Desbloqueo de mapeo aéreo y recopilación de datos: mejore sus operaciones con la potencia y precisión de la tecnología LiDAR de DJI
En el panorama tecnológico actual que avanza rápidamente, LiDAR se destaca como una herramienta fundamental para diversas aplicaciones, desde la gestión forestal hasta la inspección de infraestructuras. Sumérgete en el mundo de LiDAR con la guía completa de DJI Enterprise. Desde principios fundamentales hasta aplicaciones del mundo real, este folleto proporciona a los lectores conocimientos esenciales sobre la tecnología LiDAR y su potencial transformador.
Introducción y principios de la tecnología LiDAR
¿Qué es LiDAR?
LiDAR, que significa Detección y Rango de Luz, es una tecnología de detección remota que utiliza pulsos láser rápidos para trazar un mapa de la superficie del objetivo. Al enviar un rayo láser y medir el tiempo que tarda la luz en reflejarse en los objetos, LiDAR crea mapas de puntos tridimensionales detallados.Imagina que estás en una habitación completamente oscura con una linterna. Si apuntas con la linterna a varios objetos, la luz rebotará y, al ver esa luz, podrás hacerte una idea de dónde están las cosas y a qué distancia están. Cuantas más veces ilumines tu luz y desde diferentes ángulos, mejor idea tendrás sobre la distribución de la habitación. LiDAR funciona de manera similar, pero en lugar de usar luz visible como una linterna, usa luz láser invisible. Así es como funciona:
1. Emisión : el dispositivo LiDAR envía un pulso rápido de luz láser hacia un objeto.
2. Reflexión : la luz luego se refleja en el objeto y regresa al sensor LiDAR.
3. Detección : El dispositivo mide el tiempo que tardó en volver la luz. Dado que la velocidad de la luz es constante, este tiempo de duración se puede utilizar para calcular la distancia entre el sensor LiDAR y el objeto objetivo.
LiDAR versus fotogrametría
El sistema LiDAR mide datos, mientras que el sistema de Fotogrametría los calcula. Esta diferencia clave los hace más adecuados para diferentes aplicaciones. LiDAR utiliza pulsos láser para medir la realidad, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren absoluta certeza de los datos. LiDAR puede penetrar a través de la vegetación y no se ve afectado por las condiciones de iluminación, lo que lo convierte en una excelente opción para mapear bosques u otras áreas con una densa cubierta vegetal. LiDAR también es útil para crear modelos de terreno y mapas topográficos precisos.
La fotogrametría utiliza cámaras para capturar imágenes superpuestas de un área, que luego se unen para crear un modelo 3D u ortomapa. Es menos costoso que LiDAR y se puede usar con hardware disponible en el mercado, como cualquier drone y cámara. Esto lo hace útil para crear modelos muy detallados de edificios e infraestructura, así como ortomapas de alta resolución para aplicaciones de inspección y monitoreo.
¿Cuáles son los componentes de un sistema LiDAR aerotransportado integrado?
Componentes de hardware
Sistema LiDAR
Módulo LiDAR : el componente más importante del sistema LiDAR, el módulo láser genera un rayo láser pulsado que se dirige a la superficie objetivo. El módulo láser se compone de varios componentes, incluida la fuente de luz láser, el receptor, los componentes ópticos y el controlador electrónico.
Fuente de luz láser : Genera pulsos cortos de luz láser que se utilizan para medir la distancia entre el sensor LiDAR y los objetos del entorno.
Receptor : Detecta la luz láser reflejada y la convierte en una señal electrónica que puede ser procesada por el sistema LiDAR.
Componentes ópticos : estos componentes son responsables de dirigir y enfocar el rayo láser hacia la superficie objetivo y recoger la luz reflejada.
Controlador electrónico : controla el tiempo y la duración de los pulsos del láser y procesa las señales del receptor.
