La LiDAR প্রযুক্তি অন্যতম প্রধান হাতিয়ার হয়ে উঠেছে ভূখণ্ড এবং বস্তু সম্পর্কে এমন নির্ভুল তথ্য ধারণ করা যা মাত্র কয়েক বছর আগেও বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর মতো শোনাত। আজ আমরা এটি ম্যাপিং প্রকল্প, পরিবেশগত গবেষণা, প্রত্নতত্ত্ব, এমনকি স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি এবং গার্হস্থ্য রোবটদের চলাচলে সহায়তা করার ক্ষেত্রেও খুঁজে পাই। এই সমস্ত কিছু এমন একটি সিস্টেমের জন্য ধন্যবাদ যা আলোর স্পন্দন নিক্ষেপ করে এবং অবিশ্বাস্য নির্ভুলতার সাথে পরিমাপ করে যে আলো ভূপৃষ্ঠে ভ্রমণ করতে এবং ফিরে আসতে কত সময় নেয়।
একই সময়ে, LiDAR আরও ঐতিহ্যবাহী পরিমাপ পদ্ধতিগুলিকে স্থানচ্যুত করতে সক্ষম হয়েছে অনেক ক্ষেত্রে, LiDAR ব্যবহার করা হয় কারণ এটি খুব অল্প সময়ের মধ্যে বৃহৎ এলাকার অত্যন্ত বিস্তারিত 2D এবং 3D মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে। এই নির্দেশিকায়, আমরা দেখব LiDAR কী, এটি কীভাবে কাজ করে, কী ধরণের সিস্টেম বিদ্যমান, এর ডেটা কীভাবে প্রক্রিয়াজাত করা হয়, কোন ফাইল ফর্ম্যাট ব্যবহার করা হয় এবং কোন ক্ষেত্রে এর পূর্ণ সম্ভাবনা বাস্তবায়িত হচ্ছে।
LiDAR কী এবং কেন এটি এত গুরুত্বপূর্ণ?
LiDAR হল এর সংক্ষিপ্ত রূপ আলো সনাক্তকরণ এবং রেঞ্জিংLiDAR হল একটি সক্রিয় রিমোট সেন্সিং কৌশল যা লেজার আলোর পালস নির্গত করে এবং তাদের রিটার্ন সিগন্যাল ক্যাপচার করে কাজ করে। প্যাসিভ সিস্টেমের (যেমন অনেক স্যাটেলাইট ক্যামেরা) বিপরীতে, LiDAR নিজস্ব সিগন্যাল পাঠায় এবং সূর্যালোকের উপর নির্ভর করে না, যার ফলে এটি দিন এবং রাত উভয় সময় কাজ করতে পারে।
অন্তর্নিহিত ভৌত নীতিটি সহজ: আলোর একটি স্পন্দন নির্গত হয় এবং এটি ফিরে আসতে কতটা সময় নেয় তা পরিমাপ করা হয়। কোনও বস্তু বা মাটি থেকে প্রতিফলিত হওয়ার পর। সেই সময় এবং আলোর গতি জানার মাধ্যমে, সিস্টেমটি পালস দ্বারা ভ্রমণ করা দূরত্ব গণনা করে। প্রতি সেকেন্ডে কয়েক হাজার বা লক্ষ লক্ষ বার পুনরাবৃত্তি করলে, X, Y, Z স্থানাঙ্ক সহ লক্ষ লক্ষ বিন্দু পাওয়া যায়, যা 3D বিন্দু মেঘ নামে পরিচিত।
এক LiDAR-এর সবচেয়ে শক্তিশালী বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হল এর উদ্ভিদের আংশিকভাবে প্রবেশ করার ক্ষমতা।তরঙ্গদৈর্ঘ্য, অগ্নিসংযোগের ফ্রিকোয়েন্সি এবং স্পন্দন শক্তির উপর নির্ভর করে, সংকেতের কিছু অংশ গাছের ছাউনি ভেদ করে মাটিতে পৌঁছাতে পারে। এটি বিজ্ঞানীদের কেবল ভূখণ্ডের আকৃতিই নয় বরং বনের উল্লম্ব কাঠামো (ছাউনি, গুঁড়ি, তলদেশ ইত্যাদি) নির্ধারণ করতে দেয়, যা বনায়ন এবং পরিবেশগত গবেষণার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
যখন একটি লেজার পালস মাটিতে পৌঁছায়, এটি পায়ের ছাপ নামে পরিচিত একটি ছোট এলাকাকে প্রভাবিত করে।সেই পদচিহ্নের মধ্যে, বেশ কয়েকটি প্রতিফলিত পৃষ্ঠ থাকতে পারে: পাতা, শাখা, ছাদ, খালি মাটি, জল ইত্যাদি। এই পৃষ্ঠগুলির প্রতিটি একটি প্রতিফলন প্রতিধ্বনি উৎপন্ন করে। অতএব, একটি একক স্পন্দন একটি প্রতিফলন বা একাধিক ধারাবাহিক প্রতিধ্বনি উৎপন্ন করতে পারে। প্রতিধ্বনির সংখ্যা এবং তাদের তীব্রতা পৃষ্ঠের ধরণ এবং গাছপালা বা অবকাঠামো কীভাবে বিতরণ করা হয়েছে তার উপর নির্ভর করে।
