Download - Ortofoto verdadera (true-orto)

Las ortofotos fueron realizadas inicial-mente a partir de película fotográfica utili-zada para obtener imágenes mediantecámaras aéreas. Son por tanto uno de losproductos que se pueden obtener de lafotogrametría. Vamos a abordar a continua-ción la evolución de la tecnología fotogra-métrica a modo de presentación del estadoactual del arte.

Como todas las técnicas relacionadascon la imagen, la fotogrametría ha evolu-cionado de forma drástica desde las imá-genes analógicas a las digitales. En elcampo de dicha técnica, se ha pasado enunos años desde las soluciones optico-mecánicas de tipo totalmente analógico alas analíticas, que significaban la entradade la informática (hardware + software)combinada con imágenes analógicas perola revolución real aparece en estosmomentos actuales de la mano de la ima-gen digital.

Las principales ventajas de las técnicasdigitales son, por un lado la automatizaciónde los procesos –ya que desaparece la com-ponente óptico-mecánica + electrónica que

son sustituidos por software– y por la posi-bilidad de identificar puntos homólogos enlas imágenes, es decir de medir automática-mente, casi sin intervención humana,mediante los restituidores fotogramétricosdigitales. Potencia, por tanto las herra-mientas matemáticas de la fotogrametríaanalítica y de los procesos digitales de imá-genes, abriendo la técnica a la generaciónde diferentes tipos de cartografías y repre-sentaciones tanto en 2D como en 3D.

Evolución históricade la fotogrametría

Un buen punto de partida sería la defi-nición aceptada hoy para la fotogrametría,según la ASP (American Society of Photo-grammetry): “La fotogrametría es el arte,ciencia y tecnología que permite extraerinformación exacta sobre objetos físicos y loque les rodea a través de procesos de graba-ción, medición e interpretación de imágenesfotográficas”.

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Ortofoto verdadera (True-Ortho)y Lídar, el posible futurode la cartografía catastral urbana

Luis Julián Santos PérezIngeniero Técnico en Topografía

Ingeniero en Geodesia y CartografíaD.G. del Catastro. Madrid

Abril 2005

Remontándonos a los orígenes de laciencia, Aristóteles en el 330 a.C, acometióel fenómeno de la proyección óptica deimágenes, en su evolución tuvieron unimportante papel matemáticos como Lam-bert y Laussedat e inventores de la fotogra-fía como Daguerre. Es Laussedat quien esconsiderado “Padre de la Fotogrametría” yaque en 1859 inventó un método para deter-minar las coordenadas del objeto mediantela intersección de rayos homólogos prove-nientes de un fototeodolito.

Las etapas históricas de la fotogrametría(fig. 1) se entiende que son:

1. Periodo inicial. Desde 1850 con elinvento y perfeccionamiento de la fotogra-fía hasta 1900. Se mejoró mucho la emul-sión gelatinosa y se experimentó con fotosaéreas mediante globos aerostáticos ycometas.

2. Periodo analógico. Desde 1900 hasta1960. Los tres hechos fundamentales en elcomienzo de esta etapa fueron la invencióndel Avión (Hermanos Wright, 1903), la de laestereoscopía + índice flotante (Pulfrich yStolze, 1900) y la posibilidad de obtenerortofotos a partir de fotos perspectivas(Sheimpflug, 1903). Las dos guerras mun-diales dieron un impulso gigantesco a estaciencia, tanto para tareas de reconocimientocomo de ejecución de cartografía. Este perio-do analógico, se puede decir que aún ennuestros días sigue persistiendo ya que enmuchas zonas del mundo se utiliza, debido asu simplicidad y economía así como a la cali-dad de los aparatos realizados a lo largo de suduración. Hay que hacer constar que inclusoestos aparatos se han modernizado mediantecodificadores y ordenadores que permitenobtener un producto cartográfico informati-zado a partir de tecnología analógica.

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LUIS JULIAN SANTOS PÉREZ

Figura 1Evolución histórica de la fotogrametría

3. Periodo Analítico. El hito fundamen-tal que permite el desarrollo de esta nuevaetapa, es la aparición y rápido desarrollo delos ordenadores. En el año 1959 U.V. Hela-va inventó el restituidor analítico. La rápi-da capacidad de cálculo de los ordenadoressustituyó a los componentes mecánicos yeliminaron las limitaciones ópticas deforma que podían manejar cualquier tipode fotografía (aérea ó terrestre) y facilitar laaerotriangulación.

4. Periodo Digital. El desarrollo de lossemiconductores y de la microelectrónicaha permitido el desarrollo de la fotografíadigital. Una foto digital, por tanto no es nimás ni menos que una matriz matemática(formada por celdas ó posiciones) en la quecada elemento tiene un valor de nivel degris ó de color, por tanto los ordenadoreslas manejan perfectamente. En un primermomento las fotos convencionales se esca-neaban para pasarlas a formato digital, hoyen día la evolución técnica permite que lascámaras digitales, sean directamente situa-das en el avión para evitar el posterior esca-neo y ganar precisión y velocidad. Si esto se

une a la posibilidad de obtener las coorde-nadas del punto de toma con alta precisiónmediante GPS en el avión y al sistema denavegación inercial INS, las ventajas técni-cas y económicas son enormes.

Por tanto la obtención de ortofotos haido pasando por cada una de estas fases,beneficiándose de los avances de cada unade las etapas.

Ortofoto (analógica) yOrtoimagen (ortofoto digital)

La fotografía convencional –entre ellasla aérea– es una proyección perspectiva ocónica; el proceso de elaboración de ortoi-mágenes consiste en pasar de este tipo deperspectiva a una proyección ortogonal, esdecir con el punto de vista situado en elinfinito (rayos perspectivos paralelos). Esteproceso elimina también las deformacionesproducidas por inclinación del eje de tomay las producidas por el relieve del terreno(fig. 2).

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ORTOFOTO VERDADERA (TRUE-ORTHO) Y LÍDAR, EL POSIBLE FUTURO DE LA CARTOGRAFÍA CATASTRAL URBANA

Figura 2Deformaciones por inclinación y relieve

Para utilizar una foto aérea como unmapa, se han de eliminar estos tres efectos:

– El producido por el sistema de pro-yección.

– Los producidos por la inclinación.– Los producidos por el relieve del

terreno (que darían varias escalasdiferentes, dependientes de la cota).

La eliminación de estos efectos se cono-ce como “Rectificación diferencial”. Laortofotografía, como en otros aspectos de lafotogrametría, también necesita un vuelocon solape estereoscópico (un detalle delterreno está al menos en tres fotogramas)pero en este caso el solape ha de ser mayory pasar del 60% al 80 y al 90% para asípoder elegir la mejor fotografía a rectificar.

En la actualidad las ortofotos analógicasestán siendo desplazadas por las ortofotosdigitales, ya que las primeras son más com-plejas de obtener y de almacenar. El princi-pio consiste en crear a partir de un vuelofotogramétrico un documento que sepueda utilizar como un mapa, es decir quese puedan medir distancias y superficiessobre él, aplicando el sistema de Rectifica-ción diferencial.

Ortofoto analógica.Rectificación diferencial

El sistema de generación de ortofotosanalógicas consiste en formar un modelotridimensional óptico del terreno en unaparato de restitución fotogramétrica. Si elterreno fuera completamente llano y hori-zontal y el eje de toma rigurosamente verti-cal, podríamos emulsionar un papel foto-gráfico con ese modelo y tendríamos undocumento muy similar a una ortofoto y loque es más, a un mapa. La imagen de laortofoto sería similar al terreno, con razónde semejanza f/H (siendo f la distancia focalde la cámara y H la altura de vuelo sobre elterreno en el momento de la toma).

