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Presentación
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P2PQuaLiDEN |
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P2PQuaLiDEN
Calidad punto a punto de datos LiDAR para Modelos Digitales de Elevaciones del Terreno en Ingeniería |
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Lidera: Grupo de investigación "Ingeniería Cartográfica"
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Universidad de Granada & Universidad de Jaén
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Presentación
Los datos espaciales son de gran importancia en la Sociedad de la Información, su uso se ha incrementado notablemente en los últimos años y su valor económico aún más. Igualmente, su valor para gestionar riesgos y desastres ha quedado evidenciada en numerosos casos (Altan y colaboradores, 2013, "The Value of Geoinformation for Disaster and Risk Management"). La calidad de los datos es un factor clave del que dependen predicciones relativas al cambio climático, al desarrollo de las cosechas, a la expansión de plagas, alcance de inundaciones, etc.
En la actualidad existe una gran actividad en temas de la calidad relativos a datos derivados de satélites que se consideran variables climáticas esenciales (VCE) (Essential Climate Variables). Uno de los catalizadores de esta corriente fue el proyecto Quality Assurance Framework for Earth Observation (https://qa4eo.org/) del Group on Earth Observations, que actualmente sigue apoyado por ESA (European Space Agency). Un aspecto relevante de las VCE es que se desea disponer de valores de calidad, píxel a píxel, dada la importancia de estas variables en procesos posteriores de toma de decisión, y también de etiquetas que indiquen la calidad del producto. Avanzando en esta línea, en Sterckx y colaboradores, 2020, "Towards a European Cal/Val service for earth observation", plantean la necesidad de la existencia de un servicio europeo de calibración y validación de datos de observación de la Tierra (EO), así como de un marco de medidas fiduciales de referencia, que permitan disponer de datos de EO de alta calidad para abordar con menor incertidumbre todas sus aplicaciones. Consideramos que el enfoque dado a las VCE, mutatis mutandis, es necesario y válido para los MDE, dado que éstos intervienen en numerosos análisis utilizados en posteriores tomas de decisiones relevantes en las que la incertidumbre puede ser un aspecto crítico, p.ej. inundaciones, erosión, ciclo dela agua, ingeniería civil, energías renovables, etc.
Si bien existen numerosos MDE de origen satelital y de cobertura global o casi global (p.ej. STRM, ASTER, TanDEM-X, etc.). los MDE de mayor resolución proceden de vuelos LiDAR y se están utilizando de forma masiva en todo el entorno de países occidentales.
Por todo ello P2PQuaLiDEN se propone desarrollar de un modelo y una herramienta que permitan evaluar la incertidumbre, punto a punto, de una nube de puntos LiDAR y añadir una etiqueta de incertidumbre a cada uno de los puntos de la nube LiDAR, así como generar un Modelo Digital de Incertidumbre que pueda acompañar a todo MDE
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Objetivo
El objetivo general es desarrollar un método que permita automáticamente etiquetar cada uno de los puntos de una nube LiDAR MDE con una estimación de su incertidumbre posicional y tal que el método pueda ser aplicado de una manera sencilla por los productores de datos MDE (aproximación pragmática). Para alcanzar el objetivo general, se plantean los siguientes objetivos específicos para orientar la metodología y sus resultados:
OE1. Revisión. Recopilar y analizar trabajos científicos que aborden los distintos aspectos que influyen en la incertidumbre posicional de los puntos LiDAR MDE. Analizar las distintas herramientas de simulación de tomas LiDAR (p.ej. Helios++) en cuanto a sus posibilidades de aplicación en el proyecto P2PQuaLiDEN, y en general todos los aspectos relevantes que afectan al proyecto tanto en su parte técnica como científica.
OE2. Modelización. Desarrollar un modelo de determinación de la incertidumbre que incluya los aspectos propios del sensor, la geometría de la toma (que incluye la topografía del terreno) y la cubierta vegetal, teniendo en cuenta los datos comúnmente disponibles (p.ej. un MDE más grosero de la misma zona, cartografía temática de cubiertas del terreno), condiciones climáticas de la fecha, efemérides del vuelo, etc, y proceder a su implementación informática sobre una herramienta de simulación de tomas LiDAR preexistente que sirva como marco del desarrollo.
