Como ya hemos visto en el post llamado “que es un sistema LiDAR”, la nube de puntos de un LIDAR no se compone únicamente de puntitos con valores X Y Z. Una nube de puntos se crea a partir de retornos con una serie de características y atributos que hacen cada retorno prácticamente único. Algunos de estos campos son:
- Coordenadas
- Valores RGB
- Intensidad
- Angulo de escaner
- Numero de retorno
- Tiempo GPS
- ID del barrido LIDAR
En este post, vamos a explicar lo que es la intensidad de un retorno y las utilidades que tiene.
¿Qué es la intensidad de un retorno LiDAR?
La intensidad de un LiDAR representa la fuerza con la el laser rebota en un objeto. Dependiendo del tipo de escáner utilizado en la captura de la nube de puntos, este parámetro se registrará como un campo de 8 bit o de 16 bit. En el primero de los casos, aparecerá como un valor entre 1 y 256 dentro de los atributos del retorno, en el segundo caso, serán valores entre 1 y 65536.
Generalmente, este campo se visualiza en escala de grises. Por tanto, para aquellas nubes de puntos que no están coloreadas, es decir, que no han sido procesadas y por tanto no presentan un campo RGB, la intensidad nos puede servir para visualizar el LiDAR como si de una foto aerea en blanco y negro se tratara.
Observa la captura de pantalla inferior. Pertenece a una nube de puntos renderizada por el campo de intensidad. Serías capaz de identificar vegetación, carreteras y edificios? La nube de puntos no está clasificada ni tampoco coloreada por RGB, pero gracias al campo intensidad, podemos diferenciar los objetos cláramente.

¿De qué depende la intensidad?
Este número varía según la composición de la superficie del objeto donde el láser se refleja. Por ejemplo, un número bajo nos indica que hay baja reflectividad, mientras que un número alto, es señal de alta reflectividad.
Esto se ve claramente en ciudades o zonas urbanas. El asfalto produce una baja reflectividad del láser, aunque las señales de carreteras, al ser blancas, devuelven valores más altos. Del mismo modo, si comparamos asfalto con suelo desnudo, se pueden apreciar diferencias en los valores de la intensidad.

La intensidad del retorno del rayo láser también puede verse afectada por el ángulo con el que el láser incide sobre la superficie del objeto (ángulo de escaneo), la composición de la superficie, la rugosidad o el contenido de humedad.
Además de lo anterior, los objetos situados directamente debajo del nadir del sensor LiDAR generalmente devuelven mayor intensidad que los objetos con las mismas características a lo largo de los bordes del barrido, ya que la energía devuelta por el láser disminuye conforme se aleja del receptor.
Por estas razones, la intensidad de LiDAR no siempre conduce a resultados consistentes. Debe utilizarse como medida relativa. Una ventaja es que, a diferencia de los sensores de visión pasiva (como por ejemplo las cámaras), es indiferente a las sombras.
Aplicaciones de la intensidad
Aunque hemos visto que la intensidad puede verse afectada por el material, rugosidad, humedad del objeto, y que por tanto, debe usarse con cautela, este campo tiene diferentes aplicaciones:
- Clasificación de nubes de puntos
- Diferenciar objetos
- Diferenciar tipos de suelo (incluso marcas de carreteras)
- Identificación de zonas húmedas en áreas forestales (ya que la intensidad del láser se pierde con el agua)
- Clasificación de vegetación: Normalmente la vegetación suele tener valores más bajos para la intensidad que otros objetos
Las imágenes inferiores nos dan una idea de la importancia de la intensidad. Primero tenemos un bloque LiDAR coloreado usando una ortofot RGB. A continuación, tenemos el mismo bloque LiDAR pero coloreado por intensidad. Es interesante ver como la segunda imagen muestra nítidamente la difernecia entre el suelo y la vegetación gracias a los valores de intensidad.
Zona de arbolado coloreada por RGB (Fuente: LiDAR PNOA)
Misma zona que la imagen superior pero renderizada por intensidad (Fuente: LiDAR PNOA)
La intensidad puede representarse como un ráster usando diferentes software, LAStools, CloudCompare o FUSION tienen algoritmos que permiten convertir este campo en una imagen, lo cual se suele emplear para diferentes procesamientos, como teledetección, coloreado de nubes de puntos, modificación de parámetros RGB en base a la intensidad, etc.
Conclusión
La intensidad es un parámetro muy a tener en cuenta, especialmente útil para autodetectar objetos (vegetación, carreteras, ruido, etc.). Este parámetro toma especial relevancia cuando se combina con otras fuentes de datos, como por ejemplo imágenes RGB o capturas de Infrarrojo cercano, ya que por sí solo, debe usarse con cautela.
Si deseas aprender mas sobre LiDAR o quieres comenzar a trabajar de manera eficiente con datos LiDAR, te interesará el siguiente curso de introducción al tratamiento de datos LiDAR.
¿Quieres comentarnos algo? Adelante!