FI20170122A1 - Method for a multispectral laser radar based on single photons - Google Patents

Method for a multispectral laser radar based on single photons Download PDF

Info

Publication number
FI20170122A1
FI20170122A1 FI20170122A FI20170122A FI20170122A1 FI 20170122 A1 FI20170122 A1 FI 20170122A1 FI 20170122 A FI20170122 A FI 20170122A FI 20170122 A FI20170122 A FI 20170122A FI 20170122 A1 FI20170122 A1 FI 20170122A1
Authority
FI
Finland
Prior art keywords
laser
target
multispectral
photons
measured
Prior art date
Application number
FI20170122A
Other languages
Finnish (fi)
Swedish (sv)
Inventor
Juha Hyyppä
Anttoni Jaakkola
Original Assignee
Solid Potato Oy
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Solid Potato Oy filed Critical Solid Potato Oy
Priority to FI20170122A priority Critical patent/FI20170122A1/en
Publication of FI20170122A1 publication Critical patent/FI20170122A1/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4802—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)

Abstract

Keksinnön kohteena on menetelmä multispektrisen yksittäisen fotonin lasertutkalle. Menetelmällä voidaan mitata kohteen multispektriset piirteet hyödyntäen kalibroitua multispektristä yksittäisen fotonin lasertutkaa tai laserkeilainta. Menetelmää voidaan käyttää puuston inventointiin ml. puulajitulkinta, itseajavien autojen konenäkösensorina ja erityisesti laajojen alueiden kustannustehokkaaseen kartoitukseen. Keksinnön kohteena ovat myös menetelmät perussovellusten toteuttamiseksi. Menetelmä toteutetaan yhdellä tai useammalla kapeakaistaisella laserlähteellå tai laajakaistaisella superkontinuumilähteellä.The invention relates to a method for a multispectral single photon laser radar. The method can measure the multispectral features of an object using a calibrated multispectral single photon laser radar or laser scanner. The method can be used for tree inventory inventory incl. tree interpretation, as a machine vision sensor for self-driving cars, and especially for cost-effective mapping of large areas. The invention also relates to methods for implementing basic applications. The method is implemented with one or more narrowband laser sources or broadband supercontinuum sources.

Description

Keksinnön kohteena on menetelmä multispektrisen yksittäisen fotonin lasertutkalle. Menetelmällä voidaan mitata kohteen multispektriset piirteet hyödyntäen kalibroitua multispektristä yksittäisen fotonin lasertutkaa tai laserkeilainta. Menetelmää voidaan käyttää puuston inventointiin ml. puulajitulkinta, itseajavien autojen konenäkösensorina ja erityisesti laajojen alueiden kustannustehokkaaseen kartoitukseen. Keksinnön kohteena ovat myös menetelmät perussovellusten toteuttamiseksi. Menetelmä toteutetaan yhdellä tai useammalla kapeakaistaisella laserlähteellä tai laajakaistaisella superkontinuumilähteellä.The present invention relates to a method for a multispectral single photon laser radar. The method can measure the multispectral features of an object using a calibrated multispectral single photon laser radar or laser scanner. The method can be used for tree inventory inventory incl. tree interpretation, as a machine vision sensor for self-driving cars, and especially for cost-effective mapping of large areas. The invention also relates to methods for implementing basic applications. The method is implemented with one or more narrowband laser sources or wideband supercontinuum sources.

TEKNIIKAN TASON KUVAUSDescription of the Related Art

Lentolaserkeilaus (engl. Airborne laser scanning, lyh. ALS, myös ilmalaserkeilaus) on kaukokartoitustekniikka, jota käytetään pinnanmuotojen, kasvillisuuden, kaupunkialueiden, jään ja infrastruktuurin mallintamiseen. Laserkeilaimien kehityksen ovat mahdollistaneet viimeaikainen lentokoneinertiajärjestelmien, nopeiden keilaimien, GNSS-järjestelmien (satelliittipaikannusjärjestelmät) ja lasertekniikan kehitys. Laserkeilaimen perusidea on hyvin yksinkertainen: kohteen ja laserin välinen etäisyys mitataan laserpulssin kulkuajan perusteella, keilain pyyhkäisee laserpulsseja lentosuuntaa vastaan kohtisuorassa suunnassa, ja kun laserkeilaimen asento ja paikka ovat tarkasti tunnetut, mitattu etäisyys voidaan muuntaa x- y, ja z-koordinaateiksi. Tuloksena syntyy siis maastopistetiedosto.Airborne laser scanning (also known as ALS) is a remote sensing technology used to model terrain, vegetation, urban areas, ice and infrastructure. The development of laser scanners has been made possible by recent developments in aircraft inertial systems, fast scanners, GNSS (satellite positioning systems) and laser technology. The basic idea of a laser scanner is very simple: the distance between the target and the laser is measured based on the laser pulse travel time, the scanner sweeps the laser pulses in a direction perpendicular to the flight direction, and once the laser scanner position and position are known accurately, the measured distance can be converted to x-y and z coordinates. The result is a terrain file.

Terminä lentolaserkeilaus on sama kuin laser-tutka eli lidar (engl. Light Detection and Ranging), sillä menetelmässä käytetään lasersädettä maanpinnan valaisemiseen ja fotodiodia takaisinsirontasäteilyn rekisteröimiseen. Terminä laserkeilaus sisältää myös lasersäteen paikannuksen ja suunnan määrittämisen, kun taas lidar voi toimia ilman näitä. Terminä laserkeilaus on eurooppalaista perua, kun taas lidar on laajemmin käytössä Pohjois-Amerikassa.The term laser scanning is the same as LIDAR (Light Detection and Ranging), since the method uses a laser beam to illuminate the ground and a photodiode to register backscattering radiation. The term laser scanning also includes the positioning and orientation of the laser beam, whereas lidar can operate without these. The term laser scanning is European based, whereas lidar is more widely used in North America.

Koska laserin tuottamista pisteitä ei tiedä, mistä ne tulevat, pistepilvien prosessoinnissa joudutaan käyttämään luokittelumenetelmiä ja erilaisia pintamalleja. Useimmin käytettyjä pintamalleja ovat maan pinnan maastomalli (engl. Digital Terrain Model, DTM) ja korkeimpien kohteiden avulla määritetty pintamalli (engl. Digital Surface Model, DSM), ja kohteen korkeutta kuvaava normalisoitu pintamalli (engl. Digital Surface Model, nDSM=DSM-DTM). Näitä perustuotteita käytetään enenevästi hyväksi useissa sovelluksissa, kuten hydrologiassa, rakennustekniikassa, infrastruktuurin monitoroinnissa ja metsätaloudessa.Because laser-generated dots do not know where they come from, grading methods and different surface models have to be used in processing point clouds. The most commonly used surface models are the Digital Terrain Model (DTM) and the Digital Surface Model (DSM) with the highest objects, and the Digital Surface Model (nDSM = DSM-DTM) representing the height of the object. ). These basic products are increasingly being used in a number of applications such as hydrology, construction engineering, infrastructure monitoring and forestry.

Lentolaserkeilaus eroaa muista kuvantamistekniikoista monella tavalla. Lentolaserkeilaus on aktiivinen menetelmä, joka lähettää oman energiansa kohteen mittaamista varten. Se ei ole riippuvainen auringosta valonlähteenä. Lentoserkeilauksia voidaan suorittaa helpommin eri vuorokauden- tai vuodenaikana kuin perinteistä kuvantamista. Lentolaserkeilatun aineiston tulkitseminen ei häiriinny auringonvalon aiheuttamista varjoista. Laserkeilaus soveltuu maastomallin ja kohteiden mittaamiseen erityisesti puustoisilla alueilla. Vaikka suuri osa pulsseissa heijastuu suoraan lehvistä ja puustosta, osa tunkeutuu maahan asti latvustoissa olevien aukkojen kautta. Laserkeilausta onkin kehitetty siviilipuolella erityisesti peitteisten alueiden maastomallin tuottamiseen. Menetelmän etuna perinteiseen fotogrammetriseen mittaukseen verrattuna ovat pistetiheys. Perinteinen fotogrammetria edellyttää, että sama piste näkyy kahdelta ilmakuvalta, minkä vuoksi peitteisiltä alueilla maanpintpisteitä saadaan tyypillisesti kymmenien metrien välein. Laserkeilaimella saadaan useita näytteitä neliömetriä kohden ja tiheimmissäkin metsissä kahden pisteen välinen etäisyys on Suomen olosuhteissa yleensä pienempi kuin 10 m.Aerial flying differs from other imaging techniques in many ways. Aerospace is an active method that sends its own energy to measure a target. It is not dependent on the sun as a light source. Flight screening can be done more easily at different times of the day or season than traditional imaging. Interpretation of aerospace data is not disturbed by shadows caused by sunlight. Laser scanning is suitable for measuring terrain and objects, especially in wooded areas. While much of the pulse is reflected directly from the foliage and trees, some penetrate to the ground through openings in the crowns. Indeed, laser scanning has been developed on the civil side, especially for producing terrain models for covered areas. The advantage of the method over conventional photogrammetric measurement is the point density. Conventional photogrammetry requires two aerial photographs to show the same point, which typically results in ground points at tens of meters in covered areas. The laser scanner provides several samples per square meter and even in denser forests the distance between two points is usually less than 10 m in Finnish conditions.

