ANALISIS DEL COMPORTAMIENTO CONSTRUCTIVO EN LA...

Ingeniería Catastral y Geodesia Universidad Distrital “Francisco José de Caldas”

1

ANALISIS DEL COMPORTAMIENTO CONSTRUCTIVO EN LA COMUNA SUR

ORIENTAL DE MEDELLIN BARRIO MANRIQUE POR EL METODO DE

TELEDETECCION DEL SISTEMA LIDAR

PRESENTADO POR:

IVÁN FRANCISCO CABRALES ROJAS

CARLOS MAURICIO NEIRA AVILA

TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR POR EL TÍTULO DE INGENIERO CATASTRAL Y GEODESTA.

DIRECTORA DEL TRABAJO DE GRADO. INGENIERA CLAUDIA BERENICE ROJAS

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE INGENIERIAI NGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA

BOGOTÁ D.C. 2017


2

Firma de Jurado

Bogotá D.C Abril 2017


3

DEDICATORIA

Este trabajo está dedicado a Dios, nuestros Padres, nuestras Esposas y nuestros

Hijos, gracias todos y cada uno de ellos, es posible vivir este gran sueño, que el

esmero y la fe que depositaron en nosotros se vean retribuido.

Gracias a toda nuestra familia por el apoyo incondicional en todo este tiempo, sin

olvidar a quienes no están presentes y que desde donde estén se sentirán

orgullosos de nuestros logros.


4

AGRADECIMIENTOS.

Gracias a la Universidad Distrital por nuestra formación profesional que fue

integra, a nuestros profesores y amigos.

Estamos infinitamente agradecidos con la Ingeniera Claudia Rojas por creer en

nuestro trabajo y en ser la guía para nuestro aprendizaje.

Agradecidos con el apoyo del Ingeniero German Ramírez, quien nos colaboró y

apoyo permanentemente para terminar con satisfacción el proyecto.

El apoyo que nos brindó la empresa ISATECH CORPORATION al suministrar los

datos y la asesoría técnica en este camino que fue muy satisfactorio.


5

TABLA DE CONTENIDO

1.TITULO...................................................................................................................... 12

ANALISIS DEL COMPORTAMIENTO CONSTRUCTIVO EN LA COMUNA SUR ORIENTAL DE MEDELLIN

BARRIO MANRIQUE POR EL METODO DE TELEDETECCION DEL SISTEMA LIDAR. ........................ 12

2. INTRODUCCIÓN ................................................................................................. 13

CAPITULO I .................................................................................................................. 14

3. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ............................................................................... 14

4. JUSTIFICACIÓN ......................................................................................................... 15

5. OBJETIVOS ............................................................................................................... 16

5.1 OBJETIVO GENERAL .......................................................................................................... 16

5.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................................... 16

CAPITULO II ................................................................................................................. 18

7. MARCO TEÓRICO ..................................................................................................... 18

7.1 DEFINICIÓN DE CATASTRO EN COLOMBIA .......................................................................... 18

7.2. DEFINICIÓN DEL SISTEMA ................................................................................................. 19

7.2.1 ¿QUÉ ES LIDAR? ............................................................................................................................ 19

7.2.2 COMPONENTES DE UN SISTEMA LIDAR ........................................................................................ 19

7.2.3 TIPOS DE LIDAR ............................................................................................................................. 20

7.2.3.1 LIDAR AREOTRANSPORTADO .................................................................................................... 20

7.2.3.1.1 LIDAR TOPOGRAFICO ............................................................................................................. 21

7.2.3.3 LIDAR BATIMETRICO ................................................................................................................. 21

7.2.3.4 LIDAR TERRESTRE ..................................................................................................................... 22

7.3 DESCRIPCION DEL PROYECTO ........................................................................................... 23

7.3.1 ¿CÓMO FUNCIONA EL SISTEMA LIDAR? ....................................................................................... 23

7.3.2 ATRIBUTOS DE LOS PUNTOS LIDAR.............................................................................................. 24

7.3.2.1 INTENSIDAD .............................................................................................................................. 24

7.3.2.2 CLASIFICACIÓN DE PUNTOS ...................................................................................................... 24

7.3.2.3 ¿QUE ES UNA NUBE DE PUNTOS? ............................................................................................. 24

7.4 MÉTODO PARA LA OBTENCIÓN DE LOS DATOS LIDAR. .................................................................. 24

7.4.1 PLANEACIÓN DEL VUELO .............................................................................................................. 24


6

7.4.2 RESULTADOS DEL PLAN DE VUELO .................................................................................. 25

7.5 OBTENCIÓN DE DATOS ...................................................................................................... 26

7.5.1 OBTENCION DE ORTHOFOTOS Y PUNTOS LIDAR ....................................................................... 26

7.5.2 ¿QUE SON LOS DATASET LAS? ..................................................................................................... 26

7.5.3 ¿COMO SE ALMACENAN LOS DATOS LIDAR? ............................................................................... 27

7.5.4 CLASIFICACION DE PUNTOS LIDAR .................................................................................. 28

7.5.5 CLASIFICACION DE CODIFICACION DE CAMPO DE BITS ............................................................... 29

7.6 QUE ES MODELO DIGITAL DE TERRENO MDT ...................................................................... 30

7.6.1 MODELOS DE ELEVACION ............................................................................................................. 30

8.1 UBICACIÓN ........................................................................................................................ 32

8.2 CLIMA ............................................................................................................................... 33

9 INSUMOS Y HERRAMIENTAS .................................................................................. 36

9.1 TIPO DE AERONAVE: ......................................................................................................... 36

FUENTE: EMPRESA ISATECH ..................................................................................................... 36

9.2 CAMARA FOTOGRAFICA TRIMBLE AICPRO IQ180 ................................................................ 37

FUENTE ISATECH CORPORATION .............................................................................................. 37

9.3 TRIMBLE HARRIER 68i (LIDAR) ...................................................................................................... 38

FUENTE: ISATECH CORPORATION; 2015 ................................................................................... 38

9.4 SOFTWARE: ...................................................................................................................... 38

10. ALCANCES DEL PROYECTO ...................................................................................... 39

CAPITULO III ................................................................................................................ 40

11. METODOLOGÍA ...................................................................................................... 40

11.1 LOCALIZACIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO .......................................................................... 40

11.2 PARAMETROS PARA EL VUELO LIDAR ............................................................................. 42

11.3 EJECUCIÓN DEL PLAN DE VUELO ....................................................................................... 46

11.4 PROCESAMIENTO LIDAR ................................................................................................. 48

11.4.1 Error medio cuadrático ............................................................................................................... 51

11.5. GENERACIÓN DEL MODELO DIGITAL DE TERRENO (DTM) ................................................. 52

11.6 PREPARACIÓN Y TRIANGULACIÓN DEL PROYECTO DE FOTOS........................................... 56

11.7 GENERACIÓN DE MOSAICO SIN ORTORECTIFICAR ............................................................ 57


7

11.8 ORTOFOTOMOSAICO ...................................................................................................... 57

11.8 CLASIFICACION DE ARCHIVOS .LAS .................................................................................. 59

11.9 NUBE DE PUNTOS .......................................................................................................... 61

11.9.1 RECLASIFIACION DE PUNTOS LIDAR ........................................................................................... 62

11.10 MODELO DIGITAL DE SUPERFICIE (DSM) ............................................................. 64

CAPITULO IV ................................................................................................................ 71

12. ETAPA FINAL Y GENERACIÓN DE MAPAS Y RESULTADOS ¡Error! Marcador no definido.

15. CONCLUSIONES ...................................................................................................... 79

16. RECOMENDACIONES .............................................................................................. 81

17 GLOSARIO ............................................................................................................... 82

18 BIBLIOGRAFIA ......................................................................................................... 86

19 TRABAJOS CITADOS ................................................................................................. 87


8

TABLA DE IMAGENES

Imagen no 1 General de los componentes necesarios para la toma de datos lidar; ............................. 20

Imagen No 2 VUELO Y TRAYECTORIA DEL SISTEMA LIDAR ZONA TOPOGRAFICA ................................ 21

Imagen No 3 EJEMPLO DE UNA TOMA BATIMETRICA DESDE EL AIRE ......................................................... 21

Imagen No 4 EJEMPLO; DE LA TOMA DE INFORMACIÓN LIDAR TERRESTRE EN MOVIMIENTO ......... 22

Imagen No 5 UBICACIÓN Y FORMA DE ALMACENAMIENTO DE LOS DATOS LAS; ..................................... 27

Imagen No 6 CLASIFICACIÓN DE LA NUBE DE PUNTOS, .................................................................................. 29

Imagen No 7 ZONA DE ESTUDIO DE LAPERIFERIA ORIENTAL DE LA DE CIUDAD DE MEDELLÍN; ..... 32

Imagen No 8 AERONAVE, CESSNA 182T ................................................................................................................. 36

Imagen No 9 CAMARA AICPRO IQ180, ................................................................................................................. 37

Imagen No 10 SISTEMA LIDAR TRIMBLE HARRIER 68I; .................................................................................. 38

Imagen No 11 ZONA DE ESTUDIO DE LA CIUDAD DE MEDELLÍN; Y GENERACIÓN DEL PLAN DE

VUELO; FUENTE: GOOGLE EARTH, 2015 ............................................................................................................... 40

Imagen No 12 DER. ZONA DE ESTUDIO SUR ORIENTE DE MEDELLÍN; IZQ. GENERACIÓN DE LÍNEAS

DE VUELO; FUENTE: SOFTWARE TRACK AIR ; ISATECH CORPORATION, 2015........................................ 41

Imagen No 13 GENERACIÓN DE LAS FAJAS PARA LA REALIZACIÓN DEL VUELO DE LA CIUDAD DE

MEDELLÍN; FUENTE: SOFTWARE TRACK AIR; ISATECH CORPORATION, 2015......................................... 42

Imagen No 14 REPRESENTACION GRAFICA DE LAS CONDICIONES DEL VUELO;

Fuente: software del Harrier Isatech Corporation .......................................................................................... 45


9

Imagen No 15 Representación gráfica de cómo se realiza la toma de las líneas de vuelo ;

fuente: Isatech corporation, 2015 ............................................................................................................................... 46

Imagen No 16 Representación gráfica de la trayectoria del avión; .................................................................... 47

Imagen No 17 Proceso para la extracción de fotocentros; ............................................................................. 48

Imagen No 18 Ajuste Planimétrico en 2D en LP MASTER; .............................................................................. 49

Imagen No 19 Ajuste planimétrico ....................................................................................................................... 49

Imagen No 20 Todas las fajas se llevan a un mismo punto de referencia, .............................................. 50

Imagen No 21 Representación Gráfica error medio cuadrático en la toma de líneas de vuelo;

Fuente: Software LP Master; Isatech Corporation, 2015 ................................................................................ 51

Imagen No 22 MDT Modelo Digital de Terreno de la zona Norte;

Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015 ................................................................ 55

Imagen No 23 MDT Modelo Digital de Terreno de la zona sur; ......................................................................... 55

Imagen No 24 Fotografía Aérea Zona Norte Composición RGB321. .......................................................... 58

Imagen No 25 Fotografía Aérea Zona Sur Composición RGB321 ............................................................... 58

Imagen No 26 vista en 3D de la Nube de puntos de la Zona Sur, sin clasificar;


Imagen No 27 vista en 2D de la Nube de puntos de la Zona Sur, sin clasificar;