অন্যান্য রিমোট সেন্সিং প্রযুক্তির তুলনায়, LiDAR অত্যন্ত উচ্চ স্থানিক রেজোলিউশন এবং উচ্চতা পরিমাপের নির্ভুলতা প্রদান করেসিস্টেমটি সঠিকভাবে ক্যালিব্রেট করা হলে মাত্র কয়েক সেন্টিমিটার ত্রুটি থাকে। ভূখণ্ড এবং বস্তুগুলিকে এত বিস্তারিতভাবে ম্যাপ করার এই ক্ষমতা উচ্চ-রেজোলিউশনের মানচিত্রায়ন, নগর পরিকল্পনা, অবকাঠামো ব্যবস্থাপনা এবং উন্নত গতিশীলতা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এর ব্যবহারকে চালিত করেছে।
LiDAR এর মৌলিক উপাদান এবং পরিচালনা নীতি
প্রতিটি LiDAR সিস্টেম একটি সেটের উপর নির্মিত হয় ইলেকট্রনিক এবং নেভিগেশন উপাদানগুলি খুব ভালভাবে সমন্বিতলক্ষ্য হলো, অত্যন্ত নির্ভুলতার সাথে, সেন্সরের অবস্থান, প্রতিটি পালস কোন দিকে নির্দেশ করে এবং ফিরে আসতে সঠিক সময় উভয়ই জানা।
মূলত, একটি LiDAR টিম সংহত করে একটি লেজার ইমিটার, একটি ইনর্শিয়াল মেজারমেন্ট ইউনিট (IMU), একটি উচ্চ-নির্ভুলতা জিপিএস রিসিভার এবং একটি নিয়ন্ত্রণ ইন্টারফেস একটি কম্পিউটারের সাথে সংযুক্ত। লেজারটি অতিবেগুনী, দৃশ্যমান, অথবা খুব সাধারণভাবে, কাছাকাছি-ইনফ্রারেড পরিসরে (উদাহরণস্বরূপ, প্রায় 1064 nm) স্পন্দন নির্গত করে। কিছু বিশেষ সিস্টেমে, সবুজ ব্যান্ডটি জলে প্রবেশ করতে এবং সমুদ্রতল বা নদীর তলদেশের বৈশিষ্ট্য পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়।
এই অপারেশনটি সুপরিচিতের উপর ভিত্তি করে তৈরি ফ্লাইটের সময় (ToF) পদ্ধতিসেন্সরটি স্পন্দন নির্গত হওয়ার তাৎক্ষণিকতা এবং প্রতিধ্বনি ফিরে আসার তাৎক্ষণিকতা রেকর্ড করে। দূরত্বটি একটি খুব সহজ সূত্র ব্যবহার করে গণনা করা হয়: বস্তুর দূরত্ব = (আলোর গতি × উড়ানের সময়) / 2। ফ্যাক্টর 2 এই সত্য থেকে আসে যে স্পন্দন উভয় দিকে ভ্রমণ করে।
যখন লেজার স্পন্দন নিক্ষেপ করে, জিপিএস রিসিভারটি এক্স, ওয়াই, জেড স্থানাঙ্কে সিস্টেমের অবস্থান নির্ধারণ করে।IMU তার ওরিয়েন্টেশন (পিচ, ইয়াও, রোল) পরিমাপ করে। এই সমস্ত তথ্য একত্রিত করে, প্রতিটি পালসের জন্য, এটি কোথা থেকে নির্গত হয়েছিল, কোথায় নির্দেশ করছিল এবং প্রতিটি রিটার্নের দূরত্ব জানা সম্ভব; অর্থাৎ, মেঘের প্রতিটি বিন্দুর ত্রিমাত্রিক অবস্থান।
আধুনিক LiDAR সিস্টেমগুলি সক্ষম প্রতি সেকেন্ডে লক্ষ লক্ষ বা এমনকি দশ লক্ষেরও বেশি পালস জ্বালায়সেন্সরটি এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে (একটি বিমান, একটি ড্রোন, একটি গাড়ি, একটি ঘূর্ণায়মান ট্রাইপড ইত্যাদিতে) বারবার প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে, পরিবেশের একটি হাই-ডেফিনিশন 3D মডেল তৈরি করা হয়, যার বিন্দু ঘনত্ব খুব সূক্ষ্ম বিবরণ সনাক্ত করতে দেয়।
গতিশীলতা এবং রোবোটিক্সের ক্ষেত্রে, এই অর্জনের গতি, কয়েক সেন্টিমিটারের নির্ভুলতার সাথে মিলিত হওয়ার অর্থ হল যে LiDAR বাস্তব সময়ে বাধা সনাক্তকরণ এবং দূরত্ব গণনার জন্য আদর্শ।এটি একটি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের জন্য বাঁক, পথচারী বা রাস্তার উপাদানগুলি অনুমান করার ভিত্তি, অথবা একটি রোবট আসবাবপত্র এবং দেয়ালে ধাক্কা না খেয়ে একটি বাড়ির চারপাশে ঘোরাফেরা করতে পারে।
LiDAR মেঘের বিন্দুর শ্রেণীবিভাগ
একবার ধরা পড়লে, LiDAR পয়েন্ট ক্লাউড লক্ষ লক্ষ অব্যক্ত 3D পয়েন্টের বিশাল সংগ্রহ ছাড়া আর কিছুই নয়। প্রতিটি বিন্দুকে পালস প্রতিফলিত করে এমন পৃষ্ঠের ধরণ অনুসারে লেবেল করা যেতে পারে এবং করা উচিত।: মাটি, ভবন, নিম্ন, মাঝারি বা উচ্চ গাছপালা, জল, ইত্যাদি। এই লেবেলিং প্রক্রিয়াটিকে বিন্দু শ্রেণীবিভাগ বলা হয়।
