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Contours de DEM avec des caractéristiques humaines


Je suis plutôt nouveau chez GIS et j'aimerais avoir des conseils sur la suite.

J'ai quelques DEM dérivés des données LiDAR. Ces DEM contiennent des bâtiments et d'autres caractéristiques humaines (par exemple, des routes).
Je me demandais quelle serait la conséquence (négative ?) si les courbes de niveau étaient extraites de ces DEM. En d'autres termes, comment la présence de caractéristiques humaines affectera les valeurs z calculées (c'est-à-dire les altitudes).

Les DEM que j'ai reçus ont une résolution horizontale de 1 mètre. Le programme avec lequel je travaille est ArcGIS, et je connais aussi un peu QGis.


Selon la spécification ASPRS, les bâtiments sont de classe 6. Pour créer un DEM à partir de données LiDAR, vous devez uniquement utiliser les classes 2 (sol) et 8 (point clé du modèle). ArcGis offre la possibilité de créer un terrain à partir d'un sous-ensemble de points. La classification de niveau 1 est sol/non-sol, le niveau 2 introduit une végétation basse/moyenne/haute et ainsi de suite… cela dépend donc du niveau auquel votre LiDAR est classé quant à ce que vous pouvez en tirer.

Si vous avez inclus tous les points quelle que soit la classe alors vous n'avez pas de DEM, vous avez un DSM (Digital Surface Model).

Si vos données LiDAR ne sont pas classifiées, vous avez un réel problème pour en déduire une bonne surface ; Le LiDAR contient généralement une très petite quantité de bruit qui est attribué à une classe (1 = non classé ou 3 = faible végétal/bruit) et doit être filtré des surfaces, sinon vous vous retrouverez avec des flèches ou des arbres pointus selon si le bruit est largement en dessous ou au-dessus de la surface.

Si vos rasters contiennent déjà des bâtiments, alors vous avez un problème, essayez d'obtenir les données LiDAR d'origine et faites le DEM vous-même ou les contours seront nuls ! Une méthode que j'ai utilisée pour obtenir un bon DEM à partir de LiDAR consiste à utiliser LAS pour multipoint, créer un terrain, puis utiliser un terrain pour raster. À partir de 10.1, ESRI a introduit le jeu de données LAS qui devrait être capable de rastériser directement de LiDAR à DEM - je n'ai pas encore exploré cela, donc je ne peux pas commenter son efficacité.

Il existe un ensemble d'outils appelés derniers outils qui a des licences inhabituelles, et dans ces outils, LAS2DEM que j'ai entendu fait du bon travail pour créer un raster DEM à partir de fichiers LiDAR, encore une fois n'ayant pas exploré cette voie, je ne peux pas en dire plus.


Les dérivés de LiDAR sont aussi bons que le nuage de points lui-même. Si des bâtiments sont laissés dans le nuage de points lors de la création des premières dérivées (DEM), les valeurs d'altitude refléteront les hauteurs des bâtiments, ainsi que le sol. Ceci est utile si vous déterminez l'élévation des toits des bâtiments. Les dérivées secondes (lignes de contour) créées à partir d'un MNT avec toits, encore une fois, refléteront les valeurs des toits.

Regardez cette présentation. Il explique et visualise la différence entre les DEM de terre nue et de premier retour, ainsi que les DEM utilisés pour visualiser les toits.

Si c'est la hauteur du toit, la hauteur du pont, etc. que vous recherchez, alors ces modèles de surface sont nécessaires. Cependant, si vous avez besoin de valeurs de terre nue (pour une analyse d'inondation, une ligne de mire, etc.), un DEM de terre nue peut être requis.

Cela dit, si vous voulez des contours d'élévation des bâtiments, alors ce que vous avez fonctionnera. Soyez averti que les contours des surfaces verticales seront denses si vous générez de petits intervalles de contour (tels que 1 ou 2 pieds). Avec ArcMap, vous pouvez utiliser l'outil Contour pour générer des contours à partir de vos DEM. Avec des cellules de 1 mètre, vous pouvez créer des contours précis jusqu'à 1 mètre. Vous pouvez faire des intervalles plus petits, mais les valeurs interpolées ne seront pas aussi précises.


