ISTAR - CIS1510AP03

Abstract—The article that follows is the result of a Graduation

Project, which is developing a new method for the production of

Digital Elevation Models (DEM) from capturing aerial

photographs using Unmanned Aerial Vehicles (UAV), which

through the generated model can be displayed altimetry land

values chosen as a case study.

Palabras Clave— Fotografía Aérea, Modelos de Elevación

Digital, Nubes de Puntos, Vehículos Aéreos no Tripulados.

I. INTRODUCCIÓN

Los Modelos de Elevación Digital (DEM), son estructuras

numéricas que describen las características morfológicas de un

terreno, también catalogado como una representación de la

distribución espacial de la altitud de la superficie del terreno.

El presente artículo presenta el resultado obtenido en la

realización del Trabajo de Grado que propone un nuevo

método para la obtención DEM a partir de la captura de

fotografía aérea haciendo uso de Vehículos aéreos no

Tripulados (UAV), para su obtención se realiza la adquisición

de la nube de puntos asociada al terreno a partir de la fotografía

aérea donde se obtienen los valores altimétricos haciendo uso

de algoritmos de visión estéreo múltiple. Posteriormente, se

propone una herramienta de software que concluye con la

implementación del método para la obtención del modelo de

elevación digital.

El presente artículo se encuentra compuesto por la

sección del marco teórico que contextualiza al lector acerca de

Los trabajos que se han realizado con UAVs para la obtención

DEM, así como los conceptos relacionados con la temática. La

sección de análisis se compone por el desarrollo del método

propuesto para el desarrollo del Trabajo de Grado, así como la

descripción del proceso de levantamiento de requerimientos y

diseño arquitectural de la herramienta de software propuesta

para la obtención de modelos de elevación digital.

La sección de desarrollo de la solución y resultados, se

compone de la descripción del proceso de implementación de

la herramienta de software basado en la metodología de

desarrollo de software elegida, así como la ejecución de

pruebas que validan la solución propuesta con su respecto

análisis de resultados.

Finalmente, se presentan las conclusiones, análisis de impacto

y trabajo futuro a desarrollar para dar continuidad al desarrollo

de la temática tratada en el presente Trabajo de Grado.

II. OPORTUNIDAD

Durante los últimos años, los vehículos aéreos no tripulados,

han ido tomando cada vez más fuerza en diferentes campos del

conocimiento, constituyéndose como una seria alternativa a la

aviación tripulada en determinado tipo de misiones y

aplicaciones. Dentro de las ventajas y beneficios que ofrecen se

encuentra:

• Fácil y rápido despliegue en misión.

• Adaptabilidad gracias a sus cargas útiles modulares.

• Gran maniobrabilidad y poder de acceso a sitios

inaccesibles para vehículos tripulados.

• Menor peso, menor consumo de energía.

• Menor impacto ambiental (menos emisiones de CO 2)

como de ruido.

• Menor coste de mantenimiento y elevada relación

coste/eficiencia. [1]

En la actualidad una de las técnicas más empleadas es la

fotogrametría [2] la cual nos permite realizar mediciones en el

tamaño, forma y posición en base a fotografías, es por esto que

se ha querido dar uso al equipamiento integrado en los

Generación de Modelos de Elevación Digital a

Partir de Imágenes Obtenidas Desde Vehículos

Aéreos no Tripulados (UAVs)

Erick Julián Coral Crespo

Departamento de Ingeniería de Sistemas

Pontificia Universidad Javeriana

Bogotá, Colombia

e.coral@javeriana.edu.co

ISTAR - CIS1510AP03

vehículos aéreos no tripulados para la captura de imágenes

aéreas.

Por consiguiente, se observó la oportunidad para proponer

un método alternativo para la obtención de modelos de

elevación digital haciendo uso de esta tecnología emergente,

dado que actualmente los métodos de captura de datos (directos,

indirectos) de las características topográficas de un terreno

tienen un alto costo, existe incertidumbre sobre algunos

parámetros en la generación del DEM, así como problemas

asociados a las fotografías capturadas por vuelos de gran

escala. [3]

Dentro de las ventajas que ofrecen los UAV se encuentran:

bajo costo, flexibles, obtención de imágenes de alta resolución,

capaces de volar a baja altura, fácil de despegar y aterrizar.

Otras ventajas son la reducción de los costos, así como la

finalización del proyecto mucho más rápido, posibilidad de

inspeccionar objetos y áreas remotamente muy complejas,

inaccesibles y peligrosas, donde el uso de las técnicas

convencionales no funciona.

Haciendo uso del equipamiento del UAV y apoyados con

los vuelos de baja escala se realizan tomas aéreas de alta

calidad, donde se logra obtener con detalle las características

que definen los terrenos a modelar.

