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				<journal-title>Informes de la Construcci&#xf3;n</journal-title>
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				<publisher-name>Consejo Superior de Investigaciones Cient&#xed;ficas</publisher-name>
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					<subject>Art&#xed;culos</subject>
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				<article-title>Aplicaci&#xf3;n de la fotogrametr&#xed;a con drones al control deformacional de estructuras y terreno</article-title>
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					<trans-title>Application of drone photogrammetry to the control of deformations of terrain and structures</trans-title>
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						<surname>Mart&#xed;nez Mar&#xed;n</surname>
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					<license-p>Este es un art&#xed;culo de acceso abierto distribuido bajo los t&#xe9;rminos de la licencia de uso y distribuci&#xf3;n Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0).</license-p>
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			<abstract>
				<title>Resumen</title>
				<p>En este trabajo se estudia la viabilidad del empleo de drones para el control de deformaciones del terreno y las estructuras, analizando para cada caso, la resoluci&#xf3;n, precisi&#xf3;n y validaci&#xf3;n con otras t&#xe9;cnicas. Se presenta con detalle la t&#xe9;cnica fotogram&#xe9;trica Structure From Motion, empleada para elaborar ortofotograf&#xed;as y modelos 3D precisos sin necesidad de conocer previamente las posiciones y &#xe1;ngulos de incidencia. El uso de puntos de control precisos, as&#xed; como drones con sistema integrado RTK, son factores relevantes para la obtenci&#xf3;n de resultados con alta precisi&#xf3;n. Se presenta el caso de estudio de la monitorizaci&#xf3;n de una gran estructura, en este caso una presa arco-gravedad. Los resultados obtenidos presentan una precisi&#xf3;n en deformaciones de &#xb1;2 mm para la estructura. Esto confirma que la fotogrametr&#xed;a dron es aplicable al control deformacional de presas de hormig&#xf3;n, abriendo las posibilidades a la monitorizaci&#xf3;n de otras grandes estructuras e infraestructuras.</p>
			</abstract>
			<trans-abstract xml:lang="en">
				<title>Abstract</title>
				<p>This work studies the viability of the use of drones for deformational control of terrain and structures, analyzing for each case the resolution, precision and validation with other techniques. The Structure From Motion photogrammetric technique is presented in detail, allowing the production of accurate orthophotographs and 3D models without knowing previously positions and angles of incidence. The use of precise control points (Ground Control Points) as well as drones with integrated Real Time Kinetic “RTK” system, are relevant factors for obtaining high precision results. The case study of the monitoring of a large structure is presented, in this case an arch-gravity dam. The initial results show a precision in deformations of &#xb1; 2 mm. This paper confirms that drone photogrammetry is applicable to the deformational control of concrete dams, opening the possibilities to the monitoring of other large structures and infrastructures. </p>
			</trans-abstract>
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				<kwd>UAV</kwd>
				<kwd>RPAs</kwd>
				<kwd>fotogrametr&#xed;a</kwd>
				<kwd>SFM</kwd>
				<kwd>control de estructuras</kwd>
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				<kwd>monitoreo de laderas</kwd>
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				<kwd>UAV</kwd>
				<kwd>RPAs</kwd>
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	<body>
		<sec id="sec1" sec-type="intro">
			<label>1.</label>
			<title>Introducci&#xf3;n</title>
			<p>Las nuevas tecnolog&#xed;as aplicadas al control deformacional, como son el GPS diferencial, laser esc&#xe1;ner, radar terrestre etc., se basan en la toma de datos desde un punto fijo. Este hecho, limita su aplicaci&#xf3;n en zonas de dif&#xed;cil acceso y limitada visibilidad. Asimismo, no todos los puntos observados se encuentran en iguales condiciones de distancia, &#xe1;ngulo de incidencia, luminosidad etc. pudiendo afectar estas condiciones a la precisi&#xf3;n del resultado final. </p>
			<p>Los nuevos sistemas de captura de im&#xe1;genes e informaci&#xf3;n desde cualquier ubicaci&#xf3;n, han favorecido el avance y mejora de sistemas cl&#xe1;sicos de medici&#xf3;n como es la fotogrametr&#xed;a. En este sentido, la aparici&#xf3;n de equipos capaces de llevar diferentes sensores y ser pilotados por control remoto “RPAs o drones” ha hecho posible que la inspecci&#xf3;n de fachadas, paramentos y en general grandes estructuras, se puedan realizar con un alto grado de detalle.</p>
			<sec id="sec1.1">
				<label>1.1.</label>
				<title>Los drones</title>
				<p>La palabra “dron” (en plural “drones”) procede del ingl&#xe9;s “drone” y tiene la traducci&#xf3;n literal al castellano como “abeja macho” derivado del zumbido que este produce al volar. La Agencia Estatal de Seguridad A&#xe9;rea (AESA) describe como dron o RPA (Remotely Piloted Aircraft) las aeronaves pilotadas por control remoto, tambi&#xe9;n enmarcadas en el grupo de veh&#xed;culos a&#xe9;reos no tripulados “VANT” (<xref ref-type="bibr" rid="B1">1</xref>), conocidos como UAV (Unnamed Aerial Vehicle) en ingl&#xe9;s.</p>
				<p>Atendiendo a su arquitectura, los drones se pueden clasificar principalmente en dos categor&#xed;as: ala fija y multirrotores. El Plan Estrat&#xe9;gico de Drones del Ministerio de Fomento de 2018 establece una clasificaci&#xf3;n m&#xe1;s detallada (<xref ref-type="bibr" rid="B1">1</xref>).</p>
			</sec>
			<sec id="sec1.2">
				<label>1.2.</label>
				<title>Tendencias generales</title>
				<p> El desarrollo de los drones y por tanto su utilidad y diversidad de aplicaci&#xf3;n, ha crecido exponencialmente en los &#xfa;ltimos a&#xf1;os (<xref ref-type="bibr" rid="B2">2</xref>), lo que ha provocado la necesidad de elaborar una normativa espec&#xed;fica, as&#xed; como la obligatoriedad de que los pilotos de drones obtengan licencias espec&#xed;ficas y que las empresas que trabajen con drones se acrediten c&#xf3;mo “operadoras a&#xe9;reas”. Todo ello mediante escuelas acreditadas ATO (Approved Training Organization) y la propia AESA (Agencia Estatal de Seguridad A&#xe9;rea).</p>