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L'algorithme de création de lignes de contour basé sur DEM

Lihua Tang, 1 Ai-jun Xu, 1 Lu-ming Fang 1

1 Université forestière du Zhejiang. (Chine)

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La ligne de contour est une courbe fermée reliée par des points de même élévation. Cet article propose un nouvel algorithme de création de courbes de niveau basé sur le DEM, qui utilise la méthode de suivi du même point d'élévation pour étudier l'algorithme basé sur une grille régulière. Cet article sera divisé l'algorithme de création de ligne de contour en quatre sous-algorithmes, à savoir : l'algorithme de comparaison d'élévation l'algorithme de calcul des coordonnées du même point d'élévation l'algorithme de suivi du point suivant de la même élévation, l'algorithme de suivi de la ligne de contour . L'algorithme de comparaison d'élévation est principalement utilisé pour juger si une ligne de contour avec une élévation désignée passe à travers un côté de la grille l'algorithme de calcul des mêmes coordonnées de point d'élévation est utilisé pour calculer les coordonnées des lignes de contour à travers le côté de la grille fonction de l'algorithme de suivre le point suivant de la même élévation consiste à suivre le point suivant de la même élévation en suivant la tendance des courbes de niveau l'algorithme de suivi des courbes de niveau vise à suivre les coordonnées du point qui a la même valeur d'élévation avec le point de la rangée X et colonne oui.

© (2008) COPYRIGHT Société des ingénieurs en instrumentation photo-optique (SPIE). Le téléchargement du résumé est autorisé pour un usage personnel uniquement.


La politique de données et de publication de LBA [http://daac.ornl.gov/LBA/lba_data_policy.html] est en vigueur pour une période de cinq (5) ans à compter de la date d'archivage et doit être suivie par les utilisateurs de données qui ont obtenu Ensembles de données LBA de l'ORNL DAAC. Les utilisateurs qui téléchargent des données LBA dans les cinq ans suivant l'archivage des données doivent contacter les enquêteurs qui ont collecté les données, conformément aux dispositions 6 et 7 de la Politique.

Cet ensemble de données a été archivé en mai 2012. Les utilisateurs qui téléchargent les données entre mai 2012 et avril 2017 doivent se conformer à la politique de données et de publication de la LBA.

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Les références

Li Yin, Intégration de la visualisation 3D et du SIG dans la planification de l'éducation, Journal of Geography in Higher Education, Vol. 34, n° 3, août 2010, p. 419-438.

Billen Roland, Introduction of 3d Information In Urban GIS : A Conceptual View, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. XXXIII, partie B3. Amsterdam 2000, p. 79-83.

Shen Ying, Renzhong Guo, Lin Li et Biao He, Application of 3D GIS to 3D Cadastre in Urban Environment, 3rd International Workshop on 3D Cadastres: Developments and Practices, octobre 2012, Shenzhen, Chine, pp. 253-272.

Raper, J. et Kelk, B., 1991. SIG tridimensionnel. In : Systèmes d'Information Géographique : Principes et Applications. D. J., Maguire, M. Goodchild et D. Rhind (dir.), Longman Geoinformation, pp. 219-317.

B. Harris (1989) Au-delà des systèmes d'information géographique : les ordinateurs et le professionnel de la planification, Journal de l'American Planning Association, 55, pp. 85-92..

John R. Jensen et Dave C. Cowen, Télédétection des infrastructures urbaines/suburbaines et des attributs socio-économiques, Ingénierie photogrammétrique et télédétection, Vol. 65, n° 5, mai 1999, pp. 611-622.

C Ellul et M Haklay, Exigences pour la topologie dans les SIG 3D, Transactions in GIS , 2006, 10(2), pp. 157–175.


