Lidar ( / l aɪ d ɑr / , también LIDAR , o LIDAR ) es un método para determinar rangos (distancia variable) por la orientación de un objeto con un láser y midiendo el tiempo para la luz reflejada para volver al receptor. Lidar también se puede utilizar para hacer representaciones digitales en 3D de áreas en la superficie de la tierra y el fondo del océano, debido a las diferencias en los tiempos de retorno del láser y al variar las longitudes de onda del láser. Tiene aplicaciones terrestres, aéreas y móviles.
Lidar es un acrónimo de "detección de luz y alcance" [1] o "imagen, detección y alcance láser" . [2] Lidar a veces se denomina escaneo láser 3-D , una combinación especial de escaneo 3-D y escaneo láser . [3]
Lidar se usa comúnmente para hacer mapas de alta resolución, con aplicaciones en topografía , geodesia , geomática , arqueología , geografía , geología , geomorfología , sismología , silvicultura , física atmosférica , [4] guía láser , mapeo de franjas láser aerotransportado (ALSM) y altimetría láser . La tecnología también se utiliza en el control y la navegación de algunos coches autónomos . [5]
Historia y etimología [ editar ]
Bajo la dirección de Malcolm Stitch , la Hughes Aircraft Company introdujo el primer sistema tipo lidar en 1961, [6] [7] poco después de la invención del láser. Diseñado para el seguimiento por satélite, este sistema combinó imágenes enfocadas con láser con la capacidad de calcular distancias midiendo el tiempo que tarda una señal en regresar utilizando sensores apropiados y componentes electrónicos de adquisición de datos. Originalmente se llamó "Colidar", un acrónimo de "Detección y determinación de distancia coherente de luz", [8] derivado del término " radar ", en sí mismo un acrónimo de "Detección y determinación de distancia por radio". Todos los telémetros láser, los altímetros láser y las unidades lidar se derivan de los primeros sistemas colidar. La primera aplicación terrestre práctica de un sistema colidar fue el "Colidar Mark II", un gran telémetro láser similar a un rifle producido en 1963 que tenía un alcance de 7 millas y una precisión de 15 pies, para ser utilizado para objetivos militares. [9] [7] La primera mención de lidar como palabra independiente en 1963 sugiere que se originó como un acrónimo de " luz " y "radar": "Con el tiempo, el láser puede proporcionar un detector extremadamente sensible de longitudes de onda particulares de objetos distantes. . Mientras tanto, se está utilizando para estudiar la luna por 'lidar' (radar de luz) ... " [10] [11]
Las primeras aplicaciones de Lidar fueron en meteorología, para lo cual el Centro Nacional de Investigación Atmosférica lo utilizó para medir las nubes y la contaminación. [12] El público en general se dio cuenta de la precisión y utilidad de los sistemas lidar en 1971 durante la misión Apolo 15 , cuando los astronautas utilizaron un altímetro láser para mapear la superficie de la luna. Aunque el idioma inglés ya no trata "radar" como un acrónimo, (es decir, sin mayúsculas), la palabra "lidar" se capitalizó como "LIDAR" o "LiDAR" en algunas publicaciones a partir de la década de 1980. No existe consenso sobre la capitalización. Varias publicaciones se refieren a lidar como "LIDAR", "LiDAR", "LIDaR" o "Lidar". El USGSutiliza tanto "LIDAR" como "lidar", a veces en el mismo documento; [13] El New York Times utiliza predominantemente "lidar" para los artículos escritos por el personal, [14] aunque las fuentes de noticias que contribuyen, como Reuters, pueden utilizar Lidar. [15]
Descripción general [ editar ]
Lidar utiliza luz ultravioleta , visible o infrarroja cercana para obtener imágenes de objetos. Puede apuntar a una amplia gama de materiales, incluidos objetos no metálicos, rocas, lluvia, compuestos químicos, aerosoles , nubes e incluso moléculas individuales . [4] Un rayo láser estrecho puede mapear características físicas con resoluciones muy altas ; por ejemplo, una aeronave puede mapear el terreno con una resolución de 30 centímetros (12 pulgadas) o mejor. [dieciséis]
El concepto esencial de lidar fue creado por EH Synge en 1930, quien concibió el uso de potentes reflectores para explorar la atmósfera. [17] [18] De hecho, el lidar se ha utilizado ampliamente desde entonces para la investigación atmosférica y la meteorología . Los instrumentos Lidar instalados en aeronaves y satélites realizan levantamientos y cartografía; un ejemplo reciente es el Lidar de investigación aerotransportada avanzada experimental del Servicio geológico de EE. UU. [19] La NASA ha identificado al lidar como una tecnología clave para permitir el aterrizaje seguro y autónomo de los futuros vehículos robóticos y tripulados de aterrizaje lunar. [20]
Las longitudes de onda varían para adaptarse al objetivo: desde aproximadamente 10 micrómetros ( infrarrojos ) hasta aproximadamente 250 nm ( UV ). Por lo general, la luz se refleja mediante retrodispersión , a diferencia de la reflexión pura que se puede encontrar con un espejo. Se utilizan diferentes tipos de dispersión para diferentes aplicaciones LIDAR: más comúnmente dispersión de Rayleigh , dispersión de Mie , dispersión de Raman y fluorescencia . [4] Las combinaciones adecuadas de longitudes de onda pueden permitir el mapeo remoto del contenido atmosférico mediante la identificación de cambios dependientes de la longitud de onda en la intensidad de la señal devuelta. [21]
Diseño [ editar ]
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Los dos tipos de esquemas de detección LIDAR son "incoherente" o detección de energía directa (que mide principalmente cambios de amplitud de la luz reflejada) y detección coherente (mejor para medir cambios Doppler o cambios en la fase de la luz reflejada). Los sistemas coherentes generalmente utilizan detección óptica heterodina . [22] Esto es más sensible que la detección directa y les permite operar a una potencia mucho menor, pero requiere transceptores más complejos.
Ambos tipos emplean modelos de pulso: micropulso o de alta energía . Los sistemas de micropulso utilizan ráfagas de energía intermitentes. Se desarrollaron como resultado de una potencia informática cada vez mayor, combinada con los avances en la tecnología láser. Usan considerablemente menos energía en el láser, generalmente del orden de un microjulio , y a menudo son "seguros para los ojos", lo que significa que pueden usarse sin precauciones de seguridad. Los sistemas de alta potencia son comunes en la investigación atmosférica, donde se utilizan ampliamente para medir parámetros atmosféricos: la altura, las capas y densidades de las nubes, las propiedades de las partículas de las nubes ( coeficiente de extinción , coeficiente de retrodispersión, despolarización), temperatura, presión, viento, humedad y concentración de gases traza (ozono, metano, óxido nitroso, etc.). [4]
Componentes [ editar ]
Los sistemas Lidar constan de varios componentes principales.
Láser [ editar ]
Los láseres de 600 a 1000 nm son los más comunes para aplicaciones no científicas. La potencia máxima del láser es limitada, o se utiliza un sistema de apagado automático que apaga el láser a altitudes específicas para que sea seguro para los ojos de las personas en el suelo.
Una alternativa común, los láseres de 1550 nm, son seguros para los ojos a niveles de potencia relativamente altos, ya que el ojo no absorbe fuertemente esta longitud de onda, pero la tecnología del detector es menos avanzada y, por lo tanto, estas longitudes de onda se usan generalmente en rangos más largos con menor precisión. También se utilizan para aplicaciones militares porque 1550 nm no es visible en las gafas de visión nocturna , a diferencia del láser infrarrojo más corto de 1000 nm.
Los lidars de mapeo topográfico aéreo generalmente usan láseres YAG bombeados por diodos de 1064 nm , mientras que los sistemas batimétricos (investigación de profundidad submarina) generalmente usan láseres YAG bombeados por diodos de frecuencia doble de 532 nm porque 532 nm penetran el agua con mucha menos atenuación que 1064 nm. La configuración del láser incluye la tasa de repetición del láser (que controla la velocidad de recopilación de datos). La longitud del pulso es generalmente un atributo de la longitud de la cavidad del láser, el número de pasadas requeridas a través del material de ganancia (YAG, YLF , etc.) y la velocidad del interruptor Q (pulsante). Se logra una mejor resolución del objetivo con pulsos más cortos, siempre que los detectores y la electrónica del receptor lidar tengan suficiente ancho de banda. [4]
Matrices en fase [ editar ]
Una matriz en fase puede iluminar cualquier dirección utilizando una matriz microscópica de antenas individuales. El control de la sincronización (fase) de cada antena dirige una señal cohesiva en una dirección específica.
Las matrices en fase se han utilizado en los radares desde la década de 1950. La misma técnica se puede utilizar con luz. Se utilizan del orden de un millón de antenas ópticas para ver un patrón de radiación de cierto tamaño en una determinada dirección. El sistema se controla cronometrando el flash preciso. Un solo chip (o unos pocos) reemplaza un sistema electromecánico de US $ 75.000, lo que reduce drásticamente los costos. [23]
Varias empresas están trabajando en el desarrollo de unidades lidar comerciales de estado sólido, incluida la empresa Quanergy, que está diseñando un dispositivo de estado sólido de 905 nm, aunque parecen tener algunos problemas en desarrollo. [24]
El sistema de control puede cambiar la forma de la lente para habilitar las funciones de acercar / alejar. Se pueden apuntar subzonas específicas a intervalos de menos de un segundo. [23]
El lidar electromecánico tiene una duración de entre 1000 y 2000 horas. Por el contrario, el LIDAR de estado sólido puede funcionar durante 100.000 horas. [23]
Máquinas microelectromecánicas [ editar ]
Los espejos microelectromecánicos (MEMS) no son completamente de estado sólido. Sin embargo, su pequeño factor de forma proporciona muchos de los mismos beneficios económicos. Un solo láser se dirige a un solo espejo que se puede reorientar para ver cualquier parte del campo objetivo. El espejo gira a gran velocidad. Sin embargo, los sistemas MEMS generalmente operan en un solo plano (de izquierda a derecha). Para agregar una segunda dimensión generalmente se requiere un segundo espejo que se mueve hacia arriba y hacia abajo. Alternativamente, otro láser puede impactar en el mismo espejo desde otro ángulo. Los sistemas MEMS pueden verse interrumpidos por golpes / vibraciones y pueden requerir una calibración repetida. El objetivo es crear un pequeño microchip para mejorar la innovación y los avances tecnológicos. [23]
Escáner y óptica [ editar ]
La velocidad de revelado de las imágenes se ve afectada por la velocidad a la que se escanean. Las opciones para escanear el acimut y la elevación incluyen espejos de plano oscilante doble, una combinación con un espejo poligonal y un escáner de doble eje . Las opciones ópticas afectan la resolución angular y el rango que se puede detectar. Un espejo de agujero o un divisor de haz son opciones para recolectar una señal de retorno.
Electrónica del fotodetector y del receptor [ editar ]
En lidar se utilizan dos tecnologías de fotodetectores principales : fotodetectores de estado sólido , como fotodiodos de avalancha de silicio , o fotomultiplicadores . La sensibilidad del receptor es otro parámetro que debe equilibrarse en un diseño LIDAR.
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Los sensores Lidar montados en plataformas móviles como aviones o satélites requieren instrumentación para determinar la posición absoluta y la orientación del sensor. Dichos dispositivos generalmente incluyen un receptor del Sistema de posicionamiento global y una unidad de medida inercial (IMU).
Sensor [ editar ]
Lidar utiliza sensores activos que suministran su propia fuente de iluminación. La fuente de energía golpea los objetos y los sensores detectan y miden la energía reflejada. La distancia al objeto se determina registrando el tiempo entre los pulsos transmitidos y retrodispersados y utilizando la velocidad de la luz para calcular la distancia recorrida. [25] Flash LIDAR permite la obtención de imágenes en 3-D debido a la capacidad de la cámara para emitir un flash más grande y detectar las relaciones espaciales y las dimensiones del área de interés con la energía devuelta. Esto permite obtener imágenes más precisas porque los fotogramas capturados no necesitan unirse y el sistema no es sensible al movimiento de la plataforma, lo que genera menos distorsión. [26]
Se pueden obtener imágenes en 3-D utilizando sistemas de escaneo y sin escaneo. El "radar láser de visión con compuerta 3-D" es un sistema de rango láser sin escaneo que aplica un láser pulsado y una cámara con compuerta rápida. Se ha iniciado la investigación para la dirección de haz virtual utilizando tecnología de procesamiento de luz digital (DLP).
La generación de imágenes LIDAR también se puede realizar utilizando matrices de detectores de alta velocidad y matrices de detectores sensibles a la modulación normalmente construidas en chips individuales que utilizan técnicas de fabricación de semiconductores de óxido metálico (CMOS) y CMOS híbridos / dispositivos acoplados por carga (CCD). En estos dispositivos, cada píxel realiza algún procesamiento local, como la demodulación o el control a alta velocidad, convirtiendo las señales a velocidad de video para que la matriz se pueda leer como una cámara. Usando esta técnica, se pueden adquirir muchos miles de píxeles / canales simultáneamente. [27] Las cámaras lidar 3D de alta resolución utilizan detección homodina con un obturador electrónico CCD o CMOS . [28]
Un LIDAR de imágenes coherentes utiliza la detección heterodina de matriz sintética para permitir que un receptor de un solo elemento actúe como si fuera una matriz de imágenes. [29]
En 2014, Lincoln Laboratory anunció un nuevo chip de imágenes con más de 16,384 píxeles, cada uno capaz de obtener imágenes de un solo fotón, lo que les permite capturar un área amplia en una sola imagen. Una generación anterior de la tecnología con una cuarta parte de los píxeles fue enviada por el ejército estadounidense después del terremoto de Haití en enero de 2010; Una sola pasada de un avión comercial a 3.000 metros (10.000 pies) sobre Puerto Príncipe pudo capturar instantáneas de 600 metros cuadrados de la ciudad a una resolución de 30 centímetros (12 pulgadas), mostrando la altura precisa. de escombros esparcidos por las calles de la ciudad. [30] El sistema Lincoln es 10 veces más rápido. El chip usa arseniuro de galio indio(InGaAs), que opera en el espectro infrarrojo a una longitud de onda relativamente larga que permite una mayor potencia y rangos más largos. En muchas aplicaciones, como los automóviles autónomos, el nuevo sistema reducirá los costos al no requerir un componente mecánico para apuntar el chip. InGaAs utiliza longitudes de onda menos peligrosas que los detectores de silicio convencionales, que operan en longitudes de onda visuales. [31]
Tipos [ editar ]
Flash LiDAR [ editar ]
En el flash lidar, todo el campo de visión se ilumina con un haz de láser amplio y divergente en un solo pulso. Esto contrasta con el lidar de escaneo convencional, que utiliza un rayo láser colimado que ilumina un solo punto a la vez, y el rayo se escanea por tramas para iluminar el campo de visión punto por punto. Este método de iluminación también requiere un esquema de detección diferente. Tanto en el escaneo como en el flash lidar, se utiliza una cámara de tiempo de vuelo para recopilar información sobre la ubicación 3-D y la intensidad de la luz que incide sobre ella en cada cuadro. Sin embargo, al escanear lidar, esta cámara contiene solo un sensor puntual, mientras que en lidar flash, la cámara contiene un conjunto de sensores 1-D o 2-D, cada píxel recopila información de intensidad y ubicación en 3D. En ambos casos, la información de profundidad se recopila utilizando el tiempo de vuelo del pulso láser (es decir, el tiempo que tarda cada pulso láser en alcanzar el objetivo y regresar al sensor), lo que requiere la pulsación del láser y la adquisición por parte del cámara para sincronizar. [32] El resultado es una cámara que toma fotografías de distancia, en lugar de colores. [23] Flash LiDAR es especialmente ventajoso, en comparación con el escaneo LiDAR, cuando la cámara, la escena o ambas están en movimiento, ya que toda la escena está iluminada al mismo tiempo. Con el escaneo LiDAR, el movimiento puede causar "jitter" debido al lapso de tiempo a medida que el láser recorre la escena.
