stringtranslate.com

Lidar

Imagen derivada de lidar de Marching Bears Mound Group, Monumento Nacional Effigy Mounds
Una fuente de adición de frecuencia de radiación óptica (FASOR) utilizada en el Campo Óptico Starfire para experimentos con estrellas guía láser y lidar está sintonizada con la línea de sodio D2a y se utiliza para excitar los átomos de sodio en la atmósfera superior .
Este lidar se puede utilizar para escanear edificios, formaciones rocosas, etc., para producir un modelo 3D. El lidar puede apuntar su rayo láser en un amplio rango: su cabezal gira horizontalmente y un espejo se inclina verticalmente. El rayo láser se utiliza para medir la distancia hasta el primer objeto en su trayectoria.
Esta visualización muestra un avión que recopila una franja de 50 km de datos lidar sobre la selva tropical brasileña. Para las características a nivel del suelo, los colores varían de marrón oscuro a tostado. Las alturas de la vegetación se representan en tonos de verde, donde los verdes oscuros son los más cercanos al suelo y los verdes claros son los más altos.

Lidar ( / ˈl d ɑːr / , también LIDAR , LiDAR o LADAR , un acrónimo de "light detection and measuring" [1] o "laser imaging, detection, and measuring" [2] ) es un método para determinar distancias apuntando a un objeto o una superficie con un láser y midiendo el tiempo que tarda la luz reflejada en regresar al receptor. El lidar puede operar en una dirección fija (por ejemplo, vertical) o puede escanear múltiples direcciones, en cuyo caso se conoce como escaneo lidar o escaneo láser 3D , una combinación especial de escaneo 3D y escaneo láser . [3] El lidar tiene aplicaciones terrestres, aéreas y móviles. [4] [5]

El lidar se utiliza habitualmente para hacer mapas de alta resolución, con aplicaciones en topografía , geodesia , geomática , arqueología , geografía , geología , geomorfología , sismología , silvicultura , física atmosférica , [6] guía láser , mapeo de franjas láser aerotransportado (ALSM) y altimetría láser . Se utiliza para hacer representaciones digitales en 3D de áreas de la superficie de la Tierra y el fondo del océano de la zona intermareal y cercana a la costa variando la longitud de onda de la luz. También se ha utilizado cada vez más en el control y la navegación de automóviles autónomos [7] y para el helicóptero Ingenuity en sus vuelos récord sobre el terreno de Marte . [8]

La evolución de la tecnología cuántica ha dado lugar a la aparición del LiDAR cuántico, que demuestra una mayor eficiencia y sensibilidad en comparación con los sistemas LiDAR convencionales. [9]

Historia y etimología

Bajo la dirección de Malcolm Stitch, la Hughes Aircraft Company introdujo el primer sistema similar al lidar en 1961, [10] [11] poco después de la invención del láser. Destinado al seguimiento por satélite, este sistema combinaba la obtención de imágenes enfocadas por láser con la capacidad de calcular distancias midiendo el tiempo que tarda una señal en regresar utilizando sensores y electrónica de adquisición de datos adecuados. Originalmente se llamaba "Colidar", un acrónimo de "coherent light detecting and measuring" (detección y medición de distancias por luz coherente), [12] derivado del término " radar ", a su vez un acrónimo de "radio detection and measuring" (detección y medición de distancias por radio). Todos los [ cita requerida ] telémetros láser , altímetros láser y unidades lidar se derivan de los primeros sistemas colidar.

La primera aplicación terrestre práctica de un sistema colidar fue el "Colidar Mark II", un telémetro láser de gran tamaño parecido a un fusil producido en 1963, que tenía un alcance de 11 km y una precisión de 4,5 m, para ser utilizado en objetivos militares. [13] [11] 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 mediante 'lidar' (radar de luz) ..." [14] [15] El nombre " radar fotónico " se utiliza a veces para significar un telémetro de espectro visible como el lidar. [16] [17]

Las primeras aplicaciones del lidar fueron en meteorología, donde el Centro Nacional de Investigación Atmosférica lo utilizó para medir nubes y contaminación. [18] 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 escribió con mayúscula como "LIDAR" o "LiDAR" en algunas publicaciones a partir de la década de 1980. No existe consenso sobre la capitalización. Varias publicaciones se refieren al lidar como "LIDAR", "LiDAR", "LIDaR" o "Lidar". El USGS utiliza tanto "LIDAR" como "lidar", a veces en el mismo documento; [19] el New York Times utiliza predominantemente "lidar" para artículos escritos por el personal, [20] aunque los canales de noticias contribuyentes como Reuters pueden utilizar Lidar. [21]

Descripción general

El 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 . [6] Un haz 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. [22]

El concepto esencial del lidar fue creado por EH Synge en 1930, quien imaginó el uso de potentes reflectores para sondear la atmósfera. [23] [24] De hecho, desde entonces, el lidar se ha utilizado ampliamente para la investigación atmosférica y la meteorología . Los instrumentos lidar instalados en aeronaves y satélites realizan tareas de topografía y cartografía; un ejemplo reciente es el lidar experimental de investigación aerotransportada avanzada del Servicio Geológico de Estados Unidos. [25] La NASA ha identificado al lidar como una tecnología clave para permitir el aterrizaje seguro y de precisión autónomo de futuros vehículos lunares robóticos y tripulados. [26]

Las longitudes de onda varían para adaptarse al objetivo: desde aproximadamente 10  micrómetros ( infrarrojos ) hasta aproximadamente 250  nanómetros ( ultravioleta ). Normalmente, la luz se refleja a través de retrodispersión , a diferencia de la reflexión pura que podría encontrarse con un espejo. Se utilizan diferentes tipos de dispersión para diferentes aplicaciones lidar: las más comunes son dispersión Rayleigh , dispersión Mie , dispersión Raman y fluorescencia . [6] Las combinaciones adecuadas de longitudes de onda pueden permitir el mapeo remoto de contenidos atmosféricos al identificar cambios dependientes de la longitud de onda en la intensidad de la señal devuelta. [27] El nombre "radar fotónico" a veces se usa para significar la búsqueda de rango de espectro visible como lidar, [16] [17] aunque el radar fotónico se refiere más estrictamente a la búsqueda de rango de radiofrecuencia utilizando componentes fotónicos .

Tecnología

Fórmula matemática

Un lidar determina la distancia de un objeto o una superficie con la fórmula : [28]

donde c es la velocidad de la luz , d es la distancia entre el detector y el objeto o superficie que se está detectando, y t es el tiempo que tarda la luz láser en viajar hasta el objeto o superficie que se está detectando y luego regresar al detector.

Diseño

Haga clic en la imagen para ver la animación. Un sistema lidar básico incluye un telémetro láser reflejado por un espejo giratorio (arriba). El láser recorre la escena que se está digitalizando, en una o dos dimensiones (centro), y recopila mediciones de distancia en intervalos de ángulos específicos (abajo).

Los dos tipos de sistemas de detección lidar son la detección de energía directa o "incoherente" (que mide principalmente los cambios de amplitud de la luz reflejada) y la detección coherente (mejor para medir los cambios Doppler o cambios en la fase de la luz reflejada). Los sistemas coherentes generalmente utilizan la detección heterodina óptica . [29] Esta 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 pulsos: ya sea micropulsos o de alta energía . Los sistemas de micropulsos utilizan ráfagas intermitentes de energía. Se desarrollaron como resultado de la potencia cada vez mayor de las computadoras, combinada con los avances en la tecnología láser. Utilizan considerablemente menos energía en el láser, normalmente del orden de un microjulio , y a menudo son "seguros para la vista", 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, la estratificación y la densidad 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.). [6]

Componentes

Los sistemas lidar constan de varios componentes principales.

Láser

Los láseres de 600 a 1000  nm son los más comunes para aplicaciones no científicas. La potencia máxima del láser está limitada o se utiliza un sistema de apagado automático que lo apaga a altitudes específicas para que sea seguro para la vista de las personas que se encuentran en tierra.

Una alternativa común, los láseres de 1.550 nm, son seguros para la vista a niveles de potencia relativamente altos, ya que esta longitud de onda no es absorbida fuertemente por el ojo. Sin embargo, una desventaja es que la tecnología de detección actual es menos avanzada, por lo que estas longitudes de onda se utilizan generalmente a distancias más largas con menor precisión. También se utilizan para aplicaciones militares porque los 1.550 nm no son visibles en gafas de visión nocturna , a diferencia del láser infrarrojo más corto de 1.000 nm.

Los lidars de mapeo topográfico aéreo generalmente utilizan láseres YAG bombeados por diodos de 1064 nm , mientras que los sistemas batimétricos (investigación de profundidad submarina) generalmente utilizan láseres YAG bombeados por diodos de frecuencia duplicada de 532 nm porque 532 nm penetra el agua con mucha menos atenuación que 1064 nm. Los ajustes del láser incluyen la tasa de repetición del láser (que controla la velocidad de recolección de datos). La longitud del pulso es generalmente un atributo de la longitud de la cavidad del láser, el número de pases requeridos a través del material de ganancia (YAG, YLF , etc.) y la velocidad del Q-switch (pulsación). 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. [6]

Arreglos en fase

Un conjunto de antenas en fase puede iluminar cualquier dirección mediante el uso de un conjunto microscópico de antenas individuales. El control de la sincronización (fase) de cada antena dirige una señal cohesiva en una dirección específica.

Los sistemas de radar con arreglos en fase se utilizan desde la década de 1940. Se utilizan alrededor de un millón de antenas ópticas para ver un patrón de radiación de un tamaño determinado en una dirección determinada. Para lograrlo, se controla con precisión la fase de cada antena individual (emisor). Es muy difícil, si es que es posible, utilizar la misma técnica en un lidar. Los principales problemas son que todos los emisores individuales deben ser coherentes (técnicamente, deben provenir del mismo oscilador "maestro" o fuente láser), tener dimensiones similares a la longitud de onda de la luz emitida (rango de 1 micrón) para actuar como una fuente puntual y sus fases deben controlarse con gran precisión.

Varias empresas están trabajando en el desarrollo de unidades lidar de estado sólido comerciales, pero estas unidades utilizan un principio diferente, descrito en un Flash Lidar a continuación.

Máquinas microelectromecánicas

Los espejos microelectromecánicos (MEMS) no son completamente de estado sólido. Sin embargo, su pequeño factor de forma proporciona muchas de las mismas ventajas de costo. Un solo láser se dirige a un solo espejo que puede reorientarse para ver cualquier parte del campo objetivo. El espejo gira a una velocidad rápida. 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 golpear el mismo espejo desde otro ángulo. Los sistemas MEMS pueden verse afectados por golpes o vibraciones y pueden requerir una calibración repetida. [30]

Escáner y óptica

La velocidad de desarrollo 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 dual, 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

En el lidar se utilizan dos tecnologías principales de fotodetectores : fotodetectores de estado sólido , como los fotodiodos de avalancha de silicio , o fotomultiplicadores . La sensibilidad del receptor es otro parámetro que debe equilibrarse en el diseño de un lidar.

Sistemas de posición y navegación

Los sensores lidar montados en plataformas móviles, como aviones o satélites, requieren instrumentación para determinar la posición y orientación absolutas del sensor. Dichos dispositivos generalmente incluyen un receptor del Sistema de Posicionamiento Global y una unidad de medición inercial (IMU).

Sensor

El lidar utiliza sensores activos que suministran su propia fuente de iluminación. La fuente de energía incide en 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. [31] El lidar con flash permite obtener imágenes en 3D debido a la capacidad de la cámara de emitir un destello 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 no es necesario unir los fotogramas capturados y el sistema no es sensible al movimiento de la plataforma. Esto da como resultado una menor distorsión. [32]

La obtención de imágenes en 3D se puede realizar mediante sistemas con y sin escáner. El "radar láser con visión controlada en 3D" es un sistema de medición de distancia por láser sin escáner que aplica un láser pulsado y una cámara controlada de forma rápida. Se han iniciado investigaciones para la dirección virtual del haz mediante la tecnología de procesamiento digital de la luz (DLP).

