levantamiento arquitectÓnico a partir de modelos de …

LEVANTAMIENTO ARQUITECTÓNICO A PARTIR DE MODELOS DE NUBES DE PUNTOS La Tecnología Láser Escáner Terrestre en el modelado paramétrico de Vila Vella de Tossa de Mar

Estudiante: Arq. Juan Manuel Corso Sarmiento Director: Dr. Arq. Josep Roca Cladera

Director: Dr. Felipe Buill Pozuelo

Universidad Politécnica de Cataluña, UPC | Departamento de Construcciones Arquitectónicas I, CAI DOCTORADO EN GESTIÓN Y VALORACION URBANA Y ARQUITECTÓNICA Centro de Política de Suelo y Valoraciones, CPSV



2010 2013 Trim 1 Trim 2 Trim 3 Trim 1 Trim 2 Trim 3 Trim 1 Trim 2 Trim 3 Trim 1

Propuesta de tesis TLS Metodología de registro y verificación del error Georreferenciación basada en puntos del ICC Limpieza (ruido visible y corrección del color saturación) y formatos Segmentación y clasificación (clasificación de la nube de puntos) Manejo de la información base (resolución, filtros de interpolación) Análisis de la forma (pendientes, deformaciones y orientación) Detección de contornos y ejes Análisis relieve y porosidad de las superficies Análisis de patrones (proporciones, lectura estratigráfica) Identificación de elementos constructivos Selección de datos 2d Selección de datos 3D Establecer normas semánticas para la interpretación de datos 2d y 3d Visualización de modelo interactivo

2011 2012

Objetivo Calendario

Realizar un levantamiento urbano objetivo, tomando como punto de partida un modelo constituido por puntos, provenientes de la tecnología de Escáner Láser Terrestre.


LEVANTAMIENTOS = ANÁLISIS + SELECCIÓN +SÍNTESIS METODOLOGÍA

ANÁLISIS SELECCIÓN SÍNTESIS Nube de puntos TLS Vila Vella

“…..cada enfoque o cada descomposición, no debe entenderse como una simple disección o deconstrucción, sino como la creación de nuevos esquemas de conocimiento” (GÁMIZ, Antonio., Ideas Sobre Análisis, Dibujo Y Arquitectura)

Modelos procedurales y realidad virtual

Sistemas de información Geográfica - Modelos

procedurales

?

LEVANTAMIENTO ARQUITECTÓNICO A PARTIR DE MODELOS DE NUBES DE PUNTOS La Tecnología Láser Escáner Terrestre en el modelado paramétrico de Vila Vella de Tossa de Mar Mejoras en la optimización de la información del Escáner de

tiempo de vuelo Riegl z420i, en Vila Vella (Tossa de Mar) •Identificación de la presión en el proceso de registro •Puntos de control en el proceso de registro •Corrección de la precisión de la verticalidad del modelo utilizando bases topográficas •Georreferenciación, facilitando el intercambio de información de otras bases de datos •Se recuperaron posiciones eliminadas por el ruido que tienen, al ser en su mayoría de vegetación (sin información de fachada) •Mejora en los proceso de limpieza al unir tomas lejanas •Reducción del ruido de la información de intensidad, corrección manual del color sobre la nube de puntos

3D de la base del ICC 1:1000

Registro TLS


Ransacfitplane.m

RANSAC "RANdom SAmple Consensus". ”It is an iterative method to estimate parameters of a mathematical model from a set of observed data which contains outliers. It is a non-deterministic algorithm in the sense that it produces a reasonable result only with a certain probability, with this probability increasing as more iterations are allowed. The algorithm was first published by Fischler and Bolles in 1981”.

Basado en: • Peter Kovesi, Centre for Exploration Targeting School

of Earth and Environment The University of Western Australia.

• ZULIANI, Marco, RANSAC for Dummies With examples using the RANSAC toolbox for Matlab™ & Octave and more, Enero, 2012.

