LiDAR डेटा के साथ जोशुआ पेड़ों की पहचान?

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मैं यह निर्धारित करने के लिए एक LiDAR परियोजना पर काम कर रहा हूं कि जोशुआ के पेड़ एक निर्दिष्ट अध्ययन क्षेत्र के भीतर स्थित हैं। वनस्पति आवरण इतने विरल होने के कारण, वहाँ वास्तव में 2 चंदवा प्रजातियां हैं, जो जोशुआ पेड़ और कपास के पेड़ हैं। मेरा मानना है कि चंदवा में बहुत सीमित प्रजातियों की समृद्धि के कारण यह अपेक्षाकृत आसान LiDAR विश्लेषण है। मेरा दृष्टिकोण एक नंगे पृथ्वी रेखापुंज (डीईएम) और फिर 1 वापसी रेखापुंज बनाने का रहा है। फिर मैं वनस्पति रिटर्न बनाने के लिए नंगे धरती को पहली वापसी रेखापुंज से घटाऊंगा। मैं सत्यापन के लिए एक बेसमैप का उपयोग करके आसानी से किसी भी शोर (जैसे बिजली लाइनों, इमारतों) को हटा सकता हूं। क्योंकि ग्राहक सभी जोशुआ पेड़> = 12 फीट देखना चाहता है, मैं बस वनस्पति रेखापुंज को पुनर्वर्गीकृत करूंगा। ऐसा करने से, मुझे अपने अध्ययन क्षेत्र के भीतर, जोशुआ के पेड़ होने चाहिए, सभी पेड़ प्रजातियों को देखने में सक्षम होना चाहिए।

यह वही पद्धति है जिसका मैंने आर्कपाइप में अनुसरण किया है:

बेयर अर्थ लेयर बनाएं

बनाएँ LAS डेटासेट उपकरण के साथ चयनित अध्ययन क्षेत्र का एक लास डेटासेट बनाएँ
इस लेट डेटासेट लेयर टूल के साथ
एक लास डेटासेट लेयर बनाएं । क्लास कोड से 2 (ग्राउंड) का चयन करें
इस परत को रेखापुंज डेटासेट से रेखापुंज उपकरण में बदलें।

वनस्पति परत बनाएँ

दोहराएं 2 और 3 फिर से चुनें 1 रिटर्न्स अन्डर रिटर्न वैल्यूज़ (वैकल्पिक) का उपयोग करें, जो कि लेट डैटसेट लॉयल टूल का उपयोग कर रहा है।
माइनस टूल के साथ 1 रिटर्न रिस्टर से नंगे पृथ्वी रेखापुंज को घटाएं
```
 1st Return (raster) – Bare Earth (raster) = Vegetation Layer
```
यह निर्धारित करने के लिए कि 12 फुट और उससे अधिक का क्या है
```
       Classification: Natural Breaks (Jenks)

       Classes: 2

       Break values: 3.66, 10.725098
```

क्या किसी को भी इसके साथ कोई अनुभव है और कुछ सुझाव / संकेत देने में सक्षम हो सकता है जहां मैं गलत हो सकता हूं? यदि लोगों को बेहतर कार्यप्रणालियों के बारे में पता है, तो मैं विचारों के लिए खुला हूं!

— टॉमी जेएच
स्रोत

"इस पद्धति के साथ, मैं केवल अध्ययन क्षेत्र में उच्चतम नंगे पृथ्वी बिंदु स्थान बनाने में सक्षम रहा हूं ..."। मैं आपके द्वारा बताए गए लगभग सभी चीजों को समझ सकता हूं, इस प्रमुख भाग (यानी, अप्रत्याशित आउटपुट) को छोड़कर। क्या आप स्पष्ट कर सकते हैं (दूसरे शब्दों में, स्क्रीनशॉट जोड़ें)? धन्यवाद।

— आंद्रे सिल्वा

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सीएचएम रेखापुंज की "गुणवत्ता" जो आप लीदार बिंदुओं से कैनोपीमैक्सिमा एल्गोरिथ्म के इनपुट के रूप में उत्पन्न करते हैं, आपके परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करेगा। मैं सीएचएम उत्पन्न करने के लिए कुछ तरीकों की कोशिश करने का सुझाव देता हूं, जैसे कि

सरल उच्चतम रिटर्न ग्रिडिंग / बिनिंग
उच्चतम रिटर्न एक छोटे डिस्क ग्रिडिंग / बिनिंग में बदल गया
टीआईएन के माध्यम से पहला-वापसी प्रक्षेप, जिसके बाद विघटन होता है
एक ग्रिड पर केवल उच्चतम रिटर्न के टीआईएन प्रक्षेप और रेखांकन
आंशिक सीएचएम पर आधारित गड्ढा मुक्त एल्गोरिथ्म
स्पाइक-फ्री एल्गोरिथ्म स्पाइक-परिहार पर आधारित है।