স্ট্যান্ডার্ড LiDAR ফাইলগুলিতে, প্রতিটি বিন্দুর সাথে একটি সম্পর্কিত সংখ্যাসূচক শ্রেণীবিভাগ কোড থাকতে পারে। যা নির্দেশ করে যে এটি কোন শ্রেণীর অন্তর্গত। এই কোডগুলি আমেরিকান সোসাইটি ফর ফটোগ্রামমেট্রি অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং (ASPRS) দ্বারা LAS ফর্ম্যাটের জন্য প্রমিত করা হয়েছে, যাতে বিভিন্ন প্রোগ্রাম এবং সংস্থা একই শ্রেণীবিভাগ যুক্তি বজায় রেখে ডেটা বিনিময় করতে পারে।
বাস্তব মানচিত্রায়ন প্রকল্পগুলিতে, যেমন স্বায়ত্তশাসিত সম্প্রদায়ের উপর পরিচালিত প্রকল্পগুলিতে, শ্রেণীবিভাগ সাধারণত স্থল বিন্দু এবং উন্নত উপাদানের বিন্দুর মধ্যে বিচ্ছেদ দিয়ে শুরু হয়। (ভবন, গাছ, অবকাঠামো, ইত্যাদি)। সেখান থেকে, ডিজিটাল ভূখণ্ডের মডেল (শুধুমাত্র ভূমি) এবং ডিজিটাল পৃষ্ঠের মডেল (ভূমি এবং এর উপর থাকা সমস্ত বস্তু) পেতে বিভাগগুলিকে পরিমার্জিত করা যেতে পারে।
এই শ্রেণীবিভাগের কাজটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই করা হয় স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণ অ্যালগরিদম যা ফিল্টার এবং জ্যামিতিক নিয়ম প্রয়োগ করে (উদাহরণস্বরূপ, অবিচ্ছিন্ন, মসৃণ পৃষ্ঠতলকে মেঝে হিসাবে চিহ্নিত করা, অথবা উল্লম্ব ব্লকগুলিকে ভবন হিসাবে চিহ্নিত করা)। যাইহোক, জটিল এলাকায় বা স্বয়ংক্রিয় ত্রুটি সহ, ম্যানুয়াল সম্পাদনা, একের পর এক বা দলগতভাবে পয়েন্ট পর্যালোচনা এবং সংশোধন করা এখনও সাধারণ।
র্যাঙ্কিং নির্ভরযোগ্য হওয়ার জন্য, ক্যাপচার প্যারামিটারগুলি অবশ্যই মনে রাখতে হবে।: সেন্সর ফ্লাইট উচ্চতা, স্ক্যানিং কোণ এবং দিক, ফ্লাইট লাইন অক্ষ, পাসের মধ্যে ওভারল্যাপ, প্রতি বর্গমিটারে পালস ঘনত্ব, ইত্যাদি। এই সমস্ত পয়েন্ট ক্লাউডের ঘনত্ব এবং বিতরণ এবং তাই, তৈরি মডেলগুলির চূড়ান্ত গুণমান নির্ধারণ করে।
LiDAR ফাইল ফরম্যাট: LAS এবং LAZ
পেশাদার জগতে, প্রায় সকল LiDAR সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশন তারা LAS ফর্ম্যাটকে একটি বাস্তব মান হিসেবে ব্যবহার করে।LAS হল ASPRS দ্বারা তৈরি একটি পাবলিক স্পেসিফিকেশন যা বিশেষভাবে LiDAR সেন্সর থেকে ত্রিমাত্রিক পয়েন্ট ক্লাউড বিনিময়ের জন্য তৈরি করা হয়েছে।
LAS ফর্ম্যাটটি হল একটি LiDAR সিস্টেম থেকে সমস্ত প্রাসঙ্গিক তথ্য সংরক্ষণের জন্য ডিজাইন করা বাইনারি ফাইলএটি প্রতিটি বিন্দুর স্থানাঙ্ক (X, Y, Z) এবং অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যের একটি সেট উভয়ই বজায় রাখে। বাইনারি এবং স্বাভাবিকীকরণের কারণে, এটি বৃহৎ পরিমাণে ডেটার দক্ষ পরিচালনা এবং বিভিন্ন নির্মাতাদের সফ্টওয়্যারের মধ্যে সামঞ্জস্যের অনুমতি দেয়।
একটি LAS ফাইলে সংরক্ষিত প্রতিটি পয়েন্টের জন্য, কেবল তার অবস্থানই নয়, বরং সংরক্ষণ করাও সম্ভব তথ্য যেমন রিটার্নের তীব্রতা, রিটার্ন সংখ্যা (প্রথম, দ্বিতীয়, শেষ…), সেই পালস দ্বারা উৎপন্ন মোট রিটার্নের সংখ্যা, শ্রেণীবিভাগের মান, ফ্লাইট পাস শনাক্তকারী, রঙ (লাল, সবুজ এবং নীল উপাদান), জিপিএস টাইমস্ট্যাম্প, স্ক্যান কোণ এবং স্ক্যানের দিকনির্দেশনা, অন্যান্য ক্ষেত্রগুলির মধ্যে।