Imagen No 28 vista en 2D Nube de puntos de la Zona Norte, sin clasificar; ........................................... 60


10

Imagen No 29 vista en 3D Nube de puntos de la Zona Norte, Sin clasificar; ............................................ 61

Imagen No 30 Reclasificación de la zona Norte; ............................................................................................... 62

Imagen No 31 Vista en 2D de la Reclasificación de la zona Norte; ............................................................. 62

Imagen No 32 Vista en 3D de la Nube de puntos reclasificados manualmente de la zona norte;


Imagen No 33: Modelo de Elevación ya libre de Ruido para la generación del MDS; ............................ 64

Imagen No 34 modelo de elevación y su respectiva orthofoto de la zona de estudio;


Imagen No 35 Modelo de elevación dela zona susceptible de nuevas construcciones; ......................... 66

Imagen No 36 representación en 3D del Modelo de superficie Zona Norte. (MSD); .............................. 67

Imagen No 37 orthofoto de la zona Norte; ............................................................................................................. 68

Imagen No 38 Modelo Digital de superficie Zona Sur con su respectiva Orthofoto ....................................... 69

Imagen No 39 Modelo Digital de Suprficie Zona Norte Comuna de Manrique .......................................... 70

Imagen No 40 Predios Digitalizados con mutaciones de tercera clase ......................................................... 72

Imagen No 41 Digitalización de predios Actualizados y el área con expansión en la comuna

Manrique ......................................................................................................................................................................... 74

Imagen No 42 Mapa Temático de la actualización cartográfica de los predios en nuestra zona de

estudio. ............................................................................................................................................................................ 75


11

INDICE DE TABLAS

TABLA 1 LOCALIZACION CON COORDENADAS DEL MUNICIPIO DE MEDELLIN .... 33

TABLA 2 LOCALIZACION DE LA AREA DE ESTUDIO, ............................................ 35

TABLA 3 CONFIGURACIÓN DEL LÁSER Y DE LA DE LA CÁMARA PARA LA

EJECUCIÓN DEL VUELO DE LA CIUDAD DE MEDELLÍN; FUENTE: SOFTWARE DEL

HARRIER ISATECH CORPORATION .................................................................... 43

TABLA 4 PARÁMETROS PARA LA REALIZACIÓN DEL VUELO ............................... 44

TABLA 5 PARÁMETROS DEL VUELO .................................................................. 44

TABLA DE FIGURAS

FIGURA NO. 1 ZONA DE INFLUENCIA DEL PROYECTO....................................................................... 34

Figura No. 2 Generación del DTM en DTM Toolkit, Parámetros de clasificación de la

información LIDAR en las clases de suelo y no suelo. ....................................................................... 53

Figura No. 3 Parámetros de interpolación de la grilla con extensión *.DTM; .......................... 54

Figura No. 4 calibracion de parametros ´para definer orientacion de las fotografias ; .... 56

Figura No. 5 Generación de las piramidales de las fotografías pare la obtención de la

orthofotos; Fuente: Software LP Master; Isatech Corporation, 2015 ................................ 57


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1. TITULO

ANALISIS DEL COMPORTAMIENTO CONSTRUCTIVO EN LA COMUNA SUR ORIENTAL DE

MEDELLIN BARRIO MANRIQUE POR EL METODO DE TELEDETECCION DEL SISTEMA LIDAR.


13

2. INTRODUCCIO N

En este proyecto se realizara una investigación por medio de datos LIDAR para analizar el comportamiento constructivo de la comuna sur oriental de la ciudad de Medellín, como una propuesta innovadora y maximizando este tipo de herramientas que se emplean en finalidad de tareas de forma cartográfica, redes, oleoductos, modelos de ciudades entre otras. La pregunta que surge es ¿porque usar datos LIDAR para realizar la actualización catastral en la periferia urbana de la ciudad de Medellín? Bueno esto se debe a que es una tarea que puede ser realizada no solo en una ciudad en particular sino en otros municipios que necesiten una actualización catastral, por esto tomamos la iniciativa de presentar este trabajo basados en que Colombia es importante contar con esta información y tener una imagen global de que es lo que se tiene en qué condiciones esta dinamismo el constructivo de la ciudad y dar cumplimiento a las leyes que reglamentan el catastro. Gracias a la colaboración de la empresa ISATECH CORPORATION1 logramos obtener los datos de la ciudad de Medellín la cual la empresa ha gestionado proyectos en la ciudad que son de excelente calidad y a su vez cuenta con una base de datos amplia para llevar a cabo este proyecto. En la ciudad de Medellín se vive un crecimiento en poblacional, lo que a su vez una demanda por espacio construido y suelo urbanizado urbanizable y esto se refleja en el dinamismo constructivo de la ciudad.

En este documento realizaremos los pasos correspondientes donde mostraremos las herramientas y suministros necesarios para poner en marcha este trabajo en el cual buscaremos ampliar el campo del manejo de los datos LIDAR y así presentar otra forma de trabajar con este tipo de obtención de la información con la ayuda de un sensor remoto.

1 ISATECH CORPORATION es una empresa dedicada a la Fotografía Aérea Digital que cuenta con más de 5

años de experiencia en Colombia y parte del mundo. Tiene como objetivo brindar servicios y productos geoinformáticos en un amplio portafolio, a través de la más alta tecnología, innovación, e impacto.


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CAPITULO I 3. FORMULACIO N DEL PROBLEMA

En Colombia la importancia de tener una actualización catastral óptima se debe a los recursos que se obtienen de la recaudación del impuesto predial unificado, este recaudo fiscal le permite a los municipios tener los medios para realizar inversión social el pro al desarrollo del mismo. Otro punto que es de gran importancia es el ordenamiento territorial, lo que este genera son las directrices por las cuales se orienta el crecimiento y desarrollo del territorio. En el país se encuentran zonas desactualizadas catastralmente, por inseguridad o porque los métodos actuales de reconocimiento predial están limitados frente al tamaño del territorio y también por la dinámica de la sociedad, en el caso de la ciudad de Medellín es una ciudad en crecimiento y es la segunda en importancia en nuestro país. En la ciudad de Medellín la actualización catastral no se realizaba desde el año 2004, este tuvo una actualización en el año 2012, para que su vigencia entrara en el año 2013, debido al crecimiento de la ciudad el cual es cambiante y los precios por metro cuadrado construido se han elevado significativamente (Acuerdo 64 de 2012 ).Por esto se implementó un proceso de actualización catastral y se refleja la importancia de este en la recaudación tributaria era menor por la desactualización de este.2

2http://www.medellincomovamos.org/editoriales/modernizacion-del-impuesto-predial-en-medellin


15

4. JUSTIFICACIO N

En Colombia el uso de datos LIDAR siempre han sido ligados para el catastro de redes,

así como los levantamientos cartográficos y los modelamientos del terreno, los que se

busco fue realizar un censo actualizando la cartografía catastral en la periferia urbana

de la ciudad de Medellín, por medio de la nube de puntos LIDAR, que nos permite

visualizar el volumen de las construcciones.

Esto datos pueden generar modelos tridimensionales lo cual facilita la visualización de

los elementos, esta información y su formato de salida se pueden utilizar en un

software CAD para la estimación, si es necesario, de los predios que presenten la

mutación de tercera clase.

Por lo anterior facilitar el estudio centrado en la edificabilidad, enfocada en la mutación

de tercera clase, realizando un reconocimiento predial sin tener que ir a campo, lo cual

es un avance significativo, teniendo en cuenta que la labor de campo es una de las más

costosas y de las que retrasan las labores de actualización catastral en algunos sitios

donde su acceso es muy complicado, se podrá evaluar los cambios presentes casi en

tiempo real, y se podrá también realizar una reflexión en cuanto a la importancia de

tener el censo actualizado repercutiendo en políticas de ordenamiento territorial y

tributarias más acordes con la realidad.


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5. OBJETIVOS

5.1 OBJETIVO GENERAL

Identificar los predios sujetos a actualización por cambios en su estructura,

teniendo en cuenta si su modificación se da por una nueva construcción, cambios

en altura o demolición; por medio de la intensidad de puntos LIDAR con su

respectiva orthofoto

5.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Realizar una metodología para detectar mutaciones de tercera clase, mediante la

detección por medio de datos LIDAR y su posterior comparación con los datos

cartográficos catastrales existentes, para desarrollar los reportes pertinentes en la

actualización del catastro en la periferia urbana de la ciudad de Medellín.

Generar un mapa a escalas 1:5000 nivel de detalle manzana catastral y 1:25.000

para las áreas me mayor extensión, con los predios actualizados en los cuales se

evidencia mutaciones de tercera clase.

Generar un modelo digital de superficie con base en los datos LIDAR y su

respectiva orthofoto, así como la visualización 3D de las edificaciones presentes en

nuestra zona de estudio, clasificando los predios que evidencie mutaciones de

tercera clase.

Una metodología basada en datos SIG para comparar la cartografía existente con

la generada en este trabajo, utilizando los cambios previamente detectados.


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6. ESTADO DEL ARTE.

Las entidades municipales a nivel nacional se ha visto favorecida por la herramienta LIDAR

en la actualizacion catastral para el recaudo fiscal y la planeacion territorial, esto lo

encontramos en los servicios de empresas privadas que prestan sus servicion para definir

nuevas zonas urbanas, los cambios en el uso del suelo, para asi facilitar el planeamiento y

verificacion de los proyectos realizados en las ciudades.

En España se uso LIDAR para la hemos encontrado una gran variedad de documentos que

explican lo importante que es esta herramienta para estudios con fines catastrales.

Los estudios realizados muestran como la confianza que se le da a los datos de LIDAR

como el implemenar todas estas herramientas para obtener cartografia e informacion

predial lo mas actualizada posible, como veremos en el articulo 3.

La evolución de la cartografía catastral está orientada hacia la implementación de LIDAR y

las ventajas que se concluyen son: ¨El sistema LÍDAR, puede suponer que esta técnica

entre de forma definitiva también en el ámbito urbano. La información que suministra una

orthofoto verdadera, es infinitamente más rica que la de la cartografía convencional y no

deja zonas ocultas además de conservar los edificios una proyección perfectamente

ortogonal4.

3 (SÁNCHEZ LOPERA, J, LERMA GARCÍA, J.ACTUALIZACIÓN DE CARTOGRAFÍA CATASTRAL URBANA MEDIANTE

LiDAR Y SIG Revista Internacional de Ciencia y Tecnologia de la Informacion Geografica 2012) 4 (Ortofoto verdadera (True-Ortho) y Lídar, el posible futuro de la cartografía catastral urbana, Luis Julián

Santos Pérez, Ingeniero Técnico en Topografía, Ingeniero en Geodesia y Cartografía,D.G. del Catastro. Madrid).


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CAPITULO II 7. MARCO TEO RICO

7.1 DEFINICIÓN DE CATASTRO EN COLOMBIA

El catastro es el inventario o censo, debidamente actualizado y clasificado, de los

bienes inmuebles pertenecientes al Estado y a los particulares, con el objeto de lograr

su correcta identificación física, jurídica, fiscal y económica."5

Se hará referencia a las mutaciones de los predios que presenten un cambios más

específicamente la mutación de tercera clase: ¨ Las que ocurran en los predios bien

sea por nuevas edificaciones, construcciones, o demoliciones de éstas6. Esto debido a

que los datos LIDAR son aéreos y podemos identificar los cambios que se encuentran al

exterior de los inmuebles como se explica anteriormente en las mutaciones de tercera

clase.

