Determinación de precisión entre nubes de puntos de alta densidad, obtenidas con sensores LIDAR
El presente trabajo realiza una comparación y determina las precisiones de datos capturados por sensores aerotransportados en UAV con tecnología Lídar, se recolectaron nubes de puntos de alta densidad con el sensor DJI Zenmuse L1 y YellowScan con los modelos Explorer, Mapper y Ultra, en la misma zon...
- Autores:
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Espitia Castillo, Derly Mallini
- 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:11349/40827
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/40827
- Palabra clave:
- Lídar
Modelos digitales de terreno- MDT
Clasificación de terreno
IMU
ANOVA
Evaluación de precisión
Secciones transversales
Dunnett
Ingeniería Topográfica -- Tesis y disertaciones académicas
LiDAR (Tecnología)
Teledetección -- Equipos y accesorios
Geografía -- Procesamiento de datos
Coordenadas geográficas
Levantamiento de planos
Topografía
Lidar
Digital terrain models - MDT
IMU
ANOVA
Precision evaluation
Cross sections
Dunnett
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Summary: | El presente trabajo realiza una comparación y determina las precisiones de datos capturados por sensores aerotransportados en UAV con tecnología Lídar, se recolectaron nubes de puntos de alta densidad con el sensor DJI Zenmuse L1 y YellowScan con los modelos Explorer, Mapper y Ultra, en la misma zona. Los datos para comparar fueron tomados en un área de aproximadamente 5 hectáreas, contemplan los edificios del Instituto Roosevelt y Universidad Distrital, específicamente el predio de la Facultad de Medio Ambiente y Recursos Naturales. El desarrollo está dividido en seis fases, donde se generan modelos digitales del terreno. Se trazan perfiles para evaluar datos de posición, se establecen particularmente coordenadas de puntos representativos de la vía circunvalar y sus marcas de señalización horizontal en el tramo vial. Para analizar el resultado de la precisión obtenida, producto de las nubes de puntos de alta densidad para cada uno de los sensores, se utilizó el modelo estadístico ANOVA de un factor para elevaciones y dos factores para coordenadas. Los resultados obtenidos fueron: con el coeficiente de variabilidad, concluyendo que la nube de puntos con menor dispersión de datos, es decir, mayor precisión con respecto a las otras, es la del sensor modelo Explorer con un porcentaje de variabilidad para coordenadas X, Y de 8,6058% y 0.0883% en cotas. |
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