El receptor GNSS (Sistema global de navegación por satélite) se utiliza para proporcionar una georreferenciación precisa para los resultados LiDAR escaneados. La mayoría de los sistemas UAV LiDAR utilizan su propio sistema GNSS individual para registrar datos satelitales para georreferenciación y posprocesamiento o están integrados con DJI PSDK y utilizan el sistema GNSS del sistema de drones.
IMU (Unidad de medición inercial) es un dispositivo que mide la aceleración y la velocidad angular de un sistema LiDAR. Al integrar estas mediciones a lo largo del tiempo, la IMU puede determinar la posición, velocidad y actitud del sistema LiDAR en un espacio tridimensional. Esta información se utiliza para corregir cualquier movimiento o vibración del sistema LiDAR durante el proceso de recopilación de datos.
INS (sistema de navegación inercial) utiliza los datos sin procesar de una IMU y los integra para proporcionar información de posición, velocidad y orientación de un objeto en relación con un punto de partida, orientación y velocidad conocidos. INS toma los datos de la IMU y los integra con la información de posicionamiento GNSS para proporcionar una estimación continua de la posición y orientación del sensor LiDAR durante la captura de datos.
Sistema UAV
Se utiliza un UAV o vehículo aéreo no tripulado para volar el sistema LiDAR sobre el área que se está estudiando, y puede equiparse con su propio sistema GNSS y RTK/PPK para una georreferenciación precisa del sistema LiDAR.
Componentes de software
El software de planificación de misiones de vuelo se utiliza para planificar la trayectoria de vuelo de un dron equipado con un sistema LiDAR. Este software permite al usuario definir un área a inspeccionar y luego genera automáticamente una ruta de vuelo basada en puntos de referencia. El usuario puede ajustar los parámetros del sistema UAV y las acciones de los sensores para el vuelo autónomo del waypoint. Luego, el software genera una trayectoria de vuelo que cubre de manera eficiente el área y recopila los datos necesarios para el sistema LiDAR. Estos datos se pueden utilizar para crear mapas o modelos 3D detallados del área encuestada.
El software de control y monitoreo de vuelo permite al usuario monitorear la ruta de vuelo y el estado del sistema UAV y LiDAR en tiempo real durante la recopilación de datos. El software puede mostrar varios parámetros como altitud, velocidad y nivel de batería. Esta información es crucial para garantizar la seguridad del UAV y recopilar datos LiDAR de alta calidad. Además, el software de seguimiento de vuelos puede alertar al usuario en caso de cualquier problema o mal funcionamiento durante el vuelo.
El software de procesamiento de nubes de puntos Raw es un software OEM desarrollado por fabricantes de sensores. Se utiliza para procesar datos LiDAR sin procesar recopilados de todos los componentes del sistema y generar los datos LiDAR en un formato manipulable como LAS/LAZ para su uso posterior.
El software de procesamiento de nubes de puntos se refiere a programas informáticos diseñados para manipular y analizar datos de nubes de puntos. Dependiendo de la aplicación, el software de procesamiento de nubes de puntos se puede utilizar para diversas tareas, como crear dibujos, realizar mediciones, extraer superficies, clasificar y más.
Terminologías y conocimientos clave
Reflectividad de la superficie del objeto
Las diferentes superficies de los objetos tienen distintos índices de reflectividad.
La mayoría de las superficies de los objetos tienen una reflectividad superior al 10%.
El agua es un potente absorbente y un láser LiDAR típico con una longitud de onda de 905 nm será absorbido directamente. A menos que el LiDAR sea de tipo batimétrico y la longitud de onda del láser sea más corta, no penetrará en el agua.