যখন ডেটা ভলিউম প্রচুর হয়, যা আঞ্চলিক বা অভ্যন্তরীণ ফ্লাইটে খুবই সাধারণ, তখন নিম্নলিখিতগুলি ব্যবহার করা হয়: LAZ, যা LAS-এর একটি সংকুচিত সংস্করণ ছাড়া আর কিছুই নয়LAZ LAS এর লজিক্যাল কন্টেন্ট বজায় রাখে কিন্তু একটি লসলেস কম্প্রেসড বাইনারি ফাইলে, যা ফাইলের আকার উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে এবং স্টোরেজ, ট্রান্সমিশন এবং ডাউনলোড সহজতর করে।
হাজার হাজার বর্গকিলোমিটার জুড়ে অবস্থিত সরকারি প্রকল্পগুলিতে, এটি সাধারণ LAS/LAZ ডেটা নিয়মিত টাইলসের একটি গ্রিডে সংগঠিত করুন (উদাহরণস্বরূপ, 2 × 2 কিমি গ্রিড), যাতে একটি বিশাল ফাইলের সাথে কাজ না করেই নির্দিষ্ট এলাকাগুলি সনাক্ত করা, প্রক্রিয়া করা এবং আপডেট করা সহজ হয়।
বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ: LiDAR ফ্লাইট এবং ক্যাপচার বৈশিষ্ট্য
একটি প্রচারণা কীভাবে পরিকল্পনা করা হয় তা আরও ভালোভাবে বোঝার জন্য, আমরা একটি ঘটনার দিকে নজর দিতে পারি একটি স্বায়ত্তশাসিত সম্প্রদায়ের উপর দিয়ে LiDAR ফ্লাইট পরিচালিত হয়েছে স্প্যানিশ, যেখানে লেজার ক্যাপচার আরজিবি রঙ এবং নিয়ার ইনফ্রারেড উভয় ক্ষেত্রেই তির্যক বায়বীয় ফটোগ্রাফির সাথে মিলিত হয়েছিল।
সেই প্রকল্পে, কভারেজ এলাকা ছিল ৫,০০০ বর্গকিলোমিটারের কিছু বেশিসমগ্র স্বায়ত্তশাসিত অঞ্চলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। গড় ক্যাপচার ঘনত্ব প্রতি বর্গমিটারে প্রায় 2 পালস নির্ধারণ করা হয়েছিল, যা আঞ্চলিক স্কেলে মানচিত্রাঙ্কন এবং ভূখণ্ড বিশ্লেষণ প্রয়োগের জন্য যথেষ্ট।
ফ্লাইটটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সম্পাদিত হয়েছিল (উদাহরণস্বরূপ, ২০১৬ সালের সেপ্টেম্বর মাসে), উপযুক্ত বায়ুমণ্ডলীয় পরিস্থিতির সন্ধানে (পরিষ্কার আকাশ বা খুব উঁচু মেঘের আচ্ছাদন, কুয়াশা বা ধুলোর কম উপস্থিতি ইত্যাদি) রিটার্নের গুণমান সর্বাধিক করার জন্য। ব্যবহৃত জিওডেটিক রেফারেন্স সিস্টেমটি ছিল ETRS89, উপবৃত্তাকার উচ্চতা GRS80 উপবৃত্তাকারে উল্লেখ করা হয়েছিল, যা অন্যান্য ইউরোপীয় ভূ-স্থানিক উৎসের সাথে একীকরণকে সহজতর করে।
অর্জিত নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্য ছিল: এর মান RMSE (মূল গড় বর্গ ত্রুটি) অনুভূমিকভাবে প্রায় ২০ সেমি X এবং Y তে, এবং Z তে সামগ্রিক অল্টিমেট্রিক নির্ভুলতা 15 সেমি। এছাড়াও, 0,50 মিটার রেজোলিউশন এবং লাল, সবুজ, নীল এবং কাছাকাছি ইনফ্রারেড ব্যান্ড সহ এরিয়াল ফটোগ্রাফি নেওয়া হয়েছিল, যা LiDAR বিশ্লেষণের পরিপূরক হিসাবে খুবই কার্যকর তথ্য।
তথ্যটি সংগঠিত করা হয়েছিল LAS ফর্ম্যাটে ২ × ২ কিমি ব্লকএর ফলে প্রতিটি এলাকা স্বাধীনভাবে প্রক্রিয়াজাতকরণ, ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণ এবং কম্পিউটিং রিসোর্স সমন্বয় করা সম্ভব হয়। এই টাইল্ড কাঠামোটি ইতিমধ্যেই অনেক জাতীয় এবং আঞ্চলিক রিমোট সেন্সিং প্রকল্পে একটি কার্যত মান।
ডিজিটাল মডেল প্রক্রিয়াকরণ এবং তৈরির পদ্ধতি
বিমান বা ড্রোন উড়ানো বন্ধ করলেই কাজ শেষ হয় না; আসলে, প্রকল্পের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল LiDAR ফাইলগুলির প্রক্রিয়াকরণ। দরকারী শেষ পণ্য তৈরি করতে: ডিজিটাল ভূখণ্ডের মডেল, পৃষ্ঠের মডেল, উদ্ভিদ মানচিত্র, পরিবর্তন বিশ্লেষণ ইত্যাদি।
