November 2021

LiDAR: Rendering the world in detail LiDAR for Vegetation Management A map showing LiDAR vegetation management Month: November 2021Organization: Elexicon EnergyProducts: ArcGIS Pro Vegetation is a leading cause of service interruption for electricity distributors. LiDAR-based vegetation management is rapidly growing in popularity and practicality. Elexicon Energy engaged Quantum Spatial Canada to perform a LiDAR pilot acquisition, with one deliverable centred around vegetation management. The pilot area included a section that was identified as a hotspot in the previous analysis using Esri’s Space Time Pattern Mining tools. Rendering the world in detail: from data to 3D model Orthomosaic DSM The “Munich—Leica CityMapper 2: DSM, 3D Mesh and GIS Layers” app is a great example of the capabilities that can be unlocked when LiDAR data is processed in ArcGIS. Let’s see how this app combines aerial imagery and point cloud data collected using LiDAR to create a digital twin of this major German city. An animated GIF showing a photo of Munich in ArcGIS Online. The user adjusts the angle of the image, revealing that it is two-dimensional. An orthomosaic image is a collection of aerial images stitched together and colour corrected to create one seamless mosaic dataset. The mosaic is also geometrically corrected using a digital surface model (DSM) to resolve any distortion that may have occurred before or during the stitching process. This results in a highly accurate DSM orthomosaic layer that is used to create tiled image and tile cache map layers as well as conduct change analysis within an area of interest. 3D Point Cloud An animated GIF showing an image of central Munich. The user opens up a menu and clicks on the option that says "3D Point Cloud". The image appears to turn into a set of closely packed points. A 3D point cloud layer is a collection of closely packed points that, taken together, resemble the real world. Each point has an x, y and z value and can also contain a classification based on its material type including vegetation, ground points, buildings and more. 3D point cloud layers can be used to isolate a specific material type and perform analysis to find out, for example, how vegetation is affecting the utility networks in the area. 3D Mesh The 3D mesh layer is a surface made up of small triangles. It is generated using the 3D point cloud layer. An animated GIF showing an image of central Munich in ArcGIS Online. The user opens a menu and clicks on an option called "3D Mesh". This uses previously generated point cloud data to show a 3D version of the city. The 3D mesh layer is used to create a virtual representation of the real world, also known as a digital twin. Digital twins are often used to observe and monitor change as well as test and predict future states of the natural and built environment. We can use digital twins to gain a new perspective when planning and managing utility networks, parcel boundaries and traffic networks in major cities as well as how they are impacted by the surrounding environment. An animated GIF showing central Munich in ArcGIS. The user pulls the image back and forth, showing that the buildings, trees and roads have been rendered in three dimensions. View the Munich app for yourself Check out these amazing outside-of-the-box applications of LiDAR LiDAR Images Show Mayan Civilization in a New Light Image of Mayan ruins surrounded by forest, with blue sky above them. Reveal: Uncovering the Hidden World of Sinkholes Image of pavement with a sinkhole broken into the middle of it. Construction is ongoing to fill and repair the sinkhole. GIS data & resources

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Dernière mise à jour mars 25, 2026, 02:21 (TU)
Créé mars 25, 2026, 02:21 (TU)
Domaine / Sujet
Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.
Titre
Titre du jeu de données.
November 2021
Description
Une description du jeu de données.

