מיפוי באמצעות LiDAR בגשם – מה עליכם לעשות?

ש לי לקוח שזה עתה התחיל לבצע מדידות עם LiDAR באמצעות רחפן DJI Matrice M400. היו לו כמה שאלות מצוינות, ותוך כדי חיפוש תשובות הבנתי שאין הסבר מוצק ומקיף ברשת. מכיוון שביצעתי קריאה לא מעטה כדי למצוא תשובה, חשבתי לכתוב את מה שמצאתי ולתת לכם כמה תובנות שימושיות לטיסות העתידיות שלכם. באופן ספציפי, אנחנו רוצים לענות על השאלות הבאות לגבי האופן שבו גשם משפיע על נתוני LiDAR ומיפוי:

• האם ניתן לבצע סקר מיפוי LiDAR בגשם?

• כיצד גשם משפיע על איכות ה-LiDAR?

• האם יש לקחת בחשבון שיקולים כלשהם בעת עיבוד הנתונים?

• מהן השיטות המומלצות למדידה בגשם?

כדי לענות על שאלות אלו, עלינו להבין תחילה את עקרונות הפעולה של ה-LiDAR.

מה זה LiDAR וכיצד הוא עובד?

בקצרה, LiDAR (ראשי תיבות של Light Detection and Ranging) שולח פולסים קצרים של אור לייזר ומודד כמה זמן לוקח להם לחזור, מה שמכונה "זמן המעוף" (Time of Flight - TOF) של הלייזר. עם TOF ידוע, אנו יכולים להסיק את המרחק למטרה באמצעות המשוואה הבאה:

R = 1/2 × c × t

כאשר R הוא המרחק בין המטרה לחיישן, c הוא מהירות האור באוויר ו-t הוא ה-TOF של הלייזר בין השידור לקליטה.

זוהי המשוואה הבסיסית עליה מסתמך ה-LiDAR. המתמטיקה הופכת למורכבת הרבה יותר בפועל, אך הבנת העקרון הזה מספיקה כדי להבין את השפעת הגשם. באוויר צלול ויבש, הפולס היוצא נע לקרקע, מוחזר ממשטחים וחוזר עם הפרעה מינימלית. ישנם גורמים רבים אחרים המשפיעים על הביצועים של מערכת LiDAR ברחפן, אך אם נבין את המשוואה העקרונית, נבין כיצד גשם ישפיע על הנתונים שלנו.

כיצד גשם משפיע על איכות ה-LiDAR?

כפי שציינו לעיל, מדידת המרחק עם פולס לייזר תלויה בהנחה שאנו מודדים את מהירות האור באוויר ושאין מכשולים בין החיישן לקרקע. כשאנו מכניסים טיפות גשם למשוואה, ההנחה הזו כבר לא מדויקת. כאשר אור פוגע במים הוא נשבר (Refraction) ומסלולו משתנה.

בהתאם לעוצמת הגשם, הדבר עלול להכניס מקור עצום של שגיאה בלתי נשלטת לתוצאות שלנו. ישנן מספר השפעות נוספות שעלינו לשקול:

1. ניחות (Attenuation - "הגשם אוכל את האות") טיפות גשם סופגות ומפזרות את אנרגיית הלייזר. המשמעות: גשם כבד יותר מקצר את הטווח האפקטיבי שלכם ומפחית את יחס האות לרעש (SNR). במילים בוטות יותר: הגשם "אוכל" את אות ה-LiDAR שלכם, והכמות שהוא אוכל תלויה בעוצמת הגשם.

2. פיזור ושבירה (מסלולים בלתי צפויים ונקודות "Speckle") טיפות גשם שוברות ולעיתים מחזירות חלקים מהקרן. מה שחוזר למקלט עלול להיות מוסט או מעוות, ולייצר נקודות "מנומרות" (Speckle) רועשות המרחפות באוויר, או החזרים רחבים/חלשים באופן חריג ממטרות שנמצאות מאחורי הגשם. צורת הטיפה, גודלה ואפילו נוכחות מזהמים (המשנים תכונות אופטיות) משפיעים. זה הופך את ההשפעה נטו לקשה מאוד, אם לא בלתי אפשרית, למודל מתמטי, ומשתנה מאוד בהתאם לתנאי הסביבה.

