Manual de limpieza de nubes de puntos en procesamiento de datos LIDAR

Se presenta un manual práctico como texto de consulta, socializando los conocimientos necesarios para eliminar el ruido de una nube de puntos y reducir los errores que pueden afectar los modelos digitales de terreno. El documento se enfoca en profesionales o estudiantes encargados de tareas en áreas...

Full description

Autores:
Tacha Torres, Martha Yesenia
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/38526
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/38526
Palabra clave:
LIDAR
Ruido
Nubes de puntos
Modelos digitales de Terreno (MDT)
Modelos digitales de elevación (MDE)
Tecnología en Levantamientos Topográficos -- Tesis y disertaciones de académicas
Procesamiento de datos LIDAR
Modelos digitales de terreno
Software de topografía
LIDAR
Noise
Point Clouds
Digital Terrain Models (DTM)
Digital Elevation Models (DEM)
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Description
Summary:Se presenta un manual práctico como texto de consulta, socializando los conocimientos necesarios para eliminar el ruido de una nube de puntos y reducir los errores que pueden afectar los modelos digitales de terreno. El documento se enfoca en profesionales o estudiantes encargados de tareas en áreas como la Topografía y se basará en la implementación del programa MicroStation V8 y su extensión TerraScan. Para dar alcance se determinan las herramientas básicas para limpiar nubes de puntos en el software MicroStation v8, se definen los códigos de clasificación para separar el ruido de los valores de la nube con ayuda de la herramienta Tarrascan y se identifica que no haya ruido para lograr una limpieza óptima. En este sentido se concluye que el MDE y el MDT son diferentes ya que un MDE se enfoca principalmente en la elevación del terreno desnudo, mientras que un MDT incorpora elementos geográficos adicionales como ríos, quebradas y líneas de ruptura, sin considerar los objetos o elementos artificiales presentes en la superficie. Además, el ejercicio permite elaborar una guía que proporciona los conocimientos necesarios para eliminar el ruido de una nube de puntos, reduciendo así los errores que puedan afectar los modelos digitales.