LiDAR: Rendering the world in detail LiDAR for Vegetation Management A map showing LiDAR vegetation management Month: November 2021Organization: Elexicon EnergyProducts: ArcGIS Pro Vegetation is a leading cause of service interruption for electricity distributors. LiDAR-based vegetation management is rapidly growing in popularity and practicality. Elexicon Energy engaged Quantum Spatial Canada to perform a LiDAR pilot acquisition, with one deliverable centred around vegetation management. The pilot area included a section that was identified as a hotspot in the previous analysis using Esri’s Space Time Pattern Mining tools. Rendering the world in detail: from data to 3D model Orthomosaic DSM The “Munich—Leica CityMapper 2: DSM, 3D Mesh and GIS Layers” app is a great example of the capabilities that can be unlocked when LiDAR data is processed in ArcGIS. Let’s see how this app combines aerial imagery and point cloud data collected using LiDAR to create a digital twin of this major German city. An animated GIF showing a photo of Munich in ArcGIS Online. The user adjusts the angle of the image, revealing that it is two-dimensional. An orthomosaic image is a collection of aerial images stitched together and colour corrected to create one seamless mosaic dataset. The mosaic is also geometrically corrected using a digital surface model (DSM) to resolve any distortion that may have occurred before or during the stitching process. This results in a highly accurate DSM orthomosaic layer that is used to create tiled image and tile cache map layers as well as conduct change analysis within an area of interest. 3D Point Cloud An animated GIF showing an image of central Munich. The user opens up a menu and clicks on the option that says "3D Point Cloud". The image appears to turn into a set of closely packed points. A 3D point cloud layer is a collection of closely packed points that, taken together, resemble the real world. Each point has an x, y and z value and can also contain a classification based on its material type including vegetation, ground points, buildings and more. 3D point cloud layers can be used to isolate a specific material type and perform analysis to find out, for example, how vegetation is affecting the utility networks in the area. 3D Mesh The 3D mesh layer is a surface made up of small triangles. It is generated using the 3D point cloud layer. An animated GIF showing an image of central Munich in ArcGIS Online. The user opens a menu and clicks on an option called "3D Mesh". This uses previously generated point cloud data to show a 3D version of the city. The 3D mesh layer is used to create a virtual representation of the real world, also known as a digital twin. Digital twins are often used to observe and monitor change as well as test and predict future states of the natural and built environment. We can use digital twins to gain a new perspective when planning and managing utility networks, parcel boundaries and traffic networks in major cities as well as how they are impacted by the surrounding environment. An animated GIF showing central Munich in ArcGIS. The user pulls the image back and forth, showing that the buildings, trees and roads have been rendered in three dimensions. View the Munich app for yourself Check out these amazing outside-of-the-box applications of LiDAR LiDAR Images Show Mayan Civilization in a New Light Image of Mayan ruins surrounded by forest, with blue sky above them. Reveal: Uncovering the Hidden World of Sinkholes Image of pavement with a sinkhole broken into the middle of it. Construction is ongoing to fill and repair the sinkhole. GIS data & resources
Étiquettes / Mots-clés
Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.
Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.)
Format de fichier du jeu de données.
Taille du jeu de données
Taille du jeu de données en mégaoctets.
11689.65
Identifiant des métadonnées
Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
Date de publication
Date de publication du jeu de données.
2020-12-11
Période temporelle des données (date de début)
Date de début des données dans le jeu de données.
Période temporelle des données (date de fin)
Date de fin des données temporelles du jeu de données.
Zone géospatiale couverte
Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.
Champ Valeur
Catégorie d’accès
Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
public (affichage de la valeur pour English)
Licence
Licence utilisée pour accéder au jeu de données.
License not specified
Restrictions d’utilisation
Restrictions d’utilisation des données.
Emplacement
Emplacement du jeu de données.
https://map-calendar-esricanada.hub.arcgis.com/datasets/EsriCanada::november-2021 (affichage de la valeur pour English)
Service de données
Service de données pour accéder à un jeu de données.
Propriétaire
Propriétaire du jeu de données.
[email protected]_EsriCanada (affichage de la valeur pour English)
Point de contact
Qui contacter concernant l’accès ?
Esri Canada (affichage de la valeur pour English)
Courriel du point de contact
Courriel à utiliser pour l’accès ?
[email protected] (affichage de la valeur pour English)
Éditeur
Éditeur du jeu de données.
Esri Canada (affichage de la valeur pour English)
Courriel de l’éditeur
Adresse courriel de l’éditeur.
Auteur
Auteur du jeu de données.
[email protected]_EsriCanada
Courriel de l'auteur
Adresse courriel de l’auteur.
Date d’accès
Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.
2021-10-25
Champ Valeur
Identifiant
Identifiant unique du jeu de données.
6a614f97d26340beb1be49f8bdc09ff9 (affichage de la valeur pour English)
Langue
Langue(s) du jeu de données
English
Lien vers la description du jeu de données
Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
https://map-calendar-esricanada.hub.arcgis.com/datasets/EsriCanada::november-2021 (affichage de la valeur pour English)
Identifiant persistant
Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
Identifiant globalement unique
Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
Contient des données sur des individus
Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
Contient des données identifiables sur des individus
Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
Contient des données autochtones
Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
Type de portail
Type de plateforme du portail source.
Champ Valeur
Version
Version du jeu de données
None
Source
Source du jeu de données.
None
Notes de version
Notes de version à propos du jeu de données.
Est une version d’un autre jeu de données
Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
Autres versions
Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
Texte de provenance
Texte de provenance des données.
Esri Canada (affichage de la valeur pour English)
URL de provenance
URL de provenance des données.
Résolution temporelle
Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
Résolution géospatiale en mètres
Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
Résolution géospatiale (par régions)
Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.
Champ Valeur
Permission de la communauté autochtone
Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
Permission communautaire
Permission communautaire (qui a accordé la permission).
Les communautés autochtones concernées par le jeu de données
Communautés autochtones dont sont issues les données.
Champ Valeur
Nombre de lignes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
Nombre de colonnes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
Nombre de cellules de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
Nombre de relations de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
Nombre d’entités
Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
Nombre de propriétés de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
Qualité des données
Décrit la qualité des données du jeu de données.
Métrique de qualité des données
Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.

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