{"id":11898,"date":"2023-08-10T12:57:55","date_gmt":"2023-08-10T10:57:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=11898"},"modified":"2023-08-10T12:58:00","modified_gmt":"2023-08-10T10:58:00","slug":"qgis-para-lidar-modelo-digital-del-terreno-mdt-con-lastools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/es\/qgis-para-lidar-modelo-digital-del-terreno-mdt-con-lastools\/","title":{"rendered":"QGis para LIDAR: modelo digital del terreno (MDT) con LAStools."},"content":{"rendered":"\n

En este art\u00edculo, encontrar\u00e1s instrucciones paso a paso sobre c\u00f3mo crear un MDT a partir de una nube LIDAR clasificada y no clasificada, utilizando LAStools<\/a> y QGis. Veremos las herramientas LASground y LASground_new, las2dem y lastile.<\/p>\n\n\n\n

Tutorial Procesamiento de datos HD LIDAR con QGis<\/h2>\n\n\n\n
1- Datos LIDAR en QGis 3.32<\/a><\/p>\n\n\n\n
2- Descargue los datos del IGN HD LIDAR y c\u00e1rguelos en QGis<\/a><\/p>\n\n\n\n
3- Herramientas para datos LIDAR en QGis 3.32<\/a><\/p>\n\n\n\n
4-Colorear una nube de puntos a partir de una ortofoto<\/a><\/p>\n\n\n\n
5-Colorear a partir de una imagen con LAStool<\/a><\/p>\n\n\n\n
6- Modelo digital de superficie (MDS) con CloudCompare y LAStools<\/a><\/p>\n\n\n\n
7- Cr\u00e9er un Mod\u00e8le Num\u00e9rique de Terrain avec CloudCompare<\/a><\/p>\n\n\n\n

8- Creaci\u00f3n de un Modelo Digital del Terreno con LAStools<\/h2>\n\n\n\n
El proceso para crear un MDT a partir de una nube de puntos LIDAR sin clasificar es el mismo que el descrito en el art\u00edculo anterior:<\/p>\n\n\n\n
1- Hay que clasificar los puntos de la nube en puntos \u00ab\u00a0suelo\u00a0\u00bb y puntos \u00ab\u00a0no suelo\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
2- Hay que interpolar un raster a partir de los puntos del terreno<\/p>\n\n\n\n
Si le\u00edste el art\u00edculo anterior y pensabas que generar un MDT era bastante sencillo, \u00a1pi\u00e9nsalo otra vez! Aqu\u00ed la simplicidad no est\u00e1 a la orden del d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
\n
Tienes 2 herramientas para clasificar puntos que son similares pero diferentes<\/li>\n\n\n\n
Hay m\u00e1s de una docena de par\u00e1metros posibles para cada herramienta<\/li>\n\n\n\n
Los mejores resultados se obtienen ejecutando las herramientas dos veces, con par\u00e1metros diferentes.<\/li>\n\n\n\n
Tanto si se dispone de una licencia LAStools como si no, no se puede procesar una nube LIDAR del IGN sin dividirla en nubes m\u00e1s peque\u00f1as.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Es imposible ver aqu\u00ed todas las posibilidades. Te toca a ti armarte de valor y explorar todas las que no te mostraremos.<\/p>\n\n\n\n
Clasificaci\u00f3n de puntos de tierra y sobre tierra con LAStools<\/h2>\n\n\n\n
LASGround y LASGround_New son dos herramientas de la caja de herramientas LAStools que se utilizan para extraer puntos de suelo de una nube de puntos LiDAR. Sin embargo, hay diferencias significativas entre estas dos herramientas en t\u00e9rminos de m\u00e9todos y funcionalidad.<\/p>\n\n\n\n
\n
LASGround:<\/strong>
LASGround es una herramienta que identifica y clasifica los puntos del terreno en una nube de puntos LiDAR. Utiliza principalmente algoritmos basados en operaciones morfol\u00f3gicas para detectar puntos de tierra. LASGround utiliza una cuadr\u00edcula de celdas y una ventana de tama\u00f1o variable para identificar los puntos del terreno bas\u00e1ndose en la densidad de los puntos vecinos. Es eficaz para extraer puntos del terreno en zonas llanas o con pendientes suaves.
