GEOMORFOLOGÍA (Métodos de estudio de la geomorfología)

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO PUNO

FACULTAD DE INGENIERIA GEOLOGICA Y METALURGICAESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA GEOLOGICA

GEOMORFOLOGIATRABAJO ENCARGADO

MÉTODOS DE ESTUDIO DE LA GEOMORFOLOGIA

PRESENTADO POR:

PALOMINO HUANACUNI, Dyson Omar

Docente:

Rolando apaza campos

SEMESTRE: iv GRUPO: A

Puno – 2015 - Perú

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GEOMORFOLOGÍA (Métodos de estudio de la geomorfología)

Indice

I. Cartografía geomorfológica en 3D

II. Cartografía geomorfológica LIDAR

III. Fotogrametría

IV. Ventajas de los UAV en la prospección y explotación de recursos mineros

(Formas geomorfológicas tomadas con drones)

V. bibliografia

Cartografía geomorfológica en 3D

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Esta obra resulta innovadora pues permite estudiar desde unidades grandes como las cordilleras, hasta puntos locales como un talud. Según el experto, actualmente la evolución de los sensores remotos ofrece un sinfín de ventajas para el estudio de la cartografía geomorfológica de cualquier lugar del mundo, a diferentes resoluciones espaciales y con una temporalidad de 40 años. La detección remota ofrece más imágenes con diferentes longitudes de onda, resoluciones espaciales desde diferentes distancias, calidades radiométricas y de preprocesamiento digital, así como disponibilidad y bajo costo, pues se pueden obtener imágenes gratuitas de todo el globo terrestre (Landsat). Por otra parte, el uso de programas libres de costos variados está cada vez más a disposición de los usuarios. En esta guía, el lector puede ver directamente sobre las imágenes de satélite cómo se representa la geoforma en 2D y 3D. “En este momento, la disposición de imágenes de satélite facilita la consulta; la mayoría de las que utilizamos en nuestro trabajo son imágenes Landsat que se encuentran con acceso abierto en internet”, señala el profesor Vargas. La guía cuenta con una introducción breve y sencilla de lo que son los sensores remotos, en qué consisten, cuáles son sus elementos característicos, qué es la resolución espacial, espectral, radiométrica y temporal, y cómo son todos los elementos especiales que pueden ayudar al lector a comprender y a explorar el documento.

 

Esta guía orienta los estudios geomorfológicos en su clasificación, definición, cartografía y caracterización. (Foto: UN)

 

En ella también se incluyen los procesos necesarios para llegar a la cartografía exacta. Entre estos se destaca la georreferenciación (técnica que consiste en asignar coordenadas

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geográficas, procedentes de una imagen de referencia conocida, a una imagen digital de destino), el mejoramiento del contraste de las unidades y las proyecciones con modelos digitales en 3D para realzar las formas. En este catálogo se presentan ejemplos que muestran unidades como ríos, islas y llanuras de inundación en Colombia, entre otras que ayudan a comprender qué elementos pueden ser útiles para prevenir desastres naturales. En este sentido, el documento presenta el origen de la zona estudiada, su nombre, nomenclatura, descripción y la imagen o mapa que la representa. En cuanto a los sensores remotos, el experto menciona que con ellos se puede identificar, caracterizar y establecer un comportamiento dinámico en el tiempo y el espacio de elementos que se encuentran en la atmósfera, la hidrósfera, la biósfera o la litósfera, sin necesidad de tener contacto con ellos. Esto es posible a través de ondas electromagnéticas que emiten los satélites por medio de sensores sensibles a diferentes longitudes de onda. “Cada una de estas es un rango llamado banda y permite visualizar en la imagen, de una misma porción de terreno, diferentes visiones y características del espectro electromagnético”, amplía. Los archivos de los sensores remotos son digitales. Detrás de cada imagen existe una matriz numérica llamada resolución radiométrica, que son valores que representan la reflectancia (onda radiada por el Sol que interactúa con los objetos permitiendo al satélite captar esas señales).