3. החזר אחורי מטיפות (Backscatter - נקודות רפאים באוויר) חלק מהפולסים יפגעו ישירות בטיפות גשם ויוחזרו לכיוון החיישן (Backscatter). החזרים כוזבים אלו מופיעים כ"נקודות רפאים" המרחפות בין החיישן לקרקע. בטפטוף קל, הן עשויות להיות דלילות; בגשם שוטף, הן יכולות ליצור שכבות רעש דמויות סדין.

4. מדיה מעורבת = מטרות נעות בניגוד לחלקיקי ערפל (שרובם קטנים ואיטיים), טיפות גשם הן מפזרים בתנועה; הפולס פוגש קונסטלציה שונה של טיפות בדרך החוצה ובדרך חזרה. אקראיות זו מכניסה רעש שאינו חוזר על עצמו—שני מעברים מעל אותו קו יכולים לייצר תבניות רעש וסטטיסטיקות עוצמה (Intensity) שונות.

מה משתנה בנתונים שלכם?

• טווח וצפיפות: הטווח האפקטיבי מתכווץ ככל שהגשם מתחזק; צפיפות הנקודות בטווחים משופעים (Slant ranges) ארוכים יורדת מהר מהרגיל.

• רעש: תראו רעש מוגבר בקרבת החיישן (החזר אחורי באוויר), "Speckle", ולעיתים ארטיפקטים דמויי פסים המיושרים עם גיאומטריית הסריקה.

• ערכי עוצמה (Intensity): העוצמה הופכת לפחות אמינה לסיווג חומרים; מים על משטחים משנים את ההחזר (Reflectance), וטיפות משנות את תקציב האנרגיה של הקרן בדרך.

• החזרים מצמחייה: פחות החזרים מעומק החופה (Canopy) ויותר תבניות רב-החזר (Multiple-return) דו-משמעיות, כיוון שטיפות "גונבות" חלקים מהפולס.

• דיוק מוחלט: הדיוק הבסיסי של המערכת (Boresight ו-GNSS/IMU) לא נפגע באורח פלא בגלל הגשם, אבל רעש הטווח (Range noise) גדל, וכך גם הסיכוי לסיווג שגוי של נקודות אוויר כקרקע—שניהם יופיעו כפיזור אנכי גבוה יותר במדדי בקרת האיכות (QA).

השורה התחתונה היא בדיוק מה שהייתם מצפים מפיזיקה וניסיון בשטח: אפשר לקבל תוצאות בגשם, אבל הן יהיו רועשות יותר מאשר בטיסה ביום יבש. מחקרים מראים ירידה משמעותית בביצועי חיישני LiDAR ככל שגודל הטיפות והעוצמה גדלים (עד 70% ירידה במדידות עוצמת לייזר בגשם של 7 ליטר/מ"ר*שעה).

האם היצרנים ממליצים למפות בגשם?

זה מעלה את השאלה, האם היצרנים ממליצים על כך? מערכת LiDAR מודרנית למיפוי כוללת בדרך כלל: משדר/מקלט לייזר, מנגנון סריקה (מראה או פריזמה), ו-IMU + GNSS. כל היחידות הללו רגישות לחדירת מים.

רוב היצרנים מציעים דירוג IP כלשהו. ל-DJI למשל יש דירוג IP54, המיועד לחדירת אבק מוגבלת ורסס מים. זה לא אידיאלי לגשם מתמשך. בפועל, אני ממליץ להתייחס לדירוג IP54 כאל "רשת ביטחון לחזרה הביתה", ולא כהיתר לטוס בגשם. היצרנים ממעטים בהנחיות: YellowScan פשוט אומרים שזה לא מומלץ, ו-DJI אומרים שהביצועים עלולים להיפגע.

