lidR: Пакет R для анализа данных воздушного лазерного сканирования (ALS)

lidR: An R package for analysis of Airborne Laser Scanning (ALS) data
Nicholas C. Coops, Tristan R.H. Goodbody, Alexis Achim, Jean-Romain Roussel, David Auty, Piotr Tompalski, Andrew J. Sánchez Meador, Jean-François Bourdon, Florian de Boissieu
2020-09-24

воздушное лазерное сканированиелесное хозяйство и экологиясреда Rструктура растительностипакет lidR
Воздушное лазерное сканирование (ALS) — технология дистанционного зондирования, известная своей применимостью в управлении природными ресурсами. Путём количественной оценки трёхмерной структуры растительности и подстилающего рельефа с использованием лазерной технологии ALS широко применяется для расширения геопространственных знаний в лесном хозяйстве и экологии. Структурные описания растительности позволяют оценивать ряд экологически значимых характеристик, таких как высота, объём и надземная биомасса. Эффективная обработка больших и зачастую технически сложных наборов данных требует специализированных алгоритмов и программного обеспечения. Дальнейшее развитие ALS как инструмента углубления экологического понимания часто зависит от создаваемых пользователями инструментов, методов и подходов. В связи с распространением ALS в академическом, государственном и частном секторах, а также с растущим спросом на открытые и доступные данные, сообщество ALS осознаёт важность свободного программного обеспечения с открытым исходным кодом (FOSS) и пользовательских рабочих процессов. В настоящей работе описывается философия, лежащая в основе разработки пакета lidR. Реализованный в среде R с серверной частью на C/C++, lidR представляет собой свободное, открытое и кроссплатформенное программное обеспечение, созданное для обеспечения простых и творческих рабочих процессов обработки данных ALS специалистами в области лесного хозяйства и экологии. Рассматриваются современные алгоритмы, используемые научным сообществом, что позволяет повысить осведомлённость о достигнутых результатах и существующих проблемах, связанных с параметризацией и распространёнными подходами к реализации. В подробном описании пакета рассматриваются ключевые аспекты и принципы проектирования, позволяющие пользователям реализовывать пользовательские инструменты. Также обсуждается выбор алгоритмов, благодаря которому пакет соответствует современному уровню развития технологий, и на примерах расхождений во времени обработки освещаются некоторые внутренние ограничения. Сделан вывод, что разработка приложений, подобных lidR, имеет фундаментальное значение для...
1
Пакет поддерживает простые, творческие и пользовательские рабочие процессы для анализа структуры растительности и подстилающего рельефа по данным ALS.
2
Архитектура пакета поддерживает создание пользовательских инструментов, однако примеры выявляют различия во времени обработки и связанные с ними внутренние ограничения.
3
lidR отвечает растущей потребности в доступном программном обеспечении для обработки больших и технически сложных наборов данных ALS в академическом, государственном и частном секторах.
4
В lidR реализованы алгоритмы, представляющие современный уровень исследований, при этом рассматриваются проблемы параметризации и типичных подходов к реализации.
5
lidR — это свободно распространяемый кроссплатформенный пакет R с серверной частью на C/C++ для обработки данных воздушного лазерного сканирования в лесном хозяйстве и экологии.

Данные воздушного лазерного сканирования (ALS) и пакет lidR для их обработки в R

Алгоритмы, рабочие процессы обработки, параметризация, подходы к реализации и вычислительная производительность при извлечении и анализе экологической и структурной информации из данных ALS

Publication Details
Publication Date
2020-09-24
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Nicholas C. Coops
Tristan R.H. Goodbody
Alexis Achim
Jean-Romain Roussel
David Auty
Piotr Tompalski
Andrew J. Sánchez Meador
Jean-François Bourdon
Florian de Boissieu
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%