Analysis of Thematic Classified Aerial Images Trough Multispectral and LIDAR Data

The application of thematic maps obtained through the classification of remote images needs the obtained products with an optimal accuracy. The registered images from the airplanes display a very satisfactory spatial resolution, but the classical methods of thematic classification not always give better results than when the registered data from satellite are used. In order to improve these results of classification, in this work, the LIDAR sensor data from first return (Light Detection And Ranging) registered simultaneously with the spectral sensor data from airborne are jointly used. The final results of the thematic classification of the scene object of study have been obtained, quantified and discussed with and without LIDAR data, after applying different methods: Maximum Likehood Classification, Support Vector Machine with four different functions kernel and Isodata clustering algorithm (ML, SVM-L, SVM-P, SVM-RBF, SVM-S, Isodata). The best results are obtained for SVM with Sigmoide kernel. These allow the correlation with others different physical parameters with great interest like Manning hydraulic coefficient, for their incorporation in a GIS and their application in hydraulic modeling.

LiDAR simulation in modelled orchards to optimise the use of terretrial laser scanners and derived vegetative measures

Light detection and ranging (LiDAR) technology is beginning to have an impact on agriculture. Canopy volume and/or fruit tree leaf area can be estimated using terrestrial laser sensors based on this technology. However, the use of these devices may have different options depending on the resolution and scanning mode. As a consequence, data accuracy and LiDAR derived parameters are affected by sensor configuration, and may vary according to vegetative characteristics of tree crops. Given this scenario, users and suppliers of these devices need to know how to use the sensor in each case. This paper presents a computer program to determine the best configuration, allowing simulation and evaluation of different LiDAR configurations in various tree structures (or training systems). The ultimate goal is to optimise the use of laser scanners in field operations. The software presented generates a virtual orchard, and then allows the scanning simulation with a laser sensor. Trees are created using a hidden Markov tree (HMT) model. Varying the foliar structure of the orchard the LiDAR simulation was applied to twenty different artificially created orchards with or without leaves from two positions (lateral and zenith). To validate the laser sensor configuration, leaf surface of simulated trees was compared with the parameters obtained by LiDAR measurements: the impacted leaf area, the impacted total area (leaves and wood), and th impacted area in the three outer layers of leaves.

SIMLIDAR Simulation of LiDAR performance in artificially simulate orchards

SIMLIDAR is an application developed in Cþþ that generates an artificial orchard using a Lindenmayer system. The application simulates the lateral interaction between the artificial orchard and a laser scanner or LIDAR (Light Detection and Ranging). To best highlight the unique qualities of the LIDAR simulation, this work focuses on apple trees without leaves, i.e. the woody structure. The objective is to simulate a terrestrial laser sensor (LIDAR) when applied to different artificially created orchards and compare the simulated characteristics of trees with the parameters obtained with the LIDAR. The scanner is mounted on a virtual tractor and measures the distance between the origin of the laser beam and the nearby plant object. This measurement is taken with an angular scan in a plane which is perpendicular to the route of the virtual tractor. SIMLIDAR determines the distance measured in a bi-dimensional matrix N M, where N is the number of angular scans and M is the number of steps in the tractor route. In order to test the data and performance of SIMLIDAR, the simulation has been applied to 42 different artificial orchards. After previously defining and calculating two vegetative parameters (wood area and wood projected area) of the simulated trees, a good correlation (R2 ¼ 0.70e0.80) was found between these characteristics and the wood area detected (impacted) by the laser beam. The designed software can be valuable in horticulture for estimating biomass and optimising the pesticide treatments that are performed in winter.

Characterization of underground cellars in the Duero Basin by GNSS, LIDAR and GPR techniques

The underground cellars of the Duero River basin are part of spread and damaged agricultural landscape which is in danger of disappearing. These architectural complexes are allocated next to small towns. Constructions are mostly dug in the ground with a gallery down or "barrel" strait through which you access the cave or cellar. This wider space is used to make and store wine. Observation and detection of the winery both on the outside and underground is essential to make an inventory of the rural heritage. Geodetection is a non-invasive technique, suitable to determinate with precision buried structures in the ground. The undertaken works include LIDAR survey techniques, GNSS and GPR obtained data. The results are used to identify with centimetric precision construction elements forming the winery. Graphic and cartographic obtained documents allow optimum visualization of the studied field and can be used in the reconstruction of the place.

Algoritmo para la clasificación de nubes de puntos LiDAR en entornos urbanos: discriminación entre vegetación y edificaciones.

