Arquitectura GRID Computing como medio para la democratización e integración de datos LiDAR

Transcripción

1 Arquitectura GRID Cmputing cm medi para la demcratización e integración de dats LiDAR Integración del estándar OpenGIS Web Prcessing Service Fernández-Rivas, Jaysn 1 ; Siabat, Willingtn 2 1 Estudiante de Dctrad. Universidad Plitécnica de Madrid 2 Asistente de Investigación. Universidad Plitécnica de Madrid Autvía de Valencia, Km. 7.5 ETSI Tpgrafía, Gedesia y Cartgrafía E Madrid España. Resumen El prcesamient masiv de infrmación btenida a través de sensres LiDAR (Light Detectin and Ranging) excede fácilmente las psibilidades de prcesamient de ls rdenadres cnvencinales. Actualmente, rganizacines públicas y privadas acumulan grandes cleccines de dats derivads de este tip de sensr sin que ls usuaris puedan tener acces a ells de manera ágil y eficiente. El elevad cste de las licencias y la cmplejidad del sftware necesari para prcesar un cnjunt de dats derivads de sensres LiDAR, reduce significativamente el númer de usuaris cn herramientas para su expltación a un númer limitad de prveedres. Ante esta perspectiva, han surgid nuevs esfuerzs que se cncentran en hacer que esta infrmación sea accesible para cualquier usuari. En este artícul se discuten algunas de las slucines que sirven de apy al prcesamient remt y la accesibilidad de dats LiDAR mediante el us del estándar OpenGIS Web Prcessing Service implementad en una arquitectura GRID Cmputing. Se identifican ls resultads de investigacines recientes y ls avances alcanzads en el marc de las Infraestructuras de Dats Espaciales. Ests trabajs facilitan el tratamient, distribución y acces a ls dats en cuestión, y sn la base para futurs estudis y prpuestas lcales y reginales. PALABRAS CLAVE LiDAR, OGC, WPS, GRID Cmputing. 1. INTRODUCCIÓN El us de dats prvenientes de sensres Escáner Láser Aertransprtad (ALS pr su sigla en inglés) LiDAR (Light Detectin and Ranging) se ha incrementad durante ls últims añs [1], est se debe a la gran utilidad de esta tecnlgía para la generación de Mdels Digitales de Elevacines (MDE) de alta reslución y al papel que juegan ests mdels en muy variads ámbits que van desde la generación de mdels tridimensinales urbans, hasta la planificación de auxili y ayuda en cas de desastres naturales [2] 1. Sin embarg, la inmensa cantidad de infrmación capturada mediante esta tecnlgía, resulta ser un gran incnveniente en cuant al almacenamient, visualización, prcesamient e intercambi de ls dats y sus prducts derivads Err! A rigem da referência nã fi encntrada.. Dad que el almacenamient y el prcesamient de cnjunts de dats LiDAR de alta calidad pueden ser difícilmente manejables cn ls actuales sistemas de infrmación gegráfica de escritri [1] [4], existe la necesidad de cntar cn mejres técnicas para el prcesamient y gestión del almacenamient de cnjunts de dats masivs LiDAR [5]. Ante la gran cmplejidad del fluj de infrmación de ls dats LiDAR y las limitacines de las herramientas y sftware para manejar este cnjunt de dats, institucines académicas, sectres del gbiern y crpracines cmerciales alrededr del mund se han puest en la tarea de encntrar slucines a sus requerimients de acces internacinal e interperable de grandes cantidades de dats espaciales distribuids y hetergénes, servicis, habilidades espaciales y tras facilidades [6] que atiendan a las actuales necesidades de ls cada vez mas grandes cnjunts de dats LiDAR. Per, cóm enfrentar la creciente demanda de recurss para el prcesamient de dats LiDAR, sin aumentar significativamente el tiemp de ejecución, disminuyend a la vez la inversión de capital? Alguns autres [7] [8] [9] [10] han sugerid que la mejr frma de superar este prblema es a través del us cmbinad de estándares, tales cm el OpenGIS Web Prcessing Service y el us de Arquitecturas GRID Cmputing, a fin de lgrar un alt desempeñ y gran capacidad de almacenamient. 1 apud [11]

2 Este artícul tiene cm finalidad realizar un análisis de las slucines existentes a este respect, presentand ls esfuerzs realizads en la elabración de herramientas para el almacenamient y prcesamient de dats LiDAR, discutiend las slucines referentes al prcesamient remt, accesibilidad a ls dats mediante la utilización de infraestructura de dats espaciales y el us clectiv de redes y bases de dats, que facilitan el tratamient, distribución y acces de ls dats LiDAR. La realización de un artícul que resuma ls avances y tendencias científicas en el tratamient de dats LiDAR resulta de interés, ya que permite el seguimient de ls últims desarrlls, prmviend un acercamient entre ls diferentes actres y desarrlladres de cncimient, permitiend además la identificación de institucines en dnde la experimentación y estandarización se está llevand a cab. El rest de este artícul esta estructurad cm sigue: En la sección 2 se presenta un acercamient al prcesamient tradicinal de ls dats LiDAR, se realiza una breve intrducción de ls cncepts fundamentales de OpenGIS Web Prcessing Service (WPS) y una intrducción general acerca de GRID Cmputing. En la sección 3 se presentan brevemente las aprximacines más representativas de prcesamient de dats LiDAR pr medi de la integración de una infraestructura de dats espaciales dentr de un ambiente GRID. Finalmente, en la sección 4 se incluyen las cnclusines y se discute la psible aplicación en trabajs futurs. 