Application of TLS intensity data for detection of brick walls defects

Terrestrial Laser Scanning (TLS) is a well-established technique for remote acquisition of geometrical data of a tested object. For the past two decades it has been commonly used in geodesy, surveying and related areas for acquiring data about spacing of civil engineering structures and buildings. An average TLS apparatus, apart from 3D coordinates registers radiometric information of laser beam reflectance. This radiometric information of the laser beam reflectance is usually called intensity and has no meaning for solely geometric measurements. Nevertheless, the value of intensity depends mainly on physicochemical properties of scanned material such as roughness, colour and saturation. Keeping these facts in mind, authors suggest using changes in value of intensity to locate various imperfections on a brick wall. So far, authors have conducted a thorough and successful research programme dedicated to detection of saturation and saturation movement in brick walls. Based on this experience a new research programme was conducted focused on various aspects of detection of brick wall defects. The main aim of the paper is to present the possibility of using the intensity value in for the diagnostics of the technical condition of a brick walls. Advantages and limitations of harnessing TLS for detection of surface defects of brick walls are presented and discussed in the paper.Peer ReviewedPostprint (published version

A non-destructive technique for health assessment of fire-damaged concrete elements using terrestrial laser scanning

Concrete structures are routinely monitored to detect changes in their characteristics in the field of engineering surveying and other disciplines such as structural and civil engineering. There is growing demand for the development of reliable Non-Destructive Testing (NDT) techniques for concrete structures in the assessment of the deteriorating condition of infrastructures or in an event of fire-damaged structures. In this paper, the feasibility of using Terrestrial Laser Scanning (TLS) technology for change detection and assessment of fire-damaged concrete has been investigated through measurements and analysis of laboratory size concrete specimens that underwent heating up to 1000°C. The TLS technique employed in detecting fire-damaged concrete involved modelling and analysis of the TLS intensity returns as well as RGB image analysis. The results obtained clearly demonstrate the feasibility of using TLS to detect fire-damaged concrete. Although the laser scanners used in the study have different wavelengths, the results obtained in both cases are promising for a detection technique of fire-damaged concrete structures

Advances in measuring forest structure by terrestrial laser scanning with the Dual Wavelength ECHIDNA® LIDAR (DWEL)

Leaves in forests assimilate carbon from the atmosphere and woody components store the net production of that assimilation. Separate structure measurements of leaves and woody components advance the monitoring and modeling of forest ecosystem functions. This dissertation provides a method to determine, for the first time, the 3-D spatial arrangement and the amount of leafy and woody materials separately in a forest by classification of lidar returns from a new, innovative, lidar scanner, the Dual-Wavelength Echidna® Lidar (DWEL). The DWEL uses two lasers pulsing simultaneously and coaxially at near-infrared (1064 nm) and shortwave-infrared (1548 nm) wavelengths to locate scattering targets in 3-D space, associated with their reflectance at the two wavelengths. The instrument produces 3-D bispectral "clouds" of scattering points that reveal new details of forest structure and open doors to three-dimensional mapping of biophysical and biochemical properties of forests. The three parts of this dissertation concern calibration of bispectral lidar returns; retrieval of height profiles of leafy and woody materials within a forest canopy; and virtual reconstruction of forest trees from multiple scans to estimate their aboveground woody biomass. The test area was a midlatitude forest stand within the Harvard Forest, Petersham, Massachusetts, scanned at five locations in a 1-ha site in leaf-off and leaf-on conditions in 2014. The model for radiometric calibration assigned accurate values of spectral apparent reflectance, a range-independent and instrument-independent property, to scattering points derived from the scans. The classification of leafy and woody points, using both spectral and spatial context information, achieved an overall accuracy of 79±1% and 75±2% for leaf-off and leaf-on scans, respectively. Between-scan variation in leaf profiles was larger than wood profiles in leaf-off seasons but relatively similar to wood profiles in leaf-on seasons, reflecting the changing spatial heterogeneity within the stand over seasons. A 3-D structure-fitting algorithm estimated wood volume by modeling stems and branches from point clouds of five individual trees with cylinders. The algorithm showed the least variance for leaf-off, woody-points-only data, validating the value of separating leafy and woody points to the direct biomass estimates through the structure modeling of individual trees

Absolute Radiometric Calibration of ALS Intensity Data: Effects on Accuracy and Target Classification

