Crear DEM y DSM de ráster a partir de grandes conjuntos de puntos LIDAR

Resumen

Los modelos de elevación de ráster, o con cuadrícula, son uno de los tipos de datos SIG más habituales. Se pueden utilizar de muchas formas para el análisis y se pueden compartir fácilmente. LIDAR ofrece dos métodos para crear modelos de elevación de alta calidad: primer retorno y terrestre. Una superficie de primer retorno incluye canopea y edificios, y se suele hacer referencia a ella como un modelo de superficie digital (DSM). El suelo, o suelo desnudo, sólo contiene la topografía y con frecuencia se le llama modelo digital de elevación (DEM).

Estos gráficos muestran representaciones sombreadas de una superficie de primer retorno, o DSM, a la izquierda y un modelo de suelo desnudo, o DEM, a la derecha.

Elaborar un plan

Antes de comenzar a crear un ráster a partir de LIDAR, es necesario evaluar algunos factores básicos:

• Amplitud de cobertura LIDAR
• Número de puntos LIDAR y densidad de puntos
• Resolución de ráster de salida deseada
• Amplitud de rásteres de salida
• Formato de rásteres de salida

Tener estos factores en cuenta le ayudará a decidir si crear un ráster o un conjunto de rásteres. Parte de este proceso requiere determinar el número de filas y columnas que está dispuesto a tener en un ráster. Esto depende de lo que pretenda hacer con el ráster en lo relativo a analizar, visualizar y posiblemente compartir o distribuir los datos. Trabajar con un dataset para el análisis puede entrar en conflicto con las restricciones prácticas asociadas con el tamaño del dataset. Otro factor que se debe tener en cuenta es la cantidad de LIDAR que posee. Aunque es posible procesar 10 mil millones de puntos LIDAR como un dataset, probablemente resulte difícil de manejar. En una situación como esta, lo más apropiado sería crear varios rásteres a partir de este volumen de datos LIDAR, por lo que también debería considerar dividir el procesamiento de LIDAR. Además de mantener datasets individuales con un tamaño razonable, acorta la duración del proceso de esos datasets. Cuanto más tarde en ejecutarse un proceso, más probabilidades habrá de que algo vaya mal (por ejemplo, un corte de suministro eléctrico).

Si ha decidido que necesita dividir los datos, la siguiente pregunta es cómo hacerlo. ¿Se va a basar en un sistema de cuadrícula regular, en fronteras políticas o en una aplicación prevista? Puesto que los conjuntos LIDAR tienden a tener varios usos, es más lógico dividirlas según un sistema de cuadrícula regular o divisiones políticas como puede ser la demarcación de condados. Un ingeniero puede crear un mosaico con las diferentes piezas que necesita para un proyecto individual. Si tiene previsto utilizarlo principalmente para un tipo de aplicación, como la hidrología, utilice divisiones lógicas para la aplicación. Por ejemplo, en el caso de la hidrología, los límites de las cuencas hidrográficas son una buena opción.

ArcGIS es compatible con muchos formatos ráster que podrá elegir para escribir. Se recomienda tomar esta decisión en función del uso previsto del producto. Si se va a compartir con el público en general, sería conveniente pensar en la distribución en formato TIFF o JPEG. Para el análisis con la plataforma ArcGIS, puede utilizar el formato de la geodatabase basado en archivos.

El primer paso para pasar de puntos LIDAR a ráster es cargar los puntos en una geodatabase. Para cargar los puntos LIDAR en una clase de entidad multipunto, utilice las herramientas de geoprocesamiento De LAS a multipunto o De ASCII 3D a clase de entidad, según el formato de datos de origen de los datos LIDAR. Coloque la clase de entidad multipunto en un dataset de entidades si tiene la intención de construir un dataset de terreno a partir de los puntos LIDAR. Aunque puede elegir entre utilizar archivos en formato LAS o ASCII, el primero es un formato de archivo binario más aceptable. Los archivos LAS contienen más información y, al ser binarios, pueden ser leídos por el importador de forma más eficaz. Para obtener más información acerca de la importación de mediciones de origen LIDAR a la geodatabase, consulte Importación de datos y herramientas de carga.

Utilizar la herramienta de geoprocesamiento De punto a ráster

Si su única fuente de datos es el LIDAR, puede utilizar la herramienta de geoprocesamiento De punto a ráster para producir modelos de elevación ráster. Los resultados de la herramienta De punto a ráster no son de la mayor calidad posible. LIDAR tiende a ser tan denso que para muchas aplicaciones, la exactitud producida con la herramienta de geoprocesamiento De punto a ráster tiene una calidad aceptable, y la comodidad y velocidad de esta herramienta hace que valga la pena.