La obtención de imágenes lidar también se puede realizar utilizando matrices de detectores de alta velocidad y matrices de detectores sensibles a la modulación, generalmente construidas en chips individuales que utilizan técnicas de fabricación de semiconductores de óxido metálico complementarios (CMOS) y dispositivos híbridos CMOS/carga acoplada (CCD). En estos dispositivos, cada píxel realiza un procesamiento local, como demodulación o compuerta, a alta velocidad, convirtiendo las señales a velocidad de video para que la matriz se pueda leer como una cámara. Con esta técnica, se pueden adquirir muchos miles de píxeles/canales simultáneamente. [33] Las cámaras lidar 3D de alta resolución utilizan detección homodina con un obturador electrónico CCD o CMOS . [34]

Un lidar de imágenes coherente utiliza detección heterodina de matriz sintética para permitir que un receptor de elemento único que mira fijamente actúe como si fuera una matriz de imágenes. [35]

En 2014, el Laboratorio Lincoln anunció un nuevo chip de imágenes con más de 16.384 píxeles, cada uno capaz de captar un único 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 de enero de 2010. Un solo paso de un avión comercial a 3.000 m (10.000 pies) sobre Puerto Príncipe fue capaz de capturar instantáneas de 600 m (2.000 pies) cuadrados de la ciudad con una resolución de 30 cm (1 pie), mostrando la altura precisa de los escombros esparcidos en las calles de la ciudad. [36] El nuevo sistema es diez veces mejor y podría producir mapas mucho más grandes con mayor rapidez. El chip utiliza arseniuro de indio y galio (InGaAs), que opera en el espectro infrarrojo a una longitud de onda relativamente larga que permite una mayor potencia y alcances más largos. En muchas aplicaciones, como los coches autónomos, el nuevo sistema reducirá los costes al no requerir un componente mecánico para apuntar el chip. El InGaAs utiliza longitudes de onda menos peligrosas que los detectores de silicio convencionales, que funcionan en longitudes de onda visuales. [37] Las nuevas tecnologías para el conteo infrarrojo de fotones individuales LIDAR están avanzando rápidamente, incluyendo matrices y cámaras en una variedad de plataformas de semiconductores y superconductores . [38]

Lidar de destello

En el lidar de flash, todo el campo de visión se ilumina con un amplio haz láser divergente en un solo pulso. Esto contrasta con el lidar de escaneo convencional, que utiliza un haz láser colimado que ilumina un solo punto a la vez, y el haz se escanea en trama para iluminar el campo de visión punto por punto. Este método de iluminación también requiere un esquema de detección diferente. Tanto en el lidar de escaneo como en el lidar de flash, se utiliza una cámara de tiempo de vuelo para recopilar información sobre la ubicación 3D y la intensidad de la luz incidente en cada cuadro. Sin embargo, en el lidar de escaneo, esta cámara contiene solo un sensor puntual, mientras que en el lidar de flash, la cámara contiene una matriz de sensores 1-D o 2-D , cada píxel del cual recopila información de ubicación e intensidad 3-D. 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 que la pulsación del láser y la adquisición por parte de la cámara estén sincronizadas. [39] El resultado es una cámara que toma fotografías de la distancia, en lugar de colores. [30] El lidar con flash es especialmente ventajoso, en comparación con el lidar de escaneo, cuando la cámara, la escena o ambas están en movimiento, ya que toda la escena se ilumina al mismo tiempo. Con el lidar de escaneo, el movimiento puede causar "vibración" debido al lapso de tiempo a medida que el láser pasa sobre la escena.

Al igual que con todas las formas de lidar, la fuente de iluminación incorporada hace que el lidar de flash sea un sensor activo. La señal que se devuelve se procesa mediante algoritmos integrados para producir una representación tridimensional casi instantánea de objetos y características del terreno dentro del campo de visión del sensor. [40] La frecuencia de repetición del pulso láser es suficiente para generar videos tridimensionales con alta resolución y precisión. [39] [41] La alta velocidad 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. [42] Al devolver inmediatamente una malla de elevación tridimensional de paisajes objetivo, un sensor de flash se puede utilizar para identificar zonas de aterrizaje óptimas en escenarios de aterrizaje de naves espaciales autónomas. [43]

Para ver a distancia se necesita una potente ráfaga de luz. La potencia está limitada a niveles que no dañen las retinas humanas. Las longitudes de onda no deben afectar a los ojos humanos. Sin embargo, los generadores de imágenes de silicio de bajo coste no leen la luz en el espectro seguro para los ojos. En su lugar, se necesitan generadores de imágenes de arseniuro de galio , lo que puede aumentar los costes a 200.000 dólares. [30] El arseniuro de galio es el mismo compuesto que se utiliza para producir paneles solares de alto coste y alta eficiencia que suelen emplearse en aplicaciones espaciales.

Clasificación

Basado en la orientación

El lidar puede orientarse hacia el nadir , el cenit o lateralmente. Por ejemplo, los altímetros lidar miran hacia abajo, un lidar atmosférico mira hacia arriba y los sistemas de prevención de colisiones basados ​​en lidar miran hacia los lados.

Basado en el mecanismo de escaneo

Las proyecciones láser de los lidars se pueden manipular utilizando varios métodos y mecanismos para producir un efecto de escaneo: el lidar de tipo husillo estándar, que gira para dar una vista de 360 ​​grados; el lidar de estado sólido, que tiene un campo de visión fijo, pero no partes móviles, y puede utilizar MEMS o matrices ópticas en fase para dirigir los rayos; y el lidar de flash, que difunde un destello de luz sobre un campo de visión grande antes de que la señal rebote hacia un detector. [44]

Basado en la plataforma

Las aplicaciones lidar se pueden dividir en aerotransportadas y terrestres. [45] Los dos tipos requieren escáneres con especificaciones que varían según el propósito de los datos, el tamaño del área a capturar, el rango de medición deseado, el costo del equipo y más. También son posibles las plataformas espaciales, consulte altimetría láser satelital .

Aerotransportado

El lidar aerotransportado (también llamado escaneo láser aerotransportado ) es un escáner láser que, mientras está conectado a una aeronave durante el vuelo, crea un modelo de nube de puntos en 3D del paisaje. Este es actualmente el método más detallado y preciso para crear modelos digitales de elevación , reemplazando a 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 digital del terreno que representa superficies terrestres como ríos, caminos, sitios de patrimonio cultural, etc., que están ocultos 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 mayores. El lidar aerotransportado también se puede utilizar para crear modelos batimétricos en aguas poco profundas. [46]

Los principales componentes 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 cubierta de vegetación, escarpes, grietas de tensión o árboles derribados, se utiliza el lidar aerotransportado. Los modelos digitales de elevación del lidar aerotransportado pueden ver a través del dosel de la cubierta forestal, realizar mediciones detalladas de escarpes, erosión e inclinación de postes eléctricos. [47]

Los datos lidar aerotransportados se procesan utilizando una caja de herramientas llamada Toolbox for Lidar Data Filtering and Forest Studies (TIFFS) [48] para software de filtrado de datos lidar y estudio de terreno. Los datos se interpolan a modelos digitales de terreno utilizando el software. El láser se dirige a la región que se va a mapear y la altura de cada punto sobre el suelo se calcula restando la coordenada z original de la elevación del modelo digital de terreno correspondiente. Con base en esta altura sobre el suelo se obtienen los datos sin vegetación que pueden incluir objetos como edificios, líneas eléctricas, pájaros voladores, insectos, etc. El resto de los puntos se tratan como vegetación y se utilizan para modelado y mapeo. Dentro de cada uno de estos gráficos, las métricas lidar se calculan calculando estadísticas como media, desviación estándar, asimetría, percentiles, media cuadrática, etc. [48]

Escaneo lidar realizado con un UAV multicóptero

Actualmente existen en el mercado múltiples sistemas lidar comerciales para vehículos aéreos no tripulados . Estas plataformas pueden escanear sistemáticamente grandes áreas o proporcionar una alternativa más económica a las aeronaves tripuladas para operaciones de escaneo más pequeñas. [49]

Tecnología batimétrica de lidar aerotransportado: mapa lidar multihaz de alta resolución que muestra una geología espectacularmente fallada y deformada del fondo marino, en relieve sombreado y coloreado por profundidad

Batimetría con lidar aerotransportado

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 implica un componente de mapeo del fondo marino y un componente de verdad terrestre que incluye transectos de video y muestreo. Funciona utilizando un rayo láser de espectro verde (532 nm). [50] Dos rayos se proyectan sobre un espejo giratorio rápido, que crea una matriz de puntos. Uno de los rayos penetra en el agua y también detecta la superficie del fondo del agua en condiciones favorables.

La profundidad del agua medible por lidar depende de la claridad del agua y de la absorción de la longitud de onda utilizada. El agua es más transparente a la luz verde y azul, por lo que estas penetrarán más profundamente en agua limpia. [51] La luz azul-verde de 532 nm producida por la salida del láser IR de estado sólido de frecuencia duplicada es el estándar para batimetría aérea. Esta luz puede penetrar el agua, pero la fuerza del pulso se atenúa exponencialmente con la distancia recorrida a través del agua. [50] El lidar puede medir profundidades de aproximadamente 0,9 a 40 m (3 a 131 pies), con una precisión vertical del orden de 15 cm (6 pulgadas). La reflexión de la superficie hace que el agua a una profundidad menor de aproximadamente 0,9 m (3 pies) sea difícil de resolver, y la absorción limita la profundidad máxima. La turbidez causa dispersión y tiene un papel importante en la determinación de la profundidad máxima que se puede resolver en la mayoría de las situaciones, y los pigmentos disueltos pueden aumentar la absorción dependiendo de la longitud de onda. [51] Otros informes indican que la penetración del agua tiende a ser entre dos y tres veces la profundidad de Secchi. El lidar batimétrico es más útil en el rango de profundidad de 0 a 10 m (0 a 33 pies) en el mapeo costero. [50]

En promedio, en aguas costeras bastante claras, el lidar puede penetrar hasta unos 7 m (23 pies) y en aguas turbias hasta unos 3 m (10 pies). Un valor promedio encontrado por Saputra et al, 2021, es que la luz láser verde penetra en el agua aproximadamente una vez y media a dos veces la profundidad Secchi en aguas de Indonesia. La temperatura y la salinidad del agua tienen un efecto en el índice de refracción que tiene un pequeño efecto en el cálculo de la profundidad. [52]

Los datos obtenidos muestran la extensión total de la superficie terrestre expuesta sobre el fondo marino. Esta técnica es extremadamente útil ya que desempeñará un papel importante en el importante programa de mapeo del fondo marino. El mapeo proporciona topografía terrestre así como elevaciones submarinas. La obtención de imágenes de reflectancia del fondo marino es 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. [53]

Lidar de forma de onda completa

Los sistemas lidar aerotransportados tradicionalmente solo podían adquirir unos pocos retornos pico, mientras que los sistemas más recientes adquieren y digitalizan toda la señal reflejada. [54] Los científicos analizaron la señal de forma de onda para extraer retornos pico utilizando la descomposición gaussiana. [55] Zhuang et al, 2017 utilizaron este enfoque para estimar la biomasa sobre el suelo. [56] Manejar las enormes 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 está respaldada por flujos de trabajo existentes que admiten la interpretación de nubes de puntos 3-D . Estudios recientes investigaron la voxelización . Las intensidades de las muestras de forma de onda se insertan en un espacio voxelizado (imagen en escala de grises 3-D) construyendo una representación 3-D del área escaneada. [54] Las métricas e información relacionadas se pueden extraer de ese espacio voxelizado. Se puede extraer información estructural utilizando métricas 3D de áreas locales y hay un estudio de caso que utilizó el enfoque de voxelización para detectar árboles de eucalipto muertos en pie en Australia. [57]

Terrestre

Las aplicaciones terrestres del lidar (también escaneo láser terrestre ) ocurren en la superficie de la Tierra y pueden ser estacionarias o móviles. El escaneo terrestre estacionario es el más común como método de estudio, por ejemplo, en topografía convencional, monitoreo, documentación del patrimonio cultural y ciencia forense. [45] Las nubes de puntos 3-D adquiridas de estos tipos de escáneres se pueden combinar con imágenes digitales tomadas del área escaneada desde la ubicación del escáner para crear modelos 3-D de apariencia realista en un tiempo relativamente corto en comparación con otras tecnologías. A cada punto en la nube de puntos se le asigna el color del píxel de la imagen tomada en la misma ubicación y dirección que el rayo láser que creó el punto.

El lidar móvil (también llamado escaneo láser móvil ) es un sistema en el que dos o más escáneres se conectan a un vehículo en movimiento para recopilar datos a lo largo de una ruta. Estos escáneres casi siempre se combinan con otros tipos de equipos, incluidos receptores GNSS e IMU . Un ejemplo de aplicación es la topografía de calles, donde es necesario tener en cuenta las líneas eléctricas, las alturas exactas de los puentes, los árboles que bordean el terreno, etc. En lugar de recopilar cada una de estas mediciones individualmente en el campo con un taquímetro , se puede crear un modelo 3D 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 olvidarse de 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 implica 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. Luego se crea un mapa binario aplicando un umbral particular a los valores de las celdas 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, lo que conduce al proceso de formación de datos. [58]

Aplicaciones

Este robot móvil utiliza su lidar para construir un mapa y evitar obstáculos.