				<p>La evoluci&#xf3;n de esta nueva tecnolog&#xed;a y, por tanto, el uso de los drones en gran diversidad de &#xe1;mbitos, se refleja de forma directa en el n&#xfa;mero creciente de art&#xed;culos t&#xe9;cnicos publicados en los &#xfa;ltimos a&#xf1;os. El n&#xfa;mero de publicaciones sobre UAV y drones se ha triplicado en los &#xfa;ltimos cuatro a&#xf1;os llegando a m&#xe1;s de 1500 publicaciones anuales en Web of Science en 2017 (<xref ref-type="bibr" rid="B3">3</xref>).</p>
				<p>El sector de las infraestructuras supone m&#xe1;s del 35&#x25; de las inversiones del mercado de drones (<xref ref-type="bibr" rid="B4">4</xref>), destacando la correspondiente al mantenimiento de las mismas tanto en edificaci&#xf3;n como en grandes infraestructuras, donde forman parte las presas.</p>
				<p>Un segundo indicador del desarrollo de esta nueva tecnolog&#xed;a, es la previsi&#xf3;n de inversi&#xf3;n que cada pa&#xed;s hace y tiene previsto hacer en este sector. Goldman Sachs, l&#xed;der a escala global en banca de inversi&#xf3;n, present&#xf3; en 2018 una previsi&#xf3;n econ&#xf3;mica de inversiones por pa&#xed;ses desde 2017 hasta 2021 (<xref ref-type="bibr" rid="B5">5</xref>), en la que Estados Unidos llega a los 17,5 millones de d&#xf3;lares, China a los 4,5 y Reino Unido 3,5 millones de d&#xf3;lares invertidos en este sector.</p>
				<p>Los nuevos sistemas inteligentes aplicados a la construcci&#xf3;n, como el Building Information Modelling “BIM”, se consideran parte de la “revoluci&#xf3;n digital” dentro de este sector (<xref ref-type="bibr" rid="B4">4</xref>), y est&#xe1;n directamente relacionados con los drones, incluyendo:</p>
				<list list-type="order">
					<list-item>
						<p>Modelos 3D casi instant&#xe1;neos.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Monitoreo del proceso constructivo en tiempo real.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Im&#xe1;genes y ortofotograf&#xed;as de alta precisi&#xf3;n.</p>
					</list-item>
				</list>
				<p>Los nuevos desarrollos tanto en los propios drones, como en los sensores, sistema de transmisi&#xf3;n de datos entre la estaci&#xf3;n y en el dron, y las mejoras de posicionamiento en tiempo real (RTK / PPK), permiten conseguir precisiones inferiores al cent&#xed;metro, tal y como se presenta en este art&#xed;culo.</p>
			</sec>
			<sec id="sec1.3">
				<label>1.3.</label>
				<title>La fotogrametr&#xed;a con drones con la t&#xe9;cnica “Structure From Motion”.</title>
				<p>La fotogrametr&#xed;a tradicional requiere que las im&#xe1;genes adquiridas tengan posiciones y &#xe1;ngulos de incidencia conocidos. Por el contrario, con la t&#xe9;cnica Structure From Motion (SFM) se pueden emplear fotograf&#xed;as tomadas desde distintos &#xe1;ngulos y distancias, incluso sin ser conocida su posici&#xf3;n (<xref ref-type="bibr" rid="B6">6</xref>)(<xref ref-type="bibr" rid="B7">7</xref>). De esta forma, el desarrollo de los veh&#xed;culos a&#xe9;reos no tripulados (drones), la mejora y reducci&#xf3;n de peso de diferentes sensores (especialmente las c&#xe1;maras tipo RGB) junto con la adecuada estabilizaci&#xf3;n de los mismos, con sistemas inerciales de 3 ejes, ha hecho que la fotogrametr&#xed;a cl&#xe1;sica haya sido sustituida en gran medida por la t&#xe9;cnica SFM (<xref ref-type="bibr" rid="B8">8</xref>).</p>
				<p>As&#xed;, con la posibilidad de adquirir im&#xe1;genes desde cualquier posici&#xf3;n y orientaci&#xf3;n, la fotogrametr&#xed;a con drones ha evolucionado en nuevas aplicaciones. En este sentido, el uso de la fotogrametr&#xed;a con drones en el &#xe1;mbito de la ingenier&#xed;a, es ya una realidad con aplicaciones en el visible y el t&#xe9;rmico (<xref ref-type="bibr" rid="B9">9</xref>).</p>
				<p>En el caso de la seguridad de presas, la combinaci&#xf3;n de im&#xe1;genes y v&#xed;deos junto con la obtenci&#xf3;n de modelos georreferenciados y escalados en los que se puedan realizar mediciones (<xref ref-type="fig" rid="f1">Figura 1</xref>), constituye una caracter&#xed;stica importante de esta t&#xe9;cnica. Esto, junto con la competitividad econ&#xf3;mica que ofrece, lo convierte en una tecnolog&#xed;a con grandes posibilidades.</p>
				<fig id="f1">
					<label>Figura 1</label>
					<caption>
						<title>Modelo 3D y puntos de captura de im&#xe1;genes en vuelo con dron de presa arco-gravedad. </title>
					</caption>
					<graphic id="gra-1" xlink:href="IC-73-561-e379-gf1.png"/>
				</fig>
				<p>La mejora de la velocidad de c&#xe1;lculo de los nuevos ordenadores y el desarrollo computacional de la fotogrametr&#xed;a (<xref ref-type="bibr" rid="B10">10</xref>), ha hecho que, junto con la evoluci&#xf3;n de los drones, se obtengan resultados de mayor calidad y mejor precisi&#xf3;n. En esa l&#xed;nea, el desarrollo de softwares basados en SFM (<xref ref-type="table" rid="t1">Tabla 1</xref>) permite la obtenci&#xf3;n de nubes de puntos y modelos 3D con gran rapidez.</p>
				<p>El fundamento te&#xf3;rico de la t&#xe9;cnica SFM (<xref ref-type="bibr" rid="B11">11</xref>) se basa en la superposici&#xf3;n de im&#xe1;genes para obtener el modelo 3D, es decir, a partir de, al menos dos im&#xe1;genes que tengan pixeles comunes (hom&#xf3;logos), se obtiene la posici&#xf3;n y orientaci&#xf3;n de la c&#xe1;mara, as&#xed; como las coordenadas del punto correspondiente al pixel en cuesti&#xf3;n.</p>
				<p>Con los nuevos algoritmos, la obtenci&#xf3;n de dichas nubes de puntos a partir del proceso SFM, se lleva a cabo en base a las correspondencias detectadas entre las im&#xe1;genes. Estas correspondencias o emparejados se realizan mediante la transformaci&#xf3;n caracter&#xed;stica de escala invariante (SIFT) (<xref ref-type="bibr" rid="B12">12</xref>), que permite dicho emparejado incluso con grandes variaciones de escala, posici&#xf3;n e incluso iluminaci&#xf3;n. Estos par&#xe1;metros influyen en el grado de precisi&#xf3;n deseado.</p>
				<p>Como se ha dicho, una de las ventajas que caracteriza a la t&#xe9;cnica SFM es que no es necesario que las im&#xe1;genes a partir de las cuales se realiza el procesado, est&#xe9;n referenciadas, escaladas etc. por lo que, de ser as&#xed;, el modelo 3D resultante estar&#xe1; referenciado en coordenadas relativas.</p>
				<p>Esto no implica que no se pueda obtener un modelo georreferenciado en coordenadas absolutas. Es aqu&#xed;, donde se incorpora el concepto de Puntos de Apoyo o Ground Control Points (GCPs). Dotando a estos puntos de apoyo de unas coordenadas conocidas (GCPs), se obtiene el modelo a partir de la t&#xe9;cnica SFM en coordenadas absolutas. </p>
