Source: https://www.slideshare.net/cristian_5929/modelo-digital-de-elevacin-de-mejora-continua-con-aporte-voluntario-de-datos
Timestamp: 2018-01-17 11:26:53+00:00

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Modelo digital de elevación de mejora continua con aporte voluntario …
Modelo digital de elevación de mejora continua con aporte voluntario de datos
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1. IdentificaciónProyecto PR_FMV_2009_1_2647Título en español y en inglésModelo Digital de Elevación de mejora continua con aporte voluntario de datosProgressive improvement of DEM with contributed GPS dataResumenLa información geográfica de calidad es costosa de adquirir y mantener, y conpresupuestos en baja y exigencias en alza hay que explorar solucionestécnicas novedosas. En ese sentido es oportuna la aparición de nuevosparadigmas de la WEB 2.0 que apuntan a explotar la inteligencia colectivamediante participación de voluntarios en la creación de información. En el casode los datos numéricos el principal problema es cómo asegurar la exactitud. Elpresente proyecto apunta a investigar en este aspecto, con el objetivo deasegurar la mejora continua de la exactitud vertical de un Modelo Digital deElevación (MDE) de partida de baja exactitud.Para ello se estarían aprovechando las mediciones que realizan con GPSprofesionales independientes en el cumplimiento de sus tareas asi comodistintos organismos públicos y empresas privadas para proyectos específicos.Se implementará un prototipo de sistema de colaboración voluntaria para laentrega de las mediciones de campo, el cual dispondrá de algoritmosdiseñados para a) la crítica de los nuevos datos a los efectos de validarlos orechazarlos, así como para b) integrarlos a la información existente. Lainvestigación en este proyecto se centra en esos algoritmos. El sistemapermitirá además también acceder al MDE vigente y consultar su exactitudpara una zona particular del territorio.Se logrará un MDE con mejora continua y bajo costo; se implementará una redde cooperación científico-profesional, se ensayará una tecnología inédita válidapara otros datos, y se aportará un dato esencial para la Infraestructura deDatos Espaciales.AbstractHigh quality geographic information is expensive to acquire and hard tomantain, moreover taking into account the damand of lower budgets with risingexigencies, making the research of novel technics very important. In that sense,
2. the apparition of the new web 2.0 paradigm that aims to exploit collectiveintelligence with the participation of volunteers into the information creation isquite suitable. The main problem involving numeric data is how to ensureprecision. With the objective of ensuring the progressive improving of thevertical precison of the digital elevation model (DEM) this project aims to theresearch on this issue.A voluntary collaboration system prototype is going to be implemented for fieldmeasurements deliverance, which will have algorithms desgined for a)areflexion about new data with the objective of accepting or rejecting it, and alsob) to integrate it into the existing information. This project investigation is basedon these algorithms. The system will allow enter to the valid DEM and to makeconsultations about its precision for a particular place on the territory.A progressive improving DEM with low cost is going to be accomplished; and ascientifc-professional coopertation network is going to be implemented, andalso an unpublished technology which is valid for other data is going to be used,and finally, an essential data for Spatial Data Infrastructure will be contributed.AntecedentesGeneralidadesLa Web como tecnología y como concepto reconoce una evolución dramáticadesde sus comienzos a principios de los 90. Lo que hoy se denomina Web 1.0era esencialmente un mecanismo organizado de Publicación de informacióndisponible en servidores. El término Web 2.0 fue acuñado por Tim O´Reilly(O’Reilly, 2005) para enfatizar el contraste con la Web 1.0 donde toda lainformación iba desde el servidor al usuario. Una característica de la Web 2.0es permitir que todos los usuarios sean potenciales fuentes de información.Ejemplos populares de estas tecnologías son servicios como Youtube, Fotolog,Wikipedia, Google Earth, Google Maps, etc. que comparten algunascaracterísticas pero tienen algunas diferencias sustanciales con lo que seplantea en este proyecto.Servicios como Google Earth o Google Maps han popularizado el acceso a losdatos geoespaciales y muchos ciudadanos utilizan de manera rutinaria esosservicios para conducir un vehículo en cierta dirección, comprar casas oplanificar viajes al extranjero.La Web 2.0 de hoy convierte a cada usuario en un potencial creador de datosgeográficos a través de Google Earth y Google Maps. Esa creación puedeilustrarse con ejemplos:
3. 1. informar de daños en carteles en una carretera, indicando la posición sobre Google Earth. 2. informar sobre el tipo de cultivos, rendimientos, humedad del suelo, etc. en aplicaciones de agricultura de precisión. 3. enriquecer la descripción de un sitio de interés cultural mediante textos históricos, fotos, etc. asociadas a un punto en el espacio. 4. reportar el nivel hora a hora de un río durante un episodio de creciente.Estos ejemplos comparten entre sí la necesidad de asociar la información a unpunto del espacio. Sin embargo, hay diferencias sustanciales entre ellos, ysimilitudes con otros servicios de la Web 2.0. Por ejemplo, el ítem 3) puedeoperar en forma bastante similar a la Wikipedia: si alguien sube unainformación errónea, hay previsto un mecanismo de crítica que implica que lamisma puede adecuarse. El mismo se basa en el concepto de la inteligenciacolectiva, la cual podría tener una vaga analogía estadística en asignarle másvalor al promedio de varias lecturas que a una lectura aislada. Así, si alguiendefine al número Pi de una manera incorrecta o inadecuada, en la medida quetal definición es conocida por un universo significativamente grande denavegantes, la misma puede ser corregida sin mayores sobresaltos.No ocurre lo mismo con aplicaciones como Fotolog: si la foto de Juan enrealidad es de Pedro, quizá no exista un número tan grande de navegantes quelo puedan corregir.Los datos geoespaciales tienen características específicas que complican envarios sentidos la aplicación de las técnicas de la Web 2.0. Cuando aparece lanecesidad de dar coordenadas a los eventos surgen inmediatamente unsinnúmero de problemas técnicos (sistema de coordenadas, origen de lascotas, proyección utilizada, etc.) que se suman al hecho que la propiacoordenada es una magnitud experimental cuya exactitud depende de muchosaspectos. Así, si el observador identificó el sitio pinchando en una imagen desatélite, la exactitud está limitada simultáneamente por la georreferenciación dela imagen, la resolución del pixel y por supuesto por la nitidez del objetogeográfico. No es imposible que la exactitud sea del orden de las decenas demetros. En cambio, si el observador es un técnico entrenado que utiliza unGPS de tipo geodésico, entonces la exactitud podrá ser sub-decimétrica.
4. En el ejemplo número 1) cualquier observador puede opinar sobre el mal obuen estado de un cartel localizado en una ruta, pero puede pensarse que esrazonable lograr una unanimidad de opiniones sobre el evento. En cambio enlos ejemplos 2) (informar sobre el tipo de cultivos, rendimientos, humedad delsuelo, etc ) o 4) (reportar el nivel hora a hora de un río durante un episodio decreciente ) puede no ser tan obvio que se consiga un número grande deobservadores que tengan acceso al sitio y al instrumento correcto para producirel número que se ha subido a la Internet. En el caso 4) el problema estáademás agravado por la dinámica en el tiempo: si el dato fue mal tomado no esposible volver al lugar al día siguiente y asumir que la lectura no debe habercambiado. El problema técnico que se plantea para aplicaciones de Web 2.0con datos numéricos es cómo asegurar (o gestionar) la exactitud, evitando lamanipulación maliciosa de las cifras por una minoría de perturbadores (griefers,spammers, etc.)Dada la enorme cantidad de datos geoespaciales, comienza a crecer lanecesidad de que la evaluación de la exactitud de los mismos, sea realizadapor los propios usuarios de la web.La Web GeoespacialLas definiciones de la GeoWeb hacen énfasis en el poder de la localizacióngeográfica de la información como una clave para integrar el conocimiento ydarle un contexto. En efecto, es posible concebir un mundo en el cual esposible saber donde está ocurriendo algún hecho en particular.Sin embargo, a pesar de su importancia hoy es difícil encontrar unapreocupación explícita respecto de la exactitud espacial en sitios web muypopulares; por ejemplo, no están disponibles para el usuario información básicacomo fechas y horas concretas en las cuales ciertas imágenes fueron tomadas(caso de Google Earth).Como se ha señalado la exactitud geométrica es una parte esencial de unaintegración de datos, ya que puede suceder que dos medidas tomadas de unacierta característica sobre la superficie terrestre no concuerden, o dicho de otramanera, saber si dos referencias x1 y x2 no se refieren en realidad al mismolugar.
