Presentació realitzada a la jornada sobre aplicacions LiDAR (27/06/2013)

1. ModelitzacióModelització
i monitoratge
del territori
amb lidaramb lidar
Antonio Ruiz
Àrea de Geoprocés

2. Sumari
2
Sumari
M it t d l tMonitoratge de la costa
Càlculs de volum en embassaments
Control d’abocadors
en producció
Control d abocadors
Acumulació de neu
Estudis de la vegetació pre-operativesEstudis de la vegetació
Models de ciutat
pre operatives
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

3. 3
Monitoratge de lag
costa
■ 60 passades,
~450 km
3 i d l■ 3 sessions de vol
■ recobriment anual
des de 2008
■ vols extra desprès
de temporals
excepcionalsexcepcionals
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

4. 4
Temporal de Sant
Esteve 2008
Platja de
Volum
(m3)
Àrea
(m2)
j
Nova Icària
Pèrdua 7478 11826
Guany 4393 12810
17 gener, 2009: 22880 m2
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
3 novembre, 2008: 23817 m2

5. 5
Perfils de platjaPerfils de platja Tesina d’especialitat, Irene Sánchez, 2012
16/10/200816/10/2008
17/01/2009
diferència
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

6. Tordera
6
Tordera
Tesina d’especialitat, Ana Plana, 2013
VOLUMETRIC SEDIMENT BALANCE 3912 m³
Gain 18248 m³
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
Gain 18248 m
Loss -14336 m³

7. Overwash i model
7
SBEACH
Tesina d’especialitat, Ana Plana, 2013
Els efectes principals de la tempesta van tenir lloc a la part
Model SBEACHOverwash a Malgrat
emergida (entre el 76-98% del volum a S’Abanell)
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

8. 8
El lidar topografic no proporciona informació de la part
submergida de la platja
Els resultats del model SBEACH indiquen que a S’Abanell elsEls resultats del model SBEACH indiquen que a S Abanell els
efectes principals van tenir lloc a la part emergida. Incidència
perpendicular de les onades. Pèrdua de sediments al nord que
va ser nudrit artificialmentva ser nudrit artificialment
A Malgrat transport longitudinal de sediments per incidència
oblíqua de les onades.
Overwash en Malgrat
Recuperació lenta (no completada a l’estiu de 2009)
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

9. 9
Volums en
embassaments
Llosa de Cavall
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

10. Volums en
10
embassaments
S’ha de volar quan el nivell de l’embassament estigui molt baix
Es calculen les corbes de nivell
Es construeix el model de nivell màxim amb la corba del nivell
màxim (o de depressió més alta)
La capacitat és la diferència entre el model de nivell màxim i elLa capacitat és la diferència entre el model de nivell màxim i el
model del terreny a dins de la corba de nivell màxim
S’obté el volum com a funció de l’alçada de l’aigua
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

11. Volum en funció del
11
nivell d’aigua
80
90
hm3)
60
70
Volum(
50
60
30
40
788 790 792 794 796 798 800 802 804 806
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
Nivell de la superfície d’aigua (m)
788 790 792 794 796 798 800 802 804 806

12. Control d’abocadors
12
Projecte pilot en col·laboració amb l’Agència de Residus
de Catalunya
Control d abocadors de Catalunya
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

13. Control d’abocadors
13
Control d abocadors
Isòpaques = Clausura - DTM
Volum per sobre Volum per sota
cota màx: cota màx:
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

14. Perfils
14
Perfils
+580 +580
Perfil # 2
+560 +560
+540 +540
+520
0.00 461.0020 60 100 140 180 220 260 300 340 380 420
1:1000
+520
20122012
2011
2010
Clausura
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

15. Aplicacions pre-
15
operatives
■ Acumulació de neu
■ Estudis de la vegetacióg
■ Models de ciutat
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

