{"id":20105,"date":"2024-10-15T11:12:57","date_gmt":"2024-10-15T09:12:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.yellowscan.com\/knowledge\/procesamiento-de-datos-lidar-importancia-resultados-y-pasos-clave\/"},"modified":"2025-05-06T10:14:52","modified_gmt":"2025-05-06T08:14:52","slug":"lidar-data-processing-importance-deliverables-and-key-steps","status":"publish","type":"ys_knowledge","link":"https:\/\/www.yellowscan.com\/es\/knowledge\/lidar-data-processing-importance-deliverables-and-key-steps\/","title":{"rendered":"Procesamiento LiDAR: Importancia y resultados clave | YellowScan"},"content":{"rendered":"\t\t
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Este art\u00edculo explica c\u00f3mo se procesan los datos LiDAR. Trataremos los distintos pasos necesarios para convertir los datos brutos de las nubes de puntos en informaci\u00f3n \u00fatil, y por qu\u00e9 son importantes para los usuarios finales. Concluiremos con un breve resumen de la funcionalidad de CloudStation, que es el software de procesamiento de datos LiDAR de YellowScan. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00bfQu\u00e9 es el procesamiento de datos LiDAR y por qu\u00e9 es importante?<\/h2>\n

Los esc\u00e1neres l\u00e1ser o esc\u00e1neres LiDAR capturan su entorno en nubes de puntos 3D. Consisten en miles de millones de puntos y las coordenadas de su posici\u00f3n en el espacio. Los esc\u00e1neres l\u00e1ser capturan nubes de puntos en bruto, lo que significa que los puntos no est\u00e1n filtrados ni estructurados. Los esc\u00e1neres l\u00e1ser almacenan los datos brutos de la nube de puntos como datos tabulares con los puntos, su ubicaci\u00f3n y distintos atributos (como la reflectancia o los valores RGB). <\/p>\n

YellowScan public\u00f3 un art\u00edculo aparte sobre las nubes de puntos LiDAR<\/a>, explicando c\u00f3mo se recogen, visualizan y qu\u00e9 datos contienen. Tambi\u00e9n hay disponible un art\u00edculo sobre c\u00f3mo los esc\u00e1neres LiDAR recogen nubes de puntos. En otro art\u00edculo se explica c\u00f3mo funciona el LiDAR<\/a>. <\/p>\n

El software de procesamiento de datos LiDAR toma los datos brutos de las nubes de puntos de los esc\u00e1neres LiDAR para generar y visualizar nubes de puntos 3D. Se asemejan al entorno tal y como lo percibir\u00eda el ser humano, con objetos y superficies separados en colores realistas y sin puntos de datos incorrectos (ruido). El software de procesamiento de nubes de puntos produce y exporta datos de nubes de puntos y modelos de datos digitales 3D. Hablemos de estos resultados con m\u00e1s detalle antes de describir los distintos pasos del tratamiento de datos.<\/p>\n<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 productos genera el software de procesamiento LiDAR?<\/h2>\n

Las nubes de puntos brutas proporcionan la base para muchos resultados diferentes, incluidos los siguientes datos y resultados 3D:<\/p>\n

– MDE (Modelo Digital de Elevaci\u00f3n):<\/b> Un MDE es una representaci\u00f3n tridimensional de la superficie de un terreno creada a partir de datos LiDAR. Capta la superficie del suelo sin vegetaci\u00f3n ni estructuras. <\/p>\n

– MDS (Modelo Digital de Superficie):<\/b> modelo 3D de la superficie de la Tierra, que incluye tanto el terreno como los objetos que haya en la superficie.<\/p>\n

– Nube de puntos clasificada:<\/b> una nube de puntos que contiene diferentes clases, como suelo, vegetaci\u00f3n, edificios y agua.<\/p>\n

– Curvas de nivel:<\/b> normalmente mostradas como l\u00edneas que conectan puntos de la misma altura en mapas 2D, las curvas de nivel representan cambios de elevaci\u00f3n para proyectos de ingenier\u00eda civil y urbanizaci\u00f3n.<\/p>\n