Existe una amplia variedad de aplicaciones lidar, además de las aplicaciones que se enumeran a continuación, como se menciona a menudo en los programas de conjuntos de datos lidar nacionales . Estas aplicaciones están determinadas en gran medida por el rango de detección efectiva de objetos; la resolución, que es la precisión con la que el lidar identifica y clasifica los objetos; y la confusión por reflectancia, es decir, qué tan bien el lidar puede ver algo en presencia de objetos brillantes, como señales reflectantes o sol brillante. [44]

Las empresas están trabajando para reducir el costo de los sensores lidar, que actualmente oscila entre 1.200 y más de 12.000 dólares. Los precios más bajos harán que el lidar sea más atractivo para nuevos mercados. [59]

Agricultura

Gráfico de un retorno lidar, que presenta diferentes tasas de rendimiento de cultivos.
El lidar se utiliza para analizar las tasas de rendimiento en los campos agrícolas.

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 .

El lidar puede ayudar a determinar dónde aplicar fertilizantes costosos. Puede crear un mapa topográfico de los campos y revelar las pendientes y la exposición solar de las tierras agrícolas. Los investigadores del Servicio de Investigación Agrícola utilizaron estos datos topográficos con los resultados de rendimiento de las tierras agrícolas de años anteriores para categorizar la tierra en zonas de rendimiento alto, medio o bajo. [60] Esto indica dónde aplicar fertilizantes para maximizar el rendimiento.

El lidar se utiliza actualmente para monitorear insectos en el campo. El uso del lidar puede detectar el movimiento y el comportamiento de insectos voladores individuales, con identificación hasta el sexo y la especie. [61] En 2017 se publicó una solicitud de patente sobre esta tecnología en los Estados Unidos, Europa y China. [62]

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 fruta o contar plantas.

El lidar es útil en situaciones en las que no se puede utilizar GNSS , como en huertos de frutos secos y frutales, donde el follaje interfiere con los equipos agrícolas que, de otro modo, utilizarían una posición GNSS precisa. Los sensores lidar pueden detectar y rastrear la posición relativa de hileras, plantas y otros marcadores para que los equipos agrícolas puedan seguir funcionando hasta que se restablezca una posición GNSS.

Clasificación de especies de plantas

Para controlar las malas hierbas es necesario identificar las especies de plantas, lo que se puede hacer mediante el uso de lidar 3D y aprendizaje automático. [63] El 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 se etiqueta y sus características se almacenan inicialmente como un 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 fácil de calcular con características estadísticas comunes que son independientes del tamaño de la planta. [63]

Arqueología

El lidar tiene muchos usos en arqueología, incluida la planificación de campañas de campo, el mapeo de características bajo el dosel forestal y la visión general de características amplias y continuas indistinguibles del suelo. [64] El lidar puede producir conjuntos de datos de alta resolución de manera rápida y económica. Los productos derivados del lidar se pueden integrar fácilmente en un sistema de información geográfica (SIG) para su análisis e interpretación.

El lidar también puede ayudar a crear modelos digitales de elevación (DEM) de alta resolución de sitios arqueológicos que pueden revelar microtopografía 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 mapea 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. [65] Por ejemplo, en Fort Beauséjour - Sitio Histórico Nacional Fort Cumberland, Canadá, el lidar descubrió características arqueológicas relacionadas con el asedio del Fuerte en 1755. Las características que no se podían distinguir en el suelo o mediante fotografías aéreas se identificaron superponiendo sombras de colinas del DEM creado con iluminación artificial desde varios ángulos. Otro ejemplo es el trabajo en Caracol de Arlen Chase y su esposa Diane Zaino Chase . [66] En 2012, el lidar se utilizó para buscar la legendaria ciudad de La Ciudad Blanca o "Ciudad del Dios Mono" en la región de La Mosquitia de la selva hondureña. Durante un período de mapeo de siete días, se encontró evidencia de estructuras hechas por el hombre. [67] [68] En junio de 2013, se anunció el redescubrimiento de la ciudad de Mahendraparvata . [69] En el sur de Nueva Inglaterra, se utilizó lidar para revelar muros de piedra, cimientos de edificios, caminos abandonados y otras características del paisaje oscurecidas en la fotografía aérea por el denso dosel forestal de la región. [70] [71] [72] En Camboya, Damian Evans y Roland Fletcher utilizaron datos lidar para revelar cambios antropogénicos en el paisaje de Angkor. [73]

En 2012, el lidar reveló que el asentamiento purépecha de Angamuco en Michoacán , México, tenía aproximadamente tantos edificios como el Manhattan de hoy; [74] mientras que en 2016, su uso para mapear antiguas calzadas mayas en el norte de Guatemala, reveló 17 caminos elevados que unen la antigua ciudad de El Mirador con otros sitios. [75] [76] 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. [77] [78] [ 79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] En 2024, los arqueólogos que usaron lidar descubrieron los sitios del Valle de Upano . [88] [89]

Vehículos autónomos

Automóvil autónomo Cruise Automation con cinco unidades Velodyne Lidar en el techo
Sistema láser 3D de previsión que utiliza un sensor lidar SICK LMC

Los vehículos autónomos pueden utilizar lidar para la detección y evitación de obstáculos para navegar de forma segura por los entornos. [7] [90] La introducción del lidar fue un acontecimiento fundamental que fue el factor clave detrás de Stanley , el primer vehículo autónomo en completar con éxito el DARPA Grand Challenge . [91] 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. [92]

Las primeras generaciones de sistemas de control de crucero adaptativo para automóviles utilizaban únicamente sensores lidar.

Detección de objetos para sistemas de transporte

En los sistemas de transporte, para garantizar la seguridad del vehículo y de los pasajeros y desarrollar sistemas electrónicos que proporcionen asistencia al conductor, es esencial comprender el vehículo y su entorno. Los sistemas lidar desempeñan un papel importante en la seguridad de los sistemas de transporte. Muchos sistemas electrónicos que contribuyen a la asistencia al conductor y a la seguridad del vehículo, como el control de crucero adaptativo (ACC), la asistencia al frenado de emergencia y el sistema de frenos antibloqueo (ABS), dependen de la detección del entorno de un 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 haz láser. Los tres haces superiores se utilizan para el vehículo y los obstáculos que se encuentran por delante y los haces inferiores se utilizan para detectar las marcas del carril y las características de la carretera. [93] 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 malas condiciones climáticas. En caso de lluvia intensa, 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". [94]

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.

Detección de obstáculos y reconocimiento del entorno vial mediante lidar

Este método propuesto por Kun Zhou et al. [95] 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 costado 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 un filtro Kalman . La agrupación de datos aquí se realiza en función de las características de cada segmento basado en el 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 dos etapas considerando la estabilidad del seguimiento y el movimiento acelerado de los objetos [93] Los datos de intensidad reflectante del lidar también se utilizan para la detección de bordillos haciendo uso de una regresión robusta para tratar las oclusiones. La señalización vial se detecta utilizando un método Otsu modificado al distinguir superficies rugosas y brillantes. [96]

Ventajas

Los reflectores de la carretera que indican el límite del carril a veces quedan ocultos por diversas razones. Por lo tanto, se necesita otra información para reconocer el límite de la carretera. El lidar utilizado en este método puede medir la reflectividad del objeto. Por lo tanto, con estos datos también se puede reconocer el límite de la carretera. Además, el uso de un sensor con un cabezal resistente a la intemperie ayuda a detectar los objetos incluso en malas condiciones climáticas. El modelo de altura de la copa de los árboles antes y después de la inundación es un buen ejemplo. El lidar puede detectar datos muy detallados de la altura de la copa de los árboles, así como de su límite de carretera.

Las mediciones lidar ayudan a identificar la estructura espacial del obstáculo, lo que permite distinguir objetos según su tamaño y estimar el impacto de pasar sobre ellos. [97]

Los sistemas lidar ofrecen un mejor alcance y un gran campo de visión, lo que ayuda a detectar obstáculos en las curvas. Esta es una de sus principales ventajas 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. [97]

Se ha demostrado que el lidar puede manipularse de tal manera que se puede engañar a los coches autónomos para que realicen acciones evasivas. [98]

Ecología y conservación

Imágenes lidar que comparan un bosque antiguo (derecha) con una nueva plantación de árboles (izquierda)

El lidar también ha encontrado muchas aplicaciones para mapear paisajes naturales y gestionados como bosques, humedales, [99] y pastizales. Las alturas del dosel , las mediciones de biomasa y el área foliar se pueden estudiar utilizando sistemas lidar aerotransportados. [100] [101] [ 102] [103] De manera similar, el lidar también es utilizado por muchas industrias, incluidas la energía y el ferrocarril, y el Departamento de Transporte como una forma más rápida de topografía. Los mapas topográficos también se pueden generar fácilmente a partir del lidar, incluso para uso recreativo, como en la producción de mapas de orientación . [104] El lidar también se ha aplicado para estimar y evaluar la biodiversidad de plantas, hongos y animales. [105] [106] [107] Utilizando algas marinas del sur en Nueva Zelanda, los datos de mapeo lidar costero se han comparado con evidencia genómica poblacional para formular hipótesis sobre la ocurrencia y el momento de eventos de levantamiento sísmico prehistórico. [108]

Silvicultura

Un flujo de trabajo típico para derivar información forestal a nivel de árbol o parcela individual a partir de nubes de puntos lidar [109]

Los sistemas lidar también se han aplicado para mejorar la gestión forestal. [110] Las mediciones se utilizan para realizar inventarios en 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, la cobertura vegetal, la biomasa y la densidad de carbono. [109] El lidar aéreo se ha utilizado para cartografiar 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. [111]

Geología y ciencia del suelo

Los mapas de elevación digitales de alta resolución generados por lidar aerotransportado y estacionario han llevado a avances significativos en geomorfología (la rama de la geociencia que se ocupa del origen y la evolución de la topografía de la superficie de la Tierra). Las capacidades del lidar para detectar características topográficas sutiles como terrazas fluviales y riberas de canales fluviales, [112] accidentes geográficos glaciares, [113] para medir la elevación de la superficie terrestre debajo del dosel de vegetación, para resolver mejor las derivadas espaciales de la elevación, para detectar caídas de rocas, [114] [115] para detectar cambios de elevación entre estudios repetidos [116] han permitido muchos estudios novedosos de los procesos físicos y químicos que dan forma a los paisajes. [117] En 2005, la Tour Ronde en el macizo del Mont Blanc se convirtió en la primera montaña alpina alta en la que se empleó lidar para monitorear la creciente ocurrencia de caídas de rocas graves sobre grandes caras rocosas supuestamente causadas por el cambio climático y la degradación del permafrost a gran altitud. [118]

El lidar también se utiliza en geología estructural y geofísica como una combinación entre lidar aerotransportado y GNSS para la detección y estudio de fallas , para medir la elevación . [119] 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 los árboles. Esta combinación se utilizó de manera más famosa para encontrar la ubicación de la falla de Seattle en Washington , Estados Unidos. [120] Esta combinación también mide la elevación en el Monte St. Helens utilizando datos de antes y después del levantamiento de 2004. [121] Los sistemas lidar aerotransportados monitorean los glaciares y tienen la capacidad de detectar cantidades sutiles de crecimiento o declive. Un sistema basado en satélites, el NASA ICESat , incluye un subsistema lidar para este propósito. El NASA Airborne Topographic Mapper [122] también se usa ampliamente para monitorear glaciares y realizar análisis de cambios costeros. La combinación también es utilizada por científicos del suelo al crear un estudio de suelos . El modelado detallado del terreno permite a los científicos del suelo ver cambios de pendiente y rupturas en el relieve que indican patrones en las relaciones espaciales del suelo.

Atmósfera

Lidar de corto alcance en el Instituto de Geofísica de Varsovia (Polonia)

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 el perfil de las nubes, la medición de los vientos, el estudio de los aerosoles y la cuantificación de varios componentes atmosféricos. Los componentes atmosféricos pueden, a su vez, proporcionar información útil, incluida la presión superficial (midiendo 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 atmosférica mediante lidar funciona de dos maneras:

  1. midiendo la retrodispersión de la atmósfera, y
  2. midiendo la reflexión dispersa desde el suelo (cuando el lidar está en el aire) u otra superficie dura.

La retrodispersión de la atmósfera proporciona directamente una medida de las nubes y los aerosoles. Otras mediciones derivadas de la retrodispersión, como los vientos o los cristales de hielo de los cirros, requieren una selección cuidadosa de la longitud de onda y/o la polarización detectada. El lidar Doppler y el lidar Doppler de Rayleigh se utilizan para medir la temperatura y la velocidad del viento a lo largo del haz midiendo la frecuencia de la luz retrodispersada. El ensanchamiento Doppler de los gases en movimiento permite la determinación de propiedades a través del cambio de frecuencia resultante. [123] Los lidares de barrido, como el HARLIE de barrido cónico de la NASA , se han utilizado para medir la velocidad del viento atmosférico. [124] La misión eólica ADM-Aeolus de la ESA estará equipada con un sistema lidar Doppler para proporcionar mediciones globales de los perfiles verticales del viento. [125] Se utilizó un sistema lidar Doppler en los Juegos Olímpicos de Verano de 2008 para medir los campos de viento durante la competición de vela. [126]

Los sistemas lidar Doppler también están empezando a aplicarse con éxito en el sector de las energías renovables para adquirir datos sobre la velocidad del viento, la turbulencia, la dirección del viento y la cizalladura del viento. Se están utilizando tanto sistemas pulsados ​​como de onda continua. Los sistemas pulsados ​​utilizan la sincronización de la señal para obtener la resolución de la distancia vertical, mientras que los sistemas de onda continua se basan en el enfoque del detector.

