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MÁSTER UNIVERSITARIO EN GESTIÓN Y VALORACIÓN URBANAUniversidad Politécnica de Cataluña
Introducción
Objetivos
Estado Del Arte
Metodología
Índice Propuesto
Calendario
Bibliografía
Aportaciones
Autor: Juan Manuel Corso SarmientoDirector: Rolando Biere Arenas
Marzo 2009
NUEVAS HERRAMIENTAS PARA EL ANÁLISIS URBANOClasificación, segmentación, reconocimiento y mapificación de modelos de puntos densos.
Introducción
La información resultante de la adquisición de datos de la realidad mediante la tecnología de Escáner Laser Terrestre no es de fácil acceso ni para Arquitectos ni mucho menos para Urbanistas.
Al manejar la información del escáner como un elemento único se limita la manipulación e interpretación de los componentes del espacio urbano.
La cantidad de polígonos en las mallas libres limitan el tamaño de los proyectos en programas de “ingeniería inversa”, en las que se pierde el detalle y precisión, dejando irregularidades en el modelo.
La información está generada en formatos inadecuados para su aprovechamiento en programas propios de la disiplina
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JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA
HIPÓTESISObjetivos
Desarrollar una metodología que permita la manipulación de una gran cantidad de información proveniente de la tecnología de escáner láser terrestre a escala urbana, permitiendo a Urbanistas y Arquitectos manejar y complementar esta información.
Esta metodología debe permitirnos identificar y clasificar los elementos que construyen el contexto urbano, generar modelos que permitan completar y corregir fácilmente la información, estableciendo procesos para extraer la información en formatos que faciliten su manejo.
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OBJETIVO GENERAL
Se plantea que un modelo urbano de geometría volumétrica proveniente de la tecnología de escáner laser terrestre (TLS), es una herramienta útil en las decisiones urbanísticas, facilitando el acceso a una gran cantidad de información a nivel urbano mediante aplicaciones propias de la disciplina,dando lugar a la interacción con diferentes bases de datos, recuperando el detalle arquitectónico perdido por la simplificación con los mapas de desplazamiento, dando lugar a diferentes niveles de complejidad y de interpretación.
ObjetivoObjetivo 1: Estudiar y analizar el estado actual de la tecnología de escáner laserterrestre, enfatizando en las posibilidades que brinda la clasificación y segmentación, la simplificación geométrica y las imágenes 2.5 como mapas de desplazamiento.
Objetivo 2: Comprobar la utilidad de esta información en el análisis urbano mediante un caso de estudio, que permita ver sus alcances y el potencial para futuras aplicaciones.
Objetivo 3: Analizar la relación entre la información proveniente del escáner laser con bases de datos a nivel urbano, utilizando la georreferenciación y la compatibilidad de formatos, permitiendo la actualización, la modificación y la complementación con otras bases de datos.
Objetivo 4: Desarrollar un proceso de clasificación que permita automatizar y estandarizar la segmentación de las nubes de puntos, en elementos que definan volumétricamente el espacio urbano estudiado.
Objetivo 5: Analizar cómo estos elementos pueden ser simplificados geométricamente y como se puede exportar el detalle que se pierde en la simplificación, mediante mapas de desplazamiento.
Objetivo 6: Evaluar la diferencia entre el modelo volumétrico con mapas de desplazamiento y la información base, identificando sus ventajas y desventajas y el nivel de fiabilidad de la información en cada etapa del proceso.
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OBJETIVOS ESPECÍFICOS
El Laboratorio de Modelización Virtual de la Ciudad (LMVC) Centro de Política de Suelo y Valoraciones (CPSV)
Su objetivo principal es ofrecer una integración de las nueva tecnologías en el estudio, visualización y modelización de la ciudad. También entregar soporte a profesores y estudiantes para la difusión de estas nuevas tecnologías.
