Uchoraji Ramani za Miteremko ya Ardhi Kutoka Umbali Kwa Kifaa cha Kupimia Umbali kwa Laser na GPS: Tathmini ya Teknolojia ya Uwanjani

Yaliyomo

1. Utangulizi na Muhtasari

Makala hii yanawasilisha jaribio la uwanjani linalotathmini mfumo mpya wa uchoraji wa haraka wa ramani za miteremko ya ardhi iliyosababishwa na mvua hivi karibuni. Changamoto kuu inayoshughulikiwa ni asili ya kuchukua muda, ya gharama kubwa, na mara nyingi hatari ya uchoraji wa ramani za jadi za miteremko ya ardhi unaofanywa uwanjani. Waandishi wanajaribu mfumo unaounganisha darubini ya usahihi wa juu ya kupimia umbali kwa laser (Vectronix VECTOR IV) na kipokeaji cha GPS (Leica ATX1230 GG) na Kompyuta Kibao iliyokabiliwa inayoendesha programu ya GIS. Lengo ni kutathmini ikiwa teknolojia hii inaweza kuwezesha kutambua na kuchora ramani za miteremko ya ardhi kutoka umbali salama, kuboresha ufanisi na uwezekano wa usahihi ikilinganishwa na uchunguzi wa kuona au kutembea kando ya mipaka kwa GPS.

2. Mbinu na Usanidi wa Jaribio

Jaribio lilifanywa katika eneo la Monte Castello di Vibio, Umbria, Italia ya Kati, eneo la vilima lenye kilomita za mraba 21 lenye mwelekeo wa miteremko ya ardhi. Mbinu ilijumuisha kulinganisha mbinu tatu za uchoraji ramani kwa miteremko kumi na mitatu ya mteremko iliyotambuliwa awali.

2.1. Vifaa

Mfumo uliojumuishwa ulijumuisha:

Darubini ya Vectronix VECTOR IV ya Kupimia Umbali: Hutoa vipimo sahihi vya umbali, azimuti, na mwelekeo wa mwinamo kwa lengo.
Kipokeaji cha GPS/GLONASS cha Leica Geosystems ATX1230 GG: Hutoa uwekaji sahihi wa jiografia wa eneo la mchunguzi.
Kompyuta Kibao Iliyokabiliwa na Programu ya GIS: Inaendesha ArcGIS ya ESRI na Leica Mobilematrix, ikawawezesha ushirikishaji wa data na uchoraji ramani kwa wakati halisi. Programu hiyo inakokotoa kuratibu za sehemu lengwa ya mteremko wa ardhi kwa kutumia nafasi ya GPS ya mchunguzi na vipimo vya polar (umbali, mwelekeo, pembe ya wima) kutoka kwa darubini.

2.2. Eneo la Utafiti na Utaratibu wa Jaribio

Eneo la jaribio lina miamba ya sedimentary. Miteremko kumi na mitatu ya ardhi, ambayo awali ilichorwa ramani kupitia uchunguzi wa kuona, ilichorwa ramani tena kwa kutumia njia mbili:

Uchoraji Ramani Kutoka Umbali: Kwa kutumia mfumo wa laser/GPS kutoka sehemu za maoni bila kuingia katika eneo la mteremko wa ardhi.
Kutembea Mipaka kwa GPS: Kwa miteremko minne ya ardhi, kipokeaji cha GPS kilitembea kuzunguka mipaka ili kuanzisha kumbukumbu ya "ukweli wa ardhini".

Matokeo haya yalilinganishwa na ramani za awali za uchunguzi wa kuona.

3. Matokeo na Uchambuzi

3.1. Ulinganisho wa Usahihi wa Uchoraji Ramani

Utafiti uligundua kuwa taarifa za jiografia (eneo, mipaka) zilizopatikana kutoka umbali kwa kila mteremko wa ardhi zilikuwa zinalingana na taarifa zilizopatikana kwa kutembea na GPS kuzunguka mipaka ya mteremko wa ardhi. Njia zote mbili zilikuwa bora zaidi kuliko taarifa zilizopatikana kupitia uchoraji wa kawaida wa ramani za uchunguzi wa kuona, ambao una mwelekeo zaidi na sio sahihi sana.

