Clasificación de nubes de puntos con IA
Segmentación semántica, filtrado, clasificación, detección y análisis mediante Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Clasificación inteligente de nubes de puntos
Filtrado y clasificación supervisada o semi-supervisada, con las clases que defina cada proyecto.
Aplicamos modelos de aprendizaje automático para separar una nube de puntos en las clases que importan al proyecto: suelo, vegetación por estratos, edificación, conducciones o lo que haya que distinguir.
El filtrado automático deja el terreno limpio para generar un modelo digital confiable, y la segmentación semántica convierte la nube en capas que se pueden consultar y analizar en un GIS.
Trabajamos sobre nubes propias o sobre datos que el cliente ya tiene levantados, incluyendo imágenes multiespectrales y coberturas de gran extensión.
Ficha técnica
- Método
- Segmentación semántica y clasificación con aprendizaje automático
- Clases
- Supervisada o semi-supervisada, definidas con el cliente
- Sistema de referencia
- SIRGAS-Chile 2025
- Productos
- Nube filtrada, modelo de terreno limpio y capas GIS
Entregables
- Nube de puntos filtrada y clasificada por las clases definidas (LAS 1.4)
- Modelo digital de terreno limpio y capas de vegetación y edificación (SHP, GeoTIFF)
- Resultado de la segmentación semántica en formato vectorial
- Informe de control de calidad de la clasificación
Cuatro etapas, con control de calidad en cada una
Definición de clases
Acordamos con el cliente qué elementos hay que distinguir y con qué nivel de detalle, y fijamos el sistema de referencia.
Preparación de los datos
Reunimos las nubes disponibles, de LiDAR, drone o escáner terrestre, con su color e intensidad, o levantamos las que falten.
Clasificación
Entrenamos y aplicamos el modelo, revisamos los resultados por zonas y corregimos a mano lo que el algoritmo no resuelve.
Entrega
Entregamos la nube clasificada, el terreno limpio y las capas GIS, con el informe de control de calidad.
Dónde lo aplicamos
Este servicio se solicita sobre todo en estos sectores.
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