Desarrollo e implementación de una metodología para levantamiento

Vista previa del material en texto

Universidad de La Salle Universidad de La Salle 
Ciencia Unisalle Ciencia Unisalle 
Ingeniería en Automatización Facultad de Ingeniería 
2020 
Desarrollo e implementación de una metodología para Desarrollo e implementación de una metodología para 
levantamiento de planos topográficos mediante fotogrametría levantamiento de planos topográficos mediante fotogrametría 
aérea con UAV aérea con UAV 
Alejandra María Apráez Bastidas 
Universidad de La Salle, Bogotá 
Follow this and additional works at: https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_automatizacion 
 Part of the Computer Engineering Commons 
Citación recomendada Citación recomendada 
Apráez Bastidas, A. M. (2020). Desarrollo e implementación de una metodología para levantamiento de 
planos topográficos mediante fotogrametría aérea con UAV. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/
ing_automatizacion/786 
This Trabajo de grado - Pregrado is brought to you for free and open access by the Facultad de Ingeniería at 
Ciencia Unisalle. It has been accepted for inclusion in Ingeniería en Automatización by an authorized administrator 
of Ciencia Unisalle. For more information, please contact ciencia@lasalle.edu.co. 
https://ciencia.lasalle.edu.co/
https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_automatizacion
https://ciencia.lasalle.edu.co/fac_ingenieria
https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_automatizacion?utm_source=ciencia.lasalle.edu.co%2Fing_automatizacion%2F786&utm_medium=PDF&utm_campaign=PDFCoverPages
https://network.bepress.com/hgg/discipline/258?utm_source=ciencia.lasalle.edu.co%2Fing_automatizacion%2F786&utm_medium=PDF&utm_campaign=PDFCoverPages
https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_automatizacion/786?utm_source=ciencia.lasalle.edu.co%2Fing_automatizacion%2F786&utm_medium=PDF&utm_campaign=PDFCoverPages
https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_automatizacion/786?utm_source=ciencia.lasalle.edu.co%2Fing_automatizacion%2F786&utm_medium=PDF&utm_campaign=PDFCoverPages
mailto:ciencia@lasalle.edu.co
Desarrollo e implementación de una
metodología para levantamiento de planos
topográficos mediante fotogrametría aérea
con UAV
Alejandra María Apráez Bastidas
Universidad de la Salle
Facultad de Ingeniería
Programa de Ingeniería en Automatización
Bogotá D.C, Colombia
2020
Desarrollo e implementación de una
metodología para levantamiento de planos
topográficos mediante fotogrametría aérea
con UAV
Alejandra María Apráez Bastidas
Trabajo de grado presentado para optar al título de:
Ingeniera en Automatización
Director(a):
José Antonio Tumialán Borja. Ph.D.
Universidad de la Salle
Facultad de Ingeniería
Programa de Ingeniería en Automatización
Bogotá D. C., Colombia
2020
Agradecimientos
Agradezco a mis docentes por cada una de sus enseñanzas, consejos y experiencias entrega-
das en el aula; especialmente a mi director Ing. José Antonio Tumialán Borja Ph.D., por su
dedicación en el desarrollo de este proyecto y para mi aprendizaje durante estos años bajo su
guía.
Agradezco a mi familia por su apoyo, comprensión y entusiasmo demostrados en cada instante
de este proceso, por siempre brindarme su cariño y cuidarme desde la distancia. A la fami-
lia Barrera Ardila, gracias por motivarme y guiarme para cumplir este sueño, y otorgarme su
compañía durante este camino.
Dedicatoria
A mis padres, por su apoyo incondicional, su infinito amor y sabiduría. Gracias por ayudarme a
cumplir mis sueños y por ser mi fortaleza en este camino.
A mi hermana, por su cariño y dedicación en cada paso, por acompañarme en mis desvelos,
celebrar mis éxitos y motivarme a soñar.
Alejandra María Apráez Bastidas
Resumen
El levantamiento de planos topográficos es importante para determinar características físicas de
un terreno; estos planos son utilizados para el desarrollo de proyectos de ingeniería, o de tipo
arquitectónico, por lo que es necesario incorporar la mayor cantidad de detalles para obtener un
modelo que permita planificar y diseñar las estructuras necesarias en el terreno. Para obtener un
plano topográfico se requiere de personal especializado en el área; que se desplace a la zona de
interés con los equipos de medición correspondientes; para esto, se requieren un gran número
de horas de trabajo, que varían dependiendo de las condiciones de la zona, la accesibilidad y
las dificultades para tomar las mediciones con los equipos, lo que también se ve reflejado en el
costo total del proyecto. Por esta razón, el uso de un vehículo aéreo no tripulado (UAV) para
realizar el levantamiento fotogramétrico permite disminuir el tiempo empleado en campo, así
como reducir el número de mediciones para el control geodésico, mientras que el procesamiento
de imágenes mediante el uso de un software especializado permite reducir el error del proyecto,
manteniendo su resolución.
En el presente trabajo se implementó una metodología para la captura de imágenes y estable-
cimiento de puntos de fotocontrol en un levantamiento fotogramétrico utilizando un dron DJI
Mavic 2 Pro y un GPS Garmin GPSmap 62s para la etapa de adquisición de coordenadas; para
esto, se evaluaron las metodologías existentes en la literatura, de las cuales se seleccionaron tres
de ellas, también se tuvo en cuenta la normativa para la elaboración de estudios topográficos, lo
que permitió obtener las características necesarias para realizar el levantamiento.
Posterior a esto, se realizó un procesamiento de las imágenes obtenidas en el levantamiento y
se realizó la corrección del error utilizando la información obtenida en la etapa de fotocontrol;
esto se realizó en Agisoft Metashape, el cual es un software de procesamiento de imágenes
especializado que permitió obtener el ortomosaico y el Modelo Digital de Elevación (DEM).
Estos modelos digitales se exportaron en un formato compatible con el software QGIS. Se
realizó una comparación entre el error obtenido empleando un GPS y un equipo RTK para la
etapa de corrección, donde se obtuvo un error de 0.350 m utilizando el GPS, y un error de 0.022
m con el equipo RTK.
Finalmente, se desarrolló una herramienta computacional en el software QGIS, que es un Sis-
tema de Información Geográfica (SIG) de código abierto, para obtener las curvas de nivel y
planimetría a partir de los modelos digitales obtenidos en la etapa previa, lo cual permitió ad-
quirir los planos topográficos del área de estudio.
I
Índice general
Resumen I
Tabla de Contenido II
Lista de Tablas IV
Lista de Figuras V
Nomenclatura 1
1. Introducción 2
2. Estado del arte 4
2.1. Normatividad en Colombia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.1. Reglamentos Aeronáuticos de Colombia (RAC) . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.2. Elaboración de estudios topográficos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1.3. Especificaciones técnicas de cartografía básica. . . . . . . . . . . . . . 6
2.2. Topografía. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.1. Divisiones de la topografía. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.2. Sistemas de coordenadas geográficas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.3. Sistemas de referencia geodésicos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.4. Coordenadas planas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.5. Sistema de proyección UTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.6. Sistemas de referencia utilizados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3. Sistemas de navegación global por satélite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3.1. GLONASS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3.2. Galileo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3.3. GPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.4. Métodos de corrección GNSS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4. Procesamiento de imágenes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.4.1. Planeación de vuelo y adquisición de imágenes . . . . . . . . . . . . . 15
2.4.2. GSD. . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4.3. Traslape. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.4.4. Escala. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
II
2.4.5. Extracción y correlación de características . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.4.6. Calibración de cámaras y orientación de imágenes . . . . . . . . . . . 21
2.4.7. Generación de puntos 3D y densificación de nube de puntos. . . . . . . 22
2.4.8. Ortomosaico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4.9. Modelo digital de superficie (DSM). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.10. Modelo digital de elevación (MDE). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.5. Plugin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.6. Sistema de información geográfica (SIG). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.6.1. QGIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.7. QT Designer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.8. Python. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.9. Agisoft Metashape . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.10. Pix4D Capture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3. Metodología 26
3.1. Revisión de metodologías . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2. Comparación de metodologías . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3. Selección de parámetros de vuelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4. Diseño de prueba 33
4.1. Planeación de vuelo y adquisición de imágenes. . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.2. Control terrestre. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.3. Configuración de bloque. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.4. Reconstrucción 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.5. Exportación de modelos digitales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5. Desarrollo de algoritmos 41
5.1. Revisión de algoritmos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
5.2. Desarrollo de interfaz gráfica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.2.1. Función select_ f ile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.2.2. Función QFileDialog.getOpenFileName . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.2.3. Función QFileDialog.getOpenFileName . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.3. Desarrollo del plugin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3.1. Archivo __init__.py . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3.2. Archivo mainPlugin.py . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3.3. Archivo resources.qrc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.3.4. Archivo resources.py . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.5. Archivo f orm.ui . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.6. Archivo f orm.py . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.3.7. Archivo metadata.txt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.4. Desarrollo de algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.4.1. Herramientas GDAL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
6. Resultados 48
7. Conclusiones 56
Bibliografía 57
III
Índice de tablas
2.1. Clasificación de operaciones.(UAEAC, 2020) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2. Limitaciones de operación.(UAEAC, 2020) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.3. Tabla de escalas IGAC, s.f. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1. Metodologías. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2. Evaluación de metodologías seleccionadas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3. Parámetros para plan de vuelo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.4. Parámetros para diseño de puntos de fotocontrol. . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.1. Resumen de puntos de fotocontrol. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2. Resumen del vuelo preliminar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.3. Resumen del vuelo fotogramétrico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.4. Parámetros de ajuste de imágenes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.5. Reporte de puntos de fotocontrol. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.6. Reporte de nube de puntos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.7. Reporte del Modelo Digital de Elevaciones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.1. Parámetros para la función de entrada y salida. QGIS, s.f. . . . . . . . . . . . 44
