En un artículo muy interesante publicado hace poco por David Mckittrick, donde habla sobre las implicaciones del adecuado conocimiento de las técnicas asociadas al trabajo con LiDAR en SIG y haciendo referencia a Global Mapper como una herramienta de apoyo en el procesamiento de la data obtenida.
Después de leer el artículo me he bajado Global Mapper para jugar un rato, y debo admitir que mantiene esa practicidad de aquella herramienta que conocimos y con la que era muy práctico hacer modelos digitales de terreno a partir de archivos de texto xyz. Hoy, cuando cada vez se está volviendo mucho mas asequible el acceso a datos LiDAR, no está mal darle una mirada a los aspectos que hay que considerar al trabajar con estos y de paso hacer mención de lo que Global Mapper hace bien. Que insisto, me ha dejado sorprendido en lo que he estado probando; con una cara renovada, el programa mantiene esa sencillez de abrir datos y mostrarlos en sugerencias ya preconfiguradas.
El otro día, en la mesa de Geofumadas, pude notar en los ojos de Don H –uno de mis mentores– un brillo desconcertante en sus ojos ante la oferta que hacía un oferente de drones; se trataba de una aplicación para actualizar datos catastrales; con mucha pena he tenido que bajarlo de la nube y recordarle que en la mayoría de países en vías de desarrollo no existen condiciones mínimas para la sostenibilidad de estas tecnología; aunque al final llegamos a un consenso de lo que es posible de manera funcional. La irrupción de esta técnica hace unos años produjo una gran emoción en ciertas entidades gubernamentales de Estados Unidos, ahora se traslada a otros países de contexto hispano, que pueden entrar en el afán de «subirse a la ola» de la aplicación de la nueva tecnología, capturando datos pero sin saber que hacer realmente con estos.
Si tenemos en cuenta el costo que demanda el uso de LiDAR en un proyecto, veremos que es crítico, considerando lo que conlleva embarcarse en la obtención masiva de datos (hablando de ‘Point Cloud Collection’ en específico); aún reconociendo que su uso nos proporciona un resultado eficaz y un gran ahorro de tiempo. Adecuadamente utilizados, los datos LiDAR nos permiten percibir el mundo de una forma muy distinta a aquella que lográbamos mediante las prácticas tradicionales de cartografía. Ahora se puede obtener una visión real haciendo uso de los formatos 3D y ademas se puede interactuar con la data con lo cual se desarrollan nuevas técnicas de análisis.
Que es LiDAR
David de manera muy acertada dice: “los datos LiDAR no son un producto sino una materia prima” con lo que establece el primer concepto clave, a nuestro parecer, para entender el tema. En efecto, obtener datos es el insumo que nos permitirá, luego de un procesamiento adeucado, obtener diversos modelos tridimensionales.
Pero, para estar mas claros necesitamos retroceder y recordar sobre la estructura básica y las características de los datos LiDAR. LiDAR (un acrónimo de Detección de Luz y de Rango) es un formato vectorial de puntos 3D. Cada archivo o conjunto de datos LiDAR contiene generalmente millones, o incluso miles de millones de puntos estrechamente espaciados y distribuidos de manera aleatoria. La cercanía del espaciamiento entre ellos depende de cómo se adquirieron los datos.
Los datos LiDAR disponibles al público se han recopilado, en su mayoría mediante una plataforma aerotransportada utilizando tecnología láser de transmisión y recepción, en aplicación conjunta con el uso del posicionamiento preciso y los sistemas de navegación. A cada punto se atribuye un valor x, y, z derivado de la diferencia de tiempo calculada entre la transmisión y recepción de un pulso láser reflejado.
Un avión que vuele despacio creará una nube de puntos más espaciados que uno volando más rápido a mayor altitud. Dependiendo des sensor que use el avión o dron, y cómo se trabaje con los datos, se pueden incluir como atributos adicionales, un valor de color, intensidad de reflexión, así como el número de retornos por pulso, para su visualización y análisis.
Lo que puede hacerse con los datos LiDAR
Teniendo claro la data LiDAR sufre una transformación que deviene generalmente en un modelo 3D, hablamos entonces de la generación de un Modelo de Elevación Digital (DEM) o, la creación / extracción automática de objetos vectoriales 3D derivados de los patrones geométricos en una matriz de puntos. También es posible, modificando la representación de la nube de puntos, obtener información significativa, representando diversos tipos de superficie, la elevación de un punto respecto al suelo, o una variación de la densidad de los puntos, entre otras características.