Se ha propuesto el término eólica para describir el estudio colaborativo e interdisciplinario del viento utilizando simulaciones de mecánica de fluidos computacional y mediciones lidar Doppler. [127]

La reflexión terrestre de un lidar aerotransportado proporciona una medida de la reflectividad de la superficie (suponiendo que se conoce bien la transmitancia atmosférica) en la longitud de onda del lidar; sin embargo, la reflexión terrestre se utiliza normalmente 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 (menos de 1 nm) para tener en cuenta 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 ajustan a las líneas de absorción adecuadas de un gas en particular, las mediciones DIAL se pueden utilizar para determinar la concentración (proporción de mezcla) de ese gas en particular en la atmósfera. Esto se conoce como un enfoque de absorción diferencial de trayectoria integrada (IPDA), ya que es una medida de la absorción integrada a lo largo de toda la trayectoria del lidar. Los lidares IPDA pueden ser pulsados ​​[128] [129] o de onda continua [130] y normalmente utilizan dos o más longitudes de onda. [131] Los lidars IPDA se han utilizado para la teledetección de dióxido de carbono [128] [129] [130] y metano. [132]

El lidar de matriz sintética permite obtener imágenes del lidar sin necesidad de un detector de matriz. Se puede utilizar para obtener imágenes de velocimetría Doppler, imágenes a velocidad de cuadro ultrarrápida (millones de cuadros por segundo), así como para la reducción de moteado en lidar coherente. [35] Grant ofrece una extensa bibliografía sobre lidar para aplicaciones atmosféricas e hidrosféricas. [133]

Aplicación de la ley

La policía utiliza los radares lidar para medir la velocidad de los vehículos con el fin de hacer cumplir los límites de velocidad . Además, se utilizan en el ámbito forense para ayudar en las investigaciones de la escena del crimen. Se toman imágenes de la escena para registrar detalles exactos de la ubicación de los objetos, la sangre y otra información importante para su posterior revisión. Estas imágenes también se pueden utilizar para determinar la trayectoria de las balas en casos de tiroteos.

Militar

Se conocen pocas aplicaciones militares que estén en funcionamiento y clasificadas (como la medición de velocidad basada en lidar del misil de crucero nuclear furtivo AGM-129 ACM ), pero se está realizando una cantidad considerable de investigación sobre su uso para la obtención de imágenes. Los sistemas de mayor resolución recopilan suficientes detalles para identificar objetivos, como tanques . Algunos ejemplos de aplicaciones militares del lidar incluyen el sistema de detección de minas por láser aerotransportado (ALMDS) para la guerra contra minas de Areté Associates. [134]

Un informe de la OTAN (RTO-TR-SET-098) evaluó las tecnologías potenciales para realizar la detección a distancia para la discriminación de agentes de guerra biológica. Las tecnologías potenciales evaluadas fueron la infrarroja de onda larga (LWIR), la dispersión diferencial (DISC) y la fluorescencia inducida por láser ultravioleta (UV-LIF). El informe concluyó que: Con base en los resultados de los sistemas lidar probados y analizados anteriormente, el Grupo de trabajo recomienda que la mejor opción para la aplicación a corto plazo (2008-2010) de los sistemas de detección a distancia es la UV-LIF , [135] sin embargo, a largo plazo, otras técnicas como la espectroscopia Raman a distancia pueden resultar útiles para la identificación de agentes de guerra biológica.

Un lidar espectrométrico compacto de corto alcance basado en fluorescencia inducida por láser (LIF) permitiría detectar la presencia de amenazas biológicas en forma de aerosol en lugares críticos interiores, semicerrados y exteriores, como estadios, subterráneos y aeropuertos. Esta capacidad casi en tiempo real permitiría la detección rápida de una liberación de bioaerosol y la implementación oportuna de medidas para proteger a los ocupantes y minimizar el grado de contaminación. [136]

El sistema de detección de ataques biológicos de largo alcance (LR-BSDS) fue desarrollado por el ejército de los EE. UU. para proporcionar la advertencia de ataque biológico más temprana posible. Es un sistema aerotransportado transportado por helicóptero para detectar nubes de aerosol sintético que contienen agentes biológicos y químicos a larga distancia. El LR-BSDS, con un alcance de detección de 30 km o más, se desplegó en junio de 1997. [137] 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 DARPA Grand Challenge de 2005 .

En junio de 2010, un Boeing AH-6 robótico realizó un vuelo totalmente autónomo, que incluyó la evitación de obstáculos mediante lidar. [138] [139]

Minería

Para el cálculo de los volúmenes de mineral se realiza un escaneo periódico (mensual) en las áreas de extracción de mineral y luego se comparan los datos de la superficie con el escaneo anterior. [140]

Los sensores lidar también se pueden utilizar para la detección y evitación de obstáculos en vehículos mineros robóticos, como en el sistema de transporte autónomo (AHS) de Komatsu [141] utilizado en la Mina del Futuro de Rio Tinto.

Física y astronomía

Una red mundial de observatorios utiliza lidars 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 Orbita de Marte , utilizó un instrumento lidar en un satélite en órbita alrededor 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 (Altímetro Láser del Orbitador Lunar (LOLA)) Mercurio (Altímetro Láser de Mercurio (MLA)) y NEAR–Shoemaker Laser Rangefinder (NLR). [142] Las misiones futuras también incluirán experimentos con altímetros láser como el Altímetro Láser de Ganímedes (GALA) como parte de la misión Jupiter Icy Moons Explorer (JUICE). [142]

En septiembre de 2008, el módulo de aterrizaje Phoenix de la NASA utilizó lidar para detectar nieve en la atmósfera de Marte. [143]

En física atmosférica, el lidar se utiliza como 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 mediciones se pueden utilizar para calcular temperaturas. El lidar también se puede utilizar para medir la velocidad del viento y para proporcionar información sobre la distribución vertical de las partículas de aerosol . [144]

En las instalaciones de investigación de fusión nuclear JET , en el Reino Unido cerca de Abingdon , Oxfordshire, se utiliza la dispersión lidar de Thomson para determinar la densidad de electrones y los perfiles de temperatura del plasma . [145]

Mecánica de rocas

El lidar se ha utilizado ampliamente en mecánica de rocas para caracterizar macizos rocosos y detectar cambios de pendiente. Algunas propiedades geomecánicas importantes del macizo rocoso se pueden extraer de las nubes de puntos 3D obtenidas mediante lidar. Algunas de estas propiedades son:

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 rocoso a través del índice SMR . [152] Además de esto, la comparación de diferentes nubes de puntos 3-D de un talud adquiridas 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. [153] [154] [155]

Thor

THOR es un láser diseñado para medir las condiciones atmosféricas de la Tierra. El láser penetra en una capa de nubes [156] y mide el espesor del halo de retorno. El sensor tiene una apertura de fibra óptica con un ancho de 7+12 pulgada (19 cm) que se utiliza para medir la luz de retorno.

Robótica

La tecnología lidar se utiliza en robótica para la percepción del entorno, así como para la clasificación de objetos. [157] La ​​capacidad de la tecnología lidar para proporcionar mapas de elevación tridimensionales del terreno, distancia al suelo de alta precisión y velocidad de aproximación puede permitir el aterrizaje seguro de vehículos robóticos y tripulados con un alto grado de precisión. [26] Los lidar también se utilizan ampliamente en robótica para la localización y el mapeo simultáneos y están bien integrados en simuladores de robots. [158] Consulte la sección Militar anterior para obtener más ejemplos.

Vuelo espacial

El 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 la posición de las naves espaciales . El lidar también se ha utilizado para estudios atmosféricos desde el espacio. Los pulsos cortos de luz láser emitidos desde una nave espacial pueden reflejarse en partículas diminutas de la atmósfera y volver a un telescopio alineado con el láser de la nave espacial. Al cronometrar con precisión el eco del lidar y medir la cantidad de luz láser que recibe el telescopio, los científicos pueden determinar con precisión la ubicación, la distribución y la naturaleza de las partículas. El resultado es una nueva herramienta revolucionaria para estudiar los componentes de la atmósfera, desde las gotitas de las nubes hasta los contaminantes industriales, que son difíciles de detectar por otros medios. [159] [160]

La altimetría láser se utiliza para hacer mapas digitales de elevación de planetas, incluido el altímetro láser orbital de Marte (MOLA) que mapea a Marte, [161] el altímetro láser orbital lunar (LOLA) [162] y el altímetro lunar (LALT) que mapea a la Luna, y el altímetro láser de Mercurio (MLA) que mapea a Mercurio. [163] También se utiliza para ayudar a navegar al helicóptero Ingenuity en sus vuelos récord sobre el terreno de Marte . [8]

Topografía

Esta furgoneta con cartografía TomTom está equipada con cinco sensores lidar en su portaequipaje.

Las empresas que trabajan en el campo de la teledetección utilizan sensores lidar aerotransportados. Se pueden utilizar para crear un DTM (modelo digital del terreno) o un DEM ( modelo digital de elevación ); se trata de una práctica bastante habitual para áreas más grandes, ya que un avión puede adquirir entre 3 y 4 km (2 y 2 pies) de datos.+Franjas de 12  mi) de ancho en un solo vuelo. Se puede lograr una mayor precisión vertical de menos de 50 mm (2 in) con un vuelo 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 ( Sistema Geodésico Mundial ). [164]

El lidar también se utiliza en la prospección hidrográfica . Dependiendo de la claridad del agua, el lidar puede medir profundidades de 0,9 a 40 m (3 a 131 pies) con una precisión vertical de 15 cm (6 pulgadas) y una precisión horizontal de 2,5 m (8 pies). [165]

Transporte

Una nube de puntos generada a partir de un automóvil en movimiento utilizando un único lidar Ouster OS1

El lidar se ha utilizado en la industria ferroviaria para generar informes sobre el estado de los activos para la gestión de activos y por los departamentos de transporte para evaluar las condiciones de sus carreteras. CivilMaps.com es una empresa líder en el campo. [166] El lidar se ha utilizado en sistemas de control de crucero adaptativo (ACC) para automóviles. 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 que se encuentre delante de él. [167] En caso de que el vehículo de delante disminuya la velocidad o esté demasiado cerca, el ACC aplica los frenos para reducir la velocidad del vehículo. Cuando la carretera está despejada, el ACC permite que el vehículo acelere a una velocidad preestablecida por el conductor. Consulte la sección Militar anterior para ver más ejemplos. El Ceilómetro, un dispositivo basado en lidar, se utiliza en aeropuertos de todo el mundo para medir la altura de las nubes en las rutas de aproximación a la pista. [168]

Optimización de parques eólicos

El lidar se puede utilizar para aumentar la producción de energía de los parques eólicos midiendo con precisión las velocidades del viento y la turbulencia del viento. [169] [170] Los sistemas lidar experimentales [171] [172] se pueden montar en la góndola [173] de una turbina eólica o integrarse en el rotor giratorio [174] para medir los vientos horizontales que se aproximan, [175] los vientos en la estela de la turbina eólica, [176] y ajustar de forma proactiva las palas para proteger los componentes y aumentar la potencia. El 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 [177] midiendo la curva de potencia de la turbina eólica. [178] La optimización de los parques eólicos puede considerarse un tema de la eólica aplicada . Otro aspecto del lidar en la industria relacionada con la energía eólica es utilizar la dinámica de fluidos computacional sobre superficies escaneadas con lidar para evaluar el potencial eólico, [179] que se puede utilizar para la colocación óptima de los parques eólicos.

Optimización del despliegue de energía solar fotovoltaica

El lidar también se puede utilizar para ayudar a los planificadores y desarrolladores a optimizar los sistemas solares fotovoltaicos a nivel de ciudad al determinar los techos apropiados [180] [181] y para determinar las pérdidas por sombreado . [182] Los recientes esfuerzos de escaneo láser aéreo se han centrado en formas de estimar la cantidad de luz solar que llega a las fachadas verticales de los edificios, [183] ​​o incorporando pérdidas de sombreado más detalladas al considerar la influencia de la vegetación y el terreno circundante más grande. [184]

Juegos de vídeo

Los juegos de simulación de carreras más recientes, como rFactor Pro , iRacing , Assetto Corsa y Project CARS, presentan cada vez más pistas de carreras reproducidas a partir de nubes de puntos 3D adquiridas a través de estudios lidar, lo que da como resultado superficies replicadas con precisión centimétrica o milimétrica en el entorno 3D del juego. [185] [186] [187]

El juego de exploración de 2017 Scanner Sombre , de Introversion Software , utiliza lidar como mecánica de juego fundamental.