Proyectos a escala Urbana
•2005 Cadaqués•2006 Cuba•2007 Castillo De Santa Barbara (Alicante)•2007 Tossa de Mar•2007 Casco Histórico Sitges•2008 Colònia Sant Pere•2008 Castellfollit de la Roca•2009 Lloret de Mar
Estado Del Arte
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1. MODELOS A ESCALA URBANA DEL LMVC
Equipo
RIEGL z420i
Alcance 2 a 350 mPrecisión 6mm@100mCampo Visual 80° x 360°Puntos/ Posición 2.800.000 de puntos [0,1°] 7minCámara Nikon D100
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TOSSA DE MAR Levantamiento Con Escaner Laser Terrestre Del Laboratorio De Modelización Virtual De La Ciudad
1. MODELOS A ESCALA URBANA DEL LMVC
Corrección simultanea de imágenes, identificando y corrigiendo las problemáticas de combinar el sensor de la cámara con el del TLS
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1. MODELOS A ESCALA URBANA DEL LMVC
CASCO HISTÓRICO SITGES Levantamiento Con Escaner Laser Terrestre Del Laboratorio De ModelizaciónVirtual De La Ciudad
Se desarrollo una metodología para el postproceso de una gran cantidad de posiciones de TLS (508)
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1. MODELOS A ESCALA URBANA DEL LMVC
MUSEU MARMUSEU MARÍÍTIM DRASSANES TIM DRASSANES LevantamientoLevantamiento Con Con EscanerEscaner Laser Terrestre Laser Terrestre Del Laboratorio De Modelización Virtual De La Ciudad
En la toma de datos se aumento la resolución de la nube de puntos, acotando y sectorizando las zonas a escanear, evitando traslapar información entre posiciones.
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2. MODELOS URBANOS 3D
Modelos Urbanos 3D ActualesLOD1 (level of detail 1)LOD2 (level of detail 2)
Yong Hu ,Department of Geomatics Engineering, The University Of Calgary, 2003
Proyecto Rome Reborn, mayor reconstrucción histórica hasta la fecha, alrededor de 7000 edificios en la época de Constantino el Grande 320 dc
Gabriele Guidi, Politecnico di Milano, Italy, 2007
CityEngine ha sido aplicado para crear miles de edificios romanos y docena de templos jónicos y corintios.
Siggraph 2008
Modelos Urbanos futurosLOD3 (level of detail 3)
•Procesos semiautomáticos•Ciudades de volumetrías básicas•Interpretación de información de cubierta
Estado Del Arte
Shi Pu, International Institute for Geo-information Science and Earth Observation (ITC), Netherlands 2006
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3. LA CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓNParámetros Para
Segmentar •Restricción de tamaño•Posición determinada•Dirección determinada•Topología restringida•Restricciones varias
David Belton, Curtin University of Technology Perth WA, Australia, 2006
Algoritmos•segmentación basada en los contornos •segmentación basada en las superficies•segmentación basada en líneas de barrido
Clasificación con laser escáner aéreo sobre imágenes 2.5Se tiene en cuenta pricipalemte:•Los tipos de vegetación •Altura de los edificios y el tipo de cubierta•Digital Terrain Model DTM
D. Visintini, e-preimetron, internationalquarterly e-journal on sciences andtechnologies 2007
Shi Pu, 2007
2.3 Reconocimiento de contornos
a) Intersección entre dos planosb) Determinación de la línea
basada en un ajuste cuadrático
c) Modelado de contorno de dos planos que no se interceptan
d) Contornos en un plano y falta de información al otro lado de la línea Christian Briese, Christian Doppler Laboratory “Spatial Data from Laser Scanning and Remote Sensing”, Vienna,
Austria, 2008.
2.2 Identificación de líneas
a) Línea quebradab) Línea de formac) Step edged) Línea de
contorno
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4. RECONOCIMIENTO GEOMÉTRICO2.1 Reconstrucción volumétrica de edificios mediante la detección de superficies
planas y segmentación de planos de suelo, con la tecnología de escáner laseraéreo (Airborne laser).
