[en] This study focuses on digital terrain models (DTMs), which are three-dimensional representations of the Earth's surface obtained through various data capture methods. DTMs are essential tools in fields such as topography, geology, urban planning, and civil engineering, providing precise information about the terrain's topography. There are different types of digital terrain models, including Digital Elevation Models (DEMs), which represent terrain elevations, and Digital Surface Models (DSMs), which include structures present on the surface, such as buildings and vegetation. Additionally, there are Interpolated Digital Elevation Models (IDEMs), which offer a continuous representation of the terrain from discrete elevation points. To capture information and create these models, various techniques are used, such as photogrammetry, synthetic aperture radar, and laser scanning. This study particularly emphasizes the use of laser scanners due to their high precision and capability to capture detailed data quickly. A laser scanner emits a light beam that measures the distance to the terrain surface by reflecting the laser back to the scanner. Collecting these distance and angle data allows the construction of a point cloud that represents the scanned surface in great detail. Once the data is captured, the next step is model generation and processing. The point cloud obtained through laser scanning is processed using specialized software that aligns, merges, and optimizes the data to create an accurate 3D mesh of the terrain. This processing includes noise removal and correction of possible imperfections in the original data. Additionally, the software allows applying textures and colors to the mesh, obtaining a visually accurate representation of the terrain. In the experiment conducted for this study, three samples of different characteristics were selected for scanning and subsequent digital modeling. These samples were scanned in both automatic and manual modes, allowing an evaluation of the differences in efficiency and precision between both methods. During the scanning, a short-range laser scanner was used, suitable for capturing fine details in the selected samples. The process began with the preparation of the samples, ensuring they were clean and free from reflections that could distort the measurements. Subsequently, the scans were performed, first in automatic mode using a turntable and then in manual mode, holding the scanner at different angles and distances to capture all surfaces of the samples. After data capture, the scans were processed to generate digital models. This processing included aligning point clouds, removing noise, and applying textures where possible. The results showed that the automatic mode is more efficient for small and medium-sized objects, providing precise models in less time. However, for large objects, the manual mode proved to be more effective due to the need for constant adjustment of the scanner to cover all areas of the object. The obtained results of the digital models were compared with the actual measurements of the samples, revealing a very low average error, confirming the high precision of the scanner used. In two of the samples, due to their reflective characteristics, dry shampoo was applied to reduce reflectance effects, allowing for more precise geometry scanning. The third sample, without reflectance issues, allowed for the capture of both geometry and texture, resulting in a highly faithful digital model to the original. In conclusion, this study has demonstrated the effectiveness of laser scanning for creating accurate and detailed digital terrain models. The choice between automatic and manual scanning should be based on the specific characteristics of the object to be scanned, aiming to optimize the time and precision of the process. The results obtained in this study highlight the importance of using appropriate data capture and processing techniques to achieve realistic and useful digital representations for various applications.

[es] En este trabajo se ha desarrollado un estudio sobre los modelos digitales del terreno (MDT), los cuales son representaciones tridimensionales de la superficie terrestre obtenidas mediante diversos métodos de captura de datos. Los MDT son herramientas esenciales en campos como la topografía, la geología, la planificación urbana y la ingeniería civil, proporcionando información precisa sobre la topografía del terreno. Existen diferentes tipos de modelos digitales del terreno, incluyendo el Modelo Digital de Elevación (MDE), que representa las elevaciones del terreno, y el Modelo Digital de Superficie (MDS), que además de las elevaciones del terreno incluye las estructuras presentes sobre él, como edificios y vegetación. También se encuentran los Modelos Digitales de Elevación Interpolados (MDI), que ofrecen una representación continua del terreno a partir de puntos discretos de elevación. Para la captura de información y la creación de estos modelos, se utilizan diversas técnicas como la fotogrametría, el radar de apertura sintética y el escaneo láser. En este trabajo, se ha puesto un énfasis particular en el uso del láser escáner debido a su alta precisión y capacidad para capturar datos detallados en poco tiempo. Un escáner láser emite un haz de luz que mide la distancia a la superficie del terreno reflejando el láser de vuelta al escáner. La recopilación de estos datos de distancia y ángulo permite construir una nube de puntos que representa la superficie escaneada con gran detalle. Una vez capturados los datos, el siguiente paso es la generación y procesamiento de los modelos. La nube de puntos obtenida mediante el escaneo láser se procesa utilizando software especializado que alinea, fusiona y optimiza los datos para crear una malla 3D precisa del terreno. Este procesamiento incluye la eliminación de ruido y la corrección de posibles imperfecciones en los datos originales. Adicionalmente, el software permite aplicar texturas y colores a la malla, obteniendo así una representación visualmente precisa del terreno. En el experimento realizado para este trabajo, se seleccionaron tres muestras de diferentes características para su escaneo y posterior modelado digital. Estas muestras fueron escaneadas tanto en modo automático como manual, permitiendo evaluar las diferencias en eficiencia y precisión entre ambos métodos. Durante el escaneo, se utilizó un escáner láser de corto alcance, adecuado para capturar detalles finos en las muestras seleccionadas. El proceso comenzó con la preparación de las muestras, asegurando que estuvieran limpias y libres de reflejos que pudieran distorsionar las mediciones. Posteriormente, se realizaron los escaneos, primero en modo automático utilizando una mesa giratoria y luego en modo manual, manteniendo el escáner en diferentes ángulos y distancias para capturar todas las superficies de las muestras. Tras la captura de datos, los escaneos fueron procesados para generar los modelos digitales. Este procesamiento incluyó la alineación de las nubes de puntos, la eliminación de ruido y la aplicación de texturas en aquellos casos donde fue posible. Los resultados mostraron que el modo automático es más eficiente para objetos pequeños y medianos, proporcionando modelos precisos en menos tiempo. Sin embargo, para objetos grandes, el modo manual demostró ser más eficaz debido a que permite escanear grandes superficies con un solo ajuste y una pasada. Los resultados obtenidos de los modelos digitales fueron comparados con las medidas reales de las muestras, revelando un error medio muy bajo, lo que confirma la alta precisión del escáner utilizado. En dos de las muestras, debido a sus características reflectantes, se aplicó champú en seco para reducir los efectos de reflectancia, permitiendo así un escaneo más preciso de la geometría del objeto. La tercera muestra, sin problemas de reflectancia, permitió la captura tanto de geometría como de textura, resultando en un modelo digital altamente fiel al original. Este trabajo ha demostrado la eficacia del escaneo láser para la creación de modelos digitales precisos y detallados. La elección entre el escaneo automático y manual debe basarse en las características específicas del objeto a escanear, con el objetivo de optimizar el tiempo y la precisión del proceso. Los resultados obtenidos en este estudio subrayan la importancia de utilizar técnicas adecuadas de captura y procesamiento de datos para lograr representaciones digitales realistas y útiles para diversas aplicaciones.