En Build the Earth , se utiliza lidar para crear representaciones precisas del terreno en Minecraft para tener en cuenta los errores (principalmente en relación con la elevación) en la generación predeterminada. El proceso de representación del terreno en Build the Earth está limitado por la cantidad de datos disponibles en la región, así como por la velocidad que se necesita para convertir el archivo en datos de bloques.

Otros usos

Escáner lidar en un iPad Pro de cuarta generación

Se cree que el vídeo de la canción de 2007 " House of Cards " de Radiohead fue el primer uso del escaneo láser 3D en tiempo real para grabar un vídeo musical. Los datos de alcance del vídeo no proceden en su totalidad de un lidar, ya que también se utiliza el escaneo de luz estructurada. [188]

En 2020, Apple presentó la cuarta generación de iPad Pro con un sensor lidar integrado en el módulo de la cámara trasera , especialmente desarrollado para experiencias de realidad aumentada (RA). [189] La función se incluyó más tarde en la línea iPhone 12 Pro y los modelos Pro posteriores. [190] En los dispositivos Apple, el lidar potencia las imágenes en modo retrato con modo nocturno, acelera el enfoque automático y mejora la precisión en la aplicación Measure .

En 2022, Wheel of Fortune comenzó a usar tecnología lidar para rastrear cuándo Vanna White mueve su mano sobre el tablero del rompecabezas para revelar letras. El primer episodio en tener esta tecnología fue en el estreno de la temporada 40. [191]

Tecnologías alternativas

La visión estereoscópica por computadora ha demostrado ser una alternativa prometedora al lidar para aplicaciones de corto alcance. [192]