Pero el terreno no suele ser así, no eshorizontal ni llano, y menos en nuestropaís. Por tanto si ese terreno lo descompo-nemos en elementos muy pequeñosmediante una ventana móvil (elementosdiferenciales) cada uno tendría una inclina-ción y una escala (por estar a diferente alti-tud), eso se evitaría alejando o acercando laproyección e inclinando dicha ventana.Esta es la idea básica de la ortoproyección.El resumen de las operaciones sería:

a. Recorrido continuo y automático delmodelo mediante perfiles paralelosrecorridos por una pequeña ventana,que el operador mantiene siempre“apoyada” en el terreno óptico 3D.

b. Proyección y rectificación automática.c. Impresión simultánea de una pelícu-

la, que una vez compuesta por todoslos perfiles y revelada dará lugar a laortofoto.

En cuanto a la forma en que se corrigenlas causas de errror en lo que se refiere a lamétrica de la imagen fotográfica, existentres métodos para la generación de fotoma-pas de menor a mayor precisión (estamoshablando de fotogrametría puramente ana-lógica, hoy día con la fotogrametría digitalesto está superado):

– Mosaicos fotográficos. Se trata deuniones de fotografías aéreas directa-mente, a modo de puzle, no se aplicaninguna corrección y sólo se toma laparte central de las fotos aéreas paradisminuir errores. (antiguas aplica-ciones militares).

– Rectificación. Corrige sólo el errordebido a la inclinación del eje detoma, enderezando todo el fotograma.

– Ortoproyección. Este sistema, el mássofisticado, corrige los errores porinclinación del eje de toma y relievedel terreno por unidades diferencia-les, que ensambladas, dan una ima-gen métrica y fotográfica del terreno.

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Es el único método riguroso de deobtención de fotomapas, siendomejorado actualmente por la entradade la imagen digital.

Introducción a los usos catastralesde la TELEDETECCIÓN

La definición de teledetección (vocabloque es traducción del término compuestoingles remote sensing) es la técnica que per-mite adquirir imágenes de la superficieterrestre desde sensores instalados en plata-formas espaciales.

Por tanto suponemos que entre la tierray el sensor existe una interacción energética(si es reflexión de la energía solar), quesería recogida por sensores pasivos, o un hazenergético artificial si es por emisión propia(rádar, lídar,etc…) caso en el que tendría-mos sensores activos. También se necesitará,un sistema de transmisión de información alas estaciones terrestres en las que se van atratar los datos así obtenidos.

Las imágenes normalmente utilizadasproceden de satélites artificiales y se utili-zan para realizar cartografía temática,pudiendo obtener diversas escalas, sinpoder mejorar en la actualidad el 1:5.000,pero en muy pocos años será una técnicade directa aplicación en catastro ya queexisten empresas internacionales trabajan-do en obtener estos resultados. La aplica-ción directa sería la de obtener interpreta-ciones agronómicas (tipos de usos delsuelo) y por tanto profundizar en el cono-cimiento de los recursos naturales, oceano-gráficos y medioambientales por un lado ypor otro realizar estudios de evolución delos núcleos de población a escalas mediasya que se cuenta con imágenes de unamisma zona cada poco tiempo (alta resolu-ción temporal). Sería por tanto una buenafuente de datos para “actualizar” la carto-grafía catastral rústica y urbana y si no paraactualizar sí para indicar de forma rápida yeconómica “donde” actualizar.

Las imágenes se obtienen a partir de laenergía que recogen los sensores situadosen las plataformas espaciales, bien reflejadadel Sol o bien emitida por ellas mismas.Esta energía se convierte en un conjunto devalores numéricos (digital) que se envían alsistema de recepción.

La visualización de esta imagen se ha derealizar en un equipo que convierta la infor-mación de digital en analógica, de forma quese cree una imagen que presente anomalíasen cuanto a la localización de los píxeles ysu valor radiométrico (como en una fotodigital actual, está compuesta por celdas endisposición matricial (píxel), cada una conun valor radiométrico (nivel de gris ó color).Los millones de celdas serán los megapíxelsde la imagen capturada.

Estas imágenes han de corregirse geomé-tricamente siguiendo una función matemáti-ca para “ponerla en proyección” y georrefe-renciarse, es decir identificar objetos concoordenadas conocidas (puntos de control)para que la imagen tenga escala y puedagenerar un documento cartográfico. Las pro-piedades de la imagen en teledetección son:

a. Contraste. Diferencia de valor otono entre las áreas más claras y másoscuras de la imagen. Relación entreel brillo de un objeto y el de suentorno.

b. Brillo. Indica la medida de las varia-ciones de intensidad de radiaciónelectromagnética captada por elsensor.

c. Resolución. Mide la habilidad de unsistema sensor para discriminar infor-mación dentro de la imagen.

– Resolución Temporal. Indica eltiempo transcurrido entre elpaso del satélite por una zona enel momento t1 y el momento t2.

– Resolución Radiométrica. Da lacapacidad el sensor para discri-minar niveles de grises en cadauna de las bandas.

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– Resolución Espacial. Indica launidad de información máspequeña que se puede discrimi-nar en la imagen.

– Resolución Espectral. Informadel ancho de las bandas y elnúmero de ellas registradas porel sensor. Una banda espectral esuna selección de longitudes deonda con comportamientos elec-tro-magnéticos similares. (Porejemplo si una cámara de lasvarias que un satélite porta, sededica a la banda del “infrarrojotérmico”, tendrá un ancho debanda que irá desde las 10 a las100 micras de longitud de onda ).

Antes hemos hablado de sensores, peroéstos van portados sobre plataformas, quesegún su movimiento se clasifican en “geo-estacionarias” si están sincronizadas con elgiro terrestre situadas a gran altura (más de20.000 km.) y observan siempre la mismazona o “heliosíncronas” que giran a unavelocidad distinta a la de la tierra y siguenórbitas más bajas (menos de 20.000 km.).

Ortoimagen u ortofoto digital

Hasta ahora hemos visto como la foto-grametría analógica se basaba en instru-mentación óptico-mecánica y métodos“artesanales”, la fotogrametría analíticamedía coordenadas de la foto de formaóptico-mecánica, pero calculaba los proce-sos de forma matemática gracias a los orde-nadores, sus métodos eran “semiautomáti-cos”. El gran salto de la fotogrametríadigital es el empleo de fotografías digitales(matrices numéricas), ya realizadas concámaras digitales (si no es así es necesarioescanear las imágenes analógicas y conver-tirlas en matrices numéricas) y permitenuna muy alta automatización.

Por tanto una imagen digital es unamatriz bidimensional (fig. 3) de niveles degris (o de valor de color) con elementos deinformación mínima (píxels) que varían enfunción de la posición (fila-columna) queocupan dentro de la matriz (J. L. Lerma2002).

Las imágenes digitales se forman a par-tir de un proceso de muestreo, llamadodigitalización. En él una zona pequeña del

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Figura 3Detalle del formato matricial de fotografía digital

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sensor registra de forma directa la informa-ción correspondiente a una zona del mode-lo registrado. (ya sea escaneo ó adquisiciónde la imagen mediante cámara digital).