				<p>A continuaci&#xf3;n, se procede a desarrollar la t&#xe9;cnica SFM de forma sucinta y “paso a paso” seg&#xfa;n las fases propuestas por (<xref ref-type="bibr" rid="B6">6</xref>).</p>
				<sec id="sec1.3.1">
					<title>Paso 1</title>
					<p>Para llevar a cabo la reconstrucci&#xf3;n de la escena, se comienza por la b&#xfa;squeda de los puntos de inter&#xe9;s (keypoints), que son comparados entre s&#xed; para obtener correspondencias (matching) entre las im&#xe1;genes. La aproximaci&#xf3;n m&#xe1;s utilizada para llevar a cabo este paso es la t&#xe9;cnica SIFT (transformaci&#xf3;n de la escala invariante) (<xref ref-type="bibr" rid="B12">12</xref>) que permite ganar calidad en los resultados. El objetivo es obtener el movimiento entre las c&#xe1;maras, es decir, medir las distancias entre ellas en el plano de imagen de la c&#xe1;mara. </p>
					<p>Desde los puntos de observaci&#xf3;n O y O’ (centros de c&#xe1;mara), se tiene que la proyecci&#xf3;n de O’ se ve en la imagen 1, concretamente en el punto e (epipolo). De forma an&#xe1;loga se obtiene e’ y si esto no sucede es que una c&#xe1;mara no observa a la otra. Extrapolando esta deducci&#xf3;n a la proyecci&#xf3;n de todos los puntos comprendidos en OX, se obtiene en la imagen 2 la l&#xed;nea l’, l&#xed;nea epipolar. El plano formado por los centros de las c&#xe1;maras O y O’ y el punto X obtenido por triangulaci&#xf3;n, es el plano epipolar (<xref ref-type="fig" rid="f2">Figura 2</xref>). </p>
					<fig id="f2">
						<label>Figura 2</label>
						<caption>
							<title>Geometr&#xed;a epipolar. </title>
						</caption>
						<graphic id="gra-2" xlink:href="IC-73-561-e379-gf2.png"/>
						<attrib>Elaboraci&#xf3;n propia basada en (<xref ref-type="bibr" rid="B10">10</xref>)</attrib>
					</fig>
					<p>La obtenci&#xf3;n de estas correspondencias entre im&#xe1;genes para conseguir la orientaci&#xf3;n y posici&#xf3;n de las c&#xe1;maras (en coordenadas relativas), requiere, adem&#xe1;s, de la matriz fundamental (F) y la matriz esencial (E). La matriz fundamental, es una matriz de 3x3 de segundo rango que realiza el mapeo de un punto de la primera imagen a uno de la l&#xed;nea epipolar de la segunda (<xref ref-type="fig" rid="f2">Figura 2</xref>). De esta forma, dado el plano epipolar P, los puntos x y x’ (proyecciones del punto X en ambas im&#xe1;genes en coordenadas homog&#xe9;neas) y al estar x’ en la l&#xed;nea epipolar l’ se tiene (<xref ref-type="bibr" rid="B10">Hartley &amp; Zisserman, 2000</xref>) (<xref ref-type="fig" rid="f2">Figura 2</xref>):</p>
					<disp-formula id="e1">
						<graphic id="gra-e1" xlink:href="IC-73-561-e379-e1.png"/>
						<label>[1]</label>
					</disp-formula>
					<p>La matriz fundamental cumple la condici&#xf3;n que para cada par de puntos x, x’:</p>
					<disp-formula id="e2">
						<graphic id="gra-e2" xlink:href="IC-73-561-e379-e2.png"/>
						<label>[2]</label>
					</disp-formula>
					<p>Lo cual es cierto ya que si para cada (x, x’), x’ se encuentra sobre l&#xed;nea epipolar l’=F·x correspondiente al punto x, se tiene:</p>
					<disp-formula id="e3">
						<graphic id="gra-e3" xlink:href="IC-73-561-e379-e3.png"/>
						<label>[3]</label>
					</disp-formula>
					<p>De aqu&#xed;, se obtiene que para n correspondencias entre im&#xe1;genes se verifica (<xref ref-type="bibr" rid="B10">10</xref>):</p>
					<disp-formula id="e4">
						<graphic id="gra-e4" xlink:href="IC-73-561-e379-e4.png"/>
						<label>[4]</label>
					</disp-formula>
					<p>En la matriz fundamental, las coordenadas de los puntos de la imagen vienen definidos en p&#xed;xeles. Para que queden expresados en coordenadas normalizadas, hay que introducir el concepto de matriz esencial (E), a partir de la cual se puede obtener las matrices de proyecci&#xf3;n de las c&#xe1;maras. Definiendo v como la inversa del punto x a trav&#xe9;s de una matriz K conocida, la matriz esencial se define por la ecuaci&#xf3;n:</p>
					<disp-formula id="e5">
						<graphic id="gra-e5" xlink:href="IC-73-561-e379-e5.png"/>
						<label>[5]</label>
					</disp-formula>
					<p>Para las correspondencias x y x’ expresado en t&#xe9;rminos de im&#xe1;genes con coordenadas normalizadas, se puede expresar:</p>
					<disp-formula id="e6">
						<graphic id="gra-e6" xlink:href="IC-73-561-e379-e6.png"/>
						<label>[6]</label>
					</disp-formula>
					<disp-formula id="e7">
						<graphic id="gra-e7" xlink:href="IC-73-561-e379-e7.png"/>
						<label>[7]</label>
					</disp-formula>
					<p>Que se pueden sustituir en la ecuaci&#xf3;n anterior dando lugar a:</p>
					<disp-formula id="e8">
						<graphic id="gra-e8" xlink:href="IC-73-561-e379-e8.png"/>
						<label>[8]</label>
					</disp-formula>
					<p>Finalmente se obtiene:</p>
					<disp-formula id="e9">
						<graphic id="gra-e9" xlink:href="IC-73-561-e379-e9.png"/>
						<label>[9]</label>
					</disp-formula>
					<p>A partir de la matriz esencial, se obtienen las matrices de proyecci&#xf3;n de las c&#xe1;maras mediante su descomposici&#xf3;n en dos matrices (W de traslaci&#xf3;n y Z de rotaci&#xf3;n). De la factorizaci&#xf3;n de la matriz esencial se calcula el vector de traslaci&#xf3;n de la matriz de proyecci&#xf3;n (P) suponiendo los autovalores de la matriz esencial E unitarios. </p>
					<p>Con la informaci&#xf3;n anterior se obtiene el punto X, que es aquel cuya posici&#xf3;n minimiza el error o distancia entre sus proyecciones en las dos im&#xe1;genes y los puntos de correspondencia (<xref ref-type="fig" rid="f3">Figura 3</xref>).</p>
					<p>Como resultado de todos estos procesos, se calculan las ubicaciones coincidentes (puntos hom&#xf3;logos) de varios puntos en dos o m&#xe1;s fotograf&#xed;as, para los que normalmente hay una &#xfa;nica soluci&#xf3;n matem&#xe1;tica que indica d&#xf3;nde se tomaron dichas fotograf&#xed;as. As&#xed;, se obtienen las posiciones de c&#xe1;mara (x, y, z), (x’, y’, z’), orientaciones j, j’, longitudes focales o, o’, y posiciones relativas m, n (<xref ref-type="fig" rid="f4">Figura 4</xref>).</p>
					<fig id="f3">
						<label>Figura 3</label>
						<caption>
							<title>Geometr&#xed;a epipolar. Triangulaci&#xf3;n y error de proyecci&#xf3;n. </title>
						</caption>
						<graphic id="gra-3" xlink:href="IC-73-561-e379-gf3.png"/>
						<attrib>Elaboraci&#xf3;n propia basada en (<xref ref-type="bibr" rid="B10">10</xref>).</attrib>
					</fig>
					<fig id="f4">
						<label>Figura 4</label>
						<caption>
							<title>Posiciones de c&#xe1;mara, orientaci&#xf3;n, longitudes focales y posiciones relativas.</title>
						</caption>
