SanchezArizaCarlosIvan2020

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Procesamiento digital de imágenes 
obtenidas con dron mediante el uso 
de software libre 
 
 
 
 
 
 
 
 
Carlos Iván Sánchez Ariza 
Anderson Calderón Muñoz 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Universidad Distrital Francisco José de Caldas 
Facultad de Medio Ambiente y Recursos Naturales 
Bogotá D.C., Colombia 
2020 
 
Procesamiento digital de imágenes 
obtenidas con dron mediante el uso 
de software libre 
 
 
 
 
Carlos Iván Sánchez Ariza 
 Anderson Calderón Muñoz 
 
 
 
 
Proyecto de grado como requisito parcial para optar al título de: 
Ingeniero Topográfico 
 
 
 
 
 
Director (a): 
Ing. Esp. Msc. William Barragán Zaque 
 
 
 
 
 
 
Línea de Investigación: Fotogrametría 
 
 
 
 
Universidad Distrital Francisco José de Caldas 
Facultad de Medio Ambiente y Recursos Naturales 
Bogotá D.C., Colombia 
2020
Resumen y Abstract V
 
Resumen 
 
En el mundo actual la gran practicidad y precisión de los drones (Sistema de aeronave 
pilotada remotamente) frente a técnicas clásicas, ha aumentado su empleo en variedad 
de aplicaciones y funciones. Los convierte en una alternativa óptima, pues su uso ofrece 
un punto de vista antes inalcanzable. Además, la facilidad de llegar a sitios de difícil acceso 
para obtener o recolectar información a menor costo y tiempo. En el ámbito de la Ingeniera 
Topográfica es imprescindible conocer los tipos de drones y el uso adecuado de estos, el 
desarrollo de proyectos relacionados con la recolección y análisis de datos. Así mismo, es 
necesario resaltar que la calidad en las imágenes refleja un procesamiento apropiado, 
proceso que se plantea ejecutar mediante el uso de software libre (MicMac). 
 
 
Palabras clave: Software libre, MicMac, Remotely Piloted Aircraft System, Modelos 3D, 
Ortofotomosaico, RPAS. 
 
 
 
 
 
 
VI Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
 
Abstract 
 
In the current world, the high practicality and accuracy of drones (Remotely Piloted Aircraft 
System) in relation to classical techniques has increased their use in a variety of 
applications and functions. It makes them an optimal alternative, since their use offers a 
previously unattainable. In addition, the ease of reaching hard-to-reach places to obtain or 
collect information at a lower cost and time. In the field of Topographic Engineering, it is 
essential to know the types of drones and their proper use, the development of projects 
related to data collection and analysis. Likewise, it is necessary to highlight that the quality 
of the images reflects an appropriate processing, a process that is proposed to be executed 
through the use of free software (MicMac). 
 
 
Keywords: Free software, MicMac, Remotely Piloted Aircraft System, 3D Models, 
Orthophotomosaic, RPAS. 
 
Contenido VII
 
Contenido 
Pág. 
Resumen ......................................................................................................................... V 
Abstract.......................................................................................................................... VI 
Lista de figuras .............................................................................................................. IX 
Lista de ecuaciones ...................................................................................................... XI 
Introducción .................................................................................................................... 1 
1. Estado del arte o antecedentes ............................................................................... 3 
2. Formulación del problema de investigación .......................................................... 7 
2.1 Pregunta de investigación ................................................................................ 7 
2.2 Justificación ..................................................................................................... 7 
3. Objetivos ................................................................................................................... 9 
3.1 Objetivo general............................................................................................... 9 
3.2 Objetivos específicos ....................................................................................... 9 
4. Marco teórico .......................................................................................................... 11 
4.1 Cartografía ..................................................................................................... 11 
4.1.1 Mapas ................................................................................................. 12 
4.1.2 Proyección Cartográfica ...................................................................... 13 
4.2 Fotogrametría ................................................................................................ 15 
4.2.1 Fotogrametría analógica ..................................................................... 16 
4.2.2 Fotogrametría analítica ....................................................................... 16 
4.2.3 Fotogrametría digital ........................................................................... 17 
4.2.4 Método general de la fotogrametría ..................................................... 18 
4.2.5 Forma en que funcionan los programas de fotogrametría ................... 20 
4.3 Aerotriangulación ........................................................................................... 21 
4.3.1 Aerotriangulación por modelos independientes ................................... 22 
4.3.2 Determinación de las coordenadas de los centros de proyección. ...... 22 
4.3.3 Puntos de control terrestre .................................................................. 24 
4.4 Dron (RPAS) .................................................................................................. 25 
4.4.1 Historia del dron .................................................................................. 26 
4.4.2 Clases de drones ................................................................................ 27 
4.5 Aplicación en la ingeniería topográfica ........................................................... 30 
4.5.1 Modelo digital del terreno (DTM) ......................................................... 30 
VIII Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
4.5.2 Modelo digital de elevación (DEM) ...................................................... 30 
4.5.3 Ortofotomosaico ................................................................................. 31 
4.5.4 Procesamiento digital de imágenes .................................................... 32 
4.6 MicMac .......................................................................................................... 33 
4.6.1 Presentación ....................................................................................... 33 
4.6.2 Aspectos Algorítmicos ........................................................................ 34 
4.6.3 Recuperación de la estructura (SfM) ................................................... 35 
4.6.4 Coincidencia de imagen estéreo de múltiples vistas (MVSM) ............. 36 
4.7 Otros software libres ..................................................................................... 40 
4.7.1 OpenDroneMap .................................................................................. 41 
4.7.2 Meshroom ........................................................................................... 42 
4.7.3 Regard 3D .......................................................................................... 42 
4.7.4 Visual SFM ......................................................................................... 43 
4.7.5 Colmap ............................................................................................... 44 
5. Metodología ............................................................................................................45 
5.1 Fase I: Planteamiento del problema de investigación .................................... 46 
5.2 Fase II: Obtención de los datos ..................................................................... 47 
5.3 Fase III: Procesamiento de la información ..................................................... 49 
5.3.1 Instalación del software ...................................................................... 49 
5.3.2 GUI para MicMac ................................................................................ 52 
5.3.3 Búsqueda de puntos de enlace ........................................................... 53 
5.3.4 Post-Proceso puntos de control .......................................................... 57 
5.3.5 Orientación interna y orientación relativa ............................................ 63 
5.3.6 Orientación absoluta ........................................................................... 67 
5.3.7 Generación de productos .................................................................... 74 
5.4 Fase IV: Análisis de los datos ........................................................................ 83 
5.4.1 Impacto ............................................................................................... 83 
5.4.2 Limitaciones ........................................................................................ 84 
6. Conclusiones y recomendaciones ....................................................................... 85 
6.1 Conclusiones ................................................................................................. 85 
6.2 Recomendaciones ......................................................................................... 85 
A. Anexo: Tutorial MicMac ......................................................................................... 87 
Bibliografía .................................................................................................................... 88 
 
 
 
 
 
 
 
Contenido IX
 
Lista de figuras 
 
 
Figura 4-1: Proyeccion cartográfica - Representación de la tierra. ................................. 13 
Figura 4-2 Tipos de proyección ...................................................................................... 14 
Figura 4-3: Estereoscopio de espejos ............................................................................ 16 
Figura 4-4: Restituidor analítico universal Leica SD 2000 ............................................... 17 
Figura 4-5: Esquema del método general de la fotogrametría. ....................................... 19 
Figura 4-6: Nube de puntos. ........................................................................................... 20 
Figura 4-8: Materialización Punto de control terrestre..................................................... 24 
Figura 4-9: Posicionamiento punto de control terrestre ................................................... 25 
Figura 4-10: Dron de ala fija ........................................................................................... 28 
Figura 4-11: Dron ala rotatoria ........................................................................................ 29 
Figura 4-12: Dron VTOL ................................................................................................. 29 
Figura 4-13: Modelo digital de elevación ........................................................................ 31 
Figura 4-14: Arquitectura simplificada de los módulos principales de MicMac. ............... 34 
Figura 5-1: Fases metodológicas. Fuente: Elaboración propia (2020) ............................ 45 
Figura 5-2: Ubicación sede Aduanilla de Paiba. Fuente: Mapas Bogotá ........................ 48 
Figura 5-3: Antena GPS Trimble .................................................................................... 48 
Figura 5-4: Ingreso a variables de entorno. .................................................................... 50 
Figura 5-5: Propiedades del sistema. ............................................................................. 50 
Figura 5-6: Variables de entorno. ................................................................................... 51 
Figura 5-7: Editar variables de entrono. .......................................................................... 51 
Figura 5-8: Verificación dependencias. ........................................................................... 52 
Figura 5-9: GUI MicMac. ................................................................................................ 53 
Figura 5-10: Ejecución comando XifGps2Txt. ................................................................. 54 
Figura 5-11: Archivo Coordenadas.txt. ........................................................................... 55 
Figura 5-12: Archivo RTLfromExif.xml. ........................................................................... 56 
X Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
Figura 5-13: Ejecución comando Tapioca. ...................................................................... 57 
Figura 5-14: Ventana Startup. ......................................................................................... 58 
Figura 5-15: Ventana para crear nuevo proyecto. ........................................................... 58 
Figura 5-16: Importar datos. ............................................................................................ 59 
Figura 5-17: Ventana de ocupación y panel de ocupación .............................................. 59 
Figura 5-18: Establecer punto de control. ........................................................................ 60 
Figura 5-19: Icono GPS + PostProcessing. ..................................................................... 60 
Figura 5-20: Vectores de la red en color verde................................................................ 61 
Figura 5-21: Icono Adjust network. .................................................................................. 61 
Figura 5-22: Resultado del ajuste.................................................................................... 62 
Figura 5-23: Reporte. ...................................................................................................... 62 
Figura 5-24: Coordenadas de los puntos ajustados. ....................................................... 63 
Figura 5-25: Ejecución comando Tapas. ......................................................................... 64 
Figura 5-26: Ejecución comando Campari. ..................................................................... 65 
Figura 5-27: Archivo AperiCloud.ply. ............................................................................... 67 
Figura 5-28: Archivo GCP2.txt. ....................................................................................... 68 
Figura 5-29: Archivo GCP2.xml. ...................................................................................... 68 
Figura 5-30: Archivo IDGCP.txt. ...................................................................................... 69 
Figura 5-31: Interfaz SaisieAppuisInitQT. ........................................................................ 70 
Figura 5-32: Ejecución comando GCPBascule................................................................ 71 
Figura 5-33: Ejecución comando ChgSysCo. .................................................................. 73 
Figura 5-34: Visualización de las cámaras. ..................................................................... 74 
Figura 5-35: Ejecución comando Tarama. ....................................................................... 75 
Figura 5-36: Archivo TA_LeChantier.TIF (mascara). ....................................................... 76 
Figura 5-37: Ejecución comando Malt. ............................................................................ 77 
Figura 5-38: Ortofotomosaico. .........................................................................................78 
Figura 5-39: Archivo Ort_DJI_0050. ................................................................................ 79 
Figura 5-40: Archivo Correl_STD-MALT_Num_7. ........................................................... 80 
Figura 5-41: Ejecución C3DC. ......................................................................................... 81 
Figura 5-42: Archivo Nuage-Depth-DJI_0081.JPG_Masq. .............................................. 82 
Figura 5-43: Modelo 3D. ................................................................................................. 83 
 
