XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Comparación de modelos digitales del terreno obtenidos mediante LiDAR y técnicas fotogramétricas en una zona forestal de la isla de Tenerife A. Lorenzo, M. Isemburg, M. Arbelo y A. Alonso-Benito

Comparación de modelos digitales del terreno obtenidos mediante LiDAR y técnicas fotogramétricas en una zona forestal de la isla de Tenerife A. Lorenzo1, M. Isemburg2, M. Arbelo1 y A. Alonso-Benito1 1 2

Grupo de Observación de la Tierra y la Atmósfera (GOTA).Universidad de La Laguna. LAStools developer, Alemania.

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RESUMEN Los Modelos Digitales de Terreno (MDT) son la base para obtener diversos productos cartográficos que permiten mejorar la toma de decisiones sobre el territorio; por ello, conocer sus limitaciones y precisión es muy importante. En este trabajo se realiza una comparación entre dos tipos de MDT con medidas de altitud tomadas en campo, en una zona forestal de la isla de Tenerife. El primero de los dos MDT procede de técnicas fotogramétricas, con un tamaño de pixel de 5 m. El segundo se obtuvo a partir de datos LiDAR, con una resolución espacial igual al modelo anterior, de un vuelo realizado 2 entre julio y agosto de 2010 con una densidad media de 0,8 puntos/m . Las medidas de campo consistieron en el levantamiento de dos perfiles altimétricos mediante topografía clásica. El análisis de los perfiles obtenidos da como resultado un error de 0,94 m para el LiDAR y de 7,83 m para la fotogrametría. Los datos LiDAR son capaces de representar, de una manera más realista, la superficie del relieve en una zona de densa vegetación y elevada pendiente, donde el suelo queda oculto a los operadores fotogramétricos. PALABRAS CLAVE MDT, LAStools, LiDAR, fotogrametría.

ABSTRACT Digital Terrain Models (DTM) are the basis to obtain other cartographic products that allow us to improve decision-making regarding the territory and therefore, recognizing their limitations and accuracy is very important. This paper compares two types of DTM with ground elevation measures collected in field work in a forest area on the island of Tenerife. The first of the two DTMs is derived from photogrammetric techniques, with a pixel size of 5 m. The second was obtained using LiDAR data, with an identical spatial resolution to the previous model, acquired in a flight between July and August of 2010 with an average density of 0.8 points/m2. The field work consisted of the measuring of two elevation profiles with total station techniques. The analysis of the profiles obtained results with an error for the LiDAR of 0.94 m and 7.83 m for photogrammetry. LiDAR is able to define in a more realistic manner the ground surface in an area with dense vegetation and high slopes, where the ground is invisible to photogrammetric operators. KEY WORDS DTM, LAStools, LiDAR, photogrammetry.

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1

INTRODUCCIÓN

2 ZONA DATOS

DE

ESTUDIO

Y

Los Modelos Digitales del Terreno (MDT) son un producto cartográfico de gran relevancia en 2.1 Descripción diferentes ámbitos de estudio y en la gestión del medio forestal y natural, siendo la base de La zona de estudio se encuentra localizada al algunos análisis y mapas derivados (pendientes, noreste de la isla de Tenerife (figura 1), con unas orientaciones, sombras). coordenadas en su centro de 28°25'32'' N y 16º24'40''W. Tiene una superficie de 19,25 km2. Dejando aparte técnicas más complejas como La orografía es muy sinuosa y está conformada la radargrametría y la interferometría radar, por barrancos con laderas de pendientes actualmente las principales técnicas que permiten elevadas. El rango altitudinal oscila entre los 700 obtener datos altimétricos para la creación de y 1.612 m sobre el nivel de mar. MDT son la fotogrametría y el LiDAR. (Höle y Höle, 2009). La vegetación en toda el área es muy abundante. Las formaciones arbóreas principales En Canarias, los únicos MDT disponibles en la son el pinar (Pinus canariensis C. Sm. Ex DC., actualidad, son los obtenidos mediante técnicas Pinus radiata D Don), masas de frondosas fotogramétricas. Los datos altimétricos necesarios (Eucaliptus globulus Labill, Castanea Sativa Mill), para obtener un MDT derivado de procesos laurisilva (Laurus azorica (Seub.) Franco, Persea fotogramétricos son fundamentalmente las curvas indica (L.) Spreng. o Ilex canariensis Poir., entre de nivel. Por todos es conocida la dificultad que otros) y una asociación vegetal muy frecuente en entraña realizar el curvado de los mapas la isla, el fayal-brezal (Erica arborea L.- Myrica topográficos en zonas de densa cobertura forestal faya Ait.). y fuertes desniveles, como es el caso de las Islas Canarias. En este caso, las curvas de nivel, en vez de ser verdaderos lugares geométricos que conectan puntos de igual altitud, se convierten en una representación aproximada de las formas del relieve (Cuenin, 1971). Con los datos LiDAR disponibles para el archipiélago canario desde 2010, es posible crear nuevos MDT utilizando esta información. La ventaja del LiDAR, frente a las técnicas fotogramétricas, es su capacidad para traspasar la cubierta forestal y obtener información del suelo y de objetos que se encuentran debajo de la misma. Sin embargo, se desconoce el potencial de obtener un MDT de la precisión suficiente, con estos nuevos datos, para ser utilizado en aplicaciones forestales. Existen numerosos trabajos que estudian la precisión vertical de los MDT derivados de datos LiDAR (Barreiro, 2010; Aguilar, 2009; Flood, 2004; Höle y Höle, 2009). Otros analizan la influencia de la cubierta forestal sobre la precisión del modelo obtenido (Reuterbuch, 2003; Hyyppä et al., 2005), pero son escasos los estudios que Figura 1. Situación de la zona de estudio en la realizan comparaciones entre fotogrametría y isla de Tenerife LiDAR (Zhang, 2002; Baltsavias, 1999). En este trabajo, se compara un MDT obtenido a partir de técnicas fotogramétricas (MDTfotogrametría) y un MDT derivado de datos LiDAR (MDTLiDAR), con datos de altitud medidos en campo. Estos datos fueron obtenidos mediante topografía clásica. El objetivo es comprobar cuál de los dos modelos refleja de una forma más real el relieve en la compleja orografía de Canarias.

