en profundidad Fig. 3. De izquierda a derecha y de arriba a abajo: a) Detalle de la imagen original en RGB; b) Transformación RGB a CIELab. Canal de luminancia; c) Filtro de canal L mediante un filtro LoG para obtener información de carreteras en la imagen; d) Clasificación en clústeres en los canales de color a*b. Los errores de clasificación, como los tejados en color amarillo en la imagen serán filtrados en la etapa posterior; e) Segmentación de los caminos a partir de los datos LiDAR. (Fuente: propia). cado manualmente, para seleccionar todos los puntos a nivel del modelo digital de la superficie del terreno (MDT) y eliminar aquellos puntos cuya cota difiera de ésta, tales como edificios o árboles próximos a dichas vías. Utilizando la información de elevación de los datos, procedemos a eliminar posibles errores de una segmentación grosera realizada en la etapa 1. La identificación de caminos se puede ver alterada por elementos planos sobre el terreno con propiedades similares a la carretera, como aparcamientos. Etapa 3: Vectorización de las vías Las vías segmentadas en la etapa anterior, son importadas en AutoCAD Civil 3D y vectorizadas de acuerdo a los preceptos de la teoría de grafos, que permite abordar escenarios en la comunicación, transporte o movilidad. Esta teoría permite la modelización de forma simple de cualquier sistema en el cual exista una relación binaria entre ciertos objetos. En líneas generales, un grafo G (x, E) consta de un conjunto de elementos x denominados nodos o vértices y un listado de parejas E, denominadas arcos, que expresan las relaciones entre ellos. Un camino o ruta es una sucesión de arcos que conectan un nodo origen con un nodo destino. La figura 2 muestra la representación de un grafo de forma gráfica (izquierda) y de forma matricial (derecha). Para una adecuada representación de las vías, los arcos se definen a través de líneas limitadas por dos nodos (inicial y final) así como los puntos de intersección con otras vías. Durante la digitalización es importante mantener las relaciones topológicas entre elementos adyacentes. Así, si un arco es adyacente a otro, ambos deben compartir uno de los nodos. Dado que partimos de datos georreferenciados, los nodos estarán definidos por coordenadas geométricas absolutas, tanto en posición (x,y) como en elevación (z). Etapa 4: Cálculo de rutas óptimas En este trabajo se utiliza el algoritmo de Dijkstra para trazar rutas óptimas, pues es uno de los más representativos para la resolución de problemas de búsqueda de caminos cortos, conocidos como SPP (Short Path Problem). En líneas generales, este algoritmo permite la determinación del camino más corto desde un nodo origen a un nodo destino a partir de un grafo ponderado, es decir, con pesos asociados a cada arco. El algoritmo ha sido implementado en Matlab. La decisión sobre el uso de Matlab ha estado fundamentada en su simplicidad y flexibilidad que permiten centrarse en la resolución de la tarea concreta planteada. Las cuestiones relacionadas con la escalabilidad de la solución a un gran número de usuarios o zonas de trabajo quedan fuera del alcance de la metodología presentada. El coste asociado a cada arco puede ser función de numerosos factores como distancia, velocidad permitida, tiempo de viaje, pendiente, etc. En este trabajo, el cálculo de rutas óptimas se efectuará teniendo en cuenta la distancia de cada arco. La pendiente de los distintos segmentos de vía será un factor limitante dependiendo del vehículo considerado para el cálculo. Así pues, si un vehículo no puede circular por vías con una pendiente superior al 40%, los arcos que se encuentren por encima de este umbral pasarán a tener peso infinito quedando inhabilitados para el cálculo de rutas. El costo podría ser función de otros factores como rugosidad del terreno, presencia de obstáculos, anchura de vías, etc. Resultados y discusión En el presente apartado se presentan los resultados obtenidos a partir de 18 Boletín de Observación Tecnológica en Defensa n.º 52. Cuarto trimestre 2016
BOLETIN DE OBSERVACION TECNOLOGICA 52
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