Cada casilla se denomina píxel y vienedefinido por su índice píxel (i,j) ó (f,c), porsu posición x,y en es sistema de coordena-das de la foto y por su nivel de gris(negro=0, blanco=255). El tamaño delpíxel se suele definir por el número de ellosque caben en una pulgada (2,54 mm.) ópor su tamaño en terreno ó real.(un píxelpuede medir 20 micras de lado ó represen-tar, si la imagen es de escala 1:20.000, 20cm. en el terreno).

Con la fotogrametría digital, aumenta laautomatización de los procesos, todos lossistemas óptico-mecánicos e incluso elec-trónicos han sido sustituidos por progra-mas informáticos. El flujo de trabajo en foto-grametría digital está compuesto por lasfases que se detallarán posteriormente yque recoge el diagrama de la figura 4.

A continuación se describen detallada-mente cada una de las fases del proceso.

Vuelo fotogramétricocon GPS + Apoyo cinemático

El verdadero salto tecnológico, sería laobtención de las imágenes digitales en elavión para evitar el largo proceso de esca-neo de las imágenes analógicas. En estosmomentos (finales del 2004) hay variasempresas que han conseguido fabricarcámaras digitales aéreas con la suficienteperfección como para evitar su posteriordigitalización. En España existen varias yaadquiridas por organismos administrativosy por empresas privadas.

El problema fundamental que no per-mitía desarrollar cámaras digitales aéreasera la inestabilidad de la trayectoria delavión que provocaba movimientos y vibra-ciones del avión, esto producía complejosproblemas de rectificación de las deforma-ciones de la imagen pero gracias a las nue-

vas tecnologías –sensor trilineal de barrido+ sistema inercial– esto ha quedado supera-do, de forma que hoy en día, por ejemplo elsensor digital ADS40 de Leica (fig. 5), hastahace poco permitía resoluciones de 15 cm.llegando ahora a los 5 cm., por lo que sehace perfectamente apto para ser empleadoen la obtención de cartografía a gran escalay es aceptado para ser utilizado en grandesproyectos de ortofotografía.

Hemos de tener en cuenta que paraconseguir altas resoluciones hay que captu-ra en vuelo, en un intervalo menor a 2segundos una matriz de 20.000x20.000píxels, esto da idea de la complejidad delproblema.

Estas cámaras digitales han supuestouna revolución ya que eliminan las fases derevelado y escaneo de negativos, lo quepermite una reducción del tiempo necesa-rio entre el vuelo y el tratamiento fotogra-métrico de las imágenes, lo que provocadirectamente una disminución de los cos-tes así como de los tiempos de actualiza-ción de las cartografías.

Este sensor ya ha sido ampliamente uti-lizado en EEUU, ejecutando con él ellevantamiento fotogramétrico para ortos de1m. del estado de Nebraska (230.000 km2)en tres meses, contratando para este año100.000 km2 para el Departamento deAgricultura. Para ello, se han exigido unosrequisitos que pasan por exigir la mismaresolución para la imagen color e infrarrojaque para la pancromática (b&w). TambiénRusia, ha adquirido dos sensores digitalespara elaborar su catastro tras el largo perio-do en que la propiedad privada no existió.En el resto de Europa se están incorporan-do sensores digitales para el catastro agrí-cola (ortofotos SIGPAC).

Para no exponer sólo las ventajas de lossensores digitales, podemos comentar suprecio aproximado de un millón de euros ytambién el tamaño de los ficheros digitalesobtenidos. Por ejemplo si se escaneara conlas resoluciones previstas por el PlanNacional de Ortofotografía (IGN-España),

cada imagen ocuparía de 250 a 300 Mb;con las cámaras digitales, los tamaños serí-an menores, pero aún así muy grandes, másó menos cien veces superiores a los queproduce una cámara digital doméstica degama media.

La ventaja de conectar la cámara a unreceptor GPS unido a un sistema de nave-gación inercial como el INS (Inertial Nave-gation System) permite obtener varias ven-tajas:

• Planificación del vuelo y navega-ción. Sin necesidad de salir de gabi-nete, sobre cartografía de la zona a

volar, se determinan las coordenadasteóricas de los puntos de toma de lasimágenes (X,Y) y la altura de vuelo;también el horario de vuelo en fun-ción de las fechas, latitud, etc… Unavez en vuelo, conectados a un recep-tor GPS, el software calcula continua-mente las diferencias entre la posi-ción real con la teórica prevista ycorrige la trayectoria, consiguiendoprecisiones de 2 m. si se usa GPSdiferencial (correcciones diferencia-les radiodifundidas).El sistema guía al piloto a la zona, leda la geometría de las pasadas y reali-

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Figura 4Diagrama de flujo de trabajo en fotogrametría digital

1. Vuelo fotogramétricocon GPS + Apoyo Aéreo

CinemáticoCon cámara ANALÓGICA

Escaneo de fotogramas

Con cámara DIGITAL

2. Medición en fotografías digitales

3. Aerotriangulación Digital

4. Obtención del MODELO DIGITALDEL TERRENO (MDT) automáticamente

(correlación

MODELO DIGITALDE SUPERFICIES(MDS) con ediciónde operador LIDAR

5. Rectificación Diferencial

6. ORTOFOTO DIGITAL

IMAGEN DIGITAL

7. ORTOFOTOVERDADERA

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za los disparos de las imágenes enfunción de las coordenadas de inicioy fin de pasada, de los recubrimientosy de la posición del avión en cadapasada.

• Obtención de las coordenadas de lospuntos de toma. Cuando la cámaradispara (el avión puede llevar unav=250 km/h) ésta emite una señales enlas que que se registra el tiempo GPSexacto del momento del disparo.Como el tiempo GPS se registra cada0,5 ó cada 1 segundo –para esosmomentos tenemos coordenadas X,Y,Zexactas– en gabinete se interpola parahallar la posición exacta del punto detoma de cada disparo.

• Apoyo aéreo cinemático. Al deter-minar en vuelo las coordenadas delos puntos de toma, disminuye sen-siblemente la cantidad de apoyoterrestre necesario para aerotriangu-

lar (puntos de apoyo tomados encampo por topografía clásica ó GPS)y automatiza los procesos posterio-res. Para realizar este tipo de apoyo,se necesita:– Cámara fotogramétrica con cone-

xión al receptor GPS del avión.– Receptor GPS en la aeronave, que

registre datos cada 0,5 seg. Asícomo conocer la posición relativacon alta precisión del centro ópti-co de la cámara con respecto a laantena GPS.

– Receptor GPS de referencia ensuelo situado a menos de 500 km.del avión (para emitir correccionesdiferenciales).

– Puntos de control en el suelo encada esquina del bloque de fotos(muchos menos que si no existierael GPS en avión) para transformaral sistema geodésico nacional.

Figura 5. Sensor digital ADS40. Cortesía de Leica Geosystems.

De esta forma se potencia la eficacia dela aerotriangulación, reduciendo conside-rablemente el número de puntos de con-trol, teniendo las posiciones de la cámaraen el momento del disparo y usándolascomo observaciones adicionales en el cál-culo de la aerotriangulación mediante elsoftware adecuado. (A. Gómez 1999).

La medición en el procesofotogramétrico digital

En este momento del proceso y en otroscobra gran importancia la medición auto-mática en fotogrametría digital. Todas lamediciones en fotogrametría analógica yanalítica se hacían mediante el sistema demarca flotante –el modelo virtual 3D– queformaba el aparato fotogramétrico, erarecorrido por un índice (a modo de peque-ño globo) que el operador iba posando enel terreno y recorriendo todo lo que se que-ría dibujar –curvas de nivel si siempresigue la misma cota ó detalles planimétri-cos– definiendo así de forma contínua lospuntos homólogos de ambos fotogramas.

