Evaluar la cobertura de LIDAR y la densidad de la muestra
Un proceso QA/QC básico cuando se reciben datos LIDAR permite garantizar que los puntos LIDAR que recibe del proveedor de datos tienen la cobertura y densidad esperadas. Es importante comprobar si existe algún tipo de problemas de cobertura y densidad, y resolverlos al comienzo del procesamiento LIDAR. Existen dos herramientas de geoprocesamiento útiles para esta tarea: Información del archivo de puntos, que se encuentra en la caja de herramientas 3D Analyst, y De punto a ráster, ubicada en el núcleo de la caja de herramientas Conversión.
Información del archivo de puntos
La herramienta de geoprocesamiento Información del archivo de puntos informa de estadísticas básicas acerca de uno o más archivos de datos de puntos en el disco. El propósito principal de la herramienta de geoprocesamiento Información del archivo de puntos es ayudarle a revisar y resumir los datos antes de cargarlos en la geodatabase. Es posible introducir archivos en formato LAS (el formato estándar de la industria para datos LIDAR) y ASCII. Dado que los proyectos LIDAR suelen utilizar conjuntos de archivos de datos con cientos o incluso miles, la herramienta permite especificar nombres de carpeta, además de archivos individuales. Cuando se le suministra una carpeta, lee todos los archivos que contiene con el sufijo especificado.
Para cada archivo de punto de entrada, la herramienta proporciona un polígono de salida acompañado de una atribución a una clase de entidad de destino. El polígono describe gráficamente la extensión x, y, o cuadro de delimitación, de los datos del archivo. Los atributos incluyen nombre de archivo, contador de punto, z mínima, z máxima y espaciado de punto.
El espaciado de punto que proporciona la Información del archivo de puntos no es exacta y hay que tenerlo en consideración. Para garantizar el rendimiento, utiliza una estimación aproximada que se limita a comparar el área del cuadro de delimitación del archivo con el recuento de punto. Es más exacto cuando la extensión rectangular del archivo que se examina está rellena de datos. Así, los archivos con un número significativo de puntos excluidos sobre grandes masas de agua o en el perímetro de un área de estudio, ocupados sólo parcialmente por datos, no darán lugar a estimaciones exactas. Por lo tanto, el espaciado de punto que se obtiene es más significativo que un resumen obtenido cuando se observan las tendencias de los conjuntos de archivos.
Encontrará útil visualizar la clase de entidad de salida en ArcMap, abrir su tabla de atributos y ordenar el campo de espaciado de punto de forma ascendente. También puede simbolizar en el campo de espaciado de punto utilizando una rampa de color graduado. En la siguiente imagen, los polígonos de la extensión LAS están simbolizados mediante una rampa de color basada en la estimación del espaciado de punto. Los polígonos simbolizados en rojo indican el espaciado de punto más estrecho.
La herramienta de geoprocesamiento Información del archivo de puntos trabaja rápidamente con archivos LAS porque sólo tiene que escanear sus encabezados para obtener la información que está buscando. Se tarda mucho más con los archivos ASCII, ya que en su caso, la herramienta tiene que leer todos los datos.
También puede examinar la clasificación realizada en los puntos de origen en los archivos LAS. El proveedor de LIDAR puede clasificar los datos LIDAR por códigos de clase diferentes dependiendo de la entidad de superficie devuelta por el sistema LIDAR. Estos códigos de clase puede representar retornos LIDAR terrestres y no terrestres. Al seleccionar la opción Resumir por código de clase en el cuadro de diálogo Información del archivo de puntos, la tabla de atributos de salida contendrá el resumen de estadísticas para cada código de clase que se encuentre en cada archivo LAS. Utilice esta opción para examinar los códigos de clase de cada archivo LAS y la información de punto correspondiente asociada a cada código de clase.
Suponiendo que el proceso de revisión de la Información del archivo de puntos determine que todo es aceptable, el siguiente paso será cargar los puntos LIDAR en una clase de entidad multipunto con las herramientas De LAS a multipunto o De ASCII 3D a clase de entidad. Ponga esta clase de entidad en un dataset de entidades si tiene la intención de construir un dataset de terreno a partir de los puntos. Aunque puede elegir entre utilizar archivos en formato LAS o ASCII, el primero suele ser mejor opción. Los archivos LAS contienen más información y, al ser binarios, pueden ser leídos por el importador de forma más eficaz.
Cuando los puntos se cargan en una clase de entidad multipunto, puede utilizar la herramienta de geoprocesamiento De punto a ráster para obtener una vista más detallada de la distribución del punto.
De punto a ráster
La herramienta de geoprocesamiento De punto a ráster crea rásteres a partir de puntos y también es compatible con multipuntos. Es una herramienta genérica con numerosas opciones y aplicaciones. Para evaluar la densidad de puntos LIDAR se deberá utilizar la opción COUNT de la herramienta. Utiliza el número de puntos que entran dentro de una celda ráster como el valor de celda. Ver esto gráficamente sobre la extensión del área del proyecto supone una gran ventaja.
Hay algunos parámetros para la herramienta De punto a ráster cuyos valores no son obvios para este ejercicio. En primer lugar se encuentra el parámetro Campo de valor. Su configuración es irrelevante, puesto que el campo de valor se ignora cuando el Tipo de asignación de celdas es COUNT. En segundo lugar está el parámetro Cellsize. Aunque pueda parecer que el espaciado de punto promedio es un tamaño de celda adecuado para el ráster de salida, el resultado suelen celdas demasiado vacías, o NoData, porque los puntos LIDAR no están espaciados de manera uniforme. Además, el ráster de salida podría acabar siendo innecesariamente grande. Es mejor utilizar un tamaño de celda que sea varias veces mayor que el espaciado de punto promedio, pero lo suficientemente pequeño como para identificar huecos o vacíos que garantizan una mejor investigación. Un tamaño razonable es cuatro veces el espaciado de punto. Por ejemplo, si los datos están muestreados a 1 metro y se establece un tamaño de celda de 4, puede esperar obtener un promedio de 16 puntos en una celda.
También puede evaluar la densidad de diferentes tipos de puntos. Si bien la mayoría de las veces se limitará a comprobar la densidad de todos los retornos, puede resultar útil examinar los que corresponden a una clase determinada, como terreno. Por ejemplo, esto puede darle una idea de la calidad de la penetración en el terreno en áreas con vegetación. La herramienta De punto a ráster no hace distinción entre los tipos de puntos. Es el usuario quien controla qué puntos se utilizan mediante la forma de crear la clase de entidad multipunto con la herramienta De LAS a multipunto. Ofrece opciones para cargar puntos por el código de clase y el número de retorno.
Una vez creado el ráster, puede visualizarlo en ArcMap. Utilice un renderizador de rampa de color para visualizarlo, de este modo será fácil distinguir entre las celdas con recuentos altos y bajos. También puede ajustar el color NoData para que destaque. Puede buscar una varianza en la densidad y en vacíos de datos. Pida al proveedor que le comente cualquier anomalía.
En la siguiente imagen, las áreas en negro representan áreas en las que no existe ningún dato, mientras que las rojas representan áreas donde la muestra de densidad LIDAR es mayor.
