Desarrollo de herramientas automatizadas combinando LiDAR aéreo y SIG para el establecimiento de rutas óptimas en la conducción de operaciones militares

  1. Puente Luna, Iván 1
  2. Solla Carracelas, Mercedes 1
  3. Díaz Vilariño, Lucía 2
  4. Martínez Sánchez, Joaquín 2
  5. González Jorge, Higinio 2
  1. 1 Centro Universitario de la Defensa
  2. 2 Universidade de Vigo
    info

    Universidade de Vigo

    Vigo, España

    ROR https://ror.org/05rdf8595

Libro:
IV Congreso Nacional de i+d en Defensa y Seguridad DESEi+d 2016: Actas, 16, 17 y 18 de noviembre de 2016
  1. José Serna Serrano (dir. congr.)
  2. Pilar Sánchez-Andrada (dir. congr.)
  3. Ignacio Álvarez Rodríguez (dir. congr.)

Editorial: Centro Universitario de la Defensa (Academia General del Aire)

ISBN: 978-84-946021-3-9

Ano de publicación: 2016

Páxinas: 903-910

Tipo: Capítulo de libro

Resumo

En la planificación, desarrollo y conducción de las operaciones militares, tanto a nivel estratégico, táctico y operacional, los mandos asociados a las diversas unidades implicadas deben poseer una información cartográfica óptima para lograr los objetivos que se hayan programado. En múltiples ocasiones, el reconocimiento in-situ del terreno conlleva enormes requerimientos de espacio y tiempo. Es por ello que, herramientas de procesado automatizado en gabinete, y en soporte STG (Sistemas de Información Geográfica), han supuesto un avance de la tecnología en cuanto a la optimización de estrategias operacionales.En este trabajo se propone una metodología para la extracción de rutas óptimas de movilidad de tropas a partir de datos geoespaciales obtenidos mediante sensores LiDAR aerotransportados. Tomando como punto de partida la información geométrica y radiométrica de las nubes de puntos obtenidas del TGN (Instituto Geográfico Nacional), se desarrollan una serie de algoritmos, incluyendo: (1) reconocimiento y segmentación semiautomática de vías de acceso (en base a planaridad, color, intensidad, etc.), (2) estimación de atributos geométricos tales como la pendiente de la vía; (3) conversión de resultados a un modelo vectorial simplificado en formato shape compatible con herramientas STG; (4) cálculo de rutas óptimas mediante algoritmos de camino más corto teniendo en cuenta la geometría y atributos de las vías previamente extraídas. Finalmente, como caso de estudio y aplicación del desarrollo propuesto, la metodología es testada en un caso de estudio real ante varias condiciones de uso.