Acercamiento a identificación de errores en nubes de puntos

Resumen

Con el paso del tiempo, la tecnología enfocada en la toma de datos para la digitalización de distintos tipos de terreno ha 
evolucionado constantemente, en la actualidad dispositivos como LiDAR (Light Detection and Ranging) cuyo sistema 
permite determinar la distancia desde un emisor laser hasta un objeto o superficie generando nubes de puntos en cortos 
lapsos de tiempo, que en conjunto con el uso de equipos como drones, resulta ser una de las más precisas y evolucionadas 
brindando calidad y rendimiento para distintas aplicaciones en trabajos de ingeniería, no obstante, este documento 
pretende hacer la revisión de fuentes y modelos de errores sistemáticos en esta tecnología y equipos, con un enfoque que 
abarca la tecnología LiDAR haciendo uso de distintos sistemas, como lo es el de tipo flotante (FLS) y los móviles de 
mapeo (MLMS), así como el de sensores aerotransportados (ALS) y móviles (MLS) teniendo en cuenta diversos aspectos 
tales como las sombras, puntos falsos, de geolocalización y georreferenciación, desplazamiento de rango, precisión en la 
elevación y ángulo de escaneo, entre otros, aplicados en una serie de ejemplos basado en proyectos como doseles 
forestales, batimetrías, energía eólica, estructuras y otros proyectos ingenieriles, con lo que a su vez finalmente, revisar 
alternativas con el fin de dar solución a los errores sistemáticos previamente mencionados y otros relacionados (como el 
uso de voxeles esféricos, ALS de alta precisión, dinámica de fluidos computacional, algoritmos, entre otros), así como 
los causales de los mismos en diferentes áreas de trabajo y tipos de proyectos, todo esto con el fin no solo de exponer e 
interpretar estas problemáticas o errores sino también de brindar soluciones a las mismas.