Representación Cartográfica de Datos 3D. Caso práctico.

Este proyecto tiene como objetivo principal poder representar datos 3D en un visor cartográfico, estos datos se encuentran geográficamente referenciados.El proyecto consta dedos partes,la primera trata del tratamiento de los datos lidar y la segunda el desarrollo de un visor. Para finalizar haremos un análisis con las conclusiones del proyecto.This Project has as its main objective represent the 3D data in a map viewer, these data are geographically referenced.This project consists of two parts, the first one is about the treatment of the different lidar data and the second one about the development of a map viewer.To finish we’ll do an analysis of the conclusions of this project

Arquitectura GRID Computing como medio para la democratización e integración de datos LiDAR

El procesamiento masivo de información obtenida a través de sensores LiDAR (Light Detection and Ranging) excede fácilmente las posibilidades de procesamiento de los ordenadores convencionales. Actualmente, organizaciones públicas y privadas acumulan grandes colecciones de datos derivados de este tipo de sensor sin que los usuarios puedan tener acceso a ellos de manera ágil y eficiente. El elevado coste de las licencias y la complejidad del software necesario para procesar un conjunto de datos derivados de sensores LiDAR, reduce significativamente el número de usuarios con herramientas para su explotación a un número limitado de proveedores. Ante esta perspectiva, han surgido nuevos esfuerzos que se concentran en hacer que esta información sea accesible para cualquier usuario. En este artículo se discuten algunas de las soluciones que sirven de apoyo al procesamiento remoto y la accesibilidad de datos LiDAR mediante el uso del estándar OpenGIS Web Processing Service implementado en una arquitectura GRID Computing. Se identifican los resultados de investigaciones recientes y los avances alcanzados en el marco de las Infraestructuras de Datos Espaciales. Estos trabajos facilitan el tratamiento, distribución y acceso a los datos en cuestión, y son la base para futuros estudios y propuestas locales y regionale

Análisis y validación de modelos digitales de elevaciones mediante datos LIDAR

entre otras, siendo en muchas ocasiones uno de los factores determinantes de la calidad de sus estudios. En este trabajo se realiza un análisis comparativo entre Modelos Digitales de Elevaciones (MDE) generados mediante diferentes métodos de interpolación y uno obtenido mediante tecnología LIDAR. De esta forma, asumiendo este último como verdad-terreno, se establece cual de los modelos interpolados representa con mayor fidelidad la superficie terrestre. Las técnicas de interpolación utilizadas han sido la lineal, splines, TIN y ANUDEM obteniendo un total de 4 MDEs interpolados. El análisis de los errores en los diferentes modelos se ha llevado a cabo mediante tres procedimientos 1. Análisis de la distribución del error de las elevaciones en los MDEs interpolados. 2. Evaluación de los errores en varias capas de variables derivadas del MDE 3. Evaluación de los errores de localización de las redes de drenaje extraídas de los diferentes modelos respecto a la red generada a partir del modelo LIDAR. Con respecto a la ubicación de la red de drenaje, se han estimado dos tipos de error: error de omisión y error de comisión.Terrain modelling is an important task in many scientific areas such as climatology, hydrology among others, with a deep influence on the quality of the results. In this work we make a comparative analysis of Digital Elevation Model (DEM) generated by different interpolation algorithms with one obtained by LIDAR technology, assuming the later as ground truth. Four different interpolation algorithms have been used: linear splines, TIN and ANUDEM, that means a total of four interpolated DEMs. The analysis of errors in the different models was carried out with three different procedures: 1. Error distribution analysis in the interpolated DEMs. 2. Error evaluation in terrain parameters derived from DEM. 3. Analysis of the positional errors in the extract

Procesamiento y accesibilidad de datos LiDAR a través de aplicaciones distribuidas

El procesamiento masivo de información obtenida a través de sensores LiDAR (Light Detection and Ranging) excede fácilmente las posibilidades de procesamiento de los ordenadores convencionales. Actualmente, organizaciones públicas y privadas acumulan grandes colecciones de datos derivados de este tipo de sensor sin que los usuarios puedan tener acceso a ellos de manera ágil y eficiente. El elevado coste de las licencias y la complejidad del software necesario para procesar un conjunto de datos derivados de sensores LiDAR, reduce significativamente el número de usuarios con herramientas para su explotación a un número limitado de proveedores. Ante esta perspectiva, han surgido nuevos esfuerzos que se concentran en hacer que esta información sea accesible para cualquier usuario. En este artículo se discuten algunas de las soluciones que sirven de apoyo al procesamiento remoto y la accesibilidad de datos LiDAR mediante el uso del estándar OpenGIS Web Processing Service implementado en una arquitectura GRID Computing. Se identifican los resultados de investigaciones recientes y los avances alcanzados en el marco de las Infraestructuras de Datos Espaciales. Estos trabajos facilitan el tratamiento, distribución y acceso a los datos en cuestión, y son la base para futuros estudios y propuestas locales y regionales

Laser remote sensing applications (LiDAR) in forest hydrology and the management of river ecosystems.