5.2. Parámetros para el algoritmo Contour. GIS, s.f. . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
6.1. Reporte de puntos de fotocontrol. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.2. Parámetros de proyección cartesiana. IGAC., 2016b . . . . . . . . . . . . . . 51
IV
Índice de figuras
2.1. Representación topográfica. Martín y col., 1994 . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2. Representación de planimetría. Ramlos., s.f. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3. Representación de altimetría. Casanova., s.f. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.4. Meridianos y paralelos. Claros y col., 2016 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.5. Datum geodésicos. IGAC., 2004 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.6. Sistema de proyección Gauss-Krüger. IGAC., 2004 . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.7. Proyección del elipsoide a un cilindro. Ibañez y col., s.f. . . . . . . . . . . . . 10
2.8. Sistema MAGNA-SIRGAS y MAGNA-ECO. IGAC., 2004 . . . . . . . . . . . 11
2.9. Sistema GNSS. García., 2008 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.10. Constelación GPS. U.S., s.f. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.11. Funcionamiento RTK. Awange, 2012 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.12. Funcionamiento PPK. WINGTRA, s.f. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.13. Etapas de procesamiento. Escalante y col., 2016 . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.14. Aerotriangulación. Muñoz, 2017 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.15. Ubicación de puntos de enlace y paso. Alvarez., 2001 . . . . . . . . . . . . . . 17
2.16. Variación de altura. Pix4D., s.f.-b . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.17. Parámetros de cálculo. Pix4D., s.f.-b . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.18. Cálculo de traslape. González, 2016 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.19. Traslape de fotografías. Claros y col., 2016 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.20. Escala de mapa. Alcalá., s.f. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.21. Extracción y correlación de características. Escalante y col., 2016 . . . . . . . 21
2.22. Nube de puntos. Escalante y col., 2016 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.23. Ortomosaico. Pix4D., s.f.-a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.24. Modelo digital de superficie. Pix4D., s.f.-c . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.25. Modelo digital de elevación. Pix4D., s.f.-c . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1. Grilla de puntos de fotocontrol. Ríos y Puerto., 2019 . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2. Parámetros de vuelo. Ríos y Puerto., 2019 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3. Puntos de control terrestre. Ríos y Puerto., 2019 . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4. Factores del vuelo fotogramétrico. Claros y col., 2016 . . . . . . . . . . . . . . 28
3.5. Marcas de puntos de control. Claros y col., 2016 . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.6. Misiones de vuelo. Claros y col., 2016 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.7. Parámetros de vuelo. Cisneros y col., 2019 . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . 30
3.8. Ubicación de puntos de fotocontrol. Cisneros y col., 2019 . . . . . . . . . . . . 30
V
4.1. Flujo de trabajo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2. Área de estudio. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.3. Plan de vuelo preliminar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.4. Plan de vuelo diseñado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.5. Punto de fotocontrol. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.6. Traslape de fotografías. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.7. Puntos de fotocontrol. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.8. Nube de puntos dispersa y densa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.9. Ortomosaico generado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.10. Modelo digital de elevaciones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.1. Ventana de análisis ArcGIS, s.f. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
5.2. Diseño de interfaz gráfica de plugin. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.3. Creación de clase del plugin. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
6.1. Nube de puntos dispersa y densa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
6.2. Ubicación de puntos de fotocontrol. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.3. Prueba de funcionamiento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
6.4. Capa de curvas de nivel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
6.5. Mapa planimetría. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
6.6. Mapa general de altimetría. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
6.7. Mapa de altimetría. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
6.8. Segunda prueba. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
6.9. Capa de curvas de nivel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
6.10. Mapa planimetría. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
6.11. Mapa general de altimetría. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
6.12. Mapa de altimetría. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
VI
Nomenclatura
GNSS Global Navigation Satellite System.
GPS Global Positioning System.
GRS80 Geodetic Reference System 1980.
GSD Ground Sample Distance.
MAGNA Marco Geocéntrico Nacional de Referencia.
PPK Post Processed Kinematic.
RPA Aeronave pilotada a distancia.
RTK Real Time Kinematic.
UAS Sistema de aeronaves no tripuladas.
UAV Vehículo aéreo no tripulado.
1
Capı́tulo 1
Introducción
Históricamente, los sistemas no tripulados fueron diseñados con fines militares para realizar
misiones de reconocimiento o ataque. Posterior a la Guerra Fría, estos sistemas se desarrollaron
para operaciones ISTAR (Inteligencia, Vigilancia, Adquisición de objetivos y Reconocimiento).
Sin embargo, en la actualidad, el uso de las aeronaves no tripuladas se ha extendido a diversas
aplicaciones civiles y comerciales en campos como la agricultura (monitorización de los culti-
vos, siembra de cultivos y pulverización de fertilizantes), la fotografía y la cinematografía, la
gestión de las emergencias y la topografía, entre otras. (Cuerno y col., 2016)
En Colombia, el IGAC (Instituto Geográfico Agustin Codazzi) es la entidad encargada de produ-
cir la cartografía básica del país, adelantar investigaciones geográficas como apoyo al desarrollo
territorial; capacitar y formar profesionales en tecnologías de información geográfica y coordi-
nar la Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales (ICDE). Ante la disponibilidad actual
de Tecnologías de Información y Comunicaciones (TIC) para la producción e intercambio de
datos, se requiere que las instituciones desarrollen proyectos para generar información geográ-
fica que cuente con criterios de estandarización y sea accesible a la población. Acorde a los
lineamientos del Plan Nacional de Desarrollo se han integrado tecnologías geoespaciales como
la fotogrametría digital, la cual fue incorporada desde el año 2006 y se ha realizado convencio-
nalmente empleando un avión con una cámara fotogramétrica de alta precisión, e incorporando
escáneres y estaciones fotogramétricas para elaborar la cartografía digital básica en diferentes
escalas. (Gómez, 2006)
La implementación de la fotogrametría apoyada por el uso de vehículos aéreos no tripulados
permite elaborar planos y mapas topográficos en diferentes escalas, lo que hace posible su uso
en zonas geográficas de difícil acceso y contribuye a disminuir los costos del proyecto y las
labores de campo que deben realizarse para el control geodésico. En la literatura, se realizó
un proyecto titulado “Uso de vehículos aéreos no tripulados para la caracterización del paisaje
sumergido; Bahía Estacahuite”, donde se realizó la toma de fotografías para después crear el
mosaico y exportarlo a la plataforma ArcGIS, con el fin de registrar y georreferenciar el tipo
de sustrato de cada zona utilizando un algoritmo para la clasificación. Se concluyó que la ca-
pacidad para inspeccionar la zona de estudio utilizando un UAV se realiza en un tiempo menor
respecto a la cartografía tradicional; esto permite contribuir al monitoreo de zonas de acceso
limitado. (Cruz & Ramirez, 2013) La importancia del uso de los vehículos aéreos no tripulados
en zonas de difícil acceso se evidenció en el proyecto llamado “Quantitative measurement of
2
the topographic change at overhanging sea cliff with small UAV survey system”, donde se uti-
lizó un UAV para cuantificar la geometría en un acantilado de la costa de Taitosaki, Japón. Se
realizó fotogrametría en dos fechas distintas con un dron DJI Phantom y una cámara comercial
para observar el cambio de volumen en la roca mediante la abstracción de la información to-
pográfica en 3D. Para obtener las fotografías se tuvo en cuenta que la dirección del lente de la
cámara fuese horizontal en áreas planas y vertical para el acantilado y pendientes. Para construir
el modelo 3D se utilizó el software Agisoft Photoscan para generar la nube de puntos, el mo-
delo poligonal y posteriormente la ortofotografía. Se observó que, incrementando la cantidad
de fotos tomadas durante el vuelo del dron, la densidad de puntos también fue incrementada,
lo que permite a su vez obtener una mejor densidad visual de los símbolos en cada polígono.
(Obanawa, 2015)
La importancia del establecimiento de puntos de control se evidenció en el proyecto titulado
“Accuracy assessment of topographic mapping”, donde se realizó una evaluación y compara-
ción entre el mapeo topográfico realizado con un UAV y las imágenes de un satélite. Para el
procesamiento de datos se utilizaron dos software: ArCGIS y ERDAS, los cuales se utilizaron
para realizar los procesos de orientación interior y exterior, triangulación aérea e imágenes en
mosaico, así como la georreferenciación, definición de coordenadas, superposición de imágenes
y base de datos. Se observó que el error cuadrático medio, producto las coordenadas de cada
Check-Point obtenidos mediante Cinemática en tiempo real del Sistema de Posicionamiento
Global y las coordenadas obtenidas de los puntos de control de tierra capturados por el UAV,
es de ±0.906m. Los resultados indicaron que el uso de UAV permite la captura de imágenes en
zonas constantemente nubosas, pues este es uno de los problemas que se presentan en la captura
de imágenes satelitales; además permiten obtener información precisa, una mayor resolución en
tierra y de costo reducido.(Azmi y col., 2013)
Con el objetivo de determinar la importancia de la resolución de la cámara, en el proyecto ti-
tulado “Fotogrametría usando plataforma aérea UAV” se empleó una cámara Sony W210 de
12 Megapíxeles y se utilizó un software gratuito llamado “Mission Planner”para planificar el
vuelo, que funciona a través del establecimiento de puntos geodésicos, parámetros de altura,
solape transversal y longitudinal. Después de la captura de imágenes, se hizo uso de un softwa-
re (Imagemaster) que permite obtener una restitución 3D a partir del reconocimiento de puntos
en común en las distintas imágenes capturadas, y la generación de polígonos triangulares para
generar la superficie. Los resultados indicaron algunos inconvenientes a tener en cuenta como la
resolución de la cámara, lo que se ve reflejado en la calidad de la imagen cartográfica, y el tiem-
po de vuelo que puede limitar el área de la zona a trabajar; esto depende de las características
del modelo de UAV seleccionado. (Santos, 2014)
Recientemente, el uso de aeronaves no tripuladas (drones) para la producción de cartografía
básica fue propuesto como parte del plan de modernización del Instituto, al incluir al IGAC en
la base de datos de RPAS de la Unidad Administrativa Especial de la Aeronáutica Civil en el
año 2019. (IGAC, 2019) Ante esta necesidad, se propone desarrollar una metodología para el
levantamiento de planos topográficos mediante el uso de vehículos aéreos no tripulados para la
captura de imágenes de la zona de estudio, apoyada en los Sistemas de Información Geográfica
(SIG) de código abierto disponibles. Estos sistemas permiten manejar de forma conjunta o en
simultáneo las bases de datos descriptivas y espaciales, así como sus atributos, lo que permite
explorar y analizar las relaciones entre ellos, pero también permiten el desarrollo de aplicaciones
realizadas por los usuarios acordes a su necesidad específica.(Saenz, s.f.)