Véase también

Referencias

  1. ^ National Oceanic and Atmospheric Administration (26 de febrero de 2021). «¿Qué es LIDAR?». oceanservice.noaa.gov . Departamento de Comercio de los Estados Unidos . Consultado el 15 de marzo de 2021 .
  2. ^ Travis S. Taylor (2019). Introducción a la ciencia y la ingeniería del láser. CRC Press.
  3. ^ Jie Shan y Charles K. Toth (2018). Detección y escaneo láser topográfico: principios y procesamiento (2.ª ed.). CRC Press.
  4. ^ "La adopción de sensores lidar basados ​​en galio cobra impulso". www.argusmedia.com . 2021-06-29 . Consultado el 2021-07-14 .
  5. ^ "Los ecólogos comparan la precisión de las tecnologías Lidar para monitorear la vegetación forestal: los hallazgos sugieren que las plataformas móviles tienen un gran potencial para monitorear una variedad de atributos forestales". ScienceDaily . Consultado el 14 de julio de 2021 .
  6. ^ abcde Cracknell, Arthur P.; Hayes, Ladson (2007) [1991]. Introducción a la teledetección (2.ª ed.). Londres: Taylor and Francis. ISBN 978-0-8493-9255-9.OCLC 70765252  .
  7. ^ ab Lim, Hazel Si Min; Taeihagh, Araz (2019). "Toma de decisiones algorítmica en vehículos autónomos: comprensión de las preocupaciones éticas y técnicas para las ciudades inteligentes". Sustainability . 11 (20): 5791. arXiv : 1910.13122 . doi : 10.3390/su11205791 .
  8. ^ ab "Cómo la NASA diseñó un helicóptero que podría volar de forma autónoma en Marte". IEEE Spectrum . 17 de febrero de 2021. Archivado desde el original el 19 de febrero de 2021 . Consultado el 19 de febrero de 2021 .
  9. ^ Gallego Torromé, Ricardo; Barzanjeh, Shabir (2023). "Avances en radar cuántico y LiDAR cuántico". Progresos en Electrónica Cuántica . 93 : 100497. arXiv : 2310.07198 . doi :10.1016/j.pquantelec.2023.100497.
  10. ^ "Nuevo sistema de radar". Odessa American . 28 de febrero de 1961.
  11. ^ ab Macomber, Frank (3 de junio de 1963). "Expertos espaciales buscan aprovechar la potente luz LASER". Bakersfield Californian . N.º 5. Copley News Service . Consultado el 11 de julio de 2019 .
  12. ^ Stitch, ML; Woodburry, EJ; Morse, J H. (21 de abril de 1961). "El sistema de medición de distancia óptica utiliza un transmisor láser". Electrónica . 34 : 51–53.
  13. ^ "El láser mide la distancia". Lincoln Journal Star . N.º 6. 29 de marzo de 1963.
  14. ^ James Ring, "El láser en la astronomía", págs. 672–673, New Scientist , 20 de junio de 1963.
  15. ^ Oxford English Dictionary. 2013. p. Entrada para "lidar".
  16. ^ ab "Radar fotónico". Technion – Instituto Tecnológico de Israel . 27 de mayo de 2016. Consultado el 12 de agosto de 2018 .
  17. ^ ab "Radio Optic Phased Array Radar – a comprehensive study" (Radar de matriz en fase de radio óptica: un estudio exhaustivo). Full Afterburner . Consultado el 12 de agosto de 2018 .
  18. ^ Goyer, GG; R. Watson (septiembre de 1963). "El láser y su aplicación a la meteorología". Boletín de la Sociedad Meteorológica Americana . 44 (9): 564–575 [568]. Código Bibliográfico :1963BAMS...44..564G. doi : 10.1175/1520-0477-44.9.564 .
  19. ^ "CLIC". Lidar.cr.usgs.gov . 2015-09-16. Archivado desde el original el 2016-02-19 . Consultado el 2016-02-22 .
  20. ^ "Búsqueda en NYTimes.com". The New York Times . Consultado el 7 de abril de 2017 .
  21. ^ "La unidad de conducción autónoma de Waymo solicitó arbitraje por un ingeniero que ahora trabaja en Uber". The New York Times . 2017-03-29 . Consultado el 2017-04-07 .
  22. ^ 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 de lidar" (PDF) . Centro de Servicios Costeros de la NOAA . pág. 14. Archivado (PDF) desde el original el 2022-10-09 . Consultado el 2017-02-11 .
  23. ^ Philosophical Magazine and Journal of Science , 1930, serie 7, volumen 9, número 60, págs. 1014–1020.
  24. ^ Donegan, JF; La vida y las obras de Edward Hutchinson Synge , págs. 31, 67, (coeditado con D. Weaire y P. Florides ), Pöllauberg, Austria: Living Edition, ISBN 3-901585-17-6
  25. ^ "Lidar experimental de investigación avanzada", USGS.gov . Consultado el 8 de agosto de 2007.
  26. ^ ab 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 biológicas y médicas de la detección e imágenes fotónicas . Vol. 8192. pág. 819202. Bibcode :2011SPIE.8192E..02A. doi :10.1117/12.904062. hdl : 2060/20110012163 . S2CID  28483836 . Consultado el 24 de mayo de 2011 .
  27. ^ P. Dakin, John; Brown, Robert (2017). Manual de optoelectrónica: conceptos, dispositivos y técnicas (volumen uno). CRC Press. pág. 678. ISBN 978-1-4822-4179-2.
  28. ^ Podest, Erika (16 de marzo de 2021). "Los fundamentos de LiDAR" (PDF) . NASA . Consultado el 7 de septiembre de 2024 .
  29. ^ Rashid A. Ganeev (2013). Interacciones entre láser y superficie. Springer Science & Business Media. pág. 32. ISBN 978-94-007-7341-7.
  30. ^ abc Mokey, Nick (15 de marzo de 2018). "¿Un coche autónomo en cada entrada? El lidar de estado sólido es la clave". Tendencias digitales . Consultado el 15 de junio de 2018 .
  31. ^ "Sensores remotos | Earthdata". earthdata.nasa.gov . Consultado el 18 de marzo de 2017 . Dominio públicoEste artículo incorpora texto de esta fuente, que se encuentra en el dominio público .
  32. ^ "Advanced Scientific Concepts Inc". asc3d.com . Consultado el 3 de julio de 2022 .
  33. ^ Patente estadounidense 5081530, Medina, Antonio, "Cámara tridimensional y telémetro", expedida el 14 de enero de 1992, asignada a Medina, Antonio 
  34. ^ Medina A, Gayá F, Pozo F (2006). "Radar láser compacto y cámara tridimensional". Journal of the Optical Society of America A . 23 (4): 800–805. Bibcode :2006JOSAA..23..800M. doi :10.1364/josaa.23.000800. PMID  16604759.
  35. ^ ab Strauss, CEM (1994). "Detección heterodina mediante matriz sintética: un detector de un solo elemento actúa como una matriz". Optics Letters . 19 (20): 1609–1611. Bibcode :1994OptL...19.1609S. doi :10.1364/ol.19.001609. PMID  19855597.
  36. ^ "El generador de imágenes láser 3D más potente del mundo". technologyreview.com . 2014-02-13 . Consultado el 2017-04-06 .
  37. ^ Talbot, David (13 de febrero de 2014). «Nuevo chip óptico agudizará las imágenes aéreas militares y arqueológicas». MIT Technology Review . Consultado el 17 de febrero de 2014 .
  38. ^ Hadfield, Robert H.; Leach, Jonathan; Fleming, Fiona; Paul, Douglas J.; Tan, Chee Hing; Ng, Jo Shien; Henderson, Robert K.; Buller, Gerald S. (2023). "Detección de fotón único para imágenes y detección de largo alcance". Optica . 10 (9): 1124. Bibcode :2023Optic..10.1124H. doi : 10.1364/optica.488853 . hdl : 20.500.11820/4d60bb02-3c2c-4f86-a737-f985cb8613d8 . Consultado el 29 de agosto de 2023 .
  39. ^ ab "Advanced Scientific Concepts Inc". advancedscientificconcepts.com . Consultado el 8 de marzo de 2019 .
  40. ^ "Detalles de la patente". technology.nasa.gov . Consultado el 8 de marzo de 2019 .
  41. ^ "Conversión de analógico a digital: muestreo". cl.cam.ac.uk . Consultado el 8 de marzo de 2019 .
  42. ^ Imágenes de flash lidar para aterrizaje seguro autónomo y operación de proximidad de naves espaciales. Conferencia AIAA Space 2016. Servidor de informes técnicos de la NASA . 2019-05-07.
  43. ^ Dietrich, Ann Brown, "Apoyo a la navegación autónoma con imágenes de flash lidar en proximidad a pequeños cuerpos celestes" (2017). Tesis y disertaciones de posgrado en ciencias de ingeniería aeroespacial de CU Boulder . 178.
  44. ^ ab "El salvaje oeste del lidar automotriz". spie.org . Consultado el 26 de diciembre de 2020 .
  45. ^ ab Vosselman, George; Maas, Hans-Gerd (2012). Escaneo láser aéreo y terrestre . Whittles Publishing. ISBN 978-1-904445-87-6.
  46. ^ Doneus, M.; Miholjek, I.; Mandlburger, G.; Doneus, N.; Verhoeven, G.; Briese, Ch.; Pregesbauer, M. (2015). "Batimetría láser aerotransportada para la documentación de sitios arqueológicos sumergidos en aguas poco profundas". ISPRS - Archivos internacionales de fotogrametría, teledetección y ciencias de la información espacial . XL-5/W5: 99–107. Bibcode :2015ISPArXL55...99D. doi : 10.5194/isprsarchives-xl-5-w5-99-2015 . hdl : 1854/LU-5933247 .
  47. ^ Chiu, Cheng-Lung; Fei, Li-Yuan; Liu, Jin-King; Wu, Ming-Chee. "Mapeo nacional de lidar aéreo y ejemplos de aplicaciones en deslizamientos de tierra profundos en Taiwán". Simposio de geociencia y teledetección (IGARSS), 2015 IEEE International . ISSN  2153-7003.
  48. ^ ab Yuan, Zeng; Yujin, Zhao; Dan, Zhao; Bingfang, Wu. "Mapeo de la biodiversidad forestal utilizando datos aéreos e hiperespectrales". Simposio sobre geociencias y teledetección (IGARSS), 2016 IEEE International . ISSN  2153-7003.
  49. ^ Tang, Lina; Shao, Guofan (21 de junio de 2015). "Teledetección con 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.
  50. ^ abc "Nayegandhi Green Lidar" (PDF) . Archivado (PDF) del original el 2022-10-09.
  51. ^ ab "1.2.2 LiDAR batimétrico". home.iitk.ac.in . Consultado el 15 de enero de 2023 .
  52. ^ Saputra, Romi; Radjawane, Ivonne; Park, H; Gularso, Herjuno (2021). "Efecto de la turbidez, la temperatura y la salinidad de las aguas en los datos de profundidad de la batimetría LiDAR aerotransportada". Serie de conferencias IOP: Ciencias de la Tierra y del Medio Ambiente . 925 (1): 012056. Bibcode :2021E&ES..925a2056S. doi : 10.1088/1755-1315/925/1/012056 . S2CID  244918525.
  53. ^ Wilson, Jerry C. (2008). "Uso de LiDAR hidrográfico aerotransportado para apoyar el mapeo de las aguas de California". OCEANS 2008 - MTS/IEEE Kobe Techno-Ocean . págs. 1–8. doi :10.1109/OCEANSKOBE.2008.4530980. ISBN 978-1-4244-2126-8. Número de identificación del sujeto  28911362.
  54. ^ ab Miltiadou, M.; Grant, Michael G.; Campbell, NDF; Warren, M.; Clewley, D.; Hadjimitsis, Diofantos G. (27 de junio de 2019). "Software de código abierto DASOS: Acumulación, análisis y visualización eficientes de lidar de forma de onda completa". En Papadavid, Giorgos; Themistocleous, Kyriacos; Michaelides, Silas; Ambrosia, Vincent; Hadjimitsis, Diofantos G (eds.). Séptima Conferencia Internacional sobre Teledetección y Geoinformación del Medio Ambiente (RSCy2019) . Vol. 11174. Sociedad Internacional de Óptica y Fotónica. págs. 111741M. Código Bibliográfico :2019SPIE11174E..1MM. doi :10.1117/12.2537915. ISBN 978-1-5106-3061-1.S2CID 197660590  .
  55. ^ 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 y tamaño reducido". ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 60 (2): 100–112. Bibcode :2006JPRS...60..100W. doi :10.1016/j.isprsjprs.2005.12.001. ISSN  0924-2716.
  56. ^ Zhuang, Wei; Mountrakis, Giorgos; Wiley, John J. Jr.; 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 teledetección . 36 (7): 1871–1889. Bibcode :2015IJRS...36.1871Z. doi :10.1080/01431161.2015.1029095. ISSN  0143-1161. S2CID  55987035.
  57. ^ Miltiadou, Milto; Campbell, Neil DF; Gonzalez Aracil, Susana; Brown, Tony; Grant, Michael G. (1 de mayo de 2018). "Detección de árboles muertos de Eucalyptus camaldulensis sin delineación de árboles para gestionar la biodiversidad en bosques nativos australianos". Revista Internacional de Observación de la Tierra Aplicada y Geoinformación . 67 : 135–147. Bibcode :2018IJAEO..67..135M. doi : 10.1016/j.jag.2018.01.008 . hdl : 20.500.14279/19541 . ISSN  0303-2434.
  58. ^ Lee, Sang-Mook; Im, Jeong Joon; Lee, Bo-Hee; Leonessa, Alexander; Kurdila, Andrew (2010). "Generación de mapas de cuadrícula en tiempo real y clasificación de objetos para datos LIDAR 3D terrestres utilizando técnicas de análisis de imágenes". Conferencia internacional IEEE de 2010 sobre procesamiento de imágenes . págs. 2253–2256. doi :10.1109/ICIP.2010.5651197. ISBN . 978-1-4244-7992-4.
  59. ^ "Tecnología de detección láser lidar: desde coches autónomos hasta concursos de baile". Reuters . 7 de enero de 2020.
  60. ^ "Estudio del ARS ayuda a los agricultores a aprovechar al máximo los fertilizantes". Servicio de Investigación Agrícola del USDA. 9 de junio de 2010.
  61. ^ Gebru, Alem; Jansson, Samuel; Ignell, Rickard; Kirkeby, Carsten; Brydegaard, Mikkel (14 de mayo de 2017). "Espectroscopia de modulación polarimétrica multiespectral para la determinación de especies y sexo de vectores de la enfermedad de la malaria". Conferencia sobre láseres y electroóptica. Sociedad Óptica de América. págs. ATh1B.2. doi :10.1364/CLEO_AT.2017.ATh1B.2. ISBN 978-1-943580-27-9. Número de identificación del sujeto  21537355.
  62. ^ "Mejoras en o relacionadas con los sistemas de teledetección óptica para fauna aérea y acuática, y su utilización". Google Patents . Consultado el 4 de junio de 2019 .
  63. ^ ab Weiss, Ulrich; Biber, Peter; Laible, Stefan; Bohlmann, Karsten; Zell, Andreas (2010). "Clasificación de especies de plantas utilizando un sensor LIDAR 3D y aprendizaje automático". Conferencia internacional de 2010 sobre aprendizaje automático y aplicaciones . ISBN 978-1-4244-9211-4.
  64. ^ "EID; cráter bajo el dosel". Unb.ca. 18 de febrero de 2013. Consultado el 6 de mayo de 2013 .
  65. ^ La luz fantástica: uso de lidar aerotransportado en prospecciones arqueológicas. English Heritage . 2010. p. 45.
  66. ^ John Nobel Wilford (10 de mayo de 2010). "Mapeo de la civilización antigua, en cuestión de días". New York Times . Consultado el 11 de mayo de 2010 .
  67. ^ Stephanie Pappas (15 de mayo de 2013). "Las ruinas de una ciudad perdida podrían estar escondidas en las profundidades de la selva tropical de Honduras". Live Science . Consultado el 15 de mayo de 2013 .
  68. ^ Douglas Preston (2 de marzo de 2015). «Descubren ciudad perdida en la selva tropical hondureña». National Geographic . Archivado desde el original el 3 de marzo de 2015. Consultado el 3 de marzo de 2015 .
  69. ^ "La jungla entrega su ciudad perdida". Smh.com.au . 2013-06-14 . Consultado el 2016-02-22 .
