Cartografía de grandes ciudades con LiDAR: el futuro ya está aquí

YELLOWSCAN: Usted sostiene que, dado que cada vez más ciudades del mundo se están convirtiendo en megaciudades, LiDAR (y hasta cierto punto la fotogrametría) es ya la ola del futuro en lo que respecta a la planificación del crecimiento sostenible. ¿Por qué es tan esencial el uso de la cartografía 3D?

Es muy importante disponer de datos geométricos precisos en una ciudad en la que hay mucha automatización, desde la navegación de vehículos autoconducidos hasta la optimización del flujo de tráfico, pasando por sistemas de reparto automatizados mediante drones y robótica. Disponer de una geometría precisa es crucial para las ciudades inteligentes que integran o integrarán muchos sensores, por lo que necesitamos modelos 3D precisos de la ciudad. También es importante mantener actualizadas las huellas LiDAR de los edificios. Cuando se construye mucho en las megaciudades en desarrollo de China e India, Oriente Próximo e incluso Europa Occidental, necesitamos los datos LiDAR más recientes.

YELLOWSCAN: Ambos trabajaron en la recogida de datos de Dublín en 2015 mediante LiDAR montado en helicóptero: ¿cuánto tiempo llevó, desde la planificación de los vuelos hasta la producción de los datos?

Esto fue planificado a partir de 2013 por la profesora Debra Laefer en el University College de Dublín (UCD). Nos unimos a su grupo para empezar nuestros doctorados. Obtuvo financiación del Consejo de Investigación de la UE para captar esos datos LiDAR trabajando en el grupo de modelización urbana de la UCD. Hubo muchos preparativos y cálculos: planificación de las rutas de vuelo, elevación y todos esos cálculos técnicos. Era como un tablero de ajedrez en el que había dos series de tiras de vuelo, como un tablero de ajedrez de una esquina en diagonal a la otra esquina, horizontal y perpendicularmente, unas 20 tiras en dos direcciones. Fue interesante que nuestros colegas optaran por capturar los datos durante el invierno para reducir al mínimo las sombras de los edificios y las hojas de los árboles para reducir al mínimo la vegetación. Una empresa subcontratada realizó la captura en media jornada y la entregó unas semanas después. El conjunto de datos brutos está a disposición del público en el repositorio de datos abiertos de la NYU.

YELLOWSCAN: ¿Cuáles fueron algunos de los usos de la encuesta de Dublín, aparte del artículo de resumen del que fue coautora en la revista GIM-International?

Se publicaron varios artículos, entre ellos en la revista ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, en los que se exploraba el uso posterior del conjunto de datos. La profesora Debra Laefer también publicó más de 10 artículos sobre ese conjunto de datos LiDAR.

[Iman Zolanvari] Tras doctorarme, me incorporé al Trinity College de Dublín (TCD) y propuse la idea de etiquetar el conjunto de datos brutos LiDAR. La nube de puntos en bruto en sí no estaba estructurada y sólo tenía la geometría de los puntos X Y Z en el espacio 3D, así como la intensidad del haz láser que se devolvía al escáner. La propia empresa contratada hizo una clasificación primitiva de la vegetación y los edificios, pero obviamente no fue suficiente. Lo que me propuse hacer, y logré con la ayuda de 21 personas, fue procesar manualmente durante más de 2.500 horas grandes trozos de conjuntos de datos en tres categorías gruesas, que son los puntos EDIFICIOS, SUELO y VEGETACIÓN. La categoría EDIFICIOS es más detallada y está etiquetada en fachadas, tejados, ventanas y puertas; SUELO se divide en tres categorías: peatonal, callejero y césped; y VEGETACIÓN incluye todos los árboles y arbustos. Lo que queda son puntos NO DEFINIDOS (por ejemplo, papelera, banco, coches, etc.).

