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¿Se deben generar curvas de nivel a partir de datos Lidar y se requieren breaklines?

Los datos Lidar proporcionan la representación más precisa y confiable de la topografía de la tierra. A medida que avanza la tecnología lidar y las nubes de puntos continúan volviéndose más ricas y densas, los elementos de los datos lidar que alguna vez fueron necesarios para el proceso se eliminan de forma natural.

Sin embargo, las agencias gubernamentales y otros usuarios que contratan datos LIDAR a menudo solicitan componentes de mapeo obsoletos específicos, sin darse cuenta de que estas adiciones les cuestan tiempo y dinero innecesarios. Estos componentes de mapeo incluyen curvas de nivel generadas a partir de datos LIDAR y el uso de breaklines para admitir datos LIDAR.

Comprender por qué se desarrollaron estos componentes de mapeo, qué roles desempeñaron una vez y qué roles pueden desempeñar en las aplicaciones LIDAR modernas ayudarán a las empresas a decidir si solicitar su inclusión.

Historia y aplicación de curvas de nivel y breaklines

Durante siglos, las curvas de nivel, que conectan lugares de igual elevación, fueron la forma más común de representar numéricamente la elevación del terreno y la topografía en papel o mapas impresos. Cuando se desarrollaron, no era práctico para los agrimensores registrar manualmente el relieve, por lo que se capturaba un número limitado de elevaciones de puntos.

El Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) produjo los primeros mapas topográficos que incluyeron la representación del contorno del relieve del terreno, y esto allanó el camino a la copia magnética, el modelado digital y la representación de la topografía del terreno, y disminuyó la necesidad de curvas de nivel.

El uso de curvas de nivel evolucionó a medida que la industria de mapeo digital maduró. Las curvas de nivel, desarrolladas mediante compilación estéreo fotogramétrica, son líneas tridimensionales en un entorno de mapeo digital. Se introdujeron para capturar con mayor precisión los cambios en el terreno en presencia de puntos 3D dispersos, a veces llamados "puntos de masa", o lo que hoy llamamos nubes de puntos.

Dado que no es económicamente factible rastrear el suelo y generar información de altura por cada metro cuadrado de tierra a través del proceso de digitalización en 3D, la industria ideó el enfoque de breakline para facilitar el costoso proceso de elaboración de mapas.

A medida que avanzaba la creación de mapas digitales, las topografías del terreno se modelaban dibujando curvas de nivel. Un operador fijaría una marca flotante en una elevación de contorno y digitalizaría manualmente el terreno donde la elevación era igual a la elevación de la curva de nivel establecida.

Este proceso fue reemplazado por lo que a veces se denomina modelo digital del terreno (DTM). Los DTM generalmente contienen nubes de puntos que representan la elevación del terreno en terreno plano y ondulado, y breaklines para representar cambios abruptos en el terreno. La nube depuntos y los vértices de las curvas de nivel se convierten en una red triangular irregular (TIN), a partir de la cual se derivan los contornos y otros modelos de terreno en un entorno digital.

Estos puntos de masa iniciales fueron mucho menos frecuentes y densas que las nubes de puntos lidar de hoy. Esta densidad depende de la escala del mapa y del relieve en el terreno. Recolectar nubes de puntos con un espacio posterior de 15 metros a 45 metros era y sigue siendo común cuando se modela el terreno usando fotogrametría estéreo.

Con el espaciado grueso posterior de la nube de puntos y la ausencia de breaklines, el modelado del terreno es menos preciso porque no representa la forma real del terreno.

Ingrese a la tecnología Lidar

Cuando la tecnología lidar comenzó a despegar a mediados de la década de 1990, la tasa de repetición del pulso, que contribuyó a la densidad de nubes de puntos, era muy baja. Recolectar una nube de puntos basada en LIDAR con un espacio posterior de 5 metros era una práctica normal en ese momento, mejorando a un espacio posterior de 2 metros unos años más tarde y aumentando constantemente la densidad con el tiempo.

