Achizitionarea datelor de la distanta – remote sensing. [306053]

[anonimizat].

Achizitionarea de la distanta este obtinerea de informatii despre un obiect sau fenomen fara contact fizic. [anonimizat], temperatura, [anonimizat].

Ortofotograme

Ortorectificare (sursa aerialthermalimaging)

Profil de zbor pentru fotogrametrie cu RPAS (sursa c-astral):

(sursa: catuav)

Flux de achizitie imagini aeriene cu RPAS

Imagini aeriene hiperspectrale

Imagine hiperspectrala; desfasurarea lungimilor de unda pe verticala

(source http://spectralpython.sourceforge.net/)

Imaginile hiperspectrale ofera informatii mult mai detaliate fata de o camera digitala normala care capteaza doar trei benzi spectrale: rosu, [anonimizat]. Reflectanta diferitelor materiale si minerale in lungimi de unda :

Reflectanta vegetatiei in diverse lungimi de unda (sursa microimages):

Sistemele RPAS pot fi echipate cu diverse camera permitand achizitionarea imaginilor in varii benzi spectrale: vizibil, [anonimizat]. Aceste imagini pot fi postprocesate (de exemplu pentru a calcula indexul de vegetatie) [anonimizat] o [anonimizat], [anonimizat], hidrologie etc.

Termografie aeriana

Camerele termice detecteaza radiatie in plaja spectrului electromagnetic de 8-14 µm si furnizeaza imagini ale radiatiei. Cantitatea de radiatii emisa de un obiect este proportional cu temperature asa incat termografia ne perminte sa vedem variatii in temperatura indifferent de iluminare. Principalele caracteristici ale imaginilor termale aeriene (camere miniaturizate) sunt:

Rezolutia imaginii 640*480 pixeli

Banda spectrala de 8 – 12 μm

Livrare in <24h: decolarea RPAS pana la livrarea imaginilor pot fi doar cateva ore.

Imaginile sunt livrate in oricare format standard.

[anonimizat]. Mai mult decat atat putem obtine calibrare termala specifica aplicatiei pentru a putea asocial fiecare pixel al imaginii cu temperature sa reala si genera harti de temperature. Aceste capabilitati ne permit sa integram tehnologia intr-o [anonimizat], [anonimizat], hidrologie samd.

Imagini infrarosu (sursa catuav)

Modelul de elevatie al terenului

Modelul de elevatie al terenului este o reprezentare continua a suprafetei terenului ce a fost corectata geometric astfel incat poate sa fie folosita pentru masurarea distantelor si inaltimilor. [anonimizat] – DTM, reprezentarea 3D a suprafetei de baza a [anonimizat], reprezentarea 3D a tuturor elementelor de pe suprafata

Sistemele RPAS pot genera un model digital al terenului la fiecare zbor ca si produs al procesului de rectificare. [anonimizat], un nor de puncte 3D poate fi generat din care poate fi derivat un un model digital al suprafetei. Principalele caracteristici ale RPAS model digital al terenului:

Rezolutie de la 1 cm la 2m.

Livrate in oricare format standard

Suprafete de pana la 1000 ha/zbor

Livrare rapida: timpul de la decolarea RPAS pana la livrarea ortofotogramelor este zile.

Puncte de control manual pot fi adaugate pentru comparatia cu lucrari precedente.

Model digital al terenului (sursa catuav)

Imagini aeriene georeferentiate

O imagine georeferentiata are asociate coordonatele geografice ale locului unde au fost luate. Multumita utilizarii unor sisteme inertiale (IMU) si GPS la bord putem georeferentia atomat imaginile aeriene. In unele aplicatii precizia pozitionarii ori proprietatile metrice ale imaginilor achizitionate nu sunt importante. In aceste cazuri nu e necesar sa se genereze mozaicul ortophoto, avand informative suficienta cu imaginile georeferentiate pentru indeplinire cerintelor. Aceasta simplificare a procesului scurteaza timpul de livrare si reduce timpul total, fiind foarte utila pentru evaluari rapide si pregatirea exacta a unor misiuni complexe.

Imagini aeriene laterale si oblice

Daca unghiul camerei are o abatere de la directia verticala obtinem imagini oblice care ne permit sa obtinem o perspectiva aeriana asupra terenului. Datorita GPS-ului de la bord si sistemului inertial fiecare imagine achizitionata poate fi georeferentiata automat, are coordonate geografice cu un metru precizie, poate fi generata in diferite benzi: vizibile, (infrarosu apropiat, termal, hiperspectral) cu livrare in cateva ore de la efectuarea zborului, in oricare format standard. Informatiile aeriene obtinute cu acest tip de imagini ne permit sa vedem peisajul din perspectiva pasarii si au numeroase aplicatii, cum ar fi managementul lucrarilor civile, intretinerea liniilor electrice, inspecia energetica a cladirilor, crearea panoramelor de 360ș etc.

