{"id":9922,"date":"2022-03-29T12:54:23","date_gmt":"2022-03-29T10:54:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.yellowscan.com\/knowledge\/deteccion-del-riesgo-de-avalanchas-norwegian-public-roads-administration-y-norges-teknisk-naturvitenskapelige-universitet-ntnu\/"},"modified":"2026-03-09T12:21:08","modified_gmt":"2026-03-09T11:21:08","slug":"avalanche-risk-detection-norwegian-public-roads-administration-and-norges-teknisk-naturvitenskapelige-universitet-ntnu","status":"publish","type":"ys_knowledge","link":"https:\/\/www.yellowscan.com\/es\/knowledge\/avalanche-risk-detection-norwegian-public-roads-administration-and-norges-teknisk-naturvitenskapelige-universitet-ntnu\/","title":{"rendered":"Detecci\u00f3n de avalanchas: tecnolog\u00eda LiDAR de YellowScan"},"content":{"rendered":"\t\t
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La administraci\u00f3n noruega de carreteras p\u00fablicas Statens vegvesen y la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnolog\u00eda (NTNU) organizaron una prueba de concepto en octubre de 2021 para reunir a varios organismos gubernamentales con el fin de evaluar el uso de la \u00faltima tecnolog\u00eda LiDAR y de drones para ayudar en la vigilancia del riesgo de avalanchas. Hab\u00edan elegido los alrededores de la emblem\u00e1tica carretera de Trollstigen, en Noruega, por tener monta\u00f1as escarpadas y cobertura de nieve todo el a\u00f1o en la monta\u00f1a. Los socios de YellowScan, Scandinavian Drone<\/a> y Orbiton, junto con el apoyo del equipo de asistencia de YellowScan, respondieron a la llamada para participar en este evento.<\/p>

\u00bfCu\u00e1l es el reto?<\/h3>

El objetivo de este acto era triple. En primer lugar, se trataba de identificar y mostrar las capacidades de la combinaci\u00f3n dron\/LiDAR para cartografiar los riesgos de avalancha en las carreteras en el entorno real de las monta\u00f1as. En segundo lugar, recopilar datos\/mapas de nubes de puntos de las zonas de prueba para compararlos con los conjuntos de datos existentes tomados con m\u00e9todos tradicionales de topograf\u00eda a\u00e9rea en otro momento. Por \u00faltimo, quer\u00edan crear una referencia general de la tecnolog\u00eda LiDAR disponible para drones.<\/p>

El evento se dividi\u00f3 en 3 misiones diferentes voladas a lo largo de 2 d\u00edas. El sitio A fue dise\u00f1ado para ser el m\u00e1s f\u00e1cil de volar y permitir\u00e1 a los vendedores recoger datos LiDAR en circunstancias ideales. El emplazamiento B se dise\u00f1\u00f3 para reproducir la recogida de datos LiDAR en condiciones operativas realistas en un terreno escarpado y monta\u00f1oso por encima de una carretera. Por \u00faltimo, el lugar C se dise\u00f1\u00f3 como un lugar dif\u00edcil, con nieve, para reproducir una situaci\u00f3n en la que la NPRA necesita recoger informaci\u00f3n de un lugar escarpado a una distancia considerable por encima de una carretera.<\/p>\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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Preparativos para el lanzamiento de la misi\u00f3n \u00a9 Scandinavian Drone<\/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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Soluci\u00f3n<\/h3>

El equipo pilotaba un helic\u00f3ptero teledirigido VelosV3 que Orbiton hab\u00eda personalizado y \u00abnorueguizado\u00bb para resistir las dif\u00edciles condiciones meteorol\u00f3gicas noruegas. Montaron el YellowScan Vx20-300 integrando un Riegl miniVUX 3 con un APX20 de Applanix, una de las soluciones LiDAR totalmente integradas m\u00e1s precisas que ofrece YellowScan.<\/p>

