Preprocesamiento LiDAR: Consejos y técnicas para la limpieza de datos

LiDAR (Light Detection and Ranging) es una tecnología de teledetección bastante asombrosa que ha cambiado totalmente la forma en que recopilamos y analizamos los datos geoespaciales. Los sensores LiDAR pueden generar nubes de puntos tridimensionales de alta resolución que pueden utilizarse para crear modelos digitales precisos del terreno, realizar análisis de la vegetación y mucho más.

Pero antes de que pueda utilizar los datos LiDAR para el análisis, tiene que pre-procesarlos para deshacerse de los errores y artefactos que podrían afectar a la calidad de los datos. En este artículo, compartiremos algunos consejos y técnicas para el preprocesamiento LiDAR que le ayudarán a asegurarse de que sus datos están limpios y listos para el análisis.

Control de calidad de los datos

El paso inicial en el preprocesamiento de datos LiDAR es realizar una comprobación de la calidad de los datos. Esto implica la identificación y rectificación de problemas como lagunas en los datos, anomalías de intensidad y otros errores que pueden afectar a la precisión de los datos. Entre las técnicas habituales de comprobación de la calidad se incluyen la inspección visual, la comparación de datos con otras fuentes y el análisis estadístico.

Eliminar ruidos y artefactos

Es esencial eliminar cualquier ruido y artefacto de los datos. Estos pueden incluir vegetación, edificios y otros objetos que pueden interferir con la señal LiDAR. Hay una variedad de algoritmos y técnicas que se pueden utilizar para filtrar el ruido y los artefactos, incluyendo el filtrado de tierra, la eliminación de valores atípicos y la normalización.

Clasificar los datos

Una vez que los datos se han limpiado de ruido y artefactos, pueden clasificarse en diferentes categorías en función de sus características. Esto puede incluir puntos del terreno, puntos de vegetación y puntos de edificios, entre otros. La clasificación de los datos permite un análisis y una visualización más precisos de los mismos, lo que a su vez conduce a una toma de decisiones más informada.

Corregir los errores sistemáticos

Es crucial abordar cualquier error sistemático que pueda estar presente en los datos. Estos factores pueden incluir errores en la calibración del sensor, distorsión atmosférica y otras variables que pueden afectar a la precisión de los datos. Las técnicas de corrección pueden incluir el ajuste de los valores de elevación de los datos, la realización de correcciones atmosféricas y otros métodos.

En conclusión, es de suma importancia asegurarse de que sus datos LiDAR son precisos y están listos para el análisis mediante la aplicación de una sólida estrategia de preprocesamiento. Siguiendo estos consejos y técnicas, puede ayudar a garantizar que sus datos LiDAR estén limpios y listos para su uso en una variedad de aplicaciones.

Preprocesamiento y clasificación con VisionLIDAR

Preprocesamiento:

VisionLidar le ofrece una sólida capacidad de preprocesamiento que garantiza que sus datos estén limpios, sean precisos y estén listos para el análisis. Los pasos del preprocesamiento incluyen:

• Importación de datos: Puedes importar fácilmente datos de nubes de puntos de diferentes fuentes y formatos.
• Reducción del ruido: Filtra automáticamente el ruido y los puntos no deseados para mejorar la calidad de los datos.
• Registro de nubes de puntos: Alinee múltiples escaneos para crear un sistema de coordenadas unificado, de modo que sus datos sean coherentes en todo el ámbito.
• Identificación de puntos de tierra**: Ayuda a distinguir entre puntos terrestres y no terrestres, lo que resulta útil para el modelado del terreno y su posterior clasificación.
• Segmentación: Divide grandes nubes de puntos en secciones más pequeñas y manejables para facilitar su procesamiento y análisis.

Clasificación:

VisionLidarle permiten clasificar y etiquetar con precisión los distintos elementos de sus datos de nubes de puntos. El proceso de clasificación incluye:

• Clasificación automática: Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para clasificar automáticamente los puntos en categorías predefinidas como suelo, vegetación, edificios y otras estructuras.
• Clasificación manual: Si quieres ser súper preciso, puedes clasificar manualmente los puntos utilizando herramientas realmente fáciles de usar y esquemas de clasificación personalizables.
• Extracción de características: Encuentre y extraiga las características específicas de sus datos de nube de puntos, como líneas eléctricas, postes y otros elementos de infraestructura.
• Reglas de clasificación personalizadas: También puede crear sus propias reglas de clasificación para cumplir los requisitos específicos de un proyecto o las normas del sector.
• Control de calidad: Asegúrate de que tus datos clasificados son precisos y fiables realizando algunos controles de calidad exhaustivos.

VisionLidarle permiten convertir datos brutos de nubes de puntos en información útil, lo que facilita el análisis y el uso de la información para diferentes aplicaciones. Tanto si trabaja en planificación urbana, gestión de infraestructuras o supervisión medioambiental, VisionLidar le ofrece la precisión y eficacia que necesita.

Estaremos encantados de conocer su proyecto. No dude en ponerse en contacto con nosotros Contacta con nosotros.