Una vez obtenidas estas imágenes se procede a extraer la nube

de puntos asociada, donde se identifican las características en

común que comparten las imágenes obteniendo de cada

coordenada (x, y) su altura correspondiente. Posteriormente, se

realiza el procesamiento adecuado hasta la obtención del

Modelo de Elevación Digital.

III. ANÁLISIS DE LA SOLUCIÓN

En a presente sección se realiza una descripción del análisis

a partir de la división por fases del método propuesto, donde

cada una de una de estas fases reúne los conceptos

concernientes a: captura de las imágenes por medio del uso de

UAVs, obtención nube de puntos a partir de las imágenes

capturadas y finalmente el procesamiento realizado a la nube

de puntos para la obtención de un Modelo de Elevación Digital.

Dentro del análisis del método propuesto se presentaran:

• Variables relacionadas, que intervienen en el desarrollo de

la solución.

• Método Generación Modelos de Elevación Digital a partir

de fotografías capturadas por UAV.

• Análisis de herramientas para la implementación del

Software de apoyo al método.

VARIABLES RELACIONADAS

A. Captura de fotografías aéreas haciendo uso del UAV

1) Cámara

Existen diferentes tipos de cámaras, las cuales pueden ser

integradas al UAV dependiendo de las características

correspondientes a las cargas soportadas por el vehículo. Sin

embargo, todas las cámaras proporcionan diferentes

especificaciones que intervienen en la calidad de las fotografías

aéreas, correspondiente a du resolución en Megapíxeles así

como su FPS. Para el desarrollo de este método es importante

conocer que para obtener el producto deseado se recomienda el

uso de cámaras digitales sin lente angular, debido a que esta

característica especial de ciertas cámaras fotográficas

distorsiona las medidas en las fotografías resultantes.

2) Solape

En el contexto de la fotogrametría aérea se debe tener en

cuenta que el solape longitudinal mínimo necesario para que

cualquier zona del terreno a restituir aparezca en dos

fotogramas consecutivos sería del 50% de la superficie de cada

fotograma, pero por seguridad, en la práctica es habitual

emplear un recubrimiento a partir del 60%, así se tiene la

garantía de que los pequeños errores de alineación de la cámara

no van a provocar que algunas zonas del terreno sean cubiertas

por una fotografía individual y no puedan, en consecuencia, ser

restituidas. Habitualmente la zona a cubrir por el vuelo es de

una extensión tal que no puede ser cubierta de una sola vez en

el vuelo, por lo que se hace necesario realizar varias pasadas

con trayectorias paralelas entre sí; lo cual hace necesario que se

produzca un solape transversal, habitualmente superior al 20%.

[4]

B. Generación nube de puntos a partir de las imágenes

capturadas

1) Cantidad Fotografías

Corresponde a la cantidad de fotografías capturadas del

terreno a modelar mediante el uso de vehículos aéreos no

tripulados es posible obtener fotografías individuales para la

posterior obtención de ortomosaicos, curvas de nivel, nubes de

puntos entre otros productos.

Dependiendo de la dimensión del terreno a modelar es

directamente proporcional la cantidad de fotografías que deben

ser capturadas con un solape entre el 50% - 60%, que cubran

en su totalidad el terreno para la obtención de nubes de puntos

que lo representen de manera completa y correcta.

C. Procesamiento nube de puntos y generación DEM

1) Cantidad de Puntos

La cantidad de puntos generados post- procesamiento de las

imágenes obtenidas por el UAV, es una variable importante al

momento de la visualización de la nube de puntos y el proceso

previo a la obtención del Modelo de Elevación Digital, debido

ISTAR - CIS1510AP03

a que está ligado directamente con el tiempo que se utiliza

dependiendo a lo que se desee realizar. Es por esto, que el

procesamiento de grandes cantidades de puntos puede tomar un

tiempo considerable y el gasto de recursos de la maquina donde

se esté realizando el proceso.

D. Método Generación Modelos de Elevación Digital a

partir de fotografías capturadas por UAV

A continuación se realizara la descripción del método

propuesto para la generación modelos de elevación digital a

partir de imágenes obtenidas desde vehículos aéreos no

tripulados (UAVs), de igual manera se clasificaron las

variables que intervienen en el desarrollo de la solución

propuesta realizando una división en 3 fases representadas en

la Figura 1 para la generación DEM, así como los resultados

esperados en cada fase a realizar.