Contenido XI
 
Lista de ecuaciones 
 
 
Ecuación 4-1: Ecuación de coplaneidad. ........................................................................ 23 
Ecuación 4-2: Ecuación de colinealidad. ........................................................................ 23 
Ecuación 4-3: Dimensión de la coincidencia ................................................................... 38 
Ecuación 4-4: Espacio de disparidad .............................................................................. 38 
 
 
Lista de tablas 
 
Tabla 4-1: Relación del sistema de coordenadas con el método general de la fotogrametría.
 ....................................................................................................................................... 20 
Tabla 5-1 Diferentes software para procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
y su costo aproximado. ................................................................................................... 47 
 
 
 
Introducción 
 
El sentido de la vista del ser humano es uno de los mecanismos más poderosos que 
existen. Este es capaz de detectar. Analizar y almacenar imágenes con un gran poder de 
procesamiento. El procesamiento digital de imágenes consiste en alterar la información 
visual para obtener mejores resultados o para aislar algunas características particulares 
de las imágenes. 
 
Los drones (Sistema de aeronave pilotada remotamente) se convirtieron en herramientas 
versátiles para la toma de imágenes aéreas en diversos campos: cartografía, medio 
ambiente, ingenierías, silvicultura, etc. Es importante conocer esta tecnología de fácil 
acceso para emplearla en la tarea específica a desarrollar, en este caso particular en el 
campo de la Fotogrametría y de la Ingeniería Topográfica en general. Cada día el manejo 
de drones es más común desde todos los aspectos y diferentes actividades, se debe 
resaltar que es importante analizar y comprender sus características y especificaciones, 
dependiendo el tipo de práctica para el cual este destinado el dron. Con el gestor de datos 
de vuelo; se puede pre-procesar, geo etiquetar y organizar las imágenes de vuelo. 
Transformar las imágenes aéreas de alta resolución en un orto mosaico georreferenciado 
(también conocido como ortofotografía). Las nubes de puntos individuales, con 
coordenadas asignadas y un valor RGB. Se utilizan habitualmente en trabajos geométricos 
y con CAD. 
2 Introducción 
 
 
 
Pero debido al software de procesamiento de imágenes comerciales que mantienen un 
precio costoso para la mayoría de personas y sus funciones gratuitas son limitadas. Existen 
diferentes elecciones a la hora de seleccionar un software que se ajuste a las necesidades 
de cada usuario. Al margen de sus puntos fuertes, hay un elemento común: suponen una 
inversión importante. Se busca que este proyecto de la solución al procesamiento de 
imágenes de drones utilizando software libre (MicMac). Para la generación de cálculo de 
puntos de conexión en la aero-triangulación, ortofotos, DEM; de esta manera, también 
permite la georreferenciación de los productos finales en un sistema de coordenadas ya 
sea local o global, estableciendo una alternativa para lo mencionado anteriormente. 
 
Empleando este software de uso libre por medio de comandos ejecutables en la consola 
de Windows se da otra salida al procesamiento digital de imágenes. Además, se genera 
una documentación soportada que integre la metodología a seguir, familiarizando al lector 
con el entorno de MicMac para los usos ya mencionados anteriormente. 
 
 
 
 
 
1. Estado del arte o antecedentes 
El manejo de las imágenes digitales se ha convertido en las últimas décadas en un tema 
de interés extendido en diferentes áreas de las ciencias naturales, las ciencias médicas y 
las aplicaciones tecnológicas entre otras. El crecimiento en el poder de cómputo, las 
capacidades de almacenamiento y los nuevos sistemas de desplegado, captura e 
impresión de bajo costo han facilitado el desarrollo de ésta disciplina. 
Hace no mucho las posibilidades de los equipos de captura y procesamiento digital eran 
bastante limitadas y los costos y tiempo de procesamiento prohibitivos. Ante lo cual en muy 
pocas áreas se prestaba atención al potencial que las herramientas para el manejo de 
imágenes digitales ofrecían. La explotación de éstas herramientas se había quedado 
restringida a algunas secciones de investigación y el desarrollo de aplicaciones de software 
se orientaba hacia problemas donde el presupuesto era exagerado. (Ortiz, 2013) 
La fotogrametría es el arte, la ciencia y la tecnología para obtener información geométrica 
sobre la forma tridimensional y la orientación de objetos a partir de imágenes y otros 
sensores de imágenes. Es una metodología de medición barata, ya que puede ejecutarse 
prácticamente con cualquier cámara digital de una marca decente. Es instantáneo ya que 
captura los fenómenos observados de una vez y en una fracción de segundo, y altamente 
automatizado, por lo tanto, accesible para usuarios no expertos. Gracias al campo de la 
visión por computadora, la fotogrametría se rejuveneció y hoy se ubica entre otras técnicas 
competitivas de detección remota (por ejemplo, LIDAR) (Granshaw & Fraser, 2015). 
Los varios hitos que conducen a este progreso son la detección automatizada de puntos 
de interés (Lowe, 2004). La Estructura del movimiento SfM (Structure from Motion) 
algoritmos capaces de reconstruir escenas a partir de conjuntos de colecciones de 
imágenes desordenadas (Snavely, Seitz, & Szeliski, 2006) y las técnicas de coincidencia 
de imágenes densas que ofrecen modelos de superficie de resolución igual al tamaño de 
píxel en el suelo (Pierrot-Deseilligny & Paparoditis, A multiresolution and optimization-
based image matching approach, 2006) 
4 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
Todo esto contribuye a una visibilidad cada vez mayor de las herramientas fotogramétricas 
en varios campos de la ciencia y la ingeniería, el creciente interés del mercado y, 
posteriormente, una multitud de bibliotecas fotogramétricas / de visión por computadora y 
soluciones de software, ya sea comercial o de código libre. 
En la actualidad es posible explotar plataformas de bajo costo y obtener resultados de gran 
calidad y crear aplicaciones de gran utilidad, versátiles y flexibles, así como aplicaciones 
de software de propósito específico para atender las diversas necesidades de los 
especialistas. (Rupnik, Daakir, & Pierrot Deseilligny , 2017) 
Hasta la reciente aparición de los drones, la fotogrametría aérea, se realizaba con 
imágenes satelitales o directamente desde helicópteros/avionetas. Cada método presenta 
ventajas e inconvenientes, por lo que no existe una solución única para todo tipo de 
trabajos: 
Helicópteros: aunque pueden ofrecer una buena resolución (20/40 cm/píxel), son caros de 
operar (costo/hora) y el procesamiento supone un gasto importante. 
Avioneta: ofrece una resolución similar a los helicópteros, pero son más económicos 
(costo/hora). Como en el caso anterior, es necesario estimar cuidadosamente los costos 
de procesamiento ya que en la mayoría de casos supondrán costos elevados por proyecto. 
Satélites: aunque no se trata de una tecnología excesivamente cara, ofrecen una 
resolución muy baja paraese tipo de trabajos (1m por píxel). Otros problemas asociados 
a esta tecnología son el tiempo de revisita y existencia de oclusiones (nubes). 
Por otro lado, los drones para fotogrametría ofrecen rapidez, se habla de que en unas 
pocas horas se puede disponer del mapa totalmente procesado, costos muy bajos a 
comparación de las mencionadas anteriormente y mayor control en el resultado final. Por 
otro lado, se vigila todo proceso del proyecto y se podrá decir la calidad del producto final, 
obteniendo en cada trabajo más experiencia para agilizar y ser más eficaz en los trabajos 
a futuro. 
El control de calidad que se obtiene con este método es hacer uso de múltiples puntos de 
control obtenidos con alta precisión mediante un GPS diferencial apoyado en un vértice 
geodésico de la zona. A través de estos puntos de control se puede evaluar la precisión 
obtenida en los trabajos. (Aerial Insights SL., 2019) 
Capítulo 1 5
 
