Pontificia universidad javeriana facultad de ingenieria carrera de ingenieria de sistemas



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2.4.1 Estructuras de datos en el MDE


De forma general, la unidad básica de información en un MDE es un punto acotado, definido como una terna compuesta por un valor de altitud, z, al que acompañan los valores correspondientes de x e y. Las variantes aparecen cuando estos datos elementales se organizan en estructuras que representan las relaciones espaciales y topológicas.[Ang00]

Mientras que los mapas impresos usan casi exclusivamente una única convención las curvas de nivel para la representación de la superficie del terreno, en los MDE se han utilizado alternativas algo más variadas. Históricamente, las estructuras de datos en los sistemas de información geográfica y, por extensión, en los modelos digitales del terreno, se han dividido en dos grupos en función de la concepción básica de la representación de los datos [Ang00] :




  • El modelo de datos vectorial está basado en entidades u objetos geométricos definidos por las coordenadas de sus nodos y vértices.

  • El modelo de datos ráster está basado en localizaciones espaciales, a cada una de las cuales se les asigna el valor de la variable para la unidad elemental de superficie. [Ang00]

En el modelo vectorial los atributos del terreno se representan mediante puntos, líneas o polígonos con sus respectivos atributos. Los puntos se definen mediante un par de valores de coordenadas con un atributo de altitud, las líneas mediante un vector de puntos de altitud única o no y los polígonos mediante una agrupación de líneas. [Ang00]


En el modelo ráster, los datos se interpretan como el valor medio de unidades elementales de superficie no nula que teselan el terreno con una distribución regular, sin solapamiento y con recubrimiento total del área representada. Estas unidades se llaman celdas o teselas y, si se admite la analogía con los términos usados en proceso de imágenes, pixeles. [Ang00]
Cada modelo de datos puede expresarse mediante diferentes estructuras de datos; dentro de los dos modelos básicos, la práctica y el tiempo han reducido las potenciales variantes de estructuración a unas pocas. Las más representativas son dos estructuras vectoriales: la basada en isohipsas o contornos y la red irregular de triángulos TIN, triangulated irregular network y dos estructuras ráster: las matrices regulares URG, uniform regular grids y las matrices jerárquicas quadtrees [Ang00]:


  1. Estructuras vectoriales, basadas en entidades/objetos

1. Contornos: Poli líneas de altitud constante.

2. TIN: Red de triángulos irregulares adosados.
2. Estructuras ráster, basadas en localizaciones
1. Matrices regulares: Malla de celda cuadrada.

2. Quadtrees: Matrices imbricadas en una estructura jerárquica. [Ang00]



        1. 2.4.2 Captura de datos


Los métodos básicos para la conseguir los datos de altitudes pueden dividirse en dos grupos: directos o primary data, cuando las medidas se realizan directamente sobre el terreno real, e indirectos secondary data, cuando se utilizan documentos analógicos o digitales elaborados previamente. La jerarquía de los métodos más usuales es la siguiente [Ang00]:
1. Métodos directos: Medida directa de la altitud sobre el terreno (Fuentes Primarias).
1. Altimetría: Altímetros radar o laser transportados por plataformas aéreas o satélites.

2. GPS: Global positioning system, sistema de localización por triangulación.

3. Levantamiento topográfico: estaciones topográficas con salida digital. [Ang00]


  1. Métodos indirectos: medida estimada a partir de documentos previos (Fuentes Secundarias).

1. Restitución a partir de pares de imágenes.

1. Estéreo-imágenes digitales: Imágenes tomadas por satélites.

2. Estéreo-imágenes analógicas: Imágenes fotográficas convencionales.

3. Interferometría radar: imágenes de interferencia de sensores radar. [Ang00]
2. Digitalización de mapas topográficos.

1. Automática: mediante escáner y vectorización.

2. Manual: mediante tablero digitalizador. [Ang00]
Actualmente, existen tecnicas que permiten la obtención de datos espaciales para la representación de objetos en 3D usando secuencias de imágenes [Mar00]. Las tecnicas mencionadas anteriormente hacen alusión al SFM (Structure from motion).
SFM se encuentra estrechamente relacionado en cuanto cada imagen adyacente capturada debe compartir una zona en común, es así que el criterío mencionado anteriormente define como el recubrimiento generado en la captura de fotografías cuando existe un tiempo de diferencia en la toma, tal que, la distancia entre los puntos principales de dos fotografías consecutivas, permita la existencia de un recubrimiento longitudinal acordado con anterioridad dependiendo a su finalidad.[IOt011]

Haciendo uso del SFM, se han realizado aplicaciónes que utilizan estas tecnicas apoyados con algoritmos SIFT los cuales se encargan de extraer características distintivas de las imágenes, es decir que puede ser utilizado para reconocer la misma característica entre diferentes vistas de un mismo objeto o escenas[Ing10] . A partir de estas ventajas tecnológicas y de los criterios que se deben tener en cuenta para utilizar SFM para reconstrucciones 3D se ha dado utilidad en la extracción de información que permita modelar terrenos a partir de la fotografía aérea.




          1. 2.4.2.1 Structure from Motion

SFM ha recibido una gran atención en la última década más o menos. Se trata de la estimación de la estructura 3D a partir de imágenes en 2D, y como tal puede ser visto como una automatización y la extensión de la fotogrametría. Para intentar una definición más formal es: La estimación de la estructura 3D de un objeto generalmente rígido y con movimiento de la cámara en relación a partir de imágenes 2D, cuando los parámetros de la cámara conocidos o desconocidos.[Hen03]

Generalmente, las características extraídas son puntos de imagen, entonces la estructura estimada de salida 3D es una nube de puntos. En que se busca una estimación de toda la estructura, y no sólo de algunas de las características sobresalientes, normalmente para proceder se utiliza un algoritmo de vista estéreo múltiple, donde se supone que fija los parámetros estimados de la cámara como su posición entre otras. [Hen03]

Este algoritmo de vista estéreo múltiple, calibra los parámetros de la cámara a continuación, estima un mapa de profundidad para cada imagen de entrada (cada imagen sirve como vista de referencia exactamente una vez). Con el fin de encontrar adecuadas uniones entre imágenes, se aplica un algoritmo de vista de selección de dos niveles.[Mic07]

A nivel de imagen, identifica para cada vista de referencia un conjunto de buenas imágenes de vecinas a utilizar para las uniones estéreo. A nivel de píxel, se determina un subconjunto de estas imágenes que produce una coincidencia estéreo estable. [Mic07]



Este subconjunto varía generalmente de pixel a pixel. Coincidente la unión estéreo se realiza n cada píxel mediante la optimización tanto para la profundidad como la normal, a partir de una estimación inicial proporcionada por puntos característicos previamente calculados. Durante la optimización de los conjuntos estéreo, algunos subconjuntos pueden ser descartados y se añadirán otras nuevas de acuerdo con los criterios de selección de la vista locales. [Mic07]


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