Laser koostuu keilainosasta, joka aiheuttaa lentosuuntaa vastaan kohtisuoran poikkeutuksen, laserlähteestä, joka tuottaa laserpulssit, ja ilmaisinosasta, joka tulkitsee vastaanotetun signaalin ja määrittää sen perusteella etäisyyden kohteeseen. Tyypillinen laserkeilainlaitteisto voidaan kuvion 1 mukaan jakaa etäisyydenmittausjärjestelmään, keilaimeen sekä tiedontallennus- ja valvontajärjestelmään. Lisäksi laserkeilainlaitteistoon on yhdistetty lentokoneen sijaintia ja suuntaa määrittävät GNSS- ja INS- (Inertial Navigation Systems) laitteistot. Useisiin laserkeilainlaitteistoihin on kytketty vielä lisävarusteeksi kamera. (Wehr, A., ja Lohr, U., 1999. Airborne laser scanning - an introduction and overview. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 54(2-3): 68-82).The laser consists of a bow element that causes a perpendicular deflection to the flight direction, a laser source that generates laser pulses, and a detector element that interprets the received signal and determines the distance to the target. Typical laser beam equipment may be divided into a distance measurement system, a scanner, and a data recording and monitoring system as shown in Figure 1. In addition, GNSS and INS (Inertial Navigation Systems) equipment, which defines the position and orientation of the aircraft, is integrated with the laser beam equipment. A number of laser beam equipment is still connected to the camera as an accessory. (Wehr, A., and Lohr, U., 1999. Airborne laser scanning - introduction and overview. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 54 (2-3): 68-82).

Lentolaserkeilaus tallentaa kohteesta pistepilviaineiston lisäksi intensiteetin ja joskus jopa koko aaltomuodon, lentolaserkeilauksen aineiston käsittelyssä pisteiden tallennettua intensiteettiä on aiemmin käytetty lähes ainoastaan luokittelun apuna (ks. esim. Holmgren, J., and Persson, A., 2004. Identifying species of individual trees using airborne laser scanning. Remote Sensing Environment 90: 415-423) ilmakuvien ja laserkeilausaineiston yhteensovittamiseksi sekä lidargrammetriassa (Fowler, R., Samberg, A., Flood, M., and Greaves, T., 2006. Topographic and terrestrial lidar, julkaisussa D. Maune (ed.), Digital Elevation Model Technologies & Applications. 2nd Ed, ASPRS. Chapter 7: 199- 252). Intensiteettiarvojen käyttö edellyttää niiden radiometristä kalibrointia. Intensiteetin kalibrointia vaikeuttaa se, että eri laitetoimittajat määrittelevät ja mittaavat intensiteetin eri tavoilla. Usein intensiteetin oletetaan olevan hetkittäinen vastaanottimeen tuleva tehotaso liipaisuhetkellä, toisaalta jossain järjestelmissä se on vakiokaistalla oleva kokonaisteho. Laserpulssi valaisee kohteena olevan pinta-alueen, joka koostuu useista sirottajista. Paluukaiku on summa paluukaiuista (kts. Elachi, C., 1987. Spaceborne radar remote sensing: Applications and techniques. IEEE Press. New York, 255 s.). Tuloksena saadaan summavektori yksittäisten sirottajien amplitudin ja vaiheen funktiona. Samalla kun sensori liikkuu, vektorisumma muuttuu ja vaihtelua kutsutaan häilynnäksi. Häilyntä antaa mitatulle intensiteetille rakeisen tekstuurin. Samalla tavoin kuin SAR-tutkien analysoinnissa vastaanotettu signaali on keskiarvoistettava. Laserin aallonpituusalueella useimmat kohteet, pois lukien metallipinnat ja vesialueet, ovat karkeita pintoja. Tämän vuoksi mitatun sironnan vaihtelu keilauskulman funktiona on kohtuullinen, mutta tarkassa intensiteetin korjauksessa tulee tehdä keilauskulman ja kohteen välisen kulman välinen korjaus. Tallennettuun intensiteettiarvoon vaikuttavat lähetetty energia, vastaanotetun pulssin voimakkuus ja muoto, etäisyys, heijastavan pinnan ominaisuudet sekä ilmakehälliset vaikutukset (vaimennus).In addition to point cloud data, aeronautics records the intensity of an object, and sometimes even the entire waveform, and in the past, the intensity of points recorded when processing aeronautical data has been used almost exclusively for classification purposes (see, e.g., Holmgren, J., and Persson, A. 2004). Remote Sensing Environment 90: 415-423) for the coordination of aerial images and laser scanning data and lidargrammetry (Fowler, R., Samberg, A., Flood, M., and Greaves, T., 2006. Topographic and terrestrial lidar, in D.) Maune (ed.), Digital Elevation Model Technologies & Applications. 2nd Ed, ASPRS. Chapter 7: 199-252). The use of intensity values requires their radiometric calibration. Intensity calibration is complicated by the fact that different equipment suppliers define and measure intensity in different ways. Often, the intensity is assumed to be the instantaneous power level entering the receiver at the time of triggering; on the other hand, in some systems, it is the total power in the constant band. The laser pulse illuminates the target area, which consists of several scatterers. The return echo is the sum of the return echoes (see Elachi, C., 1987. Spaceborne Radar Remote Sensing: Applications and Techniques. IEEE Press. New York, p. 255). The result is a sum vector as a function of the amplitude and phase of the individual scatterers. As the sensor moves, the vector sum changes and the variation is called flicker. The blur gives the measured intensity a grainy texture. As with SAR radar analysis, the received signal should be averaged. In the laser wavelength range, most objects, except metal surfaces and water areas, are rough surfaces. Therefore, the variation of the measured scatter as a function of the scanning angle is reasonable, but for accurate intensity correction, a correction must be made between the scanning angle and the angle between the target. The stored intensity value is affected by the transmitted energy, the received pulse intensity and shape, the distance, the reflective surface characteristics, and the atmospheric effects (attenuation).

Multispetrisestä lentolaserkeilaimesta on keskusteltu julkaisussa (Pfennigbauer, M., Ullrich, A., 2011. Multi-wavelength airborne laser scanning. Proc. 2011 International Lidar Mapping Forum, ILMF, New Orleans, LA, USA, Vol. 79, 10 p.). Julkaisussa (Briese, C., Pfennigbauer, M., Ullrich, A., Doneus, M., 2013. Multi-wavelength airborne laser scanning for archaeological prospection. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-5/W2, 119124) testattiin kolmen aallonpituuden multispektrilentolaserkeilausta käyttämällä kolmea eri aallonpituuden keilainta. Ensimmäinen operatiivinen multispektrilentolaserkeilain toteutettiin Teledyne Optechin (Ontario, Canada) toimesta loppuvuodesta 2014 tuotenimellä Titan. Multispektrinen keilain mahdollistaa kohteen luotettavamman luokittelun. Aallonpituuden 532 nm keilaimella voidaan tuottaa jopa vesien pohjasta korkeustietoa. Vuonna 2007 esitettiin ensimmäisen hyperspektrilaserkeilaimen periaate superkontinuumilaseriin perustuen (Kaasalainen, S., Lindroos, T., and J. Hyyppä, 2007. Toward hyperspectral lidar Measurement of spectral backscatter intensity with a supercontinuum laser source. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 4(2), 211- 215). Maailmalla on demonstroitu sittemmin useita aktiivisia hyperspektrimittalaitteita, joiden toiminta perustuu kohteen valaisuun jatkuvaspektrisellä superjatkumolaserilla. Olemassa olevat demonstraattorit ovat mitanneet laserpulssin lentoajan perusteella kohteen etäisyyden 1- 8 spektrikanavalla. Kohteen 2D-kuva on muodostettu peili- tai kolmijalkaskannerilla. Superjatkumolaserit ovat toimineet näkyvällä (VIS) ja lähiinfrapuna-alueella (NIR) tai lyhyen infrapunan alueella (SWIR). Nykyisten demonstraattoreiden mittausmatkat ovat olleet 50 m:stä (VIS) 1,5 koviin (SWIR) kiinteisiin hyvin heijastaviin (90 %) kohteisiin. Samassa laitteessa ei ole kuitenkaan ollut yhdistettynä etäisyysmittauskyky ja kyky mitata pitkällä kantamalla. Käytettäviä aallonpituuksia ja tehoja on lisäksi rajoittanut silmäturvallisuus.A multispectral laser laser scanner has been discussed in (Pfennigbauer, M., Ullrich, A., 2011. Multi-wavelength airborne laser scanning. Proc. 2011 International Lidar Mapping Forum, ILMF, New Orleans, LA, USA, Vol. 79, 10 p.) . (Briese, C., Pfennigbauer, M., Ullrich, A., Doneus, M., 2013. Multi-wavelength airborne laser scanning for archaeological prospection. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-5 / W2 , 119124) were tested for three wavelength multispectral flight laser scanning using three different wavelength beams. The first operational multispectral flight laser detector was implemented by Teledyne Optech (Ontario, Canada) in late 2014 under the brand name Titan. The multispectral beacon allows for a more reliable classification of the subject. The 532 nm wavelength scanner can even provide altitude information from the bottom of the water. In 2007, the principle of the first hyperspectral laser detector based on supercontinuum laser was introduced (Kaasalainen, S., Lindroos, T., and J. Hyyppä, 2007. Toward Hyperspectral Lidar Measurement of Spectral Backscatter Intensity with a Supercontinuum Laser Source. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 4 (2), 211-215). Since then, several active hyperspectral measuring devices have been demonstrated around the world, whose operation is based on the illumination of an object with a continuous-spectrum super-continuous laser. Existing demonstrators have measured the laser pulse based on the flight time of the target at a distance of 1-8 spectral channels. The subject's 2D image is formed by a mirror or tripod. Super Continuous Lasers have been operating in the Visible (VIS) and Near Infrared (NIR) or Short Infrared (SWIR) regions. Current demonstrators have traveled from 50 m (VIS) to 1.5 hard (SWIR) fixed, highly reflective (90%) targets. However, the same device did not combine the ability to measure distance and to measure long range. In addition, the available wavelengths and powers have been limited by eye safety.