Esta herramienta funciona muy bien en entornos naturales como monta\u00f1as, bosques, campos, colinas o cualquier otro terreno con pocos objetos artificiales.<\/span><\/li>\n\n\n\n
LASGround_New <\/strong>:
LASGround_New es una versi\u00f3n mejorada de LASGround, introducida para proporcionar un mejor rendimiento y una extracci\u00f3n m\u00e1s precisa de los puntos del terreno. A diferencia de LASGround, LASGround_New utiliza un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico. Puede utilizar m\u00e9todos como Random Forest para clasificar los puntos del terreno bas\u00e1ndose en caracter\u00edsticas como la altura, la densidad, etc. LASGround_New est\u00e1 dise\u00f1ado para manejar entornos m\u00e1s complejos, incluyendo \u00e1reas con pendientes m\u00e1s pronunciadas y caracter\u00edsticas topogr\u00e1ficas variadas.
Es una versi\u00f3n completamente redise\u00f1ada de lasground que hace un trabajo mucho mejor en el manejo de terrenos complicados donde hay monta\u00f1as empinadas cerca de zonas urbanas con muchos edificios.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
LASground<\/h3>\n\n\n\n
Se trata de una herramienta de extracci\u00f3n de tierra desnuda: clasifica los puntos LIDAR en puntos de tierra (clase = 2) y puntos sobre tierra (clase = 1). Esta herramienta funciona muy bien en entornos naturales como monta\u00f1as, bosques, campos, colinas o cualquier otro terreno con pocos objetos artificiales.<\/p>\n\n\n\n
La herramienta tambi\u00e9n produce excelentes resultados en ciudades, pero los edificios mayores que el tama\u00f1o del paso pueden causar problemas.<\/p>\n\n\n\n
Step size<\/h4>\n\n\n\n
\n
El tama\u00f1o de paso por defecto es de 5 metros, lo que es adecuado para bosques o monta\u00f1as.<\/li>\n\n\n\n
Para ciudades o terrenos planos, \u00ab\u00a0-town\u00a0\u00bb aumenta el tama\u00f1o de paso a 10 metros.<\/li>\n\n\n\n
Para ciudades o almacenes, ‘-city’ aumenta el tama\u00f1o del paso a 25 metros. Para ciudades muy grandes, utilice ‘-metro’ y el tama\u00f1o del paso aumentar\u00e1 a 50 metros.<\/li>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n puedes definirlo directamente con ‘-step 35’.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Los usuarios experimentados pueden refinar el algoritmo especificando el umbral en metros a partir del cual se suprimen los picos. El par\u00e1metro \u00ab\u00a0-pico 0,5+5\u00a0\u00bb suprime los picos ascendentes de m\u00e1s de 50 cent\u00edmetros y los picos descendentes de menos de 5 metros en la TIN m\u00e1s gruesa.<\/p>\n\n\n\n
Otro par\u00e1metro interesante es \u00ab\u00a0-bulge 1.0\u00a0\u00bb, que especifica cu\u00e1nto puede abultarse la TIN al incluir puntos a medida que se refina. El abombamiento por defecto es de una d\u00e9cima parte del paso para tama\u00f1os de paso superiores a 5 metros y de una quinta parte del paso en los dem\u00e1s casos.<\/p>\n\n\n\n
La desviaci\u00f3n est\u00e1ndar m\u00e1xima para parches planos en cent\u00edmetros puede fijarse con ‘-stddev 10’. El desplazamiento m\u00e1ximo en metros hasta el que se incluyen los puntos por encima de la estimaci\u00f3n actual del terreno puede fijarse con ‘-offset 0.1’.<\/p>\n\n\n\n
LASground_new<\/h3>\n\n\n\n
Esta es una herramienta para extraer el terreno desnudo: clasifica los puntos LIDAR en puntos de terreno (clase = 2) y puntos de no terreno (clase = 1). Se trata de una versi\u00f3n completamente revisada de lasground que maneja mucho mejor los terrenos complicados con monta\u00f1as escarpadas cerca de zonas urbanas con muchos edificios.<\/p>\n\n\n\n
El tama\u00f1o del paso por defecto se ha aumentado a 25 metros, lo que significa que la mayor\u00eda de los edificios de las ciudades normales pueden eliminarse (con la excepci\u00f3n de almacenes o f\u00e1bricas muy grandes, que requieren un paso mayor).<\/p>\n\n\n\n