A continuación se muestran algunos ejemplos de tasas de reflectividad de la superficie:
Asfalto fresco: 4-7%
Hierba seca: 15-20%
Dosel forestal: 5-20%
Hormigón húmedo: 30-50%
Nieve: 60-90%
Nube de puntos coloreada según la reflectividad de la superficie (el rojo es alto, el azul es bajo)
Métodos de escaneo LiDAR
Al cambiar el método de rotación dentro del sensor LiDAR, el sistema LiDAR puede lograr dos modos de escaneo mecánico diferentes: escaneo repetitivo y escaneo no repetitivo.
Método de escaneo repetitivo
El escaneo repetido solo cubre el campo de visión horizontal (70,4°×4,5°)
Ventaja : en el mapeo móvil, los objetos solo se escanean durante un período de tiempo muy corto, porque la desviación de la precisión de la navegación inercial es muy pequeña en un período corto de tiempo, por lo que el modelo escaneado es relativamente más preciso.
Desventaja : el campo de visión vertical es muy pequeño y casi no hay información de la superficie vertical. Si se requiere información de la superficie vertical, es necesario planificar al menos dos trayectorias de vuelo para compensar la pérdida de FOV vertical.
Aplicación : Para escenarios con terreno relativamente suave y requisitos de alta precisión, como medición del terreno, generación general de DEM/DSM.
*Se recomienda utilizar escaneos repetitivos en el levantamiento para garantizar la precisión de la nube de puntos.
: Para escenarios con terreno relativamente suave y requisitos de alta precisión, como medición del terreno, generación general DEM/DSM.
*Se recomienda utilizar escaneos repetitivos en el levantamiento para garantizar la precisión de la nube de puntos.
Método de escaneo no repetitivo
El escaneo no repetitivo puede cubrir rápidamente todo el campo de visión (70,4°×77,2°)
Ventajas: Proporciona cobertura FOV completa, puede realizar escaneo vertical y obtiene buena información vertical de un solo escaneo sin configurar un ángulo de cardán.
Desventaja : en el mapeo móvil, los objetos se escanean en diferentes posiciones y momentos, dependiendo de una precisión de navegación inercial constante. Si la precisión de la navegación inercial varía con el tiempo, la precisión del modelo disminuirá. Esto da como resultado objetos borrosos o duplicados, nubes de puntos más gruesas y cables más gruesos. Este efecto es particularmente pronunciado en exploraciones no repetitivas, que tienen un campo de visión más amplio.
Aplicación : Adecuado para escenarios con requisitos de precisión relativamente bajos, requisitos de alta eficiencia y requisitos de información de elevación completa, como modelado 3D urbano, modelado de estructuras tridimensionales complejas, inspección de líneas eléctricas, mapeo rápido de emergencia, etc.
*En el escenario de inspección de líneas eléctricas, si se elige un vuelo de una sola línea, se recomienda utilizar el método de escaneo no repetitivo.
Longitud de onda
Los sistemas LiDAR utilizan láseres para emitir pulsos de luz, y la longitud de onda del láser determina las características del pulso. La longitud de onda del láser afecta la capacidad del sistema LiDAR para penetrar diversos materiales y los tipos de reflejos que puede detectar. A continuación se muestran dos tipos de LiDAR comunes y su rango de longitud de onda correspondiente.
Los LiDAR de infrarrojo cercano (NIR) suelen utilizar láseres con longitudes de onda de entre 800 y 1000 nanómetros. Los sistemas NIR LiDAR son mejores para penetrar la vegetación y pueden detectar múltiples retornos con un solo pulso, lo que los hace ideales para aplicaciones forestales. Sin embargo, estos sistemas LiDAR no pueden penetrar en el agua y no son adecuados para aplicaciones batimétricas.
Los LiDAR batimétricos utilizan longitudes de onda de luz más cortas en el espectro verde y azul para penetrar el agua y medir la profundidad del fondo marino. La luz láser verde con una longitud de onda de 532 nm es la más utilizada para LiDAR batimétrico, ya que penetra en el agua mejor que otras longitudes de onda. La luz láser azul con una longitud de onda de 445 nm también se utiliza en algunos sistemas batimétricos LiDAR, ya que proporciona una mejor penetración en condiciones de agua clara. Los sistemas batimétricos LiDAR se utilizan para aplicaciones como cartografía del fondo marino, gestión de zonas costeras e inspección de infraestructuras submarinas.