CARTOGRAFIA GEOMORFOLÓGICO LIDAR

¿Qué son los datos LIDAR?

El LIDAR (de light detection and ranging) es una técnica de teledetección óptica que utiliza la luz de láser para obtener una muestra densa de la superficie de la tierra produciendo mediciones exactas de x, y y z. LIDAR, que se utiliza principalmente en aplicaciones de representación cartográfica láser aéreas, está surgiendo como una alternativa rentable para las técnicas de topografía tradicionales como una fotogrametría. LIDAR produce datasets de nube de puntos masivos que se pueden administrar, visualizar, analizar y compartir usando ArcGIS.

Los componentes de hardware principales de un sistema lidar incluyen un vehículo de recolección (avión, helicóptero, vehículo y trípode), sistema de escáner láser, GPS (Sistema

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de posicionamiento global) e INS (sistema de navegación por inercia). Un sistema INS mide la rotación, inclinación y encabezamiento del sistema lidar.

LIDAR es un sensor óptico activo que transmite rayos láser hacia un objetivo mientras se mueve a través de rutas de topografía específicas. El reflejo del láser del objetivo lo detectan y analizan los receptores en el sensor lidar. Estos receptores registran el tiempo preciso desde que el pulso láser dejó el sistema hasta cuando regresó para calcular la distancia límite entre el sensor y el objetivo. Combinado con la información posicional (GPS e INS), estas medidas de distancia se transforman en medidas de puntos tridimensionales reales del objetivo reflector en el espacio del objeto.

Los datos de punto se procesan posteriormente después de que la recopilación de datos lidar se reconocen dentro de las coordenadas x,y,z georeferenciadas con alta precisión al analizar el rango de tiempo láser, ángulo de escaneo láser, posición del GPS e información del INS.

Devolución láser de LIDARLos pulsos láser emitidos desde un sistema lidar se reflejan desde objetos sobre y por encima de la superficie del suelo: vegetación, edificios, puentes y así sucesivamente. Un pulso láser emitido puede regresar al sensor lidar como uno o muchas devoluciones. Cualquier pulso láser emitido que encuentre varias superficies de reflejo a medida que viaja hacia el suelo se divide en tantas devoluciones como superficies reflectoras existen.

El primer pulso láser devuelto es el más importante y se asociará con la entidad más grande en el panorama como una copa de árbol o la parte superior de un edificio. La primera devolución también puede representar el suelo, en cuyo caso el sistema lidar solo detectará un regreso.

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Varias devoluciones pueden detectar las elevaciones de varios objetos dentro de la huella láser de un pulso láser saliente. Las devoluciones intermedias, en general, se utilizan para la estructura de la vegetación, y la última devolución para los modelos de terreno de suelo desnudo.

La última devolución no siempre será de una devolución del suelo. Por ejemplo, considere un caso en donde un pulso golpee una rama gruesa en su camino hacia el suelo y el pulso no llega en realidad al suelo. En este caso, la última devolución no es desde el suelo pero sino desde la rama que reflejó el pulso láser completo.

Atributos del punto lidarLa información adicional se almacena junto con cada valor posicional x, y, y z. Los siguientes atributos del punto lidar se mantienen para cada pulso láser registrado: intensidad, número de devolución, cantidad de devoluciones, valores de clasificación de punto, puntos que están en el borde de la línea de vuelo, valores RGB (rojo, verde y azul), tiempo del GPS, ángulo de escaneo y dirección de escaneo. La siguiente tabla describe los atributos que se pueden proporcionar con cada punto lidar.

Atributo lidar Descripción

Intensidad La fortaleza de la devolución del pulso láser que genero el punto LIDAR.

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Número de devolución

Un pulso láser emitido puede tener hasta cinco devoluciones dependiendo de las entidades en las que se refleja y las capacidades del escáner láser que se utiliza para recopilar los datos. La primera devolución se etiquetará como devolución número uno, la segunda como devolución número dos, etc.

Número de devoluciones

El número de devoluciones es el número total de devoluciones para un pulso dado. Por ejemplo, un punto de datos láser puede ser la devolución dos (número de devolución) dentro de un número total de cinco devoluciones.