Para ciudades peque\u00f1as o zonas con pocos edificios, utiliza la opci\u00f3n \u00ab\u00a0-town\u00a0\u00bb, que reduce el tama\u00f1o del paso a 10 metros. Para ciudades muy grandes, utiliza la opci\u00f3n \u00ab\u00a0-metro\u00a0\u00bb y el tama\u00f1o del paso aumentar\u00e1 a 50 metros.<\/p>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n puedes experimentar fijando directamente el tama\u00f1o del paso con la opci\u00f3n \u00ab\u00a0-step 35\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n est\u00e1 la opci\u00f3n \u00ab\u00a0-nature\u00a0\u00bb, que utiliza un tama\u00f1o de paso de 5 metros para terrenos sin edificios, y la opci\u00f3n \u00ab\u00a0-wilderness\u00a0\u00bb, que utiliza 3 metros si te interesan las caracter\u00edsticas m\u00e1s peque\u00f1as del terreno en LiDAR de alta resoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Los usuarios experimentados pueden refinar el algoritmo especificando el umbral en metros por encima del cual se suprimen los picos. El par\u00e1metro \u00ab\u00a0-spike 0,5\u00a0\u00bb suprime los picos ascendentes por encima de 50 cent\u00edmetros y el par\u00e1metro \u00ab\u00a0-spike_down 2,5\u00a0\u00bb suprime los picos descendentes por debajo de 2,5 metros en la TIN m\u00e1s gruesa.<\/p>\n\n\n\n
El desplazamiento m\u00e1ximo en metros hasta el que se incluyen los puntos por encima de la estimaci\u00f3n actual del terreno puede fijarse con ‘-offset 0.1’. Si deseas probar un gran n\u00famero de par\u00e1metros, tambi\u00e9n puedes jugar con \u00ab\u00a0-bulge 1.5\u00a0\u00bb que, por defecto, se fija en una d\u00e9cima parte del tama\u00f1o del paso y luego se ajusta en el rango de 1,0 a 2,0. Esto se aplica a ambas herramientas.<\/p>\n\n\n\n
Lo que se aplica a ambas herramientas<\/h3>\n\n\n\n
Puedes utilizar clasificaciones distintas de la norma ASRPS con ‘-ground_class 10’ o ‘-non_ground_class 25’. Todos los puntos no clasificados como suelo pueden dejarse sin modificar con ‘-non_ground_unchanged’.<\/p>\n\n\n\n
Si deseas excluir ciertas clasificaciones del c\u00e1lculo de tierra desnuda, puedes hacerlo con ‘-ignore_class 7’. Para colinas muy empinadas, puedes intensificar la b\u00fasqueda de puntos iniciales de tierra con ‘-fine’, ‘-extra_fine’, ‘-ultra_fine’ o ‘-hyper_fine’. Del mismo modo, para terrenos muy llanos, puedes simplificar la b\u00fasqueda con ‘-coarse’ o ‘-extra_coarse’, pero pruebe primero la configuraci\u00f3n por defecto.<\/p>\n\n\n\n
Por \u00faltimo, puedes pedir a lasground o lasground_new que calcule la altura sobre el suelo de cada punto (para poder utilizar lasclassify despu\u00e9s sin necesidad de ejecutar primero lasheight) con ‘-compute_height’ o incluso pedir que la altura calculada sustituya al valor de elevaci\u00f3n con la opci\u00f3n ‘-replace_z’. Obtendr\u00e1s entonces un archivo LAS\/LAZ normalizado en altura que puede utilizarse, por ejemplo, con las herramientas lascanopy o lasgrid o con el algoritmo CHM (canopy height model) sin foso. Si lasground o lasground_new no funcionan correctamente, prueba a desactivar ciertas optimizaciones mediante las banderas ‘-no_clean’ o ‘-no_bulge’.<\/p>\n\n\n\n
Si hay muy pocos puntos para hacer una clasificaci\u00f3n fiable del terreno, los archivos simplemente se copian (y en el caso de ‘-replace_z’, todas las elevaciones se ponen a cero). Estos archivos tambi\u00e9n pueden ignorarse utilizando la opci\u00f3n de l\u00ednea de comandos ‘-skip_files’.<\/p>\n\n\n\n
Preprocesamiento de la nube de ejemplo con LAStile<\/h2>\n\n\n\n
Vamos a utilizar la misma nube de puntos LIDAR que en el art\u00edculo anterior, una nube clasificada a la que hemos eliminado la clasificaci\u00f3n. Esto nos permite comparar los resultados de las herramientas con el MDT realizado directamente con la clasificaci\u00f3n ‘suelo’ del IGN.<\/p>\n\n\n\n
El primer problema que tenemos es que esta nube de puntos contiene 28 millones de puntos. Si utilizamos las herramientas LAStools de este art\u00edculo en esta nube, obtenemos un mensaje<\/p>\n\n\n\n
