LiDAR frente a nubes de puntos

Si participas en levantamientos 3D, es probable que te hayas encontrado con terminología compleja como LiDAR, nubes de puntos y captura de realidad. En este artículo, desglosaremos los conceptos básicos de estos términos, ofreciendo una visión de los estándares 3D de la topografía moderna.

Crecimiento del mercado de LiDAR

Según un informe de Research and Markets, el mercado global de Detección y Medición por Luz (LiDAR) alcanzará los 4.500 millones de dólares en 2022, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 24,0 % a partir de los 1.500 millones de dólares en 2017. Sectores como la exploración espacial, la automoción, el ámbito militar y de defensa, la energía, la construcción, el medioambiente y la minería han sido citados como segmentos de crecimiento significativo, lo que subraya el impacto generalizado de la tecnología LiDAR.

Comprendiendo el LiDAR

LiDAR es más una metodología que una tecnología. Aunque a menudo se trata como un acrónimo, el término se originó como una combinación de "luz" y "radar". El proceso consiste en recopilar mediciones utilizando luz ultravioleta, visible o infrarroja cercana, para crear modelos y mapas 3D de objetos y entornos. La tecnología evalúa las relaciones espaciales y las formas midiendo el tiempo que tardan las señales en rebotar en los objetos y regresar al escáner.

LiDAR describe las herramientas tecnológicas que logran este resultado, pero describe con mayor precisión el proceso de medición por "tiempo de vuelo". Una analogía para entenderlo es la ecolocalización que utilizan los murciélagos para determinar la ubicación y distancia de los objetos. LiDAR puede enfocarse en una amplia gama de materiales, incluyendo objetos no metálicos, rocas, lluvia, compuestos químicos, aerosoles, nubes e incluso moléculas individuales. Un estrecho haz láser puede mapear características físicas con alta resolución, y una aeronave puede cartografiar el terreno con una resolución de 30 cm (12 pulgadas) o mejor.

Desafíos del LiDAR

Como cualquier aplicación de tecnología de vanguardia, LiDAR tiene sus desafíos. Los principales desafíos pueden resumirse en la necesidad de línea de visión directa, las superficies reflectantes que causan problemas al láser y las inclemencias meteorológicas que interfieren en la recopilación de datos. Aunque se está invirtiendo mucho en abordar estos desafíos, especialmente en el uso de LiDAR en vehículos autónomos, la aplicación de LiDAR a objetos estacionarios es un caso más probado en esta etapa. También es el medio más preciso de desplegar la tecnología y la metodología.

Cómo funciona el LiDAR

Los sistemas LiDAR emiten pulsos de luz justo fuera del espectro visible y registran el tiempo que tarda cada pulso en regresar. La dirección y la distancia de lo que el pulso golpea se registran como un punto de datos. Diferentes unidades LiDAR tienen diferentes métodos, pero generalmente, barren en círculo como un plato de radar, mientras mueven simultáneamente el láser hacia arriba y hacia abajo. Una vez que las lecturas individuales se procesan y organizan, los datos LiDAR se convierten en datos de nube de puntos. Las nubes de puntos iniciales son grandes colecciones de puntos de elevación 3D, que incluyen coordenadas x, y, z, junto con atributos adicionales como marcas de tiempo GPS, si están disponibles.

Nubes de puntos

Las nubes de puntos son una tecnología de almacenamiento de información potente y dinámica. Al representar datos espaciales como una colección de coordenadas, pueden manejar grandes conjuntos de datos para una amplia gama de procesamientos posteriores. Principalmente, en este caso, se utilizan como intermediario para convertir los datos brutos recopilados por los procesos LiDAR en modelos 3D. Sin embargo, pueden utilizarse para almacenar y manipular cualquier información espacial.

Una nube de puntos 3D es una colección de puntos de datos análogos al mundo real en tres dimensiones. Cada punto está definido por su propia posición y (a veces) color. Los puntos pueden entonces renderizarse como píxeles para crear un modelo 3D altamente preciso de los objetos y entornos observados.

Conclusión

Las nubes de puntos pueden generarse mediante diversos métodos, no solo LiDAR. Por ejemplo, la fotogrametría es otra técnica que puede utilizarse para crear nubes de puntos. Sin embargo, LiDAR suele ser preferido debido a su capacidad para penetrar en la densa vegetación y su alto nivel de precisión.

Las nubes de puntos pueden utilizarse para diversos fines más allá de la simple creación de modelos 3D. Pueden emplearse para la extracción de características, medición y análisis. Por ejemplo, las nubes de puntos pueden utilizarse para identificar y medir cambios en un entorno a lo largo del tiempo, como la erosión o el avance de una construcción.

Captura de realidad y levantamientos 3D

LiDAR y las nubes de puntos son componentes clave de la captura de realidad, que es el proceso de capturar el mundo físico y crear una réplica digital. La captura de realidad puede utilizarse para diversos fines, incluyendo topografía, construcción y entretenimiento.

Los levantamientos 3D, también conocidos como escaneo láser 3D, son un caso de uso común para la captura de realidad. Implican el uso de LiDAR u otras tecnologías de escaneo para capturar datos 3D detallados de un entorno u objeto. Estos datos pueden utilizarse luego para crear modelos o mapas 3D precisos.

Los levantamientos 3D se utilizan comúnmente en construcción e ingeniería para capturar las condiciones construidas de estructuras y sitios. Esta información puede luego utilizarse con fines de diseño y planificación. Los levantamientos 3D también pueden utilizarse para la documentación del patrimonio cultural, el monitoreo ambiental y las investigaciones forenses.

En conclusión, LiDAR y las nubes de puntos son herramientas poderosas para capturar y analizar datos 3D. Mientras que LiDAR es una metodología para recopilar datos 3D mediante láseres, las nubes de puntos son el resultado de estos datos y pueden utilizarse para una variedad de procesamientos posteriores. Juntos, forman la base de la captura de realidad y los levantamientos 3D, que tienen numerosas aplicaciones en diversas industrias.