La utilización de sensores láser desde plataformas aéreas (LiDAR) ofrece nuevas posibilidades en el cartografiado de sistemas fluviales, tanto en áreas densamente cubiertas por vegetación, como en aquellas que presentan una escasa cubierta. La información topográfica de alta resolución que se obtiene a partir de las medidas láser puede ser utilizada en el análisis y estimación de diversas variables hidrológicas, y en el estudio de diferentes componentes del medio fluvial. Entre éstas, cabe citar la vegetación riparia, la morfología fluvial, el régimen hidrológico o el grado de alteración de los ecosistemas debido a las presiones de origen antrópico. La gestión del medio fluvial puede ser mejorada en gran medida gracias a la precisión y fiabilidad de esta información. En muchas ocasiones, el escaso relieve de los valles fluviales y la densa cubierta vegetal que existe en ellos han dificultado la aplicación de otras técnicas de teledetección. Sin embargo, los datos obtenidos mediante altimetría láser son especialmente aconsejables para estos trabajos, mediante análisis numéricos o a través de la simple interpretación de las imágenes obtenidas. Este artículo muestra las posibilidades de uso de los datos LiDAR en hidrología forestal y en la gestión de zonas húmedas, a lo largo de tramos con condiciones climáticas bien diferenciadas. En todas ellas, se comparan los resultados obtenidos mediante la aplicación de distinto software, con el fin de mostrar la mejor metodología de tratamiento de la información láser. Asimismo, se muestra la diferencia con otras técnicas de teledetección, y se muestra la fácil integración de los datos LiDAR con otras herramientas y metodologías de estudio de las variables citadas

Estimation of aerial biomass using discrete-wave LiDAR data in combination with different vegetation indices in plantations of Pinus radiata (D. DON), Región del Maule, Chile.

The aerial biomass of Pinus radiata plantations in the Región del Maule, Chile, was estimated from linear models using databases of LiDAR and multispectral LANDSAT ETM+. Six descriptive height variables were obtained from the LiDAR point cloud; the 25%, 50%, 75%, 95% and 100% percentiles and the mean height. Two variables associated with the density of points were also obtained, which relate the returns between fixed weighted intervals calculated as a function of the observed biomass. For multispectral variables we used NDVI, corrected NVDI (NDVIc) and the “Tasseled Cap” components brilliance, greenness and humidity. The results showed coefficients of determination (R2) between 0.801 and 0.814, with errors between 36.07 and 36.11 ton ha-1 for the models generated using height percentiles, and R2 from 0.807 to 0.823 with errors between 36.06 and 36.84 ton ha-1 for transformed LiDAR data. Finally, the stepwise model using all available variables had R2 of 0.821-0.835 with errors of 34.28 - 36.31 ton ha-1.La biomasa aérea en bosques de pino insigne en la región del Maule, Chile, fue estimada utilizando modelos lineales sobre la base de datos LiDAR y multiespectrales de LANDSAT ETM+. De la nube de puntos LiDAR se obtuvo un total de seis variables descriptivas de altura, los percentiles 25% , 50%, 75% , 95% , 100% y la altura promedio, y dos variables asociadas a la densidad de puntos, las cuales relacionan los retornos entre intervalos fijos ponderadores calculados en función de la biomasa observada. Para las variables multiespectrales, se utilizó: El NDVI, el NDVI corregido (NDVIc) y los componentes “Tasseled Cap” Brillantez, Verdor y Humedad. Los resultados mostraron coeficientes de determinación (R2) entre 0,801 y 0,814 con errores entre 36,07 y 36,11 ton ha-1 para los modelos generados a partir de percentiles de altura y R2 entre 0,807 y 0,823 con errores entre 36,06 y 36,84 ton ha-1 para datos de transformaciones de información LiDAR. Finalmente, el modelo “Stepwise” que involucra todas las variables disponibles tiene un ajuste de R2 entre 0,821 y 0,835 con errores entre 34,28 y 36,31 ton ha-1

Estimación de variables dasométricas a partir de datos LiDAR PNOA en masas regulares de Pinus halepensis Mill.