Useissa tutkimuksissa on todettu, että lentolaserkeilauksella voi tunnistaa ja mitata kohteita metsän keskeltä. Jopa melko harvalla pistepilvellä kohde voidaan tunnistaa. Multispektri- tai hyperspetriominaisuus yhdistettynä pistepilveen toisi lisäarvoa luokitteluun. Multispektri-/hyperspektriominaisuus ilman pistepilveä ei kuitenkaan riitä tunnistukseen luotettavasti. Haasteena näille nk. ’’linear mode” laitteille ovat kuitenkin • silmäturvallisuus: monikanavaisuus, laajat kanavat, tehotasot ja osa spektrialueesta aiheuttaa silmäturvallisuusongelmia. Multi- tai hyperspektritoiminnon toteuttaminen aallonpituusalueella 400-700 nm ei ole käytännössä silmäturvallista • etäisyysmittauskyky: etäisyysmittaus on jopa toteutettu erillisellä laitteella. Jossain laitteissa laitteistossa (Teemu Hakala, Juha Suomalainen, Sanna Kaasalainen, Yuwei Chen, 2012. Full waveform hyperspectral LiDAR for terrestrial laser scanning, Optics Express, 20:7, 7119-7127) on hyvä etäisyysmittauskyky, mutta vastaavasti toimintasäde on vaatimaton. Toimintasäde on hyvin vaatimaton (käytännössä 2-3m).Several studies have found that laser flying can identify and measure objects in the middle of the forest. Even with relatively few point clouds, the subject can be identified. A multispectral or hyperspeter feature combined with a point cloud would add value to the classification. However, the multispectral / hyperspectral feature without a point cloud is not reliable enough to detect. However, the challenges for these so-called "linear mode" devices are: • Eye safety: Multi-channel, wide channels, power levels and part of the spectrum cause eye safety problems. Performing a multi- or hyperspectral function in the wavelength range 400-700 nm is virtually unsafe • rangefinding capability: rangefinding has even been implemented by a separate device. Some devices in the equipment (Teemu Hakala, Juha Suomalainen, Sanna Kaasalainen, Yuwei Chen, 2012. Full waveform Hyperspectral LiDAR for Terrestrial Laser Scanning, Optics Express, 20: 7, 7119-7127) have a good range measurement capability, but correspondingly a modest range. The range is very modest (2-3m in practice).

• nopeus: osa laitteista on niin hitaita, ettei kuvan muodostus onnistu pykäliäkään integrointiajalla edes staattisessa mittauksessa, puhumattakaan liikkuvasta mittausalustasta tai -kohteesta.• Speed: Some devices are so slow that even a static measurement, not to mention a moving measurement platform or object, cannot produce a single image during integration.

Yksittäisen fotonin periaatteella toimivat lasertutkat (Single photon lidar, SPL) on julkistettu vastikään. Julkaisussa (Hao Tang, Anu Swatantran, Terence Barrett, Phil DeCola ja Ralph Dubayah, 2016. Voxel-Based Spatial Filtering Method for Canopy Height Retrieval from Airborne Single-Photon Lidar, Remote Sensing, 8(9), 771) on kuvattu Sigma Space-yhtiön 532 nm SPL-järjestelmä HRQLS:n suorituskykyä puuston mittauksessa. Merkille pantavaa on hyvä suorituskyky suhteessa perinteiseen keilaimeen nähden. Julkaisussa (Jason M. Stoker, Qassim A. Abdullah, Amar Nayegandhi, ja Jayna Winehouse, 2016. Evaluation of Single Photon and Geiger Mode Lidar for the 3D Elevation Program, Remote Sens. 2016, 8(9), 767) Harris IntelliEarth- ja Sigma Spacen HRQLS-sensoreiden suorituskykyä analysointiin maanpinnan korkeusmallin määrittämiseen.Single Photon Lidar Radar (Single Photon LIDAR) (SPL) has just been released. Sigma Space (Hao Tang, Anu Swatantran, Terence Barrett, Phil DeCola, and Ralph Dubayah, 2016. Voxel-Based Spatial Filtering Method for Canopy Height Retrieval from Airborne Single-Photon Lidar, Remote Sensing, 8 (9), 771). company’s 532nm SPL system for HRQLS performance in tree measurement. What's noteworthy is the good performance relative to a traditional scanner. (Jason M. Stoker, Qassim A. Abdullah, Amar Nayegandhi, and Jayna Winehouse, 2016. Evaluation of Single Photon and Geiger Mode Lidar for the 3D Elevation Program, Remote Sens. 2016, 8 (9), 767) Harris IntelliEarth- and the performance of Sigma Space HRQLS sensors for analysis to determine the ground elevation model.

Patentteja SPL-tekniikasta on useita, kuten (Application using a single photon avalanche diode (SPAD), US 8749765 B2; Application using a single photon avalanche diode (spad), US 20120133617 A1; Proximity sensor having an array of single photon avalanche diodes and circuitry for switching off illumination source and associated method, computer readable medium and firmware, US 8610043 B2; Electromagnetic radiation detector for wide-band multi-spectral imaging device, has lower detection structure that is arranged within lower semiconductor chip to overlap with upper detection structure arranged within upper chip, DE 102012214690 A1;There are several patents for SPL technology, such as: Application using a single photon avalanche diode (SPAD), US 8749765 B2; Application using a single photon avalanche diode (SPAD), US 20120133617 A1; circuitry for switching off illumination source and associated method, computer readable medium and firmware, US 8610043 B2; Electromagnetic radiation detector for wide-band multi-spectral imaging device, is mounted within lower semiconductor chip to overlap with upper detection structure arranged within upper chip, DE 102012214690 A1;

Single-photon detection system comprising non-linear optical amplifier and related method of operation; US 9000354 B2; Geospatial and image data collection system including image sensor for capturing 3D geospatial data and 2D image data and related methods, US 9115990 B2; An imaging system parallelizing compressive sensing imaging, WO 2016028200 A. Yhdessäkään niistä ei ole aktiivista multispektriominaisuutta. Lasertutkan ja passiivisen multispektrin toteutus on vanha idea 1990-luvulta, mutta se ei toimi yöaikaan ja se ei tuota kohteen tarkkaa tunnistusta. Lisäksi on suuria ongelma saada kuvaus tehtyä samaan aikaan; passiivinen multispektrikuvaus (siis esimerkiksi valokuvaus) vaatii auringon valoa. Bidirectional Reflectance Distribution -ilmiö tekee passiivisen kuvauksen epäluotettavaksi ja passiviista kuvausta ja tutkakuvausta on vaikea georeferoida keskenään.A single-photon detection system comprising a non-linear optical amplifier and a related method of operation; US 9000354 B2; Geospatial and Image Data Collection System including Image Sensor for Capturing 3D Geospatial Data and 2D Image Data and Related Methods, US 9115990 B2; An Imaging System Parallelizing Compressive Sensing Imaging, WO 2016028200 A. None of them has an active multispectral property. The realization of laser radar and passive multispectrum is an old idea from the 1990s, but it does not work at night and does not produce accurate object identification. In addition, it is a major problem to have the shooting done at the same time; passive multispectral imaging (i.e. photography) requires sunlight. The Bidirectional Reflectance Distribution phenomenon makes passive imaging unreliable, and passive imaging and radar imaging are difficult to geo-refer to each other.

Keksinnön mukainen menetelmä ja sen mukainen laite poistaa näiden nk. linear mode -laitteille luetellut ongelmat, hyödyntää SPL-laitteiden kapasiteettia ja silti tuottaa samanaikaisesti aktiivista multi- tai hyperspektritietoa. Keksintö mullistaa kartoituksen. Voidaan mitata korkealta hyvällä etäisyysmittaustarkkuudella tiheitä pistepilviä ja silti saavuttaa multispektrivaste, mikä mahdollistaa hyvin usein kohteen automaattisen havainnoinnin ja 3D-rekonstruoinnin.The method according to the invention and the device according to the invention eliminate the problems listed for these so-called linear mode devices, utilize the capacity of the SPL devices and still produce active multiplex or hyperspectral information. The invention revolutionizes mapping. From high to high, with good distance measurement, dense point clouds can be measured while still achieving a multispectral response, which very often allows for automatic object detection and 3D reconstruction.

YHTEENVETO KEKSINNÖSTÄSUMMARY OF THE INVENTION

Keksinnön kohteena on menetelmä ja sen mukainen laite multispektrisen yksittäisen fotonin lasertutkalle. Menetelmällä ja sen mukaisella laitteella voidaan mitata kohteen multispektriset piirteet hyödyntäen kalibroitua multispektristä yksittäisen fotonin lasertutkaa tai laserkeilainta. Menetelmää ja sen mukaista laitetta voidaan käyttää puuston inventointiin ml. puulajitulkinta, itseajavien autojen konenäkösensorina ja erityisesti laajojen alueiden kustannustehokkaaseen kartoitukseen. Keksinnön kohteena ovat myös menetelmät perussovellusten toteuttamiseksi. Menetelmä ja sen mukainen laite toteutetaan yhdellä tai useammalla kapeakaistaisella laserlähteellä tai laajakaistaisella superkontinuumilähteellä.The invention relates to a method and a device according to the invention for a multispectral single photon laser radar. The method and the apparatus thereof can measure the multispectral features of an object using a calibrated multispectral single photon laser radar or laser scanner. The method and the device according to the method can be used for tree inventory inventory incl. tree interpretation, as a machine vision sensor for self-driving cars, and especially for cost-effective mapping of large areas. The invention also relates to methods for implementing basic applications. The method and apparatus thereof are implemented with one or more narrowband laser sources or broadband supercontinuum sources.