Al igual que con todas las formas de LIDAR, la fuente de iluminación integrada convierte el LIDAR de flash en un sensor activo. [33] La señal que se devuelve es procesada por algoritmos integrados para producir una representación tridimensional casi instantánea de objetos y características del terreno dentro del campo de visión del sensor. [34] La frecuencia de repetición del pulso láser es suficiente para generar videos en 3-D con alta resolución y precisión. [32] [35] La alta frecuencia de cuadros del sensor lo convierte en una herramienta útil para una variedad de aplicaciones que se benefician de la visualización en tiempo real, como operaciones de aterrizaje remoto de alta precisión. [36]Al devolver inmediatamente una malla de elevación 3D de los paisajes de destino, se puede usar un sensor de flash para identificar las zonas de aterrizaje óptimas en escenarios de aterrizaje de naves espaciales autónomas. [37]
Ver a distancia requiere un poderoso estallido de luz. El poder se limita a niveles que no dañan las retinas humanas. Las longitudes de onda no deben afectar a los ojos humanos. Sin embargo, los generadores de imágenes de silicio de bajo costo no leen la luz en el espectro seguro para los ojos. En cambio, se requieren generadores de imágenes de arseniuro de galio , lo que puede aumentar los costos a $ 200,000. [23] El arseniuro de galio es el mismo compuesto que se usa para producir paneles solares de alto costo y alta eficiencia que generalmente se usan en aplicaciones espaciales.
Basado en la orientación [ editar ]
Lidar puede orientarse al nadir , cenit o lateralmente. Por ejemplo, los altímetros lidar miran hacia abajo, un lidar atmosférico mira hacia arriba y los sistemas para evitar colisiones basados en lidar miran hacia los lados.
Basado en el mecanismo de escaneo [ editar ]
Las proyecciones láser de lidares se pueden manipular utilizando varios métodos y mecanismos para producir un efecto de escaneo: el tipo de eje estándar, que gira para brindar una vista de 360 grados; LIDAR de estado sólido, que tiene un campo de visión fijo, pero sin partes móviles, y puede utilizar MEMS o matrices ópticas en fase para dirigir los haces; y flash lidar, que difunde un destello de luz sobre un gran campo de visión antes de que la señal rebote en un detector. [38]
Basado en la plataforma [ editar ]
Las aplicaciones Lidar se pueden dividir en tipos terrestres y aéreos. [39] Los dos tipos requieren escáneres con especificaciones variables según el propósito de los datos, el tamaño del área a capturar, el rango de medición deseado, el costo del equipo y más. Las plataformas espaciales también son posibles, consulte altimetría láser satelital .
Aerotransportado [ editar ]
Lidar aerotransportado (también escaneo láser aerotransportado ) es cuando un escáner láser, mientras está conectado a un avión durante el vuelo, crea un modelo de nube de puntos en 3-D del paisaje. Este es actualmente el método más detallado y preciso para crear modelos digitales de elevación , reemplazando la fotogrametría . Una ventaja importante en comparación con la fotogrametría es la capacidad de filtrar los reflejos de la vegetación del modelo de nube de puntos para crear un modelo de terreno digital.que representa superficies del suelo como ríos, caminos, sitios del patrimonio cultural, etc., que están ocultas por árboles. Dentro de la categoría de lidar aerotransportado, a veces se hace una distinción entre aplicaciones de gran altitud y de baja altitud, pero la principal diferencia es una reducción tanto en la precisión como en la densidad de puntos de los datos adquiridos a altitudes más altas. El lidar aerotransportado también se puede utilizar para crear modelos batimétricos en aguas poco profundas. [40]
Los componentes principales del lidar aerotransportado incluyen modelos digitales de elevación (DEM) y modelos digitales de superficie (DSM). Los puntos y los puntos de tierra son los vectores de puntos discretos, mientras que DEM y DSM son cuadrículas ráster interpoladas de puntos discretos. El proceso también implica la captura de fotografías aéreas digitales. Para interpretar deslizamientos de tierra profundos, por ejemplo, bajo la cobertura de vegetación, escarpes, grietas de tensión o árboles inclinados se utiliza lidar aerotransportado. Los modelos de elevación digitales LIDAR aerotransportados pueden ver a través del dosel de la cubierta forestal, realizar mediciones detalladas de escarpes, erosión e inclinación de postes eléctricos. [41]
Los datos lidar aerotransportados se procesan mediante una caja de herramientas llamada Caja de herramientas para el filtrado de datos Lidar y estudios forestales (TIFFS) [42]para filtrado de datos LIDAR y software de estudio del terreno. Los datos se interpolan a modelos de terreno digitales utilizando el software. El láser se dirige a la región que se va a cartografiar y la altura de cada punto sobre el suelo se calcula restando la coordenada z original de la correspondiente elevación del modelo digital del terreno. A partir de esta altura sobre el suelo se obtienen los datos de no vegetación que pueden incluir objetos como edificios, tendidos eléctricos, aves voladoras, insectos, etc. El resto de puntos se tratan como vegetación y se utilizan para modelar y cartografiar. Dentro de cada uno de estos gráficos, las métricas LIDAR se calculan mediante el cálculo de estadísticas como la media, la desviación estándar, la asimetría, los percentiles, la media cuadrática, etc. [42]
Batimetría lidar aerotransportada [ editar ]
El sistema tecnológico batimétrico lidar aerotransportado implica la medición del tiempo de vuelo de una señal desde una fuente hasta su retorno al sensor. La técnica de adquisición de datos involucra un componente de mapeo del fondo marino y un componente de verdad terrestre que incluye transectos de video y muestreo. Funciona con un rayo láser de espectro verde (532 nm). [43] Se proyectan dos rayos sobre un espejo que gira rápidamente, lo que crea una serie de puntos. Uno de los rayos penetra en el agua y también detecta la superficie del fondo del agua en condiciones favorables.
Los datos obtenidos muestran la extensión total de la superficie terrestre expuesta sobre el fondo del mar. Esta técnica es extremadamente útil ya que desempeñará un papel importante en el principal programa de cartografía del fondo marino. El mapeo arroja topografía en tierra, así como elevaciones submarinas. Las imágenes de reflectancia del fondo marino son otro producto de solución de este sistema que puede beneficiar el mapeo de hábitats submarinos. Esta técnica se ha utilizado para el mapeo de imágenes tridimensionales de las aguas de California utilizando un lidar hidrográfico. [44]
Los drones ahora se utilizan con escáneres láser, así como con otros sensores remotos, como un método más económico para escanear áreas más pequeñas. [45] La posibilidad de la teledetección con drones también elimina cualquier peligro al que puedan estar sometidas las tripulaciones de una aeronave tripulada en terrenos difíciles o áreas remotas.
Terrestre [ editar ]
Las aplicaciones terrestres de lidar (también escaneo láser terrestre ) ocurren en la superficie de la Tierra y pueden ser estacionarias o móviles. El escaneo terrestre estacionario es más común como método de levantamiento, por ejemplo, en topografía convencional, monitoreo, documentación del patrimonio cultural y análisis forense. [39] Las nubes de puntos tridimensionales adquiridas con este tipo de escáneres pueden combinarse con imágenes digitales tomadas del área escaneada desde la ubicación del escáner para crear modelos tridimensionales de apariencia realista en un tiempo relativamente corto en comparación con otras tecnologías. A cada punto de la nube de puntos se le asigna el color del píxel de la imagen tomada en el mismo ángulo que el rayo láser que creó el punto.
Lidar móvil (también escaneo láser móvil ) es cuando dos o más escáneres están conectados a un vehículo en movimiento para recolectar datos a lo largo de una ruta. Estos escáneres casi siempre están emparejados con otros tipos de equipos, incluidos receptores GNSS e IMU . Un ejemplo de aplicación es la topografía de calles, donde se deben tener en cuenta las líneas eléctricas, la altura exacta de los puentes, los árboles limítrofes, etc. En lugar de recopilar cada una de estas medidas individualmente en el campo con un taquímetro, se puede crear un modelo 3-D a partir de una nube de puntos donde se pueden realizar todas las mediciones necesarias, dependiendo de la calidad de los datos recopilados. Esto elimina el problema de olvidar tomar una medición, siempre que el modelo esté disponible, sea confiable y tenga un nivel adecuado de precisión.
El mapeo LIDAR terrestre implica un proceso de generación de mapas de cuadrícula de ocupación. El proceso involucra una matriz de celdas divididas en cuadrículas que emplean un proceso para almacenar los valores de altura cuando los datos LIDAR caen en la celda de cuadrícula respectiva. A continuación, se crea un mapa binario aplicando un umbral particular a los valores de celda para su posterior procesamiento. El siguiente paso es procesar la distancia radial y las coordenadas z de cada escaneo para identificar qué puntos 3-D corresponden a cada una de las celdas de cuadrícula especificadas que conducen al proceso de formación de datos. [46]
LiDAR de forma de onda completa
Los sistemas LiDAR aerotransportados tradicionalmente podían adquirir solo unos pocos rendimientos máximos, mientras que los sistemas más recientes adquieren y digitalizan toda la señal reflejada. [47] Un científico analizó la señal de forma de onda para extraer los retornos máximos utilizando la descomposición gaussiana. [48] Zhuang et al, 2017 utilizaron este enfoque para estimar la biomasa aérea. [49]Manejar grandes cantidades de datos de forma de onda completa es difícil. Por lo tanto, la descomposición gaussiana de las formas de onda es efectiva, ya que reduce los datos y es compatible con los flujos de trabajo existentes que admiten la interpretación de nubes de puntos 3D. Estudios recientes investigaron la voxelización. Las intensidades de los samaples de forma de onda se insertan en un espacio voxelizado (es decir, una imagen en escala de grises en 3D) creando una representación en 3D del área escaneada. [47] A continuación, se pueden extraer métricas e información relacionadas de ese espacio voxelizado. La información estructural se puede extraer utilizando métricas 3D de áreas locales y hay un estudio de caso que utilizó el enfoque de voxelización para detectar árboles de eucalipto en pie muertos en Australia. [50]
Aplicaciones [ editar ]
Existe una amplia variedad de aplicaciones LIDAR, además de las aplicaciones que se enumeran a continuación, como se menciona a menudo en los programas nacionales de conjuntos de datos LIDAR . Estas aplicaciones están determinadas en gran medida por el rango de detección efectiva de objetos; resolución, que es la precisión con la que el lidar identifica y clasifica objetos; y confusión de reflectancia, es decir, qué tan bien el lidar puede ver algo en presencia de objetos brillantes, como señales reflectantes o sol brillante. [38]
Agricultura [ editar ]
Los robots agrícolas se han utilizado para una variedad de propósitos que van desde la dispersión de semillas y fertilizantes, técnicas de detección y exploración de cultivos para la tarea de control de malezas.
Lidar puede ayudar a determinar dónde aplicar fertilizantes costosos. Puede crear un mapa topográfico de los campos y revelar las pendientes y la exposición al sol de las tierras de cultivo. Los investigadores del Servicio de Investigación Agrícola utilizaron estos datos topográficos con los resultados de rendimiento de las tierras agrícolas de años anteriores para clasificar la tierra en zonas de rendimiento alto, medio o bajo. [51] Esto indica dónde aplicar el fertilizante para maximizar el rendimiento.
Lidar ahora se usa para monitorear insectos en el campo. El uso de Lidar puede detectar el movimiento y el comportamiento de insectos voladores individuales, con identificación hasta el sexo y la especie. [52] En 2017 se publicó una solicitud de patente sobre esta tecnología en los Estados Unidos de América, Europa y China. [53]
Otra aplicación es el mapeo de cultivos en huertos y viñedos, para detectar el crecimiento del follaje y la necesidad de poda u otro mantenimiento, detectar variaciones en la producción de frutos o contar plantas.
Lidar es útil en situaciones en las que se niega GNSS , como huertos de frutos secos y frutales, donde el follaje bloquea las señales de satélite a los equipos de agricultura de precisión o un tractor sin conductor . Los sensores Lidar pueden detectar los bordes de las filas, de modo que el equipo agrícola pueda continuar moviéndose hasta que se restablezca la señal GNSS.
Clasificación de especies vegetales [ editar ]
Controlar las malezas requiere identificar especies de plantas. Esto se puede hacer mediante el uso de LIDAR 3D y el aprendizaje automático. [54] Lidar produce contornos de plantas como una "nube de puntos" con valores de rango y reflectancia. Estos datos se transforman y se extraen características de ellos. Si se conoce la especie, las características se agregan como datos nuevos. La especie está etiquetada y sus características se almacenan inicialmente como ejemplo para identificar la especie en el entorno real. Este método es eficiente porque utiliza un LIDAR de baja resolución y aprendizaje supervisado. Incluye un conjunto de características fáciles de calcular con características estadísticas comunes que son independientes del tamaño de la planta. [54]
Arqueología [ editar ]
Lidar tiene muchos usos en arqueología, incluida la planificación de campañas de campo, el mapeo de características bajo el dosel del bosque y una descripción general de características amplias y continuas indistinguibles del suelo. [55] Lidar puede producir conjuntos de datos de alta resolución de forma rápida y económica. Los productos derivados de Lidar se pueden integrar fácilmente en un sistema de información geográfica (GIS) para su análisis e interpretación.