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Généralisation DEM basée sur l'analyse de la géométrie et du contexte paysager

Éventail Qingsong, 1 Li Yang 1

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Étant donné que différentes applications ont des demandes différentes, un DEM déjà généré ne convient pas toujours à toutes les demandes d'une application. L'objectif de la généralisation DEM est la génération d'une surface lisse avec une résolution inférieure à celle des données d'origine, qui devrait préserver les caractéristiques topographiques et être appropriée pour une présentation en relief à plus petite échelle. Dans cet article, une méthode de généralisation DEM basée sur l'analyse de la géométrie locale et du contexte paysager est proposée. Grâce à trois types de filtrage : filtre passe-bas, filtre basé sur la zone de seuil et filtre de lissage, l'approche comprend quatre étapes pour généraliser le DEM avec une résolution inférieure par une procédure itérative (hiérarchique). Dans cette procédure, l'analyse des reliefs fondamentaux est basée sur une combinaison de gradient de pente et de courbure. Une étude de cas est proposée pour donner l'explication détaillée. En attendant, sa fiabilité est décrite à partir de la plage d'altitude et des contours dérivés de MNT généralisés.

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Les données topographiques numériques sont fournies aux formats MapInfo ou ArcView dans GDA94.

Données de drainage numériques

Une gamme de produits fournissant des fichiers de données numériques contenant des modèles de ruisseaux, de rivières et de côtes capturés adaptés à la cartographie à l'échelle 1:25 000, 1:10 000, 1:5 000 et 1: 2500 Ces données peuvent être utilisées dans des systèmes d'information géographique.

Données d'altitude

Une gamme de produits fournissant des fichiers de données numériques contenant des modèles de contour adaptés à la cartographie à l'échelle 1:25 000, 1:10 000, 1:5 000 et 1:2 500. Des modèles altimétriques numériques dérivés de ces informations de contour sont également disponibles.

Données LAS classifiées dérivées du LiDAR

Données de contour (25 cm) dérivées du LiDAR

  • Par tuile de 1 kilomètre carré au sein d'une même zone de projet, disponible au format shapefile, minimum de 40 tuiles : << pass_34637 >> .

Données du modèle de terrain dérivées du LiDAR

  • Par tuile de 1 kilomètre carré au sein d'une même zone de projet, au format ASCII Z ou XYZ, minimum de 50 tuiles : << pass_34633 >> .

Accès aux données, élévation/relief (service de demande de données personnalisé)


Ajouter des plans d'eau

Comme vous l'avez peut-être deviné grâce à la présence de quelques surfaces planes, il y a des lacs dans la région. Nous pouvons utiliser l'excellent package osmdata pour interroger l'API Overpass Open Street Map (OSM) afin de télécharger des informations sur les lacs et les rivières. Avec la fonction osmdata::opq() nous définissons la bbox pour la requête et avec osmdata::add_osm_feature() nous extrayons des fonctionnalités OSM spécifiques à l'aide des balises ( key et value ).


Troisième étude de cas : Emplacement potentiel d'un ancien port

  • 4 pour le D.E.M, nous avons choisi une série de cartes topographiques à l'échelle 1:5000. La numérisation du point (. )
  • 5 1770 points bathymétriques ont été réalisés avec S.O.N.A.R. Le secteur enregistré, correspondant à (. )

16 L'ancienne colonie de Methoni était un port important étroitement affilié à l'Alliance athénienne (Ve siècle av. Selon les manuscrits historiques, l'établissement urbain était éloigné du port même si ni la distance ni l'emplacement potentiel du port ne sont documentés. A l'aide du DEM4 (numérisation des points sur les courbes de niveau, intégration des levés bathymétriques : les différents fichiers de formes ont été intégrés dans un SIG) des reliefs clés ont été identifiés révélateurs de l'infrastructure de l'ancien port (baies naturelles fossilisées par d'intenses transferts contexte Ghilardi, 2007). En plus des données terrestres, un D.E.M. en milieu marin a été réalisée pour produire une vue topographique globale de la région de Methoni à la fois au-dessus et au-dessous du niveau de la mer. Les données bathymétriques5 ont permis de réaliser ce D.E.M. marin. et précise la topographie de la baie de Methoni :
La vue en trois dimensions des paysages a révélé des signes d'une intense activité morphologique. Au nord du site archéologique, il existe un secteur dans lequel les courbes de niveau sont représentées de manière concentrique, représentant une pente douce et régulière. L'hypothèse de la présence d'un cône alluvial peut être faite. Sur la modélisation numérique d'élévation, une activité de transfert de talus (transfert de sédiments le long des talus qui n'ont pas été transportés par le débit de la rivière) est visible le long de l'ancienne falaise active de Methoni. En effet, là où l'escarpement rencontre la zone basse (constituée de sédiments deltaïques), on observe que les courbes de niveau sont "disharmoniques", ne montrant aucune concentricité. C'est un signe révélateur d'un ruissellement éphémère qui a été soumis à des phases irrégulières de transfert de matière le long des pentes.
Aujourd'hui, nous proposons deux sites candidats pour l'ancienne infrastructure portuaire à l'écart de la ville (Fig. 5) : deux baies naturelles restées vides de sédiments après la période classique (Ghilardi, 2007). D'autres investigations paléo-environnementales, basées sur l'analyse des forages et la séquence chronostratigraphique, pourraient aider de manière significative à reconstituer l'histoire sédimentaire le long du littoral piérien. Des fouilles archéologiques dans les deux anciennes baies fourniront des résultats importants pour confirmer ou non la présence de ces infrastructures portuaires.

