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美大學運用無人機空載光達 偵測森林、改善天氣預測

Routescene的無人機空載光達系統從北威斯康辛森林的樹冠辨識出六種林型。Routescene

美國威斯康辛大學麥迪遜分校(University of Wisconsin-Madison;UW-Madison)的專業團隊首度運用Routescene的無人機空載光達(UAV LiDAR)系統偵測與視覺化北威斯康辛森林,藉由了解植被與森林管理對大氣層的影響來改善氣象預測,這是CHEESEHEAD計畫的一環。

根據Geospatial World報導,CHEESEHEAD計畫希望了解碳、熱、水在森林等各種地貌的互動與回饋方式,收集到的資料會用於研究地表與大氣層間的互動與回饋,以及如何在氣候模型描述這些互動與回饋,並據以改善氣候模型與氣象預測,此外也會進一步用於制定更有效減少碳排量與防止氣候變遷政策的決策支援。

威斯康辛大學麥迪遜分校團隊在Chequamegon-Nicolet National Forest中,運用Routescene的無人機空載光達系統圍繞飛行於11座100英尺高的通量塔(flux tower)、在介於0.25~1平方公里的範圍內,收集上至樹冠下至地表植被的完整樹種體系,取得主要樹種的高密度3D點雲(point cloud)資料,並辨識出白楊、雪松、硬木、落葉松、松樹、楊樹6種林型。

由於20~30公尺高的樹冠讓無人機難以維持良好的視線屬困難的飛行環境,因此威斯康辛大學麥迪遜分校的專業團隊決定縮小飛行涵蓋的範圍到0.25平方公里,以確保對無人機視線的影響最小,結果顯示Routescene的無人機空載光達系統的運作完美無瑕並達成所有預定的計畫目標,在3天的時間內掃描了4.2平方公里範圍的森林。

Routescene的系統使用頂級、高精確度、高解析度、耐用的Velodyne HDL32光達,作業採dual return模式,在40度角的視野內以32個不同角度的雷射感測器進行掃描的速度每秒最高140萬點,相當於每平方公尺的平均點雲密度有600點、垂直精確度為2~5公分,因此掃描植被時能達到高滲透率。

英國的Routescene是設計、開發、製造無人機專用整合式3D光達地圖製作解決方案的專業廠商,提供量測等級的端對端系統,實證顯示無人機空載光達非常適合用於快速且有效的調查與描述森林樹冠的組成、形狀、種類。這項調查有助於表面通量量測與建模科學的知識進展,跟氣候變遷、計算流體動力學、能源資源、數值氣象預測等科學應用都有重大關聯。

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