• Detectar las líneas de intersección y los bordes con saltos de altura• Todas las superficies planas deben conformar alguna parte del modelo
George Vosselman Department of Geodesy, Delft University of Technology, The Netherlands, 2001
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4. RECONOCIMIENTO GEOMÉTRICO
IoannisIoannis StamosStamos, Dept. of Computer Science, New , Dept. of Computer Science, New York, 2006York, 2006
Point cloud segment
Surface normalsNormals on
Gaussian sphereOrientation of first
cylinder (next: position)
Remove first cylinder points from segment
Procedure repeated for second cylinder
Complete CSG model + constraint specification
Final least-squares parameter estimation of CSG modelTahir Rabbani, Section of Optical and Laser Remote Sensing, Netherlands , 2008
IoannisIoannis StamosStamos, Dept. of Computer Science, New , Dept. of Computer Science, New York, 2002York, 2002
2.5 Intercepción de planos2.4 Reconstrucción industrial 3D
mediante modelos CSG
Calculo de la normal:•K nearest neigbors KNN•Fixed distance neighbors FDN
Region Growing: agrupar puntos pertenecientes a una superficie lisa, tratando de evadir la sobre segmentación, mediante:•seed surface•Expanciçon de la seed surfaces2.5 Cálculo automático de las líneas de planos que se interceptan, capturando líneas rectas en los contornos irregulares y discontinuos, debido al ruido de las esquinas.
Nube puntos
Normales + calculoresidual
Región growing
Segmentación
2.4 Geometría de primitivas
Estado Del Arte
Jan BÖHM Institute for Photogrammetry, Universität Stuttgart, Germany, 2007.
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5. MODELO DIGITAL DE ALTA RESOLUCIÓN (LASERMAP)
2.6 Ground-based LIDAR: Generado mediante un mapa de desplazamiento como un dato de longitud de desplazamiento en dirección de la normal.
El modelo digital de superficie de fachada generado en programas de sistemas de información geográfica SIG, limitando el modelo a:
•Modelos volumétricos simples sin operaciones formales en fachada•Limitaciones en la intercepción de planos•Mapa de desplazamiento con una única orientación
Distribución espacial de los putos para estimar densidad promedio de los puntos
Errores en el mapa en aéreas con insuficiente información
Corrección semiautomatica de los mapas de desplazamiento
Distribución de la horizontal (linea puteada) y vertical (lineassolidas) distacia de los cotornosde la imagen
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5. MODELO DIGITAL DE ALTA RESOLUCIÓN (LASERMAP)
Concepto de pixol
st. Matthew
David
2.8 Médiate programas que manejan imagenes 2.5 (pixol) se pueden exportar mapa de desplazamiento de mallas de millones de polígonos
Para ello es importante generar un mapa de UV en la malla sin reducir y en el modelo volumétrico
Paolo Cignoni, Visual Computing Lab, Pisa, Italy
2.7 Por medio de algoritmos lo vemos tanto en proyectos como el st. Matthew en la imagen 10, como en el proyecto del David. En el proyecto de
•La malla de st. Matthew se redujo de 4 millones 500 triángulos
•En el David se pasa de 1,683K a 10K, con un mapa de desplazamiento de 1.5MB de 1024*1024 RGB formato PNG, llegando a reducir el modelo a 905KB en un archivo binario comprimido.