En la ciudad de Medellín se encuentra un catastro descentralizado y esto quiere decir

que son autónomos en la ejecución de las normas que regulan el catastro nacional,

pero estos son regulados por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC), la

subsecretaria de catastro cuenta con un censo de los predios y su última actualización

se realizó en el año 2012 (Informe de Gestion 2012 planeacion municipal).

5Resolución 070 del 2011 (4 de febrero del 2011) Por la cual se reglamenta técnicamente la formación catastral, la

actualización de la formación catastral y la conservación catastral. 6 Artículo 114:mutación catastral se entiende por mutación catastral todo cambio que sobrevenga respecto de los

aspectos físico, jurídico o económico de los predios de una unidad orgánica catastral,


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7.2. DEFINICIÓN DEL SISTEMA

7.2.1 ¿QUÉ ES LIDAR?

El LIDAR es una técnica de teledetección óptica que utiliza la luz de láser para

obtener una muestra densa de la superficie de la tierra produciendo mediciones

exactas de x, y z. LIDAR, que se utiliza principalmente en aplicaciones de

representación cartográfica láser aéreas, está surgiendo como una alternativa

rentable para las técnicas de topografía tradicionales como una fotogrametría.

LIDAR produce datasets de nube de puntos masivos que se pueden administrar,

visualizar, analizar y compartir usando diferentes tipos de software como lo son

ARCGIS, Aplication master.

7.2.2 COMPONENTES DE UN SISTEMA LIDAR

Compuesto por sistemas de posicionamiento global (GPS) a bordo que es necesario para determinar las coordenadas x, y, z del sensor LIDAR en el aire y en movimiento, con ayuda de estaciones GPS en tierra.

El IMU; que es la unidad de medición inercial que mide el rumbo de la aeronave y

establece la orientación angular; colocada en la parte superior trasera de la

aeronave. El Sensor LIDAR mide el Angulo de lectura de los pulsos laser que al

combinarse con el IMU se establece la orientación angular de cada pulso del

láser.

El Sensor LIDAR mide el tiempo necesario para cada pulso emitido a reflejarse en

el suelo y volver al sensor.

Los componentes de hardware principales de un sistema LIDAR incluyen un

vehículo de recolección (avión, helicóptero, vehículo y trípode), sistema de

escáner láser, GPS (Sistema de posicionamiento global) e INS (sistema de

navegación por inercia). Un sistema INS mide la rotación, inclinación y

encabezamiento del sistema LIDAR; como se muestra en la siguiente imagen.7

7 https://es.wikipedia.org/wiki/LIDAR https://es.wikipedia.org/wiki/LIDAR.


20

IMAGEN No 1 GENERAL DE LOS COMPONENTES NECESARIOS PARA LA TOMA DE DATOS LIDAR; FUENTE: HTTP://WWW.MAPAS.ISATECHCORP.COM/WP/VUELO-LIDA

7.2.3 TIPOS DE LIDAR

Hay dos tipos de LIDAR:

Aerotransportado: adecuado para análisis de superficies.

Terrestre: adecuado para localización de entidades y validación de datos.

7.2.3.1 LIDAR AREOTRANSPORTADO

Con LIDAR aerotransportado, el sistema se instala en un helicóptero o en un

avión. La luz de láser infrarrojo se emite hacia el suelo y es devuelta al sensor

LIDAR aerotransportado en movimiento. Hay dos tipos de sensores

aerotransportados: topográficos y batimétricos.


21

7.2.3.1.1 LIDAR TOPOGRAFICO

El LIDAR topográfico se puede utilizar para derivar modelos de superficie para usar en varias aplicaciones como silvicultura, hidrología, geomorfología, planificación urbana, ecología del paisaje, ingeniería costera, evaluaciones de relevamiento topográfico y cálculos volumétricos, como se observa en la siguiente imagen.

IMAGEN No 2 VUELO Y TRAYECTORIA DEL SISTEMA LIDAR ZONA TOPOGRAFICA FUENTE: HTTP://DESKTOP.ARCGIS.COM /LAS-DATASET/TYPES-OF-LIDAR

7.2.3.3 LIDAR BATIMETRICO

El LIDAR batimétrico es un tipo de adquisición aerotransportada que penetra en el agua.

La mayoría de sistemas LIDAR batimétricos recopilan simultáneamente la profundidad

del agua y la elevación, que proporciona un relevamiento topográfico LIDAR

aerotransportado de la interfaz tierra-agua.

IMAGEN No 3 EJEMPLO DE UNA TOMA BATIMETRICA DESDE EL AIRE

FUENTE: HTTP://DESKTOP.ARCGIS.COM/ES/LAS-DATASET/TYPES-OF-LIDAR.HTM

http://desktop.arcgis.com/ES/LAS-DATASET/TYPES-OF-LIDAR.HTM


22

Con un relevamiento topográfico LIDAR batimétrico, la luz infrarroja (sistema

láser tradicional) se refleja de vuelta al avión desde la superficie del agua y de la

tierra, mientras que el láser verde adicional viaja a través de la columna de agua.

Se utilizan análisis de los dos pulsos distintos para establecer las profundidades

del agua y las elevaciones de la costa. La información batimétrica es muy

importante cerca de las líneas costeras, en puertos y cerca de playas y riberas. La

información batimétrica también se utiliza para ubicar objetos en el suelo

oceánico.8

7.2.3.4 LIDAR TERRESTRE

Hay dos tipos principales de LIDAR terrestre: móvil y estático. En el caso de la adquisición

móvil, el sistema LIDAR se monta en un vehículo en movimiento. En el caso de la

adquisición estática, el sistema LIDAR normalmente se monta en un trípode o dispositivo

estacionario. Ambos sensores LIDAR consisten de láser seguros para los ojos.

Imagen No 4 EJEMPLO; DE LA TOMA DE INFORMACIÓN LIDAR TERRESTRE EN MOVIMIENTO FUENTE: http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/manage-data/las-dataset/types-of-lidar.htm

8https://es.wikipedia.org/wiki/LIDAR https://es.wikipedia.org/wiki/LIDAR


23

El LIDAR terrestre recopila puntos muy densos y altamente exactos, que permiten

la identificación precisa de los objetos. Estas nubes de punto densas se pueden

utilizar para administrar instalaciones, realizar relevamientos topográficos de

carreteras y vías férreas, e incluso crear modelos de ciudades en 3D para espacios

en el exterior y en el interior, para mencionar algunos ejemplos.

7.3 DESCRIPCION DEL PROYECTO

7.3.1 ¿CÓMO FUNCIONA EL SISTEMA LIDAR?

LIDAR es un sensor óptico activo que transmite rayos láser hacia un objetivo

mientras se mueve a través de rutas de topografía específicas. El reflejo del láser

del objetivo lo detectan y analizan los receptores en el sensor LIDAR. Estos

receptores registran el tiempo preciso desde que el pulso láser dejó el sistema

hasta cuando regresó para calcular la distancia límite entre el sensor y el objetivo.

Combinado con la información posicional (GPS e INS), estas medidas de distancia

se transforman en medidas de puntos tridimensionales reales del objetivo reflector

en el espacio del objeto.

los datos de punto se procesan posteriormente después de que la recopilación de

datos LIDAR se reconocen dentro de las coordenadas x,y,z georeferenciadas con

alta precisión al analizar el rango de tiempo láser, ángulo de escaneo láser,

posición del GPS e información del INS.


24

7.3.2 ATRIBUTOS DE LOS PUNTOS LIDAR

7.3.2.1 INTENSIDAD La fortaleza de la devolución del pulso láser que genero el punto LIDAR.

7.3.2.2 CLASIFICACIÓN DE PUNTOS

Cada punto LIDAR que es post-procesado puede tener una clasificación que

define el tipo de objeto que reflejó el pulso láser. Los puntos LIDAR se pueden

clasificar en varias categorías que incluyen suelo o terreno desnudo, parte

superior de cubierta forestal y agua. Las diversas clases se definen mediante

códigos numéricos de enteros en el archivo LAS.9

7.3.2.3 ¿QUE ES UNA NUBE DE PUNTOS?

Los datos LIDAR organizados espacialmente postprocesados se conocen como

datos de la nube de punto. Las nubes de punto inicial son grandes colecciones de

puntos de elevación 3D, que incluyen x, y, z, junto con atributos adicionales como

marcas de tiempo GPS. Las entidades de superficie específicas que el láser

encuentra se clasifican después de que la nube de punto LIDAR inicial es

postprocesada. Las elevaciones de la tierra, los edificios, canopea forestal, pasos

elevados de autopista, y todo lo demás que el rayo láser encuentra durante la

encuesta constituye los datos de nube de punto.

7.4 MÉTODO PARA LA OBTENCIÓN DE LOS DATOS LIDAR.

7.4.1 PLANEACIÓN DEL VUELO

Se cuenta con una aeronave CESSNA 182T, la cual cumple con todas las

especificaciones dictadas por la Aeronáutica Colombiana Civil y también con todas

las m0odificaciones específicas para el montaje de sensores remotos.

9 https://es.wikipedia.org/wiki/LIDAR https://es.wikipedia.org/wiki/LIDAR


25

Contamos con el sistema LIDAR que incorpora una cámara fotogramétrica

integrada con una resolución de 60 megapíxeles que funciona conjunto con un

escáner laser con un ángulo de barrido de 60o con capacidad de generar hasta

400.000 pulsos por segundo, capturando una alta densidad de puntos sobre el

terreno.

Así como sus componentes del sistema LIDAR como lo son:

GPS (Sistema de posicionamiento global)

INS (sistema de navegación por inercia); un sistema INS para la rotamiento, el

encabezamiento e inclinación del sistema.

Luego de dar las especificaciones de las dos principales herramientas para la captura

de datos, lo siguiente es la calibración de los equipos en el montaje que se realiza en

la aeronave, después de esto y con el aval meteorológico para realizar el vuelo sobre

la zona de interés y el cual sigue las líneas de vuelo de acuerdo a optimizar y

capturar el 100% de los datos de interés.

Sobre la superficie costera (Topografía) como en el fondo marino (Batimetría).

Generación del plan de vuelo en el software TRACK AIR con sus módulos snapPlan y snapXYZ; donde se generen las líneas de vuelo.

7.4.2 RESULTADOS DEL PLAN DE VUELO

Los resultados del plan de vuelo son los datos capturados por la aeronave y así el

control con datos GPS para tener mejor calidad del dato y así tener el sistema de

referencia que nos permita el levantamiento en campo.10

Luego de esto tenemos los datos “crudos” por así llamarlos que son los datos que

presentan algún tipo de error, que puede ser humano, técnico o del entorno de la

zona del levantamiento.

Los datos obtenidos son:

Datos GNSS

Toma de fotos aéreas

10

https://es.wikipedia.org/wiki/LIDAR https://es.wikipedia.org/wiki/LIDAR


26

Toma de datos laser

Datos de encabezamiento, rotación e inclinación.

