MONITOREO DEL TERRENO Y LA INFRAESTRUCTURA A TRAVÉS DEL ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO

Las tecnologías de detección remota utilizan una variedad de longitudes de onda en todo el espectro electromagnético para medir de forma remota la compleja geometría del suelo y las estructuras (Figura 1). Algunos usan longitudes de onda en los espectros visible o infrarrojo cercano, mientras que otros usan longitudes de onda más largas en los rangos de ondas de radio o microondas altamente transmisibles. Las estaciones totales robóticas y automatizadas que utilizan sensores de infrarrojo cercano y objetivos reflectores preestablecidos se han convertido en algo común para monitorear la construcción de instalaciones importantes.

TLS es el primo más sofisticado de la técnica de estación total, capaz de recopilar millones de puntos de datos de nubes de puntos en superficies no objetivo. En cualquier caso, la captura de datos se limita a condiciones climáticas despejadas. Los sensores de infrarrojo cercano funcionan mal en superficies húmedas o cuando el aire está empañado con gotas de agua o precipitaciones.

En la porción óptica del espectro, una nueva técnica, SfM, utiliza una técnica fotogramétrica para estimar la distancia (o rango) desde el plano focal y, por tanto, la tridimensionalidad de múltiples imágenes 2D. Se pueden recopilar cientos o incluso miles de fotografías para que un sitio construya geometrías detalladas con una precisión comparable a TLS. Las técnicas SfM pueden utilizar cualquier gama de sistemas de imágenes ópticas, desde cámaras digitales portátiles económicas y disponibles en el mercado hasta sistemas aéreos no tripulados, pero requieren un procesamiento informático intensivo en una estación de trabajo o en la nube para producir modelos 3D de alta resolución. La captura de datos mediante métodos ópticos se limita a las imágenes diurnas y, al igual que los láseres del infrarrojo cercano, no es eficaz durante las inclemencias del tiempo.

Problemas adicionales con SfM están asociados con las sombras en movimiento durante la captura diurna, así como con la exposición fotográfica. Estas limitaciones han hecho que los profesionales experimentados esperen condiciones climáticas óptimas, secas pero nubladas, para la captura fotográfica de SfM. Las porciones inferiores de microondas y superiores de ondas de radio del espectro EM tienen propiedades únicas que permiten casi el 100 por ciento de transmisión de día o de noche y a través del aire con gotas de agua condensadas y vapor de agua. Los radiómetros permiten calcular el alcance basándose en el patrón de interferencia de la fase de la señal devuelta. En particular, las plataformas basadas en satélites proporcionan imágenes orbitales regulares con una resolución de submetro a metro a escalas regionales en un proceso llamado radar interferométrico de apertura sintética o InSAR. Un análisis cuidadoso de estos datos permite la separación de los cambios del campo de deformación en el paisaje entre dos o múltiples capturas. Las siguientes secciones describen estos métodos con ejemplos y proponen optimizar el valor de estos datos reuniendo y sintetizando las mejores cualidades de cada método.

Los sensores láser de infrarrojo cercano se emplean en estudios topográficos porque son seguros para la vista a bajos niveles de potencia y el cristal láser estándar es económico de fabricar. Como tal, los láseres del infrarrojo cercano son el tipo más común de herramienta de detección y alcance de luz (es decir, LiDAR). El escaneo láser aéreo y terrestre generalmente implica el despliegue de instrumentación láser de 1064 nanómetros que toma imágenes de estructuras y terreno, y registra posiciones 3D y atenuación del haz. Los métodos ALS y TLS producen conjuntos de datos de posición de nubes de puntos que son grupos de millones o miles de millones de mediciones de posición individuales en forma de distancias de alcance, ángulos azimutales y cenitales. Las implementaciones de campo modernas de TLS se realizan desde ubicaciones fijas o plataformas vehiculares móviles, mientras que los sistemas ALS se pueden montar en drones y aviones pilotados. Los sistemas móviles están equipados con unidades de movimiento inercial a bordo que proporcionan corrección cinemática basada en GPS en tiempo real para cambios en la orientación, balanceo, cabeceo y guiñada del instrumento.