Clasificación de puntos Cada punto LIDAR que es postprocesado puede tener una clasificación que define el tipo de objeto

que reflejó el pulso láser. Los puntos LIDAR se pueden clasificar en varias categorías que incluyen suelo o terreno desnudo, parte superior de cubierta forestal y agua. Las diversas clases se definen mediante códigos numéricos de enteros en el archivo LAS.

Borde de la línea de vuelo

Los puntos se simbolizarán en base a un valor de 0 o 1. A los puntos etiquetados en el borde de la línea de vuelo se les proporcionará un valor de 1 y a todos los otros puntos se les proporcionará un valor de 0.

RGB Los datos lidar se pueden atribuir con bandas RGB (rojas, verdes y azules). Esta atribución con frecuencia viene de las imágenes recopiladas al mismo tiempo que la topografía lidar.

Tiempo del GPS

La fecha de registro del GPS en la que se emitió el punto láser desde el avión. El tiempo está en segundos del GPS de la semana.

Ángulo de escaneo

El ángulo de escaneo es un valor en grados entre -90 y +90. A 0 grados, el pulso láser está directamente debajo del avión en nadir. A -90 grados, el pulso láser está en el lado izquierdo del avión, mientras que a +90, el pulso láser está a la derecha del avión en la dirección de la luz. La mayoría de sistemas lidar actualmente tienen menos de ±30 grados.

Dirección de escaneo

La dirección de escaneo es la dirección en la que estaba viajando el espejo de escaneo en el momento del pulso láser de salida. Un valor de 1 es una dirección de escaneo positiva, y un valor de 0 es una dirección de escaneo negativa. Un valor positivo indica que el escáner se está moviendo del lado izquierdo al lado derecho de la dirección de vuelo en pista y un valor negativo es el opuesto.

¿Qué es una nube de punto?Los datos LIDAR organizados espacialmente postprocesados se conocen como datos de la nube de punto. Las nubes de punto inicial son grandes colecciones de puntos de elevación 3D, que incluyen x, y, z, junto con atributos adicionales como marcas de tiempo GPS. Las entidades de superficie específicas que el láser encuentra se clasifican después de que la nube de punto LIDAR inicial es postprocesada. Las elevaciones de la tierra, los edificios, canopea forestal, pasos elevados de autopista, y todo lo demás que el rayo láser encuentra durante la encuesta constituye los datos de nube de punto.

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Usar LIDAR en ArcGIS

ArcGIS admite datos LIDAR proporcionados como archivos LAS (o ASCII). Hay tres formatos diferentes (datasets) que se puede utilizar para administrar y trabajar con los datos LIDAR en ArcGIS según sus necesidades, que incluyen el dataset LAS, dataset de terreno, y un dataset de mosaico.

Usar LIDAR como un dataset LAS

El dataset LAS proporciona un rápido acceso a grandes volúmenes de LIDAR y datos de superficie sin necesidad de conversión de datos o importar. Esto hace que sea más fácil trabajar con varios miles de archivos LAS que abarquen toda un área administrativa o quizás solamente algunos archivos LAS para un área de estudio específica. Le permite examinar los archivos LAS rápidamente, proporcionar estadísticas detalladas y el área de cobertura de los datos LIDAR en los archivos LAS.

Un dataset LAS puede ser:

Utilizado en ArcGIS tanto en 2D como en 3D mediante ArcMap y ArcScene. Visualizar como puntos utilizando la elevación o renderizadores de atributos de punto

basados en unos filtros aplicados a la nube de punto. Renderizado como modelo de superficie de triángulos.

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Visualizar utilizando la elevación, la pendiente, la orientación, o las líneas de curvas de nivel basado en ciertos filtros LIDAR.

Se utiliza para realizar actualizaciones a los archivos LAS de origen.