3.2. Ufanisi na Uwezekano wa Utumizi

Ingawa haukupimwa kwa kina, njia ya kutoka umbali inatoa faida kubwa zinazowezekana:

Usalama: Inawezesha uchoraji ramani kutoka sehemu salama na thabiti za maoni, kuepuka ardhi isiyo thabiti.
Kasi: Inaweza kuwa ya haraka zaidi kuliko kutembea kwa kina kando ya mipaka, hasa katika eneo lenye changamoto.
Ufikiaji: Inaruhusu uchoraji ramani wa miteremko ambayo haifikiwi kimwili au ni hatari kukaribia.

Waandishi wanahitimisha kuwa mfumo huu ni mzuri kwa kuchora ramani za miteremko ya ardhi hivi karibuni na wanaona matumizi yake kwa vipengele vingine vya jiografia.

Muhtasari wa Jaribio

Eneo la Utafiti: 21 km² (Monte Castello di Vibio, Italia)

Miteremko ya Ardhi Iliyojaribiwa: 13

Njia ya Kumbukumbu (Kutembea GPS): Miteremko 4 ya ardhi

Uvumbuzi Muhimu: Usahihi wa uchoraji ramani kutoka umbali ≈ Usahihi wa kutembea mipaka kwa GPS > Usahihi wa uchunguzi wa kuona.

4. Maelezo ya Kiufundi na Mfumo wa Hisabati

Kokoto kuu ya jiografia hubadilisha vipimo vya polar (kutoka kwa darubini) kuwa kuratibu za Cartesian (katika GIS). Kwa kuzingatia nafasi ya mchunguzi kutoka GPS ($X_o, Y_o, Z_o$), umbali uliopimwa wa mwinamo $\rho$, azimuti $\alpha$, na pembe ya wima $\theta$ hadi sehemu lengwa, kuratibu za lengo ($X_t, Y_t, Z_t$) zinakokotolewa kama:

$\Delta X = \rho \cdot \sin(\theta) \cdot \cos(\alpha)$

$\Delta Y = \rho \cdot \sin(\theta) \cdot \sin(\alpha)$

$\Delta Z = \rho \cdot \cos(\theta)$

$X_t = X_o + \Delta X$

$Y_t = Y_o + \Delta Y$

$Z_t = Z_o + \Delta Z$

Usahihi wa mfumo unategemea usahihi wa GPS ($\sim$kiwango cha sentimita kwa marekebisho), usahihi wa umbali wa kipima umbali (k.m., ±1 m), na azimio la pembe. Uenezi wa makosa lazima uzingatiwe kwa kutokuwa na uhakika wa mwisho wa nafasi.

5. Ufahamu Mkuu na Uchambuzi Muhimu

Ufahamu Mkuu: Hii sio kuhusu sensor mpya ya mapinduzi; ni muundo wa kimfumo wa vitendo. Waandishi wamefanikisha kwa ufanisi kutumia vifaa vya juu vya upimaji vinavyopatikana sokoni (Vectronix, Leica) kwa tatizo maalum, lenye thamani kubwa katika hatari za jiografia: uchunguzi wa haraka baada ya tukio. Ubunifu wa kweli uko katika mtiririko wa kazi, sio vipengele.

Mtiririko wa Kimantiki: Mantiki ni sahihi lakini inafunua kikomo kikuu cha utafiti. Inathibitisha kuwa mfumo unafanya kazi kwa kipimo cha alama tofauti za vipengee vilivyotambuliwa awali. Madai ya makala ya kusaidia "kutambua" ni dhaifu—darubini husaidia kuchunguza mteremko unaojulikana, lakini utambuzi wa awali bado ulitegemea uchunguzi wa jadi wa kuona. Ulinganisho na "uchunguzi wa kuona" karibu ni mfano dhaifu; bila shaka, kipimo chenye vifaa kinashinda kuangalia kwa jicho. Ulinganisho wenye maana ni dhidi ya mbinu mpya za kiotomatiki kutoka kwa UAVs au satelaiti InSAR.