Lasertutkan avulla tuotetaan kohdetta kuvaava pistepilvi, jossa on kohdepisteiden kolmiulotteista tietoa, tapahtuu edullisimmin seuraavissa vaiheissaLaser Radar produces a point-to-point cloud with three-dimensional information about points of interest, most preferably in the following steps

1. Kohde valaistaan kahden tai useamman aallonpituuden laserpulssilla1. The object is illuminated by a laser pulse of two or more wavelengths

2. Kohteen heijastamia tai sirottamia yksittäisiä fotoneja mitataan2. The individual photons reflected or scattered by the target are measured

3. Fotonien lukumäärästä määritetään kohteen heijastaman tai sirottaman säteilyn intensiteetti kullekin aallonpituusalueelle3. From the number of photons, determine the intensity of the radiation reflected or scattered by the target for each wavelength range

Etäisyysmittauskyky saavutetaan, kun ainakin yhdeltä aallonpituudelta mitataan lentoaika kullekin havaitulle fotonille. Kohteen valaisu voidaan toteuttaa yhdellä tai useammalla kapeakaistaisella laserlähteellä tai laajakaistaisella superkontinuumilähteellä. Kohteen mittaus voidaan tehdä usealla tekniikalla, kuten SPAD-tekniikalla (single photon avalance photo diode), kertojalla (silicon photon multiplier), kuvavahvistinputkella ja valovahvistimella. Fotonien mittaus voi tapahtua myös matriisivastaanottimilla (frame-pohjainen vastaanotin). Etäisyysmittaus voidaan toteuttaa TDC-piirillä (time to digital conversion) tai etäisyysportituksella (range gating). Menetelmä ja sen mukainen laite voidaan liittää myös perinteiseen keilaimeen. Järjestelmä voidaan asentaa lentokoneeseen, lennokkiin, helikopteri, autoon, selkäreppuun, mönkijään tai veneseen. Menetelmään ja sen mukaiseen laiteeseen voidaan liittää inertia- ja paikannusjärjestelmä, jotta voidaan laskea kunkin havaitun fotonin absoluuttinen sijainti. Suhteellinen tai absoluuttinen kalibrointi voidaan tehdä aivan samalla tavoin kuin perinteiselle laserkeilaimelle.The distance measurement capability is achieved by measuring the flight time from each of the detected photons from at least one wavelength. Object illumination may be accomplished by one or more narrowband laser sources or wideband super-continuum sources. A variety of techniques can be used to measure the subject, such as single photon avalance photo diode (SPAD), silicon photon multiplier, image intensifier tube, and light amplifier. The photons can also be measured with matrix receivers (frame based receiver). The distance measurement can be implemented with a TDC (time to digital conversion) circuit or range gating. The method and the device according to the method can also be connected to a conventional scanner. The system can be mounted on an aircraft, aircraft, helicopter, car, backpack, ATV or boat. An inertia and positioning system can be attached to the method and the device according to the method to calculate the absolute position of each detected photon. Relative or absolute calibration can be done in much the same way as a conventional laser scanner.

Keksinnön mukainen laitteisto on yksittäisen fotonin tunnistuksen takia äärimmäisen herkkä. Kun perinteinen laserkeilain (nk. ’’linear mode”) vaatii 500 - 1000 fotonia kohteen mittaamiseen, uudet yksittäisen fotonin laitteet tarvitsevat vain muutaman fotonin. Kirkkaalla auringonpaisteellakin kilometrin mittausetäisyydessä mittauksen signaali-kohina-suhde on n. 30:1 ja yöllä kuunvalossa n. 30000:1. Lentokäytössä 15° Palmer-keilauksella saadaan yhteensä 30° levyinen keilauskuvio, mitä leveämmästä keilauskulmasta ei ole enää merkittävää hyötyä Suomen metsäisissä olosuhteissa, jossa puuston läpäisevyys heikkenee merkittävästi keilauskulman kasvaessa. Kaikilla spektrikanavilla tehtävän etäisyysmittauksen ansiosta kohde voidaan tunnistaa luotettavasti.The apparatus according to the invention is extremely sensitive due to single photon recognition. While the traditional laser beam (so-called 'linear mode') requires 500 to 1000 photons to measure a subject, new single photon devices only need a few photons. Even in bright sunlight, the signal-to-noise ratio is about 30: 1, and at night, about 30,000: 1, in the case of bright sunlight. In flight, 15 ° Palmer bowling gives a total 30 ° wide bow pattern, which is no longer of significant benefit in Finnish forested conditions where the permeability of the trees is significantly reduced as the bow angle increases. Distance measurement on all spectrum channels enables reliable identification of the target.

Keksinnössä on oivallettu hyödyntää SPL- ja multispektrilaserkeilauksen hyvät puolet siten, että suorituskyky on ylivertainen. Verrattuna yksikanavaiseen laserkeilaukseen, osa fotonimäärästä kuitenkin uhrataan multispektriintensiteettimittauksen aikaansaamiseksi, siksi multispektriominaisuus tuo enemmän hyötyjä kuin ylimääräinen pistetiheys.The invention has been realized to take advantage of the advantages of SPL and multispectral laser detection for superior performance. However, compared to single-channel laser scanning, a portion of the photon is sacrificed to provide a multispectral intensity measurement, so the multispectral feature provides more benefits than the extra point density.

Seuraavassa keksintö esitetään yksityiskohtaisesti kuvioiden ja esimerkkien avulla, joita ei ole tarkoitettu keksinnön rajoittamiseksi millään tavalla.In the following, the invention will be described in detail by way of figures and examples, which are not intended to limit the invention in any way.

KUVIOTPATTERNING

Kuvio 1 on periaatekuva perinteisestä (nk. Linear mode) laserkeilaimesta.Figure 1 is a plan view of a conventional (so-called Linear mode) laser scanner.

Kuvio 2 on periaatekuva multispektrisestä yksittäisen fotonin lasertutkastaFigure 2 is a plan view of a multispectral single photon laser radar

Kuvio 3 on periaatekuva intensiteetin kalibroinnistaFigure 3 is a schematic view of intensity calibration

Kuvio 4 on esimerkkikuva menetelmästä, jossa kohteen tunnistamiseksi tuotetaan maastossa koealoilta liikkuvalla keilaimella referenssipistepilvi, jota käytetään kohteen tunnistukseen ja jota käytetään kohinan poistamiseen yksittäisten fotonien tekniikasta.Fig. 4 is an exemplary view of a method of producing a reference point cloud, which is used to identify an object and is used to remove noise from single photon techniques, by locating a target on a field moving scanner.

Kuvio 5 on vuokaavio yksittäisten puiden tai puuryhmien tunnistamiseen kehitetyllä laitteellaFig. 5 is a flowchart of a device designed to identify individual trees or groups of trees

Kuvio 6 on vuokaavio, kun menetelmää ja sen mukaista laitetta käytetään itseajavien autojen konenäköjärjestelmässä kohteiden automaattiseksi tunnistamiseksi.Fig. 6 is a flowchart of the method and apparatus thereof used in a machine vision system for self-driving cars to automatically detect objects.

KEKSINNÖN YKSITYISKOHTAINEN KUVAUSDETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

Kuviossa 2 on kuvattu karkealla tasolla keksinnön mukainen mittaustapahtuma lohkokaaviotasolla.Figure 2 illustrates, at a rough level, a measurement event according to the invention at the block diagram level.

Kohteen valaisu kahden tai useamman aallonpituuden laserpulssillaObject illumination with a laser pulse of two or more wavelengths

Laitteisto voi koostua laserlähteestä, lähetin-vastaanotin-optiikasta, matriisimuotoisesta esimerkiksi single photon avalanche diode (SPAD) -tyyppisestä tai Geider-mode tyyppisestä vastaanottimesta sekä järjestelmää ohjaavasta tietokoneesta. Laserlähde toteutetaan yhdellä tai useammalla kapeakaistaisella laseriahteellä tai laajakaistaisella superkontinuumilähteellä.The hardware may consist of a laser source, transceiver optics, a matrix-shaped receiver such as a single photon avalanche diode (SPAD) or Geider mode, and a computer controlling the system. The laser source is implemented with one or more narrowband laser gear or broadband super-continuum sources.

Laitteiston lähettimenä voisi esimerkiksi käyttää monokromaattisia Bright Solutions Wedge XF -laserlähteitä tai Leukos STM-250-IR -superjatkumolaseria. Wedge XF laserlähteillä voidaan toteuttaa esim, kaksikanavainen multispektrikeilain aallonpituuksilla 355 nm ja 532 nm. Laajakaistaiseen multispektrilaserkeilaukseen soveltuvan Leukos STM-250-IR superkontinuumilaserlähteen aallonpituusalue on 700-2800 nm ja siitä voidaan tarvittaessa tehdä silmäturvallinen suodattamalla pois alle 1180 nm ja yli 1620 nm aallonpituusalueet.. Lyhyillä mittausetäisyyksillä, kun lasertehon tarve on pieni, on spektrikaistan alarajaa mahdollista laskea aina 920 nm asti.For example, the equipment could be transmitted using Bright Solutions Wedge XF monochromatic laser sources or a Leukos STM-250-IR super continuum laser. Wedge XF laser sources can implement, for example, a dual channel multispectral beamer at wavelengths of 355 nm and 532 nm. The Leukos STM-250-IR supercontinuum laser source suitable for broadband multispectral laser scanning has a wavelength range of 700-2800 nm and can be made eye-safe by filtering out wavelengths below 1180 nm and above 1620 nm, however. nm.

Pulssitutkassa muodostetaan lyhyt suuritehoinen ja suurtaajuinen pulssi, jonka heijastus vastaanotetaan. Lähetetyn ja vastaanotetun pulssin välisestä aikaerosta voidaan määrittää kohteen etäisyys, koska pulssin etenemisnopeus on tunnettu. Keilan leveys maanpinnalla on tyypillisesti muutama kymmen senttiä. Pulssikompressiota käyttämällä voidaan parantaa pulssitutkan toimintaa. Pulssikompressiolla saavutetaankin suurempi kantama pienemmällä teholla, parempi erottelukyky ja häiriöiden vaikutuksen pieneneminen. Pulssikompressiossa tutkitaan vastaanotetun pulssin korrelaatiota lähetetyn pulssin kanssa. Pulssista saadaan useita kaikuja sen osien heijastuessa eri etäisyydellä olevista kohteista. Kaiku, joka on lähetintä lähellä, saapuu vastaanottimeen ensimmäisenä.A short high power and high frequency pulse is formed in the pulse radar, and its reflection is received. From the time difference between the transmitted and received pulses, the distance of the target can be determined because the pulse propagation speed is known. The beam width is typically a few tens of centimeters on the ground. By using pulse compression, the function of the pulse radar can be improved. Therefore, pulse compression achieves a greater range with less power, better resolution and less interference. In pulse compression, the correlation of the received pulse with the transmitted pulse is investigated. Multiple echoes are obtained from a pulse as its portions are reflected from objects at different distances. Echo near the transmitter is the first to arrive at the receiver.