Fig. 1. Fases Método Generación Modelos de Elevación Digital a partir de

Fotografías capturas por UAV

1) Fase I

En el desarrollo de esta fase se aborda la captura de las

imágenes por medio del uso de UAVs, así como una

descripción del vehículo aéreo y las características asociadas

para tener en cuenta, descripción de la planeación del vuelo

para el UAV y las condiciones a tener en cuenta al momento

de la obtención de las imágenes del terreno.

a) Características UAV

Para el proceso de captura de imágenes aéreas a partir de

vehículos aéreos no tripula-dos, con la finalidad de asegurar el

desarrollo adecuado del método propuesto es necesario tener en

cuenta:

• El modelo del UAV a utilizar para la captura de las

imágenes puede ser de tipo Avión o Multicoptero.

• El UAV debe tener equipado una cámara fotográfica

digital, que permita realizar la captura de las imágenes por

medio de algún método de obturación automática, como

recomendación de cámaras que permitan está funcionalidad se

encuentran: Cámaras Canon S100, S110, ELPH 110 HS y

SX230HS

• Cada drone varía en tamaño y peso, y la duración del vuelo

oscila de horas a minutos. El tamaño del aparato influye en el

peso que puede soportar, es decir, el tipo de cámara de

fotográfica que puede sustentar. Ciertamente, cuanto mejor sea

la cámara fotográfica, mejores resultados fotogramétricos se

obtendrán. [5]

b) Planeamiento de la Misión

Previo a la realización del vuelo, hay que hacer una pequeña

planificación. Esto es, la comprobación del tiempo atmosférico

y de la velocidad del aire. El día ideal sería aquel que estuviera

un poco nublado para que la iluminación fuera uniforme, sin

sombras y que no hubiera ráfagas de aire. [5]

En apoyo al planeamiento de la misión se puede hacer uso

del software Misión Planner como se muestra en la Figura 2

que representa una estación de control de tierra. Es compatible

sólo con Windows. Misión Planner se puede utilizar como una

utilidad de configuración o como complemento de control

dinámico del vehículo autónomo. Algunas de las

funcionalidades ofrecidas por el software son

• Piloto automático que controla su vehículo (dispositivos

equipados al UAV como giróscopo, acelerómetro,

magnetómetro, barómetro y GPS).

• Planificar, guardar y cargar misiones autónomas.

• Interfaz con un simulador de vuelo PC para crear un

simulador completo UAV.

• Supervisar el estado de su UAV mientras está en

funcionamiento.

Fig. 2. Mission Planner Software

La Figura 2 presenta el software de Mission Planner, en el

cual se configuran los parámetros correspondientes, según el

UAV a utilizar y los requerimientos del solape requerido entre

imágenes.

En busca de generar un producto de calidad se debe tener

entre 50 -100 fotografías del terreno con una superposición del

70%-80% entre pistas párelas y entre 50-65% entre pistas

ISTAR - CIS1510AP03

Adyacentes. La altura oscila en promedio entre los 40 -80mts.

2) Fase II

En el desarrollo de esta fase se aborda la obtención de la

nube de puntos a partir de las imágenes capturadas por medio

del uso de UAVs, en el cual se menciona las herramientas

utilizadas para su generación así como las salidas intermedias

esperadas en su realización. Como documentación anexa para

la fase II del método se realizó el manual de obtención de la

nube de puntos donde se explica el paso a paso para su

generación

a) 2.1 Generación Nube de Puntos

Para generar la nube de puntos correspondiente a las

imágenes obtenidas por el UAV del terreno a modelar se

utilizara software existente que nos permita su generación y

posterior manera de exportar para su procesamiento, haciendo

uso de la herramienta de software a implementar para el

desarrollo del método (Software propuesto generación modelos

de elevación digital).

La elección del software a utilizar en esta fase se realizó de

acuerdo a las funcionalidades necesarias para el correcto

desarrollo del método planteado (Análisis de Herramientas). De

esta manera la herramienta a utilizar para la generación de la

nube de puntos es Agisoft Photoscan producto de software que

realiza procesamiento fotogramétrico de imágenes digitales y

genera datos espaciales 3D. [6]

El proceso a llevar a cabo una vez se haya realizado la

captura de las imágenes y en colaboración de Agisoft

Photoscan, se ha documentado en su totalidad en el anexo

(Manual Obtención Nube de Puntos) del trabajo de grado, el

cual describe la secuencia de pasos en su totalidad para la

obtención del archivo que contiene la nube de puntos asociada

al terreno de estudio.

