stringtranslate.com

Лидар

Полученное с помощью лидара изображение кургана Marching Bears Mound Group, национального памятника Effigy Mounds
Источник оптического излучения с добавлением частоты (FASOR), используемый на оптическом полигоне Starfire для лидарных и лазерных экспериментов со звездами-опознавателями, настроен на линию натрия D2a и используется для возбуждения атомов натрия в верхних слоях атмосферы .
Этот лидар может использоваться для сканирования зданий, скальных образований и т. д., чтобы создать 3D-модель. Лидар может направлять свой лазерный луч в широком диапазоне: его головка вращается горизонтально; зеркало наклоняется вертикально. Лазерный луч используется для измерения расстояния до первого объекта на его пути.
На этой визуализации показан самолет, собирающий 50-километровую полосу лидарных данных над бразильским тропическим лесом. Для объектов на уровне земли цвета варьируются от темно-коричневого до желтовато-коричневого. Высота растительности отображена оттенками зеленого, где темно-зеленые ближе всего к земле, а светло-зеленые — самые высокие.

Лидар ( / ˈ l d ɑːr / , также LIDAR , LiDAR или LADAR , аббревиатура от "light detection and range" [1] или "laser imaging, detection, and range" [2] ) — метод определения расстояний путём наведения лазера на объект или поверхность и измерения времени, за которое отражённый свет возвращается к приёмнику. Лидар может работать в фиксированном направлении (например, вертикальном) или сканировать несколько направлений, в этом случае он известен как лидарное сканирование или 3D-лазерное сканирование , специальная комбинация 3-D-сканирования и лазерного сканирования . [3] Лидар имеет наземное, воздушное и мобильное применение. [4] [5]

Лидар обычно используется для создания карт с высоким разрешением, с приложениями в геодезии , геодезии , геоматике , археологии , географии , геологии , геоморфологии , сейсмологии , лесном хозяйстве , физике атмосферы , [6] лазерном наведении , воздушном лазерном картографировании полосы (ALSM) и лазерной альтиметрии . Он используется для создания цифровых 3-D изображений областей на поверхности Земли и океанского дна приливной и прибрежной зоны путем изменения длины волны света. Он также все чаще используется для управления и навигации для автономных автомобилей [7] и для вертолета Ingenuity в его рекордных полетах над поверхностью Марса . [8]

Развитие квантовых технологий привело к появлению квантовых лидаров, демонстрирующих более высокую эффективность и чувствительность по сравнению с обычными системами лидаров. [9]

История и этимология

Под руководством Малкольма Стича компания Hughes Aircraft Company представила первую систему типа лидара в 1961 году [10] [11] вскоре после изобретения лазера. Эта система, предназначенная для отслеживания спутников, сочетала в себе лазерную фокусировку изображения с возможностью расчета расстояний путем измерения времени возврата сигнала с использованием соответствующих датчиков и электроники сбора данных. Первоначально она называлась «Colidar» — аббревиатура от «coherent light Detecting and Rangeing» [12] , полученная от термина « radar », который сам по себе является аббревиатурой от «radio detection and range» [радиообнаружение и определение дальности]. Все [ требуется ссылка ] лазерные дальномеры , лазерные высотомеры и лидарные блоки произошли от ранних систем колидар.

Первым практическим наземным применением системы колидар был «Колидар Марк II», большой винтовочный лазерный дальномер, произведенный в 1963 году, который имел дальность действия 11 км и точность 4,5 м, для использования в военных целях. [13] [11] Первое упоминание лидара как отдельного слова в 1963 году предполагает, что оно возникло как гибрид « свет » и «радар»: «В конечном итоге лазер может стать чрезвычайно чувствительным детектором определенных длин волн от удаленных объектов. Между тем, он используется для изучения Луны с помощью «лидара» (светового радара) ...» [14] [15] Название « фотонный радар » иногда используется для обозначения дальномера видимого спектра, как лидар. [16] [17]

Первые применения лидара были в метеорологии, где Национальный центр атмосферных исследований использовал его для измерения облаков и загрязнения. [18] Широкая общественность узнала о точности и полезности лидарных систем в 1971 году во время миссии Аполлон-15 , когда астронавты использовали лазерный высотомер для картирования поверхности Луны. Хотя английский язык больше не рассматривает «радар» как аббревиатуру (т. е. не пишется с заглавной буквы), слово «лидар» писалось с заглавной буквы как «ЛИДАР» или «ЛиДАР» в некоторых публикациях, начиная с 1980-х годов. Не существует единого мнения о заглавных буквах. Различные публикации называют лидар «ЛИДАР», «ЛиДАР», «ЛИДаР» или «Лидар». Геологическая служба США использует как «ЛИДАР», так и «лидар», иногда в одном и том же документе; [19] New York Times в основном использует «лидар» для статей, написанных сотрудниками, [20] хотя такие новостные ленты, как Reuters, могут использовать «Лидар». [21]

Общее описание

Лидар использует ультрафиолетовый , видимый или ближний инфракрасный свет для получения изображений объектов. Он может быть нацелен на широкий спектр материалов, включая неметаллические объекты, камни, дождь, химические соединения, аэрозоли , облака и даже отдельные молекулы . [6] Узкий лазерный луч может отображать физические особенности с очень высоким разрешением ; например, самолет может отображать местность с разрешением 30 сантиметров (12 дюймов) или лучше. [22]

Основная концепция лидара была создана Э. Х. Синджем в 1930 году, который предполагал использование мощных прожекторов для зондирования атмосферы. [23] [24] Действительно, с тех пор лидар широко использовался для атмосферных исследований и метеорологии . Лидарные приборы, установленные на самолетах и ​​спутниках, выполняют съемку и картографирование — недавним примером является экспериментальный усовершенствованный бортовой исследовательский лидар Геологической службы США. [25] НАСА определило лидар как ключевую технологию для обеспечения автономной точной безопасной посадки будущих роботизированных и пилотируемых лунных посадочных аппаратов. [26]

Длина волн варьируется в зависимости от цели: от примерно 10  микрометров ( инфракрасный ) до примерно 250  нанометров ( ультрафиолетовый ). Обычно свет отражается посредством обратного рассеяния , в отличие от чистого отражения, которое можно обнаружить с помощью зеркала. Для различных применений лидара используются различные типы рассеяния: чаще всего это рэлеевское рассеяние , рассеяние Ми , комбинационное рассеяние и флуоресценция . [6] Подходящие комбинации длин волн могут позволить проводить дистанционное картирование содержимого атмосферы путем выявления зависящих от длины волны изменений интенсивности возвращаемого сигнала. [27] Название «фотонный радар» иногда используется для обозначения дальномерного обнаружения в видимом спектре, например, лидара, [16] [17], хотя фотонный радар более строго относится к дальномерному обнаружению в радиочастотном диапазоне с использованием фотонных компонентов.

Технологии

Математическая формула

Лидар определяет расстояние до объекта или поверхности по формуле : [28]

где cскорость света , d — расстояние между детектором и обнаруживаемым объектом или поверхностью, а t — время, необходимое лазерному лучу для прохождения до обнаруживаемого объекта или поверхности, а затем обратно к детектору.

Дизайн

Нажмите на изображение, чтобы увидеть анимацию. Базовая система лидара включает лазерный дальномер, отраженный вращающимся зеркалом (вверху). Лазер сканирует оцифровываемую сцену в одном или двух измерениях (в середине), собирая измерения расстояний с заданными угловыми интервалами (внизу).

Два типа схем обнаружения лидара — это «некогерентное» или прямое энергетическое обнаружение (которое в основном измеряет изменения амплитуды отраженного света) и когерентное обнаружение (лучше всего подходит для измерения доплеровских сдвигов или изменений фазы отраженного света). Когерентные системы обычно используют оптическое гетеродинное обнаружение . [29] Это более чувствительно, чем прямое обнаружение, и позволяет им работать на гораздо меньшей мощности, но требует более сложных приемопередатчиков.

Оба типа используют импульсные модели: либо микроимпульсные , либо высокоэнергетические . Микроимпульсные системы используют прерывистые всплески энергии. Они разработаны в результате постоянно растущей мощности компьютеров в сочетании с достижениями в области лазерной технологии. Они используют значительно меньше энергии в лазере, как правило, порядка одного микроджоуля , и часто являются «безопасными для глаз», то есть их можно использовать без мер предосторожности. Высокомощные системы распространены в атмосферных исследованиях, где они широко используются для измерения атмосферных параметров: высоты, слоистости и плотности облаков, свойств частиц облаков ( коэффициент экстинкции , коэффициент обратного рассеяния, деполяризация ), температуры, давления, ветра, влажности и концентрации следовых газов (озон, метан, закись азота и т. д.). [6]

Компоненты

Лидарные системы состоят из нескольких основных компонентов.

Лазер

Лазеры с длиной волны 600–1000  нм наиболее распространены для ненаучных применений. Максимальная мощность лазера ограничена, или используется автоматическая система отключения, которая отключает лазер на определенных высотах, чтобы сделать его безопасным для глаз людей на земле.

Одна из распространенных альтернатив, лазеры с длиной волны 1550 нм, безопасны для глаз при относительно высоких уровнях мощности, поскольку эта длина волны не сильно поглощается глазом. Однако компромисс заключается в том, что современная технология детекторов менее продвинута, поэтому эти длины волн обычно используются на больших расстояниях с меньшей точностью. Они также используются в военных целях, поскольку 1550 нм не видны в очках ночного видения , в отличие от более короткого инфракрасного лазера с длиной волны 1000 нм.

Воздушные топографические лидары обычно используют 1064 нм лазеры YAG с диодной накачкой , в то время как батиметрические (подводные глубинные исследования) системы обычно используют 532 нм лазеры YAG с диодной накачкой и удвоенной частотой, поскольку 532 нм проникает в воду с гораздо меньшим затуханием , чем 1064 нм. Настройки лазера включают частоту повторения лазера (которая управляет скоростью сбора данных). Длина импульса, как правило, является атрибутом длины лазерной полости, количества проходов, необходимых через усиливающий материал (YAG, YLF и т. д.), и скорости модуляции добротности (импульсации). Лучшее разрешение цели достигается с помощью более коротких импульсов, при условии, что детекторы приемника лидара и электроника имеют достаточную полосу пропускания. [6]

Фазированные решетки

Фазированная решетка может освещать любое направление, используя микроскопическую решетку отдельных антенн. Управление синхронизацией (фазой) каждой антенны направляет сплоченный сигнал в определенном направлении.

Фазированные решетки используются в радарах с 1940-х годов. Для того чтобы увидеть диаграмму направленности определенного размера в определенном направлении, используется порядка миллиона оптических антенн. Для достижения этого фаза каждой отдельной антенны (излучателя) точно контролируется. Очень сложно, если вообще возможно, использовать ту же технику в лидаре. Основные проблемы заключаются в том, что все отдельные излучатели должны быть когерентными (технически исходить из одного и того же «главного» генератора или лазерного источника), иметь размеры около длины волны излучаемого света (диапазон 1 микрон), чтобы действовать как точечный источник, а их фазы должны контролироваться с высокой точностью.

Несколько компаний работают над созданием коммерческих твердотельных лидаров, но эти устройства используют другой принцип, описанный ниже в разделе «Вспышка лидара».

Микроэлектромеханические машины

Микроэлектромеханические зеркала (MEMS) не являются полностью твердотельными. Однако их крошечный форм-фактор обеспечивает многие из тех же самых преимуществ по стоимости. Один лазер направлен на одно зеркало, которое может быть переориентировано для просмотра любой части целевого поля. Зеркало вращается с большой скоростью. Однако системы MEMS обычно работают в одной плоскости (слева направо). Для добавления второго измерения обычно требуется второе зеркало, которое движется вверх и вниз. В качестве альтернативы другой лазер может попадать на то же зеркало под другим углом. Системы MEMS могут быть нарушены ударом/вибрацией и могут потребовать повторной калибровки. [30]

Сканер и оптика

Скорость разработки изображений зависит от скорости их сканирования. Варианты сканирования по азимуту и ​​углу места включают двойные колеблющиеся плоские зеркала, комбинацию с полигональным зеркалом и двухосевой сканер . Выбор оптики влияет на угловое разрешение и диапазон обнаружения. Для сбора обратного сигнала можно использовать отверстие в зеркале или светоделитель .

Фотодетектор и электроника приемника

В лидаре используются две основные технологии фотодетекторов : твердотельные фотодетекторы, такие как кремниевые лавинные фотодиоды или фотоумножители . Чувствительность приемника — еще один параметр, который должен быть сбалансирован в конструкции лидара.

Системы позиционирования и навигации

Датчики лидара, установленные на мобильных платформах, таких как самолеты или спутники, требуют приборов для определения абсолютного положения и ориентации датчика. Такие устройства обычно включают в себя приемник глобальной системы позиционирования и инерциальный измерительный блок (IMU).

Датчик

Лидар использует активные датчики, которые обеспечивают собственный источник освещения. Источник энергии ударяет по объектам, а отраженная энергия обнаруживается и измеряется датчиками. Расстояние до объекта определяется путем регистрации времени между переданными и отраженными импульсами и путем использования скорости света для расчета пройденного расстояния. [31] Вспышечный лидар позволяет получать трехмерные изображения благодаря способности камеры излучать большую вспышку и определять пространственные отношения и размеры интересующей области с помощью возвращенной энергии. Это позволяет получать более точные изображения, поскольку захваченные кадры не нужно сшивать вместе, а система не чувствительна к движению платформы. Это приводит к меньшим искажениям. [32]

3-D визуализация может быть достигнута с помощью как сканирующих, так и несканирующих систем. "3-D стробируемый лазерный радар" - это несканирующая лазерная дальномерная система, которая использует импульсный лазер и быструю стробируемую камеру. Начались исследования по виртуальному управлению лучом с использованием технологии цифровой обработки света (DLP).