Edición y Filtrado de los datos LiDAR
Es muy común que los archivos de datos obtenidos incluyan mucho más puntos de los necesarios. Por ello, antes de utilizar un proceso de filtrado a la nube de puntos, es preferible escudriñar los metadatos de la capa. El resumen estadístico obtenido proporcionará información necesaria sobre las características de la nube que nos sugerirá una adecuada toma de decisiones para el proceso de filtrado.
Mejorando la calidad de los datos LiDAR
Luego de eliminar los puntos no requeridos, el siguiente paso es detectar y reclasificar aquellos puntos de tierra que inicialmente no fueron clasificados. Es decir, debemos afinar la data. Esto es muy importante para poder generar un DEM de buena resolución.
Aquí nos planteamos si estamos en capacidad de realizar un adecuado proceso filtrado de datos y una posterior reclasificación de los mismos. Ambos procedimientos, aparentemente mecánicos, tienen un importancia crucial en los resultados a obtener.
En esto Global Mapper realmente lo hace muy bien. Al menos, en el escenario de edición y filtrado. Y aun así hay que tener en cuenta que eliminando los puntos que causan ruido, ha datos clasificados como superficie que no necesariamente son útiles. Mediante Global Mapper, no solo es posible realizar una adecuada eliminación de puntos que se encuentren fuera del alcance geográfico del área de proyecto, sino también aquellos no requeridos por sus características, debido a que el aplicativo cuenta con numerosas opciones de filtrado.
Ahora hablemos del afinamiento de la data. Global Mapper incluye varios procedimientos integrados con los cuales se clasifica automáticamente la data y se reclasifican los puntos de tierra no considerados inicialmente evitando perder data potencialmente útil. De esta manera se incrementa el porcentaje relativo de puntos que pueden emplearse en la creación de un DEM con mayor resolución.
Mediante otros procesos de clasificación automática se puede detectar y reclasificar edificios, árboles y cables utilitarios, lo que constituye el primer paso en el proceso de extracción de características.
La creación del Modelo de Elevación Digital
Para realizar los procedimientos de análisis 3D, en casi todos los casos, la nube de puntos LiDAR necesitará ser data efectiva. Utilizamos el proceso denominado ‘enrejado’ mediante el cual el valor asociado a cada punto de una matriz (por lo general un valor de elevación) se usa como base para generar un modelo 3D sólido. Este modelo puede representar solo terreno (un modelo de terreno digital) o una superficie por encima del suelo, como una cubierta forestal (un modelo de superficie digital). La distinción entre los dos se deriva del filtrado y selección de los puntos que se utilizan para generar la superficie.
Si tenemos en cuenta que la mayoría de los usuarios LiDAR, se plantean como objetivo principal la generación de un DTM (Modelo Digital de Terreno), Global Mapper ofrece una suficiente colección de herramientas de análisis de terreno, incluyendo cálculo de volumen; optimización de corte y relleno; generación de curvas de nivel; delineación de cuencas; y análisis de líneas de visión.
Extracción de Atributos
Poder generar una mayor disponibilidad de datos a partir de una nube de puntos más densa nos define un nuevo camino hacia la nueva forma de procesar los datos LiDAR. El análisis de los patrones en la estructura geométrica de puntos adyacentes puede dar lugar a la delineación de modelos construidos, representados como polígonos tridimensionales; líneas eléctricas o cables de paso sobre el suelo, representados como líneas tridimensionales; así como puntos de árboles, derivados de la estructura colectiva de puntos clasificados como vegetación elevada.
La conclusión de David es obvia. Tener datos no lo es todo al trabajar con LiDAR; tener una herramienta con qué procesarlos de manera práctica, es lo que potencializa el uso de esta tecnología.
Es curioso que la última vez que vi esta aplicación fue en 2011, con la versión 11. Ya hacía trabajo con LiDAR pero era algo deprimente en el consumo de recursos, dejé de verlo desde la versión 13 donde mejoraba un poco esa capacidad. Es cuestión de bajarlo y probarlo, pues esta versión 18 me parece una de las mejores alternativas de software de bajo costo que hace casi todo lo que se podría requerir para operar datos LiDAR.
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