El conocimiento de las masas forestales es fundamental para su correcta gestión y ordenación. En ocasiones no basta con un inventario cualitativo del monte, siendo necesaria una valoración cuantitativa, mediante la estimación de variables dasométricas. La tecnología LiDAR aporta una nueva perspectiva a los inventarios forestales al ofrecer de forma directa información tridimensional de toda la superficie. El IGN inició en 2008-2009 la captura de datos LiDAR para gran parte de España, dentro del Plan Nacional de Ortofotografía Área (PNOA). Este trabajo pretende evaluar la adecuación de estos datos para estimar variables dasométricas en masas regulares de Pinus halepensis Mill. El área de estudio son los montes “Dehesa de los Enebrales” y “Valdá y Carrilanga” (Daroca, Zaragoza). Se han generado modelos de regresión lineal múltiple entre las variables dasométricas, obtenidas en 61 parcelas de campo, y una colección de variables estadísticas extraídas de la nube de puntos LiDAR. Los coeficientes de determinación corregidos obtenidos son 0,867 para la estimación del volumen, 0,854 para el área basimétrica, 0,858 para la densidad y 0,799 para la altura media. Las variables LiDAR introducidas en los modelos en general incluyen al menos un estadístico referente a altura (m) y otro a la distribución horizontal de la nube de puntos

Thinning of the Monte Perdido Glacier in the Spanish Pyrenees since 1981

Producción CientíficaThis paper analyzes the evolution of the Monte Perdido Glacier, the third largest glacier in the Pyrenees, from 1981 to the present. We assessed the evolution of the glacier's surface area by analysis of aerial photographs from 1981, 1999, and 2006, and changes in ice volume by geodetic methods with digital elevation models (DEMs) generated from topographic maps (1981 and 1999), airborne lidar (2010) and terrestrial laser scanning (TLS, 2011, 2012, 2013, and 2014) data. We interpreted the changes in the glacier based on climate data from nearby meteorological stations. The results indicate that the degradation of this glacier accelerated after 1999. The rate of ice surface loss was almost three times greater during 1999–2006 than during earlier periods. Moreover, the rate of glacier thinning was 1.85 times faster during 1999–2010 (rate of surface elevation change  = −8.98 ± 1.80 m, glacier-wide mass balance  = −0.73 ± 0.14 m w.e. yr−1) than during 1981–1999 (rate of surface elevation change  = −8.35 ± 2.12 m, glacier-wide mass balance  = −0.42 ± 0.10 m w.e. yr−1). From 2011 to 2014, ice thinning continued at a slower rate (rate of surface elevation change  = −1.93 ± 0.4 m yr−1, glacier-wide mass balance  = −0.58 ± 0.36 m w.e. yr−1). This deceleration in ice thinning compared to the previous 17 years can be attributed, at least in part, to two consecutive anomalously wet winters and cool summers (2012–2013 and 2013–2014), counteracted to some degree by the intense thinning that occurred during the dry and warm 2011–2012 period. However, local climatic changes observed during the study period do not seem sufficient to explain the acceleration of ice thinning of this glacier, because precipitation and air temperature did not exhibit statistically significant trends during the study period. Rather, the accelerated degradation of this glacier in recent years can be explained by a strong disequilibrium between the glacier and the current climate, and likely by other factors affecting the energy balance (e.g., increased albedo in spring) and feedback mechanisms (e.g., heat emitted from recently exposed bedrock and debris covered areas).Ministerio de Economía, Industria y Competitividad - IBERNIEVE (project CGL2014-52599-P)Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente (project 844/2013

Metodología para la caracterización de formaciones de vegetación de ribera y su morfología fluvial asociada utilizando datos LiDAR e imágenes digitales de alta resolución

En el presente documento se presenta una nueva metodología para la caracterización de formaciones de vegetación de ribera y su morfología fluvial asociada. La metodología está basada en la utilización de sensores aerotransportados LiDAR y Cámara Digital multiespectral de gran formato junto a perfiles batimétricos tomados en campo. Este trabajo pone de manifiesto la utilidad de los datos captados por sensores LiDAR y cámaras digitales aerotransportadas en aplicaciones medioambientales