16. Recursos hídrics:
16
Gruix de neu
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
Col·laboració amb

17. Recursos hídrics:
17
Estudi Vall de Núria
Coma del Clot stream
9
10
11
2685
2690
Co a de C ot st ea
5
6
7
8
2675
2680
depth(m)
esealevel(m)
2
3
4
5
2665
2670
Snowd
Altitudeabove
0
1
2660
2665
1 16 31 46 61 76 91 106 121 136 151
Di t ( )
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
Distance (m)
Terrain Snow depth on terrain Snow depth

18. Recursos hídrics:
18
Extrapolació del gruix
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

19. Recursos hídrics:
19
Estudi Vall de Núria
■ Model estadístic de gruix, densitat i volum d’aigua amb
variables topogràfiques: altitud, orientació del pendent,
curvatura, radiació solar i exposició al vent., p
■ S’extrapola per a tota la conca hidràulica.
Model estadístic: 28.9 hm3
Model lidar: 29.3 hm3
Discrepància: 1.4 %
Comparació de cabals circulants amb el model hidrològic
i nival amb les estacions d’aforament: ±5%
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

20. Estudis de la
20
vegetació
Els lidar de petjada petita penetren entre els forats de la Els lidar de petjada petita penetren entre els forats de la
vegetació
 Detecten també el terra si la vegetació no és massa densa
 Punts a diferents nivells  informació de l’estructura vertical
Emitted 0
First echo
pulse
Last echo
Second echo
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
t

21. Estudis forestals:
Diferents
21
Diferents
aproximacions
 Diferents nivells d’anàlisi per:
 arbres
 parcel·les
 rodals
 Cal agregar les dades per obtenir unes variables predictives
 Sovint es treballa en 2 fases:
S’ j d l d ió b i i bl f l1. S’ajusten models de regressió per obtenir variables forestals a
partir de variables derivades amb lidar
2. Amb els models es calcula el valor de la variable per l’àrea
d’i t è b l l d ld’interès: arbre, parcel·la o rodal
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

22. Diferents
22
aproximacions
 Cal agregar les dades per derivar informació útil a partir dels punts
lidar
 Dues aproximacions:
 Mètodes basats en àrees:
obtenció de paràmetres en una malla regular (Andersen et al. 2005)
 Detecció d’arbres individuals:
obtenció de paràmetres per arbre (Hyyppä & Inkinen 1999, Næsset
2002)
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

23. Estimacions de
23
Algorisme d’Andersen, McGaughey & Reutebuch, 2005
biomassa
CHM
Densitat combustible
(kg/Ha)
Canopy Fuel Estimator (CFE) , USDA Forest Service
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

24. Models de regressió
24
Models de regressió
Podem ajustar models de regressió per obtenir variables d’interésPodem ajustar models de regressió per obtenir variables d interés
com la biomassa, el carboni fixat, el volum de fusta...
Als inventaris aquests models es fan a partir d’observacions de camp del
diàmetre normal alçadadiàmetre normal, alçada...
Cal construir models nous per obtenir aquestes variables a partir de
parameters derivats del lidar.
DN 09 = 3 19625 + 0 12707 HTREE + 1 67274 AREATREE 0 02095 P10 +
Diàmetre normal de Pistacia en una parcel·la de l’IRTA (Constantí)
DN_09 = 3.19625 + 0.12707 HTREE + 1.67274 AREATREE - 0.02095 P10 +
+ 0.06593 P50 + 0.07557 MEDINT - 0.18597 SIGMAINT
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

25. DEM, DSM i CHM
25
Treball fet amb
(canopy heigh model)
CHM = DSM – DTM = nDSM
Plataneres a Vila-Roja,1.94 punts/m2
DTM DSM CHM
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

26. Identificació d’arbres
26
Identificació d arbres
 Canviem el signe del CHM
 S’analitza el CHM com si fos una conca S analitza el CHM com si fos una conca
hidrogràfica amb el mètode del flux acumulat
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

27. Detecció d’arbres
27
Detecció d arbres
Normalitzem els punts
(restant el DTM)
Amb el CHM detectem els
arbres (màxims locals)
Nogueres híbrides
J l i J l i
P l l d l’IRTA Oli
Juglans regia x Juglans nigra
3.33 points/m2
Marc de plantació 5x5 m
Parcel·la de l’IRTA a Oliana
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

