Ingeniería Topográfica
Determinación de precisión entre nubes de puntos de alta densidad, obtenidas con sensores LIDAR
The present work makes a comparison and determines the precision of data captured by airborne sensors on UAVs with Lidar technology, high-density point clouds were collected with the DJI Zenmuse L1 sensor and YellowScan with the Explorer, Mapper and Ultra models, in the same zone. The data for comparison were taken in an area of approximately 5 hectares, including the buildings of the Roosevelt Institute and District University, specifically the property of the Faculty of Environment and Natural Resources. The development is divided into six phases, where digital models of the terrain are generated. Profiles are drawn to evaluate position data, particularly coordinates of representative points of the ring road and their horizontal signaling marks on the road section are established. To analyze the result of the precision obtained, a product of the high-density point clouds for each of the sensors, the ANOVA statistical model of one factor for elevations and two factors for coordinates was used. The results obtained were: with the variability coefficient, concluding that the point cloud with the least data dispersion, that is, the greatest precision with respect to the others, is that of the Explorer model sensor with a percentage of variability for X, Y coordinates of 8.6058% and 0.0883% in levels.
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Contenido
- RESUMENp. 97
- INTRODUCCIÓNp. 17
- PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMAp. 19
- ANTECEDENTESp. 20
- JUSTIFICACIÓNp. 24
- OBJETIVOSp. 25
- Objetivo Generalp. 25
- Objetivos Específicosp. 25
- MARCO TEÓRICOp. 26
- Vehículo aéreo no tripulado (UAV)p. 26
- Clasificación de dronesp. 26
- Los drones en la topografíap. 28
- Tecnología Lídar Aerotransportadap. 29
- Componentes de un Sistema Lídarp. 30
- Clasificación de los sensores Lídarp. 31
- Características del funcionamiento Lídarp. 34
- Geométricasp. 34
- Matemáticasp. 35
- Principales usos del sistema Lídarp. 35
- Empresa Datum Ingenieríap. 36
- Sensores YellowScanp. 37
- Explorerp. 37
- Mapperp. 39
- Surveyor Ultrap. 41
- Sensor DJI Zenmuse L1p. 43
- Formato archivó Nubes de Puntos (.Las)p. 44
- Precisión en estadísticap. 45
- Modelo ANOVA (Análisis de varianza)p. 46
- Modelo ANOVA un factorp. 47
- Modelo ANOVA con dos factoresp. 47
- Modelo ex-post: Comparaciones Múltiplesp. 47
- METODOLOGÍAp. 48
- Reconocimiento bibliográficop. 48
- Adquisición de datosp. 48
- Unificación del sistema de referenciap. 49
- Procesamiento de nubes de puntosp. 49
- Validación de resultados y análisis de informaciónp. 49
- DESARROLLO DEL PROYECTOp. 52
- Adquisición de datosp. 48
- Determinación del área de estudiop. 52
- Captura de informaciónp. 53
- Adquisición nubes de puntosp. 54
- Unificación del sistema de referenciap. 56
- Procesamiento de las nubes de puntosp. 57
- Clasificación de Nubes de puntosp. 57
- Clasificación Automáticap. 58
- Clasificación Manualp. 60
- Modelo digital de elevaciónp. 61
- Perfiles (secciones transversales)p. 65
- Perfiles de comparaciónp. 67
- RESULTADOSp. 70
