a)Imagen georreferenciada
Como se ha visto, dos de los productos inmediatos que se pueden obtener a partir de una nube de puntos LiDAR son el MDT y el MDS. Los modelos digitales son la base de cálculo de la ortorrectificación de imágenes aéreas para obtener uno de los productos más demandados en cartografía: la ortofoto. Esta ortorrectificación consiste en corregir las deformaciones sufridas por la imagen de un objeto debidas a la proyección no ortogonal del sensor (normalmente cónica) y a la diferencia de profundidad (o relieve) de los elementos que aparecen en la fotografía. El cálculo se realiza utilizando las fórmulas de colinealidad y el modelo digital del objeto fotografiado. Su precisión podrá ser igual al tamaño del píxel registrado en las zonas extremas de la fotografía cónica. Por ello, para aumentar la precisión, de cada fotografía original sólo se utiliza la parte más cercana al punto principal, en la medida de lo posible.
El resultado es una imagen digital georreferenciada y con proyección ortogonal por lo que puede ser integrada en cualquier SIG (Sistema de Información Geográfica) junto con otros datos vectoriales. Al tener una proyección ortogonal la escala es constante en todos sus puntos por lo que se puede realizar mediciones directamente. Al ser una imagen de información continua, se pueden realizar interpretaciones sobre el objeto registrado mejor que con datos vectoriales, donde se ha realizado una abstracción de la realidad mediante primitivas vectoriales. Por ello, las aplicaciones de la ortofoto son numerosas, por ejemplo, catastro y aplicaciones agrícolas o forestales pudiendo identificar diferentes usos de suelo, documentación de patrimonio o cartografía en general identificando diferentes elementos según su radiometría, etc.
Tradicionalmente, se ha diferenciado entre ortofoto convencional y ortofoto verdadera o “true-orto” cuando se contemplaban las alturas de objetos como edificios y árboles y se cubrían las zonas de sombra utilizando múltiples imágenes. Esta segunda opción ha sido siempre costosa porque conlleva, por un lado, un alto recubrimiento en el diseño de las pasadas fotogramétricas con el objetivo de cubrir todas las zonas de sombra generadas por el abatimiento de los edificios; y, por otro lado, un modelo digital que contemplara la altura y proyección de dichos objetos, lo que conlleva registrar estos edificios y generar un objeto con su proyección sobre el suelo.
Para realizar la ortofoto es necesaria, obviamente, la imagen digital y su georreferenciación. La imagen puede tener su origen en un vuelo realizado con una cámara de gran formato adicional al propio vuelo LiDAR o de una cámara de medio formato acoplada rígidamente al propio sistema LiDAR. Esta imagen podrá ser pancromática (en blanco y negro y, normalmente, de mayor resolución espacial), color RGB o infrarrojo para análisis de vegetación y humedad. Estas imágenes deberán tener un archivo de georreferenciación con la orientación interna y externa, consistente en la posición absoluta del centro de proyección en el momento de la toma y los ángulos ω, φ, κ respecto de los
ejes de coordenadas. Hoy en día, la georreferenciación se obtiene OTF (On The Fly) ya que las cámaras digitales trabajan conjuntamente con sistemas de posicionamiento GNSS/INS. No obstante, según el tipo de proyecto estos valores de georreferenciación suelen ajustarse mediante el proceso de aerotriangulación, mejorando los resultados.
Además, es necesario un MDS. Como se ha visto anteriormente, es necesario generar un MDT sólo con los puntos pertenecientes al suelo desnudo y añadir los límites vectoriales de aquellos objetos que tengan volumen. Básicamente, se deberán incorporar los edificios y las masas arbóreas.
En el proceso de cálculo de la ortofoto, se consideran también las zonas de oclusión o sombra generadas por el abatimiento del edificio ocurrido cuando se toma una imagen cónica. Estas zonas de sombra no podrán rellenarse con su color correspondiente por no registrarse desde una determinada perspectiva. Si se incluyen más fotografías de la zona, se deberá buscar en cuál de ellas se ha podido registrar esta zona para rellenar la ortofoto con los valores correspondientes. Esta operación precisa de un vuelo fotogramétrico con unas condiciones especiales de recubrimiento. En zonas urbanas este recubrimiento puede llegar a ser del 80% longitudinal y 40 % transversal, lo que encarece en exceso el proyecto.
Una vez se han calculado cada una de las ortofotos, se debe realizar la unión de todas ellas para generar un único archivo denominado “mosaico de ortofotos”. Debido a problemas geométricos y radiométricos esta unión no puede ser realizada en cualquier lugar, necesitando de un algoritmo que busque las zonas de mayor similitud para generar, de forma automática, la línea de unión o “seam line”.
Además, se deberá corregir el archivo con el mosaico de las posibles diferencias radiométricas entre las diferentes ortofotos, debido a problemas de iluminación en el momento de la toma. Por último, el mosaico debe ser nuevamente segmentado para generar hojas cartográficas con dimensiones similares a las hojas distribuidas de formato vectorial.
b)Color registrado
No siempre se dispone de una imagen georreferenciada externa para poder calcular la ortofoto. Sin embargo, es posible que el sistema LiDAR lleve acoplada una cámara de medio formato que permita dar color RGB o NIR a la nube de puntos registrada. De hecho, el formato de archivos estándar utilizado para la trasferencia de información LiDAR contempla en su estructura el almacenamiento de esta información.
Por ello, una solución intermedia podría ser la utilización del valor RGB almacenado por la nube de puntos para intentar reconstruir una imagen ortogonal. En este caso, la imagen generada tendrá la misma resolución espacial que el espaciamiento de los puntos LiDAR que, obviamente, no será tan pequeño como si se tuviera una imagen externa.
El proceso de generación no necesita ortorrectificación, puesto que se dispone de la nube de puntos en 3D, pudiendo calcular esta imagen en cualquier perspectiva.
c)Intensidad registrada
Sin embargo, no es habitual que los puntos LiDAR tengan almacenado el valor de RGB registrado por una cámara óptica. En este caso, también se podría calcular una imagen georreferenciada utilizando el valor de la intensidad registrado por el sensor LiDAR. En esta imagen, se podrán diferenciar tipos de superficie ya que el valor de intensidad registrado depende del material de la superficie, rugosidad, humedad o ángulo de incidencia. El resultado es una imagen en gama de grises que, al igual que antes, podrá estar orientada en cualquier perspectiva.