En la actualidad la tecnología de drones está transformando muchos campos en los que 
la fotografía aérea es una alternativa para medición y procesamiento, en este caso mucho 
más económico en tiempo y costo para obtener información topográfica, mediante 
imágenes y aplicando técnicas fotogramétricas. Midiendo puntos de apoyo y procesando 
las imágenes aéreas con un software en específico con el cual se pueden crear modelos 
digitales de elevación, mosaicos orto rectificados y georreferenciados además de nubes 
de puntos de alta resolución, modelos en 3D con precisión al centímetro que permiten el 
cálculo de curvas de nivel, medición de áreas y volúmenes y diversos productos que 
muestran la apariencia real del terreno. La utilización de drones permite, además, realizar 
tareas a baja altura, grabando en tiempo real y facilitando el relevamiento de zonas 
peligrosas o de difícil acceso y superar obstáculos diversos, de forma automatizada y sin 
poner en riesgo la seguridad personal. En la actualidad existen con una gran variedad de 
formas, tamaños y características en función del uso al que estén destinados. (Ferreira & 
Aira, 2017)
 
 
 
2. Formulación del problema de investigación 
2.1 Pregunta de investigación 
¿Qué tanta utilidad y que nivel de complejidad puede tener el realizar procesamiento digital 
de imágenes obtenidas con dron para obtener productos cartográficos con software libre 
teniendo en cuenta su desarrollo y aplicación de manera que pueda convertirse en una 
alternativa eficaz y competitiva en la actualidad? 
 
 
2.2 Justificación 
La realización de productos cartográficos a través de la obligación del mercado actual por 
manejar software comercial, brinda una oportunidad de innovar y buscar una solución 
confiable y eficaz de suplir dicha necesidad. Se busca generar una alternativa a los 
diferentes productos finales cartográficos, entre los cuales se destaca el procesamiento de 
imágenes de dron. Para el cual se hará uso un software libre (MicMac) proporcionado un 
valor agregado a las diferentes personas, empresas o todo aquel interesado en el proceso, 
para ejecutar en algunos de los diversos campos. En un balance con los productos finales 
del uso de software comercial; se expondrá las ventajas, dificultades que nazcan en la 
realización de los productos cartográficos terminados. Pretendiendo incrementar el interés 
en el manejo libre de software como un objetivo secundario del proyecto. 
 
La problemática abordada en este proyecto de investigación, será demostrar la dificultad 
de utilizar un software libre sin previos conocimientos del mismo, con el fin de realizar 
procesamiento de imágenes obtenidas con dron. 
 
 
 
 
3. Objetivos 
3.1 Objetivo general 
 
• Realizar procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron mediante el uso de 
software libre 
 
3.2 Objetivos específicos 
 
• Generación de flujo de trabajo para realizar el procesamiento digital de imágenes 
con el software de uso libre MicMac, por medio de comandos ejecutables en la 
consola de Windows 
 
• Establecer una alternativa para el procesamiento digital de imágenes con el uso de 
software libre. 
 
 
• Generación de una documentación totalmente soportada que integre las fases de 
la metodología a seguir 
 
 
 
 
 
4. Marco teórico 
4.1 Cartografía 
 
Desde hace siglos, el hombre se ha interesado por todo lo concerniente a la tierra en que vive. 
En los tiempos más remotos se limitó, naturalmente, a las inmediaciones de su hogar; después 
se extendió hasta la distancia de los mercados o lugares de intercambio y finalmente, con el 
desarrollo de los medios de transporte, por el mundo entero. Siempre ha sido evidente la 
especulación relativa a las dimensiones, la forma y la composición de la tierra. Por tal razón, 
se debe reconocer a la cartografía, como una ciencia que está en proceso de desarrollo 
técnico, pues cada día sus retos son más rigurosos y buscan entregar al usuario final datos 
geográficos con calidad y eficiencia. (Aguirre, 1998) 
La Cartografía es la ciencia que estudia los distintos sistemas o métodos para representar 
sobre un plano una parte o la totalidad de la superficie terrestre, de forma que las 
deformaciones que se producen sean conocidas y se mantengan dentro de ciertos límites o 
condiciones, que dependen de las características que en cada caso se pidan a la 
representación. Los métodos para representar gráficamente la Tierra sobre un plano o mapa, 
necesitan de otras ciencias, como la Topografía y la Geodesia, capaces de determinar la 
situación de los puntos de la superficie terrestre en ciertos sistemas de referencia. 
Si la superficie a representar es de pequeña dimensión, puede considerarse ésta confundida 
con el plano horizontal o tangente al esferoide terrestre en un punto central, sobre el cual se 
proyectan los puntos singulares determinados mediante instrumentos que miden coordenadas 
polares horizontales, ángulos y distancias (Teodolitos, taquímetros, etc.). Si la superficie es 
de mayores dimensiones, no puede considerarse como un plano, sino como una superficie 
esférica o elipsoidal convenientemente elegida, a la cual deben referirse las coordenadas 
12 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
medidas utilizando los métodos de la Geodesia y la Topografía. Se utiliza como superficie de 
referencia un elipsoide de revolución, cuyo eje es el de rotación terrestre, utilizándose entre 
otros el internacional de Hayford, que tiene unos parámetros: 
• Semieje ecuatorial a = 6 378 388 m 
• Semieje ecuatorial b = 6 356 911.946 m 
• Aplanamiento = 1 / 297 
 
 
Sobre este elipsoide, los puntos determinados en el terreno por sus coordenadas horizontales 
(acimut y distancia) se refieren a un sistema de coordenadas elipsoidales o geodésicas, 
también llamadas “geográficas” que son la longitud y latitud. 
Aquí empieza, en el proceso de la representación de la Tierra, el papel de la Cartografía o de 
los “sistemas de representación cartográfica”, transformando las coordenadas curvilíneas 
(longitud y latitud), en otras coordenadas planas, rectangulares o polares. Esta transformación 
cartográfica se ocupa únicamente de la obtención de coordenadas planimétricas. 
La tercera dimensión o altitud, se representa utilizando un método de Geometría descriptiva, 
el “sistema acotado”, que emplea “cotas” y “curvas de nivel” y a veces tintas hipsométricas o 
sombreados, que permiten ver más fácilmente el relieve. El objeto genérico de la Cartografía 
consiste en reunir y analizar datos y medidas de las diversas regiones de la Tierra, y 
representar éstas gráficamente a una escala reducida, pero de tal modo que todos los 
elementos y detalles sean claramente visibles. (Santamaría, 2011) 
 
4.1.1 Mapas 
 
Un mapa es una representación convencional de la superficie terrestre, vista desde arriba, a 
la que se añaden rótulos para la identificación de los detalles más importantes. Hay mapas en 
los que se representaun determinado aspecto o elemento, como sucede, por ejemplo, con los 
mapas pluviométricos, geológicos, demográficos, de vegetación, etc. 
Por otra parte, los mapas suelen representar detalles que no son realmente visibles por sí 
mismos, como, por ejemplo, las fronteras, los meridianos, los paralelos. Los mapas no se 
Capítulo 4 13
 
limitan a representar la superficie de la Tierra. Hay mapas del firmamento, de la Luna..., y 
también mapas geológicos del subsuelo. (Santamaría, 2011) 
En el estudio y confección de un mapa se pueden considerar las partes siguientes: 
• La escala 
• El sistema de proyección utilizado para representar el mapa 
• Los elementos a representar mediante símbolos (caminos, montañas) 
• La rotulación 
• El título 
• El recuadro 
• Detalles complementarios. 
 
4.1.2 Proyección Cartográfica 
 
Las proyecciones cartográficas son el método o sistema por el cual se representa gráficamente 
la superficie curva de la tierra sobre una superficie plana. 
Para tener claridad en esto, se debe entender cuál es la verdadera forma de la tierra y de 
cómo esta se representa. Esto se puede observar en la Figura 4-1 
 
 
 
Figura 4-1: Proyeccion cartográfica - Representación de la tierra. 
Fuente: Elaboración propia (2020) 
La tierra presenta una forma esférica deformada en gran cantidad de sus partes, no existe una 
figura geométrica con la cual se puede representar adecuadamente, debido a esto es 
necesario generar diferentes geoides y sistemas proyectados como se puede ver en la Figura 
14 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
4-2 para realizar el mejor análisis posible. Buscando una representación simple pero útil, en 
la cual se facilite la orientación, representación y vectorización de movimientos se lleva la tierra 
a una representación esférica. 
 
