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INTRODUCCIÓN A LA TECNOLOGÍA LiDAR

XV CONGRESO NACIONAL TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICAXV CONGRESO NACIONAL TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICATecnologías de la Información Geográfica en el Contexto de Cambio Global

Mariano García Alonso (mariano garcia @ uah es)

4

Mariano García Alonso (mariano.garcia @ uah.es)

INTRODUCCIÓN AL LiDAR

Introducción a la tecnología LiDAR. Principios básicos

Componentes de un sistema LiDARp

Especificaciones del sistema

Clasificación de los sistemas LiDAR

Datos proporcionados por los sistemas LiDAR Datos proporcionados por los sistemas LiDAR

Precisión de los datos LiDAR

Recursos disponibles

5

Pr

LiDAR: Light Detection And Ranging.

Laser scanningrinci

Laser scanning

Airborne Laser Scanning (ALS)ipios

LaDAR (Laser Detection and Ranging)

ás

bás

Rápido desarrollo desde mediados de 1990s.

Sistemas experimentales. Perfiles (Institute forsicos

p

Photogrammetry, University Stuttgart, Special research group)

s

6

Instrument developmentInstrument development

1993 2007Pr 1993 2007

2 kHz Up to ~200 kHz

rinci

1000 m max. AGL height Up to 4500 m max. AGL height

ipios

±20º scan angle Up to ±32º scan angle s

bás

First or last return Multiple returns to full waveform

4 5 m point spacing 8 16 bit intensity values

sicos 4-5 m point spacing 8-16 bit intensity values

< 1m point spacing

s

7

g

Lidar Market: Status and growth Trends g(presented at the International Lidar Mapping Forum 28 January 2009. Tina Cary, Ph.D, Cary and Associates)

Pr

Region LiDAR systems

North America 51 ALS operated by 29 commercial companies and 3

rinci 5 p y 9 p 3

universities

Europe 30 ALS operated by 19 commercial companies and 1 university

ipios university

Rest of the world 29 ALS operated by 18 commercial companies

Bathymetric LiDAR 10 systems operated by 3 commercial companies and 7

s

bás government organizations

global market for lidar services at $160 million per year with North

sicos global market for lidar services at $160 million per year, with North

America being the largest market at $64 million, Rest of World next at $52 million, and Europe accounting for $44 million

s

8

Sistema activo

Pr

Sensores Pasivos(i) Reflexión(iii)

rinci

( )(ii) Emisión

(i)

(iii)

(ii)ipios

Sensores Activos(iii) Emisión-Reflexión

s

bássicos

Chuvieco,2002s

9

Prrinciipioss

bássicoss

10

Prrinciipioss

bássicoss

11

Principio de funcionamiento. Medida de distancia

Pr

R

rinciipioss

bás R=c*t/2

R: distancia sensor-objeto (range) l id d d l l (300 000 k 1)

sicos c: velocidad de la luz (300.000 km s-1)

t= tiempo transcurrido entre la emisión del pulso y la recepción del retorno

s

12

Principio de funcionamiento. Medida de distancia

Diferencia de fasePrrinciipioss

bás

R: distancia sensor-objeto (range) c: velocidad de la luz (300.000 km s-1) f= frecuencia (Hz)

sicos f= frecuencia (Hz)

= diferencia de fase entre la señalemitida y la recibida (rad)

s

13

Componentes

s

Unidad de medida de distancia

iste

(Fuente: Baltsavias:International SchoolonLiDARTechnology, IIT Kanpur, India, 31 March - 4 April 2008)

Scanner

Sistema GPS (posicionamiento diferencial)

I ti l M t U it

ma

L Inertial Measurement Unit

Unidad de control, seguimiento y registroiDAR

14

Compo

GPS 1Hz … 2Hz

nent 2Hz

IMU 50Hz … 200Hz

es

s Ranging Unit 5000Hz …

25000Hziste

GPS & IMU Interpoladas a los registros proporcionados por la unidad de medida de distancias

ma

LiDAR

15

Ejemplo adquisición de datos de un sistema aeroportadoC Ejemplo adquisición de datos de un sistema aeroportadoomponentes

sistema

LiDAR

16

Pueden determinar los costes de adquisición e incluso la viabilidad del E proyecto

Frecuencia de emisión de pulsos:• Número de pulsos emitidos por segundo.