Kohteen heijastamia tai sirottamia yksittäisten fotonien mittausMeasurement of individual photons reflected or scattered by an object

Kohteen mittaus voidaan tehdä usealla tekniikalla, kuten SPAD-tekniikalla (single photon avalance photo diode), piipohjaisella fotonimonistimella (silicon photon multiplier), kuvavahvistinputkella ja valovahvistimella. Fotonien mittaus voi tapahtua myös matriisimuotoisella vastaanottimella, joka koostuu useista vastaanotinelementeistä.A variety of techniques can be used to measure the subject, such as single photon avalance photo diode (SPAD), silicon photon multiplier, image intensifier tube, and light amplifier. The photons can also be measured by a matrix receiver consisting of a plurality of receiver elements.

Vastaanottimena voidaan käyttää näkyvän valon alueella esim. Micro Photon Devicesin (MPD) SPC3 single photon counting -kameraa näkyvän valon alueella (300-1000 nm) ja Princeton Lightwave, Inc. (PLI) Kestrel -SPAD-kameraa infrapunaalueella (920-1620 nm). Kameroiden resoluutiot ovat 64x32 ja 32x32 pikseliä ja kuvataajuudet 96 kHz ja 186 kHz.For example, a Micro Photon Devices (MPD) SPC3 single photon counting camera (300-1000 nm) and a Princeton Lightwave, Inc. (PLI) Kestrel SPAD camera (920-1620 nm) can be used as a receiver. . The cameras have resolutions of 64x32 and 32x32 pixels and frame rates of 96 kHz and 186 kHz.

Fotonien lukumäärästä määritetään kohteen heijastaman tai sirottaman säteilyn intensiteetti kullekin aallonpituusalueelleFrom the number of photons determine the intensity of radiation reflected or scattered by the target for each wavelength range

MPD SPC3 -kamera voidaan viivegeneraattorilla tehtävän portituksen avulla saada mittaamaan halutulta etäisyysväliltä heijastuneita fotoneita. Kutakin lähetettyä pulssia kohden voidaan määrittää kolme aika-/etäisyysikkunaa, joista peräkkäisten pulssien fotonit lasketaan yhteen. Portin paikkaa siirtämällä voidaan muodostaa täyden aaltomuodon tyyppinen kuvaus heijastuneesta intensiteetistä kaikilla etäisyyksillä. Multispektraalinen mittaus voidaan toteuttaa käyttämällä erillistä kameraa kullekin aallonpituudelle. Vastaavaa portitusta voidaan käyttää myös etäisyymittaavan PLI Kestrelin kanssa, jotta pikselin osittain peittävien kohteiden takana olevat kohteet voidaan havaita.Using the delay generator, the MPD SPC3 camera can be set to measure photons reflected at a desired distance. For each transmitted pulse, three time / distance windows can be determined from which the photons of the successive pulses are added together. By moving the gate position, a full waveform representation of the reflected intensity at all distances can be generated. Multispectral measurement can be accomplished using a separate camera for each wavelength. Corresponding gating can also be used with rangefinder PLI Kestrel to detect objects behind partially obscured pixel pixels.

Vaihtoehtoisesti laajakaistaisen laserlähteen valo voidaan sirottaa prisman tai diffraktiohilan avulla kennolle siten, että kukin kennon rivi edustaa eri aallonpituutta. Tällöin yksittäisellä mittauksella voidaan saada spektraalista informaatiota esim. 32 kaistalta. Riippuen käytettävästä optiikasta kohteen mittaus voi olla pistemäistä tai viivamaista. Pistemäisessä mittauksessa kohde valaistaan laserpisteellä, josta heijastunut valo sirotetaan priman tai hilan lisäksi sylinterilinssillä kennon eri sarakkeille siten, että 32 spektrikaistan lisäksi kultakin kaistalta saadaan mitattua esim. 32 fotonia yhtäaikaisesti. Mikäli intensiteetti-informaation resoluutio halutaan kasvattaa, voidaan useamman peräkkäisen pulssin havainnot yhdistää. Esimerkiksi kahdeksan peräkkäisen havainnon yhdistäminen tuottaa 256 kirkkaustasoa eli 8bittisen spektri-informaation 32 kaistalla, jolloin efektiivinen mittausnopeus on esim. 23000 pistettä sekunnissa. Viivamittauksessa taas kohde valaistaan laserjuovalla, joka projisoidaan kennolle siten, että kukin sarake edustaa kohteen valaisevan laserjuovan eri osaa. Tällöin kohteesta saadaan yhdellä mittauksella mitattua huomattavasti pistemäistä mittausta suurempi alue, mutta kohteen heijasta intensiteetti joudutaan estimoimaan useamman peräkkäisen pulssin avulla.Alternatively, the light of the wideband laser source may be scattered by a prism or diffraction grating on the cell such that each row of the cell represents a different wavelength. In this case, spectral information can be obtained from a single measurement, e.g., from 32 bands. Depending on the optics used, the measurement of the subject may be spot or linear. In spot metering, the object is illuminated by a laser point, from which the reflected light is scattered, in addition to Prima or grating, on different columns of the cell so that, in addition to 32 spectral bands, 32 photons can be measured simultaneously. If the resolution of the intensity information is to be increased, the observations of several consecutive pulses may be combined. For example, combining eight consecutive observations produces 256 brightness levels, or 8-bit spectral information in 32 bands, giving an effective measurement rate of e.g. 23000 dots per second. In line measurement, on the other hand, the object is illuminated by a laser band, which is projected onto the cell so that each column represents a different part of the laser beam illuminating the object. In this case, a single measurement gives a much larger area than a single point measurement, but the intensity of the reflection of the object has to be estimated by several successive pulses.

Koska lähetysteho voidaan säätää mittausetäisyyden mukaiseksi, voidaan aina käyttää silmäturvallisuuden ja vastaanoton kannalta optimaalista tehoa, jolloin vältytään yli- ja alivalotukselta ja siten laitteiston herkkyys pysyy hyvänä kaikilla mittausetäisyyksillä. Yksittäisiä fotoneja mittaavana laitteisto on äärimmäisen herkkä, jolloin hyvin heikosti heijastavatkin kohteet voidaan havaita ja toisaalta käytettävä valaisuteho voidaan minimoida. Koska laitteisto mittaa kunkin fotonin lentoajan, saadaan etäisyystieto mitattua kullekin spektrikaistalle erikseen.Since the transmit power can be adjusted according to the measurement distance, optimum power for eye safety and reception can always be used, avoiding overexposure and underexposure, so that the sensitivity of the equipment remains good at all measurement distances. The equipment used to measure single photons is extremely sensitive, which means that even very poorly reflective objects can be detected and, on the other hand, the illumination power used can be minimized. Because the instrument measures the flight time of each photon, distance information can be measured for each spectral band separately.

Ainakin yhdeltä aallonpituudelta mitataan etäisyys kullekin havaitulle fotonilleAt least one wavelength is measured for each detected photon

Etäisyysmittaus toteutetaan esimerkiksi etäisyysportituksen (range gating) tai TDCpiirin (time to digital conversion) avulla.The distance measurement is carried out, for example, by means of range gating or time to digital conversion (TDC) circuit.

MPD SPC3:n lyhin mahdollinen portin pituus on n. 2 ns ja PLI Kestrelin kennon ajastustarkkuus on säädettävissä 0,25 ja 1,25 ns välillä. Näistä saadaan etäisyymittauksen erotuskyvyksi n. 20 cm ja 3,75-18,75 cm. Useamman fotonin kulkuajoista muodostettavan histogrammin perusteella kohteen etäisyys voidaan tulkita huomattavasti tätä tarkemmin. Etäisyysmittauksen systemaattiset virheet voidaan poistaa kalibroinnin avulla.The shortest gate length of the MPD SPC3 is about 2 ns and the PLI Kestrel sensor has an adjustable timing accuracy of 0.25 to 1.25 ns. These give a distance measurement resolution of about 20 cm and 3.75 to 18.75 cm. Based on the histogram of multiple photon travel times, the object's distance can be interpreted much more accurately. Systematic errors in distance measurement can be eliminated by calibration.

Etäisyysmittausjärjestelmä on monostaattinen, mikä tarkoittaa sitä, että lähetin- ja vastaanotinaukot asennettu lentoalukseen siten, että lähetys- ja vastaanottokanavat jakavat saman optiikan. Paluukaiku mitataan yleensä elektroniikan avulla. Koska laserpulssin pituus on pidempi kuin tarvittava tarkkuus (muutama desimetri vs. muutama senttimetri), paluukaiulle on tehtävä täsmällinen ajanmittaus reaaliaikaisesti. Signaalitason vaihteluiden ei tulisi muuttaa ajanmittauksen tuloksia. Elektronisesti tämä on kuitenkin varsin haastavaa ja siksi lentolaserkeilaimissa on usein myös koko aaltomuodon tallennus. Tallennetusta aaltomuodosta voidaan laskea paluukaiun tarkka kohta tarkemmin jälkiprosessoinnilla kuin elektronisesti reaaliajassa. Mahdollisia jälkiprosessointialgoritmeja ovat mm. constant fraction discriminator, joka on invariantti signaalitason ja jossain määrin myös pulssin leveyden vaihteluille.The distance measurement system is monostatic, which means that the transmitter and receiver openings are installed in the aircraft so that the same optics are shared by the transmit and receive channels. The return echo is usually measured by electronics. Because the length of the laser pulse is longer than the required accuracy (a few decimetres vs. a few centimeters), the real time of the return trip must be accurately measured. Signal level fluctuations should not change the timing results. However, electronically, this is quite challenging and therefore the full range of waveform recording is often included in laser pointers. From the recorded waveform, the exact location of the return wave can be calculated more accurately by post-processing than electronically in real time. Possible post-processing algorithms include e.g. constant fraction discriminator, which is invariant to signal level and to some extent pulse width variations.