2. TECNOLOGÍAS Esta sección frece una intrducción general a la tecnlgía LiDAR, cmentand ls fundaments básics, ls dats riginales que se btienen de un vuel y las aplicacines prducts finales que se pueden generar a partir de ls dats capturads. Seguidamente se realiza una breve descripción de las tecnlgías implicadas más imprtantes en prcesamient y accesibilidad de gedats cm sn estándares OpenGIS Web Prcessing Service. Para finalizar se intrducirá el cncept de Arquitecturas GRID Cmputing cuya cmprensión es necesaria para cnseguir una idea clara y glbal del prblema plantead LiDAR AEROTRANSPORTADO El sistema LiDAR Aertransprtad (Light Detectin and Ranging), es un sistema óptic de medición de luz reflejada pr bjets lejans, que determina distancias a partir del tiemp que tarda cada puls emitid pr el sensr en llegar a la superficie y vlver. Estas distancias cmbinadas cn la infrmación prprcinada pr ls sistemas GPS (Glbal Psitining System) e IMU (Inercial Measurement Unit) sistemas de rientación y psicinamient precis del avión, permiten btener las crdenadas x, y, z de ls elements de la superficie [11]. El prces enter de prducción de dats LiDAR se puede dividir en 3 partes: (i) captura, (ii) prcesamient y (iii) entrega de prducts finales. Durante la captura de dats el Sensr LiDAR aertransprtad escanea la superficie de manera perpendicular al vuel, capturand la infrmación de la superficie del terren en frma de densas nubes de punts. Una ventaja en la captura de infrmación de LiDAR es que a diferencia de trs sensres, el sensr LiDAR es activ, est significa que puede capturar infrmación sin tener en cuenta el ángul slar e inclus es psible btener infrmación durante la nche, aunque deban evitarse la realización de vuels en cndicines de vients fuertes, nevada, lluvia, niebla y elevada humedad [11]. Otra ventaja de la tecnlgía LiDAR cnsiste en la psibilidad de penetración de cada puls emitid a través de hjas cubiertas delgadas, permitiend la captura de hasta 4 retrns (ecs) pr puls. Est facilita medir la altura del terren en znas cmpletamente cubiertas pr la vegetación, cn una precisión vertical inferir a ls 15 cm, dichas ventajas n sn psibles cn técnicas de medición altimétrica clásicas cm la ftgrametría. El Prcesamient se realiza una vez la nube de punts es capturada, en esta fase varias intervencines autmáticas (algritms autmátics de clasificación, filtrad autmátic de errres, etc.) e intervencines manuales (edición pr parte de un usuari expert) deben ser aplicadas para segmentar, editar, clasificar y mdelar ls punts medids. Ests pass usualmente requieren una gran capacidad de almacenamient para ejecutar prducts intermedis y cntrles de calidad específics, también es necesari persnal experimentad en el manej de un cmplej y csts sftware. Las aplicacines que trabajan cn ests dats están diseñadas para crear e interplar redes triangulares (TINs 2 ), y dad que ls dats deben ser leíds en memria, las TINs deben ser creadas en segments. Este requerimient implica que para prcesar la nube de punts es indispensable dividirla en grups más pequeñs. Existen diferentes herramientas tant cmerciales cm Open Surce, para el tratamient y prcesamient de ls dats LiDAR. Dentr de las platafrmas cmerciales encntrams TerraScan, sftware prpietari líder en el mercad, desarrllad pr la empresa Terraslid. En el ámbit de herramientas en códig abiert, el Sistema de Sprte de Análisis de Recurss Gegráfics (Gegraphic Resurces Analysis Supprt System, GRASS) se recnce cm la platafrma pen surce mas prminente, cnstruid a través de aprtes investigativs de institucines educativas cm el Labratri de Gemática de la Universidad Plitécnic di Milan. Una breve descripción y cmparativa de las herramientas mas ampliamente utilizadas en la actualidad para el prcesamient de dats LiDAR pueden ser encntrara en Err! A rigem da referência nã fi encntrada. y Err! A rigem da referência nã fi encntrada.. 2 Triangulate Irregular Netwrk

3 Para el tratamient y prcesamient de ls dats LiDAR, la mayría las herramientas prcesan ls dats almacenads, en el frmat LAS 3, un frmat estándar de intercambi de nubes de punts tridimensinales LiDAR cread pr la American Sciety fr Phtgrammetry and Remte Sensing (ASPRS) 4, este frmat almacena para cada punt de la nube ls valres x, y, z, además de ls valres de intensidad y númer de retrn (ec). También puede almacenar ls camps definids pr el usuari durante el prcesamient de la infrmación, cm pr ejempl la clasificación de cada punt en una categría asignada (Ver Figura 1). Visualización de Infrmación riginal clase default Visualización de la nube de punts pr ec Visualización de la nube de punts pr elevación Visualización de la nube de punts pr línea de vuel Visualización de la nube de punts pr intensidad Visualización de la nube de punts pr distancia a la alt. de vuel Figura 1: Visualización infrmación capturada cntenida en frmat LAS Fuente: Elabración prpia. La entrega de dats LiDAR y prducts derivads al cliente usuari final es la última parte del prces, García [14] enumera ls prducts finales estándar (ver figura 2), que se pdrían clasificar en: (i) Nubes de punts y (ii) Mdels Digitales de Elevación (MDEs). Nubes de Punts Nube de punts irregular crrespndiente a ls punts LiDAR riginales: se entrega la nube de punts LiDAR bruta clasificada generalmente en una categría (Default). Nube de punts clasificada: se btiene a partir algritms de clasificación autmática aplicads a la nube de punts bruta. Ests algritms clasifican cada punt de acuerd a su psición relativa cn respect a ls sus punts más cercans dentr de la nube. Las clases pueden ser suel, vegetación (alta media baja), edificis, ruid, slape entre pasadas, líneas eléctricas, puentes, etc. Imagen de intensidades: se btiene a partir de la amplitud de la señal que retrna al sensr después de rebtar en la superficie terrestre. La imagen de intensidades permite realizar distincines entre superficies. Mdels Digitales de elevación Mdel Digital de Superficie (MDS): se btiene interpland sl ls punts del primer puls recibid. Aquí pdems distinguir las alturas de las cnstruccines, vegetación, puentes, cches, farlas, etc. 3 Pr sus siglas en ingles Lg ASCII Standard 4