– Rasgo geom\u00e9trico:<\/b> se pueden extraer de los datos LiDAR rasgos como edificios, tendidos el\u00e9ctricos y postes de servicios p\u00fablicos, para utilizarlos en la creaci\u00f3n de gemelos digitales o en aplicaciones espec\u00edficas de servicios p\u00fablicos.<\/p>\n

– Secciones transversales :<\/b> una secci\u00f3n transversal muestra el perfil de elevaci\u00f3n de una superficie en 2D.<\/p>\n

Con tantas salidas diferentes, la demanda del mercado de datos LiDAR de alta precisi\u00f3n es elevada. Veamos ahora las distintas tareas que se realizan con el software de procesamiento LiDAR.<\/p>\n

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Figura 1: El LiDAR puede capturar con precisi\u00f3n modelos de superficie en 3D que muestren ligeras variaciones de altura.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Los diferentes pasos del procesamiento de datos LiDAR<\/h2>\n

En general, el procesamiento de datos LiDAR abarca las siguientes tareas:<\/p>\n

– Filtrado de nubes de puntos <\/p>\n

– Clasificaci\u00f3n de nubes de puntos <\/p>\n

– Visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis de nubes de puntos<\/p>\n

– Modelado de superficies para la creaci\u00f3n de modelos 3D y la exportaci\u00f3n de datos<\/p>\n

Dado que los proveedores de servicios LiDAR pueden ofrecer diferentes servicios de procesamiento de datos, no es posible dar una visi\u00f3n general de los pasos del procesamiento de datos que se ajuste a la oferta de servicios de cada proveedor. Este art\u00edculo s\u00f3lo pretende dar una introducci\u00f3n sobre el tema y cubrir\u00e1 \u00fanicamente los pasos m\u00e1s comunes del tratamiento de datos. <\/p>\n

Otro factor diferenciador a la hora de distinguir los distintos pasos del procesamiento de datos es el tipo de LiDAR utilizado para capturar las nubes de puntos. Por ejemplo, cuando los datos de la nube de puntos se capturan con un dron o un avi\u00f3n, podr\u00eda utilizarse un software de procesamiento de datos para el postprocesamiento de la trayectoria o la ruta de vuelo, con el fin de refinar la informaci\u00f3n de posici\u00f3n y orientaci\u00f3n de esa misma ruta de vuelo. Adem\u00e1s, la precisi\u00f3n relativa de la nube de puntos puede refinarse optimizando la coincidencia de las l\u00edneas de vuelo solapadas. <\/p>\n

Ahora cubriremos tres pasos del procesamiento de datos: filtrado de nubes de puntos, clasificaci\u00f3n y an\u00e1lisis.<\/p>\n

Filtrado de nubes de puntos<\/h3>\n

Se realiza un filtrado y limpieza de la nube de puntos para eliminar los puntos err\u00f3neos. Hay diferentes motivos para que aparezcan en los datos, y es importante detectarlos y eliminarlos para que no afecten a la precisi\u00f3n y fiabilidad de la nube de puntos o el modelo 3D. <\/p>\n

Hay distintos tipos de puntos err\u00f3neos en LiDAR, como el ruido, los valores at\u00edpicos y los retornos multitrayectoria. Aunque los puntos err\u00f3neos pueden captarse sobre el terreno como consecuencia de imprecisiones del sensor o de superficies reflectantes o transparentes que dispersan el l\u00e1ser de forma impredecible, tambi\u00e9n pueden ser el resultado de una clasificaci\u00f3n err\u00f3nea durante el procesamiento de los datos. <\/p>\n

El filtrado de datos puede hacerse mediante diversos m\u00e9todos, como el filtrado basado en la densidad. Este m\u00e9todo identifica y elimina puntos de una nube de puntos bas\u00e1ndose en la densidad local de puntos, evaluando cu\u00e1ntos puntos existen dentro de un determinado vecindario o \u00e1rea, y eliminando los puntos que se consideran demasiado escasos (baja densidad) o demasiado densos (alta densidad). Las ventajas incluyen la eliminaci\u00f3n del ruido, los datos redundantes y la mejora de la claridad de la nube de puntos. <\/p>\n