Nguvu na Kasoro:

Nguvu: Haina kifani kwa vitendo kwa wanaajiolojia wa uwanjani. Ni chombo cha moja kwa moja, cha kueleweka kinachofaa kwa mifano ya kiakili na mazoea ya uwanjani. Hoja ya usalama ni ya kulazimisha na mara nyingi hupuuzwa katika makala za kitaaluma.
Kasoro Kubwa: Uwezo wa kuongezeka. Hii ni suluhisho maalum kwa asilimia 1. Gharama ya VECTOR IV na GPS ya daraja la upimaji ni kubwa mno kwa mashirika mengi, hasa katika nchi zinazoendelea ambapo hatari ya miteremko ya ardhi ni kubwa zaidi. Ni chombo kwa taasisi za utafiti za Ulaya zenye ufadhili mzuri, sio kwa wachoraji ramani wa hatari katika ngazi ya wilaya nchini Nepal au Peru.
Uupuaji Muhimu: Hakuna faida ya kiasi ya ufanisi (wakati/eneo la ramani). Bila kipimo hiki, hoja ya utendaji ni ya maelezo tu. Ni kasi kiasi gani kwa kweli?

Ufahamu Unaoweza Kutekelezwa:

Kwa Watendaji: Dhana kuu—uchoraji ramani wa kutoka umbali kwa kuelekeza na kupiga picha—inaweza kuhamishwa. Chunguza kutumia LiDAR ya daraja la watumiaji kwenye iPad au mifumo iliyojumuishwa kama GeoSLAM ZEB Horizon kwa uchanganuzi wa haraka, wa kupita kwa kutembea. Uwiano wa gharama/faida ni bora.
Kwa Watafiti: Utafiti huu unapaswa kuwa msingi. Hatua inayofuata ni mbinu mseto: tumia uchambuzi wa satelaiti/UAV wa eneo pana (kama mbinu zilizojadiliwa katika International Journal of Remote Sensing au na mradi wa ARIA wa NASA) kwa utambuzi wa awali, kisha tumia mfumo huu sahihi kwa uthibitishaji wa ardhini na ukusanyaji wa sifa. Hiyo ndiyo mtiririko bora wa kazi.
Kwa Sekta ya Viwanda (Leica, Trimble): Unganisha utendaji huu katika programu zako za uwanjani kama moduli ya kawaida. Usiuze vifaa; uuze "Kifurushi cha Tathmini ya Haraka ya Miteremko ya Ardhi."

Kimsingi, Santangelo na wenzake wamejenga chombo bora cha uthibitishaji cha kiwango cha dhahabu, sio mfumo mkuu wa uchoraji ramani. Thamani yake kubwa iko katika kutoa data bora ya mafunzo kwa mifano ya kujifunza mashine ambayo hatimaye itafanya uchoraji ramani wa kiwango kikubwa kiotomatiki.

6. Mfumo wa Uchambuzi: Mfano wa Kesi

Hali: Tathmini ya haraka baada ya tukio kubwa la mvua katika eneo la milimani.

Tabaka la Uunganishaji wa Data: Anza na utambuzi wa mabadiliko ya mshikamano wa rada ya satelaiti (k.m., Sentinel-1) au utambuzi wa mabadiliko ya macho (k.m., Planet Labs) kutambua makundi yanayowezekana ya miteremko ya ardhi juu ya 1000 km². Hii inafuata mbinu zinazofanana na zile zinazotumiwa na Mpango wa Hatari za Miteremko ya Ardhi wa USGS.
Kulenga Kwa Kipaumbele: Tumia GIS kuweka juu miteremko inayowezekana pamoja na tabaka za miundombinu (barabara, makazi) ili kuweka kipaumbele kwenye ukaguzi wa uwanjani.
Uthibitishaji wa Uwanjani (Kwa Kutumia Mfumo wa Utafiti Huu): Peleka timu hadi sehemu za maoni zinazotazama makundi ya kipaumbele cha juu. Tumia mfumo wa laser/GPS kwa:
- Kuthibitisha shughuli za mteremko wa ardhi.
- Kuchora ramani kwa usahihi taji, kidole cha mguu, na pande.
- Kukusanya sifa muhimu (urefu, upana, ukadiriaji wa ujazo kupitia $Ujazo \approx \frac{1}{2} \cdot Eneo \cdot Kina_{kadiriwa}$).
Usawazishaji wa Mfano: Tumia vipimo hivi sahihi vya ardhini kusawazisha uhusiano wa kimajaribio katika algoriti ya utambuzi wa satelaiti ya kikanda, na kuboresha usahihi wake kwa tukio linalofuata.

