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Estudio dinámico de la movilidad escolar mediante tecnologías web de geolocalización (SPIP2015-01867).

Análisis de indicadores big geo-data sobre viarios urbanos para el diseño dinámico de caminos escolares seguros. (SPIP2017-02340)

move I

g

eo

(Díaz Grandío, 2012)

• Integrar diferentes fuentes datos
• Aplicar técnicas de superficie de costes acumulados para cálculo de rutas óptimas

(Díaz Grandío, 2012)

(Varela García, 2013)

Área estudio

Materiales

Optech MMS

https://pdal.io/

Método

https://gitlab.com/cartolab/geomove_pipelines

Pendientes

Bordillos

Otros...

Pasos peatones

Obstáculos para sillas ruedas

Obstáculos para peatones

MMCoruna_023_S1.laz    +    MMCoruna_023_S2.laz

Merge sensor 1 and sensor 2 data

Classify ground and not ground

Filter ground:

    * Normal Z filter

    * K-Distance filter

    * PMF filter

Create MDE

Create Intensity ground raster

Fill empty ground cells by interpolating with neighboring values. txt

Create wheelchair obstacles raster

Wheelchair_obstacles.tif

• Filtro Outlier-statistical method (emplea media y desviación estándar)

• Filtro PMF. Segmenta ground / not ground (Zhang, 2003)

• Escribir fichero

• Cargar datos *.laz

• Seleccionar por NumberOfReturns [1:1]

• Filtro ELM (Chen, 2012)

• Seleccionar Classification[2:2]

• Calcular NormalZ (knn=30)

• Seleccionar normalZ [0:0.6] Classification ->1

• Seleccionar normalZ ! [0:0.6] Classification ->2

• Merge suelo / no suelo

• Escribir fichero

• Seleccionar Classification [2:2]

• PMF. Segmentar suelo / no suelo

• Escribir fichero

Otros resultados

https://plugins.qgis.org/plugins/pdaltools/

https://plugins.qgis.org/plugins/geomovetools/

Muchas gracias

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Tratamiento de nubes de puntos con PDAL. Caso de estudio: Geomove by David Fernández Arango, Alberto Varela García and Luigi Pirelli is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.