LiDAR (Light Detection and Ranging) ቴክኖሎጂ እጅግ በጣም ትክክለኛ እና ዝርዝር የሆነ የ3D መረጃ በማቅረብ የቅየሳ ምህንድስና መስክ ላይ ለውጥ አድርጓል። ነገር ግን፣ ከፍተኛ መጠን ያለው የLiDAR መረጃን ማካሄድ እና መተንተን ጊዜ የሚወስድ እና ጉልበት የሚጠይቅ ሊሆን ይችላል። የማሽን መማሪያ ቴክኒኮች የLiDAR መረጃን በራስ ሰር ለመስራት እና ለማሻሻል እንደ ኃይለኛ መሳሪያ ሆነው ብቅ ብለዋል፣ ይህም ይበልጥ ቀልጣፋ እና ትክክለኛ የዳሰሳ እና የካርታ ስራን ያስችላል።
የLiDAR ውሂብ መግቢያ
ሊዳር የርቀት ዳሳሽ ቴክኖሎጂ ነው ሌዘር ምትን በመጠቀም ወደ ምድር ገጽ ርቀቶችን በመለካት እጅግ በጣም ትክክለኛ የሆነ የ3D ነጥብ ደመና መረጃን ይፈጥራል። ይህ መረጃ እንደ መልክአ ምድራዊ ካርታ፣ የከተማ ፕላን ፣ የደን አስተዳደር እና የመሠረተ ልማት ክትትል ባሉ የተለያዩ አፕሊኬሽኖች ውስጥ ጥቅም ላይ ይውላል።
በLiDAR ውሂብ ሂደት ውስጥ ያሉ ተግዳሮቶች
የLiDAR ውሂብን ማቀናበር እና መተንተን በርካታ ውጣ ውረዶችን ይፈጥራል፣ ይህም የውሂብ መጠን፣ የውሂብ ጫጫታ እና ቅርሶች፣ ባህሪ ማውጣት እና ምደባን ጨምሮ። ለመረጃ ማቀናበሪያ ባህላዊ ዘዴዎች በእጅ ጣልቃገብነትን የሚያካትቱ ሲሆን ብዙውን ጊዜ በመጠን እና ትክክለኛነት የተገደቡ ናቸው።
በLiDAR የውሂብ ሂደት ውስጥ የማሽን መማሪያ ውህደት
የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች፣ በተለይም ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች፣ የተለያዩ የLiDAR ውሂብ ሂደትን በራስ ሰር በማዘጋጀት እና በማሻሻል ረገድ ትልቅ አቅም አሳይተዋል። እነዚህ ስልተ ቀመሮች ስርዓተ-ጥለትን ለመለየት፣ ባህሪያትን ለማውጣት እና ነገሮችን በነጥብ ደመና ውሂብ ውስጥ ለመመደብ የሰለጠኑ ሲሆን ይህም ለውሂብ ትንተና የሚያስፈልገውን ጊዜ እና ጥረት በእጅጉ ይቀንሳል።
የባህሪ ማውጣት እና ክፍፍል
የማሽን መማሪያ ቴክኒኮች፣ እንደ convolutional neural networks (CNNs) ያሉ ባህሪያትን ከ LiDAR ነጥብ ደመናዎች፣ እንደ ህንፃዎች፣ እፅዋት እና መሬት ያሉ ባህሪያትን በራስ ሰር ለማውጣት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ። እነዚህን ሞዴሎች በተሰየመው የLiDAR መረጃ ላይ በማሰልጠን በነጥብ ደመና ውስጥ የተለያዩ ባህሪያትን መለየት እና መከፋፈልን ይማራሉ ።
የነገር ምደባ እና እውቅና
በማሽን መማሪያ በመታገዝ የLiDAR መረጃ የተለያዩ ነገሮችን እንደ እፅዋት፣ ህንፃዎች፣ ተሸከርካሪዎች እና የመሬት አቀማመጥ ያሉ ነገሮችን ለመለየት እና ለመለየት ሊሰራ ይችላል። ይህ እንደ የመሬት ሽፋን ካርታ፣ የከተማ ፕላን እና የደን አስተዳደር ባሉ መተግበሪያዎች ላይ ትልቅ እንድምታ አለው፣ ይህም ትክክለኛ የነገር ምደባ ለውሳኔ አሰጣጥ ወሳኝ ነው።
የውሂብ ውህደት እና ውህደት
የማሽን መማሪያ ቴክኒኮችን የLiDAR መረጃን ከሌሎች የጂኦስፓሻል የመረጃ ምንጮች ለምሳሌ የአየር ላይ ምስሎች እና የጂኦግራፊያዊ መረጃ ስርዓቶች (ጂአይኤስ) ጋር ለማዋሃድ መጠቀም ይቻላል። ብዙ የመረጃ ምንጮችን በማዋሃድ የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች የተገኘውን መረጃ ትክክለኛነት እና ሙሉነት በማጎልበት ስለ ጥናቱ አካባቢ የበለጠ ሰፊ ግንዛቤን ይሰጣል።
በዳሰሳ ምህንድስና ውስጥ የማሽን መማር ጥቅሞች
የማሽን መማሪያን በLiDAR መረጃ ማቀናበር ውስጥ መቀላቀል ለቅየሳ ምህንድስና መስክ ብዙ ጥቅሞችን ይሰጣል።
- አውቶሜሽን፡ የማሽን መማሪያ ሞዴሎች ጊዜ የሚወስዱ ተግባራትን በራስ ሰር ያዘጋጃሉ፣ ቀያሾችን የበለጠ ውስብስብ ትንተና እና ውሳኔ አሰጣጥ ላይ እንዲያተኩሩ ነፃ ያደርጋሉ።
- ቅልጥፍና፡- መረጃን በራስ ሰር በማቀናበር እና በመተንተን፣ የማሽን መማር እንደ መልክአ ምድራዊ ካርታዎች፣ ዲጂታል ከፍታ ሞዴሎች እና 3D ሞዴሎች ያሉ የዳሰሳ ጥናቶችን ማመንጨት ያፋጥናል።
- ትክክለኛነት፡ የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች የባህሪ አወጣጥ ትክክለኛነት እና ወጥነት፣ የነገር ምደባ እና የካርታ ስራን ሊያሻሽሉ ይችላሉ፣ ይህም ይበልጥ አስተማማኝ የዳሰሳ ጥናት ውጤቶችን ያስገኛል።
- መጠነ-ሰፊነት፡ በማሽን የመማር ቴክኒኮች ልኬታማነት፣ ቀያሾች ትላልቅ የLiDAR መረጃዎችን በበለጠ ፍጥነት እና ትክክለኛነት ማካሄድ እና መተንተን ይችላሉ።
ማጠቃለያ
የLiDAR መረጃን ከማሽን መማር ጋር ማቀናበር ለአጠቃላይ የመረጃ ትንተና እና የካርታ ስራ አፕሊኬሽኖች ከዚህ በፊት ታይቶ የማያውቅ ችሎታዎችን በማቅረብ ለዳሰሳ ጥናት የምህንድስና አቀራረብን ይወክላል። የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮችን ኃይል በመጠቀም ቀያሾች የውሂብ ሂደትን ማቀላጠፍ፣ ትክክለኛነትን ማሳደግ እና የLiDAR መረጃን በመተርጎም እና አጠቃቀም ላይ አዳዲስ እድሎችን መክፈት ይችላሉ።