МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНІ ЛІДАРИ ТА ЇХ ВИКОРИСТАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.32782/pet-2025-1-8Ключові слова:
мультиспектральний лідар, дистанційне зондування, спектральна рефлектансія, хмара точок, цифрова обробка сигналів, геоінформаційні системи, машинне навчання, екологічний моніторингАнотація
У статті висвітлено теоретичні засади функціонування мультиспектральних лідарних (МСЛ) систем, їхню апаратну реалізацію, методологічні підходи до збору та обробки даних, а також охарактеризовано ключові напрями практичного застосування цієї технології. Розглянуто принципову архітектуру МСЛ, яка включає джерела випромінювання на різних довжинах хвиль, сканувальні механізми, приймальні оптичні модулі, фотодетекторні системи, а також допоміжні елементи навігаційного забезпечення (GPS/IMU). Окрему увагу приділено використанню суперконтинуумних лазерів і методам подвоєння частоти для розширення спектрального діапазону. Зазначено, що основною перевагою МСЛ є можливість одночасного отримання просторової та спектральної інформації при збереженні високої просторової роздільної здатності.Проаналізовано потенціал МСЛ у забезпеченні точного спектрального розрізнення матеріалів та структурних елементів на основі спектрально-чутливих відбитих сигналів. Описано алгоритми цифрової обробки сигналів, включаючи методи радіометричної калібровки, компенсації атмосферних спотворень, а також машинного навчання, які застосовуються для класифікації, сегментації та візуалізації багатовимірних даних. Наведені емпіричні результати свідчать про високу точність розпізнавання об’єктів за даними МСЛ, що істотно перевищує показники традиційних лідарних систем і пасивних мультиспектральних зображень.У роботі окреслено основні прикладні напрями використання мультиспектрального лідара, зокрема: агромоніторинг, лісознавство, геодезія та картографія, екологічний моніторинг, урбаністика, геологія і археологія.Показано, що синергія просторово-спектральних даних відкриває нові можливості в інтерпретації складних природних і антропогенних систем.Проаналізовано ринкові тенденції, які свідчать про зростання інвестицій у сферу МСЛ-технологій та інфраструктури для їх інтеграції у мультисенсорні платформи. Зокрема, очікується суттєве зростання світового ринку лідарних систем, що також охоплює мультиспектральний сегмент.
Посилання
Leah A. Wasser. The Basics of LiDAR – Light Detection and Ranging – Remote Sensing. NSF NEON. 2024. URL: https://www.neonscience.org/resources/learning-hub/tutorials/lidar-basics (дата звернення 26.03.2025).
Takhtkeshha N., Mandlburger G., Remondino F., Hyyppä J. Multispectral Light Detection and Ranging Technology and Applications: A Review Sensors. 2024. Vol.24 № 5. 1669. https://doi.org/10.3390/s24051669.
Gong W., Sun J., Shi S., Yang J., Du L., Zhu B., Song S. Investigating the Potential of Using the Spatial and Spectral Information of Multispectral LiDAR for Object Classification. Sensors 2015. Vol.15. № 9. P. 21989–22002. https://doi.org/10.3390/s150921989.
Jonathan A. R., Kujawski J., Obland M., Ott M. Multi spectral lidar (MSL). Lidar Technologies, Techniques, and Measurements for Atmospheric Remote Sensing. Edited by Singh, Upendra N. Proceedings of the SPIE. 2005. Vol. 5984. p. 132–139. https://doi.org/10.1117/12.627148.
Fleming S., Woodhouse I. H., Cottin A. Bringing Colour to Point Clouds. Hip International. 2015. Vol. 29 № 2. p. 22–25 URL: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-84923250731&origin=inward&txGid=874 135284f3f1efb22a59f85bcbb0972.
Kaasalainen, S. 2019. The Multispectral Journey of Lidar. URL: https://www.gim-international.com/content/article/the-multispectral-journey-of-lidar (accessed on 26.03.2025).
Han Y., Salido-Monzú D., Wieser A. Comb-based multispectral LiDAR providing reflectance and distance spectra. Opt. Express. 2022. Vol. 30, p. 42362–42375. https://doi.org/10.1364/OE.473466
LiDAR Market Size, Growth, Share, Analysis, Forecast, 2023-2030. Fortune Business Insights. 2022. URL: https:// www.fortunebusinessinsights.com/light-detection-and-ranging-lidar-market-101969 (accessed on 26.03.2025).
LIDAR Market Size, Share, and Trends 2025 to 2034. 2025. Precedence Research. URL: https://www. precedenceresearch.com/lidar-market (accessed on 26.03.2025).
Multispectral Camera Market by Application. Industry Report. 2023. URL: https://www.marketsandmarkets.com/ Market-Reports/multispectral-camera-market-142623484.html (accessed on 26.03.2025).
Altmann Y., Wallace A., McLaughlin S. Spectral Unmixing of Multispectral Lidar Signals. IEEE transactions on signal processing. 2015. Vol. 63. № 20. P. 5525–5534. DOI:10.1109/TSP.2015.2457401
Kexin Zheng, Hongze Lin, Xuekai Hong, Hao Che, Xiaorui Ma, Xiaopeng Wei, Liang Mei. Development of a multispectral fluorescence LiDAR for point cloud segmentation of plants. Opt. Express. 2023. Vol. 31. p. 18613–18629. https://doi.org/10.1364/OE.490004
Olsen R. C., Metcalf J. P. Visualization and analysis of lidar waveform data. 2017. Proceedings Vol. 10191, Laser Radar Technology and Applications XXII; 101910I. https://doi.org/10.1117/12.2276657
Binhui Wang, Shalei Song, Wei Gong, Xiong Cao, Dong He. Zhenwei Chen, Xin Lin, Faquan Li, Jia Sun. Color Restoration for Full-Waveform Multispectral LiDAR Data. Remote Sens. 2020, 12(4), 593. https://doi.org/10.3390/rs12040593
Shi S., Bi S., Gong W., Chen B., Chen B., Tang X., Qu F., & Song S. Land Cover Classification with Multispectral LiDAR Based on Multi-Scale Spatial and Spectral Feature Selection. 2021. Remote Sensing, Vol.13. № 20. p. 4118. https://doi.org/10.3390/rs13204118
Kashani A.G., Olsen M.J., Parrish C.E., Wilson N. A Review of LIDAR Radiometric Processing: From Ad Hoc Intensity Correction to Rigorous Radiometric Calibration. Sensors (Basel). 2015. Vol.15. № 11. p. 28099–28128. doi:10.3390/s151128099
Vierhub-Lorenz V, Kellner M, Zipfel O, Reiterer A. A Study on the Effect of Multispectral LiDAR Data on Automated Semantic Segmentation of 3D-Point Clouds. Remote Sensing. 2022. Vol.14. № 24. p.6349. https://doi.org/10.3390/rs14246349