Imagine aeriana oblica (source CATUAV)

Imagini aeriene in infrarosu apropiat

Pentru a determina densitatea vegetatiei unui lot de teren observatorii trebuie sa distinga culorile (lungimi de unda) luminii vizibile si din infrarosu apropiat, reflectate de plante. Infrarosul apropiat este o portiune de radiatie chiar sub spectrul vizibil.

La fel cum se vede printr-o prisma, diferitele lungimi de unda alcatuiesc spectrul luminii soarelui. Cand lumina loveste un obiect anumite lungimi de unda ale acestui spectru sunt absorbite iar altele sunt reflectate. Pigmentul din frunzele plantelor, clorofila, absoarbe puternic lumina vizibila (de la 0.4 la 0.7 µm), folosita in fotosinteza. Structura celulara a frunzelor in schimb refleca puternic lumina din infrarosul apropiat (de la 0.7 la 1.1 µm). Cu cat mai multe frunze are o planta cu atat sunt mai afectate aceste lungimi de unda.

Masuratori cantitative

Vegetatia apare foarte diferit in lungimile de unda vizibile si din infrarosul apropiat. In spectrul vizibil (imaginea de sus) suprafetele cu vegetatie sunt foarte inchise, aproape negre, in timp ce regiunile desertice sunt deschise la culoare. In lungimile de unda din infrarosul apropiat vegetatia e deschisa la culoare, ca si zonele desertice. Comparand lumina din infrarosul apropiat si cea vizibila cercetatorii pot masura cantitatea de vegetatie.

Masuratori calitative – Vegetatie sanatoasa

Vegetatia sanatoasa absoarbe lumina rosie si albastra pentru alimentarea fotosintezei si crearea clorofilei. O planta cu mai multa clorofila va reflecat mai multa lumina din infrarosul apropiat decat o planta bolnava. Analiza spectrului de absorbtie si relflectie in lungimile de unda vizibile si ale infrarosului apropiat poate furniza informatii despre sanatatea si productivitatea plantei.

Masuratori calitative (sursa catuav)

Compozitia solului

Datele din infrarosul apropiat pot deasemenea identifica tipuri de roca si sol. Aceasta imagine a Saline Valley din California a fost achizitionata cu Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) de la bordul satelitului Terra.

Datele din benzile vizibile si de infrarosu apropiat de 0.81 µm, 0.56 µm, si 0.66 µm sunt transpuse in rosu, verde si albastru pentru a genera imaginea fals-color de mai jos.

Vegetatia apare in rosu, zapada si sarea uscata a lacului apar albe iar roca expusa apare in maro, gri, galben si albastr, reflectatnd compozitia mineral si variatii in albedo (energia solara reflectata de suprafata Pamantului)

Compozitia solului (source nasa.gov)

Sisteme Informationale Geografice

G.I.S. reprezinta un ansamblu coerent constituit din echipamente de calcul (hardware), programe (software), informatii, persoane, reguli simetode de lucru – care permit conceperea, definirea, constituirea, actualizarea si exploatareade harti geo-topografice asociate cu informatii descriptive cu repartitie teritoriala. Un GIS este capabil sa inmagazineze planuri/harti (adica reprezentari grafice aleunor entitati repartizate spatial, cu constitutie vectoriala – puncte, linii, poligoane carora leconfera inteligenta atat prin asocierea la baze de date descriptive (fiecarei entitati grafice corespunzandu-i o serie de atribute) cat si prin facilitati de analiza (interogare pe criterii spatiale si/sau alfa-numerice).

Tipuri de date folosite in G.I.S.

Esenta GIS este constituita de relatiile univoce dintre entitatile grafice si atributele descriptive asociate acestora. Fondul grafic se poate compune din urmatoarele tipuri de entitati:

date raster : planuri scanate, ortofotograme, mozaic, imagini satelitare.

date vectoriale : punct, linie si poligon

Date vectoriale

Entitatile grafice folosite in GIS sunt definite vectorial, ceea ce inseamna careprezentarea lor pe ecran se bazeaza pe algoritmi matematici (geometrie, trigonometrie, algebra). O entitate este generata pe ecran (de catre software) pornind de la coordonatele carteziene ale punctelor sale detrminante si de la definitia sageometrica.

Datele vectoriale sunt:

puncte – reprezinta entitati punctiforme (simboluri) de pe plan/harta (puncte dereferinta geografica si geodezica; puncte de masuratori; borne; cladiri; centre administrative; etc), acestea sunt caracterizate de coordoatele absolute ale plasariisale in plan/spatiu (X, Y, si eventual Z). Acestea se pot abate de la caracterul punctual doar atat cat sa capete un plus de sugestivitate (fiecare mediu Gis pune ladispozitia utilizatorilor cateva zeci/sute de simboluri conforme unor uzante/standarde mai mult sau mai putin consacrate/acceptate la nivel mondial).

linii – succesiuni de segmente liniare (inclusiv arce de cerc) costituind retele ceapar in reprezentarea grafic (reteaua hidrologica, drumurile, lini electrice, etc).

poligoane – contururi inchise reprezentand entitatile caracterizate de suprafata lasol (parcele, arii protejate, lacuri, etc)

Date raster

Principala modalitate alternativa de reprezentare/stocare a entitatilor grafice este sub forma de imagini raster – obtinute prin scanarea hartilor/planurilor existente sau prin aero-fotografierea teritoriului (planuri de baza, ortofotograme). Imaginea raster este o matrice rectangulara de pixeli si doar cromatica acestora ajuta ochiul uman sau software-ul sa distinga entitatile reprezentate.