Si va a producir una superficie ráster de suelo desnudo, o DEM, utilice sólo los puntos LIDAR terrestres para crear el ráster. Establezca el parámetro Campo de valor en la herramienta de Forma para utilizar los valores z de los vértices multipunto. Establezca también el Tipo de asignación de celdas en MIN o MEAN. MIN sesgará alturas de salida a mínimos locales, mientras que MEAN es más bien una opción de uso general. Para producir una superficie de primer retorno, o DSM, utilice los puntos LIDAR de primer retorno con la opción MAX de la herramienta, ya que desea sesgar la salida a máximos locales.

La herramienta de geoprocesamiento De punto a ráster produce modelos de elevación en cuadrícula para conjuntos de puntos LIDAR.

Aunque De punto a ráster ofrece la forma más fácil y rápida de producir un ráster a partir de LIDAR, tiene una desventaja importante. Puede dar como resultado muchas celdas NoData, ya que sólo devuelve valores para las celdas que tienen uno o más puntos en ellas. El problema se agrava cuando sólo se utilizan puntos de suelo para hacer un DEM ya que se originan huecos en los datos donde hay vegetación y edificios que ocultan el suelo. Para reducir el efecto de las celdas NoData frente a las que tienen datos, es posible aumentar el tamaño de celda de salida en relación con el espaciado de punto promedio. También puede reducir la cantidad de celdas NoData después de la ejecución de De punto a ráster siguiendo el muestreo que se presenta a continuación en la ventana de Python si:

• La extensión Spatial Analyst está activada
• El nombre de salida de la última expresión de estadísticas focales es "outfocalmNN" (outfocalm03, outfocalm04, outfocalm05, etc.)
• La salida (en este ejemplo, la salida de De punto a ráster se llama point2ras) es una capa de la tabla de contenido
• La ruta válida es: C:\data\

  from arcpy.sa import * outfocalm01 = FocalStatistics("point2ras", NbrRectangle(3, 3, "CELL") outfocalm02 = FocalStatistics(outfocalm01, NbrRectangle(3, 3, "CELL") #Repeat using output (temporary raster object) in the next processes until all nodata is gone out = Con(IsNull("point2ras"), outfocalmNN, "point2ras") #Save the result to disk out.save("C:\data\myfinalDEM") 

Puede ejecutar el muestreo de Python varias veces para rellenar áreas NoData más amplias, pero no se recomienda hacerlo en más de dos ocasiones. Es mejor aceptar áreas vacías más grandes como consecuencia del uso de este método.

Puntos originales a la izquierda, salida de De punto a ráster (celdas NoData de color blanco) en el medio, ráster postprocesado con NoData rellenadas a la derecha.

Utilizar el dataset de terreno para crear un ráster DEM

Si desea incluir líneas de corte fotogramétricas junto con el LIDAR, o necesita resultados de mayor calidad que se puedan producir con la herramienta De punto a ráster, utilice el dataset de terreno. Para obtener una vista general del dataset de terreno, consulte ¿Qué es un dataset de terreno?

A la izquierda hay una superficie sin líneas de corte a lo largo de las orillas del río. El lado derecho tiene la ejecución de línea de corte. Las líneas de corte son importantes para mantener la definición de las entidades relacionadas con el agua en el modelo de elevación.

Las líneas de corte se utilizan para capturar discontinuidades lineales en la superficie. Los tipos más comunes son eje del pavimento, líneas de costa de lagos, canales de drenaje de una sola línea para ríos pequeños y de doble línea para ríos grandes. A veces, también se recopilan líneas de corte para definir y modelar la superficie sin necesidad de representar discontinuidades. Algunos ejemplos de estas aplicaciones son las líneas de forma de tipo curva de nivel y las cimas de cordilleras redondeadas.

Las líneas de corte se suelen utilizar en el suelo desnudo, pero dejan de ser beneficiosas cuando se utilizan con superficies de primer retorno, ya que pueden entrar en conflicto con los puntos de la superficie. Por ejemplo, las líneas de corte que capturan el eje del pavimento de carretera pueden coincidir en x, y, pero ser diferentes en z para puntos de la canopea que cubre la carretera. Por esta razón, es recomendable excluir las líneas de corte de la superficie de primer retorno, o al menos las que sepa que pueden dar problemas.

La forma más eficaz de organizar líneas de corte para utilizarlas en un dataset de terreno (ver siguiente tabla) es separarlas en diferentes clases de entidad según el tipo de entidad de superficie (SFType). Los tipos de entidad de superficie controlan cómo se ejecutan las entidades en el modelo y cómo interpreta la superficie el interpolador de vecinos naturales, utilizado durante la rasterización, cuando atraviesa estas entidades. Se producirá un corte distintivo en pendiente a través de entidades "duras", pero no a través de las "suavizadas".

