Comparing correspondence analysis and the log-ratio alternative for representing categorical data

We compare correspondance análisis to the logratio approach based on compositional data. We also compare correspondance análisis and an alternative approach using Hellinger distance, for representing categorical data in a contingency table. We propose a coefficient which globally measures the similarity between these approaches. This coefficient can be decomposed into several components, one component for each principal dimension, indicating the contribution of the dimensions to the difference between the two representations. These three methods of representation can produce quite similar results. One illustrative example is given

GRASS GIS for the distinction of vegetation from buildings using LiDAR altimetric data

La tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging), basada en el escaneado del territorio por un telémetro láser aerotransportado, permite la construcción de Modelos Digitales de Superficie (DSM) mediante una simple interpolación, así como de Modelos Digitales del Terreno (DTM) mediante la identificación y eliminación de los objetos existentes en el terreno (edificios, puentes o árboles). El Laboratorio de Geomática del Politécnico de Milán – Campus de Como- desarrolló un algoritmo de filtrado de datos LiDAR basado en la interpolación con splines bilineares y bicúbicas con una regularización de Tychonov en una aproximación de mínimos cuadrados. Sin embargo, en muchos casos son todavía necesarios modelos más refinados y complejos en los cuales se hace obligatorio la diferenciación entre edificios y vegetación. Este puede ser el caso de algunos modelos de prevención de riesgos hidrológicos, donde la vegetación no es necesaria; o la modelización tridimensional de centros urbanos, donde la vegetación es factor problemático. (...)

LiDAR data filtering with GRASS GIS for the determination of digital terrain models

In the last years, the use of every type of Digital Elevation Models has iimproved. The LiDAR (Light Detection and Ranging) technology, based on the scansion of the territory b airborne laser telemeters, allows the construction of digital Surface Models (DSM), in an easy way by a simple data interpolation

DielmoOpenLidar: control de calidad de datos LIDAR y generación de productos finales

Desde hace más de 5 años DIELMO 3D S.L. ha estado trabajando en el desarrollo de software para el procesado de datos LiDAR, usándolo internamente para la producción de Modelos Digitales del Terreno (MDT) en numerosos proyectos. Finalmente, con la ayuda de la CIT hemos decidido tomar la iniciativa de crear un nuevo software libre basado en gvSIG para el manejo de datos LiDAR. En primer lugar haremos una introducción a la tecnología LiDAR, comentando los fundamentos básicos, los datos originales que se obtienen después de un vuelo y las aplicaciones o productos finales que se pueden generar a partir de la tecnología LiDAR. Una vez familiarizados con este tipo de datos, mostraremos el uso del driver desarrollado por DIELMO para el acceso, visualización y análisis de datos LiDAR originales en formato LAS y BIN para grandes volúmenes de datos. Por último comentaremos las herramientas que se están desarrollando para realizar controles de calidad a los datos originales y generar diferentes productos finales a partir de los datos originales: Modelo Digital del Terreno (MDT), Modelo Digital de Superficie (MDS) e imagen de intensidades

Servidor de datos LiDAR y diferentes clientes en software libre

Cada vez hay más datos LiDAR disponibles que cubren grandes extensiones del territorio pero la distribución de este tipo de datos todavía no se ha resuelto debido al elevado volumen de datos y a que el análisis de la información no es trivial para usuarios no expertos en tecnología LiDAR. Actualmente DIELMO está llevando a cabo un proyecto implementar diferentes servicios para la distribución de datos LiDAR a través de una IDE