Figure 5. Proposition de localisation de deux sites portuaires pour la ville de Methoni (vue 3D du secteur).

Si deux sites d'occupation ont été identifiés pour la cité antique de Methoni : les sites A (périodes archaïque et classique) et B (époque romaine) (Hatzopoulos et al., 1990) - les emplacements des ports respectifs sont encore inconnus. Deux baies naturelles qui sont restées vides de sédiments au cours des périodes historiques ont le potentiel d'être ces anciens sites portuaires.


RÉPÉTABILITÉ DES MESURES

Bien que la mesure des décalages des canaux déplacés latéralement soit méthodologiquement simple, les difficultés à estimer la position et l'orientation exactes de la zone de faille ainsi qu'à estimer la morphologie du canal avant le séisme peuvent compliquer gravement cette procédure. Ces difficultés sont accentuées lorsque les canaux déplacés présentent une sinuosité à haute fréquence, n'ont que de courts segments de canaux sublinéaires, présentent des différences distinctes dans l'évolution géomorphique des segments amont et aval, traversent la zone de faille à un angle faible ou présentent une grave surimpression géomorphique post-séisme. .

Étant donné que les difficultés d'identification de la morphologie pré-séisme et de la structure de la zone de faille trouvent leur expression dans l'estimation du décalage (via la projection du profil sur la trace de la faille), la question se pose de savoir dans quelle mesure ces mesures de glissement de surface sont répétables. Quelle est l'importance du facteur humain dans une telle approche de la mesure de l'offset de surface ? Différentes interprétations de la morphologie et de l'orientation du canal avant le séisme seront reflétées dans différentes estimations de décalage. En fonction de la complexité du canal et de l'opérateur, les estimations de décalage résultantes peuvent avoir une large plage et s'écarter nettement du déplacement tectonique réel. Nous avons brièvement abordé ce problème dans une étude pilote, impliquant sept collègues à qui il a été demandé de mesurer les décalages de 11 canaux sélectionnés (Fig. 13), à l'aide de LaDiCaoz et du didacticiel et des vidéos fournis avec celui-ci. A noter que LaDiCaoz et LiDARimager ne comportaient pas d'option de drapage au moment de l'étude pilote (cette option a été incluse suite à une suggestion dans le processus d'évaluation par les pairs). Chacun a fourni sa meilleure estimation de décalage ainsi que les valeurs de décalage maximum et minimum qui ont été considérées pour reconstruire raisonnablement bien la morphologie pré-rupture. L'évaluation de la qualité qui a été attribuée ainsi que l'orientation des canaux et des traces de défaut ont également été fournies. La figure 14 et le tableau 2 présentent les résultats correspondants. En comparant les résultats pour les 11 canaux, nous trouvons une bonne à très bonne corrélation pour certaines fonctionnalités (par exemple, Sieh31, ZA6650a et ZA8817a), mais des écarts assez importants pour d'autres (par exemple, Sieh34 et Sieh77b). La comparaison de la complexité des canaux et de la variabilité de décalage mesurée (Fig. 13 et tableau 2) montre que la note de qualité attribuée (et la variabilité respective) se reflète dans l'écart type des estimations de décalage (les canaux avec une note de qualité nettement bonne sont surlignés en gris dans le tableau 2 ). En d'autres termes, pour les canaux avec une note de qualité inférieure, les estimations de décalage variaient nettement plus que pour les chaînes avec une note de qualité supérieure, reflétant différentes hypothèses de la morphologie du canal avant le séisme. De plus, la variabilité du décalage présente également une dépendance à la quantité totale de