पिट-फ्री और स्पाइक-फ्री पर इन दो ब्लॉग लेखों का वर्णन है कि कैसे LAStools का उपयोग करके ऊपर सूचीबद्ध विभिन्न तरीकों के साथ CHM रेखापुंज उत्पन्न करना है ।

— LAStools
स्रोत

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ऐसा प्रतीत होता है जैसे आप अपने वर्कफ़्लो के साथ चंदवा ऊंचाई मॉडल बनाने का प्रयास कर रहे हैं। यह जमीन से ऊपर की सभी वस्तुओं की ऊंचाई दिखाएगा। आपकी रुचि की प्रजातियों को देखते हुए, कपास के पेड़ आमतौर पर लम्बे होते हैं और लहरदार क्षेत्रों और बाढ़ क्षेत्रों के भीतर होते हैं। यहोशू के पेड़ अधिक शुष्क पेड़ हैं। इसलिए, सभी पिक्सल> = 12 को शामिल करने के लिए चंदवा ऊंचाई मॉडल को पुनर्वर्गीकृत करते हुए निश्चित रूप से केवल जोशुआ पेड़ों के बजाय दोनों प्रजातियों को शामिल किया जाएगा।

आर्कगिस व्युत्पन्न LiDAR उत्पादों में हेरफेर करने के लिए बहुत अच्छा है, हालांकि जब यह LiDAR प्रसंस्करण की बात आती है, तो एक लंबा रास्ता तय करना होता है। बल्कि, मैं FUSION की सिफारिश करूंगा , जो LiDAR वानिकी अनुप्रयोगों पर काम करने के लिए अनुकूलित है। मैं आपके AOI के भीतर अलग-अलग पेड़ों की पहचान करने के लिए CanopyMaxima नामक FUSION में एक एल्गोरिथ्म की सिफारिश करूंगा। से प्रलेखन (पृष्ठ 26) :

चंदवा ऊंचाई मॉडल में प्रतिनिधित्व के रूप में कैनोपीमैक्सिमा का उपयोग अक्सर सबसे अधिक प्रभावी और प्रमुख पेड़ों की पहचान करने के लिए किया जाता है। यह शंकुधारी पेड़ों के लिए सबसे अच्छा काम करता है जो अपेक्षाकृत पृथक हैं। घने स्टैंडों में, एक दूसरे से निकटता से बढ़ रहे पेड़ों को अलग नहीं किया जा सकता है। परिणाम एक एकल स्थानीय मैक्सीमा है जहां एक से अधिक मैक्सिमा होनी चाहिए। एल्गोरिदम पर्णपाती जंगलों में अच्छा प्रदर्शन नहीं करता है क्योंकि ऐसे पेड़ों के लिए मुकुट का आकार अधिक गोल होता है और पेड़ के शीर्ष के पास मुकुट एक दूसरे को ओवरलैप करते हैं

आदेश अपेक्षाकृत सरल है:

CanopyMaxima /img24 canopy_maxima_test_1m.dtm testtrees.csv

यहां से, आपके पास एक CSV फ़ाइल है जो व्यक्तिगत पेड़ों के कोर्डर्स को दिखाती है। कपास के पेड़ों को छानने के लिए, निम्नलिखित वर्कफ़्लो पर विचार करें:

आकार स्थान को इंगित करने के लिए पेड़ के स्थान CSV को परिवर्तित करें
रिपेरियन क्षेत्रों की पहचान करें (एक डीईएम को थ्रेशोल्ड करके, या उदाहरण के लिए एक स्ट्रीम लेयर को बफर करते हुए) और रिपेरियन क्षेत्रों के भीतर किसी भी ट्री लोकेशन पॉइंट को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग करें।

— हारून
स्रोत

सहायता के लिए आपका बहुत - बहुत धन्यवाद। मेरे कुछ प्रश्न हैं। क्या मुझे ArcMap में DTM बनाना चाहिए और फिर उस एल्गोरिथम में उपरोक्त DTM का उपयोग करना चाहिए? इसके अलावा, मैं फ्यूजन में इस एल्गोरिथ्म को कहां दर्ज करूं? मुझे वास्तव में इस सॉफ्टवेयर प्रोग्राम का कोई अनुभव नहीं है। यदि आपके पास समय है, तो मैं आपके साथ इस पर चर्चा करना पसंद करूंगा। शायद फोन पर भी। मैंने पढ़ा कि आप एक सलाहकार हैं। शायद हम एक शुल्क पर एक समझौता कर सकते हैं और हम इस पर काम कर सकते हैं ताकि मैं अपनी परियोजना के लिए कार्यप्रणाली विकसित कर सकूं। मेरा नंबर 3076907598 है। बहुत बहुत धन्यवाद !!

— टॉमी जेएच