Earthquakes, Landslides and Point Clouds. Alejandro Hinojosa CICESE Ensenada, Baja California, México.

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1 Earthquakes, Landslides and Point Clouds Alejandro Hinojosa CICESE Ensenada, Baja California, México.

2 Recent research Surface rupture by big earthquakes What was the displacement in the near field Is it the same all over? Analysis through aerial LiDAR pre-post Landslides Case study close to Ensenada HWY 1 (km 93) Mass movement estimation Analysis through point clouds(t) Different sources: SfM, LiDAR, HR Satellite

3 Near field 3D displacement of El Mayor-Cucapah earthquake: A hybrid approach Alejandro Hinojosa; Francisco Limon; Ed Nissen; Craig Glennie; Aravindhan Krishnan; Michael Oskin; Ramon Arrowsmith; Sebastian Leprince; Srikanth Saripalli; Sergio Arregui; Adrian Borsa; Oliver Kreylos; Divya Banesh; John Fletcher.

4 Content The earthquake Pre and Post event aerial LiDAR surveys Iterative Closest Point (ICP) Algorithm ICP results Systematic errors on Pre point cloud Optical Image correlation Cosi-CORR Hybrid results from ICP and Cosi-CORR Final Comments

5 April 4 th 2010 M7.2 Earthquake(EQ) Alias: El Mayor-Cucapah (EMC) or Easter EQ Perfect target for remote sensing studies Desert landscape, scarce vegetation, unaltered, bare rock rupture Normal-Dextral motion: Focal mechanism (Wei et al. 2012) Field measurements (Fletcher et al. 2012) Surface rupture ~110 km, H & V slip ~ 3m Previous measurements : optical images, SAR images, LiDAR,

6 Frontera Placas Tectónicas Pacífico y Norte América, Zona sismogénica Fletcher et al., 2013

7

8

9 Ira DustVideo Oxo GOES 11

10 10

11 Acuerdo México-EUA, entrega diferida de 320 Mm3/año del río Colorado 640 Km canales de irrigacón destruidos ~28,000 Ha de agricultura 11

12 Ruptura superficial, ~110 km Desplazamiento normal y Lateral derecho ~3m

13 Juan Fernandez, Butch Miller, Michael Santori, Mike Oskin Aerial Lidar Surveys Pre Aug 2006 INEGI Post Aug months National Center Airborne Laser Mapping NCALM

14

15 Comparison of PRE vs Post Lidar Surveys Attribute PRE POST Collector INEGI* NCALM Date Aug 2006 Aug 2010 Altitude 6000m 600m Point density pts/m pts/m 2 Purpose Regional DTM/DSM Geodetic Imaging Flight line Direction N-S NW-SE Pulse rate 16 KHz 100 KHz Equipment Leica ALS40 Optech GEMINI Overlap 30% 50%

16 First results by differencing LiDAR DTMs Pre - Post Oskin et al.2012 Vertical Motion Only

17 Photos: John Fletcher Courtesy Juan Fernández, NCALM Post event survey 3 billion points 200 GB 370 km pts/m2

18 Differences in Point densities of LiDAR surveys 1:700 PRE

19 3-D earthquake deformation from repeat LiDAR point clouds The iterative closest point algorith (ICP) is a method for registering (aligning) irregular point clouds, well known in computer vision and medical imaging ICP minimizes closest point pair distances using iterative rigid-body transformations, each one comprising a translation [ t x t y t z ] and a rotation [ α β γ ] pointclouds.org/documentation/tutorials/interactive_icp.php

20 Iterative Closest Point (ICP) Algorithm (Besl and McKay, 1992) Implemented in Point Cloud Library (PCL) Adapted to needs (ASU, Krishnan et al. ISER,2012) Tested in synthetic rupture. ( Nissen et al. GRL 2012) ICP Map p q p Merge Graphics Lab, ICT, USC Matt Chiang Jay Busch )

21 Adaptation of ICP point cloud matching x,y,z displacement 100m 1. Segment point clouds (pre and post) into windows (50-200m) 2. Run ICP separately on each window 3. Get rigid body transformation for each window

22 ICP: Pre to post-event point cloud matching Pre-event point cloud Animation by Ed Nissen (ASU->CSM)

23 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Post-event point cloud Pre-event point cloud

