Tracasa presente en la jornada organizada por EuroSDR sobre Single Photon LiDAR y Geiger-Mode LiDAR
El pasado 6 de marzo se celebró en la sede del Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña (ICGC) una jornada de trabajo organizada por el EuroSDR cuyo objetivo fundamental era analizar el revolucionario cambio tecnológico que está viviendo la tecnología LiDAR con la aparición en el mercado del Single Photon LiDAR (SPL) y del Geiger-Mode LiDAR (GML), y que va a suponer un cambio de paradigma.
Víctor García durante su exposición
La presencia en la jornada de D. Ron Roth, Product Manager LiDAR de Leica Geosystems y de D. Mark Romano, Director Geospatial BA Product Strategy de Harris Corporation, como máximos responsables del desarrollo del SPL y del GML respectivamente, demuestra la relevancia del evento.
Tracasa fue invitada a presentar en dicha jornada nuestra experiencia en el tratamiento de los datos adquiridos en 2017 mediante el sensor SPL en Navarra (primer vuelo en Europa con estas características). Este proyecto de la Sección de Cartografía del Gobierno de Navarra, y enmarcado en el Plan Nacional de Ortofotografía Áerea (PNOA) del Instituto Geográfico Nacional (IGN), permitió cubrir una superficie de 16.000 km2 con una densidad media de 14 puntos por m2, generando una nube de 580 mil millones de puntos.
La presentación que realizó D. Víctor García, responsable técnico de Cartografía y Geodesia de Tracasa, respondía a la pregunta que se hacían varios ponentes cuando señalaban «está claro que ahora la tecnología nos permite obtener de manera eficiente nubes de puntos de altísima densidad, pero ahora, ¿cómo procesamos estas enormes nubes de puntos?».
Un equipo multidisciplinar conformado por expertos en cartografía (Víctor García, Santiago Iturria, Ana Leránoz), en desarrollos informáticos (Alvaro Huarte), y en Inteligencia Artificial (Mikel Galar) han hecho posible poner a punto la metodología para la clasificación de la nube de puntos mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning: método supervisado y algoritmo XG Boost entrenado) y librerías abiertas para manejar los datos y obtener las características discriminantes (CGAL y PDAL). Cabe señalar que estos procesos son muy exigentes en capacidad de computación y se pudieron llevar a cabo utilizando el Training Cluster de la Universidad Pública de Navarra (UPNA), el HPC (High Performance Computer) de la empresa pública navarra Nasertic y procesos distribuidos en paralelo (HTCondor) lanzados en Tracasa.
La clasificación obtenida con esta metodología nos va a permitir generar DTM (Modelos Digitales de Terreno) y DSM (Modelos Digitales de Superficie) de 25 cm, 50 cm, 1 m y 2 m.