Home Blog ഫോറസ്ട്രിക്കായി LiDAR: തടിയുടെ വ്യാപ്തി കൃത്യമായി അളക്കൽ

ഫോറസ്ട്രിക്കായി LiDAR: തടിയുടെ വ്യാപ്തി കൃത്യമായി അളക്കൽ

🧮 1  |  🟢 1
30 Jan 2026 Trishunya Team
ഫോറസ്ട്രിക്കായി LiDAR: തടിയുടെ വ്യാപ്തി കൃത്യമായി അളക്കൽ
ഡ്രോൺ LiDAR · വനപാലനവും വ്യാപ്തി അളക്കലും

ഫോറസ്ട്രിക്കായി LiDAR: തടിയുടെ വ്യാപ്തി കൃത്യമായി അളക്കൽ

📅 30 Jan 2026 ⏱️ 3 മിനിറ്റ് വായന 🏷️ ഫോറസ്ട്രി മാപ്പിംഗ് TI Trishunya India

വനത്തിലെ തടിയുടെ അളവ് കണക്കാക്കാൻ പരമ്പരാഗതമായി കുറച്ചു മരങ്ങൾ മാത്രം സാമ്പിളായി അളക്കുകയായിരുന്നു പതിവ്. ഡ്രോൺ LiDAR ഈ രീതി മാറ്റി, സർവേ ചെയ്ത മുഴുവൻ പ്രദേശത്തെയും ഓരോ മരത്തെയും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന സമ്പൂർണ്ണ കാനോപ്പി ഹൈറ്റ് മോഡൽ നൽകുന്നു.

ഭൂമിയുടെ ഉയരവും മേലാപ്പിന്റെ മുകൾഭാഗവും രേഖപ്പെടുത്തി LiDAR മരത്തിന്റെ ഉയരം നേരിട്ട് കണക്കാക്കുന്നു. ഉയരവും മേലാപ്പ് വിസ്തൃതിയും തടിയുടെ വ്യാപ്തിയും ബയോമാസും കൃത്യമായി കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.

വന തടി വ്യാപ്തി അളക്കലിനും കനോപ്പി ഹൈറ്റ് മോഡലിനുമായുള്ള ഡ്രോൺ LiDAR സർവേ
LiDAR ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നിർമ്മിച്ച കനോപ്പി ഹൈറ്റ് മോഡലുകൾ വന വ്യാപ്തിയും ബയോമാസും കൃത്യമായി കണക്കാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
100%
പൂർണ്ണ കനോപ്പി കവറേജ്, സാമ്പിൾ അനുമാനമല്ല
ഓരോ മരത്തിനും
ഉയരം കൃത്യമായി കണക്കാക്കാം
കൂടുതൽ വേഗത
മാനുവൽ ഫീൽഡ് സാമ്പിളിംഗിനെ അപേക്ഷിച്ച്

കനോപ്പി ഹൈറ്റ് മോഡൽ നിർമ്മാണം കാണുക

തത്സമയ കനോപ്പി വ്യാപ്തി ശേഖരണം

സ്കാൻ വനത്തിന് മുകളിലൂടെ നീങ്ങുമ്പോൾ, ഓരോ മരത്തിന്റെയും ഉയരം അളക്കുകയും തത്സമയം വ്യാപ്തി കൂട്ടിച്ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
കൂടുതൽ കനോപ്പി സ്കാൻ ചെയ്ത് തരംതിരിക്കുമ്പോൾ, മൊത്തം കണക്കാക്കിയ തടിയുടെ അളവ് വർദ്ധിക്കുന്നു.

മരങ്ങളുടെ സാന്ദ്രത (Stand Density) ക്രമീകരിക്കുക

ഇന്ററാക്ടീവ് വ്യാപ്തി കാൽക്കുലേറ്റർ

മരങ്ങളുടെ സാന്ദ്രത മാറ്റാൻ സ്ലൈഡർ നീക്കുക, മൊത്തം കണക്കാക്കിയ തടിയുടെ അളവ് എങ്ങനെ മാറുന്നുവെന്ന് കാണുക.
55% മര സാന്ദ്രത

വ്യക്തിഗത മരങ്ങൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുക

അളക്കാൻ ഏതെങ്കിലും മരത്തിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക

LiDAR വഴി ലഭിച്ച ഉയരവും വ്യക്തിഗത വ്യാപ്തിയും കാണാൻ താഴെയുള്ള ഏതെങ്കിലും മരത്തിന്റെ മുകൾഭാഗത്ത് (ക്രൗൺ) ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക.
ഉയരം അറിയാൻ മരത്തിന്റെ മുകൾഭാഗത്ത് ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക.

LiDAR വ്യാപ്തി കണക്കാക്കൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

1

ഡിജിറ്റൽ ടെറൈൻ മോഡൽ (DTM)

ഗ്രൗണ്ട് വർഗ്ഗീകരണം മേലാപ്പിന് താഴെയുള്ള ഭൂപ്രതല മോഡൽ നൽകുന്നു.