Figura 4-2 Tipos de proyección 
Fuente: Elaboración propia (2020) 
Después de definir la tierra como una esfera por su facilidad para representarla físicamente 
se procede a estructurar, dividir, y caracterizar el espacio de este globo, este es organizado 
según meridianos y paralelos los cuales subdividen la esfera terrestre de manera horizontal y 
vertical. 
Las divisiones verticales llamadas meridianos se intersectan todas en los dos polos de la 
esfera, ubicados en la parte superior e inferior de esta. Los paralelos se ubican 
transversalmente, y cada uno de estos nos permite realizar una medida de desplazamiento 
entre ellos, dichas medidas se entregarán en grados y se llaman longitud y latitud 
respectivamente. 
Contando con las subdivisiones de la tierra se puede aspirar a la representación sobre 
superficies planas, para esto se debe proyectar dicha esfera. Se busca llegar al sistema que 
traslade los meridianos y paralelos desde una superficie curva hasta una plana. 
En conocimiento de lo anterior se puede afirmar que las proyecciones surgen a partir de la 
necesidad de convertir una esfera en un plano, esto se debe a que la esfera es un volumen y 
se busca remodelarla en un plano de dos dimensiones lo cual causa gran cantidad de 
distorsiones dependiendo el método usado para el anterior procedimiento. (Pachón, 2016) 
 
Capítulo 4 15
 
4.2 Fotogrametría 
 
La fotogrametría, según Bonneval, es la técnica que tiene como objetivo estudiar y definir con 
precisión la forma, dimensiones y posición en el espacio de un objeto cualquiera utilizando 
esencialmente medidas hechas sobre una o varias fotografías. 
Etimológicamente, la palabra fotogrametría significa la métrica de lo escrito con luz. Es, en 
esencia, la ciencia que utiliza la fotografía para hacer medidas, y su aplicación es extensiva a 
numerosas áreas de conocimiento. Existe otra técnica que utiliza también fotografías aéreas 
denominada fotointerpretación y que se dedica al estudio pormenorizado de las fotografías 
con el objetivo de analizar fenómenos de muy variada tipología. (Quirós, 2014) 
Actualmente, cualquier cartografía, así como los levantamientos topográficos de una cierta 
magnitud, son realizados con técnicas de fotogrametría, a partir de fotografías aéreas. Si bien 
el concepto está ampliamente ligado a la producción de cartografía, comprende un ámbito de 
aplicación más amplio y se puede dividir en numerosas ramas que abarcan desde la 
fotointerpretación hasta la teledetección. (Sánchez, 2006) 
Sin embargo, la fotogrametría no interpreta fenómenos si no que, mediante mediciones en las 
fotografías, genera planos y mapas de gran exactitud. 
En conclusión, se puede definir la fotogrametría como la ciencia para elaborar mapas o planos 
partiendo de fotografías realizadas bajo unos condicionantes específicos. (Quirós, 2014). 
La fotogrametría es el arte, la ciencia y tecnología de obtener información verídica de objetos 
físicos y su entorno a través de procesos de grabación, medición e interpretación de imágenes 
fotográficas y patrones de energía electromagnética y otros fenómenos de la cual se divide 
en: 
• Fotogrametría analógica 
 
• Fotogrametría analítica 
• Fotogrametría digital 
 
16 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
4.2.1 Fotogrametría analógica 
 
Surge a partir de 1858 por el francés Laussedat, quien logra obtener planos exactos de 
edificios y pequeñas extensiones de terreno a partir de la fotografía y esto dio pie para los 
inicios de la fotogrametría realizada con estereoscopio de espejos, del cual se puede ver un 
ejemplo en la Figura 4-3; que en su día se conoció con el nombre de fotogrametría ordinaria 
y que ahora llamamos fotogrametría analógica. Con la invención del avión (1902) permitió unir 
estas dos disciplinas y de ahí surge lo que hoy se conoce como fotogrametría analógica, 
haciendo mucho más rentable la restitución de mapas topográficos. Las fotos que se 
realizaban estaban limitadas generalmente a la fotogrametría terrestre. El avión se utilizó por 
primera vez para uso topográfico en 1913. (CEUPE, 2018) 
 
Figura 4-3: Estereoscopio de espejos 
Fuente: Laboratorio de fotogrametría Universidad Distrital Francisco José de Caldas FAMARENA (2020) 
4.2.2 Fotogrametría analítica 
 
Surgen los primeros instrumentos electrónicos, que supuso una gran ayuda en el campo de la 
fotogrametría. Las herramientas electrónicas para la fotogrametría sustituyeron a los 
Capítulo 4 17
 
componentes mecánicos que realizaban las sustituciones, y a partir de entonces, muchas de 
las operaciones realizadas manual o mecánicamente se empezaron a realizar por medio de 
elementos electrónicos como el restituidor analítico universal que se puede ver en la Figura 
4-4. En esta etapa puede destacarse que la toma de información es analógica y el modelado 
geométrico es matemático. Mediante el uso de un mono-comparador o de un 
estereocomparador integrado en el restituidor, se miden las coordenadas (X, Y) de los puntos 
necesarios de las fotografías, coordenadas que son procesadas por los programas del 
computador del sistema. (CEUPE, 2018) 
 
Figura 4-4: Restituidor analítico universal Leica SD 2000 
Fuente: Elaboración propia (2020) 
 
4.2.3 Fotogrametría digital 
 
Con la primera guerra mundial se empezó a implementar la aviación y la necesidad de ambos 
bandos de obtener fotografías aéreas del campamento contrario. En la fotogrametría aérea la 
cámara está en movimiento, y para poder efectuar la restitución, es preciso conocer el punto 
exacto en que se capturo el fotograma. La revolución del soporte digital ha supuesto para la 
fotogrametría cambios profundos en: 
18 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
• Acceso a las imágenes: la naturaleza gráfica de las imágenes, y no solo la gráfica, sino 
de cualquier banda del espectro electromagnético, implica que las fotos pueden ser 
retocadas adaptándose a las necesidades requeridas, se puede re muestrear de forma 
sencilla y sin involucrar complicados procesos químicos. 
 
• Reformulación de disciplinas: todos losprocesos asociados a la nueva imagen digital 
y a sus nuevas formas de trabajar con ellas han provocado en la fotogrametría una 
fusión de disciplinas. (CEUPE, 2018) 
 
4.2.4 Método general de la fotogrametría 
 
El Método General de la Fotogrametría (MGF) consiste en la obtención de los datos 
tridimensionales de un modelo fotogramétrico, partiendo de información bidimensional de dos 
fotografías correlativas. 
Para llevar a cabo este método, serán necesarias dos fotografías tomadas desde dos puntos 
de vista diferentes. De esta manera se reconstruye la forma de cada uno de los haces y su 
ubicación en el espacio respecto a un sistema de referencia en concreto, y así, es capaz de 
ofrecer coordenadas de cada uno de los puntos objeto. Para conseguir todo esto, se utiliza el 
principio de visión estereoscópica que permite identificar los rayos homólogos de cada haz. 
La orientación de un bloque fotogramétrico requiere seguir un proceso que consiste en dos 
pasos. La primera parte e indispensable, es la realización de la orientación interna. En esta 
fase se consigue el sistema de coordenadas imagen o foto-coordenadas y los puntos de 
referencia que usa son las marcas fiduciales. Consiste en la determinación del haz perspectivo 
de cada imagen. En la segunda parte se realiza la orientación externa, que consiste en 
conocer la posición del fotograma en el espacio. Este paso puede dividirse en dos fases: la 
orientación relativa y la absoluta como se puede evidenciar en la Figura 4-5. 
En la segunda parte se realiza la orientación externa, que consiste en conocer la posición del 
fotograma en el espacio. Este paso puede dividirse en dos fases: la orientación relativa y la 
absoluta. 
Capítulo 4 19
 
• Orientación relativa: Esta es la primera fase para la orientación externa y para ello se 
usan los puntos de Von Guber, y el sistema de coordenadas que se consigue será el 
sistema de coordenadas modelo. En definitiva, es la determinación de la posición 
relativa de un haz respecto a otro, de tal forma que las intersecciones de los puntos 
homólogos en la fotografía determinen los puntos del objeto. 
 
• Orientación absoluta: Esta es la última fase a realizar en el Método General de la 
Fotogrametría donde se realiza la nivelación y escalado del bloque en un sistema de 
coordenadas terreno. En este caso se usan los puntos de apoyo y el sistema de 
coordenadas que se obtienen son las coordenadas terreno. (Garcia & Ortiz, 2012). 
 