Лидар визуализации также может быть выполнен с использованием массивов высокоскоростных детекторов и массивов чувствительных к модуляции детекторов, обычно построенных на отдельных чипах с использованием комплементарных методов изготовления металл-оксид-полупроводник (КМОП) и гибридных КМОП/ приборов с зарядовой связью (ПЗС). В этих устройствах каждый пиксель выполняет некоторую локальную обработку, такую ​​как демодуляция или стробирование на высокой скорости, понижая преобразование сигналов до скорости видео, так что массив может быть прочитан как камера. Используя эту технику, можно одновременно получить много тысяч пикселей/каналов. [33] Камеры лидара с высоким разрешением 3-D используют гомодинное обнаружение с электронным затвором ПЗС или КМОП . [34]

Когерентный лидар формирования изображений использует синтетическую решетку гетеродинного обнаружения , чтобы позволить направленному одноэлементному приемнику действовать так, как если бы он был решеткой формирования изображений. [35]

В 2014 году лаборатория Линкольна анонсировала новый чип для визуализации с более чем 16 384 пикселями, каждый из которых способен отображать один фотон, что позволяет им захватывать большую область на одном изображении. Более раннее поколение технологии с одной четвертью пикселей было отправлено военными США после землетрясения на Гаити в январе 2010 года. Один пролет бизнес-джета на высоте 3000 м (10 000 футов) над Порт-о-Пренсом позволил сделать мгновенные снимки 600 м (2000 футов) квадратов города с разрешением 30 см (1 фут), отображая точную высоту обломков, разбросанных по городским улицам. [36] Новая система в десять раз лучше и может производить гораздо большие карты быстрее. Чип использует арсенид индия-галлия (InGaAs), который работает в инфракрасном спектре на относительно большой длине волны, что обеспечивает более высокую мощность и большую дальность действия. Во многих приложениях, таких как беспилотные автомобили, новая система снизит затраты, поскольку не требует механического компонента для нацеливания чипа. InGaAs использует менее опасные длины волн, чем обычные кремниевые детекторы, которые работают на визуальных длинах волн. [37] Новые технологии для инфракрасного однофотонного подсчета LIDAR быстро развиваются, включая массивы и камеры на различных полупроводниковых и сверхпроводящих платформах. [38]

Вспышка лидара

В лидаре flash все поле зрения освещается широким расходящимся лазерным лучом за один импульс. Это отличается от обычного сканирующего лидара, который использует коллимированный лазерный луч , который освещает одну точку за раз, и луч растрово сканируется для освещения поля зрения точка за точкой. Этот метод освещения также требует другой схемы обнаружения. Как в сканирующем, так и во флэш-лидаре используется камера времени пролета для сбора информации как о трехмерном местоположении, так и об интенсивности падающего на нее света в каждом кадре. Однако в сканирующем лидаре эта камера содержит только точечный датчик, тогда как во флэш-лидаре камера содержит либо одномерную, либо двумерную матрицу датчиков , каждый пиксель которой собирает трехмерную информацию о местоположении и интенсивности. В обоих случаях информация о глубине собирается с использованием времени пролета лазерного импульса (т. е. времени, которое требуется каждому лазерному импульсу, чтобы достичь цели и вернуться к датчику), что требует синхронизации импульсов лазера и захвата камерой. [39] Результатом является камера, которая делает снимки расстояния, а не цвета. [30] Вспышечный лидар особенно выгоден по сравнению со сканирующим лидаром, когда камера, сцена или и то, и другое движутся, поскольку вся сцена освещается одновременно. При использовании сканирующего лидара движение может вызвать «дрожание» из-за промежутка времени, когда лазер растрирует сцену.

Как и во всех формах лидара, бортовой источник освещения делает флэш-лидар активным датчиком. Возвращаемый сигнал обрабатывается встроенными алгоритмами для создания почти мгновенной 3D-рендеринга объектов и особенностей рельефа в поле зрения датчика. [40] Частота повторения лазерных импульсов достаточна для создания 3D-видео с высоким разрешением и точностью. [39] [41] Высокая частота кадров датчика делает его полезным инструментом для различных приложений, которые извлекают выгоду из визуализации в реальном времени, например, высокоточных операций по удаленной посадке. [42] Немедленно возвращая 3D-сетку высот целевых ландшафтов, флэш-датчик может использоваться для определения оптимальных зон посадки в сценариях посадки автономных космических аппаратов. [43]

Для видения на расстоянии требуется мощная вспышка света. Мощность ограничена уровнями, которые не повреждают сетчатку человека. Длины волн не должны влиять на человеческие глаза. Однако недорогие кремниевые формирователи изображений не считывают свет в безопасном для глаз спектре. Вместо этого требуются формирователи изображений на основе арсенида галлия , что может увеличить стоимость до 200 000 долларов. [30] Арсенид галлия — это то же соединение, которое используется для производства дорогостоящих высокоэффективных солнечных панелей, обычно используемых в космических приложениях.

Классификация

На основе ориентации

Лидар может быть ориентирован на надир , зенит или латерально. Например, лидарные высотомеры смотрят вниз, атмосферный лидар смотрит вверх, а лидарные системы предотвращения столкновений смотрят вбок.

На основе механизма сканирования

Лазерными проекциями лидаров можно управлять, используя различные методы и механизмы для создания эффекта сканирования: стандартный шпиндельный тип, который вращается, обеспечивая обзор на 360 градусов; твердотельный лидар, который имеет фиксированное поле зрения, но не имеет подвижных частей, и может использовать либо МЭМС, либо оптические фазированные решетки для управления лучами; и импульсный лидар, который распространяет вспышку света по большому полю зрения, прежде чем сигнал отразится обратно на детектор. [44]

На основе платформы

Приложения лидаров можно разделить на воздушные и наземные. [45] Для этих двух типов требуются сканеры с различными характеристиками в зависимости от цели данных, размера области, которую нужно захватить, желаемого диапазона измерений, стоимости оборудования и т. д. Также возможны космические платформы, см. спутниковую лазерную альтиметрию .

Воздушно-десантный

Воздушный лидар (также воздушное лазерное сканирование ) — это когда лазерный сканер, прикрепленный к самолету во время полета, создает трехмерную модель облака точек ландшафта. В настоящее время это самый подробный и точный метод создания цифровых моделей рельефа , заменяющий фотограмметрию . Одним из основных преимуществ по сравнению с фотограмметрией является возможность отфильтровывать отражения от растительности из модели облака точек для создания цифровой модели рельефа , которая представляет собой поверхности земли, такие как реки, тропы, объекты культурного наследия и т. д., которые скрыты деревьями. В категории воздушного лидара иногда проводится различие между приложениями на большой высоте и на малой высоте, но основное отличие заключается в снижении как точности, так и плотности точек данных, полученных на больших высотах. Воздушный лидар также может использоваться для создания батиметрических моделей на мелководье. [46]

Основные составляющие воздушного лидара включают цифровые модели рельефа (ЦМР) и цифровые модели поверхности (ЦМП). Точки и точки на земле являются векторами дискретных точек, в то время как ЦМР и ЦМП являются интерполированными растровыми сетками дискретных точек. Процесс также включает в себя захват цифровых аэрофотоснимков. Для интерпретации глубоких оползней, например, под покровом растительности, уступов, трещин растяжения или наклоненных деревьев используется воздушный лидар. Цифровые модели рельефа воздушного лидара могут видеть сквозь полог лесного покрова, выполнять подробные измерения уступов, эрозии и наклона электрических столбов. [47]

Данные воздушного лидара обрабатываются с помощью набора инструментов под названием Toolbox for Lidar Data Filtering and Forest Studies (TIFFS) [48] для фильтрации лидарных данных и программного обеспечения для изучения рельефа. Данные интерполируются в цифровые модели рельефа с помощью программного обеспечения. Лазер направляется на область, которую необходимо отобразить, и высота каждой точки над землей рассчитывается путем вычитания исходной z-координаты из соответствующей высоты цифровой модели рельефа. На основе этой высоты над землей получаются данные, не относящиеся к растительности, которые могут включать такие объекты, как здания, линии электропередач, летящие птицы, насекомые и т. д. Остальные точки рассматриваются как растительность и используются для моделирования и картирования. В пределах каждого из этих участков лидарные метрики рассчитываются путем расчета статистики, такой как среднее значение, стандартное отклонение, асимметрия, процентили, квадратичное среднее и т. д. [48]

Лидарное сканирование с помощью беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с несколькими коптерами

В настоящее время на рынке представлено несколько коммерческих лидарных систем для беспилотных летательных аппаратов . Эти платформы могут систематически сканировать большие площади или предоставлять более дешевую альтернативу пилотируемым самолетам для небольших операций сканирования. [49]

Технология батиметрии с помощью воздушного лидара — карта многолучевого лидара с высоким разрешением, показывающая впечатляющую геологию морского дна с нарушенными и деформированными структурами, в затененном рельефе и с окраской по глубине.

Воздушная лидарная батиметрия

Батиметрическая технологическая система бортового лидара включает измерение времени пролета сигнала от источника до его возвращения к датчику. Метод сбора данных включает компонент картирования морского дна и компонент наземной проверки, который включает видеотрансекты и отбор проб. Он работает с использованием лазерного луча зеленого спектра (532 нм). [50] Два луча проецируются на быстро вращающееся зеркало, которое создает массив точек. Один из лучей проникает в воду и также обнаруживает поверхность дна при благоприятных условиях.

Глубина воды, измеряемая лидаром, зависит от прозрачности воды и поглощения используемой длины волны. Вода наиболее прозрачна для зеленого и синего света, поэтому они проникают глубже всего в чистую воду. [51] Сине-зеленый свет 532 нм, создаваемый выходом твердотельного ИК-лазера с удвоенной частотой, является стандартом для воздушной батиметрии. Этот свет может проникать в воду, но сила импульса экспоненциально ослабевает с расстоянием, пройденным в воде. [50] Лидар может измерять глубину от примерно 0,9 до 40 м (от 3 до 131 фута) с вертикальной точностью порядка 15 см (6 дюймов). Отражение поверхности затрудняет определение глубины менее 0,9 м (3 фута), а поглощение ограничивает максимальную глубину. Мутность вызывает рассеяние и играет важную роль в определении максимальной глубины, которая может быть определена в большинстве ситуаций, а растворенные пигменты могут увеличивать поглощение в зависимости от длины волны. [51] Другие отчеты указывают, что проникновение воды, как правило, составляет от двух до трех глубин Секки. Батиметрический лидар наиболее полезен в диапазоне глубин 0–10 м (0–33 фута) при картографировании побережья. [50]

В среднем в довольно чистой прибрежной морской воде лидар может проникать примерно на 7 м (23 фута), а в мутной воде — примерно на 3 м (10 футов). Среднее значение, найденное Сапутрой и др. в 2021 году, составляет для зеленого лазерного света проникновение в воду примерно в полтора-два раза больше глубины Секки в индонезийских водах. Температура и соленость воды оказывают влияние на показатель преломления, который имеет небольшое влияние на расчет глубины. [52]

Полученные данные показывают полную протяженность поверхности суши, обнаженной над морским дном. Этот метод чрезвычайно полезен, поскольку он будет играть важную роль в основной программе картирования морского дна. Картирование дает топографию берега, а также подводные возвышения. Визуализация отражения морского дна является еще одним продуктом решения этой системы, который может принести пользу при картировании подводных местообитаний. Этот метод использовался для трехмерного картирования изображений вод Калифорнии с использованием гидрографического лидара. [53]

Лидар полной формы волны

Системы бортового лидара традиционно могли получать только несколько пиковых возвратов, в то время как более поздние системы получают и оцифровывают весь отраженный сигнал. [54] Ученые проанализировали сигнал формы волны для извлечения пиковых возвратов с помощью гауссовой декомпозиции. [55] Чжуан и др., 2017 использовали этот подход для оценки надземной биомассы. [56] Обработка огромных объемов данных полной формы волны затруднена. Поэтому гауссовская декомпозиция волновых форм эффективна, поскольку она уменьшает данные и поддерживается существующими рабочими процессами, которые поддерживают интерпретацию трехмерных облаков точек . Недавние исследования изучали вокселизацию . Интенсивности выборок формы волны вставляются в вокселизированное пространство (трехмерное изображение в оттенках серого), создавая трехмерное представление сканируемой области. [54] Затем из этого вокселизированного пространства можно извлечь связанные метрики и информацию. Структурную информацию можно извлечь с помощью трехмерных показателей из локальных территорий, и существует исследование, в котором подход вокселизации использовался для обнаружения мертвых эвкалиптовых деревьев в Австралии. [57]

Наземные

Наземные приложения лидара (также наземное лазерное сканирование ) происходят на поверхности Земли и могут быть как стационарными, так и мобильными. Стационарное наземное сканирование наиболее распространено как метод обследования, например, в обычной топографии, мониторинге, документации культурного наследия и судебной экспертизе. [45] Трехмерные облака точек, полученные с помощью этих типов сканеров, можно сопоставить с цифровыми изображениями, полученными от сканируемой области с места расположения сканера, для создания реалистично выглядящих трехмерных моделей за относительно короткое время по сравнению с другими технологиями. Каждой точке в облаке точек присваивается цвет пикселя с изображения, полученного в том же месте и направлении, что и лазерный луч, создавший точку.

Мобильный лидар (также мобильное лазерное сканирование ) — это когда два или более сканеров прикреплены к движущемуся транспортному средству для сбора данных вдоль пути. Эти сканеры почти всегда работают в паре с другими видами оборудования, включая приемники GNSS и IMU . Одним из примеров применения является съемка улиц, где необходимо учитывать линии электропередач, точную высоту мостов, граничащие деревья и т. д. Вместо того, чтобы собирать каждое из этих измерений по отдельности в полевых условиях с помощью тахеометра , можно создать трехмерную модель из облака точек, где можно выполнить все необходимые измерения в зависимости от качества собранных данных. Это устраняет проблему забывания провести измерение, если модель доступна, надежна и имеет соответствующий уровень точности.

