Optimización del proceso de ajuste, clasificación y obtención de entidades a partir de datos LIDAR

Ruiz Peralta, Juan (2022). Optimización del proceso de ajuste, clasificación y obtención de entidades a partir de datos LIDAR. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. en Topografía, Geodesia y Cartografía (UPM), Madrid.

Description

Title: Optimización del proceso de ajuste, clasificación y obtención de entidades a partir de datos LIDAR
Author/s:
  • Ruiz Peralta, Juan
Contributor/s:
  • López-Cuervo Medina, Serafín
  • Maté González, Miguel Ángel
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Geomática
Date: July 2022
Subjects:
Freetext Keywords: RPAS, LiDAR, Fotogrametría, Clasificación, Modelado 3D, Photogrammetry, Classification, 3D Modelling
Faculty: E.T.S.I. en Topografía, Geodesia y Cartografía (UPM)
Department: Ingeniería Topográfica y Cartografía
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El objetivo del presente proyecto es el estudio de las capacidades de la tecnología LiDAR embarcada en RPAS, optimizando los procesos de ajuste y clasificación. A su vez, se pone en práctica la extracción de entidades tridimensionales a partir de las nubes de puntos. Para ello se hace uso de tres zonas distintas:

La primera de ellas posee una gran cantidad de apoyo tomado en campo, además de encontrar diferentes entidades superficiales que dificultan la clasificación. Dichos motivos fomentan su investigación acerca de las posibilidades de ajuste y clasificación, realizando incluso una comparativa frente a datos obtenidos con fotogrametría. Dicho análisis se lleva a cabo en el software facilitado por Terrasolid, utilizando el procesado de clasificación automático y las herramientas programables en macros, mostrando el proceso y funcionamiento de cada una.

La segunda zona se utiliza para realizar en Terrasolid la extracción de cableado de un tendido eléctrico a formato utilizable en programas CAD tales como Civil3D o QGIS.

En última instancia se hace uso de una tercera zona para tratar el conteo de arbolado en zonas boscosas mediante distintos métodos utilizables en Terrasolid, evaluando los resultados de los mismos.

Con dichos proyectos de finalidad variada se consigue un estudio de las posibilidades del LiDAR, donde se concluye con la versatilidad del LiDAR frente a la fotogrametría, arrojando precisiones con pocas diferencias. A su vez, la clasificación automática muestra ser factible para trabajos con cierta complejidad, a pesar de las grandes capacidades de la programación de macros, que, aunque más complejas, ofrecen mayores posibilidades. Respecto a la extracción de entidades, el cableado se obtiene sin problemas en toda su presencia en la traza, mientras que el conteo de arbolado requiere de una edición manual para garantizar resultados óptimos.

Abstract:

The aim of this project is to study the capabilities of LiDAR technology onboard RPAS, optimising the adjustment and classification processes. At the same time, the extraction of three-dimensional entities from point clouds is implemented. Three different zones are used for this aim:

The first of them has a large number of points taken in the field, in addition to meeting different surface entities that will make the classification more difficult. Because of these reasons, it is analysed the possibilities of adjustment and classification, including a comparison with other data obtained with photogrammetry. This analysis is carried out in the software provided by Terrasolid, using the automatic classification processing and the programmable macro tools, showing the process and the functionality of each one.

The second area is used to extract the wiring of a power line in Terrasolid into a format usable in CAD programs such as Civil3D or QGIS.

Finally, a third zone is used to count trees in wooded areas using different methods that can be used in Terrasolid, evaluating the results of these methods.

These projects of various purposes provide a study of the possibilities of LiDAR, which concludes with the versatility of LiDAR compared to photogrammetry, providing accuracies with few differences. In turn, automatic classification proves to be viable for works of a certain difficulty, in spite of the great capacities of macro programming, which although more complex, offer greater possibilities. Regarding entity extraction, wiring is obtained without problems in all its presence in the trace, while tree counting requires manual editing to guarantee optimal results

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Item ID: 74104
DC Identifier: https://oa.upm.es/74104/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:74104
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 26 May 2023 13:29
Last Modified: 26 May 2023 13:29
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