2.2

Datos

El MDTfotogrametría existente para la Isla de Tenerife lo distribuye la empresa Cartográfica de Canarias S.A. (GRAFCAN). Tiene como datos altimétricos de entrada curvas de nivel, puntos de cota y líneas de rotura, procedentes de procesos de restitución sobre pares estereoscópicos. Con estos datos se crea un TIN (del inglés Triangulated Irregular Network) que posteriormente, mediante interpolación bilinear,

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se convierte a formato ráster. El tamaño de pixel ortométrica), utilizando el mismo modelo de geoide del Instituto Geográfico Nacional (IGN) de este modelo es de 5 m. para las Islas Canarias (IGN, 2012a). Los datos LiDAR fueron adquiridos en un vuelo realizado por GRAFCAN entre julio y agosto de 3 METODOLOGÍA 2010 (tabla 1). Son datos discretos y con una 2 La metodología seguida en este estudio densidad media en el nadir de 0,8 puntos/m (Proyecto SATELMAC, 2012). Se comercializan consiste en los cuatro pasos que se describen a en escenas de 500 x 500 m y los puntos se continuación. encuentran sin clasificar. La zona de estudio Obtención MDTLiDAR abarca 77 escenas LiDAR. El vuelo fue 3.1 planificado en su origen para realizar estudios de Las herramientas elegidas para trabajar con carácter urbano, de ahí la elevada altura (2.000 los datos LiDAR fueron las LAStools (Isenburg, m) y el bajo número de puntos por metro 2010). cuadrado. Lo anterior, sumado a una elevada Inicialmente se creó un buffer de 25 m para densidad de la cubierta forestal hace que se reduzca el número de pulsos que llegan al suelo cada una de las escenas LiDAR, con el objetivo de tener puntos comunes durante la triangulación, (Hyyppä et al., 2005). evitando un efecto lineal o de borde en el Leica ALS60 resultado final. Posteriormente, siguiendo la Modelo sensor codificación de puntos que indica la American Society of Photogrammetry and Remote Sensing Ángulo de apertura 45º (ASPRS), se realizó el filtrado y clasificado de los puntos de cada una de las escenas, en puntos de 2.000 m Altura de vuelo sobre el suelo suelo (2) y no suelo, sin clasificar (1). A continuación, se realizó una triangulación de los Aircraft speed 110 kts puntos clasificados como suelo, utilizando la técnica de Delaunay. El resultado es un TIN 112.600 Hz Frecuencia laser temporal que se rasteriza mediante interpolación bilinear. El producto final fue un MDTLiDAR de 5 m de tamaño de pixel como el MDTfotogrametría. 1,656 m Diámetro de huella en tierra Densidad media de puntos Densidad en el nadir Solape

1,0 puntos/m2

3.2

Modelo de diferencias

Mediante un Sistema de Información 0,8 puntos/m2 Geográfica (SIG) se calculó la diferencia entre MDT, obteniendo un modelo de diferencias de altitud Δ (figura 2): 20 %

Tabla 1. Características del vuelo LiDAR

Δ = MDTLiDAR - MDTfotogrametría

(1)

Los valores máximo y mínimo del modelo de Los valores de elevación, tanto en los datos diferencias son -19,93 m y +30,32 m LiDAR como en el MDTfotogrametría, se refieren a respectivamente. altitud sobre el nivel medio del mar (altura

Figura 2. Diferencias entre MDTLiDAR y MDTfotogrametría.