Наземное лидарное картирование включает в себя процесс генерации карты сетки занятости . Процесс включает в себя массив ячеек, разделенных на сетки, которые используют процесс для сохранения значений высоты, когда данные лидара попадают в соответствующую ячейку сетки. Затем создается бинарная карта путем применения определенного порога к значениям ячеек для дальнейшей обработки. Следующий шаг — обработка радиального расстояния и z-координат из каждого сканирования для определения того, какие трехмерные точки соответствуют каждой из указанных ячеек сетки, что приводит к процессу формирования данных. [58]

Приложения

Этот мобильный робот использует лидар для построения карты и избегания препятствий.

Существует широкий спектр приложений лидара, в дополнение к приложениям, перечисленным ниже, как это часто упоминается в национальных программах по лидарным данным . Эти приложения в значительной степени определяются диапазоном эффективного обнаружения объектов; разрешением, которое показывает, насколько точно лидар идентифицирует и классифицирует объекты; и отражательной путаницей, то есть насколько хорошо лидар может видеть что-либо в присутствии ярких объектов, таких как отражающие знаки или яркое солнце. [44]

Компании работают над снижением стоимости датчиков лидара, в настоящее время она составляет от 1200 до более чем 12 000 долларов США. Более низкие цены сделают лидар более привлекательным для новых рынков. [59]

Сельское хозяйство

Графика лидарных данных, показывающая различные показатели урожайности.
Лидар используется для анализа урожайности на сельскохозяйственных полях.

Сельскохозяйственные роботы используются для различных целей: от распыления семян и удобрений до сенсорных технологий, а также для обследования посевов с целью борьбы с сорняками .

Лидар может помочь определить, где следует применять дорогостоящие удобрения. Он может создать топографическую карту полей и выявить уклоны и солнечную экспозицию сельскохозяйственных угодий. Исследователи из Службы сельскохозяйственных исследований использовали эти топографические данные с результатами урожайности сельскохозяйственных угодий за предыдущие годы, чтобы классифицировать земли на зоны высокой, средней или низкой урожайности. [60] Это указывает, где следует применять удобрения, чтобы максимизировать урожайность.

Лидар теперь используется для мониторинга насекомых в полевых условиях. Использование лидара позволяет обнаружить движение и поведение отдельных летающих насекомых с идентификацией вплоть до пола и вида. [61] В 2017 году была опубликована патентная заявка на эту технологию в США, Европе и Китае. [62]

Еще одним применением является картирование посевов в садах и виноградниках для определения роста листвы и необходимости обрезки или другого ухода, выявления изменений в урожайности фруктов или подсчета растений.

Лидар полезен в ситуациях, когда GNSS- сигнал отсутствует, например, в ореховых и фруктовых садах, где листва создает помехи для сельскохозяйственного оборудования, которое в противном случае использовало бы точное GNSS-приложение. Датчики лидара могут обнаруживать и отслеживать относительное положение рядов, растений и других маркеров, чтобы сельскохозяйственное оборудование могло продолжать работать до тех пор, пока GNSS-приложение не будет восстановлено.

Классификация видов растений

Для борьбы с сорняками необходимо идентифицировать виды растений. Это можно сделать с помощью 3-D лидара и машинного обучения. [63] Лидар создает контуры растений в виде «облака точек» со значениями дальности и отражательной способности. Эти данные преобразуются, и из них извлекаются признаки. Если вид известен, признаки добавляются как новые данные. Вид маркируется, и его признаки изначально сохраняются в качестве примера для идентификации вида в реальной среде. Этот метод эффективен, поскольку он использует лидар низкого разрешения и контролируемое обучение. Он включает в себя простой для вычисления набор признаков с общими статистическими признаками, которые не зависят от размера растения. [63]

Археология

Лидар имеет множество применений в археологии, включая планирование полевых кампаний, картографирование объектов под пологом леса и обзор широких, непрерывных объектов, неотличимых от земли. [64] Лидар может быстро и дешево производить наборы данных с высоким разрешением. Продукты, полученные с помощью лидара, можно легко интегрировать в географическую информационную систему (ГИС) для анализа и интерпретации.

Лидар также может помочь создать цифровые модели рельефа высокого разрешения (ЦМР) археологических памятников, которые могут выявить микрорельеф, который в противном случае скрыт растительностью. Интенсивность возвращенного лидарного сигнала может быть использована для обнаружения объектов, скрытых под плоскими растительными поверхностями, такими как поля, особенно при картировании с использованием инфракрасного спектра. Наличие этих объектов влияет на рост растений и, следовательно, на количество инфракрасного света, отраженного обратно. [65] Например, в Форте Босежур — Национальном историческом объекте Форт Камберленд, Канада, лидар обнаружил археологические объекты, связанные с осадой форта в 1755 году. Объекты, которые нельзя было различить на земле или с помощью аэрофотосъемки, были идентифицированы путем наложения холмистых теней ЦМР, созданных с помощью искусственного освещения под разными углами. Другим примером является работа в Караколе Арлена Чейза и его жены Дайан Заино Чейз . [66] В 2012 году лидар использовался для поиска легендарного города Ла-Сьюдад-Бланка или «Города бога обезьян» в регионе Ла-Москития в джунглях Гондураса. В течение семидневного периода картирования были обнаружены доказательства существования искусственных сооружений. [67] [68] В июне 2013 года было объявлено о повторном открытии города Махендрапарвата . [69] На юге Новой Англии лидар использовался для обнаружения каменных стен, фундаментов зданий, заброшенных дорог и других особенностей ландшафта, скрытых при аэрофотосъемке густым лесным пологом региона. [70] [71] [72] В Камбодже данные лидара использовались Дэмианом Эвансом и Роландом Флетчером для выявления антропогенных изменений ландшафта Ангкора. [73]

В 2012 году лидар показал, что поселение пурепеча Ангамуко в Мичоакане , Мексика, имело примерно столько же зданий, сколько и современный Манхэттен; [74] в то время как в 2016 году его использование для картирования древних насыпных дорог майя на севере Гватемалы выявило 17 надземных дорог, связывающих древний город Эль-Мирадор с другими местами. [75] [76] В 2018 году археологи, использующие лидар, обнаружили более 60 000 искусственных сооружений в биосферном заповеднике майя , что стало «крупным прорывом», показавшим, что цивилизация майя была намного больше, чем считалось ранее. [77] [78] [79] [80] [81] [82 ] [83] [84] [85] [86] [87] В 2024 году археологи, использующие лидар, обнаружили памятники в долине Упано . [88] [89]

Автономные транспортные средства

Беспилотный автомобиль Cruise Automation с пятью лидарами Velodyne на крыше
Прогноз 3-D лазерной системы с использованием лидарного датчика SICK LMC

Автономные транспортные средства могут использовать лидар для обнаружения и избегания препятствий для безопасной навигации в окружающей среде. [7] [90] Внедрение лидара стало ключевым событием, которое стало ключевым фактором для Stanley , первого автономного транспортного средства, успешно завершившего DARPA Grand Challenge . [91] Выходные данные облака точек от датчика лидара предоставляют необходимые данные для программного обеспечения робота для определения потенциальных препятствий в окружающей среде и местоположения робота по отношению к этим потенциальным препятствиям. Сингапурский альянс Singapore-MIT по исследованиям и технологиям (SMART) активно разрабатывает технологии для автономных транспортных средств с лидаром. [92]

Самые первые поколения автомобильных адаптивных систем круиз-контроля использовали только лидарные датчики.

Обнаружение объектов для транспортных систем

В транспортных системах для обеспечения безопасности транспортных средств и пассажиров, а также для разработки электронных систем, которые обеспечивают помощь водителю, понимание транспортного средства и его окружающей среды имеет важное значение. Лидарные системы играют важную роль в безопасности транспортных систем. Многие электронные системы, которые дополняют помощь водителю и безопасность транспортного средства, такие как адаптивный круиз-контроль (ACC), система экстренного торможения и антиблокировочная тормозная система (ABS), зависят от обнаружения окружающей среды транспортного средства, чтобы действовать автономно или полуавтономно. Лидарное картирование и оценка достигают этого.

Обзор основ: Современные лидарные системы используют вращающиеся шестиугольные зеркала, которые разделяют лазерный луч. Верхние три луча используются для транспортных средств и препятствий впереди, а нижние лучи используются для обнаружения разметки полос и дорожных особенностей. [93] Главное преимущество использования лидара заключается в том, что получается пространственная структура, и эти данные могут быть объединены с другими датчиками, такими как радар и т. д., чтобы получить лучшую картину окружающей среды транспортного средства с точки зрения статических и динамических свойств объектов, присутствующих в окружающей среде. И наоборот, существенной проблемой лидара является сложность реконструкции данных облака точек в плохих погодных условиях. Например, во время сильного дождя световые импульсы, испускаемые лидарной системой, частично отражаются от капель дождя, что добавляет шум к данным, называемый «эхо». [94]

Ниже описаны различные подходы к обработке данных лидара и их использованию вместе с данными других датчиков посредством объединения датчиков для определения условий окружающей среды транспортного средства.

Обнаружение препятствий и распознавание дорожной обстановки с помощью лидара

Этот метод, предложенный Кунь Чжоу и др. [95], не только фокусируется на обнаружении и отслеживании объектов, но также распознает разметку полосы движения и особенности дороги. Как упоминалось ранее, лидарные системы используют вращающиеся шестиугольные зеркала, которые разделяют лазерный луч на шесть лучей. Верхние три слоя используются для обнаружения передних объектов, таких как транспортные средства и придорожные объекты. Датчик изготовлен из стойкого к погодным условиям материала. Данные, обнаруженные лидаром, группируются в несколько сегментов и отслеживаются фильтром Калмана . Кластеризация данных здесь выполняется на основе характеристик каждого сегмента на основе модели объекта, которая различает различные объекты, такие как транспортные средства, вывески и т. д. Эти характеристики включают размеры объекта и т. д. Отражатели на задних краях транспортных средств используются для дифференциации транспортных средств от других объектов. Отслеживание объектов выполняется с использованием двухступенчатого фильтра Калмана, учитывающего стабильность отслеживания и ускоренное движение объектов [93] Данные об интенсивности отражения лидара также используются для обнаружения бордюров с использованием надежной регрессии для борьбы с окклюзиями. Дорожная разметка определяется с помощью модифицированного метода Оцу, различающего шероховатые и блестящие поверхности. [96]

Преимущества

Придорожные отражатели, указывающие границу полосы, иногда скрыты по разным причинам. Поэтому для распознавания границы дороги необходима другая информация. Лидар, используемый в этом методе, может измерять отражательную способность объекта. Следовательно, с помощью этих данных можно также распознать границу дороги. Кроме того, использование датчика с головкой, устойчивой к погодным условиям, помогает обнаруживать объекты даже в плохих погодных условиях. Модель высоты полога до и после наводнения является хорошим примером. Лидар может обнаруживать высокодетализированные данные о высоте полога, а также его границу дороги.

Измерения лидара помогают определить пространственную структуру препятствия. Это помогает различать объекты по размеру и оценивать воздействие проезда через него. [97]

Системы лидара обеспечивают лучшую дальность и большую зону обзора, что помогает обнаруживать препятствия на поворотах. Это одно из главных преимуществ перед системами РАДАР , которые имеют более узкую зону обзора. Объединение измерений лидара с различными датчиками делает систему надежной и полезной в приложениях в реальном времени, поскольку системы, зависящие от лидара, не могут оценить динамическую информацию об обнаруженном объекте. [97]

Было показано, что лидаром можно манипулировать, заставляя беспилотные автомобили предпринимать маневры уклонения. [98]

Экология и охрана природы

Лидарное изображение, сравнивающее старый лес (справа) с новой посадкой деревьев (слева)

Лидар также нашел множество применений для картирования природных и управляемых ландшафтов, таких как леса, водно-болотные угодья [99] и луга. Высоты полога , измерения биомассы и площадь листьев можно изучать с помощью бортовых лидарных систем. [100] [101] [102] [103] Аналогичным образом, лидар также используется во многих отраслях, включая энергетику и железную дорогу, а также Министерство транспорта как более быстрый способ съемки. Топографические карты также можно легко создавать с помощью лидара, в том числе для рекреационного использования, например, при создании карт для ориентирования . [104] Лидар также применялся для оценки и анализа биоразнообразия растений, грибов и животных. [105] [106] [107] Используя южные бычьи водоросли в Новой Зеландии, данные прибрежного лидарного картирования сравнивались с данными генома популяции для формирования гипотез относительно возникновения и сроков доисторических землетрясений. [108]

Лесное хозяйство

Типичный рабочий процесс для получения информации о лесе на уровне отдельных деревьев или участков из облаков точек лидара [109]

Системы лидара также применялись для улучшения управления лесным хозяйством. [110] Измерения используются для инвентаризации лесных участков, а также для расчета высоты отдельных деревьев, ширины и диаметра кроны. Другой статистический анализ использует данные лидара для оценки общей информации об участке, такой как объем полога, средняя, ​​минимальная и максимальная высота, растительный покров, биомасса и плотность углерода. [109] Воздушный лидар использовался для картирования лесных пожаров в Австралии в начале 2020 года. Данные были обработаны для просмотра голой земли и определения здоровой и сгоревшей растительности. [111]

Геология и почвоведение

Цифровые карты высот высокого разрешения , созданные с помощью бортового и стационарного лидара, привели к значительному прогрессу в геоморфологии (разделе наук о Земле, изучающем происхождение и эволюцию рельефа поверхности Земли). Возможности лидара обнаруживать тонкие топографические особенности, такие как речные террасы и берега речных русел, [112] ледниковые рельефы, [113] измерять высоту поверхности земли под растительным пологом, лучше определять пространственные производные высоты, обнаруживать камнепады, [114] [115] обнаруживать изменения высоты между повторными съемками [116] позволили провести множество новых исследований физических и химических процессов, формирующих ландшафты. [117] В 2005 году Тур Ронд в массиве Монблан стал первой высокогорной альпийской горой , на которой лидар использовался для мониторинга участившихся случаев сильных камнепадов на больших скальных поверхностях, предположительно вызванных изменением климата и деградацией вечной мерзлоты на большой высоте. [118]

Лидар также используется в структурной геологии и геофизике как комбинация воздушного лидара и GNSS для обнаружения и изучения разломов , для измерения подъема . [119] Выходные данные двух технологий могут создавать чрезвычайно точные модели рельефа для местности — модели, которые могут даже измерять высоту земли через деревья. Эта комбинация наиболее известна тем, что использовалась для поиска местоположения разлома Сиэтл в Вашингтоне , США. [120] Эта комбинация также измеряет подъем на горе Сент-Хеленс , используя данные до и после подъема 2004 года. [121] Воздушные лидарные системы контролируют ледники и способны обнаруживать едва заметные количества роста или убыли. Спутниковая система NASA ICESat включает в себя лидарную подсистему для этой цели. NASA Airborne Topographic Mapper [122] также широко используется для мониторинга ледников и выполнения анализа изменений в прибрежной зоне. Эта комбинация также используется почвоведами при создании почвенной съемки . Детальное моделирование рельефа позволяет почвоведам наблюдать изменения уклонов и рельефа, которые указывают на закономерности пространственных взаимоотношений почв.