En fotogrametría digital surge el conceptode medición automática mediante identifica-ción de imágenes homólogas (image mat-ching). Se basa en complejas técnicas de reco-nocimiento de patrones mediante el barridode una determinada área de las imágenes.

En líneas generales se trata de encontrarde forma automática la imagen homólogaen un fotograma de la determinada en elotro. (Una misma imagen aparece en dosfotogramas contiguos, tomada desde dospuntos diferentes a lo largo de la trayecto-ria del avión). Se ha de partir de estarsituados en las mismas zonas de búsqueda.

Los sistemas de reconocimiento de imá-genes (correspondencia) en los que se basaeste proceso son:

1. SBM (symbolic based matching) (delingles, to match.- emparejar). Se basaen propiedades topológicas (de proxi-

midad, forma, etc…) definidas enBBDD con descripciones de objetospara identificiar imágenes homólogas.

2. ABM (area based matching). Esta esla famosa correlación. Se estudiauna ventana de píxeles de zonassimilares en ambas imágenes inten-tando correlar el origen y el destinovalorando los niveles radiométricosde cada píxel de la imagen (nivel degris de cada píxel). El nivel de preci-sión de la correlación se estima pormínimos cuadrados. Es el sistemamás extensamente utilizado.

3. FBM (feature based matching). Lasventanas de imagen y destino sonagrupaciones de píxeles que repre-sentan formas (características) comopuntos, líneas, etc…

Aerotriangulación

La aerotriangulación es la técnica foto-gramétrica que permite determinar las coor-denadas de los puntos de enlace entre pasa-das y modelos así como los parámetros deorientación exterior (relativa y absoluta) decada uno de los modelos fotogramétricos, apartir de un mínimo número de puntos deapoyo tomados en el campo y ayudados demediciones hechas en los fotogramas.

La aerotriangulación digital es el proce-so que más fácilmente se puede automati-zar de todos los que componen el flujo detrabajo fotogramétrico digital.

Las ventajas de la aerotriangulacióndigital son el gran nivel de automatismodel proceso, su velocidad de ejecución (4minutos por foto), alta precisión y econo-mía. Tras obtener la orientación interna yexterna de cada foto, se podrán visualizaren estación de trabajo digital de forma este-reoscópica (3D) y obtener cartografía.

Las fases de la aerotriangulación digitalson:

• Definición del bloque de fotos que hade cubrir la zona a cartografiar.

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• Medición automática de los puntosde control (con leve ayuda humana).– Elección de los puntos.– Numeración de los puntos.– Transferencia de los puntos a las

fotos anexas.– Medición de coordenadas instru-

mentales de los puntos.• Cálculo y compensación.

Obtención del Modelo Digitaldel Terreno (MDT)

En las fases anteriores se ha abordado larealización de la orientación del modelo 3Dy la aerotriangulación de todo el bloque.Un paso fundamental para la obtención deortofotos es la obtención del MDT. Este sepude obtener manualmente –estableciendouna red de puntos con coordenadas X,Y,Zconocidas, mediante la continua interven-ción del operador– , pero no es lo usual,dado que el proceso es fácilmente automa-tizable, mediante técnicas de correspon-dencia automática de imágenes –valiéndo-nos de los sistemas de correlaciónautomática (encontrar en una foto el deta-lle seleccionado de la anterior)–.

Otra forma de obtener el correspondien-te MDT es mediante el escaneado láser (“laserscanning” ó LIDAR), valiéndonos de losgrandes avances en esta técnica, que es elobjeto de la segunda parte de este artículo.

La denominación más genérica de estosmodelos es la de MDE (Modelo Digital deElevaciones), de los cuales un caso parti-cular es el MDT que describe la superficiedel terreno, sin considerar lo que sobre élexiste. Son un conjunto de datos (coorde-nadas X e Y de puntos) de las que se extra-pola la coordenada Z en función de las Zde su alrededor. Está compuesto por unamalla regular ó irregular con característi-cas diferenciadas al que se añade las líneasde cambio de pendiente. Un caso particu-lar del MDT es el Modelo Digital de Edifi-cios (en inglés DBM “Digital BuildingModel”) que representa la superficie 3D deobjetos y detalles realizados por el hombreque están situados sobre el MDT (edificiosy estructuras).

El modelo que completa la relación es elModelo Digital de Superficies, (DSM ”Digi-tal Surface Model”) (ver cuadro 1) que es elmás completo de todos ya que envuelve ymodela por completo la superficie 3D deuna zona (vegetación, edificios, mobiliariourbano, terreno, etc…).

Por tanto de un MDS podemos obtenerun MDT eliminando todo lo que sobresaleo penetra en el terreno (J. L. Lerma 2002).

Una vez elegido el tipo de modelo quehemos de utilizar, pongamos el más senci-llo, el MDT, basándonos en la identificaciónautomática de puntos homólogos en ambasfotos, y conocidos de la anterior fase lasorientaciones de los modelos 3D, calcula-mos automáticamente, de forma analítica laZ del terreno. El paso siguiente sería definirla cuadrícula (paso), precisión altimétricade la misma, escala de la foto y método decaptura. Mediante el método elegido, pri-mero el operador define las líneas de ruptu-ra y cambios de pendiente, y luego median-te las técnicas comentadas FBM ó ABMpartiendo de la selección de un detalle en laimagen original, se identifica el mismo en laimagen homóloga, se aplican ecuaciones decolinealidad y se obtiene la Z del terreno.

Este proceso se repite en todas las zonasdel modelo 3D y a partir de estos puntos se

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Figura 6Representación de Modelo Digital

del Terreno

interpola una superficie del terreno paraobtener la cuadrícula de puntos final.

Este método es uno de los utilizados,pero como ya se adelantó la tendenciaactual es el uso del sistema LIDAR, por loque un input para la rectificación de imá-genes aéreas es el modelo de elevación. Laforma tradicional de corregir la geometríade la imagen es mediante el uso de unmodelo de suelo desnudo ó raso. (MDT).El resultado de este tipo de rectificación esaceptable para aplicaciones a pequeña esca-la, sin embargo, las imágenes a gran escalasufren del hecho de que los objetos en 3Dtienen una “tendencia”.

Los objetos en 3D no están representadosde forma geométricamente correcta, ya quesus alturas no están tomadas en cuenta. En elcaso de edificios, los desplazamientos de susencuentros con el suelo (pies) y tejados esextremadamente inadecuado, cuando, porejemplo, se mezclan las imágenes con otrainformación geográficamente correcta.

En el pasado, la información 3D de losobjetos era extraída frecuentemente sólo delos objetos “relevantes”, tales como edifi-cios, puentes, etc…Los objetos tales comoárboles, coches, y otros irrelevantes, noeran considerados ya que era demasiadotrabajo determinar sus alturas.

El escáner láser aerotransportado, es unmedio para generar un modelo completo 3Dde la superficie. Un LIDAR DSM (modelodigital de superficies obtenido por LIDARaerotransportado) forma la base ideal parauna rectificación muy perfecta, suponiendoque ambas escalas y resoluciones de las imá-

genes y de los datos de elevación del LIDARestén armonizados (U. Lohr 2002)

Utilización del sistema LIDARpara crear Modelos digitales

Una vez orientado el par estereoscópicoel siguiente paso para la obtención de la orto-foto verdadera (true-ortho), sería conocercon la mayor precisión posible el relieve delterreno, su forma topográfica, para poderadaptar a él, de esa forma el par estereoscó-pico y realizar las correcciones diferenciales,que conviertan en la fotografía aérea en undocumento cartográfico que permita obtenermediciones fidedignas sobre él.