Menetelmä tai sen mukainen laite asennetaan kolmijalkaan, lentokoneeseen, lennokkiin, helikopteri, autoon, selkäreppuun, mönkijään tai veneseen.The method or device is mounted on a tripod, airplane, airplane, helicopter, car, backpack, ATV or boat.

Menetelmä tai sen mukainen laite voidaan asentaan mihin tahansa liikkuvaan alustaan ja sitä voidaan käyttöön ympäristön kartoitukseen. GNSS- ja INS-tekniikat takaavat liikkuvassa käytössä, että syntynyt pistepilvi voidaan georeferoida. Inertiajärjestelmän tulee olla sitä parempi mitä suurempia etäisyyksiä käytetään. Kolmijalalta operoidessa ei tarvita liikkuvaa georeferointitekniikkaa (GNSS+INS).The method or device thereof may be mounted on any moving platform and may be used for environmental mapping. GNSS and INS technologies ensure in mobile use that the resulting point cloud can be georeferenced. The inertia system should be better the longer distances are used. There is no need for mobile geo-referencing (GNSS + INS) when operating from a tripod.

Keilaus ja liityntä inertia- ja paikannusjärjestelmään, jotta voidaan laskea kunkin havaitun fotonin absoluuttinen sijaintiBowling and interfacing with the inertia and positioning system to calculate the absolute position of each detected photon

Laitteiston keilausmekanismi on suunniteltu ns. Palmer-tyyppiseksi, jossa pyörimisakseliinsa nähden hieman viisto peili poikkeuttaa lasersäteen siten, että säde piirtää ilmaan kartion ja kohteeseen ympyrän. Palmer-keilaus on mekaanisesti ja optisesti yksinkertainen ja soveltuu hyvin liikkuviin sovelluksiin, erityisesti lentävistä alustoista tehtäviin mittauksiin. Metsäistä maastoa ilmasta mitattaessa optimaalinen keilauskulma on n. 5-15°, jolloin päästään näkemään myös puiden alle. Lisäksi lentokäytössä menetelmä tai sen mukainen laite mittaa vuorotelleen etu- ja takaviistoon, mikä vähentää huomattavasti puuston aiheuttamia varjoja. Maanpäällisessä liikkuvassa käytössä peilin kulma voi olla 45°, jolloin lasersäde lähtee kohtisuoraan peilin pyörimisakseliin nähden ja tuottaa silloin perinteistä laserkeilausta muistuttavan keilauskuvion. Staattisessa käytössä optiikka voidaan asentaa vaakatasossa kääntyvälle alustalle ja käyttää pientä Palmer-peilin kulmaa, jolloin kohteesta saadaan nopeasti tiheää dataa.The hardware scanning mechanism is designed for the so-called. Palmer type, where a mirror slightly inclined to its axis of rotation deflects the laser beam so that the beam draws a cone into the air and a circle to the target. Palmer bowling is simple mechanically and optically and is well suited for mobile applications, especially for measurements on flying platforms. When measuring the forest landscape from the air, the optimum bowing angle is about 5-15 °, so you can also see under the trees. In addition, in flight, the method or its equivalent measures alternately front and rear, which significantly reduces shadows caused by trees. In terrestrial mobile applications, the angle of the mirror may be 45 °, whereby the laser beam departs perpendicular to the axis of rotation of the mirror, thereby producing a scanning pattern similar to conventional laser scanning. In static use, the optics can be mounted horizontally on a swivel base and use a small Palmer mirror angle for fast, dense data on the subject.

Laserlaitteen asento ja sijainti määritetään tyypillisesti inertiajärjetelmän ja GNSSmittauksen avulla (Global Satellite Navigation System, globaali satelliittipaikannusjärjestelmä). Inertiajärjestelmä mittaa joko pelkkää asentoa tai asentoa ja paikkaa inertia-antureita käyttäen.The position and position of the laser device is typically determined by an inertial system and GNSS (Global Satellite Navigation System). The inertia system measures either position alone or position and position using inertia sensors.

Eri aallonpituuksilla saadut intensiteetit kalibroidaanThe intensities obtained at different wavelengths are calibrated

Kohteen intensiteetti on suoraan verrannollinen saatujen fotonien lukumäärään, kuvio 3. Kalibrointi voidaan tehdä joko suhteellisesti (engl. relative calibration) tai absoluuttisesti (engl. absolute calibration). Laserkeilauksessa suhteellinen kalibrointi tarkoittaa, että eri etäisyyksiltä, mittauskulmilta ja päiviltä samalla laitteistossa tehdyt mittaukset ovat vertailukelpoisia. Vastaanotettuun intensiteettiin vaikuttavat etäisyyshäviöt, kohteen sirontaominaisuudet, kohtauskulma, lähetystehon muutokset ja ilmakehän ominaisuudet. Absoluuttisessa kalibroinnissa kohteesta saatu sirontakerroin tulee olla suoraan verrannollinen kohteen ominaisuuksiin ja kaikki laitteesta ja mittausgeometriasta johtuvat tekijät tulee olla kalibroitu pois. Absoluuttinen kalibrointi edellyttää, että referenssikohteen avulla määritetään kohteen reflektanssi tai sirontakerroin. Referenssikohteita voivat olla laboratoriossa mitatut kohteet, kuten reflektanssipressut ja sorat tai että kohteen reflektanssi/sirontakerroin mitataan lentokeilauksen kanssa lähes samalla hetkellä reflektrometrin tai NIR-kameran avulla.The intensity of the target is directly proportional to the number of photons obtained, Figure 3. The calibration can be performed either relative calibration or Absolute calibration. In laser scanning, relative calibration means that measurements made at different distances, measuring angles, and days on the same equipment are comparable. The received intensity is affected by distance loss, scattering properties, target angle, transmission power changes, and atmospheric properties. In absolute calibration, the scattering coefficient obtained from the target must be directly proportional to the target properties, and all factors due to the instrument and the measurement geometry must be calibrated off. Absolute calibration requires that the Reference object is used to determine the reflectance or scattering factor of the object. The reference objects can be objects measured in the laboratory, such as reflectance presses and gravel, or that the object's reflectance / scattering coefficient is measured almost simultaneously with flight scanning by means of a reflectometer or NIR camera.

Intensiteettiä voidaan yleisesti verrata vastaanotettujen fotonien lukumäärään (Wagner, W., Ullrich, A., Ducic, V., Melzer, T., and Studnicka, N., 2006. Gaussian decomposition and calibration of a novel small-footprint full-waveform digitizing airborne laser scanner. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 60:100-112):The intensity can be generally compared to the number of photons received (Wagner, W., Ullrich, A., Ducic, V., Melzer, T., and Studnicka, N., 2006. Gaussian decomposition and calibration of a novel small-footprint full-waveform Digitizing airborne laser scanner ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 60: 100-112):

Figure FI20170122A1_D0001

(1) jossa Pr ja Pt ovat lähetetty ja vastaanotettu energia (=fotonien lukumäärä), Dr on vastaanottimen keskimääräinen koko, R on etäisyys, βι on lasersäteen divergenssi, Ω tarkoittaa kaksisuuntaisia sironnan ominaisuuksia, p on kohteen pinnan heijastavuus ja As on keilan valaiseman alueen koko. Täten tallennettu intensiteetti on koko keilan täyttävien kohteiden osalta käänteisesti verrannollinen R2:een, R3:een lineaaristen kohteiden (esim, sähköjohto) ja R4:ään yksittäisten keilaa pienempien sirottajien osalta.(1) where Pr and Pt are transmitted and received energy (= number of photons), Dr is the average size of the receiver, R is the distance, βι is the divergence of the laser beam, Ω represents the bidirectional scattering properties, p is the reflectivity of the target size. The intensity thus recorded is inversely proportional to R 2 for the whole beam-filling objects, R 3 for the linear objects (eg, the electric wire) and R 4 for the individual scatterers smaller than the beam.

Intensiteetti voidaan kalibroida myös olettaen, että tallennettu laserkeilausintensiteetti on kohteen heijastavuuden, etäisyyden (mukaan lukien tulokulman) ja pulssintoistotaajuuden (PRF) funktio (kts. Ahokas, E., Kaasalainen, S., Hyyppä, J., and J. Suomalainen, 2006. Calibration of the Optech ALTM 3100 laser scanner intensity data using brightness targets. ISPRS Commission I Symposium, 3-6 July 2006, Marne-la-Vallee, France, In International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 36(A1), CDROM).The intensity can also be calibrated assuming that the recorded laser scanning intensity is a function of the object's reflectivity, distance (including angle of incidence), and pulse repetition frequency (PRF) (see Ahokas, E., Kaasalainen, S., Hyyppä, J., and J. Suomalainen, 2006). Calibration of the Optech ALTM 3100 Laser Scanner Intensity Data Using Brightness Targets, ISPRS Commission I Symposium, July 3-6, 2006, Marne-la-Vallee, France, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 36 (A1). , CDROM).