24 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Post-event point cloud Pre-event point cloud Find closest points

25 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Find closest points Transform point cloud

26 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Find closest points again Transform point cloud

27 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Find closest points again Transform point cloud again

28 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Find closest points again Transform point cloud again

29 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Find closest points Transform point cloud

30 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Find closest points Transform point cloud

31 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Find closest points Transform point cloud

32 ICP: Pre to post-event point cloud matching (cont) Find closest points Transform point cloud

33 At the end, Iterative Closest Point algorithm outputs a Rigid Body Transformation (RBT) (rotations and translations) One RBT for each window Find closest points earthquake displacement Transform point cloud Animation by Ed Nissen (ASU->CSM)

34 ICP on B4 2 after with empirically corrected pre-event point cloud (Craig Gelnnie, NCALM) X component OK Y component NOT OK Z component OK

35 Vertical

36 E-W

37

38

39 N-S, Y Component (ICP)

40 4D topo Poster G33A-0969

41 Pre-event COSI-Corr work flow Leprince S Raw images SPOT 1A Post m DSM Orthorectification Correlation North-South Y East-West X No Vertical!

42 COSI-Corr X component Desplazamiento X ICP

43 COSI-Corr N-S, Y component Desplazamiento Y ICP

44 ICP East-West North-South Vertical

45 Hybrid 3D displacement field

46 Hybrid 3D displacement field

47 EMC 3D displacement summary by fault side and segment Components X,Z (ICP) Y (COSI-Corr) se nw E-W

48 Final Comments In spite of disparities in point cloud densities and accuracy, ICP reveals a clear signature of the rupture E-W extension from both sides of the rupture. A decreasing trend in magnitude on the E-W component from SE to NW Generalized negative Z component, proper of an extensional province with higher magnitude in the NE block than SW block. Increasing trend of Z component magnitude from SE to NW N-S compression from both sides of the rupture with offsets from flight line direction due to systematic errors caused by uncalibrated pre-event data, produces misleading block rotations

49 Final Comments (cont) ICP and COSI-Corr hybrid horizontal displacement field Delineate very clearly the rupture A generalized larger magnitude horizontal displacement on the NE block than SW Spatial variability of displacement components The normal-dextral slip for EMC reported by field measurements and focal mechanisms coincide with ICP and COSI-Corr results. A workflow to estimate 3D deformation field from pre to post event LiDAR point clouds workflow could be parallelized and more efficient

50 3D displacement field animation using LidarViewer, Oliver Kreylos UC Davis Post event colored point cloud Source color DigitalGlobe image library Accessed through Image Connect Yellow line is simplified surface rupture Scaled arrows horizontal vectors at window(100m) centroids Color of arrow Z displacement (rainbow color scale) Acknowledgements: INEGI and NFS, CONACyT

51 Francisco (CICESE), Ramon (ASU), Craig (NCALM), Alejandro, Mike(UC Davis), Ed (CSM), Adrian(UCSD), Aravindan(ASU) (Oliver,Sri,Sebastian,Sergio.. not in photo) Exploring the 3D deformation field KeckCave UC Davis 3D immersive system

52 Deslizamiento Km 93 Carretera Escénica Tijuana-Ensenada, Baja California. 4 noviembre, Pto. Vallarta, Jal. Reunión Anual UGM 2014

53 Carretera México 1D Escénica Tijuana-Ensenada Caseta Ensenada(2013) Total anual 3,959,375 vehículos Tráfico promedio diario 10,848 (Fuente SCT) UGM

54 Bahía Salsipuedes F. Rosarito Beach, Basaltos F. Rosario, Areniscas UGM

55 Contexto Geológico 55

56 Gómes-Castillo, 2010 UGM

57 Análisis del deslizamiento Dia de los inocentes Incredulidad 28/Dic/2013 Registro histórico del relieve por técnicas de percepcion remota Antes vs Después UGM

58 UGM

59 Sources time line relative landslide Source Date Number Units LiDAR DEM 5m years Drone SfM hours Satellite DEM GeoEye 1m days Scan Laser Terrestre days LiDAR Vuelo NCALM DEM.5m days UGM

