LiDAR frente a fotogrametría: Elección de la tecnología adecuada para sus necesidades cartográficas

En lo que respecta a las tecnologías de teledetección, dos de las más utilizadas son el LiDAR y la fotogrametría. Ambas tecnologías son capaces de generar modelos tridimensionales de alta resolución del entorno, pero difieren en la forma de recopilar y procesar los datos. En este artículo analizaremos las diferencias entre LiDAR y fotogrametría para ayudarle a elegir la tecnología adecuada para sus necesidades cartográficas.

LiDAR

LiDAR (Light Detection and Ranging) es una tecnología basada en láser que utiliza pulsos de luz para medir la distancia entre el sensor y el entorno. A partir de estas mediciones se genera una nube de puntos que puede utilizarse para crear un modelo tridimensional del entorno.

El LiDAR es conocido por su capacidad para producir datos muy precisos y detallados, incluso en entornos difíciles como bosques o zonas urbanas. También es capaz de penetrar en la vegetación para proporcionar información detallada sobre la superficie del suelo, lo que lo convierte en una opción popular para aplicaciones como la silvicultura y la cartografía del terreno.

Sin embargo, la recopilación y el procesamiento de datos LiDAR pueden ser costosos y requerir mucho tiempo, lo que los hace menos prácticos para proyectos a pequeña escala o con presupuestos limitados.

Fotogrametría

La fotogrametría, por su parte, utiliza fotografías tomadas desde distintos ángulos para crear un modelo tridimensional del entorno. Las fotografías se procesan con programas informáticos especializados como VisionLidar que compara las características de las imágenes para crear una nube de puntos.

La fotogrametría suele ser más asequible y rápida que el LiDAR, lo que la convierte en una opción popular para proyectos a menor escala o con presupuestos limitados. También es capaz de generar datos muy detallados y precisos, aunque su exactitud puede verse afectada por factores como la resolución de la cámara y la calidad de la imagen.

Sin embargo, la fotogrametría puede tener dificultades para penetrar en la vegetación densa o captar información detallada sobre la superficie del suelo, lo que la hace menos adecuada para aplicaciones como la silvicultura o la cartografía del terreno.

Elegir la tecnología adecuada

A la hora de elegir entre LiDAR y fotogrametría, hay que tener en cuenta algunos factores. Entre ellos se incluyen:

PresupuestoPresupuesto: LiDAR suele ser más caro que la fotogrametría, por lo que si tiene un presupuesto limitado, la fotogrametría puede ser una mejor opción.

PrecisiónPrecisión: LiDAR es conocido por su alta precisión, por lo que si necesita mediciones precisas o información detallada sobre la superficie del suelo, LiDAR puede ser la mejor opción.

Medio ambienteEntorno: Si trabaja en un bosque denso o en un entorno urbano, LiDAR puede ser la mejor opción, ya que puede penetrar en la vegetación y generar datos precisos en entornos difíciles.

Tamaño del proyectoTamaño del proyecto: Para proyectos de menor escala, la fotogrametría puede ser más rápida y asequible, mientras que para proyectos de mayor escala, LiDAR puede ser más práctico.

En conclusión, tanto el LiDAR como la fotogrametría son potentes tecnologías de teledetección que pueden generar modelos tridimensionales muy precisos y detallados del entorno. Teniendo en cuenta factores como el presupuesto, la precisión, el entorno y el tamaño del proyecto, puede elegir la tecnología que mejor se adapte a sus necesidades cartográficas.

VisionLidar ofrece la posibilidad de generar una nube de puntos a partir de una foto, ya sea capturada con un iPhone o con un dron. Para generar la nube de puntos, sólo se requieren dos pasos. Se puede dar un tercer paso para ayudar a la georreferenciación.

Los siguientes pasos deben completarse en el orden especificado:

Archivo: Esto le permitirá crear un proyecto para la creación de nubes de puntos a partir de sus imágenes.

Puntos de control: Esto le permitirá editar sus puntos de control.

Nube de puntos: Esto le permitirá generar su nube de puntos.

Una vez completados estos procesos, habrá generado un punto de nube 3D en RGB. Esto te permitirá ejecutar los procesos de VisionLidar, desde la clasificación hasta la extracción.