Атмосфера

Лидар ближнего действия в Институте геофизики, Варшава, Польша

Первоначально лидар для метеорологических применений был построен на основе рубиновых лазеров вскоре после изобретения лазера и представляет собой одно из первых применений лазерной технологии. С тех пор возможности лидарной технологии значительно расширились, и лидарные системы используются для выполнения ряда измерений, включая профилирование облаков, измерение ветра, изучение аэрозолей и количественную оценку различных атмосферных компонентов. Атмосферные компоненты, в свою очередь, могут предоставлять полезную информацию, включая давление на поверхности (путем измерения поглощения кислорода или азота ), выбросы парниковых газов ( углекислый газ и метан ), фотосинтез (углекислый газ), пожары ( окись углерода ) и влажность ( водяной пар ). Атмосферные лидары могут быть наземными, воздушными или спутниковыми в зависимости от типа измерения.

Дистанционное зондирование атмосферы с помощью лидара работает двумя способами:

  1. путем измерения обратного рассеяния от атмосферы, и
  2. путем измерения рассеянного отражения от земли (когда лидар находится в воздухе) или другой твердой поверхности.

Обратное рассеяние от атмосферы напрямую дает измерение облаков и аэрозолей. Другие полученные измерения из обратного рассеяния, такие как ветер или перистые ледяные кристаллы, требуют тщательного выбора длины волны и/или обнаруженной поляризации. Доплеровский лидар и доплеровский лидар Рэлея используются для измерения температуры и скорости ветра вдоль луча путем измерения частоты обратно рассеянного света. Доплеровское уширение газов в движении позволяет определять свойства через результирующий сдвиг частоты. [123] Сканирующие лидары, такие как конический сканирующий HARLIE от NASA , использовались для измерения скорости атмосферного ветра. [124] Ветровая миссия ESA ADM-Aeolus будет оснащена доплеровской лидарной системой для обеспечения глобальных измерений вертикальных профилей ветра. [125] Доплеровская лидарная система использовалась на летних Олимпийских играх 2008 года для измерения полей ветра во время соревнований яхт. [126]

Системы доплеровского лидара теперь также начинают успешно применяться в секторе возобновляемой энергетики для получения данных о скорости ветра, турбулентности, повороте ветра и сдвиге ветра. Используются как импульсные, так и непрерывные волновые системы. Импульсные системы используют синхронизацию сигнала для получения вертикального разрешения расстояния, тогда как непрерывные волновые системы полагаются на фокусировку детектора.

Термин «эолика » был предложен для описания совместного и междисциплинарного изучения ветра с использованием моделирования вычислительной механики жидкости и измерений доплеровского лидара. [127]

Отражение от земли воздушного лидара дает меру поверхностной отражательной способности (предполагая, что атмосферная пропускаемость хорошо известна) на длине волны лидара, однако отражение от земли обычно используется для проведения измерений поглощения атмосферы. Измерения «дифференциального абсорбционного лидара» (DIAL) используют две или более близко расположенных (менее 1 нм) длины волны для вынесения поверхностной отражательной способности, а также других потерь при передаче, поскольку эти факторы относительно нечувствительны к длине волны. При настройке на соответствующие линии поглощения конкретного газа измерения DIAL можно использовать для определения концентрации (соотношения компонентов смеси) этого конкретного газа в атмосфере. Это называется подходом интегрального дифференциального поглощения пути (IPDA), поскольку это мера интегрированного поглощения вдоль всего пути лидара. Лидары IPDA могут быть либо импульсными [128] [129] , либо CW [130] и обычно используют две или более длины волны. [131] Лидары IPDA использовались для дистанционного зондирования углекислого газа [128] [129] [130] и метана. [132]

Синтетический лидар с массивом позволяет получать изображения лидара без необходимости в детекторе массива. Его можно использовать для получения изображений доплеровской велосиметрии, сверхбыстрой кадровой частоты (миллионы кадров в секунду), а также для уменьшения спеклов в когерентном лидаре. [35] Обширная библиография по лидарам для атмосферных и гидросферных приложений представлена ​​Грантом. [133]

Правоохранительные органы

Лидарные измерители скорости используются полицией для измерения скорости транспортных средств в целях обеспечения соблюдения скоростного режима . Кроме того, они используются в криминалистике для помощи в расследовании на месте преступления. Сканирование места происшествия выполняется для записи точных данных о размещении объекта, крови и другой важной информации для последующего просмотра. Эти сканирования также могут использоваться для определения траектории полета пули в случаях стрельбы.

Военный

Известно, что существует несколько военных приложений, которые засекречены (например, измерение скорости крылатой ядерной ракеты- невидимки AGM-129 ACM с помощью лидара ), но проводится значительное количество исследований по их использованию для получения изображений. Системы с более высоким разрешением собирают достаточно деталей для идентификации целей, таких как танки . Примерами военных приложений лидара являются система обнаружения мин с борта лазера (ALMDS) для борьбы с минами от Areté Associates. [134]

В отчете НАТО (RTO-TR-SET-098) дана оценка потенциальных технологий для обнаружения на расстоянии для дискриминации биологических боевых агентов. Потенциальными оцененными технологиями были длинноволновое инфракрасное излучение (LWIR), дифференциальное рассеяние (DISC) и ультрафиолетовая лазерно-индуцированная флуоресценция (UV-LIF). В отчете сделан вывод о том, что: Основываясь на результатах испытаний и обсуждений лидарных систем, целевая группа рекомендует, чтобы наилучшим вариантом для краткосрочного (2008–2010 гг.) применения систем обнаружения на расстоянии является UV-LIF , [135] однако в долгосрочной перспективе другие методы, такие как спектроскопия Рамана на расстоянии , могут оказаться полезными для идентификации биологических боевых агентов.

Компактный спектрометрический лидар ближнего действия на основе лазерно-индуцированной флуоресценции (LIF) будет решать проблему присутствия биологических угроз в аэрозольной форме над критическими закрытыми, полузакрытыми и открытыми площадками, такими как стадионы, метро и аэропорты. Эта возможность, близкая к реальному времени, позволит быстро обнаружить выброс биоаэрозоля и своевременно принять меры по защите пассажиров и минимизации степени загрязнения. [136]

Система обнаружения биологического оружия на большом расстоянии (LR-BSDS) была разработана для армии США для обеспечения максимально раннего предупреждения о биологической атаке. Это воздушная система, перевозимая вертолетом, для обнаружения синтетических аэрозольных облаков, содержащих биологические и химические агенты, на большом расстоянии. Система LR-BSDS с дальностью обнаружения 30 км и более была принята на вооружение в июне 1997 года. [137] Пять лидаров, произведенных немецкой компанией Sick AG, использовались для обнаружения на небольшом расстоянии на Stanley , автономном автомобиле , который выиграл в 2005 году конкурс DARPA Grand Challenge .

Роботизированный Boeing AH-6 выполнил полностью автономный полет в июне 2010 года, в том числе избегая препятствий с помощью лидара. [138] [139]

Добыча полезных ископаемых

Для расчета объемов руды используется периодическое (ежемесячное) сканирование в зонах выемки руды с последующим сравнением данных поверхности с предыдущим сканированием. [140]

Датчики лидара также могут использоваться для обнаружения и избегания препятствий роботизированными горнодобывающими машинами, такими как система автономной транспортировки Komatsu (AHS) [141], используемая на шахте будущего компании Rio Tinto.

Физика и астрономия

Всемирная сеть обсерваторий использует лидары для измерения расстояния до отражателей, размещенных на Луне , что позволяет измерять положение Луны с точностью до миллиметра и проводить проверки общей теории относительности . MOLA , Mars Orbiting Laser Altimeter, использовал лидарный инструмент на спутнике, вращающемся вокруг Марса (NASA Mars Global Surveyor ), для проведения невероятно точного глобального топографического обследования красной планеты. Лазерные высотомеры создали глобальные модели рельефа Марса, Луны (Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA)) Меркурия (Mercury Laser Altimeter (MLA)), NEAR–Shoemaker Laser Rangefinder (NLR). [142] Будущие миссии также будут включать эксперименты с лазерными высотомерами, такие как Ganymede Laser Altimeter (GALA) в рамках миссии Jupiter Icy Moons Explorer (JUICE). [142]

В сентябре 2008 года аппарат NASA Phoenix Lander использовал лидар для обнаружения снега в атмосфере Марса. [143]

В физике атмосферы лидар используется как дистанционный прибор обнаружения для измерения плотности определенных компонентов средней и верхней атмосферы, таких как калий , натрий или молекулярный азот и кислород . Эти измерения могут быть использованы для расчета температуры. Лидар также может быть использован для измерения скорости ветра и предоставления информации о вертикальном распределении аэрозольных частиц . [144]

На исследовательском центре ядерного синтеза JET в Великобритании недалеко от Абингдона, Оксфордшир , лидарное рассеяние Томсона используется для определения профилей электронной плотности и температуры плазмы . [145]

Механика горных пород

Лидар широко используется в механике горных пород для характеристики горных пород и обнаружения изменения уклона. Некоторые важные геомеханические свойства горных пород могут быть извлечены из трехмерных облаков точек, полученных с помощью лидара. Вот некоторые из этих свойств:

Некоторые из этих свойств были использованы для оценки геомеханического качества скального массива через индекс RMR . Более того, поскольку ориентации разрывов могут быть извлечены с использованием существующих методологий, можно оценить геомеханическое качество скального склона через индекс SMR . [152] В дополнение к этому, сравнение различных 3-D облаков точек со склона, полученных в разное время, позволяет исследователям изучать изменения, произведенные на месте происшествия в течение этого временного интервала в результате камнепадов или любых других оползневых процессов. [153] [154] [155]

ТОР

THOR — это лазер, разработанный для измерения атмосферных условий Земли. Лазер проникает в облачный покров [156] и измеряет толщину обратного гало. Датчик имеет волоконно-оптическую апертуру шириной 7+12 дюйма (19 см), который используется для измерения обратного света.

Робототехника

Технология лидара используется в робототехнике для восприятия окружающей среды, а также для классификации объектов. [157] Способность технологии лидара предоставлять трехмерные карты рельефа местности, высокоточное расстояние до земли и скорость приближения может обеспечить безопасную посадку роботизированных и пилотируемых транспортных средств с высокой степенью точности. [26] Лидары также широко используются в робототехнике для одновременной локализации и картирования и хорошо интегрированы в симуляторы роботов. [158] Дополнительные примеры см. в разделе «Военные» выше.

Космический полет

Лидар все чаще используется для определения расстояния и расчета орбитального элемента относительной скорости в операциях по сближению и удержанию космических аппаратов на месте . Лидар также использовался для атмосферных исследований из космоса. Короткие импульсы лазерного света, излучаемые космическим аппаратом, могут отражаться от крошечных частиц в атмосфере и возвращаться в телескоп, совмещенный с лазером космического аппарата. Точно синхронизируя эхо лидара и измеряя, сколько лазерного света принимает телескоп, ученые могут точно определить местоположение, распределение и природу частиц. Результатом является революционно новый инструмент для изучения компонентов в атмосфере, от облачных капель до промышленных загрязнителей, которые трудно обнаружить другими способами». [159] [160]

Лазерная альтиметрия используется для создания цифровых карт высот планет, включая картографию Марса с помощью Mars Orbital Laser Altimeter (MOLA), [161] картографию Луны с помощью Lunar Orbital Laser Altimeter (LOLA) [162] и Lunar Altimeter (LALT), а также картографию Меркурия с помощью Mercury Laser Altimeter (MLA). [ 163 ] Она также используется для помощи в навигации вертолета Ingenuity в его рекордных полетах над поверхностью Марса . [8]

Геодезия

Этот картографический фургон TomTom оснащен пятью лидарными датчиками на багажнике на крыше.

