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FunQuality4DEM

Calidad Funcional en Modelos Digitales de Elevaciones del Terreno en Ingeniería

Presentación

Cambio climático, terremotos, inundaciones, evaluación de deshielos, evaluación de incendios forestales, deforestación, desertificación, protección civil, ordenación territorial, Política Agraria Común, Ayuda Internacional en Emergencias y crisis, etc., son Retos de la Sociedad donde los datos espaciales y, en concreto los modelos digitales de elevaciones del terreno (MDE), sustentan la toma de numerosas decisiones.

Los datos espaciales están considerados como un elemento base para la buena gobernanza por el Banco Mundial (WBG, 2009), la Unión Europea (GINE 2003) y Naciones Unidas (Salvemini 2009). Los datos espaciales son una componente importante de las tecnologías de Inteligencia Ambiental pues dan ubicuidad y contexto a las capturas de las redes de sensores no espaciales. La calidad es una componente clave de los datos espaciales, de acuerdo con las agencias ambientales europeas (EEA 2015) y americanas (FEMA 2015), y desde el punto de vista científico es un Reto (Devillers y col. 2010).

La idea de calidad funcional se refiere al grado en que los MDE permiten a los usuarios la obtención de resultados útiles al aplicar operaciones de análisis y modelización espacial (p.ej. red drenaje, cuenca hidrográfica, etc.). La manera actual de informar sobre la calidad de un MDE se centra en la exactitud posicional y se basa en índices como el valor medio (sesgo), la desviación o el RMSE. Estos índices son calculados sobre escasos puntos de control y con ellos se informa desde una perspectiva global. De esta forma, para muchas aplicaciones concretas (p.ej. en hidrografía la determinación de una red de drenaje o de una microcuenca aportadora, etc.), la indicación de una incertidumbre posicional altimétrica es poco evocativa de los objetivos de la aplicación. A los usuarios les gustaría saber si esos datos realmente producirán resultados que sean de calidad para sus modelizaciones (p.ej. erosión, inundaciones, balance hídrico, etc.). Por ello, para que los usuarios específicos entiendan mejor la calidad de un MDE se requieren nuevas medidas que sí posean una relación directa con los resultados de la aplicación

Folleto del proyecto

Objetivos

El objetivo general del proyecto FunQuality4DEM es desarrollar métodos de evaluación e informe de la calidad funcional de MDE, tal que los usuarios consigan un mejor entendimiento de la bondad de unos datos MDE antes de utilizarlos.

1. Identificar aproximaciones implícitas a la calidad funcional de MDE para los casos de uso establecidos, y proceder a su formalización.

2. Desarrollar un método de evaluación de la exactitud de MDE malla basado en la toma de muestras de parches.

3. Analizar la semejanza local por técnicas para identificar y localizar automáticamente elementos homólogos entre MDE malla.

4. Analizar la semejanza global y local multivariante para poder realizar comparaciones más cercanas a las necesidades de los usuarios de datos MDE.

5. Definir y desarrollar mecanismos para regionalizar MDEs tal que permitan informar de manera local sobre los distintos aspectos de la calidad.

6. Ajustar la superficie de elevaciones por medio de funciones para utilizar los parámetros de ajuste como elementos caracterizadores de las superficies y sus variaciones.

7. Seleccionar y proponer un conjunto de medidas que puedan ser combinadas o expresadas de manera conjunta, y validar su aplicación como índices de calidad funcional sobre los casos de uso con la ayuda de expertos.

Metodología

FunQuality4DEM se divide en fases (Fx) y actividades (Ax).

  • F1.A1. Si bien ya se dispone de una revisión inicial [12], 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.
  • F1.A2. Se centra en el diseño y adquisición del material necesario para los trabajos de campo que se desarrollan en (F6.A11).
  • F2.A3. Se conformará un grupo de expertos, el cual ayudará a formalizar los casos de uso, establecer criterios de regionalización (F4.A5) y a evaluar los resultados (F7.A12).
  • F3.A4. Se determinarán las zonas de trabajo, las cuales han de tener suficiente variabilidad topográfica (montañosa, alomada, llana) y suficientemente extensas. El VLE se utilizará como base del MDEref y los MDE oficiales disponibles (MDEIGN5m y MDEIGN-LiDAR) se utilizarán como productos a controlar (MDEpro). Sobre estas zonas, en localizaciones concretas, se tomarán varios parches (A.11) para ensayar los métodos de control en campo y aplicar las recomendaciones que procedan de la F6.A10.
  • F4.A5. Se abordará la regionalización tal que ésta sirva para informar más localmente.
  • F4.A6 Se ajustará cada MDE de forma paramétrica lo que permitirá derivar medidas de similitud (discrepancia), las cuáles se utilizarán posteriormente en F6.A11 y en F5.A8.
  • F5.A7. Se probarán técnicas que detectan automáticamente rasgos comunes entre MDE malla. Estos resultados serán de interés para los controles por parches (F6.A11) y para derivar medidas caracterizadoras de la calidad (F5.A8).
  • F5.A8. Se realizarán una caracterización estadística de la semejanza/diferencias entre MDEref y MDEpro con una perspectiva funcional y multivariante.
  • F5.A9. Se aplicarán multinomiales espacializadas de alto rango para realizar test estadísticos de adherencia y bondad de ajuste al objeto de detectar o no diferencias significativas entre MDEref y MDEpro.
  • F6.A10. Mediante simulación se establecerán los parámetros óptimos para aplicar técnicas de control por parches.
  • F6.A11. Se probarán en campo los métodos e instrumental diseñado.
  • F7.A12. Se propondrán diversas maneras de informar sobre la calidad y metacalidad que sean más entendibles por usuarios. El GEPO participará orientando y evaluando propuestas.
  • F8.A13. Se llevarán los avances y resultados a foros científicos y profesionales.

