INTRODUCCIÓN
El objetivo principal de las operaciones apunta a exponer numérica y estadísticamente el impacto de la vegetación urbana en la reducción de los niveles de calefacción y contaminación en el entorno construido, hacia una organización informada y consciente de los tramos de la vía pública.
En este proyecto presentamos estrategias para la reconstrucción de nubes de puntos basadas en la adquisición y procesamiento automatizados de imágenes térmicas y multiespectrales. Los beneficios derivados de estas metodologías consisten en la implementación de técnicas personalizadas de recolección de datos de bajo costo, fusionando múltiples conjuntos de datos en una nube de puntos térmica multiespectral.
CONTEXTO
Las ciudades existentes exigen soluciones para mejorar la eficiencia energética al tiempo que reducen la producción de emisiones de CO2. La conciencia energética es cada vez más importante hoy en día gracias a la mejora de la accesibilidad a los datos, valiosos para informar el proceso de toma de decisiones para los planificadores urbanos, apoyando las decisiones estratégicas para el incremento de políticas sostenibles que apunten a la reducción del impacto ambiental y la producción de huella. En los últimos 5 años, más del 50% de las estaciones de contaminación de Barcelona superaron la media de PPM establecida por la Unión Europea.
METODOLOGÍA
El contexto operativo se ha identificado a lo largo de 11 nodos del Paseo de San Juan de Barcelona. Esta elección se justifica por las características morfológicas y funcionales de esta particular calle, presentando una fuerte diferenciación de su tramo a lo largo de su recorrido, como presencia de vegetación, movilidad y estructura de caminos peatonales.
Otro aspecto clave relevante es la orientación de esta calle, mayoritariamente uniforme, a lo largo del eje NW / SE. Estas condiciones específicas se han considerado valiosas a la hora de comparar los distintos apartados entre sí.
TECNOLOGÍA
El flujo de trabajo propuesto se basa en la recopilación robótica automatizada de imágenes multiespectrales mediante la implementación de un rover terrestre equipado con cámaras térmicas y multiespectrales.
Esta solución nos permite recopilar imágenes de forma remota, programando la ruta más eficiente para maximizar la cantidad de recopilación de datos y minimizar el tiempo de la operación general, en comparación con otros procesos existentes.
Las características del rover permiten que la máquina se mueva ágilmente por los diferentes pavimentos de carreteras, sin interrumpir la movilidad de vehículos o peatones.
El procesamiento de datos se desarrolla a través de un método personalizado específico, generando una única nube de puntos, almacenando RGB, NDVI y datos térmicos sobre la misma organización geométrica.
Este método reconstruye y fusiona imágenes en datos estructurados geométricamente, reconstruyendo el entorno físico de la calle, lo que permite visualizar valores térmicos y NDVI desde el sobre construido y verde. Como etapa final, el modelo geométrico 3D extraído se guarda como un formato de archivo estándar de la industria para la interoperabilidad de datos.
MAPEO DEL CORREDOR VERDE
Destaque de los 11 puntos seleccionados mapeados a lo largo del Paseo de Sant Joan de Barcelona.
CASO DE ESTUDIO
P5 – PASSEIG SANT JOAN: Rossello-Corsega
Esta zona es una parte del Passeig de Sant Joan, ubicada entre la calle Rosselló y la calle Corsega. El área se caracteriza por una inclinación del terreno muy pequeña (2-3%). Los edificios rodean los dos lados del área y las fachadas relacionadas están en su mayoría cubiertas por el verde. La estrategia de mapeo ve al robot moviéndose a lo largo del área siguiendo el perímetro exterior, mirando a la cámara hacia la parte interior del área. Se realiza un segundo turno moviendo el robot en la parte central del área mientras las cámaras miran hacia la parte exterior del área. Este doble camino permite minimizar el ángulo muerto de la cámara y obtener una calidad de los datos mucho más fiable.