ERROR processing file 'C:\\telechargements\\ncLHD_FXX_0722_6403_PTS_C_LAMB93_IGN69.laz'. maybe out of memory?<\/code><\/pre>\n\n\n\nAs\u00ed que tenemos que dividir nuestra nube en nubes m\u00e1s peque\u00f1as (menos de 1,5 millones si no tienes licencia) y utilizar herramientas de ‘directorio’ en lugar de herramientas de ‘archivo’. Reconstruiremos una \u00fanica salida al final del procesamiento.<\/p>\n\n\n\n Para crear los mosaicos, creamos un directorio vac\u00edo y abrimos la herramienta LAStile<\/p>\n\n\n\n <\/a><\/figure>\n\n\n\nTendr\u00e1s que calcular el tama\u00f1o de las baldosas (tile size) para que \u00e9stas tengan el n\u00famero de puntos deseado. Nuestra nube de entrada mide 1000mx1000m y contiene 28 millones de puntos. Si queremos menos de 1,5 millones de puntos por mosaico, 25 mosaicos de 200mx200m tendr\u00e1n alrededor de 1,1 millones de puntos. En ese caso, introduciremos 200 en el tama\u00f1o de las baldosas.<\/p>\n\n\n\n Por otro lado, el campo Output LAS\/LAZ, que est\u00e1 marcado como opcional, no lo es en absoluto, de lo contrario tendr\u00e1s que buscarlo en los recovecos de \/Users\/username\/AppData\/Local\/Temp\/. Tienes que introducir un directorio para los tiles y un nombre, por ejemplo \u00ab\u00a0tile.las\u00a0\u00bb. Las tiles se llamar\u00e1n entonces \u00ab\u00a0tile_coordenadaX_coordenadaY.las\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nNuestro tratamiento de estas baldosas incluye interpolaciones entre puntos. Si tuvi\u00e9ramos un mosaico cl\u00e1sico, de borde a borde, tendr\u00edamos efectos de borde: los puntos situados en los bordes no tendr\u00edan sus vecinos situados en el mosaico adyacente. Para evitarlo, LAStools a\u00f1ade una zona tamp\u00f3n alrededor de cada mosaico. Cuando se reconstituya la nube resultante, se eliminar\u00e1n autom\u00e1ticamente, pero no habr\u00e1 efectos de borde en el procesamiento intermedio.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nExtracci\u00f3n de puntos del terreno<\/h2>\n\n\n\nCargamos la nube de puntos a procesar, en su versi\u00f3n coloreada ya que ser\u00e1 m\u00e1s pr\u00e1ctica para analizar los resultados.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nTenemos una zona urbana rodeada de espacios naturales. Vamos a utilizar la herramienta LASground, configur\u00e1ndola con los par\u00e1metros -city para el tipo de terreno y -ultra_fine para el preprocesado. Esta es la configuraci\u00f3n cl\u00e1sica de procesado LIDAR para arqueolog\u00eda y se corresponde muy bien con nuestra nube LIDAR. No olvides marcar la casilla 64bits ejecutable.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nEl resultado es una serie de nubes con dos clases:<\/p>\n\n\n\n\n1- sin clasificar (puntos sobre el suelo)<\/li>\n\n\n\n2- suelo<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nAqu\u00ed es donde tenemos la mayor diferencia respecto al procesado con CloudCompare. Para evaluar el resultado tenemos dos problemas<\/p>\n\n\n\n\nel primero es el hecho de que hemos dividido nuestra nube en m\u00faltiples lotes de datos, lo que hace dif\u00edcil obtener una visi\u00f3n global.<\/li>\n\n\n\nEl segundo es la falta de una verdadera interfaz 3D que permita ver el resultado desde todos los \u00e1ngulos. La vista 3D de QGis es demasiado tosca para ver el resultado correctamente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nLa \u00fanica forma que nos queda es utilizar la vista de perfil de elevaci\u00f3n, pero esto nos obliga a dibujar varios transectos para detectar cualquier problema.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nDependiendo de los tipos de terreno presentes en nuestra nube inicial, ser\u00e1 necesario comprobar varias baldosas.<\/p>\n\n\n\n En nuestro ejemplo, nos detendremos aqu\u00ed. Pero es bastante frecuente necesitar una segunda pasada de lasground. El caso cl\u00e1sico es el de la investigaci\u00f3n arqueol\u00f3gica. Supongamos que tenemos una zona interesante en la parte natural de la imagen en nuestra nube de puntos. Utilizamos la opci\u00f3n -city para clasificar los edificios sobre el terreno. Esta opci\u00f3n utiliza un tama\u00f1o de paso de 25 metros. Si tenemos estructuras peque\u00f1as, es muy probable que no se clasifiquen como sobre rasante. Una segunda ejecuci\u00f3n de lasground, esta vez con la opci\u00f3n -wilderness (\u00e1rea natural sin edificios) y aplic\u00e1ndola exclusivamente a los puntos clasificados como \u00ab\u00a0suelo\u00a0\u00bb por la primera ejecuci\u00f3n, podr\u00eda entonces eliminar las estructuras peque\u00f1as.