Post-procesado de información LIDAR mediante técnicas geoestadísticas

Resumen

Los sensores LIDAR aerotransportados se plantean como la alternativa de futuro para la captura de datos para la generación de MDE. La información captada por el sensor proporciona una densa nube de puntos XYZ (terreno u objetos situados sobre el mismo) y la intensidad del reflejo del láser. Estos datos presentan dos características, en primer lugar, se trata de puntos que no siguen una distribución regular y, en segundo lugar, incluye puntos en los que se han producido errores en la medida –o están situados sobre elementos sin interés- que deberán ser filtrados. Estos problemas constituyen el objetivo de este trabajo que se aborda desde una metodología geoestadística que presenta la ventaja de emplear en la modelización parámetros derivados de los propios datos. El tratamiento comienza con el cálculo de las funciones de correlación espacial. Debido a las características del terreno es habitual que los variogramas obtenidos a partir de los puntos de cota sean de carácter no estacionario por lo que se presenta una metodología de trabajo a partir de la estimación de la deriva de los datos mediante ajuste polinómico y trabajo posterior con los residuos del ajuste. A continuación se realiza la detección de los puntos anómalos, para ello se emplea el método de validación cruzada a un doble nivel entre los valores de cota y de intensidad, que permitirá la detección de errores de medida o de puntos situados sobre objetos sin interés. Una vez depurados los datos es posible la generación del modelo final de elevaciones a malla regular. Esto se realiza mediante la aplicación del krigeaje de residuos a nivel de bloque y la posterior incorporación del valor de la tendencia, a objeto de proporcionar el valor más significativo de la cota del terreno en la porción de terreno seleccionada a partir del espaciado.