Crear DEM y DSM de ráster a partir de grandes conjuntos de puntos LIDAR

Los modelos de elevación de ráster, o con cuadrícula, son uno de los tipos de datos SIG más habituales. Se pueden utilizar de muchas formas para el análisis y se pueden compartir fácilmente. Lidar le ofrece la oportunidad de llevar a cabo modelos de elevación de alta calidad de dos tipos distintos: primer retorno y terrestre. Una superficie de primer retorno incluye canopea y edificios, y se suele hacer referencia a ella como un modelo de superficie digital (DSM). El suelo, o suelo desnudo, sólo contiene la topografía y con frecuencia se le llama modelo digital de elevación (DEM).

Estos gráficos muestran representaciones sombreadas de una superficie de primer retorno, o DSM, a la izquierda y un modelo de suelo desnudo, o DEM, a la derecha.

Determine qué necesita crear

Antes de comenzar a crear un ráster a partir de LIDAR, es necesario evaluar algunos factores básicos:

• Extensión de cobertura LIDAR
• Número de puntos LIDAR y densidad de puntos
• Resolución de ráster de salida deseada
• Extensión de rásteres de salida
• Formato de rásteres de salida

Tener estos factores en cuenta le ayudará a decidir si crear un ráster o un conjunto de rásteres. Parte de este proceso requiere determinar el número de filas y columnas que está dispuesto a tener en un ráster. Esto depende de lo que pretenda hacer con el ráster en lo relativo a analizar, visualizar y posiblemente compartir o distribuir los datos. Trabajar con un dataset para el análisis puede entrar en conflicto con las restricciones prácticas asociadas con el tamaño del dataset. Otro factor que se debe tener en cuenta es la cantidad de datos lidar que posee. Aunque es posible procesar 10 mil millones de puntos LIDAR como un dataset, probablemente resulte difícil de manejar. En una situación como esta, lo más apropiado sería crear varios rásteres a partir de este volumen de datos lidar, por lo que también debería considerar dividir el procesamiento lidar. Además de mantener datasets individuales con un tamaño razonable, acorta la duración del proceso de esos datasets. Cuanto más tarde en ejecutarse un proceso, más probabilidades habrá de que algo vaya mal (por ejemplo, un corte de suministro eléctrico).

Si ha determinado qué necesita para dividir los datos, la siguiente pregunta es ¿cómo? ¿Se va a basar en un sistema de cuadrícula regular, en fronteras políticas o en una aplicación prevista? Puesto que los conjuntos LIDAR tienden a tener varios usos, es más lógico dividirlas según un sistema de cuadrícula regular o divisiones políticas como puede ser la demarcación de condados. Un ingeniero puede crear un mosaico con las diferentes piezas que necesita para un proyecto individual. Si tiene previsto utilizarlo principalmente para un tipo de aplicación, como la hidrología, utilice divisiones lógicas para la aplicación. Por ejemplo, en el caso de la hidrología, los límites de las cuencas hidrográficas son una buena opción.

ArcGIS es compatible con muchos formatos ráster que podrá elegir para escribir. Se recomienda tomar esta decisión en función del uso previsto del producto. Si el producto se va a compartir con el público en general, sería conveniente pensar en la distribución en formato TIFF o JPEG. Para el análisis con la plataforma ArcGIS, puede utilizar el formato de la geodatabase basado en archivos.

Una vez que saben lo que quieren producir, deberá decidir cómo proceder. Una decisión clave es el tipo de datos a través del cual se realizarán DEM y DSM.