Radiometric calibration of airborne laser scanning (ALS) intensity data aims at retrieving a value related to the target scattering properties, which is independent on the instrument or flight parameters. The aim of a calibration procedure is also to be able to compare results from different flights and instruments, but practical applications are sparsely available, and the performance of calibration methods for this purpose needs to be further assessed. We have studied the radiometric calibration with data from three separate flights and two different instruments using external calibration targets. We find that the intensity data from different flights and instruments can be compared to each other only after a radiometric calibration process using separate calibration targets carefully selected for each flight. The calibration is also necessary for target classification purposes, such as separating vegetation from sand using intensity data from different flights. The classification results are meaningful only for calibrated intensity data

Estimation of gap fraction and clumping index with Terrestrial and Airborne Laser Scanner data

El dosel forestal es una zona de intercambio de flujos y energía entre la superficie de la tierra y la atmósfera. Su estructura está representada por la organización espacial de todos los elementos vegetales que se encuentran sobre la superficie. La estructura del dosel condiciona una serie de variables microclimáticas en el interior de este espacio, las que influyen en la disponibilidad de los recursos y el comportamiento de las especies que cohabitan en él. Existe una serie de variables que permiten describir la estructura del dosel. Entre las más importantes se encuentran el índice de área foliar, cuyo cálculo y corrección depende de otros parámetros como la fracción de huecos (gap fraction, GF) y el índice de agrupamiento foliar (clumping index, CI). En este documento se estudian y desarrollan métodos para la estimación de GF y CI a partir de escáneres láser terrestres y aerotransportados (Terrestrial (TLS) and Airborne (ALS) Laser Scanners). Para lograr esto, se llevaron a cabo mediciones con TLS en Las Majadas del Tiétar (Cáceres, España) en el año 2009 y con ALS en Jasper Ridge (California, EE.UU.) en el 2007. En el caso de la estimación de GF a partir TLS, se desarrolló un nuevo método que calculaba la proporción entre píxeles vacíos y su totalidad a partir de imágenes angulares, una vez que se conocía su resolución. La validación del método fue realizada mediante simulaciones de datos con diversas resoluciones angulares y patrones de huecos en el dosel. El método se comparó también con los resultados de GF a partir de fotografías hemisféricas (hemispherical photography, HP), una vez que los datos TLS se reproyectaron para simular HP (TLS-SHP). La estimación del CI se llevó a cabo aplicando la teoría de la distribución del tamaño de los huecos de Chen y Cihlar (1995) sobre las TLS-SHP, que se contrastó con los valores de CI de las HP. En la zona de Jasper Ridge las estimaciones de GF se realizaron empleando métricas basadas en la ley de transmisividad de Beer-Lambert que miden el porcentaje de retornos láser que llegan al suelo, considerando parcelas circulares de datos ALS con diferentes tamaños de radio, para compararlas con la GF estimado de las HP. Del mismo modo, se probó también con la relación entre las intensidades de los retornos del suelo y las de todos ellos al interior de las parcelas. El CI se estimó a partir de métricas ALS derivadas de la altura de la vegetación y se relacionaron con el CI de las HP. Además, se adaptó con el mismo propósito el índice de segregación espacial de Pielou (1962), que se aplicó sobre imágenes de GF generadas para parcelas de datos ALS con distintos tamaños de radio y que fueron comparadas con el CI generado desde las HP. Para los experimentos llevados a cabo con los datos TLS, la GF fue sobreestimada en un 14% respecto a las HP, siendo las correlaciones estadísticamente significativas. El algoritmo desarrollado es operativo siempre y cuando el ruido en los datos angulares sea inferior al 6% de la resolución angular. Por encima de este umbral el método presentó un alto error, especialmente en los datos simulados con una estructura de huecos agrupados (cluster). El CI se subestimó en 27% respecto a los valores obtenidos por las HP. Los principales problemas vienen dados por la diferencia en la distribución del tamaño de los huecos registrados por las HP y las TLS-SHP. Por otra parte, la GF derivada de los datos ALS subestimó en un 3% y sobrestimó en un 43% comparado con las HP, para las parcelas de bosque y matorral, respectivamente. La GF obtenida presentó una clara dependencia del radio de los datos ALS considerados, que varió según el tipo de vegetación. Respecto a las estimaciones del CI, las métricas ALS de las alturas de la vegetación no mostraron buenos resultados. Esta circunstancia es contraria a estudios previos, lo que parece indicar que estas relaciones empíricas sólo funcionarían para el tipo de vegetación y sitio para el que fueron desarrolladas. Sin embargo, la modificación del algoritmo de Pielou subestimó el CI en sólo 6% y 4% para las parcelas de bosques y matorrales, respectivamente. Las posibles causas de estas diferencias radican en las distintas perspectivas y resolución espacial que poseen los datos ALS y HP