Tradicionalmente el modelo digital delterreno (MDT) se obtenía mediante corre-lación del par estereoscópico. Es decir unavez situado el par estereoscópico en lamisma posición relativa con respecto alobjeto (orientación relativa), reproducien-do los parámetros fotográficos de toma(orientación interna), y nivelado y escaladoel modelo formado (orientación absoluta),los artilugios matemáticos desarrollados enel moderno software son capaces de ircorrelando los puntos homólogos, es decir,posándose sobre el modelo 3D formado deforma automática y en tiempo real.

Esto permite ir registrando las cotas(coordenada Z) de todos los puntos del terre-no, normalmente mediante una cuadrículapredefinida incorporando a ella los puntosque el operador seleccione para definir mejorlas líneas importantes del terreno (una eleva-ción, un borde de talud, etc…). Si hablamos

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Cuadro 1Modelo Digital de Superficies

Nivel de detalle Tipo de modelo Siglas español Siglas inglés

1 (máximo) Modelo Digital de Superficies M.D.S. D.S.M.

2 (medio) Modelo Digital de Edificios M.D.Ed. D.B.M.

3 (mínimo) Modelo Digital del Terreno (ó de Elevaciones) M.D.T. ó (M.D.E.) D.T.M. ó (D.S.M.)

de cartografía urbana, sería necesarioaumentar en gran manera la precisión de estared, aparte de obtener puntos en el terreno,sería necesario, dar puntos de cota en losencuentros de los edificios con el terreno yen la parte superior de los mismo, para asídefinir un modelo 3D urbano en el que apa-rezcan todas las volumetrías de los edificios.

Este conocimiento de la forma del terre-no así obtenido, adolece de diversas fuentesde error, sobre todo en la posición mal elegi-da de los puntos para los fines buscados. Lallegada de un sistema de captación de datossobre el terreno como el LIDAR, en los últi-mos años de la década de los 90 ha venido acambiar de forma radical esta visión de losproblemas que nos atañen y ha supuestouna verdadera revolución para las cienciascartográficas y para la ingeniería.

Descripción del sistema LIDAR

Las siglas LIDAR, significan LIghtDetection And Ranging. Consiste en unsensor láser transportado en avión queobtiene un modelo digital del terreno(MDT) por telemetría láser. Es decir, midede forma extraordinariamente rápida y pre-cisa distancias desde la posición del sensorhasta el objeto, en nuestro caso (aéreo)desde el sensor aerotransportado hasta elsuelo, representando hasta los más peque-ños detalles de su superficie. También sepuede situar el sensor en el suelo y tendría-mos un sistema similar.

a. Orígenes

A modo de breve pincelada, la base enla que se funda el sistema es la medida dedistancias mediante láser. Esto se ha venidousando desde hace tres décadas en los apa-ratos de medida electrónica de distancias,de forma que un distanciómetro electro-magnético emitía un rayo láser de luz novisible que se reflejaba en un prisma reflec-

tor situado en el otro extremo de la distan-cia a medir. Conociendo la velocidad de laluz y midiendo el número entero de longi-tudes de onda así como la porción no ente-ra, se calculaba la distancia con una preci-sión de pocos milímetros por km.

Este sistema tiene el mismo fundamen-to, pero en este caso el haz láser es muycondensado y visible (de hecho no sepuede usar en determinados lugares habita-dos en determinadas frecuencias por siincide en los ojos de alguna persona) ymide cientos de distancias por minuto.

Si el sensor lo situamos en tierra en vezde en un avión, tenemos el sistema demedida láser escáner terrestre, con elmismo fundamento. En este caso crea unmodelo tridimensional perfecto con perfec-ta definición, del objeto a estudiar. Cadauno de los puntos de la imagen tiene coor-denadas X,Y,Z de alta precisión en funciónde la distancia a la que se encuentre elmodelo (Fig. 7).

El origen del sistema es doble, por unlado se necesitaba una máquina que pudie-ra entrar en lugares de alta contaminaciónnuclear –fugas en centrales nucleares– tele-dirigido y que construyera un modelo per-fecto, por ejemplo del interior del reactor.Por otro lado el ejército de USA buscaba un

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Figura 7Levantamiento de puente en 3D

por láser scanner

vehículo militar no tripulado (carro decombate) que fuera tomando datos entiempo del real del terreno por el que sefuera moviendo y comparándolo con lacartografía digital que transportaba, deforma que mediante inteligencia artificial,tomara decisiones sobre la ruta a seguir ylograra sobrevivir a eventuales ataques.Estos dos objetivos vinieron a dar con laidea del láser escáner.

En el caso del sistema LÍDAR aero-transportado, el modelo del suelo así for-mado posee un alto nivel de precisión, deforma que podemos conocer las coorde-nadas X,Y,Z de cualquier puntos de susuperficie (figs. 8). Para ello tenemos quetener en nuestro poder las coordenadasde los puntos que el avión va recorriendoen su trayectoria de levantamiento, cosaque hoy en día es posible gracias al siste-ma GPS que nos da las coordenadas delpunto de toma con gran precisión basán-dose en la posción conocido de al menostres satélites de la constelación y a la pla-taforma giroestabilizada IMU que aportala posición del punto de toma en losmomentos de pérdida de señal del siste-ma GPS.

b. Fundamentos

Por tanto, con el sitema LIDAR se midela distancia del avión (sensor) al suelomediante un barrido contínuo, conociendoel tiempo de retorno de un pulso láser(eco) basado en los principios de la MED(Medida Electrónica de Distancias).

Se necesita conocer la posición del sen-sor en el sistema de referencia WGS84mediante GPS diferencial (se necesita unreceptor GPS en tierra que envíe al avióncorrecciones diferenciales) y la orientacióndel sensor por la plataforma giroestabiliza-da IMU (Unidad de Medida Inercial) com-puesta por una triada de acelerómetros ygiróscopos en las direcciones de los ejescoordenados 3D. También es necesarioconocer la refracción del rayo láser paraaplicar las correcciones correspondientes alas distancias medidas y así tener constan-cia de la precisión y fiabilidad de los datosadquiridos.

La captura del rayo láser reflejado (eco)se basa en la luz difusa reflejada en todasdirecciones por los objetos:

• Sólo una mínima parte de la luz inci-dente vuelve al receptor.

• Materiales como el asfalto (negro)apenas refleja nada.

• Materiales de gran reflectividad(espejo) como agua en calma aleja-dos de la vertical del avión puedenhacer que el rayo se pierda y noregrese al sensor ya que se refleja enuna sóla dirección.

Los múltiples reflejos de los rayos láser,cada uno con su intensidad propia se crean ogeneran al incidir el pulso láser en los distin-tos puntos de los objetos (árboles, edificios,etc…) ( Fig. 9). ecos en todas direcciones.Todas las superficies reflectoras, dentro de lahuella del láser, generan la onda de retorno.

Los puntos recogidos, (patrón de esca-neo del terreno), pueden conformar ó bienuna red regular ó bien seguir patrones sinu-

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Figura 8Esquema sistema LÍDAR

soidales. En cualquier caso no distinguenlas características del terreno, es decir nodefinen los cambios de pendiente u otrosdetalles. En cualquier caso obtendríamosuna “nube de puntos” con X,Y,Z, de losmismos en WGS 84.