Lidar también puede ayudar a crear modelos digitales de elevación (DEM) de alta resolución de sitios arqueológicos que pueden revelar micro-topografía que de otro modo estaría oculta por la vegetación. La intensidad de la señal lidar devuelta se puede utilizar para detectar características enterradas bajo superficies planas con vegetación, como campos, especialmente cuando se cartografían utilizando el espectro infrarrojo. La presencia de estas características afecta el crecimiento de las plantas y, por lo tanto, la cantidad de luz infrarroja reflejada. [56] Por ejemplo, en Fort Beauséjour- Sitio histórico nacional de Fort Cumberland, Canadá, lidar descubrió características arqueológicas relacionadas con el asedio de la fortaleza en 1755. Las características que no se pudieron distinguir en el suelo o mediante fotografía aérea se identificaron mediante la superposición de sombras de colinas del DEM creadas con iluminación varios ángulos. Otro ejemplo es el trabajo en Caracol de Arlen Chase y su esposa Diane Zaino Chase . [57] En 2012, lidar se utilizó para buscar la legendaria ciudad de La Ciudad Blanca o "Ciudad del Dios Mono" en la región de La Mosquitia en la selva hondureña. Durante un período de mapeo de siete días, se encontró evidencia de estructuras hechas por el hombre. [58] [59]En junio de 2013, se anunció el redescubrimiento de la ciudad de Mahendraparvata . [60] En el sur de Nueva Inglaterra, el lidar se utilizó para revelar muros de piedra, cimientos de edificios, carreteras abandonadas y otras características del paisaje oscurecidas en la fotografía aérea por el denso dosel del bosque de la región. [61] [62] [63] En Camboya, Damian Evans y Roland Fletcher utilizaron datos lidar para revelar cambios antropogénicos en el paisaje de Angkor [64]
En 2012, Lidar reveló que el asentamiento purépecha de Angamuco en Michoacán , México tenía tantos edificios como el Manhattan actual; [65] mientras que en 2016, su uso en el mapeo de antiguas calzadas mayas en el norte de Guatemala, reveló 17 carreteras elevadas que conectan la antigua ciudad de El Mirador con otros sitios. [66] [67] En 2018, los arqueólogos que usaron lidar descubrieron más de 60,000 estructuras hechas por el hombre en la Reserva de la Biosfera Maya , un "gran avance" que mostró que la civilización maya era mucho más grande de lo que se pensaba anteriormente. [68] [69] [70] [71] [72] [73][74] [75] [76] [77] [78]
Vehículos autónomos [ editar ]
Los vehículos autónomos pueden usar lidar para la detección y evitación de obstáculos para navegar de manera segura a través de los entornos. [5] [79] La introducción de lidar fue un acontecimiento fundamental que fue el factor clave detrás de Stanley , el primer vehículo autónomo en completar con éxito el Gran Desafío DARPA . [80] La salida de la nube de puntos del sensor lidar proporciona los datos necesarios para que el software del robot determine dónde existen obstáculos potenciales en el entorno y dónde se encuentra el robot en relación con esos obstáculos potenciales. La Alianza Singapur-MIT para la Investigación y la Tecnología (SMART) de Singapur está desarrollando activamente tecnologías para vehículos lidar autónomos. [81]Ejemplos de empresas que producen sensores LIDAR de uso común en la automatización de vehículos son Luminar, [82] Ouster [83] y Velodyne . [84] Ejemplos de productos de detección y evitación de obstáculos que aprovechan los sensores lidar son el sistema láser 3D de pronóstico de Autonomous Solution, Inc. [85] y Velodyne HDL-64E. [86] Los modelos de simulación Lidar también se proporcionan en simuladores de automóviles autónomos. [87]
Las primeras generaciones de sistemas de control de crucero adaptativo automotriz solo usaban sensores lidar.
Detección de objetos para sistemas de transporte [ editar ]
En los sistemas de transporte, para garantizar la seguridad de los vehículos y los pasajeros y para desarrollar sistemas electrónicos que brinden asistencia al conductor, es esencial comprender el vehículo y el entorno que lo rodea. Los sistemas Lidar juegan un papel importante en la seguridad de los sistemas de transporte. Muchos sistemas electrónicos que se suman a la asistencia al conductor y la seguridad del vehículo, como el control de crucero adaptativo (ACC), la asistencia de frenado de emergencia y el sistema de frenos antibloqueo (ABS), dependen de la detección del entorno del vehículo para actuar de forma autónoma o semiautónoma. El mapeo y la estimación Lidar logran esto.
Descripción general de los conceptos básicos: los sistemas lidar actuales utilizan espejos hexagonales giratorios que dividen el rayo láser. Las tres vigas superiores se utilizan para vehículos y obstáculos por delante y las luces inferiores se utilizan para detectar marcas de carril y características de la carretera. [88] La principal ventaja de utilizar lidar es que se obtiene la estructura espacial y estos datos se pueden fusionar con otros sensores como el radar., etc. para obtener una mejor imagen del entorno del vehículo en términos de propiedades estáticas y dinámicas de los objetos presentes en el entorno. Por el contrario, un problema importante con lidar es la dificultad de reconstruir los datos de la nube de puntos en condiciones climáticas adversas. En lluvias intensas, por ejemplo, los pulsos de luz emitidos por el sistema lidar se reflejan parcialmente en las gotas de lluvia, lo que agrega ruido a los datos, llamados 'ecos'. [89]
A continuación se mencionan varios enfoques para procesar datos LIDAR y usarlos junto con datos de otros sensores a través de la fusión de sensores para detectar las condiciones ambientales del vehículo.
Procesamiento basado en GRID usando LIDAR 3-D y fusión con medición de radar [ editar ]
En este método, propuesto por Philipp Lindner y Gerd Wanielik, los datos láser se procesan utilizando una cuadrícula de ocupación multidimensional. [90] Los datos de un láser de cuatro capas se procesan previamente al nivel de la señal y luego se procesan a un nivel superior para extraer las características de los obstáculos. Se utiliza una estructura de cuadrícula combinada de dos y tres dimensiones y el espacio en estas estructuras está teseladoen varias celdas discretas. Este método permite manejar eficazmente una gran cantidad de datos de medición sin procesar al recopilarlos en contenedores espaciales, las celdas de la cuadrícula de pruebas. Cada celda está asociada con una medida de probabilidad que identifica la ocupación de la celda. Esta probabilidad se calcula utilizando la medición de rango del sensor lidar obtenida a lo largo del tiempo y una nueva medición de rango, que se relacionan mediante el teorema de Bayes.. Una cuadrícula bidimensional puede observar un obstáculo frente a ella, pero no puede observar el espacio detrás del obstáculo. Para solucionar esto, al estado desconocido detrás del obstáculo se le asigna una probabilidad de 0.5. Al introducir la tercera dimensión o, en otros términos, utilizando un láser multicapa, la configuración espacial de un objeto podría mapearse en la estructura de la cuadrícula hasta cierto grado de complejidad. Esto se logra transfiriendo los puntos de medición a una cuadrícula tridimensional. Las celdas de la cuadrícula que estén ocupadas poseerán una probabilidad superior a 0,5 y el mapeo estaría codificado por colores en función de la probabilidad. Las celdas que no estén ocupadas poseerán una probabilidad menor a 0.5 y esta área será normalmente un espacio en blanco.Esta medición luego se transforma en un sistema de coordenadas de cuadrícula utilizando la posición del sensor en el vehículo y la posición del vehículo en el sistema de coordenadas mundial. Las coordenadas del sensor dependen de su ubicación en el vehículo y las coordenadas del vehículo se calculan utilizandoeg estimación de movimiento , que es la estimación del movimiento del vehículo en relación con una escena rígida. Para este método, se debe definir el perfil de la cuadrícula. Las celdas de la cuadrícula tocadas por el rayo láser transmitido se calculan aplicando el algoritmo de línea de Bresenham . Para obtener la estructura espacialmente extendida, se realiza un análisis de componentes conectados de estas celdas. Luego, esta información se pasa a un algoritmo de calibre giratorio para obtener las características espaciales del objeto. Además de la detección LIDAR, los datos RADAR obtenidos mediante el uso de dos radares de corto alcance se integran para obtener propiedades dinámicas adicionales del objeto, como su velocidad. Las medidas se asignan al objeto mediante una función de distancia potencial.
- Ventajas y desventajas
Las características geométricas de los objetos se extraen de manera eficiente, a partir de las mediciones obtenidas por la cuadrícula de ocupación 3-D, utilizando un algoritmo de calibre giratorio. La fusión de los datos del radar con las mediciones de LIDAR proporciona información sobre las propiedades dinámicas del obstáculo, como la velocidad y la ubicación del obstáculo para la ubicación del sensor, lo que ayuda al vehículo o al conductor a decidir la acción a realizar para garantizar la seguridad. La única preocupación es el requisito computacional para implementar esta técnica de procesamiento de datos. Se puede implementar en tiempo real y se ha demostrado que es eficiente si el tamaño de la cuadrícula de ocupación 3-D está considerablemente restringido. Pero esto se puede mejorar a un rango aún más amplio mediante el uso de estructuras de datos espaciales dedicadas que manipulen los datos espaciales de manera más efectiva, para la representación de cuadrícula 3-D.
Fusión de lidar 3-D y cámara a color para detección y seguimiento de múltiples objetos [ editar ]
El marco propuesto en este método por Soonmin Hwang et al., [91]se divide en cuatro pasos. Primero, los datos de la cámara y el LIDAR 3D se ingresan en el sistema. Ambas entradas de lidar y la cámara se obtienen en paralelo y la imagen en color de la cámara se calibra con el lidar. Para mejorar la eficiencia, se aplica un muestreo de puntos 3D horizontal como preprocesamiento. En segundo lugar, la etapa de segmentación es donde los puntos 3-D completos se dividen en varios grupos según la distancia desde el sensor y los planos locales desde el plano cercano al plano lejano se estiman secuencialmente. Los planos locales se estiman mediante análisis estadístico. El grupo de puntos más cercano al sensor se utiliza para calcular el plano inicial. Al utilizar el plano local actual, el siguiente plano local se estima mediante una actualización iterativa. Las propuestas de objetos en la imagen 2-D se utilizan para separar los objetos en primer plano del fondo.Para una detección y seguimiento más rápidos y precisos, se utilizan gradientes normativos binarizados (BING) para la estimación de la objetividad a 300 fps.[92] BING es una combinación de gradiente normalizado y su versión binarizada que acelera el proceso de extracción y prueba de características para estimar la objetividad de una ventana de imagen. De esta forma se separan los objetos de primer plano y de fondo. Para formar objetos después de estimar la objetividad de una imagen usando BING, los puntos 3-D se agrupan o agrupan. La agrupación se realiza mediante DBSCAN(Agrupación espacial basada en densidad de aplicaciones con ruido) algoritmo que podría ser robusto debido a su característica menos paramétrica. Al utilizar los puntos 3-D agrupados, es decir, el segmento 3-D, se generan regiones de interés (RoI) más precisas proyectando puntos 3-D en la imagen 2-D. El tercer paso es la detección, que se divide en dos partes. Primero está la detección de objetos en una imagen 2-D que se logra usando Fast R-CNN [93] ya que este método no necesita entrenamiento y también considera una imagen y varias regiones de interés. El segundo es la detección de objetos en el espacio 3-D que se realiza mediante el método de imagen giratoria. [94]Este método extrae histogramas locales y globales para representar un determinado objeto. Para fusionar los resultados de la imagen 2-D y la detección de objetos espaciales 3-D, se considera la misma región 3-D y se aplican dos clasificadores independientes de la imagen 2-D y el espacio 3-D a la región considerada. Calibración de puntuaciones [95]se realiza para obtener una única puntuación de confianza de ambos detectores. Esta puntuación única se obtiene en forma de probabilidad. El último paso es el seguimiento. Esto se hace asociando objetos en movimiento en el marco presente y pasado. Para el seguimiento de objetos, se adopta la coincidencia de segmentos. Se calculan características como la media, la desviación estándar, los histogramas de color cuantificados, el tamaño del volumen y el número de puntos 3D de un segmento. La distancia euclidiana se utiliza para medir diferencias entre segmentos. Para juzgar la aparición y desaparición de un objeto, se toman segmentos similares (obtenidos en base a la distancia euclidiana) de dos fotogramas diferentes y se calculan las puntuaciones de distancia física y disimilitud. Si las puntuaciones van más allá de un rango para cada segmento del fotograma anterior, se considera que el objeto que se está rastreando ha desaparecido.
- Ventajas y desventajas
Las ventajas de este método son el uso de imágenes 2-D y datos 3-D juntos, el puntaje F l (que da una medida de la precisión de la prueba), la precisión promedio (AP) es mayor que cuando solo se obtienen datos 3-D de LIDAR. usó. Estos puntajes son medidas convencionales que juzgan el marco. El inconveniente de este método es el uso de BING para la estimación de propuestas de objetos, ya que BING predice un pequeño conjunto de cuadros delimitadores de objetos.
Detección de obstáculos y reconocimiento del entorno vial mediante lidar [ editar ]
Este método propuesto por Kun Zhou et al. [96] no solo se centra en la detección y el seguimiento de objetos, sino que también reconoce las marcas de carril y las características de la carretera. Como se mencionó anteriormente, los sistemas lidar utilizan espejos hexagonales giratorios que dividen el rayo láser en seis rayos. Las tres capas superiores se utilizan para detectar los objetos delanteros, como vehículos y objetos al borde de la carretera. El sensor está hecho de material resistente a la intemperie. Los datos detectados por lidar se agrupan en varios segmentos y se rastrean mediante el filtro de Kalman. La agrupación de datos aquí se realiza en función de las características de cada segmento en función del modelo de objeto, que distingue diferentes objetos como vehículos, letreros, etc. Estas características incluyen las dimensiones del objeto, etc. Los reflectores en los bordes traseros de los vehículos se utilizan para diferenciar los vehículos de otros objetos. El seguimiento de objetos se realiza utilizando un filtro Kalman de 2 etapas considerando la estabilidad del seguimiento y el movimiento acelerado de los objetos. [88] Los datos de intensidad reflectante Lidar también se utilizan para la detección de bordillos haciendo uso de regresión robusta para tratar las oclusiones. La señalización de la carretera se detecta utilizando un método Otsu modificado al distinguir superficies rugosas y brillantes. [97]
- Ventajas
Los reflectores de la carretera que indican el borde del carril a veces están ocultos debido a varias razones. Por lo tanto, se necesita otra información para reconocer el borde de la carretera. El lidar utilizado en este método puede medir la reflectividad del objeto. Por lo tanto, con este borde de la carretera de datos también se puede reconocer. Además, el uso de un sensor con cabezal resistente a la intemperie ayuda a detectar los objetos incluso en condiciones climáticas adversas. El modelo de altura del dosel antes y después de la inundación es un buen ejemplo. Lidar puede detectar datos muy detallados sobre la altura del dosel, así como el borde de la carretera.