OE3. Validación y control del modelo. Realización de pruebas campo para validar empíricamente el modelo y desarrollo de un método estadístico de control de calidad adecuado a la naturaleza de los datos.
OE4. Potenciar y facilitar la utilización del modelo. Se desarrollará material, ejemplos y acciones encaminadas a permitir que se entienda la aplicabilidad de los resultados del proyecto P2PQuaLiDEN y potenciar su transferencia a técnicos y científicos, lo que incluye desarrollar un estándar, basado en el formato LAS, para el intercambio de datos que incluyan etiquetas de calidad punto a punto
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Metodología
P2PQuaLiDEN se divide en actividades (Ax). De forma resumida el proceso a desarrollar es el siguiente:
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A1. En primer lugar, se aborda el estado de la cuestión para disponer de un punto de partida que evite trabajo innecesario y que sugiera soluciones.
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A2. Se centra en la construcción del modelo, que tendrá una clara base física pero que también ha de tener un nivel de pragmatismo adecuado para que sea fácilmente aplicado en entornos de producción de datos MDE.
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A3. Consiste en la implementación informática del modelo sobre una plataforma FOSS que facilite su desarrollo y aplicabilidad.
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A4. El modelo se validará internamente para que su comportamiento sea el esperado respecto a las leyes de la física y el conocimiento existente.
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A5. Se diseñará un conjunto de escenarios con el que se plateará un experimento de prueba real del modelo. Se considerán variables cuantitativas (p.ej. pendiente, altura de vuelo, etc.) y cualitativas (p.ej. cubierta vegetal, etc.)
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A6. Se diseñarán unas dianas que permitan un control riguroso de la exactitud en 3D
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A7. Se realizarán la toma de datos en campo correspondiente a los escenarios diseñados para la prueba. La toma de datos en campo incluye toma de datos con un Dron+LiDAR y la toma de datos de control por medio de TLS y las dianas diseñadas en la A6.
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A8. Sobre los resultados de A7 se realizarán los análisis estadísticos (ANOVA, MANCOVA, MANOVA, regresiones, etc.) para validar el modelo con datos realesref con una perspectiva funcional y multivariante.
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A9. Se desarrollará una técnica de interpolación de la elevación que incluya la incertidumbre. De esta forma se podrá pasar de la nube de puntos LiDAR a una malla MDE y generar a la vez un modelo digital de incertidumbre (MDI).
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A10. Se analizarán las técnicas de visualización de incertidumbre para implementar la más adecuada en la herramienta que se pretende desarrollar.
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A11. Se desarrollará la teoría para determinar la incertidumbre existente en las derivadas de primer orden y segundo orden de la elevación (p.ej. pendiente, curvatura).
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A12. Se prestará atención a la incertidumbre de la elevación en MDE generados en zonas boscosas.
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A13. Se generará una guía para la aplicación de la herramienta desarrollada y de los conocimientos adquiridos sobre la incertidumbre.
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A14. Basado en el formato LAS, se desarrollará una especificación para que la incertidumbre pueda ser exportada entre sistemas .