Rango de detección
El rango de detección se refiere a la distancia máxima a la que un sistema LiDAR puede detectar y medir objetos con precisión. Varios factores afectan el rango de detección de un sistema LiDAR, incluida la potencia y la longitud de onda del láser, la sensibilidad del receptor y la reflectividad de los objetos que se escanean. Normalmente, la especificación del rango de detección se proporciona con la reflectividad de la superficie del objetivo o las condiciones ambientales como referencia.
Vale la pena señalar que el rango de detección máximo especificado por los fabricantes de LiDAR generalmente se prueba en base a una reflectividad del 90%, lo que no es significativo para el uso práctico. La distancia de detección con una reflectividad del 10% tiene un significado más práctico ya que se aplica a la mayoría de superficies.
Es deseable un rango de detección más largo para los sistemas LiDAR, ya que permite un área de cobertura más amplia y una recopilación de datos más completa.
Múltiples devoluciones
El láser de un sistema LiDAR envía pulsos. Cuando estos pulsos chocan con obstáculos, se reflejan. Debido a que la luz no se bloquea por completo, continúa encendida y rebota cada vez que golpea algo. Esto hace que parezca que LiDAR puede "ver a través" de la vegetación. Pero lo que realmente está sucediendo es que LiDAR detecta el suelo y la copa de los árboles mirando a través de los espacios entre las hojas.
Primer retorno : Este es el primer reflejo que captura el sensor, a menudo del objeto más alto en el camino del pulso láser (como las copas de los árboles o de los edificios).
Retornos intermedios : son reflejos de objetos entre el objeto más alto y el suelo (como ramas o ventanas).
Último retorno : Suele ser el reflejo del suelo o de la base de un objeto..
*La lluvia o el smog en el aire pueden causar interferencias y ruido en los datos LiDAR. En estas situaciones, se recomienda utilizar el “retorno único” más fuerte.
Aplicaciones relacionadas
Impacto en la densidad y resolución de puntos
Mientras que un haz más enfocado (divergencia más pequeña) puede dar resultados más precisos y de mayor resolución, un haz con mayor divergencia puede cubrir un área más grande con cada pulso, lo que lleva a una densidad de puntos y resolución potencialmente menores en el objetivo. Impacto en la densidad y resolución de puntos
Impacto en el alcance y la distribución de energía
Los láseres con una divergencia de haz más pequeña mantienen su concentración de energía en distancias más largas. Esto es crucial para los sistemas LiDAR que necesitan operar a largas distancias. A medida que el haz diverge más, la energía se distribuye sobre un área más grande, lo que potencialmente disminuye la intensidad de la señal de retorno, especialmente a distancias más largas.
Interacción atmosférica
La divergencia del haz también puede influir en la forma en que el láser interactúa con partículas de la atmósfera como el polvo, la niebla o la lluvia. Un rayo láser con una divergencia mayor podría dispersarse más debido a las interacciones con estas partículas, lo que puede reducir el alcance efectivo y la precisión del sistema LiDAR en determinadas condiciones.
Tasa de muestreo
La tasa de muestreo se refiere a la cantidad de puntos recopilados por un sistema LiDAR en un período determinado. Se mide en hercios (Hz). Una tasa de muestreo más alta significa que se recopilan más puntos por segundo, lo que da como resultado una nube de puntos más densa.
Sin embargo, una tasa de muestreo más alta también significa que se recopilan más datos, lo que puede generar archivos de mayor tamaño y tiempos de posprocesamiento más prolongados. Por lo tanto, la frecuencia de muestreo de un sistema LiDAR debe elegirse cuidadosamente en función de las necesidades de densidad específicas del proyecto.