3) Fase III

En el desarrollo de esta fase se aborda el procesamiento

realizado en la nube de puntos para la obtención de un Modelo

de Elevación Digital, a partir de las imágenes captura-das por

medio del uso de UAVs.

a) Archivo Nube de Puntos

Para la lectura del archivo que contiene la información

correspondiente a la nube de puntos del terreno es necesario

conocer la estructura que maneja los archivos correspondientes

a la extensión (.PLY). Un archivo de PLY consta de una

cabecera seguida de una lista de vértices y, a continuación una

lista de polígonos. La cabecera especifica cuántos vértices y

polígonos están en el archivo, y también indica qué propiedades

se asocian con cada vértice, tales como (x, y, z) coordenadas,

normales y color (RGB). [7]

Es necesario aclarar que siguiendo los lineamientos del

método el archivo de salida correspondiente se genera el

archivo con extensión (.PLY) cumpliendo con las estructura

que corresponde como lo representa la Figura 3, sin embargo al

exportarse una nube de puntos esta no contiene información

correspondiente a los polígonos ya que no se ha generado una

reconstrucción de la superficie, el archivo se conforma de las

coordenadas de cada punto, normal asociada y color del punto.

Fig. 3. Estructura Archivo .PLY

b) Generación Malla de Puntos

Para la generación de la malla de puntos se aplicará el

algoritmo de Delaunay, que permite la triangulación de la nube

de puntos siguiendo los criterios establecidos para su uso. Una

vez se realice la lectura del archivo (.PLY), se procederá a

almacenar la información concerniente a los puntos como lo es

coordenadas (X, Y, Z) y las normales asociadas a cada punto.

A continuación se realizara una descripción de la

triangulación de Delaunay propuesto para la construcción de la

malla a partir de la nube de puntos generada del terreno.

c) Triangulación Delaunay

Con la aplicación del algoritmo de Delaunay se obtiene una

malla de puntos a partir de un conjunto de puntos de entrada no

estructurados que se encuentran representados en el plano xy,

con una altura z particular para cada punto cumplimiento:

El algoritmo de Delaunay como lo muestra la Figura 4 dado

un conjunto de pun-tos en el plano, tres puntos definen un

triángulo de Delaunay si el circulo que circunscribe a dicho

triangulo no contiene ningún otro punto del conjunto de datos.

[8]

Fig. 2. Triangulación de Delaunay

ISTAR - CIS1510AP03

d) Generación Superficie

Una vez se haya realizado correctamente la generación de la

malla triangular a partir del conjunto de puntos de entrada, se

debe aplicar una textura para poder visualizar una superficie

que represente el modelo de elevación digital obtenido, para

efectos de la aplicación del método en su totalidad se propone

utilizar una textura de un solo color que permita visualizar la

altimetría del terreno, para trabajos futuros se espera poder

aplicar la visualización de la textura real de la nube de puntos.

La salida esperada para este momento es la obtención del DEM.

E. Análisis de Herramientas

En esta sección se realiza un análisis de las herramientas que se

utilizaran para la implementación de un método para generar

modelos de elevación digital a partir de imágenes capturadas

desde vehículos aéreos no tripulados (UAV).

A partir del planteamiento de las fases para el desarrollo del

método se han identificado dos fases en las que interviene el

uso y la implementación de software, por tal razón se realizara

una descripción y especificación de los criterios por los cuales

se ha determinado el uso de estas herramientas.

a) Herramientas Implementación Fase II

Para el desarrollo de la Fase II se ha realizado una búsqueda y

selección de herramientas, acorde a las funcionalidades

necesarias para la generación de nubes de puntos a partir de

fotografía aérea.

A continuación se realizará una descripción de cada una de las

herramientas propuestas, así como la respectiva evaluación a

partir de los criterios específicos para su elección.

VisualSFM

Es una aplicación con interfaz gráfica para la reconstrucción 3D

usando la estructura de movimiento (SFM). El sistema de

reconstrucción integra varios proyectos anteriores de su autor:

SIFT en la GPU (SiftGPU), Paquete Multiprocesador de Ajuste,

y Aumento de tiempo lineal en Estructura incremental de

movimiento. VisualSFM corre rápido explotando el

paralelismo multinúcleo para la detección de características, la

función de adaptación y ajuste de paquete. [9]

Pix4D

Es un software que procesa automáticamente las imágenes

terrestres y aéreas adquiridas por UAVs ligeros o aeronaves que

utilizan su tecnología innovadora basada pura-mente en el

contenido de la imagen. Este software de escritorio convierte

imágenes en resultados altamente precisos, oportunos y

personalizables para una amplia gama de aplicaciones GIS y

CAD. [10]

Agisoft Photoscan

Agisoft Photoscan es un producto de software Stand-Alone que

realiza el procesamiento fotogramétrico de imágenes digitales

y genera datos espaciales 3D para ser utilizado en aplicaciones

de SIG, documentación patrimonio cultural, y la producción de

efectos visuales, así como para mediciones indirectas de objetos

de diferentes escalas. [6]