7.5 OBTENCIÓN DE DATOS

7.5.1 OBTENCION DE ORTHOFOTOS Y PUNTOS LIDAR

La obtención de orthofotos es mediante el barrido que se lleva a cabo por parte del

aeronave que lleva una cámara para la captura de las imágenes aéreas de la zona;

luego se realiza las correcciones pertinentes debido a los factores que pueden

afectar el resultado de la calidad del dato y hacer la representación del suelo, se

realiza la corrección orthométrica para el dato en cuanto a las alturas de la zona en

estudio. Para la obtención de los datos LIDAR, se realizan los procesos de oficina

mediante el software que constituye y realiza los ajustes pertinentes para que se

pueda trabajar con los datos que son suministrados por ISATECH, como los son la

intensidad, número de devoluciones, numero de devolución, clasificación de puntos,

borde de la línea de vuelo, RGB, Tiempo del GPS, ángulo de escaneo y dirección de

escaneo11.

7.5.2 ¿QUE SON LOS DATASET LAS?

Un dataset LAS almacena referencia a uno o más archivos LAS en el disco, así como a

entidades de superficie adicionales. Un archivo LAS es un formato binario estándar

de la industria para almacenar datos LIDAR aéreos. El dataset LAS le permite

examinar archivos LAS, en su formato original, rápida y fácilmente, proporcionando

estadísticas detallas y cobertura del área de los datos LIDAR incluidos en los archivos

LAS.

Un dataset LAS también puede almacenar referencias a clases de entidades que

contienen restricciones de superficie. Las restricciones de superficie son las líneas de

corte, polígonos de agua, límites de áreas o cualquier otra restricción de superficie

que se va a aplicar al dataset LAS.

11

http://resources.arcgis.com/es/help/main/10.1/index.html#//015w00000041000000

http://resources.arcgis.com/es/help/main/10.1/015w/015w00000041000000.htm

http://resources.arcgis.com/es/help/main/10.1/015w/015w0000005n000000.htm#ESRI_SECTION1_A9649D565A0D4ACA8E436CCCAF0C81E9


27

Un archivo LAS contiene datos de la nube de punto LIDAR. Para obtener más

información sobre los archivos LAS, consulte: Almacenar datos LIDAR.12

Imagen No 5 UBICACIÓN Y FORMA DE ALMACENAMIENTO DE LOS DATOS LAS; FUENTE: ISATECH CORPORATION

7.5.3 ¿COMO SE ALMACENAN LOS DATOS LIDAR?

Originalmente, los datos LIDAR sólo se envían en formato ASCII. Con el enorme

tamaño de los conjuntos de datos LIDAR, un formato binario llamado LAS fue muy

pronto adoptado para administrar y estandarizar la forma en que los datos LIDAR se

organizaban y difundían. Ahora es muy común ver datos LIDAR representados en

LAS. LAS es un formato de archivo más aceptable porque los archivos LAS contienen

más información y, al ser binarios, pueden ser leídos por el importador de forma

más eficaz.

LAS es un formato de la industria creado y mantenido por la American Society for

Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS). LAS es un formato de archivo

estándar publicado para el intercambio de datos LIDAR. Mantiene información

específica relacionada con los datos LIDAR. Es una manera de que los proveedores y

12

www.trimble.com/data_base_marco teórico interpretación de conceptos, suministrado por Isatech Corporation

http://resources.arcgis.com/es/help/main/10.1/015w/015w00000054000000.htm

http://www.asprs.org/

http://www.trimble.com/data_base_marco


28

los clientes intercambien datos y de conservar toda la información específica de esos

datos.

Cada archivo LAS contiene metadatos del estudio LIDAR en un bloque de

encabezado seguidos de registros individuales de cada pulso láser registrado. La

porción del encabezado de cada archivo LAS contiene información de atributos

sobre la topografía LIDAR: extensiones de datos, fecha de vuelo, tiempo de vuelo,

cantidad de registros de puntos, cantidad de puntos de retorno, cualquier

desplazamiento de datos aplicado y cualquier factor de escala aplicado. Los

siguientes atributos de puntos LIDAR se mantienen para cada pulso láser de un

archivo LAS: información de ubicación x, y, z, marca de tiempo GPS, intensidad,

número de retorno, cantidad de retornos, valores de clasificación de puntos, ángulo

de escaneo, valores RGB adicionales, dirección de escaneo, borde de línea de vuelo,

datos de usuario, Id. De origen de puntos e información de forma de onda.13

ArcGIS admite datos LIDAR que se proporcionan en formato de archivo ASCII o LAS.

La información de atributos se mantiene en ArcGIS para análisis adicionales.

El Dataset LAS, el Dataset de mosaico y el dataset de terreno admiten datos LIDAR

en formato LAS. Sólo el dataset LAS y el dataset de mosaico trabajan directamente

con los archivos LAS, mientras que el dataset de terreno requiere que los archivos

LAS se importen en la geodatabase utilizando geometría multipunto.

7.5.4 CLASIFICACION DE PUNTOS LIDAR

Cada punto LIDAR puede tener una clasificación asignada que define el tipo de

objeto que reflejó el pulso láser. Los puntos LIDAR se pueden clasificar en varias

categorías que incluyen suelo o terreno desnudo, parte superior de cubierta forestal

y agua. Las diversas clases se definen mediante códigos numéricos de enteros en el

archivo LAS.

13

www.trimble.com/data_base_instructivo para la obtención de datos.


29

Imagen No 6 CLASIFICACIÓN DE LA NUBE DE PUNTOS, FUENTE: ISATECH CORPORATION, 2015

7.5.5 CLASIFICACION DE CODIFICACION DE CAMPO DE BITS

Cuando se realiza una clasificación de datos LIDAR, puntos pueden caer en más de

una categoría de la clasificación. Campos de bit de clasificación se utilizan para

proporcionar una descripción secundaria o clasificación para puntos LIDAR. Con la

versión LAS 1.0, un punto LIDAR no podría mantener simultáneamente dos atributos

de clasificación asignados.

Por ejemplo, es posible que sea necesario eliminar un retorno LIDAR del agua del

dataset de salida final, pero aún debe permanecer y ser administrado en el archivo

LAS como un punto LIDAR recopilado. Utilizando versión LAS 1.0, este punto no se

pudo establecer como tanto el agua y retenido de análisis.

En versiones posteriores (LAS 1.1, 1.2 y 1.3), el campo original codificado de ocho

bits se dividió para resolver este problema. Los cinco bits inferiores se utilizaron para

definir los códigos de clasificación 0 a 31, y los tres bits más altos se utilizaron para

marcadores. Se agregaron tres banderas de clasificación al estándar LAS para marcar

puntos con información adicional en la clasificación tradicional. Se pueden

establecer marcadores sintéticos, de puntos clave y retenidos para cada punto

LIDAR. Estos marcadores se pueden establecer junto con los códigos de clasificación.


30

Por ejemplo, en las versiones 1.1, 1.2 y 1.3 de LAS, a un registro de agua se le podría

dar un código de clasificación de agua (9), así como un marcador retenido. El punto

seguirá en el dataset pero se retendrá de cualquier análisis adicional en los archivos

LAS. 14

7.6 QUE ES MODELO DIGITAL DE TERRENO MDT

Uno de los elementos básicos de cualquier representación digital de la superficie

terrestre son los Modelos Digitales de Terreno (MDT). Constituyen la base para un gran

número de aplicaciones en ciencias de la Tierra, ambientales e ingenierías de diverso

tipo. Se denomina MDT al conjunto de capas (generalmente raster) que representan

distintas características de la superficie terrestre derivadas de una capa de elevaciones a

la que se denomina Modelo Digital de Elevaciones (MDE).

7.6.1 MODELOS DE ELEVACION

Un modelo digital de elevación es una representación visual y matemática de los

valores de altura con respecto al nivel medio del mar, que permite caracterizar las

formas del relieve y los elementos u objetos presentes en el mismo.

Estos valores están contenidos en un archivo de tipo Raster con estructura regular,

el cual se genera utilizando equipo de cómputo y software especializados. En

los modelos digitales de elevación existen dos cualidades esenciales que son la

exactitud y la resolución horizontal o grado de detalle digital de representación en

formato digital, las cuales varían dependiendo del método que se emplea para

generarlos y para el caso de los que son generados con tecnología LIDAR se obtienen

modelos de alta resolución y gran exactitud (valores sub-métricos).

14


http://www.monografias.com/trabajos11/concient/concient.shtml

http://www.monografias.com/trabajos11/tierreco/tierreco.shtml

http://www.monografias.com/trabajos6/esfu/esfu.shtml#tabla

http://www.monografias.com/Matematicas/index.shtml

http://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtml



http://www.monografias.com/trabajos7/arch/arch.shtml

http://www.monografias.com/trabajos15/todorov/todorov.shtml#INTRO

http://www.monografias.com/Computacion/Software/

http://www.monografias.com/trabajos/adolmodin/adolmodin.shtml

http://www.monografias.com/trabajos11/metods/metods.shtml

http://www.monografias.com/Tecnologia/index.shtml


31

7.7 MODELO DIGITAL DE SUPERFICIE

Un modelo de superficie es una superficie continua que se deriva a partir de una serie

de observaciones discretas, es decir, es un tipo de mapa que obtenemos a través de

unas muestras puntuales localizadas en algún punto o lugar, por ejemplo, un modelo

de elevaciones MDE sería un ejemplo de modelo de superficie, ya que a través

de datos puntuales como puedan ser los puntos altimétricos y curvas de nivel de un

lugar, podemos recrear el relieve de dicha zona.15

15

www.trimble.com/Conseptos/Modelos Digitales de Terreno y Superficie.

http://www.monografias.com/trabajos/adolmodin/adolmodin.shtml

http://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtml

http://www.monografias.com/trabajos14/geomorfologia/geomorfologia.shtml

http://www.trimble.com/Conseptos/Modelos


32

8. LOCALIZACION DE LA ZONA DE ESTUDIO.

8.1 UBICACIÓN

Medellín, es la capital del Departamento de Antioquia y la segunda ciudad de Colombia, región pujante, que tiene más de 2 millones de habitantes, ubicada a una altitud de 1.538 metros sobre el nivel del mar. Medellín, ciudad tricentenario, encerrada entre montañas, es el núcleo del Área Metropolitana del Valle de Aburrá, conformado por 9 municipios, actualmente conurbanos.

En este valle se localizan el núcleo principal de la ciudad de Medellín y los centros periféricos que conforman el área metropolitana, a saber: Bello, Barbosa, Caldas, Copacabana, Envigado, Girardota, Itagüí, La Estrella y Sabaneta.16

Imagen No 7 ZONA DE ESTUDIO DE LAPERIFERIA ORIENTAL DE LA DE CIUDAD DE MEDELLÍN; FUENTE: GOOGLE EARTH, 2015

16

www.medellin.gov.co--es.wikipedia.org/wiki/Medellín


33

UBICACIÓN 6°14′41″N 75°34′

ALTITUD 1479 msnm

DISTANCIA A BOGOTA 414km

SUPERFICIE 380.64km2

TABLA 1 DE LOCALIZACION CON COORDENADAS DEL MUNICIPIO DE MEDELLIN, FUENTE: WWW.MEDELLIN.GOV.CO--ES.WIKIPEDIA.ORG/WIKI/MEDELLÍN

8.2 CLIMA

Pocas ciudades en el mundo poseen un clima y unas condiciones tan afortunadas

como Medellín, la ciudad tiene el privilegio de estar rodeada por cordilleras que

permanecen verdes durante todo el año, le da un clima primaveral propio para el

ejercicio de cualquier actividad. Su temperatura promedio es de 24 grados

centígrados (74 grados Fahrenheit), lo que permite a las entidades públicas y

privadas mantener siempre abiertos sus programas de cultura, recreación, deportes,

mercados o negocios. Tradicionalmente se le conoce como La Ciudad de la Eterna

Primavera.