28. Detecció d’arbres
28
Detecció d arbres
Normalitzem els punts
(restant el DTM)
Amb el CHM detectem els
arbres (màxims locals)
i obtenim l’àrea de capçada
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

29. Segmentació dels
29
g
punts
Normalitzem els punts
(restant el DTM)
Amb el CHM detectem els
arbres (màxims locals)
i obtenim l’àrea de capçada
Assignem identificadorAssignem identificador
d’arbre als punts
Ordenem punts per arbre
Calculem paràmetres perCalculem paràmetres per
arbre
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

30. Paràmetres per arbre Coordenades del màxim
30
Paràmetres per arbre Coordenades del màxim
Alçada màxima
Nombre de punts
E t dí ti b
Nombre de punts
de primer eco
total
Estadístics amb:
Alçades normalitzades
Intensitats
Alçada percentils: 5, 10, 15,
20, 25, 35, 50, 75, 90, 95
Coeficient de penetracióCoeficient de penetració
Mitjana, σ i coeficient de
variació d’alçades
Mitjana, σ i coeficient de
variació d’intensitats
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

31. Alçades d’arbres
31
Alçades d arbres
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

32. Segmentació dels
32
g
punts
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

33. Estructura vertical de
33
la vegetació
Calculem un histograma amb # de punts per interval d’alçadaCalculem un histograma amb # de punts per interval d alçada
Calculem percentils
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
Manrique, 2012

34. Estudis forestals
34
Estudis forestals
Podem detectar arbres i
mesurar:
alçada■ alçada
■ diàmetre de capçada
■ # punts en rangs d’alçada f■ # punts en rangs d alçada
■ percentils en alçada
■ intensitat de l’eco
garrofer
Amb aquests paràmetres es poden fer models per estimar biomassa,
carboni fi at ol m de f sta àrea basal LAI etc
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
carboni fixat, volum de fusta, àrea basal, LAI, etc.

35. Estructura vertical de
35
la vegetació
L’histograma permet (però és molt difícil):L histograma permet (però és molt difícil):
Trobar el sotabosc
Veure si hi ha continuïtat entre sotabosc i arbres (risc d’incendi)( )
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
Manrique, 2012

36. Dificultats de la
36
detecció dels matolls
Les capes altes de vegetació amaguen els estrats més baixos
Sovint són massa baixos per tenir ecos múltiples matoll & terra.
Hi ha una distància mínima per a distingir ecos múltiples (3 5 m)Hi ha una distància mínima per a distingir ecos múltiples (3.5 m)
La classificació automàtica els pot confondre amb el terreny
Si són baixos i no hi ha punts al terraSi són baixos i no hi ha punts al terra
Si el terreny és inclinat
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

37. Mètode d’Axelsson
37
Mètode d Axelsson
Cap edifici cobreix un àrea de més de 60m * 60m
El punt més baix a cada quadrat pertany al terra
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

38. Mètode d’Axelsson
38
Mètode d Axelsson
Un nou punt s’insereix en un triangle sii:
Els angles 1, 2, 3 < m iteration angle (~4º-6º)
La distància d < d iteration distance (~1 1 4 m)La distància d < dm iteration distance (~1-1.4 m)
1
d
3
2
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

39. Mètode d’Axelsson
39
Mètode d Axelsson
El llindar  sobre els angles evita prendre els punts de vegetacióEl llindar  sobre els angles evita prendre els punts de vegetació
com a terreny

El llindar dm evita agafar com a terreny punts a les teulades
d’edificis grans i baixos
dm

A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

40. Ortorrectificació
40
precisa
Ortofoto CIR
tradicional
Segmentació dels
arbres
Rectificació amb
DSM
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

41. Classificació
41
orientada a objectes
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

42. Controls agrícoles
42
Controls agrícoles
Prova pilot feta amb el DAR
DMC multitemporal + lidar
La segmentació lidar
permet classificació d’arbres i
no de píxelsp
Classificació d’espècies
Rectificació d’imatge amb
models d’arbres
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