Las mediciones Lidar ayudan a identificar la estructura espacial del obstáculo. Esto ayuda a distinguir objetos según el tamaño y estimar el impacto de conducir sobre ellos. [90]
Los sistemas Lidar proporcionan un mejor alcance y un gran campo de visión que ayuda a detectar obstáculos en las curvas. Esta es una gran ventaja sobre los sistemas RADAR que tienen un campo de visión más estrecho. La fusión de la medición LIDAR con diferentes sensores hace que el sistema sea robusto y útil en aplicaciones en tiempo real, ya que los sistemas dependientes de LIDAR no pueden estimar la información dinámica sobre el objeto detectado. [90]
Se ha demostrado que el lidar puede manipularse, de modo que se engaña a los coches autónomos para que tomen medidas evasivas. [98]
Biología y conservación [ editar ]
Lidar también ha encontrado muchas aplicaciones en la silvicultura . Las alturas del dosel , las mediciones de biomasa y el área foliar se pueden estudiar utilizando sistemas LIDAR aerotransportados. De manera similar, muchas industrias, incluidas las de energía y ferrocarriles, y el Departamento de Transporte también utilizan lidar como una forma más rápida de topografía. Los mapas topográficos también se pueden generar fácilmente a partir de lidar, incluso para uso recreativo, como en la producción de mapas de orientación . [99] Lidar también se ha aplicado para estimar y evaluar la biodiversidad de plantas, hongos y animales. [100] [101] [102]
Además, Save the Redwoods League ha emprendido un proyecto para mapear las altas secuoyas en la costa norte de California. Lidar permite a los científicos de investigación no solo medir la altura de árboles previamente no cartografiados, sino también determinar la biodiversidad del bosque de secuoyas. Stephen Sillett , que trabaja con la Liga en el proyecto lidar de la costa norte, afirma que esta tecnología será útil para dirigir los esfuerzos futuros para preservar y proteger las secuoyas antiguas. [103] [ se necesita cita completa ]
Geología y ciencia del suelo [ editar ]
Los mapas digitales de elevación de alta resolución generados por lidar aéreo y estacionario han dado lugar a avances significativos en geomorfología (la rama de la geociencia que se ocupa del origen y evolución de la topografía de la superficie de la Tierra). Las capacidades de LIDAR para detectar características topográficas sutiles, como terrazas de ríos y orillas de canales de ríos, para medir la elevación de la superficie terrestre debajo del dosel de la vegetación, para resolver mejor las derivadas espaciales de la elevación y para detectar cambios de elevación entre levantamientos repetidos, han permitido muchos estudios novedosos. de los procesos físicos y químicos que dan forma a los paisajes. [104] En 2005, el Tour Ronde en el macizo del Mont Blanc se convirtió en la primera montaña alpinaen el que se empleó el lidar para monitorear la creciente ocurrencia de fuertes desprendimientos de rocas sobre grandes paredes rocosas supuestamente causadas por el cambio climático y la degradación del permafrost a gran altitud. [105]
Lidar también se utiliza en geología estructural y geofísica como una combinación entre lidar aerotransportado y GNSS para la detección y el estudio de fallas , para medir la elevación . [106] El resultado de las dos tecnologías puede producir modelos de elevación extremadamente precisos para el terreno, modelos que incluso pueden medir la elevación del suelo a través de árboles. Esta combinación se usó de manera más famosa para encontrar la ubicación de la falla de Seattle en Washington , Estados Unidos. [107] Esta combinación también mide el levantamiento en Mount St. Helens usando datos de antes y después del levantamiento de 2004. [108] Monitor de sistemas lidar aerotransportadosglaciares y tienen la capacidad de detectar cantidades sutiles de crecimiento o disminución. Un sistema basado en satélites, el ICESat de la NASA , incluye un subsistema lidar para este propósito. El Mapeador Topográfico Aerotransportado de la NASA [109] también se utiliza ampliamente para monitorear glaciares y realizar análisis de cambios costeros. Los científicos del suelo también utilizan la combinación al crear un estudio de suelos . El modelado detallado del terreno permite a los científicos del suelo ver cambios de pendiente y roturas de relieve que indican patrones en las relaciones espaciales del suelo.
Atmósfera [ editar ]
Inicialmente, basado en láseres de rubí, el lidar para aplicaciones meteorológicas se construyó poco después de la invención del láser y representa una de las primeras aplicaciones de la tecnología láser. Desde entonces, la tecnología Lidar se ha expandido enormemente en capacidad y los sistemas LIDAR se utilizan para realizar una variedad de mediciones que incluyen perfiles de nubes, medición de vientos, estudio de aerosoles y cuantificación de varios componentes atmosféricos. Los componentes atmosféricos pueden, a su vez, proporcionar información útil, incluida la presión superficial (mediante la medición de la absorción de oxígeno o nitrógeno), las emisiones de gases de efecto invernadero (dióxido de carbono y metano), la fotosíntesis (dióxido de carbono), los incendios (monóxido de carbono) y la humedad (vapor de agua). . Los lidares atmosféricos pueden ser terrestres, aéreos o satelitales, según el tipo de medición.
La teledetección lidar atmosférica funciona de dos maneras:
- midiendo la retrodispersión de la atmósfera, y
- midiendo el reflejo disperso del suelo (cuando el lidar está en el aire) u otra superficie dura.
La retrodispersión de la atmósfera da directamente una medida de nubes y aerosoles. Otras mediciones derivadas de la retrodispersión, como los vientos o los cristales de hielo cirros, requieren una selección cuidadosa de la longitud de onda y / o la polarización detectada. El lidar Doppler y el lidar Rayleigh Doppler se utilizan para medir la temperatura y / o la velocidad del viento a lo largo del haz midiendo la frecuencia de la luz retrodispersada. El ensanchamiento Doppler de gases en movimiento permite la determinación de propiedades a través del desplazamiento de frecuencia resultante. [110] Lidars de barrido, como el HARLIE LIDAR de NASA de barrido cónico, se han utilizado para medir la velocidad del viento atmosférico. [111] La ESALa misión eólica ADM-Aeolus estará equipada con un sistema lidar Doppler para proporcionar mediciones globales de perfiles de viento verticales. [112] Se utilizó un sistema lidar Doppler en los Juegos Olímpicos de Verano de 2008 para medir los campos de viento durante la competencia de yates. [113]
Los sistemas lidar Doppler también están comenzando a aplicarse con éxito en el sector de las energías renovables para adquirir datos de velocidad del viento, turbulencia, viraje y cizalladura del viento. Se utilizan sistemas de onda continua y pulsada. Los sistemas pulsados utilizan la sincronización de la señal para obtener una resolución de distancia vertical, mientras que los sistemas de onda continua se basan en el enfoque del detector.
El término, eólicos , se ha propuesto para describir el estudio colaborativo e interdisciplinario del viento utilizando simulaciones de mecánica de fluidos computacional y mediciones de lidar Doppler. [114]
La reflexión del suelo de un lidar aerotransportado da una medida de la reflectividad superficial (asumiendo que la transmitancia atmosférica es bien conocida) en la longitud de onda del lidar, sin embargo, la reflexión del suelo se usa típicamente para realizar mediciones de absorción de la atmósfera. Las mediciones de "LIDAR de absorción diferencial" (DIAL) utilizan dos o más longitudes de onda estrechamente espaciadas (<1 nm) para factorizar la reflectividad de la superficie así como otras pérdidas de transmisión, ya que estos factores son relativamente insensibles a la longitud de onda. Cuando se sintoniza con las líneas de absorción apropiadas de un gas en particular, las mediciones de DIAL se pueden usar para determinar la concentración (relación de mezcla) de ese gas en particular en la atmósfera. Esto se conoce como absorción diferencial de trayectoria integrada.(IPDA), ya que es una medida de la absorción integrada a lo largo de toda la ruta lidar. Los lidares IPDA pueden ser pulsados [115] [116] o CW [117] y normalmente utilizan dos o más longitudes de onda. [118] Los lidares IPDA se han utilizado para la teledetección de dióxido de carbono [115] [116] [117] y metano. [119]
El lidar de matriz sintética permite obtener imágenes de lidar sin la necesidad de un detector de matriz. Se puede utilizar para obtener imágenes de velocimetría Doppler, imágenes de frecuencia de cuadro ultrarrápida (MHz), así como para lareducción de manchas en lidar coherente. [29] Grant proporciona una extensa bibliografía lidar para aplicaciones atmosféricas e hidrosféricas. [120]
Principio de Scheimpflug [ editar ]
Ha surgido otra técnica lidar para la teledetección atmosférica. Se basa en el principio de Scheimpflug , denominado Scheimpflug lidar ( slidar ). [121]
" La implicación del principio de Scheimpflug es que cuando se transmite un rayo láser a la atmósfera, el eco de retrodispersión de todo el volumen de la sonda iluminadora sigue enfocado simultáneamente sin disminuir la apertura siempre que el plano del objeto, el plano de la imagen y el plano de la lente se cruzan ". [122] Se utiliza una cámara CCD / CMOS bidimensional para resolver el eco de retrodispersión del rayo láser transmitido.
Por tanto, como en el caso de las tecnologías lidar convencionales, las fuentes de luz de onda continua, como los láseres de diodo, se pueden emplear para la detección remota en lugar de utilizar complicadas fuentes de luz de impulsos de nanosegundos. [122] El sistema SLidar es también un sistema robusto y económico basado en diodos láser compactos y detectores de matriz. [122] [123] [124] Se ha desarrollado un sistema DIAL de NO 2 de onda continua (CW) basado en el principio de Scheimpflug empleando como fuente de luz un diodo láser multimodo CW compacto de alta potencia de 450 nm. Emisiones láser en las longitudes de onda en línea y fuera de línea del NO 2El espectro de absorción se implementa ajustando la corriente de inyección del diodo láser. Las señales Lidar son detectadas por un sensor de imagen CCD de área inclinada de 45 ° que satisface el principio de Scheimpflug. Las concentraciones de NO 2 resueltas por rango en una trayectoria casi horizontal se obtienen mediante el sistema NO 2 DIAL en el rango de 0,3 a 3 km y muestran una buena concordancia con las medidas por una estación convencional de monitoreo de contaminación del aire. Se logra una sensibilidad de detección de ± 0,9 ppbv con un nivel de confianza del 95% en la región de 0,3 a 1 km con un promedio de 15 minutos y una resolución de alcance de 700 m durante las horas de oscuridad, lo que permite una medición precisa de la concentración de NO 2 ambiental . El sistema DIAL robusto y de bajo costo demostrado en este trabajo abre muchas posibilidades para el campo NO 2aplicaciones de teledetección. [125]
Aplicación de la ley [ editar ]
La policía utiliza pistolas de velocidad Lidar para medir la velocidad de los vehículos con el fin de hacer cumplir los límites de velocidad . [126] Además, se utiliza en medicina forense para ayudar en las investigaciones de la escena del crimen. Se toman escaneos de una escena para registrar detalles exactos de la ubicación del objeto, sangre y otra información importante para su posterior revisión. Estos escaneos también se pueden utilizar para determinar la trayectoria de la bala en casos de disparos. [127]
Militar [ editar ]
Se sabe que existen pocas aplicaciones militares y están clasificadas (como la medición de velocidad basada en lidar del misil de crucero nuclear sigiloso AGM-129 ACM ), pero se está investigando una cantidad considerable de su uso para la obtención de imágenes. Los sistemas de mayor resolución recopilan suficientes detalles para identificar objetivos, como tanques . Ejemplos de aplicaciones militares de lidar incluyen el Sistema de Detección de Minas Láser Aerotransportado (ALMDS) para la guerra contra las minas de Areté Associates. [128]
Un informe de la OTAN (RTO-TR-SET-098) evaluó las tecnologías potenciales para realizar detecciones de distancia para la discriminación de agentes de guerra biológica. Las tecnologías potenciales evaluadas fueron el infrarrojo de onda larga (LWIR), la dispersión diferencial (DISC) y la fluorescencia inducida por láser ultravioleta (UV-LIF). El informe concluyó que: Sobre la base de los resultados de los sistemas LIDAR probados y discutidos anteriormente, el Grupo de Trabajo recomienda que la mejor opción para la aplicación a corto plazo (2008-2010) de los sistemas de detección de separación es UV-LIF , [129 ] sin embargo, a largo plazo, otras técnicas, como la espectroscopia Raman de separación, pueden resultar útiles para la identificación de agentes de guerra biológica.
El lidar espectrométrico compacto de corto alcance basado en fluorescencia inducida por láser (LIF) abordaría la presencia de amenazas biológicas en forma de aerosol en lugares críticos interiores, semicerrados y exteriores como estadios, metros y aeropuertos. Esta capacidad casi en tiempo real permitiría la detección rápida de una liberación de bioaerosol y permitiría la implementación oportuna de medidas para proteger a los ocupantes y minimizar el alcance de la contaminación. [130]
El Sistema de Detección de Separación Biológica de Largo Alcance (LR-BSDS) fue desarrollado para el Ejército de los EE. UU. Para proporcionar la advertencia de separación más temprana posible de un ataque biológico. Es un sistema aéreo transportado por helicóptero para detectar nubes de aerosoles sintéticos que contienen agentes biológicos y químicos a larga distancia. El LR-BSDS, con un alcance de detección de 30 km o más, se lanzó en junio de 1997. [131] Se utilizaron cinco unidades lidar producidas por la empresa alemana Sick AG para la detección de corto alcance en Stanley , el automóvil autónomo que ganó el 2005 Gran desafío de DARPA .
Un Boeing AH-6 robótico realizó un vuelo totalmente autónomo en junio de 2010, que incluyó evitar obstáculos utilizando lidar. [132] [133]
Minería [ editar ]
Para el cálculo de los volúmenes de mineral, se realiza un escaneo periódico (mensual) en las áreas de extracción de mineral, luego se comparan los datos de la superficie con el escaneo anterior. [134]
Los sensores Lidar también se pueden usar para la detección y evitación de obstáculos para vehículos mineros robóticos, como en el Sistema de Transporte Autónomo Komatsu (AHS) [135] utilizado en la Mina del Futuro de Rio Tinto.
