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Reconstrucción de Terreno de Alta Resolución de Cañón Ranura Usando Escaneo Láser Móvil con Mochila y Fotogrametría UAV

Autores: Xin, Yonghui; Wang, Ran; Wang, Xi; Wang, Xingwei; Xiao, Zhouxuan; Lin, Jingyu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Reconstrucción de Terreno de Alta Resolución de Cañón Ranura Usando Escaneo Láser Móvil con Mochila y Fotogrametría UAV


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Modelos de terreno
Cañones en ranura
Datos morfológicos
Fotogrametría UAV
BMLS
Integración de alta resolución

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los modelos de terreno precisos son críticos para estudiar la formación y el desarrollo de cañones en ranura. Sin embargo, para las formas de terreno de cañones en ranura, es un desafío generar datos morfológicos completos y de alta resolución mediante observaciones individuales debido a la inaccesibilidad de las paredes empinadas a ambos lados y la complejidad del entorno de observación de campo, como el terreno de pendiente variable, la cobertura vegetal parcial y la falta de señal satelital. Las técnicas de topografía convencionales, incluyendo la fotogrametría con vehículos aéreos no tripulados (VANT) y el escaneo láser móvil de mochila (BMLS), facilitan las encuestas de cañones en ranura y proporcionan mejores observaciones. Este artículo propone un esquema integrado para generar conjuntos de datos de terreno de cañones en ranura completos y de resolución centimétrica (por ejemplo, nubes de puntos de color, Modelos Digitales de Elevación (DEM) y mallas 3D) utilizando BMLS y fotogrametría fina con VANT. Los resultados muestran que el vuelo preciso de los VANT basado en un modelo aproximado puede evitar colisiones con obstáculos o volar en áreas restringidas, permitiendo a los usuarios realizar tareas de manera más rápida y segura. La integración de datos de BMLS y fotogrametría con VANT puede obtener conjuntos de datos de terreno precisos con un Error Cuadrático Medio (RMSE) de registro de nubes de puntos de 0.028 m. Esta integración de conjuntos de datos de terreno de alta resolución reduce las sombras de datos locales producidas únicamente por conjuntos de datos individuales, proporcionando un punto de partida para revelar la evolución morfológica y la génesis de los cañones en ranura.

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