Defox: Sistema óptico de monitoreo continuo
Roberto J. Luis Fonseca1. Dr. Ing. Caminos, Canales y Puertos
Carles Raïmat Quintana1. Dr. Ing. Geología
Julio Prieto Fernández1. Ing. Minas
Felix Blumenschein2. Dr. Lic. Matemática
Juan Altimir Planes3. Geólogo
Marc Heredia4. Ing. Caminos, Canales y Puertos
1 Grupo Geobrugg
2 Geopraevent
3 Euroconsult Andorra
4 Grupo Heracles
29/03/2022Si bien es cierto que existen diversas tecnologías de medición para el monitoreo de la deformación superficial de laderas inestables, también es correcto afirmar que hay carencia de una tecnología automática y rentable para el monitoreo continuo a largo plazo, que permita la vigilancia de la ladera y la detección de movimientos en una etapa temprana.
Esta comunicación pretende mostrar el análisis de deformación completamente automático basado en imágenes de alta resolución y algoritmos sofisticados de selección y evaluación. El sistema de cámara de deformación está basado en una cámara de 42 MP, fuente de alimentación autónoma y transmisión de datos a la nube. Varias veces al día, el sistema de cámara dispara automáticamente imágenes del área monitoreada y las sube a la nube. Posteriormente, un algoritmo de selección elimina imágenes inadecuadas en términos de clima y exposición. Luego se determinan las mejores combinaciones de imágenes, para un intervalo dado, en función de la coincidencia máxima de atributos.
La selección automática es vital para la automatización completa del proceso y es una de las claves de la aplicación en comparación con el análisis de imágenes convencional, basado en la selección manual de muestras.
El análisis de deformación 2D se proyecta en una imagen y muestra el desplazamiento codificado por colores, con flechas que indican la dirección del movimiento. Además, se calculan series temporales de campos de imagen definidos que proporcionan una visión general de la dinámica de desplazamiento de superficie a largo plazo. En general, el trabajo está enfocado en un diseño de sistema robusto y eficiente energéticamente que permita que el sistema se pueda implementar en áreas remotas y de alta montaña.
Desde el desarrollo del análisis de deformación óptica en 2017, se han instalado más de 30 estaciones automáticas en Suiza, Francia, Noruega y China.
1. Introducción
El sistema utilizado permite realizar un análisis óptico automatizado de posibles deformaciones e inestabilidades a largo plazo en superficies de roca, suelo y hielo basado en imágenes de alta resolución y un método óptico que permite la comparación automática de imágenes de alta resolución, tomadas de cerca, pero a una distancia segura con una precisión centimétrica (<3cm/día). Para realizar un análisis deformacional adecuado, es preciso conseguir una buena visibilidad del área de estudio junto con estructuras identificables y predefinidas como áreas estables.
2. Análisis automatizado de deformación
El software para el control de la deformación facilita una identificación y cuantificación rápida y sencilla del movimiento del terreno dentro de un área inestable. Geopraevent ha desarrollado un algoritmo avanzado para el análisis de las deformaciones sobre la base de datos ópticos. El análisis de deformación determina los desplazamientos de subpíxeles entre dos imágenes, con respecto a las dos componentes de deformación perpendiculares a la dirección de visualización. El proceso implica la correlación-comparación automática de pares de imágenes adecuados, con ayuda de un algoritmo complejo. Para garantizar una información confiable, el área en movimiento requiere el tamaño de al menos algunos píxeles. Las deformaciones se pueden proyectar en un modelo de elevación digital del terreno (MDT) y convertirlas de pixeles a milímetros. En gran medida, la calidad del análisis deformacional depende de la visibilidad, contraste, resolución y selección automática de la imagen más adecuada, respectivamente.
Se utilizan cámaras (fig. 1) de alta resolución (42 megapíxeles) combinadas con la técnica HDR (High Dynamic Range). El procesamiento HDR es ventajoso para establecer un mejor control manual del usuario, permite optimizar las condiciones de iluminación, al generar más contraste. De forma autónoma la cámara capta imágenes del área monitoreada, varias veces al día y las transmite a los servidores para el análisis deformacional y su preparación para la representación en el portal de usuario.
El intervalo de análisis se puede seleccionar según sea necesario. Por lo general, el análisis de deformaciones se calcula todas las noches y se carga en el portal de datos on-line, a la mañana siguiente. Se puede acceder a los análisis de deformación, todas las imágenes, así como las imágenes en vivo en cualquier momento a través del portal.