43. Matriu de confusió
43
Matriu de confusió
Olivera Garrofer Ametller Suma
Olivera 93 10 0 103Olivera 93 10 0 103
Garrofer 8 33 0 41
Ametller 0 0 47 47
Suma 101 43 47 191
DMC 1m, 2 èpoques
Olivera Garrofer Ametller Suma
Olivera 93 16 14 123
Garrofer 7 25 2 34Garrofer 7 25 2 34
Ametller 1 2 31 34
Suma 101 43 47 191
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
15 variables lidar

44. Detecció de
construccions
44
Foto 20 cm
construccions
il·legals Lidar 2.5 punts/m2
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
Oct 2005 Nov 2006

45. Detecció de
construccions Z > 2.2 m
45
construccions
il·legals
Z 2.2 m
S > 8 m2
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

46. Representacions de
46
frontera (BRep)
■ En un model B-Rep la geometria i les
relacions topològiques es representen
explícitament:
■ Llista de nodes: pi, xi, yi, zi
■ Llista de cares: fn, pi, pj, pk, pl
T S d lit difi i■ TerraScan modelitza edificis com a:
■ Plans de teulada + parets verticals
automàtiques
■ Corba generatriu + translació
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

47. Models triangulats
47
g
d’edificis
Els punts es triangulenEls punts es triangulen
Segmentació que agrupa
triangles amb pendent similar
Cada segment és un pla de
teulada
S’ajusten arestes rectes alsS ajusten arestes rectes als
plans de teulada i se
simplifiquen amb restriccions
geomètriques: direccionsg q
principals, angles rectes,
paral·lelisme, simetries... Gorte, 2002
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

48. Levels of Detail
48
Levels of DetailLevels of DetailLevels of Detail
CityGML defines 5 levels of detail:
LoD0 = DTM, maybe with draped
orthophoto. No building modelorthophoto. No building model
LoD1 = Buildings with horizontal
roof and walls at 90º angles
LoD2 = Slant roof planes. Metric
scale
LoD3 = Details in roofs and walls:
Kolbe, Groeger & Pluemer 2005
LoD3 Details in roofs and walls:
windows, balconies, dormers,
chimneys…. Centimeter accuracy
LoD4 Indoors details
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013
LoD4 = Indoors details

49. Model senzill
49
Model senzill
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

50. Model senzill
50
Model senzill
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

51. Més complicat
51
Més complicat
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

52. Complicat
52
Complicat
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

53. Gairebé impossibles
53
Gairebé impossibles
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

54. Generació de models
per translació de
54
per translació de
corba generatriu
Dibuixat de la corba enDibuixat de la corba en
una secció transversal
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

55. Generació de models
per translació de
55
per translació de
corba generatriu
Indicació dels límits de la
t l iótranslació
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

56. Generació de models
per translació de
56
per translació de
corba generatriu
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

57. Què és millor, lidar o
57
foto?
El lidar és més precís en cotes i pendents
La foto aèria té més ressoluciò i és més precisa en X,Y
El lidar no requereix estèreo menys oclussions
El lidar és un sensor actiu no hi ha ombres
Balcons
Terrasses
Patis interiors
Detectem molts edificis sota la vegetació
La millor solució la obtenim amb una combinació de
foto aèria + lidar
Porxos
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

58. Edificis sota
58
vegetació
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

59. Products: Building
models and
59
models and
orthophoto
True orthophoto
Aerial image rectified
with DTM and 3Dwith DTM and 3D
model of buildings
very sensitive to
model inaccuracies
true ortho for roof
texturingg
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

60. 60
Models 3D de ciutatModels 3D de ciutat
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013

61. Institut Cartogràfic
61
g
de Catalunya
Parc de Montjuïc,
E-08038 Barcelona
41º22’12” N, 2º09’20” E (ETRS89)
Tel. (+34) 93 567 15 00
Fax (+34) 93 567 15 67
www.icc.cat
webmaster@icc.cat
twitter.com/icc_cat
facebook.com/icc.cat
A. Ruiz. Modelització i monitoratge del territori amb lidar. 27 Juny 2013