						<graphic id="gra-4" xlink:href="IC-73-561-e379-gf4.png"/>
					</fig>
				</sec>
				<sec id="sec1.3.2">
					<title>Paso 2</title>
					<p>Como se ha visto anteriormente, la obtenci&#xf3;n de esta “&#xfa;nica” soluci&#xf3;n matem&#xe1;tica lleva consigo una serie de procesos y transformaciones, que junto con el “ruido” de las im&#xe1;genes utilizadas en el proceso, da lugar a posibles errores de reproyecci&#xf3;n (<xref ref-type="fig" rid="f5">Figura 5</xref>). Este error se debe minimizar en la mayor parte de lo posible, lo cual se lleva a cabo mediante un ajuste denominado “Bundle adjustment” (o “Ajuste por Haces”).</p>
					<p>El “Ajuste por Haces” es una optimizaci&#xf3;n con la finalidad de refinar las posiciones de la c&#xe1;mara y las coordenadas 3D de los puntos. Matem&#xe1;ticamente se define como el m&#xe9;todo no lineal para minimizar los errores de la proyecci&#xf3;n que calcula la distancia sobre la imagen entre el punto proyectado “x” y medido “X”:</p>
					<disp-formula id="e10">
						<graphic xlink:href="IC-73-561-e379-e10.png"/>
						<label>[10]</label>
					</disp-formula>
					<fig id="f5">
						<label>Figura 5</label>
						<caption>
							<title>Error de proyecci&#xf3;n d: Matriz de Proyecci&#xf3;n P, punto proyectado X y su proyecci&#xf3;n x. </title>
						</caption>
						<graphic id="gra-5" xlink:href="IC-73-561-e379-gf5.png"/>
					</fig>
					<p>En cada ajuste, la matriz jacobiana se puede separar en los c&#xe1;lculos, hecho que en combinaci&#xf3;n con el procesado en paralelo mediante los nuevos softwares (<xref ref-type="table" rid="t1">Tabla 1</xref>), hace que se puedan resolver trabajos mediante SFM de gran cantidad de im&#xe1;genes.</p>
				</sec>
				<sec id="sec1.3.3">
					<title>Paso 3</title>
					<p>A continuaci&#xf3;n, se determina la nube de puntos densa y una superficie 3D utilizando los par&#xe1;metros de c&#xe1;mara conocidos y utilizando los puntos obtenidos.</p>
					<p>De forma gen&#xe9;rica, todos los p&#xed;xeles de las im&#xe1;genes se utilizan para que la nube de puntos densa (<xref ref-type="fig" rid="f6">Figura 6</xref>) sea lo m&#xe1;s similar posible en resoluci&#xf3;n, a las fotograf&#xed;as, aunque algunos softwares hacen distinci&#xf3;n y solo utilizan p&#xed;xeles con una cierta redundancia. Este paso recibe el nombre de “Multi View Stereo Matching” (MVS).</p>
					<fig id="f6">
						<label>Figura 6</label>
						<caption>
							<title>Nube de puntos densa en modelo realizado en Azud con 955 pts/m<sup>2</sup>.</title>
						</caption>
						<graphic id="gra-6" xlink:href="IC-73-561-e379-gf6.png"/>
					</fig>
				</sec>
				<sec id="sec1.3.4">
					<title>Paso 4</title>
					<p>La Georectificaci&#xf3;n significa convertir la nube de puntos desde un sistema de coordenadas arbitrario en un sistema de coordenadas geogr&#xe1;ficas. Esto se puede lograr de dos maneras:</p>
					<list list-type="order">
						<list-item>
							<p>Directamente, con el conocimiento de las posiciones de la c&#xe1;mara y las longitudes focales (posible en drones con sistema RTK)</p>
						</list-item>
						<list-item>
							<p>Indirectamente, incorporando puntos de control de tierra (GCP) con coordenadas conocidas. T&#xed;picamente estos ser&#xed;an adquiridos usando GPS o Estaci&#xf3;n Total.</p>
						</list-item>
					</list>
				</sec>
				<sec id="sec1.3.5">
					<title>Paso 5</title>
					<p>Aun no siendo un paso intr&#xed;nseco de la t&#xe9;cnica SFM, si es habitual su obtenci&#xf3;n como culminaci&#xf3;n del mismo. Por ello se incluye como paso final la obtenci&#xf3;n del Modelo Digital de Elevaciones, Ortofoto y Modelo texturizado. </p>
				</sec>
			</sec>
			<sec id="sec1.4">
				<label>1.4.</label>
				<title>Posicionamiento en tiempo real: RTK / PPK.</title>
				<p>El RTK (Real Time Kinetic) o geoposicionamiento autom&#xe1;tico en tiempo real de cada imagen tomada por el dron, hace que la simple comparativa de im&#xe1;genes en dos periodos de tiempo, tengan la misma perspectiva, con un error en posici&#xf3;n de 2-4 cm. De esta forma, incluso sin necesidad de llegar a establecer complejos modelos 3D mediante fotogrametr&#xed;a se puede tener una r&#xe1;pida comparativa para analizar la evoluci&#xf3;n de la zona de la infraestructura estudiada.</p>
			</sec>
			<sec id="sec1.5">
				<label>1.5.</label>
				<title>La auscultaci&#xf3;n con drones</title>
				<p>El seguimiento, vigilancia y auscultaci&#xf3;n de una gran estructura, tiene como punto de partida la inspecci&#xf3;n visual de la misma. Por definici&#xf3;n, la auscultaci&#xf3;n con drones parte de esa premisa, debido a que es a partir de las im&#xe1;genes tomadas en el vuelo, con las que se inicia el trabajo y procesado de las mismas. Mediante programas comerciales como los indicados en la <xref ref-type="table" rid="t1">Tablas 1</xref> y <xref ref-type="table" rid="t2">2</xref>, se obtiene la nube de puntos y modelo 3D en color verdadero. </p>
				<table-wrap id="t1">
					<label>Tabla 1</label>
					<caption>
						<title>Programas de c&#xe1;lculo con t&#xe9;cnica Structure From Motion. </title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="center">Compa&#xf1;&#xed;a</th>
								<th align="center">Origen</th>
								<th align="center">Software</th>
								<th align="center">Licencia</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="center">Agisoft</td>
								<td align="center">Rusia</td>
								<td align="center">Photoscan</td>
								<td align="center">Comercial</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">Pix4d</td>
								<td align="center">Suiza</td>
								<td align="center">Pix4d</td>
								<td align="center">Comercial</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">Bentley</td>
								<td align="center">EEUU</td>
								<td align="center">Context Capture</td>
								<td align="center">Comercial</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">Microsoft Live Labs</td>
								<td align="center">EEUU</td>
								<td align="center">Photosynth</td>
								<td align="center">Libre</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">Changchang Wu (Google)</td>
								<td align="center">EEUU</td>
								<td align="center">VisualSFM</td>
								<td align="center">Libre</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
				</table-wrap>
				<table-wrap id="t2">
					<label>Tabla 2</label>
					<caption>
						<title>Programas de tratamiento de nubes de puntos y modelos 3D.</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="center">Compa&#xf1;&#xed;a</th>
