LIDAR डेटा में मल्टीपैथ प्रतिबिंब तब होते हैं जब लेजर संकेत सेंसर पर लौटने से पहले कई सतहों को उछाल देते हैं। ये प्रतिबिंब दूरी माप में अशुद्धियों का कारण बन सकते हैं और उत्पन्न बिंदु बादलों की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकते हैं। इन प्रभावों को समझना और कम करना सटीक स्थानिक विश्लेषण और मानचित्रण के लिए आवश्यक है।

मल्टीपैथ प्रतिबिंब को मापने

बहुपथ प्रतिबिंबों का पता लगाने में विसंगतियों के लिए वापसी संकेतों का विश्लेषण करना शामिल है। आम संकेतकों में असंगत दूरी, एक एकल नाड़ी से एकाधिक रिटर्न और अनियमित तीव्रता मान शामिल हैं। उन्नत एल्गोरिदम उम्मीद और वास्तविक सिग्नल पैटर्न की तुलना करके इन विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं।

इसके अतिरिक्त, अंशांकन लक्ष्य और नियंत्रित वातावरण का उपयोग करके आधार रेखा माप स्थापित करने में मदद करता है। ये संदर्भ डेटा प्रोसेसिंग के दौरान बहुपथ कलाकृतियों से वास्तविक संकेतों को अलग करने में सहायता करते हैं।

शमन के लिए तकनीक

कई रणनीतियों LIDAR डेटा में बहुपथ प्रतिबिंब के प्रभाव को कम कर सकते हैं। हार्डवेयर समाधानों में बिना मुड़े हुए सतहों से प्रतिबिंबों को कम करने के लिए उच्च पल्स पुनरावृत्ति आवृत्तियों और संकीर्ण बीम कोणों वाले सेंसर का उपयोग करना शामिल है।

सॉफ्टवेयर दृष्टिकोण में फ़िल्टरिंग और पोस्ट-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम शामिल हैं। ये विधियां बहुपथ प्रतिबिंबों से प्रभावित बिंदुओं की पहचान करने और हटाने के लिए बिंदु क्लाउड डेटा का विश्लेषण करती हैं। मशीन लर्निंग मॉडल इन कलाकृतियों को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत और कम कर सकते हैं।

सर्वश्रेष्ठ अभ्यास

  • संकेत हस्तक्षेप को कम करने के लिए इष्टतम मौसम की स्थिति के दौरान सर्वेक्षण का संचालन करें।
  • डेटा सटीकता में सुधार के लिए विभिन्न कोणों से एकाधिक स्कैन का उपयोग करें।
  • नियमित रूप से सेंसर प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए अंशांकन दिनचर्या को लागू करना।
  • डेटा प्रोसेसिंग के दौरान एनाोमाली की पहचान करने के लिए फिल्टरिंग एल्गोरिदम लागू करें।
  • LIDAR डेटा को अन्य सेंसर प्रकारों के साथ मान्यता के लिए जोड़ते हैं।