Indicador Integrado Multiparamétrico para la caracterización de espacios peatonales en áreas urbanas a partir de la integración de datos LiDAR procedentes de Mobile Mapping System con otras fuentes de información

Autor: David Fernández Arango

Tutores: Diego González Aguilera y Susana Lagüela López

Escuela Politécnica Superior de Ávila

Universidad de Salamanca

 

Septiembre 2019

Trabajo Fin de Máster

Máster en Geotecnologías Cartográficas en Ingeniería y Arquitectura

Indicador Integrado Multiparamétrico para la caracterización de espacios peatonales en áreas urbanas a partir de la integración de datos LiDAR procedentes de Mobile Mapping System con otras fuentes de información

move I

g

eo

http://geomove.es y https://emapic.es

info@emapic.es

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

Geomove Fase I:

Geomove Fase II:

(Díaz Grandío, 2012)

Caracterizar espacios peatonales en áreas urbanas para establecer rutas escolares óptimas

  • 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/darango/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

Input: MMCoruna_023_S1.laz

Output: out_1_ground_and_hag.las

Segmentar suelo/no suelo

  • Cargar datos *.laz

  • Seleccionar por NumberOfReturns [1:1]

  • Filtro ELM (Chen, 2012)

Output: out_3_a_normals_filter.las

  • 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

Input: out_2_outlier_filter.las

Filtro Normales Z

Normal Z Filter

Output: out_3_b_kdistance_filter.las

Input: out_3_a_normals_filter.las

  • Seleccionar Classification [2:2]

  • KDistance (k=300)

  • Seleccionar puntos KD >1 -> classification = 1

  • Seleccionar puntos KD <1 -> classification = 2

  • Merge puntos suelo / no suelo

  • Escribir fichero

Filtro K-Distance

Output: out_3_c_PMF_filter.las

Input: out_3_b_KDistance_filter.las

  • Seleccionar Classification [2:2]

  • PMF. Segmentar suelo / no suelo

  • Escribir fichero

Progressive Morphological Filter

MDE

Interpolación con vecinos más cercanos

  • Calcular HAG

  • Seleccionar HAG [0.05 : 2.20] -> Classification = 1

  • Escribir fichero en GTiff con malla 18cm

  • Cortar tiff con máscara edificaciones

    • gdal_calc --calc "A*B" --format GTiff --type Float32 --outfile <out_10_wheelchair_obstacles_masked.tif> -A <out_8_wheelchair_obstacles_raster.tif> --A_band 1

      -B <clipped_extent.tif> --B_band 1

Obstáculos para sillas ruedas

Otros resultados

Identificación pasos peatones

Delimitación acera / calzada

Pendientes

Rugosidad

  • Integrar diferentes fuentes datos
  • Aplicar técnicas de superficie de costes acumulados para cálculo de rutas óptimas
(Díaz Grandío, 2012)
(Varela García, 2013)

Muchas gracias

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