Metodología para el análisis del levantamiento de Vila Vella, Casco histórico de Tossa de Mar

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1 PhD candidate. Arq. Juan M. Corso Sarmiento PhD, Director CPSV:Dr. Arq. Josep Roca Cladera Centre of Land Policy and Valuations, CPSV Polytechnic University of Catalonia, UPC

2 ..cada enfoque o cada descomposición, no debe entenderse como una simple disección o deconstrucción, sino como la creación de nuevos esquemas de conocimiento (GÁMIZ, Antonio., Ideas Sobre Análisis, Dibujo Y Arquitectura) LEVANTAMIENTOS = ANÁLISIS + SELECCIÓN +SÍNTESIS Segmentación RANSAC Levantamiento Arquitectónico Análisis Selección Síntesis Clasificación manual Datos 3D a datos como plantas y fachadas G.H. Baker: génesis y articulación del volumen del edificio Humana (Louisville Kentucky), Michael Graves El proceso analítico debe ir del todo a las partes, y viceversa, una y otra vez. (NORBERG-SCHULZ, Christian., Intensiones en arquitectura)

3 Caso de estudio: Vila Vella, ciudad fortificada medieval, en Tossa de Mar, considerado monumento histórico-artístico nacional en 1931.

4 Método de registro, Iterative Closest Point ICP Se basa en minimizar la distancia entre dos nubes, punto a punto, por iteraciones sucesivas. Mejora su efectividad tener en cuenta: Diferencias entre posiciones por el movimiento de los objetos (ejm. Movimiento de la vegetación por el viento, su eliminación en el registro) Método topográfico Closed traverse Unir en más de una dirección Estadística entre posiciones Georreferenciación y verticalidad basada en el ICC Cartografía: Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC) Estadística del registro Escala 1:1.000 (Diciembre de 2005) Georreferenciación con 150 puntos de referencia a lo largo de las 7 torres, la muralla y la vía.

5 Limpieza de las nubes de puntos 1. Manual, por posición 2. Manual, de todo el modelo urbano Segunda limpieza manual 3. Procesos semiautomáticos y extracción de intensidad por rango de selección (0.03 a 0.4db) Tres procesos de limpieza, dada la necesidad de tener un modelo sin ruido, para el futuro análisis de la información en 2D y 2.5D Limpiar en base a datos de intensidad

6 Análisis, Segmentación de la nube de puntos Programas LIDAR, ejemplo VRMesh Clasificación de planos RANSAC RANSAC "RANdom SAmple Consensus". It is an iterative method to estimate parameters of a mathematical model from a set of observed data which contains outliers. It is a non-deterministic algorithm in the sense that it produces a reasonable result only with a certain probability, with this probability increasing as more iterations are allowed. The algorithm was first published by Fischler and Bolles in RUGOSIDAD Vegetación y elementos complejos Detección de rugosidad con un radio de 0.6m y con un mínimo de 1000 puntos PROXIMIDAD Detección de Superficies horizontales Slope 74% y mayores de 1.2m de altura Basado en: Peter Kovesi, Centre for Exploration Targeting School of Earth and Environment The University of Western Australia. ZULIANI, Marco, RANSAC for Dummies With examples using the RANSAC toolbox for Matlab & Octave and more, Enero, 2012.

7 Selección, reorganización manual Superficies escaneadas de forma directa: Fachada y muralla Superficies escaneadas de forma indirecta: El suelo Captura de puntos lejanos: Cubiertas Elementos complejos: vegetación y mobiliario

8 Síntesis. De 3D a Raster como base de datos Desdoblamiento de la información, conservando la transformación Muros bajos Edificado Muros bajos analizados en planta y proyectados en pasos posteriores en fachada, igual que el techo y el suelo Distancia entre parcelas 15cm