Espec p p g

• ≥150 kHz.• Mayor altura de vuelo y velocidad Tiempo de vuelo y costes

cific

Patrón de escaneo:• Función del espejo

Frecuencia de escaneo:

cacio Frecuencia de escaneo:

• Número de líneas por segundo

Ángulo de escaneo:

ones

Ángulo de escaneo:• Determina el FOV

Divergencia del rayo:

sist

g y• Incremento del diámetro del rayo con la distancia

tema

17

Pueden determinar los costes de adquisición e incluso la viabilidad del proyectoE

Diámetro de la huella:

IFOV

Espec • IFOV

• Área muestreada por el láser.• f(altura de vuelo, ángulo escaneo, divergencia del rayo, geometría objeto)

cific geometría objeto)cacioones

Distancia entre huellas:• Junto con el diámetro de la huella determina la resolución

sist Junto con el diámetro de la huella determina la resolución

Configuración de registro:• Determina cómo se graban la energía recibida

tema

18

g g

Criterios

Clas

Superficie a medir

sificcacióón

siistem

=(700-1550 nm) =(700-1300 nm) =(500-600 nm)

mas

19

Criterios

PlataformaClassificcacióón

siistemmas

20

Criterios

Capacidad de registroClassificcacióón

siistemmas

21

Criterios

Tamaño de huellaClassificcacióón

siistemmas

22

Datos LiDAR

Dattos

p GPS 1Hz propo

GPS 1Hz … 2Hz

IMU 50Hz … 200Hz

orcio

Ranging Unit 5000Hz … 25000Hz

onadoos

23

Datos adquiridos por sistemas LiDAR

Dattos

ppropoorcioonadoos

24


Classified returnsDattos

ppropo

Intensity dataorcioonadoos


IntensidadDat

starratm

r PR

DDP 24

222

4

(Baltsavias, 1999)

tos

p

Intensidad depende:

propo Intensidad depende:

Propiedades del sistema

Ángulo de incidenciaIntensidad varía entre campañas, regiones o incluso a lo largo de

orcio Ángulo de incidencia

Distancia

Reflectividad del objeto

regiones o incluso a lo largo de una misma línea de vuelo

onado j

Problema: los sistemas comerciales no proporcionan información sobre el algoritmo empleado para detectar los retornos.

os

26

g p p


Calibración de los datos de intensidad ¿?Dat

1.- Range dependency removal

Datos normalizados a una distancia estándar definida por el usuario

¿tos

ppropo

Before Normalization After Normalizationorcioonadoos

27

Intensidad. Calibración

Se han propuesto otro método más elaborados

Höfle and Pfeifer (2007)Dat Utiliza dos aproximaciones

1.- Empírica. • Asume que la intensidad es proporcional a la reflectividad del terreno y

tos

p Asume que la intensidad es proporcional a la reflectividad del terreno y depende de la altura de vuelo via una función monótona.

Es necesario volar con distintas alturas de vuelo sobre las áreas (target) de

propo Es necesario volar con distintas alturas de vuelo sobre las áreas (target) de

referenciaSolo se pueden emplear retornos únicos como targets de referencia

orcio

2.- Teórica. onadoos

Intensidad. Calibración

Dat B f C titos

p

Before Correction Data-driven correction

propoorcioonadoos

Höfle and Pfeifer (2007)

29

Atributos de los datos LiDAR

Densidad de pulsos:

Número de pulsos emitidos por m-2. Dat

p p f(distancia entre huellas) Relacionado con la resolución espacial

D id d d t

tos

p Densidad de puntos:

Número de retornos por m-2.

propo

Número de retorno:

Orden de un retorno en relación a aquellos que se han d d l

orcio generado a partir de un pulso. onado

https://www e-education psu edu/lidar/book/export/html/1873

os

30

https://www.e education.psu.edu/lidar/book/export/html/1873


Ángulo de escaneo:

Atributo del pulso = todos los retornos asociadosDat

p

Tiempo GPS:

Instante de emisión del pulso

tos

p Instante de emisión del pulso.Atributo heredado por todos los retornos asociados al pulso

Final línea escaneo:

propo Final línea escaneo:

Atributo binario. Indica si el pulso corresponde al final.Atributo heredado por todos los retornos

orcio Atributo heredado por todos los retornos

Clasificación:

onado Clase a la que corresponde el retorno.

Opcional.

os

31

Formatos de los datos LIDAR

Full waveform / retornos discretosDat

X, Y, Z, Intensidad

/

Primer y/o último retorno; múltiples retornos; ángulo escaneo; etc

tos

p Primer y/o último retorno; múltiples retornos; ángulo escaneo; etc.

Variedad de formatos (propietarios, ASCII)

Inconvenientes:

propo Inconvenientes:

Sistemas propietarios: difícil intercambio entre sistemas

orcio

Lectura e interpretación de los datos en formato ASCII puede ser muylenta y el tamaño del archivo puede ser muy grande, incluso paracantidades de datos pequeña

onado

p q

La información bruta, así como cierta información específica de la adquisición de los datos es perdida.

