Comparación de parámetros dendrométricos en almendros utilizando laser escáner terrestre (TLS) y fotogrametría digital automatizada (SfM)

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Xavier Fuentes Piñeiro
hace 5 años
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López-Cortés (2), Borja Velázquez-Martí (3), Domingo Salazar

Cartográfica, Geodesia y Fotogrametría; (2) Dpto.

1 Comparación de parámetros dendrométricos en almendros utilizando laser escáner terrestre (TLS) y fotogrametría digital automatizada (SfM) A. Fernández-Sarría (1), Javier Estornell (1), Isabel López-Cortés (2), Borja Velázquez-Martí (3), Domingo Salazar (2) (1) Dpto. Ing. Cartográfica, Geodesia y Fotogrametría; (2) Dpto. Producción Vegetal; (3) Dpto. de Ing. Rural y Agroalimentaria. Universidad Politécnica de Valencia. Cno. de Vera s/n, 46022, Valencia (España) afernan@cgf.upv.es

2 Contenidos 1 Introducción Justificación Fotogrametría de objeto cercano (CRP) 2 Objetivos 3 Zona de trabajo 4 Metodología Toma de datos. Pre-proceso Generación de modelos 3D. Post-proceso 4 Análisis de resultados 5 Conclusiones 6 Referencias

3 INTRODUCCIÓN JUSTIFICACIÓN La aplicación de herramientas para la optimización del mantenimiento y gestión, en vistas a la reducción de costes y maximizar beneficios en las plantaciones de árboles frutales constituye un ámbito abierto a la investigación. En este sentido el desarrollo de nuevas tecnologías de observación terrestre podría predecir inputs necesarios (agua, fertilizantes y plaguicidas) y outputs (producción y residuos), lo que permitiría una gestión global y la optimización logística en mano de obra, maquinaria y transporte de productos. Ello mejoraría la competitividad de las áreas productoras. FOTOGRAMETRÍA DE OBJETO CERCANO: Structure from Motion (SfM) & Multiple View Stereo (MVS) - En el método SfM se resuelve la posición de la cámara y la geometría de la escena simultánea y automáticamente, mediante un ajuste de haces altamente redundante basado en la correspondencia de un conjunto poco denso de elementos en múltiples imágenes convergentes. - Enfoque adecuado para series de imágenes con un alto grado de solapamiento que capturan la estructura tridimensional completa de la escena vista desde una amplia gama de posiciones, o para imágenes derivadas de un sensor en movimiento. - El cálculo de las posiciones de la cámara y los puntos 3D a partir de una secuencia de al menos dos imágenes se realiza simultáneamente: Structure And Motion - Aplicaciones de modelado y visualización requieren una mayor densidad de puntos reconstruidos. Es necesario un paso posterior (MVS): reconstrucción de un conjunto denso de puntos 3D.

4 OBJETIVOS OBJETIVOS - Comparar los parámetros geométricos altura total, diámetro de tronco, altura y diámetro de copa en almendros obtenidos a partir de las nubes de puntos 3D observadas mediante un láser escáner terrestre (TLS) y aplicando la técnica SfM sobre un conjunto de fotografías tomadas para cada árbol. - Definir la metodología de trabajo óptima para elaborar modelos 3D suficientemente precisos con fotografías convencionales de elementos de difícil modelizado (árboles). - Determinar debilidades y fortalezas del empleo de ambas técnicas (TLS y SfM).

Tabla: Estadísticos de los parámetros geométricos derivados a partir de los datos TLS.

