Ma. Eugenia Gomez Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas.

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1 Ma. Eugenia Gomez Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas

2 Contenidos  Funcionamiento LIDAR y sus segmentos  Errores instrumentales : IMU, LASER, GPS  Métodos de digitalización de registros  Geometría del haz y métodos para minimizar su efecto  Resumen de efectos que impactan directamente en la generación de un DTM

3 Sistema LIDAR: sus segmentos Fuente: Jie Shan – Charles K. Toth (Ed.). 2009. Topographic Laser Ranging and Scanning. Principles and Processing. CRC Press Segmento aéreo Segmento terrestre

4 Schaer et al., 2009

5 POS ( IMU, DGPS) La IMU debe estar lo más cercana posible al sensor laser, si es posible encima. Luego del muestreo, los datos colectados por GPS son procesados respecto a las estaciones de referencia lo que permite calcular la posición del Lidar con precis. dm. El segundo paso es determinar la posición y orientación integral mediante DGPS y el IMU. Los ángulos se determinan con precis. Mejor que 0°.01 Segmento aéreo Fuente: Jie Shan – Charles K. Toth (Ed.). 2009. Topographic Laser Ranging and Scanning. Principles and Processing. CRC Press Laser IMU

6 Errores relacionados con el IMU  Los errores en su orientación son proporcionales a la distancia del blanco; a la altura de vuelo. Por ello la precisión del IMU debe ser mayor en el caso de montarse en un avión que en un helicóptero o en tierra.  Precisiones (corta distancia: 0 a 200 m): <0°.01 (roll y pitch) y <0°.05 (heading)  Precisiones (larga distancia: > 400 m): <0°.005 (roll y pitch) y <0°.008 (heading) La duración del vuelo no debiera ser superior a 20 min.

7 Deben sumarse errores en el “boresight”. Es decir, la mala alineación entre el IMU y el Laser, lo que impide la buena determinación de angular. Esto se suele alinear manualmente, mediante el mapeo de bordes de edificio, o mediante mínimos cuadrados.  Precisiones <0°.001 (roll y pitch) y <0°.0045(heading)

8 Tipos de Laser  Refractores Trabajan con prismas. Muy precisos-uso militar.  Reflectores Trabajan con espejos.

9 Escáner laser (LRU: Laser Ranging Unit) Son láseres optimizados con pulsos cortos (10ns), niveles altos de potencia (~15KW) y altos rates de repetitividad. La caja electrónica maneja el laser por medio de un pulso o señales continuas y moduladas, calculando la distancia inclinada a través del tiempo de viaje (ida y vuelta) entre el sensor y el blanco en la superficie. Consta de un emisor laser y un centro optico receptor. Las aperturas de transmision deben montarse de manera que la señal recibida y emitida coincidan en su trayecto ( 8–15 cm diametro). Esto asegura que la superficie iluminada siempre se encuentre dentro del IFOV del receptor optico

10 Sobre la resolución y la distancia Podemos pensar en sistemas de onda continua y sistemas por pulso La distancia entre 2 ptos iluminados se resolverá si la longitud de onda del pulso es menor que la distancia entre aquellos. DR caracteriza la resolución. Si Tp es la long. del pulso, DR: (c/2)*Tp Si Tp=10 ns  DR=1.5 m DR: mínima distancia que se resuelve. Es decir, 2 puntos que se hallen separados por menos, serán visto como uno. Típicamente se tiene Tp= 10ns por lo que DR: 1.5 mm.

11 El objetivo es un footprint pequeño (30 cm -1 m) volando a 1000 m (en el caso de los altimetros el footprint es de uno 25 m). El diámetro del footprint depende de la distancia, la λ, el diámetro de apertura D y de la divergencia del laser. (w) w=2.44 λ/D, w incluida en el IFOV El diámetro del spot iluminado es: d=D+(λ/D)*R siendo d << λ/D  d≈wR Con R la distancia inclinada. Para alturas de 500 m, Valores típicos: 0.3< w < 2.7 rad y 15 cm < d<1.35m Fuente: Ussysshkin V. et al, 2009.

12  Errores en distancia: función de la exactitud interna del reloj (1-2cm)  Errores angulares: - resolución angular del decodificador de ángulos -Incertidumbre en la divergencia del haz (1/4 de la divergencia del mismo). Esto se ve aumentado si se tienen pendientes o la incidencia no es perpendicular a la superficie La divergencia angular del laser (0.3 a 2.5 mrad) se encuentra contenida siempre en el IFOV. Fuente: Ussysshkin V. et al, 2009. θ Distribucion de energía del pulso emitido dentro del waveform