অনেক পেশাদার কর্মপ্রবাহ বিশেষায়িত সরঞ্জাম ব্যবহার করে যেমন LAStools, Rapidlasso GmbH এর ইউটিলিটিগুলির একটি স্যুট এই কমান্ড-লাইন ইউটিলিটিগুলি একাধিক CPU কোরের সুবিধা নেওয়ার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এগুলি আপনাকে পয়েন্ট ক্লাউডগুলিকে খুব দক্ষতার সাথে পরিষ্কার, ফিল্টার, শ্রেণীবদ্ধ, মার্জ এবং রূপান্তর করতে দেয় এবং ব্যাচ প্রসেসিং স্ক্রিপ্টগুলিতে ব্যবহারের জন্য আদর্শ।
কাজগুলিকে সমন্বয় করতে এবং জটিল প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে, এই সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করা সাধারণ ETL (এক্সট্র্যাক্ট, ট্রান্সফর্ম এবং লোড) প্ল্যাটফর্মের মধ্যে যেমন FME, নিরাপদ সফটওয়্যার থেকে। এই ধরণের পরিবেশে, আপনি ভিজ্যুয়াল ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন করতে পারেন, LAStools কমান্ড চালু করতে পারেন, পাইথন স্ক্রিপ্ট কল করতে পারেন এবং কাঠামোগতভাবে প্রচুর পরিমাণে ফাইল পরিচালনা করতে পারেন।
একটি সাধারণ ক্ষেত্রে, প্রাথমিক তথ্য হল ETRS89-তে উল্লেখিত উপবৃত্তাকার উচ্চতাসেখান থেকে, রূপান্তরগুলি অর্থোমেট্রিক উচ্চতা (জিওয়েডের সাপেক্ষে) পেতে বা প্রকল্পের প্রয়োজন হলে অন্যান্য রেফারেন্স সিস্টেমের সাথে ডেটা অভিযোজিত করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এই পর্যায়েই একটি পূর্বনির্ধারিত টাস্ক স্কিম অনুসরণ করে পয়েন্টগুলির (মাটি, গাছপালা, ভবন, জল ইত্যাদি) স্বয়ংক্রিয় শ্রেণীবিভাগ করা হয়।
প্রক্রিয়াকরণের ফলাফল সাধারণত বাস্তবায়িত হয় ডিজিটাল ভূখণ্ড মডেল (DTM) এবং ডিজিটাল পৃষ্ঠ মডেল (DSM)পাশাপাশি অন্যান্য ডেরিভেটিভ পণ্য যেমন ঢাল মানচিত্র, রিলিফ শেডিং, 3D বিল্ডিং মডেল এবং দৃশ্যমানতা বিশ্লেষণ। এই সমস্ত LiDAR পয়েন্ট ক্লাউডের উপর নির্ভর করে, যা সঠিকভাবে ফিল্টার, শ্রেণীবদ্ধ এবং রূপান্তরিত হয়েছে।
অন্যান্য সেন্সরের তুলনায় LiDAR এর প্রযুক্তিগত সুবিধা
LiDAR এত জনপ্রিয় হওয়ার একটি কারণ হল, অপটিক্যাল স্ট্রিপে কাজ করে, এটি অনেক বেশি রেজোলিউশন অফার করে অনেক মাইক্রোওয়েভ রাডারের তুলনায়। লেজারের অপারেটিং ফ্রিকোয়েন্সি দুই থেকে তিন ক্রম বেশি, যার ফলে অত্যন্ত উচ্চ পরিসর, কৌণিক এবং গতির রেজোলিউশন হয়।
এছাড়াও, লেজার রশ্মিতে একটি রয়েছে স্বল্প তরঙ্গদৈর্ঘ্য এবং খুব ছোট বিচ্যুতি কোণএর অর্থ হল এটি খুব ছোট এলাকায় তার শক্তি কেন্দ্রীভূত করতে পারে এবং একাধিক পথের প্রভাব কমাতে পারে (যেসব অবাঞ্ছিত প্রতিফলন যা মাইক্রোওয়েভ বা মিলিমিটার-তরঙ্গ সেন্সরগুলিকে বিভ্রান্ত করতে পারে)। এর জন্য ধন্যবাদ, LiDAR কম বা খুব কম উচ্চতায় এবং জটিল শহুরে পরিবেশে নির্ভরযোগ্যভাবে লক্ষ্যবস্তু সনাক্ত করতে সক্ষম।
আরেকটি শক্তিশালী বিষয় হলো LiDAR এটি কাজ করার জন্য পরিবেষ্টিত আলোর উপর নির্ভর করে না।সিস্টেমটি নিজস্ব লেজার রশ্মি নির্গত করে এবং একই রশ্মির প্রতিধ্বনি সংকেত থেকে লক্ষ্য সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে। এটি এটিকে সূর্যালোক এবং রাতে উভয় সময়েই 24 ঘন্টা কাজ করতে দেয়, এবং আলোর পরিবর্তনগুলি যা প্রচলিত অপটিক্যাল ক্যামেরাগুলিকে প্রভাবিত করবে তা নির্বিশেষে।
নকশার দিক থেকে, ঐতিহ্যবাহী মাইক্রোওয়েভ রাডার সিস্টেমগুলি সাধারণত ভারী হয়, যার সাথে কয়েক মিটার ব্যাসে পৌঁছাতে পারে এমন অ্যান্টেনা এবং টনে পরিমাপ করা সরঞ্জামের ভরতুলনায়, অনেক LiDAR সেন্সর অনেক বেশি কম্প্যাক্ট এবং হালকা, যার আকার মাত্র কয়েক সেন্টিমিটার পর্যন্ত কমে যেতে পারে, যা ড্রোন, যানবাহন, রোবট, এমনকি পরিধেয় ডিভাইসেও এগুলিকে সংহত করা সহজ করে তোলে।
