Noise reduction in contour lines and slope maps from medium/high-density LIDAR data

Abstract

[EN] The use of medium/high-density LIDAR (Light Detection And Ranging) data for land modelling and DTM (Digital Terrain Model) is becoming more widespread. This level of detail is difficult to achieve with other means or materials. However, the horizontal and vertical geometric accuracy of the LIDAR points obtained, although high, is not homogeneous. Horizontally you can reach precisions around 30-50 cm, while the vertical precision is rarely greater than 10-15 cm. The result of LIDAR flights, are clouds of points very close to each other (30-60 cm) with significant elevation variations, even if the terrain is flat. And this makes the triangulated models TIN (Triangulated Irregular Network) obtained from such LIDAR data especially chaotic. Since contour lines are generated directly from such triangulated models, their appearance shows excessive noise, with excessively broken and rapidly closed on themselves. Getting smoothed contour liness, without decreasing accuracy, is a challenge for terrain model software. In addition, triangulated models obtained from LIDAR data are the basis for future slope maps of the land. And for the same reason explained in the previous paragraph, these slope maps generated from high or medium density LIDAR point clouds are especially heterogeneous. Achieving uniformity and greater adjustment to reality by reducing the natural noise of LIDAR data is another added challenge. In this paper, the problem of excessive noise from LIDAR data of high (around 8 points/m2) and medium density (around 2 points/m2) in the generation of contour lines and terrain slope maps is raised and solutions are proposed to reduce this noise. All this, in the area of specific software for the management of TIN models and GIS (Geographic Information System) and adapting the alternatives proposed by these programmes.

[ES] El uso de datos LIDAR de alta densidad para la modelización del terreno y obtención de MDT (Modelo Digital del Terreno) está cada día más generalizado. El nivel de detalle conseguido es difícil de alcanzar con otros medios o materiales. No obstante, la precisión geométrica horizontal y vertical de los puntos LIDAR obtenidos, aunque es alta, no es homogénea. Horizontalmente se puede llegar a precisiones del orden de los 30-50 cm, mientras la precisión vertical raras veces es mayor de 10-15 cm. El resultado de los vuelos LIDAR, son nubes de puntos muy próximos entre sí (30-60 cm) con variaciones de cota importantes, aunque el terreno sea llano. Y esto hace que los modelos triangulados TIN (Triangulated Irregular Network) obtenidos a partir de dichos datos LIDAR sean especialmente caóticos. Dado que las curvas de nivel se generan directamente a partir de dichos modelos triangulados, su apariencia muestra excesivo ruido, con curvas excesivamente quebradas y rápidamente cerradas sobre sí mismas. Conseguir curvas suavizadas, sin disminuir la precisión, es un reto para los programas de modelización de terrenos. Además, los modelos triangulados obtenidos a partir de datos LIDAR, son la base de los futuros mapas de pendiente de los terrenos. Y por la misma razón explicada en el párrafo anterior, estos mapas de pendiente generados a partir de nubes de puntos LIDAR de alta o media densidad, son especialmente heterogéneos. Conseguir uniformidad y mayor ajuste a la realidad reduciendo el ruido natural de los datos LIDAR es otro reto añadido. En esta comunicación, se plantea la problemática del excesivo ruido de los datos LIDAR de alta (en torno a 8 puntos/m2) y media densidad (en torno a 2 puntos/m2) en la generación de curvas de nivel y mapas de pendiente del terreno y se proponen soluciones para reducir dicho ruido. Todo ello, en el ámbito de programas específicos de gestión de modelos TIN y de los SIG (Sistemas de Información Geográfica) y adaptando las alternativas que dichos programas plantean.