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Los drones definitivamente llegaron para quedarse en el ámbito geoespacial. Es así como han logrado diversificar sus productos gracias a la posibilidad de integración con diferentes sensores (RGB, termal, nocturno, multiespectral, LiDAR, entre otros). Desde esta perspectiva, siempre se ha tratado de comparar fotogrametría y LiDAR en varios aspectos. Sin embargo, la comparación responde al análisis de varios factores los cuales deben ser orientados en términos de la aplicación que se quiere abordar. Por lo anterior, se decide realizar una comparación de fotogrametría y LiDAR en su capacidad para representar el terreno en una zona de vegetación abundante, con el objetivo de analizar las principales fortalezas y debilidades de cada técnica en este tipo de condiciones.
La fotogrametría es un tipo de medición indirecta en donde se obtendrá una reconstrucción tridimensional mediante una serie de fotografías con un alto traslape de un área de interés. Se obtendrán dos productos principales: nube de puntos y ortofoto. En este sentido, Phantom 4 RTK es un drone altamente reconocido en esta materia: con una cámara fotográfica de 20 megapíxeles con sensor de 1” y junto a un GNSS geodésico permite desarrollar fotogrametría desde la perspectiva de la referenciación directa.
Fig 1. DJI Phantom 4 RTK
LiDAR es un acrónimo que quiere decir Light Detection and Ranging. Fundamentalmente, un LiDAR realiza un tipo de medición directa en donde la reconstrucción tridimensional se obtiene mediante un haz de luz emitido hacia la superficie terrestre, el cual al retornar al sensor permite conocer su distancia. Se obtendrá un producto principal: nube de puntos.
El Matrice 300 RTK/PPK con la Zenmuse L1, es un LiDAR de entrada que se ha posicionado firmemente en la industria nacional ofreciendo un rango de escaneo optimizado hasta los 150 m de altura y con una capacidad de almacenamiento de 1 a 3 retornos con una tasa que varía entre los 240-480 mil puntos por segundo.
Fig 2. DJI Matrice 300 RTK con L1
La capacidad de múltiples retornos del LiDAR van en función de la energía emitida y de cómo ésta incide sobre ciertas superficies devolviéndose una parte de ella a medida que el pulso es transmitido. Sin duda, esta es la principal ventaja de LiDAR frente a la fotogrametría.
Una pregunta reiterada de los colegas del ámbito geoespacial tiene que ver con cuándo usar fotogrametría en vez de LiDAR y viceversa. En este sentido, existen diferentes dimensiones en donde poder hacer la comparación. Sin embargo, este documento se centrará en la capacidad del sensor para realizar una representación topográfica en donde existe abundante vegetación.
Fig 3. Nube de puntos. La vista superior corresponde a reconstrucción mediante fotogrametría (Phantom 4 RTK) y la vista inferior mediante LiDAR (Matrice 300 RTK con Zenmuse L1)
Se realizan dos vuelos usando ambas técnicas. Por su parte, con Phantom 4 RTK se realizó fotogrametría mientras que con Matrice 300 RTK se realizó una representación topográfica a través del LiDAR Zenmuse L1.
Tabla 1. Generalidades sobre la adquisición de datos para fotogrametría y LiDAR
En términos de reconstrucción, si se analiza la nube de puntos desde la vista de planta, no se encontrarán grandes diferencias entre ambos métodos de captura, situación que cambia considerablemente al rotar la nube de puntos, ya que en la reconstrucción fotogramétrica se identifican varias zonas sin datos, situación diferente a la del LiDAR que proporciona mayor detalle del terreno, como también del follaje y tronco de los árboles.
Fig 4. Nube de puntos desde perspectiva. La reconstrucción obtenida por fotogrametría tiene zonas sin datos a diferencia de la vista inferior obtenida mediante LiDAR que reconstruye con mayor detalle estructura de los árboles
Lo anterior se debe a que el sensor LiDAR con su haz de luz tiene la capacidad para hacer retornar diferentes pulsos de energía en donde no sólo medirá lo superficial o lo que se ve en las fotografías, esto es lo que se denomina como capacidad de almacenar diferentes “retornos”. Es de suma importancia comprender este concepto en un LiDAR, ya que dependiendo de la cantidad de retornos que tenga se podrán reconstruir zonas cada vez más complejas o con mayor vegetación debido a que cada uno de estos retornos irán reflejándose en un objeto o superficie más lejana del propio sensor y por lo mismo se irá capturando mayor información para lograr así una reconstrucción con más detalles.
Fig 5. Nube de puntos clasificada por retornos. En la vista inferior la reconstrucción LiDAR muestra los 3 retornos almacenados a diferencia de la reconstrucción fotogramétrica que no posee clasificación usando esta característica.
Al generar diversos perfiles de corte a la nube de puntos, se aprecia claramente como el LiDAR proporciona mayor información del terreno:
Fig 6. Perfiles de corte en nube de puntos. Vista superior a partir de la nube de puntos fotogramétrica y en la vista inferior de la nube de puntos LiDAR
Esto es justamente lo que permitirá obtener curvas de nivel más representativas de la zona de interés debido a que la superficie generada previamente contendrá una mayor cantidad de datos interpolando de mejor forma:
Fig 7. Curvas de nivel y perfiles de corte en nube de puntos. Vista superior a partir de la nube de puntos fotogramétrica y en la vista inferior de la nube de puntos LiDAR
En zonas con bosques y/o vegetación abundante, el sensor LiDAR ofrece una reconstrucción mejor definida que la fotogrametría, obteniendo más puntos del terreno en aquellas áreas que están cubiertas por vegetación abundante ó árboles, siendo una técnica que ofrece una reconstrucción tridimensional más representativa.
