LIME : Software for 3-D visualization, interpretation, and communication of virtual geoscience models

Parts of LIME have been developed to address research requirements in projects funded by the Research Council of Norway (RCN) through the Petromaks and Petromaks 2 programs. The following grants are acknowledged: 153264 (VOG [Virtual Outcrop Geology]; with Statoil ASA), 163316 (Carbonate Reservoir Geomodels [IRIS (International Research Institute of Stavanger)]), 176132 (Paleokarst Reservoirs [Uni Research CIPR]), 193059 (EUSA; with FORCE Sedimentology and Stratigraphy Group), 234152 (Trias North [University of Oslo]; with Deutsche Erdoel AG, Edison, Lundin, Statoil, and Tullow), 234111 (VOM2MPS [Uni Research CIPR]; with FORCE Sedimentology and Stratigraphy Group), as well as SkatteFUNN (RCN) project 266740. In addition, the SAFARI project consortium (http://safaridb.com) is thanked for its continued support. The OSG and wxWidgets communities are acknowledged for ongoing commitment to providing mature and powerful software libraries. All authors thank colleagues past and present for studies culminating in the presented figures: Kristine Smaadal and Aleksandra Sima (Figs. 1 and 4); Colm Pierce (Fig. 2A); Eivind Bastesen, Roy Gabrielsen and Haakon Fossen (Fig. 3); Christian Haug Eide (Fig. 7); Ivar Grunnaleite and Gunnar Sælen (Fig. 8); and Magda Chmielewska (Fig. 9). Isabelle Lecomte contributed to discussions on geospatial-geophysical data fusion. Bowei Tong and Joris Vanbiervliet are acknowledged for internal discussions during article revision. The lead author thanks Uni Research for providing a base funding grant to refine some of the presented features. Finally, authors Buckley and Dewez are grateful to Institut Carnot BRGM for the RADIOGEOM mobility grant supporting the writing of this paper. Corbin Kling and one anonymous reviewer helped improve the final manuscript.Peer reviewedPublisher PD

Kartlegging av krypsiv manuelt og med drone - en pilotstudie

I denne studien har vi kartlagt krypsiv og fiskehabitater i Otra fra Brokke til Ose. Først ble hele strekningen kartlagt manuelt. Deretter undersøkte vi om det var mulig å bruke drone til å reprodusere resultatet fra deler av strekningen. Dronene hadde påmontert standard kamera, multispekter kamera og hyperspekter kamera. Totalt elveareal som ble kartlagt var 4 735 501 m2. Krypsiv dekket 50,6 % av strekningen og med størst krypsivforekomster i Rysstadbassenget og rundt Storøy. Alge og mose dekket til sammen 27 % av bunnarealet, mens flotgras (Sparganium angustifolium) var den vanligste makrofytten etter krypsiv med 0,8 % dekningsgrad. Sand var det vanligste sedimentet på elvebunnen med 16,4 % dekningsgrad. Områder med potensielt gunstige gyteforhold for fisk med optimalt substrat og strømhastighet ble registrert i flere strekninger. Bildebehandlingen av dronebilder viste at vegetasjonstypene til en viss grad hadde ulikt fingeravtrykk i form av spektralt signal. Disse forskjellene kom best frem ved bruk av hyperspekter kamera, og til dels også ved bruk av multispekter kamera. Kartlegging ved hjelp av drone førte til at krypsivutbredelsen ble underestimert, og spesielt fordi krypsiv ble feiltolket som alge. Feiltolkningen kan komme av at fargespekteret endres gjennom vannsøylen slik at vegetasjonen får ulike signaler på grunt og på dypt vann, samt refleksjoner i vannet og ugunstige og varierende lysforhold. Metodene er tidkrevende og vi mener det fremdeles for tidlig med fullskala kartlegging av krypsiv med drone, og spesielt med hyperspekter kamera. Likevel kan metodene vise seg å fungere godt når standard verktøy blir tilgjengelig, og vi mener spesielt at resultatene tyder på at man potensielt kan oppnå gode resultater ved bruk av hyperspekter kamera.publishedVersio

Kartlegging av krypsiv manuelt og med drone - en pilotstudie

I denne studien har vi kartlagt krypsiv og fiskehabitater i Otra fra Brokke til Ose. Først ble hele strekningen kartlagt manuelt. Deretter undersøkte vi om det var mulig å bruke drone til å reprodusere resultatet fra deler av strekningen. Dronene hadde påmontert standard kamera, multispekter kamera og hyperspekter kamera. Totalt elveareal som ble kartlagt var 4 735 501 m2. Krypsiv dekket 50,6 % av strekningen og med størst krypsivforekomster i Rysstadbassenget og rundt Storøy. Alge og mose dekket til sammen 27 % av bunnarealet, mens flotgras (Sparganium angustifolium) var den vanligste makrofytten etter krypsiv med 0,8 % dekningsgrad. Sand var det vanligste sedimentet på elvebunnen med 16,4 % dekningsgrad. Områder med potensielt gunstige gyteforhold for fisk med optimalt substrat og strømhastighet ble registrert i flere strekninger. Bildebehandlingen av dronebilder viste at vegetasjonstypene til en viss grad hadde ulikt fingeravtrykk i form av spektralt signal. Disse forskjellene kom best frem ved bruk av hyperspekter kamera, og til dels også ved bruk av multispekter kamera. Kartlegging ved hjelp av drone førte til at krypsivutbredelsen ble underestimert, og spesielt fordi krypsiv ble feiltolket som alge. Feiltolkningen kan komme av at fargespekteret endres gjennom vannsøylen slik at vegetasjonen får ulike signaler på grunt og på dypt vann, samt refleksjoner i vannet og ugunstige og varierende lysforhold. Metodene er tidkrevende og vi mener det fremdeles for tidlig med fullskala kartlegging av krypsiv med drone, og spesielt med hyperspekter kamera. Likevel kan metodene vise seg å fungere godt når standard verktøy blir tilgjengelig, og vi mener spesielt at resultatene tyder på at man potensielt kan oppnå gode resultater ved bruk av hyperspekter kamera