5 ZONA DE TRABAJO La parcela de estudio se encuentra en Viver, Castellón, con ejemplares jóvenes de Prunus dulcis. 15 individuos de 8 años de edad. Riego por goteo. Altura media de 4 metros. Tabla: Estadísticos de los parámetros geométricos derivados a partir de los datos TLS. Parámetros TLS Estadísticos Ht(m) Hc (m) Dc (m) Dt (cm) Media 4,04 3,19 3,79 12,6 Desviación T. 0,65 0,57 0,60 2,8 Máximo 5,24 4,32 4,66 17,2 Mínimo 2,97 2,40 2,46 8,5

Fotografías por cada árbol Receptor GNSS Leica 1200 GPS

6 METODOLOGÍA 1- Instrumentación Láser Escáner FARO Focus 3D estaciones por árbol Sony DSLR A mpx Fotografías por cada árbol Receptor GNSS Leica 1200 GPS Puntos de apoyo, para dianas TLS y marcadores de las imágenes

7 METODOLOGÍA 2- Toma de datos de campo Láser escáner: Identificación individuos Planificación estaciones Distribución dianas Fotografías: Identificación individuos Ubicación de marcadores y captura GPS Realización de las tomas fotográficas

8 METODOLOGÍA

METODOLOGÍA 3- Procesamiento de los datos Láser escáner (software Scene v5.4.4.4): - 4 escaneos por árbol a unos 3 m. - Registro de nubes. - Eliminación de ruido.

- Puntos de apoyo GPS. - Densificado de nubes. - Eliminación de ruido. Nube de puntos 3D mediante cámara de alta resolución Pto. control Error Error en X Error en Y Error en Z 2 0.035-0.034-0.

9 METODOLOGÍA 3- Procesamiento de los datos Láser escáner (software Scene v ): - 4 escaneos por árbol a unos 3 m. - Registro de nubes. - Eliminación de ruido. Nube de puntos 3D por láser escáner Cámara fotográfica (software Photoscan): - Toma de fotografías. - Generación de máscaras. - Definición de BBox. - Orientación de cámaras. - Puntos de apoyo GPS. - Densificado de nubes. - Eliminación de ruido. Nube de puntos 3D mediante cámara de alta resolución Pto. control Error Error en X Error en Y Error en Z Error total Tabla: Errores (metros) cometidos en la identificación de los puntos GPS en las tomas fotográficas del almendro C1-1-3

10 METODOLOGÍA 4- Nubes de puntos 3D creadas Almendro C puntos puntos

ANÁLISIS DE RESULTADOS 5- Análisis de las nubes de puntos Software CloudCompare - Permite registro de nubes - Análisis de distancias entre nubes -

11 ANÁLISIS DE RESULTADOS 5- Análisis de las nubes de puntos Software CloudCompare - Permite registro de nubes - Análisis de distancias entre nubes - Seccionar las nubes de puntos: Copa y tronco - Extracción directa de métricas Altura total (Ht) Altura de copa (Hc) Diámetro de copa (Dc) Diámetro de tronco (Dt)

12 ANÁLISIS DE RESULTADOS 5- Análisis de las nubes de puntos Diferencias entre valores TLS y valores SfM Estadísticos Ht(m) Hc (m) Dc (m) Dt (cm) Media 0,04 0,05 0,21-0,31 Desviación T. 0,29 0,29 0,22 0,86 Máximo 0,73 0,60 0,50 0,75 Mínimo -0,71-0,74-0,23-2,00 Tabla: Estadísticos de las diferencias entre los valores TLS (referencia) y los valores SfM en los 4 parámetros geométricos considerados. Diferencias TLS - SfM Almendro Ht (m) Hc (m) Dc (m) Dt (cm) C3_1.1-0,12-0,06-0,24-1,05 C3_1.2 0,05 0,40 0,49-0,35 C3_1.3 0,03 0,26 0,07-2,00 C3_1.4 0,14 0,09 0,48-0,20 C3_1.5 0,02 0,06 0,03-0,35 c3_2.1 0,12-0,02 0,27 0,55 C3_2.2 0,09 0,03 0,04 0,75 C3_3.1 0,04 0,00 0,42 0,10 C3_3.2-0,11-0,08 0,39 0,75 C3_3.3-0,01-0,08 0,13-0,80 C3_3.4 0,74 0,60 0,17-0,92 C3_4.1-0,71-0,74 0,10-1,70 C3_4.2 0,06-0,03 0,51-0,20 C3_4.3 0,29 0,29-0,05 0,70 C3_4.4 0,03 0,17 0,41 0,05