Tipuri de harta digitala

Teme G.I.S. (source Dimitrij Mlekuž)

Tipuri de obiecte analog/vector/raster (source Dimitrij Mlekuž)

Date descriptive

Datele alfa-numerice reprezinta cumulul organizat si structurat de informatii asociate entitatilor grafice (“atribute”). Fiecarei entitati grafice i se asigneaza o linie de tabela in baza de date (o “inregistrare”).Pentru ca industria bazelor de date este dominanta de peste trei decenii de modelul relational desigur ca majoritate aplicatiilor GIS au recurs la acesta. Modelul relational al bazelor de date se manifesta, dintr-o perspectiva simplificata/practica, prin urmatoarele:

Date – acestea constituie atribute ale unei familii de entitati inrudite, structurate in tabele;

coloanele de tabel definesc atributele urmarite (se mai numesc si campuri/fields);

randurile definesc entitatile urmarite. Un rand (linii din tabel) colecteaza atributele (caracteristicile) unei entitati (se mai numesc si inregistrari/records);

intre tabele se pot stabili relatii de asociere/legatura, prin considerarea unor identificatori comuni (unei inregistrari dintr-un tabel ii poate corespunde una sau mai multe inregistrari in alt tabel);

existenta mecanismelor de gestionare/exploatare relationala a bazelor de date(comenzi/instructiuni pentru crearea, modificarea, actualizarea, interogarea si raportarea datelor).

In fluxul proiectului GIS, dupa constituirea fondului grafic al unei teme, urmeaza crearea (implicita sau explicita) a tabelei de date asociate acelei teme. Platforma GIS construieste automat acea tabela, sau asista proiectantul sa stabileasca legaturile cu o tabela externa pregatita in prealabil. Desigur ca tabela asociata unei teme are atatea inregistrari cate entitati vectoriale sunt in acel strat. In mod firesc avem posibilitatea de a adauga campuri/coloane noi la tabela principala asociata, pentru a colecta si alte informatii despre entitatile vectoriale modelate.

RPAS Elicopter BZN Camera foto de inalta definitie Illunis RMV-29M

Achizitionarea datelor LIDAR

LIDAR este o tehnica active de teledetectie prin scanarea si masurarea distantelor care produce un DTM exact care poate fi folosit in modelarea de curbe be nivel. Avand abilitatea de a "vedea prin copaci", LIDAR are capacitatea de a furniza o modelare exacta a suprafetei terenului in zone inaccesibile pana acum. Datorita razei laser, LIDAR are dimensiuni sufficient de mici pentru a patrunde printer crengile copacilor si a ajunge la suprafata terenului, generand date cu o acuratete de pana la 1,5m.
In timpul zborului deasupra zonei desemnate, o raza laser scaneaza terenul si obiectele de la sol. Dupa contactul cu solul, raza laser se intoarce la avion producand atat date de tip punct cat si imagini infrarosii. Dupa colectarea integrala a datelor, acestea sunt procesate intr-o imagine derivata din puncte. Fiecare punct, care este tridimensional, poate fi vizualizat in orice directie dorita, furnizand o reprezentare 3D a unei zone. Astfel, un segment poate fi vizualizat pe verticala, dintr-o laterala sau alta sau se poate roti in diferite sensuri. Toate datele astfel obtinute pot fi procesate in cateva saptamani, spre deosebire de procedurile de fotogrametrie manuala care au nevoie de luni pentru a fi finalizate.

Servicii LIDAR:
     • Generarea de modele 3D
     • Detectarea si inlaturarea punctelor din afara zonei de interes
     • Clasificarea si descrierea suprafetelor si a utilizarii acestora
     • Captarea terenului, modelarea suprafetei solului si filtrarea datelor
     • Detectarea avansata si captarea cladirilor, obiectelor, generarea de modele specifice
     • Generarea profilelor de elevatie, DSM si DTM, curbe de nivel sau tiparul pantelor
     • Clasificarea suprafetei solului
     • Eliminarea zgomotului la nivel de imagine
     • Clasificarea cladirilor
     • Vectorizarea cladirilor
     • Clasificarea tipurilor de vegetatie (inalta, medie si joasa)
     • Detectarea si clasificarea turnurilor si cablurilor de inalta tensiune
     • Generarea curbelor de nivel

Livrabile:
     • DTM 
     • DSM 
     • Cladiri vectorizate
     • Cabluri de inalta tensiune vectorizate
     • Retele rutiere vectorizate
     • curbe de nivel si modelare de pante

(citat http://www.gisbox.ro)

Nor de puncte generate cu LIDAR DTM din puncte LIDAR

(source accuratemapsurvey.com) (source Michael Davias)