8.3 AREA DE ESTUDIO

La zona de influencia que planteamos es la periferia de Medellín denominada por el

polígono que delimita nuestra área de influencia que se ubica en la periferia oriental

en la ciudad de Medellín, debido a que se encuentra un gran cambio en las

construcciones debido a demanda del suelo construido, el comportamiento

creciente y dinámico de las construcciones que son sujeto de estudio.En esta zona

periférica sobresalen múltiples puntos referenciales con gran valor de ciudad, que

van desde centros religiosos hasta edificaciones de interés general.

Corresponde a la periferia oriental y engloba los barrios aledaños 13 de Noviembre,

Villatina, llanaditas, San Antonio, la sierra, entre otros.17

17

http://www.mapas.isatechcorp.com


http://tools.wmflabs.org/geohack/geohack.php?language=es&pagename=Medell%C3%ADn&params=6.2447472222222_N_-75.574827777778_E_globe:earth_type:city


34

FIGURA NO. 1 ZONA DE INFLUENCIA DEL PROYECTO

FUENTE: GOOGLE EARTH 2015


35

La Figura No 1, es un mapa temático que describe la zona de influencia objeto de este

proyecto, las características notables son: la capa predial representada en polígonos

clasificada por los colores verdes para lotes sin construcción y los predios con construcción

con el color rojo y un polígono azul, donde este archivo KLM contiene los datos LIDAR que

fueron levantados en campo para este trabajo.

Se determinó la escala 1:25.000 para mejorar el detalle de los objetos comprendidos es la

salida grafica anteriormente mencionada. El polígono azul es donde se desarrolla toda la

actualización que sea permitida por los datos obtenidos en campo, por ello y la gran

extensión de este polígono se determinó el uso de áreas que expliquen el análisis y el

comportamiento constructivo objeto de este trabajo .

El área de superficie es de 8.45km2 en la periferia de la ciudad de Medellín, en esta área

está comprendida como la zona de influencia que tiene este trabajo, teniendo en cuenta

que allí está presentes predios con cambios constructivos.

Las coordenadas de los puntos que conforman el polígono son las siguientes:

PUNTO LATITUD LONGITUD

1 6°16´31.84´´ 75°35´45.51´´

2 6°14´25.82´´ 75°36´10.51´´

3 6°13´18.39´´ 75°34´31.30´´

4 6°15´30.18´´ 75°33´2.01´´

TABLA 2 LOCALIZACION DE LA AREA DE ESTUDIO, FUENTE: DATOS SUMINISTRADOS POR ISATECH CORPORATION PARA LA REALIZACION DEL PROYECTO


36

9 INSUMOS Y HERRAMIENTAS

9.1 TIPO DE AERONAVE:

El vehículo de recolección que se utilizara es CESSENA 182T; con capacidad para tres

pasajeros, con una longitud de 8,84 metros una envergadura de 11 metros; posee una

altura de 2,8 metros, el peso neto de la aeronave es de 894 kilogramos, posee un peso

máximo de despegue de 1406 kilogramos. Concluyendo que tiene una capacidad de

carga de 517 kilogramos como se ve en la siguiente IMAGEN No. 8.

Imagen No 8 AERONAVE, CESSNA 182T FUENTE: EMPRESA ISATECH


37

9.2 CAMARA FOTOGRAFICA TRIMBLE AICPRO IQ180

La cámara aérea TRIMBLE AICPRO IQ180 ofrece alto rendimiento y un funcionamiento

sin problemas, además de características avanzadas en un paquete compacto.

Especialmente diseñada para la fotogrametría aérea métrica y de fácil integración, ya sea

independiente o integrado con georeferenciación directa o escaneo láser, esta cámara es

ideal para el mapeo de proyectos, actualizaciones puntuales, y el mapeo de corredores.

Imagen No 9 CAMARA AICPRO IQ180, FUENTE ISATECH CORPORATION

Cámara de 80 megapíxeles con lente métrica de 50 mm, con diafragma obturador interno,

que mantiene con precisión la distancia focal correcta con respecto al plano del sensor

CCD. Distancia focal de 50 y velocidad de obturación hasta 1/1.000 segundos.18

18

Manual básico de LIDAR suministrado por trimble


38

9.3 TRIMBLE HARRIER 68i (LIDAR)

Sistema LIDAR que incorpora una cámara fotogramétrica integrada Trimble AC P65+ con

resolución de 60 megapíxeles junto a un escáner laser con ángulo de barrido de 60° con

capacidad de generar hasta 400.000 pulsos por segundo, capturando una alta densidad

de puntos sobre el terreno, lo que permite proveer modelos de alto detalle, requeridos

para planeación, ingeniería y muchas otras aplicaciones.

Imagen No 10 SISTEMA LIDAR TRIMBLE HARRIER 68I; FUENTE: ISATECH CORPORATION; 2015

9.4 SOFTWARE: INPHO 5.5

El software Inpho está diseñado para transformar con precisión imágenes aéreas en

nubes de puntos y modelos de superficie consistentes y exactas, mosaicos orthofotos y

funciones 3D digitalizadas utilizando técnicas de fotogrametría de última generación.

Sus módulos pueden ser utilizados como un sistema completo o como componentes

individuales que se integran fácilmente en cualquier flujo de trabajo de producción

fotogramétrica..19

19

Manual básico de LIDAR suministrado por trimble


39

10. ALCANCES DEL PROYECTO

Los alcances que se tuvieron en cuenta para este trabajo que se desarrolló están

determinados solo para un área en el perímetro urbano de la Ciudad de Medellín,

comprendida dentro del polígono que es nuestra zona de influencia, con todo lo que tiene

que ver con los predios que presentan cambios físicos.

La exactitud del producto final dependerá de los datos iniciales que se dispongan y de la

precisión con la que fueron tomados.

Dentro del proyecto no se realizará la medición de características físicas de los predios,

debido a los altos costos que implica y el tiempo de procesamiento de los mismos.

El nivel de confidencialidad y acceso a los datos e insumos suministrados por la empresa

ISATECH.


40

CAPITULO III 11. METODOLOGI A

La metodología que vamos a utilizar la vamos a dividir en dos etapas el antes, el después del

vuelo LIDAR y la presentación de resultados.

11.1 LOCALIZACIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO

Es la etapa inicial del proceso donde se va ubicar la zona de estudio para el posterior

análisis de datos y la generación del mapa temático donde se observen los cambios por

mutación de tercer grado referente a la parte catastral de la zona principal objetivo de

nuestro proyecto de grado.

Para la realización del plan de vuelo primero se ubica la zona de estudio, en nuestro por

caso en Google Earth, (visor cartográfico), donde generamos el polígono de estudio dando

las coordenadas necesarias para la ubicación de la parte sur oriental de la ciudad de

Medellín generando un polígono con un formato kml.

IMAGEN No 11 ZONA DE ESTUDIO DE LA CIUDAD DE MEDELLÍN; Y GENERACIÓN DEL PLAN DE VUELO; FUENTE: GOOGLE EARTH, 2015


41

El polígono generado con extensión .kml es exportada al software TRACK AIR para la

generación de las fajas de vuelo, como lo podemos observar en la IMAGEN. 7 se observa la

zona de estudio en la parte oriental de la ciudad de Medellín. ; Y su correspondiente plano de

generación de las fajas de vuelo.

IMAGEN No 12 DER. ZONA DE ESTUDIO SUR ORIENTE DE MEDELLÍN; IZQ. GENERACIÓN DE LÍNEAS DE VUELO; FUENTE: SOFTWARE TRACK AIR ; ISATECH CORPORATION, 2015

Primero que todo se carga el polígono de estudio para luego por medio del software TRACK

AIR con sus modulos snapPlan y snapXYZ; donde se generen las líneas de vuelo como se

observa en la Imagen 12.

Generación de las fajas de vuelo, con traslape de 30 metros entre foto, para mejorar la

correlación entre fajas, se realiza un toma de una faja transversal o técnicamente llamada un

traslape que se toma para unir las fotografías entre las líneas de Vuelo; y minimizar el error de

captura.


42

IMAGEN No 13 GENERACIÓN DE LAS FAJAS PARA LA REALIZACIÓN DEL VUELO DE LA CIUDAD DE MEDELLÍN; FUENTE: SOFTWARE TRACK AIR; ISATECH CORPORATION, 2015

11.2 PARAMETROS PARA EL VUELO LIDAR

Para la realización del plan de vuelo tenemos que tener en cuenta la zona a volar, la altura

a que volaremos, velocidad del avión y el número de puntos por m2 que tomara el láser

en su barrido y así determinar el detalle de la información, en nuestro caso es la periferia

oriental de la ciudad de Medellín.


43

TABLA 3 CONFIGURACIÓN DEL LÁSER Y DE LA DE LA CÁMARA PARA LA EJECUCIÓN DEL VUELO DE LA CIUDAD DE MEDELLÍN; FUENTE: SOFTWARE DEL HARRIER ISATECH CORPORATION


44

PARAMETROS VALOR

VELOCIDAD DEL AVION 50 m/s

ALTURA DEL VUELO 600m

NUMERO DE PUNTOS POR m2 8

TABLA 4 PARÁMETROS PARA LA REALIZACIÓN DEL VUELO

i. Se debe tener en cuenta el Angulo de cobertura del Laser y el número de puntos por metro cuadrado como también la potencia del láser.

PARAMETROS VALOR

ANGULO DE INCLINACION 45°

NUMERO DE PUNTOS POR m2 8

LASER PRR 400KHz

TABLA 5 PARÁMETROS DEL VUELO

Con los parámetros establecidos previamente en la realización del plan de vuelo,

procedemos a realizar el cálculo en la tabla de simulación del vuelo LIDAR para saber si nos

encontramos en el rango para obtener un excelente vuelo, estos resultados son generados

por el software del Harrier config versión 2.9 donde configuramos tanto la cámara como el

láser ya que las tomas se realizan simultáneamente; para tener coherencia en los

resultados obtenidos más adelante.

Se debe tomar en cuenta los movimientos de cola del avión, en el siguiente grafico

podemos observar cómo será el comportamiento del avión al realizar la toma de las líneas

de vuelo, podemos observar que se encuentra en los parámetros normales para la

realización correcta y sin riesgo del vuelo. Ver imagen 14.


45

IMAGEN No 14 REPRESENTACION GRAFICA DE LAS CONDICIONES DEL VUELO; FUENTE: SOFTWARE DEL HARRIER ISATECH CORPORATION


46

11.3 EJECUCIÓN DEL PLAN DE VUELO

Para la generación del plan de vuelo, con sus respectivas coordenadas GPS y la ejecución

correcta del proyecto; para luego ser cargado en el LIDAR para la toma de los datos.

El sistema LIDAR emite pulsos de luz que se reflejan en el terreno y otros objetos de cierta

altura. Los fotones de los pulsos reflejados son transformados en impulsos eléctricos e

interpretados por un registrador de datos de alta velocidad. Puesto que la fórmula para la

velocidad de la luz es bien conocida, los intervalos de tiempo entre la emisión y la recepción

se pueden calcular fácilmente. Estos intervalos son transformados en distancia ayudados por

la información posicional obtenida de los receptores GPS del avión/terreno y de la unidad de

medición inercial de abordo (IMU), la cual registra, constantemente, la altitud de la

aeronave.