décalage ainsi qu'à l'échelle des caractéristiques - un petit canal discret qui est décalé d'une petite quantité entraînera généralement une plus petite variabilité (par exemple, ZA6650a), par rapport à un canal plus grand et moins discret. qui a été compensé par un montant plus important (par exemple, ZA6917b). Ensuite, les interprétations de ce que la morphologie pré-rupture peut considérablement s'écarter d'une personne à l'autre. La figure 15 fournit une carte et des vues obliques de la topographie en contre-dérapage du canal « Sieh34 » (le nord-ouest des deux canaux déplacés). Les valeurs de décalage minimales et maximales signalées étaient de 3,2 m et 9,1 m, respectivement (Fig. 15A et 15C). Un recul de 3,2 m aligne assez bien le sud-est des deux chenaux, mais laisse un coude distinct dans le chenal Sieh34. Cela nous laisse suggérer que la personne effectuant cette mesure mesurait accidentellement le mauvais décalage de canal. L'application d'un glissement arrière de 9,1 m laisse également une courbure distincte dans le canal Sieh34, du moins en supposant que la direction d'écoulement avant le séisme près de la trace de la faille était essentiellement perpendiculaire à la trace de la faille. L'examen des vues obliques de ce glissement arrière nous laisse suggérer que l'individu qui a effectué la mesure de 9,1 m a supposé une direction d'écoulement différente avant le séisme - nettement oblique par rapport à la trace de la faille - et correspondait aux profils de canaux relativement plus éloignés de la trace de la faille. Avec cette hypothèse de morphologie pré-séisme, l'alignement des canaux peut sembler raisonnable. Cependant, nous suggérons que le glissement arrière de 5,8 m aligne mieux les colonnes montantes et le talweg du canal à travers la zone de faille (Fig. 15B), car nous (avec la plupart des autres collègues qui ont effectué le glissement arrière) supposons que la direction du flux près de la trace de faille lui est essentiellement perpendiculaire. L'exemple présenté, cependant, démontre les difficultés qui peuvent survenir dans ces mesures de décalage. Néanmoins, dans la plupart des cas, le recul révèle clairement quelles estimations de décalage sont trop élevées ou trop faibles et augmente donc à la fois l'exactitude et la précision des mesures.


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Solutions

Unique dans le l'industrie, Satlid est une entreprise de cartographie géospatiale à service complet offrant des solutions complètes, innovantes et clé en main.

La nouvelle et la plus haute technologie à votre service, nous avons l'outil pour vous aider à développer votre entreprise, voyez ce que nous vous offrons. Parcourez ce que nous proposons et contactez-nous si vous avez des questions.

Balayage laser aéroporté (ALS)

Airborne Laser Scannig (ALS) généralement connu sous le nom de Airborne LiDAR. Light Detection and Ranging (LiDAR) est un système laser actif de numérisation et de capture de données spatiales numériques haute résolution pouvant être utilisées pour des applications d'arpentage et géospatiales. Le LiDAR aéroporté est un scanner laser installé sur un véhicule de collecte, par exemple un hélicoptère, un aéronef à voilure fixe, des véhicules aériens sans pilote (UAV) et des drones pour la collecte de données.

Le LiDAR, principalement utilisé dans les applications de cartographie laser aéroportée, est en train de devenir une alternative rentable aux techniques de topographie traditionnelles telles que la photogrammétrie aérienne. Pour être clair, la précision du LiDAR n'est pas plus précise qu'un levé traditionnel utilisant un télémètre et une station totale, mais il est moins sujet aux erreurs.

Ce que nous pouvons faire ?