এই সবকিছুর পাশাপাশি, LiDAR এর অভ্যন্তরীণ স্থাপত্য তুলনামূলকভাবে সহজ। অন্যান্য জটিল রাডার সিস্টেমের তুলনায়, এটি ব্যবহারকারীর দৃষ্টিকোণ থেকে সহজ রক্ষণাবেক্ষণ এবং সহজ পরিচালনায় অনুবাদ করে। এই সমস্ত কিছু এটিকে শিল্প এবং ক্ষেত্রের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি অত্যন্ত আকর্ষণীয় হাতিয়ার করে তোলে।
প্ল্যাটফর্ম অনুসারে LiDAR সিস্টেমের প্রকারভেদ
LiDAR কোন একক, বদ্ধ প্রযুক্তি নয়, বরং বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া সিস্টেমের একটি সেট। সাধারণভাবে বলতে গেলে, নিম্নলিখিতগুলি আলাদা করা যেতে পারে: সেন্সরটি কোথায় মাউন্ট করা হয়েছে তার উপর নির্ভর করে তিনটি প্রধান ধরণের সিস্টেম: আকাশ, স্থল এবং উপগ্রহ বা মহাকাশ।
El বায়ুবাহিত LiDAR এটি বিমান, হেলিকপ্টার বা ড্রোনে ইনস্টল করা হয়। আঞ্চলিক এবং জাতীয় ম্যাপিংয়ের জন্য এটি সর্বাধিক ব্যবহৃত হয় কারণ এটি অপেক্ষাকৃত অল্প সময়ের মধ্যে বৃহৎ অঞ্চলগুলিকে কভার করতে দেয়। বাতাস থেকে, উচ্চ-রেজোলিউশনের ভূখণ্ডের মডেলগুলি পাওয়া যেতে পারে, ভূ-সংস্থানের পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করা যেতে পারে, গাছপালা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে এবং খুব উচ্চ স্তরের বিশদ সহ অবকাঠামো পরিকল্পনা করা যেতে পারে।
El স্থল-ভিত্তিক LiDAR এটি চলমান যানবাহনে (গাড়ি, ভ্যান, ট্রেন) অথবা স্ট্যাটিক ট্রাইপডে মাউন্ট করা যেতে পারে। মোবাইল মোডে, এটি রাস্তা, রেললাইন বা টানেল স্ক্যান করার জন্য ব্যবহৃত হয়, অন্যদিকে স্ট্যাটিক মোডে এটি সম্মুখভাগ, অভ্যন্তরীণ ভবন, প্রত্নতাত্ত্বিক স্থান বা খুব উচ্চ রেজোলিউশনের অবকাঠামো নথিভুক্ত করার জন্য আদর্শ।
অবশেষে, স্যাটেলাইট বা মহাকাশ-ভিত্তিক LiDAR এটি উপগ্রহ বা কক্ষপথে চলাচলকারী প্ল্যাটফর্মে স্থাপন করা হয়। এই সিস্টেমগুলি মহাদেশীয় বা বিশ্বব্যাপী স্কেলে খুব বৃহৎ অঞ্চল জুড়ে, যদিও বায়ুবাহিত বা স্থল-ভিত্তিক সিস্টেমের তুলনায় এর রেজোলিউশন কম। তবুও, জলবায়ু অধ্যয়ন, বৃহৎ আকারের জৈববস্তু বিশ্লেষণ এবং বিশ্বব্যাপী পরিবর্তন পর্যবেক্ষণের জন্য এগুলি অপরিহার্য।
সকল ক্ষেত্রেই, দর্শন একই: পরিবেশের জ্যামিতি বর্ণনা করে এমন বিন্দু মেঘ তৈরি করে, প্রকল্পের নির্দিষ্ট চাহিদা এবং কাঙ্ক্ষিত কাজের স্কেলের সাথে রেজোলিউশন, পয়েন্ট ঘনত্ব এবং ক্যাপচার প্ল্যাটফর্মকে অভিযোজিত করা।
বিভিন্ন খাতে LiDAR অ্যাপ্লিকেশন
LiDAR অ্যাপ্লিকেশনের তালিকা দীর্ঘ এবং প্রতি বছর বৃদ্ধি পাচ্ছে। মানচিত্রাঙ্কন এবং ভূগোলের ক্ষেত্রে, এটি উচ্চ-রেজোলিউশনের অল্টিমেট্রিক মানচিত্র তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়, সিভিল ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য ভূখণ্ডের মডেল তৈরি করা, বন্যার ঝুঁকি বিশ্লেষণ করা, ঢালের গতিবিধি মূল্যায়ন করা এবং নদীর গতিবিদ্যা অধ্যয়ন করা।
প্রত্নতত্ত্বে, LiDAR বিশেষ খ্যাতি অর্জন করেছে কারণ ঘন গাছপালার নিচে "দেখতে" সাহায্য করেঐতিহ্যবাহী আকাশচুম্বী ছবিতে অলক্ষিত কাঠামো, প্রাচীন রাস্তা এবং বসতিগুলি প্রকাশ করে। উদাহরণস্বরূপ, গ্রীষ্মমন্ডলীয় বনাঞ্চলে, জঙ্গলের নীচে লুকিয়ে থাকা প্রাচীন শহরগুলি আবিষ্কার করার ক্ষেত্রে এটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে।