3
Capı́tulo 2
Estado del arte
2.1. Normatividad en Colombia.
2.1.1. Reglamentos Aeronáuticos de Colombia (RAC)
En 1944 se estableció el Convenio sobre Aviación Civil Internacional con el objetivo de
unificar reglamentaciones, normas, procedimientos y otros aspectos que mejoren la navegación
aérea, para esto se adoptó la información contenida en los anexos técnicos del convenio sobre
la operación de las aeronaves y el Reglamento del aire. Colombia, como miembro de la
Organización de Aviación Civil Internacional (OACI), a través de la Unidad Administrativa
Especial de la Aeronáutica Civil estableció los Reglamentos Aeronáuticos de Colombia (RAC),
los cuales están fundamentados en los anexos técnicos del convenio internacional para indicar
la normatividad en la operación de sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS), así como
algunas definiciones de importancia.
Para lograr la uniformidad de la normativa se combinaron los Reglamentos Aeronáuti-
cos Latinoamericanos (LAR), creados por los miembros de la Comisión Latinoamericana de
Aviación Civil (CLAC), los Reglamentos Aeronáuticos de Colombia y el Convenio sobre
Aviación Civil Internacional los cuales permitieron adoptar la norma RAC 91 que reemplaza
el Reglamento del Aire (RAC 5) y las normas generales de operación (RAC 4). (UAEAC,
2020)
En el apéndice 13 de la RAC 91 se estableció la normativa relacionada a la operación de sistemas
de aeronaves no tripuladas (UAS).
2.1.1.1. Clasificación de operaciones para UAS.
Las operaciones de las aeronaves no tripuladas se clasificaron de acuerdo con su riesgo opera-
cional como se muestra en la Tabla 2.1
4
2.1 Normatividad en Colombia.
Clasificación de operaciones.
Clase A Su peso máximo al despegue se encuentra entre 250 g y 25 kg.
No requieren autorización de la Unidad Administrativa Especial
de la Aeronáutica Civil.
Clase B Su peso máximo al despegue es superior a 25 kg y hasta 150 kg.
Requieren de autorización de la Unidad Administrativa Especial
de la Aeronáutica Civil.
Clase C Su peso máximo al despegue es superior al 150 kg. Su operación
aún no está autorizada en el espacio aéreo colombiano.
Tabla 2.1: Clasificación de operaciones.(UAEAC, 2020)
2.1.1.2. Limitaciones de los UAS.
La normativa estableció las limitaciones para las aeronaves no tripuladas como se observa en la
Tabla 2.2.
Limitaciones de operación.
Parámetro Clase A Clase B.
Peso mínimo (kg) 0.25 25
Peso máximo (kg) 25 150
Velocidad máxima (km/h) 80 160
Línea de vista (m) 500 750
Altura de vuelo máxima sobre el nivel del terreno (m) 123 123
Tabla 2.2: Limitaciones de operación.(UAEAC, 2020)
Las condiciones técnicas para la operación de la clase C están sujetas a la Organización de la
Aviación Civil.
2.1.1.3. Aeronave pilotada a distancia (RPA)
Las RPA constituyen un subconjunto de las aeronaves no tripuladas (UAS), y son dirigidas
por un piloto remoto cuya estación se encuentra ubicada fuera de la aeronave. Una RPA puede
poseer varios tipos de tecnología de piloto automático pero, en todo momento, el piloto remoto
puede intervenir en la gestión del vuelo. (OACI, 2011)
2.1.2. Elaboración de estudios topográficos.
El Instituto de Desarrollo Urbano de Bogotá (IDU) elaboró la guía GU-IC-07 en su segun-
da versión, donde se establecen los requerimientos técnicos para realizar estudios topográficos
en proyectos realizados en la infraestructura de los sistemas de movilidad y espacio público
del Distrito. A continuación se señalan los aspectos más importantes de los productos a en-
tregar cuando se utilicen dispositivos de detección por luz y distancia (LIDAR) y fotografías
aéreas.(IDU., 2019)
El vuelo requiere una red de puntos de apoyo dentro del área de estudio que sea fácilmente
identificable.
5
2.2 Topografía.
La distancia de muestreo del suelo (GSD) de las fotografías debe ser menor a 4 cm/pix.
Las curvas de nivel deben ser suavizadas, continuas y sin cruces.
Los archivos finales se deben proyectar al sistema de referencia MAGNA-SIRGAS origen
Bogotá.
Para detallar la georreferenciación se deben tener en cuenta los errores relacionados a los
puntos de control y las imágenes catalogadas como inexactas, así como el modelo y los
parámetros de calibración de la cámara y el sistema de coordenadas de la imagen.
Para la nube de puntos del terreno se deben especificar parámetros como la escala de la
imagen, densidad de puntos y número de puntos mínimos para realizar la correlación, así
como la generación de cuadrícula para el modelo.
Para el ortofotomosaico se deben tener en cuenta parámetros como la resolución del mo-
delo (GSD) y el intervalo de curvas de nivel aplicado.
2.1.3. Especificaciones técnicas de cartografía básica.
Mediante la resolución 1392 de 2016 se adoptaron las especificaciones técnicas mínimas para
los productos de cartografía básica de Colombia aplicables a cartografía básica, ortofotomosai-
cos y modelos digitales de terreno.
En el capítulo 3 se describen los parámetros técnicos para la presentación de productos de sali-
da gráfica digital, que se definen como üna imagen de representación de la superficie terrestre
en un formato establecido para una escala, índice de hojas cartográficas y nomenclatura, que
contiene información marginal necesaria para caracterizar el producto; con el fin de contri-
buir en la estandarización de la representación de la cartografía básica oficial análoga."(IGAC.,
2016b)
2.2. Topografía.
Es la ciencia que se encarga de determinar la posición de un punto sobre la Tierra, lo cual
permite representarlo en un plano de una porción de la superficie terrestre (Figura 2.1); es decir,
estudia los métodos y procedimientos para hacer mediciones sobre el terreno y su representación
gráfica o analítica a una escala determinada lo que constituye un levantamiento topográfico.
(García, 2014)
6
2.2 Topografía.
Figura 2.1 Representación topográfica. Martín y col., 1994
2.2.1. Divisiones de la topografía.
La topografía se divide en: planimetría, altimetría, planimetría y altimetría simultáneas, trian-
gulación, trilateración y fotogrametría. (García, 2014)
2.2.1.1. Planimetría.
Consiste en proyectar sobre un plano horizontal los puntos de la superficie terrestre sin conside-
rar su diferencia de elevación, esto con el objetivo de determinar dimensiones o áreas de figuras
planas como se observa en la Figura 2.2. (García, 2014)
Figura 2.2 Representaciónde planimetría. Ramlos., s.f.
7
2.2 Topografía.
2.2.1.2. Altimetría.
Estudia la elevación entre dos puntos de la superficie terrestre situados sobre un plano vertical;
o referidos entre puntos situados en un terreno y un plano o superficie de comparación como el
nivel del mar, como se observa en la Figura 2.3. (García, 2014)
Figura 2.3 Representación de altimetría. Casanova., s.f.
2.2.1.3. Fotogrametría.
Es un método de levantamiento indirecto que permite medir y registrar coordenadas tridimen-
sionales y producir representaciones de objetos. Esto permite realizar la documentación necesa-
ria para el cálculo de superficies, alturas, pendientes y también producir imágenes de terrenos,
así como la documentación necesaria para elaborar planos y mapas topográficos en distintas
escalas, obtener sus curvas de nivel a partir de un modelo digital de elevación y modelos tridi-
mensionales del terreno. (Cheli, 2011)
2.2.2. Sistemas de coordenadas geográficas.
La Tierra gira alrededor de un eje menor denominado Eje de la Tierra o Línea de los Polos, el
cual se intersecta con el Polo Norte y el Polo Sur. Se denomina meridiano a la sección producida
en el elipsoide por un plano que contiene al eje de la Tierra, mientras que un paralelo es la sec-
ción producida en el elipsoide por un plano perpendicular a este eje menor. (Martín y col., 1994)
Se denomina longitud geográfica al valor en grados sexagesimales del arco del Ecuador com-
prendido entre un meridiano tomado como referencia y el que pasa por ese punto. Se denomina
latitud geográfica al valor en grados sexagesimales del arco del meridiano comprendido entre
el Ecuador y el paralelo que pasa por el punto. (Martín y col., 1994)
Las coordenadas geográficas se definen utilizando las coordenadas angulares, es decir latitud y
longitud, como se observa en la Figura 2.4.
