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Nubes de puntos: Diferencias entre LiDAR y fotogrametría

09/may/2022 10:49


Miniatura de imagen. Acre

Nubes de puntos. Los dos métodos principales para crear una nube de puntos a partir de datos de vehículos aéreos no tripulados, LiDAR y fotogrametría, tienen cada uno sus casos de uso ideales. En ocasiones, es posible que se acaben utilizando ambos métodos para un mismo proyecto. En este artículo analizamos cuáles son las diferencias de cada proceso y como pueden usarse para completar un proyecto único.

Nubes de puntos: LiDAR y Fotogrametría

Las empresas que cartografían con frecuencia zonas complejas y con vegetación pueden inclinarse por el LiDAR, mientras que las que se ocupan de líneas de visión claras y necesitan una solución de menor coste pueden empezar por la fotogrametría, pero la decisión no puede reducirse a una o dos cuestiones. Comparar las tecnologías una al lado de la otra es un ejercicio útil a la hora de decidir cómo equipar sus vehículos aéreos no tripulados.

 

L1 Render

LIDAR para dron DJI Zenmuse L1

El Zenmuse L1 integra un módulo Livox Lidar, una IMU de alta precisión y una cámara con un CMOS de 1 pulgada en un gimbal estabilizado de 3 ejes. Cuando se utiliza con Matrice 300 RTK y DJI Terra, el L1 forma una solución completa que le brinda datos 3D en tiempo real durante todo el día, capturando de manera eficiente los detalles de estructuras complejas y entregando modelos reconstruidos de alta precisión.

 

Nube de puntos con LiDAR

El escaneo LiDAR implica frecuentes impulsos láser que luego rebotan en el sensor. Utilizando la medición inercial y los datos de posicionamiento por satélite, el sensor LiDAR del dron determina exactamente en qué lugar del espacio se encuentra un punto.

Los puntos recogidos se convierten en una nube de puntos LiDAR cuando se ensamblan con un software especializado en nubes de puntos. Se trata de un método de escaneo de gran precisión, aunque es necesario combinarlo con otros datos para añadir más detalles a los mapas, incluido el color.

El LiDAR es ideal para cartografiar elementos demasiado pequeños para ser detectados por otros métodos. Por ejemplo, si necesita cartografiar cables finos o líneas eléctricas como parte de su nube de puntos, puede hacerlo recogiendo datos LiDAR. La tecnología también funciona en condiciones de poca luz y puede llegar al suelo a través de las capas de follaje.

Además, dado que las nubes de puntos LiDAR son mediciones directas, el tamaño de los archivos es relativamente menor en comparación con las fotografías de alta resolución utilizadas para la fotogrametría. Esto significa que el posprocesamiento de los datos LiDAR es más rápido que la extracción de nubes de puntos a partir de modelos de fotogrametría, y esto puede ser un factor importante para los usuarios que priorizan la eficiencia o que tienen misiones sensibles al tiempo.

Dado que el software LiDAR basado en la nube es menos común que las herramientas de fotogrametría, el proceso real de compilación de los datos brutos en una nube de puntos puede requerir un empleado in situ con formación técnica. Los costes también pueden ser mayores, incluida la necesidad de drones más potentes para transportar los sensores especializados.

 

 

matrice-300Dron DJI Matrice 300 RTK

El Matrice 300 RTK aumenta su autonomía de vuelo hasta en 55 minutos, con un rango de transmisión de video de 15 kilómetros, e incluye varios sensores, como los térmicos. Está diseñado para aplicaciones profesionales como seguridad y rescate, construcción, inspección industrial y eficiencia energética.

Las ventajas del LiDAR

El aspecto positivo más citado del uso de LiDAR para la cartografía es la precisión de la tecnología. Sin embargo, esta afirmación por sí sola no nos da mucho margen de maniobra.

