Obtención de modelos tridimensionales para ingeniería por ... · Modelos 3D de edificios del...
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Armando Peralta Higuera Laboratorio de Análisis Geoespacial
Instituto de Geografía, UNAM
Obtención de modelos
tridimensionales para ingeniería por
medio de barredores lídar y de
aeronaves no tripuladas
Colegio de Ingenieros Civiles de México, 29 de febrero de 2016
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lidar Light Radar
ó Light Detection and Ranging
radar Radio Detection and Ranging
En castellano, lidar ó lídar
LidAR, LiDAR, Lidar, LIDAR…
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d=v*t, donde:
v = c =299,792,458 m/s
t = tiempo transcurrido entre la
emisión del pulso y su detección en el
sensor
d = distancia del láser al objeto y de
regreso, es decir que:
do = (v*t) / 2
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• Electrónica de muy alta velocidad
• Límite en la frecuencia de pulsos
y barrido
• Límite en las altitudes de
operación
• Muy elevada capacidad de
procesamiento
= 1.6678 x 10-6 s 299,792,458 m/s
500 m
50,000 – 500,000 pulsos / s
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Lidar aéreo
Reigl 560 ICAROS IDM-200
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Nube de puntos
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Perfil de la nube de puntos
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Imágenes de intensidad
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Imágenes de intensidad
Asignación de colores a
los puntos
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Productos: Modelos Digitales de Superficie
(MDS) y del terreno (MDT)
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Obtención de Modelos Digitales de Elevación Nubes de puntos: Puntos distribuidos en el
espacio 3D, distribución cuasi-aleatoria
Reflejan la forma de objetos intrincados
Pueden dar origen a superficies y sólidos 3D
(orientados en cualquier dirección) o 2.5D
(proyectados hacia un plano)
Análisis/reconstrucción de objetos compleja
Modelos digitales de elevación: superficie
proyectada desde un plano. (2.5D)
Se forma a partir de los puntos más externos,
formando triángulos o rejillas uniformes
Pueden interpretarse como sólidos (terreno)
Análisis relativamente sencillo, reconstrucción
de objetos parcial
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Curvas de nivel
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Modelo de primera
superficie (MDS) que
muestra la textura y altura
de la vegetación
Se obtiene a partir de los
primeros retornos.
Modelo del terreno (MDT)
que muestra el relieve
normalmente oculto bajo la
cobertura vegetal
Se obtiene a partir de los
retornos clasificados como
del terreno (algoritmos
complejos)
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Modelos de elevación de primera superficie
y del terreno
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Modelo digital de la primera superficie (con vegetación)
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Imagen mostrando la primera superficie y el “terreno natural”
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Relieve del terreno sin vegetación
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Integración con
otros tipos de
información: Fotografía aérea
sobrepuesta en MDS,
“vistiendo” el terreno.
También puede
hacerse con vectores
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Lidar terrestre
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• Peligros y riesgo: evaluación del terreno
• Deslizamientos
• Inundaciones
• Grietas
• Cavidades
• Cauces/flujos hidrología
• Configuración urbana
• Edificios, carreteras, presas, puentes
• Identificación de vegetación
• Parámetros forestales
• Estructura de comunidades/ecosistemas
• Otros objetos: coches, piezas, aparatos,
personas……
Lidar: algunas aplicaciones
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•Cobertura de grandes áreas:
colonias, ciudades, desarrollos,
regiones
•Rapidez y exactitud. Gran
cantidad de información
•Líneas eléctricas, torres,
antenas
Nubes de puntos lídar
Perfil de la nube de puntos
Paisaje urbano:
Asentamientos
regularizados
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•Medición de distancias,
elevaciones, volúmenes
•Puntos codificados por
elevación, intensidad, color
•Topografía, información bajo la
vegetación
Nubes de puntos lídar
Perfil de la nube de puntos
Paisaje urbano:
Colonias regulares, uso
mixto
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•Modelado de escenarios,
impacto, paisaje, riesgo
•Planeación de desarrollos
•Planeación y avance de obras
Nubes de puntos lídar
Perfil de la nube de puntos
Paisaje urbano:
Fraccionamientos
residenciales