Autopano

Detrás de la simplicidad Autopano y facilidad de uso se esconde

un motor de stitching basado en algoritmos avanzados. La

tecnología de stitching en imágenes (SIFT) incluido en

Autopano fue desarrollado como parte de un proyecto de

investigación en la Universidad de British Columbia en

Vancouver (Canadá). Se ha demostrado matemáticamente ser

la mejor tecnología en el mundo en reconocer similitudes entre

imágenes. [11]

b) Criterios de Selección

Para la selección de la herramienta de software acorde a las

funcionalidades necesarias para la obtención de una nube de

puntos a partir de fotografías capturadas con UAV, se han

tenido en cuenta los siguientes criterios:

• Facilidad de Adquisición: Se clasifica con un valor de

ALTO/MEDIO/BAJO, dependiendo de la facilidad con la se

puede adquirir el software para realizar la generación del

producto deseado.

• Recibe como entrada fotografías: Si el software cumple con

el parámetro de recibir fotografías para la obtención de la nube

de puntos.

• Genera nube de puntos: Si el software tiene como

funcionalidad la generación de una nube de puntos a partir de

las fotografías que se le den como entradas.

• Exporta nube de puntos: Se da un valor de x o vacío, si el

software permite ex-portar la nube de puntos en el formato

necesario para su posterior procesamiento.

• Calidad nube de puntos: Se clasifica con un valor de

ALTO/MEDIO/BAJO, de-pendiendo de la calidad con la cual

se generó la nube de puntos y si se cumple con un producto

acorde a lo esperado.

Tabla 1- Criterios Selección Herramientas Fase II

De acuerdo al análisis obtenido en la Tabla 1, la herramienta

elegida para el desarrollo de la Fase II del método es Agisoft

Photoscan, cumpliendo con los criterios establecidos para su

elección en busca de la obtención de un producto de calidad.

ISTAR - CIS1510AP03

F. Herramientas Implementación Fase III

Para el desarrollo de la Fase III se ha realizado una búsqueda y

selección de herramientas, acorde a las funcionalidades

necesarias para la visualización de nubes de Puntos, generación

y visualización mallas de puntos, finalmente la generación y

visualización de Modelos de Elevación Digital a partir del

método propuesto desde la Fase I.

A continuación se realizara una descripción de cada una de las

herramientas propuestas, así como la respectiva evaluación a

partir de los criterios específicos para su elección.

a) Criterios de Selección

Para la selección de la herramienta de software o librería acorde

a las funcionalidades necesarias para la generación y

visualización de los productos previos al modelo de elevación

digital a partir de fotografías capturadas con UAV, se han

tenido en cuenta los siguientes criterios:

• Facilidad de Adquisición: Se clasifica con un valor de

ALTO/MEDIO/BAJO, dependiendo de la facilidad con la se

puede adquirir el software o librería para realizar la generación

del producto deseado.

• Librerías Manejo Nube de Puntos: Si las librerías elegidas

manejan funciones específicas para el manejo y posterior

procesamiento de una nube de puntos.

• Herramientas de Visualización: S las librerías elegidas

manejan funciones correspondientes a la visualización de

productos intermedios a la generación del modelo de elevación

digital.

• Intuitivas/Facilidad de Uso: Se da un valor de x o vacío, si

las herramientas a utilizar abordan funcionalidades que

permitan al programador tener un trabajo eficiente y de calidad,

así como documentación clara de las clases que contienen

ejemplificando posibles usos que se puedan dar al momento del

desarrollo de un producto de software.

• Producto de Calidad: Se clasifica con un valor de

ALTO/MEDIO/BAJO de-pendiendo las salidas, para el método

específicamente visualizaciones de gráficos de calidad.

Tabla 2- Criterios de Selección Herramientas Fase III

De acuerdo al análisis obtenido en la Tabla 2, la herramienta

elegida para el desarrollo de la Fase III del método es QT/VTK,

cumpliendo con los criterios establecidos para su elección en

busca de la obtención de un producto de calidad.

IV. DISEÑO DE LA SOLUCIÓN

En la presente sección, se realiza una descripción del diseño

correspondiente a la herramienta de software propuesta para la

implementación de la Fase III del método, donde se encuentran

respectivamente la descripción del diseño.

1. Metodología de desarrollo de software

El desarrollo del software se encuentra orientado en apoyo al

método de generación de modelos de elevación digital a partir

de fotografía aérea obtenida por UAVs, que genera como

producto intermedio una nube de puntos asociada a las

fotografías de un terreno para la obtención del DEM.