								<th align="center">Pais</th>
								<th align="center">Software</th>
								<th align="center">licencia</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="center">Phd Daniel Girardeau-Montaut </td>
								<td align="center">France</td>
								<td align="center">Cloud Compare</td>
								<td align="center">Libre</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">Leica</td>
								<td align="center">EEUU</td>
								<td align="center">3D Reshaper</td>
								<td align="center">Comercial</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">Bentley</td>
								<td align="center">EEUU</td>
								<td align="center">Pointools</td>
								<td align="center">Comercial</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">InnovMetric</td>
								<td align="center">Canad&#xe1;</td>
								<td align="center">Polyworks</td>
								<td align="center">Comercial</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">Autodesk</td>
								<td align="center">EEUU</td>
								<td align="center">Civil3D</td>
								<td align="center">Comercial</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
				</table-wrap>
				<p>La comparativa de dos modelos, en diferentes instantes de tiempo, permite obtener las diferencias entre ambos, pero si adem&#xe1;s est&#xe1;n georreferenciados en el mismo sistema de coordenadas, se obtienen desplazamientos y/o deformaciones. </p>
				<p>De esta manera, la mejora de los propios drones unida al desarrollo de los softwares de procesado, implica que la inspecci&#xf3;n, vigilancia, an&#xe1;lisis y control de movimientos de las grandes estructuras con drones, sea una realidad en casos como:</p>
				<list list-type="order">
					<list-item>
						<p>Estructuras: Inspecci&#xf3;n, mapeo y control de deformaciones en edificaci&#xf3;n, presas y puentes.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Taludes y laderas:</p>
						<list list-type="alpha-lower">
							<list-item>
								<p>Inspecci&#xf3;n y control de movimientos en deslizamientos, vuelcos etc. tanto en suelos como en macizos rocosos. </p>
							</list-item>
							<list-item>
								<p>An&#xe1;lisis de estabilidad mediante la obtenci&#xf3;n de: direcci&#xf3;n de buzamiento, buzamiento de grietas y fracturas para su an&#xe1;lisis estereogr&#xe1;fico y consecuente an&#xe1;lisis de estabilidad.</p>
							</list-item>
						</list>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Situaciones de emergencia: terremotos, inundaciones, incendios etc.</p>
					</list-item>
				</list>
			</sec>
			<sec id="sec1.6">
				<label>1.6.</label>
				<title>Objetivos</title>
				<p>El objetivo fundamental de esta investigaci&#xf3;n consiste en desarrollar una metodolog&#xed;a innovadora para el control de movimientos, en estructuras y taludes, mediante t&#xe9;cnicas fotogram&#xe9;tricas basadas en adquisiciones de im&#xe1;genes con dron. La validaci&#xf3;n de esta metodolog&#xed;a se realizar&#xe1; mediante comparaci&#xf3;n con t&#xe9;cnicas cl&#xe1;sicas de auscultaci&#xf3;n. Adem&#xe1;s, se analizan los condicionantes y limitaciones de la misma y se aplica a un estudio de caso en una presa arco-gravedad.</p>
			</sec>
		</sec>
		<sec id="sec2">
			<label>2.</label>
			<title>Estado actual del control de movimientos y deformaciones con drones</title>
			<p>Se ha realizado una b&#xfa;squeda bibliogr&#xe1;fica sistem&#xe1;tica, en los portales, editoriales y medios de publicaci&#xf3;n acad&#xe9;micos y profesionales, para poder presentar el estado de esta t&#xe9;cnica aplicada al control de movimientos, particularmente de laderas y presas.</p>
			<p>Los motores de b&#xfa;squeda en los que se realiz&#xf3; la b&#xfa;squeda fueron: Web of Science, Google Scholar, Researchgate repositorios de editoriales como ScienceDirect y Springer Link y revistas especializadas como Sensors y Remote Sensing. Las palabras clave utilizadas en la b&#xfa;squeda fueron: “drone-RPAS-UAV-UAS-dam” “drone-RPA-UAV-UAS-reservoir”, “photogrammetry-SFM-dam”, “drone RPA-UAV-UAS-survey”, “drone RPAS-UAV-UAS-monitoring” “drone-RPA-UAV-UAS-photogrammetry”, “drone-RPA-UAV-UAS-landslide”, “photogrammetry-SFM-landslide”. Con este procedimiento se obtuvieron un total de 34 art&#xed;culos en los que se utilizan drones en tareas de inspecci&#xf3;n, mapeo, monitoreo y control de deformaciones y en concreto presas y laderas.</p>
			<sec id="sec2.1">
				<label>2.1.</label>
				<title>Aplicaci&#xf3;n a presas, laderas y macizos rocosos</title>
				<p>Los art&#xed;culos se han resumido y ordenado atendiendo al pa&#xed;s donde se aplica la t&#xe9;cnica (<xref ref-type="fig" rid="f7">Figura 7</xref>), a&#xf1;o de publicaci&#xf3;n (<xref ref-type="fig" rid="f8">Figura 8</xref>) y su tipolog&#xed;a (<xref ref-type="fig" rid="f9">Figura 9</xref>). </p>
				<p>Al tratarse de una nueva tecnolog&#xed;a, las publicaciones de los art&#xed;culos relacionados son recientes. De esta forma se puede concluir que, la extensi&#xf3;n del uso de drones en aspectos relacionados con la seguridad de presas y laderas, ha tenido lugar en los &#xfa;ltimos cinco a&#xf1;os (<xref ref-type="fig" rid="f8">Figura 8</xref>).</p>
			</sec>
			<sec id="sec2.2">
				<label>2.2.</label>
				<title>Desarrollo por pa&#xed;ses</title>
				<p>En primer lugar, se encuentran con seis art&#xed;culos cada uno, Italia (<xref ref-type="bibr" rid="B13">13</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B14">14</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B15">15</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B16">16</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B17">17</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B18">18</xref>) y Austria (<xref ref-type="bibr" rid="B19">19</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B20">20</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B21">21</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B22">22</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B23">23</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B24">24</xref>), aunque bien es cierto que en el caso de Italia varios de ellos son referentes a la Presa Ridracoli (<xref ref-type="bibr" rid="B13">13</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B16">16</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B17">17</xref>). A continuaci&#xf3;n se sit&#xfa;an China (<xref ref-type="bibr" rid="B25">25</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B26">26</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B27">27</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B28">28</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B29">29</xref>) y EEUU (<xref ref-type="bibr" rid="B30">30</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B31">31</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B32">32</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B33">33</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B34">34</xref>), siendo los norteamericanos los &#xfa;nicos que cuentan con un documento oficial “Monitoring Levees” (<xref ref-type="bibr" rid="B30">30</xref>) en el que se hace referencia expl&#xed;cita al uso de drones en la seguridad de presas.</p>
				<p>Espa&#xf1;a, a pesar de tener m&#xe1;s de 1200 grandes presas e innumerables balsas, presenta tres art&#xed;culos siendo adem&#xe1;s dos de ellos correspondientes a laderas (<xref ref-type="bibr" rid="B35">35</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B36">36</xref>). El m&#xe1;s reciente incluye un an&#xe1;lisis interesante de dos configuraciones SFM (<xref ref-type="bibr" rid="B37">37</xref>). </p>
				<p>Como puede observarse, y a pesar de ser una t&#xe9;cnica relativamente reciente, ya se ha utilizado en varios pa&#xed;ses, probablemente por su bajo coste y la expansi&#xf3;n general de las tecnolog&#xed;as basadas en drones.</p>
				<fig id="f7">
					<label>Figura 7</label>
					<caption>
						<title>Clasificaci&#xf3;n de art&#xed;culos cient&#xed;ficos sobre drones y auscultaci&#xf3;n de infraestructuras hidr&#xe1;ulicas por pa&#xed;s de aplicaci&#xf3;n. </title>
					</caption>
					<graphic id="gra-7" xlink:href="IC-73-561-e379-gf7.png"/>
				</fig>
			</sec>
			<sec id="sec2.3">
				<label>2.3.</label>
				<title>Evoluci&#xf3;n temporal y por campos de aplicaci&#xf3;n</title>
				<p>La evoluci&#xf3;n de las publicaciones es un buen an&#xe1;lisis indicativo de la tendencia de una t&#xe9;cnica. En este sentido, y dentro del sector de la inspecci&#xf3;n y auscultaci&#xf3;n de estructuras, y en concreto de las presas, se puede observar que su mayor desarrollo se ha producido en los &#xfa;ltimos cinco a&#xf1;os. El desarrollo e inversi&#xf3;n tecnol&#xf3;gica actual y futura de los drones, sensores y software de procesado, junto con la necesidad de mejora en materia de seguridad de las estructuras, hace prever que se dispare a corto plazo la aplicaci&#xf3;n de esta t&#xe9;cnica, tal y como se puede apreciar en la <xref ref-type="fig" rid="f8">Figura 8</xref>.</p>
				<fig id="f8">
					<label>Figura 8</label>
					<caption>
						<title>Clasificaci&#xf3;n de art&#xed;culos cient&#xed;ficos sobre drones y auscultaci&#xf3;n de infraestructuras hidr&#xe1;ulicas por a&#xf1;o de publicaci&#xf3;n. Nota. 2019 est&#xe1; incompleto </title>
					</caption>
					<graphic id="gra-8" xlink:href="IC-73-561-e379-gf8.png"/>
				</fig>
				<p>En el caso de aplicaci&#xf3;n a presas y laderas, las publicaciones se han clasificado en tres grandes grupos seg&#xfa;n se puede observar en la <xref ref-type="fig" rid="f9">Figura 9</xref>. Estos son: el relacionado con las estructuras tipo “Presa”, el aplicado a la gesti&#xf3;n y calidad de embalses “Gesti&#xf3;n del Agua” y el que hace referencia a laderas “Laderas”.</p>
				<fig id="f9">
					<label>Figura 9</label>
					<caption>
						<title>Clasificaci&#xf3;n de art&#xed;culos cient&#xed;ficos sobre drones y auscultaci&#xf3;n de infraestructuras hidr&#xe1;ulicas por tipolog&#xed;a de aplicaci&#xf3;n. </title>
					</caption>
					<graphic id="gra-9" xlink:href="IC-73-561-e379-gf9.png"/>
				</fig>
			</sec>
		</sec>
		<sec id="sec3" sec-type="cases">
			<label>3.</label>
			<title>Estudio de caso. Aplicaci&#xf3;n al control de grandes infraestructuras: presas de hormig&#xf3;n</title>
			<sec id="sec3.1">
				<label>3.1.</label>
				<title>Trabajo de campo</title>
				<p>En el caso de estudio, los vuelos se realizaron sobre una presa Arco-Gravedad, utiliz&#xe1;ndose sensores de tipo RGB. Las altitudes de los vuelos fueron variables entre los 20 m y los 80m., todos ellos realizados a velocidad constante de 4m/s y toma de im&#xe1;genes equidistante. Adem&#xe1;s, se han tenido en cuenta par&#xe1;metros de la c&#xe1;mara, lente, y distribuci&#xf3;n de los puntos de apoyo. </p>
				<p>En la planificaci&#xf3;n se consider&#xf3; un solape longitudinal del 90&#x25; y el transversal del 70&#x25; entre cada fotograma. Para la realizaci&#xf3;n del modelo, se seleccionaron un total de 788 im&#xe1;genes de las obtenidas, descartando todas aquellas no &#xfa;tiles. Con ello, la precisi&#xf3;n media obtenida fue de &#xb1;2-3 mm, siendo el par&#xe1;metro Ground Sampling Distance (GSD) de 1,2 mm (<xref ref-type="fig" rid="f10">Figura 10</xref>).</p>
				<fig id="f10">
					<label>Figura 10</label>
					<caption>
						<title>Detalle sobre Ortofotograf&#xed;a en planta con 1,2 mm/pixel de la Campa&#xf1;a 2 (feb-2018).</title>
					</caption>
					<graphic id="gra-10" xlink:href="IC-73-561-e379-gf10.png"/>
				</fig>
				<p>Las campa&#xf1;as fotogram&#xe9;tricas se realizaron en dos periodos diferentes del a&#xf1;o, determinando el movimiento de la presa en ese periodo de tiempo y poder compararlo con los datos de la auscultaci&#xf3;n cl&#xe1;sica de la presa. Las fechas en las que se realizaron fueron:</p>
				<list list-type="order">
					<list-item>
						<p>Campa&#xf1;a 1: Toma de datos y vuelo con dron entre el 24 y el 25 de octubre de 2017.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Campa&#xf1;a 2: Toma de datos y vuelo con dron entre el 18 y el 26 de febrero de 2018. </p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Campa&#xf1;a 3: Toma de datos y vuelo con dron el 19 de octubre del 2018. </p>
					</list-item>
				</list>
				<p>Los GCPs utilizados en los modelos en planta fueron de dos tipolog&#xed;as, tal y como se puede apreciar en la <xref ref-type="fig" rid="f11">Figura 11</xref>. La primera de ellas, consiste en placas met&#xe1;licas con adhesivo amarillo y negro, estando el centro definido con una marca de 1 mm<sup>2</sup>. Se distribuyeron sobre ambas aceras de la presa con una equidistancia de 30m. La segunda tipolog&#xed;a, consisti&#xf3; en marcas pintadas sobre el eje de la presa, en las que tambi&#xe9;n se marc&#xf3; el centro de 1mm x 1mm. La distribuci&#xf3;n de los GCPs fue de forma alterna, con el objetivo de poder realizar diferentes combinaciones en el procesado. En el caso de los modelos realizados en alzado, se utilizaron como GCPs las propias dianas de auscultaci&#xf3;n de la presa.</p>