3. Manejo básico de las imágenes HDR de alta resolución
El visor de imágenes del portal de datos se utiliza para la comparación de imágenes de forma manual, intuitiva y fácil utilizando las imágenes de máxima resolución, acercando o alejando partes de la imagen en pantalla (zoom). Para visualizar zonas, se puede cambiar rápidamente entre las imágenes almacenadas en caché, usando las flechas del teclado hacia la izquierda/ derecha. Además, puede seleccionar un conjunto de imágenes haciendo clic en las imágenes de la lista, mientras mantiene presionado CMD (Mac) / CTRL (Windows). Usando las flechas en la parte inferior de la imagen o las flechas del teclado, la zona seleccionada, saltará directamente entre las imágenes seleccionadas (Geobrugg-Geopraevent, 2021). Para verificar manualmente los cambios en detalle, puede acercar la imagen y alternar entre las imágenes (figs. 2 y 3).
El nivel de aumento y la región seleccionada no cambiarán por sí mismos al cambiar entre imágenes. Se puede cambiar la ventana de selección / posición relativa de la imagen haciendo clic en la imagen, sosteniendo y arrastrando la imagen hasta que se muestre la región deseada.
4. Análisis de las deformaciones mediante imágenes
Como se ha descrito, el análisis de deformaciones es el resultado de la comparación de pares de imágenes pertenecientes a la fecha actual y a una fecha de referencia anterior. La figura 4 muestra una imagen del análisis deformacional del área de estudio (Huertas, 2019) durante la fase de instalación. La comparación inicial se realizó con imágenes con solo dos días de diferencia, logrando representar sólo movimientos muy rápidos. Las fechas que se comparan se indican en el encabezado de la imagen.
Con la acumulación de conocimiento y conjunto de datos de la región observada, se estableció un marco comparativo de 30 días (Fig. 5). Esto permitió una sensibilidad a la deformación 10 veces mayor que con la configuración inicial (Meier et al, 2019).
El número de días entre paréntesis en la cabecera de la imagen (figuras 4 y 5), indica el rango de aceptabilidad para maximizar la calidad general del análisis de la deformación. El resultado se traza usando tanto flechas (fig. 5 - ampliación) y códigos de colores, como proyección en la imagen original (figuras 4 y 5). El resultado se muestra en mili píxeles cada 24 horas (mili píxeles / día). La deformación de subpíxeles es el resultado de la interpolación de imágenes, la interpolación de resultados y de la expansión del intervalo (Meier et al, 2018). Se configuró el código de color final, de manera que:
- verde: regiones sin deformación importante
- amarillo: movimientos relativamente lentos
- rojo a azul: deformaciones importantes (hasta 3 pixeles/ día).
- áreas sin exceso de color: pérdida de correlación, debido a cambios demasiado rápidos o fuertes para seguir, es decir, grandes movimientos u objetos en rotación, o un cambio de superficie demasiado fuerte, inducido por ejemplo por una nevada (fig.7).
De forma adicional se plotean:
- flechas blancas: indican la dirección y la magnitud del movimiento del área subyacente (fig. 5 derecha).
- líneas amarillas: delimitación de áreas estables definidas manualmente, incluidas en su mayoría áreas rocosas estables en comparación el resto.
- líneas circundantes negras o blancas: regiones de interés definidas manualmente, para las cuales se calcula una velocidad de movimiento promedio y máxima. La velocidad media se indica en letras rojas en la parte superior del gráfico de deformación y del gráfico de velocidad.
Tras un análisis de resultados en conjunto con el cliente y la asistencia técnica (Altimir et al, 2021), el 10 de febrero de 2021 se decidió redirigir la cámara más hacia la derecha (fig. 6), ya que la gravera de rocas (hasta ahora al centro de la imagen), tiene el comportamiento esperado, en tanto en cuanto los bloques están depositados siguiendo el ángulo de reposo del material y se encuentran en una posición de movimiento inminente. Sin embargo, en la zona de la derecha, que han sido objeto de estabilización con vigas de hormigón y potentes anclajes permanentes de cable, es necesario controlar la deformación, ya que la estación topográfica digital instalada, estaba reportando en esta zona movimientos milimétricos (» 1mm/ semana) (fig. 3).
La variación deformacional del mes de febrero de 2021 se muestra en la figura 7, para la orientación definitiva de la cámara. En dicha figura, se observa claramente, la falta de correlación que se da en el área marcada debido a la ejecución de los trabajos de estabilización, con trasiego de personal y equipos en constante movimiento (ver ampliación).
La siguiente figura 8 muestra el resultado medio año después, una vez finalizadas las obras de estabilización. Las regiones estabilizadas muestran menos movimiento. Como detalle, se logra percibir la retirada de un equipo en la zona intermedia (punto negro enmarcado en rojo). Más adelante, se hace una descripción del comportamiento deformacional en el tiempo, en las diferentes zonas.