Podemos procesar alrededor de 1.1M-1.3M de caras en un sistema de 256MB de RAM
Optimización del modelo Modelo de nube de puntos
REORGANIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN ANÁLISIS DE LOS DATOSIDENTIFICACIÓN ELEMENTOS URBANOS
Optimización
Limpieza RIGEL
Optimización semiautomática Por calles
Georreferenciación
Al. General
Alineación
Corrección color
ElementosUrbanos
Calles
Fachadas
MAPIFICACIÓN
Mapas de desplazamiento
DSM
Modelo poligonal
RECONOCIMIENTO
Parametrización
Simplificación geométrica
Reconocimientode planos
Clasificación manual
Clasificaciónpor Superficies
Clasificaciónsemiautomática
RegularesIrregulares
CLASIFICACIÓN
LevantamientoTLS
LevantamientoTopográfico
LevantamientoFotográfico
Toma de datos
ModeloUrbano de
múltiple resolución
UV Color
UV Intensidades
InformaciónGeorreferenciada
Intensidades
EVALUACIÓN
OBJETIVO 2
Metodología
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Etapa Máster
OBJETIVO 5OBJETIVO 4OBJETIVO 3
OBJETIVO 1
OBJETIVO 6
EVALUACIÓN
REORGANIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN
REORGANIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN
ANÁLISIS DE LOS DATOS
ANÁLISIS DE LOS DATOS
IDENTIFICACIÓN ELEMENTOS URBANOS
IDENTIFICACIÓN ELEMENTOS URBANOS
MODELOURBANO
CLAS
IFIC
ACIÓ N
MAPIFICACIÓN
RECONOCIMIENTO
Metodología
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POSIBLES TEMAS DE DOCTORADO
•Clasificación en imágenes 2.5 y Bases de datos•Análisis medioambientales por simulación•Parametrización y sustitución de elementos•Modelos Interactivos Complejos
Índice Propuesto
Capitulo 1. Introducción
Capitulo 2. Estado del arte
Capitulo 3. Desarrollo de la metodología
Clasificación
Reconocimiento de contornos y geometría
Modelo digital de alta resolución (Lasermap)
Capitulo 4. Aplicaciones en Arquitectura y urbanismo
Definición del caso de estudio
Correspondencia entre bases de datos
Utilización de aplicaciones SIG
Modelos simplificados y su manipulación
Capitulo 5. Evaluación de resultados
Capitulo 6. Propuesta para proyectos de investigación
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Calendario
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Bibliografía
Principios básicos de TLSPos procesamiento de Laser Escáner TerrestrePrincipios y aplicaciones de Laser Escáner TerrestreIntegración de técnicas en documentación del patrimonio
Clasificación de nubes de puntos Clasificación de escáner aéreo airboneExtracción de elementos desde laser escáner terrestreSegmentación semiautomática
Reconocimiento de contornos y geometríasAplicaciones industriales. Modelado de plantas industrialesSimplificación de mallasModelos 3D a escala Urbana y modelos de alta resolución
Modelo digital de alta resoluciónModelos digitales de terreno DTM en laser escáner aéreoground-based LIDAR, LasermapsMapas de desplazamiento en piezas, esculturas y modelado de alta resolución
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Principales fuentes de bibliografía:
Clasificación y reconocimiento•Tahir Rabbani, Delft, Netherlands •Christian Briese, Vienna, Austria•Ioannis Stamos, New York, USA
Mapas de Desplazamiento•Jan BÖHM, Stuttgart, Germany•Paolo Cignoni, Pisa, Italy
Aportaciones
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DESARROLLOS PRELIMINARESClasificación y segmentación
Clasificación por orientación, espesor del plano y su tamaño
Sobre una selección preliminar se selecciono el plano más grande dentro de un rango, se invirtió la selección para dejar solo el suelo, después se importo en Arcgis como un DSM
Clasificación de elementos urbanos, fachada y calleClasificación de superficies regulares como paredes
irregulares como puertas ventanas y carteles
Se me quedo en la universidad esta imagen ☺ También queda pendiente
LLORET DE MAR, Carrer Sant Carles,
MUSEU MARÍTIM DRASSANES, Vestíbulo y Muralla.
Aportaciones
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DESARROLLOS PRELIMINARESSimplificación Del Modelo Y Mapas De Desplazamiento
Malla filtrada 30954 polígonos
Malla reducida a 1911 polígonos
Mapa de desplazamiento, Textura de Bumps
Primera aproximación con un reducción de malla libre
Mapa de UVModelo de Nurbs Textura fotoMapa de desplazamiento, Textura de
BumpsGeometrización de la malla y mapas de UV, malla original de 1’030.000 a 11.000 polígonos
Aportaciones
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Clasificación en imágenes 2.5 y Bases de datos
Análisis medioambientales
por simulación
Urban Scale Weather Modeling NCAS and CD-adapco Partnership Oficina Meteorológica del Reino Unido
Microclimate studyhelps conserve Romanmurals
CFD helps guide fish through the Bonneville dam
Parametrización y sustitución de elementos
APLICACIONES FUTURAS
Modelos Interactivos Complejos
GRACIAS