<\/p>\n\n\n\nC\u00e1lculo del MDT con LAS2dem<\/h2>\n\n\n\nEsta herramienta lee puntos LIDAR, los triangula temporalmente en un TIN y, a continuaci\u00f3n, estratifica el TIN en un r\u00e1ster MDT. La herramienta puede utilizar valores ‘-elevation’, ‘-slope’, ‘-intensity’, ‘-rgb’, o coloreado ‘-hillshade’ o ‘-gray’ o ‘-false’. La salida puede ser en formato BIL, ASC, IMG, FLT, XYZ, DTM, TIF, PNG o JPG . El rango concreto de valores a mostrar puede limitarse utilizando ‘-set_min_max 10 100’ o puede definirse utilizando ‘-compute_min_max’. Cuando se utilizan filtros como ‘-last_only’ o ‘-keep_class 2’, se puede utilizar la opci\u00f3n ‘-extra_pass’ para determinar primero el n\u00famero de puntos a triangular. Esto ahorra memoria.<\/p>\n\n\n\n Por defecto, el tama\u00f1o de la trama generada se basa en la extensi\u00f3n del cuadro delimitador. Si el archivo LAS\/LAZ se ha generado utilizando lastile, como en nuestro ejemplo, su extensi\u00f3n puede ajustarse a la del mosaico utilizando la opci\u00f3n \u00ab\u00a0-use_tile_bb\u00a0\u00bb. De este modo, no se rasteriza el \u00ab\u00a0b\u00fafer de borde\u00a0\u00bb que pudiera tener el mosaico. De este modo se evitan los artefactos de borde al crear en paralelo los mosaicos correspondientes.<\/p>\n\n\n\n Se genera autom\u00e1ticamente un archivo KML para que el MDE pueda visualizarse en Google Earth (para TIF\/PNG\/JPG). Como el archivo LAS\/LAZ contiene informaci\u00f3n sobre la proyecci\u00f3n, se utiliza para georreferenciar el archivo KML.<\/p>\n\n\n\n Para nuestro ejemplo, he aqu\u00ed la ventana de di\u00e1logo las2dem:<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nEl filtro keep_class 2 significa que s\u00f3lo se procesar\u00e1n los puntos clasificados como \u00ab\u00a0suelo\u00a0\u00bb (c\u00f3digo 2).<\/p>\n\n\n\n Ajustamos el paso del MDT a 0,5 metros.<\/p>\n\n\n\n Marcamos la casilla \u00ab\u00a0use tile bounding box\u00a0\u00bb para que la salida r\u00e1ster de cada mosaico sea cortada para mantener s\u00f3lo el mosaico original, sin la zona tamp\u00f3n creada por lastile.<\/p>\n\n\n\n Se utiliza -extra_pass para optimizar la asignaci\u00f3n de memoria.<\/p>\n\n\n\n El resultado es la creaci\u00f3n de tres archivos por mosaico: el archivo tif, el archivo world asociado y el archivo kml.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nObserve que los mosaicos de salida est\u00e1n unidos (sin desbordamiento):<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nLAStools dispone de una herramienta para embaldosar la nube de puntos inicial, pero no para reconstruir el MDT final. Tenemos que utilizar la herramienta est\u00e1ndar de QGis: menu-> raster -> varios -> fusionar<\/strong><\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nSeleccionamos todos los mosaicos, nombramos el archivo tif de salida y ejecutamos el comando.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nPor fin podemos ver el resultado completo y compararlo con el MNT de referencia realizado a partir de la clasificaci\u00f3n del IGN.<\/p>\n\n\n\n En la parte natural de nuestra zona LIDAR, los dos resultados coinciden:<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nSin embargo, en la zona urbanizada, hay diferencias:<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nL\u00f3gicamente, tendr\u00edamos que volver a la primera pasada lasground y cambiar el paso a un valor de 10 metros (-town) y volver a hacerlo todo de nuevo\u2026<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En este art\u00edculo, encontrar\u00e1s instrucciones paso a paso sobre c\u00f3mo crear un MDT a partir de una nube LIDAR clasificada y no clasificada, utilizando LAStools y QGis. 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