5. Gráfico de velocidad
Para poder hacer un análisis de la velocidad del movimiento es indispensable contar con referencias (zonas estables) dentro de la imagen, que permitan hacer una comparación racional (Meier et al 2021). La división en áreas también evolucionó en la media en que se realizaban los trabajos. En una primera instancia las áreas estaban definidas como muestra la figura 9, ya que como se había explicado, en un principio se deseaba también caracterizar la gravera.
Con posterioridad al redireccionamiento de la cámara, se estableció una nueva perspectiva como se observa en la figura 10, donde las áreas 6, 7, 8, 9 y 10 son las más importantes regiones de interés. El objetivo es claro y consiste en valorar cuán efectivas estaban siendo las medidas de estabilización antes mencionadas. Para ello controlar la velocidad media de movimiento, resulta esencial.
A esta fecha inicial, las zonas 1 a 10 se consideraron estables, mientras el resto (11 y 12) eran potencialmente inestables. Las velocidades medias de movimiento registradas durante todo el año (fig. 11) se representan a lo largo del tiempo en el siguiente gráfico de velocidad. Como se puede apreciar la unidad para los valores del desplazamiento relativo, que aparece ploteado en la figura 11 es el milli-Pixel/ día, por ello es necesario hacer una calibración a partir del conocimiento del modelo digital de elevación del terreno (MDT), que permite establecer por área, los valores medios de equivalencia en milímetros/día, ver tabla 1.
La figura 12 muestra, por ejemplo, como en el área 9 el valor medio de desplazamiento relativo en junio (19.06.21) era de 123,99 milli-Pixel/día, que equivale a 2,7mm/día en dirección vertical y 3,7mm/día en horizontal. El valor medio, en esta misma zona, es mínimo en octubre (07.10.21) 10,27 milli-Pixel/día, [0,2mm/día en vertical y 0,3mm/día en horizontal]. Por otra parte, en las zonas (3 y 12) que pertenecen a la gravera, prevalecen bloques inestables en situación de movimiento inminente. En estos puntos se mantiene lógicamente cierto grado de actividad 70-90 Milli-Pixel/día, es decir entre 3 y 4 mm/día, considerando una equivalencia aproximada de 40mm/Pixel (figura 13).
Las mediciones antes descritas fueron debidamente contrastadas, con los resultados de las mediciones realizadas con una estación total, ubicada en el emplazamiento de forma complementaria.
6. Conclusiones
La aplicación de la tecnología al control de deformaciones de laderas inestables sin duda ha marcado un hito en la geotecnia. La posibilidad de hacer un monitoreo remoto continuo sobre una superficie presuntamente inestable permite el incremento de la eficiencia en la toma de decisiones y la seguridad en las obras. El empleo de algoritmos de última generación para la interpretación de movimientos a partir de imagen en 2D, en combinación con un adecuado modelo digital del terreno, permite de forma eficiente la interpretación de los movimientos con un adecuado nivel de precisión.
Durante el período de ejecución de las obras, se pudo garantizar el control detallado de los movimientos en la zona objeto de estudio y así poder corroborar en línea, la eficiencia de las medidas de estabilización que se estaban llevando a cabo. Se pudo observar cómo se produjo al final de los trabajos una estabilización en los valores de deformación a niveles muy bajos. Salvando algunos escollos relacionados con la visibilidad, esta tecnología es suficientemente precisa y muy válida para emplazamientos en los que se esperan movimientos que no sobrepasen los 2cm/ día.
Bibliografía
- Meier, L., Wahlen S. and Kristensen, L. (2021) “Automatic Deformation Analysis with Cloud Pro-cessing of High-Resolution Images with Examples of Veslemannen (Norway) and Trift Glacier (Swit-zerland)” 14th Congress Interpraevent 2021.
- Meier, L., Wahlen, S., Kuster, C., Steinacher, R. (2021) “Long-term Monitoring in Bondo: over two Years of Permanent Radar Measurements at Piz Cengalo and seven Years with Debris Flow Alarm System” 14th Congress Interpraevent 2021.
- Meier, L., Wahlen S. and Kristensen, L. (2018) Monitoring landslide Moosfluh. Optical deformation analysis. Geopraevent Switzerland.
- Meier, L., Wahlen S. (2019) Rockfall alarm system Gumpisch, Axenstrasse. Geopraevent Switzer-land.
- Geobrugg-Geopraevent (2021) Cámara de deformación DEFOX para monitoreo remoto de ines-tabilidades en rocas y hielo. Suiza.
- Altimir, J. and Collel, X. (2020)”Protecció enfront la caiguda de blocs rocosos al p.k. 9+250 de la CG 1, Zona de La Portalada”. Euroconsult Andorra. Principal d’Andorra.
- Huertas, J.M. (2019) “Noves mesures per ampliar la seguretat a la zona de la Portalada”. Govern d’Andorra.