En primer lugar, es importante considerar qué significa la precisión para usted y su proyecto. ¿Prioriza la precisión relativa o la absoluta? En otras palabras, ¿le preocupa que su producto final sea preciso en términos de sus características en relación con las demás, o sus características en relación con su lugar en el mundo?

El LiDAR es el método más adecuado para obtener una precisión absoluta y suele ser la mejor opción cuando el objetivo es obtener un modelo de tierra desnuda realista. Esto se debe a que es el mejor método para tener en cuenta la elevación, la vegetación y las condiciones existentes.

La integración del LiDAR con los datos del GNSS y el hecho de que se trata de una medición directa, disparando miles de pulsos láser desde arriba, garantizan que el mapa digital del terreno final tenga una precisión vertical extrema.

Las complicaciones topográficas no sólo vienen en forma de ondulaciones del terreno. La vegetación también puede impedir que los métodos de topografía basados en fotografías obtengan datos granulares a nivel del suelo.

Los pulsos de luz del LiDAR penetran en los huecos entre las hojas y las ramas, llegando al suelo y mejorando la precisión de las mediciones.

El LiDAR también es preferible si las condiciones de luz de su lugar de trabajo son inconsistentes. Si desea realizar estudios nocturnos o misiones de baja visibilidad, el LiDAR puede encargarse de la tarea sin necesidad de una fuente de luz externa.

Por último, el LiDAR permite captar detalles de pequeño diámetro. Un gran ejemplo de ello son los cables eléctricos. Gracias al muestreo de puntos de alta densidad y al enfoque de medición directa, puede utilizar el LiDAR para cartografiar con precisión la catenaria de los cables.

 

Los contras del LiDAR

El reto más evidente que supone trabajar con LiDAR es su coste. Debido a la mayor complejidad operativa (y a la necesidad de componentes y sensores más sofisticados), es fácil gastar cientos de miles de dólares en una solución topográfica completa.

Esta complejidad también amplía el margen de error y aumenta la dependencia de un profesional experimentado. Con múltiples sensores e información a la que no se puede acceder fácilmente sin una buena cantidad de procesamiento, la extracción de los datos que necesita no es sencilla.

También es importante tener en cuenta que tradicionalmente los sensores LiDAR han sido más voluminosos que las simples cámaras. Dado que los drones son cada vez más populares para la topografía aérea, la necesidad de un dron más grande para manejar una carga útil más pesada puede añadirse a un gasto ya significativo.

La última desventaja de elegir el LiDAR es posiblemente su mayor fortaleza: El hecho de que es la mejor herramienta para el trabajo en situaciones muy específicas. Para muchas aplicaciones, la fotogrametría normal será suficiente. Se trata de una tendencia que va cobrando fuerza a medida que mejora el software de procesamiento de imágenes.

 

Nube de puntos con fotogrametría

La fotogrametría ensambla proyecciones de datos a partir de fotografías. Se trata de un enfoque asequible y sencillo para la topografía y la cartografía, y el software necesario para trabajar con los datos de la fotogrametría está disponible a través de un modelo sencillo basado en la nube.

El uso de la fotogrametría es flexible. Puede decidir la rapidez con la que volará el dron, en función del nivel de detalle necesario para los mapas o las nubes de puntos 3D que esté generando para el proyecto en cuestión.

Dependiendo del nivel de detalle por el que se opte y del tamaño del área que se esté inspeccionando, la cámara del UAV tomará cientos o miles de fotografías. Estas imágenes tienen color y, además de convertirse en nubes de puntos 3D, pueden ensamblarse en un mapa o un modelo 3D.

Como la fotogrametría se basa en la fotografía, se necesita una fuente de luz para que funcione, ya sea natural o artificial. Dicho esto, la facilidad de uso general del método puede compensar el inconveniente de buscar las condiciones adecuadas. Las barreras de entrada relativamente bajas pueden hacer que este sea un gran método inicial para una empresa que acaba de empezar a hacer nubes de puntos 3D u otros modelos de datos.