				<fig id="f11">
					<label>Figura 11</label>
					<caption>
						<title>Tipolog&#xed;a y distribuci&#xf3;n de GCPs. GCPs tipo placa distribuidos en las aceras y tipo marcas pintadas sobre el eje de la presa.</title>
					</caption>
					<graphic id="gra-11" xlink:href="IC-73-561-e379-gf11.png"/>
				</fig>
				<p>Un buen resultado fotogram&#xe9;trico, tiene su fundamento en una correcta toma de datos de campo, as&#xed; como el conocimiento de los par&#xe1;metros que intervienen en el procesado durante las campa&#xf1;as.</p>
				<p>As&#xed;, en funci&#xf3;n de la campa&#xf1;a y el tipo de modelo, se recogen en la <xref ref-type="table" rid="t3">tabla 3</xref> las caracter&#xed;sticas t&#xe9;cnicas y meteorol&#xf3;gicas con la siguiente leyenda : (1) GCPs tipo placa; (2) Dron Phantom 4 Pro con objetivo FOV84&#xba; 8.8mm/24mm y sensor 1”CMOS; (3) Dron Matrice 210 RTK con c&#xe1;mara Zenmuse X4s, objetivo F/2.8 - 11, 8.8mm y sensor 1” CMOS; (4) Resoluci&#xf3;n fotogr&#xe1;fica 5472x3078 pixeles; (5) Orientaci&#xf3;n cenital. (6) Orientaci&#xf3;n normal (90&#xba;). </p>
				<table-wrap id="t3">
					<label>Tabla 3</label>
					<caption>
						<title>Programas de tratamiento de nubes de puntos y modelos 3D.</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left"> </th>
								<th align="center">Modelo General</th>
								<th align="center">Modelo en Planta</th>
								<th align="center">Modelo en Alzado</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="center">
									<bold>Campa&#xf1;a 1</bold>
								</td>
								<td align="center">
									<list list-type="simple">
										<list-item>
											<p>(1),(2),(4),(5)</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>N&#xba; Im&#xe1;genes: 177 </p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Velocidad viento: 2-3m/s </p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Condici&#xf3;n luz: soleado</p>
										</list-item>
									</list>
								</td>
								<td align="center">
									<list list-type="simple">
										<list-item>
											<p>(1),(2),(4),(5)</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>N&#xba; Im&#xe1;genes: 345 </p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Velocidad viento: 3-4m/s.</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Condici&#xf3;n luz: soleado</p>
										</list-item>
									</list>
								</td>
								<td align="center">
									<list list-type="simple">
										<list-item>
											<p>(2),(3),(4),(6)</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>N&#xba; Im&#xe1;genes:118 </p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Velocidad viento: 3-4m/s.</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Condici&#xf3;n luz: soleado</p>
										</list-item>
									</list>
								</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">
									<bold>Campa&#xf1;a 2</bold>
								</td>
								<td align="center">No realizado</td>
								<td align="center">
									<list list-type="simple">
										<list-item>
											<p>(1),(2),(4),(5)</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>N&#xba; Im&#xe1;genes: 530 </p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Velocidad viento: 3-5m/s.</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Condici&#xf3;n luz: soleado</p>
										</list-item>
									</list>
								</td>
								<td align="center">
									<list list-type="simple">
										<list-item>
											<p>(2),(3),(4),(6)</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>N&#xba; Im&#xe1;genes: 428 </p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Velocidad viento: 3-5m/s.</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Condici&#xf3;n luz: soleado</p>
										</list-item>
									</list>
								</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">
									<bold>Campa&#xf1;a 3</bold>
								</td>
								<td align="center">No realizado</td>
								<td align="center">
									<list list-type="simple">
										<list-item>
											<p>(1),(2),(4),(5)</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>N&#xba; Im&#xe1;genes: 427 </p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Velocidad viento: 4m/s.</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Condici&#xf3;n luz: nublado</p>
										</list-item>
									</list>
								</td>
								<td align="center">
									<list list-type="simple">
										<list-item>
											<p>(2),(3),(4),(6)</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>N&#xba; Im&#xe1;genes: 330 </p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Velocidad viento: 4m/s.</p>
										</list-item>
										<list-item>
											<p>Condici&#xf3;n luz: nublado</p>
										</list-item>
									</list>
								</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
				</table-wrap>
			</sec>
			<sec id="sec3.2">
				<label>3.2.</label>
				<title>Procesado y resultados</title>
				<p>Las tareas en la fase de procesado fueron las siguientes:</p>
				<list list-type="order">
					<list-item>
						<p>Modelo general: Realizaci&#xf3;n de un modelo general de la presa en 3D mediante un vuelo a alta cota (<xref ref-type="fig" rid="f1">Figura 1</xref>).</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Modelo coronaci&#xf3;n en planta: Determinaci&#xf3;n del modelo en planta de la coronaci&#xf3;n de la presa mediante vuelo a baja cota (<xref ref-type="fig" rid="f10">Figura 10</xref>). </p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Modelo coronaci&#xf3;n en alzado: Definici&#xf3;n del modelo del paramento aguas abajo desde la coronaci&#xf3;n a cota -3 m (<xref ref-type="fig" rid="f12">Figura 12</xref>).</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Modelo 3D integrando alzado y planta: Modelo completo integrando planta y hasta cota -3 del paramento de la presa de aguas abajo.</p>
					</list-item>
				</list>
				<p>Una vez procesados los modelos en ambas campa&#xf1;as, y obtenidas las ortofotograf&#xed;as, modelos 3D y nubes de puntos, se llev&#xf3; a cabo tanto la comparativa entre ambas como el an&#xe1;lisis de los resultados obtenidos. Es destacable la cantidad de puntos obtenida en los modelos con m&#xe1;s de 100 millones de puntos cada uno.</p>
				<p>Con objeto de verificar las diferencias entre mediciones topogr&#xe1;ficas y fotogram&#xe9;tricas, se llev&#xf3; a cabo un control de calidad (<xref ref-type="fig" rid="f13">Figura 13</xref>) basado en la comparativa de las coordenadas obtenidas para los clavos de nivelaci&#xf3;n existentes en la presa por ambas metodolog&#xed;as. Evidentemente, estos datos topogr&#xe1;ficos no se introdujeron en el procesado fotogram&#xe9;trico. Este control de calidad estim&#xf3; unas diferencias entre mediciones en promedio de 1 mm.</p>