13 La densidad de puntos Dependerá de los requerimientos del cliente y de la resolución necesaria. Sea N, el N° de puntos/scan, asumiendo terreno plano y que la distancia entre puntos es igual. Existe una dependencia entre pts. adyacentes y el ángulo de escaneo. Sea θ el máximo ángulo de escaneo, la densidad a través de la trayectoria es Δx ac = θ/N=H/cos 2 (θ/2), H=altura de vuelo Δx al = v/f sc ρ=1/(Δx ac* Δx al ) Fuente: Jie Shan – Charles K. Toth (Ed.). 2009. Topographic Laser Ranging and Scanning. Principles and Processing. CRC Press

14 Si hay pendientes… Fuente: Jie Shan – Charles K. Toth (Ed.). 2009. Topographic Laser Ranging and Scanning. Principles and Processing. CRC Press

15 Scan rate y pulse rate El rate de escaneo se degrada conforme aumento el FOV, al igual que el Pulse rate con la distancia. Fuente: Leica ALS60 Airborne Laser Scanner

16 Un proceso que no debe omitirse es la calibración del LIDAR. La determinación en horizontal es materia pendiente

17 Offsets del brazo (lever-arm) El centro electrónico del escáner no coincide con el origen físico del sistema de navegación. ¿Cómo determinar la distancia entre ambos centros si no son visibles o accesibles? Rta:  calibración por observación de puntos de posición conocida. El problema es que está correlacionado con otros errores.  Mediciones con regla y uso de los esquemas de diseño cada instrumento. Hay que creer! Exactitud ~ 2cm El escáner y el IMU están montados de manera rígida en una plataforma y no existen movimientos relativos!!

18 Especificación de errores según el alcance del laser

19 Métodos de Digitalización  ALSM: Airborne Laser Swath Mapping (Mapeo aéreo de barrido laser (?) ) Se tienen altímetros de escaneo laser (ICEsat) y escaneo laser aereo (lidar aéreo)

20 Fuerza de la señal  Depende de la longitud de onda, la energía del pulso transmitido, la distancia al blanco, la reflectancia del blanco, la transmision de la atmosfera, el area de apertura del receptor, la eficacia del receptor, la sensibilidad del detector y en el caso de detectores analógicos, de la amplificacion ganada a la salida del detector.  Las λ usadas son de 532 nm, 900 a 1064nm (infrarojo cercano)  La transmisión atmosférica depende de la densidad de aerosoles y nubes. Cuanto mas cerca del visible, más afecta.  La intensidad de retorno depende de la inclinación de la superficie

21 Tipos de detección  Analógica La energia visual recibida se convierte en un voltage de salida, siendo la fuerza de la señan una función del tiempo. Se tiene buen cociente señal-ruido el que depnde de pulsos laser de gran potencian con el fin de que el N° de fotones/Pulso tal que excedan el piso de ruido del detector.  Digital: Se tiene un conversor analógico-digital i. Waveform ii. Retornos discretos iii. Conteo de fotones Nubes de puntos

22 Waveform Permite caracterizar la estructura del blanco. Para estos sistemas, la buena consistencia de y definición de la forma del pulso recibido es una importante atribución del sistema. El ensanchamiento del pico recibido en relación al transmitido es una medida del relieve iluminado (terreno desparejo o pendientes)

23 *Aplicación a zonas forestadas  La señal es una medida de la distribución de alturas pesadas con la distribución espacial de la energía dentro del footprint y de la retro- reflectividad de las superficie la longitud de onda del pulso.  Dado que la energía atraviesa distintas superficies, disminuye con la profundidad.  El mapeo con grabado de Waveform produce footprints laser contiguos a lo largo del barrido, permitiendo obtener una imagen tridimensional de la energía reflejada del laser Fuente: Lewis. LIDAR for vegetation aplications. UoL MSC Remote Sensing UCL.

24  Se caracterizan por footprints de diámetro grande (< 10 m)  Algunos utilizan footprints < 1m pero esto no es bueno si la vegetación es poca ya que no hay superficies que equivalgan a footprints continuas. (No las puede unir)  Ejemplos: SLA, GLASS, ICEsat.

25 Retornos discretos  Distingue picos en las series temporales de salida del detector que excedan el umbral de detección  N° de retornos/pulso  Hoy en día se tienen entre 1, 2 y 5 retornos. También se graba actualmente la amplitud asociada a cada retorno. Fuente: Lewis. LIDAR for vegetation aplications. UoL MSC Remote Sensing UCL.

26  La combinación de todos los retornos discretos geo-referenciados origina la “Nube de puntos”.  Se usan diámetros < 1m. Son pequeños porque es necesario pulsos separados para distinguir superficies múltiples.  Entonces: tamaño del footprint es un factor limitante.

27  A diferencia de los sistemas de waveform, que caracterizan por completo la estructura de la vegatación, la representación por retornos discretos DEPENDE DEL INSTRUMENTO.  Es decir, mismas mediciones con distinto instrumento no son equivalentes.  Plantea problemas cuando la vegetación es baja pues produce un bias en el modelado. También es un gran invonveniente la existencia de mucha vegetacion verde por su alta reflectivilidad, sobre todo si se trabaja en el infrarrojo cercano.