 
Figura 4-5: Esquema del método general de la fotogrametría. 
Fuente: Adaptado de Influencia del GSD (2012) 
 
 
 
 
20 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
SISTEMA DE COORDENADAS TIPO ORIGEN UNIDADES RESULTADO DE: 
Coordenadas instrumentales 2D Propio Propio Medida 
Foto coordenadas 2D/3D Fotograma mm Orientación interna 
Coordenadas modelo 3D 
Fotograma 
izquierdo mm Orientación relativa 
Coordenadas terreno 3D General m 
Orientación 
absoluta 
 
Tabla 4-1: Relación del sistema de coordenadas con el método general de la fotogrametría. 
Fuente: Adaptado de Influencia del GSD (2012) 
4.2.5 Forma en que funcionan los programas de fotogrametría 
 
La forma en que funcionan los programas de fotogrametría es la siguiente: Primero, el 
programa registra automáticamente los puntos comunes compartidos entre cada imagen 
fotografiada y luego calcula las distancias entre ellos en el espacio 3D. El resultado es una 
nube de puntos como se ve en la Figura 4-6 que se puede transformar en una malla 3D. 
Algunos programas más avanzados también proporcionan herramientas para limpiar la nube 
de puntos y mejorar la calidad general. 
 
Figura 4-6: Nube de puntos. 
Fuente Elaboración propia (2020) 
Capítulo 4 21
 
Para que estas herramientas de fotogrametría funcionen correctamente, necesitan datos 
suficientes dentro de las imágenes. La técnica de estructura de movimiento hace uso de 
características naturales como la corteza de un árbol y otras texturas densas. Otros programas 
utilizan marcadores codificados. Estos marcadores son útiles para escanear objetos que no 
tienen las características necesarias para procesar o que tienen una superficie reflectante y/o 
transparente. Si se aplican correctamente, los marcadores codificados pueden producir una 
mayor precisión que la técnica de estructura de movimiento. 
La mayoría de los programas de fotogrametría están estrictamente diseñados para generar 
una malla 3D de alta calidad o una nube de puntos. Sin embargo, algunos programas también 
proporcionan sus propias herramientas de análisis dentro del espacio de trabajo para permitir 
al usuario ejecutar mediciones, para realizar anotaciones en el mapa o enriquecer los datos. 
Soluciones como ésta son utilizadas a menudo por empresas de infraestructura, silvicultura, 
gestión de costas y organismos similares. (Übel, 2020) 
4.3 Aerotriangulación 
 
La aerotriangulación tiene por objeto obtener las coordenadas de diversos puntos del terreno 
mediante los procedimientos de la fotogrametría. 
 Fue concebida para efectuar los levantamientos topográficos por medio de la fotografía, 
reduciendo al mínimo los trabajos a realizar en campo. Necesita, no obstante, apoyarse sobre 
puntos de posición conocida en el terreno y que tendrán que determinarse en campo por 
métodos geodésicos y topográficos. 
 El objetivo de la aerotriangulación es obtener la posición del mayor número posible de estos 
puntos de apoyos mediante operaciones fotogramétricas, reduciendo por tanto los trabajos a 
realizar en campo. 
Dentro del conjunto de tareas que conllevan las ejecuciones cartográficas por procedimientos 
fotogramétricos se encuentra la fase de orientación absoluta, consistente en dar escala y 
nivelar el modelo estereoscópico a partir de una serie de puntos de posición conocida. 
Para grandes proyectos, el número de puntos de control (puntos de apoyo) necesarios es 
enorme, y el precio de realización puede ser extremadamente alto si es realizado 
22 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
exclusivamente por métodos de medición en campo. Muchos de estos puntos de control 
necesarios se establecen rutinariamente por aerotriangulación, desde una escasa conexión 
de control terrestre de trabajos de campo. Una más reciente innovación reside en el uso del 
GPS cinemático en el avión para proveer de coordenadas a la cámara en el momento de cada 
exposición. En teoría este método de control de GPS puede eliminar lo necesario para el 
control terrestre, aunque en la práctica, una pequeña cantidad de control terrestre se usa 
todavía para fortalecer la solución. 
 
4.3.1 Aerotriangulación por modelos independientes 
 
Este método tiene un desarrollo paralelo al avance de los medios de cálculo siendo uno de los 
más utilizados. Se adapta a cualquier tipo de instrumento de restitución con tal que la precisión 
en las medidas sea la adecuada. 
Una vez finalizada esta fase se tendrá cada uno de los modelos con sistemas de coordenadas 
diferentes. Suele utilizarse como origen de coordenadas de los modelos el respectivo centro 
de proyección izquierdo. 
La fase de cálculo consistirá en unir cada uno de los modelos mediante transformaciones 
tridimensionales sucesivas de coordenadas, de forma que todos los puntos del bloque estén 
referidos a un sistema de coordenadas único para poder proceder de todos los puntos (puntos 
de control menor o complementarios) del bloque fotogramétrico considerado. (Pérez, 2001) 
 
4.3.2 Determinación de las coordenadas de los centros de 
proyección. 
 
Anteriormente se ha comentado que en el método de aerotriangulación por modelos 
independientes se utiliza para realizar la conexión de modelos consecutivos, además de los 
puntos de apoyo y de control menores (enlace y paso), los centros de proyección de los 
respectivos modelos para asegurar una correcta unión de los mismos. Para calcular las 
Capítulo 4 23
 
coordenadas delos centros de proyección hay que tener en cuenta el tipo de instrumento de 
restitución que se va a emplear. En el caso de instrumentos de restitución analíticos, dichas 
se obtienen directamente del algoritmo de cálculo (condición de coplaneidad o colinealidad) 
(ver ecuación 1 y 2) utilizado una vez finalizada la fase de orientación en dos pasos 
(orientación analítica relativa). (Pérez, 2001) 
� = � ������
������
�		�	�
 = 0� 
é���� �� �� �������� ⇒, ��, �	, ��, ��, �� 
é���� �� ��� !��� ⇒ ��, ��, ��, ��, ��, �� 
Ecuación 4-1: Ecuación de coplaneidad. 
Siendo: 
 bx, by, bz: Coordenadas centro de proyección 
 ��, ��, 	�: Coordenadas de puntos homólogos de imagen 
 ��, ��, 	�: Coordenadas de puntos homólogos de la segunda imagen 
 
" = −� $11&" − "'( + $12&+ − +'( + $13&- − -'($31&" − "'( + $32&+ − +'( + $33&- − -'( + = −� $21&" − "'( + $22&+ − +'( + $23&- − -'($31&" − "'( + $32&+ − +'( + $33&- − -'(./0
/1
 ⇒ "', +', -' 
Ecuación 4-2: Ecuación de colinealidad. 
Siendo: 
 X, Y: Coordenadas imagen del punto. 
 C: Distancia principal o focal de la cámara. 
 m11…m33: Elementos de la matriz de rotación M que da cuenta de los giros entre el 
sistema imagen y el sistema objeto. 
 
 
 
24 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
4.3.3 Puntos de control terrestre 
 
Un punto de control es un sitio físico en tierra del cual es conocida su posición respecto a un 
sistema de coordenadas, y puede utilizarse como guía. (Cruz, 2008). Generalmente estos 
puntos se establecen con la finalidad de ofrecer información de gran utilidad en los procesos 
de georreferenciar objetos espaciales y/o fenómenos de interés de acuerdo a las 
necesidades o naturaleza específica de cada proyecto, establece que para tener un 
mayor control en la corrección plani-altimétrica de las imágenes, es necesario el 
establecimiento de cinco (05) puntos, distribuidos en las esquinas y uno en el centro, esto con 
la finalidad de obtener una mayor precisión al momento de efectuar el proceso de restitución, 
ya que resulta arriesgado realizarla fuera de los límites que encierra el cuadrilátero que 
une estos puntos. De igual forma poder corregir las inclinaciones longitudinales y transversales 
de la fase de orientación absoluta (Pérez, 2001). A continuación se pueden ver unos ejemplos 
de puntos de control terrestres en la Figura 4-7 y la Figura 4-8. 
 
Figura 4-7: Materialización Punto de control terrestre 
Fuente: Laboratorio de fotogrametría Universidad Distrital Francisco José de Caldas FAMARENA (2020) 
Capítulo 4 25
 
 
 
Figura 4-8: Posicionamiento punto de control terrestre 
Fuente: Laboratorio de fotogrametría Universidad Distrital Francisco José de Caldas FAMARENA (2020) 
4.4 Dron (RPAS) 
 
Las siglas RPA (Remotely Piloted Aircraft), que viene a ser traducido como aeronave pilotada 
remotamente. Con esta palabra se refiere a un subconjunto de vehículos aéreos no tripulados 
(VANT) o en ingles UAV (Unmanned Aerial Vehicle), generalmente conocido como drones. 
Estos pueden volar de manera autónoma sin la intervención de nadie. En el caso de los RPA, 
por el contrario, si están controlados necesariamente por alguien desde una estación remota. 
Este control no tiene por qué ser el más estricto modo de vuelo manual como ocurre con los 
tradicionales aparatos radio/control, si no que pueden hacer uso de sistemas de vuelo asistido 
o pilotos automáticos, pero siempre con el seguimiento de una persona capaz de ejercer 
mando sobre ellos en cualquier momento del vuelo. 
Cuando se habla de RPAS (del inglés Remotely Piloted Aircraft System) se refiere al sistema 
completo necesario para la operación de la aeronave, lo que incluye a la aeronave (RPA), la 
26 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
estación de mando y control, los equipos de comunicaciones necesarios, etc. (Ortega, y otros, 
2016) 
 