Las ventajas de la fotogrametría

La principal ventaja de trabajar con fotogrametría es su accesibilidad. El auge de la tecnología de los drones y del software de cartografía ha simplificado los flujos de trabajo y ha puesto mapas precisos y modelos 3D al alcance de cualquier organización que disponga de un dron con cámara decente.

Aparte de la calibración de la cámara, la planificación básica del vuelo y el trazado de los puntos de control en tierra, llevar a cabo una misión de cartografía y convertir esos datos en algo útil es relativamente sencillo. Hay innumerables escenarios en los que este proceso produce resultados tangibles, en sectores tan variados como la construcción, la conservación, la minería y la agricultura.

Y lo que es más importante, los resultados son accesibles. Los mapas y modelos con características y colores reconocibles son intuitivos al instante, lo que los convierte en una gran herramienta de colaboración y en algo con lo que los interesados pueden trabajar sin dedicar demasiado tiempo a la manipulación de los datos.

Otra gran parte del atractivo de la fotogrametría es lo asequible que es. Como ya hemos dicho, para empezar hay que invertir unos cuantos miles de dólares en un dron con cámara profesional y mucho menos en el software que se necesita para procesar los datos.

Por último, la fotogrametría ofrece un enfoque más flexible. Dependiendo de la tarea a realizar, puedes tener más control sobre el equilibrio entre la velocidad de la misión, la altitud y la precisión.

Los contras de la fotogrametría

Los métodos de topografía basados en la fotogrametría tienen algunas desventajas. El primero es que la precisión de los mapas y modelos depende en gran medida de la calidad de la cámara y del propio dron.

El tamaño del sensor, la apertura, la resolución y la distancia focal influyen en la distancia de muestreo del suelo (GSD), junto con la altitud a la que se vuela. Además, te costará producir resultados con una precisión absoluta si no utilizas varios puntos de control en tierra o un dron habilitado para RTK o PPK.

El segundo reto al que se enfrentan tus ambiciones de fotogrametría es el clima. O, para ser más específicos, las condiciones de luz. La oscuridad, la nubosidad, el polvo y otros factores pueden afectar negativamente a la calidad de los resultados de la medición.

Cuando se trata de procesar datos, sólo se puede medir lo que se ve con claridad. Esto significa que los vuelos con visibilidad limitada, ya sea por la vegetación, las sombras o la hora del día, producirán menos puntos de terreno y mapas y modelos menos precisos.

 

 

Usos del modelado de nubes de puntos

Una vez generadas las nubes de puntos 3D, ¿para qué se utilizan? Los casos de uso variarán en función de su sector, pero todos se centran en la necesidad de disponer de modelos 3D precisos.

    • Inspección eléctrica: El levantamiento de nuevas infraestructuras de servicios públicos es más sencillo y rápido cuando los equipos tienen acceso a drones y pueden crear nubes de puntos en 3D de las zonas en cuestión. Esto puede ser especialmente útil para activos como las líneas eléctricas construidas en zonas remotas donde los equipos tendrían problemas para inspeccionar a pie.
    • Construcción de petróleo y gas: Al igual que las empresas eléctricas, las refinerías de petróleo y gas a menudo requieren información 3D precisa sobre grandes áreas, potencialmente en lugares remotos. Este es otro escenario en el que los drones pueden resultar más eficaces que los equipos de topografía en tierra.
    • Topografía: Los usuarios interesados en obtener rápidamente mapas topográficos detallados de zonas pueden beneficiarse de las nubes de puntos 3D generadas mediante el uso de drones. La combinación de la rapidez en la medición de grandes áreas y la alta precisión es ideal para la topografía.
    • Silvicultura: El LiDAR puede penetrar el denso follaje y proporcionar datos de superficie que no se resolverían con la fotogrametría.

 

Una vez que haya determinado un buen caso de uso para una nube de puntos 3D precisa, sólo tiene que encontrar el dron y la carga útil de recopilación de información adecuados para sus circunstancias.

 

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