Measuring surface moisture on a sandy beach based on corrected intensity data of a mobile terrestrial LiDAR

Surface moisture plays a key role in limiting the aeolian transport on sandy beaches. However, the existing measurement techniques cannot adequately characterize the spatial and temporal distribution of the beach surface moisture. In this study, a mobile terrestrial LiDAR (MTL) is demonstrated as a promising method to detect the beach surface moisture using a phase-based Z&F/Leica HDS6100 laser scanner mounted on an all-terrain vehicle. Firstly, two sets of indoor calibration experiments were conducted so as to comprehensively investigate the effect of distance, incidence angle and sand moisture contents on the backscattered intensity by means of sand samples with an average grain diameter of 0.12 mm. A moisture estimation model was developed which eliminated the effects of the incidence angle and distance (it only relates to the target surface reflectance). The experimental results reveal both the distance and incidence angle influencing the backscattered intensity of the sand samples. The standard error of the moisture model amounts to 2.0% moisture, which is considerably lower than the results of the photographic method. Moreover, a field measurement was conducted using the MTL system on a sandy beach in Belgium. The accuracy and robustness of the beach surface moisture derived from the MTL data was evaluated. The results show that the MTL is a highly suitable technique to accurately and robustly measure the surface moisture variations on a sandy beach with an ultra-high spatial resolution (centimeter-level) in a short time span (12 x 200 m per minute)

Estimation of gap fraction and clumping index with Terrestrial and Airborne Laser Scanner data

El dosel forestal es una zona de intercambio de flujos y energía entre la superficie de la tierra y la atmósfera. Su estructura está representada por la organización espacial de todos los elementos vegetales que se encuentran sobre la superficie. La estructura del dosel condiciona una serie de variables microclimáticas en el interior de este espacio, las que influyen en la disponibilidad de los recursos y el comportamiento de las especies que cohabitan en él. Existe una serie de variables que permiten describir la estructura del dosel. Entre las más importantes se encuentran el índice de área foliar, cuyo cálculo y corrección depende de otros parámetros como la fracción de huecos (gap fraction, GF) y el índice de agrupamiento foliar (clumping index, CI). En este documento se estudian y desarrollan métodos para la estimación de GF y CI a partir de escáneres láser terrestres y aerotransportados (Terrestrial (TLS) and Airborne (ALS) Laser Scanners). Para lograr esto, se llevaron a cabo mediciones con TLS en Las Majadas del Tiétar (Cáceres, España) en el año 2009 y con ALS en Jasper Ridge (California, EE.UU.) en el 2007. En el caso de la estimación de GF a partir TLS, se desarrolló un nuevo método que calculaba la proporción entre píxeles vacíos y su totalidad a partir de imágenes angulares, una vez que se conocía su resolución. La validación del método fue realizada mediante simulaciones de datos con diversas resoluciones angulares y patrones de huecos en el dosel. El método se comparó también con los resultados de GF a partir de fotografías hemisféricas (hemispherical photography, HP), una vez que los datos TLS se reproyectaron para simular HP (TLS-SHP). La estimación del CI se llevó a cabo aplicando la teoría de la distribución del tamaño de los huecos de Chen y Cihlar (1995) sobre las TLS-SHP, que se contrastó con los valores de CI de las HP. En la zona de Jasper Ridge las estimaciones de GF se realizaron empleando métricas basadas en la ley de transmisividad de Beer-Lambert que miden el porcentaje de retornos láser que llegan al suelo, considerando parcelas circulares de datos ALS con diferentes tamaños de radio, para compararlas con la GF estimado de las HP. Del mismo modo, se probó también con la relación entre las intensidades de los retornos del suelo y las de todos ellos al interior de las parcelas. El CI se estimó a partir de métricas ALS derivadas de la altura de la vegetación y se relacionaron con el CI de las HP. Además, se adaptó con el mismo propósito el índice de segregación espacial de Pielou (1962), que se aplicó sobre imágenes de GF generadas para parcelas de datos ALS con distintos tamaños de radio y que fueron comparadas con el CI generado desde las HP. Para los experimentos llevados a cabo con los datos TLS, la GF fue sobreestimada en un 14% respecto a las HP, siendo las correlaciones estadísticamente significativas. El algoritmo desarrollado es operativo siempre y cuando el ruido en los datos angulares sea inferior al 6% de la resolución angular. Por encima de este umbral el método presentó un alto error, especialmente en los datos simulados con una estructura de huecos agrupados (cluster). El CI se subestimó en 27% respecto a los valores obtenidos por las HP. Los principales problemas vienen dados por la diferencia en la distribución del tamaño de los huecos registrados por las HP y las TLS-SHP. Por otra parte, la GF derivada de los datos ALS subestimó en un 3% y sobrestimó en un 43% comparado con las HP, para las parcelas de bosque y matorral, respectivamente. La GF obtenida presentó una clara dependencia del radio de los datos ALS considerados, que varió según el tipo de vegetación. Respecto a las estimaciones del CI, las métricas ALS de las alturas de la vegetación no mostraron buenos resultados. Esta circunstancia es contraria a estudios previos, lo que parece indicar que estas relaciones empíricas sólo funcionarían para el tipo de vegetación y sitio para el que fueron desarrolladas. Sin embargo, la modificación del algoritmo de Pielou subestimó el CI en sólo 6% y 4% para las parcelas de bosques y matorrales, respectivamente. Las posibles causas de estas diferencias radican en las distintas perspectivas y resolución espacial que poseen los datos ALS y HP