Usos

Estimación de valores puntuales

Aquí se considera la extracción directa del MDE de la altura, pendiente y orientación en puntos aislados, o en conjuntos de puntos. Se trata de operaciones sencillas que concentran un gran porcentaje de uso de los MDE.​

Determinación de redes de drenaje y cuencas hidrográficas

Tanto la red de drenaje como la cuenca hidrográfica se basan en el conocimiento del modelo de direcciones de flujo y son resultados muy condicionados por los algoritmos utilizados. Los datos MDE se consideran en “vecindad extendida”. Las aplicaciones en ingeniería de las redes de drenaje y cuencas hidrográficas son innumerables (p.ej. cálculo de avenidas) y de gran relevancia económica, social y medioambiental.

Estimación de volúmenes

Los MDE sirven para determinar desmontes, terraplenes, volúmenes embalsados, etc. Así, por ejemplo, el conocimiento fehaciente del volumen de agua embalsada es un problema que se presenta con frecuencia a los gestores de embalses es decidir cuándo desembalsar. No obstante, en muchas ocasiones, debido a datos MDE de mala calidad se realizan estimaciones erróneas y con ello se toman decisiones inadecuadas.

Impacto del proyecto​

ANÁLISIS SIG​

1. Plantear la calidad de los datos MDE desde una perspectiva funcional (operaciones de análisis SIG)

EVALUACIÓN DE CALIDAD DE MDE​

2. Proponer y formalizar nuevos métodos de evaluación de la calidad de MDE basados en el uso de superficies y líneas​

PERSPECTIVA MULTIVARIANTE​

3. Proponer y formalizar nuevas medidas y maneras de informar sobre la calidad de datos MDE con una perspectiva multivariante, local y orientada a CASOS DE USO concretos

Resultados esperados

El principal resultado esperado de FunQUality4DEM es disponer de mejores métodos de evaluación e informe de la calidad, generando documentos técnicos (informes, propuestas de normas, etc.) y herramientas (p.ej. plugins) que permitan aplicar los avances conceptuales al día a día de productores y usuarios

Equipo Humano​

El equipo de investigación está integrado por 14 personas que conforman un grupo multidisciplinar e internacional de ingenieros agrónomos, de caminos, geógrafos, industriales, matemáticos y estadísticos de las Universidades de Jaén (www.ujaen.es) (España), de Granada (www.ugr.es) (España), Federal do Paraná (https://www.ufpr.br) (Brasil) y la ORT de Montevideo (https://www.ort.edu.uy) (Uruguay).

Al que se suma un equipo de expertos conformado por productores y usuarios de MDE de entes públicos y privados de España, Brasil y Chile y que han apoyado la solicitud de este proyecto.

Equipo de investigación

Mª Virtudes Alba Fernández, Universidad de Jaen.

Francisco Javier Ariza López, Universidad de Jaen.

Domingo Barrera Rosillo, Universidad de Granada.

José Luis García Balboa, Universidad de Jaén.

Carlos León Robles, Universidad de Granada.

Antonio Mozas Clavache, Universidad de Jaén.

Miguel Pasadas Fernández, Universidad de Granada.

Juan Francisco Reinoso Gordo, Universidad de Granada.

José Rodríguez Avi, Universidad de Jaen.

Juan José Ruíz Lendínez, Universidad de Jaen.

Manuel Antonio Ureña Cámara, Universidad de Jaen.

 

Equipo de trabajo

Carlos López Vázquez, Universidad ORT (Uruguay)

José Luis Mesa Mingorance, Universidad de Jaen

Claudia Pereira Krüeger, Universidade Federal do Paraná.

Salah Eddargani, Universidad de Granada /

Universidad Hassan I (Settat, Marruecos).

Entes promotores, observadores y colaboradores:

Las organizaciones que promueven y participan en este proyecto

Agradecimientos

Este proyecto es una labor colectiva de un grupo de investigadores que no podría ejecutarse sin la ayuda económica del Ministerio de Economía y Competitividad y de los Fondos FEDER y sin otros muchos apoyos que también queremos reconocer desde aquí:

  • A la Junta de Andalucía (Consejerías de Educación y de Ciencia y Tecnología) por la financiación que viene realizando al Grupo de Investigación del PAI (TEP-164) “Ingeniería Cartográfica” desde 1997 y que han permitido ir consolidando el grupo de investigadores que han desarrollado este proyecto.
  • Al Departamento de Ingeniería Cartográfica, Geodésica y Fotogrametría por facilitarnos incondicionalmente todo tipo de pequeño material y demás utilidades necesarias en el desarrollo de un proyecto de esta envergadura, y de manera especial en las personas de Joaquín Segura, por su esencial apoyo administrativo (compras, logística, pagos, etc.) y de Antonio Mozas por su continuado apoyo técnico.
  • Este proyecto ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, por medio de la Agencia Estatal de Investigación en la Convocatoria 2019 de «Proyectos de I+D+I» en el marco del programa estatal de generación de conocimiento y fortalecimiento científico y tecnológico del sistema de I+D+I y el programa estatal de I+D+I orientados a los retos de la sociedad, Financiado con fondos FEDER. PID2019-106195RB I00/AEI/10.13039/501100011033.

Si desea contactar con nosotros puede dirigirse a: