Mapowanie mobilne

Samochód Google Street View

Mapowanie mobilne to proces zbierania danych geoprzestrzennych z pojazdu mobilnego , zwykle wyposażonego w szereg systemów GNSS , fotograficznych , radarowych , laserowych , LiDAR lub dowolną liczbę systemów teledetekcji . Takie systemy składają się ze zintegrowanego zestawu zsynchronizowanych w czasie czujników nawigacyjnych i czujników obrazowania zamontowanych na platformie mobilnej. Podstawowym wyjściem z takich systemów są GIS , cyfrowe mapy oraz georeferencyjne obrazy i filmy.

Historia

Rozwój technologii bezpośredniego odczytu georeferencji otworzył drogę dla mobilnych systemów mapowania. GPS i systemy nawigacji bezwładnościowej umożliwiły szybkie i dokładne określenie pozycji i orientacji sprzętu teledetekcyjnego , skutecznie prowadząc do bezpośredniego mapowania interesujących obiektów bez konieczności skomplikowanego przetwarzania obserwowanych danych.

Aplikacje

Mapowanie mobilne z lotu ptaka

Tradycyjne techniki georeferencyjnej fotografii lotniczej, radaru do profilowania terenu lub lidaru są zbyt drogie, szczególnie w niedostępnych obszarach lub tam, gdzie rodzaj gromadzonych danych utrudnia interpretację poszczególnych cech. Bezpośrednia georeferencja obrazu upraszcza kontrolę mapowania w przypadku zadań mapowania na dużą skalę.

Planowanie reagowania kryzysowego

Mobilne systemy kartograficzne umożliwiają szybkie gromadzenie danych umożliwiających dokładną ocenę warunków panujących w terenie.

Aplikacje internetowe

Internetu i urządzeń mobilnych coraz częściej wykorzystują informacje geoprzestrzenne w formie map lub obrazowania z odniesieniami geograficznymi. Google, Microsoft i Yahoo zaadaptowały zarówno zdjęcia lotnicze, jak i satelitarne, aby opracować systemy mapowania online. Street View to również rosnący rynek.

PDA świadome lokalizacji opierają się na obiektach z odniesieniami geograficznymi, zebranych z mobilnych źródeł mapowania.

Zarządzanie mapami drogowymi i obiektami autostrad

GPS w połączeniu z systemami kamer cyfrowych pozwalają na szybką aktualizację map drogowych. Ten sam system może być wykorzystany do przeprowadzania efektywnych badań stanu dróg i zarządzania obiektami. skanowania laserowego , stosowane w sensie mobilnego mapowania, pozwalają na gromadzenie pełnych danych 3D o zboczach, skarpach itp.

Inwentaryzacja dróg i zarządzanie aktywami

Mobilny LiDAR z cyfrowym systemem obrazowania jest używany do gromadzenia danych, które po przetworzeniu końcowym generują plan paskowy, profil poziomy i pionowy, wszystkie inne aktywa w obrębie ROW i poza nim, w tym sąsiednie użytkowanie gruntów i wadliwą geometrię. Wymaga to również jakości nawierzchni do jazdy, charakterystyki istniejącego ruchu i przepustowości korytarza, analizy prędkości-przepływu-gęstości, przeglądu bezpieczeństwa ruchu drogowego w korytarzu, skrzyżowaniu i środkowym otwarciu, udogodnień dla pojazdów użytkowych. W ten sposób wszystkie dane wykorzystywane do tworzenia macierzy wydajności pomagają zidentyfikować luki w wydajności korytarza w celu ustalenia priorytetów interwencji w celu poprawy wydajności korytarza.

Aplikacje cyfrowych bliźniaków

Mapowanie mobilne w połączeniu z mapowaniem wnętrz jest wykorzystywane do tworzenia cyfrowych bliźniaków. Tymi cyfrowymi bliźniakami może być pojedynczy budynek lub całe miasto lub kraj. Kilka firm zajmujących się tworzeniem map mobilnych , znanych jako „Twórca cyfrowych bliźniaków”, rozpoczyna zdobywanie rynku cyfrowych bliźniaków w związku z rosnącym trendem wśród organizacji i rządów, które przyjmują cyfrowe bliźniaki do zastosowań Internetu przedmiotów i sztucznej inteligencji w ramach rewolucji przemysłowej 4.0.

przypisy

•   Tao, CV (2007) Postępy w technologii mobilnego mapowania: tom 4 serii książek Międzynarodowego Towarzystwa Fotogrametrii i Teledetekcji . Taylora i Franciszka. ISBN 0-415-42723-1
•   Gao, J. (2009) Cyfrowa analiza zdalnie wykrywanych obrazów . Profesjonalista McGraw Hill. ISBN 0-07-160465-0 .
•   Zlatanova, S. & Li, J. (2008) Geospatial Information Technology for Emergency Response: Tom 6 serii książek Międzynarodowego Towarzystwa Fotogrametrii i Teledetekcji . Routledge'a. ISBN 0-415-42247-7 .
• Hammoudi, K. i in. (2013) Synergistyczne podejście do odzyskiwania teksturowanych map 3D fasad miejskich bez okluzji z heterogenicznych danych kartograficznych . https://doi.org/10.5772/56570
•   van Oosterom, Peter (2008) Postępy w systemach geoinformacji 3D: notatki z wykładów z geoinformacji i kartografii . Skoczek. ISBN 3-540-72134-7 .
•   Hofmann-Wellenhof, B., Legat, K., Wieser, M. (2003) Nawigacja: zasady pozycjonowania i naprowadzania Springer. ISBN 3-211-00828-4 .
•   Vitrià, J., Radeva, P., Aguiló, I. (2004) Najnowsze postępy w badaniach i rozwoju sztucznej inteligencji: tom 113 Frontiers w sztucznej inteligencji i zastosowaniach . IOS Naciśnij. ISBN 1-58603-466-9 .
•   Gavrilova, ML (2006) Nauki obliczeniowe i ich zastosowania: ICCSA 2006: konferencja międzynarodowa, Glasgow, Wielka Brytania, 8–11 maja 2006: postępowanie . Skoczek. ISBN 3-540-34072-6 .
•   Weng, Q. (2009) Teledetekcja i integracja GIS: teorie, metody i zastosowania McGraw Hill Professional. ISBN 0-07-160653-X .