বন ও প্রাকৃতিক সম্পদ ব্যবস্থাপনাও এই প্রযুক্তি থেকে ব্যাপকভাবে উপকৃত হয়: গাছের উচ্চতা, জৈববস্তুর আয়তন, ছাউনির গঠন এবং বনের ঘনত্ব অনুমান করতে LiDAR ব্যবহার করা যেতে পারে।যা সম্পদ পরিকল্পনা, অগ্নি প্রতিরোধ এবং আবাসস্থল সংরক্ষণে সহায়তা করে।
ভূকম্পবিদ্যা, খনি, ভূতত্ত্ব, অথবা বায়ু খামার অপ্টিমাইজেশনের মতো শাখাগুলিতে, LiDAR দ্বারা প্রদত্ত নির্ভুল 3D মডেলগুলি ত্রুটি, বহির্ভূত ভূ-পৃষ্ঠের কাঠামো, ঢাল, খনি এবং ভূখণ্ডের অবস্থার অধ্যয়নকে সহজতর করে।এটি পরিবেশগত প্রভাব অধ্যয়ন এবং ভূদৃশ্য পুনরুদ্ধার প্রকল্পের জন্য একটি রেফারেন্স টুলও।
বায়ুমণ্ডলীয় পদার্থবিদ্যায়, নির্দিষ্ট LiDAR সিস্টেম ব্যবহার করা হয়। অ্যারোসল, মেঘ এবং বায়ুমণ্ডলের স্তর বিশ্লেষণ করাএর মধ্যে রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, কণার ঘনত্বের প্রোফাইল বা তাপীয় বিপরীত স্তরের উচ্চতা পরিমাপ করা। এটি আবহাওয়াবিদ্যা, দূষণ পর্যবেক্ষণ এবং জলবায়ু অধ্যয়নের জন্য খুবই কার্যকর।
LiDAR, রোবোটিক্স এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং
বছরের পর বছর ধরে, ভূ-বিজ্ঞানে LiDAR একটি অত্যন্ত প্রচলিত প্রযুক্তি ছিল, কিন্তু সাধারণ মানুষের কাছে মোটামুটি অজানাভোক্তা রোবোটিক্সের প্রসার এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের উত্থানের সাথে সাথে এটি পরিবর্তিত হয়েছিল, যা এই ধরণের সেন্সরগুলিকে মিডিয়া স্পটলাইটে ফেলেছিল।
মোবাইল রোবোটিক্সে, LiDAR একটি মৌলিক উপাদান কারণ এটি মেশিনটিকে তার পরিবেশকে 3D তে উপলব্ধি করতে সাহায্য করে।দেয়াল, আসবাবপত্র, মানুষ বা অন্যান্য বাধা সনাক্ত করা, দূরত্ব গণনা করা এবং স্থানের অভ্যন্তরীণ মানচিত্র তৈরি করা। এটি এর সাথে সংযোগ স্থাপন করে SLAM অ্যালগরিদম (একযোগে স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিং), যা একটি রোবটকে যে স্থান দিয়ে চলাচল করছে তার মানচিত্র তৈরি করার সময় নিজেকে সনাক্ত করতে দেয়।
স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং ক্ষেত্রে, গাড়ি এবং অন্যান্য যানবাহনে LiDAR সিস্টেম লাগানো হয়েছে তারা রাস্তা এবং এর আশেপাশের এলাকা ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করে।তারা অন্যান্য যানবাহন, পথচারী, বাধা, চিহ্ন, মধ্যমা এবং যেকোনো সম্ভাব্য বাধা সনাক্ত করে, নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাকে একটি হাই-ডেফিনিশন 3D মানচিত্র প্রদান করে যার উপর ভিত্তি করে এক সেকেন্ডের ভগ্নাংশে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়।
গাড়ির বাইরেও, LiDAR প্রযুক্তি তার বিশেষত্ব খুঁজে পাচ্ছে ভার্চুয়াল এবং অগমেন্টেড রিয়েলিটি (ভিআর/এআর), স্মার্ট ট্রান্সপোর্ট, সমুদ্র অনুসন্ধান, মৎস্য সম্পদ পর্যবেক্ষণ, এমনকি 3D প্রিন্টিংয়ের মতো ক্ষেত্রগুলিযেখানে জ্যামিতিক নির্ভুলতা বিশ্বস্তভাবে বস্তু এবং পরিবেশ ধারণ বা পুনর্নির্মাণের মূল চাবিকাঠি।
উন্নত LiDAR সেন্সর এবং নতুন dToF সমাধান
ইলেকট্রনিক উপাদানের বিবর্তনের ফলে অত্যন্ত কম্প্যাক্ট এবং নির্দিষ্ট ডাইরেক্ট টাইম অফ ফ্লাইট (dToF) LiDAR সমাধান স্পট পরিমাপ অ্যাপ্লিকেশন, সংঘর্ষ সনাক্তকরণ বা ছোট 3D দৃশ্যের জন্য।
