Modelos digitales de elevación (DEM) en emergencias. Una propuesta fotogramétrica de respuesta rápida

[ES] El presente trabajo fin de máster (TFM) tiene como objetivo desarrollar una metodología práctica y eficiente para generar Modelos Digitales de Elevación (DEM) a partir de vuelos fotogramétricos con drones. Específicamente, pretende proporcionar una herramienta de respuesta rápida y precisa ante situaciones de emergencia como las que afectaron a la Comunidad Valenciana (España) tras la reciente Depresión Aislada en Niveles Altos (DANA) del 29 de octubre de 2024. En este tristemente famoso episodio, la riada generó una gran acumulación de sedimentos, escombros y alteraciones topográficas que dificultaron la evaluación precisa de las zonas afectadas y retrasaron la respuesta de las autoridades. A partir de esta problemática, el proyecto plantea cómo agilizar la obtención de información geoespacial crítica para la toma de decisiones tras un evento de este tipo. En particular, se propone el uso de la técnica DoD (DEM of Difference), comparando el Modelo Digital del Terreno (MDT) oficial del Instituto Geográfico Nacional (IGN), previo al evento catastrófico, con un DEM generado inmediatamente después del evento mediante un vuelo de dron. La velocidad de respuesta en este tipo de situaciones es un factor determinante en aspectos como la reducción de los impactos del evento, la priorización en tareas de búsqueda o la aceleración en la vuelta a la normalidad. En este contexto se plantea un caso de estudio basado en tres métodos de generación del DEM post-evento: (i) uso exclusivo de los metadatos (coordenadas GNSS y datos IMU) del dron, sin necesidad de puntos de control en tierra, lo que permite procesar el modelo de manera casi inmediata, (ii) uso de puntos de control en tierra (GCPs), obtenidos mediante instrumentación GNSS que garantizaría la máxima precisión y (iii) uso de puntos de control aproximados con coordenadas extraídas de conjuntos de datos geoespaciales previamente existentes (ortofotos y nubes de puntos LiDAR del PNOA) para transferir la georreferenciación al modelo generado con el software fotogramétrico. Los DEM generados con estos tres métodos se comparan con el MDT oficial del IGN con un objetivo doble. En primer lugar, para la aplicación del método DoD en las zonas afectadas, donde se espera una variación del relieve importante debido a procesos de erosión o deposición de sedimentos. Las zonas con mayor valor DoD permitirían determinar áreas preferentes para tareas de búsqueda en la post-emergencia. En segundo lugar, las zonas donde no haya habido cambios permiten realizar cálculos de la calidad de los DEM generados en los tres casos descritos anteriormente. El TFM permite así determinar cual sería el método que presenta la mejor combinación precisión/rapidez para generar cartografía DoD de manera eficaz en situaciones de emergencia, en las cuales existen limitaciones físicas y logísticas para la realización de tareas rutinarias en fotogrametría como la toma de puntos de control. El procesamiento fotogramétrico de las imágenes y la generación de modelos se realizó mediante el software Agisoft Metashape. Por otra parte, las rutinas de apoyo a la generación de puntos de apoyo aproximados se integraron en una caja de herramientas desarrollada en el entorno de trabajo de ArcGIS Pro 2.6 de ESRI. Estos dos sistemas son bien conocidos en la comunidad Geomática y aseguran resultados fiables y replicables. El resultado de este trabajo proporciona una herramienta que contribuye a mejorar la gestión de emergencias mediante la aplicación de tecnologías geomáticas, aportando una herramienta valiosa para la toma de decisiones en situaciones críticas.

[EN] This Master's thesis (TFM) aims to develop a practical and efficient methodology to generate Digital Elevation Models (DEM) from photogrammetric flights with drones. Specifically, it aims to provide a tool for rapid and accurate response to emergency situations such as those that affected the Valencian Community (Spain) after the recent Isolated High Level Depression (DANA) of October 29, 2024. In this infamous episode, the flood generated a large accumulation of sediment, debris and topographic alterations that made it difficult to accurately assess the affected areas and delayed the response of the authorities. Based on this problem, the project proposes how to speed up the collection of critical geospatial information for decision making after an event of this type. In particular, the use of the DoD (DEM of Difference) technique is proposed, comparing the official Digital Terrain Model (DTM) of the National Geographic Institute (IGN), prior to the catastrophic event, with a DEM generated immediately after the event by means of a drone flight. The speed of response in this type of situations is a determining factor in aspects such as the reduction of the impacts of the event, the prioritization in search tasks or the acceleration in the return to normality. In this context, a case study based on three methods of post-event DEM generation is proposed: (i) exclusive use of the metadata (GNSS coordinates and IMU data) from the drone, without the need for ground control points, which allows processing the model almost immediately, (ii) use of ground control points (GCPs), obtained by GNSS instrumentation that would guarantee maximum accuracy and (iii) use of approximate control points with coordinates extracted from previously existing geospatial datasets (orthophotos and PNOA LiDAR point clouds) to transfer the georeferencing to the model generated with the photogrammetric software. The DEMs generated with these three methods are compared with the official DTM of the IGN with a double objective. Firstly, for the application of the DoD method in the affected areas, where a significant relief variation is expected due to erosion or sediment deposition processes. The areas with higher DoD values would allow the determination of preferential areas for postemergency search tasks. Secondly, the areas where no changes have occurred allow the quality of the DEMs generated in the three cases described above to be calculated. The TFM thus allows to determine which method presents the best combination of accuracy/rapidity to generate DoD mapping efficiently in emergency situations, in which there are physical and logistical limitations to perform routine photogrammetric tasks such as taking control points. Photogrammetric image processing and model generation was performed using Agisoft Metashape software. On the other hand, the routines to support the generation of approximate support points were integrated into a toolbox developed in ESRI's ArcGIS Pro 2.6 working environment. These two systems are well known in the Geomatics community and ensure reliable and replicable results. The result of this work provides a tool that contributes to improve emergency management through the application of geomatics technologies, providing a valuable tool for decision making in critical situations.