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Publicaciones previas de los investigadores en la temática de calidad y MDE
Artículos
Rodríguez-Avi, J.; Ariza-López, F.J. (2022) Finite Mixture Models in the Evaluation of Positional Accuracy of Geospatial Data. Remote Sens. 2022, 14, 2062. https://doi.org/10.3390/rs14092062
Ariza-López F.J., Domingo Barrera, Salah Eddargani, María José Ibáñez, Juan F. Reinoso (2022). Spline quasi-interpolation in the Bernstein basis and its application to digital elevation models. Mathematical Methods in the Applied Sciences. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/mma.8602
Alba-Fernández, M.V.; Ariza-López, F.J.; Jiménez-Gamero, M.D. (2021) A New Approach to the Quality Control of Slope and Aspect Classes Derived from Digital Elevation Models. Remote Sensing. 2021, 13, 2069 https://doi.org/10.3390/rs13112069
Ariza-López FJ, Reinoso-Gordo JF (2021). Comparison of Gridded DEMs by Buffering. Remote Sensing, 13(15) https://doi.org/10.3390/rs13153002
Ariza-López FJ, Reinoso-Gordo JF (2021). Métodos de orlado para la evaluación de la exactitud altimétrica en modelos digitales de elevaciones del terreno. Revista Cartográfica IPGH. https://doi.org/10.35424/rcarto.i103.975
Rodríguez-Avi, J (2021). Aproximación al error en MDE por mixtura de distribuciones. Revista Cartográfica IPGH. https://doi.org/10.35424/rcarto.i103.968
Alba-Fernández MV (2021). Aplicación de los test de equivalencia al control tipo temático de magnitudes asociadas a un modelo digital de elevaciones. Revista Cartográfica del IPGH. https://doi.org/10.35424/rcarto.i103.993
Alba-Fernández, M.V.; Ariza-López, F.J.; Jiménez-Gamero, M.D. (2021) A New Approach to the Quality Control of Slope and Aspect Classes Derived from Digital Elevation Models. Remote Sensing. 13, 2069. https://doi.org/10.3390/rs13112069
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Padilla-Ruiz, M. y López-Vázquez, C. (2017). Measuring conflation success, Revista Cartográfica 94, 41-64
Mesa Mingorance JL, Chicaiza EG, Buenaño X, Jianhong C, Rodríguez-Pascual AF, Ariza-López FJ (2016). Análisis de los usuarios y usos de los MDE en España. Geofocus, nº 17. http://geofocus.org/index.php/geofocus/article/view/466/365
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Cuartero, A, Felicisimo AM, Ariza-López, FJ (2005). Accuracy, reliability, and depuration of SPOT HRV and Terra ASTER digital elevation models IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 43 (2), 404-407 DOI: 10.1109/TGRS.2004.841356
Congresos
Salah Eddargani, Domingo Barrera, María José Ibáñez, Juan Francisco Reinoso-Gordo, Francisco Javier Ariza-López (2022). C2 Spline Quasi-Interpolation To Downscale A Digital Elevation Model. En The Fourteenth International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services. GEOProcessing, Porto, Portugal, June 26-30, 2022
Ariza-López F.J., Reinoso-Gordo FJ. (2022).Functional quality: A use-case oriented quality evaluation. En The Fourteenth International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services. GEOProcessing, Porto, Portugal, June 26-30, 2022.
Ariza-López F.J., Reinoso-Gordo JF, García-Balboa JL. (2022). A DEM quality dashboard: A multivariate quality assessment panel. En The Fourteenth International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services. GEOProcessing, Porto, Portugal, June 26-30, 2022.
Ariza-López F.J., J.F. Reinoso-Gordo, J.L. García-Balboa (2022). Calidad en modelos digitales de elevaciones: una aproximación funcional. XIX Congreso de Tecnologías de la Información Geográfica: Las TIG al servicio de los ODS. Zaragoza, septiembre 2022.
Ariza-López F.J., J. Rodríguez Avi, J.F. Reinoso Gordo, A.T. Mozas Calvache, J.J. Ruiz Lendínez, J.L. García Balboa (2022). Evaluación de MDE por medio de parches de control. XIX Congreso de Tecnologías de la Información Geográfica: Las TIG al servicio de los ODS. Zaragoza, septiembre 2022.
Reinoso Gordo J.F., Ariza López F.J. (2022). Estimación de la exactitud planimétrica de la red de drenaje derivada de un modelo digital de elevaciones (MDE). XIX Congreso de Tecnologías de la Información Geográfica: Las TIG al servicio de los ODS. Zaragoza, septiembre 2022.
Ariza-López, F.J; Reinoso-Gordo, J.F.; García-Balboa, J.L. (2022). Informe gráfico sobre la calidad de modelos digitales de elevaciones. En XII TOPCART 2022, Sevilla.
Ureña-Cámara, M.A.; Ariza-López, F.J.; Ruiz-Lendínez, J.J. (2022). Identificación de puntos homólogos en mallas de modelos digitales de elevaciones. En XII TOPCART 2022, Sevilla.
Ariza-López, F.J.; Nero, M.A.; Ureña-Cámara, M.A.; Reinoso-Gordo, J.F. (2022). Infraestructura colaborativa de datos de control de modelos digitales de elevaciones. En XII TOPCART 2022, Sevilla.