Extraction of Vegetation Biophysical Structure from Small-Footprint Full-Waveform Lidar Signals

The National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental scale environmental monitoring initiative tasked with characterizing and understanding ecological phenomenology over a 30-year time frame. To support this mission, NEON collects ground truth measurements, such as organism counts and characterization, carbon flux measurements, etc. To spatially upscale these plot-based measurements, NEON developed an airborne observation platform (AOP), with a high-resolution visible camera, next-generation AVIRIS imaging spectrometer, and a discrete and waveform digitizing light detection and ranging (lidar) system. While visible imaging, imaging spectroscopy, and discrete lidar are relatively mature technologies, our understanding of and associated algorithm development for small-footprint full-waveform lidar are still in early stages of development. This work has as its primary aim to extend small-footprint full-waveform lidar capabilities to assess vegetation biophysical structure. In order to fully exploit waveform lidar capabilities, high fidelity geometric and radio-metric truth data are needed. Forests are structurally and spectrally complex, which makes collecting the necessary truth challenging, if not impossible. We utilize the Digital Imaging and Remote Sensing Image Generation (DIRSIG) model, which provides an environment for radiometric simulations, in order to simulate waveform lidar signals. The first step of this research was to build a virtual forest stand based on Harvard Forest inventory data. This scene was used to assess the level of geometric fidelity necessary for small-footprint waveform lidar simulation in broadleaf forests. It was found that leaves have the largest influence on the backscattered signal and that there is little contribution to the signal from the leaf stems and twigs. From this knowledge, a number of additional realistic and abstract virtual “forest” scenes were created to aid studies assessing the ability of waveform lidar systems to extract biophysical phenomenology. We developed an additive model, based on these scenes, for correcting the attenuation in backscattered signal caused by the canopy. The attenuation-corrected waveform, when coupled with estimates of the leaf-level reflectance, provides a measure of the complex within-canopy forest structure. This work has implications for our improved understanding of complex waveform lidar signals in forest environments and, very importantly, takes the research community a significant step closer to assessing fine-scale horizontally- and vertically-explicit leaf area, a holy grail of forest ecology

The Combined Use of Terrestrial Laser Scanner and Handheld 3D Scanner for 3D Modeling of Piping Instrumentation at Oil and Gas Company

Three-dimensional (3D) models are indispensable in managing, operating, maintaining, and repairing piping instrumentation activities in oil and gas companies. 3D models are expected to provide more interactive and representative information according to actual objects. Several technologies that can be used to generate piping instrumentation 3D maps are Terrestrial Laser Scanner (TLS) and Handheld 3D Scanner (HS). This study aims to create a 3D model of piping instrumentation using a combination of TLS and HS and analyze the results of data validation used for modeling. The results showed that a 3D modeling of piping instrumentation could be generated accurately using a combination of TLS and HS technologies. Merging between the two data is carried out through a cloud-to-cloud registration process based on the geometry of the object by considering the selection of reference data, the similarity of the scale factor, the unit of measure, and the overlap of the two data. The registration error generated in combining these two methods is less than 0.003 m. The resulting model still has drawbacks, which is the absence of coding for the pipe caused by the unavailability of the Piping and Instrumentation Diagram (P&ID) during modeling. The geometric validation of the model size value using reference data and the field size has the largest absolute difference of 0.0034 m with an average absolute deviation of 0.0016 m