TECNOLOGÍAS DE TELEDETECCIÓN PARA EL ESTUDIO DE DESLIZAMIENTOS DE TIERRA
¿Cómo Benefician los Datos 3D al Estudio de Deslizamientos de Tierra en Comparación con los Datos 2D?
Los datos de teledetección se pueden clasificar en dos tipos según su estructura y la información física que encapsulan: datos bidimensionales (2D) o tridimensionales (3D), ambos han avanzado en los estudios de deslizamientos de tierra. Los datos 2D se obtienen de imágenes ópticas que capturan imágenes pancromáticas, multiespectrales o hiperespectrales, y se utilizan principalmente para detectar cambios espaciales, espectrales y temporales en la superficie, como la remoción de vegetación o la aparición de grietas. Aunque son económicos y de fácil análisis, los datos 2D presentan limitaciones, como distorsiones espectrales y la incapacidad de capturar detalles finos o deformaciones subterráneas.
En contraste, los datos 3D son más efectivos para estudiar deslizamientos, ya que pueden calcular la información geométrica tridimensional del terreno (elevación/profundidad) y evaluar con mayor precisión la magnitud y extensión de los deslizamientos. Los datos 3D se generan mediante sensores lidar y radar, o a través de métodos fotogramétricos, y permiten medir características topográficas clave, como la inclinación y la curvatura del terreno. Sin embargo, la recopilación de datos 3D es costosa y puede ser limitada en términos de cobertura espacial y temporal, además de ser difícil de obtener en áreas inaccesibles.
Los datos 3D utilizados para los estudios de deslizamientos de tierra
La elección de los datos 3D es fundamental para la investigación de deslizamientos de tierra en RS debido a la variedad de patrones, causas, áreas, tipos y períodos de impacto de los deslizamientos de tierra. Por lo tanto, es necesario determinar el tipo adecuado de datos 3D. Los factores de preocupación pueden ser la disponibilidad de datos, el costo, la cobertura, las oclusiones (por ejemplo, montañas), el nivel de incertidumbre de los datos, etc. Por lo general, se utilizan dos formas de datos 3D para el análisis geométrico 3D: mapas de elevación derivados de imágenes (es decir, DEM, DSM y DTM) y nubes de puntos 3D basadas en lidar.
Las nubes de puntos registran las coordenadas X, Y y Z de objetos y superficies, que se pueden adquirir a partir de lidar o coincidencia estereoscópica. El lidar se puede instalar en varias plataformas; las más comunes para los estudios de deslizamientos de tierra son las plataformas aéreas y terrestres. El lidar espacial, por otro lado, rara vez se utiliza para deslizamientos de tierra o estudios topográficos y geomorfológicos generales. Esto se debe a que volar a grandes altitudes limita la caracterización de las estructuras internas, lo que impide distinguir entre puntos terrestres y no terrestres (es decir, DTM). Los datos de elevación fotogramétricos son generalmente los preferidos debido a su costo relativamente bajo y su disponibilidad desde todas las plataformas, incluidos los sistemas satelitales, aéreos, UAV y terrestres.
Datos 3D de la fotogrametría
La fotogrametría puede generar nubes de puntos 3D y datos de elevación 2.5D. Se basa en métodos de emparejamiento estereoscópico, que requieren al menos dos imágenes superpuestas adquiridas de sensores ópticos. El proceso de fotogrametría sigue pasos de georreferenciación y emparejamiento denso para generar nubes de puntos. Luego se pueden derivar mapas de elevación, se prefiere la fotogrametría porque las imágenes son mucho más económicas de capturar y están disponibles en todas las plataformas. Sin embargo, la granularidad y el nivel de precisión de las nubes de puntos generadas varían significativamente con la plataforma. Por lo tanto, en las siguientes subsecciones, se detallan sus respectivas características.
Sensores espaciales
Los sensores espaciales capturan imágenes con una cobertura de área amplia debido a que orbitan la Tierra a grandes altitudes y brindan observaciones repetidas, a veces casi a diario. Para los estudios de deslizamientos de tierra, es necesario obtener datos 3D confiables y de alta resolución para extraer la variación topográfica y morfológica detallada y precisa del terreno a lo largo del tiempo. Los sensores espaciales pueden proporcionar imágenes con una resolución que va del nivel submétrico (por ejemplo, QuickBird, Worldview-3 y Pleiades). El costo de los datos 3D de estos sensores varía con la cantidad de imágenes requeridas para generar modelos 3D precisos.
