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SIG

Cómo crear un modelo digital del terreno a partir de múltiples bloques LIDAR con CloudCompare

23/01/2023 Deja un comentario

La tecnología LiDAR tiene diversas aplicaciones en distintos campos como la hidrología, restauración paisajística, ordenación de montes, agricultura, arqueología, ordenación del territorio, etc.

Uno de los productos más habituales que se obtienen a partir de una nube de puntos son los modelos digitales del terreno. En nuestro blog ya hemos tratado el tema de crear perfil del terreno a partir de una nube de puntos LiDAR usando QGIS. En este post os proponemos el uso de CloudCompare (un programa libre para el procesado de nubes de puntos 3D) para crear DTM a partir de múltiples archivos de entrada.

Curso de Introducción al tratamiento de datos LiDAR

¿Qué es un modelo digital del terreno y para qué sirve?

Un modelo digital del terreno (MDT), también denominado como modelo digital de elevación (MDE), es la práctica de crear una representación digital de la topografía del suelo y del terreno.

Los MDT son de gran importancia, ya que a partir de ellos se pueden obtener mapas de pendientes, cuencas hidrográficas, mapas de sombreados y orientación del terreno, curvas de nivel, cuencas visuales, etc.

En ocasiones, cuando trabajemos en áreas reducidas, vamos a generar nuestro modelo digital del terreno a partir de una única nube de puntos que nosotros mismos hayamos muestreado o que nos hayan proporcionado.

Sin embargo, en la mayoría de las situaciones tendremos que lidiar con más de un fichero LiDAR para crear nuestro DTM, especialmente cuando trabajemos en áreas muy extensas. A continuación veremos un ejemplo de cómo crear un modelo digital del terreno usando CloudCompare.

Paso a paso, creación del MDT con CloudCompare

En primer lugar, si no dispones de datos LiDAR, puedes descargar unos cuantos bloques LiDAR de forma gratuita desde el centro de descargas del CNIG haciendo clic en este enlace.

El CNIG es el Centro Nacional de Información Geográfica en España y gracias al proyecto PNOA LiDAR, dispone de forma gratuita de nubes de puntos que abarcan el territorio nacional. Para este ejemplo, se van a utilizar cuatro bloques LiDAR de 500*500 metros.

En primer lugar, cargaremos las nubes de puntos en CloudCompare. Con el porgrama abierto, puedes seleccionar en tu carpeta las nubes de puntos y arrastrarlas a CloudCompare.

Generacion de DTM a partir de LiDAR con Cloudcompare
Figura 1: Los 4 bloques LiDAR se han cargado en CloudCompare, al tratarse de nubes de puntos coloreadas, se visualizan por RGB

A continuación vamos a visualizar las nubes de puntos por clasificación. Vamos a aprovechar que el LiDAR del PNOA ya viene clasificado, así podremos extraer el suelo de la nube de puntos más fácilmente.

Generacion de DTM a partir de LiDAR con Cloudcompare
Figura 2: Selecciona el campo escalar «classification»

El paso anterior es necesario, de lo contrario no seremos capaces de seleccionar la clase suelo «clase número 2» desde la herramienta «filter». Una vez que hayamos cambiado en la ventana de «properties» los colores de «RGB» a «scalar field» y seleccionado el campo escalar de clasificación, pasamos al filtrado.

Generacion de DTM a partir de LiDAR con Cloudcompare
Figura 3: Aplicamos el filtro desde la herramienta «filter» para aislar la clase suelo, en este caso, la clase 2.

Selecciona los 4 bloques, y haz clic en la herramienta «filter». Usamos como rango mínimo y máximo la clase 2 y seleccionamos «export». Esto nos creará una nueva nube de puntos por cada bloque.

El paso más importante llega a continuación. Para crear nuestro DTM de los 4 bloques LIDAR, vamos a sumar la nube de puntos con la herramienta «Merge». Debes saber que esta herramienta, después de ser ejecutada, elimina las nubes de puntos usadas como archivos de entrada de nuestro menú de capas, eso lo hace para ahorrar memoria.

Generacion de DTM a partir de LiDAR con Cloudcompare
Figura 4: Al sumar los cuatro bloques LiDAR, los archivos de entrada desaparecen, quedando solo la nube final de puntos

Una vez que tenemos nuestros bloques unidos en uno, ya solo falta generar el DTM. Esto se puede hacer con la herramienta «rasterize«. A modo de ejemplo, puedes rellenar los parámetros como se muestra a continuación.

Generacion de DTM a partir de LiDAR con Cloudcompare
Figura 5: Generar un raster de elevaciones

Los parámetros más importantes a la hora de generar el raster son:

  • «Step»: Nos dará la resolución del ráster en las unidades del LiDAR, en este caso un tamaño de celda de un metro.
  • «Active Layer»: Aquí seleccionamos el tipo de ráster que vamos a generar.
  • «Direction»: Puede ser cualquiera de las 3 dimensiones de un punto. En este caso, puesto que es un DTM, usaremos la Z.
  • «Cell Height»: El valor del pixel en cada celda, puede ser mínimo, media, máximo, etc.
  • «Fill Empty cells»: Necesario sí queremos rellenar «agujeros» en nuestro ráster para evitar celdas sin datos.

Cada vez que cambiemos un parámetro, podemos previsualizar el ráster haciendo clic en «Update Grid» que se marcará en rojo. El paso final es exportar el MDT desde el botón raster, tal y como se muestra en la imagen inferior.

Generacion de DTM a partir de LiDAR con Cloudcompare
Figura 6: Exportar MDT desde la herramienta «Rasterize»

Por defecto, podremos guardar el MDT en formato TIF y ya estará listo para ser utilizado en otras fases de nuestro proyecto, desde cualquier software SIG que utilicemos.

Conclusión

Hemos visto como generar un MDT único a partir de varios archivos de entrada LiDAR. Esto nos resultará útil, sobre todo cuando nuestros bloques o archivos de nubes de puntos no se superponen lo suficiente como para sumarlos con otros software (QGIS, librerías de GDAL, SAGA GIS, etc.).

En este otro post de Geoinnova publicado en 2020, puedes ver un flujo de trabajo distinto para generar un MDT, pero cuyo resultado es el mismo utilizando la librería de PDAL.

Si quieres conocer más sobre cómo trabajar con nubes de puntos usando QGIS, CloudCompare, LASTools y FUSION, este curso de tratamientos de datos LIDAR te interesará.

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Javier Soto

Licenciado en Ciencias Ambientales e Ingeniería Forestal. Especialista en Sistemas de Información Geográfica y LiDAR. Apasionado de la naturaleza.

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