Atributos del Nube de Puntos

Para acceder a los atributos de un nuage de points, abre el menú del proyecto y selecciona tu nuage de points. Haz clic en la pestaña de Atributos, debajo encontrarás un menú desplegable que lista todos los atributos posibles, selecciona el que deseas usar. A continuación encontrarás una lista de todos los atributos posibles y lo que hace cada uno.

Aquí encontrarás una lista de todos los valores disponibles junto con su uso y las opciones relacionadas:

• Analizar : Solo funcionará con nubes de puntos de análisis, para más información sobre el análisis, consulta este artículo.

  • Nombre: Cambia el nombre del nuage de points
  • Ver la posición
  • Ver la rotación
  • Ver la Escala
  • Eliminar el análisis (solo lo eliminará de la aplicación 3D, se puede volver a cargar más tarde si es un análisis en el servidor)

• Clasificación : Solo funcionará con nubes de puntos compatibles. El objetivo de la clasificación es agrupar puntos similares en categorías significativas, como suelo, vegetación, edificios y otros objetos.

  • Mostrar / ocultar todo: muestra u oculta cada categoría
  • Una línea por categoría, haz clic en la línea para mostrar/ocultarla, haz clic en el color para cambiarlo

• Color : Colorear todo el nuage de points con un color

  • Selecciona un color usando la paleta
  • Usa un código hexadecimal para seleccionar el color
  • Elige uno de los colores de la lista predeterminada

• Composición : Usa esto si deseas utilizar múltiples opciones al mismo tiempo, arrastra los controles deslizantes para aumentar/disminuir su uso.

  • RGBA: Nuage de points coloreado
    • Gamma: Básicamente la exposición del nuage de points, gama más baja igual a mayor exposición, gama más alta, menor exposición, da un aspecto de puesta de sol
    • Brillo: El brillo del nuage de points, menor brillo lo hará más oscuro, mayor brillo lo hará más claro.
    • Contraste: Cambia el contraste del nuage de points, menor contraste hará que el nuage de points se vuelva gris, mayor contraste sobreexpondrá los colores estándar (rojo, amarillo, verde, azul…)
  • Intensidad: Fuerza o magnitud de la señal
    • Rango: Desde baja intensidad a alta
    • Gamma: Básicamente la exposición del nuage de points, gama más baja igual a mayor exposición, gama más alta, menor exposición, da un aspecto de puesta de sol
    • Brillo: El brillo del nuage de points, menor brillo lo hará más oscuro, mayor brillo lo hará más claro.
    • Contraste: Cambia el contraste del nuage de points, menor contraste hará que el nuage de points se vuelva gris, mayor contraste sobreexpondrá los colores estándar (rojo, amarillo, verde, azul…)
  • Elevación: Altura o posición vertical de cada punto
    • Rango de elevación: establece dónde comienza y termina el gradiente en términos de altura
    • Modo de gradiente
      • Sujeción: Gradiente estándar, fuera del rango, mantiene el color final del borde
      • Repetir: Cuando el gradiente termina, comienza de nuevo desde el color original
      • Repetir en espejo: Cuando el gradiente termina, pone un nuevo gradiente invertido, similar a repetir, excepto que no hay discontinuidad en el color
    • Esquema de gradiente: Cambia los colores del gradiente, selección solo de una lista predefinida
  • Analizar: Solo si está disponible en ese nuage de points, comparación de modelo a nuage de points
  • Clasificación: Solo si está disponible en ese nuage de points, divide diferentes tipos de objetos (suelo, vegetación, edificios…)
  • Número de retornos: Cantidad de pulsos que fueron necesarios para obtener ese punto
  • ID de fuente del punto: Agrupado por ID de escaneo

• Elevación : Representa la altura o posición vertical de cada punto. Los datos de elevación son importantes en muchas aplicaciones de nubes de puntos, como mapeo topográfico, modelado de inundaciones, planificación urbana y diseño de infraestructura. Al analizar los datos de elevación, es posible crear modelos de elevación digital (DEM) precisos y detallados que se pueden usar para una amplia gama de propósitos de análisis y visualización geoespacial.

  • Rango de elevación: establece dónde comienza y termina el gradiente en términos de altura
  • Modo de gradiente
    • Sujeción: Gradiente estándar, fuera del rango, mantiene el color final del borde
    • Repetir: Cuando el gradiente termina, comienza de nuevo desde el color original
    • Repetir en espejo: Cuando el gradiente termina, pone un nuevo gradiente invertido, similar a repetir, excepto que no hay discontinuidad en el color
  • Esquema de gradiente: Cambia los colores del gradiente, selección solo de una lista predefinida

• Tiempo GPS : El tiempo GPS es un atributo importante asociado a cada punto en el nuage de points. Proporciona información sobre el momento en que se emitió el pulso láser y el momento en que se recibió el pulso de retorno, permitiendo un cálculo preciso del rango y posición del punto. Además, el tiempo GPS también se puede usar para propósitos de control de calidad y análisis. Al analizar la distribución de los valores del tiempo GPS en la nube de puntos, es posible identificar áreas con anomalías temporales o errores, que pueden indicar problemas con los datos o el sistema LiDAR.