Clasificaci\u00f3n de nubes de puntos<\/h3>\n

Este paso consiste en asignar una clase o etiqueta a cada punto capturado. Esto ayuda a comprender lo que representan los distintos puntos. Los puntos individuales se identifican y clasifican seg\u00fan su tipo de suelo, tipo de vegetaci\u00f3n, o como edificios, suelo o agua. Una clasificaci\u00f3n t\u00edpica utilizada para LiDAR es la de puntos terrestres y no terrestres. Los MDS, por ejemplo, utilizan puntos terrestres y no terrestres para distinguir entre el suelo y otras superficies. <\/p>\n

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Figura 2: Los puntos individuales de una nube de puntos se pueden clasificar y categorizar, por ejemplo, como \u00e1rboles y otra vegetaci\u00f3n.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Esta clasificaci\u00f3n ayuda a crear modelos precisos del terreno y a identificar objetos de inter\u00e9s para aplicaciones como la rob\u00f3tica. El proceso de clasificaci\u00f3n incluye la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas, la segmentaci\u00f3n y agrupaci\u00f3n de la nube de puntos bas\u00e1ndose en similitudes espaciales y geom\u00e9tricas, y la ejecuci\u00f3n de distintos algoritmos de clasificaci\u00f3n. <\/p>\n

An\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de nubes de puntos<\/h3>\n

Dependiendo de la aplicaci\u00f3n para la que se vaya a utilizar la nube de puntos, se generan diferentes salidas a partir de la nube de puntos, como curvas de nivel, vol\u00famenes de objetos o modelos 3D. Algunos ejemplos de exportaci\u00f3n de datos de nubes de puntos son los MDE, los MDT y los escaneados de estructuras de objetos, que muestran objetos m\u00e1s peque\u00f1os en comparaci\u00f3n con los MDE y los MDE que cubren \u00e1reas m\u00e1s grandes. <\/p>\n

Modelado de superficies para la creaci\u00f3n de modelos 3D<\/h3>\n

Esto incluye la conversi\u00f3n de nubes de puntos en superficies continuas, lo que hace que los modelos 3D sean visualmente m\u00e1s interpretables. El modelado de superficies incluye la creaci\u00f3n de tri\u00e1ngulos y pol\u00edgonos entre puntos adyacentes. A continuaci\u00f3n, se crean MDE y MDT y se exportan en los formatos de datos adecuados. <\/p>\n

Pasos adicionales del tratamiento de datos<\/h3>\n

El resumen anterior de los distintos pasos del procesamiento de datos no es exhaustivo: por ejemplo, las superposiciones de datos adicionales y las comprobaciones, como el uso de puntos de control terrestre, pueden mejorar la precisi\u00f3n y exactitud de los datos, de modo que cumplan los requisitos de exactitud del estudio. Los datos de puntos de control del terreno se adquieren sobre el terreno por separado de las nubes de puntos LiDAR, de modo que proporcionan una fuente de datos independiente con la que comparar la precisi\u00f3n de los datos LiDAR. <\/p>\n

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Figura 3: La gran precisi\u00f3n de los datos LiDAR los hace \u00fatiles para controlar con precisi\u00f3n el progreso de los proyectos de construcci\u00f3n.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\u00bfQu\u00e9 es YellowScan CloudStation? <\/h2>\n

YellowScan CloudStation<\/a> es un software evolutivo y f\u00e1cil de usar para generar nubes de puntos a partir de datos LiDAR sin procesar. Tambi\u00e9n permite visualizar e inspeccionar en profundidad las nubes de puntos. El producto de software de escritorio incluye cuatro m\u00f3dulos: <\/p>\n

El m\u00f3dulo de ajuste de franjas mejora la precisi\u00f3n de la nube de puntos con un ajuste sin fisuras de las l\u00edneas de vuelo. El m\u00f3dulo de terreno realiza una clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica \u00abterreno – no terreno\u00bb de los puntos LiDAR. El m\u00f3dulo de coloraci\u00f3n realiza la coloraci\u00f3n de nubes de puntos a partir de adquisiciones simult\u00e1neas de LiDAR y c\u00e1mara. El m\u00f3dulo de exportaci\u00f3n produce nubes de puntos en formato LAS\/LASZ, y exportaci\u00f3n de modelos digitales para DSM y DEM.<\/p>\n