Muchas herramientas para el dataset LAS fueron diseñadas para LIDAR aerotransportados donde las superficies se interpretan por lo general de la nube de punto. Por ejemplo, con LIDAR aerotransportado tiene sentido alternar en TIN basado en vistas de superficie para interpolar DEM de ráster. LIDAR terrestres, en cambio, tiende a ser más inmersivo y a menudo es válido solo para ver y utilizar como una nube de punto. ArcGIS no sabe qué tipo de LIDAR tiene, así que es su decisión utilizarlo de forma adecuada. En su mayor parte, LIDAR terrestres solo se debería utilizar y visualizar en ArcScene como puntos. Los puntos se pueden utilizar como telón de fondo para digitalizar las mediciones y las entidades y se muestra en un modo integrado con otras capas SIG.

Usar LIDAR con la vista en 3D del dataset LAS

Visualizar datasets LAS usando una perspectiva en 3D es una excelente manera de visualizar mejor y entender los datos LIDAR a los que hace referencia el dataset LAS. La ventana Vista 3D de dataset de LAS le permite ver los dataset LAS como puntos o como una superficie en un entorno 3D en ArcMap. La vista en 3D solo está disponible desde la barra de herramientas Dataset LAS en ArcMap. Las perspectivas en 3D pueden hacer que sea más fácil reconocer entidades específicas capturadas de los datos LIDAR, como valles en la superficie, picos de montañas, edificios, tipos de vegetación, canopea forestal, corredores de carreteras, corredores de ríos/arroyos, minas, sitios de construcción, torres e incluso líneas de energía. Dibujar estas entidades en 3D le permite validar sus datos LIDAR en SIG y le permite tomar decisiones analíticas informadas.

Usar LIDAR con el visor de perfil 2D del dataset LAS

Una forma común de visualizar, analizar y editar datos LIDAR es usar una vista transversal en 2D. Se puede visualizar un conjunto seleccionado de puntos LIDAR de un dataset LAS y editarlo usando la ventana Vista de perfil del dataset LAS a la cual se obtiene acceso desde la barra de herramientas Dataset LAS en ArcMap. Visualizar secciones transversales de datos LIDAR le permite analizar conjuntos de puntos desde una perspectiva única. Las perspectivas de perfil en 2D pueden hacer que sea más fácil reconocer entidades específicas capturadas de los datos LIDAR, como valles en la superficie, picos de montañas, edificios, tipos de vegetación, cubierta forestal, corredores de carreteras, corredores de ríos/arroyos, minas, sitios de construcción, torres e incluso líneas de energía. Dibujar secciones cruzadas de estas entidades le permite validar sus datos LIDAR en SIG y también le permite tomar decisiones analíticas informadas.Al usar la ventana Vista de perfil, puede hacer lo siguiente: Medir distancias y alturas entre puntos. Edite y actualice manualmente los códigos de clasificación LAS.

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Edite manualmente los marcadores de campo bit del punto LAS. Visualice los conjuntos de puntos LIDAR de resolución completa. Seleccione la ventana Vista 3D de dataset LAS   para visualizar en 3D el conjunto de

puntos de dataset LAS seleccionados.

Editar archivos LASLos datasets LAS se pueden editar para hacer actualizaciones a los archivos LAS de origen o puntos LIDAR en los archivos LAS de origen. Los datasets LAS se pueden editar para corregir problemas, realizar mejoras y aumentar o disminuir la extensión del área de los datos.

La lista a continuación incluye ejemplos comunes de cómo puede beneficiarse de editar datasets LAS:

Arregle manualmente los errores en los códigos de clase. Comparar visualmente los puntos LIDAR con datos SIG existentes para validar datos,

por ejemplo, datos de construcción. Clasificar los puntos LIDAR usando entidades SIG. Vuelva a clasificar manualmente los puntos LIDAR al seleccionar uno o varios puntos

LIDAR. Cambie todos los códigos de clasificación que están actualmente en el dataset LAS. Agregue o elimine archivos LAS de un dataset LAS para aumentar o reducir la extensión

del área de datos. Agregue o elimine otras entidades de la superficie SIG, conocidos como restricciones de

superficie, para/desde el dataset LAS. De manera interactiva mida las distancias 3D entre entidades visibles, como árboles y

líneas de potencia. Use los puntos LIDAR como datos de telón de fondo para digitalizar nuevas entidades

SIG, como muebles de las calles. Asignar una referencia espacial para un proyecto si es necesario.