Rodríguez-Avi J, Ariza-López FJ (2021). Finite mixtures of normal distributions in the study of the error in altimetry. En 30th International Cartographic Conference 2021, Florencia. ICC 2021 Florencia
Ariza-López FJ, Reinoso-Gordo JF, Rodríguez-Avi J (2021). DEM's elevation comparison by surface buffering. En 30th International Cartographic Conference 2021, Florencia. ICC 2021 Florencia
Eddargani S, Ariza-López, FJ, Barrera D, Ibáñez MJ, Reinoso-Gordo JF, Romero-Zaliz R, Ureña-Cámara M (2021). Low computational cost construction of 2D approximating splines and its application to Digital Elevation Models. En 2021 International Conference on Computational and Mathematical Methods in Science and Engineering (CMMSE) and the First Conference on High Performance Computing (CHPC), Rota, del 22-27 de julio de 2021. ICC 2021 Florencia
Barrera D, Ariza-López, FJ, Eddargani S, Ibáñez MJ, Reinoso-Gordo JF (2021) Spline-based approximation of digital elevation models. En XV Biannual Congress of the Società Italiana di Matematica Applicata ed Industriale, Parma 2021 (participación on line). Horizontal accuracy assessment of a novel algorithm for approximate a surface to a DEM. En 30th International Cartographic Conference, Florencia, 14-18 Dicembre. ICC 2021 Florencia
Barrera, D., Ibáñez, M.J., Salah, E., Romero, R., Ariza-López, F.J., Reinoso-Gordo J.F. (2021). Horizontal accuracy assessment of a novel algorithm for approximate a surface to a DEM. En 30th International Cartographic Conference 2021, Florencia. ICC 2021 Florencia
Alba-Fernández MV, (2021). Multivariate and spatialised similarity analysis of two Digital Elevation Models via a large number of multinomials in a two-sample problem paradigm. Congreso ERCIM 2021. ERCIM 2021
Alba-Fernandez MV, Ariza-Lopez FJ, Jimenez-Gamero MD. (2020) Thematic-accuracy quality control of slope and aspect classes based on an equivalence test. CMStatistics. CMStatistics 2020
Ariza-López, FJ; Ureña Cámara, M.A.; García Balboa (2010). Terra-Aster GDEM una posibilidad global para los catastros altimétricos. En 1er Congr. Int. sobre Catastro Unificado Multipropósito. Jaén, 2010. ISBN:978-84-8439-519-5
Cuartero, A; Felicísimo, AM; Ariza-López, FJ (2004). Accuracy of DEM generation from Terra-ASTER stereo data. Proceedings XXth Congress ISPRS 2004. Estambúl. Comission VI, WG VI/4. Vol. XXXV, part B5.
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Equipo humano
Según la convocatoria y las condiciones de participación se distinguen dos equipos:
Equipo de investigación
Mª Virtudes Alba Fernández,
Universidad de Jaen.
Francisco Javier Ariza López,
Universidad de Jaen.
Domingo Barrera Rosillo,
Universidad de Granada.
María José; Ibáñez Pérez,
Universidad de Granada.
Juan Francisco Reinoso Gordo,
Universidad de Granda.
José Rodríguez Avi,
Universidad de Jaen.
Luis Rodríguez González,
Universidad de Granda.
Manuel Antonio Ureña Cámara,
Universidad de Jaen.
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Equipo de trabajo
Carlos López Vázquez,
Universidad ORT (Uruguay).
Laurent Polidori,
Universidad de Federal de Pará (Brasil).
Salah Eddargani,
Universidad de Granada / Universidad Hassan I (Settat, Marruecos).
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Entes promotores y observadores
Las organizaciones de las que se espera apoyo para participar en este proyecto son las siguientes
Organismos productores y usuarios de datos geoespaciales
Instituto Geográfico Nacional,
España.
Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía,
Andalucía, España.
Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya,
Cataluña, España.
Gobierno de Navarra, Departamento de Cohesión Territorial, Dirección General de Obras Públicas e Infraestructuras, Servicio de Estudios y Proyectos
Navarra, España.
Diretoria de Serviço Geográfico (DSG), Exército Brasileiro,
Brasil.
Servicio Aerofotogramétrico, Fuerza Aérea de Chile,
Chile.
