MODELOS DIGITALES DE TERRENO

República Bolivariana De Venezuela

Ministerio Del Poder Popular Para La Educación Universitaria

Instituto Universitario Tecnológico Agroindustrial Región Los Andes

P.N.F Agroalimentación

San Cristóbal, Edo. Táchira

INTEGRANTES:

Pablo Sismai

Profesor: Jaime Dudamel

Sección: SAM4A

San Cristóbal, Enero de 2014

MODELOS DIGITALES DE TERRENO

MODELOS DIGITALES DE TERRENO

.

El primer paso en este tema es diferenciar dos conceptos fundamentales en la

comprensión de los Modelos Digitales del Terreno1:

Un modelo digital del terreno (MDT o DTM) es un conjunto de datos

numéricos almacenados digitalmente que describen la distribución espacial

de una característica del territorio.

Los modelos digitales de elevación (MDE o DEM) son un caso concreto, en

el que la variable representada corresponde a la diferencia altitudinal entre

un punto de referencia tomado como 0 y otro cualquiera de la superficie

terrestre.

La importancia de los Modelos Digitales de Elevación estriba en que pueden ser

tratados numéricamente de forma sencilla y derivar de ellos una gran cantidad de

información tanto cuantitativa como cualitativa. El origen de lo que hoy conocemos como

MDT o DTM se sitúa en los Laboratorios de Fotogrametría del Instituto Tecnológico de

Massachussetts, en los trabajos de Miller y Laflamme (1958) donde se plantean los

principios básicos.

En la actualidad los MDT y en particular los MDE han alcanzado un amplio desarrollo no

tan solo en su desarrollo, sino también en las múltiples aplicaciones que de ellos se

realizan,. En general, cualquier Sistema de Información Geográfica actual, dispone de un

módulo específico para la creación, manipulación y análisis de modelos digitales tanto

generales como específicos de elevación.

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DIRECTOS

MÉTODO CARACTERÍSTICAS MEDIOSTOPOGRAFÍA Exige la presencia física

sobre el terreno. Se necesita mucho tiempo para la adquisición de datos. Muy costoso

Estaciones de medida topográfica con salida digital o analógica

Métodos Aerotransportados

No se encuentran limitados por la accesibilidad de la zona, pero sí por la rugosidad del terreno

Son altímetros incorporados a radar de alta precisión. El vehículo de transporte puede ser avión o un satélite

GPS Sistema de posicionamiento global. Es necesario posicionarse en el punto geográfico que se desea medir; se necesita tiempo para medición precisa así como mucho soporte técnico (cuatro satélites para las mediciones precisas), escasa cobertura vegetal y tener una segunda estación de apoyo

Sistema de localización geográfica soportado por la triangulación entre la estación de medida y un conjunto de satélites de referencia que permite la obtención de la tres coordenadas espaciales de un punto.

INDIRECTOSRESTITUCIÓN La adquisición de datos se

realiza con relativa rapidez en comparación a los métodos anteriores. Uno de los puntos en contra más importantes, es el coste de los aparatos para la restitución de las imágenes.

Método manual o automático de procesado de imágenes estereoscópicas generadas por pares de fotografías aéreas o espaciales. Los sensores de obtención de las imágenes pueden ser variados.

DIGITALIZACIÓN Es un método asequible económicamente para la mayoría de las personas necesita escáner o tabletas digitalizadoras En cualquier caso necesita un proceso de filtrado y corrección de errores.

Consiste en el paso de la información de mapas topográficos en s0pote de impreso a formato digital. Los métodos pueden ser automático (escáner), semiautomático (tabletas digitalizadoras) y manual (malla uniforme en soporte impreso semitransparente)

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Antes de comenzar con trabajar con los datos obtenidos para obtener una

regionalización de la variable se debe determinar qué tipo de estructura de datos que se

utilizará posteriormente tanto para la visualización como para el análisis. Los tipos de

estructuras son muy variados y cada uno de ellos tiene su técnica de obtención, las formas

básicas son las presentes en la figura.

El siguiente paso en la creación de los modelos de digital del terreno es la

regionalización de los datos; estos puntos obtenidos en el proceso anterior de forma

individual deben ser analizados para encontrar una relación matemática que nos permita

predecir el valor de la variable en todo el territorio, este proceso de realiza a través de

algoritmos de interpolación.

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La elección de un determinada algoritmo depende de muchos factores: nº de datos,

tipo de variables, tipo de representación a utilizar. Los métodos más usuales en esta etapa

son:

Inverso de la distancia.

Regresión poligonal general y local

KrigeageTriangulaciónMínima curvaturaFunciones radialVecinos naturales y más próximos

El inverso de la distancia: es un método que calcula el valor de un punto a través de la

media ponderada de los n vecinos más próximos La ponderación está en función de la

distancia que separa el punto seleccionado del punto problema. Es un método rápido y

sencillo de cálculo, pero su resultado se encuentra siempre incluido en el rango de variación

de los datos, lo que afectará al correcto tratamiento de las formas concavas y convexas.

Regresiones polinómicas generales o locales: Consiste en ajustar una superficie

polinómica de grado n a una nube de puntos; en el caso de una regresión general se

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pretende busca una superficie de tendencia general, mientras que en el caso local se

pretende estimar el valor de un punto concreto de la malla. En este caso el ajuste de la

ecuación y su ajuste a la realidad dependerán del grado del polinomio, pero a mayor grado

mayor complejidad de cálculo. Este tipo de cálculos también se ve muy afectado por el nº

de datos que intervienen en la aproximación de la superficie.

Krigeage o kriging: está basado en la teoría de la variable regionalizada que asume que la

variación espacial de una variable puede ser expresada en función de la suma de los tres

componentes mayores2:

Un componente estructural que posee una media o tendencia constante.

Un componente aleatorio pero espacialmente correlacionado, conocido como la

variación de la variable regionalizada.

Un ruido aleatorio no correlacionado espacialmente o un término de error residual.

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Triangulación (Triangulated Irregular Network o TIN): desarrollada por Peuker y

colaboradores. En este caso se parte de datos tomados en puntos en los cuales se conoce las

tres coordenadas espaciales, coincidiendo en muchos casos con puntos críticos del relieve.

El primer paso consiste en crear la estructura de triángulos, siendo los más adecuados los

triángulos equiláteros; el procedimiento comienza como en el cálculo de los polígonos de

Thiessen, a partir de la generación de los Triángulos de Dalauney, en los que se unen los

tres puntos más cercanos inscritos en círculo que no contiene puntos en su interior.

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Mínima curvatura: Consiste en generar una superficie que pasa entre los valores de la

variable con la mínima curvatura posible y estableciendo un valor residual mínimo entre los

datos y la superficie. Generalmente se suelen utilizar estos métodos para suavizados de las

mallas.

Los métodos de los vecinos más próximos: basados en la obtención de los polígonos de

Thiessen. Su construcción parte del método de triangulación, una vez obtenidos los

triángulos trazaremos la mediatices de unión de los segmentos entre puntos, la unión entre

estos puntos crea los polígonos. La interpolación dentro de los polígonos se realiza de

forma proporcional.