RESUMEN DE SEMINARIO ESRI: “SMART STRATEGIES FOR MANAGING LIDAR DATA”
PRESENTADORES:
- Cody Benkelman, Gerente técnico de productos con el equipo de imágenes en Redlands, California.
- Peter Becker, Gerente de Producto de Imágenes con el equipo de imágenes en Redlands, California.
Uno de los principales deseos de los usuarios de datos lidar es acceder fácilmente a los datos de proyectos múltiples de diferentes aplicaciones, de igual forma en una organización que necesita trabajar con proyectos lidar múltiples de manera rápida, es necesario y fundamental contar con un sistema que sea eficiente para la administración de los datos y que permita relacionar el acceso del usuario, ya que facilita mayores resultados para realizar más análisis, crear, administrar y compartir productos, y automatizar los procesos para asegurar respetabilidad y escalabilidad. Con ArcGIS se pueden aplicar herramientas para visualizar, cuantificar y verificar los parámetros del proyecto. También se pueden definir las extensiones reales de los datos lidar utilizables y almacenarlos como un conjunto de características asociadas con lidar. Por otro lado, existen herramientas como LP360 de GeoCue que permite generar un control detallado de calidad lidar, también es recomendado para optimizar la estructura de archivos de datos lidar con el objeto de mejorar el rendimiento y reducir el almacenamiento de requisitos. ESRI generó el formato LAS optimizado o zLAS cuya conversión genera como resultado archivos con una correlación sin pérdida de 1 a 1 con el archivo original. En cuanto al análisis aplicado a los datos lidar, por lo general se basa en la elevación de la trama de superficies, facilitando el acceso rápido a los usuarios para que puedan trabajar con estos modelos.
Existen diversas claves, consideraciones y recomendaciones para la gestión de grandes volúmenes de datos y proyectos múltiples lidar en ArcGIS, por ejemplo: trabajar con lidar en una variedad de vistas (perfiles 2D, puntos 3D y superficies de elevación); y acceder a datos en una base de proyecto para una variedad de análisis. Para generar superficies DSM y DTM existen tres flujos de trabajo recomendados: 1) En el primer método es necesario el acceso a un LAS dataset usando un mosaico de conjunto de datos; 2) El segundo método es recomendable para escalabilidad y consistencia de los datos, el uso de este método genera una respuesta más rápida cuando se accede a los datos; y 3) En el tercer método se usa un dataset de terreno que es una estructura de base de datos especializada dentro de ArcGIS para administrar datos de terreno autorizados. Indistintamente de estos métodos es importante tomar en cuenta ciertas consideraciones referentes al tamaño de celda, tipo de interpolación y opciones de llenado del vacío, para lo cual se recomienda especificar un tamaño de celda al generar un ráster a partir de los datos de puntos, crear muestras con diferentes configuraciones en algunas áreas clave de los proyectos antes de procesar los datos, y probar diferentes opciones para llenar el vacío.
Los modos de compartir la información con otros usuarios son los siguientes: 1) Servicios de imágenes dinámicas que proporciona acceso a todos los datos y es posible generar productos sobre la marcha; 2) Servicio que facilita a los usuarios descargar los datos; y 3) Servicios de geoprocesamiento que permiten al usuario correr procesamientos o análisis en el servidor mediante el control de parámetros en la visualización de los resultados. El método recomendado por los presentadores del seminario consiste en administrar cada elemento del conjunto de datos en cada colección de datos individuales en su propio dataset de mosaico, ya que es una base de datos estructurada en ArcGIS que hace referencia a los datos de origen y presenta las siguientes ventajas: se puede obtener diferentes representaciones de los datos; proporciona una amplia gama de capacidades de procesamiento; y el mosaico dinámico permite al usuario controlar el orden de los conjuntos de datos superpuestos en función de metadatos disponibles.
En lidar es posible agregar un nuevo dataset de mosaico para cada proyecto y verificarlo mediante su calidad de procedimientos de control. Se pueden combinar los conjuntos de datos de mosaico fuente en una colección conocida como “Conjunto de datos de mosaico derivado”, esto hace posible acceder a los datos de una gran cantidad de proyectos desde un único punto final del servicio. El derivado del dataset de mosaico se puede compartir como una imagen dinámica que permite el acceso a los valores de elevación y a los metadatos clave. Las funciones de ráster sobre la marcha (aspecto de sombra, pendientes, en otras) se pueden agregar como opciones seleccionables por el usuario y facilitan varios caminos para visualización y análisis.
El servicio de imagen dinámica es muy importante ya que permite usar los datos en una variedad de clientes, escritorio, web y aplicaciones móvil para su visualización o análisis. Estos servicios de imagen proporcionan los valores de datos de vuelta, y exponen las funciones sobre la marcha, lo que facilita crear productos según lo que se requiera. Con el acceso a los metadatos completos es posible generar mayor análisis, búsqueda y recuperación de gran alcance.