5. Surgen entonces, quienes se denominan a sí mismos neogeógrafos, quienessin un formal entrenamiento en ciencias geográficas, generan y publican datosgeoespaciales usando un simple software. Desafortunadamente, a medida quecrece el interés por generar y publicar, también crece la tendencia de la GeoWeb en explotar datos provenientes de diferentes fuentes. Al mezclarlas sintener en cuenta la calidad del dato de partida (del cual la exactitud posicionales una de sus características) el resultado puede ser bastante diferente delesperado. Ello sin perjuicio que en muchas aplicaciones hay además otrasexactitudes a considerar (como la de la cota del río, o el de la concentración denutrientes en el terreno) que son independientes de la posición.La tecnología para publicar datos en la Web está más o menos madura: elproblema que está surgiendo es cómo gestionar la calidad del dato publicadopor los voluntarios, rechazando, aceptando o calificando en alguna forma losmismos.El usuario como generador de evaluación de calidadEn el mundo de la Web 2.0, el término usuario generador de contenidos, refierea la capacidad del usuario web en crear contenidos, integrarlos, y hacerlosdisponibles a través de los sitios de Internet.Hay numerosos sitios web que han sido establecidos con el propósito desolicitar colaboración y organizar los datos que llegan. Esta actividad esllamada voluntariado de información geográfica. (VIG por sus siglas en inglés).Como se ha señalado, se asume que la información puede ser más exacta sies aportada por grupos (inteligencia colectiva), en lugar de que sea provista porun solo individuo.Es claro que tiene sentido que los colaboradores sean locales, expertos en supropia área, a los efectos de adquirir y proveer la información. La participaciónpuede ser voluntaria, llevada a cabo por motivos altruistas, o serrecompensados en alguna forma.El mecanismo previsto para comunicar la información de calidad de los datos,es describirlos a través de los metadatos, recogiendo los cinco aspectos de lacalidad previstos (uno de los cuales es la exactitud). Paradójicamente enmuchas aplicaciones la exactitud relevante puede no ser la intrínseca (i.e.contra la realidad del terreno) sino la que surge al comparar contra un segundo
6. juego de datos. Eso hace que deban generarse nuevas formas de describir laexactitud, al importar la discrepancia relativa de pares de grupos de datos.Como ejemplo, se puede decir que la exactitud una imagen Google Earth esadecuada para ciertas aplicaciones, e inaceptable para otras, cuandointrínsecamente su exactitud es baja.La calidad de VGIComo producto creado por voluntarios no necesariamente entrenados nicalificados, VGI plantea sus propios problemas respecto de la exactitud.Los usuarios tienen expectativas claras en lo que concierne a los datosgeoespaciales producidos de forma tradicional por las agencias cartográficas, ydichas expectativas se basan en las experiencias, estándares publicados porlos productores, o simplemente por la reputación de una cierta marca.VGI simplemente brindan una afirmación, dada por usuarios sin marca, sinexperiencia ni entrenamiento, y sin estándares; lo que se contrapone a fuentes“con autoridad” como las agencias cartográficas mencionadas en el párrafoanterior.La necesidad de un marco de comparación es evidente: ¿Qué tan lejos está laWikipedia de la Enciclopedia Británica? ¿Qué tan inexacto serán las lecturasprovistas por voluntarios que viven en el lugar de interés, frente a lo que podríalograrse instalando un puesto permanente de observación tradicional? ¿Sejustifica el costo adicional frente a la alternativa con voluntarios?En lo que a datos se refiere la métrica adecuada podría requerir comparar larealidad contra la contribución de los usuarios; parte de esa comparación serásimulada durante la ejecución del proyecto. Pero resta aún resolver cómo sehará ese procesamiento cuando no se tenga acceso a una realidad del terreno,sino simplemente a los datos previos. El problema puede formularse en elsentido de resolver cómo se criticarán los datos que arriban para descartarataques maliciosos (de cyber-matones o griefers; spammers, etc.) o simpleserrores no intencionados.El término citizen science es a menudo utilizado para referirse a las actividadesde comunidades de voluntarios, que no obstante proveen datos con criterioscientíficos y bajo ciertos estándares. Se pueden encontrar experiencias previasde larga data en temas de recopilación, validación y tratamiento de datos para
7. modelos de superficie oceánica o en el área de datos meteorológicos. Porejemplo, la red de la Organización Meteorológica Mundial cuenta consofisticados algoritmos para incorporar/descartar datos obtenidos de los paísesmiembros (Di Mego, 1988; Gandin, 1988; Parrish, 1992). Cuando de considerarla recolección de datos por parte de voluntarios se trata, hay un par deejemplos relevantes: redes en tierra firme (Smith and Simmons, 2001; Weaver2002; Creager 2006) o en el mar (Allsup and Hosom, 1996).Estos casos ilustran la idea general; sin embargo hay dos característicassustanciales que señalar. La primera es que en meteorología hay ecuacionesfundamentales que deben verificarse (balance de masa, leyes de Newton, etc.),lo que no ocurre con otras magnitudes espaciales. La segunda diferencia esque en estas redes voluntarias el instrumento es provisto o especificado por laautoridad meteorológica, cosa que no ocurre en general.Para explorar las posibilidades de aplicación de conceptos de VGI se proponetrabajar con Modelos Digitales de Elevación (MDE).Los MDE han sido siempre requeridos y utilizados por ingenieros, arquitectos,responsables del ordenamiento territorial, militares y expertos en otrasdisciplinas. Desde la década de los 50, con la introducción de la computación,el terreno pasó a modelarse numéricamente o digitalmente. En ocasiones seusa como sinónimo el término Modelo Digital de Terreno (MDT) aunque no hayunanimidad de los autores en este aspecto, ya que algunos reservan el nombrepara la cota del terreno mientras que utilizan el otro para el punto más bajo dela atmósfera (que corresponde al terreno despejado, al techo de los edificios ola copa de los árboles)Un modelo digital de elevaciones es una estructura numérica de datos querepresentan la distribución de las alturas de la superficie del terreno.(Felicísmo, 1994).No todos los MDE son igualmente útiles: se diferencian entre sí por laresolución y por la exactitud, y diferentes aplicaciones plantearán diferentesrequisitos.Los MDE se generan tradicionalmente en una única gran tarea, utilizandoesencialmente tecnología uniforme en toda una región. Es por lo tantoencarado en el marco de un gran proyecto, costoso y complejo, encomendado
8. a especialistas trabajando en un grupo coordinado. Se logran así exactitudesóptimas para la tecnología usada.Los cambios tecnológicos (Internet, SIG, potentes CPU, etc.) han hecho que seincremente el número de usuarios, se facilite el acceso de los mismos a lainformación, y se planteen nuevos desafíos utilizando para resolverlos másinformación que ahora está disponible. Los usos previstos para los MDE handesbordado las previsiones, y hoy se necesitan exactitudes mucho mayores alas requeridas en el pasado. ¿Cómo se satisfacen esas nuevas necesidades?En algunos países ricos, simplemente se adopta una nueva tecnología y serepite el trabajo de construir un nuevo MDE cuando es necesario, ya que laexactitud obtenida permanecerá constante. Normalmente el viejo MDE sedescarta; Podobnikar (2005) ha evaluado el resultado que podría obtenerse sise realiza una mezcla adecuada entre MDE de diferente exactitud, las cuales(dependiendo de la técnica de producción) tienen a su vez zonas problemáticas(áreas forestales para MDE fotogramétricos; superficies libres para SRTM) quecon máscaras adecuadas pueden filtrarse. Para los MDE de baja resoluciónhay incluso disponibles versiones públicas que cubren el globo terrestre, lo cualno deja de ser adecuado para algunas aplicaciones.En los países en desarrollo simplemente no es posible aspirar a que segenere/actualice el MDE, y el ciudadano deberá resignarse a utilizarinformación inadecuada proveniente de fuentes globales.Nótese que técnicamente la construcción de un MDE no constituye hoy unproblema; se pueden obtener con diferentes tecnologías y exactitudes que sedescribirán brevemente.Obtención de un MDEEn términos generales, los datos para conformar un MDE, pueden provenir dede: • Relevamientos de campo usando receptores GPS o estaciones totales. En la hipótesis de un uso correcto del instrumental y de las herramientas informáticas de post proceso, los MDE que se generen con estos datos tendrán alta exactitud. Se debe tener en cuenta sin embargo, que se tratan
9. de métodos caros y lentos, por lo que no son prácticos para el relevamientode grandes áreas ya que hay que recorrer físicamente el terreno.• Imágenes aéreas o espacialesEl uso de este tipo de imágenes, es una de las maneras más efectivas paraproducir y actualizar mapas topográficos en regiones de tamaño medio ygrande, dando la mejor relación costo/beneficio. Los MDE obtenidos enbase a fotografías aéreas, pueden presentar una enorme variedad en laexactitud del mismo, dependiendo de la altura de vuelo y la distancia focalde la cámara, la exactitud en el apoyo de campo, el método deaerotriangulación utilizado, la resolución al escanear los fotos, así como laexperiencia del operador y el instrumental utilizado.No hay tanta variedad cuando las imágenes son obtenidas por satélites. Porejemplo, imágenes obtenidas por el sistema SPOT de 20 m de resolución,son usadas para crear MDE de escala pequeña cubriendo grandessuperficies. Por otra parte, las imágenes obtenidas por el satélite IKONOStienen resolución de 1 m, y evidentemente permiten mejorar exactitudes. Laventaja de los satélites sobre las fotos aéreas es que hay una fuerteperiodicidad en la toma de datos. La desventaja es la resolución fija.En los casos mencionados las imágenes se generan de forma pasiva, yaque los sensores espaciales reciben las radiaciones electro magnéticasreflejadas por el terreno. Otros sistemas permiten enviar ondas electromagnéticas al terreno y recibir las reflejadas por el terreno, como es el casodel RADAR que se analizará más adelante.• Mapas topográficos existentes y digitalización cartográficaEn general, los países tienen cartografiados sus territorios, y dependiendode los recursos invertidos, la calidad de los mapas topográficos suele servariable. Uruguay dispone de cobertura completa, con curvas de nivelincluídas, a escala 1:50.000 para todo el país. Las curvas de nivel estáncada 10 m y en la zona sur costera cada 5 m. Para centros poblados haycurvas cada 2 m, en formato digital. No se ha intentado producir un MDEdigital oficial, sin perjuicio de existir esfuerzos aislados en ese sentido.En cualquier caso, dichos mapas, pueden ser considerados una fuente paraobtener un MDE a partir de sus curvas de nivel. Claramente, la escala del
