La demanda de modelos de ciudades en 3D para la planificación y gestión urbanas es cada vez mayor. Atributos como los edificios, las carreteras y los árboles son elementos clave, y los distintos tipos de edificios se encuentran entre los componentes más importantes de estos modelos. En la actualidad, las tecnologías aerotransportadas se utilizan ampliamente en la planificación urbana porque permiten la recopilación de datos 3D en grandes áreas, donde la fotogrametría se utiliza ampliamente para capturar información sobre las caracterizaciones 3D de los objetos. Sin embargo, la geometría y la visualización de algunos edificios, especialmente en sus partes inferiores o frontales (fachadas), pueden estar distorsionadas debido a la visibilidad restringida desde el aire. Por este motivo, a menudo es necesario fusionar los datos aéreos con los terrestres para obtener información completa y precisa para los proyectos de digitalización 3D de ciudades.
EL RETO DEL MODELADO DE EDIFICIOS EN 3D MEDIANTE FOTOGRAMETRÍA AÉREA
En este estudio era necesario crear un modelo 3D detallado de un pabellón situado en un complejo residencial. Los levantamientos aéreos convencionales no proporcionaron datos adecuados para realizar un modelo 3D preciso debido a las limitaciones de la vista aérea del dron. No se pudieron obtener datos topográficos completos de determinadas zonas interiores y exteriores de la estructura del edificio. El resultado fue un modelo que omitía varias superficies.
Figura 1. Pabellón. De arriba abajo: datos del pabellón y del modelo 3D obtenidos con el método convencional de reconocimiento aéreo.
Las fotografías tomadas con la cámara tradicional no aportarían una solución eficaz debido a la inexactitud de la información de localización y a la desalineación entre los datos terrestres y aéreos. Además, el postprocesado manual de estas imágenes llevaría mucho tiempo y requeriría mucho trabajo. El receptor GNSS i93, que incorpora las últimas tecnologías GNSS, RTK, IMU y de fotogrametría de vídeo con doble cámara, fue seleccionado para este proyecto porque permite una recogida de datos rápida y precisa sobre el terreno.
Figura 2. CHCNAV i93 CHCNAV i93 integra tecnologías GNSS, Auto-IMU y videofotogrametría de doble cámara.
CAPTURA DE DATOS GIS MEDIANTE VIDEOFOTOGRAMETRÍA PARA AUMENTAR LA EFICIENCIA
La captura continua de vídeo del pabellón mediante el GNSS i93 se realizó en zonas en las que el campo de visión del dron era limitado. El modo de modelado de vídeo del i93 GNSS proporcionó tomas de vídeo de 360° del pabellón desde diferentes ángulos en dos grabaciones independientes de las partes interiores de las columnas, garantizando que se cubría toda la estructura.
Figura 3. Medición en vídeo del pabellón con el i93 GNSS en la zona residencial.
En comparación con los métodos tradicionales utilizados para mejorar los levantamientos aéreos, la medición por vídeo con el i93 GNSS elimina la necesidad de operaciones manuales de apuntar y disparar, lo que aumenta la eficiencia de la recopilación de datos sobre el terreno.
COMBINACIÓN DE IMÁGENES AÉREAS Y TERRESTRES PARA SIMPLIFICAR EL FLUJO DE TRABAJO DE MODELADO 3D
Se extrajeron imágenes y datos POS del dron y de la cámara del i93 GNSS para un procesamiento de datos y modelado 3D sin fisuras. La adquisición de datos con el i93 GNSS es más eficiente que los métodos tradicionales porque no requiere mucho trabajo manual, especialmente en lo que respecta a la sincronización de imágenes. Las imágenes georreferenciadas capturadas por el i93 GNSS son compatibles con las herramientas de modelado habituales, como ContextCapture, Smart3D, etc., lo que elimina la necesidad de definir puntos de control. Esto simplifica enormemente el flujo de trabajo de procesamiento de datos, ahorrando tiempo y costes de mano de obra.
Los conjuntos de datos se sincronizaron automáticamente en ContextCapture en un nuevo proyecto con dos bloques para procesar los datos aéreos y terrestres, respectivamente. Los cálculos de triangulación aérea se realizaron en estos dos bloques para determinar la posición y orientación correctas de cada imagen. Dado que ambos métodos de levantamiento utilizan el mismo sistema de coordenadas geográficas y datos de posición de alta precisión, fue posible combinar los bloques de datos sin definir puntos de conexión ni aplicar puntos de control de imagen; de este modo, tras la triangulación aérea, los datos se fusionaron para crear un modelo 3D común, mejorando significativamente la precisión y la rentabilidad del renderizado.
Figuras 4,5: Modelo basado en datos aéreos (izquierda) frente a modelo conjunto tras la reconstrucción (derecha).
LA VIDEOFOTOGRAMETRÍA TERRESTRE GANA IMPULSO EN EL PERFECCIONAMIENTO DE LOS MODELOS DE GEMELOS DIGITALES
Los estudios aéreos pueden recopilar gran cantidad de información en poco tiempo. Sin embargo, el uso de drones para realizar levantamientos en entornos urbanos complejos presenta varios retos únicos. Los riesgos de seguridad que plantean los edificios altos y las líneas eléctricas limitan el área y la altura a la que pueden operar los drones en las ciudades. Para superar estas limitaciones, los sistemas topográficos terrestres, como el i93 GNSS, complementan las plataformas aéreas y aumentan la exhaustividad de la información recopilada para el modelado 3D de edificios.
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