একটি প্রতিনিধিত্বমূলক উদাহরণ ডেভেলপমেন্ট কিটগুলিতে পাওয়া যাবে যার উপর ভিত্তি করে সিলিকন ফটোমাল্টিপ্লায়ার (SiPM) প্রযুক্তিএই কিটগুলি একটি একক ডিভাইসে নিয়ার-ইনফ্রারেড লেজার ডায়োড, SiPM সেন্সর, অপটিক্স এবং ডিজিটাল প্রক্রিয়াকরণকে একীভূত করে যা প্রতিধ্বনি সংকেতকে ফ্লাইটের সময় এবং পরবর্তীতে দূরত্বে রূপান্তরিত করে।
SiPM সেন্সর প্রদান করে অত্যন্ত উচ্চ সনাক্তকরণ দক্ষতা এবং খুব কম প্রতিক্রিয়া সময়প্রচলিত ফটোডায়োড-ভিত্তিক সমাধানের কিছু সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে, ডিভাইসটি ফোটনের আগমনের সময়ের হিস্টোগ্রাম তৈরি করে, যা নির্দিষ্ট নকশার উপর নির্ভর করে প্রায় 10 সেমি থেকে 20 মিটারের বেশি পরিসরে শব্দ থেকে কার্যকর সংকেতগুলির আরও ভাল পার্থক্য এবং সঠিক পরিমাপের অনুমতি দেয়।
এই ধরণের dToF প্ল্যাটফর্মটি অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয় যেমন দূরত্ব মিটার, সংঘর্ষ-বিরোধী ব্যবস্থা, পার্কিং সেন্সর এবং স্বল্প-পরিসরের 3D ম্যাপিংএগুলির সাথে সাধারণত প্যারামিটার কনফিগার করার, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার এবং বিভিন্ন ব্যবহারের পরিস্থিতি নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য ডেডিকেটেড গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেস (GUI) থাকে।
এই প্রযুক্তির দ্রুত অগ্রগতি, অটোমোটিভ, ইন্ডাস্ট্রি ৪.০, রোবোটিক্স এবং কনজিউমার ইলেকট্রনিক্সের মতো খাতে ক্রমবর্ধমান চাহিদার সাথে মিলিত হওয়ার অর্থ হল LiDAR বাজার ক্রমশ সমৃদ্ধ হচ্ছেবৃহৎ বায়ুবাহিত সিস্টেম থেকে শুরু করে কমপ্যাক্ট ডিভাইসে সংহত করা যেতে পারে এমন ক্ষুদ্রাকৃতির মডিউল পর্যন্ত, নির্দিষ্ট চাহিদার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া সেন্সরের আরও বেশি সংখ্যক রূপ আবির্ভূত হচ্ছে।
আগামী বছরগুলিতে LiDAR-এর দৃষ্টিভঙ্গি এবং ভূমিকা
আমরা যা দেখেছি তার সবকিছু বিবেচনা করে, এতে অবাক হওয়ার কিছু নেই যে LiDAR প্রতিষ্ঠিত হয়েছে পৃষ্ঠতল এবং বস্তুর মানচিত্র, পর্যবেক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য প্রায় অপরিহার্য প্রযুক্তি অত্যন্ত নির্ভুলতার সাথে। অন্যান্য সেন্সরের তুলনায় এর সুবিধাগুলি - উচ্চ রেজোলিউশন, উচ্চ নির্ভুলতা, দিনরাত কাজ করার ক্ষমতা, জটিল পরিবেশে ভাল প্রতিক্রিয়া - এটিকে বিভিন্ন প্রকল্পের জন্য একটি খুব শক্তিশালী বিকল্প করে তোলে।
ব্যবহারের ক্ষেত্রে মানচিত্রাঙ্কন, প্রত্নতত্ত্ব, বনবিদ্যা, সংরক্ষণ জীববিজ্ঞান, বায়ুমণ্ডলীয় বিজ্ঞান, খনি, ভূতত্ত্ব এবং পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি অন্তর্ভুক্ত। তাদের ব্যবহারিক মূল্য প্রমাণের চেয়েও বেশি কিছু আছেএকই সময়ে, রোবোটিক্স এবং স্বায়ত্তশাসিত গতিশীলতার উত্থান এটিকে সাধারণ জনগণের মধ্যে জনপ্রিয় করে তুলেছে, একাডেমিক বা প্রাতিষ্ঠানিক পরিবেশের বাইরেও এর উপস্থিতি প্রসারিত করেছে।
সবকিছুই ইঙ্গিত দিচ্ছে যে আগামী বছরগুলিতে এটি ঘটবে। আমরা দেখব কিভাবে LiDAR সেন্সরগুলি সস্তা, ক্ষুদ্রাকৃতির এবং আরও ডিভাইসে সংহত হয়এর ফলে এর ব্যবহার বহুগুণ বৃদ্ধি পাবে। ছোট ছোট ঘরোয়া রোবট থেকে শুরু করে বৃহৎ পৃথিবী পর্যবেক্ষণ কর্মসূচি পর্যন্ত, আলো সনাক্তকরণ এবং পরিমাপ প্রযুক্তিগত বাস্তুতন্ত্রের একটি আদর্শ উপাদান হয়ে উঠার পথে।