Es importante señalar que la frecuencia de muestreo por sí sola no determina la precisión de los datos LiDAR. Otros factores, como la divergencia del rayo láser y la precisión de la IMU y el GPS, también desempeñan un papel importante a la hora de determinar la precisión de los datos.
Calibración de la IMU
La precisión del LiDAR está estrechamente ligada a la precisión de la IMU. Cuando un dron vuela a un ritmo constante, la IMU podría perder su precisión. Por lo tanto, la mayoría de los sistemas LiDAR aerotransportados requieren la calibración de la IMU antes, durante y después del vuelo. Si la IMU no está calibrada, puede generar datos inexactos, lo que afectará los análisis posteriores y las aplicaciones que dependen de los datos LiDAR.
Hay dos métodos comunes para calibrar la IMU durante el vuelo de un dron: las calibraciones de "figura de ocho" y de "aceleración-desaceleración". Tanto el método de calibración manual como el automático proporcionan los mismos resultados.
El sistema LiDAR integrado de DJI utiliza el método de calibración "acelerar-desacelerar" y el proceso de calibración IMU se integra automáticamente al operar cualquier vuelo de misión. Al volar el sistema DJI LiDAR manualmente, la aplicación DJI Pilot recordará al usuario que recalibra la IMU después de un período de vuelo.
Factores que afectan el rendimiento
La eficiencia y la tasa de penetración pueden verse afectadas por varios factores en la tecnología LiDAR. La divergencia del haz y los retornos múltiples influyen en la penetración, mientras que la calibración de la IMU afecta la precisión. La alineación de las tiras afecta la precisión y los diferentes métodos de escaneo afectan la cobertura y la densidad del escaneo vertical. La velocidad de vuelo y la frecuencia de muestreo también afectan la densidad.
Factores que afectan la densidad :
Tasa de muestreo : una frecuencia de repetición de pulso (PRF) o una tasa de muestreo más alta puede dar como resultado una densidad de puntos más alta, suponiendo que otros factores como la velocidad de vuelo y la altitud permanezcan constantes.
Altitud de vuelo : volar a una altitud más baja generalmente resulta en una mayor densidad de puntos porque los pulsos láser dejan una huella más pequeña en el suelo.
Superposición : Topografía con líneas de vuelo superpuestas puede aumentar la densidad de puntos en las regiones superpuestas.
Terreno y vegetación : características como bosques densos pueden generar múltiples retornos de un solo pulso láser, lo que potencialmente aumenta la densidad efectiva en esas áreas.
Velocidad de vuelo: una velocidad de vuelo más lenta permite una mayor densidad de puntos ya que el sensor LiDAR tiene más tiempo para enviar pulsos láser y detectar sus retornos.
Procesamiento de datos LiDAR sin procesar
Densidad de la nube de puntos
La densidad describe la cantidad de puntos LiDAR recopilados por unidad de área. A menudo se expresa como puntos por metro cuadrado (pts/m^2). Por ejemplo, una densidad de 10 pts/m^2 significa que, en promedio, hay 10 puntos de retorno LiDAR en cada metro cuadrado del área encuestada.
Las diferentes industrias verticales tienen distintos requisitos en cuanto a la densidad de la nube de puntos:
Topografía y cartografía : para mapas a escala 1:500, la densidad de nube de puntos requerida es ≥16 puntos/metro cuadrado.
Inspección de líneas eléctricas : para un análisis detallado de las barreras arbóreas o inspecciones exhaustivas, las líneas de transmisión generalmente requieren al menos 25 puntos/metro cuadrado. Algunas especificaciones exigen densidades aún mejores, que suelen oscilar entre 50 y 250 puntos/metro cuadrado.
Estudio forestal : Es necesaria una densidad de nube de puntos de al menos 20 puntos/metro cuadrado para satisfacer las demandas de la segmentación de árboles individuales.