Датчики лидара на борту самолета используются компаниями в области дистанционного зондирования. Они могут использоваться для создания DTM (цифровой модели рельефа) или DEM ( цифровой модели рельефа ); это довольно распространенная практика для больших территорий, поскольку самолет может получить 3–4 км (2– 2+12  мили) шириной полосы за один пролет. Более высокая вертикальная точность ниже 50 мм (2 дюйма) может быть достигнута при более низком пролете, даже в лесах, где он способен дать высоту полога, а также высоту земли. Обычно для связи данных с WGS ( Всемирной геодезической системой ) необходим приемник GNSS, настроенный на контрольную точку с географической привязкой. [164]

Лидар также используется в гидрографической съемке . В зависимости от прозрачности воды лидар может измерять глубину от 0,9 до 40 м (от 3 до 131 фута) с вертикальной точностью 15 см (6 дюймов) и горизонтальной точностью 2,5 м (8 футов). [165]

Транспорт

Облако точек, полученное при съемке движущегося автомобиля с помощью одного лидара Ouster OS1

Лидар использовался в железнодорожной отрасли для создания отчетов о состоянии активов для управления активами и департаментами транспорта для оценки состояния дорог. CivilMaps.com является ведущей компанией в этой области. [166] Лидар использовался в системах адаптивного круиз-контроля (ACC) для автомобилей. Такие системы, как Siemens, Hella, Ouster и Cepton, используют лидарное устройство, установленное на передней части транспортного средства, например на бампере, для контроля расстояния между транспортным средством и любым транспортным средством перед ним. [167] В случае, если транспортное средство впереди замедляется или находится слишком близко, ACC задействует тормоза, чтобы замедлить транспортное средство. Когда дорога впереди свободна, ACC позволяет транспортному средству разогнаться до скорости, предварительно установленной водителем. Дополнительные примеры см. в разделе «Военные» выше. Устройство на основе лидара, Ceilometer, используется в аэропортах по всему миру для измерения высоты облаков на траекториях захода на посадку на взлетно-посадочную полосу. [168]

Оптимизация ветряных электростанций

Лидар может использоваться для увеличения выработки энергии ветряными электростанциями путем точного измерения скорости ветра и турбулентности ветра. [169] [170] Экспериментальные лидарные системы [171] [172] могут быть установлены на гондоле [173] ветряной турбины или интегрированы во вращающийся вертушку [174] для измерения встречных горизонтальных ветров, [175] ветров в следе ветряной турбины, [176] и проактивной регулировки лопастей для защиты компонентов и увеличения мощности. Лидар также используется для характеристики падающего ветрового ресурса для сравнения с выработкой энергии ветряной турбиной для проверки производительности ветряной турбины [177] путем измерения кривой мощности ветряной турбины. [178] Оптимизацию ветряной электростанции можно считать темой в прикладной эолике . Другим аспектом лидара в ветроэнергетической отрасли является использование вычислительной гидродинамики над сканируемыми лидаром поверхностями для оценки ветрового потенциала, [179] который может быть использован для оптимального размещения ветряных электростанций.

Оптимизация развертывания солнечных фотоэлектрических систем

Лидар также может использоваться для помощи планировщикам и разработчикам в оптимизации солнечных фотоэлектрических систем на уровне города путем определения соответствующих крыш [180] [181] и для определения потерь затенения . [182] Недавние усилия по воздушному лазерному сканированию были сосредоточены на способах оценки количества солнечного света, попадающего на вертикальные фасады зданий, [183] ​​или путем включения более подробных потерь затенения с учетом влияния растительности и более обширной окружающей местности. [184]

Видеоигры

В последних играх-симуляторах гонок, таких как rFactor Pro , iRacing , Assetto Corsa и Project CARS, все чаще используются гоночные трассы, воспроизведенные из трехмерных облаков точек, полученных с помощью лидарных съемок, в результате чего поверхности воспроизводятся с точностью до сантиметра или миллиметра в игровой трехмерной среде. [185] [186] [187]

Исследовательская игра Scanner Sombre 2017 года от Introversion Software использует лидар в качестве фундаментальной игровой механики.

В Build the Earth лидар используется для создания точных рендеров ландшафта в Minecraft , чтобы учесть любые ошибки (в основном, касающиеся высоты) в генерации по умолчанию. Процесс рендеринга ландшафта в Build the Earth ограничен объемом данных, доступных в регионе, а также скоростью, необходимой для преобразования файла в данные блока.

Другие применения

Лидарный сканер на iPad Pro 4-го поколения

Видеоклип на песню 2007 года " House of Cards " группы Radiohead , как полагают, был первым применением 3D лазерного сканирования в реальном времени для записи музыкального видео. Данные о дальности в видео не полностью получены с лидара, поскольку также используется структурированное световое сканирование. [188]

В 2020 году Apple представила четвертое поколение iPad Pro с лидарным датчиком, встроенным в модуль задней камеры , специально разработанным для дополненной реальности (AR). [189] Позднее эта функция была включена в линейку iPhone 12 Pro и последующие модели Pro. [190] На устройствах Apple лидар расширяет возможности портретного режима с помощью ночного режима, ускоряет автофокусировку и повышает точность в приложении Measure .

В 2022 году Wheel of Fortune начал использовать технологию лидара для отслеживания того, когда Ванна Уайт проводит рукой по доске головоломки, чтобы открыть буквы. Первый эпизод, в котором использовалась эта технология, был в премьере 40-го сезона. [191]