10. mapa, condicionará la equidistancia de las curvas, y en consecuencia laexactitud con la que se pueda obtener un MDE. En general, se espera quela exactitud de un punto aislado esté entre 1/2 y 1/3 del intervalo de la curvaaunque eso no ha sido sistemáticamente confirmado. Méndez (2008) evaluóla exactitud planialtimétrica de la cartografía papel en la carta J-28,resultado de su trabajo que en ese caso la exactitud vertical de acuerdo alNSSDA era del orden de 6 m. Respecto de la digitalización cartográfica, sepuede mencionar 2 métodos básicos: • Vectorización • RasterizaciónLos procesos mencionado, tienen además, diferentes grados deautomatización que dependerá de los recursos disponibles de laorganización a cargo del trabajo.El proceso de vectorización no es sencillo, y el resultado es muydependiente de la exactitud del dato original en papel. La relacióncosto/beneficio es mejor que con el trabajo de campo, aunque ello esengañoso ya que claramente se presupone que se ha realizado un trabajofotogramétrico previo, que es la parte más laboriosa y costosa.• SAR (Synthetic Aperture Radar)Las imágenes adquiridas por SAR, son ampliamente utilizadas ya que esmuy sensible a las variaciones del terreno. La imagen radar es producidapor un sensor activo que emite microondas, recibiendo y registrado los ecosreflejados por el objetivo. La ventaja sobre sistemas infrarrojos y ópticos, esque las imágenes radar siempre son nítidas independientemente de que secapten de día, de noche, o bajo cualquier condición climática.Es la base para 3 tipos de técnicas: radargrametría, interferometría yradarclinometría. La radargrametría adquiere datos a través de medidas deparalaje. La interferometría SAR capta los datos a través de ladeterminación de desfasaje entre dos ecos. Imágenes de la misma áreatomadas desde posiciones distintas, pueden usarse para formar uninterferograma, y la diferencia de fases registradas en el interferograma
11. pueden ser usadas para generar un mapa topográfico La radarclinometría no tiene una exactitud suficiente para la generación de un MDE. La relación costo/beneficio es similar a la de otras imágenes de satélite, aunque en contrapartida la frecuencia de las observaciones es menor ya que el satélite consume energía al captar la imagen. • LIDAR El LIDAR es un sistema activo, por lo que envía energía electromagnética y registra la reflejada por la superficie del terreno y los objetos sobre el mismo. El uso del láser aplicado a sensores remotos tiene una historia de unos 30 años. El sistema fue mejorando la resolución y el scanner láser aerotransportado (ALS) se convirtió en una importante herramienta opcional para sensores remotos, fotogrametría, y mapeo (Ackermann, 1996). El sistema ALS, sistema remoto activo, es más comúnmente denominado LIDAR . Este sistema es de gran ayuda cuando la fotogrametría falla o se torna demasiado costosa, como por ejemplo en áreas con vegetación muy densa (Estornell et al., 2007). El costo de producir un MDE con esta tecnología es alto, y en América del Sur solamente hay disponible sensores en Venezuela.Datos disponibles. Modelos globalesLa propuesta del proyecto apunta a refinar un MDE de partida, asimilandodatos proporcionados por voluntarios descoordinados sin perjuicio de otrasfuentes. Para contemplar aspectos de propiedad intelectual ese MDE departida tendría que tener claramente estipulados los derechos de copia, etc.Por otra parte, la estrategia de difusión consiste en poner a disposición detodos los interesados del software a desarrollar, el cual será más fácil de operaren otro país si el MDE de partida es el mismo. Para atender ambos fines esque se ha relevado la existencia de MDE globales de libre uso. Los MDEglobales han sido generados en diferentes momentos por organismos comoNASA, y gradualmente pasan a ser de acceso público mediante la Web. Semencionan a continuación los modelos más importantes y recientes:
12. SRTMLa misión Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) se realizó encolaboración entre National Aeronautics and Space Administration (NASA) yNational Imagery and Mapping Agency (NIMA), denominada NGA (NationalGeospatial-Intelligence Agency ) desde 2003. En principio se generó un modelode 90 metros de resolución, y luego se logró un modelo de 30 metros deresolución de acceso más restringidoASTER GDEM (ASTER Global Digital Elevation Model)ASTER es un sensor de imágenes construído por el METI de Japón (Ministry ofEconomy, Trade and Industry), e instalado en el satélite Terra de la NASA.Puede realizar coberturas estereoscópicas y obtener un MDE de resolución de30 metros y alturas con errores medios cuadráticos que van de 10 a 25 metros.La producción del ASTER GDEM involucró el procesamiento de 1,5 millones deimágenes, incluyendo estéreo correlación para crear el modelo en mosaicos de1º por 1º.Luego de generado el modelo, se creó el ASTER GDEM Validation Team,grupo de trabajo que tuvo por cometido la validación del modelo en todo elmundo. Para llevar a cabo esta validación se realizó un llamado internacionalpara colaborar voluntariamente con la tarea. En el marco de esta iniciativa, elServicio Geográfico Militar apoyó a un grupo de trabajo, (Méndez y López,2009), y participó en la misma evaluando 5 mosaicos de 1º por 1º que cubrenparte del territorio nacional.Hoy, el ASTER GDEM es un MDE auditado y de uso libre. Dependiendo de laparte de la Tierra que se considere representada por el ASTER GDEM, loserrores son bastante variables, pero en el informe final, se acordó estimar unaexactitud vertical global de 20 metros, con el 95% de confianza.Comparación de las distintas formas de obtener un MDE.La variedad de métodos disponibles para obtener un MDE, ofrece posibilidadesque deberán ser seleccionadas según un criterio técnico y económico. Unacorrecta decisión al respecto permite cumplir con los objetivos técnicos, con lamejor relación costo/beneficio posible.
13. La tabla 1 resume las principales características de los métodos en cuanto a suvelocidad, exactitud y costos. Método para Precisión de Velocidad de Costos Dominio de la adquisición los datos captura del aplicación de datos Dato Relevamiento Alta (cm - m) Muy lento Muy altos Areas tradicional pequeñas Relevamiento Relativamente Lento Relativamente Areas GPS alta (cm - m) altos pequeñas Relevamiento Media a alta Rápido Relativamente Areas medias Fotogramétrico (cm - m) bajo a grandes Fotogrametría Baja a media Muy rápido Bajo Areas grandes espacial (m) InSAR Baja (m) Muy rápido Bajo Areas grandes Radargrametría Muy baja Muy rápido Bajo Areas grandes (10 m) LIDAR Alta (cm) Rápido Alto Areas medias a grandes Digitalización Relativamente Lento Alto Para cualquier de mapas baja (m) áreaTabla 1 Relación costo/beneficio para producir un MDE según cada tecnologíaconsiderada. Adaptado de Li et al., 2005Técnicas de interpolación para modelar la superficie del terrenoLa interpolación en los MDE es usada para determinar el valor de la altura deun punto, en base a la altura conocida de puntos cercanos.Modelados según la unidad geométrica básica: • Puntos. Se construye una superficie plana para cada punto, por lo que el modelo se forma de manera discontinua por superficies contiguas • Triángulos. Se toman 3 puntos que determinan una superficie, el modelo se genera entonces por un conjunto de triángulos contiguos. La superficie es continua pero hay saltos abruptos de pendiente a lo largo de los lados de los triángulos. • Grillas. Se usan al menos 4 puntos para generar la superficie (superficie bilineal). En teoría pueden ser usados cuadriláteros de cualquier forma, pero por razones prácticas una grilla cuadrada es lo más adecuado. El ASTER GDEM es de este tipo. • Método híbrido que utilice 2 de los 3 ya mencionadosTrabajos relativamente recientes, proponen métodos de modelados desuperficies aplicados a la construcción de MDE, basados en el Teorema
14. Fundamental de Superficies (Yue et al. 2007), los que serán evaluados duranteel proyecto.Para interpolar típicamente se asume lo siguiente: • La superficie del terreno es continua • Hay una alta correlación entre puntos cercanos o vecinos (ley de Tobler de la geografía)La función de interpolación z = f ( x, y ) no es única, y diferentes funcionesproducirán diferentes MDE. Este no es un problema nuevo ni específico paralos datos geográficos, (Meijering, 2002). Para el caso de datos geográficos,existen muchos trabajos que comparan el desempeño de diferentes formasfuncionales con el ánimo de concluir que algunas son sistemáticamentemejores que otras (Lam, 1983; Caruso and Quarta, 1998; Li and Revesz, 2004;Yue et al., 2007; Sun et al., 2009; Sluiter, 2009). Todos ellos tienen unaestructura similar: aplican un conjunto de métodos de interpolación a un juegode datos en particular, y comparan los resultados utilizando una métricarepresentativa (típicamente el error medio cuadrático), concluyendo que uno delos métodos presenta mejores resultados que los demás. Los autores no sehan esforzado en darle validez estadística a esa conclusión, ni evalúanmétricas alternativas que podrían apoyar o desmentir la jerarquía entremétodos. Tampoco se extraen conclusiones sobre la generalidad de losresultados: los mismos siempre están asociados al juego de datos bajoevaluación. López y González (2009) han descrito un procedimiento de MonteCarlo (igual al que será utilizado en este proyecto) que al menos da validezestadística y niveles de confianza a la jerarquía entre métodos, dejando abiertoel problema del efecto del juego de datos mismo.Sluiter (2009) clasifica los métodos en determinísticos y probabilísticos. Entrelos primeros, los métodos más populares incluyen: - interpolación ponderada con el inverso de la distancia al cuadrado - Interpolación polinomial a trozos (splines, TIN, etc.) - Redes neuronales artificiales (López, 1997) - Uso de Teoremas fundamentales (Yue et al., 2007)Entre los segundos se incluyen: - Krigeado (con sus variantes Ordinaria, Universal, Residual, etc.)
15. - Interpolación óptima (Gandin, 1988)Para establecer una jerarquía entre los métodos que permita ordenarlos deacuerdo a su desempeño se aplicará una simulación de Monte Carlo. Paracada instancia de la simulación la jerarquía entre los métodos es determinista ybasada en el NSSDA, pero ello no implica ni asegura un criterio al considerartoda la simulación ya que algunos métodos podrán ser mejores en algunasinstancias, y muy malos en otras. López y González (2009) han aplicado porprimera vez el test de Friedman a este tipo de problemas permitiendo así ladefinición del algoritmo estadísticamente más adecuado para un nivel deconfianza dado.Errores en la producción de un MDELas fuentes de errores durante la generación un MDE son diversas (Fisher yTate, 2006), por lo que si se desea obtener uno de alta exactitud se deberáponer especial atención en: • Minimizar errores que se introducen durante la adquisición de datos • Aplicar procedimientos que eliminen errores o que reduzcan sus efectos • Minimizar los errores introducidos durante el proceso del modelado de la superficie.En la medida que por hipótesis no se tiene incidencia en la producción del MDEde base no parece necesario extenderse más en este aspecto, muy abordadoen la literatura especializada.Mejora a posteriori de la exactitud de un MDELos MDE se obtienen con un procedimiento que, como se ha visto, puede sermuy variados en su técnica, exactitud resultante y costos asociados. Con elMDE terminado, se puede evaluar su exactitud con algún estándar adecuado.Se puede lograr también mejorar esa exactitud, ya sea con un procedimientoque detecte errores groseros, (Felicísimo, 1994; López, 1997; López 2000;López, 2002), o bien implementado un mecanismo por el cual, con puntos decampo seguros y ciertos métodos de interpolación, se pueda mejorar laexactitud (Eulliades y Vénere, 2003; Golyandina et al., 2007).En un experimento con cierta relación al que se propone los autores manipulanun MDE generado con imágenes SPOT tratando de mejorar su exactitud.
16. Como primer transformación proponen realizar transformaciones rígidas(traslaciones, rotaciones, etc.) de forma de minimizar el error medio cuadráticocalculado en los puntos de control disponibles. Posteriormente, y utilizandoconceptos de tratamiento de señales, postulan que la superficie de errorremanente tiene componentes de baja y alta frecuencia. Para corregir laprimera se aplica un filtro pasabajos, y para corregir el error local se apela auna función de corrección resolviendo una ecuación de Laplace.Una herramienta muy importante para llevar adelante estos procesos, es lageoestadística, que provee de ciertos conceptos que mejoran el modelado delterreno y el tratamiento de su error (Fisher, 1998; Oksanen, 2006; Björke andNielsen, 2007)Antecedentes del equipo de trabajoDaniel Deagostini tiene una larga trayectoria como experto internacional enfotogrametría, participando en importantes proyectos de producción deinformación de base, incluyendo las obtenidas por métodos fotogramétricos. Hasido asesor de varios gobiernos, profesor en varias universidades de Europa yla región, siempre sobre el área de fotogrametría y cartografía numérica. CarlosLópez ha realizado su tesis en la mejora de exactitud de datos geográficos engeneral y MDE en particular, basado en la detección y remoción de datosaberrantes. Ello podría ser un antecedente válido para aplicar al mecanismo decrítica de datos suministrados por los voluntarios, pero no considera los datosno aberrantes. Dentro del SGM Rodolfo Méndez ha realizado trabajos demedida de exactitud en MDE, tanto para el país como en colaboracionesinternacionales. Su tesis de doctorado versa sobre el tema del proyecto. Elequipo de la División Fotogrametría del SGM tiene una nutrida experiencia enesas técnicas, que comienza en los años 50. Entre sus trabajos más recientespueden citarse la restitución de las zonas urbanas y suburbanas del interior,incluyendo la generación de MDE a partir de curvas de nivel cada 2 m. Disponede equipamiento adecuado (digital y analógico) para estos fines y delasesoramiento del Prof. Deagostini.Descripción del proyecto
17. En el marco actual de Uruguay, en donde se apunta a sistemas integrados deinformación geográfica útiles para la toma de decisiones, un componente deesa información son los Modelos Digitales de Elevación (MDE) (GTIDE, 2006).La creación de un MDE adecuado para un país puede tener un costoimportante. Cuando se trata de países con grandes recursos económicos, losMDE pueden ser obtenidos con la tecnología disponible, y vuelto a adquirircuando sea necesario con otra tecnología más nueva. Si no hay un límite paralos recursos, cada nueva tecnología puede utilizarse para hacer un nuevomodelo más preciso. Claramente hay que repetir el proceso en caso deterremotos, deslizamientos significativos de terreno, etc. que no es la hipótesisque se está analizando.Los MDE no son todos igualmente útiles, y se distinguen entre sí por laresolución (concepto asociado con la exactitud planimétrica) y exactitud(entendido como la exactitud altimétrica). Dependiendo de las aplicaciones senecesitan diferentes requerimientos. Para aplicaciones de erosión la exactitudno necesita ser muy alta, pero para diseño de una red de alcantarillado o decanales de riego la misma pasa lo contrario. En estos últimos casos siempre serecurre a trabajo de campo, donde se toman medidas de alta exactitud enpuntos aislados. La idea del proyecto es refinar progresivamente un MDEdisponible, incorporando adecuadamente puntos suministrados por voluntarios(típicamente ingenieros agrimensores, pero no necesariamente restringido aellos) de forma de ir mejorando la exactitud altimétrica. Como subproducto seobtendrá una estimación del error en aquellos puntos no evaluados, lo queorientará a los usuarios para decidir sobre el uso o no del MDE disponible.Uruguay no dispone a la fecha de un MDE oficial y auditado, por lo que hay unanecesidad productiva a satisfacer.Los resultados del proyecto pueden en principio extenderse a otro tipo de datosque varíen en el espacio. Por ejemplo, en aplicaciones de agricultura deprecisión podría requerirse información de niveles de nutrientes que seconocen en los puntos de muestreo. De determinarse que la exactitud no essuficiente para describir la variación en el espacio, es necesario agregarnuevos puntos los cuales se pueden asimilar con los ya existentes mejorandoprogresivamente el dato. El sistema informático podría, con pequeñasmodificaciones, procesar información de ese tipo.
18. Los beneficiarios potenciales incluyen a los profesionales agrimensoresmismos, instituciones del estado, productores individuales y agremiados, etc.típicamente en áreas rurales. La literatura en MDE y sus aplicaciones esextensa (Li, 2005; Felicísimo, 1994, etc.) incluyen - Aplicaciones en agricultura de precisión - Análisis del potencial de erosión - Estudios eólicos - Diseño preliminar de carreteras - Diseño preliminar de tendidos de redes eléctricas de alta tensión - Estudio de intervisibilidad entre antenas - Diseño preliminar de regadíos, represas, etc.En algunos casos lo relevante no es el MDE sino el gradiente (i.e. modelo dependientes) el cual se obtiene mediante procesamiento. En la mayor parte delos casos la cota absoluta (respecto al cero del puerto de Montevideo) no esrelevante, sino solamente con respecto a una cota de referencia local.La demanda no ha sido cuantificada, pero se tiene noticias de trabajosrealizados mediante una laboriosa digitalización de la cartografía en papel delSGM. Los MDE de dominio público (como el ASTER GDEM) probablementesatisfacen en parte las necesidades de la demanda, pero no constituyen unasolución para la mayoría. Como indicadores del interés pueden mencionarselas expresiones de interés recogidas de organismos del estado y deasociaciones profesionales, lo que en modo alguno implica que son los únicosa beneficiarse.Se estima que la demanda esperada estaría conformada de algunos cientos deinteresados. A diferencia de un MDE estático, en este caso es posible que esoscientos de interesados vuelvan regularmente a descargar la información ya quela misma podría actualizarse con regularidad.Aplicabilidad de la propuestaComo todo proyecto que presupone la contribución voluntaria del público, laaplicabilidad está vinculada al volumen y calidad de esos aportes. Se hanhecho contactos con las autoridades de la Asociación de Agrimensores delUruguay, quienes han visto con muy buenos ojos la iniciativa. También se hanvisitado otros organismos e instituciones que pueden ser potencialmenteproveedores de datos (en campañas organizadas para sus propios fines y que
19. requieren la recolección de información con GPS) como ser Ministerio deTransporte y Obras Públicas (MTOP), Ministerio de Ganadería, Agricultura yPesca (MGAP), y Universidad de la República-Facultad de Ingeniería (UDELAR–Fing), así como empresas proveedoras de tecnología aplicada a la geomática(GEOSYS) para impulsar la popularización de la tecnología en la plaza. Todosellos han manifestado por escrito su interés y auspicio al proyecto, lo cual sedocumenta en los adjuntos. Nótese que se ha obviado la nota de adhesión delSGM, el cual es un organismo que realiza típicamente 90 días de trabajo decampo en diferentes regiones del país. En esas campañas se recogeinformación de variado tipo, y es estándar el uso de GPS de media y altaprecisión que pueden perfectamente contribuir al MDE que se estáproponiendo. Sin perjuicio de ello, el SGM probablemente realice trabajos enzonas específicas si se identifican problemas y/o necesidades en las mismas.Los aspectos de libre distribución estarían asegurados al tomar como punto departida el ASTER GDEM de la NASA, y diseminar el dato a través del SGM conuna licencia adecuada. El MDE producido (que tendrá su exactitud auditada)será un aporte muy importante a la Infraestructura de Datos Espaciales (IDE)que se está creando coordinada por AGESIC (ver www.agesic.gub.uy), ya quese considera que el MDE es una de las capas de información fundamentales.En el caso de Uruguay no existe al presente un MDE oficial a pesar de sunecesidad, necesidad que se ve reflejada también directamente por losauspicios expresados (MGAP, MTOP, DNM, UDELAR, AGESIC, GEOSYS YORT.)Además de las ya mencionadas obviamente deberá existir una plataformainformática apropiada (i.e. servidor de datos, servidor de cálculo, acceso aInternet, etc.) todo lo cual sería suministrado por el SGM dentro de suscometidos.Objetivo general y objetivo específicosObjetivos generales Indicador verificableExplorar aplicaciones tipo Web 2.0, en las que la Implementar unacomunidad participe/colabore en la aplicación concreta
20. recolección/generación de datos de calidadIlustrar con un MDE los procesos de creación, gestión El sistema producey crítica con mejora continua aplicables a datos de instancias del MDEsimilares características cada vez más exactasRespaldar científicamente la auditoría de exactitud de Se producen informeslos datos geográficos en general, y del MDE en estandarizados de laparticular exactitud del MDEApoyar a la Infraestructura de Datos Espaciales de El MDE pasa a serUruguay incorporando un dato básico hoy faltante oficialObjetivos específicos Indicador verificableAuditar un MDE inicial ya existente, generando Publicación de lainformación sobre su exactitud en diferentes zonas cobertura de exactitud de un MDE dadoGenerar MDE de alta exactitud con métodos Publicación de lostradicionales para una o más zonas bien delimitadas MDE obtenidosdel territorio, junto con la medida de su exactitudInvestigar algoritmos que cumplan con el cometido de Publicación deincorporar datos de precisión heterogénea para artículo con el estadomejorar el modelo de partida. del arteImplementar algoritmos anteriores Sistema informático funcionandoProducir un MDE que mejora progresivamente su El MDE se publica enexactitud a bajo costo el portal de la IDE-UYImplementar y poner a prueba el sistema de captura Sistema informáticode datos recogidos por voluntarios funcionandoResultados esperados Resultado esperado Indicador
21. Generar un ejemplo válido de una cultura de Nivel de visitas a lacooperación para la obtención de datos geográficos, en página web, sociosla que los organismos productores toman ventaja de registrados yaportes no organizados. número de datos contribuidosDesarrollar una tecnología innovadora de la cual hay Informe ypoco o ningún antecedente en aplicaciones geográficas. publicaciones científicasPermitir la creación y mejora continua de un modelo MDE disponibledigital oficial auditado para Uruguay. con metadatosMetodología y Plan de TrabajoEn lo que a los aspectos técnicos se refiere el proyecto tiene dos problemas aresolver: a) encontrar métodos y algoritmos que permitan la mejora progresivaal incorporar nuevos datos y b) proveer criterios para criticar los datos quearriban, rechazando los inadecuados y aceptando los otros. También hay otrasactividades accesorias, funcionales a las anteriores, que serán descritas conmenos detalle.Encontrar métodos y algoritmosEs necesario definir previamente la métrica que se aplicará para confirmar quela exactitud del MDE es mejor, peor o similar a la de encarnaciones previas delmismo. Para ello ya utilizará un estándar existente (NSSDA, 1998) el cual, enpocas palabras, utiliza como métrica el error medio cuadrático de ladiscrepancia observada en al menos 20 puntos de control adecuadamentedistribuidos en la región de interés. Si bien el NSSDA refleja la prácticacorriente, su extrema sencillez conspira contra la utilidad de sus resultados.Así, Oksanen (2006) señala que caracterizar la superficie del error de un MDEcon un único número es una sobresimplificación. El autor realizó además unexperimento en el que comprobó que ese número tampoco define un escenariode peor caso si se analizan estadísticamente los efectos/perjuicios enproductos derivados del MDE (pendientes, delimitación de cuencas, etc.).
22. Los métodos que se describirán arrojan resultados que dependen en algunamedida de la localización en el espacio de los nuevos puntos dato que sevayan incorporando. Ello es una limitación inevitable, propia de los métodos, yque tampoco puede remediarse en el escenario de aplicación de lainvestigación ya que no podrá diseñarse una localización óptima de esospuntos, del estilo de la descrita en Samper y Carrera (1990). Por ese motivo serealizará una simulación de Monte Carlo en la que se aplicarán los algoritmos adiferentes conjuntos de puntos, seleccionados total o parcialmente al azar, y ladecisión sobre la mejora o no del MDE se tomará considerando una poblaciónde resultados y no un único número. Ello le conferirá solidez estadística alresultado, el cual será suministrado con un nivel de confianza.Otro aspecto que en cambio será difícil de ensayar es asegurar que losresultados estadísticos no son peculiares de la región estudiada. Si bien sepodrá aplicar el procedimiento que se describirá en dos o tres regiones dediferente morfología, es claro que hay (para Uruguay) inevitables limitacionesen este sentido. En cambio, en otros países en los que se ya se disponga deun MDE de alta exactitud y otro como el ASTER GDEM, podría hacerse unanálisis más detallado variando también la región analizada. Esta posibilidad demomento queda por fuera de los objetivos de este proyecto.DatosPara facilitar la difusión de los resultados de la investigación es convenienteutilizar un MDE global, de dominio público y ya auditado, ya que el experimentopodría ser replicado más fácilmente en otras regiones. Esta elección no escrucial, y en su versión operacional el sistema podría comenzar su operacióncon cualquier otro MDE disponible. Como ventaja adicional, el ASTER GDEMya ha sido evaluado en Uruguay por Méndez y López (2009) como parte de lasactividades descritas por un equipo del METI (Japón), NASA y USGS (USA) enAnon (2009).El ASTER GDEM tiene cobertura mundial, con una resolución nominal de 30 men planimetría. Es el sucesor de SRTM, y su diferencia fundamental es que seremovieron automáticamente los pixels con nubes y las imágenes sepromediaron antes de correlacionar de forma de tener un valor promedio librede ciertos problemas. Los errores en la vertical fueron evaluados con gran
