LiDAR: medir forma y distancia directamente a partir del viaje de ida y vuelta de la luz

El LiDAR cronometra cuánto tarda un pulso láser en alcanzar un objetivo y volver: distancia = velocidad de la luz × tiempo de ida y vuelta ÷ 2. La luz recorre unos 30 cm por nanosegundo, así que un nanosegundo de ida y vuelta equivale a unos 15 cm de distancia. Una electrónica de cronometraje muy fina es el corazón del instrumento.

La última fila es la que más importa. Un LiDAR de dron mide solo distancia y dirección desde la aeronave; las coordenadas del mapa dependen de la precisión de la posición y la actitud de la aeronave. Donde el GNSS no llega, esa trayectoria debe estimarse a partir del entorno con SLAM.

El LiDAR produce una nube de puntos: cada punto lleva coordenadas (X, Y, Z), intensidad, número de retorno y tiempo. ASPRS LAS (LAZ cuando está comprimido) es el formato estándar habitual. Añada color desde una cámara y tendrá una nube de puntos coloreada.

• Densidad de puntos: puntos por metro cuadrado. Los cables finos y los elementos pequeños requieren densidad y buena incidencia.
• Clasificación: separar los puntos en suelo, edificios, vegetación, conductores, torres. Lo normal es una clasificación automática seguida de edición humana.
• MDT y MDS: altura del terreno desnudo (MDT) frente a altura de la superficie incluyendo árboles y edificios (MDS). Su diferencia es la altura del dosel.
• Secciones transversales: en túneles y tuberías, seccionar la nube para comprobar la deformación del perfil interior.

Uno de los usos de inspección más maduros del LiDAR son las líneas eléctricas. Mide la distancia libre entre los conductores y los árboles, edificios o el suelo a lo largo de corredores largos en una sola pasada. Los retornos múltiples llegan al suelo a través del follaje, por lo que es mucho más rápido que las patrullas a pie o en helicóptero en los bosques.

El mismo enfoque funciona para la catenaria ferroviaria y los árboles junto a la vía. Volar cerca de los conductores puede perturbar la brújula y los enlaces, así que mantenga una distancia generosa. Campos electromagnéticos intensos

Dentro de túneles, minas, tanques de almacenamiento y calderas no hay GNSS. Los barridos LiDAR se cotejan entre sí para estimar el movimiento y construir el mapa al mismo tiempo (SLAM). Trabajar en oscuridad total es una ventaja de la que carecen las cámaras. Los drones enjaulados tolerantes a colisiones llevan LiDAR para esto (p. ej., Flyability Elios 3).

Para los entornos en detalle, véase sin GNSS, espacios confinados, oscuridad y polvo y humo.

La «precisión de distancia» de la hoja de datos de un LiDAR corresponde solo al sensor. La precisión del mapa suma encima el error de trayectoria, el error de boresight (ángulo de montaje) y la divergencia del haz. Incluso los buenos resultados de LiDAR en dron suelen estar en el rango de unos pocos centímetros, y siempre deben verificarse frente a puntos de control.

En la práctica, llevar ambos es cada vez más común: el LiDAR construye el esqueleto geométrico y las imágenes de cámara aportan color y detalle. Las anchuras de grieta salen de las fotos; la deformación y la distancia libre, del LiDAR.

Cómo mantener separado un modelo 3D de buen aspecto de la precisión de nivel topográfico se explica paso a paso en separar la apariencia de la precisión en levantamientos con dron (Airffic Flight Institute).

• Defectos superficiales finos: las grietas delgadas y el color del óxido no aparecen en una nube de puntos.
• Bajo el agua: el LiDAR habitual de infrarrojo cercano es absorbido por el agua; la batimetría requiere sistemas de láser verde, que sufren en aguas turbias.
• Polvo, humo, lluvia: las partículas provocan puntos falsos y huecos.
• SLAM en espacios uniformes: en túneles largos, mantener las distancias correctas sin dianas es difícil.
• Decisiones: los criterios de distancia de seguridad y las prioridades de poda las fija el propietario del activo.

Para 2035 el LiDAR será más ligero y barato y probablemente estándar junto a la cámara en la mayoría de las aeronaves de inspección. Los corredores de líneas eléctricas se capturan en la misma ruta cada año, y los calendarios de poda se proponen a partir del crecimiento previsto de los árboles y la flecha de los conductores. Dentro de pozos y tanques, las nubes SLAM se superponen al último levantamiento y solo se colorea la deformación de las paredes. Esta es la visión de los editores.

Incluso entonces, la precisión se garantizará con los puntos de control de toda la vida y con condiciones registradas. Cuanto más podamos medir, más peso recae en demostrar hasta qué punto se puede confiar en los datos.