El software cuenta con una interfaz gráfica para el usuario

(GUI), donde se le desplegara un menú con las funcionalidades

relacionadas al procesamiento de la nube de pun-tos para la

obtención de un Modelo de Elevación Digital asociado a la

fotografías obtenidas por el UAV, así mismo la GUI cuenta con

ventanas de visualización de los pro-ductos intermedios previos

a la generación del DEM buscando que el usuario final pueda

apreciar con mayor detalle las visualizaciones relacionadas con

las funcionalidades del software.

El ciclo de vida correspondiente a la metodología de desarrollo

de software corresponde a una variación del Modelo de Espiral

como se presenta en la Figura 4 [12], donde se propone el uso

de prototipos evolutivos en la fase de desarrollo y validación,

en busca de un prototipo que esté acorde a las necesidades

propuestas para el desarrollo del método propuesto para la

obtención de un Modelo de Elevación Digital.

Fig. 5. Metodología de desarrollo Espiral

Las fases consideradas para la realización del software, fueron

las siguientes:

1. Análisis.

2. Diseño.

3. Implementación.

3.1 Ejecución de pruebas funcionales y ajustes.

En la fase de análisis el objetivo es la elaboración del

documento SRS con los requerimientos asociados al software,

en la fase de diseño se abarca la selección de herramientas y la

elaboración del presente documento SDD, en la fase final se

abarca el desarrollo del software apoyado en una fase conjunta

de realización de pruebas y ajustes en busca de la obtención de

un producto acorde al método propuesto para la obtención de

modelos de elevación digital a partir de una nube de puntos

obtenida por foto-grafías desde UAV y las necesidades del

usuario.

ISTAR - CIS1510AP03

V. RESULTADOS

En esta sección de resultados se presentan la realización del

Plan de Pruebas, con el propósito de evaluar la funcionalidad

tanto del método propuesto así como del software

implementado en apoyo para la obtención de Modelos de

Elevación Digital.

1. Prueba I – Terreno sin Vegetación, Obtención

Modelo de Elevación Digital a partir de nube de

puntos obtenida por fotografía aérea con UAV

1) Propósito

Aplicación directa del método en apoyo con la herramienta

de software a desarrollar, a partir de fotografía aérea haciendo

uso de UAV para la obtención del respectivo modelo de

elevación digital correspondiente al terreno de análisis.

2) Fase I

La captura de las imágenes se realizó con un cuadricóptero

fabricado por Advector S.A.S como lo presenta Figura 6,

compuesto por 4 multirotores, permite realizar vuelos entre

15-16 minutos y cumple las siguientes características:

• Peso: 1700gr sin carga.

• Peso Máximo: 2500 gr al despegue.

• Alimentación eléctrica (LiPo).

• Vuelo completamente autónomo.

Fig. 6. UAV Advector S.A.S Prueba I

La cámara incorporada en el UAV es de referencia Canon

s110, con las siguientes características:

• Sensor CMOS de 12,1 MP; HS System con DIGIC 5

• Objetivo de 24 mm, f/2,0, con zoom 5x

• IS Inteligente

• Wi-Fi y GPS a través del móvil

• Anillo de Control del objetivo, Control totalmente Manual

y RAW

• Pantalla táctil de 7,5 cm (3,0")

• Vídeos Full HD, HDMI-CEC

• Ráfaga de alta velocidad y Alta Calidad (HQ)

• Smart Auto

La autonomía de vuelo del cuadricóptero es proporcionada por

ArduPilot (Piloto auto-mático), que integra sensores como

giróscopo, acelerómetro, magnetómetro, barómetro, GPS entre

otros. Para la captura de las fotografías se realiza el

planeamiento de la misión a través del software Mission

Planner, donde se configuran los parámetros correspondientes.

3) Fase II

El procesamiento realizado a las fotografías obtenidas por

UAV, se realizó haciendo uso de la herramienta de Agisoft

Photoscan donde se dio generación al archivo Te-

rreno_PlanoNB.ply, que contiene la nube de puntos asociada al

terreno, compuesta por:

• 1’429.854 Puntos.

• Normales asociadas.

• Atributo RGB.

3) Fase III

Se realiza la lectura del archivo correspondiente a la nube de

puntos generada, del cultivo obteniendo su visualización, sin

tener en cuenta el atributo RGB. El usuario puede interactuar

con la visualización realizando zoom o con ayuda del mouse

desplazándose por el gráfico, como se presenta en las Figuras

7y 8.