8
2.2 Topografía.
Figura 2.4 Meridianos y paralelos. Claros y col., 2016
2.2.3. Sistemas de referencia geodésicos.
Las posiciones [X ,Y,Z] de un punto pueden expresarse en términos de coordenadas de latitud
(ϕ) y longitud (λ ), las cuales requieren de la introducción de un elipsoide de referencia.
Para esto, el eje Z coincide con el eje menor del elipsoide, el origen de coordenadas
[X = 0,Y = 0,Z = 0] con el centro geométrico del elipsoide, el eje X con la intersección
del plano ecuatorial y del meridiano de referencia del elipsoide y el eje Y forma un sistema
coordenado de mano derecha. La orientación y ubicación del elipsoide asociado a un sistema
coordenado [X ,Y,Z] se conoce como Datum geodésico y tiene una altura (H) que se define
sobre una superficie de referencia (el nivel medio del mar).(IGAC., 2004)
Los datum geocéntricos, por el contrario son tridimensionales, esto quiere decir que las tres
coordenadas de un punto se definen con respecto al elipsoide y la tercera coordenada se conoce
como altura geodésica o elipsoidal (h) como se observa en la Figura 2.5. (IGAC., 2004)
Figura 2.5 Datum geodésicos. IGAC., 2004
9
2.2 Topografía.
2.2.4. Coordenadas planas.
Representa la superficie terrestre sobre un plano mediante un sistema bidimensional de coorde-
nadas rectangulares llamado "Sistema de Proyección Cartográfica". En Colombia, la proyección
cartográfica oficial es el sistema Gauss-Krüger, que es una representación del elipsoide sobre
un plano, como se observa en la Figura 2.6. Este sistema se utiliza para escalas pequeñas, es
decir, menores a 1:1500000. (IGAC., 2016b)
Figura 2.6 Sistema de proyección Gauss-Krüger. IGAC., 2004
El origen principal de las coordenadas Gauss-Krüger se definió en el Observatorio Astronómico
de Bogotá, asignando su norte en la coordenada 1000000m y su este en 1000000m.
2.2.5. Sistema de proyección UTM
El sistema de proyección UTM (Universal Transverse Mercator) se basa en una proyección
del modelo elipsoidal de la Tierra, siendo un sistema cilíndrico tangencial al elipsoide en un
meridiano origen; por esto, al proyectar los puntos del elipsoide sobre el cilindro, el Ecuador se
transforma en una recta que se toma como eje X, y el meridiano central se transforma en el eje
Y, como se observa en la figura 2.7. (Ibañez y col., s.f.)
Figura 2.7 Proyección del elipsoide a un cilindro. Ibañez y col., s.f.
10
2.2 Topografía.
2.2.6. Sistemas de referencia utilizados.
A nivel internacional el ITRF (International Terrestrial Reference Frame) es el marco de
referencia conformado por las coordenadas cartesianas geocéntricas y las velocidades de un
conjunto de estaciones observadas mediante técnicas geodésicas de muy alta precisión. Dada
su dependencia con respecto al tiempo, este marco se complementa indicando la época en la
cual sus estaciones se encuentran vigentes. En América el sistema de referencia geocéntrico
es SIRGAS, el cual está conformado por una red con más de 180 estaciones geodésicas que
permiten un cubrimiento homogéneo sobre el continente. El datum geodésico correspondiente
está definido a partir de los parámetros del elipsoide GRS80.
En Colombia, el IGAC inició a partir de las estaciones SIRGAS la determinación de la Red
Básica GPS denominada MAGNA, convencionalmente denominada MAGNA-SIRGAS, la cual
cuenta con cerca de 70 estaciones GPS de cubrimiento nacional de las cuales 6 son de funcio-
namiento continuo, 8 son vértices SIRGAS y 16 corresponden con la red geodinámica CASA.
Dada la variación en las coordenadas geodésicas del país se instalaron una red de estaciones
GPS de funcionamiento continuo (MAGNA-ECO) cuyas posiciones se encuentran permanen-
temente orientadas con el ITRF. (IGAC., 2004) En la Figura 2.8 se presenta la ubicación de las
estaciones ubicadas en el territorio colombiano.
Figura 2.8 Sistema MAGNA-SIRGAS y MAGNA-ECO. IGAC., 2004
11
2.3 Sistemas de navegación global por satélite
2.3. Sistemas de navegación global por satélite
Los GNSS son el conjunto de tecnologías de sistemas de navegación por satélite que proveen
posicionamiento geoespacial con cobertura global de manera autónoma. Un sistema GNSS fun-
ciona a través de un conjunto de segmentos: el segmento espacial, el cual se compone por sa-
télites de comunicación y navegación, el segmento de control el cual está compuesto por las
estaciones en tierra que monitorean y aplican correcciones de posición a los satélites, y el seg-
mento de usuario que reciben las señales del segmento espacial para calcular la posición. En la
figura 2.9 se detallan estos segmentos. (García., 2008)
Figura 2.9 Sistema GNSS. García., 2008
Los GNSS abarcan sistemas como:
2.3.1. GLONASS
Es un sistema desarrollado en Rusia, cuenta con 21 satélites operativos y 3 de reserva, para un
total de 24 satélites en su segmento espacial, estaciones de control ubicadas en el territorio de
la Unión Soviética y una estación central localizada en Moscú. Tiene dos tipos de servicio en el
segmento de usuario: una señal de alta precisión y una señal de precisión estándar para uso civil;
su precisión horizontal se encuentra entre 57 y 70 metros mientras que su precisión vertical es
de aproximadamente 70 metros.(UNSE, s.f.)
2.3.2. Galileo
Es un sistema de navegación europea que cuenta con 30 satélites en su segmento espacial (algu-
nos se encuentran en proceso), dos tipos de estaciones de control para administración, manteni-
miento y monitoreo de los satélites, y servicios en su segmento de usuario orientados a distintas
categorías como comercio, uso masivo, público regulado, y seguridad.(EPRS, 2018)
12
2.3 Sistemas de navegación global por satélite
2.3.3. GPS
Es un sistema de navegación cuyo origen se encuentra en el sistema TRANSIT, el cual
fue desarrollado por los departamentos de Defensa y Transporte de los EEUU y la NASA
principalmente para uso militar. Como este no era accesible las 24 horas del día, se inició
el proyecto NAVSTAR-GPS el cual llegó a ser completamente operativo en el año 1994
incorporando bloques de satélites y estaciones de control operativas en todo el mundo,
permitiendo también su uso civil.
Su segmento espacial actualmente está compuesto por treinta satélites(Figura 2.10), mientras
que su segmento de control cuenta con una estación maestra ubicada en Colorado, y otras es-
taciones localizadas en distintos puntos de la Tierra. En el segmento de usuario se encuentran
dos servicios: uno para uso militar de carácter restringido y otro de uso gratuito para todos los
usuarios, este último cuenta con una precisión entre 10 y 20 metros para cuatro satélites como
mínimo. (García., 2008)
Figura 2.10 Constelación GPS. U.S., s.f.
2.3.4. Métodos de corrección GNSS
Existen métodos de corrección para los sistemas GNSS como el posicionamiento RTK, y el
posicionamiento PPK.
2.3.4.1. Posicionamiento RTK
Es una técnica de posicionamiento rápido la cual utiliza dos receptores: un receptor situado en
una estación de referencia (estación base) y un receptor móvil que se comunica a la base por
medio de radio. El receptor base muestrea datos cada segundo y transmite estos datos junto con
su posición a través del enlace de comunicaciones al receptor móvil, posteriormente se usa un
software incorporado para combinar y procesar las mediciones obtenidas en ambos para obtener
13
2.4 Procesamiento de imágenes
la posición corregida en tiempo real. En la figura 2.11 se detalla su funcionamiento. (Awange,
2012)
Figura 2.11 Funcionamiento RTK. Awange, 2012
2.3.4.2. Posicionamiento PPK
Es un método que utiliza uno o más receptores de referencia (estación base), generalmente
ubicados en dos o más cuadrantes, y uno o más receptores móviles para realizar las mediciones.
Mediante un etapa de post-proceso se realiza la corrección de los datos almacenados tanto en el
receptor móvil como en la estación base. Con esta técnica no se requiere de un enlace de datos
entre las dos estaciones. (BLM, 2001) En la figura 2.12 se observa su funcionamiento.
Figura 2.12 Funcionamiento PPK. WINGTRA, s.f.
2.4. Procesamiento de imágenes
En el procesamiento de imágenes para la generación de productos cartográficos se combinan
estrategias empleadas en fotogrametría tradicional y en visión por computador. Este proce-
14
2.4 Procesamiento de imágenes
samiento se caracteriza por tres etapas, como se observa en la Figura 2.13.(Escalante y col.,
2016)
Figura 2.13 Etapas de procesamiento. Escalante y col., 2016
A continuación se explican cada una de las etapas.
2.4.1. Planeación de vuelo y adquisición de imágenes
En el desarrollo de levantamientos topográficos se requieren puntos de posición conocidos en el
terreno, los cuales se determinan por medio de métodos geodésicos y topográficos; sin embargo,
con el objetivo de reducir el trabajo en campo, se utiliza la aerotriangulación para obtener la
posición del mayor número posible de puntos de apoyo.(Alvarez., 2001)
La aerotriangulación es el conjunto de técnicas fotogramétricas, que hacen uso de las coorde-
nadas de los puntos de apoyo ubicados en terreno y los métodos de cálculo efectuados en los
modelos así como las relaciones geométricas entre las fotografías consecutivas, para realizar la
orientación de las imágenes y densificar el control horizontal y vertical. (IGAC, 2016a) Esto se
representa en la figura 2.14
15
2.4 Procesamiento de imágenes
Figura 2.14 Aerotriangulación. Muñoz, 2017
Se denominan puntos de control a los puntos que se determinan directamente en campo, mien-
tras que los puntos de enlace y paso son aquellos que se determinan mediante aerotriangula-
ción.