Imagen No 15 Representación gráfica de cómo se realiza la toma de las líneas de vuelo; Fuente: Isatech corporation, 2015


47

EL método de procesamiento utilizado para esta navegación es el de PPP (Posicionamiento Puntual Preciso), el uso de esta metodología permite obtener una adecuada precisión posicional de los datos contando con información confiable en cuanto a posición entre coordenadas x,y,z.

Imagen No 16 Representación gráfica de la trayectoria del avión; Fuente: Software POSPAC, Isatech Corporation, 2015


48

11.4 PROCESAMIENTO LIDAR

Empleando el software LPMaster, se combina la información proveniente del

procesamiento geodésico en el software Pospac, junto con los archivos crudos con

extensión *.SDC pertenecientes a los datos LIDAR y los TACPhotoId con extensión *.TXT.

Aquí se genera la nube de puntos LiDAR obtenida por medio de la captura laser luego de los

respectivos ajustes planimétricos y altimétricos.

Imagen No 17 Proceso para la extracción de fotocentros; Fuente: Software LP Master; Isatech Corporation, 2015


49

En este paso se realiza en ajuste planimétrico correspondiente entre tomas de varios días los

cuales sirven para hacer ajustes en 2D (xy) en caso de presentarse desplazamientos relativos en

la información.

Imagen No 18 Ajuste Planimétrico en 2D en LP MASTER; fuente: Software LP Master; Isatech Corporation, 2015

De este procesamiento también se extraen los fotocentros de las imágenes tomadas.

Imagen No 19 Ajuste planimétrico Fuente: Software LP Master; Isatech Corporation, 2015


50

Este ajuste se realiza para llevar las alturas de las fajas a una sola para que queden en la misma altura de referencia.

Imagen No 20 Todas las fajas se llevan a un mismo punto de referencia, Fuente: Software LP Master; Isatech Corporation, 2015


51

11.4.1 Error medio cuadrático

Este valor define la precisión posicional de la información geodésica capturada y

procesada para cada uno de los ejes coordenados

En la siguiente figura, se aprecia el error medio cuadrático posicional de las

coordenadas X, Y y Z de la información geodésica del vuelo al ser procesado con la

metodología " PPP (Posicionamiento Puntual Preciso)"

Los errores mínimos cuadrados durante el vuelo fue de 7.5 cm en la coordenada de

altura, en la coordenada Norte fue de: 3.2 cm y para la coordenada Este fue de 4 cm

Imagen No 21 Representación Gráfica error medio cuadrático en la toma de líneas de vuelo;

Fuente: Software LP Master; Isatech Corporation, 2015


52

Este ajuste se realiza para llevar las alturas de las fajas a una sola para que queden en la

misma altura de referencia.

Habiendo realizado los ajustes mencionados, se exportan los archivos para

posteriormente realizar el DTM a partir de la nube de puntos obtenida del sensor ya

estando ajustada tanto altimétrica como planimétricamente.

En LPMaster paralelamente se genera el proyecto que contiene el bloque de fotografías

que servirá para generar el ortofotomosaico de las imágenes obtenidas con la cámara

del sensor. En este paso se genera la orientación exterior de las fotos en cada una de las

tomas de la información, esta orientación exterior está conformada por X, Y, Z, Omega,

Phi y Kappa.

11.5. GENERACIÓN DEL MODELO DIGITAL DE TERRENO (DTM)

Para la generación del DTM se obtuvo información altimétrica del área del proyecto a

partir de los datos LiDAR capturados sobre el bloque de imágenes aero triangulado,

empleando los software DTMaster y DTMToolKit.

Haciendo uso del software DTMToolkit y de su herramienta “Filter/Classifypoint/vector

data files” se procedió a realizar la clasificación de la nube de puntos LiDAR con el fin de

separar los datos en dos clases: groundpoints (puntos localizados en el terreno) y non-

groundpoints (puntos localizados sobre el terreno). Esto se realizó usando los algoritmos

de clasificación proporcionados por el software integrado “SCOP++ LIDAR”, con la

estrategia de clasificación “Lidarstrong (SCOP++)”.


53

Figura No. 2 Generación del DTM en DTM Toolkit, Parámetros de clasificación de la información LIDAR en las clases de suelo y no suelo.


De este procedimiento se obtuvieron los archivos con extensión *.LAS que contienen

únicamente los puntos clasificados como “groundpoints”. Luego, a estos datos se les

realizó un rellenado automático de los vacíos resultantes al suprimir información

diferente a la asociada al terreno.

Este rellenado automático consistió en una interpolación realizada con la herramienta

“Gap Filling” de DTMToolkit. Dicha interpolación se realizó teniendo en cuenta un

espaciado de los vacíos de hasta 15 metros.

Una vez obtenidos los archivos *.LAS de información de suelo y sin vacíos o huecos, se

procedió a generar una grilla con extensión *.DTM, una vez más empleando el software

DTMToolkit.


54

Con la herramienta “SurfaceModeling” se interpoló una grilla con un espaciado de 1

metro, y se generó un archivo en formato “SCOP DTM”. Los parámetros para la

generación de dicha grilla pueden verse en la figura 3.

Figura No. 3 Parámetros de interpolación de la grilla con extensión *.DTM; Fuente: Software LP Master; Isatech Corporation, 2015

Después de esto, sobre el archivo *.DTM resultante se procede a revisar y editar la

superficie generada empleando para ello el software “DTMaster”.

Dicha revisión y edición se realiza sobreponiendo el DTM a los modelos estereoscópicos,

con el fin de hacer una inspección visual de la superficie obtenida por medio de la

clasificación realizada con DTMToolkit, para corregir las incongruencias e imperfecciones

que pudiese tener dicho DTM.

El trabajo con un MDT incluye las siguientes fases que no son necesariamente

consecutivas en el tiempo: Generación del MDE Manipulación del MDE para obtener

otras capas del MDT (pendiente, orientación, curvatura, etc.) Visualización en dos

dimensiones o mediante levantamientos 3D de todas las capas para localizar errores

Análisis del MDT (estadístico, morfométrico, etc.) Aplicación, por ejemplo como variable


55

independiente en un modelo de regresión que haga una estimación de la temperatura a

partir de la altitud.

En las siguientes Imágenes observamos los Modelos Digitales de Terreno tanto de la

zona sur como la zona Norte, objeto de nuestro proyecto de análisis.

Imagen No 22 MDT Modelo Digital de Terreno de la zona Norte; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015

Imagen No 23 MDT Modelo Digital de Terreno de la zona sur; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015


56

11.6 PREPARACIÓN Y TRIANGULACIÓN DEL PROYECTO DE FOTOS

Del procesamiento realizado en LPMaster se obtuvo la orientación exterior de las

fotografías; con esta información se procede a realizar la triangulación de las fotografías

en MATCH-AT AerialFrameTriangulation (Módulo perteneciente a la suite de

fotogrametría INPHO).

Para ello se configuran los parámetros mostrados a continuación en la figura No 4

Figura No. 4 calibracion de parametros ´para definer orientacion de las fotografias ;



57

11.7 GENERACIÓN DE MOSAICO SIN ORTORECTIFICAR

Mediante la herramienta ImageCommander del software ApplicationsMaster se generan los archivos piramidales de las fotografías, como se puede ver en la figura 5.

Figura No. 5 Generación de las piramidales de las fotografías pare la obtención de la orthofotos; Fuente: Software LP Master; Isatech Corporation, 2015

11.8 ORTOFOTOMOSAICO

Para la obtención del ortofotomosaico es necesario realizar un ajuste a las imágenes respecto al

modelo digital de terreno, para este proceso se utiliza la herramienta ‘Orthomaster’, propia del

software APPLICATIONSMASTER, al final de este proceso se tienen las imágenes ortorectificadas

garantizando así su validez cartográfica.

Las ortoimagenes obtenidas se procesan en el software ORTHOVISTA, el cual de forma

automática realiza una elección preliminar de las imágenes útiles y define las líneas de corte para

empalmar las imágenes. El mosaico preliminar se somete a una exhaustiva revisión en la cual se

busca identificar los posibles errores en el empalme de las ortoimágenes, esta revisión se hace

con ayuda de software SIG generando un archivo *.shp en el que se destaca la ubicación de

dichos errores.


58

Para fines prácticos determinamos dos sectores que llamamos zona norte y zona sur donde

observamos el resultado del ortofotomosaico.

Imagen No 24 Fotografía Aérea Zona Norte Composición RGB321. Fuente: Software APPLICATIONSMASTER; Isatech Corporation, 2015

Imagen No 25 Fotografía Aérea Zona Sur Composición RGB321 Fuente: Software APPLICATIONSMASTER; Isatech Corporation, 2015


59

11.8 CLASIFICACION DE ARCHIVOS .LAS

Una vez que se han generado los tiles preclasificados desde el software LPMaster se procede a

realizar una revisión y edición manual de los datos en la cual se busca depurar el ruido presente

en los datos (puntos enterrados, nubes, etc.) y clasificar los puntos en tres categorías finales:

suelo, vegetación y construcciones. Esta edición se realiza haciendo uso del software DTMaster.

El proceso de clasificación consiste en buscar y seleccionar aquellos puntos que no están

debidamente clasificados y asignarlos a la categoría a la cual corresponden.

Imagen No 26 vista en 3D de la Nube de puntos de la Zona Sur, sin clasificar; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015


60

Imagen No 27 vista en 2D de la Nube de puntos de la Zona Sur, sin clasificar; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015

Imagen No 28 vista en 2D Nube de puntos de la Zona Norte, sin clasificar; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015


61

Imagen No 29 vista en 3D Nube de puntos de la Zona Norte, Sin clasificar; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015

11.9 NUBE DE PUNTOS

Es el resultado del barrido laser que hace LIDAR en nuestra zona de estudio

mostrándonos el modelamiento de la superficie con los puntos que previamente

habíamos programado en el plan de vuelo. Él LIDAR realiza su clasificación propia del

terreno dando unos layers, predeterminados, para las capas básicas como lo son suelo,

construcciones, y vegetación ; la nube de puntos que genera LIDAR tiene unos pequeños

desfases por diferentes razones, a la hora de la toma del vuelo, como lo son condiciones

climáticas, movimientos del avión que afecten la toma de puntos que genera que se

crucen puntos en las capas de vegetación y construcciones , suelo y vegetación; para lo

cual es necesario realizar una reclasificación de puntos para la generación correcta de los

modelos de superficie.


62

11.9.1 RECLASIFIACION DE PUNTOS LIDAR

La reclasificación se realiza para la generación correcta de los modelos de superficie y

de terreno, evitar que puntos extraños o atípicos que haya tomado el sistema LIDAR

afecten los resultados finales, eliminándolos o realizando su respectiva reclasificación a

la capa correspondiente. Para realizar este proceso utilizamos el software dt master el

cual nos permite tener una visión panorámica y en 3D de cada tile o o zona de trabajo

que se esté reclasificando para un mejor trabajo y se genere un correcto MDS.

Imagen No 30 Reclasificación de la zona Norte; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015

Imagen No 31 Vista en 2D de la Reclasificación de la zona Norte; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015


63

Imagen No 32 Vista en 3D de la Nube de puntos reclasificados manualmente de la zona norte; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015


64

11.10 MODELO DIGITAL DE SUPERFICIE (DSM)

Para la generación del DSM se procesa toda la información de datos LiDAR una vez que

está libre de ruido. Haciendo uso del software DTMToolkit y su herramienta

“SurfaceModeling/Point vector data process’’ se interpola una grilla con un espaciado de 1

metro, con extensión *.DTM.