Física y astronomía [ editar ]
Una red mundial de observatorios utiliza lidares para medir la distancia a los reflectores colocados en la luna , lo que permite medir la posición de la luna con precisión milimétrica y realizar pruebas de relatividad general . MOLA , el altímetro láser en órbita de Marte , utilizó un instrumento lidar en un satélite en órbita de Marte (el Mars Global Surveyor de la NASA ) para producir un estudio topográfico global espectacularmente preciso del planeta rojo. Los altímetros láser produjeron modelos de elevación global de Marte, la Luna (Lunar Orbiter Laser Alttimeter (LOLA)) Mercury (Mercury Laser Altímetro (MLA)), NEAR – Shoemaker Laser Rangefinder (NLR). [136]Las misiones futuras también incluirán experimentos con altímetros láser como el altímetro láser Ganimedes (GALA) como parte de la misión Jupiter Icy Moons Explorer (JUICE). [136]
En septiembre de 2008, el Phoenix Lander de la NASA usó lidar para detectar nieve en la atmósfera de Marte. [137]
En física atmosférica, el lidar se utiliza como un instrumento de detección remota para medir las densidades de ciertos componentes de la atmósfera media y superior, como el potasio , el sodio o el nitrógeno y el oxígeno moleculares . Estas medidas se pueden utilizar para calcular temperaturas. Lidar también se puede utilizar para medir la velocidad del viento y para proporcionar información sobre la distribución vertical de las partículas de aerosol . [138]
En las instalaciones de investigación de fusión nuclear de JET , en el Reino Unido cerca de Abingdon, Oxfordshire , se utiliza la dispersión lidar Thomson para determinar los perfiles de densidad de electrones y temperatura del plasma . [139]
Mecánica de rocas [ editar ]
Lidar se ha utilizado ampliamente en mecánica de rocas para la caracterización de macizos rocosos y la detección de cambios de pendiente. Algunas propiedades geomecánicas importantes del macizo rocoso pueden extraerse de las nubes de puntos tridimensionales obtenidas mediante el lidar. Algunas de estas propiedades son:
- Orientación de discontinuidad [140] [141] [142]
- Espaciado de discontinuidad y RQD [142] [143] [144]
- Apertura de discontinuidad
- Persistencia de la discontinuidad [142] [144] [145]
- Rugosidad por discontinuidad [144]
- Infiltración de agua
Algunas de estas propiedades se han utilizado para evaluar la calidad geomecánica del macizo rocoso a través del índice RMR . Además, como las orientaciones de las discontinuidades se pueden extraer utilizando las metodologías existentes, es posible evaluar la calidad geomecánica de un talud de roca a través del índice SMR . [146] Además de esto, la comparación de diferentes nubes de puntos 3-D de una pendiente adquirida en diferentes momentos permite a los investigadores estudiar los cambios producidos en la escena durante este intervalo de tiempo como resultado de desprendimientos de rocas o cualquier otro proceso de deslizamiento de tierra. [147] [148] [149]
THOR
THOR es un láser diseñado para medir las condiciones atmosféricas de la Tierra. El láser entra en una capa de nubes [150] y mide el grosor del halo de retorno. El sensor tiene una apertura de fibra óptica con un ancho de 7.5 pulgadas que se usa para medir la luz de retorno.
Robótica [ editar ]
La tecnología Lidar se está utilizando en robótica para la percepción del entorno y la clasificación de objetos. [151] La capacidad de la tecnología lidar para proporcionar mapas de elevación tridimensionales del terreno, la distancia al suelo de alta precisión y la velocidad de aproximación puede permitir el aterrizaje seguro de vehículos robóticos y tripulados con un alto grado de precisión. [20] Los Lidar también se utilizan ampliamente en robótica para la localización y el mapeo simultáneos y están bien integrados en simuladores de robots. [152] Consulte la sección Militar anterior para obtener más ejemplos.
Vuelo espacial [ editar ]
Lidar se utiliza cada vez más para la determinación de distancias y el cálculo de elementos orbitales de la velocidad relativa en operaciones de proximidad y mantenimiento de estaciones de naves espaciales . Lidar también se ha utilizado para efectos atmosféricosestudios desde el espacio. Los pulsos cortos de luz láser emitidos desde una nave espacial pueden reflejarse en partículas diminutas en la atmósfera y volver a un telescopio alineado con el láser de la nave espacial. Al cronometrar con precisión el 'eco' del lidar y al medir la cantidad de luz láser que recibe el telescopio, los científicos pueden determinar con precisión la ubicación, distribución y naturaleza de las partículas. El resultado es una nueva herramienta revolucionaria para estudiar los componentes de la atmósfera, desde las gotas de las nubes hasta los contaminantes industriales, que son difíciles de detectar por otros medios ". [153] [154]
La altimetría láser se utiliza para hacer mapas digitales de elevación de planetas, incluido el mapeo de Marte con el altímetro láser orbital de Marte (MOLA), [155] el altímetro láser orbital lunar (LOLA) [156] y el mapeo de la Luna con el altímetro lunar (LALT), y el mapeo del altímetro láser de mercurio (MLA) de Mercurio. [157]
Topografía [ editar ]
Los sensores lidar aerotransportados son utilizados por empresas en el campo de la teledetección. Se pueden utilizar para crear un DTM (Modelo de terreno digital) o DEM ( Modelo de elevación digital ); esta es una práctica bastante común para áreas más grandes, ya que un avión puede adquirir franjas de 3 a 4 km de ancho en un solo paso elevado. Se puede lograr una mayor precisión vertical por debajo de 50 mm con un paso elevado más bajo, incluso en bosques, donde es capaz de dar la altura del dosel así como la elevación del suelo. Por lo general, se necesita un receptor GNSS configurado sobre un punto de control georreferenciado para vincular los datos con el WGS ( World Geodetic System ). [158]
Los LiDAR también se utilizan en levantamientos hidrográficos . Dependiendo de la claridad del agua, LiDAR puede medir profundidades de 0,9 ma 40 m con una precisión vertical de 15 cm y una precisión horizontal de 2,5 m. [159]
Silvicultura
También se han aplicado sistemas Lidar para mejorar la gestión forestal. [160] Las mediciones se utilizan para hacer un inventario en las parcelas forestales, así como para calcular la altura de los árboles individuales, el ancho de la copa y el diámetro de la copa. Otros análisis estadísticos utilizan datos LIDAR para estimar la información total de la parcela, como el volumen del dosel, las alturas media, mínima y máxima y las estimaciones de cobertura vegetal. El LiDAR aéreo se ha utilizado para mapear los incendios forestales en Australia a principios de 2020. Los datos se manipularon para ver la tierra desnuda e identificar la vegetación sana y quemada. [161]
Transporte [ editar ]
Lidar se ha utilizado en la industria ferroviaria para generar informes de estado de activos para la gestión de activos y los departamentos de transporte para evaluar las condiciones de sus carreteras. CivilMaps.com es una empresa líder en el campo. [162] Lidar se ha utilizado en sistemas de control de crucero adaptativo (ACC) para automóviles. Los sistemas como los de Siemens, Hella, Ouster y Cepton utilizan un dispositivo lidar montado en la parte delantera del vehículo, como el parachoques, para controlar la distancia entre el vehículo y cualquier vehículo delante de él. [163]En caso de que el vehículo de adelante disminuya la velocidad o esté demasiado cerca, el ACC aplica los frenos para reducir la velocidad del vehículo. Cuando el camino por delante está despejado, el ACC permite que el vehículo acelere a una velocidad preestablecida por el conductor. Consulte la sección Militar anterior para obtener más ejemplos. Un dispositivo basado en lidar, el Ceilometer se utiliza en los aeropuertos de todo el mundo para medir la altura de las nubes en las rutas de aproximación a la pista. [164] [ cita requerida ]
Optimización de parques eólicos [ editar ]
Lidar se puede utilizar para aumentar la producción de energía de los parques eólicos midiendo con precisión la velocidad del viento y la turbulencia del viento. [165] [166] Los sistemas lidar experimentales [167] [168] pueden montarse en la góndola [169] de una turbina eólica o integrarse en el rotor giratorio [170] para medir los vientos horizontales que se aproximan, [171] los vientos en la estela de la turbina eólica, [172] y ajustar proactivamente las palas para proteger los componentes y aumentar la potencia. Lidar también se utiliza para caracterizar el recurso eólico incidente para compararlo con la producción de energía de la turbina eólica para verificar el rendimiento de la turbina eólica [173]midiendo la curva de potencia de la turbina eólica. [174] La optimización de parques eólicos puede considerarse un tema de eólica aplicada . Otro aspecto de Lidar en la industria eólica es el uso de dinámica de fluidos computacional sobre superficies escaneadas con Lidar para evaluar el potencial eólico, [175] que se puede utilizar para la ubicación óptima de parques eólicos.
Optimización del despliegue de energía solar fotovoltaica [ editar ]
Lidar también se puede utilizar para ayudar a los planificadores y desarrolladores a optimizar los sistemas solares fotovoltaicos a nivel de la ciudad determinando los techos apropiados [176] [177] y para determinar las pérdidas de sombra . [178] Los recientes esfuerzos de escaneo láser aerotransportado se han centrado en formas de estimar la cantidad de luz solar que llega a las fachadas verticales de los edificios, [179] o incorporando pérdidas de sombra más detalladas al considerar la influencia de la vegetación y el terreno circundante más grande. [180]
Videojuegos [ editar ]
Los juegos de simulación de carreras recientes como rFactor Pro , iRacing , Assetto Corsa y Project CARS presentan cada vez más pistas de carreras reproducidas a partir de nubes de puntos 3-D adquiridas a través de levantamientos Lidar, lo que da como resultado superficies replicadas con precisión centimétrica o milimétrica en el entorno 3-D del juego. . [181] [182] [183]
El juego de exploración de 2017 Scanner Sombre , de Introversion Software , utiliza Lidar como una mecánica de juego fundamental.
Otros usos [ editar ]
Se creía que el video de la canción de 2007 " House of Cards " de Radiohead era el primer uso del escaneo láser 3-D en tiempo real para grabar un video musical. Los datos de rango en el video no provienen completamente de un LIDAR, ya que también se usa un escaneo de luz estructurado. [184]
Tecnologías alternativas [ editar ]
El desarrollo reciente de las tecnologías Structure From Motion (SFM) permite entregar imágenes y mapas en 3-D basados en datos extraídos de fotografías visuales e infrarrojas. Los datos de elevación o 3-D se extraen utilizando múltiples pasadas paralelas sobre el área mapeada, produciendo imágenes de luz visual y estructura 3-D del mismo sensor, que a menudo es una cámara digital especialmente elegida y calibrada . [ cita requerida ]
La visión estéreo por computadora se ha mostrado prometedora como alternativa a LiDAR para aplicaciones de corto alcance. [185]
Ver también [ editar ]
- Filtro de línea atómica: filtro de paso de banda óptico utilizado en las ciencias físicas
- Ceilometer : lidar terrestre para medir la altura de las nubes
- Turbulencia en aire claro : movimiento turbulento de masas de aire transparentes sin señales visuales
- CLidar
- Geodímetro
- Medición de estructuras geológicas por LiDAR - Medición del terreno con haces de luz
- iPad Pro (4.a generación) : modelo Apple iPad Pro 2020
- iPhone 12 Pro / 12 Pro Max : teléfono inteligente de 14a generación producido por Apple Inc.
- Telémetro láser : un dispositivo de búsqueda de rango que utiliza un rayo láser para determinar la distancia a un objeto.
- Formato de archivo LAS
- libLAS : biblioteca C ++ con licencia BSD para leer / escribir datos lidar ASPRS LAS
- Detector de lidar
- Lista de artículos sobre láser - artículo de la lista de Wikipedia
- Conjunto de datos lidar nacional (todos los países)
- Conjunto de datos Lidar nacional (Estados Unidos)
- Optech
- Detección óptica de heterodinos
- Dominio de Tiempo óptico Reflectómetro
- Fotogrametría : toma de medidas mediante fotografía
- Imágenes de rango : técnica que produce una imagen en 2D que muestra la distancia a puntos en una escena desde un punto específico.
- Alcance láser satelital
- Mapeo del fondo marino # LiDAR
- SODAR
- Reflectometría en el dominio del tiempo
- TopoFlight
Referencias [ editar ]
- ^ Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (26 de febrero de 2021). "Qué es LIDAR" . oceanservice.noaa.gov . Departamento de Comercio de Estados Unidos . Consultado el 15 de marzo de 2021 .
- ^ Travis S. Taylor (2019), Introducción a la ciencia y la ingeniería del láser , CRC Press. [1]
- ^ Jie Shan y Charles K. Toth (2018), Escaneo y rango láser topográfico: Principios y procesamiento , Segunda edición, CRC Press, [2]
- ↑ a b c d e Cracknell, Arthur P .; Hayes, Ladson (2007) [1991]. Introducción a la teledetección (2 ed.). Londres: Taylor y Francis. ISBN 978-0-8493-9255-9. OCLC 70765252 .
- ^ a b Lim, Hazel Si Min; Taeihagh, Araz (2019). "Toma de decisiones algorítmicas en vehículos autónomos: comprensión de las preocupaciones éticas y técnicas de las ciudades inteligentes" . Sustentabilidad . 11 (20): 5791. arXiv : 1910.13122 . doi : 10.3390 / su11205791 .
- ^ "Nuevo sistema de radar". Estadounidense de Odessa . 28 de febrero de 1961.
- ↑ a b Macomber, Frank (3 de junio de 1963). "Expertos espaciales buscan arnés para una potente luz láser" . Bakersfield Californian (pág. 5). Servicio de noticias Copley . Consultado el 11 de julio de 2019 .
- ^ Stitch (21 de abril de 1961). Electrónica . 51 : 2. Falta o vacío
|title=( ayuda ) - ^ "Distancia de medidas de láser". Lincoln Journal Star (pág.6). 29 de marzo de 1963.
- ^ James Ring, "El láser en astronomía". págs. 672–73, New Scientist 20 de junio de 1963.
- ^ Diccionario de inglés de Oxford . 2013. p. Entrada para "lidar".
- ^ Goyer, GG; R. Watson (septiembre de 1963). "El láser y su aplicación a la meteorología" . Boletín de la Sociedad Meteorológica Estadounidense . 44 (9): 564–575 [568]. Código bibliográfico : 1963BAMS ... 44..564G . doi : 10.1175 / 1520-0477-44.9.564 .
- ^ "HAGA CLIC" . Lidar.cr.usgs.gov . 2015-09-16. Archivado desde el original el 19 de febrero de 2016 . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ "Búsqueda de NYTimes.com" . nytimes.com . Consultado el 7 de abril de 2017 .
- ^ "Unidad de conducción autónoma Waymo buscó arbitraje sobre ingeniero ahora en Uber" . nytimes.com . 2017-03-29 . Consultado el 7 de abril de 2017 .
- ^ Carter, Jamie; Keil Schmid; Kirk Waters; Lindy Betzhold; Brian Hadley; Rebecca Mataosky; Jennifer Halleran (2012). "Lidar 101: Introducción a la tecnología, los datos y las aplicaciones Lidar". (NOAA) Coastal Services Center " (PDF) . Coast.noaaa.gov . P. 14. Consultado el 11 de febrero de 2017 .
- ^ Revista filosófica y Revista de ciencia, 1930, Serie 7, Volumen 9, Número 60, págs. 1014–1020
- ^ Donegan, JF; The Life and Works of Edward Hutchinson Synge págs. 31, 67, (coeditado con D. Weaire y P. Florides ), Pöllauberg, Austria: Living Edition, ISBN 3901585176
- ^ 'Experimental Advanced Advanced Research Lidar', USGS.gov . Consultado el 8 de agosto de 2007.
