Obtaining optimal parameters in the classification of LIDAR points clouds, from airborne sensors
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Universidad Libre
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In the present work the information obtained from the data of two airborne topographic sensors LiDAR, Riegl VQ 580 and Leica ALS70 is used, obtaining cloud of points of the same zone. By performing a comparative iterative analysis, obtaining the optimal parameters of iteration angle, terrain, slope and iteration distance, used in the semiautomatic classification of points clouds and generate digital terrain models - DTM. In order to analyze the behavior of the point clouds and precision check, a control of dimensions was carried out and comparisons of the different digital terrain models were obtained, obtaining, therefore, this methodology.
En el presente trabajo se utilizó información adquirida a partir de los datos de dos sensores topográficos aerotransportados Light Detection and Ranging - LiDAR1, Riegl VQ 580 y Leica ALS70, obteniendo nubes de puntos de la misma zona con ambos sensores. Realizando un análisis iterativo comparado, obteniendo los parámetros óptimos de ángulo de iteración, terreno, pendiente y distancia de iteración, utilizados en la clasificación semiautomática de nubes de puntos generando modelos digitales del terreno (DTM, por sus siglas en inglés). Para analizar el comportamiento de las nubes de puntos y comprobación de la precisión, se realizó un control de cotas y se generaron comparaciones de los diferentes modelos digitales de terreno, construyendo así, esta metodología.
En el presente trabajo se utilizó información adquirida a partir de los datos de dos sensores topográficos aerotransportados Light Detection and Ranging - LiDAR1, Riegl VQ 580 y Leica ALS70, obteniendo nubes de puntos de la misma zona con ambos sensores. Realizando un análisis iterativo comparado, obteniendo los parámetros óptimos de ángulo de iteración, terreno, pendiente y distancia de iteración, utilizados en la clasificación semiautomática de nubes de puntos generando modelos digitales del terreno (DTM, por sus siglas en inglés). Para analizar el comportamiento de las nubes de puntos y comprobación de la precisión, se realizó un control de cotas y se generaron comparaciones de los diferentes modelos digitales de terreno, construyendo así, esta metodología.
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