28 Conteo de fotones  Se puede pensar a estos detectores como digitales ya que lo que miden es el arribo de fotones.  La acumulación de muchos fotones permite recrear la estructura de la superficie iluminada.  Emplean pulsos de energía mucho mas baja con el objeto de detectar un N° más bajo de fotones/pulso,  pulsos de ancho corto (<1ns o <15cm). Esto permite mas alta resolucion en la electronica y por lo tanto precision cm-dm en la medicion de un foton.

29  Consisten en sistemas de consumo de menor energía, menor apertura de los detectores y altos rate de repetición.  Los bias producto de la no distinción entre superficies cercanas pueden evitarse.  Debido a que también derivan en nubes de puntos, se puede usar el mismo soft diseñado para analizar retornos discretos. Fuente: Jie Shan – Charles K. Toth (Ed.). 2009. Topographic Laser Ranging and Scanning. Principles and Processing. CRC Press

30 Resumen de los métodos de digitalización

31 Geometría del haz Nos interesa la geometría y la interacción del haz con distintos tipos de superficies. Acá volvemos sobre problemas como la divergencia del haz. La mayor incógnita es el terreno mismo: su inclinación respecto a la dirección del haz. Angulo de Incidencia: ángulo entre la dirección del haz y la normal a la superficie. A=d*α Sea α el AOI; d la altura y A el ancho del footprint

32 Fuente: Shaer P. et al., 2008 Cuanto mayor es el ángulo de incidencia, mayor degradación de la señal recibida. Soudarissanane et al., 2009 reflejadoTransmitido

33 Experimento realizado a partir de 45 escaneos. El numero de puntos contenidos en cada uno disminuye con la distancia. Soudarissanane et al., 2009 Las estrategias utilizadas para minimizar el efecto producto de la mala geometría del haz consisten en disminuir el ancho del footprint, o estimar mediante puntos cercanos el vector normal a la superficie en un determinado punto. Esto ultimo supone que estos puntos forman parte de una superficie plana. Pr = κPt cos( α) K depende de la apertura del laser, la reflectividad, la distancia

34 Resumen de errores que afectan a la generación de un DTM  Error de reloj del laser, afecta directamente a la distancia  Errores de orientación: IMU, lever arms  Deriva del IMU  Errores de divergencia del haz, tamaño del footprint, inclinación del terreno  Errores debidos a un bajo scan y pulse rate  Errores típicos de GPS en cinemático.  Falta de superposición de pasadas Laser  Errores atmosféricos y por aerosoles, los que reflejan luz solar dentro del IFOV.

35 http://www.measure.com.au/pages.php?id=174 http://www.fhwa.dot.gov/publications/publicroads/01sept oct/lidar.cfm http://glas.gsfc.nasa.gov/ Gracias por la atención

36 Referencias  J. Shan – C. K. Toth (Ed.). 2009. Topographic Laser Ranging and Scanning. Principles and Processing. CRC Press.  Schaer, P., Skaloud, J., Landtwing, S. and Legat, K., 2007. Accuracy estimation for Laser point cloud including Scanning geometry. Proc. in the Mobile Mapping Symposium, Padova (Italy).  Glennie, C.L., 2006. Rigourous 3D Error Analysis of Kinematic Scanning LIDAR Systems. Terrapoint USA Inc., The Woodlands.  R.Valerie Ussyshkin, Rachana Ravi, Michael Ilnicki,Martin Pokorny. 2009. MITIGATING THE IMPACT OF THE LASER FOOTPRINT SIZE ON AIRBORNE LIDAR DATA ACCURACY. ASPRS 2009 Annual Conference Baltimore, Maryland.  R. Marino et al. 2009. Photon-Counting Lidar for Aerosol Detection and 3D Imaging. Laser Radar Technology and Applications XIV. Ed. Monte, Turner &Gary W. kamerman. Orlando.  J. Degnan et al. 2011. Cryosphere and Biomass Measurements using a Photon- Counting 3D Imaging Lidar, 2011 Conference on Lasers and Electro Optics (CLEO), paper ATuA3, Baltimore, MD.  S. Soudarissanane, R.Lindenbergh, M. Menenti and P Teunissen. 2009. INCIDENCE ANGLE INFLUENCE ON THE QUALITY OF TERRESTRIAL LASER SCANNING POINTS. Bretar F, Pierrot-Deseilligny M, Vosselman G (Eds) Laser scanning 2009, IAPRS, Vol. XXXVIII, Part 3/W8 – Paris, France, September 1-2  A. Wehr, U. Lohr. 1999. Airborne laser scanning—an introduction and overview. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 54, 68–82.  Lewis. LIDAR for vegetation aplications. UoL MSC Remote Sensing UCL.