- ^ a b Amzajerdian, Farzin; Pierrottet, Diego F .; Petway, Larry B .; Hines, Glenn D .; Roback, Vincent E. (24 de mayo de 2011). "Sistemas Lidar para navegación de precisión y aterrizaje seguro en cuerpos planetarios" . Simposio Internacional sobre Detección e Imágenes Fotoelectrónicas 2011: Detección e Imágenes Láser; y aplicaciones médicas y biológicas de la detección e imagen fotónica . 8192 : 819202. Código Bibliográfico : 2011SPIE.8192E..02A . doi : 10.1117 / 12.904062 . hdl : 2060/20110012163 . S2CID 28483836 . Consultado el 24 de mayo de 2011 .
- ^ P. Dakin, John; Brown, Robert (2017). Manual de optoelectrónica: conceptos, dispositivos y técnicas (volumen uno) . Prensa CRC. pag. 678. ISBN 978-1-4822-4179-2.
- ↑ Rashid A. Ganeev (17 de octubre de 2013). Interacciones láser-superficie . Springer Science & Business Media, 2013. pag. 32. ISBN 9789400773417.
- ↑ a b c d e f Mokey, Nick (15 de marzo de 2018). "¿Un coche autónomo en cada entrada? Lidar de estado sólido es la clave" . Tendencias digitales . Consultado el 15 de junio de 2018 .
- ^ Lee, Timothy B. (1 de febrero de 2019). "Cómo 10 empresas líderes están tratando de hacer LIDAR potente y de bajo costo" . Ars Technica .
- ^ "Sensores remotos | Earthdata" . earthdata.nasa.gov . Consultado el 18 de marzo de 2017 .
Este artículo incorpora texto de esta fuente, que es de dominio público . - ^ "Advanced Scientific Concepts Inc" . advancedscientificconcepts.com . Consultado el 11 de marzo de 2019 .
- ^ Medina, Antonio. "Cámara tridimensional y telémetro". Enero de 1992. Patente de Estados Unidos 5081530. Cite journal requiere
|journal=( ayuda ) - ^ Medina A, Gayá F, Pozo F (2006). "Radar láser compacto y cámara tridimensional". J. Opt. Soc. Soy. Una . 23 (4): 800–805. Código bibliográfico : 2006JOSAA..23..800M . doi : 10.1364 / josaa.23.000800 . PMID 16604759 .
- ↑ a b Strauss, CEM (1994). "Detección heterodina de matriz sintética: un detector de un solo elemento actúa como una matriz" . Optar. Lett . 19 (20): 1609-1611. Código Bibliográfico : 1994OptL ... 19.1609S . doi : 10.1364 / ol.19.001609 . PMID 19855597 .
- ^ "El generador de imágenes láser 3-D más potente del mundo" . technologyreview.com . 2014-02-13 . Consultado el 6 de abril de 2017 .
- ↑ Talbot, David (13 de febrero de 2014). "Nuevo chip óptico afilará imágenes aéreas militares y arqueológicas" . Revisión de tecnología del MIT . Consultado el 17 de febrero de 2014 .
- ^ a b "Advanced Scientific Concepts Inc" . advancedscientificconcepts.com . Consultado el 8 de marzo de 2019 .
- ^ "Sensores pasivos vs activos en la teledetección" . Geografía GIS . 2015-02-09 . Consultado el 8 de marzo de 2019 .
- ^ "Detalles de la patente" . technology.nasa.gov . Consultado el 8 de marzo de 2019 .
- ^ "Conversión de analógico a digital: muestreo" . cl.cam.ac.uk . Consultado el 8 de marzo de 2019 .
- ^ "Imágenes de Flash Lidar para el aterrizaje seguro autónomo y la operación de proximidad de la nave espacial" (PDF) . https://ntrs.nasa.gov . 2019-05-07. Enlace externo en
|website=( ayuda ) - ^ Dietrich, Ann Brown, "Apoyo a la navegación autónoma con imágenes Flash Lidar en proximidad a pequeños cuerpos celestes" (2017). Tesis y disertaciones de posgrado en Ciencias de la Ingeniería Aeroespacial de CU Boulder . 178.
- ^ a b "El salvaje oeste de Lidar automotriz" . spie.org . Consultado el 26 de diciembre de 2020 .
- ^ a b Vosselman, George; Maas, Hans-Gerd (2012). Escaneo láser terrestre y aéreo . Publicación de Whittles. ISBN 978-1-904445-87-6.
- ^ Doneus, M .; Miholjek, I .; Mandlburger, G .; Doneus, N .; Verhoeven, G .; Briese, Ch .; Pregesbauer, M. (2015). "Batimetría láser aerotransportada para documentación de sitios arqueológicos sumergidos en aguas poco profundas" . ISPRS - Archivos internacionales de fotogrametría, teledetección e información espacial . XL-5 / W5: 99–107. Código bibliográfico : 2015ISPArXL55 ... 99D . doi : 10.5194 / isprsarchives-xl-5-w5-99-2015 .
- ^ Chiu, Cheng-Lung; Fei, Li-Yuan; Liu, Jin-King; Wu, Ming-Chee. "Mapeo nacional de Lidar aerotransportado y ejemplos para aplicaciones en deslizamientos de tierra profundos en Taiwán". Simposio de Geociencia y Percepción Remota (IGARSS), 2015 IEEE International . ISSN 2153-7003 .
- ^ a b Yuan, Zeng; Yujin, Zhao; Dan, Zhao; Bingfang, Wu. "Mapeo de la biodiversidad forestal utilizando datos aéreos e hiperespectrales". Simposio de Geociencia y Percepción Remota (IGARSS), 2016 IEEE International . ISSN 2153-7003 .
- ^ Nayegandhi Green Lidar
- ^ Wilson, Jerry C. (2008). "Uso de LiDAR hidrográfico aerotransportado para apoyar el mapeo de las aguas de California". OCÉANOS 2008 - MTS / IEEE Kobe Techno-Ocean . págs. 1–8. doi : 10.1109 / OCEANSKOBE.2008.4530980 . ISBN 978-1-4244-2126-8. S2CID 28911362 .
- ^ Tang, Lina; Shao, Guofan (21 de junio de 2015). "Teledetección de drones para la investigación y las prácticas forestales". Revista de Investigación Forestal . 26 (4): 791–797. doi : 10.1007 / s11676-015-0088-y . ISSN 1007-662X . S2CID 15695164 .
- ^ Lee, Sang-Mook; Joon Im, Jeong; Lee, Bo-Hee; Leonessa, Alexander; Kurdila, Andrew. "Una generación de mapas de cuadrícula en tiempo real y clasificación de objetos para datos LIDAR 3D basados en tierra utilizando técnicas de análisis de imágenes". Procesamiento de imágenes (ICIP), 2010 17ª Conferencia Internacional de Procesamiento de Imágenes del IEEE . ISSN 1522-4880 .
- ↑ a b Miltiadou, M .; Grant, Michael G .; Campbell, NDF; Warren, M .; Clewley, D .; Hadjimitsis, Diofantos G. (27 de junio de 2019). Papadavid, Giorgos; Temístocleo, Kyriacos; Michaelides, Silas; Ambrosia, Vincent; Hadjimitsis, Diofantos G (eds.). "Software de código abierto DASOS: acumulación, análisis y visualización eficiente de lidar de forma de onda completa" . Séptima Conferencia Internacional sobre Teledetección y Geoinformación del Medio Ambiente (RSCy2019) . Sociedad Internacional de Óptica y Fotónica. 11174 : 111741M. Código Bib : 2019SPIE11174E..1MM . doi : 10.1117 / 12.2537915 . ISBN 9781510630611. S2CID 197660590 .
- ^ Wagner, Wolfgang; Ullrich, Andreas; Ducic, Vesna; Melzer, Thomas; Studnicka, Nick (1 de abril de 2006). "Descomposición gaussiana y calibración de un nuevo escáner láser aerotransportado digitalizador de forma de onda completa de pequeño tamaño" . Revista ISPRS de Fotogrametría y Percepción Remota . 60 (2): 100-112. Código Bibliográfico : 2006JPRS ... 60..100W . doi : 10.1016 / j.isprsjprs.2005.12.001 . ISSN 0924-2716 .
- ^ Zhuang, Wei; Mountrakis, Giorgos; Hijo, John J. Wiley; Beier, Colin M. (3 de abril de 2015). "Estimación de la biomasa forestal aérea utilizando métricas basadas en la descomposición gaussiana de datos lidar de forma de onda" . Revista Internacional de Percepción Remota . 36 (7): 1871–1889. Código bibliográfico : 2015IJRS ... 36.1871Z . doi : 10.1080 / 01431161.2015.1029095 . ISSN 0143-1161 . S2CID 55987035 .
- ^ Miltiadou, Milto; Campbell, Neil DF; González Aracil, Susana; Brown, Tony; Grant, Michael G. (1 de mayo de 2018). "Detección de Eucalyptus camaldulensis en pie muerto sin delineación de árboles para la gestión de la biodiversidad en el bosque nativo de Australia" . Revista Internacional de Geoinformación y Observación Aplicada de la Tierra . 67 : 135-147. Código bibliográfico : 2018IJAEO..67..135M . doi : 10.1016 / j.jag.2018.01.008 . ISSN 0303-2434 .
- ^ "El estudio de ARS ayuda a los agricultores a hacer un mejor uso de los fertilizantes" . Servicio de Investigación Agrícola del USDA. 9 de junio de 2010.
- ^ Brydegaard, Mikkel; Brydegaard, Mikkel; Brydegaard, Mikkel; Kirkeby, Carsten; Kirkeby, Carsten; Ignell, Rickard; Jansson, Samuel; Jansson, Samuel (14 de mayo de 2017). "Espectroscopia de modulación polarimétrica multiespectral para la determinación del sexo y la especie de los vectores de la enfermedad de la malaria" . Conferencia sobre láseres y electroóptica (2017), artículo ATh1B.2 . Optical Society of America: ATh1B.2. doi : 10.1364 / CLEO_AT.2017.ATh1B.2 . ISBN 978-1-943580-27-9. S2CID 21537355 . Falta
|author2=( ayuda ) - ^ "Mejoras en o relativas a los sistemas ópticos de teledetección para la fauna aérea y acuática, y uso de los mismos" . Patentes de Google . Consultado el 4 de junio de 2019 .
- ^ a b Weiss, Ulrich; Biber, Peter; Laible, Stefan; Bohlmann, Karsten; Zell, Andreas (2010). Clasificación de especies de plantas utilizando un sensor LIDAR 3D y aprendizaje automático . Novena Conferencia Internacional sobre Aplicaciones y Aprendizaje Automático (ICMLA) . ISBN 978-1-4244-9211-4.
- ^ "EID; cráter debajo del dosel" . Unb.ca. 2013-02-18 . Consultado el 6 de mayo de 2013 .
- ↑ The Light Fantastic: Usando lidar aerotransportado en un estudio arqueológico . Herencia inglesa . 2010. p. 45.
- ↑ John Nobel Wilford (10 de mayo de 2010). "Cartografía de la civilización antigua, en cuestión de días" . New York Times . Consultado el 11 de mayo de 2010 .
- ^ Stephanie Pappas (15 de mayo de 2013). "Las ruinas de la ciudad perdida pueden acechar en lo profundo de la selva tropical de Honduras" . Ciencia viva . Consultado el 15 de mayo de 2013 .
- ^ Douglas Preston (02 de marzo de 2015). "Ciudad perdida descubierta en la selva hondureña" . National Geographic . Consultado el 3 de marzo de 2015 .
- ^ "La selva entrega su ciudad perdida" . Smh.com.au . 2013-06-14 . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ Johnson, Katharine M; Ouimet, William B (2014). "Redescubrimiento del paisaje arqueológico perdido del sur de Nueva Inglaterra mediante detección de luz aérea y rango (LiDAR)". Revista de Ciencias Arqueológicas . 43 : 9-20. doi : 10.1016 / j.jas.2013.12.004 .
- ↑ Edwin Cartlidge (10 de enero de 2014). "Los láseres desentierran 'Agropolis' perdida de Nueva Inglaterra | Ciencia | AAAS" . News.sciencemag.org . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ " Nueva Inglaterra " perdida "revelada por arqueología de alta tecnología" . News.nationalgeographic.com . 2014-01-03 . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ Evans, DH; Fletcher, RJ; et al. (2013). "Descubriendo paisajes arqueológicos en Angkor usando lidar" . PNAS . 110 (31): 12595-12600. Código bibliográfico : 2013PNAS..11012595E . doi : 10.1073 / pnas.1306539110 . PMC 3732978 . PMID 23847206 .
- ^ Davis, Nicola (15 de febrero de 2018). "El escaneo láser revela que la 'antigua ciudad mexicana perdida' tenía tantos edificios como Manhattan ' " . The Guardian , a través de www.theguardian.com.
- ^ "Los escaneos LiDAR revelan la sofisticada red de carreteras de la civilización maya" . smithsonianmag.com . Consultado el 28 de febrero de 2018 .
- ^ "Antiguas superautopistas mayas encontradas en la selva de Guatemala" . 2017-01-27.
- ^ "Esta civilización antigua era dos veces más grande que la Inglaterra medieval" . 2018-02-01 . Consultado el 5 de febrero de 2018 .
- ^ "Los arqueólogos encuentran antiguas ciudades perdidas usando láseres" . msn.com . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
- ^ "Esta civilización antigua era dos veces más grande que la Inglaterra medieval" . Noticias de National Geographic . 2018-02-01 . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
- ^ "Red maya en expansión descubierta bajo la jungla de Guatemala" . 2018-02-02.
- ^ "ARQUEÓLOGOS ENCUENTRAN CIUDADES PERDIDAS MAYAS ANTIGUAS EN GUATEMALA UTILIZANDO LÁSERES" . SEMANA DE NOTICIAS . 2018-09-29.
- ^ Pequeña, Becky. "Láseres revelan 60.000 estructuras mayas antiguas en Guatemala" . HISTORIA . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
- ^ "'Megalópolis' maya antigua oculta con 60.000 estructuras descubiertas en Guatemala usando láseres" . yahoo.com . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
- ↑ Berke, Jeremy (2 de febrero de 2018). "Los arqueólogos encontraron miles de estructuras ocultas en la jungla guatemalteca, y pudieron reescribir la historia humana" . Business Insider . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
- ^ "ANTIGUO MAYA OCULTO 'MEGALOPOLIS' CON 60.000 ESTRUCTURAS DESCUBIERTAS EN GUATEMALA UTILIZANDO LÁSERES" . SEMANA DE NOTICIAS . 2018-02-02.
- ↑ Chukwurah, Precious (30 de septiembre de 2018). "Los arqueólogos descubren la antigua ciudad perdida maya en el norte de Guatemala utilizando láseres" . Noticias de entretenimiento, música, videos, estilo de vida de Nigeria . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
- ↑ Wehner, Mike (2 de febrero de 2018). "Los arqueólogos descubrieron una antigua megaciudad maya escondida en una jungla guatemalteca" . BGR . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
- ^ Por Steve Taranovich, EDN. " Sensores automotrices autónomos: cómo los algoritmos del procesador obtienen sus entradas ". 5 de julio de 2016. Consultado el 9 de agosto de 2016.