Альтернативные технологии

Компьютерное стереозрение показало себя многообещающим в качестве альтернативы лидару для приложений ближнего действия. [192]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Национальное управление океанических и атмосферных исследований (26 февраля 2021 г.). «Что такое ЛИДАР». oceanservice.noaa.gov . Министерство торговли США . Получено 15 марта 2021 г. .
  2. ^ Трэвис С. Тейлор (2019). Введение в лазерную науку и технику. CRC Press.
  3. ^ Цзе Шань и Чарльз К. Тот (2018). Топографическая лазерная локация и сканирование: принципы и обработка (2-е изд.). CRC Press.
  4. ^ «Внедрение лидарных датчиков на основе галлия набирает обороты». www.argusmedia.com . 2021-06-29 . Получено 2021-07-14 .
  5. ^ "Экологи сравнивают точность технологий лидара для мониторинга лесной растительности: результаты показывают, что мобильные платформы имеют большой потенциал для мониторинга различных характеристик леса". ScienceDaily . Получено 14 июля 2021 г.
  6. ^ abcde Cracknell, Arthur P.; Hayes, Ladson (2007) [1991]. Введение в дистанционное зондирование (2-е изд.). Лондон: Taylor and Francis. ISBN 978-0-8493-9255-9. OCLC  70765252.
  7. ^ ab Lim, Hazel Si Min; Taeihagh, Araz (2019). «Алгоритмическое принятие решений в беспилотных автомобилях: понимание этических и технических проблем для умных городов». Устойчивость . 11 (20): 5791. arXiv : 1910.13122 . doi : 10.3390/su11205791 .
  8. ^ ab «Как NASA разработало вертолет, способный летать автономно на Марсе». IEEE Spectrum . 17 февраля 2021 г. Архивировано из оригинала 19 февраля 2021 г. Получено 19 февраля 2021 г.
  9. ^ Гальего Торроме, Рикардо; Барзандже, Шабир (2023). «Достижения в области квантового радара и квантового лидара». Прогресс в квантовой электронике . 93 : 100497. arXiv : 2310.07198 . doi : 10.1016/j.pquantelec.2023.100497.
  10. «Новая радарная система». Odessa American . 28 февраля 1961 г.
  11. ^ ab Macomber, Frank (3 июня 1963 г.). «Эксперты по космосу ищут приспособления для мощного лазерного света». Bakersfield Californian . № 5. Copley News Service . Получено 11 июля 2019 г.
  12. ^ Стич, ML; Вудберри, EJ; Морзе, J H. (21 апреля 1961 г.). «Оптическая система измерения дальности использует лазерный передатчик». Электроника . 34 : 51–53.
  13. ^ "Лазер измеряет расстояние". Lincoln Journal Star . № 6. 29 марта 1963 г.
  14. Джеймс Ринг, «Лазер в астрономии», стр. 672–673, New Scientist , 20 июня 1963 г.
  15. Оксфордский словарь английского языка. 2013. стр. Статья для «лидар».
  16. ^ ab "Фотонный радар". Технион – Израильский технологический институт . 27 мая 2016 г. Получено 12 августа 2018 г.
  17. ^ ab "Радиооптический фазированный радар – комплексное исследование". Полный Afterburner . Получено 2018-08-12 .
  18. ^ Goyer, GG; R. Watson (сентябрь 1963 г.). «Лазер и его применение в метеорологии». Бюллетень Американского метеорологического общества . 44 (9): 564–575 [568]. Bibcode :1963BAMS...44..564G. doi : 10.1175/1520-0477-44.9.564 .
  19. ^ "CLICK". Lidar.cr.usgs.gov . 2015-09-16. Архивировано из оригинала 2016-02-19 . Получено 2016-02-22 .
  20. ^ "NYTimes.com search". The New York Times . Получено 2017-04-07 .
  21. ^ "Waymo Self-Driving Unit Sought Arbitration Over Engineer Now at Uber". The New York Times . 2017-03-29 . Получено 2017-04-07 .
  22. ^ Картер, Джейми; Кейл Шмид; Кирк Уотерс; Линди Бетцхольд; Брайан Хэдли; Ребекка Матаоски; Дженнифер Халлеран (2012). «Лидар 101: Введение в технологию, данные и приложения лидара» (PDF) . Центр прибрежных служб NOAA . стр. 14. Архивировано (PDF) из оригинала 2022-10-09 . Получено 2017-02-11 .
  23. Философский журнал и научный журнал , 1930, серия 7, том 9, выпуск 60, стр. 1014–1020.
  24. ^ Донеган, Дж. Ф.; Жизнь и творчество Эдварда Хатчинсона Синджа , стр. 31, 67 (совместно с Д. Уайром и П. Флоридесом ), Пёллауберг, Австрия: Живое издание, ISBN 3-901585-17-6
  25. ^ "Experimental Advanced Advanced Research Lidar", USGS.gov . Получено 8 августа 2007 г.
  26. ^ ab Amzajerdian, Farzin; Pierrottet, Diego F.; Petway, Larry B.; Hines, Glenn D.; Roback, Vincent E. (2011-05-24). "Лидарные системы для точной навигации и безопасной посадки на планетарные тела". Международный симпозиум по фотоэлектронному обнаружению и визуализации 2011: лазерное зондирование и визуализация; и биологические и медицинские приложения фотонного зондирования и визуализации . Том 8192. стр. 819202. Bibcode : 2011SPIE.8192E..02A. doi : 10.1117/12.904062. hdl : 2060/20110012163 . S2CID  28483836. Получено 24 мая 2011 г.
  27. ^ П. Дейкин, Джон; Браун, Роберт (2017). Справочник по оптоэлектронике: концепции, устройства и методы (том первый). CRC Press. стр. 678. ISBN 978-1-4822-4179-2.
  28. ^ Подест, Эрика (16 марта 2021 г.). «Основы LiDAR» (PDF) . НАСА . Проверено 7 сентября 2024 г.
  29. ^ Рашид А. Ганеев (2013). Лазер – Поверхностные взаимодействия. Springer Science & Business Media. стр. 32. ISBN 978-94-007-7341-7.
  30. ^ abc Mokey, Nick (2018-03-15). «Автономный автомобиль на каждой подъездной дорожке? Твердотельный лидар — ключ». Digital Trends . Получено 2018-06-15 .
  31. ^ "Дистанционные датчики | Earthdata". earthdata.nasa.gov . Получено 2017-03-18 . Общественное достояниеВ данной статье использован текст из этого источника, находящегося в общественном достоянии .
  32. ^ "Advanced Scientific Concepts Inc". asc3d.com . Получено 2022-07-03 .
  33. ^ Патент США 5081530, Медина, Антонио, «Трехмерная камера и дальномер», выдан 1992-01-14, передан Медине, Антонио 
  34. ^ Медина А., Гая Ф., Посо Ф. (2006). «Компактный лазерный радар и трехмерная камера». Журнал оптического общества Америки А. 23 ( 4): 800–805. Bibcode : 2006JOSAA..23..800M. doi : 10.1364/josaa.23.000800. PMID  16604759.
  35. ^ ab Strauss, CEM (1994). «Обнаружение гетеродина с синтетической решеткой: одноэлементный детектор действует как решетка». Optics Letters . 19 (20): 1609–1611. Bibcode :1994OptL...19.1609S. doi :10.1364/ol.19.001609. PMID  19855597.
  36. ^ "Самый мощный в мире 3-D лазерный тепловизор". technologyreview.com . 2014-02-13 . Получено 2017-04-06 .
  37. ^ Талбот, Дэвид (2014-02-13). «Новый оптический чип улучшит военную и археологическую аэрофотосъемку». MIT Technology Review . Получено 2014-02-17 .
  38. ^ Hadfield, Robert H.; Leach, Jonathan; Fleming, Fiona; Paul, Douglas J.; Tan, Chee Hing; Ng, Jo Shien; Henderson, Robert K.; Buller, Gerald S. (2023). "Обнаружение одиночных фотонов для получения изображений и зондирования на больших расстояниях". Optica . 10 (9): 1124. Bibcode :2023Optic..10.1124H. doi : 10.1364/optica.488853 . hdl : 20.500.11820/4d60bb02-3c2c-4f86-a737-f985cb8613d8 . Получено 29.08.2023 .
  39. ^ ab "Advanced Scientific Concepts Inc". advancedscientificconcepts.com . Получено 2019-03-08 .
  40. ^ "Подробности патента". technology.nasa.gov . Получено 2019-03-08 .
  41. ^ "Аналогово-цифровое преобразование: выборка". cl.cam.ac.uk . Получено 2019-03-08 .
  42. ^ Imaging Flash Lidar для автономной безопасной посадки и работы сближения космических аппаратов. Конференция AIAA Space 2016. Сервер технических отчетов NASA . 2019-05-07.
  43. ^ Дитрих, Энн Браун, «Поддержка автономной навигации с помощью изображений флэш-лидара вблизи малых небесных тел» (2017). Диссертации и диссертации по аэрокосмическим инженерным наукам CU Boulder . 178.
  44. ^ ab "Дикий Запад автомобильного лидара". spie.org . Получено 26.12.2020 .
  45. ^ ab Vosselman, George; Maas, Hans-Gerd (2012). Воздушное и наземное лазерное сканирование . Whittles Publishing. ISBN 978-1-904445-87-6.
  46. ^ Doneus, M.; Miholjek, I.; Mandlburger, G.; Doneus, N.; Verhoeven, G.; Briese, Ch.; Pregesbauer, M. (2015). «Воздушная лазерная батиметрия для документирования подводных археологических памятников на мелководье». ISPRS — Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации . XL-5/W5: 99–107. Bibcode : 2015ISPArXL55...99D. doi : 10.5194/isprsarchives-xl-5-w5-99-2015 . hdl : 1854/LU-5933247 .
  47. ^ Чиу, Ченг-Лунг; Фэй, Ли-Юань; Лю, Цзинь-Кинг; У, Мин-Чи. «Национальное воздушное лидарное картирование и примеры его применения при глубоких оползнях на Тайване». Симпозиум по геонаукам и дистанционному зондированию (IGARSS), 2015 IEEE International . ISSN  2153-7003.
  48. ^ ab Юань, Цзэн; Юйцзинь, Чжао; Дэн, Чжао; Бинфан, У. «Картографирование лесного биоразнообразия с использованием данных с воздуха и гиперспектральных данных». Симпозиум по геонаукам и дистанционному зондированию (IGARSS), 2016 IEEE International . ISSN  2153-7003.
  49. ^ Тан, Лина; Шао, Гофан (2015-06-21). «Дистанционное зондирование с помощью дронов для исследований и практики лесного хозяйства». Журнал исследований лесного хозяйства . 26 (4): 791–797. doi :10.1007/s11676-015-0088-y. ISSN  1007-662X. S2CID  15695164.
  50. ^ abc "Nayegandhi Green Lidar" (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 2022-10-09.
  51. ^ ab "1.2.2 Батиметрический LiDAR". home.iitk.ac.in . Получено 15 января 2023 г. .
  52. ^ Saputra, Romi; Radjawane, Ivonne; Park, H; Gularso, Herjuno (2021). «Влияние мутности, температуры и солености вод на данные о глубине, полученные с помощью батиметрии с помощью бортового лидара». Серия конференций IOP: Науки о Земле и окружающей среде . 925 (1): 012056. Bibcode : 2021E&ES..925a2056S. doi : 10.1088/1755-1315/925/1/012056 . S2CID  244918525.
  53. ^ Уилсон, Джерри К. (2008). «Использование бортового гидрографического лидара для поддержки картирования вод Калифорнии». OCEANS 2008 — MTS/IEEE Kobe Techno-Ocean . стр. 1–8. doi :10.1109/OCEANSKOBE.2008.4530980. ISBN 978-1-4244-2126-8. S2CID  28911362.
  54. ^ ab Miltiadou, M.; Grant, Michael G.; Campbell, NDF; Warren, M.; Clewley, D.; Hadjimitsis, Diofantos G. (2019-06-27). "Программное обеспечение с открытым исходным кодом DASOS: эффективное накопление, анализ и визуализация полноволнового лидара". В Papadavid, Giorgos; Themistocleous, Kyriacos; Michaelides, Silas; Ambrosia, Vincent; Hadjimitsis, Diofantos G (ред.). Седьмая международная конференция по дистанционному зондированию и геоинформации об окружающей среде (RSCy2019) . Том 11174. Международное общество оптики и фотоники. стр. 111741M. Bibcode : 2019SPIE11174E..1MM. doi : 10.1117/12.2537915. ISBN 978-1-5106-3061-1. S2CID  197660590.
  55. ^ Вагнер, Вольфганг; Ульрих, Андреас; Дучич, Весна; Мельцер, Томас; Штудницка, Ник (2006-04-01). «Гауссово разложение и калибровка нового малогабаритного полноволнового оцифровывающего воздушного лазерного сканера». Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию . 60 (2): 100–112. Bibcode : 2006JPRS...60..100W. doi : 10.1016/j.isprsjprs.2005.12.001. ISSN  0924-2716.
  56. ^ Чжуан, Вэй; Маунтракис, Гиоргос; Уайли, Джон Дж. младший; Бейер, Колин М. (2015-04-03). «Оценка надземной лесной биомассы с использованием метрик на основе гауссовского разложения данных волновой формы лидара». Международный журнал дистанционного зондирования . 36 (7): 1871–1889. Bibcode : 2015IJRS...36.1871Z. doi : 10.1080/01431161.2015.1029095. ISSN  0143-1161. S2CID  55987035.
  57. ^ Мильтиаду, Милто; Кэмпбелл, Нил ДФ; Гонсалес Арасил, Сусана; Браун, Тони; Грант, Майкл Г. (2018-05-01). «Обнаружение мертвого стоящего эвкалипта камальдульского без разграничения деревьев для управления биоразнообразием в родном австралийском лесу». Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформатики . 67 : 135–147. Bibcode : 2018IJAEO..67..135M. doi : 10.1016/j.jag.2018.01.008 . hdl : 20.500.14279/19541 . ISSN  0303-2434.
  58. ^ Ли, Санг-Мук; Им, Чон Джун; Ли, Бо-Хи; Леонесса, Александр; Курдила, Эндрю (2010). «Генерация карты сетки в реальном времени и классификация объектов для данных наземного 3D-лидара с использованием методов анализа изображений». Международная конференция IEEE по обработке изображений 2010 г. стр. 2253–2256. doi :10.1109/ICIP.2010.5651197. ISBN 978-1-4244-7992-4.
  59. ^ "Лидарная лазерная технология обнаружения: от беспилотных автомобилей до танцевальных конкурсов". Reuters . 7 января 2020 г.
  60. ^ «Исследование ARS помогает фермерам лучше использовать удобрения». Служба сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США. 9 июня 2010 г.
  61. ^ Gebru, Alem; Jansson, Samuel; Ignell, Rickard; Kirkeby, Carsten; Brydegaard, Mikkel (2017-05-14). "Мультиспектральная поляриметрическая модуляционная спектроскопия для определения видов и пола переносчиков малярии". Конференция по лазерам и электрооптике. Оптическое общество Америки. стр. ATh1B.2. doi :10.1364/CLEO_AT.2017.ATh1B.2. ISBN 978-1-943580-27-9. S2CID  21537355.
  62. ^ "Усовершенствования в или связанные с оптическими системами дистанционного зондирования воздушной и водной фауны и их использование". Google Patents . Получено 4 июня 2019 г. .
  63. ^ ab Weiss, Ulrich; Biber, Peter; Laible, Stefan; Bohlmann, Karsten; Zell, Andreas (2010). «Классификация видов растений с использованием датчика 3D LIDAR и машинного обучения». Международная конференция по машинному обучению и приложениям 2010 г. ISBN 978-1-4244-9211-4.
  64. ^ "EID; кратер под пологом". Unb.ca. 2013-02-18 . Получено 2013-05-06 .
  65. ^ The Light Fantastic: Использование воздушного лидара в археологических исследованиях. English Heritage . 2010. С. 45.
  66. ^ Джон Нобель Уилфорд (2010-05-10). «Картографирование древней цивилизации за считанные дни». New York Times . Получено 2010-05-11 .
  67. ^ Стефани Паппас (15 мая 2013 г.). «Руины затерянного города могут скрываться глубоко в дождевых лесах Гондураса». Live Science . Получено 15 мая 2013 г.
  68. ^ Дуглас Престон (2 марта 2015 г.). «Затерянный город обнаружен в дождевых лесах Гондураса». National Geographic . Архивировано из оригинала 3 марта 2015 г. Получено 3 марта 2015 г.
  69. ^ "Джунгли сдают свой потерянный город". Smh.com.au . 2013-06-14 . Получено 2016-02-22 .