Mosaico, dataset LAS o dataset de terreno

ArcGIS ofrece tres tipos de datos que puede procesar, según los datos lidar. Aquí hay algunas directrices generales para ayudarle a decidir que utilizar:

• El dataset de mosaico proporciona los medios más convenientes para el tratamiento de datos LAS como ráster. Si una vista de ráster de puntos lidar es todo lo que necesita y no existen líneas de corte que se van a incluir en el proceso de rasterización, un mosaico es probablemente el camino a seguir.
• El dataset LAS puede convertir rásteres directamente desde los archivos LAS e incluir la influencia de líneas de corte en el proceso. Si tiene líneas de corte además de lidar, pero que no están en necesidad de herramientas de administración de datos avanzados de la geodatabase, se recomienda el dataset LAS.
• El dataset de terreno es una solución orientada en geodatabases. Con datasets de terreno, cargue solo lo que necesita de los archivos LAS (por ejemplo, suelo desnudo x, y, z para puntos) en una geodatabase. Los archivos LAS se pueden archivar fuera de línea. De manera opcional, puede agregar líneas de corte y crear un dataset de terreno a partir de DEM y DSM se derivan. Un dataset de terreno se recomienda si no necesita trabajar directamente de LAS, tener líneas de corte, requerir la edición multiusuario/versionado (requiere SDE), o la necesidad de una base de tolerancia z basado en la opción de filtro de punto. Además, los datasets de terreno se pueden utilizar si los datos de punto lidar está en formato ASCII. El mosaico y datasets LAS solo admiten LAS.

Utilizar el dataset de mosaico

El dataset de mosaico proporciona un medio adecuado para DEM y DSM de datos de punto de formato LAS. Utilice las herramientas Crear dataset de mosaico y Agregar rásteres a dataset de mosaico para definir un mosaico y agregar archivos LAS (o carpetas de archivos LAS) como si fueran rásteres. Establecer las Propiedades de tipo de la función LAS a ráster del mosaico para centrarse en los puntos de primer retorno o los clasificados como terreno desnudo.

Una vez que el mosaico se define, puede ser interpretada como una capa de mapa, que se utiliza como entrada para las herramientas de geoprocesamiento de análisis de superficie ráster utilizar en un servicio de imágenes.

Utilizar el dataset LAS

Un dataset LAS simplemente hace referencia a una captura de archivos LAS y, de manera opcional, las clases de entidad que definen las características de superficie, como líneas de corte. Los datasets LAS se almacenan como archivos utilizando la extensión *. lasd. Use la herramienta de geoprocesamiento Crear dataset LAS para definir el dataset LAS y, a continuación, crear una capa a partir de él añadiéndola a un mapa. Defina filtros de punto a partir de la pestaña Filtro del cuadro de diálogo Propiedades de capa del dataset LAS. Las Propiedades de filtro son importantes porque controlan qué puntos de los archivos LAS procesar. Ni los DEM y DSM se realizan desde todos los puntos; debe utilizar un filtro.

Utilice la capa con el conjunto de propiedades de filtro adecuado, como entrada para la herramienta Dataset LAS a ráster . La mayoría de veces, esta rasterización de la herramienta se realiza mediante rápido bin de puntos. Desde que lidar es tan denso en comparación con otras técnicas de muestreo, muchas personas creen que bin es suficiente y que más métodos de interpolación que consumen tiempo son innecesarios. Este es sin duda cierto, especialmente con los primeros retornos en donde el muestreo es relativamente consistente. La densidad de la muestra del suelo desnudo varía según la frecuencia y la densidad de las entidades de superficie (por ejemplo, la vegetación, los edificios). Esta herramienta permite llenar e interpolar vacíos (las celdas para las que no hay ejemplos), pero si hay demasiadas, utilizando el dataset de terreno puede producir mejores resultados.

Utilizar el tipo de asignación de la celda AVERAGE es mejor para los puntos de suelo desnudo al producir un DEM. La opción MAXIMUM es la mejor para influenciar el resultado de elevaciones mayores a la hora de realizar una DSM.

