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Presentación Proyecto LiDAR - Lidia Riaño

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by

Lidia Riaño Cámara

on 27 June 2014

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Transcript of Presentación Proyecto LiDAR - Lidia Riaño

LiDAR
Método activo de captura de datos.
Recoge una nube de puntos 3D.
Exacta y precisa.
Las aplicaciones son ilimitadas.
FORMATO DE LOS DATOS LiDAR
ASCII

FORMATO LAS (Log ASCII Standard)
DATOS FULL-WAVEFORM
Forma de onda completa
Avances del LiDAR,
datos full-waveform
y clasificación
Alumnas: Lidia Riaño Cámara
Leire Herce Artieda

Tutor: José Luis Lerma García

Índice
OBJETIVOS
LiDAR
COMPONENTES DE UN SISTEMA LiDAR
FORMATOS DE LOS DATOS LiDAR
DATOS LiDAR FULL-WAVEFORM
CASO PRÁCTICO Y CLASIFICACIÓN DE DATOS LiDAR
CLASIFICACIÓN: LP360
CLASIFICACIÓN: LAStools
ESTUDIO COMPARATIVO DE LAS DISTINTAS CLASIFICACIONES
ESTUDIO COMPARATIVO LP360 – LAStools
COMPARACIÓN DE RESULTADOS
CONCLUSIONES
BIBLIOGRAFÍA

Datos
full-waveform
Fundamentos,
avances y
novedades del LiDAR
Esquema de trabajo
Clasificación
de datos LiDAR
Caso práctico
Light Detection And Ranging
GPS
X
Y
Z
X
Y
Z
INS
ALS
ESQUEMA DEL SISTEMA LiDAR
Medio Aéreo
Formato público
Intercambio datos LiDAR de forma estandarizada
LAS V.1.0 (Mayo 2003)
LAS V.1.1 (Mayo 2005)
LAS V.1.2 (Septiembre 2008)
LAS V.1.3 (Octubre 2010)
LAS V.1.4 (Noviembre 2011)
1. Modelar la señal en forma de onda con funciones de Gauss, logaritmos normales o funciones generalizadas de Gauss.

2. Detectar picos en las ondas: métodos no lineales de mínimos cuadrados o algoritmos de expectación-maximización.
Primer sistema LIDAR FW comercial: 2004 (LiteMapper-5600).
CASO PRÁCTICO Y CLASIFICACIÓN
DE DATOS LiDAR
Objetivo: clasificación de datos LiDAR con dos programas diferentes y analizar los resultados obtenidos.


Idea inicial: clasificación con datos discretos y full-waveform.
Proyecto:
Formato *.LAS
Datos discretos
Datos Full-waveform
Ortofoto de la época del vuelo

Datos de trabajo: Pasada_5
Análisis de resultados
Empresa QCoherent.
Extensión ArcGIS.
Programa comercial.
Incluye un potente gestor de tareas para la nube de puntos.
CLASIFICACIÓN: LP360
1. Clasificación de los puntos
Low points/isolated points
.
CLASIFICACIÓN: LP360
2. Clasificación de los puntos
terreno
(ground points).
3. Clasificación de los
edificios
(buildings).
4. Clasificación de la
vegetación
(vegetation).
Aplicar el filtro sobre la ventana de previsualización.

Crear el filtro.

Aplicar el filtro a los datos.
Crear nuevo filtro
Parámetros apropiados
Aplicar los parámetros
CLASIFICACIÓN: LAStools
Programa libre.
Descarga gratuita.
Esta construida sobre las herramientas de la librería libLAS.
Novedad: vía ArcGIS.

CLASIFICACIÓN: LAStools
1. Clasificación de
puntos terreno
con
lasground
.
2. A partir de la superficie creada de los puntos del terreno se calculan las
alturas
de los puntos con
lasheight
.
3. Clasificación de
edificios
con
lasclassify
.
4. Clasificación de la
vegetación
,
puntos bajos
y
altos
con
lasheight
(
classify
).
ESTUDIO COMPARATIVO DE LAS
DISTINTAS CLASIFICACIONES
Necesidad de evaluar las clasificaciones.
Implementación de un programa en
Matlab
: "Evaluación de una clasificación".
Objetivo: análisis de los resultados.
Calcula: Nº de puntos de cada clase + medidas de fiabilidad.
Estudio comparativo
LP360
LAStools
ESTUDIO COMPARATIVO LP360 - LAStools
ESTUDIO COMPARATIVO DE
LAS DISTINTAS CLASIFICACIONES
Fichero *.LAS a txt:
las2txt.exe
Txt a dbf: Access
Cargar en ArcGIS:
Tools/Add XY Data…
Ortofoto
+
nube de puntos
=
selección de muestras
COMPARACIÓN DE RESULTADOS
COMPARACIÓN DE RESULTADOS
COMPARACIÓN DE RESULTADOS
Resultados obtenidos:
- Análisis visual:
LP360
LAStools
Resultados obtenidos:
- Análisis numérico: Nº de puntos de cada clase.
LP360
LAStools
Resultados obtenidos:
- Análisis numérico: Resultados de la fiabilidad de
la clasificación.
LAStools
LP360
Conclusiones:
Objetivos cumplidos.

Objetivo práctico: no se han podido utilizar los datos full-waveform.

Mejores resultados con LAStools.

Problema: gran cantidad de puntos LIDAR para procesar.

Problema: programas sin la opción de evaluar las clasificaciones.

Mejora de las muestras: obtención datos de campo.

El LiDAR es una técnica en evolución.

Líneas de investigación emergentes: full-waveform.

Desarrollo de herramientas en torno a la evaluación de la clasificación.

Chauve, A., Mallet, C., Bretar, F., Durrieu, S., Pierrot, M. & Puech, W. 2007, ‘Processing full-waveform LIDAR data: modelling raw signals’, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Espoo, Finland.

Hofton, M. A., Minster, J. B. & Blair, J. B. 1999, IEEE Transactions on geosciences and remote sensing, Vol. XX.

Ibáñez, E. 2008, ‘Validación de modelos digitales del terreno de precisión a partir de datos Láser escáner aerotransportado; aplicación a la marisma del parque nacional de Doñana’, Universitat de Catalunya, Tesis doctorales, Barcelona, España.

Morin, K. 2002, ‘Calibration of Airborne Laser Scanners’, University of Calgary, Department of geomatics engineering, Calgary, Alberta.

Persson, A., Söderman, J., Töpel, J. & Ahlberg,S. 2005, ‘Visualization and analysis of full-waveform airborne laser scanner data’, ISPRS WG III/4, V/3 Workshop “Laser scanning 2005”, Enschede, Netherlands.

Warner, W., Ullrich, A., Ducic, V., Melzer, T. & Studnicka, N. 2006, ‘Gaussian decomposition and calibration of a novel small-footprint full-waveform digitising airborne laser scanner’, in ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 60, pp. 100-112.
Bibliografía:
Avances del LIDAR,
datos full-waveform
y clasificación
Muchas gracias por su atención
Vídeo


Registro de puntos

Herramientas digitalización
+
Almacenamiento
Procesado de datos full-waveform:
Representación geométrica de la topografía
+
información de la superficie iluminada
Procedimiento para la obtención de muestras:
CASO PRÁCTICO
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