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Cómo Integrar Imágenes y Nubes de Puntos 3D: Estándares y Buenas Prácticas Geoespaciales

Cómo Integrar Imágenes y Nubes de Puntos 3D: Estándares y Buenas Prácticas Geoespaciales Por Francisco Navarrete Mandly 1. Captura de nubes de puntos e…

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Por Francisco Navarrete Mandly 

1. Captura de nubes de puntos e imágenes 

La captura de datos tridimensionales mediante escáneres láser 3D puede realizarse con equipos estáticos o móviles basados en tecnología SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). 

🔷 Los escáneres estáticos ejecutan barridos rotacionales desde una posición fija, generando nubes de puntos de alta densidad y precisión. 

🔷 Los escáneres móviles o tipo SLAM permiten adquirir datos en movimiento, integrando sensores de posicionamiento y algoritmos de mapeo en tiempo real para obtener nubes de puntos de forma ágil. 

Además de las coordenadas tridimensionales, los escáneres también registran la intensidad de la señal devuelta por cada punto, lo que aporta información sobre las propiedades reflectivas de la superficie escaneada. 

Para complementar esta información puramente geométrica y radiométrica, muchos escáneres integran además sistemas de captura de imagen que añaden contexto visual al levantamiento. 

🔷 Cámaras convencionales (RGB): Capturan imágenes similares a las de una cámara digital estándar. 

🔷 Cámaras panorámicas o esféricas: Emplean lentes gran angular u ojo de pez, o bien varios sensores distribuidos alrededor del equipo, para cubrir un campo de visión más amplio. 

🔷 Cámaras multiespectrales: Registran bandas más allá del espectro visible, como el infrarrojo cercano o el ultravioleta, lo que resulta útil en estudios de vegetación, conservación del patrimonio o inspección de materiales. 

2. Imágenes generadas por el software de postproceso 

Además de procesar las observaciones del LiDAR, el software de postproceso ejecuta un flujo fotogramétrico completo que integra las imágenes capturadas por las cámaras del escáner con los datos procedentes de los sensores de posicionamiento y orientación (GNSS e IMU, entre otros).  

En este proceso se estiman de forma conjunta la posición tridimensional y la orientación de cada imagen, resolviendo los parámetros extrínsecos (orientación externa) y, salvo que la cámara cuente con una calibración previa, también los parámetros intrínsecos mediante autocalibración. Si la cámara ya ha sido calibrada con anterioridad, estos parámetros internos pueden fijarse y el cálculo se limita a las orientaciones externas. 

Cuando el equipo incorpora varias cámaras, el software procede al cosido y la fusión de las distintas tomas en una proyección común, empleando las imágenes corregidas de distorsión. De esta forma se garantiza la continuidad en color y geometría y se logra que las imágenes queden perfectamente alineadas con las nubes de puntos para su posterior uso en panorámicas, ortofotos u otras representaciones.

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