dc.contributor.advisor | Bjerke, Halvard | |
dc.contributor.advisor | Ødegård, Rune | |
dc.contributor.author | Ditlev-Simonsen, Jan Felix | |
dc.contributor.author | Zahl, Peer Anton | |
dc.date.accessioned | 2023-07-20T17:20:43Z | |
dc.date.available | 2023-07-20T17:20:43Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier | no.ntnu:inspera:139559858:148949060 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/3080588 | |
dc.description.abstract | Militær lendevurdering handler om å beskrive effekten omgivelsene har på militære operasjoner.
En av disse effektene er elver og våte gaps evne til å hindre bevegelse. Dersom en kan vade
gjennom slike områder vil utfordringene de i utgangspunktet medfører, vesentlig reduseres. For å
vurdere om vading er en mulighet er formålet med oppgaven å finne en ny metode der droner med
laserskannere, også kalt LiDAR, brukes til å rekognosere området. Teknologiutviklingen innen
droner og LiDAR har fundamentalt endret kartleggingssektoren de siste årene. Det er derfor
relevant å undersøke om denne teknologien kan bidra til å løse vadeproblematikken. Følgende
problemstilling skal derfor undersøkes:
Hvordan kan man lokalisere vadeområder med LiDAR på drone?
I arbeidet med å konkretisere hvordan LiDAR-droner kan lokalisere vadeområder har den
teknologivitenskapelige metode blitt anvendt. Hensikten med denne metoden er alltid å frembringe
en ny eller forbedret teknologi, altså en ny metode for å rekognosere vadeområder. Arbeidet frem
til dette består av et omfattende teoretisk grunnlag innen vadeområder, LiDAR, digitale
høydemodeller, ArcGIS Pro og innhenting av data med LiDAR-droner. Det teoretiske grunnlaget
danner dermed fundamentet til en ny metode for å lokalisere vadeområder.
For å besvare problemstillingen har det blitt laget et verktøy som automatisk lokaliserer den mest
egnede vaderuten. Under fem feltforsøk klarte verktøyet å hente ut anbefalt vaderute til alle
områdene. Konklusjonen er dermed at verktøyet fungerer, men gjennom oppgaven vil også flere
sentrale svakheter problematiseres.
Den eneste inngangsdataen verktøyet anvender er dataen LiDAR-dronen samler inn. For at
verktøyet skal fungere er det konkludert med at denne dataen er det viktigste suksesskriteriet. Dette
løses med god planlegging av datainnhenting, men det er fortsatt utfordringer knyttet til innsamling
av god data. Spesielt utfordrende er det i områder der elvene har grumsete vann, eller er for dype
for at LiDAR-sensoren kan penetrere ned til bunnen. | |
dc.description.abstract | The purpose of military terrain assessments is to describe the effect of the environment on military
operations. One of these effects is how rivers and other water obstacles prevent manoeuvre. If such
areas can be waded, the challenges they initially entail will be significantly reduced. To assess if
wading is possible, this thesis seeks to find a new method using drones with laser scanners, also
known as LiDAR, to reconnoitre the area. The development in drone and LiDAR-technology has
fundamentally changed the mapping sector the recent years. Thus, it is relevant to explore whether
this technology can contribute to solving the wading issue. The following thesis question shall
therefor be explored:
How can you locate wading areas with LiDAR on a drone?
To address how LiDAR-drones can locate wading areas, the methology of technological science
has been applied. The purpose of this method is always to produce a new or improved technology,
here, a new method for reconnaissance of wading areas. The approach consists of comprehensive
theoretical data on wading areas, LiDAR, digital elevation models, ArcGIS Pro, and data collection
with LiDAR-drones. The theoretical basis thus forms the foundation for a new method for locating
wading areas.
To answer the thesis question, a tool that automatically locates the most suitable wading route has
been created. During five field tests, the tool was able to produce the recommended wading route
to all areas. The conclusion is that the tool works, but through the course of this paper several key
weaknesses will also be discussed.
The only input data the tool uses is the data that the LiDAR-drone collects. For the tool to work,
it is concluded that this data is the most important success criterion. Data collection has been solved
with good planning, but it is still difficult. It is especially challenging in areas where the rivers
have turbid water or are too deep for the LiDAR-sensor to penetrate to the bottom. | |
dc.language | nob | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | LiDAR på drone - Lokalisering av vadeområder | |
dc.type | Bachelor thesis | |