4 Mdel Digital del Terren (MDT): se btiene interpland ls punts del últim puls recibid, eliminand ls punts que n pertenecen al terren, generándse así un mdel sin edificis, sin vegetación y sin ls demás bjets que se encntraban sbre la superficie del terren al mment de la captura de la infrmación. Mdels derivads de las anterires: MDT-Puentes, MDT+Edificis-Puentes, etc. Ls frmats más recncids en la entrega de esta infrmación sn: LAS, para la nube de punts y sus clasificacines y ECW, TIFF, XYZ, ASCII para Mdels digitales de elevación (MDT, MDS, etc). Nube de punts Bruta clasificada en default (Blanc) Nube de punts psterir a clasificación autmática del slape (Gris) Nube de punts psterir a Clasificación autmática del terren (Naranja) Nube de punts psterir a Clasificación autmática de edificis (Rj) Nube de punts psterir a Clasificación autmática de vegetación (Verde) Punts clasificads cm ruid, n clasificads. MDT MDT+ Edificis MDS APLICACIONES DATOS LiDAR Figura 2: Prducts Finales estándar Fuente: Elabración prpia. Fld [2] 5 y Friker et al. [11] describen las principales aplicacines de ls sistemas de altimetría láser: (i) generación de Mdels Digitales de Elevación (MDE), (ii) gestión de recurss frestales, (iii) generación de mdels 5 apud [11]

5 tridimensinales urbans, (iv) cartgrafía de riesgs de avenidas e inundacines, (v) cartgrafía de elements lineales cm vías de cmunicación y servicis, (vi) cartgrafías de znas de acces cmplej (Znas pantansas de abundante vegetación), (vii) cartgrafía de znas csteras, (viii) planificación de auxili y ayuda en el cas de desastres naturales (prmviend la actualización rápida y precisa de las znas afectadas). Aunque inicialmente la tecnlgía LiDAR fuera recibida cn escepticism, durante ls últims añs se ha gestad un cambi de perspectiva y actualmente la cmunidad gegráfica la acepta cm un sprte óptim para la captura y generación de dats e infrmación que invlucra el mdelad de elevacines, alturas y demás elements relacinads. El láser altimétric frece capacidades técnicas únicas, baj cste de peración en camp y reduce el tiemp de pstprces y el esfuerz cmparad cn ls métds tradicinales [2]. Cn ls sistemas LiDAR cmerciales actuales, es psible capturar dats cn una densidad de hasta punts pr segund. Así, una hra de vuel puede generar más de punts, que permiten la generación de MDE de elevada precisión. Es psible cubrir un área de km 2 en un tiemp inferir a 12 hras bteniéndse un MDE final al día siguiente cn más de de punts, equivalentes a más de punts/km 2. Si se trata de un trabaj lineal se puede realizar el MDE de una banda de 500 km de lngitud en una mañana, estand ls resultads preparads al día siguiente [2][11]. Grandes cantidades de nubes de punts LiDAR están siend clectads pr diversas rganizacines de sectres públics y privads, sin embarg, ls algritms aplicads a ests dats sn algunas veces insuficientes frente a la gran cantidad de infrmación que debe ser prcesada y almacenada. Sól alguns prveedres pueden permitirse ls recurss (sftware y hardware cmerciales) para el tratamient de dats LiDAR bruts. Ls usuaris finales n pueden manejar ls dats LiDAR riginales, ni tienen la capacidad de realizar un cntrl de calidad adecuad de ls trabajs que cntratan, ni crregir errres en dichs prducts [15]. Pr esta razón ls geinfrmátics trabajan para que en el futur sea psible para cualquier usuari, inclus para aquells n especializads, acceder a esta infrmación, persnalizar el sftware, mdificar ls algritms cn el bjet de adaptarls para su pryect particular y cmpartir tda esta infrmación en la Web INFRAESTRUCTURA DE DATOS ESPACIALES (SDI) Y ESTÁNDARES DEL OPEN GEOSPATIAL CONSORTIUM (OGC) El OGC 6 es la rganización internacinal que prmueve la interperabilidad y el intercambi de recurss y servicis geespaciales en un ambiente distribuid, a través del desarrll e implementación de especificacines basadas en el cnsens de plíticas, especificacines y recmendacines [16]. Las especificacines de la OGC sn ampliamente usadas pr la cmunidad geespacial para el intercambi de dats y recurss. Para cmpartir, acceder y facilitar la interperabilidad de dats espaciales, la cmunidad geespacial ha desarrllad un cnjunt de tecnlgías, estándares y prtcls de intercambi, entre ls que destacan las especificacines prpuestas pr el Open Gespatial Cnsrtium (OGC), el Cmité Técnic 211 y la Familia de estándares ISO Una amplia descripción de ests servicis puede ser cnsultada en [17]. La distribución, visualización y el acces a infrmación gegráfica raster y vectr, junt cn la capacidad para buscar dats espaciales estaban cubierts pr ls estándares OGC; Web Map Service (WMS) [18], Web Feature Service (WFS)Err! A rigem da referência nã fi encntrada., Web Cverage Service (WCS)Err! A rigem da referência nã fi encntrada. y Catalgue Service fr the Web (CSW)Err! A rigem da referência nã fi encntrada., per existía una carencia de un estándar recncid para prcesamient de dats espaciales distribuids. Este aspect fue slucinad mediante la creación de Web Prcessing Service (WPS), el cual ha sid aprbad cm un estándar ficial pr la OGC en diciembre 2007 Err! A rigem da referência nã fi encntrada.. I. Web prcessing service (WPS) El WPS fue desarrllad para frecer algún tip de funcinalidad de prcesamient de GIS para una interfaz estandarizada a través de Internet, prprcinand nrmas para describir cualquier prces, así cm la frma para realizar las peticines al prces y de respnder dicha petición. El estándar WPS también define cóm un cliente puede slicitar la ejecución de un prces. Esta especificación fue publicada pr OGC en su primera Versión en 2004 y en 2007 se liberó la versión De acuerd cn la especificarn OGC WPS hay 3 peracines bligatrias que pueden ser slicitadas pr un cliente y realizada pr un servidr, estas peracines sn: GetCapabilities, DescribePrcess, y Execute Err! A rigem da referência nã fi encntrada.. Alguns de ls pryects paquetes de sftware más representativs de servidres WPS sn: Deegree Framewrk 7, WPSin 8, pywp 9 (Pythn Web Prcessing Server), 52 Nrth WPS, Ests pryects generalmente en códig abiert implementan la mayría de estándares de OGC. Un análisis cmparativ de las actuales implementacines estándar WPS, puede ser cnsultad en [23]. Las especificacines OGC Web Services permiten el acces de dats gesepaciales en un ambiente distribuid, sin imprtar el frmat, pryección, reslución la ubicación del archiv. Sin embarg algunas de las aplicacines basadas en especificacines OGC cnsumen much tiemp en cálculs intensivs. Para alcanzar un alt desempeñ en el prcesamient y capacidad de almacenamient, ls dats LiDAR requieren el us de tecnlgías GRID,