- ^ "La historia oral del desafío Darpa, la agotadora carrera de robots que lanzó el coche autónomo" . Cableado . ISSN 1059-1028 . Consultado el 24 de diciembre de 2020 .
- ^ "Filipino convierte automóvil ordinario en vehículo autónomo - Motioncars | Motioncars" . Motioncars.inquirer.net . 2015-05-25 . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ "Luminar (Nasdaq: LAZR) | Inicio" . www.luminartech.com . Consultado el 2 de mayo de 2021 .
- ^ "Explore y compare diferentes sensores lidar digitales éxters" . 2020-06-23 . Consultado el 23 de junio de 2020 .
- ^ "Soluciones inteligentes de Lidar de gran alcance | Velodyne Lidar" . 2020-06-23 . Consultado el 23 de junio de 2020 .
- ^ "Sistema láser 3D de pronóstico de soluciones autónomas" . 2013-01-24 . Consultado el 6 de mayo de 2013 .
- ^ "Productos" . Velodynelidar.com . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ "Modelos de simulación Lidar" . 2018-06-26 . Consultado el 26 de junio de 2018 .
- ^ a b Takagi, Kiyokazu; Morikawa, Katsuhiro; Ogawa, Takashi; Saburi, Makoto (2006). Reconocimiento del entorno vial mediante LIDAR en el vehículo . Simposio de vehículos inteligentes IEEE . doi : 10.1109 / IVS.2006.1689615 . ISBN 978-4-901122-86-3. S2CID 15568035 .
- ^ Hasirlioglu, Sinan; Kamann, Alexander; Dórico, Igor; Brandmeier, Thomas (2016). "Metodología de prueba para la influencia de la lluvia en sensores envolventes de automóviles". 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) . págs. 2242–2247. doi : 10.1109 / ITSC.2016.7795918 . ISBN 978-1-5090-1889-5. S2CID 2334608 .
- ^ a b c Lindner, Philipp; Wanielik, Gerd (2009). Procesamiento 3D LIDAR para la seguridad del vehículo y el reconocimiento del medio ambiente . Taller IEEE sobre Inteligencia Computacional en Vehículos y Sistemas Vehiculares . doi : 10.1109 / CIVVS.2009.4938725 . ISBN 978-1-4244-2770-3. S2CID 18520919 .
- ^ Hwang, Soonmin; Kim, Namil; Choi, Yukyung; Lee, Seokju; Así que Kweon, In (2016). Detección y seguimiento rápidos de múltiples objetos Cámara a color de fusión y LIDAR 3D para vehículos inteligentes . XIII Congreso Internacional sobre Robots Ubicuos e Inteligencia Ambiental (URAI) . ISBN 978-1-5090-0821-6.
- ^ Cheng, Ming-Ming; Zhang, Ziming; Lin, Wen-Yan; Torr, Philip (2014). BING: gradientes normativos binarizados para la estimación de objetividad a 300 fps . Conferencia IEEE sobre visión artificial y reconocimiento de patrones . ISBN 978-1-4799-5118-5.
- ^ Girshick, Ross (2015). "Rápido R-CNN". 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) . págs. 1440–1448. doi : 10.1109 / ICCV.2015.169 . ISBN 978-1-4673-8391-2. S2CID 206770307 .
- ^ E. Johnson, Andrew; Hebert, Martial (1999). "Uso de imágenes giratorias para un reconocimiento de objetos eficiente en escenas 3D desordenadas" (PDF) . Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas . 21 (5): 433–449. doi : 10.1109 / 34.765655 . ISSN 0162-8828 .
- ^ Xu, Philippe; Davoine, Franck; Denoeux, Thierry (septiembre de 2014). "Combinación evidencial de detectores de peatones". Actas Conferencia británica sobre visión artificial, BMVA Press .
- ^ Zhou, Kun; Wang, Xiqin; Tomizukat, Masayoshi; Zhang, Wei-Bin; Chant, Ching-Yao (2002). Un nuevo algoritmo de seguimiento de objetivos de maniobra con estimación de entrada . Actas de la Conferencia Estadounidense de Control de 2002 . doi : 10.1109 / ACC.2002.1024798 . ISBN 978-0-7803-7298-6. S2CID 114167319 .
- ^ Y. Hata, Alberto; F. Wolf, Denis. "Detección de características para la localización de vehículos en entornos urbanos mediante un LIDAR multicapa". Transacciones IEEE en el sistema de transporte inteligente . 17 (2). ISSN 1558-0016 .
- ^ Gibbs, Samuel (7 de septiembre de 2015). "Los piratas informáticos pueden engañar a los coches autónomos para que tomen medidas evasivas" . The Guardian .
- ^ "Enlaces Lidar de uso en mapeo" . Lidarbasemaps.org . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ Garras, Rick; Vierling, Kerri; Vierling, Lee; Rowell, Eric (15 de mayo de 2008). "El uso de lidar aerotransportado para evaluar la diversidad, densidad y presencia de especies de aves en un bosque de pinos / álamos". Teledetección del Medio Ambiente . 112 (5): 2064-2073. Código bibliográfico : 2008RSEnv.112.2064C . doi : 10.1016 / j.rse.2007.08.023 . ISSN 0034-4257 .
- ^ Moeslund, Jesper Erenskjold; Zlinszky, András; Ejrnæs, Rasmus; Brunbjerg, Ane Kirstine; Bøcher, Peder Klith; Svenning, Jens-Christian; Normand, Signe (4 de enero de 2019). "LIDAR explica la diversidad de plantas, hongos, líquenes y briofitas en múltiples hábitats y una gran extensión geográfica". doi : 10.1101 / 509794 . S2CID 92548355 . Cite journal requires
|journal=(help) - ^ Simonson, William D .; Allen, Harriet D .; Coomes, David A. (5 de julio de 2014). "Aplicaciones del lidar aerotransportado para la evaluación de la diversidad de especies animales" . Métodos en ecología y evolución . 5 (8): 719–729. doi : 10.1111 / 2041-210x.12219 . ISSN 2041-210X .
- ^ Councilor Quarterly, verano de 2007, volumen 6, número 3
- ^ Hughes, MW; Quigley, M. C; van Ballegooy, S .; Deam, BL; Bradley, BA; Hart, DE (2015). "La ciudad que se hunde: los terremotos aumentan el peligro de inundaciones en Christchurch, Nueva Zelanda" . GSA hoy . 25 (3): 4–10. doi : 10.1130 / Geología . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ Rabatel, Antoine; Deline, Philip; Jaillet, Ste'phane; Ravanel, Ludovic (28 de mayo de 2008). "Caídas de rocas en paredes de roca de alta montaña cuantificadas por mediciones de lidar terrestres: un estudio de caso en el área del Mont Blanc" . Cartas de investigación geofísica . 35 (10): L10502. Código Bibliográfico : 2008GeoRL..3510502R . doi : 10.1029 / 2008GL033424 .
- ^ Cunningham, Dickson; Grebby, Stephen; Tansey, Kevin; Gosar, Andrej; Kastelic, Vanja (2006). "Aplicación de LiDAR aerotransportado para cartografiar fallas sismogénicas en terreno montañoso boscoso, Alpes del sureste, Eslovenia" (PDF) . Cartas de investigación geofísica . 33 (20): L20308. Código Bibliográfico : 2006GeoRL..3320308C . doi : 10.1029 / 2006GL027014 . ISSN 1944-8007 .
- ^ "LIDAR muestra dónde los riesgos de terremotos son más altos" . Seattlepi.com . 2001-04-17 . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ 'Mount Saint Helens LIDAR Data', Archivo de datos geoespaciales del estado de Washington (13 de septiembre de 2006) . Consultado el 8 de agosto de 2007.
- ^ 'Mapeador topográfico aerotransportado', NASA.gov . Consultado el 8 de agosto de 2007.
- ^ Li, T. (2011). "Tendencia de la temperatura de la atmósfera media y ciclo solar revelados por observaciones lidar de Rayleigh a largo plazo" (PDF) . J. Geophys. Res . 116 : D00P05. Código bibliográfico : 2011JGRD..116.0P05L . doi : 10.1029 / 2010jd015275 .
- ^ Thomas D. Wilkerson, Geary K. Schwemmer y Bruce M. Gentry. Perfilado LIDAR de aerosoles, nubes y vientos por métodos Doppler y no Doppler , Proyecto H2O internacional de la NASA (2002) Archivado 2007-08-22 en Wayback Machine .
- ^ 'Earth Explorers: ADM-Aeolus', ESA.org (Agencia Espacial Europea, 6 de junio de 2007) . Consultado el 8 de agosto de 2007.
- ^ 'Doppler lidar da ventaja a los regatistas olímpicos', Optics.org (3 de julio de 2008) . Consultado el 8 de julio de 2008.
- ^ Clive, PJM, La aparición de los eólicos , Universidad TEDx de Strathclyde (2014). Consultado el 9 de mayo de 2014.
- ^ a b 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). "Mediciones Lidar de absorción diferencial coherente de CO2". Óptica aplicada . 43 (26): 5092–5099. Código bibliográfico : 2004ApOpt..43.5092K . doi : 10.1364 / AO.43.005092 . PMID 15468711 .
- ↑ a b Abshire, James B .; Ramanathan, Anand; Riris, Haris; Mao, Jianping; Allan, Graham R .; Hasselbrack, William E .; Weaver, Clark J .; Browell, Edward V. (30 de diciembre de 2013). "Medidas en el aire de la concentración y el rango de la columna de CO2 utilizando un Lidar IPDA de detección directa pulsada" . Percepción remota . 6 (1): 443–469. Código Bib : 2013RemS .... 6..443A . doi : 10.3390 / rs6010443 .
- ↑ a b Campbell, Joel F. (2013). "Técnica de frecuencia de barrido no lineal para mediciones de CO2 utilizando un sistema láser CW". Óptica aplicada . 52 (13): 3100–3107. arXiv : 1303.4933 . Código bibliográfico : 2013ApOpt..52.3100C . doi : 10.1364 / AO.52.003100 . PMID 23669780 . S2CID 45261286 .
- ^ Dobler, Jeremy T .; Harrison, F. Wallace; Browell, Edward V .; Lin, Bing; McGregor, Doug; Kooi, Susan; Choi, Yonghoon; Ismail, Syed (2013). "Mediciones de columna de CO2 atmosférico con un láser lidar de fibra de 1,57 μm de onda continua modulada en el aire". Óptica aplicada . 52 (12): 2874–2892. Código Bibliográfico : 2013ApOpt..52.2874D . doi : 10.1364 / AO.52.002874 . PMID 23669700 .
- ^ Riris, Haris; Numata, Kenji; Li, Steve; Wu, Stewart; Ramanathan, Anand; Dawsey, Martha; Mao, Jianping; Kawa, Randolph; Abshire, James B. (1 de diciembre de 2012). "Medidas en el aire de la abundancia de la columna de metano atmosférico utilizando un LIDAR de absorción diferencial de trayectoria integrada pulsada" . Óptica aplicada . 51 (34): 8296-305. Código bibliográfico : 2012ApOpt..51.8296R . doi : 10.1364 / AO.51.008296 . ISSN 1539-4522 . PMID 23207402 . S2CID 207299203 .
- ^ Grant, WB, Lidar para estudios atmosféricos e hidrosféricos, en Tunable Laser Applications , 1st Edition, Duarte, FJ Ed. (Marcel Dekker, Nueva York, 1995) Capítulo 7.
- ^ Liang Mei, Mikkel Brydegaard, Lidar de absorción diferencial de onda continua, revisiones de láser y fotónica 9, 629-636 (2015)
- ↑ a b c Mei, Liang (8 de agosto de 2016). Teledetección de aerosoles y gases atmosféricos utilizando scheimpflug lidar basado en láseres de diodo . Simposio de Avances en Investigación Electromagnética (PIERS) . ISBN 978-1-5090-6094-8.
- ^ Liang Mei y Mikkel Brydegaard, "Monitoreo de aerosoles atmosféricos mediante un sistema lidar Scheimpflug elástico", Opt. Expreso 23, A1613-A1628 (2015)
- ^ Liang Mei, Peng Guan, Yang Yang y Zheng Kong, "Recuperación y validación del coeficiente de extinción atmosférica para la técnica lidar Scheimpflug de dispersión Mie de banda única", Opt. Expreso 25, A628-A638 (2017)
- ^ Liang Mei; Peng Guan; Zheng Kong (2017). "Teledetección de NO 2 atmosférico mediante el empleo de la técnica lidar de absorción diferencial de onda continua" . Optics Express . 25 (20): A953 – A962. Código Bib : 2017OExpr..25A.953M . doi : 10.1364 / OE.25.00A953 . PMID 29041305 .
- ^ Gonglach, Matt. "Cómo funcionan las pistolas láser de la policía" .
- ^ "Medicina forense | FARO Technologies" .
- ^ "Areté" . Archivado desde el original el 4 de septiembre de 2011.
- ^ "Detección de stand-off basada en láser de la OTAN de agentes biológicos" . Rta.nato.int. Archivado desde el original el 20 de julio de 2011 . Consultado el 6 de mayo de 2013 .
- ^ "Sensor de detección de amenazas de bioaerosol de corto alcance (SR-BioSpectra)" . Ino.ca . Consultado el 6 de mayo de 2013 .
- ^ "Inteligencia y análisis de defensa y seguridad: IHS Jane's | IHS" . Articles.janes.com . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
- ^ Especia, Byron. Los investigadores ayudan a desarrollar un helicóptero autónomo de tamaño completo. Archivado el8 de junio de 2011en la Wayback Machine Carnegie Mellon , el 6 de julio de 2010. Consultado el 19 de julio de 2010.
- ^ Koski, Olivia. In a First, Full-Sized Robo-Copter Flies With No Human Help Wired , 14 de julio de 2010. Consultado: 19 de julio de 2010.
- ^ "Medición de volumen" . 3dlasermapping.com. Archivado desde el original el 4 de abril de 2014 . Consultado el 17 de febrero de 2014 .
- ^ Sistemas modulares de minería # Sistemas autónomos de transporte
- ^ a b Hargitai, Henrik; Willner, Konrad; Buchroithner, Manfred (2019), Hargitai, Henrik (ed.), "Methods in Planetary Topographic Mapping: A Review", Cartografía planetaria y GIS , Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer International Publishing, págs. 147-174, doi : 10.1007 / 978-3-319-62849-3_6 , ISBN 978-3-319-62849-3
- ^ NASA. 'NASA Mars Lander Sees Falling Snow, Soil Data Sugieren Liquid Past' NASA.gov (29 de septiembre de 2008) . Consultado el 9 de noviembre de 2008.