El software de procesamiento de nubes de puntos sin procesar generalmente también tiene una función para ajustar la densidad de puntos.
Verificación de la precisión de la elevación LiDAR
Verificar la precisión de los datos LiDAR mediante puntos de control de elevación es un método común para garantizar que los modelos digitales de elevación (DEM) o los modelos digitales de terreno (DTM) derivados sean representaciones precisas del suelo.
Principios para establecer puntos de control de elevación:
Los puntos de control deben estar distribuidos uniformemente y ubicados de manera llamativa.
Evite colocarlos en zonas donde se superpongan franjas de vuelo o donde haya cambios bruscos de elevación.
Los puntos de control deben estar situados en superficies expuestas y planas.
La referencia de elevación de los puntos de control debe coincidir con la referencia de elevación de la nube de puntos láser.
Directrices para puntos de control de elevación:
Distribuya los puntos de control de manera uniforme en lugares despejados.
No los coloque donde se cruzan las rutas de vuelo o donde el nivel del suelo cambia rápidamente.
Deben estar en terreno abierto y nivelado.
Asegúrese de que su altura coincida con la altura utilizada en los datos LiDAR.
Formato de nube de puntos LAS
El formato LAS fue desarrollado por la Sociedad Estadounidense de Fotogrametría y Teledetección (ASPRS) para permitir el intercambio de datos de nubes de puntos LiDAR entre diferentes empresas y agencias. El formato LAS es un formato de archivo estandarizado para almacenar e intercambiar datos de nubes de puntos LiDAR, que contiene información sobre la ubicación, intensidad, clasificación y otros atributos de cada punto. También es el resultado entregable de los sistemas DJI LiDAR.
El formato LAS para datos de nubes de puntos incluye información como las coordenadas tridimensionales de los puntos, colores RGB, reflectancia, tiempo de GPS, número de retornos y qué retorno es un punto.
El control de versiones de archivos LAS puede ser un problema al intentar leer o escribir un archivo. Es importante asegurarse de que la versión del archivo LAS que se utiliza sea compatible con el software de terceros que se utiliza para procesarlo. Es posible que algún software de terceros no pueda leer o escribir ciertas versiones de archivos LAS. Si surge un problema de compatibilidad, puede que sea necesario utilizar una versión diferente del archivo LAS o buscar un software de terceros diferente que admita la versión que se está utilizando. DJI Terra exporta los datos de la nube de puntos LiDAR en el formato LAS versión 1.2, que es una versión altamente compatible del archivo LAS.
Colorización de nubes de puntos
Las nubes de puntos coloreadas pueden proporcionar contexto adicional a los usuarios, facilitando la interpretación y comprensión de los datos. Por ejemplo, un edificio y un árbol pueden tener formas estructurales similares en ciertos aspectos, pero el color puede diferenciarlos instantáneamente.
La mayoría de los sistemas LiDAR aéreos están equipados con cámaras RGB que capturan imágenes de alta resolución simultáneamente con la recopilación de datos LiDAR. Estas imágenes luego se pueden utilizar para asignar valores de color a los puntos LiDAR correspondientes.
Beneficios de la coloración:
Atractivo visual: las nubes de puntos coloreadas son más atractivas visualmente y comprensibles que las en escala de grises.
Análisis mejorado: el color puede proporcionar información adicional, como ayudar en el análisis de la vegetación al distinguir entre diferentes tipos de plantas o en el mapeo urbano para diferenciar entre varias infraestructuras.
Integración con otros conjuntos de datos: una nube de puntos coloreada se puede integrar fácilmente con otros conjuntos de datos geoespaciales, ofreciendo una vista completa de un área encuestada.
Proceso de fotogrametría adicional: las fotografías RGB también se pueden utilizar para el procesamiento de fotogrametría, además de colorear nubes de puntos.