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Diseño de infraestructura e impactos
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Diseño de infraestructura e impactos:
Medición de volumen y superficie en MDT
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Diseño de infraestructura e impactos
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Diseño de infraestructura e impactos:
Perfiles
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Diseño de infraestructura e impactos:
Simulaciones
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Diseño de infraestructura e impactos:
Simulaciones
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Diseño de infraestructura e impactos:
Superficie, infraestructura y vegetación
afectadas
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Diseño de infraestructura e impactos:
Altura de objetos sobre el terreno
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Xochimilco: 37 líneas de vuelo, 500 metros altura
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Levantamiento lidar Xochimilco
• 37 líneas de vuelo
• 500 metros sobre el terreno
• 2 horas
• 254,315,424 registros/puntos
Topografía fina, curvas @ 20 cm
Hundimientos y pérdida de chinampas
Red de canales / hidrología
Construcciones irregulares, elevaciones
Tiro de materiales, superficie, volumen
Presencia / dimensiones de vegetación
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Nube de puntos lidar
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Con color visible añadido Imagen de intensidad del retorno
Codificada por
valor de la
elevación
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Modelo de elevación del terreno (MDT)
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Modelo de elevación de superficie (MDE)
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Lídar con aplicación catastral
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Lídar con aplicación catastral
Nube de Puntos Puntos clasificados por elevación
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Lídar en aeronaves no tripuladas:
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Aeronaves no tripuladas:
Ala fija Ala rotatoria: multicópteros
• Operación y control más
complejos
• Requieren espacio para
despegue/aterrizaje
• Más eficientes, mayor
autonomía, menor carga útil
• Mayor cobertura potencial
• No adecuados en espacios
urbanos, relieve pronunciado y
vegetación alta
• Cartografía, observación,
búsqueda
• Menos portátiles
• Operación sencilla
• Despegue vertical, espacios
reducidos
• Menor autonomía, mayor uso
de baterías, más carga útil
• Operación en interiores
• Cobertura de sitios complejos,
relieve, edificios, cañadas,
infraestructura
• Cartografía, modelos 3D, lídar,
búsqueda, transporte, apoyo
logístico
• Más portátiles
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Modelos 3D de edificios del campus
•Levantamientos con 3 aeronaves no tripuladas pequeñas
•Entre 300 y 2000 fotografías por edificio
•Obtención de modelos 3D georreferenciados y con
medidas exactas
•Integración en SIG, visualización 3D y creación de
recorridos virtuales Nube de puntos 3D
Aeronave no tripulada
con peso menor a 2 kg y
cámara estabilizada
Ciencia Forense, Facultad de Medicina UNAM
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Nubes de puntos a partir de imágenes obtenidas con aeronaves no tripuladas (drones):
•Medición del
terreno, edificios,
puentes y otra
infraestructura
•Paisaje urbano
•Visualización 3D,
recorridos virtuales
•Edificios,
conjuntos,
manzanas
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Nubes de puntos a partir de
imágenes obtenidas con
aeronaves no tripuladas
(drones):
•Modelos 3D con medidas
y georreferencia
•Identificación de cambios
•Planeación de obras y
modificaciones,
simulaciones
•Seguimiento de cambios
y avance de obras
•Topografía y estructura de
zonas urbanas
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En un futuro no muy lejano…
• Mapas 3D actualizados dinámicamente y sensores en
caminos para vehículos autónomos
• Realidad aumentada y 3D inmersivo para desarrollo
de obras y mantenimiento en condiciones difíciles
• Sistemas de larga permanencia para monitoreo,
telecomunicaciones, desastres, seguridad
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Conclusiones
• Información útil para diversas áreas de la ingeniería;
múltiples tareas y objetivos
• Es necesario y urgente promover la penetración de las
nuevas tecnologías alrededor de lídar y drones
• Conveniente asociación entre academia, empresas y
gobierno para aprovechar estas tecnologías
• Bajo costo relativo (lídar) y absoluto (drones)
• Además de modelos 3D: – Inspección e infraestructura
– Seguimiento de obras
– Operación
– Mantenimiento con realidad aumentada
– Vigilancia
– Protección civil