SFType para datasets de terreno

Tipo de medición	Tipo de clase de entidad	SFType
Puntos LIDAR	Clase de entidad multipunto 3D	Masa
Eje del pavimento, canales de drenaje de ríos de una y de doble línea, cadenas montañosas escarpadas	Clase de entidad de línea 3D	Línea dura
Lagos, embalses	Clase de entidad poligonal 2D con valor z almacenado como atributo	Línea dura o sustitución dura
Cadenas montañosas erosionadas/redondeadas, líneas de forma de tipo curva de nivel	Clase de entidad de línea 3D	Línea suavizada
Límite del área de estudio	Clase de entidad poligonal 2D; sin valor z	Recorte suavizado

Para conseguir un buen rendimiento del terreno es mejor ubicar todas las líneas duras juntas en una clase de entidad. Sin embargo, esto puede que no sea posible, por ejemplo, si necesita mantener carreteras y entidades de agua por separado. Tenga en cuenta que cuantas menos clases de entidad se utilicen para definir un terreno, mejor.

Reemplazar SFType se utiliza para establecer todo lo que hay dentro de un polígono a una altura constante. Se utiliza sobre todo para los lagos en los que hay otros datos que pasan inadvertidos en su interior, tales como los puntos LIDAR, cuyas alturas no son exactamente las mismas que las de la línea de costa y por lo tanto, impiden que las masas de agua sean planas. El coste de procesamiento de Reemplazar SFType es más elevado que el de las líneas suavizadas o duras, así que es mejor evitar utilizarlo en un dataset de terreno. Lo ideal sería que no hubiera muestras LIDAR en masas de agua (debería agregar esto como una cláusula en el contrato con el proveedor de datos), pero si los hubiera, puede utilizar la herramienta de geoprocesamiento Eliminar puntos de terreno para gestionarlas después de construir el dataset de terreno. De lo contrario, puede eliminar cualquiera de los puntos conflictivos antes de construir el terreno con la herramienta de geoprocesamiento Borrar punto.

Si va a producir superficies de suelo desnudo y de primer retorno utilizando datasets de terreno, cargue los puntos LIDAR en dos clases de entidad multipunto diferentes: una clase de entidad para los puntos de suelo y otra para los puntos de la superficie. La definición del terreno de suelo desnudo se refiere únicamente a los puntos de suelo. El dataset de terreno del primer retorno hace referencia a la misma clase de entidad de puntos de terreno que el terreno de suelo desnudo con la referencia adicional a los puntos de la superficie. Esto significa que dos datasets de terreno distintos pueden hacer referencia a la misma clase de entidad.

A partir de ArcGIS 9.3, los datasets de terreno puede ser piramidales utilizando uno de estos dos filtros de simplificación de puntos: tolerancia z y tamaño de ventana. Para la producción de DEM, puede utilizar cualquiera de estos tipos de pirámide. Si va a rasterizar desde el conjunto de puntos de máxima resolución, utilice el filtro de tamaño de ventana para construir el terreno, ya que es considerablemente más rápido. Si está dispuesto a utilizar datos simplificados para el análisis, lo cual es razonable si posee más muestras de los datos LIDAR de las que necesita, utilice el filtro de tolerancia z. Aunque consume más tiempo, es más adecuado, ya que proporciona una estimación de exactitud vertical de la representación simplificada. Para la producción de DSM, utilice el filtro de tamaño de ventana con la opción MAX.

Utilice la herramienta De terreno a ráster para producir el modelo de elevación rasterizado. Esto proporciona opciones para la interpolación, el tamaño de celda de salida y el nivel de pirámide que se debe utilizar del dataset de terreno.

La herramienta de geoprocesamiento De terreno a ráster produce modelos de elevación en cuadrícula a partir de datasets de terreno.

Las opciones de vecinos naturales son la mejor elección para la interpolación. Aunque no es tan rápido como la interpolación lineal, por lo general ofrece mejores resultados tanto en términos de estética como de exactitud. Ajuste el tamaño de celda de salida en relación con la densidad de la muestra de los puntos LIDAR. No ganará en exactitud utilizando un tamaño de celda que es considerablemente menor que el espaciado de punto promedio. Asegúrese también de establecer la extensión de análisis, tal como se establece mediante los Entornos, para la extracción de subconjuntos cuando sea necesario. También puede ser útil alinear un ráster para mejorar la alineación de las salidas de ráster.

A continuación, se describen los pasos de vista general para generar una superficie DEM de ráster a partir de datos de punto LIDAR en ArcGIS.

En primer lugar, creará un dataset de terreno en ArcCatalog o en la ventana Catálogo dentro de la aplicación para, a continuación, utilizar herramientas de geoprocesamiento para convertir este dataset de terreno en un DEM de ráster.