  70. ^ Джонсон, Кэтрин М.; Уимет, Уильям Б. (2014). «Повторное открытие утраченного археологического ландшафта южной части Новой Англии с использованием бортового светового обнаружения и определения дальности (LiDAR)». Журнал археологической науки . 43 : 9–20. Bibcode : 2014JArSc..43....9J. doi : 10.1016/j.jas.2013.12.004.
  71. ^ Эдвин Картлидж (2014-01-10). «Лазеры раскопали затерянный «Агрополис» Новой Англии | Наука | AAAS». News.sciencemag.org . Получено 22.02.2016 .
  72. ^ ""Потерянная" Новая Англия обнаружена с помощью высокотехнологичной археологии". News.nationalgeographic.com . 2014-01-03. Архивировано из оригинала 7 января 2014 года . Получено 2016-02-22 .
  73. ^ Эванс, Д. Х.; Флетчер, Р. Дж.; и др. (2013). «Раскрытие археологических ландшафтов в Ангкоре с использованием лидара». PNAS . 110 (31): 12595–12600. Bibcode : 2013PNAS..11012595E. doi : 10.1073/pnas.1306539110 . PMC 3732978. PMID  23847206 . 
  74. ^ Дэвис, Никола (15 февраля 2018 г.). «Лазерное сканирование показывает, что «затерянный» древний мексиканский город «имел столько же зданий, сколько Манхэттен». The Guardian – через www.theguardian.com.
  75. ^ "LiDAR Scans Reveal Mya Civilization's Sophisticated Network of Roads". smithsonianmag.com . Получено 28 февраля 2018 г. .
  76. ^ «В джунглях Гватемалы обнаружены древние майянские супермагистрали». 2017-01-27.
  77. ^ «Эта древняя цивилизация была вдвое больше средневековой Англии». 2018-02-01. Архивировано из оригинала 1 февраля 2018 года . Получено 2018-02-05 .
  78. ^ «Археологи находят древние затерянные города с помощью лазеров». msn.com . Получено 08.09.2019 .
  79. ^ «Эта древняя цивилизация была вдвое больше средневековой Англии». National Geographic News . 2018-02-01. Архивировано из оригинала 7 августа 2019 года . Получено 2019-09-08 .
  80. ^ «Под джунглями Гватемалы обнаружена обширная сеть майя». 2018-02-02.
  81. ^ «Археологи нашли древние затерянные города майя в Гватемале с помощью лазеров». Newsweek . 2018-09-29.
  82. ^ Литтл, Бекки. «Лазеры обнаружили 60 000 древних сооружений майя в Гватемале». История . Получено 08.09.2019 .
  83. ^ "Скрытый древний майянский "мегаполис" с 60 000 сооружений обнаружен в Гватемале с помощью лазеров". yahoo.com . Архивировано из оригинала 2019-09-05 . Получено 2019-09-08 .
  84. ^ Берке, Джереми (2018-02-02). «Археологи нашли тысячи скрытых сооружений в гватемальских джунглях — и это может переписать историю человечества». Business Insider . Получено 2019-09-08 .
  85. ^ «Скрытый древний майянский «Мегалопис» с 60 000 структур обнаружен в Гватемале с помощью лазеров». Newsweek . 2018-02-02.
  86. ^ Chukwurah, Precious (2018-09-30). «Археологи обнаружили древний затерянный город майя в Северной Гватемале с помощью лазеров». Новости развлечений Нигерии, Музыка, Видео, Стиль жизни . Получено 2019-09-08 .
  87. ^ Венер, Майк (2018-02-02). «Археологи обнаружили древний мегаполис майя, скрытый в гватемальских джунглях». BGR . Получено 08.09.2019 .
  88. ^ «Нанесено на карту скопление затерянных городов в эквадорской Амазонии, просуществовавшее 1000 лет». Associated Press . 2024-01-11.
  89. ^ Стивен Ростен; Антуан Дорисон; Жоффруа де Солье; Хайко Прюмерс; Жан-Люк Ле Пеннек; Фернандо Мехия Мехия; Ана Марица Фрейре; Хайме Р. Паган-Хименес; Филипп Дескола (11 января 2024 г.). «Две тысячи лет садового урбанизма в Верхней Амазонке». Наука . 383 (6679): 183–189. Бибкод : 2024Sci...383..183R. дои : 10.1126/science.adi6317. ПМИД  38207020.
  90. ^ Стив Таранович, EDN. «Автономные автомобильные датчики: как алгоритмы процессора получают входные данные». 5 июля 2016 г. Получено 9 августа 2016 г.
  91. ^ "Устная история конкурса Darpa Challenge, изнурительной гонки роботов, которая запустила беспилотный автомобиль". Wired . ISSN  1059-1028 . Получено 24.12.2020 .
  92. ^ "Филиппинец превращает обычный автомобиль в автономное транспортное средство – Motioncars". Motioncars.inquirer.net . 2015-05-25 . Получено 2016-02-22 .
  93. ^ аб Такаги, Киёкадзу; Морикава, Кацухиро; Огава, Такаси; Сабури, Макото (2006). «Распознавание дорожной обстановки с использованием бортового лидара». Симпозиум IEEE по интеллектуальным транспортным средствам , 2006 г. стр. 120–125. дои :10.1109/IVS.2006.1689615. ISBN 978-4-901122-86-3. S2CID  15568035.
  94. ^ Хасирлиоглу, Синан; Каманн, Александр; Дорик, Игорь; Брандмейер, Томас (2016). «Методология испытаний влияния дождя на автомобильные датчики окружающего пространства». 2016 IEEE 19-я Международная конференция по интеллектуальным транспортным системам (ITSC) . стр. 2242–2247. doi :10.1109/ITSC.2016.7795918. ISBN 978-1-5090-1889-5. S2CID  2334608.
  95. ^ Чжоу, Кунь; Ван, Сицинь; Томизукат, Масаёши; Чжан, Вэй-Бин; Чант, Чинг-Яо (2002). "Новый алгоритм отслеживания маневрирующих целей с оценкой входных данных". Труды Американской конференции по управлению 2002 года (IEEE Cat. No.CH37301). Том 1. стр. 166–171. doi :10.1109/ACC.2002.1024798. ISBN 978-0-7803-7298-6. S2CID  114167319.
  96. ^ Y. Hata, Alberto; F. Wolf, Denis. «Обнаружение признаков для локализации транспортных средств в городских условиях с использованием многослойного лидара». Труды IEEE по интеллектуальной транспортной системе . 17 (2). ISSN  1558-0016.
  97. ^ ab Lindner, Philipp; Wanielik, Gerd (2009). "Обработка 3D LIDAR для безопасности транспортных средств и распознавания окружающей среды". IEEE Workshop on Computational Intelligence in Vehicles and Vehicular Systems 2009. pp. 66–71. doi :10.1109/CIVVS.2009.4938725. ISBN 978-1-4244-2770-3. S2CID  18520919.
  98. ^ Гиббс, Сэмюэл (7 сентября 2015 г.). «Хакеры могут обмануть беспилотные автомобили, заставив их предпринять маневр уклонения». The Guardian .
  99. ^ Сюй, Хайцин; Томан, Элизабет; Чжао, Кайгуан; Бэрд, Джон (2022). «Объединение лидарных и аэрофотоснимков для картирования водно-болотных угодий и каналов с помощью глубокой сверточной нейронной сети». Transportation Research Record . 2676 (12): 374–381. doi :10.1177/03611981221095522. S2CID  251780248.
  100. ^ Naesset, Erik (апрель 1997 г.). «Определение средней высоты деревьев лесных насаждений с использованием данных воздушного лазерного сканера». Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS . 52 (2): 49–56. Bibcode : 1997JPRS...52...49N. doi : 10.1016/S0924-2716(97)83000-6.
  101. ^ Джонсон, Лукас; Махони, Майкл; Бевилаква, Эдди; Стехман, Стивен; Домке, Грант; Бейер, Колин (ноябрь 2022 г.). «Картографирование биомассы в ландшафтном масштабе с высоким разрешением с использованием пространственно-временного лоскутного покрытия LiDAR». Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформатики . 114 : 103059. arXiv : 2205.08530 . doi : 10.1016/j.jag.2022.103059 . S2CID  248834425.
  102. ^ Морсдорф, Феликс; Кётц, Бенджамин; Майер, Эрих; Иттен, КИ; Алльгёвер, Бритта (15 сентября 2006 г.). «Оценка LAI и фракционного покрытия по данным лазерного сканирования с малым размером воздушного пространства на основе доли зазора». Дистанционное зондирование окружающей среды . 104 (1): 50–61. Bibcode : 2006RSEnv.104...50M. doi : 10.1016/j.rse.2006.04.019.
  103. ^ Чжао, Кайгуан; Попеску, Сорин (2009). «Картографирование индекса площади листьев на основе лидара и его использование для проверки продукта спутникового LAI GLOBCARBON в умеренном лесу на юге США». Дистанционное зондирование окружающей среды . 113 (8): 1628–1645. Bibcode : 2009RSEnv.113.1628Z. doi : 10.1016/j.rse.2009.03.006.
  104. ^ "Использование лидарных ссылок в картографии". Lidarbasemaps.org . Получено 22.02.2016 .
  105. ^ Клоугес, Рик; Вирлинг, Керри; Вирлинг, Ли; Роуэлл, Эрик (15 мая 2008 г.). «Использование воздушного лидара для оценки разнообразия, плотности и встречаемости видов птиц в сосновом/осиновом лесу». Дистанционное зондирование окружающей среды . 112 (5): 2064–2073. Bibcode : 2008RSEnv.112.2064C. doi : 10.1016/j.rse.2007.08.023. ISSN  0034-4257.
  106. ^ Моэслунд, Йеспер Эреншельд; Злински, Андраш; Эйрнес, Расмус; Брунбьерг, Ане Кирстин; Бёхер, Педер Клит; Свеннинг, Йенс-Кристиан; Норманд, Сигне (04 января 2019 г.). «ЛИДАР объясняет разнообразие растений, грибов, лишайников и мохообразных в различных средах обитания и на больших географических территориях». bioRxiv 10.1101/509794 . 
  107. ^ Simonson, William D.; Allen, Harriet D.; Coomes, David A. (2014-07-05). «Применение бортового лидара для оценки разнообразия видов животных». Методы в экологии и эволюции . 5 (8): 719–729. Bibcode :2014MEcEv...5..719S. doi : 10.1111/2041-210x.12219 . ISSN  2041-210X.
  108. ^ Vaux, Felix; Fraser, Ceridwen I.; Craw, Dave; Read, Stephen; Waters, Jonathan M. (2023). «Интеграция геномного анализа водорослей и геологических данных для выявления последствий древних землетрясений». Journal of the Royal Society Interface . 20 (202). doi :10.1098/rsif.2023.0105. PMC 10189309. PMID 37194268  . 
  109. ^ ab Zhao, Kaiguang; Suarez, Juan C; Garcia, Mariano; Hu, Tongxi; Wang, Cheng; Londo, Alexis (2018). «Польза многовременного лидара для мониторинга лесов и углерода: рост деревьев, динамика биомассы и поток углерода». Дистанционное зондирование окружающей среды . 204 : 883–897. Bibcode : 2018RSEnv.204..883Z. doi : 10.1016/j.rse.2017.09.007.
  110. ^ Вулдер, Майкл А.; Бэйтер, Кристофер В.; Купс, Николас С.; Хилкер, Томас; Уайт, Джоанн С. (2008). «Роль LiDAR в устойчивом управлении лесами». The Forestry Chronicle . 84 (6): 807–826. CiteSeerX 10.1.1.728.1314 . doi :10.5558/tfc84807-6. ISSN  0015-7546. 
  111. ^ "FIRES 2020 | airborne". Архивировано из оригинала 2020-06-13 . Получено 2020-02-10 .
  112. ^ Конеса-Гарсия, Кармело; Пуч-Менгуаль, Карлос; Рикельме, Адриан; Томас, Роберто; Мартинес-Капель, Франциско; Гарсиа-Лоренцо, Рафаэль; Пастор Хосе Л.; Перес-Кутильяс, Педро; Мартинес-Сальвадор, Альберто; Кано-Гонсалес, Мигель (февраль 2022 г.). «Изменения в мощности потока и морфологические изменения в масштабе события и с высоким пространственным разрешением вдоль эфемерного канала с гравийным слоем». Геоморфология . 398 : 108053. Бибкод : 2022Geomo.39808053C. doi : 10.1016/j.geomorph.2021.108053. hdl : 10251/190056 . ISSN  0169-555X.
  113. ^ Janowski, Lukasz; Tylmann, Karol; Trzcinska, Karolina; Rudowski, Stanislaw; Tegowski, Jaroslaw (2021). «Исследование ледниковых форм рельефа с помощью объектно-ориентированного анализа изображений и спектральных параметров цифровой модели рельефа». Труды IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 60 : 1–17. doi : 10.1109/TGRS.2021.3091771 .
  114. ^ Томас, Р.; Абеллан, А.; Кано, М.; Рикельме, А.; Тенза-Абриль, AJ; Баеза-Бротонс, Ф.; Саваль, Дж. М.; Джабоедофф, М. (01 февраля 2018 г.). «Многодисциплинарный подход к исследованию скальной породы, распространяющейся на городском склоне». Оползни . 15 (2): 199–217. Бибкод :2018Земли..15..199Т. дои : 10.1007/s10346-017-0865-0 . ISSN  1612-5118.
  115. ^ Тонини, Мардж; Абеллан, Антонио (2014-06-30). «Обнаружение камнепадов из облаков точек наземного LiDAR: кластерный подход с использованием R». Журнал пространственной информационной науки (8): 95–110. doi :10.5311/josis.2014.8.123. ISSN  1948-660X.
  116. ^ Ху, Люру; Наварро-Эрнандес, Мария И.; Лю, Сяоцзе; Томас, Роберто; Тан, Синьмин; Брю, Гваделупа; Эскерро, Пабло; Чжан, Циндао (октябрь 2022 г.). «Анализ регионального оседания земель с большим градиентом в бассейне Альто-Гвадалентин (Испания) с использованием наборов данных LiDAR с открытым доступом». Дистанционное зондирование окружающей среды . 280 : 113218. Бибкод : 2022RSEnv.28013218H. дои : 10.1016/j.rse.2022.113218. hdl : 10045/126163 . ISSN  0034-4257.
  117. ^ Хьюз, М. В.; Куигли, М. К.; ван Баллегуй, С.; Дим, Б. Л.; Брэдли, БА; Харт, Д. Э. (2015). «Тонущий город: землетрясения увеличивают опасность наводнений в Крайстчерче, Новая Зеландия». GSA Today . 25 (3): 4–10. doi :10.1130/Geology . Получено 22.02.2016 .
  118. ^ Rabatel, Antoine; Deline, Philip; Jaillet, Stephane; Ravanel, Ludovic (28 мая 2008 г.). «Обвалы горных пород в высокогорных скальных стенах, количественно оцененные с помощью наземных лидарных измерений: исследование случая в районе Монблана». Geophysical Research Letters . 35 (10): L10502. Bibcode : 2008GeoRL..3510502R. doi : 10.1029/2008GL033424. S2CID  52085197.
  119. ^ Каннингем, Диксон; Гребби, Стивен; Танси, Кевин; Госар, Андрей; Кастелич, Ванья (2006). «Применение бортового LiDAR для картирования сейсмогенных разломов в лесистой горной местности, юго-восточные Альпы, Словения» (PDF) . Geophysical Research Letters . 33 (20): L20308. Bibcode :2006GeoRL..3320308C. doi : 10.1029/2006GL027014 . ISSN  1944-8007. Архивировано (PDF) из оригинала 2022-10-09.
  120. ^ "LIDAR показывает, где риск землетрясений самый высокий". Seattlepi.com . 2001-04-17 . Получено 2016-02-22 .
  121. ^ «Mount Saint Helens LIDAR Data», Архив геопространственных данных штата Вашингтон (13 сентября 2006 г.). Получено 8 августа 2007 г.
  122. ^ «Airborne Topographic Mapper», NASA.gov. Получено 8 августа 2007 г.
  123. ^ Ли, Т. (2011). "Тенденция температуры средней атмосферы и солнечный цикл, выявленные с помощью долгосрочных наблюдений с помощью лидара Рэлея" (PDF) . Журнал геофизических исследований . 116 : D00P05. Bibcode :2011JGRD..116.0P05L. doi : 10.1029/2010jd015275 .
  124. ^ Томас Д. Вилкерсон, Гири К. Швеммер и Брюс М. Джентри. Профилирование аэрозолей, облаков и ветров с помощью ЛИДАРа доплеровскими и не доплеровскими методами, Международный проект НАСА H2O (2002). Архивировано 22 августа 2007 г. на Wayback Machine .
  125. ^ 'Earth Explorers: ADM-Aeolus', ESA.org (Европейское космическое агентство, 6 июня 2007 г.). Получено 8 августа 2007 г.
  126. ^ «Доплеровский лидар дает олимпийским морякам преимущество», Optics.org (3 июля 2008 г.). Получено 8 июля 2008 г.
  127. ^ Клайв, П. Дж. М., Возникновение эоликов, TEDx University of Strathclyde (2014). Получено 9 мая 2014 г.
  128. ^ ab Koch, Grady J.; Barnes, Bruce W; Petros, Mulugeta; Beyon, Jeffrey Y; Amzajerdian, Farzin; Yu, Jirong; Davis, Richard E; Ismail, Syed; Vay, Stephanie; Kavaya, Michael J; Singh, Upendra N (2004). "Измерения CO2 с помощью когерентного дифференциального абсорбционного лидара". Applied Optics . 43 (26): 5092–5099. Bibcode :2004ApOpt..43.5092K. doi :10.1364/AO.43.005092. PMID  15468711.
