Clasificación de nubes de puntos con IA
Aplicamos algoritmos de aprendizaje automático para filtrar, segmentar y analizar masivamente levantamientos topográficos complejos.
Clasificación inteligente de nubes de puntos
Automatizamos el filtrado y la clasificación de datos geoespaciales según los parámetros técnicos específicos de cada cliente.
Entrenamos modelos predictivos para clasificar la nube de puntos separando el suelo desnudo, los distintos estratos de vegetación, las edificaciones y las redes de conducción subterránea o aérea.
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.
Casos de éxito en estos sectores
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