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3.3

Trabajo de campo

Durante esta fase se obtuvieron datos de altitud en dos zonas de grandes diferencias entre los modelos, calculadas en el paso anterior. Se levantaron dos perfiles altimétricos (tabla 2) mediante estación total y se midieron las coordenadas XYZ de puntos del suelo cada dos metros, durante toda la longitud del perfil. Cada uno de los perfiles comenzó y finalizó en puntos de coordenadas conocidas, lo que

permitió verificar la precisión alcanzada en cada uno de ellos (figura 3). Estas coordenadas se levantaron utilizando receptores de sistemas de navegación por satélite. Mediante el postproceso de las coordenadas se consiguió una precisión centimétrica. En esta corrección se utilizaron los ficheros de la estación TN002, situada en el Puerto de la Cruz (Tenerife), de la red permanente GNSS (Global Navigation Satellite System) del IGN (IGN, 2012b).

Figura 3. Toma de datos para el inicio y cierre de los perfiles altimétricos Perfil altimétrico 1

Perfil altimétrico 2

Coordenadas inicio:359.810,64E-3.146.544,34 N

Coordenadas inicio:364.017,86E-3.144.910,24N

Coordenadas fin: 359.974,15 E - 3.146.432,47 N

Coordenadas fin: 364.013,74 E - 3.144.912,97 N

Longitud: 180 m

Longitud: 517 m

Orientación: Noroeste ↔ Sureste

Orientación: Norte ↔ Sur

Error XYZ: 0,021 m/-0,056 m/-0,101 m

Error XYZ: -0,015 m/-0,035 m/-0,110 m

Altitud mínima - máxima: 928 m - 1.016 m

Altitud mínima - máxima: 1.099 m - 1.172 m

Vegetación:

Vegetación:

Cubierta principal: pino radiata 15-20 m altura y 30-40 cm de diámetro normal.

Cubierta principal: pino canario 20-25 m altura y 35-50 cm de diámetro normal.

Sotobosque: fayal-brezal de 4-6 m de altura

Sotobosque: fayal-brezal de 4-5 m de altura en laderas orientadas al Norte; ausencia de sotobosque en laderas orientadas al Sur.

Abundantes restos de troncos de árboles rotos y ramas caídas por temporal de viento.

Tabla 2. Información sobre los perfiles altimétricos levantados mediante topografía clásica.

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3.4 Comparación entre valores de de referencia del suelo, los valores procedentes del levantamiento topográfico. altitud

RESULTADOS Y DISCUSIÓN Para cada uno de los puntos de los perfiles, y 4 mediante un SIG, se calcularon sus tres valores Representando los tres valores de altitud en de altitud: altitud obtenida mediante topografía cada uno de los puntos de los dos perfiles clásica (suelo), altitud del MDTfotogrametría (suelo altimétricos, se obtiene la forma del relieve de las fotogrametría) y altitud del MDTLiDAR (suelo zonas con grandes diferencias (figura 5a y figura LiDAR). Se ha considerado como valor de altitud 6). a NO ↔ SE

b

Figura 5. (a) Perfil altimétrico 1 y (b) detalle realzado verticalmente en el que se observa la plataforma de rodadura de una pista forestal a una distancia de 33 m.

Figura 6. Perfil altimétrico 2.

Analizando visualmente las diferencias para el perfil altimétrico 1 (figura 5a) se observa cómo la línea derivada del MDTfotogrametría (color rojo) sobreestima (RMSE = 9,60 m) los valores de altitud del suelo, no siendo capaz de definir la forma de la ladera. Esto podría ser debido a la densa y alta cubierta forestal existente que impide ver el suelo a los operadores fotogramétricos. Sin embargo, los valores de altitud derivados del MDTLiDAR (color verde), aunque también sobreestiman los valores de altitud del suelo, debido al rebote del LiDAR en el tronco o ramas de la cubierta arbórea, del sotobosque o en restos de árboles muertos, mejoran notablemente la forma del relieve (RMSE = 0,95 m).