Hoy, la industria está recolectando datos lidar de USGS Quality Level 2 (QL2) con una densidad de 2 puntos por metro cuadrado y un espacio posterior de alrededor de 0.71 metro. Pronto, los datos lidar de Nivel de calidad 1 (QL1) con una densidad de 8 puntos por metro cuadrado y un espacio posterior de alrededor de 0,35 metros serán la norma dentro de la industria.

Las nubes de puntos Lidar, que proporcionan un punto de elevación por cada 30 centímetros del terreno, proporcionan el método más completo de modelado del terreno.

Las curvas de nivel son generadas por el submuestreo o simplificación de datos lidar densos. Este proceso requiere horas de trabajo valiosas para producir y crea un producto que oculta efectivamente información valiosa sobre la elevación del terreno en la nube de puntos.

Las curvas de nivel generadas a partir del DTM, como las breaklines y la nube de puntos, son suaves, ya que las curvas de nivel se interpolan desde la nube de puntos (y las breaklines, si existen) con un espacio posterior de 1 metro o más. Tal espacio amplio de nube de puntos suaviza las curvas de nivel interpoladas, ya que es menos sensible a los micro cambios en la elevación a través del terreno.

Por el contrario, las nubes de puntos lidar, debido a su alta densidad, son muy sensibles a los cambios en la elevación, por lo que las curvas de nivel generadas a partir de lidar no se ven suaves. Sin embargo, dichas curvas de nivel son más precisas para representar el terreno que las curvas denivel fotogramétricas.

Para la mayoría de las aplicaciones, cuando se utiliza un conjunto de datos lidar USGS QL2, no es necesario agregar breaklines debido a la alta densidad de la nube de puntos. Las breaklines solo son necesarias en ausencia de una nube de puntos densa, como fue el caso con el modelado fotogramétrico del terreno.

Si bien las breaklines pueden producir curvas de nivel más atractivas en los bordes de la carretera y otros cortes agudos en el terreno, no se sumarán a la precisión o la calidad de las curvas de nivel cuando se utiliza un conjunto de datos LIDAR denso.

Muchas aplicaciones de software esperan que los puntos LIDAR no fluctúen, incluso dentro del límite de ruido o la precisión de los datos LIDAR y cuando se utilizan con el modelado de flujo en pendiente descendente. Esa es la única razón por la cual se agrega el modelado masivo de breaklines: para representar las características lineales del agua y para asegurar un flujo descendente suave y forzado.

Las compañías de software de modelado pueden ayudar a la industria y reducir el costo del proyecto si implementaran una tolerancia de fluctuación de elevación dentro de la repetibilidad de la nube de puntos lidar, que se especifica en las especificaciones de la base lidar de USGS para que mida alrededor de 6 centímetros.

Algunas agencias especifican la compilación de la breakline únicamente para el aplanamiento hidráulico de cuerpos de agua, pero la mayoría de las veces esto se hace por razones estéticas. Los usuarios de datos LIDAR deben aceptar que los datos LIDAR son densos, y siempre habrá una irregularidad en la superficie debido a los errores aleatorios en los datos representados por la repetibilidad de los datos LIDAR, que en la mayoría de los casos asciende a 6 centímetros.

Al aceptar que las superficies de los lagos no necesitan verse completamente planas en un conjunto de datos LIDAR, podría ahorrar cientos, si no miles de horas, al aplanar dichas superficies.

Incluso para los cálculos volumétricos, tal desigualdad de los datos LIDAR no comprometerá la precisión de los cálculos del volumen. Dicha fluctuación es aleatoria y ocurre alrededor de la elevación media del terreno, suponiendo que todos los sesgos se eliminen del conjunto de datos LIDAR.

Donde las breaklines y las curvas de nivel automatizadas tienen valor

Aunque las breaklines no juegan el papel clave que alguna vez desempeñaron, hasta que los procesos y el software de modelado cambien, la recolección de breaklines de un conjunto de datos LIDAR densos todavía tiene aplicaciones útiles en casos específicos.