La elección de las imágenes para usar en la generación de datos 3D puede ser un proceso sofisticado, y puede aprovechar los factores orbitales que conducen a ciertos ángulos de intersección y la radiometría solar para decidir la cantidad de superposiciones para un modelado 3D preciso. Además, los algoritmos de fotogrametría utilizados para la coincidencia densa (o coincidencia estéreo) también pueden ser una preocupación. Por ejemplo, los métodos de aprendizaje profundo (como MC-CNN, GCNet y PSMNet) son robustos en el manejo de variaciones en el sol y los ángulos de visión, pero pueden ser más lentos para procesar imágenes satelitales a gran escala. Por otro lado, los métodos no basados en aprendizaje, como la coincidencia semiglobal del censo, son menos exigentes en términos de tiempo y requisitos de datos, por lo que brindan datos 3D a un costo menor, pero son más sensibles a las variaciones entre imágenes estereoscópicas, por lo que requieren más imágenes.
Sensores aerotransportados
Los sensores instalados en vehículos aéreos no tripulados y aeronaves tienen un alto potencial para detectar y caracterizar deslizamientos de tierra. Los primeros estudios utilizaron sus datos 3D como datos de referencia de verdad de campo para validar los resultados a través de inspección visual o para extraer características de entrenamiento y prueba para métodos de aprendizaje automático y profundo. Las altitudes de vuelo más bajas y la resolución espacial muy alta (<0,5 m) de los UAV dan como resultado datos que capturan características como fisuras y pequeñas deformaciones y proporcionan una mejor separación espectral entre el área de deslizamiento de tierra y su entorno circundante.
Las imágenes capturadas utilizando plataformas aéreas son flexibles debido a las maniobras flexibles de la plataforma aérea y los diseños de vuelo. Por lo tanto, el sistema de adquisición aerotransportado puede proporcionar datos con acceso a regiones difíciles, como montañas con altos relieves, y puede adquirirse bajo una capa de nubes. La plataforma aerotransportada también tiene control total sobre el ángulo de visión de las cámaras, proporcionando vistas verticales u oblicuas de la escena. El nivel de flexibilidad de la plataforma aerotransportada permite la detección de deslizamientos de tierra e identificación de sus tipos, por ejemplo, caídas, deslizamientos, flujos, etc.
Sin embargo, el vuelo de sensores aerotransportados debe programarse con anticipación y puede ser costoso; por lo tanto, sus datos no siempre están disponibles para un área de interés determinada. También pueden requerir experiencia para operar los sensores y calibrarlos y los datos para garantizar la adquisición precisa de los datos 3D. En comparación con las imágenes satelitales, las imágenes aéreas pueden proporcionar imágenes con cobertura de área a nivel de sitio mediano a grande, lo que suele ser suficiente en estudios de deslizamientos de tierra. De manera similar a los sensores satelitales, las imágenes de los sensores aéreos pueden requerir un preprocesamiento para minimizar las distorsiones geométricas y radiométricas antes de aplicar la fotogrametría para generar datos 3D.
Sensores terrestres
Las cámaras se pueden instalar en plataformas terrestres, incluidos vehículos, trípodes y dispositivos portátiles como teléfonos móviles, a distintos costos. Las plataformas terrestres permiten capturar imágenes en tiempo real a corta distancia, obteniendo así una visión clara y detallada de un área de deslizamiento de tierra. Son ideales para determinar el mecanismo de los deslizamientos de tierra, es decir, la dirección y el tipo de movimiento, con alta precisión. Sin embargo, pueden requerir un tiempo más largo para recopilar datos debido a su pequeña cobertura de área. Por lo tanto, solo son adecuadas para la investigación en ubicaciones muestreadas o el monitoreo persistente (es decir, cámaras estacionarias).
La elección y configuración de sensores terrestres requieren una planificación estratégica para reducir errores e incertidumbres en la detección de deformaciones. Por ejemplo, la cantidad y la ubicación de las cámaras se determinan en función del tamaño de la región u objeto de interés, el tamaño de desplazamiento esperado y las oclusiones en el sitio para proporcionar una cobertura integral con una línea de visión clara. Además, es probable que los sensores estacionarios desarrollen distorsiones geométricas y radiométricas causadas por el movimiento inevitable del sensor (por ejemplo, debido al viento) y las variaciones en la iluminación.
En consecuencia, estas distorsiones pueden afectar la detección de la ubicación y la forma precisas de la deformación de la superficie y las propiedades geométricas del objeto que se monitorea/rastrea (por ejemplo, la fractura). Mitigar estas distorsiones requiere una configuración y un procesamiento posteriores de las imágenes para normalizarlas radiométricamente y alinearlas geométricamente de acuerdo con los sistemas de posicionamiento, como el sistema de posicionamiento global (GPS) y los puntos de control terrestre (GCP) instalados en el sitio.
