공중 LiDAR 측량을 고용 할 때 고려해야 할 사항은 무엇입니까? [닫은]

우리 조직은 현재 발생하고있는 현재의 우수 문제를 해결하기 위해 새로운 LiDAR 데이터를 캡처 할 회사를 고용하려고합니다. 이 작업에 할당 된 GIS 분석가입니다.

현재 견적은 약 70 평방 킬로미터이며 프로젝트 결과물에는 다음이 포함됩니다.

• 1m 해상도 직교 사진 TIFF 이미지.
• 50cm 해상도 orthophoto TIFF 이미지.
• 11cm 해상도의 정사 사진 TIFF 이미지-각 이미지는 ATS 섹션으로 제공됩니다.
• 평방 미터당 대략 7 포인트로 수집 된 LiDAR 데이터.
• LiDAR 데이터로부터 생성 된 래스터 베어 어스 DEM. 두 개의 파일이 전달됩니다 :
  • 1-50cm 격자 간격.
  • 1-1m 격자 간격.
• 6 개의 새로운 설문 조사 체크 포인트.

우리는 대략 $ 30000 CAD (캐나다 달러)로 인용되었습니다.

1. 새로운 LiDAR 데이터 비용이 제공 물에 합리적입니까?
2. 공중 LiDAR 측량을 채용 할 때 고려해야 할 사항은 무엇입니까?

모든 의견은 좋을 것입니다. 나는 데이터 구매에 사치가 포함되지 않았으므로 이것이 나에게 새로운 것입니다.

실제로 가격 관점에서 보면 매우 합리적입니다. XXXX 정확도 표준을 충족하도록 지정하고 파일을 las 1.2 (또는 원하는 다른 사양)로 지정합니다. 필요한 클래스와 허용 가능한 RMSEz를 지정하십시오 (종종 lidar의 수직). m 당 7 포인트가 높습니다.

이 문서는 매우 유용합니다. 그것은 lidar 공급 업체로부터 FEMA가 기대하는 것을 한 줄씩 설명합니다.

두 가지 주요 문제는 필요한 클래스를 지정하지 않고 정확도 수준을 지정하지 않는다고 말하고 싶습니다.

동일한 상황 / 계약에 대해 다른 공급자의 견적을 비교하는 것이 일반적으로 더 의미가 있습니다. 그러나 나는 Hummel et al.의 연구와 대략 비교 하려고 노력했다 . (2011).

1. OP.

30k CAD / (70 Km² x 247.105 에이커 / Km²) = $ 1.73 CAD / acre 또는 $ 1.92 USD / acre.
_{( 2014 년 10 월 CAD / USD = 1.11 비율 고려 ).}

2. Hummel et al. (2011).

2007 년 미국 오레곤 주에서 LiDAR 데이터 (6.31 포인트 / m²)의 획득 및 처리 비용 인 표 4에보고 된 것은 $ 2.26 USD / 에이커 (32k 에이커)입니다.

이러한 비교를 바탕으로 합리적인 가격 인 것 같습니다. 유사한 점 구름 밀도에 대해 2007 년의 비용보다 낮은 가치입니다 (현재 가치가 높아 졌을 경우). 반면에 지형과 지표면도 ​​다를 수 있기 때문에 결과물이 다릅니다.

채용 과정에서 고려해야 할 사항에 대해 If you do not know - just GIS'답변 (수업 지정 및 수직 / 수평 정확도 점검) 에서 제기 된 사항 외에 다음 사항 도 주목할 가치가 있습니다.

• 계약서에 타임 라인과 결과물이 명시되어 있는지 확인하십시오 (Nick O에 의해 명시 됨).

나는 Reutebuch et al. (2005) 공급자가 어떤 제품을 제공해야하는지에 대한 권고 (290 및 291 페이지); 최소한 : (i) 베어 어스 고도 모델, (ii) 캐노피 높이 모델 (CHM), (iii) 캐노피 커버 맵, (iv) LiDAR 강도 이미지, (v) 모두 데이터 세트를 반환합니다. 그들은 또한 다음과 같이 진술합니다.

최소한이 데이터 세트에는 LIDAR 미션 비행 매개 변수, 센서 유형 및 설정, GPS 제어, 수평 및 수직을 기록하는 메타 데이터 및 각 LIDAR 리턴에 대한 펄스 번호, 리턴 번호, 동쪽 좌표, 북쪽 좌표, 고도 및 리턴 강도가 포함되어야합니다. 데이텀, 좌표 단위 및 투영, 임무 날짜 및 시간. 이상적으로는 모든 반환 데이터 파일은 미국 사진 측량 협회 및 원격 감지 LIDAR 데이터 교환 형식 (.las)이어야합니다.

• 베어 어스 DEM이 생성 될 원시 LAS 파일 (포인트 클라우드)을 가져옵니다. 나중에 데이터를 처리하기 위해 대체 알고리즘을 사용할 수 있으며 항상 포인트 클라우드로 돌아갈 수 있습니다. (WhiteboxDev에 의해 명시 됨).

• 7 pts / m²가 커버 영역의 x % (예 : 95 %, 99 %, 100 % 등)에 필요한 최소 반환 밀도임을 지정하는 것이 흥미 롭습니다. 그렇지 않으면, 리턴 밀도 평균이 달성 될 수 있지만, 표준 편차가 너무 커서 일부 영역에서는 리턴 밀도가 만족스럽지 않을 수있다.

• 또한 계약 계약이 이행되지 않은 경우 수행되는 작업 (예 : 재판매, 할인 등)을 지정하십시오.

_{참고 문헌.}

_{-Hummel, S., Hudak, AT, Uebler, EH, Falkowski, MJ, Megown, KA (2011). Malheur National Forest의 조경 관리에 대한 LiDAR의 정확도 및 비용 대 스탠드 시험 데이터의 비교. 임업 저널, 109 (8 월), 267–273.}

_{-Reutebuch, SE, Andersen, HE, McGaughey, RJ (2005). LIDAR (Light Detection and Rangeing) : 여러 리소스 인벤토리를위한 새로운 도구입니다. 임업 저널, 103 (6), 286–292.}

다른 답변의 요점 외에도 제어점과 칼리브레이션을 잘 정의했는지 확인하십시오. 컬렉션에서 컬렉션으로 비교할 수있는 LiDAR을 최대한 활용할 수 있습니다. 회사에서이 데이터를 제공하지 않으면 조금 더 지불하는 것이 가장 좋습니다. 제어점이 없기 때문에 두 번째 파일을 첫 번째 파일과 비교할 방법이 없다는 것을 알기 위해 프로젝트를 시작했습니다.

내가 추천하는 한 가지는 'stormwater'또는 컬렉션에 대한 다른 잠재적 용도와 함께 또는없이 "LiDAR Lessons Learned"를 검색하는 것입니다. 유타 DOT는 ' 배운 점 교정하기'에 관한 논문을 가지고 있습니다. 노스 캐롤라이나에는 홍수 데이터 LiDAR 수집에 대한 교훈이 있습니다