  129. ^ ab Abshire, James B.; Ramanathan, Anand; Riris, Haris; Mao, Jianping; Allan, Graham R.; Hasselbrack, William E.; Weaver, Clark J.; Browell, Edward V. (2013-12-30). "Airborne Measurements of CO2 Column Concentration and Range Using a Pulsed Direct-Detection IPDA Lidar". Remote Sensing . 6 (1): 443–469. Bibcode :2013RemS....6..443A. doi : 10.3390/rs6010443 . hdl : 2060/20150008257 .
  130. ^ ab Campbell, Joel F. (2013). "Нелинейная техника качающейся частоты для измерений CO2 с использованием лазерной системы CW". Applied Optics . 52 (13): 3100–3107. arXiv : 1303.4933 . Bibcode :2013ApOpt..52.3100C. doi :10.1364/AO.52.003100. PMID  23669780. S2CID  45261286.
  131. ^ Доблер, Джереми Т.; Харрисон, Ф. Уоллес; Броуэлл, Эдвард В.; Лин, Бинг; МакГрегор, Дуг; Куи, Сьюзан; Чой, Йонгхун; Исмаил, Сайед (2013). «Измерения столба атмосферного CO2 с помощью бортового лазерного лидара с непрерывной волной, модулированной по интенсивности, длиной волны 1,57 мкм». Прикладная оптика . 52 (12): 2874–2892. Bibcode : 2013ApOpt..52.2874D. doi : 10.1364/AO.52.002874. PMID  23669700. S2CID  13713360.
  132. ^ Ририс, Харис; Нумата, Кенджи; Ли, Стив; Ву, Стюарт; Раманатан, Ананд; Доуси, Марта; Мао, Цзяньпин; Кава, Рэндольф; Эбшир, Джеймс Б. (2012-12-01). «Воздушные измерения содержания метана в атмосферном столбе с использованием импульсного лидара с интегральным дифференциальным поглощением». Applied Optics . 51 (34): 8296–305. Bibcode :2012ApOpt..51.8296R. doi :10.1364/AO.51.008296. ISSN  1539-4522. PMID  23207402. S2CID  207299203.
  133. ^ Грант, В. Б., Лидар для атмосферных и гидросферных исследований, в книге «Применение перестраиваемых лазеров» , 1-е издание, под ред. Дуарте, Ф. Дж . (Марсель Деккер, Нью-Йорк, 1995 г.), глава 7.
  134. ^ "Аретэ". Архивировано из оригинала 4 сентября 2011 года.
  135. ^ "NATO Laser Based Stand-Off Detection of biology Agents". Rta.nato.int. Архивировано из оригинала 20-07-2011 . Получено 06-05-2013 .
  136. ^ "Датчик обнаружения угроз биоаэрозолей ближнего действия (SR-BioSpectra)". Ino.ca . Получено 2013-05-06 .
  137. ^ "Оборонная и охранная разведка и анализ: IHS Jane's | IHS". Articles.janes.com . Получено 22.02.2016 .
  138. ^ Спайс, Байрон. Исследователи помогают разрабатывать полноразмерный автономный вертолет. Архивировано 08.06.2011 в Wayback Machine Carnegie Mellon , 6 июля 2010 г. Получено: 19 июля 2010 г.
  139. ^ Коски, Оливия. In a First, Full-Sized Robo-Copter Flys Without Human Help Wired , 14 июля 2010 г. Получено: 19 июля 2010 г.
  140. ^ "Измерение объема". 3dlasermapping.com. Архивировано из оригинала 2014-04-04 . Получено 2014-02-17 .
  141. ^ Модульные горнодобывающие системы#Автономные системы транспортировки
  142. ^ ab Hargitai, Henrik; Willner, Konrad; Buchroithner, Manfred (2019), Hargitai, Henrik (ред.), «Методы планетарного топографического картографирования: обзор», Планетарная картография и ГИС , Конспект лекций по геоинформатике и картографии, Springer International Publishing, стр. 147–174, doi :10.1007/978-3-319-62849-3_6, ISBN 978-3-319-62849-3, S2CID  133855780
  143. ^ NASA. «NASA Mars Lander видит падающий снег, данные о почве предполагают жидкое прошлое» NASA.gov (29 сентября 2008 г.) Архивировано 27 июля 2012 г. на Wayback Machine . Получено 9 ноября 2008 г.
  144. ^ "Облачно-аэрозольный лидар с ортогональной поляризацией (CALIOP)". NASA . Получено 16 августа 2015 г.
  145. ^ CW Gowers. «В центре внимания: диагностика рассеяния Lidar-Thomson на JET» JET.EFDA.org (без даты). Получено 8 августа 2007 г. Архивировано 18 сентября 2007 г. на Wayback Machine
  146. ^ Рикельме, А. Дж.; Абеллан, А.; Томас, Р.; Жабойедофф, М. (2014). «Новый подход к полуавтоматическому распознаванию трещин в горном массиве по трехмерным облакам точек» (PDF) . Компьютеры и науки о Земле . 68 : 38–52. Bibcode :2014CG.....68...38R. doi :10.1016/j.cageo.2014.03.014. hdl : 10045/36557 .
  147. ^ Джильи, Г.; Касагли, Н. (2011). «Полуавтоматическое извлечение структурных данных о горном массиве из облаков точек LIDAR с высоким разрешением». Международный журнал механики горных пород и горных наук . 48 (2): 187–198. Bibcode : 2011IJRMM..48..187G. doi : 10.1016/j.ijrmms.2010.11.009.
  148. ^ abc Slob, S. 2010. Автоматизированная характеристика скального массива с использованием трехмерного наземного лазерного сканера, Технический университет Дельфа.
  149. ^ Рикельме, А. Дж.; Абеллан, А.; Томас, Р. (2015). «Анализ расстояния между разрывами в скальных массивах с использованием трехмерных облаков точек». Инженерная геология . 195 : 185–195. Bibcode : 2015EngGe.195..185R. doi : 10.1016/j.enggeo.2015.06.009. hdl : 10045/47912 .
  150. ^ abc Sturzenegger, M.; Stead, D. (2009). «Наземная цифровая фотограмметрия с близкого расстояния и наземное лазерное сканирование для определения характеристик разрывов в разрезах горных пород». Инженерная геология . 106 (3–4): 163–182. Bibcode :2009EngGe.106..163S. doi :10.1016/j.enggeo.2009.03.004.
  151. ^ Рикельме, Адриан; Томас, Роберто; Кано, Мигель; Пастор, Хосе Луис; Абеллан, Антонио (2018-05-24). «Автоматическое картирование стойкости разрывов в скальных массивах с использованием 3D-облаков точек» (PDF) . Rock Mechanics and Rock Engineering . 51 (10): 3005–3028. Bibcode :2018RMRE...51.3005R. doi :10.1007/s00603-018-1519-9. ISSN  0723-2632. S2CID  135109573. Архивировано (PDF) из оригинала 2022-10-09.
  152. ^ Рикельме, Адриан Х.; Томас, Роберто; Абеллан, Антонио (2016-04-01). «Характеристика скальных склонов через оценку массы склона с использованием 3D-облаков точек». Международный журнал механики горных пород и горных наук . 84 : 165–176. Bibcode :2016IJRMM..84..165R. doi :10.1016/j.ijrmms.2015.12.008. hdl : 10045/52313 .
  153. ^ Abellán, A.; Oppikofer, T.; Jaboyedoff, M.; Rosser, NJ; Lim, M.; Lato, MJ (2014). «Наземное лазерное сканирование неустойчивостей скальных склонов». Earth Surface Processes and Landforms . 39 (1): 80–97. Bibcode : 2014ESPL...39...80A. doi : 10.1002/esp.3493. S2CID  128876331.
  154. ^ Abellán, A.; Vilaplana, JM; Martínez, J. (2006). «Применение наземного лазерного сканера дальнего действия для детального изучения камнепадов в Валь-де-Нурия (Восточные Пиренеи, Испания)». Engineering Geology . 88 (3–4): 136–148. Bibcode :2006EngGe..88..136A. doi :10.1016/j.enggeo.2006.09.012.
  155. ^ Томас, Р.; Абеллан, А.; Кано, М.; Рикельме, А.; Тенза-Абриль, AJ; Баеза-Бротонс, Ф.; Саваль, Дж. М.; Джабоедофф, М. (01 августа 2017 г.). «Многодисциплинарный подход к исследованию скальной породы, распространяющейся на городском склоне». Оползни . 15 (2): 199–217. Бибкод :2018Земли..15..199Т. дои : 10.1007/s10346-017-0865-0 . hdl : 10045/73318 . ISSN  1612-510Х.
  156. ^ "Лидар | Программа воздушной науки НАСА". airbornescience.nasa.gov . Получено 20.03.2017 .
  157. ^ "ИфТАС". Iftas.de . Проверено 6 мая 2013 г.
  158. ^ "Модели имитации лидара в Webots" . Получено 2018-06-04 .
  159. ^ "NASA – Lidar In-space Technology Experiment (LITE)". Nasa.gov. 2011-08-25 . Получено 2013-05-06 .
  160. ^ DM Winker; RH Couch; MP McCormick (27.09.2011). «Обзор LITE: эксперимент NASA по лидарным технологиям в космосе». Труды IEEE . 84 (2): 164–180. doi :10.1109/5.482227.
  161. Брюс Банердт, Орбитальный лазерный высотомер, Марсианские хроники, том 1 , № 3, NASA.gov. Получено 11 марта 2019 г.
  162. ^ NASA, LOLA. Получено 11 марта 2019 г.
  163. ^ Джон Ф. Кавано и др., «Ртутный лазерный высотомер для миссии MESSENGER», Space Sci Rev , doi :10.1007/s11214-007-9273-4, 24 августа 2007 г. Получено 11 марта 2019 г.
  164. ^ Шулвик, Якуб; Бурдзяковский, Павел; Яновский, Артур; Пржиборски, Марек; Тысёнц, Павел; Войтович, Александр; Холодков Артем; Матысик, Кшиштоф; Матысик, Мацей (2015). «Морское лазерное сканирование как источник пространственных данных». Польские морские исследования . 22 (4): 9–14. Бибкод : 2015PMRes..22d...9S. дои : 10.1515/pomr-2015-0064 .
  165. ^ "Батиметрический LiDAR". home.iitk.ac.in . Получено 2018-01-17 .
  166. ^ "CivilMaps.com ускоряет обследование состояния дорог и тротуаров". Civil Maps. 2015-03-15. Архивировано из оригинала 2015-04-02 . Получено 2015-03-15 .
  167. ^ "Бамперные лазеры". Sciencedaily.com. 2007-02-27 . Получено 2013-05-06 .
  168. ^ Министерство торговли США (14 ноября 2008 г.). "План внедрения автоматизированной системы наблюдения за поверхностью (ASOS)" (PDF) . weather.gov . Архивировано (PDF) из оригинала 2022-10-09.
  169. Клайв, П. Дж. М., Ветроэнергетика 2.0: технология принимает вызов. Архивировано 13 мая 2014 г. на сайте Wayback Machine Environmental Research Web, 2008 г. Получено: 9 мая 2014 г.
  170. ^ Mikkelsen, Torben; et al. (октябрь 2007 г.). "Эксперимент с 12MW Horns Rev" (PDF) . Risoe. Архивировано из оригинала (PDF) 2011-07-03 . Получено 2010-04-25 .
  171. ^ "Жгучая боль от ветра". The Economist . 2010-03-04 . Получено 2010-04-25 .
  172. ^ "Первое в мире управление ветровой турбиной с помощью лидарной системы на основе гондолы". Корпоративные коммуникации Университета Штутгарта . 2012-06-05 . Получено 2014-04-12 .
  173. ^ Эндрю К. Шолброк и др. Полевые испытания систем управления с прямой связью на основе LIDAR в базе данных Национальной лаборатории возобновляемой энергии NREL Advanced Research Turbine , 12 апреля 2014 г. Получено: 12 апреля 2014 г.
  174. ^ Миккельсен, Торбен и Хансен, Каспер Хьорт и др. Измерения скорости ветра с помощью лидара с помощью вращающегося вращающегося вращающегося устройства. База данных датских исследований и Датский технический университет , 20 апреля 2010 г. Дата обращения: 25 апреля 2010 г.
  175. ^ Asimakopolous, M., Clive, PJM, More, G. и Boddington, R., Измерение и визуализация зоны сжатия в открытом море. Архивировано 12 мая 2014 г. на ежегодной конференции Европейской ассоциации ветроэнергетики Wayback Machine , 2014 г. Получено: 9 мая 2014 г.
  176. ^ Галлахер, Д. и Мор, Г., Измерения с помощью лидара и визуализация турбулентности и длины затухания следа. Архивировано 12 мая 2014 г. на ежегодной конференции Европейской ассоциации ветроэнергетики Wayback Machine , 2014 г. Получено: 9 мая 2014 г.
  177. ^ Клайв, П. Дж. М. и др., Тесты кривых мощности на офшорных электростанциях для оценки затрат на суше: исследование реального мира. Архивировано 12 мая 2014 г. на ежегодной конференции Европейской ассоциации ветроэнергетики Wayback Machine , 2014 г. Получено: 9 мая 2014 г.
  178. ^ Клайв, П. Дж. М., Оценка эффективности работы офшорной электростанции с учетом затрат на наземную электростанцию. Архивировано 17 апреля 2014 г. на Wayback Machine DEWEK (Deutsche Windenergie Konferenz), 2012. Получено: 9 мая 2014 г.
  179. ^ Лукач, Нико; Штумбергер Горазд; Жалик Борут (2017). «Оценка ветровых ресурсов с использованием данных бортового LiDAR и гидродинамики сглаженных частиц». Экологическое моделирование и программное обеспечение . 95 : 1–12. Бибкод : 2017EnvMS..95....1L. doi : 10.1016/j.envsoft.2017.05.006.
  180. ^ Йохем, Андреас; Хёфле Бернхард; Рутцингер Мартин; Пфайфер Норберт (2009). «Автоматическое обнаружение и анализ плоскости крыши в облаках точек бортового лидара для оценки солнечного потенциала». Датчики . 9 (7): 5241–5262. Bibcode : 2009Senso...9.5241J. doi : 10.3390/s90705241 . PMC 3274168. PMID  22346695 . 
  181. ^ Нгуен, Ха Т.; Пирс, Джошуа М.; Харрап, Роб; Барбер, Джеральд (2012). «Применение LiDAR для оценки потенциала развертывания солнечных фотоэлектрических систем на крыше в муниципальном районе». Датчики . 12 (4): 4534–4558. Bibcode : 2012Senso..12.4534N. doi : 10.3390/s120404534 . PMC 3355426. PMID  22666044 . 
  182. ^ Нгуен, Ха Т.; Пирс, Джошуа М. (2012). «Учет потерь при затенении при оценке потенциала солнечной фотоэлектрической энергии в муниципальном масштабе». Солнечная энергия . 86 (5): 1245–1260. Bibcode : 2012SoEn...86.1245N. doi : 10.1016/j.solener.2012.01.017. S2CID  15435496.
  183. ^ Йохем, Андреас; Хёфле Бернхард; Рутцингер Мартин (2011). «Извлечение вертикальных стен из данных мобильного лазерного сканирования для оценки солнечного потенциала». Дистанционное зондирование . 3 (4): 650–667. Bibcode : 2011RemS....3..650J. doi : 10.3390/rs3030650 .
  184. ^ Лукач, Нико; Жлаус Даниэль; Семе Семе; Жалик Борут; Штумбергер Горазд (2013). «Оценка поверхностей крыш с точки зрения их солнечного потенциала и пригодности для фотоэлектрических систем на основе данных LiDAR». Прикладная энергетика . 102 : 803–812. Бибкод : 2013ApEn..102..803L. doi :10.1016/j.apenergy.2012.08.042.
  185. ^ "rFactor Pro - Laser Scanning Heaven". VirtualR.net - 100% Independent Sim Racing News . 2011-07-15 . Получено 2020-06-04 .
  186. ^ Марш, Уильям (2017-06-30). "rFactor Pro демонстрирует результаты сканирования LIDAR на трассе Hungaroring". Sim Racing Paddock . Получено 2020-06-04 .
  187. ^ "Новые трассы в Project CARS 2 были отсканированы лазером с помощью дронов". GTPlanet . 2017-02-08 . Получено 2020-06-04 .
  188. ^ Ник Пэриш (2008-07-13). "От компьютера OK до компьютера Roll: Radiohead и режиссер Джеймс Фрост снимают видео без камер". Творчество. Архивировано из оригинала 2008-07-17.
  189. ^ «LiDAR против датчиков 3D ToF — как Apple улучшает AR для смартфонов». 31 марта 2020 г. Получено 03.04.2020 г.
  190. ^ "Apple запускает линейку iPhone 12 Pro с новым дизайном, улучшенными камерами и LiDAR". 13 октября 2020 г. Получено 14 октября 2020 г.
  191. ^ Холмс, Мартин (13 сентября 2022 г.). «Новая головоломка «Колесо фортуны» вызвала неоднозначную реакцию фанатов – TV Insider».
  192. ^ Ван, Янь; Чао, Вэй-Лун; Гарг, Дивьянш; Харихаран, Бхарат; Кэмпбелл, Марк; Вайнбергер, Килиан К. (22.02.2020). «Псевдо-лидар на основе визуальной оценки глубины: преодоление разрыва в обнаружении трехмерных объектов для автономного вождения». arXiv : 1812.07179 [cs.CV].

Дальнейшее чтение

Внешние ссылки