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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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Page 1: Obtención de modelos tridimensionales para ingeniería por ... · Modelos 3D de edificios del campus •Levantamientos con 3 aeronaves no tripuladas pequeñas •Entre 300 y 2000

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

Page 2: Obtención de modelos tridimensionales para ingeniería por ... · Modelos 3D de edificios del campus •Levantamientos con 3 aeronaves no tripuladas pequeñas •Entre 300 y 2000

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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Page 25: Obtención de modelos tridimensionales para ingeniería por ... · Modelos 3D de edificios del campus •Levantamientos con 3 aeronaves no tripuladas pequeñas •Entre 300 y 2000

• 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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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