Fig. 7. Visualización Nube de Puntos 1, Prueba I

Fig. 8. Visualización Nube de Puntos 2, Prueba I

• Siguiendo la secuencia de pasos se aplica el algoritmo

encargado de triangular los puntos de la nube generando la

siguiente visualización, como se presenta en la Figuras 9:

ISTAR - CIS1510AP03

Fig. 9. Visualización Malla de Puntos 1, Prueba I

• Finalmente, se genera el modelo de elevación digital

correspondiente al terreno fotografiado obteniendo su

visualización, el resultado de la cantidad de puntos procesados

y el tiempo que se tardó en generarlo, como se presenta en la

Figura 10, Figura 11.

Fig. 10. Resultado cantidad de puntos procesados, Prueba I

Fig. 11. Visualización Modelo de Elevación Digital 1, Prueba I

5) Prueba I

a) Análisis de Resultados

A partir del Modelo de Elevación Digital obtenido en la

realización de la prueba, se procede a realizar su respectivo

análisis apoyado en los métodos tradicionalmente utilizados

para su validación. Para lo cual se validara a partir del siguiente

Test:

• “Debe hacerse un análisis estadístico del DEM, un simple

histograma de las elevaciones permitirá descubrir anomalías no

detectables con la simple visualización, como el que los valores

de las curvas de nivel aparezcan con excesiva frecuencia. “ [13]

Para realizar el respectivo análisis del Modelo de Elevación

Digital se ha aplicado un trabajo estadístico de la nube de

puntos insumo base del cual fue obtenido el DEM, donde se

evalúa:

• Cantidad de Curvas de Nivel Obtenidas: 23.087

• Valor Altimétrico de la Curva de Nivel.

• Frecuencia de aparición de la curva de Nivel.

La Figura 12, presenta el histograma obtenido posterior

análisis de los resultados.

Fig. 12. Histograma DEM

A partir del histograma presentado en la Figura 41 se puede

apreciar que las curvas de nivel que tienen mayor frecuencia de

aparición en el Modelo de Elevación Digital obtenido son:

• Nivel altimétrico: 218.405 y 218.684.

• Frecuencia de aparición: 163 puntos.

De esta manera se puede llegar a la conclusión que en

proporción a la cantidad de pun-tos que componen la nube que

son 1’429.854, la frecuencia de aparición máxima de las

curvas de nivel es del 0,011% valor no representativo escala de

error considerado como bajo.

En cuanto al tiempo de procesamiento y generación del

Modelo de Elevación digital del terreno haciendo uso de

equipo de cómputo de las siguientes características:

• DELL Inspiron N Series.

• Intel Core i5

• Disco Duro de 500 GB

• Memoria RAM 4GB

El software desarrollado en apoyo al método propuesto lo

genero en un tiempo de 96, 18 Segundos.

ISTAR - CIS1510AP03

2. Prueba II – Terreno con Vegetación, Obtención

Modelo de Elevación Digital a partir de nube de

puntos obtenida por fotografía aérea con UAV.

1) Propósito

Aplicación directa del método en apoyo con la herramienta

de software a desarrollar, a partir de fotografía aérea haciendo

uso de UAV para la obtención del respectivo modelo de

elevación digital correspondiente al terreno de análisis. En

búsqueda de posibles variaciones del DEM obtenido al contar

con puntos que representan vegetación en la zona.

2) Fase II

El procesamiento realizado a las fotografías obtenidas por

UAV, se realizó haciendo uso de la herramienta de Agisoft

Photoscan donde se dio generación al archivo Murmu-llo-

puntos-2.ply, que contiene la nube de puntos asociada al

terreno, compuesta por:

• 6’130.399 Puntos.

• Normales asociadas.

• Atributo RGB.

3) Fase I

La captura de las imágenes se realizó con un cuadricóptero

fabricado por Advector S.A.S, compuesto por 4 multirotores

presentado en la Figura 42.

.

4) Fase III

• Se realizó la lectura del archivo correspondiente a la nube

de puntos generada, de la finca el murmullo obteniendo su

visualización, sin tener en cuenta el atributo RGB. El usuario

puede interactuar con la visualización realizando zoom o con

ayuda del mouse desplazándose por el gráfico, como se

muestra en la Figura 13.

Fig. 13. Visualización Nube de Puntos 1, Prueba II

• Siguiendo la secuencia de pasos se aplica el algoritmo

encargado de triangular los puntos de la nube generando la

siguiente visualización, como se muestra en la Figura 14:

Fig. 14. Visualización Malla de Puntos 1, Prueba II

• Finalmente, se genera el modelo de elevación digital

correspondiente al terreno fotografiado obteniendo su

visualización, el resultado de la cantidad de puntos procesados

y el tiempo que se tardó en generarlo, como se muestra en la

Figuras 15y 16.