Una vez generada la grilla se procede a transformar el archivo *.DTM en una grilla de

elevación con extensiones *.TIF de 32 bits. e *.IMG de 32 bits.

En la zona de estudio representamos gráficamente las diferentes alturas, para lo cual

utilizamos un esquema que facilita la interpretación de los datos como se muestra a

continuación:

Imagen No 33: Modelo de Elevación ya libre de Ruido para la generación del MDS; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015


65

En este modelo está representado las variaciones de altura que se encuentran en la zona

de estudio, como se aprecia en la imagen 9, el color azul es la parte más baja y por lo

contrario representa el color rojo, en terreno se apreció como este tipo de topografía

genera datos erróneos o con desplazamientos muy marcados frente a la posición del

avión, generando que al momento de elaborar el foto mosaico, las fajas presenten sobre

posicionamiento y se presente mayor conglomeración de puntos en la base de la

montaña y meno sobre toda el área de pendiente.

A continuación sobrepondremos la orto foto al anterior modelo de elevación.

Imagen No 34 modelo de elevación y su respectiva orthofoto de la zona de estudio; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015


66

Observando esta representación se puede concluir como beneficia este tipo de datos

para analizar como un accidente geográfico o esta limitante si lo podemos llamar así,

impide la expansión de la ciudad hacia este sector por la gran pendiente, pero vemos

como a través del tiempo los espacios sin ocupar de las áreas verdes ‘ naranja que están

representadas en alturas de 1750 a 2250 son susceptibles de ser zonas urbanizadas no

edificadas y por ende una densificación en esta zona y no una expansión.

En el siguiente modelo se refleja los sitios donde pueden ser susceptibles de ocupación

por nuevas construcciones:

Imagen No 35 Modelo de elevación dela zona susceptible de nuevas construcciones; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015

Para el Catastro de la ciudad de Medellín son objeto de actualización jurídica y en este caso en

específico la actualización de la cartografía catastral, para tener una mejor perspectiva sobre las

zonas susceptibles de redencificacion mostramos la siguiente imagen del modelo de elevación.


67

Imagen No 36 representación en 3D del Modelo de superficie Zona Norte. (MSD); Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015


68

Imagen No 37 orthofoto de la zona Norte; Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015


69

Imagen No 38 Modelo Digital de superficie Zona Sur con su respectiva Orthofoto Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 2015

Como podemos observar el comportamiento del modelo digital realza las figuras regulares

geométricas distintivas en las construcciones realizadas en esta zona, la escala está dada para

la interpretación de los datos plasmados en la salida grafica


70

Imagen No 39 Modelo Digital de Suprficie Zona Norte Comuna de Manrique

Fuente: Aplicattion Master Software Isatech Corporation, 201


71

CAPITULO IV

13. ETAPÀ FINAL Y GENERACION DE MAPAS Y

RESULTADOS FINAL

En la última etapa o Post-vuelo LIDAR como lo llamamos para nuestro proyecto;

realizaremos todo lo referente a la descarga de datos y tratamiento que se les da para

la obtención de la nube de puntos, clasificación de los mismo y así generar los

productos finales como lo son el mapa temático con la ubicación de los predios sujetos

en la actualización.

Como se observa, las figuras contenidas en el polígono o archivo KML en la captura de

datos, los predios actualizados y que son parte de este análisis en las construcciones en

esta zona, la escala está dado para la interpretación de los datos plasmados en la salida

grafica de la imagen No 40 que se muestra a continuación.


72

Imagen No 40 Predios Digitalizados con mutaciones de tercera clase (Isatech corporetion, 2015)


73

13. PRODUCTO FINAL

Nuestro producto final está conformado por:

Un reporte de los cambios que se encontraron en los predios sujetos a actualización,

y así evidenciar puntualmente los predios donde se generaron cambios para realizar su

respectiva visita.

Un modelo digital de superficie LIDAR en el área de estudio para la delimitación de los

predios y su visualización, como su respectiva orthofoto y la visualización 3D de las

edificaciones presentes en nuestra zona de estudio según su clasificación.

Documento técnico del modelo digital de superficie, el cual contiene el esquema con

los resultados obtenidos en el ejercicio del análisis de datos para el presente proyecto y el

proceso realizado para la actualización catastral de la periferia urbana de la ciudad de

Medellín usando los datos LIDAR.

Mapas que representen los predios inventariados que estén sujetos de actualizar y los

sitios que presenten grandes cambios en su comportamiento constructivo dentro de la

zona de influencia del proyecto en la periferia del Municipio de Medellín basados en la

metodología SIG implementada en este trabajo.


74

Imagen No 41 Digitalización de predios Actualizados y el área con expansión en la comuna Manrique (Isatech corporetion, 2015)


75

Imagen No 42 Mapa Temático de la actualización cartográfica de los predios en nuestra zona de estudio

Fuente: isatech corporation


76

Las construcciones realizadas en esta zona, la escala está dada para la interpretación de

los datos plasmados en la salida gráfica, el polígono amarillo es todo el cambio

expansivo y dinami8co que tiene esta comuna debido al crecimiento demográfico y por

todo ello la demanda de suelo para la construcción y asi suplir ese déficit en la ciudad

de Medellín como lo podemos observar en la Imagen 41.

La elaboración de la cartografía se tomó como referencia la información base catastral

de la comuna de Manrique, partiendo de ello se realizó un clip ente nuestro archivo

kml que es nuestra zona de cobertura y la cartografía base, luego de la iteración de los

datos obtenidos en lidar se procedió a la clasificación de esta información y partiendo

de este proceso se identificó las construcciones nuevas que estaban contenidas en

nuestro KML.

Como paso siguiente se creó el shapefile y se realizó la corrección en cuanto a los

polígonos que se obtuvieron donde la topología necesaria se determinó que por no

deberían haber polígonos que se cruzaran con otros así descartando una superposición

de los polígonos, la exactitud temática son datos importantes para el producto que se

entregó.

Una vez realizado y validando la información depurada se clasifico por la altura

estandarizada de más de 2 metros se catalogan como muros para así identificar si son

predios con un piso a doble altura o en si defecto plantas separadas.

Con todo esto se sobrepuso estos layer sobre las orthofotos que fueron obtenidos en

campo, dicha clasificación y orthocorreccion se implementó en el software: aplication

master y allí se determina que la captura y digitalización de los polígonos está dentro

de los parámetros y se asemejan a la realidad descrita en campo.

Para la determinación de las salidas gracias de los mapas temáticos utilizamos formatos

que permitieran describir los elementos obtenidos de fácil comprensión, logramos un

producto que es confiable para socializar los cambios en cuanto a la expansión urbana

y así la implementación de esta herramienta y la ventaja frente a la fotointerpretación.

La cartografía temática es la síntesis de la elaboración de nuestro trabajo expresando la

idea que surgió por la necesidad de facilitar de forma masiva el reconocimiento predial

en cuanto a las mutaciones de tercera clase.


77

CAPITULO V

14. ANALISIS E INTERPRETACION DE LOS RESULTADOS

El proceso de reconocimiento predial es fundamental para la actualización y la conservación de la información catastral de un municipio, en nuestra experiencia en este campo vemos como las entidades encargadas de ello utilizan la fotointerpretación para hallar estos tipos de cambios a nivel constructivo y así tener información para el análisis y toma de decisiones en la planeación territorial. Lo que encontramos fue la facilidad y mejor precisión frente a la implementación de esta herramienta para tal fin, como resultado se pudo capturar información que nos ayudó a la actualización cartográfica referida a las mutaciones de tercera clase. Los modelos digitales que obtuvimos se lograron clasificar los elementos en campo y partiendo de ellos obtuvo la identificación de los inmuebles que son construcciones nuevas así como el aumento en los niveles constructivos de dichas construcciones. Gracias a esto se amplió la visión de la dinámica constructiva en este sector de la ciudad de Medellín. Los errores que se obtuvieron por la el retraso e interferencia que se tuvo frente a la señal emitida por el sensor y su retorno fue mínimo comparado ya que se comparó con los datos de control que se obtuvieron en el apoyo terrestre y con la altura de la aeronave que por los medios atmosféricos de la ciudad hacían que la deriva o heading hacia variar el posicionamiento en el eje z desalineándolo provocando un plano horizontal del aeronave sin afectar la precisión de los datos. La comprobación de los resultados se trató mediante modelos establecidos en el software que son implementados por la compañía proveedora de este, ingresando en los rangos de optimización de los mismos. El poder capturar las diferencias de alturas son lo fundamental para la elaboración de esta cartografía basado en su implementación, al momento de depurar los datos y desarrollar el modelo digital de superficie y la elaboración de la maqueta de las construcciones con cambios son de excelente confiabilidad para esta implementación.


78

El Modelo Digital de Superficie en las imágenes presentadas habla por sí solas del manejo de los de este tipo de trabajo para mejorar la interpretación de la información de una manera más fácil. Por otra parte los costos que conlleva la implementación de este sistema es un factor importante debido a su alto costo y por ello es recomendable realizarlo en zonas de difícil acceso ya sea por seguridad o topografía y no estandarizarlo en toda la ciudad.


79

15. CONCLUSIONES

El trabajo que presentamos es una metodología innovadora que ayuda a

identificar nuevas construcciones, así como modificaciones en construcciones ya

existentes utilizando técnicas de detección de cambios aplicadas a partir de datos LiDAR.

El mundo en la actualidad busca la forma de identificar cambios en forma masiva y

completa del catastro y de su correspondiente cartografía. Se realiza de forma íntegra,

llevando a cabo el levantamiento de la totalidad de los inmuebles debido a la dificultad

de detectar cambios sobre el terreno o en ortofotografías.

En este sentido, la metodología propuesta detecta automáticamente aquellas

zonas del casco urbano de difícil acceso por diferentes razones como puede ser

distancias del casco urbano o inseguridad, que han sufrido modificaciones y permite

disminuir considerablemente los costes en la actualización de cartografía urbana.

La metodología expuesta permite procesar grandes volúmenes de información de

manera automática, en un primer paso, y supervisar los resultados derivados de manera

visual, en un segundo paso. Esta última tarea puede realizarse mediante visitas en

campo o mediante procedimientos semi-automáticos utilizando ortofotografías.

Por otro lado, los distintos algoritmos desarrollados permiten transformar

cartografía urbana 2D a cartografía tridimensional, consiguiendo así un salto cualitativo

considerable que permite utilizar dicha cartografía en multitud de nuevas aplicaciones,

entre otras, el estudio de simulaciones ambientales, la gestión de instalaciones y el

planeamiento de redes de comunicaciones.

Por último, notar que, aunque en la actualidad la tecnología LiDAR se utiliza

principalmente para generar precisos MDT y MDS, el presente trabajo pone de

manifiesto la eficacia del LiDAR en otras aplicaciones como la actualización cartográfica y

la generación de cartografía 3D, quedando abiertas nuevas líneas de investigación, como

la vectorización automática de contornos de los edificios detectados con fines

cartográficos.


80

La implementación del sistema LIDAR para la actualización de la cartografía

catastral para la identificación de mutaciones de tercera clase resulto ser muy efectiva

para la identificación de grandes superficies de Terreno.

La adquisición de los datos espaciales se realizó de manera rápida y otra de las

ventajas fueron los datos georreferenciados con márgenes de error muy bajos.

