El uso de target en la captura de campo con TLS y sus implicaciones en el registro

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5377/arquitectura.v10i20.21775

Palabras clave:

Escáner-láser, nubes-de-punto, patrimonio, registro, targets

Resumen

En el procesamiento de nubes de puntos, se le conoce por registro a la actividad de unir un par de estos modelos complementarios. Esto se realiza por medio de la identificación de al menos tres puntos en común en un par de nubes de puntos. Al respecto, existen algunas controversias asociadas con el uso de los targets, que son instrumentos que han sido diseñados para facilitar el proceso unión de nubes de puntos en gabinete. En esta investigación se buscó conocer cual es la diferencia en el registro de nubes de puntos a partir de contrastar el método basado en puntos de targets (utilizando targets) y el método basado en puntos del ambiente natural (sin el uso de targets). Para esto cinco participantes procesaron cuatro bases de datos: dos con el uso de target y dos sin el uso de targets. Se analizó la variación en el tiempo de registro, el error de registro y la percepción de dificultad por parte de los participantes. Se logró encontrar que, contrario a lo que aparentemente podría entenderse, el uso de target no reduce el tiempo de registro y tampoco resulta tener mayor dificultad al momento de procesarse, cuando los técnicos en le registro tienen la experiencia suficiente y las capturas de campo han sido realizadas considerando reducir oclusiones. Por otro lado, tal como se esperaba, si se reduce el error de registro de manera significativa de un valor medio de 0.0116 m a 0.0089 m. Estos resultados son de utilidad para quienes realizan capturas de campo con nubes de puntos con escáneres láser terrestre y desean mejorar la precisión de campo a cambio de considerar el tiempo de manipulación de targets en campo.

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Biografía del autor/a

Luis Carlos Cruz-Ramírez, Laboratorio de Posgrado, Escuela Superior de Ingeniería y Arquitectura, Unidad Tecamachalco, Instituto Politécnico Nacional

Arquitecto por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI RUSB), Managua, Nicaragua (2004-2009). Maestro (2012-2015) y Doctor en Ciencias en Arquitectura y Urbanismo (2016-2018), por la Escuela Superior de Ingeniería y Arquitectura, Unidad Tecamachalco (ESIA, TEC), del Instituto Politécnico Nacional (IPN). Posdoctorado en Desarrollo de Tecnologías para la Gestión del Riesgo de Inundaciones ante el Cambio Climático por IPN, University of Edinburgh y Heriot-Watt University (2019-2022). Realizó estancia de investigación en la Università degli “G. d'Annunzio”, Pescara, Abruzzo, Italia, para estudiar Integraciones Contemporáneas en Contextos Históricos (2017). Elaboró proyectos ejecutivos para DIARSA (2010-2012) y Video Mapping para Managua-LAB (2011-2012). Desde 2022 es Coordinador de Laboratorios de Posgrado de la ESIA TEC del IPN .

Jorge Fernando Zárate-Martínez, Laboratorio de Posgrado, Escuela Superior de Ingeniería y Arquitectura, Unidad Tecamachalco, Instituto Politécnico Nacional.

Licenciado en Psicología Social por la UAM-Iztapalapa, Ciudad de México (1980-1986), Egresado de la Maestría en Psicología Universidad Iberoamericana (1987-1990). Docente del Instituto Politécnico Nacional (IPN), México de 1977-1991 y de 2006- a la actualidad. Además es docente a nivel licenciatura en la Universidad Iberoamericana, y en la Universidad Latinoamericana. Es Presidente de la Academia de inglés, en la Escuela Superior de Ingeniería y Arquitectura Unidad Tecamachalco (ESIA TEC) del IPN. Es coordinador de Movilidad e Internacionalización del Posgrado de ESIA TEC del IPN. Es director de AB Center Inglés. Speaking Examiner para Cambridge University (Cambridge English Assessment), en niveles pre-A1, A1, A2, B1, B2, C1 y BEC Preliminary (B1 business).