Analizando con más detalle el perfil altimétrico 1 (figura 5b), aproximadamente a una distancia horizontal de 33 m, se encuentra una pista forestal. Tanto la fotogrametría como el LiDAR son incapaces de detectar su plataforma de rodadura. Para la fotogrametría, resulta difícil ya que la pista queda oculta bajo la densa cubierta forestal. Y para el LiDAR, por la resolución del MDT obtenido, ya que en los datos brutos si se observa. De ahí la importancia de mejorar la calidad del MDTLiDAR añadiendo líneas de rotura o disminuyendo el tamaño del pixel. El perfil 2 (figura 6) presenta una situación similar a la anterior. En este caso el MTDfotogrametría (color rojo) sobreestima los valores de altitud,

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hasta un máximo de 12.67 m, llegando a omitir izquierda del perfil), o donde éste es muy escaso, algunos valles, como es el caso de los situados el LiDAR es capaz de llegar al suelo y los valores en las distancias horizontales de 0 y 440 m. En de altitud son prácticamente iguales a los otras zonas, por el contrario, se subestima el medidos en campo (RMSE = 0,25 m). Sin valor de altitud (11,68 m), como es el caso de la embargo, en las laderas del perfil con abundante cumbre situada a una distancia horizontal de 137 sotobosque (orientadas al Norte - derecha del m. Analizando la línea de altitud derivada del perfil), los valores de altitud del MDTLiDAR son MDTLiDAR (color verde) podemos observar que en superiores a los reales, alcanzando un valor las vertientes sin sotobosque (orientadas al sur, máximo de 2,88 m (tabla 3). Número de datos Máximo (m) Mínimo (m) RMSE Z (m) Δfotogrametría 15,28 -0,29 9,60 Perfil 1 109 ΔLiDAR 1,95 -0,65 0,95 Δfotogrametría 12,67 -13,52 7,53 Perfil 2 735 ΔLiDAR 2,88 -2,87 0,94 Total

Δfotogrametría ΔLiDAR

844

15,28 2,88

-13,52 -2,87

7,83 0,94

Tabla 3. Resumen de estadísticas para los perfiles Las diferencias máximas, mínimas y error medio AGRADECIMIENTOS cuadrático (RMSE) entre los valores reales de Este trabajo ha sido financiado mediante el altitud del suelo (Z), valores de altitud obtenidos del MDTfotogrametría (Zfotogrametría) y valores de altitud Proyecto SATELMAC PCT-MAC 2007-2013 derivados del MDTLiDAR (ZLiDAR) para cada uno de MAC/1/C055, cofinanciado con fondos FEDER. los perfiles, se presentan en la Tabla 3, donde: Expresar nuestro agradecimiento a GRAFCAN por la cesión de los datos LiDAR y, especialmente, a José Julio Rodrigo por sus Δfotogrametría = Zfotogrametría- Z (2) buenas ideas y colaboración. También ΔLiDAR = ZLiDAR- Z (3) agradecemos el soporte técnico de Alberto de La Rosa de TOPCON, y a Juan Suárez de GMR por su ayuda durante el trabajo de campo.

5

CONCLUSIONES

BIBLIOGRAFÍA

Se compararon valores de elevación de un Aguilar, J., Mills, J. y Delgado, J., 2009. Modelling MDTLiDAR y un MDTfotogrametría, con los obtenidos en vertical error in LiDAR derived digital la medición de dos perfiles altimétricos mediante elevation models, ISPRS Journal of topografía clásica, demostrando en estas zonas Photogrammetry and Remote Sensing, 65, la mayor precisión del modelo digital derivado de 103-110. datos LiDAR. Baltsavias, E.P. 1999. A comparison between El MDTLiDAR muestra una mayor capacidad photogrammetry and laser scanning, ISPRS para reflejar las formas del relieve con un error Journal of Photogrammetry and Remote inferior a 1 m en los dos perfiles levantados. La Sensing, 54, 83-94. calidad de los modelos derivados de procesos fotogramétricos parece estar muy condicionada Barreiro, L., González, E. y Corbelle-Rico, E. Quality control of a digital elevation model por la capacidad de visibilidad del operador, generated using LiDAR technology, presentando errores superiores en FORESTSAT 2010. Operational tools in aproximadamente 7 m a los obtenidos con el forestry using remote sensing techniques, pp modelo LiDAR. 93- 96. Realizar la diferencia entre modelos (MDTLiDAR- MDTfotogrametría) es útil para detectar Cuenin, R., 1971. Cartographie Générale, Paris, Ed. Eyrolles. zonas con alta probabilidad de ser erróneas en los MDT derivados de procesos fotogramétricos. Flood, M., 2004 ASPRS Guidelines. Vertical Accuracy Reporting for LiDAR data, 20 pp. Este estudio se ampliará con la medida de más perfiles altimétricos en diferentes tipos de Höhle, J. y Höhle, M., 2009. Accuracy vegetación y con la inclusión de líneas de rotura assessment of digital elevation models by en el MDTLiDAR. means of robust statistical methods, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64, 398-406.

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