Las breaklines son beneficiosas para definir líneas de drenaje ocultas en áreas con vegetación, una práctica que puede ser inexacta si se genera solo con puntos LIDAR, y en la identificación de muros independientes, como barreras acústicas o muros de contención alrededor de los puentes.

Pero con mayor frecuencia, el uso de breaklines es aplicable en el diseño e ingeniería de carreteras, ya que los departamentos de transporte (DOT) requieren una delimitación precisa del borde del pavimento, la corona de la carretera, las curvas y las líneas de cunetas, la parte superior y la base de las curvas y otros elementos de la carretera.

Las capacidades actuales de la recolección aérea de LIDAR no permiten a los ingenieros determinar con precisión estas líneas a partir de LIDAR, por lo tanto, se necesitan breaklines recolectadas manualmente para completar las actividades de ingeniería vial.

Además, proporcionar breaklines con datos del sistema de mapeo móvil (MMS) permite reducir el tamaño de los datos entregados para que el software de modelado pueda manejarlos de manera más eficiente. En muchos casos, la densidad total de los datos MMS se usa para extraer líneas de corte después de lo cual los datos se diezman en una cuadrícula de 1 metro y se entregan con las breaklines para ser utilizadas dentro del software de modelado / CAD.

Sin embargo, a medida que avanza la potencia informática y la capacidad de almacenar y acceder fácilmente a estas cantidades masivas de datos, la dependencia de las breaklines en el diseño y la ingeniería de carreteras también disminuirá.

Si el usuario final requiere breaklines para aumentar los datos LIDAR y si el requisito de precisión lo permite, existe un enfoque menos costoso para extraer breaklines, y eso es breaklines automatizadas.

Para breaklines automatizadas, las nubes de puntos lidar y la intensidad lidar y / o las imágenes existentes se pueden usar a través de técnicas de segmentación de imágenes para extraer bordes que se pueden usar como breaklines. Este es un trabajo en progreso, pero vale la pena seguirlo.

Si se desean curvas de nivel, los usuarios deben saber que las curvas de nivel generadas a partir de LIDAR son más precisas y representan mejor el terreno que las curvas de nivel generadas a partir de DTM.

Cuando las curvas de nivel se generan a partir de puntos de elevación espaciados cada 35 o 71 centímetros, la longitud máxima de los lados triangulares del TIN generado siempre será inferior a 100 centímetros. Este no es el caso con las cuas de nivel derivadas de modelados fotogramétricos a partir de DTM con lados triangulares que exceden decenas de metros de longitud.

Las curvas de nivel generadas a partir de un conjunto de datos LIDAR aparecen irregulares porque el LIDAR es más sensible a los cambios en el terreno. Las curvas de nivel basadas ​​en Lidar se pueden describir como "hipersensibles" debido a la gran cantidad de detalles de elevación que llevan.

Las curvas de nivel tendrán la precisión de los datos LIDAR y reflejarán casi la elevación real de la nube de puntos LIDAR en la ubicación donde se trazan estas curvas de nivel.

Sin embargo, los curvas de nivel en general no representan la calidad de los datos lidar, ya que la nube de puntos lidar proporciona mejores detalles sobre el relieve que las curvas de nivel solas, a menos que las curvas de nivel se creen con un intervalo de 5 a 10 centímetros.

Evaluar la necesidad ahorrará tiempo y dinero

La industria de la cartografía está evolucionando rápidamente y puede parecer un objetivo móvil para quienes están fuera de la industria. Es por eso que, siempre que sea posible, estos cambios en el proceso tecnológico y la aplicación deberían compartirse, incluso si esto crea una pérdida financiera a corto plazo para el proveedor de datos LIDAR.

Al conocer estos avances y sus ramificaciones, las agencias gubernamentales pueden solicitar y recibir los mejores y más apropiados datos LIDAR para sus proyectos de mapeo a nivel estatal o de empresas contratistas, y ahorrar tiempo y dinero en el proceso.

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