Trayectoria de vuelo
La trayectoria se refiere a la trayectoria recorrida por un UAV equipado con un sistema LiDAR durante la recopilación de datos. La trayectoria es un factor crítico en el procesamiento de datos LiDAR porque proporciona datos de ubicación para cada punto de la nube de puntos. La información de trayectoria es necesaria para georreferenciar con precisión los datos LiDAR y producir modelos 3D precisos del área estudiada.
SBET se refiere a la mejor estimación suavizada de trayectoria. Es un formato de archivo posprocesado de uso común que contiene datos GPS e IMU de alta precisión. Este formato del archivo de trayectoria se puede correlacionar con la nube de puntos LAS para su posterior posprocesamiento. El archivo de trayectoria de posprocesamiento de la misión LiDAR generalmente se genera automáticamente junto con el archivo LAS de nube de puntos entregable. Se puede importar a software de terceros para mostrar la trayectoria.
Ajuste de tira
El ajuste de franjas es un procedimiento para rectificar errores sistemáticos y desalineaciones en datos LiDAR aéreos, especialmente cuando se recopilan en múltiples franjas de vuelo. Cuando se inspecciona un terreno utilizando LiDAR aéreo, el área generalmente está cubierta por múltiples franjas o rutas de vuelo superpuestas. La superposición tiene como objetivo garantizar la continuidad de la cobertura y facilitar la corrección de errores.
Durante la adquisición de datos LiDAR, varios factores pueden introducir errores en los datos:
Deriva del sensor: con el tiempo, la IMU y el GPS pueden experimentar ligeras desviaciones en sus lecturas.
Dinámica de vuelo: las turbulencias, los cambios rápidos de altitud y los cambios en la orientación de la aeronave pueden influir en los datos capturados.
Debido a estos factores, las franjas de vuelo adyacentes a veces pueden mostrar desajustes verticales u horizontales. Si no se corrigen, estos errores pueden afectar los análisis y aplicaciones posteriores que dependen de los datos LiDAR.
Beneficios del ajuste de tiras:
Consistencia de datos mejorada: reduce las discrepancias y garantiza la continuidad en las franjas de vuelo adyacentes.
Derivados de mayor calidad: se mejora la calidad de los productos derivados, como los modelos digitales de elevación (DEM) y los modelos digitales de superficie (DSM).
Confiabilidad: aumenta la confianza en la precisión del conjunto de datos LiDAR, haciéndolo más confiable para diversas aplicaciones, desde mapeo topográfico hasta silvicultura.
Procesamiento de datos LiDAR sin procesar con el software DJI Terra
El software DJI Terra es el único software compatible que se utiliza para procesar y exportar los datos sin procesar de la nube de puntos LiDAR recopilados de un sistema DJI LiDAR en el formato LAS universal.
Funciones clave del procesamiento LiDAR
DJI Terra es un software de procesamiento de datos sin procesar LiDAR gratuito que permite la creación de entregables de nubes de puntos LAS a partir de datos sin procesar LiDAR. También está repleto de funciones adicionales.
Ajustar la densidad de la nube de puntos
Se refiere al número de puntos acumulados por unidad de área. Esta característica permite ajustar la densidad de puntos para satisfacer las demandas específicas de la industria.
Optimice la precisión de la nube de puntos
Esta característica utiliza el algoritmo de proyecciones de preservación de localidad (LPP) de tira para minimizar el fenómeno de capas común de las nubes de puntos, haciendo que las nubes de puntos se alineen en una capa más delgada para mejorar la precisión del modelo de nube de puntos.
Nube de puntos suave
Esta característica refina la nube de puntos al filtrar el ruido y reducir el impacto de los errores para crear una representación visual más fluida.
Clasificación del punto de tierra
Se utiliza para distinguir puntos del terreno de otros objetos en la nube de puntos para generar un modelo de elevación digital (DEM).