Volar a trav\u00e9s de r\u00e1fagas de viento de +20 m\/s para cartografiar +600 m de verticalidad de acantilados fue, cuando menos, un reto. Tras completar las misiones, utilizaron la soluci\u00f3n de software YellowScan CloudStation<\/a>. CloudStation permite extraer, procesar y visualizar datos de nubes de puntos inmediatamente despu\u00e9s del vuelo de adquisici\u00f3n. La autogeneraci\u00f3n de tiras y la producci\u00f3n de archivos LAS pueden realizarse f\u00e1cilmente con unos pocos clics.<\/p>\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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Par\u00e1metros de la misi\u00f3n<\/h3>\nDada la naturaleza del evento, las 3 misiones ten\u00edan par\u00e1metros diferentes, aqu\u00ed est\u00e1 cada conjunto para los sitios A, B y C.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Sitio A :<\/h4>\n
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  • <8min de vuelo, 3 tiras extra\u00eddas<\/li>\n
  • 60mAGL, 5m\/s 4 ha de cobertura sobre campo, casa y bosque<\/li>\n
  • Toma de im\u00e1genes a 300 kHz, 120 grados FOV<\/li>\n
  • Procesado con estaci\u00f3n base, a 6 km<\/li>\n
  • Cobertura de sat\u00e9lites = 19 de media<\/li>\n<\/ul>\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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    Sitio B :<\/h4>\n
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    • 28min de vuelo, 26 tiras extra\u00eddas<\/li>\n
    • 690mAGL, 8m\/s, vuelo nivelado a lo largo del acantilado<\/li>\n
    • Cobertura de acantilados de 360 m<\/li>\n
    • Tomas a 200KHz, 180deg FOV<\/li>\n
    • Procesado con estaci\u00f3n base, a 8 km<\/li>\n
    • Cobertura de sat\u00e9lites = 14 de media<\/li>\n<\/ul>\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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      Sitio C :<\/h4>\n
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      • Dividida en dos subzonas (C1 y C2)<\/li>\n
      • C1 era una zona de f\u00e1cil acceso con nieve<\/li>\n
      • C2 era un glaciar de dif\u00edcil acceso con nieve<\/li>\n
      • 20min de vuelo, 3 tiras extra\u00eddas<\/li>\n
      • 790mAGL, 8m\/s<\/li>\n
      • Cobertura de nieve fresca 12ha<\/li>\n
      • Tomas a 200KHz, 180deg FOV<\/li>\n
      • Procesado con estaci\u00f3n base, a 8 km<\/li>\n
      • Cobertura de sat\u00e9lites = 19 de media<\/li>\n<\/ul>\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\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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        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"CloudStation\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Fotograf\u00eda del emplazamiento C \u00a9 Scandinavian Drone<\/em><\/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

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        Fotograf\u00eda del emplazamiento C \u00a9 Scandinavian Drone<\/em><\/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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        Dado que los dem\u00e1s participantes optaron por la zona C1, m\u00e1s f\u00e1cil, o por no volar en absoluto, la \u00fanica esperanza de recopilar datos sobre la C2 qued\u00f3 en manos de nuestro equipo. Tras una cuidadosa planificaci\u00f3n de la misi\u00f3n y una evaluaci\u00f3n de las condiciones, se abri\u00f3 una ventana a \u00faltima hora de la tarde del \u00faltimo d\u00eda. El e-c\u00f3ptero Velos fue enviado en un largo ascenso para llegar a la zona de inter\u00e9s real, que era un campo de nieve situado aproximadamente a 2 km de distancia horizontal y 700 m de distancia vertical desde el punto de despegue. Se pod\u00eda sentir la emoci\u00f3n de la multitud mientras el dron segu\u00eda subiendo y finalmente alcanzaba la zona C2 y empezaba a recoger datos en el \u00e1rea de inter\u00e9s.<\/p>\n

