भूसूचना विज्ञान और भूसांख्यिकी: एक सिंहावलोकन

पॉइंट क्लाउड एयरबोर्न LiDAR से विभिन्न टेरेन डेरिवेटिव्स का निष्कर्षण और विश्लेषण, कम डेटा वॉल्यूम का मापन

फहमी एफएफ असल

ढलान, पहलू, प्रोफ़ाइल वक्रता, समोच्च वक्रता और जल निकासी नेटवर्क जैसे स्थलाकृतिक मापदंडों को आमतौर पर भू-भाग व्युत्पन्न के रूप में जाना जाता है, जो इंजीनियरिंग और पर्यावरण अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला का आनंद लेते हैं। विभिन्न सर्वेक्षण इंजीनियरिंग तकनीकें जैसे कि भू सर्वेक्षण, जीपीएस, डिजिटल फोटोग्रामेट्री के अलावा रिमोट सेंसिंग तकनीकें अलग-अलग गुणवत्ता पर विभिन्न भू-भाग व्युत्पन्नों के निष्कर्षण में उपयोग किए जाने वाले डिजिटल उन्नयन डेटा के लिए मुख्य स्रोत हैं। एयरबोर्न LiDAR एक कुशल तकनीक है जो उचित लागत के साथ अपेक्षाकृत कम समय में विस्तारित क्षेत्रों के लिए बहुत सघन और सटीक डिजिटल उन्नयन डेटा, जिसे पॉइंट क्लाउड LiDAR डेटा के रूप में जाना जाता है, कैप्चर कर सकती है। हालांकि, बहुत उच्च घनत्व वाले पॉइंट क्लाउड LiDAR डेटा के प्रसंस्करण से समय और मेमोरी खपत की गंभीर समस्याएं हो सकती हैं। इस अध्ययन का उद्देश्य ढलान, पहलू और हिलशेड मानचित्रों सहित कम डेटा वॉल्यूम के हवाई LiDAR माप से विभिन्न इलाके व्युत्पन्नों का निष्कर्षण और मूल्यांकन करना था, इसके अलावा LiDAR डेटा वॉल्यूम में कमी के कारण उत्पन्न होने वाले ऊंचाई अवशेषों का मूल्यांकन करना था। ढलान मानचित्रों, पहलू मानचित्रों और हिलशेड मानचित्रों के दृश्य विश्लेषण ने LiDAR डेटा वॉल्यूम में कमी के कारण रंग पैच के आकार और आकृति में स्पष्ट अंतर दिखाया, जो मानचित्रों में टोन और बनावट में गिरावट के रूप में दिखाई देता है जो मूल डेटा वॉल्यूम से कमी की मात्रा में वृद्धि के साथ बढ़ता है। ढलान मानचित्रों के सांख्यिकीय विश्लेषण से पता चला है कि मूल LiDAR डेटा के क्रमशः 50% और 75% को बाहर करने के कारण ढलानों का मानक विचलन केवल 0.225% और 30.442% कम हुआ है। डेटा के केवल 25% को छोड़ने के कारण उत्पन्न त्रुटि मानचित्र संरचित होते हैं, जहाँ रंग के पैच अपेक्षाकृत छोटे होते हैं, जो मानचित्र के भीतर टोन में व्यापक परिवर्तन दिखाते हैं, जबकि LiDAR डेटा के केवल 50% से उत्पन्न त्रुटि मानचित्र में चिकनी टोन के साथ कम संरचित होता है। त्रुटि मानचित्रों के सांख्यिकीय विश्लेषण से पता चला है कि LiDAR डेटा वॉल्यूम में कमी के साथ उन्नयन अवशेषों का मानक विचलन बढ़ता है, जो निकाले गए उन्नयन की अधिक अनिश्चितताओं को दर्शाता है। जब LiDAR डेटा वॉल्यूम को मूल डेटा के 75% से घटाकर 50% कर दिया जाता है, तो उन्नयन अवशेषों का मानक विचलन केवल 17% बढ़ा है, हालाँकि, जब 75% से घटाकर 25% किया जाता है, तो उन्नयन अवशेषों का मानक विचलन लगभग 101.5% बढ़ जाता है।