• Índices : Los índices son atributos asociados a cada punto en una nube de puntos LiDAR que proporcionan información adicional sobre las propiedades espaciales del punto y sus relaciones con otros puntos en la nube. Se utilizan a menudo para apoyar tareas de análisis y procesamiento avanzados, como segmentación, clasificación y extracción de características. Hay varios tipos de índices que se pueden utilizar en el procesamiento de nubes de puntos LiDAR, incluyendo:

  • Vector normal: Este índice representa la orientación del punto en relación a su vecindario local. Se puede usar para identificar superficies planas o para estimar normales de superficie para reconstrucción de superficies.
  • Curvatura: Este índice representa la curvatura local de la superficie en el punto. Se puede usar para identificar bordes agudos o para estimar el radio de curvatura para superficies curvas.
  • Altura sobre el suelo: Este índice representa la altura del punto sobre el suelo o una superficie de referencia. Se puede usar para modelado del terreno o para identificar objetos que están por encima o por debajo de la superficie del suelo.
  • Altura relativa: Este índice representa la altura del punto en relación con sus puntos vecinos. Se puede usar para identificar objetos que son más altos o más bajos que su entorno.
  • Densidad: Este índice representa la densidad de puntos en el vecindario local alrededor del punto. Se puede usar para identificar áreas con alta o baja densidad de puntos, como vegetación o fachadas de edificios.

• Intensidad : Representa la fuerza o magnitud de la señal que fue recibida por un sensor o dispositivo cuando se capturó el punto. En algunos casos, la intensidad está relacionada con la reflectividad del objeto en ese punto. Por ejemplo, en una nube de puntos LiDAR, el valor de intensidad representa la cantidad de luz láser que fue reflejada de vuelta al sensor por el objeto. En este caso, un valor de intensidad más alto indicaría una superficie que refleja más luz, como una pared blanca, mientras que un valor de intensidad más bajo indicaría una superficie que refleja menos luz, como un automóvil negro. En otros casos, la intensidad puede representar una cantidad física diferente. Por ejemplo, en una nube de puntos fotográfica, la intensidad puede representar el brillo de un píxel en la imagen original que se utilizó para generar la nube de puntos.

  • Rango: Desde baja intensidad a alta
  • Gamma: Básicamente la exposición del nuage de points, gama más baja igual a mayor exposición, gama más alta, menor exposición, da un aspecto de puesta de sol
  • Brillo: El brillo del nuage de points, menor brillo lo hará más oscuro, mayor brillo lo hará más claro.
  • Contraste: Cambia el contraste del nuage de points, menor contraste hará que el nuage de points se vuelva gris, mayor contraste sobreexpondrá los colores estándar (rojo, amarillo, verde, azul…)

• Gradiente de intensidad : Es una medida del cambio en intensidad entre puntos vecinos en una nube de puntos. Representa la tasa a la que cambia la intensidad con respecto a la distancia o posición. El gradiente de intensidad se calcula tomando el gradiente de los valores de intensidad en la nube de puntos. Esto implica calcular las derivadas parciales de los valores de intensidad con respecto a las coordenadas x, y, y z de cada punto. La magnitud del vector gradiente en cada punto representa el valor del gradiente de intensidad. Los valores altos de gradiente de intensidad indican bordes o límites agudos, mientras que los valores bajos indican transiciones suaves o graduales.

  • Rango: Desde baja intensidad a alta
  • Gamma: Básicamente la exposición del nuage de points, gama más baja igual a mayor exposición, gama más alta, menor exposición, da un aspecto de puesta de sol
  • Brillo: El brillo del nuage de points, menor brillo lo hará más oscuro, mayor brillo lo hará más claro.
  • Contraste: Cambia el contraste del nuage de points, menor contraste hará que el nuage de points se vuelva gris, mayor contraste sobreexpondrá los colores estándar (rojo, amarillo, verde, azul…)

• Nivel de detalle : En el procesamiento de nubes de puntos LiDAR, el nivel de detalle (LOD) puede referirse a la densidad de puntos en la nube de puntos, la resolución de los datos o el nivel de abstracción utilizado para representar los datos. Por ejemplo, una nube de puntos con un alto nivel de detalle tendría una alta densidad de puntos, una alta resolución y un nivel de abstracción fino. Por el contrario, una nube de puntos con un bajo nivel de detalle tendría una densidad de puntos más baja, una resolución más baja y un nivel de abstracción grueso.

• Matcap : En el procesamiento de nubes de puntos LiDAR, el matcap puede usarse para agregar texturas visuales y efectos de sombreado a modelos 3D creados a partir de nubes de puntos. Al aplicar una textura matcap a un modelo 3D, es posible crear una representación más realista y atractiva visualmente de la escena. Por ejemplo, se podría usar una textura matcap para simular la apariencia de una pared de concreto o una corteza de árbol, agregando profundidad y realismo al modelo 3D.

