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...

Full description

Autores:
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
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Precision evaluation
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description 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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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.The present work makes a comparison and determines the precision of data captured by airborne sensors on UAVs with Lidar technology, high-density point clouds were collected with the DJI Zenmuse L1 sensor and YellowScan with the Explorer, Mapper and Ultra models, in the same zone. The data for comparison were taken in an area of approximately 5 hectares, including the buildings of the Roosevelt Institute and District University, specifically the property of the Faculty of Environment and Natural Resources. The development is divided into six phases, where digital models of the terrain are generated. Profiles are drawn to evaluate position data, particularly coordinates of representative points of the ring road and their horizontal signaling marks on the road section are established. To analyze the result of the precision obtained, a product of the high-density point clouds for each of the sensors, the ANOVA statistical model of one factor for elevations and two factors for coordinates was used. The results obtained were: with the variability coefficient, concluding that the point cloud with the least data dispersion, that is, the greatest precision with respect to the others, is that of the Explorer model sensor with a percentage of variability for X, Y coordinates of 8.6058% and 0.0883% in levels.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2LídarModelos digitales de terreno- MDTClasificación de terrenoIMUANOVAEvaluación de precisiónSecciones transversalesDunnettIngeniería Topográfica -- Tesis y disertaciones académicasLiDAR (Tecnología)Teledetección -- Equipos y accesoriosGeografía -- Procesamiento de datosCoordenadas geográficasLevantamiento de planosTopografíaLidarDigital terrain models - MDTIMUANOVAPrecision evaluationCross sectionsDunnettDeterminación de precisión entre nubes de puntos de alta densidad, obtenidas con sensores LIDARPrecision determination between high-density point clouds, obtained with LIDAR sensorsbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/c48a18b1-6985-460a-b094-a5166b12b83c/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD54ORIGINALEspitiaCastilloDerlyMallini2023.pdfEspitiaCastilloDerlyMallini2023.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf6692468https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/670a5381-dd68-40c5-a77b-5578ffbc2a41/download8b034f1e3c87fe7a5e277a841f2d8669MD51Licencia de uso y publicacion editable.pdfLicencia de uso y publicacion editable.pdfLicencia de uso y publicaciónapplication/pdf213825https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/073c841d-3dd8-4de5-a442-14221943093e/download9ee50bc786facaa1dc41221fceb4d371MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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