4.4.1 Historia del dron 
 
Los primeros usos registrados fueron realizados por los austriacos en julio de 1849 después 
de que se lanzaran alrededor de doscientos globos aerostáticos no tripulados con bombas 
sobre la ciudad de Venecia. Menos de dos décadas después de la Guerra Civil en EEUU, 
fuerzas de la Confederación y de la Unión volaban globos para misiones de reconocimiento 
donde instalaban cámaras y tomar fotografías aéreas y poder controlar y dar seguimiento a 
los movimientos que realizaban sus enemigos. La práctica de la vigilancia aérea más tarde 
surgió en la Guerra Hispano-Americana de 1898, cuando los militares de EE.UU. equiparon 
una cámara a una cometa, dando lugar a una de las primeras fotografías de reconocimiento 
aéreo. 
En la Primera Guerra Mundial implementaron una metodología donde Los militares utilizaban 
estas cometas para obtener fotografías aéreas y seguir los movimientos del enemigo formando 
mapas de situación. Este sería uno de los pasos en la evolución de los aviones no tripulados 
en Estados Unidos, proceso al que se suman otras cuatro fases posteriores. 
• En primer lugar: el precursor del dron se utilizó como blanco de práctica para las 
fuerzas militares de principios del siglo XX. 
• En segundo lugar: en el período de entreguerras y en la Segunda Guerra Mundial, el 
avión no tripulado fue diseñado para ser como una especie de bomba volante que 
podría ser enviado tras las líneas enemigas. 
• En tercer lugar: durante la Guerra Fría, el avión no tripulado fue visto como una 
plataforma de vigilancia viable capaz de capturar datos de inteligencia en áreas de 
difícil acceso. 
Capítulo 4 27
 
• En cuarto lugar: el dron, en la guerra contra el terrorismo, se ha convertido en un arma 
que fusiona la capacidad de vigilancia y la de matar, convirtiéndose en un 
“depredador”. 
El origen de los drones no hubiera sido posible sin algunos otros elementos de los cuales 
también tiene componentes como lo fue el radio. Nikola Tesla demostró por primera vez el 
mando a distancia o radio control de un vehículo al final del siglo XIX. En un estanque en el 
Madison Square Garden de Nueva York en 1898, el inventor controlaba a distancia un barco 
con una señal de radio. Esta fue la primera aplicación de ondas de radio en la historia, lo que 
significa que una de las patentes más importantes de Tesla fue la cuna de la robótica moderna. 
(Delgado, 2019) 
 
4.4.2 Clases de drones 
 
Hay variedad de drones en la actualidad y sus principales clasificaciones son: 
Drones de ala fija: Los drones de ala fija como el que se muestra en la Figura 4-9, son 
aeronaves que poseen un perfil alar que permite que la aeronave pueda moverse a través del 
aire y sea capaz de generar fuerzas sustentadoras para mantenerse en el aire. Este tipo de 
drones tienen una estética muy similar a los aeromodelos de radiocontrol. 
La principal característica de este tipo de drones es la gran autonomía que ofecen ya que 
pueden estar volando varias horas gracias a su eficiencia aerodinámica. Los drones de ala fija 
son ideales para mapear grandes superficies de terreno ya que con una única batería se 
cubren grandes extensiones de terreno. Por este motivo son drones muy utilizados en trabajos 
de agricultura de precisión y de fotogrametría. (Aerial Insights SL., 2019) 
28 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
 
Figura 4-9: Dron de ala fija 
Fuente: Laboratorio de fotogrametría Universidad Distrital Francisco José de Caldas FAMARENA (2020) 
Drones de ala rotatoria: La principal diferencia de los multirrotores con respecto a los drones 
de ala fija radica en la forma en la que consiguen mantenerse en el aire. Mientras que los 
drones de ala fija consiguen la sustentación a través de su perfil alar, los multirrotores como 
el que se puede ver en la Figura 4-10, generan la sustentación a través de las fuerzas que 
generan las hélices de sus rotores. Según el número rotores que monte el dron existen: 
tricópteros (3 motores),cuadricópteros (4 motores), hexacópteros (6 motores) y octacópteros 
(8 motores). 
De una forma sencilla se le pueden instalar diferentes tipos de cámaras (cámaras RGB, 
multiespectrales, termográficas) que permiten realizar una gran variedad de trabajos. Los 
multirrotores son capaces de despegar y aterrizar de forma vertical. La puesta en marcha de 
este tipo de drones es mucho más rápida que con los drones de ala fija ya que pueden 
despegar y aterrizar prácticamente desde cualquier lugar al no necesitar de una superficie de 
terreno adecuada para ello. 
El principal inconveniente de este tipo de drones es su autonomía. Los multirrotores tienen un 
elevado consumo energético debido a la necesidad de que todos sus rotores deben de estar 
en funcionamiento para que la aeronave permanezca en el aire. En el mejor de los casos 
puedenofrecer 20 minutos de vuelo. Por tanto, si se necesitan mapear grandes extensiones 
es inevitable disponer de varios juegos de baterías con el sobrecosto en tiempo y dinero que 
esto conlleva. (Aerial Insights SL., 2019) 
Capítulo 4 29
 
 
Figura 4-10: Dron ala rotatoria 
Fuente: Laboratorio de fotogrametría Universidad Distrital Francisco José de Caldas FAMARENA (2020) 
Dron VTOL: Este equipo tipo VTOL como el que se puede ver en la Figura 4-11 ofrece un 
despegue y aterrizaje vertical como un multirotor, convirtiéndose de manera automática en un 
rápido y estable ala fija, resistente al viento gracias a su diseño aerodinámico y poco peso. 
No se requiere de una plataforma de despegue, puede ser operado desde un área de 4x4m 
libre de obstáculos e interferencias. Gracias a su peso ligero y a su estructura que aprovecha 
al máximo la energía, tiene la capacidad de escanear hasta 725 ha en un solo vuelo. 
Gracias a la tecnología RTK y a un sensor de 24 mega pixeles, es posible georreferenciar 
cada fotografía con precisión, lo cual permite obtener una adquisición de alta densidad de 
millones de puntos. (HÉLICÉO-Geomatic Innovation&Technology, 2019) 
 
Figura 4-11: Dron VTOL 
Fuente: Laboratorio de fotogrametría Universidad Distrital Francisco José de Caldas FAMARENA (2020) 
30 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
4.5 Aplicación en la ingeniería topográfica 
 
Con el gestor de datos de vuelo; se puede pre-procesar, geo etiquetar y organizar las 
imágenes de vuelo. Transformar las imágenes aéreas de alta resolución en un orto mosaico 
georreferenciado (también conocido como orto fotografía). Las nubes de puntos individuales, 
con coordenadas asignadas y un valor RGB. Se utilizan habitualmente en trabajos 
geométricos y con CAD. (Calderón, 2020) 
 
4.5.1 Modelo digital del terreno (DTM) 
 
Representación cuantitativa y continua de la distribución espacial de las alturas del terreno. 
Contiene información acerca de la posición horizontal y la altura de los elementos de la 
superficie terrestre. La denominación MDT (Modelos Digitales de Terreno) es la genérica para 
todos los modelos digitales, incluyendo los DEM (Modelos Digitales de Terreno) en los cuales 
la altura se refiere a la elevación sobre el nivel medio del mar. (IGAC, 2016) 
El modelo digital del terreno es la representación únicamente del terreno, no incluye 
construcciones, infraestructura ni vegetación. 
 
4.5.2 Modelo digital de elevación (DEM) 
 
En este caso la palabra elevación enfatiza el concepto de medición de altura con respecto a 
un datum y la generación por varios países para describir un arreglo rectangular o hexagonal 
de puntos con valores de elevación obtenidos por métodos fotogramétricos o cartográficos 
como se ve en la Figura 4-12. (Fallas, 2007) 
Capítulo 4 31
 
 
Figura 4-12: Modelo digital de elevación 
Fuente: Elaboración propia (2020) 
4.5.3 Ortofotomosaico 
 
El ortofotomosaico u ortoimagen es una presentación fotográfica en proyección ortogonal de 
una zona de la superficie terrestre, en la que se ha removido las distorsiones geométricas 
causadas por el sistema de captura y el relieve. Todos los elementos que están al nivel del 
terreno presentan la misma escala, con la misma validez de la cartografía básica vectorial. 
(IGAC, 2016) 
 
 
 
32 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
4.5.4 Procesamiento digital de imágenes 
 
La amplitud de las frecuencias son cantidades finitas, discretas, se llama a la imagen, imagen 
digital. El campo del procesamiento de imágenes digitales se refiere al procesamiento de 
imágenes digitales por medio de una computadora digital. Se debe tener en cuenta que una 
imagen digital se compone de un número finito de elementos, cada uno de los cuales tiene 
una ubicación y un valor particular. estos elementos se denominan elementos de imagen. 
La visión es el más avanzado de los sentidos, por lo que no es sorprendente que las imágenes 
desempeñen el papel más importante en la percepción humana. sin embargo, a diferencia de 
los humanos, que están limitados a la banda visual del espectro electromagnético (EM), las 
máquinas de imágenes cubren casi todo el espectro EM, desde gamma hasta ondas de radio. 
pueden operar en imágenes generadas por fuentes que los humanos no están acostumbrados 
a asociar con imágenes, que incluyen ultrasonido, microscopía electrónica e imágenes 
generadas por computadora, por lo tanto, el procesamiento de imágenes digitales abarca un 
amplio y variado campo de aplicaciones. (González & Woods, 2002). 
Al conjunto de técnicas y procesos para descubrir o hacer resaltar información contenida en 
una imagen usando como herramienta principal una computadora se le conoce como 
procesamiento digital de imágenes (PDI). Hoy en día, el PDI es un área de investigación muy 
específica en computación y está muy relacionada con el procesamiento digital de señales. 
Esta relación estriba en el hecho de que en esencia el PDI es una forma muy especial del 
procesamiento digital de señales en dos o tres dimensiones. El interés en el estudio del PDI 
se basa en dos áreas de aplicación primordiales: 
a) El mejoramiento de la calidad de la información contenida en una imagen con el fin de que 
esta información pueda ser interpretada por los humanos 
b) El procesamiento de los datos contenidos en un escenario a través de una máquina de 
percepción autónoma (Domínguez, 1996) 
 