23. cuidado sobre USA y Japón, y para el resto se realizó un muestreo. En el casode Uruguay se participó evaluando cinco mosaicos que arrojaron un error típicoen cota entre 9 y 18 m. En ese trabajo no se intentaron correcciones del estilode las propuestas por Euilliades y Vénere, (2003) que podrían bajar este errorinicial ajustando el datum vertical.Para tener elementos de comparación es necesario tener acceso a la realidaddel terreno RT a través de medidas de campo. Las mismas serán realizadas porpersonal del SGM utilizando equipos GPS geodésicos (L1, L2) marca X-Tremey ASTECH Z-12, capaces de lograr exactitudes relativas subdecimétricas. Setomará un número grande de puntos sobre el terreno, con el objetivo deconformar dos conjuntos que se describen más abajo. El error esperado en lacota absoluta con este instrumental es del orden del decímetro.Como se explicará más adelante, para los experimentos de Monte Carlo seránecesario disponer de un MDE de referencia, suficientemente preciso para quepueda ser considerado como una realidad alternativa RA. De esa forma, labondad del MDE de mejora continua será medida a los efectos de la simulaciónde Monte Carlo con referencia a RA (lo cual puede hacerse dentro delcomputador) sin requerir relevar cotas en puntos arbitrarios de RT.La producción de RA se realizará utilizando los procesos habituales de laDivisión de Fotogrametría, Sección Restitución, del SGM, utilizando fotosaéreas disponibles. Uno de los conjuntos de puntos de campo mencionadosantes se denominará Puntos de Apoyo de Campo (PAC en lo que sigue) loscuales serán utilizados para la construcción del modelo fotogramétrico MDEAsiguiendo procedimientos estándar. El resto de los puntos constituirán elconjunto de Puntos de Evaluación Vertical (PEV), los cuales como su nombreindica serán se utilizados para controlar la exactitud del propio MDEA así comodel ASTER GDEM.El proceso de producción de RAA los efectos de alimentar a la simulación que se describirá más abajo esnecesario construir una realidad alternativa con ciertas características. Elproceso es un poco más largo, e incluye lo siguiente:
24. Selección de una zona de trabajoLa selección de la zona a trabajar, será una decisión que estará basada en - Criterios económicos - Criterios técnicos - Criterios de oportunidadLos criterios económicos serán tomados en cuenta para poder elegir una zonade trabajo, que sin contradecir los criterios de oportunidad o técnicos,minimicen los costos operativos, en particular en toda la logística relacionada ala preparación, mantenimiento y transportes necesarios para enviar un equipo acampaña.Desde el punto de vista técnico, se elegirá una zona que pueda tener un vuelofotogramétrico a la escala más grande posible; en particular, hay varias zonascon vuelos a escala 1:5000 que podrían ser útiles para el proyecto.Los criterios de oportunidad tendrán en cuenta hechos circunstanciales quepuedan hacer que el llevar a cabo el proyecto en alguna zona en particular, seade particular interés técnico o productivo.Llegado el momento, se tendrán en cuenta los criterios mencionados, para quela elección de la zona se traduzca en el máximo beneficio posible en todoaspecto. Una vez determinada la zona, se extraerá del ASTER GDEM la parteque corresponda para ser utilizado como punto de partida.Generación del MDE_ACon la zona seleccionada de trabajo, se abordan las siguientes tareas: a) Como primera etapa, se planifica el trabajo de campo en la zona seleccionada. El equipo de Fotogrametría elegirá los puntos en los cuales serán necesarias mediciones para poder realizar la restitución. Estos serán los puntos de apoyo de campo (PAC). El equipo de campo tendrá a cargo también la selección y medición de suficientes puntos adicionales cuyo conjunto será denominado PEV (puntos para cálculo de exactitud vertical). Como producto final resultan los conjuntos PAC y PEV. b) Construcción de un modelo digital de elevaciones de alta exactitud, obtenido por procedimientos por métodos fotogramétricos. (MDE_A)
25. Con las fotografías y los PAC, el equipo de fotogrametría será capaz de generar el MDE_A. Para conocer la exactitud vertical de dicho modelo, se le aplicará el estándar NSSDA con no menos de 20 de los 30 puntos del conjunto de puntos PEV (los cuales no necesariamente deben ser fotoidentificables). El resultado de aplicar el estándar permitirá conocer la exactitud vertical del MDE_A con un 95% de confianza. Llamaremos a dicho estimador EPS_A.El MDE basado en el ASTER GDEM se denominará MDE_B y será tambiénevaluado en su exactitud vertical utilizando los mismos puntos del grupo PEV.El valor que arroje el estándar será denominado EPS_B. La relación entreEPS_A y EPS_B se ilustra en la Figura 1. RT: Realidad del Terreno EPSB EPSA MDEB: MDEA: ASTER GDEM Realidad crudo alternativa Fig. 1 Relación entre EPS_A y EPS_BLa distancia R-MDE_A, está representado por el indicador métrico EPS_A Delmismo modo, la distancia R-MDE_B, está representada por el indicador métricoEPS_B.Si se diseña todo el proceso fotogramétrico para que el MDE_A sea muypróximo a la realidad RT, esto se reflejará en que EPS_A será muy pequeño encomparación con EPS_B. Bajo esta condicionante se tomará al MDE_A comouna realidad alternativa.
26. Esto es uno de los sustentos que permite argumentar que se mejora de maneracontinua la exactitud del MDE_B, es llevándolo a que se asemeje cada vezmás a la realidad del terreno RT. Como ella es imposible de conocer, lacomprobación de que el proceso de mejora continua funciona, es confirmar queel MDE_B se asemeja progresivamente al MDE_A (que sí es accesible) amedida que se le incorporan datos.Algoritmos de interpolaciónLa simulación descrita requiere la existencia de una función de interpolaciónz = f ( x, y ) . Se verá que la elección de esa función no es única, y diferentesfunciones producirán diferentes MDE. Una vez seleccionado el mejor métodose daría por cumplida la primer parte de los objetivos (encontrar métodos yalgoritmos que permitan la mejora progresiva al incorporar nuevos datos). Sinembargo, la necesidad de atender también el segundo aspecto (proveercriterios para criticar los datos que arriban, rechazando los inadecuados yaceptando los otros) es una limitante para el método de interpolación. Losmétodos que podrían cumplir ambos fines son los que Sluiter (2009) denominacomo Probabilísticos, los cuales serán considerados en detalle.Algunas características de los métodos geoestadísticosSi bien en el ámbito meteorológico suele ser más popular la InterpolaciónÓptima (debida a Gandin), se puede ver (Samper y Carrera, 1990) que enrealidad podría ser considerado como una variante del krigeado. Ambasmetodologías fueron desarrolladas simultánea e independientemente en ladécada del 60 por Gandin en la Unión Soviética (para aplicacionesmeteorológicas) y Matheron en Francia (para aplicaciones en minería) a partirdel trabajo pionero de Krige en Sudáfrica.Lo que sigue es un breve resumen de las definiciones y resultados delKrigeado, tomado de Samper y Carrera (1990). El lector familiarizado con losconceptos puede omitir esta parte, y pasar directamente a la aplicación.Según los autores, la Geoestadística es la aplicación de la teoría de lasvariables regionalizadas a la estimación de procesos o fenómenos geológicosen el espacio. En teoría de la probabilidad una serie de k variables aleatoriasdependientes Z1, Z2, ..., Zk definen un vector aleatorio Z=[Z1 Z2 ...Zk] con kcomponentes. Análogamente, cuando el valor de una función Z(x) al variar x en
27. el espacio Rn de n dimensiones Z(x) define una familia de variables aleatorias.A cada punto del espacio x0 le corresponde una variable aleatoria Z(x0).De la misma manera que al tomar una muestra aleatoria ω de una variablealeatoria Y (de acuerdo a su función de distribución) se obtiene una instancia ovalor numérico Y (ω ) , al tomar una muestra aleatoria de una función aleatoriaZ(x) se obtiene una función Z ( x, ω ) . La función Z ( x, ω ) se denominarealización, observación, instancia, etc. de la función aleatoria Z(x). En lo quesigue se omitirá ω .En el caso de un MDE, lo que estaríamos asumiendo de adoptarse el modelogeoestadístico, es que la superficie del terreno es en realidad una funciónaleatoria. El terreno “real” no es más que una instancia particular de esafunción, no más importante que otra (que no existe) que sea derivada de lamisma función de densidad de probabilidad. Esta hipótesis es la piedra angularde la Geoestadística, y será la base de este proyecto. La función de densidadde probabilidad asumida en la teoría es la de Gauss, debiendo realizarse unproceso de anamorfosis si esta hipótesis no se cumple.Se dice que la función aleatoria es estrictamente estacionaria si su función dedistribución es invariante respecto a cualquier traslación de vector h o lo que eslo mismo, la función de distribución del vector Z=[Z(x1) Z(x2) ... Z(xk)] esidéntica a la del vector [Z(x1+h) Z(x2+h) ... Z(xk+h)] para cualquier h.Esta hipótesis es bastante fuerte, y se puede ver que la teoría puededesarrollarse asumiendo hipótesis de estacionaridad más débiles. Sin entrar enmás detalles, se dice que una función aleatoria Z(x) es estacionaria de orden 2(o de segundo orden) si: a) el valor esperado de Z(x) existe y no depende de x E ( Z ( x ) ) = m ∀x b) Para toda pareja de variables regionalizadas {Z ( x + h ) , Z ( x )} su covarianza existe y sólo depende del vector separación h, es decir c) C ( x + h, x ) = E ⎡ Z ( x + h ) * Z ( x ) ⎤ − m 2 = C ( h ) ⎣ ⎦La covarianza estacionaria implica que la varianza Var ( Z (x) ) existe, es finita yno depende de x, ya que Var ( Z ( x ) ) = C ( 0 ) . Se puede definir el semivariogramay bajo esta hipótesis ver que es también estacionario y que cumple
