LiDAR: medir forma e distância diretamente a partir da ida e volta da luz

O LiDAR cronometra quanto tempo um pulso de laser leva para atingir um alvo e voltar: distância = velocidade da luz × tempo de ida e volta ÷ 2. A luz percorre cerca de 30 cm por nanossegundo, então um nanossegundo de tempo de ida e volta equivale a cerca de 15 cm de alcance. Uma eletrônica de cronometragem muito fina é o coração do instrumento.

A última linha é a que mais importa. Um LiDAR embarcado em drone mede apenas distância e direção a partir da aeronave; as coordenadas no mapa dependem da precisão da posição e da atitude da aeronave. Onde o GNSS não chega, essa trajetória precisa ser estimada a partir do entorno, com SLAM.

O LiDAR produz uma nuvem de pontos: cada ponto carrega coordenadas (X, Y, Z), intensidade, número do retorno e tempo. O ASPRS LAS (LAZ quando comprimido) é o formato padrão mais comum. Acrescente cor a partir de uma câmera e você tem uma nuvem de pontos colorida.

• Densidade de pontos: pontos por metro quadrado. Fios finos e elementos pequenos exigem densidade e boa incidência.
• Classificação: separar os pontos em solo, edifícios, vegetação, condutores, torres. Classificação automática seguida de edição humana é o normal.
• MDT e MDS: altura do terreno nu (MDT) versus altura da superfície incluindo árvores e edifícios (MDS). A diferença entre eles é a altura do dossel.
• Seções transversais: em túneis e tubulações, fatie a nuvem para verificar a deformação do perfil interno.

Um dos usos mais maduros do LiDAR em inspeção é em linhas de transmissão. Ele mede a distância de segurança entre condutores e árvores, edifícios ou solo ao longo de corredores extensos, em uma única passagem. Os retornos múltiplos atingem o solo através da folhagem, por isso é muito mais rápido do que patrulhas a pé ou de helicóptero em florestas.

A mesma abordagem funciona para catenárias ferroviárias e árvores à beira da via. Voar perto de condutores pode perturbar a bússola e os enlaces de rádio, então mantenha uma distância generosa. Campos eletromagnéticos intensos

Dentro de túneis, minas, tanques de armazenamento e caldeiras não há GNSS. As varreduras LiDAR são comparadas entre si para estimar o movimento e construir o mapa ao mesmo tempo (SLAM). Trabalhar na escuridão total é uma vantagem que as câmeras não têm. Drones engaiolados e tolerantes a colisão levam LiDAR para isso (por exemplo, o Flyability Elios 3).

Para os ambientes em detalhe, veja sem GNSS, espaços confinados, escuridão e poeira e fumaça.

A “precisão de alcance” na ficha técnica de um LiDAR refere-se apenas ao sensor. A precisão do mapa acumula por cima erro de trajetória, erro de boresight (ângulo de montagem) e divergência do feixe. Mesmo bons resultados de LiDAR em drone ficam tipicamente na faixa de alguns centímetros — e devem sempre ser verificados contra pontos de controle.

Na prática, levar os dois é cada vez mais comum: o LiDAR constrói o esqueleto geométrico e as imagens de câmera fornecem cor e detalhe. A largura das fissuras vem das fotos; deformação e distância de segurança vêm do LiDAR.

Como manter um modelo 3D bonito separado da precisão de nível topográfico é explicado passo a passo em separar aparência de precisão no levantamento com drone (Airffic Flight Institute).

• Defeitos finos de superfície: fissuras finas e a cor da ferrugem não aparecem em uma nuvem de pontos.
• Subaquático: o LiDAR comum de infravermelho próximo é absorvido pela água; a batimetria exige sistemas de laser verde, que têm dificuldade em água turva.
• Poeira, fumaça, chuva: as partículas causam pontos falsos e lacunas.
• SLAM em espaços uniformes: em túneis longos, manter as distâncias corretas sem alvos é difícil.
• Decisões: os critérios de distância de segurança e as prioridades de poda são definidos pelo proprietário do ativo.

Até 2035 o LiDAR será mais leve e mais barato e provavelmente padrão ao lado da câmera na maioria das aeronaves de inspeção. Os corredores de linhas de transmissão serão capturados na mesma rota todos os anos, e os cronogramas de poda serão propostos a partir do crescimento previsto das árvores e da flecha dos condutores. Dentro de poços e tanques, as nuvens SLAM serão sobrepostas ao levantamento anterior e só a deformação das paredes será colorida. Esta é a visão dos editores.

Mesmo então, a precisão será garantida pelos velhos pontos de controle e pelas condições registradas. Quanto mais conseguimos medir, mais peso recai sobre mostrar até onde os dados merecem confiança.