Recientemente se han a\u00f1adido m\u00faltiples funciones nuevas a CloudStation, entre las que se incluyen las siguientes:<\/p>\n

– Generaci\u00f3n de ortofotos<\/b> a partir de datos LiDAR y de c\u00e1mara. <\/p>\n

– Visualizaci\u00f3n de Puntos de Control Terrestre (PCT):<\/b> importa un PCT y selecciona si son puntos de enlace, puntos de control o puntos de inter\u00e9s. <\/p>\n

– Exportaci\u00f3n de nubes de puntos en l\u00ednea:<\/b> exporta a un proveedor de nubes desde dentro de CloudStation.<\/p>\n

CloudStation es un software b\u00e1sico con diferentes funciones o m\u00f3dulos. YellowScan introdujo tres paquetes diferentes para ofrecer opciones m\u00e1s claras a los clientes en cuanto a funcionalidad: CloudStation Essential, CloudStation Pro y CloudStation Ultimate. Para m\u00e1s informaci\u00f3n, echa un vistazo a la p\u00e1gina del producto CloudStation<\/a>.<\/i> <\/p>\n

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Preguntas frecuentes<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\u00bfQu\u00e9 es el procesamiento de datos LiDAR?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

El procesamiento LiDAR traduce los datos brutos de las nubes de puntos en informaci\u00f3n precisa y utilizable. El procesamiento de datos LiDAR incluye m\u00faltiples pasos, como el filtrado y la limpieza de datos, la clasificaci\u00f3n de nubes de puntos, la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas y el modelado 3D.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\u00bfCu\u00e1les son los requisitos para el tratamiento de datos LiDAR?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

Los requisitos para el procesamiento de datos LiDAR incluyen datos de nubes de puntos de alta calidad, con atributos clave como coordenadas x, y, z, intensidad y clasificaci\u00f3n. Adem\u00e1s, para mejorar la precisi\u00f3n espacial son necesarios metadatos como la informaci\u00f3n de vuelo y de los sensores, puntos de control terrestre y un sistema de coordenadas geogr\u00e1ficas. La densidad de puntos es una m\u00e9trica que expresa la cantidad de puntos por metro cuadrado: las densidades de puntos m\u00e1s altas permiten un modelado m\u00e1s detallado del terreno y los objetos.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\u00bfC\u00f3mo se recogen los datos LiDAR?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

Los datos LiDAR se recogen mediante esc\u00e1neres l\u00e1ser 3D que utilizan impulsos l\u00e1ser para medir la distancia a un objetivo. Utilizando la velocidad de la luz, el tiempo que tarda un impulso en alcanzar un objetivo y volver al sensor permite medir el alcance hasta un objetivo. Millones de impulsos por segundo permiten captar una escena en 3D. Los datos LiDAR se recogen con esc\u00e1neres est\u00e1ticos y m\u00f3viles, as\u00ed como con drones o aviones.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\u00bfQu\u00e9 es el LiDAR en la anotaci\u00f3n de datos?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

LiDAR en la anotaci\u00f3n de datos implica etiquetar o marcar objetos dentro de esos datos para que las m\u00e1quinas puedan entenderlos y aprender de ellos. Los datos LiDAR se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para aplicaciones como la conducci\u00f3n aut\u00f3noma, el an\u00e1lisis geoespacial y la vigilancia medioambiental.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\u00bfPor qu\u00e9 utilizar datos LiDAR?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

Los datos LiDAR son muy exactos (precisi\u00f3n centim\u00e9trica). Los datos se capturan r\u00e1pidamente y de forma automatizada, lo que lo hace escalable y m\u00e1s rentable que los equipos de topograf\u00eda tripulados. En comparaci\u00f3n con la fotogrametr\u00eda, que captura grandes cantidades de im\u00e1genes 2D para producir una nube de puntos 3D, el LiDAR captura y almacena nubes de puntos directamente en el esc\u00e1ner y es capaz de capturar datos por debajo de la vegetaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t