28. 1 { γ ( x + h, x ) = γ ( h ) = E ⎡ Z ( x + h ) − Z ( x ) ⎤ 2 ⎣ ⎦ 2 }el cual es estrictamente no negativo. Para terminar esta presentación general,puede decirse que el semivariograma en general depende del vector h, el cualtiene módulo y dirección. Si se puede asumir isotropía, entonces γ = γ ( h ) ,siendo ahora h el módulo del vector h.Ya que el así llamado Krigeado Universal incluye como caso particular otrasvariantes, y que los aspectos esenciales del método pueden ser ilustrados conese ejemplo es que se hará un pequeño resumen.Notación del Krigeado UniversalSea Z(x) una función regionalizada no estacionaria. Su valor esperado será unafunción E [ Z ( x )] = m( x ) que existe y puede ser modelada como unacombinación lineal de funciones base f l (x), l = 1,..., P . La diferenciaε (x)= Z(x) − m(x) se asume que es una variable regionalizada de media cero ysegundo orden, que tiene un variograma γ ε (Samper and Carrera, 1990): N Z(x) = m(x)+ ε (x); E( ε (x)) = 0 y m(x) = ∑ al f l (x) (1) 1donde al son coeficientes a determinar. Se asume que la ec. (1) vale localmente(ya que en caso contrario debería utilizarse krigeado residual). Se asume tambiénque el variograma es conocido. El puede ver que el estimador del KrigeadoUniversal se construye por lo tanto como combinación lineal de los datosdisponibles de acuerdo a N N Z (x) = ∑ λ i Z( x i )= ∑ λ i Z i * 1 1Para que sea insesgado, este estimador debe verificar: N E(Z * ) = E( ∑ λ i Z i ) = E(Z) = E [m(x)+ ε (x)] = E [m(x)] = m(x) 1lo cual implica que los coeficientes del krigeado λ deben satisfacer las siguientes iecuaciones N ∑ λ m( x ) = m(x) 1 i i (2)
29. Siempre asumiendo que m(x) puede ser apropiadamente descrito con elsubespacio de funciones denominado f , la ec. (2) puede ser reescrita como(Samper and Carrera, 1990): N ⎛ P ⎞ P ⎛ N ⎞ P ∑ λi ⎜ ∑ a l f l ( xi )⎟ = ∑ al ⎜ ∑ λ i f l ( xi )⎟ = ∑ al f l (x) i=1 ⎝ l=1 ⎠ l =1 ⎝ i=1 ⎠ l=1lo cual vale si N ∑λ i=1 i f l ( xi ) = f l (x) l = 1.. PLas ecuaciones para los coeficientes del krigeado se obtienen luego de minimizarel error de estimación, y resultan ser N P ∑λ j=1 j γ ε ( xi - x j )+ ∑ μ l f l ( xi ) = γ ε ( xi - x) l=1 i = 1,..., N(x)donde μ l es el l-ésimo multiplicador de Lagrange y N(x) es el número de puntosvecinos (vecindario) que se desee participe en el cálculo. Su valor máximo es Npero típicamente se toma algo menor para considerar únicamente los puntos máspróximos. Para simplificar se asumirá que N(x)=N, por lo que el estimador seráglobal. El sistema a resolver puede ser escrito en forma matricial como ⎡ λ ⎤ ⎡ Γ F⎤ ⎡ λ ⎤ ⎡ γ ⎤ M⎢ ⎥ = ⎢ T ⎥⎢ ⎥ = ⎢ ⎥ (3) ⎣ μ ⎦ ⎣F 0 ⎦ ⎣ μ ⎦ ⎣ f ⎦donde λ es el vector de coeficientes del krigeado, μ es el vector demultiplicadores de Lagrange, F es una matriz rectangular con elementos f l ( xi ) ,γ es el vector de valores del variograma γ j = γ ε (x - x j ) y f es el vector devalores de f l ( x ) conocidos en los puntos dato.Una vez determinados los coeficientes del krigeado λ es posible evaluar lavarianza en el punto x, que se calcula comoVar ( Z ( x)) = E ⎡( Z * ( x) − Z ( x) ) ⎤ = ∑λ jγ ε (x - x j )+ ∑ μ l f l(x) N P 2 ⎢ ⎣ ⎥ j=1 ⎦ l=1Criterios para criticar los datosLlegados a este punto, y bajo las hipótesis que correspondan (que habrá queverificar), se puede decir que el valor de la cota del MDE en el punto x es un
30. número aleatorio de distribución normal con media Z * y desviación estándarS = Var ( Z ( x)) Z(x), ambos conocidos luego de los cálculos realizados. Si eldato contribuido por el voluntario está fuera de un rango de confianza centradoen Z * y cuya longitud depende de S y del nivel de confianza adoptado,entonces se puede descartar el dato. Si está dentro, el dato se puede asimilar yproceder en consecuencia.También hay otra línea de investigación (Felicísimo, 1994; López, 1997) queprovee criterios para detectar outliers. El primer método admite trabajarindistintamente con MDE en formato raster o TIN, mientras que el segundo esexclusivamente para formato raster.El experimento de Monte CarloUna vez argumentado el porqué del algoritmo de interpolación y esbozado laforma en que se le utilizará para aceptar/rechazar los datos, es oportunocuantificar las ventajas en términos de la métrica de exactitud de la aplicaciónde todo el procedimiento. Para ello se ha diseñado un experimento de MonteCarlo el cual incluye varias etapas.Para la k-ésima simulación (k=1,...,P), seleccionar N puntos contribuidos por losvoluntarios (Xj,Yj), con j=1…N, que se distribuirán en el espacio de algunamanera aleatoria. A cada punto se le calculará una cota que corresponda a ladel modelo de alta exactitud para la misma posición. Al terminar esta etapa sedispondrá de N puntos (Xj,Yj,Zj) perteneciente a la realidad alternativa RAcaracterizada por MDE_A.Dependiendo de las propiedades matemáticas del algoritmo seleccionado, enlas coordenadas planas (Xj,Yj) ambos MDE_A y Sk,N hacen contacto.Presumiblemente se podrá comprobar que la superficie Sk,N será mássemejante a la realidad alternativa que el MDE_B que no incorpora puntosvoluntarios.Se realizará un cálculo de la exactitud de Sk,N en los puntos PEV, comparandocontra la realidad alternativa RA. El número resultante, que varía para cadasimulación k, se denominará EPS_Sk,N. La relación entre las magnitudesmencionadas se ilustra en la figura 2
31. RT: Realidad del Terreno EPSB EPSA MDEB: MDEA: Sk,N: MDEB ASTER GDEM Realidad EPS_Sk,N mejorado con N crudo alternativa datos voluntarios Figura 2 Relación entre EPSA, EPSB y EPS_Sk,NEl ideal sería comparar, en cada una de las P simulaciones, el MDE con mejoracontinua dado por Sk,N contra RT. Como el terreno sólo es conocido en lospuntos de campo, y se desea que las coordenadas de los puntos suministradospor los voluntarios sea al azar, es que se recurre al uso de la realidadalternativa RA. Esta simplificación será válida si las diferencias entre RA y RT(medidas por EPSA) es pequeña frente a EPS_Sk,N.El proceso, desde la selección aleatoria de los (Xj,Yj), hasta el cálculo delEPS_ Sk,N se repetirá P veces, lo que permitirá tener una cantidad deresultados que den validez estadística a las afirmaciones o conclusionesresultantes. De la colección de valores EPS_ Sk,N, k=1,...,P se evaluaránmedia, desviación estándar, etc. y se analizará también si la población es detipo normal. Para facilitar la interpretación se analizará la expresión 100*(1-(EPS_Sj,N/EPS_B)) que puede interpretarse como un porcentaje de mejorafrente al ASTER GDEM, siendo el punto de partida 0% y el óptimo 100%.Nótese que no hay garantía que evite tener valores negativos; podría ocurrirque una combinación perversa de N puntos sea tal que afectedesfavorablemente el estadístico, empeorando la exactitud de partida. Seráimportante detectar esos casos y cuantificar su frecuencia relativa.El proceso se repetirá para N=30, N=60, etc. Asumiendo que asintóticamente(i.e. para N infinitamente grande) la superficie Sk,N tiende a parecerse a larealidad alternativa podrá cuantificarse la mejora con contribuciones parciales.La utilidad de todo el sistema se basa en la hipótesis que con N moderado ya
32. se logra una mejora sustantiva, llevando EPS_ Sk,N a valores del orden deEPSA.Cronograma de Trabajo por BimestreTarea 1 CampoSubtarea Análisis para elegir zonas de trabajo. 1 Preparación de la campaña. Reunir documentación (cartas, fotografías aéreas) Elección de las zonas para la toma de puntos de apoyo de campo Elección de las zonas para la medición de puntos de control posicional Trabajo en campaña. Búsqueda, identificación y medición de los puntos de apoyo para la 2 restitución Elección y medición de los puntos para el control posicional 3Tarea 2 RestitucionSubtarea Recepción de los datos de campo. Controles generales. Comienzo 1 de restitución Generación del MDE Control del MDE resultante. Corrección de errores. Aplicar el estándar de exactitud al modelo obtenido por el equipo de 2 restitución. Acceso al ASTER GDEM y extracción de las zonas de trabajo. Aplicar el estándar de 3 exactitud al modeloBimestre 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 3.1 3.2 3.3 3.4 4.1 4.2 4.3 4.4 5 1 2 3 4 5 6 7
33. 8 9 10 11 12 Punblicación de articulo con el estado del arte Pub Publicación de los MDE obtenidos Publicación de la cobertura de exactitud de un MDE dado sistema informatico funcionando El MDE se publica en el portal de la IDE-UY (metadatos incluídos) Contribuciones e impactos del proyectoImpactos Beneficiarios Unidad Cuantificación Observaciones potenciales medida del ImpactoAhorros por disponer Empresas de U$S 180.000 El Plan CEIBAL tienede un MDE adecuado requerimientos Telecomunicaciones especiales depara estudios de Plan CEIBAL conectividad, lo queintervisibilidad entre Plan CARDALES requiere visibilidadtorres de mutua entre antenascomunicaciones localizadas en zonas alejadas. Es importante minimizar el número de antenas, maximizar el área cubierta y simultáneamente asegurar la cobertura. Esto último requiere confirmar que la topografía y las obras existentes no son obstáculo para la señal que viaja en línea recta sobre un perfil del terreno.