Un análisis más sofisticado de la señal(Figs. 10) de retorno nos da informaciónadicional

• multiples ecos– da la altura de árboles y objetos

bajo ellos• intensidad del eco

– ayuda a la fotointerpretación

En la figura podemos apreciar la dife-rencia entre los ecos, en un terreno sin ele-mentos verticales (suelo desnudo) tendráun solo eco, pero si exiten edificios ó vege-tación, esos ecos serán múltiples, de formaque podremos discriminar entre ellos,seleccionando los que nos convengan y eli-minando los otros. Por ejemplo, si selec-cionamos un primer eco en un bosque ten-dremos la representación de las zonas másaltas de la cobertura vegetal (copas de losárboles), si tomamos el 2º se nos represen-tarán las ramas medias y si sólo el 3º,obtendremos el suelo sin cobertura vegetal.

Por tanto, la imagen que nos muestra lafigura 11 cómo sería la representación quese obtendría del terreno y los elementossituados sobre él.

Como hemos visto más arriba, podemosseleccionar qué eco (reflexión del rayo) nosinteresa. Si seleccionamos el primer eco

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Figura 9El láser incide en una superficiey se refleja en todas direcciones

Figura 10Diferentes ecos producidos

por un elemento vertical (árbol)

Figura 11Obtención de ecos

(parte más alta de edificios y vegetación y elúltimo (suelo) obtenemos un perfecto mode-lo digital de superficies tridimensional, conX,Y,Z de cada uno de los miles de puntos quelo componen. Sus aplicaciones, son tantasque se dejan a la libre imaginación del lector.

Aunque no sea de aplicación en catastro,es de gran importancia la aplicación hidro-lógica de los datos LIDAR. La aplicación deDTM´s derivados de un levantamientoLIDAR (Láser escáner) produce enormesventajas para modelizar áreas con riesgo deinundaciones. Con el fin de encontrar losrequerimientos de la alta precisión quepiden los hidrólogos, son necesarias cuida-dosas aplicaciones de tecnología avanzadaen el campo de los DTM. Hay que conside-rar, especialmente los siguientes puntos:

– Datos de escáner láser aerotranspor-tados y georreferenciados.

– Interpolación de DTM´s teniendo enconsideración la información de laslíneas de ruptura, extraídas automáti-camente de los datos del láser escánerpor medio de artilugios matemáticos.

– Modelos derivados de edificios y devegetación, que sirven para tomaren consideración superficies rugo-sas influenciadas por la “escorren-tía” evitando así que existan datosque falseen la información hidroló-gica.

– Precisión de las cotas obtenidas delos DTM del escáner láser y precisiónen la posición del los límites de lasáreas inundadas, que fueron predi-chos por las riadas.

Uno de los productos más importanteses la previsión de áreas inundadas en casode crecida para evitar daños humanos ymateriales con la suficiente antelación.

Valiéndose de la gran precisión del sis-tema LIDAR, tanto en planimetría como enaltimetría, se puede incluso determinar laprofundidad del agua en las zonas inunda-das (curvas batimétricas) (K.Kraus 2002).

c. Precisión del sistema LIDAR

Fuentes del error posicional (x,y,z).Las principales fuentes del error posi-

cional en el proceso de toma de datos deLIDAR están asociadas con:

1. El equipo GPS a bordo del avión,para definir las coordenadas delpunto de cada toma.

2. La unidad de navegación inercial(IMU) para estimar la posición entrelos puntos fijos de GPS (puede serun desplazamiento largo).

3. La unidad de medida inercial (IMU)para monitorizar la dirección en laque apunta el láser.

En líneas generales, el error horizontal(x,y) es mucho mayor que el error vertical(z). Valorar la precisión horizontal de lasobservaciones lídar es problemático. Lamayoría de los láser usados en los sensorescomerciales de lídar son similares y tienenuna divergencia (diámetro de la base delcono que forma cada rayo láser) de entre0.2 a 0.33 m. Esta divergencia en lo querespecta al ángulo de escáner y altura devuelo define la huella (footprint) del lídar(típicamente entre 0.24 a 0.60 m.). Lashuellas pequeñas son más adecuadas parapasar entre huecos de la cubierta vegetal.

• Cómo clasificar los errores en los pun-tos lídar

Un pulso lídar sencillo es emitido haciauna superficie (terreno) alrededor de10.000 a 70.000 veces por segundo. Lamayoría de los sensores lídar graban laenergía devuelta en forma de onda de múl-tiples pulsos. Entonces sólo se identificanalgunos retornos (por ejemplo 4 ó 5). Enalgunos casos la magnitud del pulso tam-bién se graba (intensidad). A partir de estegrupo de retornos de lídar se usan métodosautomáticos y manuales para identificar ó

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etiquetar cada retorno como un retorno “desuelo”, ó de “vegetación” , ó “de edificio”,u otro. Mediante este proceso se puede eli-minar la capa que se desee para filtrarinformación. Un operador humano anali-zará el grupo de candidatos de retornos desuelo para mejorar la precisión de la cata-logación de puntos. El analista humanovisualizará áreas pequeñas como una nubetridimensional de puntos lídar superpuestaa una ortofoto digital. Así, el proceso de eti-quetado se va adaptando de forma local ysubjetiva.

• Fuentes cartográficas de error

Una característica bien conocida delerror de las cotas observadas para la carto-grafía del terreno es la relación con la pen-diente del mismo (Maling 1989). El máxi-mo valor del error de elevación es unafunción de la pendiente del terreno.

Por ejemplo, el error de cota introduci-do para un punto con 100 cm. de errorhorizontal en una pendiente de un 10 %puede aumentar a +- 18 cm.

Algunos estudios anteriores en carto-grafía topográfica han demostrado la rela-ción entre la densidad de puntos observa-dos y la precisión del DEM derivado.Cuando la densidad de puntos observadoscrece, la precisión del DEM resultante tam-bién crece.

• Valoraciones empíricas de los erroreslídar. Resumen de fuentes de error.

Los modelos digitales de elevaciones(DEM) producidos a partir de observacio-nes lídar, se crean desde retornos de losrayos láser desde el suelo. Estas cotas de“suelo” derivadas de lídar, contienen erro-res de tres fuentes:

– Errores de cota del sistema de medi-da del sensor.

– Errores horizontales del sistema demedida del sensor.

– Errores del proceso de etiquetadoprocedente de identificar un retornode “suelo” confundiéndolo con otrotipo de retorno (parte superior de lacubierta vegetal, vegetación interme-dia, tejados de edificios…).

El estado de Carolina del Norte, estárecogiendo actualmente datos lídar aero-transportados para cartografiar su territo-rio. Los datos lídar se recogieron con unespaciamiento de 4.5 m. La precisión verti-cal para sus datos es de 20 cm. para conda-dos costeros, compuestos principalmentepor terreno llano y de 25 cm. para conda-dos del interior, compuestos por terrenoondulado con colinas. Para estas zonas deCarolina del Norte, la precisión total basa-da en el 95% RMSE (error medio cuadráti-co) calculado, fue de 15,15 cm. en cota.

La peculiaridad de este estudio era quelos datos lídar se tomaron en condicionesde árboles con hojas (verano). Este estudioencontró que la precisión era significativa-mente diferente en función de las cobertu-ras de suelo. El error en cota con los datoslídar alcanzó desde los 33 cm. (hierbacorta) hasta los 153 cm. con matorral.