6 diseñadas para cmpartir dats, capacidad de almacenamient y pder cmputacinal, dentr de Organizacines virtuales (VO) [9] TECNOLOGÍA GRID GRID es una tecnlgía en rápid desarrll, mtivada pr la actual demanda de las ciencias e ingeniería, de sfisticadas herramientas de cómput que permitan cmpartir recurss gegráficamente distribuids. La visión del GRID es que sus usuaris cmpartan recurss, sftware, dats e infrmación y crdinen la reslución de prblemas a través de rganizacines virtuales dinámicas y multi-institucinales [24]. De acuerd cn Fster un GRID es un sistema que Crdina recurss que n están sujets a un cntrl centralizad a través del us de prtcls e interfaces estándar, abierts y de prpósit general, para la entrega de servicis de calidad n trivial [25]. El us crdinad de recurss gegráficamente distribuids hace psible aplicacines cm la clabración y cmputación distribuida, el acces, análisis y prcesamient de dats distribuids. Dentr de las ventajas de utilización destacan: reducción de ls cstes para adquisición de hardware, la mejra de ls recurss de almacenamient y cómput baj demanda y el manej de peracines en frma segura [10] En la actualidad la tecnlgía GRID ayuda a ls científics a tratar grandes cnjunts de dats mediante el us de clabracines remtas cmplejas, trabajs cmputacinales distribuids, instrumentación remta, transferencia de dats remta y espacis de almacenamient cmpartids [26]. La demanda de prcesamient eficiente y administración de dats ha hech a las infraestructuras GRID un cmpnente esencial en un ampli rang de dminis científics [27]. Un númer imprtante de pryects GRID distribuids de gran envergadura se han desarrllad pr td el mund en cmputación científica y técnica para investigación y educación, tant para us perativ cm para demstracines técnicas. De esta manera se ha alcanzand un cnsens cnsiderable en ls cncepts y tecnlgías claves [9]. La rganización encargada de Crdinar el desarrll de la tecnlgía GRID en el mund es el Open GRID Frum (OGF) que dirige la adpción de aplicacines distribuidas, así cm la estandarización. La OGF tiene una serie de estándares dentr de Web Services Resurce Framewrk (WSRF) que implementa ls servicis Web requerids pr Open GRID Service Architecture (OGSA). El Web Service Resurce Framewrk (WSRF) es un estándar abiert que define ls servicis Web para GRID cmputing, es decir, es la infraestructura sbre la cual está cnstruid el OGSA. La OGSA es la arquitectura abierta y estándar para el desarrll de aplicacines GRID, tiene el prpósit de nrmalizar ls servicis accines habituales tales cm gestión de tareas, de recurss y de seguridad. También define ls interfaces a ests servicis. Esta arquitectura esta basada en Service Oriented Architecture (SOA), y pr cnsiguiente hereda las prpiedades y capacidades de Simple Object Access Prtcl (SOAP) y Web Service Descriptin Language (WSDL), especificacines que frmalizan la sintaxis para describir ls servicis Web, así cm la frma de cmunicación, es decir, ls frmats de ls mensajes necesaris para interactuar cn ls servicis listads en un catálg GLOBUS TOOLKIT Glbus Tlkit es un pen surce middleware cmpuest pr un cnjunt de servicis y librerías de sftware que permite el descubrimient, la gestión, el cntrl de recurss, además de seguridad y manej de dats. Cnsiderad una de las claves para el éxit del GRID, permite el us cmpartid de pder de cómput, bases de dats y tras herramientas nline de manera segura a través de empresas, institucines y límites gegráfics sin sacrificar la autnmía lcal. Glbus Tlkit facilita la integración de sistemas GRID, permitiend un rápid acplamient de rdenadres, bases de dats, instruments y usuaris experts. Cn Glbus Tlkit ls científics pueden ejecutar enrmes e inacabables prcess en múltiples maquinas de alt desempeñ al mism tiemp, aún cuand estas máquinas puedan estar lcalizadas muy lejs puedan pertenecer a diferentes rganizacines [26]. Desde la versión 1.0 de 1998, pasand pr la versión 2.0 liberada en 2002 y la última versión 4.0 basada en un nuev Open-standard GRID Services, Glbus Tlkit se ha cnvertid rápidamente en el estándar pr defect para la mayría de las grandes implementacines GRID [26]. Una de las cntribucines más imprtantes de ls GRID es la psibilidad de permitir y simplificar la clabración entre Organizacines Virtuales (VO) enrmes agrupacines de usuaris; per la privacidad de ests recurss debe ser garantizada, para que sól usuaris autrizads puedan acceder. Pr esta razón, la seguridad se ha cnvertid en el mayr prblema y requerimient del GRID [8]. Este prblema ha sid slucinad en la última versión Glbus Tlkit 4 (GT4) cn la inclusión de mejres funcinalidades de seguridad cm la GRID Security Infraestructure (GSI). Además de est, GT4 cntiene un cmpnente Web Service-base GRID Resurse Allcatin and managment GRAM) usad cm recurs cmputacinal para activar, mnitrizar y cancelar trabajs del GRID. (WS- 3. CASOS DE USO DE PROCESAMIENTO Y ACCESIBILIDAD DE DATOS LiDAR MEDIANTE APLICACIONES DISTRIBUIDAS.