os

32


Dattos

ppropo

GPS-time X,Y,Z & Intensity last return X,Y,Z & Intensity 1st return

orcio

Huso UTM

onadoos

33


LASer (LAS) File Format ExchangeDat

Formato público para el intercambio de datos LiDAR

( ) g

Formato de archivos binarios ASPRS

tos

p Formato de archivos binarios-- ASPRS

Última versión permite almacenar datos full waveform

http://www asprs org/society/committees/standards/asprs las spec v13 pdf

propo http://www.asprs.org/society/committees/standards/asprs_las_spec_v13.pdforcio Actualmente, incluso software no específico para datos LiDAR software,

puede leer archivos LAS

onado PCI GEOMATICS , ENVI, ERDAS, ArcGIS, GVSIG,…os

34


LAS format v1.3Dattos

ppropoorcioonadoos

35

Precisión de las coordenadas

Fuentes de distorsión (Huising & Gomes Pereira, 1998; Maas, 2001):Pre

Sistema Laser (laser instrument+INS+GPS)

Efectos atmosféricos (troposphere atmospheric transmissivity)

cisi Efectos atmosféricos (troposphere, atmospheric transmissivity)

Características del objeto (permeabilidad, pendiente, …)

ón

d

Determinación de las distancias Z atos

GPS/IMU principal fuente de error (Maas, 2001)

Espejo X,YLiD GPS/IMU principal fuente de error (Maas, 2001)

10-20 cm en Z, hasta 50 cm en X,YAR

36


Ejemplo determinación de la precisión:

Pre j p p

Z error en torno a +/- 15cm para una altura de vuelo de 1000 m.Error horizontal (X,Y) en torno a 50cm (o 1/2000 la altura de vuelo).

cisi

(Amable, G. comunicación personal)ón

datos

LiD

3 x 3 m

M d f 2004

AR

37

Morsdorf, 2004


¿Cómo quedan reflejados estos errores?:Pre

Desplazamientos visibles en las zonas de solapecisión

datos

LiDAR

38


¿Cómo quedan reflejados estos errores?:Pre

Desplazamiento horizontal. Elementos artificialescisión

datos

LiDAR

39


Corrección de los desplazamientos:

Pre Corrección de los desplazamientos:

Global: aplicación de métodos que permiten corregir en bloque los

cisi Global: aplicación de métodos que permiten corregir en bloque los

desplazamientos horizontales y verticales

Modelos que consideran diferencias entre puntos

ón

d ode os que co s de a d e e c as e t e pu tos

Identificación de elementos que permite cuantificar las

diferencias entre ambas pasadas.

atos p

Modelos sensorLiD

2- fases: corrección primero en Z y luego en X,Y.AR

40


¿Cómo quedan reflejados estos errores?:

Desplazamiento vertical. MDE

Pre Desplazamiento vertical. MDEcisión

datos

LiD

Pfeifer International School on Lidar Technology

AR

41

Favalli et al., (2009)2008 IIT Kanpur, India

Precisión de las coordenadas. Ejemplo corrección error

Precisión nominal

j pplanimétrico

Pre

10-20 cm en Z, hasta 50 cm en X,Ycisión

datos

LiDAR

42

García et al. 2009 (Geofocus)


Generación imágenes de intensidad a partir de los daros LiDAR

j pplanimétrico

Pre Generación imágenes de intensidad a partir de los daros LiDAR

Áplicación de técnicas de correlación de imágenescisión

datos

LiDAR

43



Datos ajustados con una transformación afín 2-D

j pplanimétrico

Precisión

datos

LiDAR

44


Recursos: sofware comerciales de procesamiento y visualizacion

Rec Terrasolid TerraScan TerraModelercurso

Terrasolid TerraScan TerraModeler

Merrick’s Advanced Remote Sensing (MARS) Softwareos

di

QT Modeler (Tinning and visualization)

ArcGIS and extensionsispon

ArcGIS and extensions

Interactive Data Language (IDL) for custom routines

nible

GlobalMapper

es

45

Recursos de libre distribucion

Reccursoos

diisponniblees

46


Reccursoos

diisponniblees

47


Reccurso

http://www.airbornelasermapping.com/

http://www.lidarmap.org/index.htmlos

di

http://www.lidarmap.org/index.html

http://www.fsl.orst.edu/~lefsky/ispon

http://www.asprs.org/society/committees/lidar/

http://www geo unizh ch/ morsdorf/nible

http://www.geo.unizh.ch/~morsdorf/

http://lidar.cr.usgs.goves

48


Rec

Research groups Dubayah – University of Maryland

L f k C l d St t U i itcurso

Lefsky – Colorado State University Hyppa - Helsinki University of Technology Naesset - Norwegian University of Life Sciences

os

di

Homlgren – Swedish University of Agricultural Sciences Morsdorf- Universidad de Zurich Popescu – Universidad Texas A&M

ispon

Journals Remote Sensing of Environment and other RS journals Scandinavian Journal of Forest Research, 19: 6, 2004

nible

, , Canadian Journal of Remote Sensing (CJRS). 2003. Special issue:

LIDAR remote sensing of forest structure and terrain. Volume 29, No. 5

es ISPRS. 1999. Special issues on airborne laser scanning. ISPRS Journal

of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 54, No. 2 and 3

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