Vegetación y elementos complejos Detección de rugosidad con un radio de 0.6m y con un mínimo de 1000 puntos

RUGOSIDAD

PROXIMIDAD Detección de Superficies horizontales Slope 74% y mayores de

VRMesh programa LIDAR


Raster mínimos 1 cm/pixel 32bits, visualizado en 8bits (arcgis) + Filtro Neighborhood Low radio de 3 pixeles (arcgis) Ventajas del raster en GIS: •Control de la resolución •Mayor información profundidad 32 bits •Raster generado a partir de la información (min. máx. sum. etc..) Ventajas de los filtros GIS: •No afecta la resolución de zonas densas •Ignora los vacíos de información, permitiendo completar huecos de información

Imagen de rango 1cm/pixel, tamaño de punto pequeño, filtro anialising (pointools) Limitantes raster como render: •Falta de control de la información por pixel, variando con el tamaño del punto en la visualización •Difícil interpretación por falta de información •Utilizando antialising se reduce el pixelado, pero no se mejora o añade información •Se reduce la resolución en zonas densas de información •Aumenta la visibilidad del ruido •Solo se visualizan los puntos cercanos a la cámara que toma la imagen Limitantes en la edición de las imágenes generadas desde un visualizador como pointools: •Dada la baja resolución por el tamaño de punto, tanto los filtros de media como los filtros gaussian desdibujan los limites identificables, disminuyendo la calidad de la imagen. •Limite por la resolución de profundidad de 8 bits. •Se tiene en cuenta los huecos de información (pixeles blancos) en los filtros, ampliando el error de estos, impidiendo el añadir información. •El antialising limita ignorar los huecos de información al suavizar el borde de los pixeles

1. Manejo de la información 2. Análisis de la forma 3. Detección de contornos y ejes 4. Análisis relieve de las superficies 5. Identificación de elementos constructivos

Raster GIS Render como raster



SUPERFICIES ESCANEADAS DE FORMA DIRECTA: Fachada y muralla •Distribución de puntos homogéneos •Resolución de 1 cm media entre puntos de fachada y 3 cm media en la muralla •Sin oclusión por la tipología arquitectónica _______________ •Compleja manipulación de superficies verticales •Intersección de planos en proyecciones de fachada

SUPERFICIES ESCANEADAS DE FORMA INDIRECTA: Suelo •Cambios drásticos de resolución por la proximidad del escáner al suelo •Baja resolución por el ángulo de escaneo a la distancia •Auto oclusión de las superficies, tanto por muros bajos como escalones ______________ •Vacíos de información •Falta de homogeneidad •Formas orgánicas complejas

CAPTURA DE PUNTOS LEJANOS: Cubiertas •Distribución de puntos homogéneos por plano de cubierta •Resolución variable entre planos de cubierta, cerca de la muralla 10 cm media y 20 cm de media cuando la toma de se realiza desde el suelo •Problemas de oclusión por limite de altura de escaneo y cambio volumétrico ________________ • Falta de información • Baja resolución

ELEMENTOS COMPLEJOS: Vegetación y mobiliario •Ruido por movimiento en cuanto a la precisión, la intensidad y el color •Formas complejas que no se registran en su totalidad •Auto oclusión y oclusión entre elementos ______________ •Ruido vegetación por movimiento •Ruido en la normal y la intensidad •Diferencias entre la vegetación •Limitantes entre vegetación y arq.


Base Filtrada Malla base Planos horizontales


Suelo

Cubiertas Vegetación y mobiliario

Resolución 2pix/cm 1er filtro Neighborhood 2er filtro Neighborhood

Raster máximos 5 cm/pixel 32bits, visualizado en 8bits(arcgis)

Raster máximos 5 cm/pixel, filtro Neighborhood Low radio de 3 pixeles

Se modifica el perímetro

Baja resolución

Arco con vegetación

Raster Suma resolucón 1cm/pixel

Pérgola con vegetación

Jardineras

Árboles

arbustos

enredaderas

Planta

Secciones

Fachada y muralla

Desdoblamiento de la información

Mallas como shapes. Planta como raster

Planta arq. Como raster de baja resolución

Raster de plantas y secciones arq.