Los sistemas de registro aerotransportados que utilizan láser (LiDAR) se están convirtiendo en el principal instrumental para la recogida de la información cartográfica debido, principalmente, a la gran densidad de puntos, precisión alcanzada y rapidez en la obtención de modelos digitales. Sin embargo, sería importante disponer de algoritmos que permitan filtrar la información, seleccionando aquellos puntos medidos en zonas deseadas. Cuando se miden zonas urbanas, los elementos más importantes son las edificaciones. Por ello, se propone un nuevo algoritmo que permite clasificar y diferenciar aquellos puntos medidos sobre edificios, extrayendo, como resultado, el límite exterior que definen, de tal forma que se podría calcular la zona edificada. Abstarct: Registration systems using airborne laser (LIDAR) are becoming the main device for the collection of cartographic information, mainly due to the high density of points, accuracy and rate achieved in obtaining digital models. However, it would be important to have algorithms that filter the information by selecting those points measured in targeted areas. When measuring urban areas, buildings are the most important objects. Therefore, a new algorithm is proposed to classify those measured points on buildings and to compute their outer boundaries, so the built up area can be computed.

Propuesta de metodología de trabajo para la obtención de cartografía a partir de datos LiDAR registrados en una zona rústica.

Tras la llegada de la medición mediante LiDAR, la obtención de cartografía se ha visto facilitada, obteniendo modelos digitales con gran rapidez y precisión. No obstante, para poder tratar la gran cantidad de información registrada, se necesita emplear un conjunto de algoritmos que permita extraer los detalles importantes y necesarios de la zona registrada. Por ello, se presenta este trabajo donde se expondrá una metodología de actuación para obtener cartografía a escala 1/1000 de una zona rústica, basada en el cálculo de mapas de curvas de nivel y ortofotografías, generadas a partir de los MDT y MDS de la zona. Todas las pruebas se han realizado mediante el software MDTopX. Abstract: After the arrival of the LiDAR measurement, mapping has been facilitated, obtaining digital models very quickly and accurately. However, in order to manage the great amount of recorded information, a set of algorithms is required which allows the extracting of important and necessary details of the recorded area. Therefore, a methodology is presented for mapping at 1/1000 scale of a rural area, based on contour maps and orthophotos, generated from the DTM and DSM of the area. All tests were performed using MDTopX software.

Observation and Detection of Underground Cellars in the Duero Basin By GNSS, Lidar and Ground Penetrating Radar Techniques

The underground cellars that appear in different parts of Spain are part of an agricultural landscape dispersed, sometimes damaged, others at risk of disappearing. This paper studies the measurement and display of a group of wineries located in Atauta (Soria), in the Duero River corridor. It is a unique architectural complex, facing rising, built on a smooth hillock as shown in Fig. 1. These constructions are excavated in the ground. The access to the cave or underground cellar has a shape of a narrow tube or down gallery. Immediately after, this space gets wider. There, wine is produced and stored [1]. Observation and detection of the underground cellar, both on the outside and underground, it is essential to make an inventory of the rural patrimony [2]. The geodetection is a noninvasive technique, adequate to accurately locate buried structures in the ground. Works undertaken include topographic work with the LIDAR techniques and integration with data obtained by GNSS and GPR.

Reducción del número de parcelas de muestreo al incorporar información auxiliar LiDAR en la estimación de variables dasométricas

Reducción del número de parcelas de muestreo al incorporar información auxiliar LiDAR en la estimación de variables dasométricas

Delineación de rodales para la ordenación forestal a partir de información LIDAR.

Delineación de rodales para la ordenación forestal a partir de información LIDAR.

Estimación de los costes de inventario forestal con y sin información LIDAR

Las aplicaciones tecnológicas obtenidas a partir de sensores láser aerotransportados (Airborne Laser Scanner, ALS), han supuesto una gran expectativa para mejorar la calidad de los datos del inventario forestal, mediante su actualización y la posible disminución de los costes de inventario. Sin embargo, todavía existen problemas de aplicación que no están resueltos de manera que su empleo como sustitutivo de un inventario tradicional presenta algunas incógnitas, tanto de carácter técnico como económicas. Por ello, en este trabajo se va a realizar un estudio analítico de costes de utilización, teniendo en cuenta los objetivos del inventario y las limitaciones de la técnica. El caso de estudio se sitúa en el Pinar de Valsaín (Segovia).