2

ഡിജിറ്റൽ സർഫേസ് മോഡൽ (DSM)

ഉയർന്ന ലേസർ പ്രതിഫലനങ്ങൾ മേലാപ്പിന്റെ മുകൾഭാഗത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

3

കാനോപ്പി ഹൈറ്റ് മോഡൽ (CHM)

ഉപരിതല ഉയരത്തിൽ നിന്ന് നിലത്തിന്റെ ഉയരം കുറച്ച് മരത്തിന്റെ ഉയരം കണ്ടെത്തുന്നു.

4

വ്യക്തിഗത മരങ്ങളെ വേർതിരിക്കൽ

അൽഗോരിതങ്ങൾ ഓരോ മരത്തിന്റെയും വിശദമായ വിശകലനത്തിന് സഹായിക്കുന്നു.

5

വ്യാപ്തിയും ബയോമാസും കണക്കാക്കൽ

ഉയരവും വിസ്തൃതിയും സമവാക്യങ്ങളും ചേർത്ത് തടിയുടെ വ്യാപ്തി കണക്കാക്കുന്നു.

LiDAR ഒരു ചെറിയ പ്ലോട്ടിന് പകരം മുഴുവൻ വനപ്രദേശവും അളക്കുന്നതിനാൽ, പ്രകൃതിദത്തമായ വ്യതിയാനങ്ങളെ കൃത്യമായി കണക്കിലെടുക്കാൻ സാധിക്കുന്നു.

ഒരു സാമ്പിൾ പ്ലോട്ട് ഏതാനും മരങ്ങളെക്കുറിച്ച് മാത്രമേ വ്യക്തമാക്കൂ. എന്നാൽ LiDAR വനത്തിലെ ഓരോ മരത്തെക്കുറിച്ചും കൃത്യമായി പറയുന്നു.

ഫോറസ്ട്രി, പ്ലാന്റേഷൻ പ്രോജക്ടുകളിൽ ഇതിന്റെ ഉപയോഗം

തടിയുടെ കണക്കെടുപ്പ്, കാർബൺ സ്റ്റോക്ക് വിലയിരുത്തൽ, അല്ലെങ്കിൽ വാണിജ്യ പ്ലാന്റേഷൻ മാനേജ്മെന്റ് എന്നിവയിലെല്ലാം സമ്പൂർണ്ണ കനോപ്പി കവറേജ് വനവിശകലനത്തെ മാറ്റിമറിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ drone survey ടീം വനം, പ്ലാന്റേഷൻ ക്ലയന്റുകൾക്കായി LiDAR scan ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉയർന്ന കൃത്യതയുള്ള കനോപ്പി ഹൈറ്റ് മോഡലുകൾ നൽകുന്നു.

നിങ്ങൾക്ക് വന വ്യാപ്തിയോ ബയോമാസ് വിലയിരുത്തലോ ആവശ്യമുണ്ടോ?

നിങ്ങളുടെ വനവിസ്തൃതിയും മരങ്ങളുടെ ഇനങ്ങളും ഞങ്ങളോട് പറയൂ, ഞങ്ങളുടെ LiDAR അധിഷ്ഠിത രീതി ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കാം.

പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ (FAQs)

മേലാപ്പ് ഉപരിതല ഉയരത്തിൽ നിന്ന് നിലത്തിന്റെ ഉയരം കുറച്ചുകൊണ്ട് LiDAR ഉയരം കണ്ടെത്തുന്നു.

വനത്തിലെ ഓരോ സ്ഥലത്തെയും മരങ്ങളുടെ കൃത്യമായ ഉയരം കാണിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റാണ് CHM.

അതെ, മുഴുവൻ പ്രദേശവും അളക്കുന്നതിനാൽ LiDAR കൂടുതൽ കൃത്യമായ കണക്കുകൾ നൽകുന്നു.

അതെ, സെഗ്മെന്റേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ വ്യക്തിഗത മരങ്ങളെ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നു.

മരത്തിന്റെ ഉയരം, വിസ്തൃതി, തടിയുടെ വ്യാപ്തി എന്നിവ തമ്മിലുള്ള ഗണിതശാസ്ത്ര ബന്ധമാണിത്.

അതെ, LiDAR ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ബയോമാസ് കാർബൺ സ്റ്റോക്ക് മോണിറ്ററിംഗിന് പ്രധാനമാണ്.

അതെ, സ്വാഭാവിക വനങ്ങളിലും പ്ലാന്റേഷനുകളിലും LiDAR ഒരുപോലെ ഫലപ്രദമാണ്.

ഡ്രോൺ ശേഷി അനുസരിച്ച് ചെറിയ തോട്ടങ്ങൾ മുതൽ വലിയ വനങ്ങൾ വരെ മാപ്പ് ചെയ്യാം.

സമവാക്യങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാൻ കുറച്ച് മരങ്ങൾ ഫീಲ್ഡിൽ അളക്കുന്നത് സഹായിക്കുന്നു.

മേലാപ്പ് ഘടനയിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ മരങ്ങളുടെ രോഗസാധ്യത വ്യക്തമാക്കാം.

Back to all articles