7 En este apartad se muestra un breve resumen de las aprximacines para la realización de un prcesamient efectiv de dats LiDAR pr medi de la integración de una infraestructura de dats espaciales dentr de un ambiente GRID. Las aplicacines a cntinuación descritas han sid seleccinadas pr cnsiderarse representativas, y ser cass de éxit además de referentes para al cmunidad científica especializada en el prcesamient de dats LiDAR. Es imprtante aclarar que aplicacines cm LIDAR Server desarrllada pr la empresa nrteamericana QCherent 10 n han sid incluidas en este apartad, pr tratarse de aplicacines cmerciales que requieren el pag de licencia, además han sid descartadas aquellas aplicacines n realizan servicis distribuids GEON LiDAR WORKFLOW (GWL) The Gesciences Netwrk (GEON) se inició en 2002 en Estads Unids cm un pryect financiad pr la NSF 11 en el marc del prgrama de investigación de las Tecnlgías de la Infrmación. El pryect cmenzó cm una investigación clabrativa entre una dcena de institucines para desarrllar una ciberinfraestructura (prtal 12 ) cn el fin de apyar el intercambi e integración de dats entre la cmunidad de ciencias de la tierra. Actualmente, cuenta cn más de 20 scis entre ls que se encuentran agencias gubernamentales, empresas, universidades, centrs de investigación, destacand la Universidad de Arizna y San Dieg Supercmputer Center de la Universidad de San Dieg Califrnia. Un de ls servicis de GEON es la distribución, interplación y análisis de nubes de punts LiDAR, para ell han realizad un acercamient geinfrmátic aprvechand su prtal, que permite a ls usuaris realizar intensivs prcess cmputacinales de dats LiDAR, aún sin tener ls recurss aprpiads en su rdenadr lcal. Este sistema da a ls usuaris acces a las bases de dats de su interés, además del acces a herramientas básicas para prcesar dats LiDAR. El bjetiv fundamental de este pryect es la demcratización del acces a nubes de punts LiDAR para la gecmunidad. Permite a ls usuaris realizar una selección de dats de la nube de punts, prcesarla y recibir entre trs elements un MDE de alta reslución, td est a través de un prtal interactiv en Internet. De esta manera sus desarrlladres buscan prmver el us de dats tpgráfics de alta reslución en la investigación de las geciencias. Para realizar un análisis eficiente y fiable de dats LiDAR en GEON requiriern el acces a recurss GRID distribuids y hetergénes. La dificultad de crdinar ests recurss distribuids, que además cuentan cn diferente hardware y sftware, hiz necesarias la creación de interfaces y herramientas adaptables y cnfigurables. Cn este prpósit GEON desarrlló en el añ 2006 una slución basada en una arquitectura de tres capas (Ver figura 3): (i) un prtal cm interfaz de usuari, (ii) un sistema de fluj de trabaj basad en Kepler scientific wrkflw system 13 para la crdinación de recurss distribuids y (iii) un cnjunt de algritms de prcesamient implementads sbre tecnlgía GRID. [27] GEON WORKFLOW - ARQUITECTURA DE TRES CAPAS Cliente / Prtal GEON Capa prtal Interfaz de usuari Mapa y Atributs Funcines y parámetrs GRASS Petición Crear descripción del fluj de trabaj Mnitrización Traducción Prgramación Visualización de dats cruds Capa fluj Cntrl Prgramación de tareas y mnitirización Recuperación de falls DB2 ArcInf ArcSDE ArcIMS Mapa sbre el GRID Algritms de superficie GRASS Spline IDW Cnsulta Espacial Resultads del Prgramación prcesamient ASCII GRID Cluster de cálculs Capa Grid Prcesamient Descargar / Visualizar dats Dats cruds Resultad del prces x,y,z y atributs DB2 NFS Munted Disk Figura 3: Arquitectura GEON Fuente: Basad en [27] (US Natinal Science Fundatin)

8 Cada capa cumple cn las siguientes funcines: a) Prtal layer: habilita al usuari para seleccinar un cnjunt de dats a través de herramientas de selección de dats gegráfics y alfanumérics implementads cn servicis WMS. Además le permite seleccinar algritms de prcesamient y ls prducts derivads deseads. El fluj de trabaj es cread en el mment y es definid pr el Kepler Wrkflw Manager. b) Wrkflw layer: también llamad layer de cntrl principal. Es la capa encargada de gestinar la cmunicación entre el prtal layer y el GRID layer. Es cntrlad pr el Kepler Wrkflw Manager (KWM) que crdina ls múltiples cmpnentes distribuids GRID, activa y mnitriza ls trabajs dentr de ls múltiples nds y gestina la transferencia de trs servidres externs y sus prducts intermedis. Además, envía infrmación sbre el estad de ejecución de ls prcess al usuari a través del prtal. c) GRID layer: también llamad layer de ejecución. Esta capa se encarga de distribuir el prces en cada un de ls nds GRID que participen en el prcesamient de ls dats y hayan sid asignads pr el KWM. El GEON LiDAR Wrkflw (GLW) sigue la arquitectura prpuesta en el KWM en la cual ls dats y herramientas de prcesamient sn accesibles a través de una infraestructura cmpartida y ls prcess sn crdinads de tal manera que permiten a ls usuaris crear flujs de trabaj según sus necesidades y bjetivs. Esta manera de cnstruir cmpnentes frece gran flexibilidad para cnectar cualquier aplicación de prcesamient de dats, prprcinand un ambiente mdularizad y persnalizable. GLW fue piner en la utilización de KWM cm middleware en prtales dedicads a la gestión de recurss GRID distribuids. El Kepler scientific wrkflw system prprcina un ambiente mdularizad y cnfigurable