Mapeo Móvil: Desbloquear la inteligencia espacial con visión por computadora
Por Fouad Sabry
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Qué es la cartografía móvil
La cartografía móvil es el proceso de recopilación de datos geoespaciales desde un vehículo móvil, normalmente equipado con una gama de sistemas GNSS, fotográficos, de radar, láser y LiDAR. o cualquier número de sistemas de detección remota. Dichos sistemas se componen de una serie integrada de sensores de navegación y sensores de imágenes sincronizados en el tiempo montados en una plataforma móvil. El resultado principal de dichos sistemas incluye datos SIG, mapas digitales e imágenes y videos georreferenciados.
Cómo se beneficiará
(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Mapeo móvil
Capítulo 2: Modelo de elevación digital
Capítulo 3: Análisis de imágenes
Capítulo 4: Fotogrametría
Capítulo 5: Geoinformática
Capítulo 6: Escaneo 3D
Capítulo 7: Georreferenciación
Capítulo 8: GDAL
Capítulo 9: SOCET SET
Capítulo 10: ILWIS
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre cartografía móvil.
(III ) Ejemplos del mundo real sobre el uso de cartografía móvil en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas y aficionados. , y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Mapeo Móvil.
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Mapeo Móvil - Fouad Sabry
Capítulo 1: Mapeo móvil
Los principales productos de estos sistemas son los datos SIG, los mapas digitales y las fotos y vídeos georreferenciados.
El advenimiento de la tecnología de georreferenciación de lectura directa hizo posible los sistemas de mapeo móvil. El GPS y los sistemas de navegación inercial han permitido determinar de forma rápida y precisa la posición y la actitud de los equipos de teledetección, lo que permite la cartografía inmediata de las características de interés sin necesidad de un extenso procesamiento posterior de los datos observados.
Los medios tradicionales de georreferenciación de la fotografía aérea, el radar de perfilado terrestre o el LiDAR son excesivamente caros, especialmente en lugares remotos o donde la naturaleza de los datos obtenidos imposibilita el análisis de características específicas. La georreferenciación directa de imágenes facilita el control cartográfico a gran escala.
Los dispositivos móviles de cartografía permiten la recopilación rápida de datos para proporcionar una evaluación precisa de las condiciones del terreno.
Los usuarios de Internet y de dispositivos móviles utilizan cada vez más datos geoespaciales en forma de mapas o imágenes georreferenciadas. Google, Microsoft y Yahoo han incluido imágenes satelitales y aéreas en sus sistemas de mapas en línea. Las fotografías tipo Street View también son un mercado en crecimiento.
La combinación de GPS y sistemas de cámaras digitales permite la actualización rápida de los mapas de ruta. El mismo sistema se puede utilizar para realizar estudios eficaces del estado de las carreteras, el LiDAR móvil equipado con un sistema de imágenes digitales se utiliza para recopilar datos que, después del posprocesamiento, crean un plano de franjas, un perfil horizontal y vertical, y todos los demás activos dentro y fuera del ROW, como el uso del suelo adyacente y la geometría insuficiente. Esto también requiere la calidad de conducción del pavimento, las características del tráfico existente y la capacidad del corredor, el estudio de la velocidad-flujo-densidad, la revisión de la seguridad vial del corredor, la apertura de los cruces y la mediana, y las instalaciones para vehículos comerciales. Por lo tanto, todos los datos utilizados para crear una matriz de desempeño contribuyen a la identificación de brechas de eficiencia en los corredores para la priorización de las actividades de mejora de la eficiencia de los corredores.
La cartografía móvil y la cartografía de interiores se están utilizando en el desarrollo de gemelos digitales. Estos gemelos digitales pueden representar una sola estructura o una ciudad o nación entera. Varias empresas de cartografía móvil denominadas Maker of Digital Twins
están intentando capturar el mercado de los gemelos digitales a medida que las empresas y los gobiernos utilizan cada vez más los gemelos digitales para aplicaciones de Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial en el contexto de la Cuarta Revolución Industrial. Estructura 4.0.
^ Vitrià, et al.
(2004) p.69 Consultado en junio de 2011.
B. Hofmann-Wellenhof et al. (2003), páginas 379-380. Disponible en junio de 2011.
Tao, C. V. (2007), página 5. Consultado en junio de 2011
J. Gao (2009), p.196. Disponible en junio de 2011.
Recuperado en junio de 2011 de Zlatanova et al. (2008), p.103.
C.V. Tao (2007), p. xiii. Disponible en junio de 2011.
Q. Weng (2009), pág. 70. Disponible en junio de 2011.
C.V. Tao (2009), p.614. Disponible en junio de 2011.
10. Hammoudi et al., 2013. Disponible en noviembre de 2018.
Hammoudi et al. (2013), páginas 139 a 144. Disponible en enero de 2016.
Zlatanova y otros (2008), p.113. Disponible en junio de 2011.
Gavrilova, M.L., p.996-1001 (2006). Disponible en junio de 2011.
P. van Oosterom (2008), página 8. Disponible en junio de 2011
^ Gemelo digital#citar nota-:4-1
{Fin del capítulo 1}
Capítulo 2: Modelo digital de elevación
Un modelo digital de elevación (DEM) o modelo digital de superficie (DSM) es una representación gráfica por computadora en 3D de los datos de elevación que se utiliza para representar el terreno o los objetos superpuestos, generalmente de un planeta, una luna o un asteroide. El término DEM global
se refiere a una cuadrícula discreta global. Los DEM se emplean con frecuencia en los sistemas de información geográfica (SIG) y sirven como la base más popular para los mapas de relieve generados digitalmente. Un modelo digital del terreno (MDT) captura la superficie del suelo explícitamente, mientras que el DEM y el DSM pueden representar las copas de los árboles o los tejados de los edificios.
Un DSM puede ser útil para aplicaciones de modelado de paisajes, modelado de ciudades y visualización, pero un DTM suele ser necesario para el modelado de inundaciones o drenajes, la investigación del uso de la tierra y la ciencia planetaria.
En la literatura científica, no existe un uso consistente de las palabras modelo digital de elevación (DEM), modelo digital del terreno (DTM) y modelo digital de superficie (DSM). La mayoría de las veces, el término modelo digital de superficie se refiere a la superficie de la tierra y a todos los objetos que hay en ella. A diferencia de un modelo digital de superficie (DSM), un modelo digital del terreno (DTM) representa la superficie del suelo sin ningún tipo de cosa, como plantas o edificios (véase la figura de la derecha). Otras versiones equiparan DEM y DTM y definen DEM como un subconjunto de DTM, que representa elementos morfológicos adicionales. La mayoría de los proveedores de datos (USGS, ERSDAC, CGIAR y Spot