 
Capítulo 4 33
 
4.6 MicMac 
 
4.6.1 Presentación 
 
MicMac es un conjunto fotogramétrico gratuito de código abierto que se puede utilizar en una 
variedad de escenarios de reconstrucción en 3D. Se dirige principalmente a usuarios 
profesionales o académicos, pero se hacen esfuerzos constantes para que sea más accesible 
al público en general. Una de las fortalezas de MicMac es su alto grado de versatilidad. De 
hecho, se puede utilizar en varios campos: cartografía, medio ambiente, industria, silvicultura, 
patrimonio, arqueología, etc. MicMac permite la creación de modelos 3D y de ortoimágenes 
cuando sea apropiado El software es adecuado para todo tipo de objetos de cualquier escala: 
desde pequeños objetos o estatuas con adquisición desde el suelo, hasta iglesias, castillos 
mediante adquisiciones de drones, hasta edificios, ciudades o áreas naturales mediante 
adquisiciones aéreas o satelitales. Las herramientas también permiten la georreferenciación 
de los productos finales en un sistema de coordenadas local / global / absoluto. Algunas 
herramientas complementarias abren los campos de metrología y topografía del sitio. 
(MicMac, 2017) 
Desde el punto de vista de la arquitectura como se puede ver en la Figura 4-13, la 
característica única de MicMac con respecto a sus alternativas es que el usuario puede operar 
en diferentes niveles de software, El usuario menos experimentado puede dirigir el 
procesamiento mediante una línea de comando simple donde se deben establecer pocos o 
ningún parámetro. Un usuario experimentado puede operar desde la misma línea de comando 
adaptando los parámetros que normalmentese rellenan con los valores predeterminados. Un 
experto en fotogrametría puede acceder al parámetro que desee en cualquier paso del 
procesamiento a través de un conjunto de archivos Además de eso, los desarrolladores y 
científicos pueden usar MicMac como una biblioteca, implementar sus propios algoritmos y 
compartirlos en beneficio de la comunidad fotogramétrica. Dicho esto, MicMac fue diseñado 
principalmente como una herramienta para profesionales (Rupnik, Daakir, & Pierrot Deseilligny 
, 2017) 
 
34 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
 
Figura 4-13: Arquitectura simplificada de los módulos principales de MicMac. 
Fuente: Adaptado de MicMac (2017) 
 
4.6.2 Aspectos Algorítmicos 
 
El flujo de trabajo fotogramétrico abarca el pasaje de las imágenes, a través de la estimación 
de los parámetros de orientación, finalizando con un modelo de superficie 3D. En otras 
palabras, es un pasaje de una representación 2D del mundo capturado por una cámara, a 
través de la inferencia de la posición y rotación de esa cámara en el momento de la toma de 
la imagen, hacia una restitución 3D de la dimensión perdida. Siempre que la calidad del 
resultado final dependa de la ingeniosa ingeniería de muchos pequeños pasos de 
procesamiento, la estimación de los parámetros de orientación de la cámara y los algoritmos 
de correspondencia constituyen el corazón de la tubería. Respectivamente, las próximas 
secciones se concentran en estos dos aspectos, informan sobre los métodos adoptados y dan 
una visión global de lo que es posible en MicMac. 
 
Capítulo 4 35
 
4.6.3 Recuperación de la estructura (SfM) 
 
Recuperación de la estructura (es decir, coordenadas 3D de la escena observada) y el modelo. 
Es bien sabido que este modelo (es decir, la transformación del espacio 3D al espacio 2D y 
viceversa, también conocida como ecuación de colinealidad) no es lineal, por lo tanto, requiere 
linealización. Además, no existe un algoritmo directo capaz de calcular parámetros de 
orientación globalmente consistentes con varias imágenes (generalmente n > 3). Para superar 
esta brecha, se propusieron soluciones de arranque. Usando algoritmos directos para una sola 
imagen, un par o triplete de imágenes, la orientación global se deduce secuencialmente o 
jerárquicamente a partir de un par de imágenes semilla. Los parámetros así obtenidos sirven 
como entrada para un sistema de ecuaciones compuesto por las ecuaciones de colinealidad 
linealizadas, donde sus valores óptimos, en el sentido estocástico, se encuentran de forma 
iterativa. Las observaciones (por ejemplo, puntos de enlace) son redundantes, por lo tanto, la 
solución se deduce con el método de mínimos cuadrados minimizando una función objetivo. 
La función típica son las diferencias al cuadrado entre las observaciones nominales y las 
predichas a partir del modelo estimado, posiblemente sujetas a restricciones. La última etapa 
también se conoce como el ajuste de bloque de paquete (BBA). 
 
 Implementación MicMac 
 
MicMac resuelve el BBA con el método Levenberg-Marquardt (LM). El LM es, en esencia, el 
método de Gauss-Newton enriquecido con un factor de amortiguación para manejar matrices 
jacobianas con deficiencia de rango. 
El elemento crítico del modelo matemático de BBA es la ponderación de observación, 
conocida como modelo estocástico. MicMac especifica tres estrategias de ponderación 
diferentes. La primera estrategia corresponde a la ponderación en el modelo clásico conocido 
en fotogrametría, el Gauss-Markov, donde las observaciones se ponderan por sus verdaderas 
desviaciones estándar conocidas a priori. La segunda estrategia controla la influencia de una 
categoría particular de observaciones para evitar soluciones impulsadas por una sola 
categoría solo por la simple razón de sus abundantes observaciones. La última estrategia 
36 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
aborda la robustez. El peso es una función del residuo de la observación en el BBA, por lo 
tanto, da más credibilidad a las observaciones que están cerca del modelo estimado y, por el 
contrario, limita la influencia de las observaciones con residuos altos. 
 
 Punto de vista del usuario 
 
Hay dos módulos principales que manejan la recuperación de orientación de la cámara con la 
interfaz simplificada - Tapas, Campari - y ambos módulos llaman a la herramienta de 
orientación principal Apero. Tapas calcula la orientación puramente relativa de las imágenes, 
utilizando los puntos de enlace observados como la única entrada. Dado que en este punto 
no hay a priori las posiciones y rotaciones de las cámaras, Tapas también implica el paso de 
inicialización donde reconstruye progresivamente las cámaras con la ayuda de los algoritmos 
de orientación directa, y las entrelaza con la rutina BBA. 
A diferencia de Tapas, Campari es un módulo BBA adaptado para manejar observaciones 
heterogéneas. Además de los puntos de enlace, funciona con GCP, los datos GNNS y puede 
imponer varias restricciones a la solución. Este módulo generalmente se ejecuta una vez que 
se establece una buena orientación relativa, y las cámaras se mueven dos en un sistema de 
coordenadas (CS) coherente con el de las observaciones auxiliares, por ejemplo, los GCP. 
Este último se realiza con cualquier herramienta Bascule, y es una transformación de similitud 
espacial. Tanto Campari como todas las variaciones de la báscula pueden considerarse 
herramientas de georreferenciación. 
 