60 Reconocimento por drone Fotogrametría (+13 horas) Apoyo de empresa Cavaro Comunicacion Hexacoptero S800 DJI camara SONY NEX-5N 144 fotos (4912 x 2760, 13 Mp) y video HD Sin geo-localición de fotos ni puntos de control (GCPs) en tierra Posterior utilización del DEM e ortoimagen satelital GeoEye para definir GCPs Productos: Ortoimagen 50 cm resolución y Nube de puntos UGM

61 28 Diciembre 2013, Km 93 Tij-Ens UGM

62 Nube de Puntos por fotogrametria de fotos (144) de drone. Vista desde NW UGM

63 Nube de Puntos por fotogrametria de fotos de drone desde SW UGM

64 Nube de Puntos por fotogrametria de fotos de drone, vistas planta, pespectiva y perfil 30m 57 grados 158 % 19m UGM

65 Km 93 Carrterea escénica Tijuana-Ensenada UGM

66 Km 93 Carrterea escénica Tijuana-Ensenada UGM

67 Estereopar satelital GeoEye días Ortoimagen y modelo de superficie 50Km2 Fuente de seleccion de GCPs Estimacion de movimiento de masa antes vs después 67

68 Ortoimagen GeoEye sobre DEM 1m generado con par estéreo satelital +28 dias, 25 Enero

69 DEM Satelital 1m (+28 días) - DEM (MS) LiDAR 5m (-7 años) Después-Antes ~ 350 k m3 desplazados -325 k m3 370 k m3 Contornos 5m UGM

70 Escaneo Laser Terrestre +46 dias Cortesía de FARO (Ulises Uscanga) Demo de Equipo Focus3D 330 el 2 febrero 2014 Escaneo desde 11 posiciones Densidad de puntos Registro de las estrias del deslizamiento en la pared piso (foot wall), magnitud y orientacion de plano Posproceso. UGM

71 Escaneo Terrestre 11 posiciones Focus3D 330 Cortesia de FARO (Demo) UGM

72 Posiciones (11) Escaneo Laser FARO Focus3D días UGM

73 Nube de puntos escan terrestre FARO Focus 3D 330. Sitio 57 de la serie (53..64) UGM

74 Nube de puntos escan terrestre FARO Focus 3D 330, detalle de las estrias sobre bloque piso (foot wall) UGM

75 Nube de puntos escan terrestre FARO Focus 3D 330, detalle de las estrias sobre bloque piso(foot wall) UGM

76 LiDAR aéreo (+186 días) National Center for Airborne Lase Mapping (NCALM) de la NSF Continuación vuelos arqueológicos en el Sureste de México (INAH) Experiencia previa en vuelo 2010 sierra QKP Proyecto escaneo de Falla Agua Blanca Proyecto con la Universidad de Texas, Austin Realizado 2 Julio km2 corredor de la falla Agua Blanca Deslizamiento km 93 Campus CICESE-UNAM-UABC 76

77 Avión de National Center for Airborne Laser Mapping NCALM 2 Julio 2014 (+186 días) Con piloto Butch Miller, y operadores de LiDAR Juan Fernandez y Darren Hausser de NCALM en Base aérea militar del Ciprés en Ensenada,. UGM

78 Nube de puntos levantamiento LiDAR NCALM (z azul-rojo) Nube de verdad sobre deslizamiento UGM

79 Tres tiempos Km 93: antes, +28, +186 UGM

80 Conclusiones Mas vale tener buenos amigos que mucho equipo. Cada tecnica de percepción remota tiene sus ventajas y desventajas Importancia de registro histórico, rapida transformación. Falta por analizar/resolver en nubes de puntos: Estructuras finas Pendiente y direccion de estrias a partr de escan terrestre. Problema de corregistro de nubes de puntos desde diferentes puntos de escaneo terrestre Integrar diferentes puntos de escaneo (Focus3D) en nube unificada Probar algoritmo iterativo de punto mas cercano (ICP) Identificar condiciones propensas a deslizamientos en corredor San Miguel-Mirador 80

81 Agradecimeintos Carlos Vargas de Cavaro comunicación, por tomarnos fotos y video con su drone Ulises Uscanga de FARO por hacernos el escanéo laser terrestre (Demo), Juan Fernandez de NCALM por volarnos el deslizamiento km 93 fuera de programa CAPUFE por acceso al sitio UGM

82 Gracias! Alejandro Hinojosa, UGM

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