תכנון סביב יום גשום (Pre-Flight)

אם לוח הזמנים או הבטיחות מחייבים טיסה בגשם, הנה ספר חוקים מעשי:

לפני הטיסה:

• תיעדוף: בצעו את החלקים בעלי הערך הגבוה ביותר והרגישים ביותר לדיוק תחילה, לפני שהגשם מתחזק.

• גובה נמוך יותר, מהירות איטית יותר: טווח משופע קצר יותר + זמן שהייה ארוך יותר מגדילים את חוזק ההחזר והצפיפות.

• הגדלת חפיפה (וקווי שתי וערב): יתירות (Redundancy) גבוהה יותר הופכת את ניקוי הרעשים והתאמת הרצועות (Strip adjustment) לעמידים יותר בעיבוד.

• צמצום זווית הסריקה (אם ניתן): סריקה צרה מפחיתה מסלולים ארוכים שבהם הניחות (Attenuation) הוא הגרוע ביותר.

• בדיקת תקינות מערכת: רטיבות מקשה על הכל—גימבלים, מחברים, אות GNSS. ודאו שהחימום, הכיולים והאחסון תקינים.

במהלך הטיסה:

• עברו ל-Strongest Single Return (החזר יחיד חזק ביותר): כאשר יש גשם/ערפל (לפי המלצת DJI).

• נטרו מגמות של כמות נקודות ועוצמה: אם הן צונחות, אתם מפסידים בקרב—שקלו לעצור.

• שמרו על קווים קצרים: לגים (Legs) קצרים מאפשרים להעריך איכות בין מעברים ולהסתגל.

לאחר הנחיתה (עדיין בשטח):

• בדיקה מדגמית של הענן: חפשו "סדיני רפאים" של נקודות באוויר; אם זה נפוץ, התאימו פילטרים ושקלו לטוס מחדש על אזורים קריטיים אם הגשם נרגע.

• רשמו את מזג האוויר: דרגו את עוצמת הגשם (קל, בינוני, כבד) לטובת בקרת האיכות והדיווח בהמשך.

• ייבשו את הציוד כראוי: אל תסגרו את הציוד בארגז לפני שהתייבש כראוי. מומלץ להשאיר הכל מחוץ לארגז למשך הלילה.

עיבוד נתוני LiDAR בגשם מבלי לצאת מדעתכם

ענני נקודות מיום רטוב אינם אבודים. מספר צעדים ממושמעים יצילו ערך רב:

1. בחירת החזרים וסינון הדים: התחילו עם סט הנתונים של Strongest Single Return כבסיס למודל פני השטח. אם חייבים להשתמש בנתונים מרובי-החזרים (למשל לצמחייה), הפעילו פילטרים אגרסיביים של רוחב-הד, טווח ועוצמה.

2. ניקוי אטמוספרי/קרבת-חיישן: חתכו או תנו משקל נמוך לנקודות בטווח קצר מהחיישן שאינן תואמות לגיאומטריה הצפויה (למשל הילה של החזרי-אוויר סביב הרחפן).

3. סיווג קרקע מותאם לרעש: העלו מעט את סף השיפוע המינימלי והגדילו את גודל ה"שכונה" (Neighborhood sizes) כדי להימנע מהתאמת הקרקע דרך "וילונות" של נקודות אוויר.

4. בקרת איכות (QC) ודיווח: צפו ל-RMSE גבוה יותר מאשר ביום יבש; דווחו על כך בכנות. ודאו מול נקודות בקרה שאינן ספקולריות (מבריקות) ושאינן מוצפות מים (אספלט טרי ומים עומדים הם בעייתיים בגשם).

איזו פגיעה בדיוק יש לצפות?

אין כלל אצבע אוניברסלי—הגשם משתנה מדי.

• טפטוף קל: עלייה מתונה בפיזור האנכי וירידה קטנה בצפיפות.