4.6.4 Coincidencia de imagen estéreo de múltiples vistas (MVSM) 
 
Dadas varias imágenes superpuestas con parámetros de orientación conocidos, MVSM (Multi-
view stereo image matching) es el proceso de reconstruir un modelo 3D completo de la escena 
al encontrar los píxeles correspondientes (es decir, sus disparidades o profundidades, 
respectivamente) entre pares de imágenes y triangularlos en el espacio. El algoritmo genérico 
Capítulo 4 37
 
se define como un problema de minimización de energía que busca un mapa de disparidad 
que minimice la energía. La minimización se puede resolver con algoritmos locales, semi-
globales y globales. Hoy, el método para producir modelos 3D densos a partir de imágenes es 
la coincidencia semi-global. 
La coincidencia de imágenes se divide en tres etapas de procesamiento: cálculo del costo de 
coincidencia de píxeles, agregación de costos y cálculo de disparidad. El costo de coincidencia 
es una medida de disimilitud, es decir, describe la improbabilidad de que dos píxeles 
pertenezcan a un punto único en 3D. Como la correspondencia puede ser ambigua y el costo 
mínimo insignificante, se impone un a priori adicional sobre la función de energía que penaliza 
los cambios de disparidad en los píxeles vecinos (el caso de los algoritmos locales y semi-
globales). Esta agregación tiene lugar dentro de una ventana, una ruta 1D (localmente) o 
múltiples rutas (semi-globalmente). En el último caso, el costo de una disparidad dada es un 
costo acumulado a lo largo de muchos caminos que terminan en el píxel en cuestión 
 Implementación MicMac 
 
La coincidencia densa de imágenes en MicMac es posible con una versión de algoritmos semi-
globales y globales. El objetivo de la coincidencia es encontrar un mapeo tal que: 
 234: τ ⊗ ε34. 
Dependiendo de la geometría de restitución, el τ puede ser el espacio euclidiano 3D o el 
espacio de imagen de la imagen maestra, por lo tanto, es el espacio donde se produce el 
modelo de superficie. El ε34 puede ser la profundidad de la euclídea Z o la disparidad de 
imagen 
La motivación para distinguir entre estas dos geometrías de restitución, el terreno y la imagen, 
es doble. Por un lado, un Modelo de superficie digital (DSM) producido a partir de imágenes 
aéreas se define normalmente en algunos sistemas de coordenadas de referencia, por lo 
tanto, es más intuitivo realizar la reconstrucción directamente en el sistemas de coordenadasobjetivo (es decir, la geometría del suelo), donde el espacio de disparidad ε34 es la coordenada 
Z. Por otro lado, se sabe que la coincidencia en el espacio de imágenes con un maestro y un 
conjunto de imágenes esclavas es más confiable, especialmente en aplicaciones de 
38 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
fotogrametría de corto alcance y para pequeños conjuntos de datos. El espacio disparidad ε34 
en la geometría de la imagen es entonces o bien la profundidad a lo largo del rayo o la 
disparidad respectivo en el espacio de imagen (es decir, la geometría de la imagen). Depende 
del usuario qué geometría emplear. 
MicMac ofrece una formulación muy flexible de la función de costo de coincidencia en lo que 
respecta a sus términos, se considera el algoritmo de optimización y la dimensión de la 
coincidencia que se puede ver en la Ecuación 4-3 
 
ε9234: = ; <= >�, �, 234&�, �(? + ||∇9234:||BCD 
Ecuación 4-3: Dimensión de la coincidencia 
 
dónde < >�, �, 234&�, �(? es la medida de similitud entre píxeles con < = 0 cuando son 
idénticos; |E∇9234:E|BCD una norma sobre el gradiente, que se utiliza como criterio de 
regularidad (penaliza la variación de &234); F� es la regularización en el primer componente de 
disparidad y F� la regularización en el segundo componente (equivalente a la coincidencia en 
la dirección transversal a la línea epipolar). 
 
|E∇9234:E|BCD = F� ∗ E∇ + &234(E + F� ∗ |∇&234(| 
Ecuación 4-4: Espacio de disparidad 
 
El |E∇9234:E|BCD controla a priori en el espacio de disparidad de una manera que: 
Si el modelo deseado es suave, una función convexa F es adecuada (es mejor subir un salto 
dado por pasos regulares). 
Si el modelo deseado tiene muchas discontinuidades, una función cóncava F es adecuada (es 
mejor subir un salto dado en un solo paso). 
cuando no hay un fuerte previo, la opción predeterminada es tener F lineal. 
Capítulo 4 39
 
si existe un conocimiento a priori sobre la pendiente de la escena, puede imponer una 
pendiente máxima permitida de la escena. 
para la coincidencia 2D, se pueden configurar factores de suavizado no isotrópicos. 
La medida de similitud real < >�, �, 234&�, �(? se calcula a partir del coeficiente de correlación 
cruzada normalizado (1 − Cor ), definido como una función de múltiples imágenes, en lugar de 
un solo par. El coeficiente puede privilegiar una imagen de un conjunto de imágenes (por 
ejemplo, una imagen maestra), o considerar el conjunto como "simétrico". También son 
posibles diferentes tamaños de ventana de correlación cruzada y ventanas ponderadas. 
Para encontrar el mapa de disparidad que minimiza la energía, MicMac emplea por defecto 
una variante multidireccional del algoritmo de programación dinámica. Los resultados en 
direcciones independientes se agregan tomando una media de todos los resultados o 
simplemente el mejor resultado. Opcionalmente, se puede aplicar una minimización global 
mediante el algoritmo (Min-Cut / Max-Flow). 
Para limitar el espacio de búsqueda de disparidad, acelerar el cálculo y reducir el ruido, 
MicMac adopta un enfoque de coincidencia de resolución múltiple donde los mapas de 
disparidad de resolución gruesa sirven como predictores de la salida de resolución fina. 
(Rupnik, Daakir, & Pierrot Deseilligny , 2017) 
 
 Punto de vista del usuario 
 
La creación de DSM (Modelo digital de superficie) en MicMac tiene lugar a través de varias 
herramientas que son semi automatizadas o totalmente automatizadas. En ambos casos, la 
herramienta principal para manejar la coincidencia densa de bajo nivel es el MicMac, al que 
un usuario experto puede acceder a través de un archivo XML. 
Malt, la herramienta semiautomática, funciona en tres modos predefinidos, es decir , Ortho , 
UrbanMNE y GeomImage . Los modos están adaptados para producir ortofotografía, DSM en 
geometrías de suelo e imagen. En consecuencia, Ortho y UrbanMNE se seleccionarían para 
terrenos planos o superficies planas y GeomImage para superficies 3D verdaderas. 
40 Procesamiento digital de imágenes obtenidas con dron 
 
El inconveniente de Malt GeomImage es que para una restitución 3D completa de una 
superficie, se deben indicar varias imágenes maestras y sus esclavas relevantes. Siempre que 
sea factible para geometrías de objetos simples, se vuelve ineficaz para objetos más 
complejos y extensos. Las herramientas totalmente automatizadas superan este impedimento 
al hacer esta elección por el usuario, al mismo tiempo que priorizan la integridad y precisión 
de la salida. Las dos herramientas automatizadas son C3DC y PIM, que proporcionan una 
nube de puntos y un conjunto de mapas de profundidad, respectivamente. Para continuar con 
la generación de un ortofotomapa, los comandos PIMs2MNT y posteriormente Tawny se 
ejecutarán. Este último recopila las ortofotos por imagen y las fusiona en un solo mosaico. Las 
ortofotos individuales se pueden crear con la herramienta PIMs2MNT o Malt 
 
Además del emparejamiento 1D clásico (a lo largo de un rayo de imagen, una fila de imagen 
o la coordenada Z) para la reconstrucción de la geometría del objeto, MicMac también 
implementa una estrategia de emparejamiento 2D. Esta estrategia es útil en estudios de 
deformación 2D entre las imágenes rectificadas, como una herramienta de estimación de 
calidad de orientación para evaluar la restante y-paralaje o en los casos en que las 
orientaciones de los parámetros son desconocidos o conocidos con poca precisión 
(ejecutados con un archivo XML). Debido a que las disparidades esperadas pertinentes a la 
geometría son de frecuencias más altas que aquellas a lo largo del paralaje y, la regularización 
de la función de energía en las dos direcciones se maneja por separado como se puede 
observar en la Ecuación 4-4. (Rupnik, Daakir, & Pierrot Deseilligny , 2017) 
4.7 Otros software libres 
 
Según la Free Software Foundation, el software libre se refiere a la Libertad de los usuarios 
para ejecutar, copiar, distribuir, estudiar, cambiar y mejorar el Software; de modo más preciso, 
se refiere a cuatro libertades de los usuarios del software: la libertad de usar el programa, con 
cualquier propósito; de estudiar el funcionamiento del programa, y adaptarlo a las 
necesidades; de distribuir copias, con lo cual se puede ayudar a otros y de mejorar el programa 
y hacer públicas las mejoras, de modo que toda la comunidad se beneficie (para la segunda 
y última libertad mencionadas, el acceso al Código fuente es un requisito previo). 
Capítulo 4 41
 
El software libre suele estar disponible gratuitamente, o al precio de costo de la distribución a 
través de otros medios; sin embargo, no es obligatorio que sea así, por lo tanto, no hay que 
asociar software libre a "software gratuito" (denominado usualmente Freeware), ya que, 
conservando su carácter de libre, puede ser distribuido comercialmente ("software comercial"). 
Análogamente, el "software gratis" o "gratuito" incluye en ocasiones el Código fuente; no 
obstante, este tipo de software no es libre en el mismo sentido que el software libre, a menos 
que se garanticen los derechos de modificación y redistribución de dichas versiones 
modificadas del programa. (Pérez Rivero, 2010) 
Como otras muchas herramientas, el software de fotogrametría viene en muchas formas y 
tamaños. Los principales desarrolladores de software han publicado soluciones comerciales 
que son ideales para aplicaciones industriales y de ingeniería. Sin embargo, hay una serie de 
programas disponibles para descarga gratuita. (Übel, 2020). 
 
4.7.1 OpenDroneMap 
 
OpenDroneMap (ODM) es un kit de herramientas de código abierto para procesar imágenes 
capturadas por drones. OpenDroneMap convierte las imágenes simples obtenidas de las 
cámaras en datos geográficos tridimensionales, pudiéndose utilizar posteriormente en 
combinación con otros conjuntos de datos geográficos. 
ODM contiene varias herramientas para procesar