Kohteen tunnistamiseksi tuotetaan maastossa koealoilta liikkuvalla keilaimella referenssipistepilvi, jota käytetään kohteen tunnistukseen ja jota käytetään kohinan poistamiseen yksittäisten fotonien tekniikastaTo locate an object, a reference point cloud is generated from a field scanner using a moving scanner, which is used to identify an object and is used to remove noise from single photon technology

Yksittäisen fotonin tekniikassa syntynyt pistepilvi on hyvin kohinainen. Kohinaa poistetaan erilaisilla suodattimilla, joita on kuvattu mm. julkaisuissa (Hao Tang, Anu Swatantran, Terence Barrett, Phil DeCola ja Ralph Dubayah, 2016. Voxel-Based Spatial Filtering Method for Canopy Height Retrieval from Airborne Single-Photon Lidar, Remote Sensing, 8(9), 771) ja (Jason M. Stoker, Qassim A. Abdullah, Amar Nayegandhi, ja Jayna Winehouse, 2016. Evaluation of Single Photon and Geiger Mode Lidar for the 3D Elevation Program, Remote Sens. 2016, 8(9), 767). Käyttämällä perinteistä mobiililaserkeilaistekniikkaa (nk. Linear mode), erityisesti käyttämällä pulssiteknologiaa, voidaan maastossa tuottaa vähäkohinainen referenssipistepilvi, jota voidaan käyttää erilaisten suodattimien parametrien valinnassa ja opettamisessa, kuvio 4. Esimerkiksi jakamalla tällöin saatu mobiilikeilausaineisto vokseleihin ja vertaamalla lentokeilatun aineiston vastaavaa vokselitulosta, voidaan kehittää suodattimelle päättelysäännöt.The point cloud created by the technique of a single photon is very noisy. The noise is eliminated by various filters described e.g. (Hao Tang, Anu Swatantran, Terence Barrett, Phil DeCola, and Ralph Dubayah, 2016. Voxel-Based Spatial Filtering Method for Canopy Height Retrieval from Airborne Single-Photon Lidar, Remote Sensing, 8 (9), 771) and (Jason M .Stoker, Qassim A. Abdullah, Amar Nayegandhi, and Jayna Winehouse, 2016. Evaluation of Single Photon and Geiger Mode Lidar for the 3D Elevation Program, Remote Sens. 2016, 8 (9), 767). Using conventional mobile laser technology (so-called Linear mode), in particular pulse technology, a low-noise reference point cloud can be generated in the terrain, which can be used to select and train various filter parameters, Figure 4. .

PuustoninventointisovellusGrowing stock inventory management application

Yksittäisten puiden tai puurykelmien tunnukset voidaan määrittää olemassa olevilla laskentakaavoilla, jotka on esitetty mm. patentissa Fl 112402; seuraavassa on periaate lyhennetyssä muodossa. Latvuksen keskimääräinen leveys L lasketaan latvuksen (segmentin) peittämän pinta-alan A avulla. Puun pituudeksi h oletetaan latvuksen sisältä löytyvä puuston pituusmallin maksimipiste (puun korkein kohta). Puun sijainti määritetään maksimipistettä vastaavan x- ja y-koordinaattitiedon avulla. Pohjoisella havumetsäalueella puiden latvuksen keskimääräisellä leveydellä L on selkeä yhteys puun läpimittaan d. Läpimitan ja pituuden avulla voidaan määrittää puun kehitysluokka ja estimoida puun ikä. Yksittäisen puun pohjapinta-ala g (m2/ha) saadaan rungon läpimitan d avulla. Runkoluku voidaan määrittää yksinkertaisesti kuvasta määritettyjen segmenttien (huomioiden, että segmentissä saattaa olla useita puita) lukumäärän avulla. Puulajin voidaan määrittää multispektrisen intensiteetin ja puun geometristen piirteiden avulla. Yksittäisen puun tilavuuden estimointi tapahtuu kolmella eri vaihtoehdolla: 1) tilavuuden estimointi pelkän puuston pituuden avulla, 2) tilavuuden estimointi puuston pituuden ja määritetyn läpimitan avulla ja 3) tilavuuden estimointi pituuden, läpimitan ja puulajin avulla. Laasasenaho (1982) (J. Laasasenaho, 1982, “Taper curve and volume functions for pine, spruce and birch“, Communicationes Instituti Forestalls Fenniae 108, 74 s.) on esittänyt funktiot, miten pituuden ja läpimitan avulla voidaan laskea yksittäisen puun tilavuus kullekin puulajille.The identifiers of individual trees or clusters of trees can be determined using existing calculation formulas presented e.g. U.S. Patent No. 1112402; the following is the principle in abbreviated form. The average width L of the crown is calculated by the area A covered by the crown (segment). The length h of the tree is assumed to be the maximum point of the tree length pattern (the highest point of the tree) found inside the crown. The position of the tree is determined by the x and y coordinate data corresponding to the maximum point. In the northern coniferous forest, the average width L of the tree is clearly related to the diameter of the tree d. Diameter and length can be used to determine the grade of development of the tree and to estimate the age of the tree. The base area g (m 2 / ha) of a single tree is obtained from the trunk diameter d. The trunk number can be simply determined by the number of segments defined in the image (taking into account that a segment may have multiple trees). The species of wood can be determined by its multispectral intensity and the geometric features of the wood. The volume estimation of a single tree is done in three different ways: 1) volume estimation by tree length alone, 2) volume estimation by tree length and specified diameter, and 3) volume estimation by length, diameter and tree species. Laasasenaho (1982) (J. Laasasenaho, 1982, "Taper Curve and Volume Functions for Pine, Spruce and Birch", Communicationes Institut Forestalls Fenniae 108, 74 p.) Has presented functions for calculating the volume of a single tree for each tree species.

Puustotunnukset voidaan laskea pistepilvestä myös aluepohjaisilla menetelmillä. Tällöin pistepilvestä laskettujen piirteiden ja opetusaineiston välille luodaan luokitin, jolla toteutetaan koko alueen luokitus. Uusi innovaation on luokitella yksittäisen fotonin pistepilvet suoraan esimerkiksi syväoppimisen (engl. deep learning)tekniikoilla ilman piirteiden laskemista tai että luokitus tehdään samanaikaisesti käyttäen vakioituja piirteitä ja pistepilviä (kuvio 5), jotka syötetään opetusaineistojen kanssa syväoppimistekniikoille.Tree IDs can also be calculated from the point cloud using area-based methods. In this case, a classifier is created between the features calculated from the point cloud and the teaching material, which implements the classification of the whole area. A new innovation is to categorize single-photon point clouds directly using, for example, deep learning techniques without computing features, or to classify simultaneously using standardized features and point clouds (Figure 5) fed with teaching materials for deep learning techniques.

Pistepilvestä laskettujen yksittäisten puiden pituustietoja voidaan käyttää metsien inventoinnin lisäksi monissa sovelluksissa, kuten kaupunkien puuston seuraamisessa, lentoestekartoituksessa, jossa selvitetään lentoa rajoittavat liian korkeat puut, ja sähkölinjojen monitoroinissa voidaan selvittää puut, jotka ovat liian lähellä sähkölinjoja.In addition to forest inventory, the length data of individual trees calculated from a point cloud can be used in many applications, such as urban tree tracking, flight barrier mapping to detect too high trees that restrict flight, and power line monitoring to identify trees that are too close to power lines.

Käyttö itseajavissa autoissaUse in self-driving cars

Autonomisen ajoneuvon tarvitsee sekä paikantaa itsensä tieympäristön suhteen että seurata ympäristöä onnettomuuksien välttämiseksi. Paikannukseen ja törmäyksen estoon voidaan käyttää osittain samoja sensoreita. Ympäristöä havainnoidaan monisensorijärjestelmillä, jotka koostuvat toisiaan tukevista teknisistä ratkaisuista.An autonomous vehicle needs to both locate itself in the road environment and monitor the environment to avoid accidents. Partially the same sensors can be used for positioning and collision avoidance. The environment is monitored by multi-sensor systems, which consist of mutually supportive technical solutions.

Ajoneuvon paikannukseen voidaan käyttää myös SLAM-tekniikkaa (Simultaneous Localization and Mapping), jossa esimerkiksi laserkeilaimen peräkkäisiä mittauksia verrataan toisiinsa ja voidaan määrittää sekä ajoneuvon paikka ja asento että niiden muutokset. Robottiautot vaativat usein, että sama reitti ajetaan manuaaliohjauksella ensin kertaalleen ja itseajossa voidaan myös hyödyntää muutostulkintaa opetusreittiin ja siltä kerättyyn dataan verrattuna. Robottiajoneuvo pystyykin paikantamaan itsensä näillä tekniikoilla muutaman sentin ja huonoimmillaankin muutaman kymmenen senttimetrin tarkkuudella. Robottiauto käyttää paikannuksen apuna myös ajoratamerkintöjä ja tieympäristöön asennettua infrastruktuuria.Vehicle positioning can also be performed using SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) technology, which compares, for example, consecutive measurements of a laser scanner and determines both the position and position of the vehicle and its changes. Robotic cars often require the same route to be driven manually for the first time, and self-driving can also utilize change interpretation compared to the training route and the data collected from it. Thus, a robot vehicle can locate itself within a few centimeters and, at worst, within a few tens of centimeters. The robotic car also uses road markings and infrastructure installed in the road environment to assist in positioning.

Törmäyksen eston ja ympäristön havainnoinnin osalta robottiautojen tekniikat poikkeavat toisistaan. Googlen autoissa tärkein anturi on katolle sijoitettu pyörivä laserkeilain, joka muodostaa 360 asteen kuvan ympäristöstä käyttäen laserpulssien mittaamia etäisyyksiä aina 200 m asti. Laserkeilaimen etuna on nopeus, etäisyysmittauksen tarkkuus ja pieni kulmaresoluutio. Tällä hetkellä kaikki autojen käyttämät laserkeilaimet toimivat vain yhdellä aallonpituudella. Multispektrinen lasertutka mahdollistaa kohteiden tunnistuksen entistä luotettavammin, koska luokitteluun voidaan käyttö pistepilven geometrian ja aikasarjan lisäksi myös spektrivastetta (kuvio 6). Innovatiivista on, että syväoppimisen tekniikoilla voidaan toteuttaa helposti tarkempi tunnistus multispektrisestä yksittäisen fotonin aineistosta.In terms of collision avoidance and environmental detection, robotic car technologies differ. In Google cars, the most important sensor is a rooftop rotating laser scanner that captures a 360-degree view of the surroundings using distances measured by laser pulses up to 200m. The laser scanner has the advantage of speed, accuracy of distance measurement and low angle resolution. Currently, all laser scanners used by cars operate at only one wavelength. Multispectral laser radar makes it possible to identify objects more reliably because, in addition to point cloud geometry and time series, spectral response can also be used for classification (Figure 6). What is innovative is that deep learning techniques can easily provide more accurate identification of multispectral single photon material.