para acceder a ls cluster GRID y ejecutar tareas de alt desempeñ cmputacinal. Permite crdinar ls pass del fluj de trabaj, facilitand que ls cmpnentes sean dinámics y adaptables a las necesidades y a la dispnibilidad de dats y de algritms de prcesamient. Además, a través de este framewrk es psible frecer geprcess típics cm Triangular Interplatin Netwrk (TIN), Inverse Distance Weighted (IDW), Kriging and Splined interplatin, tds ells basads en servicis Web de GRASS. Otras características imprtantes sn la generación dinámica de metadats en el mment de descarga de ls dats, que puede ser realizada en una gran variedad de frmats (GRID, ASCII, GeTIFF y textfile). Cabe resaltar que en el mment de la implementación de KWM el OGC WPS n estaba aprbad ni se había publicad un brradr ficial PROYECTO SPATIAL DATA INFRASTRUCTURE-GRID (GDI-GRID PROJECT) Este pryect fue prpuest en veran de 2007 pr el Ministeri de Educación e Investigación de Alemania (BMBF). Dentr de ls principales scis se encuentran prveedres y usuaris de recurss y servicis cartgráfics destacand el Centr de Cómput de Lwer Saxny, empresas cm ESRI, Lat/Ln, GMBH y Stapeifelt GMBH e institucines académicas alemanas cm Technische Universitat Kaiserslautern, Universidad Münster, Universidad de Hannver y Universidad de Bnn, quienes han realizad múltiples publicacines y se han encargad de la divulgación científica de sus avances [1] [8] [11] [25] [28]. Durante el desarrll del pryect fuern implementadas diferentes tareas de btención de MDEs dentr de WPS. Dichas tareas implicarn cálculs intensivs en tiemp y recurss, para lgrar un desempeñ eficiente de ests cálculs fuern necesarias las capacidades de prcesamient y almacenamient GRID. Pr ell, su bjetiv se cncentró principalmente en el prcesamient efectiv de dats espaciales LiDAR pr medi de la integración de una SDI dentr de un ambiente GRID (SDI-GRID Para sus desarrlladres la implementación de cnjunts de WPS dentr de una infraestructura distribuida de aplicacines GRID cntó cn muchs rets relacinads especialmente cn la incmpatibilidad entre ls estándares SDI y GRID, especificamente en ls siguientes aspects: (i) Descripción de servicis,(ii) Servicis de interfaces,(iii) Servicis cn estad, (iv) Mecanisms de seguridad. Una amplia descripción a este respect puede ser cnsultada en [10]. En rasgs generales, ests incnvenientes de incmpatibilidad en la cmunicación sn: ls servicis GRID sn descrits pr medi de Web Service Descriptin Language (WSDL) y se cmunican pr medi de Simple Object Access Prtcl (SOAP) ambs estándares del W3C 14. Mientras que ls servicis Web SDI están basads en estándares de OGC e implementan bligatriamente las peracines GetCapabilities para describir servicis y se cmunican mediante Hyper Text Transfer Prtcl (HTTP) metds GET y POST [4]. Servici W3C OGC Service Descriptin WSDL GetCapabilities Messaging SOAP/XML HTTP GET/POST, KVP, GML Tabla 1: Fuente [4] 14 W3C El Cnsrci Wrld Wide Web, es una cmunidad internacinal que trabaja cnjuntamente para desarrllar estándares Web.

9 En cuant a las diferencias de seguridad, OGC Web Prcessing Services n incluye declaracines en cuant a seguridad, más aún, n hay especificación para autenticar diferentes usuaris para un servici, el mecanism de seguridad es establecid según cada pryect en específic. Pr tr lad y a diferencia de est, en las Tecnlgías GRID la seguridad es muy imprtante y cada recurs puede ser asignad a un usuari en particular [10]. La OGC cnsciente de la necesidad de utilizar infraestructuras GRID ha realizad acercamients para describir OGC Web Services cn WSDL y mensajería cn SOAP. Además de est, para cnectar la Gecmunidad cn la cmunidad GRID, la OGC y la OGF han trabajad juntas para especificar interfaces e identificar las mejres prácticas, mejrand ls existentes estándares GRID Cmputing y OGC; para ell, ambs rganisms han firmad un memrándum de entendimient y clabración [10] [4]. Ls cmpnentes principales del WPS Terrain Grid-enable se muestran en la Figura 4, una amplia descripción de ests cmpnentes puede ser cnsultada en [4]. En primera instancia, el cliente accede através del WPS, se autentica y psterirmente el WPS actúa cm un cliente Grid que llama e implementa ls servicis. Para asegurar la crrecta autenticación del cliente y cmpleta cnfidencialidad de ls dats, se delega la autenticación pr medi de la creación de un temprary Prxy para el servici GRID. De esta manera el WPS prprcina al usuari una interfaz genérica para acceder a variedad de prcess geespaciales estandarizads, vía getcapabilities, describeprcess y Execute. Para acceder a ls recurss GRID cada OGC WPS execute es delegad a su crrespndiente Gegrid service. Las peracines OGS WPS Execute están cmpletamente incrustadas dentr de la infraestructura GRID cm gegrid services, psibilitand frecer la ejecución de ls prcess en paralel en diferentes nds de trabaj [3]. ARQUITECTURA Cliente GetCapabilities () describeprcess () Execute () WPS Delegate execute () Ge-GRID Services (basad en WSRF) GRID Wrkflw Engine Adaptadr WSRF-WPS Jb submit GRID Wrkflw Engine My Prxy WN1 WN2 WN3c WNX JbExecutable Figura 4: Arquitectura D-Grid: WPS Terrain Grid Enable Fuente: [27] Esta Gridificación de la infraestructura de WPS fue llevada a cab dentr de un paquete de trabaj especial incluid en el pryect, cuya primera versión fue desarrllada dentr de Degree