El error en la medida de la cota de unpunto lídar es de carácter acumulativo pro-ducido por varios factores. El error hori-zontal es una función de los mismo facto-res pero a menudo dominados por la alturade vuelo. El error horizontal a menudo secuantifica en 1/1.000 de la altura de vuelosobre el suelo. Es decir si se vuela a unaaltura ordinaria de 3.300 pies (1.000 m.) Elerror de posición en planimetría (x,y)puede oscilar alrededor de 100 cm. El errorhorizontal introducirá errores de elevaciónadicionales

La comprobación de resultados consistióen comparar los puntos lídar obtenidos conlos mismo puntos, pero levantados topográ-ficamente en el terreno mediante GPS dealta precisión. Basándose en el error obser-

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vado de los puntos lídar levantados topográ-ficamente, el error para todos el conjunto dedatos fue de 21.1 cm. (RMSE) en planime-tría. El error de cota (RMSE) va de 17,2 a25.9 cm entre las diferentes categorías deusos del suelo. Los errores más bajos seobservaron en puntos bajo el bosque de hojaperenne, pavimento y hierba alta. El bosquede hoja caduca y los arbustos y árboles bajosmostraron los errores más altos(de 25,9 a23.3 cm respectivamente).

En la actualidad los equipos han mejo-rado mucho y en la figura 12 se pueden

apreciar los errores en función de la alturade vuelo, y del FOV (Field of View) del sis-tema. [FOV es el ángulo de abertura delbarrido del terreno]

En resumen, los errores vienen muyinfluenciados por los componentes del sis-tema de posicionamiento. El error GPS esrelativamente constante en toda la opera-ción. Los errores de IMU y codificadorangular aumentan con la altura de vuelo yla divergencia respecto a la vertical. Enbreve se podrán obtener precisiones X,Y,Zcon un RMSE mejores que 10 cm.

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Figura 12Errores verticales y horizontales en función del campo de visión del LÍDAR

d. Generación de Modelos Digitales de Ele-vaciones (DEM). Métodos convencionales

– Superficie terrestre. Todo tipo deformas de estructuras y vegetación,objetos artificiales (puentes, carrete-ras,etc…), superficies temporales.

– Definición del modelo. Aquellaspartes de la superficie terrestre quetienen que ser representadas en elmodelo. Abstracción, idealizaciónde la superficie terrestre. Paso de lasuperficie física a la superficie mate-mática.

(varios millones) en muy poco tiempo, conuna gran precisión en XYZ (10-15 cm).Además tienen muy poca importancia lassensibilidad a condiciones de iluminación(día y noche) y ambientales (calima, humo,etc.) y es de rápida obtención.

Se pueden determinar tanto la altura deedificios (volumetría con poca o nula revi-sión de campo) y de vegetación gracias a losmúltiples ecos. Se puede obtener una clasifi-cación de usos del suelo trabajando con elparámetro “intensidad” que proporciona elsistema y por último se puede combinar conuna cámara digital de pequeño formato paraobtener ortofotos (más con fines de fotoin-terpretación que métricos). Por tanto elLIDAR puede sustituir a la Fotogrametríaconvencional en aquellas aplicaciones querequieren gran precisión con un esfuerzoinferior al requerido en Fotogrametría clási-ca sobre todo en zonas limitadas, dada lagran cantidad de puntos medidos. Este es elcaso de los modelos urbanos, pero tambiénde cuencas hidrográficas y áreas inundables,costas, gestión de obras lineales y corredoresy evaluación de daños en desastres.

Además ofrece alguna posibilidad deutilización en aplicaciones fuera del alcan-ce de la Fotogrametría, ya que gracias a lacapacidad multi-eco (o multirretorno) per-mite determinar la altura de objetos que nocubren totalmente el suelo sobre el queestán situados (determinados tipos de láser(verde) pueden penetrar varios metros enel agua). Por ello puede ofrecer grandesbeneficios en el tema forestal (altura deárboles y MDT en zonas de árboles conhojas) y en líneas de alta tensión (modeli-zación de catenarias).

g. Postproceso de los datos LIDAR

Una vez obtenidos los datos de retorno apartir de las emisiones de láser, hay que rea-lizar una serie de operaciones en gabinetecon esa ingente cantidad de información deforma que las fases del postproceso son:

– Topografía. Medición de puntos dis-cretos y estructuras lineales que defi-nan la superficie del modelo.

– Modelo Digital de Elevaciones. Des-cripción matemática de la superficieque define el modelo, mediante pun-tos discretos, estructuras lineales yalgoritmos de interpolación apropia-dos a partir de modelos fotogramétri-cos 3D formados en aparatos restitui-dores.

e. Generación de Modelos Digitales delTerreno por LIDAR

f. Modelos Digitales de Ciudades(Modelos Urbanos)

Los modelos digitales de ciudades sonuno de los productos directos LIDAR degran aplicación en los catastros. Facilitan,gracias a la gran precisión de lídar combi-nado con algoritmos matemáticos de reco-nocimientos de formas, planos de ciudadesen tres dimensiones de rigurosa precisiónplani-altimétrica. Bien es verdad que es unproducto no económico debido a que laedición humana es hoy por hoy todavíanecesaria, pero en breve irá disminuyendo.

Con este sistema, se obtienen, a partirde un vuelo, gran densidad de puntos

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Superficie Terrestre

Vuelo para levantamiento

ModeloDigital

delTerreno

ModeloDigital

de Super-ficie

ModeloDigital

deCiudades

Nuevasaplica-ciones

Procesamiento de los datos

• Proceso de datos GPS/INS: Determi-nación de posición y ángulos de acti-tud del avión.

• Obtención de nube de puntos XYZ.• Filtrado y clasificación.• Obtención de datos en formatos

estándar.

El principal problema que presenta elpostproceso de datos LIDAR es el granvolumen de puntos a manejar (10-100millones de puntos). Se requiere filtrar lanube de puntos para poder pasar a un sis-tema CAD, aquí es necesaria la interven-ción humana para evitar errores y repeti-ciones.

h. Situación actual del mercado LIDAR enel mundo

En la actualidad sólo existen dos fabri-cantes comerciales: Leica Geosystems yOptech. Exiten, eso sí, fabricantes artesa-nales que manufacturan equipos para usopropio o alquiler y servicios. Optech fue elprimer fabricante en serie por lo tanto esel extendido, pero con el ritmo actual deventas, Leica Geosystems igualará la cuotade Optech en poco tiempo. más de unaño. En cuanto a equipos funcionando,han pasado, en todo el mundo de 41 en elaño 2.000 a 110 en los principios del2.005.

Métodos de producción de ortofotosdigitales y ortofotos verdaderas(true-orto) y su aplicación en el catastro

La acepción de true-ortho (ortofoto ver-dadera (O.V.)) enfatiza el concepto anteriorde ortoimagen y se asigna a la ortoimagenque representa toda su imagen en proyec-ción ortogonal. Este concepto es utópicopuesto que siempre existen pequeños obje-tos (árboles, arbustos, farolas, etc…) ograndes edificios, vegetación e infraestruc-tura (puentes) que no están correctamentemodelados ni cartografiados. En la prácti-ca, las ortoimágenes convencionales pre-sentan desplazados (en dirección radial) lasimágenes de los objetos excluidos delmodelo, mientras que las O.V. corrigen adi-cionalmente la situación de los objetosgrandes, tanto artificiales como naturales(vegetación) (J. L. Lerma 2002).