				<fig id="f12">
					<label>Figura 12</label>
					<caption>
						<title>Nube de puntos del alzado del aliviadero (230 millones de puntos) generada en la Campa&#xf1;a 3 (oct-2018).</title>
					</caption>
					<graphic id="gra-12" xlink:href="IC-73-561-e379-gf12.png"/>
				</fig>
				<fig id="f13">
					<label>Figura 13</label>
					<caption>
						<title>Control de calidad de la Campa&#xf1;a 2 (feb-2018) comparando coordenadas de los clavos de nivelaci&#xf3;n obtenidas mediante lecturas topogr&#xe1;ficas versus las obtenidas mediante fotogrametr&#xed;a.</title>
					</caption>
					<graphic id="gra-13" xlink:href="IC-73-561-e379-gf13.png"/>
				</fig>
				<p>Se presenta a continuaci&#xf3;n un primer resultado obtenido, en el que se puede ver el movimiento de la coronaci&#xf3;n de la presa arco-gravedad estudiada (<xref ref-type="fig" rid="f14">Figuras 14</xref> y <xref ref-type="fig" rid="f15">15</xref>). Se observa el movimiento tanto en 2D, mediante la comparativa de las ortofotograf&#xed;as, como en 3D, mediante la comparativa de las nubes de puntos.</p>
				<fig id="f14">
					<label>Figura 14</label>
					<caption>
						<title>Deformaci&#xf3;n 3D de la coronaci&#xf3;n (m) entre las Campa&#xf1;as 1 (oct-2017) y 2 (feb-2018) y representaci&#xf3;n de la distribuci&#xf3;n de frecuencias (histograma). </title>
					</caption>
					<graphic id="gra-14" xlink:href="IC-73-561-e379-gf14.png"/>
				</fig>
				<fig id="f15">
					<label>Figura 15</label>
					<caption>
						<title>Deformaci&#xf3;n radial sobre planta de la presa. Coordenadas absolutas (m) y deformaciones ampliadas (x200). Campa&#xf1;as oct-2017, feb-2018, oct-2018.</title>
					</caption>
					<graphic id="gra-15" xlink:href="IC-73-561-e379-gf15.png"/>
				</fig>
			</sec>
			<sec id="sec3.3">
				<label>3.3.</label>
				<title>Aplicaciones al control deformacional geot&#xe9;cnico</title>
				<p>La aplicaci&#xf3;n de la tecnolog&#xed;a fotogram&#xe9;trica con dron al caso de estudio de laderas es un aporte innovador de esta investigaci&#xf3;n, tal y como se ha visto previamente en el an&#xe1;lisis documental realizado. En estudios geot&#xe9;cnicos, la precisi&#xf3;n necesaria es de &#xb1;3-4 cm., siendo la accesibilidad el condicionante fundamental en el que basar un estudio de deformaciones, por lo que el uso de esta t&#xe9;cnica es de gran utilidad.</p>
				<p>El segundo caso de estudio corresponde a la auscultaci&#xf3;n del movimiento de una ladera (<xref ref-type="fig" rid="f16">Figura 16</xref>). Para ello se realiz&#xf3; una Campa&#xf1;a espec&#xed;fica para comparar con la primera. Los resultados obtenidos, en relaci&#xf3;n con el movimiento observado, se muestran en la <xref ref-type="fig" rid="f17">Figura 17</xref>. </p>
				<fig id="f16">
					<label>Figura 16</label>
					<caption>
						<title>Nube de puntos densa georreferenciada de la ladera obtenida en la Campa&#xf1;a 1.</title>
					</caption>
					<graphic id="gra-16" xlink:href="IC-73-561-e379-gf16.png"/>
				</fig>
				<fig id="f17">
					<label>Figura 17</label>
					<caption>
						<title>Mapa de deformaciones 3D obtenido para control de movimientos en ladera. Campa&#xf1;a 1 vs Campa&#xf1;a 3</title>
					</caption>
					<graphic id="gra-17" xlink:href="IC-73-561-e379-gf17.png"/>
				</fig>
				<p>La precisi&#xf3;n alcanzada al comparar la t&#xe9;cnica fotogram&#xe9;trica con la topograf&#xed;a cl&#xe1;sica, es 2 cm. Valor razonable para control de deformaciones asociados a laderas y estudios geot&#xe9;cnicos. </p>
			</sec>
		</sec>
		<sec id="sec4" sec-type="conclusions">
			<label>4.</label>
			<title>Conclusiones</title>
			<p>La aplicaci&#xf3;n de fotogrametr&#xed;a mediante drones est&#xe1; provocando un salto no solo cuantitativo en la captura masiva de datos, sino tambi&#xe9;n cualitativo. Las nubes de puntos densas y en color verdadero obtenidas de fachadas, elementos o estructuras, permiten, junto con la creaci&#xf3;n de una malla georreferenciada, la inspecci&#xf3;n global y continua del elemento as&#xed; como el control de deformaciones y modelizaci&#xf3;n del mismo. La automatizaci&#xf3;n, simplicidad y cantidad de datos obtenidos mediante esta t&#xe9;cnica, hacen que su aplicaci&#xf3;n se cada d&#xed;a mayor.</p>
			<p>Seg&#xfa;n la revisi&#xf3;n bibliogr&#xe1;fica sistem&#xe1;tica realizada, solamente dos art&#xed;culos (6&#x25;) presentan resultados de control de movimientos con tecnolog&#xed;a dron, aplic&#xe1;ndolo al monitoreo de un glaciar (<xref ref-type="bibr" rid="B23">23</xref>) y de una ladera con precisiones centim&#xe9;tricas (9 cm) (<xref ref-type="bibr" rid="B24">24</xref>). La presente investigaci&#xf3;n propone y aplica una metodolog&#xed;a que permite controlar movimientos en estructuras y laderas con precisiones para el caso de presas arco-gravedad de &#xb1;2-3 mm. </p>
			<p>Los factores determinantes constatados para obtener mayor resoluci&#xf3;n y precisi&#xf3;n son: la disposici&#xf3;n, forma y tipolog&#xed;a de los puntos de control (GCPs), la distancia y &#xe1;ngulo de incidencia de la toma de im&#xe1;genes, la resoluci&#xf3;n y estabilizaci&#xf3;n del sensor, la incidencia solar y la tipolog&#xed;a de geoposicionamiento utilizada por el dron. En este &#xfa;ltimo aspecto, es destacable el uso de drones con sistema RTK, que permiten la reducci&#xf3;n del n&#xfa;mero de GCPs.</p>
			<p>La minimizaci&#xf3;n de los costes y de los tiempos empleados en campo y oficina, hacen que esta t&#xe9;cnica sea muy ventajosa frente a otras existentes en la actualidad. Asimismo, la galer&#xed;a de fotograf&#xed;as y videos obtenida permite la inspecci&#xf3;n visual en detalle. </p>
			<p>Las l&#xed;neas de investigaci&#xf3;n abiertas se centran en la integraci&#xf3;n de esta tecnolog&#xed;a en los sistemas de auscultaci&#xf3;n oficiales de las infraestructuras, la combinaci&#xf3;n con otros sensores espectrales (i.e. t&#xe9;rmico), la optimizaci&#xf3;n en la distribuci&#xf3;n y tipolog&#xed;a de GCPs y la integraci&#xf3;n en la modelizaci&#xf3;n del complejo suelo-estructura.</p>
		</sec>
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	<back>
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			<label>5.</label>
			<title>Referencias</title>
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