2.4.1.1. Puntos de control en tierra.
Para que el vuelo fotogramétrico pueda ser georreferenciado se requieren puntos de apoyo con
coordenadas (X ,Y,Z) conocidas. Estos puntos de control en tierra permiten ajustar la escala del
modelo y realizar la nivelación de éste cuando las imágenes no se encuentran georreferenciadas,
y a su vez aumentan la precisión absoluta del modelo, ya que permite que éste se desplace a
su posición exacta en la Tierra cuando las imágenes se encuentran georreferenciadas. (Claros
y col., 2016)
2.4.1.2. Puntos de enlace y paso.
Los puntos de enlace permiten enlazar modelos individuales que conforman el conjunto de
fotografías efectuadas en una línea de vuelo, y también se utilizan para la orientación de los
modelos en el procesamiento de imágenes. Estos puntos se eligen en la zona de recubrimiento
común entre dos modelos. Los puntos de paso permiten enlazar dos líneas de vuelo y se sitúan
16
2.4 Procesamiento de imágenes
en el centro de recubrimiento transversal. (Alvarez., 2001) En la figura 2.15 se muestra la ubi-
cación de puntos de enlace entre cada fotografía, y la ubicación de los puntos de paso entre las
dos líneas de vuelo (P-1 y P-2) realizadas.
Figura 2.15 Ubicación de puntos de enlace y paso. Alvarez., 2001
Para la planeación de un vuelo fotogramétrico se deben tener en cuenta algunos
conceptos.
2.4.2. GSD.
Es la distancia entre el centro de dos píxeles consecutivos medidos en el suelo. Este factor se ve
afectado por la altura del vuelo y las especificaciones de la cámara, lo que puede resultar en una
menor o mayor cantidad de detalles en la imagen, como se aprecia en la Figura 2.16.(Pix4D.,
s.f.-b)
Figura 2.16 Variación de altura. Pix4D., s.f.-b
Para calcular la altura de vuelo de un proyecto se tienen en cuenta parámetros como el ancho
del sensor, la distancia focal y el ancho de la imagen, como se observa en la Figura 2.17.
17
2.4 Procesamiento de imágenes
Figura 2.17 Parámetros de cálculo. Pix4D., s.f.-b
Donde
H es la altura en metros.
lmW es el ancho de la imagen en píxeles.
GSD es la distancia de muestreo del suelo en centímetros/píxel.
F es la distancia focal en milímetros.
SW es el ancho del sensor en milímetros.
Con estos parámetros se procede a calcular la altura de vuelo utilizando la ecuación 2.1. (Pix4D.,
s.f.-b)
H =
(lmW ∗GSD∗F)
(SW ∗100)
(2.1)
El GSD es de gran importancia para obtener una buena calidad en el proyecto fotogramétrico,
es decir, si se requiere mayor cantidad de detalles en las imágenes, un GSD bajo es necesario.
Pix4D., s.f.-b
2.4.3. Traslape.
Se define como la superposición parcial entre dos fotografías de forma longitudinal y transver-
sal, lo cual permite aplicar el principio de visión estereoscópica en el recubrimiento fotográ-
fico.(Claros y col., 2016) Para obtener imágenes con traslape, se requiere tener en cuenta la
resolución de la cámara, la velocidad del UAS, y el GSD deseado, además de los parámetros de
la figura 2.18. (González, 2016)
18
2.4 Procesamiento de imágenes
Figura 2.18 Cálculo de traslape. González, 2016
Donde
D es la distancia cubierta en tierra por una imagen [m]
od es la distancia traslapada entre dos imágenes [m]
x es la distancia entre dos posiciones de la cámara [m]
v es la velocidad de vuelo [m/s]
t es el tiempo transcurrido entre imágenes [s]
traslape es el porcentaje deseado [%]
Para realizar el cálculo de traslape se utiliza la ecuación 2.2. (González, 2016)
od = overlap∗D (2.2)
Para el vuelo fotogramétrico se requiere un porcentaje para el traslape frontal, es decir entre
cada fotografía, y un porcentaje para el traslape lateral, es decir entre líneas de vuelo, como se
presenta en la figura 2.19.
19
2.4 Procesamiento de imágenes
Figura 2.19 Traslape de fotografías. Claros y col., 2016
2.4.4. Escala.
Es la relación entre la distancia de dos puntos en el dibujo y la distancia horizontal, medida en el
terreno, entre los correspondientes dos puntos en el plano horizontal. (Claros y col., 2016)
Los usos para los cuales está designado un mapa, determinan directamente la escala del mismo,
puesto que,la escala determina la cantidad de detalle que debe mostrarse. Las escalas se dividen
en tres grupos (IGAC, s.f.):
Tabla de escalas y descripción.
Tipo Valor Uso
Pequeña 1 : 500.000 y menores Planeamiento general y estudios estratégicos.
Mediana
Más grande que 1 : 5.000
y menor a 1 : 100.000
Planeamiento más detallado.
Grande
Iguales y mayores a 1 :
5.000
Uso urbano, técnico y administrativo.
Tabla 2.3: Tabla de escalas IGAC, s.f.
En la figura 2.20 se explica la representación cartográfica de la escala de un mapa, en el cualse relacionan las dimensiones reales del espacio geográfico y las de su imagen sobre el mapa.
A la izquierda de la figura se presenta la escala gráfica, que es una herramienta que permite
realizar mediciones directas sobre un mapa; en ella se indica que cada segmento representa una
unidad de medida del terreno. A la derecha de la figura se indica el valor de la escala del mapa
utilizado.
20
2.4 Procesamiento de imágenes
Figura 2.20 Escala de mapa. Alcalá., s.f.
2.4.5. Extracción y correlación de características
En esta etapa se utilizan dos tipos de algoritmos, los operadores de puntos de interés o detectores
de puntos/bordes, empleados principalmente en fotogrametría, y los detectores de región, usa-
dos en visión por computador, los cuales permiten identificar elementos en imágenes adyacentes
cuando no presenten cambios en condiciones como inclinación, rotación, escala o iluminación,
como se presenta en la Figura 2.21.(Escalante y col., 2016)
Figura 2.21 Extracción y correlación de características. Escalante y col., 2016
2.4.6. Calibración de cámaras y orientación de imágenes
En esta etapa se tiene en cuenta la calibración geométrica de la cámara que permite determinar
parámetros como la longitud focal, el punto principal de la imagen y las distorsiones de las
21
2.4 Procesamiento de imágenes
lentes de la cámara, así como la orientación de imágenes para determinar parámetros como la
posición (coordenadas en un sistema de referencia) y la orientación (ángulos de inclinación) de
la cámara en el momento de la captura de cada imagen.(Nex & Remondino., 2013)
2.4.7. Generación de puntos 3D y densificación de nube de puntos.
Este proceso consiste en determinar las coordenadas 3D de los puntos característicos extraídos
en la etapa de procesamiento a través de la redundancia obtenida de múltiples imágenes con al-
tos porcentajes de traslape. Posteriormente en la etapa de densificación de la nube de puntos se
utilizan técnicas de correlación de múltiples imágenes que emplean la nube de puntos dispersa
para generar un modelo digital del terreno aproximado. Esto consiste en seleccionar una ima-
gen base central y dos de búsqueda adyacentes, para identificar un punto característico que se
proyecta sobre el modelo del terreno aproximado y establecer una altura máxima y una mínima
(Figura 2.22). Estos tres puntos se reproyectan en las imágenes de búsqueda, para identificar
puntos homólogos, y a su vez determinar el valor de la nueva altura en el terreno. (Westoby
y col., 2012)
Figura 2.22 Nube de puntos. Escalante y col., 2016
2.4.8. Ortomosaico.
Un mosaico corresponde al conjunto de imágenes tomadas desde una o varias cámaras, que
presentan áreas de traslape entre sí, y que son unidas y combinadas en una sola imagen para
ampliar el rango de visión de la escena. Cuando se realiza la corrección de las distorsiones
causadas por el relieve del terreno y los objetos en él, se denomina ortomosaico.
El ortomosaico se genera utilizando la nube de puntos, a la cual se le realiza un proceso deno-
minado triangulación de Delaunay en la que se genera una red irregular de triángulos (TIN) de
la que son interpolados los valores de altura para generar un archivo ráster.(Barazzetti y col.,
2014) A continuación se observa la representación del ortomosaico en la figura 2.23
22
2.4 Procesamiento de imágenes
Figura 2.23 Ortomosaico. Pix4D., s.f.-a
2.4.9. Modelo digital de superficie (DSM).
Este modelo representa la información de altura de la superficie de la Tierra asociada a un
sistema de referencia global, de todos los elementos en el terreno, teniendo en cuenta las alturas
de edificaciones, vegetación y demás objetos presentes en la superficie. (Escalante y col., 2016)
En la figura 2.24 se observa el modelo generado.
Figura 2.24 Modelo digital de superficie. Pix4D., s.f.-c
2.4.10. Modelo digital de elevación (MDE).
Representan la elevación del terreno sobre un nivel base, obtenida generalmente usando técnicas
de teledetección o LIDAR. Su estructura constituye normalmente una matriz bidimensional A
con n filas m columnas, que conforman nxm celdas, donde n,m ∈ R. Cada celda ai, j ∈ A con
0 ≤ i ≤ n y 0 ≤ j ≤ m representa un valor numérico que toma valores en R y que describe la
elevación del terreno en ese punto. (Reyes y col., 2016) Este modelo se representa en la figura
2.25
23
2.5 Plugin
Figura 2.25 Modelo digital de elevación. Pix4D., s.f.-c
2.5. Plugin
Un plug-in es una aplicación que se relaciona con otra para aportarle una función nueva y gene-
ralmente muy específica. (Tamayo, s.f.) Esta aplicación se ejecuta por la aplicación principal e
interactúa por medio de la Interfaz Programada de la Aplicación, que es el mecanismo mediante
el cual un programa accede a servicios de otros componentes de software, como sus librerías,
objetos o protocolos. (FCEIA, s.f.)