        Estaba claro que el entorno era duro, ya que se notaba c\u00f3mo el viento no paraba de soplar nieve sobre la cresta de la monta\u00f1a por encima del glaciar. En pleno vuelo, debido a las malas condiciones meteorol\u00f3gicas, la misi\u00f3n fue abortada por exceso de turbulencias y se vio obligada a regresar al punto de despegue. No obstante, el equipo pudo procesar tiras utilizables para el sitio C2. Tras el aterrizaje, los espectadores de la NPRA, la NTNU y otros celebraron en voz baja el vuelo y agradecieron al equipo de Orbiton su esfuerzo y su h\u00e1bil vuelo.<\/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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        Esta prueba de concepto de la NTNU fue una oportunidad \u00fanica para adquirir experiencia y valiosas lecciones sobre los requisitos de la recogida de datos LiDAR en entornos dif\u00edciles, y quedamos muy impresionados con el rendimiento de los sistemas. Como hab\u00eda otros participantes, tambi\u00e9n pudimos conocer a colegas del sector y ver otros sistemas en acci\u00f3n. Nuestra mayor conclusi\u00f3n es que, aunque se puede llegar lejos con sistemas b\u00e1sicos, hay una l\u00ednea clara que marca la necesidad de sistemas de gama alta. Y una cosa que se aplica en todos los casos ser\u00eda que una soluci\u00f3n que sea fiable y f\u00e1cil de usar como un sistema YellowScan, siempre ser\u00e1 clave para llevar a cabo una misi\u00f3n con \u00e9xito.<\/p>\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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        Martin Andersson<\/span><\/strong><\/p>\n

        Consejero Delegado<\/strong> – Scandinavian Drone<\/em>
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        Resultados<\/h3>\n

        La Administraci\u00f3n de Carreteras P\u00fablicas de Noruega y la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnolog\u00eda se mostraron satisfechas con el evento, ya que les brind\u00f3 una buena oportunidad de ver sobre el terreno soluciones tanto de drones como de LiDAR, en diversas condiciones. Nuestro equipo demostr\u00f3 que puede superar el reto de volar en misiones de apoyo al esfuerzo en curso para hacer que la detecci\u00f3n del riesgo de avalanchas sea m\u00e1s predecible y menos reaccionaria como lo ha sido en el pasado.<\/p>\n

        El equipo Scandinavian Drone\/Orbiton\/YellowScan s\u00f3lo pudo recoger datos de alta calidad en las zonas m\u00e1s dif\u00edciles (B y C2), donde los dem\u00e1s participantes no intentaron realizar los vuelos.<\/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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        Nube de puntos del emplazamiento A \u00a9 Scandinavian Drone<\/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

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        Nube de puntos del emplazamiento B \u00a9 Scandinavian Drone<\/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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        Principales ventajas de YellowScan Vx20-300<\/h4>\n
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        • Utiliza el esc\u00e1ner Riegl miniVUX-3UAV<\/li>\n
        • Nube de puntos de alta precisi\u00f3n<\/li>\n
        • El largo alcance le permite mantener una distancia segura de la ladera de la monta\u00f1a con una turbulencia del viento reducida<\/li>\n
        • Longitud de onda adecuada para la nieve<\/li>\n
        • Valor de intensidad calibrado<\/li>\n
        • M\u00e1xima precisi\u00f3n<\/li>\n
        • Integraci\u00f3n con drones multirrotor<\/li>\n<\/ul>\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\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"featured_media":7962,"menu_order":232,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":""},"categories":[19],"class_list":["post-9922","ys_knowledge","type-ys_knowledge","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-success-story"],"acf":[],"yoast_head":"\nDetecci\u00f3n de avalanchas: tecnolog\u00eda LiDAR de YellowScan<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Obtenga m\u00e1s informaci\u00f3n sobre un evento de prueba de concepto para evaluar el uso de la \u00faltima tecnolog\u00eda LiDAR y de drones para ayudar en la vigilancia del riesgo de avalanchas.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" 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