Influencia del inventario de campo en el error de muestreo obtenido en un inventario con tecnología Lidar

Habitualmente se considera que en los inventarios forestales realizados con tecnología LiDAR no existe error de muestreo. El error en la estimación de las variables se asimila a la bondad de ajuste obtenida en la regresión que se usa para la predicción de dichas variables. Sin embargo el inventario LiDAR puede ser considerado como un muestreo en dos fases con estimador de regresión, por lo que es posible calcular el error que se comete en dicho inventario. Se presenta como aplicación el inventario de los montes de Utilidad Pública números 193 y 194 de la provincia de Soria, poblados principalmente con masas de repoblación de Pinus sylvestris. Se ha trabajado con una muestra de 50 parcelas circulares de 11 metros de radio y una densidad media de datos LiDAR de 2 puntos/m2. Para la estimación del volumen maderable (V) se ha ajustado una regresión lineal con un coeficiente de determinación R2=0,8985. Los resultados muestran que los errores obtenidos en un inventario LiDAR son sustancialmente menores que los obtenidos en un muestreo sistemático por parcelas (5,1% frente a 14.9% en el caso analizado). También se observa que se consigue un error de muestreo mínimo para la estimación del volumen cuando la regresión se realiza pixeles de tamaño igual al de la parcela de muestreo en campo y que para minimizar el error a nivel de rodal es necesario maximizar el rango de aplicación de la regresión.

Comparativa de aplicaciones informáticas destinadas al procesamiento de datos obtenidos con metodología LIDAR aerotransportado y obtención de modelos digitales de elevación.

El contenido del Proyecto Fin de Carrera está desarrollado para profundizar en el conocimiento de las aplicaciones para el procesado de datos LiDAR, si bien, puede ser utilizado también como guía o consulta por el personal docente y técnico interesado, en el desarrollo o explicación de otros trabajos de comparación de herramientas relacionadas con la topografía. Por último, se pretende con esta comparación que se pueda elegir con facilidad una u otra aplicación según las necesidades de los proyectos y las capacidades con las que se cuentan, teniendo en cuenta las limitaciones a la hora de disponer de todo lo necesario para su realización. Los objetivos que se quieren alcanzar son: • Obtención de datos geoespaciales de unas zonas para su posterior procesado. • Realizar un control de calidad general para comprobar que los datos son aptos para nuestro trabajo. • Elegir las aplicaciones informáticas y establecer unos criterios de comparación. Para después poder realizar la comparativa de las aplicaciones informáticas. La consecución de los objetivos generales es posible a partir del planteamiento de los siguientes objetivos específicos: • Presentar el vuelo de una zona y las características de este. • Realizar un control de calidad específico en altimetría y planimetría. • Justificar la elección de distintas zonas a editar. • Definir los criterios que se van a comparar. • Edición generada con las aplicaciones que se han elegido, las cuales son: FUSION, MDTopX, TerraScan, MARS y SCOP. • Y por último realizar una comparativa entre las aplicaciones según los criterios elegidos.

Comparación de desempeño de una cámara de profundidad comercial y un LIDAR en explotaciones agrícolas.

Este estudio presenta una comparativa entre un LIDAR modelo LMS-111 (Sick Ltd.) y una cámara de profundidad de uso doméstico: Kinect (Microsoft Corporation), orientada a determinar las condiciones de uso de uno y otro sensor, así como sus ventajas e inconvenientes cuando son empleados en condiciones de campo, en una explotación agrícola. Para ello se realizaron diversos ensayos en una parcela experimental del CSIC-CAR de Arganda del Rey, España. Para los ensayos ambos sensores fueron instalados en un tractor operado remotamente diseñado y construido en el marco del proyecto europeo RHEA. Dicho tractor realizó dos recorridos diferentes: el primero se efectuó en paralelo a un muro y el segundo paralelo a una hilera de olivos. El primer ensayo se realizó con el propósito de cuantificar la uniformidad de las mediciones de ambos sensores y el segundo para validar los resultados en un cultivo real. Los recorridos se realizaron empleando cuatro marchas diferentes, con el objetivo de determinar si los diferentes regímenes de operación del motor influyen sobre la precisión de los sensores. Los resultados muestran que el LIDAR posee un mayor alcance máximo de medición, pero una resolución menor frente a Kinect, muestran además que el LIDAR puede ser operado a cualquier hora del día y condición meteorológica, mientras que Kinect, no puede operar en exteriores, salvo en horas del día con baja intensidad lumínica. Por otra parte la gran desventaja del LIDAR es su coste, 30 veces más alto que Kinect.