13 (cm) ANÁLISIS DE RESULTADOS 5- Análisis de las nubes de puntos Modelo lineal entre el diámetro de copa (Dc) calculado utilizando los datos TLS y SfM. Modelo lineal entre la altura total (Ht) calculada utilizando los datos TLS y SfM. Modelo lineal entre la altura de copa (Hc) calculado utilizando los datos TLS y SfM. Modelo lineal entre el diámetro de tronco (Dt) calculado utilizando los datos TLS y SfM. (cm)

14 CONCLUSIONES Los resultados de este estudio indican el potencial de la técnica SfM en la estimación de parámetros estructurales de árboles aislados. Se han obtenido todos los árboles con detalle espacial suficiente, teniendo en cuenta la complejidad de los almendros elegidos en este estudio, aplicando SfM para la reconstrucción 3D de los objetos. Todos los parámetros han sido obtenidos con buena precisión en comparación a los calculados a partir del sistema TLS. En cuanto a los resultados obtenidos para el diámetro de copa, es necesario ampliar el número de árboles, así como algunas tareas relacionadas con la determinación de la copa, como son el empleo de máscaras de cielo que eviten errores, mejoras en las condiciones de iluminación de los árboles, tomas fotográficas desde distintas alturas, nuevos procesos de filtrado de puntos erróneos, etc. Cuanto mejor pueda ser aplicada la modelización fotogramétrica mediante esta rápida, sencilla y barata estrategia de trabajo, mayor será el rendimiento en campo y gabinete frente a la técnica TLS, la cual requiere equipos, tiempos, y por extensión, costes, mucho mayores.

15 REFERENCIAS - Cunliffe, A.M., Brazier, R.E., Anderson, K Ultra-fine grain landscape-scale quantification of dryland vegetation structure with drone-acquired structure from motion photogrammetry. Remote Sensing of Environment, 183: Goesele, M., Snavely, N., Seitz, S. M., Curless, B., Hoppe, H., Multi-view stereo for community photo collections. Computer Vision. ICCV IEEE 11th International Conference, 2, Fernández-Sarría, A., Velázquez-Martí, B., Sajdak, M., Martínez, L., Estornell, J Residual biomass calculation from individual tree architecture using terrestrial laser scanner and ground-level measurements. Computers and Electronics in Agriculture, 93: Snavely, N., Seitz, S.M., Szeliski, R., Modeling the world from Internet photo collections. International Journal of Computer Vision, 80:2; Wallace, L., Lucieer, A., Malenovský, Z., Turner, D., Vopenka, P Assessment of Forest Structure Using Two UAV Techniques: A Comparison of Airborne Laser Scanning and Structure from Motion (SfM) Point Clouds. Forests, 7: 62 - Westoby, M.J., Brasington, J., Glasser, N.F., Hambrey, M.J., Reynolds, J.M. 2012, Structure-from-Motion photogrammetry: A lowcost, effective tool for geoscience applications. Geomorphology, 179:

16 Comparación de parámetros dendrométricos en almendros utilizando laser escáner terrestre (TLS) y fotogrametría digital automatizada (SfM) A. Fernández-Sarría (1), Javier Estornell (1), Isabel López-Cortés (2), Borja Velázquez-Martí (3), Domingo Salazar (2) (1) Dpto. Ing. Cartográfica, Geodesia y Fotogrametría; (2) Dpto. Producción Vegetal; (3) Dpto. de Ing. Rural y Agroalimentaria. Universidad Politécnica de Valencia. Cno. de Vera s/n, 46022, Valencia (España) afernan@cgf.upv.es

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