1. Crear un dataset de terreno.

Pasos:

1. Determine los datos de origen y la forma en que los datos contribuirán al dataset de terreno.

   Para obtener más información acerca de representar datos de origen de terreno, consulte Representar datos de origen de terreno en clases de entidad y Tipos de datos de origen compatibles en datasets de terreno.

   Nota:

   Todos los datos de origen deben tener la misma referencia espacial para construir un dataset de terreno.

2. Cree una geodatabase de archivos en ArcCatalog o en la ventana Catálogo. Haga clic con el botón derecho del ratón en la carpeta donde se va a construir el terreno, seleccione Nuevo y, a continuación, haga clic en Geodatabase de archivos en el menú contextual.
3. Cree un dataset de entidades. Haga clic con el botón derecho en la geodatabase de archivos, seleccione Nuevo y, a continuación, haga clic en Dataset de entidades en el menú contextual.

   Para obtener más información acerca de generar un dataset de entidades correctamente, consulte Crear un dataset de entidades.

4. Importe las mediciones de origen a las clases de entidad. Estas clases de entidad se deben producir dentro del dataset de entidades creado en el paso 3. Para obtener más información acerca de cómo importar datos de origen para un terreno, consulte Importar mediciones de origen de dataset de terreno.
5. Construya un dataset de terreno en ArcCatalog o en la ventana Catálogo utilizando el asistente Terreno nuevo.

   Para acceder al asistente Terreno nuevo, haga clic con el botón derecho del ratón en el dataset de entidades para visualizar el menú, seleccione Nuevo y, a continuación, haga clic en Terreno.

   Para obtener más información acerca de cómo utilizar el asistente Terreno nuevo, consulte Construir un dataset de terreno con el asistente Terreno.

2. Utilizar la herramienta de geoprocesamiento De terreno a ráster.

Pasos:

1. En las Herramientas de 3D Analyst, haga doble clic en la herramienta de geoprocesamiento De terreno a ráster para abrirla.
2. Haga clic en el botón de navegación Terreno de entrada para agregar el dataset de terreno.
3. Haga clic en el botón de navegación Ráster de salida para especificar la ubicación en la que se va a crear el dataset ráster.
4. Ajuste el parámetro opcional Tipo de datos de salida en punto flotante de 32 bits o entero de 32 bits. Punto flotante es el valor predeterminado.
5. Establezca el método de interpolación en Lineal o Vecinos naturales.

   Estos métodos de interpolación basados en TIN se aplican a través de la superficie de terreno de triángulos. La opción Lineal busca el triángulo que abarca cada centro de celda y aplica un promedio ponderado de los nodos del triángulo para interpolar un valor. La opción Vecinos naturales utiliza los vecinos de Voronoi de los centros de celda.

   Utilice el método de vecinos naturales para interpolar una superficie de terreno. Este tipo de interpolación presenta un tiempo de procesamiento más prolongado, pero la superficie generada es mucho más uniforme que la que se obtiene con una interpolación lineal. Además, es menos susceptible a pequeños cambios en la triangulación.

6. Establezca la Distancia de muestra en Observaciones o Cellsize, que controla la resolución horizontal del ráster. Indique el valor junto a la opción cuando haya seleccionado el método deseado.

   El método Observaciones calcula el tamaño de celda en función del valor establecido que representa este número y el número de celdas que desea que aparezca en el borde más largo de la superficie ráster. Puede ajustar el tamaño de celda de forma explícita mediante la opción Cellsize.

7. Establezca la resolución que se va a utilizar. El parámetro de resolución indica qué nivel de la pirámide del dataset de terreno se va a utilizar para la conversión. Para obtener un dataset ráster con máxima resolución, establezca el parámetro en 0. Los niveles de pirámide se definen con la tolerancia z o tamaño de ventana, lo que representa la resolución aproximada del dataset de terreno en relación con los datos de alta resolución.
8. Se recomienda utilizar la configuración del entorno para controlar de forma explícita las extensiones del DEM que desea generar. Para extraer un subconjunto del terreno, haga clic en el botón Entornos en la parte inferior de la herramienta de geoprocesamiento. Haga clic en la pestaña Ajustes generales y defina la extensión del DEM de salida.

Con las herramientas de geoprocesamiento De punto a ráster o De terreno a ráster puede procesar cientos de millones, incluso miles de millones, de puntos LIDAR en DEM y DSM en cuadrícula de alta resolución. Estos modelos de superficie se pueden utilizar con el conjunto de herramientas para el análisis de ráster disponibles en ArcGIS.

También son excelentes para crear mapas (ver siguiente gráfico) y, debido a su sencilla estructura de datos, son fáciles de compartir.