Framewrk debid a que este que frecía ls principales blques para SDI basads en estándar OGC e ISO/TC 211. Ls servicis fuern llevads a cab cm servicis GRID usand GT4 y para que ls servicis de prcesamient del terren interactúen uns cn trs fue definid un fluj de trabaj para un Web Service Orchestratin (OSM). Para encadenar varis servicis Web basads en diferentes tecnlgías, ls autres encntrarn BPEL 15 [8] cm la mejr pción. Cm resultad de este pryect sus desarrlladres han btenid un cnjunt de peracines de prcesamients gemétrics, cmputacinalmente intensivs y que cubren el vací de un estándar OGC para funcinalidades de prcesamient MDE [7] [4]: Actualmente, el Terrain Web Prcessing service incluye servicis de generalización, geteselación, particinamient espacial, cnversión y streaming de dats de MDE. Tds ls servicis de integración, prcesamient y administración 15 Business Prcess Executin Language (Lenguaje de Ejecución de Prcess de Negci cn Servicis Web) es un lenguaje estandarizad para la cmpsición de servicis web (

10 de dats espaciales que han sid desarrllads en este pryect, sn implementads dentr de la infraestructura de dats espaciales de Alemania (D-GRID Infrastructure). Además se han cread un númer de escenaris de trabaj representativs, en ls que la recnstrucción de superficies a partir de dats LiDAR juega un papel imprtante. Alguns cass de estudi que crrbran su utilidad incluyen prttips creads para el trazad de rutas de emergencia, simulación de inundacines y simulación de prpagación del ruid [10]. Mientras ls servicis OGC de acces a ls dats WFS y WCS se benefician de ls recurss de almacenamient prvists pr la infraestructura GRID, el WPS se beneficia de ls recurss cmputacinales de GRID para el prcesamient. Además, la integración de integración de ls servicis OGC cn la GRID Security Infrastructure (GSI), permite cntar cn un alt nivel de seguridad en ls prcess cmpartids agregándla capa de seguridad en la arquitectura del sistema [10]. Ls futurs temas de investigación de este grup se rientan a la inclusión y validación de flujs de trabaj GRID Autmatizads, que cntengan llamadas para servicis Geespaciales, así cm el desarrll de métds para el preprcesamient usand recurss GRID cmputing EL CASO ESPAÑOL: PROYECTO DielmOpenLiDAR ANTE EL RETO DE INCORPORACIÓN DE TECNOLOGÍAS GRID Este pryect fue prpuest en 2008 pr DIELMO 3D S.L., empresa españla cn varis añs de experiencia en el desarrll de sftware especializad para la generación de mdels digitales del terren. El pryect DielmOpenLidar es presentad cm una iniciativa para el desarrll de un sftware libre basad en gvsig 16 que permita el acces, visualización y análisis de nubes de punts LiDAR riginales, ha sid desarrllad en clabración cn el Ministeri de Fment Españl, la Dirección General del Institut Gegráfic Nacinal de España, la Generalitat Valenciana y el Sistema Extremeñ de Análisis Territrial (SEXTANTE). Su bjetiv final es frenar la dependencia de casas cmerciales para el tratamient de dats LiDAR, evitand la cmpra de cstsas licencias y actualizacines de sftware cmercial, brindand a ls usuaris finales las herramientas de análisis necesarias para la generación de prducts básics (MDT, MDS, Imágenes de Intensidades, etc.) y la creación de prducts finales de valr añadid. Ante la gran dificultad que representaba trabajar cn vlúmenes masivs de dats LiDAR, DIELMO ha desarrllad una nueva metdlgía que cnsiste en prcesar ls dats LiDAR riginales en frmat LAS, para almacenarls en un nuev frmat, indexándls de tal manera que cnservan tda la infrmación riginal per rdenada cn un índice espacial específic que permite hacer búsquedas de frma inmediata sin necesidad de escanear td el archiv. A partir de esta estructura de dats, han puest en marcha varis servicis cm servidres WMS y WCS para la visualización de dats LiDAR a través de Internet, y un servidr WPS para la descarga de dats riginales pr región perfil [15]. El pryect DielmOpenLiDAR ha sid dividid en 3 fases, cm resultad de la fase inicial, el sftware DielmOpenLiDAR versión 1.0 (liberada en el 2008) permite visualizar grandes vlúmenes de dats LiDAR bruts y sbrepnerls cn trs dats gegráfics; cnsultar y editar ls valres riginales de cada un de ls punts; realizar un análisis visual de ls dats y cntrl de calidad. En cuant a la distribución de dats riginales, cntiene un servici Web que permite la descarga de un ficher cmprimid de una selección realizada pr el usuari usand peticines básicas HTTP Err! A rigem da referência nã fi encntrada.. En una segunda fase aun en desarrll, DielmOpenLiDAR prpne elabrar herramientas para la generación de prducts básics LiDAR (MDS, MDT, etc). Esta fase cnsistirá en elabrar herramientas de prcesad de dats LiDAR dtand a gvsig cn algritms de cálcul autmátics e implementand herramientas de edición manual que permitan mejrar ls prcess de cntrl de calidad de ls resultads. Las herramientas autmáticas prpuestas permitirán [30]: Exprtar entre ls diferentes frmats de dats LiDAR. Crear infrmes basads en el análisis de ls dats. Dividir tds ls dats de un pryect en blques más pequeñs (de frma manual autmática) que permitan el manej de tda la infrmación y rasterizar ls dats LiDAR riginales. Realizar clasificacines autmáticas para determinar qué punts pertenecen al suel, edificis, vegetación, a fin de crear prducts finales estándar. Realizar el msaic de blques y exprtar ls prducts finales a ls frmats adecuads. Desarrllar herramientas que permitan realizar un adecuad cntrl de calidad de ls prducts finales. En una tercera fase, ls desarrlladres prpnen la creación de nuevs prducts de valr añadid a partir de ls prducts generads en la segunda fase. Desarrllarán herramientas inteligentes para: Vectrización de estructuras de diferente tip de gemetría. 16

