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Premios "San Isidoro" proyectos fin de carrera

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El pasado 19 de abril se conocieron los resultados finales de la votación del jurado para proyectos fin de carrera de Topografía, Geodesia y Cartografía e Ingeniería Geomática y Topografía.

Premios San Isidoro


Los puntos fueron concedidos por 5 miembros que constituían el jurado, resultando 3 los ganadores en esta edición

El primer premio fue para el proyecto, CARTOGRAFÍA GEOLÓGICA DE LA LUNA, realizado por Iñaki Ordóñez, de la universidad politéctinica de Vitoria (Corrección).

El segundo premio se concedió al proyecto, ESTUDIO DE LA EVOLUCIÓN DE LA CRISIS SISMO-VOLCÁNICA EN LA ISLA DE EL HIERRO, realizado por dos compañeros de la Universidad Politécnica de Madrid. ¡Enhorabuena a Luis Ramón Quintana y Víctor Moreno! Gran proyecto el realizado por ellos, que he leído personalmente y me ha acercado un poco más a lo ocurrido en nuestra isla.

El tercer premio se fue a parar para el proyecto, EVALUACIÓN DE LA UTILIDAD DE LA INFORMACIÓN GRÁFICA Y ALFANUMÉRICA DE CATASTRO  PARA LA ELABORACIÓN DE PROYECTOS DE GESTIÓN TERRITORIAL.

Enhorabuena a los premiados y si alguno de los proyectos quiere ponerse en contacto con nosotros, estaremos encantados de leer sus proyectos.

Del resto de los resultados entre los 10 primero puestos, destacar la presencia de Vicente Álvarez, cuya presentación del proyecto "MONITOR SÍSMICO INTERACTIVO" pude presenciar y resulto más que interesante e innovador. Un gran proyecto amigo.

Para más información de los resultados: Coit-Topografía


Algoritmos de filtrado de puntos LiDAR II (de III)

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En la anterior entrega vimos uno de los tipos de algoritmos de filtrado de puntos (filtrado basado en el cálculo de TIN) existentes actualmente.

También vimos que existen 4 grandes tipos de filtros de interpolación:

  -  Filtros basados en el cálculo de TIN
  -  Filtros de contornos activos
  -  Filtros basados en interpolación
  -  Filtros Morfológicos 

En esta segunda entrega nos centraremos en los siguientes 2 grupos:


FILTROS BASADOS EN CONTORNOS ACTIVOS.

Este algoritmo utiliza un modelo de formas activas para representar un contorno tridimensional, el cual funciona como una red para eliminar puntos no pertenecientes al suelo.


ELMQVIST (2003)

Calcula una red horizontal colocada justo por debajo de todos los puntos de la nube. Posteriormente, esta superficie irá elevándose hasta encontrarse con el terreno formado por los puntos. Se considera que el terreno se alcanzará fácilmente, pero los tejados de casas y arboles presentarán más dificultad para ser encontrados. Así se descartaban los edificios y la vegetación.


FILTROS BASADO EN INTERPOLACIÓN

Su principal objetivo será comparar las elevaciones de los puntos y las estimadas a partir de varios métodos de interpolación.


KRAUS Y PFEIRFER (1998)

Aplicaron un proceso iterativo basado en el cálculo de una superficie media usando todos los datos LiDAR. Los puntos pertenecientes a la superficie topográfica tendrán unos residuos negativos, mientras que los pertenecientes a la vegetación presentan residuos muy pequeños o positivos. Estos residuos se emplean como pesos para cada punto, definiéndose la función de peso con valores entre 1 y 0.

A los puntos con residuos muy negativos, se les asignan pesos próximos a 1, y a los residuos positivos muy altos, el valor 0.


PFEIRFER Y C.BRIESE

Primero toma algunos puntos y calcula una aproximación del terreno. Se asignan pesos a los puntos según la distancia vertical de los mismos a la superficie aproximada: se dará un peso bajo a los puntos que se encuentren por arriba, y alto para aquellos que estén por debajo de la superficie. Se recalcula la superficie con una función de interpolación lineal y utilizando los pesos asignados. Este proceso se repetirá hasta que no existan cambios significativos entre las iteraciones.

Algoritmo filtrado de puntos LIDAR de PFEIRFER Y C.BRIESE


M.BROVELLI.

Interpola la superficie mediante funciones spline ajustando por mínimos cuadrados. Los puntos situados por encima del spline calculado se clasifican como puntos asociados a objetos potenciales y los puntos por debajo, como puntos potenciales pertenecientes al suelo. Los bordes de los puntos pertenecientes a objetos se definen. Uniendo los bordes, se obtiene que todos los puntos de su interior, pertenecen a objetos, si la altura es igual o mayor a la altura media de los puntos en el borde.


Para saber más:
Algoritmos de filtrado de puntos LiDAR I



Algoritmos de filtrado de puntos LiDAR I (de III)

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El sistema LiDAR ofrece gran cantidad de puntos, pero estos puntos pueden pertenecer a superficie terrestre, vegetación o edificios. Esto hace que sea imprescindible clasificar los puntos en función del grupo al que pertenezcan, ya que en un principio, todos los puntos reportarán la misma información, independientemente del grupo donde se ubiquen.