Citas

EDF. (2024). Cloud Compare (2.13.2 Kharkiv) [Computer Software]. Obtenido de https://www.cloudcompare.org

Akca, D., & Gruen, A. (2007). Generalized least squares multiple 3D surface matching. ISPRS Workshop on Laser Scanning 2007 and SilviLaser 2007. Espoo, Finland: IAPRS. Obtenido de https://foto.aalto.fi/ls2007/presentations/Akca_ls2007_presentation.pdf

Aryan, A., Bosché, F., & Tang, P. (2021). Planning for terrestrial laser scanning in construction: A review. Automation in Construction(125). doi:10.1016/j.autcon.2021.103551

Barber, D. M., Dallas, R. W., & J Mills, o. P. (2006). Laser Scanning for Architectural Conservation. Journal of Architectural Conservation, 12(1), 35-52. doi:10.1080/13556207.2006.10784959

Bosché, F. (2012). Plane-based registration of construction laser scans with 3D/4D building models. Advanced Engineering Informatics, 26, 90-102. doi:10.1016/j.aei.2011.08.009

Cabrera-Revuelta, E., Tavolare, R., Buldo, M., & Versoscia, C. (2024). Planning for terrestrial laser scanning: Methods for optimal sets of locations in architectural sites. Journal of Building Engineering, 85, 1-19. doi:https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.108599

Cheng, L., Chen, S., Liu, X., Xu, H., Wu, Y., Li, M., & Chen, Y. (2018). Registration of Laser Scanning Point Clouds: A Review. Sensors, 18(1641), 1-25. doi:10.3390/s18051641

Cox, R. A. (2015). Real-world comparisons between target-based and targetless point-cloud registration in FARO Scene, Trimble RealWorks and Autodesk Recap [Bachelor Dissertation]. University of Southern Queensland. Obtenido de https://sear.unisq.edu.au/29195/1/Cox_R_Zhang.pdf

Dong, Z., Liang, F., Yang, B., Xu, Y., Zang, Y., Li, J., . . . Stilla, U. (2020). Registration of large-scale terrestrial laser scanner point clouds: A review and benchmark. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 163, 327-342. doi:https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.03.013

Gu, X., Wang, X., & Guo, Y. (2020). A Review of Research on Point Cloud Registration Methods. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 782. doi:10.1088/1757-899X/782/2/022070

Keitaanniemi, A., Virtanen, J.-P., Rönnholm, P., Kukko, A., Rantanen, T., & Vaaja, M. (2021). The Combined Use of SLAM Laser Scanning and TLS for the 3D Indoor Mapping. Building, 11(386), 1-18. doi:10.3390/buildings11090386

Leica Geosystems. (2014). Cyclone V9.0 [Computer Software]. Obtenido de https://leica-geosystems.com/de-at/blog-content/2014/leica-cyclone-9

Leica Geosystems. (10 de 2025). Leica ScanStation C10. Obtenido de Leica Scanstation C10: https://cpec.leica-geosystems.com/es/producto/leica-scanstation-c10/

Liu, Y. (2006). Automatic Registration of overlapping 3D point clouds using closest points. Imagen and Vision Computing(24), 762-781. doi:10.1016/j.imavis.2006.01.009

Mill, T., Alt, A., & Liias, R. (2013). Combining 3D Building Surveying Techniques - Terrestrial Laser Scanning (TLS) And Total Station Suveying for BIM Data Management Purposes. Journal of Civil Engineering and Management, 19, 23-32. doi:10.3846/13923730.2013.795187

Remondino, F. (2011). Heritage Recording and 3D modeling with photogrammetry and 3d scanning. Reomete Sensing(3), 1104-1138. doi:10.3390/rs3061104

Urbančič, T., Roškar, Ž., Kosmatin Fras, M., & Grigillo, D. (2019). New Target for Accurate Terrestrial Laser Scanning and Unmanned Aerial Vehicle Point Cloud Registration. Sensors, 19(14). doi:https://doi.org/10.3390/s19143179

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Publicado

2025-12-19

Cómo citar

Cruz-Ramírez, L. C., & Zárate-Martínez, J. F. (2025). El uso de target en la captura de campo con TLS y sus implicaciones en el registro. Revista Arquitectura +, 10(20), 82–96. https://doi.org/10.5377/arquitectura.v10i20.21775

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