- Clasificación de terreno (ground)p. 70
- Clasificación nube de puntos Lídarp. 71
- Clasificación Automática y Manualp. 71
- Modelos digitales de terreno (MDT)p. 73
- Perfiles evaluando los modelos digitales (MDT)p. 75
- Método 1: Puntos de control en las marcas de señalización de la víap. 75
- Método 2: Generación de perfiles con la señalización central de la víap. 84
- Cálculo tamaño de la muestrap. 87
- Datos de víap. 88
- Método 1: Puntos de control en las marcas de señalización de la víap. 75
- Método 2: Datos de perfiles con la señalización central de la víap. 89
- Diagramas de flujop. 91
- Trabajo de campo y adquisición de la informaciónp. 91
- Procesamiento nubes de puntosp. 92
- Validación de resultados y análisis de la informaciónp. 93
- ANÁLISIS DE RESULTADOSp. 94
- Análisis estadístico de la varianza (ANOVA)p. 94
- ANOVA Método 1p. 95
- Análisis de varianza para coordenadas XY del terreno en la vía circunvalarp. 96
- Análisis de varianza para Cota (elevación) del terreno en la vía circunvalarp. 100
- ANOVA Método 2p. 104
- Precisiones finales de los sensores Lídarp. 109
- Método de validaciónp. 110
- CONCLUSIONESp. 114
- CRONOGRAMAp. 117
- REFERENCIASp. 118
- ANEXOSp. 124
- ANEXO 1: Perfiles con marcas de señalización de la vía, método 1p. 124
- Datos Completos de modelos digitales (DTM)p. 131
- 13.4.1. ANEXO 1: Datos completos (Norte, Este y Elevación), método 1p. 131
- 13.4.2. ANEXO 2: Datos completos (Norte, Este y Elevación), método 2p. 138
- 13.4.3. ANEXO 3: Datos completos de coordenadas (Norte y Este), método 1p. 141
- 13.4.4. ANEXO 4: Datos completos de elevación (Cota), método 1p. 145
- 13.4.5. ANEXO 5: Datos completos de coordenadas (Norte y Este), método 2p. 147
- 13.4.6. ANEXO 6: Datos completos de elevación (Cota), método 2p. 162
- Ilustración 1. Tipos de drones: clasificados según el mediop. 27
- Ilustración 2. Clasificación de drones: según tipo de hélicesp. 27
- Ilustración 3. Clasificación de drones según número de rotoresp. 28
- Ilustración 4. Levantamiento topográfico mediante dronesp. 29
- Ilustración 5. Esquema básico de trabajo del ALS (láser escáner aerotransportado)p. 30
- Ilustración 6. Componentes de un sistema LIDAR topográfico aerotransportadop. 31
- Ilustración 7. Métodos de escaneo Láserp. 33
- Ilustración 8. Sensor YellowScan Modelo Explorerp. 37
- Ilustración 9. Sensor YellowScan Modelo Mapperp. 39
- Ilustración 10. Sensor YellowScan Modelo Surveyor Ultrap. 41
- Ilustración 11. Sensor DJI Zenmuse L1p. 43
- Ilustración 12. Precisión y Exactitudp. 45
- Ilustración 13. Método ANOVA para la comparación de nubes de Puntosp. 50
- Ilustración 14. Área de estudiop. 52
- Ilustración 15. Líneas de transmisión eléctricasp. 53
- Ilustración 16. Dron Phantom III Standarp. 53
- Ilustración 17. Nube de puntos en 3D, modelo Explorerp. 54
- Ilustración 18. Nube de puntos en 3D, modelo Mapperp. 55
- Ilustración 19. Nube de puntos en 3D, modelo Surveyor Ultrap. 55
- Ilustración 20. Nube de puntos en 3D, modelo DJI Zenmuse L1p. 56
- Ilustración 21. Sistema de proyección utilizado en los datosp. 57
- Ilustración 22. Parámetros clasificación del suelop. 59
- Ilustración 23. Parámetros de clasificación de edificación y vegetaciónp. 60