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Enlaces
Elgunos enlaces de interés relativos a esta temática son son los siguientes:
EU-DEM digital surface model (DSM)
World digital elevation model (ETOPO5)
ASTER Global Digital Elevation Model (GDEM) Version 3 (ASTGTM)
USA, 3D Elevation Program Standards and Specifications
Digital Elevation Model - DEM Users Manual
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Contactar
Si desea contactar con nosotros puede dirigirse a:
Juan Francisco Reinoso Gordo
Universidad de Granada
E.T.S. de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos
Departamento de Expresión Gráfica Arquitectónica y en la Ingeniería
Campus Universitario de Fuentenueva (Edificio Politécnico) 18071
Correo electrónico: jreinoso
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Referencias de la solicitud
[01] Devillers, R., Stein, A., Bédard, Y., Chrisman, N., Fisher, P. and Shi, W. (2010), Thirty Years of Research on Spatial Data Quality: Achievements, Failures, and Opportunities. Transactions in GIS, 14: 387-400. https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2010.01212.x
[02] Bielecka, Elzbieta and Burek, Elzbieta. "Spatial data quality and uncertainty publication patterns and trends by bibliometric analysis" Open Geosciences, vol. 11, no. 1, 2019, pp. 219-235. https://doi.org/10.1515/geo-2019-0018
[03] UN-GGIM (2018). The Global Fundamental Geospatial Data Themes. UN-GGIM UNITED NATIONS COMMITTEE OF EXPERTS ON GLOBAL GEOSPATIAL INFORMATION MANAGEMENT
[04] Oxera (2013). What is the economic impact of Geoservices. Prepared for Google. Oxera. https://www.oxera.com/wp-content/uploads/2018/03/What-is-the-economic-impact-of-Geo-services_1-1.pdf
[05] Altan O y col (2013). The Value of Geoinformation for Disaster and Risk Management (VALID) Benefit Analysis and Stakeholder Assessment. Joint Board of Geospatial Information Societies (JB GIS). http://www.un-spider.org/sites/default/files/VALIDPublication.pdf
[06] Onsrud H (2009). Liability for Spatial Data Quality. En Devillers, Rodolphe and Helen Goodchild (Eds.), Spatial Data Quality: From Process to Decisions (New York: CRC Press) 187-196. https://doi.org/10.1201/b10305-22
[07] Chuvieco E (2010). Teledeteccion ambiental. Ariel. ISBN: 978-8434434981
[08] Guth, Peter L., Adriaan Van Niekerk, Carlos H. Grohmann, Jan-Peter Muller, Laurence Hawker, Igor V. Florinsky, Dean Gesch, Hannes I. Reuter, Virginia Herrera-Cruz, Serge Riazanoff, Carlos López-Vázquez, Claudia C. Carabajal, Clément Albinet, and Peter Strobl. 2021. "Digital Elevation Models: Terminology and Definitions" Remote Sensing 13, no. 18: 3581. https://doi.org/10.3390/rs13183581
[09] Scanlon T, Joanne Nightingale (2017) Outline of QA4ECV Quality Assurance Service (Version 2.0)
[10] Scanlon T, Joanne Nightingale, Steven Compernolle, Jean-Christopher Lambert (2017). Review of Product and Pixel Level Quality Indicators Provided with ECV Data Products (Version 1.0)
[11] Sterckx S, Ian Brown, Andreas Kääb, Maarten Krol, Rosemary Morrow, Pepijn Veefkind, K. Folkert Boersma, Martine De Mazière, Nigel Fox & Peter Thorne (2020) Towards a European Cal/Val service for earth observation, International Journal of Remote Sensing, 41:12, 4496-4511, DOI: 10.1080/01431161.2020.1718240
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[22] ASPRS (2014). ASPRS Positional Accuracy Standards for Digital Geospatial Data.
[23] ASPRS (2004). ASPRS Guidelines Vertical Accuracy Reporting for Lidar Data.
[24] ASPRS (2014). Accuracy Standards for Digital Geospatial Data
[25] FGDC (1998). FGDC-STD-007.3-1998. Geospatial Positioning Accuracy Standards. Part 3: National Standard for Spatial Data Accuracy (NSSDA)
[26] ASPRS (2018). ASPRS Guidelines on Geometric Inter-Swath Accuracy and Quality of Lidar Data. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing Vol. 84, No. 3, March 2018, pp. 117-128. doi: 10.14358/PERS.84.3.117
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