  70. ^ Johnson, Katharine M; Ouimet, William B (2014). "Redescubriendo el paisaje arqueológico perdido del sur de Nueva Inglaterra usando detección y medición de distancias mediante luz aerotransportada (LiDAR)". Revista de ciencia arqueológica . 43 : 9–20. Código Bibliográfico :2014JArSc..43....9J. doi :10.1016/j.jas.2013.12.004.
  71. ^ Edwin Cartlidge (10 de enero de 2014). "Los láseres descubren la 'agrópolis' perdida de Nueva Inglaterra | Ciencia | AAAS". News.sciencemag.org . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
  72. ^ "La Nueva Inglaterra "perdida" revelada por la arqueología de alta tecnología". News.nationalgeographic.com . 2014-01-03. Archivado desde el original el 7 de enero de 2014 . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
  73. ^ Evans, DH; Fletcher, RJ; et al. (2013). "Descubrimiento de paisajes arqueológicos en Angkor usando lidar". PNAS . 110 (31): 12595–12600. Bibcode :2013PNAS..11012595E. doi : 10.1073/pnas.1306539110 . PMC 3732978 . PMID  23847206. 
  74. ^ Davis, Nicola (15 de febrero de 2018). "El escaneo láser revela que una antigua ciudad mexicana 'perdida' 'tenía tantos edificios como Manhattan'". The Guardian – vía www.theguardian.com.
  75. ^ "Los escaneos LiDAR revelan la sofisticada red de caminos de la civilización maya". smithsonianmag.com . Consultado el 28 de febrero de 2018 .
  76. ^ "Hallan antiguas autopistas mayas en la selva de Guatemala". 27 de enero de 2017.
  77. ^ "Esta antigua civilización era dos veces más grande que la Inglaterra medieval". 1 de febrero de 2018. Archivado desde el original el 1 de febrero de 2018. Consultado el 5 de febrero de 2018 .
  78. ^ "Arqueólogos encuentran ciudades antiguas perdidas usando láseres". msn.com . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
  79. ^ "Esta antigua civilización era dos veces más grande que la Inglaterra medieval". National Geographic News . 2018-02-01. Archivado desde el original el 7 de agosto de 2019 . Consultado el 2019-09-08 .
  80. ^ "Descubren extensa red maya bajo la jungla de Guatemala". 2018-02-02.
  81. ^ "Arqueólogos encuentran antiguas ciudades mayas perdidas en Guatemala usando láseres". Newsweek . 2018-09-29.
  82. ^ Little, Becky. "Los láseres revelan 60.000 estructuras mayas antiguas en Guatemala". Historia . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
  83. ^ "Descubierta mediante láser una antigua megalópolis maya oculta con 60.000 estructuras en Guatemala". yahoo.com . Archivado desde el original el 5 de septiembre de 2019 . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
  84. ^ Berke, Jeremy (2 de febrero de 2018). "Los arqueólogos encontraron miles de estructuras ocultas en la selva guatemalteca, lo que podría reescribir la historia de la humanidad". Business Insider . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
  85. ^ "Descubiertas en Guatemala mediante láseres una antigua 'megalopis' maya oculta con 60.000 estructuras". Newsweek . 2 de febrero de 2018.
  86. ^ Chukwurah, Precious (30 de septiembre de 2018). "Arqueólogos descubren una antigua ciudad maya perdida en el norte de Guatemala usando láseres". Noticias de entretenimiento, música, videos y estilo de vida de Nigeria . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
  87. ^ Wehner, Mike (2 de febrero de 2018). «Arqueólogos descubrieron una antigua megaciudad maya escondida en una jungla guatemalteca». BGR . Consultado el 8 de septiembre de 2019 .
  88. ^ "Han cartografiado un conjunto de ciudades perdidas en la Amazonía ecuatoriana que perduraron durante mil años". Associated Press . 2024-01-11.
  89. ^ Stephen Rostain; Antonio Dorison; Geoffroy de Saulieu; Heiko Prümers; Jean-Luc Le Pennec; Fernando Mejía Mejía; Ana Maritza Freire; Jaime R. Pagán Jiménez; Philippe Descola (11 de enero de 2024). "Dos mil años de urbanismo jardín en el Alto Amazonas". Ciencia . 383 (6679): 183–189. Código Bib : 2024 Ciencia... 383.. 183R. doi : 10.1126/ciencia.adi6317. PMID  38207020.
  90. ^ Por Steve Taranovich, EDN. "Sensores automotrices autónomos: cómo los algoritmos de procesador obtienen sus datos". 5 de julio de 2016. Consultado el 9 de agosto de 2016.
  91. ^ "La historia oral del desafío Darpa, la agotadora carrera de robots que dio origen al automóvil autónomo". Wired . ISSN  1059-1028 . Consultado el 24 de diciembre de 2020 .
  92. ^ "Filipino convierte un coche normal en un vehículo autónomo – Motioncars". Motioncars.inquirer.net . 2015-05-25 . Consultado el 2016-02-22 .
  93. ^ ab Takagi, Kiyokazu; Morikawa, Katsuhiro; Ogawa, Takashi; Saburi, Makoto (2006). "Reconocimiento del entorno vial mediante LIDAR en el vehículo". Simposio de vehículos inteligentes IEEE 2006 . págs. 120-125. doi :10.1109/IVS.2006.1689615. ISBN 978-4-901122-86-3. Número de identificación del sujeto  15568035.
  94. ^ Hasirlioglu, Sinan; Kamann, Alexander; Doric, Igor; Brandmeier, Thomas (2016). "Metodología de prueba para la influencia de la lluvia en los sensores envolventes de los 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. Número de identificación del sujeto  2334608.
  95. ^ 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 de Control Americana de 2002 (IEEE Cat. No. CH37301). Vol. 1. págs. 166–171. doi :10.1109/ACC.2002.1024798. ISBN 978-0-7803-7298-6.S2CID114167319  .​
  96. ^ Y. Hata, Alberto; F. Wolf, Denis. "Detección de características para la localización de vehículos en entornos urbanos utilizando un LIDAR multicapa". IEEE Transactions on Intelligent Transportation System . 17 (2). ISSN  1558-0016.
  97. ^ ab Lindner, Philipp; Wanielik, Gerd (2009). "Procesamiento LIDAR 3D para seguridad de vehículos y reconocimiento del entorno". Taller IEEE de 2009 sobre inteligencia computacional en vehículos y sistemas vehiculares . págs. 66–71. doi :10.1109/CIVVS.2009.4938725. ISBN . 978-1-4244-2770-3.S2CID18520919  .​
  98. ^ Gibbs, Samuel (7 de septiembre de 2015). "Los piratas informáticos pueden engañar a los coches autónomos para que realicen acciones evasivas". The Guardian .
  99. ^ Xu, Haiqing; Toman, Elizabeth; Zhao, Kaiguang; Baird, John (2022). "Fusión de imágenes aéreas y lidar para mapear humedales y canales a través de una red neuronal convolucional profunda". Registro de investigación de transporte . 2676 (12): 374–381. doi :10.1177/03611981221095522. S2CID  251780248.
  100. ^ Naesset, Erik (abril de 1997). "Determinación de la altura media de los árboles en masas forestales utilizando datos de escáner láser aerotransportado". ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 52 (2): 49–56. Bibcode :1997JPRS...52...49N. doi :10.1016/S0924-2716(97)83000-6.
  101. ^ Johnson, Lucas; Mahoney, Michael; Bevilacqua, Eddie; Stehman, Stephen; Domke, Grant; Beier, Colin (noviembre de 2022). "Mapeo de biomasa a escala de paisaje de alta resolución utilizando un mosaico espaciotemporal de coberturas LiDAR". Revista internacional de observación de la Tierra y geoinformación aplicadas . 114 : 103059. arXiv : 2205.08530 . doi : 10.1016/j.jag.2022.103059 . S2CID  248834425.
  102. ^ Morsdorf, Felix; Kötz, Benjamin; Meier, Erich; Itten, KI; Allgöwer, Britta (15 de septiembre de 2006). "Estimación del IAF y de la cobertura fraccional a partir de datos de escaneo láser aéreo de pequeña huella basados ​​en la fracción de brecha". Teledetección del medio ambiente . 104 (1): 50–61. Bibcode :2006RSEnv.104...50M. doi :10.1016/j.rse.2006.04.019.
  103. ^ Zhao, Kaiguang; Popescu, Sorin (2009). "Mapeo basado en lidar del índice de área foliar y su uso para validar el producto LAI del satélite GLOBCARBON en un bosque templado del sur de los Estados Unidos". Teledetección del medio ambiente . 113 (8): 1628–1645. Código Bibliográfico :2009RSEnv.113.1628Z. doi :10.1016/j.rse.2009.03.006.
  104. ^ "Enlaces lidar de utilidad en la cartografía". Lidarbasemaps.org . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
  105. ^ Clawges, 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 y álamos". Teledetección del medio ambiente . 112 (5): 2064–2073. Bibcode :2008RSEnv.112.2064C. doi :10.1016/j.rse.2007.08.023. ISSN  0034-4257.
  106. ^ Moeslund, Jesper Erenskjöld; 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". bioRxiv 10.1101/509794 . 
  107. ^ 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. Bibcode :2014MEcEv...5..719S. doi : 10.1111/2041-210x.12219 . ISSN  2041-210X.
  108. ^ Vaux, Felix; Fraser, Ceridwen I.; Craw, Dave; Read, Stephen; Waters, Jonathan M. (2023). "Integración de análisis genómicos de algas y datos geológicos para revelar impactos de terremotos antiguos". Journal of the Royal Society Interface . 20 (202). doi :10.1098/rsif.2023.0105. PMC 10189309 . PMID  37194268. 
  109. ^ ab Zhao, Kaiguang; Suarez, Juan C; Garcia, Mariano; Hu, Tongxi; Wang, Cheng; Londo, Alexis (2018). "Utilidad del lidar multitemporal para el monitoreo forestal y de carbono: crecimiento de los árboles, dinámica de la biomasa y flujo de carbono". Teledetección del medio ambiente . 204 : 883–897. Bibcode :2018RSEnv.204..883Z. doi :10.1016/j.rse.2017.09.007.
  110. ^ Wulder, Michael A; Bater, Christopher W; Coops, Nicholas C; Hilker, Thomas; White, Joanne C (2008). "El papel del LiDAR en la gestión forestal sostenible". The Forestry Chronicle . 84 (6): 807–826. CiteSeerX 10.1.1.728.1314 . doi :10.5558/tfc84807-6. ISSN  0015-7546. 
  111. ^ "FUEGOS 2020 | aerotransportados". Archivado desde el original el 13 de junio de 2020. Consultado el 10 de febrero de 2020 .
  112. ^ Conesa-García, Carmelo; Puig-Mengual, Carlos; Riquelme, Adrián; Tomás, Roberto; Martínez-Capel, Francisco; García-Lorenzo, Rafael; Pastor, José L.; Pérez-Cutillas, Pedro; Martínez-Salvador, Alberto; Cano-González, Miguel (febrero de 2022). "Cambios en la potencia de la corriente y ajustes morfológicos a escala de evento y alta resolución espacial a lo largo de un canal efímero de lecho de grava". Geomorfología . 398 : 108053. Código bibliográfico : 2022Geomo.39808053C. doi : 10.1016/j.geomorph.2021.108053. hdl : 10251/190056 . ISSN  0169-555X.
  113. ^ Janowski, Lukasz; Tylmann, Karol; Trzcinska, Karolina; Rudowski, Stanislaw; Tegowski, Jaroslaw (2021). "Exploración de accidentes geográficos glaciares mediante análisis de imágenes basado en objetos y parámetros espectrales del modelo de elevación digital". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 60 : 1–17. doi : 10.1109/TGRS.2021.3091771 .
  114. ^ Tomás, R.; Abellán, A.; Canó, M.; Riquelme, A.; Tenza-Abril, AJ; Baeza-Brotons, F.; Saval, JM; Jaboyedoff, M. (1 de febrero de 2018). "Un enfoque multidisciplinar para la investigación de una roca que se extiende en una ladera urbana". Deslizamientos de tierra . 15 (2): 199–217. Código Bib : 2018Tierras..15..199T. doi : 10.1007/s10346-017-0865-0 . ISSN  1612-5118.
  115. ^ Tonini, Marj; Abellan, Antonio (30 de junio de 2014). "Detección de caída de rocas a partir de nubes de puntos LiDAR terrestres: un enfoque de agrupamiento utilizando R". Journal of Spatial Information Science (8): 95–110. doi :10.5311/josis.2014.8.123. ISSN  1948-660X.
  116. ^ Hu, Liuru; Navarro-Hernández, María I.; Liu, Xiaojie; Tomás, Roberto; Tang, Xinming; Bru, Guadalupe; Ezquerro, Pablo; Zhang, Qingtao (octubre de 2022). "Análisis de la subsidencia regional del terreno de gran gradiente en la Cuenca del Alto Guadalentín (España) utilizando conjuntos de datos LiDAR aéreos de acceso abierto". Teledetección del Medio Ambiente . 280 : 113218. Código bibliográfico : 2022RSEnv.28013218H. doi :10.1016/j.rse.2022.113218. hdl : 10045/126163 . ISSN  0034-4257.
  117. ^ Hughes, MW; Quigley, M. C; van Ballegooy, S.; Deam, BL; Bradley, BA; Hart, DE (2015). "La ciudad que se hunde: los terremotos aumentan el riesgo de inundaciones en Christchurch, Nueva Zelanda". GSA Today . 25 (3): 4–10. doi :10.1130/Geology . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
  118. ^ Rabatel, Antoine; Deline, Philip; Jaillet, Ste'phane; Ravanel, Ludovic (28 de mayo de 2008). "Caídas de rocas en paredes rocosas de alta montaña cuantificadas mediante mediciones lidar terrestres: un estudio de caso en el área del Mont Blanc". Geophysical Research Letters . 35 (10): L10502. Código Bibliográfico :2008GeoRL..3510502R. doi :10.1029/2008GL033424. S2CID  52085197.
  119. ^ Cunningham, Dickson; Grebby, Stephen; Tansey, Kevin; Gosar, Andrej; Kastelic, Vanja (2006). "Aplicación de LiDAR aerotransportado para mapear fallas sismogénicas en terreno montañoso boscoso, Alpes del sudeste, Eslovenia" (PDF) . Geophysical Research Letters . 33 (20): L20308. Bibcode :2006GeoRL..3320308C. doi : 10.1029/2006GL027014 . ISSN  1944-8007. Archivado (PDF) desde el original el 2022-10-09.
  120. ^ "LIDAR muestra dónde hay mayores riesgos de terremoto". Seattlepi.com . 2001-04-17 . Consultado el 2016-02-22 .
  121. ^ 'Datos LIDAR del Monte Saint Helens', Archivo de datos geoespaciales del estado de Washington (13 de septiembre de 2006). Consultado el 8 de agosto de 2007.
  122. ^ 'Airborne Topographic Mapper', NASA.gov. Consultado el 8 de agosto de 2007.
  123. ^ Li, T. (2011). "La tendencia de la temperatura en la atmósfera media y el ciclo solar revelados por observaciones de lidar de Rayleigh a largo plazo" (PDF) . Journal of Geophysical Research . 116 : D00P05. Bibcode :2011JGRD..116.0P05L. doi : 10.1029/2010jd015275 .
  124. ^ Thomas D. Wilkerson, Geary K. Schwemmer y Bruce M. Gentry. Creación de perfiles LIDAR de aerosoles, nubes y vientos mediante métodos Doppler y no Doppler, Proyecto Internacional H2O de la NASA (2002) Archivado el 22 de agosto de 2007 en Wayback Machine .
  125. ^ 'Earth Explorers: ADM-Aeolus', ESA.org (Agencia Espacial Europea, 6 de junio de 2007). Consultado el 8 de agosto de 2007.
  126. ^ 'El lidar Doppler ofrece una ventaja a los regatistas olímpicos', Optics.org (3 de julio de 2008). Consultado el 8 de julio de 2008.
  127. ^ Clive, PJM, The emerging of eolics, TEDx University of Strathclyde (2014). Consultado el 9 de mayo de 2014.