Aunque existen diferentes autores que han conseguido algoritmos de clasificación, las metodologías están aún abiertas y los resultados no son completamente óptimos.

algoritmos Clasificación puntos LiDAR

Existen multitud de algoritmos para una clasificación inicial de los puntos LiDAR, que pueden clasificarse en cuatro grandes grupos:

  -  Filtros basados en el cálculo de TIN
  -  Filtros de contornos activos
  -  Filtros basados en interpolación
  -  Filtros Morfológicos 

En esta primera entrada, hablaremos de los filtros basados en el cálculo de TIN*


FILTROS BASADOS EN EL CÁLCULO DE TIN

Estos filtros se basan en el hecho de que la superficie topográfica no suele presentar grandes discontinuidades en el relieve. Se parte de una primera triangulación a partir de la búsqueda de puntos mínimos para el cálculo del MDE.


AXELSSON (2000)

Primero, genera un TIN a partir de puntos mínimos bastantes dispersos, tomando puntos en cada zona. A partir de aquí, se realizará una nueva búsqueda de puntos mínimos, estableciendo dos condiciones: que el ángulo del nuevo triángulo que se formó con el punto candidato fuera inferior al umbral, y que el nuevo punto estuviera a una determinada distancia del punto mas cercano del triángulo a modificar.

Al final de cada iteración se recalcula el TIN y los umbrales derivados de los datos, terminando este proceso cuando no existen más puntos por debajo de estos umbrales.


G.SOHN (2002)

Primero realiza una triangulación tomando los cuatro puntos mínimos más cercanos a las esquinas de un rectángulo que incluye la nube de puntos original. A partir de ahí, se añade el punto más bajo de cada triángulo a la siguiente triangulación, obteniendo un nuevo TIN. Este proceso se repite hasta que no exista ningún triángulo con puntos debajo de ellos. Todos aquellos puntos que queden por encima de ellos, serán considerados objetos.

Debido a que existen puntos pertenecientes al suelo que no fueron considerados como tal, se estableció un nuevo algoritmo de búsqueda. A partir de cada triángulo se generan tetraedros con uno de los puntos que se encuentran encima del triángulo; el punto que genere el tetraedro más plano será considerado terreno.



*TIN: Se trata de una de las construcciones más habituales de Modelos digitales del Terreno, formado mediante  una red de triángulos irregulares que responden al algoritmo de Delaunay.

TIN modelo digital del terreno de triángulos irregulares


Los Portulanos y Jaume Ferrer de Blanes

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Cuando hablamos de Portulanos, debemos trasladarnos al Siglo XIII hasta Génova, Venecia y Mallorca para encontrar su invención, ya que aquí se centraban los mejores navegantes de la época, pero no cabe duda que los portulanos tomaron una especial importancia con los viajes a América en el siglo XV.

Se trata de mapas que hicieron posible el uso de la brújula en la navegación, así como la necesidad de una cartografía naval algo más seria, de manera que pudiera localizarse los navíos entre puertos.

Tratan de representar las rutas marinas, los detalles litorales y el relieve costero, plasmando los rumbos o las direcciones de la rosa de los vientos a seguir.

Portulano Mediterraneo

Aunque su valor geográfico es limitado, tiene un interés artístico muy alto, pudiendo diferenciar en su estudio los mapas realizados por la distintas escuelas (Venecia, Génova y Mallorca).


Jaume Ferrer de Blanes, se convirtió en uno de los mayores cartógrafos de la época, destacando en la elaboración de los mapas de nuevo mundo, así como el mapa mundo que trataba las divisiones correspondientes entre España y Portugal con respecto al Tratado de Tordesillas.

Emigró a sus trece años a Nápoles, trabajando para el Rey Fernando I, volviendo a Cataluña a sus 35 años a Blanes, de donde toma su nombre.

Jaume Ferrer de Blanes


Destaca por el Mapamundi realizado para dividir el nuevo mundo entre España y Portugal, debido a Tratado de Tordesillas establecido por el Papa, y como era obvio en la época, es uno de los portulanos más importantes.

Portulano Tratado de Tordesillas



Cómo Google Maps llega a los rincones de la Tierra

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Todos ya conocemos el Google Maps, y seguro que también hemos buscados nuestra casa en su visor 3D realizado a partir de fotografías. Es claro que el trabajo que tiene Google es increíble y cada vez nos sorprende más, llegando a los lugares más remotos, brindándonos la oportunidad de ver lugares donde nunca estaremos o simplemente aquellos lugares que nos presenta algún tipo de interés.

Pero, ¿cómo lo hace?. También nos presenta vídeos presentando las técnicas de recogida de esa información. No se lo pierdan.




Google sigue evolucionando su Maps y la verdad que presenta unos atractivos demasiado interesantes como para no perder unos minutos de nuestro tiempo divagando por diversos lugares del mundo.