Usar LIDAR como un dataset de terreno

Un dataset de terreno es un dataset basado en TIN que utiliza clases de entidad de geodatabase como fuentes de datos. Una red irregular de triángulos (TIN) es una estructura de datos utilizada para modelar superficies, como la elevación, como una red conectada de triángulos.

Para agregar LIDAR (archivos LAS) a un dataset de terreno, se importan a una clase de entidad multipunto en un dataset de entidades de geodatabase. El dataset de terreno se genera entonces dentro del dataset de entidad y puede abarcar mucho más que solo los datos LIDAR.

Los datasets de terreno le ayudarán con lo siguiente:

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Representa y modela el terreno de áreas de estudio al integrar las observaciones de puntos de masa basados en 3D con otras fuentes de datos, como entidades 3D capturadas mediante la fotogrametría estéreo.

Realizar muchos tipos de análisis espaciales 3D en su SIG mediante Extensión 3D Analyst de ArcGIS.

Derivar modelos digitales de elevación basados en rásteres para utilizarlos en los sistemas de modelado y análisis, como Extensión ArcGIS Spatial Analyst.

Usar LIDAR en un dataset de mosaico

Al agregar sus datos LIDAR a un dataset de mosaico, se pueden usar y presentar como un ráster. Esto le permite Utilizar herramientas como Cuenca visual, Curva de nivel, y Perfil. Calcular los volúmenes. Utilizarlo como un DEM. Usarlo para imágenes de ortorrectificación. Usarlo en aplicaciones que admiten rásteres pero no archivos LAS o datasets LAS.

El dataset de mosaico es similar al dataset LAS, en el sentido que almacena un puntero en el dataset original y no mueve todos los puntos de un formato a otro, por lo tanto, es rápido de crear, pequeño en el tamaño del archivo y fácil de actualizar con archivos LAS adicionales. De modo alternativo, puede convertir los archivos LAS o dataset LAS a un dataset ráster.

También puede usar dataset de mosaico para catalogar todos sus datos LIDAR.

Fotogrametría

• Conjunto de métodos y procedimientos, donde mediante el uso de fotografías de un objeto o una superficie, podemos deducir y calcular las formas y dimensiones del mismo.

• La principal fuente de información son las fotografías, siendo ésta una imagen plana del objeto, cuya finalidad será obtener la medida y forma de un objeto 3D a partir del uso de fotografías del mismo (2D).

• En adelantos para obtener fotos aéreas, se tiene los drones. • Inicialmente usados en actividades militares. • Han pasado a ser de uso civil para beneficio de la planeación y operación de canteras.

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Procesamiento de imágenes tomadas

• Se unen varias imágenes geo- referenciadas.

• Se descargan en el DATUM WGS84.

• Se genera ortomosaico.

• Se genera la Imagen LIDAR.

• Se crean curvas de nivel.

• Pueden generarse archivos KML para actualizar imágenes en tiempo real de Google Earth y Google Maps.

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Imagenes Lidar (Light Detection and Ranging)• Sistema que permite registrar datos de posición y elevación.

• El sistema ayuda a obtener las imágenes tridimensionales de objetos (una cantera).

• Sistema que permite registrar datos de posición y elevación.

• El sistema ayuda a obtener la imágenes tridimensionales de objetos (una cantera).

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Levantamiento de Curvas de Nivel En esta imagen podemos apreciar el procesamiento de la imagen LIDAR, que permite generar curvas de nivel y contar con la topografía en 3D de la Cantera.

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Sección de Unidades ModeladasEl modelo geológico de Ludmirca se construyó a partir de las secciones geológicas y de los sólidos independientes para cada una de las siete unidades principales. Estos sólidos fueron ajustados con la información del levantamiento de superficie del Drone y de los sondajes.

