से खुले क्षेत्र में अवसादों वाले क्षेत्र को देखते हुए; मुलायम सतह पर चलने वाले सभी इलाक़े वाहन कहते हैं। वाहन गहराई में लगभग 10-20 सेंटीमीटर और लगभग 15-30 सेंटीमीटर चौड़ाई के समानांतर अवसाद (पथ) का कारण बनेंगे, जिनकी लंबाई सतह की मजबूती के साथ भिन्न होगी।
- बाद के विश्लेषण के लिए कौन से रिमोट सेंसिंग प्लेटफॉर्म प्रासंगिक होंगे? क्विकबर्ड, छोटे ड्रोन, लिडार, एरियल फोटोग्राफी?
- क्या उपकरण (एफएमई / क्यूजीआईएस / ईएसआरआई / अन्य) में कोई उपलब्ध प्रक्रिया है जिसका उपयोग रास्तों के दस्तावेज के लिए किया जा सकता है?
हमें इस प्रश्न को सरल बनाने के लिए मान लें कि हम सकारात्मक रूप से जानते हैं कि क्षेत्र में कोई अन्य मार्ग नहीं हैं, या कि उन्हें इमेजरी से फ़िल्टर किया गया है।
पूर्ण स्वचालन आवश्यक नहीं है, और शायद संभव भी नहीं है।
यह इस बात का एक उदाहरण है कि ट्रैक क्या दिखते हैं।
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यह एक अच्छा सवाल है। आमतौर पर मैं दो प्लेटफार्मों को पसंद करता हूं - एक को खोजने के लिए, एक को पुष्टि करने के लिए। एक अवसाद जो भूरे रंग का होता है, वह पहिया रुट होने की अधिक संभावना रखता है, इसके विपरीत गैर-व्हील डिप्रेशन 'हरा' होने की अधिक संभावना होती है। LiDAR आपको अवसादों को खोजने के लिए सबसे अच्छा डेम देगा और IR वनस्पति / वनस्पति को वर्गीकृत करने में सबसे अच्छा है। ध्यान रखें कि LiDAR, कई कारकों के आधार पर, अलग-अलग परिणाम देगा जहां पानी जमा हो गया है। परंपरागत रूप से इन्हें अकेले फ़ोटोग्राफ़ी से कैप्चर किया जाएगा, जो कई घंटों का काम है, लेकिन आपको श्रम बनाम डेटा अधिग्रहण की लागत का वजन करना होगा।
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माइकल स्टिम्सन
मुझे लगता है कि आपका अंतिम लक्ष्य ऑफ-रोड पटरियों की पहचान करना है। आपके अध्ययन क्षेत्र की सीमा क्या है? अध्ययन क्षेत्र कहां है?
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हारून
धन्यवाद एरन, हाँ यह ऑफ-रोड पटरियों से संबंधित है। हम उन्हें किसी भी क्षति की सीमा का संकेत प्राप्त करने के लिए प्रलेखित करना चाहते हैं। हम शायद इसे कुछ प्रबंधन इकाई जैसे कि प्रकृति भंडार, राष्ट्रीय उद्यान या इसी तरह तक सीमित रखेंगे। अब हम किसी प्रोजेक्ट को डिजाइन करने से पहले अपने विकल्पों का पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं।
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ragnvald
मुझे यकीन नहीं है कि बर्फ पर लिडार के बारे में (क्वींसलैंड में बहुत कुछ नहीं मिलता है), खुली जगहों को वर्गीकृत करना बहुत आसान है और आप सस्ते सेंसर (प्रति पल्स कम रिटर्न) के साथ दूर हो सकते हैं .. भारी वनस्पति वाले क्षेत्रों में जमीन खोजने के लिए प्रति पल्स में कई रिटर्न का उपयोग करना अनिवार्य है; नाड़ी घनत्व समान है लेकिन कम रिटर्न है। आपके फ़रो को खोजने के लिए आपकी पॉइंट रिक्ति काफी ठीक होनी चाहिए (8 दालों / वर्ग मीटर से अधिक में।) जिसका अर्थ है कम उड़ान, अधिक स्ट्रिप्स, अधिक लागत, अधिक भंडारण, लंबे समय तक प्रसंस्करण समय। चीन या भारत में की गई फोटोग्राफी से कब्जा पाना काफी सस्ता हो सकता है।
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माइकल स्टिम्सन
यदि आपने इस परियोजना के लिए LiDAR और मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजरी का अधिग्रहण कर लिया है, तो मुझे अपने पिछले विवरण को अर्हता प्राप्त करनी चाहिए, लागत को दूर नहीं कर सकता (किसी अन्य कंपनी या सरकारी विभाग के साथ सह-क्रय करना, जिसमें एक ही क्षेत्र में अलग-अलग हित हैं) लागत है उच्च होने जा रहा है, संभवतः कैप्चर से अधिक है, बशर्ते आप कम दर पर श्रम का स्रोत बना सकते हैं। मैं यह नहीं कह रहा कि यह असंभव है, इससे दूर, यह एक श्वेत पत्र के रूप में बहुत दिलचस्प होगा, बस शायद सबसे सस्ता विकल्प नहीं।
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माइकल स्टिम्सन