Käyttö liikenneympäristön kartoituksessa ja perinteisessä kartoituksessaUse in mapping of the traffic environment and traditional mapping

Perinteisessä kartoituksessa on liikkuvaa kartoitusta, ja erityisesti liikkuvaa laserkeilausta, tutkittu intensiivisesti 2000-luvun alusta. Esimerkkejä yritysten kartoitusaktiviteeteista ovat olleet HEREn True Car ja Googlen Street View Car teknologiat, joissa auton päälle on asennettu paikkaa ja asentoa mittaavat sensorit ja 5 tarvittavat kuvaussensorit (laserkeilain, kamerat, jne). Sensoreilla on tuotettu liikenneympäristöstä tilannekuva ja 3D-malli.In traditional mapping, mobile mapping, and especially mobile laser scanning, has been intensively studied since the early 2000s. Examples of corporate mapping activities include HERE True Car and Google Street View Car technologies, which incorporate position and position sensors and 5 required imaging sensors (laser beam, cameras, etc.) on the car. The sensors provide a snapshot and 3D model of the traffic environment.

Useat sivistysvaltion on keilattu laserkeilamella korkeusmallin ja puuston mittamiseksi. Yksittäisiin fotoneihin perustuva multispetrilasertutka mullistaa 10 kartoituksen. Voidaan mitata korkealta hyvällä etäisyysmittaustarkkuudella tiheitä pistepilviä ja silti saavuttaa multispektrivaste, mikä mahdollistaa hyvin usein kohteen automaattisen havainnoinnin ja jopa 3D rekonstruoinnin. Kohinan poiston jälkeen pistepilviä voi prosessoida kuten perinteistä laserkeilausaineistoa.Many civilized states are bowled by laser beams to measure height and trees. Based on single photons, the multispectral laser radar revolutionizes 10 mapping. From high to high with good distance measurement, dense point clouds can be measured and yet a multispectral response can be achieved, which very often enables automatic object detection and even 3D reconstruction. After noise cancellation, point clouds can be processed like traditional laser scanning material.

Claims (15)

PATENTTIVAATIMUKSET 1. Menetelmä kohteen ominaisuuksien määrittämiseksi multispektrisen lasertutkan avulla, jossa tuotetaan lasertutkan avulla kohdetta kuvaava pistepilvi, jossa on kohdepisteiden kolmiulotteista tietoa, tunnettu siitä, ettäA method for determining the properties of an object by means of a multispectral laser radar, which produces by means of a laser radar a point cloud having three-dimensional information about the target points, characterized in that: a) Kohde valaistaan kahden tai useamman aallonpituuden laserpulssillaa) The object is illuminated by a laser pulse of two or more wavelengths b) Kohteen heijastamia tai sirottamia yksittäisiä fotoneja mitataan(b) The individual photons reflected or scattered by the target shall be measured c) Fotonien lukumäärästä määritetään kohteen heijastaman tai sirottaman säteilyn intensiteetti kullekin aallonpituusalueellec) From the number of photons, determine the intensity of the radiation reflected or scattered by the target for each wavelength range 2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että vaihe a) toteutetaan yhdellä tai useammalla kapeakaistaisella laserlähteellä tai laajakaistaisella superkontinuumilähteelläMethod according to claim 1, characterized in that step a) is carried out with one or more narrowband laser sources or wideband super-continuum sources 3. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että vaihe b) toteutetaan SPAD-tekniikalla, kertojalla, kuvavahvistinputkella tai valovahvistimella.Method according to claim 1, characterized in that step b) is carried out by a SPAD technique, a multiplier, an image amplifier tube or a light amplifier. 4. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että vaihe c) toteutetaan TDC-piirin tai etäisyysportituksen avulla.Method according to Claim 1, characterized in that step c) is implemented by means of a TDC circuit or distance gating. 5. Jonkin patenttivaatimuksen 1-4 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että ainakin yhdeltä aallonpituudelta mitataan etäisyys havaitulle fotonille.Method according to one of Claims 1 to 4, characterized in that the distance to the detected photon is measured from at least one wavelength. 6. Jonkin patenttivaatimuksen 1-5 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että fotonien mittaus tapahtuu matriisivastaanottimella.Method according to one of Claims 1 to 5, characterized in that the photons are measured by means of a matrix receiver. 7. Jonkin patenttivaatimuksen 1-6 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että menetelmä tai sen mukainen laite asennetaan kolmijalkaan, lentokoneeseen, lennokkiin, helikopteri, autoon, selkäreppuun, mönkijään tai veneeseen.Method according to one of Claims 1 to 6, characterized in that the method or the device according to the method is mounted on a tripod, airplane, aircraft, helicopter, car, backpack, ATV or boat. 8. Jonkin patenttivaatimuksen 1-7 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että menetelmään liitetään inertia- ja paikannusjärjestelmä, jotta voidaan laskea kunkin havaitun fotonin absoluuttinen sijaintiMethod according to one of Claims 1 to 7, characterized in that an inertial and positioning system is attached to the method in order to calculate the absolute position of each detected photon. 9. Jonkin patenttivaatimuksen 1-8 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että eri aallonpituuksilla saadut intensiteetit kalibroidaan suhteellisesti.Method according to one of Claims 1 to 8, characterized in that the intensities obtained at different wavelengths are proportionally calibrated. 10. Jonkin patenttivaatimuksen 1-9 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että eri aallonpituuksilla saadut intensiteetit kalibroidaan absoluuttisestiMethod according to one of claims 1 to 9, characterized in that the intensities obtained at different wavelengths are absolutely calibrated 11. Jonkin patenttivaatimuksen 1-10 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että kohteen tunnistamiseksi tuotetaan maastossa koealoilta liikkuvalla keilaimella referenssipistepilvi, jota käytetään kohteen tunnistukseen ja jota käytetään kohinan poistamiseen yksittäisten fotonien tekniikasta.Method according to one of Claims 1 to 10, characterized in that a reference point cloud is used to identify the target by moving a scanner moving from the test areas, which is used to identify the target and is used to remove noise from the technique of individual photons. 12. Jonkin patenttivaatimuksen 1-10 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että menetelmää käytetään puuston inventointiin.Method according to one of Claims 1 to 10, characterized in that the method is used for tree inventory. 13. Jonkin patenttivaatimuksen 1-10 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että menetelmää käytetään itseajavien autojen konenäköjärjestelmässä kohteiden automaattiseksi tunnistamiseksi.Method according to one of Claims 1 to 10, characterized in that the method is used in a machine vision system for self-driving cars to automatically detect objects. 14. Jonkin patenttivaatimuksen 1-10 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että menetelmää käytetään ajoneuvosta liikenneympäristön automaattiseen tunnistamiseen.Method according to one of Claims 1 to 10, characterized in that the method is used to automatically detect the traffic environment from a vehicle. 15. Jonkin patenttivaatimuksen 1-10 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että menetelmää käytetään kartoituksessa kohteen tunnistamiseen ja kolmiulotteisten mallien luomiseen.Method according to one of Claims 1 to 10, characterized in that the method is used for mapping the object and creating three-dimensional models.
FI20170122A 2017-08-21 2017-08-21 Method for a multispectral laser radar based on single photons FI20170122A1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI20170122A FI20170122A1 (en) 2017-08-21 2017-08-21 Method for a multispectral laser radar based on single photons

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI20170122A FI20170122A1 (en) 2017-08-21 2017-08-21 Method for a multispectral laser radar based on single photons

Publications (1)

Publication Number Publication Date
FI20170122A1 true FI20170122A1 (en) 2019-02-22

Family

ID=65728706

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FI20170122A FI20170122A1 (en) 2017-08-21 2017-08-21 Method for a multispectral laser radar based on single photons

Country Status (1)

Country Link
FI (1) FI20170122A1 (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Deems et al. Lidar measurement of snow depth: a review
Prokop Assessing the applicability of terrestrial laser scanning for spatial snow depth measurements
Jaakkola et al. A low-cost multi-sensoral mobile mapping system and its feasibility for tree measurements
Wehr et al. Airborne laser scanning—an introduction and overview
EP2233947B1 (en) Increasing measurement rate in time of flight measurement apparatuses
Korpela Mapping of understory lichens with airborne discrete-return LiDAR data
CA2437897C (en) Lidar system and method
CA3088983A1 (en) Apparatuses and methods for gas flux measurements
CN110673159A (en) Unmanned aerial vehicle active radar hyperspectral detection system and method for marine environment monitoring
Hyyppä et al. Unconventional LIDAR mapping from air, terrestrial and mobile
Sakib LiDAR with Pulsed Time of Flight
Filisetti et al. Developments and applications of underwater LiDAR systems in support of marine science
Sakib LiDAR Technology-An Overview.
US20150092179A1 (en) Light ranging with moving sensor array
Favorskaya et al. Overview of LiDAR technologies and equipment for land cover scanning
Studinger et al. High-resolution imaging of supraglacial hydrological features on the Greenland Ice Sheet with NASA's Airborne Topographic Mapper (ATM) instrument suite
Teizer et al. Range imaging as emerging optical three-dimension measurement technology
Bakuła et al. Uav LIDAR Data Processing: Influence of Flight Height on Geometric Accuracy, Radiometric Information and Parameter Setting in DTM Production
Hyyppä et al. Airborne laser scanning
Steinvall et al. Characterizing targets and backgrounds for 3D laser radars
Jutzi et al. Waveform processing of laser pulses for reconstruction of surfaces in urban areas
Hu Theory and technology of laser imaging based target detection
FI20170122A1 (en) Method for a multispectral laser radar based on single photons
Mandlburger et al. Feasibility investigation on single photon LiDAR based water surface mapping
US20190226834A1 (en) Laser imaging

Legal Events

Date Code Title Description
PC Transfer of assignment of patent

Owner name: ARCTIC RED OY

MM Patent lapsed