Renewable Energy Site Selection에 대한 Land Surveying의 동향

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지상 기반에서 공중 조사에 이르기까지 이동

총 역 및 GPS 수신기와 협약 조사는 경계선 및 제어 작업에 관련이 있지만, 토픽의 대량 및 지도는 이제 공중 플랫폼에서 온다. 고해상도 카메라, 다국적 센서가 장착 된 드론은 단일 비행에 acres의 수백을 커버 할 수 있으며, 2cm 이상의 해상도로 데이터를 캡처합니다. 이 이동은 70-80 %의 필드 시간을 줄이고 물리적 인 환경에 관계없이 원격 또는 위험한 지형에 액세스 할 수 있습니다. (무선) 항공 우주선 (무선)에 대한 위험이없는 경우, (무선)의 위험에 대한 자세한 내용은 문의하십시오.

LiDAR: Bare 지구 모형을 넘어서

LiDAR 기술은 재생 에너지 사이트 선택을위한 표준 요구 사항에 틈새 도구에서 성숙했습니다. 이 기능을 통해 채권 및 정확한 디지털 고도 모델을 생성하는 것은 태양 농장 경사 및 지각 최적화에 필수적입니다. 풍력 에너지에서, 도플러 LiDAR는 지상 또는 드론에 배치 된 배수 높이에서 바람 속도와 방향을 측정, 대체 또는 보조 기상 돛대. 새로운 단일 광 및 지거 모드 LiDAR는 시간당 60 %의 비율을 사용하여 처리됩니다. 시간당 60 %의 비율을 사용하여, 시간당 60 %의 비율을 측정 할 수 있습니다.

GIS 및 데이터 분석: 지도에서 Decision Intelligence로

Geographic Information Systems는 더 이상 정적 인지도 저장소가 없습니다. 현대 플랫폼은 실시간 센서 피드, 토지 소포 레코드, 환경 제약, 소포 및 그리드 연결 데이터를 단일 결정 지원 환경에 통합합니다. 설문 조사 및 개발자는 태양 팽창, 풍력 전단, 경사, 변전소에 근접하고 민감한 서식지의 예방에 대한 영향을 기반으로 후보 사이트를 기반으로하는 후보 사이트를 평가하는 결과를 제공합니다. ESRI]] 및 기타 권장되는 에너지 제공 업체는 각 연구 기관에 대한 통계적 인 전략을 제공 할 수 있습니다.

실시간 데이터 수집 및 클라우드 협업

프로젝트의 이해 관계자는 더 이상 격리되지 않습니다. 클라우드 연결 GNSS 수신기, 무인 항공기 지상 제어 스테이션 및 필드 태블릿, 모든 측정, 사진 및 메모는 즉시 공유 플랫폼에 업로드됩니다. 프로젝트 관리자, 엔지니어 및 환경 컨설턴트는 가까운 시간, 플래그 디파니언에서 진행 상황을 볼 수 있으며, 최종 작업 다운로드를 기다리지 않고 워크플로를 조정합니다. Propeller[LT][LT][LT]][LT]][LT]][LT]][LT]]][LT]]][LT]]]][LT]]][LT]]]][LT]]]][LT]]]]]]]][[[F]]]]]]]]]]]]]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

환경 감도 매핑 및 규제 Readiness

환경 제약의 초기 조사는 중요한 추세입니다. 설문 조사는 이제 수질, 보호 된 종 서식지, 문화 자원 및 초기 지형 조사 중에 홍수 영역에서 데이터를 수집합니다. GIS 기반 제약 맵으로이 데이터를 통합하면 개발자가 비용이 많이 들지 않으며, 지연을 허용하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 드문 식물 종이 소포의 한쪽에 발견되면 사이트 레이아웃은 모든 엔지니어링 설계가 최종적으로 조정 될 수 있습니다. 국가 재생 에너지 연구소 (National Renewable Energy Laboratory)는 다음과 같은 특정 조건을 충족하는 것입니다. [F] [F]

Offshore Wind Foundation의 Bathymetric Surveying에 대한 자세한 정보

해양 풍력 에너지는 급속하게 확장되고, 현장 선택 프로세스는 해저의 해저 조사를 요구하고, 토양 유형 및 깊이 변이를 식별합니다. 다빔 에초는 무인 표면 배 (USVs)에 장착 된 다빔 에초는 이제 해저의 센티미터 해상도를지도하고, 하위 바닥 프로파일러는 방사성 층과 암반 깊이를 모노피아 기반 설계에 공개합니다. 일부 설문 조사 계약자는 해양 수조 차량 (AUV)을 배치하고, 이러한 위험이 감소하고, 이러한 위험이 감소하지 않고도 감소합니다. 이러한 위험이 감소하고, 이러한 위험이 감소하는 데 도움이되는지 여부를 고려하십시오.

디지털 트윈 및 시뮬레이션 기반 사이트 검증

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자동화된 특징 적출 및 AI 전원 분류

인공지능은 조사 데이터 처리에서 노동 집중적 인 단계의 많은 자동화입니다. 수천 개의 라벨 이미지에 훈련 된 딥 학습 모델은 유틸리티 극, 맨홀 커버, 채권 유형 및 직립 사진 및 포인트 클라우드에서 건물 발자국을 자동으로 식별 할 수 있습니다. 이것은 몇 주에서 시간까지 디지털화에 소요되는 시간을 줄여줍니다. LiDAR 분류에서 AI 알고리즘은 이제 낮은 채권, 건물, 전력선에서 지상 지점을 분리하는 95 % 정확도를 달성합니다. [Fai] [Fai] [Fai]] [Fai]] [Fai]] [Fai]] [Fai]] [Fai]] [Fai]] [Fai]] [Fai]] [Fai]] [Fai] [Fai]]] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai]] [Fai] [Fai] [Fai] [Fai]]] [Fai] [Fai]]] [Fai]]]

지상 관통 레이더 및 유틸리티 찾기의 통합

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