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Teledetección

¿Qué es la densidad de una nube de puntos LiDAR y cómo se puede calcular usando CloudCompare?

28/10/2021 Deja un comentario

La tecnología LiDAR y en particular el LiDAR aerotransportado es cada vez más utilizado para proyectos de gran escala como inventarios forestales, planificación urbanística, seguimiento de tendidos eléctricos, descubrimientos arqueológicos, etc.

A la hora de realizar correctamente este tipo de proyectos, existen numerosos parámetros a tener en cuenta. Pero uno de los más importantes es sin lugar a dudas la densidad de retornos.

En los datos LiDAR, la densidad de retornos no es más que el número total de puntos por unidad de superficie, generalmente expresado como puntos por metro cuadrado (ppm).

¿Conoces nuestro curso de introducción al tratamiento de datos LiDAR?

¿Por qué es importante conocer la densidad de puntos?

Si comparamos un LiDAR con un archivo raster, la densidad podríamos entenderla como la resolución de los píxeles. Cuanto menor sea el tamaño de píxel de un raster, mayor nivel de detalle tendremos. 

Pues con la densidad de puntos pasa algo similar. A mayor densidad (es decir, a mayor número de puntos por unidad de superficie), tendremos mayor nivel de detalle en nuestra nube de puntos.

Es muy importante monitorizar la densidad de puntos de un LIDAR ya que esta puede cambiar a lo largo de la captura debido a diferentes factores. Observa la imagen inferior como la densidad de puntos afecta a la visualización de la nube de puntos.

Comparativa densidad LiDAR CloudCompare
La imagen superior muestra una nube de puntos con una densidad cercana a 5 retornos por metro cuadrado. La imagen inferior es la misma nube de puntos pero con una densidad de 0.5 retornos por metro cuadrado. Fuente: Elaboración propia con datos del proyecto PNOA-LIDAR

¿Qué afecta a la densidad de puntos?

La densidad de retornos en un LiDAR puede variar a lo largo de un mismo proyecto, incluso usando el mismo tipo de escáner y el mismo tipo de drone, avión o helicóptero. 

Por supuesto, es necesario conocer los detalles de cada scanner, ya que no todos se comportan del mismo modo y cada uno tiene sus propias características y sus umbrales óptimos de funcionamiento.

Por lo general, los factores que más afectan a la densidad de puntos capturados por un sistema LiDAR son:

  •  Velocidad de captura (velocidad a la que se mueve el vehículo aerotransportado que lleva el sistema LiDAR acoplado). A mayor velocidad, menor suele ser la densidad de puntos capturada
  • Altura de la captura: Cuanto más alto volamos, menor suele ser la densidad de captura. En algunos casos, también puede ocurrir que al volar muy bajo la densidad sea menor, ya que las características del modelo de scanner que usemos no sean óptimas para vuelos bajos.
  • Pendiente del terreno: La pendiente del terreno también afecta a la densidad de puntos, ya que tiene un impacto directo sobre el ángulo de incidencia del láser sobre el objeto, pudiendo concentrar el número de retornos o reducirlo. 
  • Ángulo con el que vuela el avión en ese momento: Igual que en el caso anterior, si el avión asciende o desciende, el ángulo de incidencia del láser sobre el terreno también se verá afectado. 
  • Humedad: La mayor parte de los sistemas LiDAR no permiten capturar datos en el agua, ya que el láser es absorbido y no devuelve retornos. Para estos casos se usa LiDAR batimetrico.
  • Material: Se ha visto que algunos materiales no devuelven retornos (similar a cuando el LIDAR es absorbido por el agua)

¿Cómo puedo calcular la densidad de una nube de puntos con CloudCompare?

Existen numerosas formas de calcular la densidad de retornos. Muchos software gratuitos te permiten obtener la densidad media de tu archivo LIDAR como por ejemplo Quick Terrain Viewer. 

Otros, como LAStools, te permiten además crear un raster de densidades que puedes leer en QGIS o ArcGIS.

En este post, echaremos un vistazo a CloudCompare. Con este software podemos crear un campo de densidad asociado a cada retorno y visualizarlo.

Para el ejemplo, hemos utilizado un bloque LiDAR descargado del PNOA que pertenece a una zona montañosa al Norte de Cataluña. Como podemos ver en la captura de pantalla, esta zona tiene fuertes pendientes:

Zona montañosa LiDAR RGB
Zona de fuertes pendientes al norte de Cataluña. Fuente: Elaboración propia con datos del proyecto PNOA-LIDAR

Además de eso, podemos ver que el bloque LiDAR se compone de dos barridos distintos (colores rojos y azules) Estos barridos se superponen en la zona norte del bloque. ¿Afectará esto a la densidad?

Barridos LiDAR
Barridos de LiDAR. La parte superior de la imagen muestra como dos barridos se superponen (rojo y azul). Fuente: Elaboración propia con datos del proyecto PNOA-LIDAR

Para calcular la densidad de un bloque, es necesario cargar los datos en CloudCompare. Después, usa la herramienta “Compute Geometric Features” y haz clic en “Surface Density”. Deja el resto de valores por defecto. 

La herramienta creará un nuevo campo escalar que puedes usar para comprobar la densidad de puntos. Selecciona dicho campo y visualiza los datos.

LiDAR Densidad CloudCompare
Nube de puntos coloreada usando el campo de densidad. En la zona norte se acumula la mayor densidad ya que dos barridos se superponen. Fuente: Elaboración propia con datos del proyecto PNOA-LIDAR

En la zona norte, donde los barridos se superponen, vemos claramente como la densidad es más alta (por eso tiene colores verdosos). También podemos observar como a ambos lados de la cumbre que apreciamos en la imagen RGB, también se acumulan los valores de densidad. Esto se muestra en forma de dos líneas verticales verdosas. 

Si creamos un gráfico con la distribución de la densidad, podemos comprobar como la mayor parte de los valores se agrupan en torno a los 4-5 retornos por metro cuadrado. El gráfico nos da una densidad media de 4.98 puntos por metro cuadrado (4.98ppm).

Grafico distribucion densidad
Gráfico que muestra la distribución de la densidad de retornos en el bloque de estudio. La densidad se concentra en torno a 4.5 retornos por metro cuadrado. Fuente: Elaboración propia con datos del proyecto PNOA-LIDAR

Conclusión

Como hemos visto, la densidad de un LIDAR puede cambiar incluso dentro del mismo bloque LIDAR. Son múltiples los factores que la pueden afectar a la densidad y su correcto seguimiento es fundamental.

Si deseas aprender más sobre tratamiento de datos LiDAR usando los mejores software gratuitos del momento, este curso de introducción al tratamiento de datos LiDAR te puede interesar. 

Etiquetas: CloudCompare, LiDAR

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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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