Utilizar el dataset de terreno

El primer paso para utilizar un terreno es cargar los puntos lidar en una geodatabase. Para cargar los puntos LIDAR en una clase de entidad multipunto, utilice las herramientas de geoprocesamiento De LAS a multipunto o De ASCII 3D a clase de entidad, según el formato de datos de origen de los datos LIDAR. Coloque la clase de entidad multipunto en un dataset de entidades si tiene la intención de construir un dataset de terreno a partir de los puntos LIDAR. Aunque puede elegir entre utilizar archivos en formato LAS o ASCII, el primero es un formato de archivo binario más aceptable. Los archivos LAS contienen más información y, al ser binarios, pueden ser leídos por el importador de forma más eficaz. Para obtener más información acerca de la importación de mediciones de origen LIDAR a la geodatabase, consulte Importación de datos y herramientas de carga para datasets de terreno.

Si va a producir superficies de suelo desnudo y de primer retorno utilizando datasets de terreno, cargue los puntos LIDAR en dos clases de entidad multipunto diferentes: una clase de entidad para los puntos de suelo y otra para los puntos de la superficie. La definición del terreno de suelo desnudo se refiere únicamente a los puntos de suelo. El dataset de terreno del primer retorno hace referencia a la misma clase de entidad de puntos de terreno que el terreno de suelo desnudo con la referencia adicional a los puntos de la superficie. Esto significa que dos datasets de terreno distintos pueden hacer referencia a la misma clase de entidad.

Los datasets de terreno pueden ser piramidales utilizando uno de estos dos filtros de simplificación de puntos: tolerancia z y tamaño de ventana. Para la producción de DEM, puede utilizar cualquiera de estos tipos de pirámide. Si va a rasterizar desde el conjunto de puntos de máxima resolución, utilice el filtro de tamaño de ventana para construir el terreno, ya que es considerablemente más rápido. Si está dispuesto a utilizar datos simplificados para el análisis, lo cual es razonable si posee más muestras de los datos LIDAR de las que necesita, utilice el filtro de tolerancia z. Aunque este filtro toma más tiempo que el filtro de tamaño de la ventana para construir la pirámide de terreno, su uso es más adecuado, ya que proporciona una estimación de exactitud vertical de la representación simplificada. Para la producción de DSM, utilice el filtro de tamaño de la ventana con la opción MAX.

Utilice la herramienta De terreno a ráster para producir el modelo de elevación rasterizado. Esto proporciona opciones para la interpolación, el tamaño de celda de salida y el nivel de pirámide que se debe utilizar del dataset de terreno.

Para la interpolación, los vecinos naturales son la mejor opción. Aunque no es tan rápido como la interpolación lineal, por lo general ofrece mejores resultados tanto en términos de estética como de exactitud. Ajuste el tamaño de celda de salida en relación con la densidad de la muestra del punto lidar. No ganará en exactitud utilizando un tamaño de celda que es considerablemente menor que el espaciado de punto promedio. Asegúrese también de establecer la extensión de análisis, tal como se establece mediante los entornos, para la extracción de subconjuntos cuando sea necesario. También puede ser útil alinear un ráster para mejorar la alineación de las salidas de ráster.

Una vista general de pasos para generar una superficie DEM de ráster a partir de datos de punto lidar en ArcGIS es la siguiente.

Primero, creará un dataset de terreno en ArcCatalog o en la ventana Catálogo dentro de la aplicación para, a continuación, utilizar herramientas de geoprocesamiento para convertir este dataset de terreno en un DEM de ráster.

1. Crear un dataset de terreno.

Pasos:

1. Determine los datos de origen y la forma en que los datos contribuirán al dataset de terreno.

   Para obtener más información acerca de representar datos de origen de terreno, consulte Representar datos de origen de terreno en clases de entidad y Tipos de datos de origen compatibles en datasets de terreno.

   Nota:

   Todos los datos de origen deben tener la misma referencia espacial para construir un dataset de terreno.

2. Cree una geodatabase de archivos en ArcCatalog o en la ventana Catálogo. Haga clic derecho en la carpeta donde se va a construir el terreno, seleccione Nuevo y, a continuación, haga clic en Geodatabase de archivo en el menú contextual.
3. Cree un dataset de entidades. Haga clic derecho en la geodatabase del archivo, seleccione Nuevo y, a continuación, haga clic en Dataset de entidades en el menú contextual.

