Rilevamento automatico delle tracce

Data un'area con depressioni in area aperta da; dire tutti i veicoli fuoristrada che guidano su una superficie morbida I veicoli causeranno depressioni parallele (percorsi) di circa 10-20 centimetri di profondità e circa 15-30 cm di larghezza, con lunghezze che variano con la robustezza della superficie.

Quali piattaforme di telerilevamento sarebbero rilevanti per un'analisi successiva? Quickbird, droni più piccoli, lidar, fotografia aerea?
Esistono procedure disponibili negli strumenti (FME / QGIS / ESRI / altro) che possono essere utilizzate per documentare i percorsi?

Cerchiamo di semplificare questa domanda supponendo che sappiamo positivamente che non ci sono altri percorsi nell'area o che sono stati filtrati dalle immagini.

L'automazione completa non è necessaria e probabilmente nemmeno possibile.

Questo è un esempio di come sarebbero le tracce. inserisci qui la descrizione dell'immagine

— Ragnvald
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Questa è una buona domanda. Di solito preferisco due piattaforme: una da trovare, una da confermare. Una depressione che è marrone ha più probabilità di essere una carreggiata di ruote, al contrario le depressioni non di ruota hanno più probabilità di essere "verdi". LiDAR ti darà il miglior DEM per trovare depressioni e IR è il migliore nel classificare la vegetazione / non vegetata. Essere consapevoli del fatto che LiDAR, in base a molti fattori, darà risultati diversi in cui l'acqua si è riunita. Tradizionalmente questi verrebbero catturati dalla sola fotografia, che richiede molte ore di lavoro, ma è necessario valutare il costo del lavoro rispetto all'acquisizione dei dati.

— Michael Stimson,

Presumo che il tuo obiettivo finale sia quello di identificare le piste fuoristrada. Qual è l'estensione dell'area di studio? Dov'è l'area di studio?

— Aaron

Grazie Aron, sì, è legato alle piste fuoristrada. Miriamo a documentarli per ottenere un'indicazione dell'entità di eventuali danni. Probabilmente lo limiteremmo ad alcune unità di gestione come riserve naturali, parchi nazionali o simili. Per ora stiamo cercando di capire le nostre opzioni prima di progettare un progetto.

— Ragnvald,

Non sono sicuro di LiDAR sulla neve (non ne capisco molto nel Queensland), gli spazi aperti sono molto più facili da classificare e puoi cavartela con sensori più economici (meno ritorni per impulso) .. in aree fortemente vegetate è indispensabile utilizzare più ritorni per impulso per trovare il terreno; la densità dell'impulso è la stessa ma meno ritorni. Per trovare i tuoi solchi, la distanza tra i punti dovrà essere abbastanza buona (oltre 8 impulsi / mq), il che significa volo più basso, più strisce, più costi, più spazio di archiviazione, tempi di elaborazione più lunghi. Potrebbe essere molto più economico ottenere la fotografia scattata in Cina o in India.

— Michael Stimson,

Dovrei qualificare la mia precedente dichiarazione, se devi acquisire immagini LiDAR e multispettrali per questo progetto e non puoi compensare il costo (co-acquisto con un'altra società o dipartimento governativo che ha interessi separati nella stessa area) il costo è sarà alto, probabilmente superiore alla cattura, a condizione che tu possa procurarti manodopera a un ritmo basso. Non sto dicendo che sia impossibile, tutt'altro, sarebbe molto interessante come un white paper, probabilmente non è l'opzione più economica.

— Michael Stimson,

Non sono sicuro che possa essere la soluzione migliore per il tuo obiettivo, ma la mia esperienza con i dati SAR suggerisce che potrebbe essere il modo giusto per scoprire le tracce in Savannah e l'ambiente sabbioso.

Poiché la SAR è un sistema di imaging coerente, possono essere prese in considerazione due forme di rilevamento del cambiamento, ovvero il rilevamento del cambiamento incoerente e coerente. Il rilevamento di cambiamenti incoerenti identifica i cambiamenti nella potenza media di backscatter di una scena in genere tramite una statistica di cambiamento del rapporto di intensità media (segnale di ampiezza). Il rilevamento coerente dei cambiamenti, d'altra parte, identifica i cambiamenti sia nell'ampiezza che nella fase delle immagini trasdotte usando la statistica del cambiamento di coerenza del campione. Il rilevamento coerente dei cambiamenti ha quindi il potenziale di rilevare cambiamenti di scena molto sottili nella struttura di dispersione delle cellule in sub-risoluzione che potrebbero non essere rilevabili usando tecniche incoerenti. In altre parole, veicoli o tracce di animali.

Grazie al Coherence Change Detection (CCD) sei in grado di ottenere una mappa coerente della fase (pancromatica). Il pixel bianco indica un segnale coerente (nessuna modifica), il pixel nero indica un segnale incoerente (modifiche). Dove puoi trovare tracce parallele per un certo periodo di interesse, significa che dovrebbero essere interessanti ulteriori indagini.

inserisci qui la descrizione dell'immagine

Naturalmente, dipende dalla lunghezza d'onda della fase e dal fattore tempo.
Le immagini SAR passate ripetute devono tuttavia essere acquisite ed elaborate in modo interferometrico.

Principalmente ci sono 2 buoni strumenti per eseguire questo tipo di analisi: Erdas con Radar Mapping Suite ed ENVI con il modulo SarScape.

La mia valutazione è priva di aspetti economici.

— superifa
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Questo metodo presuppone che ci siano immagini che mostrano pre e post attività. Dato che in alcuni casi avremo solo immagini di 5 anni (pancromatiche) dovremmo aspettarci molto rumore e quindi questo metodo potrebbe essere problematico.

— Ragnvald,