11 Estimación de parámetrs frestales. Extracción de curvas de nivel para la actualización de cartgrafía digital. Mejra de ls MDT para su utilización en estudis hidráulics. Aunque ls bjetivs de la empresa sn prmetedres, el desarrll de DielmOpenLiDAR se encuentra en estad embrinari y tant la fase ds cm la tres, están aún pr realizar. Tal vez sea recmendable tener en cuenta la experiencia presentada en ls pryects GEON y D-GRIDSDI, para su desarrll. 4. CONCLUSIÓN Tras presentar y analizar tres de las herramientas y especificacines existentes para el prcesamient y manej interperable de ls dats LiDAR y describir brevemente ls elements básics de las tecnlgías LiDAR, ls servicis y estándares OGC y la arquitectura GRIDCmputing, se pueden extraer las siguientes cnclusines. Ls acercamients geinfrmátics en el prcesamient y almacenamient descrits en este articul presentan un avance en la manera en que ls usuaris acceden y analizan dats prvenientes del sensr LiDAR, mstrand el psible camin que seguiran ls futurs recurss diseñads para facilitar el acces, tratamient y prcesamient de ls gedats. En este sentid, es clar el interés de la cmunidad gegráfica pr desarrllar herramientas rientadas a facilitar el acces a grandes vlúmenes de dats, así cm medis de prcesamient y recurss infrmátics distribuids e interperables. Td ell, derivad de las ventajas prpias de la arquitectura GRID. Ls pryects SDI-GRID, GEON, y DielmLiDAR sn ejempl de que la geinfrmática prprcina las herramientas suficientes para el desarrll de nuevs enfques en la gestión de dats masivs y la definición de métds que ptmicen y agilicen su prcesamient. Así mism evidencian el creciente interés de la gecmunidad en la integración de las tecnlgías GRID y las SDI. Gracias a dicha integración, las SDI ya n sn vistas únicamente cm un medi para cmpartir dats espaciales, sin también para frecer servicis y recurss cmputacinales rbusts. La integración de estándares cm el WPS en la arquitectura GRID mejra el desempeñ de ls servicis frecids en la Infraestructuras de Dats Espaciales. Pr tr lad, en tant ls sensres y las tecnlgías de captura de infrmación gegráfica tiendan a ser más sfisticadas, el vlumen de ls gedats bruts a almacenar será much mayr y habrá una creciente necesidad de pder de cmput y capacidad de almacenamient. En dichs cass se requiere el acces a recurss hetergénes distribuids para prcesamient, análisis, y visualización de ls dats. Cmentaris finales En España existen algunas empresas prveedras de dats LiDAR, que prestan servicis de captura y suministr de prducts, así mism varias entidades públicas ya almacenan y mantienen esta infrmación. Est representa una dispnibilidad cada vez mayr de dats LiDAR sbre grandes extensines del territri Españl. Sin embarg, n se cuenta cn un registr catálg efectiv de la infrmación existente, ni tampc cn una interfaz adecuada de acces a dicha infrmación. Esta limitada accesibilidad implica un desaprvechamient del enrme ptencial de ests dats. Cn la elabración de este artícul, se ha pretendid sentar las bases cnceptuales para la prducción de una interfaz efectiva que permita el prcesamient de dats LiDAR, basándns en las experiencias previas de grups de investigación de tras áreas gegráficas, teniend en cuenta sus recmendacines a fin de replicar ests cncimients, mejrándls y adaptándls a las necesidades específicas de la realidad españla. Pese a ls grandes esfuerzs de alguns desarrlladres e institucines gubernamentales, en España la distribución de dats LiDAR es aún prblemática, debid al elevad vlumen de dats y a que el análisis de la infrmación n resulta trivial para usuaris n experts en tecnlgías LiDAR. A futur, el almacenamient y prcesamient de estas enrmes cantidades de dats pdría ser csts en tds ls sentids. De n crregirse esta dinámica, el desarrll se verá ahgad pr el vlumen de infrmación. Ls cass mstrads, en que participan diverss centrs educativs y entidades públicas y privadas parece ser un mtiv de aliciente y punt de referencia para plantear un desarrll similar ajustad a las particularidades de la IDEE. Es necesari incluir tras institucines académicas que cn las aprtacines de diferentes grups de investigación ptencien el desarrll y mejramient de este tip de herramientas. Varias investigacines a nivel mundial están sprtadas en la infraestructura tecnlógica de GRID Cmputing demstrand su efectividad. Pr esta razón, se debe cntemplar la psibilidad de migrar tecnlógicamente las aplicacines a entrns GRID a fin de facilitar el desarrll de trabajs clabrativs, interdisciplinaris e interinstitucinales. Para un futur trabaj se prpne la gridificación de servicis y medis para ptenciar la expltación de servicis y dats LiDAR es España. 5. REFERENCIAS [1] Lanig, S. & Zipf, A. 2009, 'Twards Generalizatin Prcesses f LiDAR Data based n GRIDand OGC Web Prcessing Services', in Geinfrmatik 2009, Osnabrück Germany.

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