   Para obtener más información acerca de generar un dataset de entidades correctamente, consulte Crear un dataset de entidades.

4. Importe las mediciones de origen a las clases de entidad. Estas clases de entidad se deben producir dentro del dataset de entidades creado en el paso 3. Para obtener más información acerca de cómo importar datos de origen para un terreno, consulte Importar mediciones de origen de dataset de terreno.
5. Construya un dataset de terreno en ArcCatalog o en la ventana Catálogo utilizando el asistente Terreno nuevo.

   Para acceder al asistente Terreno nuevo, haga clic con el botón derecho del ratón en el dataset de entidades para visualizar el menú, seleccione Nuevo y, a continuación, haga clic en Terreno.

   Para obtener más información acerca de cómo utilizar el asistente Terreno nuevo, consulte Construir un dataset de terreno con el asistente Terreno.

2. Utilizar la herramienta de geoprocesamiento de terreno a ráster.

Pasos:

1. De Herramientas de 3D Analyst, expanda el conjunto de herramientas Conversión y el luego el conjunto de herramientas Desde terreno. Haga doble clic en la herramienta de geoprocesamiento De terreno a ráster para abrirla.
2. Haga clic en el botón de navegación Terreno de entrada para agregar el dataset de terreno.
3. Haga clic en el botón de navegación Ráster de salida para especificar la ubicación en la que se va a crear el dataset ráster.
4. Ajuste el parámetro opcional Tipo de datos de salida en punto flotante de 32 bits o entero de 32 bits. Punto flotante es el valor predeterminado.
5. Establezca el método de interpolación de LINEAR o NATURAL_NEIGHBORS.

   Estos métodos de interpolación basados en TIN se aplican a través de la superficie de terreno de triángulos. La opción Lineal busca el triángulo que abarca cada centro de celda y aplica un promedio ponderado de los nodos del triángulo para interpolar un valor. La opción NATURAL_NEIGHBORS utiliza los vecinos de Voronoi de los centros de celda.

   Utilice el método de vecinos naturales para interpolar una superficie de terreno. Este tipo de interpolación presenta un tiempo de procesamiento más prolongado, pero la superficie generada es mucho más uniforme que la que se obtiene con una interpolación lineal. Además, es menos susceptible a pequeños cambios en la triangulación.

6. Establezca la Distancia de muestra en Observaciones o CELLSIZE, que controla la resolución horizontal del ráster. Indique el valor junto a la opción cuando haya seleccionado el método deseado.

   El método OBSERVACIONES calcula el tamaño de celda en función del valor establecido que representa este número y el número de celdas que desea que aparezca en el borde más largo de la superficie ráster. Puede ajustar el tamaño de celda de forma explícita mediante la opción CELLSIZE.

7. Establezca la resolución que se va a utilizar. El parámetro de resolución indica qué nivel de la pirámide del dataset de terreno se va a utilizar para la conversión. Para obtener un dataset ráster con máxima resolución, establezca el parámetro en 0. Los niveles de pirámide se definen con la tolerancia z o tamaño de ventana, lo que representa la resolución aproximada del dataset de terreno en relación con los datos de alta resolución.
8. Se recomienda utilizar la configuración del entorno para controlar de forma explícita las extensiones del DEM que desea generar. Para extraer un subconjunto del terreno, haga clic en el botón Entornos en la parte inferior del cuadro de diálogo de la herramienta de geoprocesamiento. Haga clic en la pestaña Ajustes generales y defina la extensión del DEM de salida.

Por medio de datasets de mosaico, LAS o de terreno, puede procesar cientos de millones, incluso miles de millones, de puntos lidar en cuadrícula de alta resolución DEM y DSM. Estos modelos de superficie se pueden utilizar con el conjunto de herramientas para el análisis de ráster disponibles en ArcGIS. También son excelentes para crear mapas (ver siguiente gráfico) y, debido a su sencilla estructura de datos, son fáciles de compartir.