SatLid Solutions est devenue l'une des sociétés malaisiennes qui utilisent un drone et un drone à voilure fixe eVTOL pour le LiDAR aéroporté. Bien sûr, nos coûts sont beaucoup moins chers que d'utiliser une autre plate-forme telle qu'un hélicoptère et un avion à voilure fixe. Nous pouvons vous fournir :

  • Nuages ​​de points
  • Modèle numérique d'élévation (MNE)
  • Format ASCII (.xyz)
  • Lignes de contour
  • modèle 3D
  • Images d'intensité
  • Classifications et couverture du sol

Numérisation laser mobile (MLS)

De nos jours, le balayage laser mobile (MLS) est devenu une méthode d'arpentage établie. Les principes généraux de fonctionnement sont les mêmes pour le balayage laser aéroporté (ALS) et le balayage laser terrestre (TLS). Contrairement au balayage laser aéroporté (ALS), qui est effectué à partir d'Airborne, le balayage laser mobile (MLS) collecte des données géospatiales à partir d'un véhicule mobile équipé d'un capteur LiDAR, de caméras, de GPS et d'autres capteurs à distance.

Ce que nous pouvons faire ?

Notre objectif est de fournir des données précises et exhaustives au client et un guide sur la numérisation laser mobile à partir de l'acquisition des données jusqu'au produit final dérivé. SatLid fournit aux clients des données de numérisation laser mobile :

  • Lignes de contour
  • Modèle numérique de terrain (MNT)
  • Modèle numérique de surface (DSM)
  • Orthophoto

Photogrammétrie aérienne

Photogrammétrie numérique aérienne, souvent utilisée dans les techniques d'arpentage et de cartographie. Commence par plusieurs photographies numériques superposées prises à partir d'objets volants tels que des avions à voilure fixe, des hélicoptères, des véhicules aériens sans pilote et des drones. Avec la photogrammétrie aérienne, une zone plus vaste peut être cartographiée de manière plus ingénieuse et économique que les méthodes d'enquête traditionnelles. La rapidité de livraison et l'exhaustivité des ensembles de données rendent la photogrammétrie aérienne bien supérieure aux méthodes d'enquête traditionnelles.

Ce que nous pouvons faire ?

SatLid Solutions est l'un des spécialistes de l'acquisition de données et du traitement de la photogrammétrie aérienne. Nous pouvons vous fournir des données précises et exhaustives telles que l'orthomosaïque, le modèle numérique d'élévation, le nuage de points et le maillage 3D.

Système d'Information Géographique (SIG)

Le Système d'Information Géographique (SIG) est un système de gestion, de collecte et d'analyse de données. Le SIG facilite la collecte, l'analyse et la communication de données spatiales et de phénomènes associés. Une autre capacité du SIG est de pouvoir incorporer des données et de devenir un outil puissant dans la prise de décision. En arpentage, les logiciels et la technologie SIG sont utilisés pour collecter, importer, convertir et stocker des mesures spatiales et des calculs. En outre, il peut également améliorer l'efficacité en effectuant davantage d'étapes de flux de travail dans le SIG.

Notre expertise en Système d'Information Géographique (SIG) plus focalisée sur les livrables Lidar :

  • Modèle numérique de terrain (MNT)
  • Modèle numérique de surface (DSM)
  • Contours et points d'élévation
  • Modèles de pente
  • Bassin versant

Arpentage GPS

GPS signifie Global Positioning System et il peut fournir des données sur la vitesse et la synchronisation temporelle pour diverses formes de déplacement. Le GPS est un système de navigation très précis utilisant le signal du satellite pour déterminer l'emplacement sur la surface de la Terre. Il est indépendant des satellites GPS situés au-dessus de la Terre qui transmettent des signaux contenant l'heure et l'emplacement du satellite.

Aujourd'hui, le GPS est un élément essentiel des activités d'arpentage et de cartographie à travers le monde. Le GPS prend en charge la cartographie et la modélisation précises du monde physique et les caractéristiques mesurées avec le GPS peuvent être affichées dans des systèmes d'information géographique (SIG) qui stockent, manipulent et affichent des données référencées géographiquement. Le GPS pour l'arpentage offre le plus haut niveau de précision et est beaucoup plus rapide que les techniques d'arpentage conventionnelles.

Ce que nous pouvons faire ?

En révolution de l'arpentage, le GPS réduira les coûts, le temps, les ressources humaines et les erreurs dans l'établissement d'un réseau de contrôle géodésique précis, de références cadastrales et d'informations topographiques. SatLid Solutions peut vous fournir trois méthodes de mesure GPS :


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