2.6. Sistema de información geográfica (SIG).
Se define como un sistema de hardware, software, datos, personas, organizaciones y convenios
institucionales para la recopilación, almacenamiento, análisis y distribución de información de
territorios de la Tierra. (Dueker, 1989) En otra perspectiva, se define a los SIG como un siste-
ma de bases de datos en que la mayoría de los datos están indexados geográficamente y con
los cuales se puede realizar un conjunto de procedimientos con el objetivo de dar respuesta a
consultas sobre entidades espaciales.(Smith y col., 2007)
2.6.1. QGIS
Es un Sistema de Información Geográfica (SIG) de Código Abierto. Esta herramienta soporta
la carga de formatos vectoriales, ráster así como también formatos de bases de datos espaciales
tales como Postgis (Postgresql) y SpatialLite. Entre las características principales de Quantum
Gis se encuentran: soporte a datos vectoriales y ráster, soporte a tablas de datos no espacia-
les, herramientas para la digitalización de información, herramientas para impresión de mapas,
proyección de datos al vuelo, etiquetado de elementos y extensión de funcionalidades QGIS
a través de complementos Python externos que son proporcionados por la comunidad. (GIS,
s.f.)
2.7. QT Designer
Es una herramienta para la creación multiplataforma de interfaces gráficas que utiliza la pro-
gramación orientada a objetos, para generar clases (atributos públicos y métodos) dedicadas
a la generación de objetos gráficos y al control e interacción entre ellos. (Orellana & Duran,
2012)
24
2.8 Python.
2.8. Python.
Es un lenguaje de programación de alto nivel orientado a objetos. Python admite módulos y
paquetes, lo que fomenta la modularidad del programa y la reutilización de código para distintas
aplicaciones.(Python, s.f.)
2.9. Agisoft Metashape
Es un software independiente que realiza el procesamiento fotogramétrico de imágenes digi-
tales y genera datos espaciales 3D para ser utilizados en aplicaciones GIS, documentación del
patrimonio cultural y producción de efectos visuales, así como para mediciones indirectas de
objetos de varias escalas.(Metashape., s.f.)
2.10. Pix4D Capture
Es una aplicación gratuita de planificación y vuelo de drones que permite realizar misiones en
línea o sin conexión de drones multicópteros y de ala fija, así como el uso de sensores RGB,
multiespectrales y térmicos en los equipos. También permite definir la altitud en relación con el
GSD necesario para la misión, y fijar el ángulo de la cámara, la superposición de imágenes y la
velocidad de vuelo. (Pix4D., s.f.-d)
25
Capı́tulo 3
Metodología
3.1. Revisión de metodologías
Se analizaron las metodologías existentes en la literatura para el levantamiento fotogramétrico y
establecimiento de puntos de control, con el objetivo de seleccionar tres de ellas. A continuación
se presentan los aspectos más importantes de cada trabajo.
En el trabajo propuesto por Ríos y Puerto., 2019 se determinó la importancia del control terres-
tre en vuelos fotogramétricos mediante una investigación de cuatro etapas: la planeación del
trabajo en campo, la ejecución de vuelos y control terrestre, el procesamiento de información y
evaluaciónestadística de los proyectos fotogramétricos realizados. En la planeación del trabajo
de campo se resaltó la importancia de realizar un vuelo preliminar para obtener una ortofoto-
grafía previa, lo que permite delimitar el área de estudio; posterior a esto se utilizó una grilla
circular para establecer los puntos de control terrestre, y después se realizó la captura de datos
de estos puntos. En la Figura 3.1 se observa la grilla diseñada.
Figura 3.1 Grilla de puntos de fotocontrol. Ríos y Puerto., 2019
26
3.1 Revisión de metodologías
Con el objetivo de mejorar la precisión del proyecto fotogramétrico, se realizaron vuelos en
sentido longitudinal y transversal y se tomaron en cuenta características como el traslape, altura
de vuelo y GSD como se observa en la figura 3.2
Figura 3.2 Parámetros de vuelo. Ríos y Puerto., 2019
Para determinar la mejor configuración de color y tipo de marca de los puntos de fotocontrol, se
realizaron diferentes marcas de preseñalización, las cuales se distribuyeron en la grilla circular,
como se observa en la Figura 3.3.
Figura 3.3 Puntos de control terrestre. Ríos y Puerto., 2019
En el trabajo se evidenció que el tamaño adecuado para el diseño de los puntos de control en
tierra debe ser aproximadamente 20 veces el GSD deseado, para permitir la identificación del
punto central de la marca en las fotografías. Con respecto a la marca, se destacaron los tipos en
cruz "+", en forma de "L"o en "X", favoreciendo la combinación de colores blanco-negro.
Se concluyó que el número mínimo de puntos de control terrestre es 3, y la mejor configuración
contiene 4 puntos de control ubicados en los extremos de la ortofotografía, teniendo en cuenta
que éstos deben estar posicionados manteniendo una distancia al extremo del área de estudio,
para permitir su visualización en la mayor cantidad de fotografías. También se evidenció que
utilizar demasiados puntos de fotocontrol en el proyecto no mejora el índice de error medio
27
3.1 Revisión de metodologías
cuadrático; esto se observó al comparar una configuración con 5 puntos de fotocontrol, que
tuvo un error RMSE de 0.047 m, y otra que se realizó con 23 puntos de fotocontrol cuyo error
fue de 0.155 m; este error se calculó en el software Pix4D a partir del ajuste fotogramétrico.
En el trabajo propuesto por Claros y col., 2016 se diseñó la metodología para la planificación
de vuelo teniendo como factores de mayor importancia el equipo a utilizar y el GSD. Teniendo
en consideración el tiempo de vuelo máximo de la aeronave, se analizó el traslape longitudinal
y transversal para la misión para generar las dimensiones de la malla, mientras que con el
GSD deseado y los parámetros de la cámara se calculó la escala de la fotografía y la altura de
vuelo máxima. En la Figura 3.4 los autores representan los factores a tener en cuenta para el
vuelo.
Figura 3.4 Factores del vuelo fotogramétrico. Claros y col., 2016
Para el apoyo topográfico del vuelo se propuso una revisión preliminar de la zona para identi-
ficar la ubicación adecuada de los puntos de fotocontrol; estos se distribuyen de forma homo-
génea en el área de interés, con un diseño circular o de cruces que incluya un color brillante y
otro oscuro para que el centro sea fácilmente identificable y se recomienda que la dimensión
de cada marca sea aproximadamente 10 veces mayor que el GSD, además se sugiere que cada
punto de control sea visible en al menos 5 fotografías. En este trabajo se resalta la metodología
para ubicación de puntos de fotocontrol en sitios especiales como corredores, en los cuales los
puntos se posicionan a lo largo de la línea de vuelo en zigzag. En la Figura 3.5 se observan los
diseños utilizados para los puntos de fotocontrol.
Figura 3.5 Marcas de puntos de control. Claros y col., 2016
Debido a que se ejecutaron distintas misiones de vuelo para cubrir en su totalidad el área de
28
3.1 Revisión de metodologías
estudio, los puntos de control en tierra se establecieron de forma que exista un traslape entre las
zonas comunes de las diferentes misiones realizadas, como se observa en la Figura 3.6
Figura 3.6 Misiones de vuelo. Claros y col., 2016
Se evidenció la importancia de la planificación del proyecto de vuelo para tener en cuenta
aspectos del área de estudio como la vegetación presente y otros contenidos; también
se evidenció la importancia de respaldar el vuelo fotogramétrico con el uso de equipos
topográficos para el control terrestre. En el caso de proyectos pequeños se sugiere que el
número mínimo de puntos de control sea 3, mientras que para proyectos grandes se recomienda
que sean mínimo 5 puntos de fotocontrol.
En el trabajo propuesto por Cisneros y col., 2019 se analizó la mejor configuración de puntos
de control teniendo en cuenta la cantidad y su distribución sobre el terreno; para esto se diseñó
previamente una malla de puntos en un software GIS la cual se llevó a campo, manteniendo
una distancia de 20 metros en sentido norte-sur y este-oeste entre los puntos de control. Los
parámetros utilizados para el desarrollo del plan de vuelo se observan en la Figura 3.7
29
3.1 Revisión de metodologías
Figura 3.7 Parámetros de vuelo. Cisneros y col., 2019
Se realizaron 45 configuraciones de puntos de control para 3, 4, 5 y 6 puntos de control en
tierra. En la Figura 3.8 se observa la mejor configuración obtenida para el establecimiento de
los puntos de fotocontrol ( señalados en color rojo).
Figura 3.8 Ubicación de puntos de fotocontrol. Cisneros y col., 2019
Mediante el análisis del error medio cuadrático (RMSE) se determinó que la configuración
que contiene 5 puntos de fotocontrol tiene un error de 28.80 cm, mientras que la configuración
con 3 puntos tiene un error de 30.70 cm. Esto permitió concluir que la mejor configuración
obtenida contiene puntos de control en los extremos de la imagen; también se sugirió que
las marcas se ubiquen en el terreno procurando que no existan obstáculos como árboles que
dificulten el reconocimiento en las imágenes.
30
3.2 Comparación de metodologías
3.2. Comparación de metodologías
Una vez revisada la literatura existente sobre la metodología para el levantamiento fotogramé-
trico y establecimiento de puntos de control, se realizó un resumen de los parámetros de vuelo
utilizados por los autores de las metodologías, en su orden de explicación, como se presenta en
la Tabla. 3.1.
Parámetros de metodologías
Parámetro 1 2 3
Altura de vuelo (m) 80 100 70
Traslape longitudinal 70 90 80
Traslape transversal 70 80 70
GSD 3.98 4.5 3
Tabla 3.1: Metodologías.