Se trata de un nuevo conjunto de datos urbanos anotados para dicha densidad y área de cobertura que está diseñado para varias aplicaciones. La más importante de ellas puede ser el empleo de técnicas de aprendizaje automático. Si un coche quiere circular por una ciudad o hacer vigilancia forestal, o incluso para planificación urbana y gestión de emergencias y todas estas aplicaciones, necesitamos entender la escena en 3D. Por ejemplo, si una empresa quiere instalar ventanas de doble acristalamiento, querrá acercarse a los edificios que tengan el mayor número de ventanas de una sola capa. [and get an accurate map of it]… por lo tanto, necesitamos saber entre esos conjuntos de datos lidar cuáles son exactamente esos elementos estructurales.

Así, con el conjunto de datos LiDAR de Dublín anotados, etiquetamos manualmente [the point clouds] por orden jerárquico. Personas con diferentes necesidades, con diferentes aplicaciones, pueden acercarse y extraer todos los elementos estructurales (por ejemplo, las ventanas o todos los tejados) del centro de Dublín, y luego pueden utilizar la información para entrenar una red neuronal de etiquetado y extracción de las características urbanas.

YELLOWSCAN: Cuando los topógrafos utilizan LiDAR con fines arqueológicos, suelen hacer descubrimientos sorprendentes. ¿Ha habido alguna sorpresa o descubrimiento sobre Dublín como resultado de su estudio LiDAR y fotogramétrico?

La sorpresa fue, en primer lugar, la alta densidad de las nubes de puntos, en torno a 300 puntos por metro cuadrado, que después de cinco años sigue siendo uno de los conjuntos de datos más densos disponibles para una gran zona urbana. Además, en el río Liffey y la elevación circundante se puede ver claramente la elevación media y la altura de la zona. En esa primera imagen del artículo de GIM, se puede ver el formato coloreado de un conjunto de datos al que hemos añadido el color relativo a su elevación de los puntos. Se puede ver claramente que el sur de Dublín tiene por término medio una mayor elevación que los alrededores del río. ¿Imagina que se produce una inundación desde el Mar de Irlanda hacia el muelle? Se puede ver claramente que las zonas más bajas son los lugares que más probablemente necesiten una gestión de las inundaciones y podrían tener un mayor riesgo de seguro, y también para la planificación urbana. Otra cosa que me gusta mucho cuando se observan los datos es que cuando un láser incide en el agua, recibe dos retornos del rayo láser: uno es de la superficie del agua y el otro es del lecho del río. También es interesante para cartografiar y calcular el volumen del canal para la tasa de descarga.

YELLOWSCAN: Si hoy se pudiera realizar un estudio similar con LiDAR montado en un dron, ¿sería más rápido y rentable?

La normativa restringe el uso de drones en las ciudades. Encontrar personas con licencia no es fácil ni barato. Hay un tipo en nuestro grupo que desarrolla y utiliza drones, pero sobre todo con fines fotogramétricos. En general, la tecnología avanza, los escáneres LiDAR son cada vez más pequeños y baratos… Por ejemplo, en la Universidad de Maynooth hay un grupo de SIG que tiene un lidar montado en un dron y pueden captar distintas zonas, es una buena tecnología para hacer pruebas y captar una zona concreta.

YELLOWSCAN: ¿Puede hablarme un poco de su investigación actual sobre LiDAR? ¿Qué se avecina?

[Iman Zolanvari] Trabajo en Ambisense LTD, una empresa emergente que desarrolla sensores IoT. Están desarrollando soluciones baratas y prácticas para captar datos en las ciudades inteligentes. Por ejemplo, utilizando dispositivos de radar a pequeña escala que son bastante baratos y pueden capturar, procesar y transferir nubes de puntos 3D en tiempo real.

[Atteyeh Natanzi] Soy investigador posdoctoral y ahora trabajo en un proyecto de ecoestructura que cuenta con grandes grupos en cinco universidades de Irlanda y Gales. Intentamos encontrar estructuras marinas ecológicas. Hemos utilizado LiDAR para cartografiar rocas y estructuras de la costa. Disponemos de nubes de puntos LiDAR de ambos lados del mar de Irlanda, datos que utilizamos en este caso para modelizar y vigilar la vida marina. Utilizaremos los datos LiDAR y haremos un mapa en 3D del mar de Irlanda e imprimiremos en 3D moldes para baldosas de hormigón de defensa contra el mar e incluso imprimiremos el cemento con forma de roca.