  128. ^ ab 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). "Medidas coherentes de CO2 mediante lidar de absorción diferencial". Applied Optics . 43 (26): 5092–5099. Bibcode :2004ApOpt..43.5092K. doi :10.1364/AO.43.005092. PMID  15468711.
  129. ^ ab 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 aéreas de la concentración y el alcance de la columna de CO2 utilizando un lidar IPDA de detección directa pulsada". Teledetección . 6 (1): 443–469. Bibcode :2013RemS....6..443A. doi : 10.3390/rs6010443 . hdl : 2060/20150008257 .
  130. ^ ab Campbell, Joel F. (2013). "Técnica de frecuencia de barrido no lineal para mediciones de CO2 utilizando un sistema láser CW". Applied Optics . 52 (13): 3100–3107. arXiv : 1303.4933 . Bibcode :2013ApOpt..52.3100C. doi :10.1364/AO.52.003100. PMID  23669780. S2CID  45261286.
  131. ^ Dobler, Jeremy T.; Harrison, F. Wallace; Browell, Edward V.; Lin, Bing; McGregor, Doug; Kooi, Susan; Choi, Yonghoon; Ismail, Syed (2013). "Medidas de la columna de CO2 atmosférico con un lidar láser de fibra de onda continua modulada por intensidad aerotransportada de 1,57 μm". Applied Optics . 52 (12): 2874–2892. Bibcode :2013ApOpt..52.2874D. doi :10.1364/AO.52.002874. PMID  23669700. S2CID  13713360.
  132. ^ 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 aéreas de la abundancia de la columna de metano atmosférico utilizando un lidar de absorción diferencial de trayectoria integrada pulsada". Applied Optics . 51 (34): 8296–305. Bibcode :2012ApOpt..51.8296R. doi :10.1364/AO.51.008296. ISSN  1539-4522. PMID  23207402. S2CID  207299203.
  133. ^ Grant, WB, Lidar para estudios atmosféricos e hidrosféricos, en Tunable Laser Applications , 1.ª edición, Duarte, FJ Ed. (Marcel Dekker, Nueva York, 1995) Capítulo 7.
  134. ^ "Areté". Archivado desde el original el 4 de septiembre de 2011.
  135. ^ "Detección de agentes biológicos a distancia mediante láser de la OTAN". Rta.nato.int. Archivado desde el original el 20 de julio de 2011. Consultado el 6 de mayo de 2013 .
  136. ^ "Sensor de detección de amenazas de bioaerosoles de corto alcance (SR-BioSpectra)". Ino.ca . Consultado el 6 de mayo de 2013 .
  137. ^ "Inteligencia y análisis de defensa y seguridad: IHS Jane's | IHS". Articles.janes.com . Consultado el 22 de febrero de 2016 .
  138. ^ Spice, Byron. Investigadores ayudan a desarrollar un helicóptero autónomo de tamaño real Archivado el 8 de junio de 2011 en Wayback Machine. Carnegie Mellon , 6 de julio de 2010. Consultado el 19 de julio de 2010.
  139. ^ Koski, Olivia. El primer robot-cóptero de tamaño real vuela sin ayuda humana , Wired , 14 de julio de 2010. Consultado el 19 de julio de 2010.
  140. ^ "Medición de volumen". 3dlasermapping.com. Archivado desde el original el 4 de abril de 2014. Consultado el 17 de febrero de 2014 .
  141. ^ Sistemas de minería modulares#Sistemas de transporte autónomos
  142. ^ ab Hargitai, Henrik; Willner, Konrad; Buchroithner, Manfred (2019), Hargitai, Henrik (ed.), "Métodos en el mapeo topográfico planetario: una revisión", Cartografía planetaria y SIG , Notas de clase en geoinformación y cartografía, Springer International Publishing, págs. 147–174, doi :10.1007/978-3-319-62849-3_6, ISBN 978-3-319-62849-3, Número de identificación del sujeto  133855780
  143. ^ NASA. 'NASA Mars Lander ve nieve cayendo, datos del suelo sugieren un pasado líquido' NASA.gov (29 de septiembre de 2008) Archivado el 27 de julio de 2012 en Wayback Machine . Consultado el 9 de noviembre de 2008.
  144. ^ "Lidar de nubes y aerosoles con polarización ortogonal (CALIOP)". NASA . Consultado el 16 de agosto de 2015 .
  145. ^ 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.
  146. ^ Riquelme, AJ; Abellán, A.; Tomás, R.; Jaboyedoff, M. (2014). "Un nuevo enfoque para el reconocimiento semiautomático de diaclasas de macizos rocosos a partir de nubes de puntos 3D" (PDF) . Computers & Geosciences . 68 : 38–52. Bibcode :2014CG.....68...38R. doi :10.1016/j.cageo.2014.03.014. hdl : 10045/36557 .
  147. ^ Gigli, G.; Casagli, N. (2011). "Extracción semiautomática de datos estructurales de masas rocosas a partir de nubes de puntos LIDAR de alta resolución". Revista Internacional de Mecánica de Rocas y Ciencias Mineras . 48 (2): 187–198. Código Bibliográfico :2011IJRMM..48..187G. doi :10.1016/j.ijrmms.2010.11.009.
  148. ^ abc Slob, S. 2010. Caracterización automatizada de macizos rocosos mediante escáner láser terrestre 3D, Universidad Técnica de Delf.
  149. ^ Riquelme, AJ; Abellán, A.; Tomás, R. (2015). "Análisis del espaciamiento de discontinuidades en macizos rocosos mediante nubes de puntos 3D". Ingeniería Geológica . 195 : 185–195. Bibcode :2015EngGe.195..185R. doi :10.1016/j.enggeo.2015.06.009. hdl : 10045/47912 .
  150. ^ abc Sturzenegger, M.; Stead, D. (2009). "Fotogrametría digital terrestre de corto alcance y escaneo láser terrestre para caracterización de discontinuidades en cortes de roca". Ingeniería geológica . 106 (3–4): 163–182. Bibcode :2009EngGe.106..163S. doi :10.1016/j.enggeo.2009.03.004.
  151. ^ Riquelme, Adrián; Tomás, Roberto; Cano, Miguel; Pastor, José Luis; Abellán, Antonio (2018-05-24). "Mapeo automático de la persistencia de discontinuidades en macizos rocosos mediante nubes de puntos 3D" (PDF) . Mecánica de rocas e ingeniería de rocas . 51 (10): 3005–3028. Bibcode :2018RMRE...51.3005R. doi :10.1007/s00603-018-1519-9. ISSN  0723-2632. S2CID  135109573. Archivado (PDF) desde el original el 2022-10-09.
  152. ^ Riquelme, Adrián J.; Tomás, Roberto; Abellán, Antonio (2016-04-01). "Caracterización de taludes rocosos mediante la medición de la masa de taludes utilizando nubes de puntos 3D". Revista Internacional de Mecánica de Rocas y Ciencias Mineras . 84 : 165–176. Bibcode :2016IJRMM..84..165R. doi :10.1016/j.ijrmms.2015.12.008. hdl : 10045/52313 .
  153. ^ Abellán, A.; Oppikofer, T.; Jaboyedoff, M.; Rosser, NJ; Lim, M.; Lato, MJ (2014). "Escaneo láser terrestre de inestabilidades de taludes rocosos". Earth Surface Processes and Landforms . 39 (1): 80–97. Bibcode :2014ESPL...39...80A. doi :10.1002/esp.3493. S2CID  128876331.
  154. ^ Abellán, A.; Vilaplana, JM; Martínez, J. (2006). "Aplicación de un escáner láser terrestre de largo alcance al estudio detallado de desprendimientos de rocas en Vall de Núria (Pirineos Orientales, España)". Ingeniería Geológica . 88 (3–4): 136–148. Bibcode :2006EngGe..88..136A. doi :10.1016/j.enggeo.2006.09.012.
  155. ^ Tomás, R.; Abellán, A.; Canó, 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 en una ladera urbana". Deslizamientos de tierra . 15 (2): 199–217. Código Bib : 2018Tierras..15..199T. doi : 10.1007/s10346-017-0865-0 . hdl : 10045/73318 . ISSN  1612-510X.
  156. ^ "Lidar | Programa de ciencia aérea de la NASA". airbornescience.nasa.gov . Consultado el 20 de marzo de 2017 .
  157. ^ "SiTAS". Iftas.de . Consultado el 6 de mayo de 2013 .
  158. ^ "Modelos de simulación lidar en Webots" . Consultado el 4 de junio de 2018 .
  159. ^ "NASA – Experimento de tecnología Lidar en el espacio (LITE)". Nasa.gov. 25 de agosto de 2011. Consultado el 6 de mayo de 2013 .
  160. ^ DM Winker; RH Couch; MP McCormick (27 de septiembre de 2011). "Una descripción general de LITE: el experimento de tecnología en el espacio con lidar de la NASA". Actas del IEEE . 84 (2): 164–180. doi :10.1109/5.482227.
  161. ^ Bruce Banerdt, Orbital Laser Altimeter, The Martian Chronicle, Volumen 1 , N.º 3, NASA.gov. Consultado el 11 de marzo de 2019.
  162. ^ NASA, LOLA. Consultado el 11 de marzo de 2019.
  163. ^ 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.
  164. ^ 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. Código Bib : 2015PMRes..22d...9S. doi : 10.1515/pomr-2015-0064 .
  165. ^ "LiDAR batimétrico". home.iitk.ac.in . Consultado el 17 de enero de 2018 .
  166. ^ "CivilMaps.com acelera los estudios sobre el estado de las carreteras y los pavimentos". Civil Maps. 15 de marzo de 2015. Archivado desde el original el 2 de abril de 2015. Consultado el 15 de marzo de 2015 .
  167. ^ "Láseres montados en parachoques". Sciencedaily.com. 27 de febrero de 2007. Consultado el 6 de mayo de 2013 .
  168. ^ 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 . Archivado (PDF) del original el 2022-10-09.
  169. ^ Clive, PJM, Windpower 2.0: la tecnología está a la altura del desafío Archivado el 13 de mayo de 2014 en Wayback Machine Environmental Research Web, 2008. Consultado: 9 de mayo de 2014.
  170. ^ Mikkelsen, Torben; et al. (octubre de 2007). "Experimento de revolución con bocinas de 12 MW" (PDF) . Risoe. Archivado desde el original (PDF) el 2011-07-03 . Consultado el 2010-04-25 .
  171. ^ "El viento nos escoce". The Economist . 4 de marzo de 2010 . Consultado el 25 de abril de 2010 .
  172. ^ "El primer sistema de control de una turbina eólica del mundo con un sistema Lidar basado en góndola". Comunicaciones corporativas de la Universidad de Stuttgart . 2012-06-05 . Consultado el 2014-04-12 .
  173. ^ Andrew K. Scholbrock et al. Pruebas de campo de controles de avance basados ​​en LIDAR en la base de datos de controles NREL Advanced Research Turbine National Renewable Energy Laboratory , 12 de abril de 2014. Recuperado: 12 de abril de 2014.
  174. ^ Mikkelsen, Torben y Hansen, Kasper Hjorth y col. Mediciones de la velocidad del viento mediante Lidar desde una ruleta giratoria Base de datos de investigación danesa y Universidad Técnica Danesa , 20 de abril de 2010. Consultado el 25 de abril de 2010.
  175. ^ 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 la Wayback Machine. Conferencia anual de la Asociación Europea de Energía Eólica, 2014. Consultado: 9 de mayo de 2014.
  176. ^ Gallacher, D., y More, G., Mediciones lidar y visualización de la turbulencia y la longitud de descomposición de la estela. Archivado el 12 de mayo de 2014 en la Wayback Machine. Conferencia anual de la Asociación Europea de Energía Eólica, 2014. Consultado: 9 de mayo de 2014.
  177. ^ Clive, PJM, et al., Pruebas de curvas de potencia en alta mar para costos en tierra: un estudio de caso del mundo real Archivado el 12 de mayo de 2014 en la Wayback Machine Conferencia Anual de la Asociación Europea de Energía Eólica, 2014. Consultado: 9 de mayo de 2014.
  178. ^ Clive, PJM, Evaluación del rendimiento energético en alta mar para los costos en tierra Archivado el 17 de abril de 2014 en Wayback Machine. DEWEK (Deutsche Windenergie Konferenz), 2012. Consultado: 9 de mayo de 2014.
  179. ^ Lukač, Niko; Štumberger Gorazd; Zalik Borut (2017). "Evaluación del recurso eólico utilizando datos LiDAR aéreos e hidrodinámica de partículas suavizada". Software y modelado ambiental . 95 : 1–12. Código Bib : 2017EnvMS..95....1L. doi :10.1016/j.envsoft.2017.05.006.
  180. ^ Jochem, Andreas; Höfle Bernhard; Rutzinger Martin; Pfeifer Norbert (2009). "Detección y análisis automáticos del plano del tejado en nubes de puntos de lidar aerotransportadas para la evaluación del potencial solar". Sensores . 9 (7): 5241–5262. Bibcode :2009Senso...9.5241J. doi : 10.3390/s90705241 . PMC 3274168 . PMID  22346695. 
  181. ^ Nguyen, Ha T.; Pearce, Joshua M.; Harrap, Rob; Barber, Gerald (2012). "La aplicación de LiDAR para la evaluación del potencial de implementación de energía solar fotovoltaica en azoteas en una unidad de distrito municipal". Sensores . 12 (4): 4534–4558. Bibcode :2012Senso..12.4534N. doi : 10.3390/s120404534 . PMC 3355426 . PMID  22666044. 
  182. ^ Nguyen, Ha T.; Pearce, Joshua M. (2012). "Incorporación de pérdidas por sombreado en la evaluación del potencial solar fotovoltaico a escala municipal". Energía solar . 86 (5): 1245–1260. Bibcode :2012SoEn...86.1245N. doi :10.1016/j.solener.2012.01.017. S2CID  15435496.
  183. ^ Jochem, Andreas; Höfle Bernhard; Rutzinger Martin (2011). "Extracción de paredes verticales a partir de datos de escaneo láser móvil para evaluación del potencial solar". Teledetección . 3 (4): 650–667. Bibcode :2011RemS....3..650J. doi : 10.3390/rs3030650 .
  184. ^ Lukač, Niko; Žlaus Danijel; Seme Seme; Zalik Borut; Štumberger Gorazd (2013). "Calificación de las superficies de los tejados en cuanto a su potencial solar y su idoneidad para sistemas fotovoltaicos, basada en datos LiDAR". Energía Aplicada . 102 : 803–812. Código Bib : 2013ApEn..102..803L. doi : 10.1016/j.apenergy.2012.08.042.
  185. ^ "rFactor Pro - El paraíso del escaneo láser". VirtualR.net - Noticias de carreras de simulación 100 % independientes . 15 de julio de 2011. Consultado el 4 de junio de 2020 .
  186. ^ Marsh, William (30 de junio de 2017). "rFactor Pro muestra Hungaroring escaneado con LIDAR". Sim Racing Paddock . Consultado el 4 de junio de 2020 .
  187. ^ "Las nuevas pistas de Project CARS 2 fueron escaneadas con láser con drones". GTPlanet . 2017-02-08 . Consultado el 2020-06-04 .
  188. ^ Nick Parish (13 de julio de 2008). "De OK Computer a Roll Computer: Radiohead y el director James Frost hacen un vídeo sin cámaras". Creatividad. Archivado desde el original el 17 de julio de 2008.
  189. ^ "Sensores LiDAR vs. 3D ToF: cómo Apple está mejorando la realidad aumentada para los teléfonos inteligentes". 31 de marzo de 2020. Consultado el 3 de abril de 2020 .
  190. ^ "Apple lanza la línea iPhone 12 Pro con nuevo diseño, mejores cámaras y LiDAR". 13 de octubre de 2020. Consultado el 14 de octubre de 2020 .
  191. ^ Holmes, Martin (13 de septiembre de 2022). "El nuevo tablero de rompecabezas de 'La rueda de la fortuna' genera reacciones encontradas entre los fanáticos". TV Insider .
  192. ^ Wang, Yan; Chao, Wei-Lun; Garg, Divyansh; Hariharan, Bharath; Campbell, Mark; Weinberger, Kilian Q. (22 de febrero de 2020). "Pseudo-LiDAR a partir de la estimación de profundidad visual: cerrando la brecha en la detección de objetos 3D para la conducción autónoma". arXiv : 1812.07179 [cs.CV].

Lectura adicional

Enlaces externos