9 Construcción imágenes TLS como base de datos Resolución y tamaño del pixel (detalle alcanzado) Manejo de la falta de datos (ignorar el no data ) Filtrado de la imagen base (interpolación de datos) Superposición de imágenes raster (georreferenciación) Información ortogonal (RANSAC en la alineación de datos) de información a extraer (min, max, sum, mean, etc.) Escala de valores (rangos de profundidad 32bits y normalización 0-1) Raster desde visualizadores de nubes de puntos, enfocado a las zonas de mayor detalle Pointools Sistemas de Información Geografía SIG (procesos de filtrado Low Neighborhood) ArcGis

10 Manejo de información Raster proveniente del TLS Información de intensidad y color Fachada y muralla RGB Intensidad Clasificación supervisada Suelo Resolución 2pix/cm 1er filtro Neighborhood 2er filtro Neighborhood Por ser una superficies escaneadas de forma indirecta, necesitan una mayor interpolación y el uso de mascaras que complementen el vacío de datos. Cubiertas Orientación y cambios de pendiente Vegetación y mobiliario Raster Suma resolución 1cm/pixel enredadera s Árboles Pérgola con vegetación Aspect Superficies planas e inclinadas Planta arbustos Jardineras Arco con vegetación 3D del Slope de Int. Natural Neighbor extruido con el Raster Max. análisis superficie Natural Neighbor Secciones

11 Manejo de información Raster proveniente del TLS Información de profundidad Fachada y muralla Hillshade Raster máximos, falso color Suelo DTM Neighborhood + Hillshade Raster min 0,02m pixel Raster mínimos, falso color Cubiertas Vegetación y mobiliario Surface Volume 1: Plane_Height: 24,48 Reference: ABOVE Z_Factor: 1, Area_2D: 964,68 m2 Area_3D: 2482,93 m3 Volume: 7647,21 m3 Raster mínimos 0,1 m Raster máximos 0,1 m Algebra de mapas +25m Raster máximos 0,1 m Raster máximos 5 cm/pixel, filtro. Neighborhood Low radio de 3 pixeles Hillshade Raster máx 0,05m Raster máx a puntos y a mallas Filtro Minus de 0,1 m

12 Fachada y muralla Cubiertas Manejo de información Raster proveniente del TLS Vectorización de superficies complejas área vectorial de una clasificación por profundidad Longitud mayor: Intersección de líneas y áreas vectoriales Suelo Pendientes Áreas Shapefile Vegetación y mobiliario A partir de la malla de superficies horizontales detectar los contorno SHP raster clasificado TIN 0,05m Optimizado Contornos y líneas de quiebre

13 CONCLUSIONES La complejidad de información TLS plantea la necesidad de distinción y separación de las partes de un todo hasta llegar a conocer sus principios o elementos. Su manipulación final Raster requiere un control de la transformación de los datos en cada etapa, en términos de precisión, limpieza, interpolación de información y georreferenciación. Las características técnicas TLS y arquitectónicas permiten agrupar la información en cuatro grupos, con procesos independientes para cada uno: Fachadas, suelo, techo y elementos complejos. La información 2D y 2.5D permite la accesibilidad de los datos y el trabajo multidisciplinar en el Patrimonio. Los Sistemas de Información Geográfica y la Teledetección (procesamiento de imágenes) permiten una exploración continua, rigurosa y estandarizada de la información TLS.

14 Bibliography: AXELSSON, P., Processing of Laser Scanner Data-Algorithms and Applications. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, vol. 54, Al Shawa, Majd, Consolidation Points In Des Nuages In Lasergrammetrie Terrestrial Sur Les Nouvelle Approche Basée Entités linéaires, Master Thesis, Ecole Nationale Supérieure d'architecture de Nancy, Université Henri Poincaré, ARUN K. S., Huang, T. S., Blostein, S. D., Least square fitting of two 3-d point sets. 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ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 60, Issue 2, Zuliani, Marco, RANSAC for Dummies With examples using the RANSAC toolbox for Matlab & Octave and more, Miralles Enric Metodología para el análisis del levantamiento de Vila Cómo Vella, Casco acotar histórico un de croissant Tossa de Mar Revista croquis 49/50 España, 1991

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