Por tanto la O.V. se presenta como unnuevo sistema, revolucionario y preciso, paraelaborar Cartografía Catastral Urbana conplenas garantías de capturar toda la informa-ción interesante para los fines del Catastro–precisión planimétrica, volumetría de edifi-cios, actualización rápida, etc…–.

Hasta ahora las ortos de gran escala(500, 1000 y 2000) de ciudades han usadoMDT´s así como algoritmos y procedimien-tos estándar que producen los siguientesproblemas:

1. Desplazamientos y ocultamientosque hacen difícil sobreimponerinformación vectorial para propósi-tos de actualización de cartografía.

2. La ortorrectificación es parcialmenteimprecisa geométricamente y/oincompleta (los edificios se distor-sionan y se mueven de su localiza-ción verdadera debido a que noestán modelados en el DTM).

Usando Modelos Digitales de Superficie(MDS) y considerando áreas ocultas esposible generar O.V. que no tengan los pro-

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Figura 13. Estudio volumétrico de mina a cielo abierto.

blemas mencionados. Como vimos, un pri-mer paso, en el campo de la ortoproyeccióndigital fue el uso de MDT (Modelos Digita-les del Terreno) para generar ortos, pero elproblema era que los MDT modelan lasuperficie del terreno sin objetos humanos.

La clave es utilizar Modelos Digitalesde Superficies (MDS´s), es decir un MDTpero con la captura de los datos que repre-senten todos los objetos que hay sobre él,sean humanos (edificios, carreteras, puen-tes, etc…) ó naturales (vegetación). Lasortofotos generadas con estos modelossuperan las anteriores deficiencias que sur-jan los siguientes problemas:

a. Las ocultaciones que ocurren en lasimágenes simples se tienen querellenar con la combinación de lainformación situada en varias ortosadyacentes. Pero a menudo no todaslas áreas ocultas se pueden completarpor falta de recubrimientos.

b. Los tejados tienen que ser modeladosde la forma correcta, ya que de otraforma están distorsionados en lasortofotos o se muestran con bordesdentados. Modelar todo tipo de teja-dos con precisión y en detalle, puede

ser complicado si el cálculo es auto-mático ó se dispone de poco tiempo.

a. Generación de ortofotos verdaderas

La generación de true ortos tiene que con-siderar la proyección ortogonal con un MDS,la detección de áreas ocultas y el relleno de lasmismas se hará tomando las partes de imagenperdidas de las ortos conlindantes.

a.1. Proyección ortogonal con MDS

Partiendo de la base que la imagenfuente está correctamente georreferencia-da, la ortoproyección es tan precisa como elmodelo de superficie (MDT) que tienedebajo. Lo importante es contar un unbuen MDS, si es así, los objetos humanosserán proyectados a su verdadera posicióngeométrica. Veamos el esquema de la orto-proyección con un MDS (Fig. 15), que esuna proyección ortogonal.

El problema es que las áreas ocultas porlos objetos humanos no son visibles en laimagen. En la figura 16 el tejado del edificiotambién cubre el área de ocultación en la

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Figura 14. Imagen Izqda. Ortofoto tradicional. Es visible la fachada del edificio y la perspectiva hace que se oculte lacalle opuesta. Imagen Dcha. Ortofoto verdadera, no se ven las fachadas y sí las calles

imagen aérea original. Si tales áreas no sondetectadas por el software de rectificación laortoproyección la rellenará exactamente concontenido de la imagen, pero de la mismaimagen. Esto entonces crea el llamado “efec-to fantasma (ghosting effect)”. La ortofoto dela figura 17 muestra tal efecto. Podemosapreciar esa duplicación en todos los edifi-cios altos imágen central, aparece la cum-brera del edificio sin realizar en él la rectifi-cación y simultáneamente la rectificada.

a.2. Detección de áreas ocultas

Con el fin de superar tales efectos fan-tasma hay que detectar las áreas ocultas.Esto se hace considerando la línea de vistadesde el centro de proyección a un puntoespecífico del objeto del MDS. Con unaimagen fuente y un MDS es posible marcarlas áreas de ocultación en la ortofoto.

a.3. Relleno de las áreas ocultas

Combinando información de la imagenoriginal con otra obtenida de varias imáge-nes fuente adyacentes, es posible rellenarlas áreas ocultas.

Con un MDS e imágenes fuente conrecubrimiento desde diferentes vistas (porejemplo un bloque de imágenes aéreas) unopuede generar ortofotos con recubrimientoy obtener las zonas ocultas en una desde lasotras. Fusionándo las áreas con recubri-miento, todas las partes de esas áreas quesean visibles en una de las ortofotos se pue-den rellenar con información real de la ima-gen. Este proceso debe ser muy inteligenteya que se han de considerar todas las imá-genes con sus diferentes radiometrías(intensidades luminosas), las líneas de cos-tura (uniones de las “piezas del puzzle”) setienen que encontrar y disimular automáti-camente y las ortofotos se tienen que fusio-nar de forma que más tarde no sea posiblever que el conjunto final está formado por

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Figura 15Esquema de proyección true-ortho con un MDS

Figura 16Área de oclusión en imagen izqda. Se puederellenar usando contenidos de imagen dcha.

contenidos que provienen de varias imáge-nes. De otra forma el mosaico parecería untapiz hecho de recortes.

Una ortofoto basada en un DSM y conlas áreas ocultas reemplazadas (fusionadas)

es conocido como “Ortofoto verdadera”. Es“verdadera” debido a que los objetoshumanos son verdaderamente proyectados(edificios) en la dirección paralela y per-pendicular sobre el plano de la ortofoto

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En la imagen derecha (Fig. 17) pode-mos apreciar que los edificios se repre-sentan con una proyección perfectamen-te ortogonal (no se ven sus fachadas niestán distorsionados ni dejan áreas ocul-tas). Las áreas que antes estaban ocultasahora están completamente cubiertas coninformación real obtenida de las imáge-nes adyacentes.

ConclusionesComo hemos visto, la ortofoto sigue

siendo una gran herramienta para los usoscatastrales en el ámbito rústico. La irrup-ción del la ortofoto verdadera en combi-nación con el sitema LÍDAR, puede supo-ner que esta técnica entre de formadefinitiva también en el ámbito urbano. Lainformación que suministra una ortofotoverdadera (Fig. 18), es infinitamente másrica que la de la cartografía convencional

y no deja zonas ocultas además de conser-var los edificios una proyección perfecta-mente ortogonal.

Figura 17. Izquierda. - Orto convencional (Existen zonas ocultas). Centro.- Paso intermedio (se aprecia el “efectofantasma”). Derecha.- Orto verdadera ya corregida (áreas ocultas rellenas con información de ortos adyacentes)

Figura 18. Ortofoto verdadera de área central de una ciudad

El modelo digital de ciudad que esnecesario para la elaboración de O.V. sepuede obtener con gran facilidad gracias ala tecnología LÍDAR que suministra unaingente cantidad de puntos con coordena-das X,Y,Z de alta precisión. Por tanto ten-dremos la información altimétrica necesa-ria para describir la volumetría de losedificios (además de vegetación, mobiliariourbano, etc…). Pudiéndose utilizar, tras laedición correspondiente para conocer conprecisión los edificios, como inventario ymultitud de otras aplicaciones.

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Download - Ortofoto verdadera (true-orto)

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