- Ilustración 24. Ejemplo Clasificación Automáticap. 60
- Ilustración 25. Ejemplo clasificación Manualp. 61
- Ilustración 26. Herramienta de clasificación para datos Lídarp. 61
- Ilustración 27. Parámetros creación de MDT, nube de puntos de sensor DJI Zenmuse L1p. 62
- Ilustración 28. Modelo digital de elevación (DTM), Surveyor Ultrap. 63
- Ilustración 29. Modelo digital de elevación (DTM), Mapperp. 63
- Ilustración 30. Modelo digital de elevación (DTM), Explorerp. 64
- Ilustración 31. Modelo digital de elevación (DTM), DJI Zenmuse L1p. 64
- Ilustración 32. Perfil con formato RGBp. 65
- Ilustración 33. Perfil con formato de clasificaciónp. 65
- Ilustración 34. Parámetros creación de perfiles en la carretera circunvalarp. 66
- Ilustración 35. Parámetro perfiles cada 10 mp. 66
- Ilustración 36. Sombreador de colinas con guía de perfilesp. 67
- Ilustración 37. Totalidad de marcas vialesp. 68
- Ilustración 38. Ejemplo puntos control de líneas de señalización, Perfil 1 sensor Explorerp. 69
- Ilustración 39. Perfiles tramo de la vía circunvalar, método 2p. 69
- Ilustración 40. Clasificación de terreno para cada sensor Lídarp. 70
- Ilustración 41. Clasificación de nubes de puntos con sensor Ultra. (a) automática. (b) Manualp. 71
- Ilustración 42. Clasificación de nubes de puntos con sensor Mapper. (a) automática. (b) Manualp. 72
- Ilustración 44. MDT. (a) Sensor YellowScan Ultra. (b). Sensor YellowScan Mapperp. 74
- Ilustración 45. MDT. (c) Sensor DJI Zenmuse L1. (d) Sensor YellowScan Explorerp. 74
- Ilustración 46. Perfil Topográfico No. 1p. 75
- Ilustración 47. Perfil Topográfico No. 2p. 76
- Ilustración 48. Perfil Topográfico No. 3p. 76
- Ilustración 49. Perfil Topográfico No. 4p. 77
- Ilustración 50. Perfil Topográfico No. 5p. 77
- Ilustración 51. Perfil Topográfico No. 6p. 78
- Ilustración 52. Perfil Topográfico No. 7p. 78
- Ilustración 53. Perfil Topográfico No. 8p. 79
- Ilustración 54. Perfil Topográfico No. 9p. 79
- Ilustración 55. Perfil Topográfico No. 10p. 80
- Ilustración 56.Perfil Topográfico No. 11p. 80
- Ilustración 57. Perfil Topográfico No. 12p. 81
- Ilustración 58. Perfil Topográfico No. 13p. 81
- Ilustración 59. Perfil Topográfico No. 14p. 82
- Ilustración 60. Imagen de intensidad con perfiles, Sensor Surveyor Ultrap. 82
- Ilustración 61. Imagen de intensidad con perfiles, Sensor Mapperp. 83
- Ilustración 62. Imagen de intensidad con perfiles, Sensor Explorerp. 83
- Ilustración 63. Imagen de intensidad con perfiles, Sensor DJI Zenmuse L1p. 84
- Ilustración 64. Perfil Topográfico No 1. Sensor: (a) Ultra, (b) Mapper, (c) Explorer y (d) DJIp. 85
- Ilustración 65. Perfil Topográfico No 2. Sensor: (a) Ultra, (b) Mapper, (c) Explorer y (d) DJIp. 86
- Ilustración 66. Perfil Topográfico No 3. Sensor: (a) Ultra, (b) Mapper, (c) Explorer y (d) DJIp. 86
- Ilustración 67. Perfil Topográfico No 5. Sensor: (a) Ultra, (b) Mapper, (c) Explorer y (d) DJIp. 87
- Ilustración 68. Herramientas de análisis de datos en Excelp. 95
- Ilustración 69. Prueba ANOVA de dos factores, con un nivel de significancia del 5%p. 95
- Ilustración 70. Prueba ANOVA de un factor, con un nivel de significancia del 5%p. 100