Datos 3D de lidar
En las últimas décadas, los sistemas lidar, como el escaneo láser aéreo o los dispositivos de escaneo láser terrestre, se han convertido en herramientas potentes y confiables para recopilar datos estructurales tridimensionales de alta resolución. Muchos estudios utilizan datos lidar como una referencia de verdad de campo para elevaciones debido a su alta precisión. Los datos lidar se han utilizado para detectar y analizar desastres naturales como deslizamientos de tierra. En comparación con el método basado en fotogrametría, presenta varias ventajas que se describen a continuación:
Medición directa de los datos 3D: lidar es un sensor activo que emite y recibe pulsos láser de objetos y superficies, por lo que calcula directamente la información 3D mediante la evaluación del tiempo de vuelo. Para los estudios de deslizamientos de tierra, las nubes de puntos se pueden utilizar directamente o mapas de elevación 2D rasterizados (por ejemplo, DEM, DSM o DTM). Por el contrario, la precisión de la nube de puntos de fotogrametría puede depender de la escena y variar espacialmente.
Datos 3D de alta resolución: los mapas de elevación derivados del lidar pueden tener una alta resolución espacial, lo que es importante para extraer características geométricas 3D a pequeña escala para mapear deslizamientos de tierra y proporcionar una representación detallada y precisa del terreno y la detección de las deformaciones finas de la superficie y del subsuelo.
Penetración de la vegetación: muchos deslizamientos de tierra ocurren en áreas densamente cubiertas de vegetación o bosques; desafortunadamente, estos no se pueden inspeccionar bien utilizando sensores ópticos clásicos. Por otro lado, el lidar puede penetrar en estas regiones difíciles para proporcionar información sobre las condiciones de la vegetación (por ejemplo, tipo, altura, estructura, volumen y textura) y los cambios en las elevaciones del suelo desnudo, que son factores críticos de los deslizamientos de tierra.
Mayor precisión y exactitud de los datos 3D: el lidar recopila datos 3D mediante pulsos láser, que son resistentes a las condiciones de adquisición variables, como la estación, el clima y las condiciones de poca luz, como la noche. Por lo tanto, pueden proporcionar datos 3D más precisos, que a menudo se utilizan para la validación como datos de verdad del terreno para la investigación relacionada con los deslizamientos de tierra o para el modelado y la reconstrucción 3D de terrenos.
Existen numerosos tipos y costos de sensores lidar, que van desde los básicos hasta los profesionales. Sin embargo, su rendimiento puede variar según la aplicación de deslizamiento de tierra, la región y la plataforma seleccionada. Por ello, al igual que en la sección anterior, comparamos los datos 3D de lidar para estudios de deslizamientos en base a las plataformas más utilizadas, es decir, aéreas y terrestres.
Conclusión
Los estudios de deslizamientos de tierra han avanzado significativamente gracias a la teledetección, tanto con datos 2D como 3D. Aunque los datos 2D son económicos y fáciles de procesar, presentan limitaciones en la precisión y en la capacidad para detectar detalles pequeños o deformaciones subterráneas. Por otro lado, los datos 3D, aunque más costosos y complejos de adquirir, son altamente efectivos para evaluar con precisión la magnitud y la extensión de los deslizamientos, proporcionando información geométrica detallada del terreno. Cada tecnología tiene su lugar según el contexto, disponibilidad y recursos, siendo fundamental seleccionar la opción adecuada para mejorar la investigación y la gestión de desastres naturales como los deslizamientos de tierra.
Referencias
- Albanwan, H., Qin, R., & Liu, J. K. (2024). Remote Sensing-Based 3D Assessment of Landslides: A Review of the Data, Methods, and Applications. Remote Sensing, 16(3), 455.
By: Ph.D Carolina Hernández Valerio
Posts Relacionados
(993) 389 4059
Oficina central
Calle 10 30, San Pedro de los Pinos, Benito Juárez, 03800 Ciudad de México, CDMX
SOPORTE DE CORREO ELECTRÓNICO
info@soilsolution.com.mx
Enlace rápido
Acerca de
Newsletter Semanal
Mantente al día en el Sector de la Construcción con boletines semanales que presentan noticias, Inversiones, proyectos y más.
Copyright © 2024 terzaghi.mx
Todos los derechos reservados, desarrollado por Soilsolution Company.