El poder manipular los datos obtenidos y observar en diferentes perspectivas

dicha información permite un análisis certero en la interpretación de los diferentes

elementos encontrados en la zona de estudio.

Los sectores que presentes problemas por seguridad el uso de datos lidar puede

ser indispensable.

Podemos evidenciar la existencia de nuevas construcciones al comparar la base

de datos de catastro de la ciudad de Medellín, con la nube de puntos y los MDS y MDT.

El vuelo que se realizo fue a gran altura y esto genera una mayor área de

cobertura, pero implica menor detalle en los datos obtenidos, por ende hay un

porcentaje elevado de error y desplazamiento de los datos por movimiento de la cola de

la aeronave, vientos que dificulte la estabilidad del avión.

La innovación de esta metodología es la actualización cartográfica catastral y el

reconocimiento predial de los inmuebles que presenten mutaciones de tercera clase, en

la UAECD se estaba implementando el pre-reconocimiento de los predios que tuvieran

mutaciones de tercera clase, la dificultad que se presento fue errores en la

fotointerpretación por la ausencia de alturas que ayudaran a la caracterización de estos

inmuebles, por ello, la innovación que presenta este trabajo es a reducir el error en la

fotointerpretación ayudándonos en un MDT y MDS asi se logra de manera confiable que

los cambios son los presentes en terreno.


81

16. RECOMENDACIONES

Teniendo un plan de vuelo más bajo y una mayor frecuencia de puntos por metro

cuadrado se hubiera obtenido información más detallada

Las dificultades que se obtuvieron fue los elementos con características similares a las construcciones, estas similitudes son dadas por tamaño y forma, en la práctica encontramos que los comportamientos de los datos en el Modelo Digital de Superficie generan estas formas que conducen a este tipo error

La altura de la aeronave es importante por ello nosotros recomendamos el uso de

drones para realizar el levantamiento de los datos, genera menor cobertura pero mayos detalle en los datos y reduce los costos del proyecto de manera significativa.

Esta metodología de reconocimiento predial enfocada en las mutaciones de tercera clase utilizando el sistema Lidar, hace ágil la actualización cartográficas catastral al ser masiva, lo que implica una reducción en tiempo.

en la UAECD se estaba implementando una nueva herramienta en el pre-reconocimiento predial, el cual consistía en elaborar una caracterización utilizando orthofotos aéreas seleccionando los predios con mutaciones de tercera clase, ello generaba errores en la fotointerpretación al no poder determinar alturas de los predios que se estaban pre-seleccionando, por todo ello la recomendación que sugerimos es la implementación de este sistema para realizar todo este trabajo de pre-reconocimiento reduciendo el error en las marcas y generando en menor tiempo la actualización cartográfica catastral.

Otra implenetacion es el control del crecimiento urbano frente a la expansión de las preriferias urbanas lo que conlleva a la invasión de predios del estado como lo son las reservas forestates y parques naturales, controlando los problemas ambientales, sociales y urbanísticos que dicho desorden genera cada día en las ciudades del país.


82

17 GLOSARIO

BATIMETRICO: Es su equivalente a la altimetría en el fondo del mar.

CENSO: Lista de la población o riqueza de una nación o un pueblo.

ESCALA: Es la relación matemática que existe entre las dimensiones reales y las

del dibujo que representa la realidad sobre un plano o un mapa

CATASTRO: El catastro es el inventario o censo, debidamente actualizado y

clasificado, de los bienes inmuebles pertenecientes al Estado y a los particulares, con

el objeto de lograr su correcta identificación física, jurídica, fiscal y económica.

CARTOGRAFIA: ES la ciencia que se encarga de reunir y analizar medidas y datos

de regiones de la Tierra, para representarlas gráficamente como son los mapas y

planos.

CATASTRO DE REDES: Es el inventario o censo de las redes de servicios públicos,

comunicaciones y redes petroleras.

DATASET: El DataSet es una representación de datos residente en memoria que

proporciona una modelo de programación relacional coherente

independientemente del origen de datos que contiene. El DataSet contiene en sí, un

conjunto de datos que han sido volcados desde el proveedor de datos.

.LAS: Son los puntos obtenidos luego del barrido realizado por el sensor Lidar.

BIT: Es la unidad mínima de información empleada en informática, en cualquier

dispositivo digital, o en la teoría de la información. Con él, podemos representar dos

valores cualesquiera, como verdadero o falso, abierto o cerrado, blanco o negro,

norte o sur, masculino o femenino, rojo o azul

LIDAR: es una técnica de teledetección óptica que utiliza la luz de láser para

obtener una muestra densa de la superficie de la tierra produciendo mediciones

exactas de x, y y z. LIDAR, que se utiliza principalmente en aplicaciones de

https://es.wikipedia.org/wiki/Inform%C3%A1tica

https://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_informaci%C3%B3n


83

representación cartográfica láser aéreas, está surgiendo como una alternativa

rentable para las técnicas de topografía tradicionales como una fotogrametría.

MUTACION: cambio físico de los predios, ya sea por edición o disminución de

área construida.

PERIFERIA: parte extrema del área urbana o de expansión.

POST-PROCESOS: Hace referencia al proceso posterior a la captura de la

información en campo, también llamado trabajo de oficina y análisis

FOTON: Es aquella partícula de luz que se propaga en el vacío. El fotón es la

partícula responsable de las manifestaciones cuánticas del fenómeno

electromagnético, porque es portadora de todas aquellas formas de radiación

electromagnética, entre las que se incluyen los rayos gamma, los rayos x, la luz

ultravioleta, la luz infrarroja, las ondas de radio, las microondas, entre otras.

GPS: es un sistema que permite determinar en toda la Tierra la posición de un

objeto (una persona, un vehículo) con una precisión de hasta centímetros.

INS (sistema de navegación por inercia); un sistema INS para la rotamiento, el

encabezamiento e inclinación del sistema.

PLANIMETRIA: Parte de la topografía que trata la medición y representación de

una porción de la superficie terrestre sobre una superficie plana.

OTRHOFOTOMOSAICO: foto compuesta de varias fotos de menor tamaño, siendo

esta de color verdadero.

MDT (MODELO DIGITAL DE TERRENO): Un Modelo Digital de Terreno (MDT) es

una estructura numérica de datos que representa la distribución espacial de una

variable cuantitativa y continúa.

MDE (Modelo Digital de Elevacion): es una representación visual y matemática

de los valores de altura con respecto al nivel medio del mar, que permite

caracterizar las formas del relieve y los elementos u objetos presentes en el mismo.


84

MDS (MODELO DIGITAL DE SUPERFICIE): se deriva a partir de una serie de

observaciones discretas, es decir, es un tipo de mapa que obtenemos a través de

unas muestras puntuales localizadas en algún punto o lugar, por ejemplo, un

modelo de elevaciones MDE sería un ejemplo de modelo de superficie, ya que a

través de datos puntuales como puedan ser los puntos altimétricos y curvas de nivel

de un lugar, podemos recrear el relieve de dicha zona.

PUNTO DE REFERENCIA: se asocia al espacio que ocupa un observador dentro de

un cierto contexto. En un sistema, es posible encontrarse en diferentes posiciones:

el punto de referencia es la perspectiva que se tiene desde una posición X.

ERROR MEDIO CUADRÁTICO: es un estimador que mide el promedio de los

errores al cuadrado, es decir, la diferencia entre el estimador y lo que se estima. El

ECM es una función de riesgo, correspondiente al valor esperado de la pérdida del

error al cuadrado o pérdida cuadrática.

Líneas de vuelo: son aquellas que se realizan en oficina por medio de un software

determinado, para la ejecución correcta del vuelo.

MOSAICO: Un mosaico, consiste en el montaje de varias fotografías que forman

entre todas una sola imagen.

INTERPOLACIÓN: En el campo de la fotografía y mundo de la imagen digital, la

interpolación aplica este mismo método para conseguir un tamaño mayor de la

imagen inicial, rellenando la información que falta con datos «inventados» a partir

de un algoritmo específico.

GRILLA: es una distribución de elementos geométricos que divide un espacio

bidimensional en partes regulares. Cada elemento del espacio se coloca en una de

las celdas o vértices. Asimismo, cada celda o vértice puede tener asociadas

determinadas propiedades. Existen numerosos usos y diversos formatos de las

rejillas espaciales: cuadradas, rectangulares, triangulares, hexagonales y otras más

complejas.

http://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtml

http://www.monografias.com/trabajos14/geomorfologia/geomorfologia.shtml

http://definicion.de/sistema

https://es.wikipedia.org/wiki/Promedio

https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_riesgo

https://es.wikipedia.org/wiki/Valor_esperado

https://es.wikipedia.org/wiki/Fotograf%C3%ADa

https://es.wikipedia.org/wiki/Espacio

https://es.wikipedia.org/wiki/Celda_%28geometr%C3%ADa%29

https://es.wikipedia.org/wiki/V%C3%A9rtice_%28teor%C3%ADa_de_grafos%29

https://es.wikipedia.org/wiki/Cuadrado

https://es.wikipedia.org/wiki/Rect%C3%A1ngulo

https://es.wikipedia.org/wiki/Tri%C3%A1ngulo

https://es.wikipedia.org/wiki/Hex%C3%A1gono


85

TRIANGULACIÓN: La triangulación, en geometría, es el uso de la trigonometría de

triángulos para determinar posiciones de puntos, medidas de distancias o áreas de

figuras.

TRIANGULACIÓN EN TOPOGRAFÍA: operación que consiste en elegir distintos

puntos de una porción de la superficie terrestre y, considerándolos como vértices de

triángulos, medir los elementos necesarios para determinar estos triángulos y poder

fijar así la posición de los vértices y la distancia que los separa.

TRIANGULACIÓN PARA LIDAR: El sistema LiDAR ofrece gran cantidad de puntos,

pero estos puntos pueden pertenecer a superficie terrestre, vegetación o edificios.

Esto hace que sea imprescindible clasificar los puntos en función del grupo al que

pertenezcan, ya que en un principio, todos los puntos reportarán la misma

información, independientemente del grupo donde se ubiquen.

http://detopografia.blogspot.com/2012/10/que-es-el-lidar.html


86

18 BIBLIOGRAFIA

Acuerdo 64 de 2012 . (s.f.).

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Manuales tecnicos TRMBELL base de datos Isatech corporetion. (2015).

L, LEON J. SALDARRIAGA. (2013). EL COLOMBIANO.

Ortofoto verdadera (True-Ortho) y Lídar, el posible futuro de la cartografía catastral

urbana, Luis Julián Santos Pérez, Ingeniero Técnico en Topografía, Ingeniero en Geodesia

y Cartografía,D.G. del Catastro. Madrid. (s.f.).

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SÁNCHEZ LOPERA, J, LERMA GARCÍA, J.ACTUALIZACIÓN DE CARTOGRAFÍA CATASTRAL

URBANA MEDIANTE LiDAR Y SIG Revista Internacional de Ciencia y Tecnologia de la

Informacion Geografica 2012. (s.f.).


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19 TRABAJOS CITADOS

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SÁNCHEZ LOPERA, J, LERMA GARCÍA, J.ACTUALIZACIÓN DE CARTOGRAFÍA CATASTRAL

URBANA MEDIANTE LiDAR Y SIG Revista Internacional de Ciencia y Tecnologia de la

Informacion Geografica 2012. (s.f.).

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