stringtranslate.com

Мобильное картографирование

Автомобиль Google Street View

Мобильное картографирование — это процесс сбора геопространственных данных с мобильного транспортного средства , [1] обычно оснащенного рядом GNSS , фотографических , радарных , лазерных , LiDAR или любым количеством систем дистанционного зондирования . Такие системы состоят из интегрированного массива синхронизированных по времени навигационных датчиков и датчиков изображений , установленных на мобильной платформе. [2] Основными выходными данными таких систем являются данные ГИС , цифровые карты , а также геопривязанные изображения и видео.

История

Развитие технологий прямой геопривязки открыло путь для мобильных картографических систем. GPS и инерциальные навигационные системы позволили быстро и точно определять местоположение и ориентацию оборудования дистанционного зондирования [3] , что фактически привело к прямому картографированию интересующих объектов без необходимости сложной постобработки наблюдаемых данных.

Приложения

Воздушная мобильная картография

Традиционные методы геопривязки аэрофотосъемки, наземного профилирующего радара или лидара являются чрезмерно дорогими, особенно в недоступных районах или там, где тип собранных данных затрудняет интерпретацию отдельных характеристик. Прямая геопривязка изображения упрощает контроль картографирования для крупномасштабных картографических задач. [4]

Планирование реагирования на чрезвычайные ситуации

Мобильные картографические системы позволяют быстро собирать данные, позволяющие точно оценить условия на местности. [5]

Интернет-приложения

Пользователи Интернета и мобильных устройств все чаще используют геопространственную информацию, либо в форме картографирования, либо в виде геопривязанных изображений. Google, Microsoft и Yahoo адаптировали как аэрофотоснимки, так и спутниковые изображения для разработки онлайн-картографических систем. Изображения типа Street View также являются растущим рынком. [6]

Системы КПК с распознаванием местоположения используют геопривязанные характеристики, собранные из мобильных картографических источников. [7]

Дорожное картирование и управление автомагистралями

GPS в сочетании с цифровыми камерами позволяет быстро обновлять карты дорог. [8] [9] [10] Эту же систему можно использовать для проведения эффективных обследований состояния дорог, [11] и управления объектами. [12] Технологии лазерного сканирования , применяемые в мобильном картографировании, позволяют собирать полные трехмерные данные об уклонах, берегах и т. д. [13]

Инвентаризация дорог и управление активами

Мобильный LiDAR с цифровой системой визуализации используется для сбора данных, которые после постобработки генерируют план полосы, горизонтальный и вертикальный профиль, все другие активы в пределах и за пределами полосы отвода, включая прилегающее использование земли и недостаточную геометрию. Это также требует качества дорожного покрытия, существующих характеристик трафика и пропускной способности коридора, анализа скорости потока и плотности, обзора безопасности дорожного движения коридора, перекрестка и разделительного отверстия, объектов для коммерческих транспортных средств. Таким образом, все данные, используемые для формирования матрицы производительности, помогают выявить пробелы в эффективности коридора для определения приоритетности вмешательств с целью повышения эффективности коридора.

Приложения цифровых близнецов

Мобильное картографирование в сочетании с картографированием помещений используется для создания цифровых двойников. [14] Эти цифровые двойники могут быть как отдельным зданием, так и целым городом или страной. Несколько компаний, занимающихся мобильным картографированием, известных как «Создатели цифровых двойников», приступают к захвату рынка цифровых двойников на фоне растущей тенденции среди организаций и правительств, которые принимают цифровых двойников для приложений Интернета вещей и искусственного интеллекта в рамках промышленной революции 4.0.

Сноски

  1. ^ Vitrià, et al. (2004) стр. 69 Получено в июне 2011 г.
  2. ^ Хофманн-Велленхоф, Б. и др. (2003) стр. 379-380. Получено в июне 2011 г.
  3. ^ Tao, CV (2007) стр. 5. Получено в июне 2011 г.
  4. ^ Гао, Дж. (2009) стр. 196. Получено в июне 2011 г.
  5. ^ Златанова и др. (2008) стр. 103. Получено в июне 2011 г.
  6. ^ Tao, CV (2007) стр. xiii. Получено в июне 2011 г.
  7. ^ Weng, Q. (2009) стр. 70. Получено в июне 2011 г.
  8. ^ Tao, CV (2009) стр. 614. Получено в июне 2011 г.
  9. ^ Хаммуди и др. (2013) стр.10. Проверено в ноябре 2018 г.
  10. ^ Хаммуди и др. (2013) стр.139-144. Проверено в январе 2016 г.
  11. ^ Златанова и др. (2008) стр. 113. Получено в июне 2011 г.
  12. ^ Гаврилова, МЛ (2006) стр. 996-1001. Получено в июне 2011 г.
  13. ^ ван Остером, П. (2008), стр.8. Проверено в июне 2011 г.
  14. ^ Цифровой близнец#цитировать примечание-:4-1

Ссылки