以光速处理激光雷达

Author: Linda Duffy

LiDAR数据可能是一件好事。最新一代的机载激光雷达传感器能够收集非常密集的点云，其中包含许多应用程序的关键信息；但是，对于缺乏投资所需计算基础架构的资源的初学者和公司来说，处理和管理这些庞大的数据集令人生畏。较长的处理时间可以缩短整个工作流程并延迟最重要的步骤 - 分析数据并向客户提供可行的情报以实现决策。

空中激光雷达数据

Solspec是一家地理空间数据收集，处理和分析公司，在地球科学的遥感应用中具有独特的专业知识。这家总部位于丹佛的公司开始提供无人机收购和处理服务，主要是向石油和天然气行业提供的，但很快就涉及可扩展的航空战略，为广泛的客户提供服务。

In 2019, SolSpec purchased a pair ofLeica TerrainMapperlinear-mode LiDAR sensors with built-in digital cameras that capture 4-band data (RGB and NIR) and cover more ground in a far shorter time than a drone. The aircraft-mounted system flies much higher and faster, efficiently collecting a broader area, and making it a scalable tool for diverse situations. On average, a single day of capture at 20 points per square metre (ppsm) produces 1 TB of highly accurate data.

“By collecting higher point densities with the TerrainMapper, we provide better data to our customers,” says Seth Tribbey, VP of Sales and Marketing at SolSpec. “This translates into more valid analytics to support the decisions being made.”

高性能计算技术

在将传统的处理工作流程确定为基于空中激光雷达数据加快信息的障碍之后，Solspec意识到云提供了机会扩展多台机器以并行处理数据。为了利用云的近乎无限的计算能力，创新的公司在高性能计算和机器学习骨架上构建了Solspec引擎。

Leica HXMAP这是一个多传感器平台，旨在利用TerrainMapper数据的好处，具有开放的接口处理工作流，可容纳云处理，这在行业中是独一无二的。可以将HXMAP从单个工作站安装到高端集群环境，并具有数百个节点用于大量生产。可以使用许多命令行应用程序在不同的发动机中进行编排工作流，这些应用程序可以脚本脚本以实现各种工作流以生产不同的输出产品。bob综合app下载

When deployed on top of the SolSpec Engine in the Amazon Web Services (AWS) cloud, HxMap processes large volumes of aerial data in a compressed time frame. Deployment of HxMap into the AWS cloud on Linux allowed SolSpec to rapidly scale data processing capacity. The company increased its processing speed for large airborne LiDAR data sets by up to 60 times, which reduced post-processing costs and decreased the data delivery time to the customer. In addition, by building decision-ready analytics into the SolSpec Engine, SolSpec significantly reduced “time-to-decision” with LiDAR data.

“六角的灵活性embraci所示bob体育报道ng new technology and the willingness to work with us were main drivers for our partnership,” Tribbey says. “We’ve automated the proprietary TerrainMapper format, taken core libraries and adapted them to run on top of a cloud engine. This structure allows us to go from raw wave-form data to a point cloud to a terrain model in a fraction of the time compared to conventional providers.”

Solspec Geohazard Analytic建立在机器学习的基础上，并在15,000个历史滑坡上接受了培训，即使在植被覆盖的地区，也可以在数字地形模型中识别滑坡标志。礼貌的索尔斯克。

现实生活中的应用

One flagship product for SolSpec is Right-of-Way (ROW) Integrity Management. Pipeline operators frequently deal with environmental conditions like landslides and erosion that threaten to rupture pipes and interrupt service. If there is a thick tree canopy obscuring the slide activity, it is difficult to identify problems. The TerrainMapper effectively penetrates tree canopies to collect high density point clouds that contain a great level of detail. After processing data in the cloud, machine-learning algorithms are used to identify hazards through the canopy, alerting customers more quickly to potential issues.

同样，SOLSPEC的植被管理解决方案高度依赖于富的高密度点云以及TerrainMapper的高分辨率4波段光谱数据。通过利用光谱和结构数据，SOLSPEC数据科学家开发了算法，这些算法检测植被侵占电力线的位置，预测野火风险，识别湿地，对植被类型进行分类用于评估开垦活动以及许多其他应用。

Tribbey说：“我们与TerrainMapper的数据收集与HXMAP的处理之间有着完美的婚姻。”“这使我们能够利用AWS上几乎无限的计算能力，并更快地传递信息。”

SOLSPEC的表面水文分析模型的水文能量和高分辨率数字地形模型的表面流量准确鉴定侵蚀问题。礼貌的索尔斯克。

简化激光雷达价值链

SOLSPEC的最终目标是将空中数据转换为可行的风险分析，决策支持和预测建模。通过将航空数据和特定于项目的数据与机器学习工具相结合，SOLSPEC比其他提供商更快地生成有关现场状况的全面报告。

LiDar项目成本的大约一半是获取数据，而另一半正在处理。传统的提供商可能需要30小时来处理办公室中3平方英里的数据（20 ppsm，QL1），而Solspec发动机在20分钟内在云中进行相同的工作。使用HXMAP在Super-Fast Solspec发动机上处理是支持时间敏感决策的关键竞争优势。

“Hexagon was an obvious choice for us as a partner because of its reputation in the aerial LiDAR industry,” continues Tribbey. “Its sensors and software are very reliable and produce excellent results.”

在云中加工的综合时间节省和使用机器学习算法自动化分析的时间增加了LiDAR数据的价值，并将其实用性扩展到各个市场。

Tribbey解释说：“ SOLSPEC帮助其客户识别，测量，优先级和监视对其基础设施最常见的环境威胁。”“我们通过更快地处理，管理数据，运行分析并提供客户需要的答案来简化整个LIDAR值链。这使我们的客户能够迅速做出有关侵蚀，地球岩，植被，侵占，结构等的决定。”