Fig. 15. Resultado cantidad de puntos procesados, Prueba II

Fig. 16. Visualización Modelo de Elevación Digital, Prueba II

5) Análisis de Resultados

A partir del Modelo de Elevación Digital obtenido en la

realización de la prueba, se procede a realizar su respectivo

análisis apoyado en los métodos tradicionalmente utilizados

para su validación. Para lo cual se validara a partir del siguiente

Test:

• “Un análisis visual del modelo permitirá una evaluación

global de la calidad del mismo, puede compararse una

visualización 3D del modelo con una fotografía y tratar de

descubrir puntos erróneos. “[13]

ISTAR - CIS1510AP03

Para el análisis visual del modelo de elevación digital

generado se ha realizado el anexo ( Plan de Pruebas), donde se

encuentra la comparación con las fotografías aéreas obtenidas

en el cual se observa con mayor detalle el análisis de los

resultados obtenidos.

VI. CONCLUSIONES

Las conclusiones generadas a partir del desarrollo de este

trabajo de grado y dando cumplimiento a los objetivos

planteados son los siguientes:

• Con el presente Trabajo de Grado se demostró que a partir

del uso de vehículos aéreos no tripulados existe una nueva

oportunidad para obtener información acerca de las

características topográficas de un terreno con mayor detalle a

partir de las fotografías de alta resolución obtenidas,

adicionando las ventajas que nos ofrecen estos equipos como lo

es el bajo costo de adquisición y la posibilidad de estudio en

zonas de difícil acceso.

• El desarrollo del Trabajo de Grado dando cumplimiento con

el objetivo general ha permitido diseñar un método para

generar modelos de elevación digital a partir de imágenes

capturadas desde vehículos aéreos no tripulados (UAV). En la

realización de las pruebas diseñadas se ha logrado la

representación de los valores altimétricos que describen la

topología de los terrenos de estudio.

• En el desarrollo del método propuesto en el Trabajo de

Grado, se ha demostrado que a partir del uso de cámaras

convencionales de alta resolución equipadas en UAVs se puede

obtener los valores altimétricos de un terreno generando la nube

de puntos asociada a las fotografías obtenidas, no solamente

con métodos tradicionales tales como estereoscopía, obtención

de curvas de nivel o fotografía aérea haciendo uso de vehículos

aéreos transportados.

• En el desarrollo del método propuesto para generar Modelos

de Elevación Digital a partir de imágenes capturadas desde

vehículos aéreos no tripulados (UAV), se ha implementado una

herramienta de software que permite la generación y

visualización del DEM, así como los productos intermedios

previos manejando criterios de usabilidad para el usuario final.

• Actualmente, los modelos de elevación digital que se

obtienen a partir de diferentes técnicas no aseguran la exactitud

de la topografía real del terreno, sin embargo se siguen

proponiendo diferentes alternativas que posibiliten la reducción

del error en la obtención de estos modelos.

VII. REFERENCIAS

[1] José Luis Asensio. Fernando Pérez, P. M. (2008). UAV Beneficios

& Límites.

[2] GARFEI. (2012). Producción Cartográfica con UAV's. Obtenido

de http://www.aeroproduccions.com/wp-

content/uploads/Produccion-cartografica-con-UAVs-

Aeroproduccions.pdf

[3] VTP. (2003). Digital Elevatión Data. Obtenido de

http://vterrain.org/Elevation

[4] I. Otero . (2001). Fotogrametría I.

[5] Zaira Peinado Checa, A. F. (2014). Combination of low cost terrestria

and aerial photogrammetry: three-dimensional survey of the church

of San Miguel in Ágreda (Soria) . VAR.

[6] Agisoft. (2015). Agisoft PhotoScan. Obtenido de

http://www.agisoft.com/

[7] Computing, G. C. (2015). Obtenido de http://www.cc.gatech.edu/

[8] Modelos matemáticos en ingeniería moderna. (2000) (p. 526). CDCH

UCV. Obtenido de https://books.google.com/books?id=ZrI_GumvqtQC&pgis=1

[9] Wu, C. (2003). VisualSFM : A Visual Structure from Motion System.

Obtenido de http://ccwu.me/vsfm/

[10] SA, P. (2015). Pix4D Simply Powerful. Obtenido de

https://pix4d.com

[11] Kolor. (2015). Obtenido de http://www.kolor.com/

[12] Sommerville, I. (2005). Ingeniería del software. Pearson.

[13] 2 Validación de un Modelo Digital de Elevaciones (2010). Obtenido de http://www.um.es/geograf/sigmur/temariohtml/node50_mn.html

Erick Julián Coral Crespo. Estudiante

de Ingeniería de Sistemas de la Pontificia

Universidad Javeriana, decimo semestre,

Bogotá, Colombia. Durante el pregrado

apoyo a la Facultad en la labor de monitor

de Pensamiento Algorítmico.