Orientación y cambios de pendiente Aspect


Área 136,78 m2 Perímetro 56,17 m Longitud 13,88 m

Líneas verticales cada 2,5m

Líneas verticales cada 10

Mayor altura 10,50 m Punto más bajo de la fachada-0,53 m

Área aberturas 9,82 m2 Área muro 126,95 m2 Porcentaje aberturas 7,12%

Superficies planas e inclinadas

3D del Slope de Int. Natural Neighbor extruido con el Raster Max. análisis superficie Natural Neighbor

Surface Volume 1: Plane_Height: 24,48 Reference: ABOVE Z_Factor: 1,000000 Area_2D: 964,68 m2 Area_3D: 2482,93 m3 Volume: 7647,21 m3

Filtro Minus de 0,1 m

Raster mínimos 0,1 m

Raster máximos 0,1 m

Raster máx a puntos y a mallas

Raster máximos 0,1 m Algebra de mapas +25m

DTM Neighborhood + Hillshade Raster min 0,02m pixel

Suelo


Fachada y muralla

Características morfológicas


1. Manejo de la información 2. Análisis de la forma 3. Detección de contornos y ejes (áreas) 4. Análisis relieve de las superficies 5. Identificación de elementos constructivos

Curvas de nivel de la malla cada 1 cm en Z

A partir de la malla de superficies horizontales detectar los contorno

Pendientes

TIN 0,05m Optimizado

Contornos y líneas de quiebre

SHP raster clasificado

Suelo


Fachada y muralla

Planta y Fachada

Áreas Shape



Hillshade de raster máxima Filtrado en relación a pixels vecinos. Low, Asimut 315º Altirud 45º

Hillshade Raster máx 0,05m

32Bits

Composite band

Recalcular normal respecto a la envolvente y

orientación de fachada (Geomagic) Cubiertas

Fachada y muralla

Mapa de normales Puntos

Iluminación GIS

LEVANTAMIENTO ARQUITECTÓNICO A PARTIR DE MODELOS DE NUBES DE PUNTOS La Tecnología Láser Escáner Terrestre en el modelado paramétrico de Vila Vella de Tossa de Mar Ante las dificultades surgidas con ArcGIS 10 para tratar los archivos .las, surgió la

necesidad de buscar complementos o extensiones para este software que permitan trabajar con datos LiDAR: 1. La aplicación LP360 para tratamiento de archivos .las con ArcGIS 10: • Atributos: x, y, z, intensidad, clasificación, fuente, retorno, número de retornos,

ángulo de escaneado, datos y fecha de captura. • Filtros: selección de las clases estandarizadas de la ASPRS • Etc.

Point X Point Y Point Z Red Green Blue Intensidad Normal X Normal Y Normal Z CLAS ROT_Z Des Z-9893479145 11204744615 -4375951237 118 109 100 0.55297852 0.23529 -0.18945 -0.95328 1 34,667 -47-9878979144 11193964614 -4305701234 152 138 126 0.48147583 0.94585 0.32458 0.00254 1 34,667 -47-9890569145 11215074615 -4414351239 204 204 204 0.50531006 0.94371 0.33074 0.00398 1 34,667 -47-9879329144 11149224612 -4367961237 76 70 57 0.49342346 0.93853 0.34518 0.00360 1 34,667 -47-9857519143 11129584611 -4422511239 164 150 141 0.44575500 0.78373 -0.32204 -0.53109 1 34,667 -47-9856229143 11142744612 -4296831233 129 109 93 0.46957397 0.63124 -0.42096 -0.65141 1 34,667 -47-9867559143 11159054613 -4346311236 164 159 154 0.45767212 0.51897 -0.43827 -0.73389 1 34,667 -47-9854589143 11116764611 -4363151236 163 153 143 0.46957397 0.41272 -0.42130 -0.80756 1 34,667 -47-9866799143 11139884612 -4381321237 103 98 90 0.58874512 0.58863 -0.35846 -0.72458 1 34,667 -47-9858319143 11132424611 -4396631238 218 220 219 0.45767212 0.39185 -0.35129 -0.85032 1 34,667 -47




SUPERFICIES ESCANEADAS DE FORMA DIRECTA: Fachada y muralla

Iso Cluster Maximum likelihood Classification (Unsupervised Classification) Del raster de rango máximas 32Bits resolución 0,01cm filtrado

Nivel 13


Red (optimizado) Green (optimizado) Blue (optimizado)

Intensidad (optimizada) Rango máxima (opt.)