Mfumo huu unaweka chombo ndani ya mtiririko wa kisasa, unaoweza kuongezeka wa hatari za jiografia.

7. Matumizi ya Baadaye na Mwelekeo wa Utafiti

Ujumuishaji na UAVs: Mabadiliko ya kimantiki ni kuweka kipima umbali/GPS kwenye UAV, kufanya uteuzi wa "sehemu ya maoni" kuwa otomatiki na kuunda jukwaa la uchoraji ramani kutoka umbali lenye uhamaji mkubwa. Utafiti unahitajika juu ya kustabilisha jukwaa kwa kulenga kwa usahihi.
Mfereji wa Data wa Wakati Halisi: Unganisha kitengo cha uwanjani na GIS ya wingu (k.m., ArcGIS Online) ili kutuma mipaka ya miteremko ya ardhi iliyochorwa ramani na sifa kwa dashibodi kuu ya usimamizi wa maafa karibu na wakati halisi.
Ubadilishaji wa Hatari Nyingi: Mfumo huu unaweza kubadilishwa kwa uchoraji wa haraka wa vipengee vingine: maeneo ya mafuriko, miamba ya itikio, mbele ya mtiririko wa lava, au tathmini ya uharibifu wa majengo baada ya tetemeko la ardhi.
Toleo la Kupunguza Gharama: Utafiti katika kufikia usahihi unaokubalika na vipima umbali vya Bluetooth vilivyounganishwa na simu janja na vipokeaji vya GNSS vya watumiaji vingeweza kuleta teknolojia hii kwa watu wengi.
Kiolesura cha Ukweli Ulioongezwa (AR): Programu ya baadaye ya uwanjani inaweza kutumia miwani ya AR kuweka data ya GIS juu ya mtazamo wa ulimwengu halisi, na kipima umbali kikiweka alama otomatiki alama ambazo mwanaajiolojia anaziangalia na kuzielezea kwa maneno.

8. Marejeo

Santangelo, M., Cardinali, M., Rossi, M., Mondini, A. C., & Guzzetti, F. (2010). Remote landslide mapping using a laser rangefinder binocular and GPS. Natural Hazards and Earth System Sciences, 10(12), 2539–2546.
Guzzetti, F., Mondini, A. C., Cardinali, M., Fiorucci, F., Santangelo, M., & Chang, K. T. (2012). Landslide inventory maps: New tools for an old problem. Earth-Science Reviews, 112(1-2), 42-66.
Martha, T. R., Kerle, N., Jetten, V., van Westen, C. J., & Kumar, K. V. (2010). Characterising spectral, spatial and morphometric properties of landslides for semi-automatic detection using object-oriented methods. Geomorphology, 116(1-2), 24-36.
USGS Landslide Hazards Program. (n.d.). Landslide Detection and Mapping. Imepatikana kutoka https://www.usgs.gov/natural-hazards/landslide-hazards/science
Zhu, J., et al. (2017). Image-to-image translation with conditional adversarial networks (CycleGAN). Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1125-1134). (Imetajwa kama mfano wa mbinu ya juu ya AI ambayo hatimaye inaweza kutumika kufanya utambuzi wa miteremko ya ardhi kuwa otomatiki kutoka kwa jozi za picha, ingawa haikutumiwa katika makala hii).