Para poder seleccionar la mejor metodología, se compararon los parámetros de la tabla 3.1 con
la normativa existente sobre elaboración de estudios topográficos contenida en la guía GU-
IC-07 del Instituto de Desarrollo Urbano de Bogotá. En la tabla 3.2 se indica con una x si la
metodología cumple con los parámetros requeridos por la normativa anteriormente menciona-
da.
Evaluación de metodologías
Parámetro 1 2 3
Altura de vuelo (m) x x x
Traslape longitudinal x
Traslape transversal x x
GSD x x
Tabla 3.2: Evaluación de metodologías seleccionadas.
3.3. Selección de parámetros de vuelo
Posterior a la evaluación de las metodologías, se seleccionó la metodología propuesta por Cis-
neros y col., 2019 para elaborar los parámetros de vuelo del presente trabajo. En la Tabla 3.3 se
resumen los parámetros seleccionados para el desarrollo del plan de vuelo del presente traba-
jo.
Descripción de parámetros del plan de vuelo.
Parámetro Valor
Altura de vuelo (m) 50
Traslape longitudinal (%) 80
Traslape transversal (%) 70
GSD (cm/pix) 1.17
Tabla 3.3: Parámetros para plan de vuelo.
31
3.3 Selección de parámetros de vuelo
Debido a que la normativa no presenta una restricción para el tamaño o el diseño de los pun-
tos de fotocontrol, se eligieron los parámetros propuestos por Claros y col., 2016 en cuanto a
tamaño, color y tipo; mientras que para la ubicación de los puntos se tuvieron en cuenta las
recomendaciones de los autores respecto al posicionamientoen los extremos y centro del área
de estudio. En la Tabla 3.4 se resumen los parámetros seleccionados.
Parámetros de puntos de control
Parámetro Valor
Tamaño GSD × 10
Color Blanco-Negro
Tipo Ajedrez
Número de puntos 5
Tabla 3.4: Parámetros para diseño de puntos de fotocontrol.
32
Capı́tulo 4
Diseño de prueba
Para detallar las etapas en el procesamiento de las imágenes se tiene en cuenta el diagrama
presentado en la Figura 4.1.
Figura 4.1 Flujo de trabajo.
33
4.1 Planeación de vuelo y adquisición de imágenes.
4.1. Planeación de vuelo y adquisición de imágenes.
El área de estudio se encuentra en la ciudad de Bogotá, en la localidad de Suba. En la figura 4.2
se presenta la zona seleccionada para el vuelo.
Figura 4.2 Área de estudio.
Se realizó un vuelo preliminar en la zona de interés, para identificar el área a cubrir. Para esta-
blecer los parámetros deseados, se utilizó la aplicación Pix4Dcapture, la cual calcula el GSD a
partir de la altura de vuelo deseada y los parámetros de la cámara de la aeronave. En la figura
4.3 se presenta el área de cobertura del plan de vuelo.
Figura 4.3 Plan de vuelo preliminar.
Para dar un mejor recubrimiento a la zona de interés, y permitir el establecimiento de puntos de
fotocontrol en lugares visibles, se modificó el área de cobertura, como se presenta en la figura
4.4
34
4.2 Control terrestre.
Figura 4.4 Plan de vuelo diseñado.
4.2. Control terrestre.
Para el área delimitada, se establecieron cinco puntos de fotocontrol, los cuales se ubicaron
aproximadamente en los extremos y el centro de la imagen, y cuyas coordenadas fueron obteni-
das utilizando un GPS Garmin GPSmap 62s. En la figura 4.5 se presenta el punto de fotocontrol
utilizado.
Figura 4.5 Punto de fotocontrol.
Posterior a la captura de las coordenadas de los puntos de fotocontrol, se realizó una tabla para
almacenar los valores de latitud, longitud y altitud, como se presenta en la tabla 4.1.
Reporte de puntos de fotocontrol.
Punto Norte Oeste Altitud
1 4.732113 -74.059844 2570.309082
2 4.732132 -74.059467 2571.092285
3 4.731408 -74.059632 2570.058105
4 4.732196 -74.060426 2571.057129
5 4.732768 -74.060437 2571.414795
Tabla 4.1: Resumen de puntos de fotocontrol.
35
4.3 Configuración de bloque.
Los parámetros de reporte del vuelo preliminar generados por la aplicación Pix4Dcapture se
detallan en la tabla 4.2
Reporte del vuelo preliminar.
Nombre Detalle
Fecha del levantamiento 15 de agosto 2020
Hora del levantamiento 16:02
Tamaño del píxel GSD 1.17
Área cubierta (m) 117 x 333
Plan de vuelo Ver figura 4.3
Duración 11 min : 41 s
Tabla 4.2: Resumen del vuelo preliminar.
En la tabla 4.3 se presenta el reporte del proceso fotogramétrico ejecutado.
Reporte del vuelo.
Nombre Detalle
Fecha del levantamiento 15 de agosto 2020
Hora del levantamiento 16:28
Tamaño del píxel GSD 1.17
Área cubierta (m) 251 x 156
Plan de vuelo Ver figura 4.4
Duración 8 min : 46 s
Tabla 4.3: Resumen del vuelo fotogramétrico.
4.3. Configuración de bloque.
Después de realizar el vuelo fotogramétrico, se obtuvieron 121 fotografías, las cuales se impor-
taron al software Agisoft Metashape para su procesamiento. Se realizó la calibración de cámaras
y orientación de imágenes, con los parámetros presentados en la tabla 4.4.
Parámetros de ajuste de imágenes
Parámetro Valor
Precisión Más alta
Límite de puntos clave 40000
Límite de puntos de paso 4000
Tabla 4.4: Parámetros de ajuste de imágenes.
En la figura 4.6 se observa el traslape de fotografías generado; esto quiere decir que las zonas
donde se encuentra un mayor traslape de fotografías presentan mayor cantidad de detalles entre
sí.
36
4.3 Configuración de bloque.
Figura 4.6 Traslape de fotografías.
Para realizar la corrección del error obtenido en la etapa previa, se importaron las coordenadas
de los puntos de fotocontrol adquiridas por GPS y se realizó la conversión del sistema de coor-
denadas al sistema MAGNA-SIRGAS EPSG:3116. En la figura 4.7 se presenta la distribución
final de los puntos.
Figura 4.7 Puntos de fotocontrol.
En la tabla 4.5 se presentan los puntos de control en tierra tomados en el proceso de georre-
ferenciación, así como los valores de error y las proyecciones, que corresponden al número de
imágenes donde se obtuvo cada punto. Posterior a la corrección por medio de los puntos de
fotocontrol, se obtuvo un error de 0.350 m.
37
4.4 Reconstrucción 3D
Reporte de puntos de fotocontrol.
Ref Este(m) Norte(m) Altitud(m) Precisión(m) Error(m) Error(pix) Proyección
1 1001959.680 1015029.458 2570.309 0.005 1.325 0.396 23
2 1002001.506 1015031.560 2571.092 0.005 0.928 0.245 15
3 1001983.202 1014951.499 2570.058 0.005 0.2015 0.009 2
4 1001895.111 1015038.635 2571.057 0.005 0.2271 0.154 11
5 1001893.889 1015101.888 2571.415 0.005 0.2874 0.134 15
Tabla 4.5: Reporte de puntos de fotocontrol.
4.4. Reconstrucción 3D
Se generó la nube de puntos dispersa y la nube de puntos densa como se presenta en la figura
4.8.
Figura 4.8 Nube de puntos dispersa y densa.
En la tabla 4.6 se presentan los datos posteriores a la generación de la nube de puntos dispersa
y la nube de puntos densa.
Reporte de procesamiento
Parámetro Valor
Puntos de paso 57,774 de 61,405
Error de reproyección RMS 0.84
Error de reproyección máximo 15.50
Puntos de nube densa 73,964,355
Tabla 4.6: Reporte de nube de puntos.
En la tabla 4.6 se observó que el número de puntos de paso utilizados es superior al 94% de los
puntos totales, lo que permitió obtener un ortomosaico con pérdidas pequeñas de detalle en los
extremos de la imagen; esto debido a que los puntos descartados son aquellos que no pueden
ser visualizados en dos o más fotografías para asegurar su traslape.
38
4.5 Exportación de modelos digitales.
4.5. Exportación de modelos digitales.
Se generó el ortomosaico como se presenta en la figura 4.9
Figura 4.9 Ortomosaico generado.
Finalmente, se generó el modelo digital de elevaciones teniendo en cuenta el sistema de coor-
denadas MAGNA-SIRGAS EPSG:3116 como se presenta en la figura 4.10
Figura 4.10 Modelo digital de elevaciones.
En la tabla 4.7 se presentan los parámetros de reporte del Modelo Digital de Elevaciones. La
resolución del proyecto es de 2.37 cm/pix, lo cual permite obtener buenos detalles en el orto-
mosaico, acordes a lo señalado en la guía GU− IC−07.
39
4.5 Exportación de modelos digitales.
Reporte de Modelo Digital de Elevaciones
Parámetro Valor
Tamaño total (pix) 14,646 x 12,263
Resolución (cm/pix) 2.37
Tabla 4.7: Reporte del Modelo Digital de Elevaciones.
Para realizar la integración de los modelos digitales obtenidos al software QGIS, se realizó la
exportación del Modelo Digital de Elevaciones y la ortofoto en formato .ti f , lo que permitió
añadir los dos elementos como capas ráster al SIG.
40
Capı́tulo 5
Desarrollo de algoritmos
5.1. Revisión de algoritmos
Se analizaron los algoritmos existentes en la literatura para la obtención de curvas de nivel y
planimetría, con el objetivo de integrarlos al software QGIS mediante el lenguaje Python.