Composite Bands

Red Green Blue Intensidad Rango máx

Composite Band RGB

Error sombra foto

Error intensidad


Z*Color es un rango de la altura en 32bits (optimizado)

Composite Band Zmin Zmax 32Bits

Maximum likelihood Classification

Composite Band Z*maxGB RGB - Clasificación Priorización del RGB


Información excluida de la clasificación


¿Balance de blancos? ¿Combinación de fotos? Fotografía rectificada!!!

Modelos generados por semántica eje información catastral. Cityengine Smart 3D Cities

Integración y comprobación de datos. Autocad Map3D - Arcgis 10beta Continuara………..

Calendario


Miralles Enric Cómo acotar un croissant

Revista croquis 49/50 España, 1991

Bibliografía preliminar

• ASCHOFF, T., Describing forest stands using terrestrial laser-scanning, Institute for Forest Growth, University of Freiburg, Tennenbacherstr, Freiburg, Germany, 2004.

• ANDREWS, David., Measured and Drawn, Techniques and practice for the metric survey of historic buildings (second edition), English Heritage, England, 2009.

• HÖFLE, B., Urban vegetation detection using high density full-waveform airborne lidar data - combination of object-based image and point cloud analysis, ISPRS TC VII Symposium – 100 Years ISPRS, Vienna, Austria, 2010.

• HAALA, Norbert, Cell decomposition for the generation of building models at Multiple scales, Institute for Photogrammetry, Universitaet Stuttgart, Geschwister-Scholl-Str. Stuttgart, Germany, 2006.

• LLAMAS FERNÁNDEZ, José María, Aplicación de tecnologías de digitalización 3d+color a una iglesia románica, Lab. de Visión Artificial - Centro Tecnológico CARTIF, Parque Tecnológico de Boecillo, Valladolid, España, 2005.

• MANCERA-TABOADA , Juan,. On the use of laser scanner and photogrammetry for the global digitization of the medieval walls of avila, Paparoditis N., Pierrot-Deseilligny M., Mallet C., Tournaire O. (Eds), IAPRS, Vol. XXXVIII, Part 3A – Saint-Mandé, France, September 1-3, 2010.

• MUDGE, Mark, Image-Based Empirical Information Acquisition, Scientific Reliability, and Long-Term Digital Preservation for the Natural Sciences and Cultural Heritage, EUROGRAPHICS, 2008.

• PFEIFER, Norbert,. Automatic reconstruction of single trees from terrestrial laser scanner data, Section of Photogrammetry and Remote Sensing, TU Delft, The Netherlands, isprs proceedings XXXV,Istambul, 2004.

• PARK, Hongjoo, 3d surface reconstruction of terrestrial laser scanner data for forestry, School of Surveying and Spatial Information Systems, UNSW, Australia, 2010

• RODRÍGUEZ, Pablo,. From point cloud to surface: modeling structures in laser scanner point clouds, ISPRS Workshop on Laser Scanning 2007 and SilviLaser, Finland, 2007.

• VON HANSEN, Wolfgang,. LINE-BASED REGISTRATION OF TERRESTRIAL AND AIRBORNE LIDAR DATA, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part B3a. Beijing 2008.

• FRAN, Jean., Automatic Three-Dimensional Point Cloud Processing for Forest Inventory, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pennsylvania, USA, 2006

• WARMINK, Jord,. Vegetation Density Measurements using Parallel Photography and Terrestrial Laser Scanning, A Pilot Study in the Duursche en GamerenscheWaard, Department of Physical Geography, Faculty of Geosciences, Utrecht University, 2007.

levantamiento arquitectÓnico a partir de modelos de …

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