Estimación y evolución temporal de variables forestales con tecnología LiDAR en el Valle de la Fuenfría (Cercedilla, Madrid)

Este estudio profundiza en la estimación de variables forestales a partir de información LiDAR en el Valle de la Fuenfría (Cercedilla, Madrid). Para ello se dispone de dos vuelos realizados con sensor LiDAR en los años 2002 y 2011 y en el invierno de 2013 se ha realizado un inventario de 60 parcelas de campo. En primer lugar se han estimado seis variables dasométricas (volumen, área basimétrica, biomasa total, altura dominante, densidad y diámetro medio cuadrático) para 2013, tanto a nivel de píxel como a nivel de rodal y monte. Se construyeron modelos de regresión lineal múltiple que permitieron estimar con precisión dichas variables. En segundo lugar, se probaron diferentes métodos para la estimación de la distribución diamétrica. Por un lado, el método de predicción de percentiles y, por otro lado, el método de predicción de parámetros. Este segundo método se probó para una función Weibull simple, una función Weibull doble y una combinación de ambas según la distribución que mejor se ajustaba a cada parcela. Sin embargo, ninguno de los métodos ha resultado suficientemente válido para predecir la distribución diamétrica. Por último se estimaron el crecimiento en volumen y área basimétrica a partir de la comparación de los vuelos del 2002 y 2011. A pesar de que la tecnología LiDAR era diferente y solo se disponía de un inventario completo, realizado en 2013, los modelos construidos presentan buenas bondades de ajuste. Asimismo, el crecimiento a nivel de pixel se ha mostrado estar relacionado de forma estadísticamente significativa con la pendiente, orientación y altitud media del píxel. ABSTRACT This project goes in depth on the estimation of forest attributes by means of LiDAR data in Fuenfria’s Valley (Cercedilla, Madrid). The available information was two LiDAR flights (2002 and 2011) and a forest inventory consisting of 60 plots (2013). First, six different dasometric attributes (volume, basal area, total aboveground biomass, top height, density and quadratic mean diameter) were estimated in 2013 both at a pixel, stand and forest level. The models were developed using multiple linear regression and were good enough to predict these attributes with great accuracy. Second, the measured diameter distribution at each plot was fitted to a simple and a double Weibull distribution and different methods for its estimation were tested. Neither parameter prediction method nor percentile prediction method were able to account for the diameter distribution. Finally, volume and top height growths were estimated comparing 2011 LiDAR flight with 2002 LiDAR flight. Even though the LiDAR technology was not the same and there was just one forest inventory with sample plots, the models properly explain the growth. Besides, growth at each pixel is significantly related to its average slope, orientation and altitude.

Metodología para ejecución y control de calidad para ortofotos, mediante combinación de sensor digital con LIDAR en zonas rurales

La utilización de una cámara fotogramétrica digital redunda en el aumento demostrable de calidad radiométrica debido a la mejor relación señal/ruido y a los 12 bits de resolución radiométrica por cada pixel de la imagen. Simultáneamente se consigue un notable ahorro de tiempo y coste gracias a la eliminación de las fases de revelado y escaneado de la película y al aumento de las horas de vuelo por día. De otra parte, el sistema láser aerotransportado (LIDAR - Light Detection and Ranging) es un sistema con un elevado rendimiento y rentabilidad para la captura de datos de elevaciones para generar un modelo digital del terreno (MDT) y también de los objetos sobre el terreno, permitiendo así alcanzar alta precisión y densidad de información. Tanto el sistema LIDAR como el sistema de cámara fotogramétrica digital se combinan con otras técnicas bien conocidas: el sistema de posicionamiento global (GPS - Global Positioning System) y la orientación de la unidad de medida inercial (IMU - Inertial Measure Units), que permiten reducir o eliminar el apoyo de campo y realizar la orientación directa de los sensores utilizando datos de efemérides precisas de los satélites. Combinando estas tecnologías, se va a proponer y poner en práctica una metodología para generación automática de ortofotos en países de América del Sur. Analizando la precisión de dichas ortofotos comparándolas con fuente de mayor exactitud y con las especificaciones técnicas del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA) se determinará la viabilidad de que dicha metodología se pueda aplicar a zonas rurales. ABSTRACT Using a digital photogrammetric camera results in a demonstrable increase of the radiometric quality due to a better improved signal/noise ratio and the radiometric resolution of 12 bits per pixel of the image. Simultaneously a significant saving of time and money is achieved thanks to the elimination of the developing and film scanning stages, as well as to the increase of flying hours per day. On the other hand, airborne laser system Light Detection and Ranging (LIDAR) is a system with high performance and yield for the acquisition of elevation data in order to generate a digital terrain model (DTM), as well as objects on the ground which allows to achieve high accuracy and data density. Both the LIDAR and the digital photogrammetric camera system are combined with other well known techniques: global positioning system (GPS) and inertial measurement unit (IMU) orientation, which are currently in a mature evolutionary stage, which allow to reduce and/or remove field support and perform a direct guidance of sensors using specific historic data from the satellites. By combining these technologies, a methodology for automatic generation of orthophotos in South American countries will be proposed and implemented. Analyzing the accuracy of these orthophotos comparing them with more accurate sources and technical specifications of the National Aerial Orthophoto (PNOA), the viability of whether this methodology should be applied to rural areas, will be determined.