Este proceso introduce errores de inercia y disminuye la precisión, pero por lo demás aumenta la eficiencia de la recopilación y el procesamiento de datos. La mayoría de las unidades láser utilizan motores paso a paso de alta precisión y un espejo giratorio para dirigir pulsos láser secuenciales desde el instrumento. Utilizando cálculos de tiempo de vuelo de viaje en dos direcciones o de diferencia de fase (es decir, número fraccionario de ciclos), este proceso se repite millones de veces en diferentes ángulos de acimut y cenit para construir una nube de puntos. Los instrumentos modernos pueden capturar más de varios millones de posiciones por segundo a distancias arquitectónicas de 20 m, normalmente utilizadas en edificios, hasta rangos topográficos de largo alcance de 2 a 4 km. La precisión de la posición instrumental suele ser de 1 a 4 mm en los sistemas modernos. Para minimizar las zonas de sombra y obtener una cobertura completa del sitio, se mueve un escáner TLS a múltiples ubicaciones alrededor del objetivo de interés.

Varias configuraciones limitan las zonas de sombra al tiempo que aumentan la resolución general de la geometría de destino. Los sistemas láser móviles están programados para capturar datos de nubes de puntos en orientaciones y elevaciones que eliminan las zonas de sombra. Uno de los aspectos poderosos del escaneo láser LiDAR es la capacidad de eliminar vegetación y objetos transitorios no deseados mediante un filtro de software para observar la tierra desnuda y las estructuras. El pulso láser en forma de estrechas columnas puede atravesar una parte de la cubierta vegetal y llegar al suelo. Esta capacidad no existe para otras tecnologías como SfM e InSAR. Los modelos de nube de puntos o de superficie mallada documentan el estado geométrico de las estructuras y las superficies del terreno en el momento de la captura, y pueden usarse para la detección de cambios de volúmenes, áreas y distancias.

La estructura a partir del movimiento es la forma digital moderna de análisis topográfico a partir de fotogrametría estéreo, que utiliza grandes grupos de imágenes superpuestas y software de reconocimiento de píxeles. Cualquier cámara digital de alta resolución con lente fija se puede utilizar para SfM. Las plataformas basadas en UAV son especialmente útiles para capturar imágenes óptimas del sitio de un proyecto desde múltiples elevaciones y orientaciones. Para construir un modelo topográfico a partir de imágenes superpuestas, se encuentran puntos de enlace comunes en las imágenes adyacentes. Las coordenadas de ubicación GPS de la cámara, junto con las propiedades de la lente, se utilizan para determinar la geometría angular entre los píxeles comunes de la escena y las posiciones de la cámara en movimiento.

Con buenas prácticas, la precisión de la nube de puntos puede ser de escala centimétrica o incluso milimétrica. Las deficiencias del modelado SfM son su incapacidad para penetrar la vegetación para modelar la tierra desnuda, las distorsiones que pueden ocurrir debido al terreno sobresaliente, objetos no estáticos como la vegetación en el viento y los márgenes exteriores de los modelos. Algunos algoritmos de procesamiento de nubes de puntos SfM tienen dificultades para modelar transiciones bruscas del terreno horizontal al vertical que ocurren en la base de las estructuras.

En un estudio reciente, analizamos la exactitud y precisión del escaneo láser terrestre y SfM a partir de mediciones de un puente en Oakland, California. Se recopilaron y registraron nubes de puntos de escaneo láser terrestres estáticas, basadas en trípodes, para capturar el elemento estructural de un Viga en I de acero que soporta una plataforma de concreto. Se produjeron nubes de puntos SfM comparables a partir de vuelos de vehículos aéreos no tripulados con una cámara digital de 20 megabytes. Una comparación con las mediciones físicas del puente (es decir, profundidad, ancho y espesor del ala de la viga I, espesor del alma de la viga I y distancia entre las vigas I) encontró que las mediciones de TLS tenían una precisión de 5 mm, mientras que SfM Los errores de medición del modelo oscilaron entre 0 y 40 mm. Estos resultados sugieren que los modelos de alta precisión de SfM solo se pueden lograr mediante el uso de mejores prácticas y equipos de mayor calidad.