34. Para el CEIBAL seestima en 500 elnúmero de perfilesque fue necesarioevaluar. Si hubieseexistido un MDE deexactitud adecuada, eltrabajo podríahaberse hechoprimero en oficina yluego ir al campoúnicamente paraaquel pequeñonúmero de casos enque la incertidumbreen la cota del MDE noasegura con certezala intervisibilidad. Seestima que esoscasos son menos del10% del total. Porcarecerse de un MDEadecuado, los 500perfiles fueron/seránhechos por métodostradicionales, a uncosto de U$S 350-400c/u. El estado hagastado del orden deU$S 200.000 en estostrabajos... y en elfuturo habrá querepetirlos si se cambiala localización dealguna antena porinterferencias con unnuevo silo,crecimiento de unmonte, etc. El planCARDALES tienesimilaresrequerimientos deconectividad einformacióntopográfica.Si se considera latransmisión de datosen la telefonía celular,es todavía másevidente la enorme
35. ayuda que podría proporcionar un MDE de alta exactitud. En este caso, no se estudia una línea o perfil, sino una zona o área en un cierto radio de influencia. Existen software comerciales que permiten saber para una posición dada de una antena y ubicada a una cierta altura, cuales son las zonas que tendrán cobertura y cuales no. En cualquier caso, el dato de base más importante será un MDE, y siendo éste de alta exactitud, las conclusiones tendrán mayor confiabilidad, lo que hará eficiente la decisión técnica que se tome respecto de la ubicación de la antena. Ciertamente, habrá casos en que la exactitud del MDE será aún insuficiente, por lo que se requerirá un trabajo de campo específico, pero el ahorro en la etapa de prediseño es significativo aunque no fácilmente cuantificable.Ahorro para estudios UTE, empresas U$S 50.000 En Uruguay haypreliminares de privadas, productores varias iniciativasgranjas eólicas rurales, intendencias recientes (1),(2),(3),(4) para la construcción de parques eólicos, con potencial acumulado de cientos de MW y que afectan a decenas de miles de hectáreas. Para formular un proyecto
36. de parque eólico sehace necesario unestudio preliminar dela topografía delterreno paradeterminar laubicación general dela obra.Si se quiererepresentar laaltimetría de 10.000hectáreas recurriendoa métodosfotogramétricos, y enla suposición de quese usan fotografíasaéreas ya existentes,se deben invertir nomenos de 50.000dólares. Si se recurrea un levantamientodirecto de campo o senecesita un vuelofotogramétrico nuevo,el costo será muchomayor.(1) SOWITEC, 7.681(1) SOWITEC, 7.681hectáreas,http://www.elpais.com.uy/090217/pecono-399410/economia/empresa-alemana-propone-instalar-mega-parque-eolico(2) Paysandú, 20.000hectáreas,http://www.larepublica.com.uy/economia/379272-avanza-el-proyecto-del-parque-eolico(3) Rocha, 3.000hectáreas,http://www.larepublica.com.uy/comunidad/323598-una-granja-rochense-alberga-el-primer-parque-eolico-del-pais
37. (4) Rocha, 650 hectáreas, http://www.construya.c om.uy/obrasyproyecto s/oyp_2.htmAhorro en otras obras MTOP, Intendencias U$S 100.000 Del mismo modo, parade ingeniería UTE, Productores diferentes obras de rurales ingeniería, el conocimiento del relieve del terreno es importante para la toma de decisiones adecuadas, al menos en la etapa de diseño. La ubicación de los detalles importantes de la obra, minimizar los costos de transporte y movimiento de tierras, y resolver problemas de intervisibilidad son algunos de los aspectos que deben ser resueltos. Si bien en cada caso que se aborde, habrá situaciones concretas que puedan concluir en inversiones económicas diferentes, se puede afirmar que para la generalidad de los casos un MDE de alta exactitud permitirá importantes ahorros en los estudios preliminares de las obras. Ello no implica prescindir de trabajos topográficos posteriores, una vez tomadas las decisiones correspondientes. Para los costos se puede tomar como referencia los precios de los levantamientos
38. fotogramétricos mencionados para parques eólicos.Estrategia de difusión y transferencia de resultadosLa transferencia de resultados es obvia para el MDE mismo, ya que estaráprevista en el sistema informático a desarrollar. La promoción y difusión serealizará, para Uruguay, en el ámbito académico, profesional y en el de la IDE(vía www.agesic.gub.uy). Paralelamente la difusión internacional estaráorientada a ámbitos relacionados con el producto ASTER GDEM (con el que yahay antecedentes) así como presentaciones en revistas y congresos científicos.Propiedad y uso de resultados si correspondeResultado Factibilidad de protección Forma de apropiaciónModelo Digital de Elevación Baja; no estaría contemplado entre El público en general mediante los objetos pasibles de protección acceso a la URL del sitio del SGM artística, y no es usual que se proteja mediante contratosAlgoritmos (pero no códigos) de Alta. Se trataría de un algoritmo, lo Los autores, mediante publicación enmejora continua de superficies Z(x,y) cual está contemplado en la revistas y eventos científicos. legislación internacional. No hay intención de protegerlo, sin embargo más allá de la publicación de los resultados en revistas científicas.Estrategia de sustentabilidad post-proyectoLuego de creados los algoritmos y con el ambiente web funcionando,se depende solamente de la llegada de datos para que la mejora continua sesiga llevando a cabo. Para lasostenibilidad de estos servicios no se necesitan inversiones adicionales deimportancia (sitio web operativo,conexión de banda ancha, servidores de cálculo, etc.).El proyecto tiene previsto que el sistema general, que comprende la llegada dedatos, la evaluación de los mismos, elmantenimiento de los ambientes web, o las medidas de campo adicionalescuando se necesiten en alguna zona en
39. particular, sean procedimientos automáticos que no se detengan y que seincorporen a la operativa normal del sitio web del SGM.El proyecto está pensado de manera de aprovechar tareas que de una u otraforma se llevarán a cabo de todas formas:- Las mediciones de campo hechas por profesionales en todo el territorio- Idem realizadas por otros organismos y/o profesionales- Las tareas relacionadas que el SGM lleva a cabo por Ley.Se le planteará a la Asociación de Agrimensores que solicite a sus asociados elmantenimiento en el tiempo de la colaboración en la entrega de datos. Lomismo se realizará frente a otros actores que ocasional o rutinariamentepuedan suministrar datos de calidad; el mecanismo idóneo para el contacto esla IDE-UY.Por otra parte, es importante tener claro que el SGM, como organismodedicado a la confección y mantenimiento de la cartografía nacional (con todolo que esto implica), realiza rutinariamente tareas tanto de campo como enoficina que pueden ser aprovechadas para sostener el proyecto en el tiempo.Entre las tareas de oficina pueden incluirse el mantenimiento de la página web,publicitar los datos del MDE con sus metadatos correspondientes, etc. asícomo solicitar la colaboración voluntaria antes mencionada.En la gran mayoría de los trabajos de campo que el SGM realiza, ya sea portareas de mantenimiento, inspección, o trabajos especiales, es posibleaprovechar los traslados y realizar mediciones GPS para alimentar la base dedatos de mediciones. En particular serán de especial ayuda, las medidas que elServicio pueda realizar específicamente en zonas donde, por razonescircunstanciales, haya escasez de puntos de campo, lo que implica que el MDEtiene una baja exactitud en relación a otras zonas del territorio nacional.Recursos para la ejecución del proyectoOtros recursoOficinas a reacondicionar:2 de 20 m2Instrumental topográfico y geodésicoDos receptores GPS L1/L2 marca X-Dos receptores GPS L1 marca LOCU
40. Un nivel electrónico LEICADos reglas INVAREquipamiento fotogramétricoDos estaciones digitales fotogramétrRestituidores analógicosUn vehículo todo terrenoAcceso a Internets para la ejecución del proyectoServidores WEB del SGMPresupuestoRubros ANII Otros aportes Costo Total ($U)Personal Técnico 225.600 100.00 325.600Servicios 166.600 166.600Adecuación Edilicia 76.600 100.000 176.600Material Bibliográfico 10.000 10.000Imprevistos 19.950 19.950Protección de la Propiedad 5.000 5.000IntelectualGastos de Administración 26.250 26.250Total ($U) 525.000 205.000 730.000Cronograma de ejecución financieraRubro Año 1 Año 2 Sem. 1 Sem. 2 Sem. 1 Sem. 2Adecuación Edilicia 76.600Material Bibliográfico 10.000Personal 56.400 56.400 56.400 56.400TécnicoServicios 61.600 66.000 39.000Imprevistos 5.000 5.000 5.000 4.950Gastos por 6.562 6.562 6.562 6.562AdministraciónOtros aspectos del proyectoEl Proyecto NO está comprendido en la Ley 16.466 ni en el Decreto 349/005BibliografíaAllsup, G.P.; Hosom, D.S., 1996. High quality sea surface temperature forvolunteer observing ships OCEANS 96. MTS/IEEE ;Prospects for the 21stCentury. Conference Proceedings Volume 3, Issue , 23-26 Sep 1996Page(s):1274 - 1278 3
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Resoluciones 4002 2007

References: resolución 
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