• גשם בינוני עד כבד: יכול להפחית את הטווח השימושי בעשרות עד מאות מטרים, להגדיל דרמטית רעש מוטס (נקודות פנטום), ולפגוע משמעותית בחדירת צמחייה וזיהוי כבלים.

המחשבה המעשית ביותר: תכננו לביצועים מופחתים (Degradation), בדקו מול נקודות בקרה, ודווחו עם רווחי סמך.

שאלות נפוצות שאני מקבל (והתשובות הישירות שלי)

"האם כדאי לתכנן מראש מיפוי בגשם?" רק אם לוח הזמנים או הבטיחות לא משאירים ברירה. הדיוק ייפגע ורוב חיישני ה-LiDAR לא בנויים לעמוד בגשם כבד מתמשך.

"ערפל קל או רסס—זה כמו גשם?" לא בדיוק. בערפל הטיפות קטנות יותר ולרוב יוצרות שכבות החזר אחורי אחידות. העצה דומה (צפו לנקודות אוויר, שקלו Strongest Single Return), אבל הרעש נראה לרוב כמו "סדין" ולא כמו "כתמים" (Speckle).

"האם אפשר לסמוך על החזרים מרובים (Multi-return) כדי לחדור צמחייה בגשם?" אפשר לנסות, אבל גשם גונב פוטונים, כך שהחזרים עמוקים יותר יהיו מיוצגים בחסר ורועשים יותר. למודלי קרקע, Strongest Single Return לרוב מספק משטחים נקיים יותר בתנאים רטובים.

ספר חוקים מעשי לשימוש מיידי (Checklist)

הנה רשימת התיוג המקוצרת שאני מחזיק בהישג יד כשהתחזית נראית קודרת:

• ה Go/No-Go: אם זה יותר מטפטוף קל, ברירת המחדל היא לא, אלא אם כן המשימה קריטית בזמן.

• אם חייבים לצאת: הנמיכו גובה, הקטינו את זווית הסריקה, האטו את המהירות, הגדילו חפיפה.

• הגדרות: השתמשו ב-Strongest Single Return בגשם/ערפל.

• סדרי עדיפויות: טוסו מעל האזורים הקריטיים ביותר תחילה.

• בטיסה: צפו בצפיפות/עוצמה בזמן אמת; היו מוכנים לעצור.

• לאחר טיסה (בשטח): בצעו בקרת איכות ויזואלית לזיהוי "סדיני אוויר"; רשמו הערות על מזג האוויר.

• עיבוד: פילטרים אגרסיביים להדים ולקרבת-חיישן, התאמת רצועות חזקה (Robust strip adjustment), סיווג קרקע מותאם.

• הQA: צפו ל-RMSE גבוה יותר; ודאו מול מטרות הגיוניות ולא-מבריקות.

• דיווח: היו שקופים לגבי התנאים וההגדרות.

מחשבות לסיום

ה LiDAR הוא פלא טכנולוגי—תזמון פוטונים כדי לשרטט את העולם בדיוק מילימטרי. אבל זה גם "שיח" עם האטמוספירה, ובימים גשומים האטמוספירה עונה בחזרה. חלק מהתשובות מגיעות כפוטונים אבודים, חלק כנקודות רפאים התלויות באוויר, וחלק כשינויים עדינים בעוצמה שלעולם לא יסתכמו ל"נורמלי של יום יבש".

השורה התחתונה המעשית היא פשוטה וכנה: כן, אפשר לטוס בגשם; לא, אתם לא תאהבו את הנתונים. השתמשו ב-Strongest Single Return כשאוויר רטוב מפריע. תעדפו את העבודה החשובה ביותר לתחילת המשימה. צפו לרעש; תכננו חפיפה ועיבוד כדי לאלף אותו. וכשהבחירה בידכם, המתינו לחלון יבש—ענן הנקודות שלכם (והעתיד שלכם) יודו לכם.