  • Selecciona la textura a aplicar

• Número de devoluciones : Representa el número total de pulsos láser que fueron emitidos y retornaron al sensor LiDAR para capturar ese punto en particular. Similar al número de retornos, el número de devoluciones puede variar de 1 a 5 o más, dependiendo del sistema LiDAR utilizado. El número total de devoluciones puede proporcionar información sobre la complejidad y estructura del objeto o escena que se está escaneando. Por ejemplo, un punto con un alto número de devoluciones puede indicar un objeto con múltiples capas o geometría compleja, como un dosel de árbol o la fachada de un edificio.

• ID de fuente del punto : Identifica el sensor láser específico que generó el punto. Cada sensor láser en un sistema LiDAR tiene un ID o número único, y esta información se registra en los datos de la nube de puntos para permitir el análisis y control de calidad. La ID de fuente del punto es particularmente útil en situaciones donde se utilizan múltiples sensores LiDAR para capturar una sola escena o área. Al identificar qué sensor generó cada punto, es posible realizar verificaciones de control de calidad en los datos y asegurar que los datos estén correctamente alineados y registrados entre diferentes sensores. Esto es especialmente importante en aplicaciones como la silvicultura, donde se pueden utilizar múltiples sensores LiDAR para capturar datos desde diferentes ángulos y perspectivas. En nuestra plataforma, la ID de fuente del punto se usa para almacenar la ID de escaneo de origen, que permite a los usuarios rastrear fácilmente de qué escaneo proviene cada punto en la nube de puntos. Por ejemplo, si se realizaron múltiples escaneos de la misma área utilizando un escáner láser 3D, cada escaneo podría asignarse una ID de escaneo única y el atributo de ID de fuente del punto para cada punto en la nube de puntos podría establecerse en la ID de escaneo correspondiente.

• RGBA : Se usa para representar el color de cada punto en la nube de puntos. Los canales rojo, verde y azul se usan para representar el color del punto, mientras que el canal alfa se usa para representar la transparencia u opacidad del punto. El uso del color en las nubes de puntos LiDAR puede ser útil para propósitos de visualización e interpretación, ya que puede proporcionar información adicional sobre las propiedades de los objetos y superficies representados por los puntos. Por ejemplo, en el mapeo de vegetación, el color de los puntos se puede usar para distinguir entre diferentes tipos de vegetación o para identificar áreas de alta o baja densidad de vegetación.

  • Gamma: Básicamente la exposición del nuage de points, gama más baja igual a mayor exposición, gama más alta, menor exposición, da un aspecto de puesta de sol
  • Brillo: El brillo del nuage de points, menor brillo lo hará más oscuro, mayor brillo lo hará más claro.
  • Contraste: Cambia el contraste del nuage de points, menor contraste hará que el nuage de points se vuelva gris, mayor contraste sobreexpondrá los colores estándar (rojo, amarillo, verde, azul…)

• Número de retorno : Representa la cantidad de veces que un pulso láser fue emitido y retornó al sensor LiDAR para capturar ese punto en particular. Similar al número de devoluciones, el número de retorno suele ser un valor entre 1 y 5, con 1 indicando el primer retorno y 5 indicando el quinto retorno. El primer retorno representa el pulso láser que se refleja desde la superficie superior del objeto, mientras que los retornos subsiguientes pueden representar reflexiones desde superficies más bajas o múltiples reflexiones dentro del objeto.

• Rango del ángulo de escaneo : Representa el ángulo entre el haz láser y la línea de referencia del escáner cuando se emitió el pulso láser para capturar ese punto en particular. El rango del ángulo de escaneo proporciona información sobre el ángulo en el que se capturó el punto, con un valor de 0 indicando la línea de referencia del escáner y valores positivos o negativos indicando la desviación de la línea de referencia. En la extracción de edificios, el rango del ángulo de escaneo se puede usar para identificar fachadas de edificios y estructuras de techos basadas en su orientación con respecto a la línea de referencia del escáner. En el análisis de superficies de carreteras, el rango del ángulo de escaneo se puede usar para detectar defectos o irregularidades en la superficie en función del ángulo del escáner con respecto a la superficie de la carretera.

• Datos de usuario : Permite a los usuarios agregar información adicional a la nube de puntos más allá de los atributos estándar como coordenadas XYZ, intensidad y número de retorno. Los datos de usuario se pueden usar para almacenar una amplia gama de información, como valores de color RGB, etiquetas de clasificación o metadatos asociados con el punto. Por ejemplo, los datos de usuario podrían usarse para indicar si un punto es parte de un edificio, un árbol o una carretera, o para almacenar información sobre la calidad de la medición del punto o su incertidumbre. El uso de datos de usuario depende de las necesidades y aplicaciones específicas del usuario. Se puede utilizar en una variedad de tareas, como reconocimiento de objetos, clasificación, segmentación y mapeo. Al agregar datos de usuario personalizados a una nube de puntos, es posible extraer información más significativa y realizar tareas de análisis y procesamiento más avanzadas.

Si tu nuage de points no se muestra de la manera correcta al principio, intenta con los atributos RGBA o de intensidad, ya que son los más utilizados.

Aprende más sobre las propiedades de nuage de points en este artículo.

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