- Ilustración 71. Herramientas para ANOVA de comparaciones múltiplesp. 102
- Ilustración 72. Agrupación de medias por sensores de elevaciones, método 1p. 102
- Ilustración 73. Agrupación de medias por sensores, método 2p. 108
- Ilustración 74. Rangos de diferencias entre nube de puntos Lídarp. 111
- Ilustración 75. Comparación Sensor Explorer-DJI, herramienta combine/Compare terrainp. 112
- Ilustración 76. Comparación Sensor Explorer-Ultra, herramienta combine/Compare terrainp. 112
- Ilustración 77. Comparación Sensor Explorer-Mapper, herramienta combine/Compare terrainp. 113
- Ilustración 78. Perfil Topográfico No. 14p. 124
- Ilustración 79. Perfil Topográfico No. 16p. 124
- Ilustración 80. Perfil Topográfico No. 17p. 125
- Ilustración 81. Perfil Topográfico No. 18p. 125
- Ilustración 82. Perfil Topográfico No. 19p. 126
- Ilustración 83. Perfil Topográfico No. 20p. 126
- Ilustración 84. Perfil Topográfico No. 21p. 127
- Ilustración 85. Perfil Topográfico No. 22p. 127
- Ilustración 86. Perfil Topográfico No. 23p. 128
- Ilustración 87. Perfil Topográfico No. 24p. 128
- Ilustración 88. Perfil Topográfico No. 25p. 129
- Ilustración 89. Perfil Topográfico No. 26p. 129
- Ilustración 90. Perfil Topográfico No. 27p. 130
- Tabla 1. Especificaciones técnicas sensor Explorerp. 38
- Tabla 2. Especificaciones técnicas sensor Mapperp. 40
- Tabla 3. Especificaciones técnicas sensor YellowScan modelo Surveyor Ultrap. 42
- Tabla 4. Especificaciones técnicas sensor DJI Zenmuse L1p. 44
- Tabla 5. Comparación de especificaciones técnicas principales de los sensoresp. 56
- Tabla 6. Nivel de confianza para una muestrap. 88
- Tabla 7. Coordenadas de marcas viales de la carretera circunvalar, método 1p. 89
- Tabla 8. Coordenadas de MDT, perfiles con señalización vial central de la carreterap. 90
- Tabla 9. Datos para análisis estadístico ANOVA, coordenadas método 1p. 96
- Tabla 10. Resumen coordenada Norte, método 1p. 97
- Tabla 11. Resumen coordenada Este, método 2p. 97
- Tabla 12. Resumen total de coordenadas, método 1p. 97
- Tabla 13. Análisis de varianza para coordenadas Método 1p. 98
- Tabla 14. Pruebas simultáneas de Durnett de coordenadas (XY) – Media de control Explorerp. 99
- Tabla 15. Datos para análisis estadístico ANOVA, elevaciones método 1p. 100
- Tabla 16. Resumen ANOVA para elevaciones, método 1p. 101
- Tabla 17. Análisis de varianza para Elevaciones 1p. 101
- Tabla 18. Pruebas simultáneas de Dunnett para elevaciones – Media de control Explorerp. 103
- Tabla 19. Datos para análisis estadístico ANOVA, coordenadas método 2p. 105
- Tabla 20. Resumen coordenada Norte, método 2p. 105
- Tabla 21. Resumen coordenada Este, método 2p. 105
- Tabla 22. Resumen total de coordenadas, método 2p. 106
- Tabla 23. Análisis de varianza para coordenadas Método 2p. 106
- Tabla 24. Datos para análisis estadístico ANOVA, elevaciones método 2p. 107
- Tabla 25. Resumen ANOVA para elevaciones, método 2p. 107
- Tabla 26. Análisis de varianza para elevaciones Método 2p. 108
Palabras clave
ANOVACross sectionsDigital terrain models - MDTDunnettIMULidarPrecision evaluationANOVAClasificación de terrenoDunnettEvaluación de precisiónIMULídarModelos digitales de terreno- MDTSecciones transversales