- ^ "Lidar nube-aerosol con polarización ortogonal (CALIOP)" . NASA . Consultado el 16 de agosto de 2015 .
- ^ CW Gowers. 'Focus On: Lidar-Thomson Scattering Diagnostic on JET' JET.EFDA.org (sin fecha) . Consultado el 8 de agosto de 2007. Archivado el 18 de septiembre de 2007 en Wayback Machine.
- ^ Riquelme, AJ; Abellán, A .; Tomás, R .; Jaboyedoff, M. (2014). "Un nuevo enfoque para el reconocimiento semiautomático de juntas de masas rocosas a partir de nubes de puntos 3D" (PDF) . Informática y Geociencias . 68 : 38–52. Código Bibliográfico : 2014CG ..... 68 ... 38R . doi : 10.1016 / j.cageo.2014.03.014 . hdl : 10045/36557 .
- ^ Gigli, G .; Casagli, N. (2011). "Extracción semiautomática de datos estructurales de macizos rocosos de nubes de puntos LIDAR de alta resolución". Revista Internacional de Mecánica de Rocas y Ciencias Mineras . 48 (2): 187–198. doi : 10.1016 / j.ijrmms.2010.11.009 .
- ^ a b c Slob, S. 2010. Caracterización automatizada de masas rocosas utilizando escáner láser terrestre 3D, Universidad Técnica de Delf.
- ^ Riquelme, AJ; Abellán, A .; Tomás, R. (2015). "Análisis de espaciamiento de discontinuidad en macizos rocosos utilizando nubes de puntos 3D". Ingeniería en Geología . 195 : 185-195. doi : 10.1016 / j.enggeo.2015.06.009 . hdl : 10045/47912 .
- ↑ a b c Sturzenegger, M .; Stead, D. (2009). "Fotogrametría digital terrestre de corto alcance y escaneo láser terrestre para caracterización de discontinuidades en cortes de roca". Ingeniería en Geología . 106 (3–4): 163–182. doi : 10.1016 / j.enggeo.2009.03.004 .
- ^ Riquelme, Adrián; Tomás, Roberto; Cano, Miguel; Pastor, José Luis; Abellán, Antonio (24 de mayo de 2018). "Mapeo automático de la persistencia de discontinuidad en masas rocosas utilizando nubes de puntos 3D" (PDF) . Mecánica de rocas e ingeniería de rocas . 51 (10): 3005-3028. Código Bibliográfico : 2018RMRE ... 51.3005R . doi : 10.1007 / s00603-018-1519-9 . ISSN 0723-2632 . S2CID 135109573 .
- ↑ Riquelme, Adrián J .; Tomás, Roberto; Abellán, Antonio (1 de abril de 2016). "Caracterización de taludes rocosos mediante calificación de masa de talud utilizando nubes de puntos 3D". Revista Internacional de Mecánica de Rocas y Ciencias Mineras . 84 : 165-176. doi : 10.1016 / j.ijrmms.2015.12.008 . hdl : 10045/52313 .
- ^ Abellán, A .; Oppikofer, T .; Jaboyedoff, M .; Rosser, Nueva Jersey; Lim, M .; Lato, MJ (2014). "Escaneo láser terrestre de inestabilidades de laderas rocosas" . Procesos y accidentes geográficos de la superficie terrestre . 39 (1): 80–97. Código bibliográfico : 2014ESPL ... 39 ... 80A . doi : 10.1002 / esp.3493 .
- ^ Abellán, A .; Vilaplana, JM; Martínez, J. (2006). "Aplicación de un Escáner Láser Terrestre de largo alcance a un estudio detallado de desprendimiento de rocas en la Vall de Núria (Pirineos Orientales, España)". Ingeniería en Geología . 88 (3-4): 136-148. doi : 10.1016 / j.enggeo.2006.09.012 .
- ^ Tomás, R .; Abellán, A .; Cano, M .; Riquelme, A .; Tenza-Abril, AJ; Baeza-Brotons, F .; Saval, JM; Jaboyedoff, M. (1 de agosto de 2017). "Un enfoque multidisciplinar para la investigación de una roca que se extiende sobre un talud urbano" . Deslizamientos de tierra . 15 (2): 199–217. doi : 10.1007 / s10346-017-0865-0 . ISSN 1612-510X .
- ^ "Lidar | Programa de ciencia aerotransportada de la NASA" . airbornescience.nasa.gov . Consultado el 20 de marzo de 2017 .
- ^ "IfTAS" . Iftas.de . Consultado el 6 de mayo de 2013 .
- ^ "Modelos de simulación Lidar en Webots" . Consultado el 4 de junio de 2018 .
- ^ "NASA - Experimento de tecnología espacial Lidar (LITE)" . Nasa.gov. 2011-08-25 . Consultado el 6 de mayo de 2013 .
- ^ DM Winker; RH Couch; MP McCormick (27 de septiembre de 2011). "Una descripción general de LITE: Experimento de tecnología en el espacio Lidar de la NASA". Actas del IEEE . 84 (2): 164–180. doi : 10.1109 / 5.482227 .
- ^ Bruce Banerdt, Altímetro láser orbital , The Martian Chronicle, Volumen 1 , No. 3, NASA.gov. Consultado el 11 de marzo de 2019.
- ^ NASA, LOLA . Consultado el 11 de marzo de 2019.
- ^ John F. Cavanaugh, et al., " El instrumento altímetro láser de mercurio para la misión MESSENGER ", Space Sci Rev , DOI 10.1007 / s11214-007-9273-4, 24 de agosto de 2007. Consultado el 11 de marzo de 2019.
- ^ Szulwic, Jakub; Burdziakowski, Paweł; Janowski, Artur; Przyborski, Marek; Tysiąc, Paweł; Wojtowicz, Aleksander; Kholodkov, Arthem; Matysik, Krzysztof; Matysik, Maciej (2015). "Escaneo láser marítimo como fuente de datos espaciales" . Investigación marítima polaca . 22 (4): 9-14. doi : 10.1515 / pomr-2015-0064 .
- ^ "LiDAR batimétrico" . home.iitk.ac.in . Consultado el 17 de enero de 2018 .
- ^ Wulder, Michael A; Bater, Christopher W; Coops, Nicholas C; Hilker, Thomas; White, Joanne C (2008). "El papel de LiDAR en la gestión forestal sostenible". La crónica forestal . 84 (6): 807–826. CiteSeerX 10.1.1.728.1314 . doi : 10.5558 / tfc84807-6 . ISSN 0015-7546 .
- ^ https://www.airborneresearch.org.au/fires-2020
- ^ "CivilMaps.com acelerando encuestas de condición de carreteras y pavimentos" . Mapas civiles. 2015-03-15. Archivado desde el original el 2 de abril de 2015 . Consultado el 15 de marzo de 2015 .
- ^ "Láseres montados en parachoques" . Sciencedaily.com. 2007-02-27 . Consultado el 6 de mayo de 2013 .
- ^ Departamento de comercio de Estados Unidos (14 de noviembre de 2008). "Plan de implementación del sistema automatizado de observación de superficie (ASOS)" (PDF) . weather.gov .
- ^ Clive, PJM, Windpower 2.0: la tecnología está a la altura del desafío Archivado el 13de mayo de 2014en la Wayback Machine Environmental Research Web, 2008. Recuperado: 9 de mayo de 2014.
- ^ Mikkelsen, Torben; et al. (Octubre de 2007). "Experimento de 12MW Horns Rev" (PDF) . Risoe. Archivado desde el original (PDF) el 2011-07-03 . Consultado el 25 de abril de 2010 .
- ^ "Ardor por el viento" . The Economist . 2010-03-04 . Consultado el 25 de abril de 2010 .
- ^ "El primer control del mundo de una turbina eólica con un sistema Lidar basado en góndolas" . Universidad de Comunicaciones Corporativas de Stuttgart . 2012-06-05 . Consultado el 12 de abril de 2014 .
- ^ Andrew K. Scholbrock y col. Pruebas de campo de controles anticipados basados en LIDAR en la base de datos del laboratorio nacional de energía renovable de turbinas de investigación avanzada de NREL Controls , 12 de abril de 2014. Consultado el 12 de abril de 2014.
- ^ Mikkelsen, Torben y Hansen, Kasper Hjorth et al. Mediciones de la velocidad del viento Lidar de una rueda giratoria Base de datos de investigación danesa y Universidad técnica danesa , 20 de abril de 2010. Consultado el 25 de abril de 2010.
- ^ Asimakopolous, M., Clive, PJM, More, G. y Boddington, R., Medición y visualización de la zona de compresión en alta mar. Archivado el 12 de mayo de 2014 en laConferencia anual de la Asociación de energía eólica europea Wayback Machine , 2014. Recuperado: 9 de mayo 2014.
- ^ Gallacher, D., and More, G., Mediciones Lidar y visualización de turbulencia y longitud de decaimiento de la estela. Archivado el 12de mayo de 2014 en la Conferencia anual de la Asociación de energía eólica europea Wayback Machine , 2014. Recuperado: 9 de mayo de 2014.
- ^ Clive, PJM, et al., Pruebas de curva de potencia costa afuera para costos en tierra: un estudio de caso del mundo real Archivado el 12de mayo de 2014 en la Conferencia anual de la Asociación de energía eólica europea Wayback Machine , 2014. Consultado el 9 de mayo de 2014.
- ^ Clive, PJM, Evaluación de rendimiento de energía costa afuera para costos en tierra Archivado el 17 de abril de 2014 en la Wayback Machine DEWEK (Deutsche Windenergie Konferenz), 2012. Consultado: 9 de mayo de 2014.
- ^ Lukač, Niko; Štumberger Gorazd; Žalik Borut (2017). "Evaluación de recursos eólicos utilizando datos LiDAR aerotransportados e hidrodinámica de partículas suavizadas". Modelado ambiental y software . 95 : 1-12. doi : 10.1016 / j.envsoft.2017.05.006 .
- ^ Jochem, Andreas; Höfle Bernhard; Rutzinger Martin; Pfeifer Norbert (2009). "Detección y análisis automático del plano del techo en nubes de puntos lidar aerotransportadas para la evaluación del potencial solar" . Sensores . 9 (7): 5241–5262. doi : 10.3390 / s90705241 . PMC 3274168 . PMID 22346695 .
- ^ Nguyen, Ha T .; Pearce, Joshua M .; Harrap, Rob; Barbero, Gerald (2012). "La aplicación de LiDAR a la evaluación del potencial de despliegue fotovoltaico solar en la azotea en una unidad de distrito municipal" . Sensores . 12 (4): 4534–4558. doi : 10.3390 / s120404534 . PMC 3355426 . PMID 22666044 .
- ^ Nguyen, Ha T .; Pearce, Joshua M. (2012). “Incorporación de las pérdidas por sombreado en la evaluación del potencial solar fotovoltaico a nivel municipal” . Energía solar . 86 (5): 1245-1260. Código Bibliográfico : 2012SoEn ... 86.1245N . doi : 10.1016 / j.solener.2012.01.017 . S2CID 15435496 .
- ^ Jochem, Andreas; Höfle Bernhard; Rutzinger Martin (2011). "Extracción de paredes verticales a partir de datos de escaneo láser móvil para evaluación del potencial solar" . Percepción remota . 3 (4): 650–667. Código bibliográfico : 2011RemS .... 3..650J . doi : 10.3390 / rs3030650 .
- ^ Lukač, Niko; Žlaus Danijel; Seme Seme; Žalik Borut; Štumberger Gorazd (2013). "Calificación de las superficies de los techos en cuanto a su potencial solar e idoneidad para sistemas fotovoltaicos, basada en datos LiDAR". Energía aplicada . 102 : 803–812. doi : 10.1016 / j.apenergy.2012.08.042 .
- ^ "rFactor Pro - Cielo de exploración láser" . VirtualR.net - Noticias 100% independientes de Sim Racing . 2011-07-15 . Consultado el 4 de junio de 2020 .
- ↑ Marsh, William (30 de junio de 2017). "rFactor Pro muestra LIDAR Scanned Hungaroring" . Sim Racing Paddock . Consultado el 4 de junio de 2020 .
- ^ "Las nuevas pistas en Project CARS 2 fueron escaneadas con láser con drones" . GTPlanet . 2017-02-08 . Consultado el 4 de junio de 2020 .
- ↑ Nick Parish (13 de julio de 2008). "De OK Computer a Roll computer: Radiohead y el director James Frost hacen un video sin cámaras" . Creatividad. Archivado desde el original el 17 de julio de 2008.
- ^ Wang, Yan; Chao, Wei-Lun; Garg, Divyansh; Hariharan, Bharat; Campbell, Mark; Weinberger, Kilian Q. (22 de febrero de 2020). "Pseudo-LiDAR de estimación de profundidad visual: cerrar la brecha en la detección de objetos 3D para la conducción autónoma". arXiv : 1812.07179 [ cs.CV ].
Este artículo incorpora texto de esta fuente, que es de dominio público .
Lectura adicional [ editar ]
- Gil, Emilio; Llorens, Jordi; Llop, Jordi; Fàbregas, Xavier; Gallart, Montserrat (2013). " Uso de un sensor LIDAR terrestre para la detección de deriva en la fumigación de viñedos ". Sensores . 13 (1): 516–534. doi : 10.3390 / s130100516. ISSN 1424-8220 . PMC 3574688. PMID 23282583.
- Patrimonio, E. (2011). Escaneo láser 3D para patrimonio. Asesoramiento y orientación a usuarios sobre escaneo láser en arqueología y arquitectura. Disponible en www.english-heritage.org.uk. Escaneo láser 3D para Heritage | Inglaterra histórica
- Heritage, G. y Large, A. (Eds.). (2009). Escaneo láser para ciencias ambientales. John Wiley e hijos. ISBN 1-4051-5717-8
- Maltamo, M., Næsset, E. y Vauhkonen, J. (2014). Aplicaciones forestales del escaneo láser aerotransportado: conceptos y estudios de casos (Vol. 27). Springer Science & Business Media. ISBN 94-017-8662-3
- Shan, J. y Toth, CK (Eds.). (2008). Alcance y escaneo topográfico láser: principios y procesamiento. Prensa CRC. ISBN 1-4200-5142-3
- Vosselman, G. y Maas, HG (Eds.). (2010). Escaneo láser terrestre y aéreo. Publicación de Whittles. ISBN 1-4398-2798-2
Enlaces externos [ editar ]
 | Wikimedia Commons tiene medios relacionados con LIDAR . |
- Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) (15 de abril de 2020). "¿Qué es LIDAR?" . Servicio Oceánico Nacional de NOAA .
- El Centro de USGS para la Coordinación de la Información y el Conocimiento LIDAR (CLIC) : un sitio web destinado a "facilitar el acceso a los datos, la coordinación de los usuarios y la educación de la teledetección LIDAR para las necesidades científicas".
- Visor de datos lidar en línea gratuito
- Noticias y educación de la industria Lidar