Dentro del álgebra de mapas, las funciones para el análisis del terreno a partir de la extracción
de sus parámetros son clasificadas como funciones de análisis focal o de vecindad, en relación
con la distribución de las celdas que se utilizan para obtener un resultado. Esto se debe a que
el valor de una celda se obtiene a partir de su propio valor y teniendo en cuenta el valor de
sus vecinos más próximos, definiendo una matriz de recorrido de tamaño nxn alrededor de la
celda analizada, como se muestra en la Figura 5.1. Posteriormente, esta matriz se utiliza para
obtener el valor de ese punto en el terreno derivado de la aplicación de un algoritmo de análisis
espacial.(Reyes y col., 2016)
Figura 5.1 Ventana de análisis ArcGIS, s.f.
La pendiente se considera como una variable derivada del terreno, por lo tanto se utilizan enfo-
ques matemáticos que permitan su cálculo como lo son el método de diferencia finita de segundo
grado (propuesto por Zevenbergen and Thorne) y el métodode diferencia finita de tercer grado
(propuesto por Horn).
41
5.2 Desarrollo de interfaz gráfica
Dado un punto ai, j del terreno, la pendiente P(ai, j) se calcula utilizando la siguiente ecua-
ción.
P(ai, j) = tan−1
√
(gx)2 +(gy)2 (5.1)
Donde gx y gy representan las funciones del gradiente horizontal y vertical respectivamente.
Estas funciones se calculan mediante la matriz de recorrido correspondiente al punto ai, j como
se observa a continuación.
W3,3 =
ai−1, j−1 ai−1, j ai−1, j+1
ai, j−1 ai, j ai, j+1
ai+1, j−1 ai+1, j ai+1, j+1
 (5.2)
Según el método de diferencia finita de segundo grado (propuesto por Zevenbergen and Thorne)
gx y gy se representan de la forma
gx =
ai, j−1−ai, j+1
8α
(5.3)
gy =
ai+1, j−ai−1, j
8α
(5.4)
Donde α es el tamaño de la celda.
Según el método de diferencia finita de tercer grado (propuesto por Horn) se tiene que
gx =
δβ
8α
(5.5)
Donde
δ = ai−1, j+1 +2ai, j−1 +ai+1, j−1 (5.6)
β = ai−1, j+1 +2ai, j+1 +ai+1, j+1 (5.7)
5.2. Desarrollo de interfaz gráfica
Para realizar el diseño de la interfaz gráfica del plugin se utilizó el software Qt Designer, el
cual permite agregar elementos como botones, líneas de texto, listas, tablas, entre otros. En la
figura 5.2 se presenta el diseño para el plugin, en el cual el usuario puede ingresar la ruta del
ortomosaico y el modelo digital de elevaciones, y seleccionar la ruta de salida del archivo de
curvas de nivel.
42
5.2 Desarrollo de interfaz gráfica
Figura 5.2 Diseño de interfaz gráfica de plugin.
Para acceder a las rutas seleccionadas, el archivo fuente principal mainPlugin.py debe contar
con las siguientes funciones.
5.2.1. Función select_ f ile
Es una función diseñada para obtener la ruta especificada por el usuario.
5.2.2. Función QFileDialog.getOpenFileName
Es una función para obtener la ruta de entrada del usuario. Su sintaxis se detalla a continua-
ción
QFileDialog.getOpenFileName(parent,caption,directory, f ilter,options)
5.2.3. Función QFileDialog.getOpenFileName
Es una función para obtener la ruta de salida especificada por el usuario. Su sintaxis se detalla
a continuación.
QFileDialog.getSaveFileName(parent,caption,directory, f ilter,options)
Los parámetros de las dos funciones se detallan en la tabla 5.1
43
5.3 Desarrollo del plugin
Parámetros de función
Parámetro Descripción
Parent
En caso de utilizar la salida de otro
algoritmo.
Caption Leyenda de la función.
Directory Ruta de búsqueda.
Filter Filtro de extensiones
Options Parámetros adicionales
Tabla 5.1: Parámetros para la función de entrada y salida. QGIS, s.f.
5.3. Desarrollo del plugin
Para el desarrollo del plugin se tiene en cuenta la estructura de directorios necesarios para
compilar el complemento, como se detalla a continuación. (QGIS, s.f.)
5.3.1. Archivo __init__.py
Este archivo es requerido por el sistema de importación de Python. Requiere una función deno-
minada classFactory() la cual se llama cada vez que el plugin se carga al software QGIS.
5.3.2. Archivo mainPlugin.py
Es el archivo fuente principal, y contiene la información correspondiente al plugin que se desea
ejecutar, así como las principales funciones del complemento como:
5.3.2.1. Función __init__
Da acceso a la interfaz del software QGIS.
5.3.2.2. Función initGui()
Se llama cuando se carga el complemento y es la encargada de crear las acciones necesarias
para la configuración del plugin.
5.3.2.3. Función unload()
Se llama cuando se descarga el complemento y permite eliminar el ícono del plugin y el ele-
mento del menú de QGIS.
En este archivo también se añaden los algoritmos necesarios para la generación de curvas de
nivel y planimetría.
5.3.3. Archivo resources.qrc
Es un documento creado por Qt Designer que contiene rutas relativas a los recursos de las
formas.
44
5.4 Desarrollo de algoritmo
5.3.4. Archivo resources.py
Es la traducción a lenguaje Python del archivo de recursos generado en extensión .qrc.
5.3.5. Archivo f orm.ui
Es la interfaz gráfica de usuario creada por el software QT Designer.
5.3.6. Archivo f orm.py
Es la traducción a lenguaje Python del archivo de la interfaz gráfica en extensión .ui
5.3.7. Archivo metadata.txt
Es el archivo que contiene información general como el nombre del plugin, versión, descripción,
datos del autor, entre otros.
Para generar los archivos requeridos se utilizó la herramienta "Plugin Builder". A continuación
se presenta el diseño de la clase y su descripción, los cuales son los datos utilizados en el archivo
metadata.txt.
Figura 5.3 Creación de clase del plugin.
5.4. Desarrollo de algoritmo
El algoritmo del plugin desarrollado se presenta a continuación.
45
5.4 Desarrollo de algoritmo
Algorithm 1 Algoritmo planimetría y curvas de nivel
1: import processing . Importar funciones de procesamiento de la consola de Python
2: import os . Cargar capas
3: from qgis.core import QgsVectorLayer . Cargar capa vectorial
4: from qgis.core import QgsProject . Cargar proyecto fuera de la consola de Python
5: procedure LEVELMETHOD . Método para curvas de nivel
6: orlayer=self.iface.addRasterLayer(orpath,name) . Añadir capa raster de ortomosaico
7: rlayer = self.iface.addRasterLayer(inpath,name) . Añadir capa raster de DEM
8: processing.run(’gdal:contour’) . Algoritmo de curvas de nivel
9: vlayer = QgsVectorLayer(out_path, name, ogr) . Añadir capa vectorial
GIS, s.f. en su manual de usuario detalla la sintaxis y los parámetros de las funciones, como se
presenta a continuación.
5.4.1. Herramientas GDAL.
GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) es una librería de formatos de datos geoespacia-
les, ráster y vectoriales disponible en el software QGIS. A continuación se detallan las caracte-
rísticas de las funciones empleadas.
5.4.1.1. Función addRasterLayer
Permite cargar un archivo raster desde un archivo, utilizando la sintaxis que se observa a conti-
nuación.
i f ace.addRasterLayer(”/path/to/raster/ f ile.ti f ”,”layername”)
5.4.1.2. Librería OGR
Permite la integración de archivos para bases de datos geoespaciales y vectoriales (shapefi-
le)
5.4.1.3. Función QgsVectorLayer
Permite crear una nueva capa vectorial y añadirla al proyecto actual. Para archivos de tipo
shapefile la sintaxis se presenta de la siguiente manera
vlayer = QgsVectorLayer(”/path/to/shape f ile/ f ile.shp”,”layer_name”,”ogr”)
5.4.1.4. Algoritmo Contour
Este algoritmo está basado internamente en el funcionamiento del algoritmo de la pendiente,
el cual permite extraer líneas de contorno de un archivo ráster de elevación compatible con
herramientas GDAL y generar una salida de tipo vectorial. La sintaxis principal del algoritmo
se presenta a continuación
processing.run(′gdal : contour′, input_raster, interval, f ield_name,extra,out put_vector)
Los parámetros se detallan en la Tabla 5.2.
46
5.4 Desarrollo de algoritmo
Parámetros de algoritmo
Parámetro Descripción
input_raster Archivo ráster de elevación
interval
Define el intervalo entre las líneas de contorno en las unida-
des del ráster de elevación.
field_name
Define el nombre del atributo para la tabla que contiene los
valores de elevación de las líneas de contorno.
extra Añadir parámetros adicionales
output_vector Archivo vectorial de líneas de contorno
Tabla 5.2: Parámetros para el algoritmo Contour. GIS, s.f.
47
Capı́tulo 6
Resultados
Se realizó una prueba en un proyecto fotogramétrico realizando la corrección del error por
medio de un sistema RTK. En la figura 6.1 se presentan la nube de puntos dispersa y densa
generadas en la etapa de procesamiento utilizando el software Agisoft Metashape
Figura 6.1 Nube de puntos dispersa y densa.
Los puntos de fotocontrol se situaron como se presenta en la figura 6.2, para su posterior captura
de coordenadas.
48
Figura 6.2 Ubicación de puntos de fotocontrol.
El reporte de cada punto de fotocontrol se presenta en la tabla 6.1
Reporte de puntos de fotocontrol.
Ref Este(m) Norte(m) Altitud(m) Precisión(m) Error(m) Error(pix) Proyección
1 1004484.805 1019615.778 2577.201 0.005 0.009431 0.037