El poder de TLS y SfM reside en fusionar la versatilidad y precisión de estas tecnologías para crear nubes de puntos hibridadas de alta calidad de forma rápida y eficiente. Este enfoque se utilizó con éxito durante la misión de reconocimiento de eventos geotécnicos extremos a la presa de Guajataca en Puerto Rico, que fue dañada por el huracán María en septiembre de 2017. Las lluvias intensas y los fuertes vientos asociados con el huracán de categoría 4 impactaron directamente el relleno hidráulico y de tierra de la década de 1920. presa con daños catastróficos en el aliviadero, lo que provocó la evacuación de emergencia de 70.000 residentes río abajo. Casi 100 m del aliviadero de hormigón y escollera fueron destruidos, y 26 m adicionales de aliviadero de hormigón quedaron significativamente socavados y desplazados. También quedó destruido un sifón ubicado debajo del aliviadero (Figura 2).

La misión de reconocimiento GEER posterior al evento recopiló 14 escaneos TLSLiDAR individuales y una cobertura SfM completa del aliviadero y la presa utilizando un UAV. Ambos métodos fueron implementados con terrenos georreferenciados con control de una precisión de aproximadamente 1 cm. Después de procesar individualmente los conjuntos de datos TLS y SfM, las nubes de puntos registradas se fusionaron para aprovechar las mejores cualidades de cada una. Los datos de SfM tuvieron la mayor cobertura y calidad de píxeles de color del sitio en vista en planta, pero fueron incapaces de obtener imágenes de los vacíos excavados debajo del aliviadero dañado o identificar la tierra desnuda de las áreas con vegetación circundantes. Si bien los estudios TLS requirieron configuraciones que requirieron mucho tiempo, los datos se recopilaron para optimizar las imágenes de las áreas de socavación debajo del aliviadero. Los vacíos interiores solo pudieron capturarse con TLS y luego se fusionaron con la nube de puntos híbrida TLSSfM. La comprensión precisa de la complejidad de la falla del aliviadero fue posible al capturar todo el campo de daño con el modelo híbrido TLS-SfM (Figura 3).

Los satélites orbitales especializados utilizan un método de pulso activo para hacer rebotar microondas de baja frecuencia (más de 3 gigaciclos/s) y ondas de radio de alta frecuencia en la superficie de la Tierra para crear modelos digitales de elevación del terreno. Estos satélites aprovechan la transmisibilidad de casi el 100 por ciento de estas frecuencias a través de la atmósfera, tanto de día como de noche, para mapear el globo a intervalos regulares. Los sistemas de radar por satélite típicos funcionan en una variedad de longitudes de onda, incluida la banda X (longitud de onda (l) = 2,7-5,2 cm), la banda C (l = 5,2-7,1 cm), la banda L (l = 19,3-76,9 cm) y banda P (l = 76,9-133 cm). Los objetos que obstruyen la trayectoria del radar (incluidas las estructuras y la superficie del suelo) devuelven una señal de eco al satélite en diferentes fases y longitudes de onda, proporcionando información sobre su distancia y velocidad. Las ondas son más sensibles a objetos del mismo tamaño que la longitud de onda o más grandes, mientras que los objetos más pequeños que la longitud de onda son casi invisibles. La resolución espacial del radar depende de la relación entre la longitud de onda y el tamaño de la antena, donde cuanto mayor es el tamaño de la antena, mayor es la resolución.

El concepto de radar de apertura sintética, o SAR, es una forma creativa de optimizar la resolución del radar mediante la fabricación de una antena artificial sintéticamente larga a partir del efecto Doppler en cientos o miles de pulsos entrantes con eco apilados digitalmente. El resultado es información sobre la distancia y la posición de los píxeles a lo largo y transversal de la trayectoria con una resolución que de otro modo requeriría una antena de kilómetros de largo. InSAR se refiere a la forma interferométrica de SAR. Mide los cambios en la distancia y ubicación de los objetos a lo largo del tiempo a partir de cambios de fase y desplazamientos espaciales en su señal reflejada entre pasos repetidos del mismo satélite. InSAR es más sensible a cambios que son más pequeños que la longitud de onda del radar (escala mm-cm), mientras que los cambios más grandes no se pueden resolver y están limitados por la geometría de visualización de la antena. InSAR complementa otras fuentes de datos, como imágenes ópticas, LiDAR, SfM y GPS. Las principales ventajas son:

El análisis de series temporales originales de InSAR implicó el seguimiento de píxeles con señales de retorno fuertes, bien correlacionadas y repetibles a lo largo del tiempo (denominadas dispersores persistentes o PS), desde una única plataforma satelital. Se están desarrollando rápidamente nuevas técnicas de InSAR, incluido el apilamiento de pulsos y el análisis de series temporales de la deformación de la superficie a partir de la retrodispersión distribuida de píxeles con menor calidad de señal (denominados Dispersores Distribuidos o DS). El apilamiento de pulsos se refiere a la suma de múltiples ondas devueltas para mejorar la señal de los puntos de dispersión que se reflejan hacia el satélite.

El futuro del análisis de series temporales de InSAR es el seguimiento completo de la deformación en 3D desde múltiples satélites a altas frecuencias temporales (por ejemplo, diariamente). En áreas urbanas, el análisis de series temporales InSAR es muy útil para rastrear el movimiento de la infraestructura y el suelo, ya que las estructuras y las superficies pavimentadas proporcionan señales de retorno fuertes y bien correlacionadas. Un ejemplo de cómo utilizar el análisis de series temporales InSAR es un estudio reciente sobre el comportamiento estacional de deslizamientos de tierra de movimiento lento (cm/año) en un entorno suburbano. Las historias temporales PS y DS InSAR de deformación estructural y del suelo en las colinas del este de la Bahía de San Francisco en California se correlacionaron con datos sísmicos y de precipitación para evaluar sus efectos sobre los patrones temporales y espaciales de deformación por deslizamientos de tierra. La Figura 4a es una vista aérea del deslizamiento de tierra de Blakemont y la falla adyacente de Hayward en las ciudades de Kensington y El Cerrito, California.

La Figura 4b muestra las velocidades promedio de los dispersores (objetos en el suelo que consistentemente devuelven señales fuertes) observados a lo largo del deslizamiento de tierra de Blakemont y vecindario circundante, derivado de datos satelitales de banda X durante un período de 5 años entre 2009 y 2014. Después de que se haya eliminado el movimiento tectónico regional uniforme (como el movimiento de fluencia lateral derecho a través de la falla de Hayward), las velocidades de deformación de la línea de visión varían Se encontraron entre 27 y 39 mm/año (hacia el oeste y hacia abajo) en la parte activa dentro del deslizamiento. Internamente, se demostró que el movimiento de los deslizamientos de tierra varía tanto espacial como temporalmente, en gran medida provocado por la precipitación, mientras que el vecindario circundante es en gran medida estacionario. El gobierno, los servicios públicos y el sector privado pueden utilizar el método InSAR para identificar movimientos geotécnicos y estructurales antes de que se produzcan deformaciones dañinas. Una vez identificados, los movimientos diferenciales se pueden monitorear localmente con una variedad de métodos, incluidos LiDAR en el infrarrojo cercano y SfM óptico. También se puede planificar una respuesta proactiva para proteger la infraestructura vulnerable, ahorrando costos y potencialmente vidas.

En todo el espectro electromagnético, los ingenieros geotécnicos y civiles cuentan con un conjunto de nuevas herramientas de detección remota que se complementan entre sí para proporcionar detalles sin precedentes sobre los cambios en el paisaje y la infraestructura. La aplicación más efectiva de estos nuevos métodos es su hibridación, aprovechando las mejores cualidades de cada enfoque. LiDAR sigue siendo el mejor método para el análisis arquitectónico cercano, mientras que SfM y SAR sitúan el sitio de estudio dentro de un paisaje más amplio. InSAR, el más sofisticado de estos métodos, permite a los usuarios condiciones climáticas o la hora del día, y sin ningún despliegue de campo. El futuro de la detección electromagnética se está aprovechando

Las mejores cualidades del espectro asociado a cada uno de estos métodos y fusionarlos en modelos híbridos. En conjunto, estos métodos de modelado del terreno están revolucionando el monitoreo de sitios y su avance continuo sólo acelerará su penetración en práctica de ingeniería.