Generar DEM
Esta característica genera un modelo de elevación digital (DEM) con formato GeoTiFF a partir de la nube de puntos del terreno clasificada.
Verificación y cambio de precisión vertical
Verifica la precisión de los datos LiDAR utilizando puntos de control de elevación para garantizar que los DEM o DTM derivados sean representaciones precisas del terreno.
Transformación del sistema de coordenadas
Permite una fácil transformación de sistemas de coordenadas geodésicas o proyectadas locales para diferentes proyectos de mapeo y topografía en todo el mundo.
Aplicaciones LiDAR aerotransportadas
Manejo Forestal
LiDAR tiene una amplia gama de aplicaciones en la gestión forestal. Puede estimar la altura de los árboles, medir la biomasa y mapear la estructura del bosque. Al utilizar LiDAR, los administradores forestales pueden obtener información detallada sobre la cubierta forestal, lo cual es difícil de obtener utilizando métodos de estudio tradicionales. Una de las ventajas clave del LiDAR es su capacidad para detectar múltiples retornos de un solo pulso láser, lo que le permite "ver a través" de la vegetación y mapear con precisión la superficie del suelo. Esta capacidad hace que LiDAR sea particularmente útil para estimar la elevación del suelo e identificar cambios en la cubierta forestal a lo largo del tiempo, lo que puede resultar útil para rastrear los esfuerzos de deforestación y reforestación. Además, LiDAR puede ayudar en el desarrollo de inventarios forestales, que son fundamentales para la gestión forestal sostenible.
Medición volumétrica
La tecnología LiDAR puede proporcionar mediciones precisas para cálculos volumétricos, lo que resulta útil para industrias como la minería, la construcción y la silvicultura. Al utilizar datos de nubes de puntos LiDAR, es posible calcular con precisión el volumen de una reserva o la cantidad de material retirado de un sitio. Esta información se puede utilizar para la gestión de inventario, control de costos y planificación de recursos.
Encuesta topográfica
LiDAR es, por supuesto, una herramienta eficaz para estudios topográficos, ya que puede trazar con precisión la forma y las características de la superficie de la Tierra. A diferencia de la fotogrametría, LiDAR puede penetrar a través del dosel y capturar mediciones precisas de la superficie del suelo, incluso en áreas con una densa cubierta vegetal. Esto se debe a que LiDAR utiliza pulsos láser para detectar el suelo y las copas de los árboles mirando a través de los espacios entre las hojas, lo que resulta en una mejor detección del punto del suelo.
Investigación arqueológica
El LiDAR aéreo se puede utilizar fácilmente en la investigación arqueológica para mapear áreas masivas de difícil acceso y descubrir estructuras ocultas en la superficie. El sensor LiDAR puede penetrar la vegetación y capturar datos de alta resolución, lo que permite identificar estructuras que serían difíciles o imposibles de ver desde el suelo. Esto puede ayudar a los arqueólogos a comprender mejor la disposición de las ciudades y asentamientos antiguos y a comprender mejor la actividad humana del pasado.
Inspección de líneas eléctricas
La tecnología LiDAR se puede utilizar para inspeccionar líneas eléctricas, lo que puede resultar un desafío debido a la altura y ubicación de las líneas. Utilizando datos de nubes de puntos LiDAR, es posible crear un mapa detallado de las líneas eléctricas y sus alrededores. Esto puede ayudar a identificar problemas potenciales, como crecimiento de vegetación o líneas caídas, que pueden causar cortes de energía o riesgos de seguridad.
Inspección de infraestructura
Con la capacidad de LiDAR para detectar pequeñas imperfecciones y grietas, muchos están utilizando la tecnología para escanear carreteras y fachadas de edificios/puentes. Esto puede ayudar a alertar a los gerentes de proyectos sobre problemas con las estructuras que deben resolverse de inmediato. Específicamente con la captura de fachadas, es importante implementar un sistema LiDAR que esté gimblizado para enfrentar la fachada.