Ventajas de los UAV en la prospección y explotación de recursos mineros

En términos generales, la prospección geofísica aérea presenta las siguientes ventajas de utilización:

Son métodos geofísicos no intrusivos que no provocan impactos o daños medioambientales. Una gran multitud de tipos de datos pueden ser recopilados de una manera rápida y de forma

económica. Es posible cubrir grandes áreas, reduciéndose significativamente los costes de prospección de

grandes superficies. No son necesarios los accesos terrestres ni los permisos de ocupación.

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No se precisa la apertura de pocillos o calicatas en el campo y, consecuentemente, los permisos o licencias correspondientes.

Los datos pueden ser recopilados de áreas remotas, accidentadas y con cobertura vegetal densa.

Figura 1. Dron sobrevolando una explotación de áridos (Silent FalconTM).Por otro lado, las ventajas que ofrecen los UAV al sector que se dedica al aprovechamiento de los recursos minerales se pueden resumir, de acuerdo con Barnard, en las siguientes:

Los UAV pueden permanecer en vuelo hasta 30 horas. Este tiempo excede con mucho a la duración de los vuelos de las aeronaves tripuladas, ya que los tiempos que se consideran razonables para que los pilotos mantengan la concentración rondan las cinco horas.

Los UAV pueden sobrevolar regiones hostiles, en las que existe un riesgo real para la vida de los pilotos:

1. En las zonas próximas a condiciones meteorológicas adversas.2. En las zonas con fuertes influencia humana (conflictos bélicos, contaminación, superpoblación y

en general riesgo antrópico).3. En zonas con riesgos naturales o zonas catastróficas.

Los UAV siempre vuelan con instrumentación, usando sistemas de navegación avanzada, tales como GPS y un altímetro basado en escaneado láser, en combinación con un control por ordenador, pudiendo:

1. Efectuar un escaneado preciso de una región.2. Volar de noche, teniendo la ventaja de sufrir menos interferencias con las actividades diurnas y el

ruido habitual (tales como señales de radio, señales de telefonía móvil, etc.).3. Volar de noche y a cotas muy bajas (como por ejemplo a unos 20 metros sobre la superficie del

terreno) para mejorar la resolución de los datos.

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Los UAV tienen un tamaño significativamente menor que las aeronaves tripuladas, por lo que las interferencias sobre los parámetros de la corteza terrestre que pretenden ser medidos serán menores, tales como los campos magnéticos o gravitacionales.

El coste de los estudios realizados con UAV por kilómetro de alineación sobrevolada es menor, ya que:

1. El UAV con una capacidad de carga típica de 9 kg es mucho más barato que una aeronave tripulada (avioneta o helicóptero).

2. Los UAV tienen costes de operación inferiores:

- Un operador de UAV puede controlar varios de estos equipos al mismo tiempo.

- Un UAV consume una cantidad de combustible menor al 20% de la que consume un aeronave convencional (dependiendo de la carga transportada).

- Un pequeño UAV puede tomar tierra en una superficie plana de dimensiones más reducidas que la que precisa una aeronave convencional.

Aeronave no tripulada dedicada a la exploración y explotación minera.Como consecuencia de los menores costes de operación, un UAV puede sobrevolar varias veces una zona a prospectar de manera que se obtenga un gran volumen de datos, o bien la variación de los mismos con el tiempo, o incluso obtener con aplicaciones informáticas avanzadas modelos tridimensionales de los campos magnéticos y gravitacionales provocados por los yacimientos minerales que pudieran existir en el subsuelo.

Los UAV son ambientalmente más sostenibles, ya que:

1. Requieren menos materiales para su fabricación.2. Consumen menos combustible por cada km sobrevolado.3. Provoca menos contaminación por cada km volado.4. Genera menos ruido en vuelo.5. Es más fácil su reutilización al final de su vida útil.

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Los sensores que se utilizan en minería, y en concreto en prospección geológico-minera, tienen actualmente unas dimensiones reducidas, por lo que se configuran como instrumentos idóneos para instalarse en los UAV.

En la Tabla 2 se recogen algunas características básicas de los sensores que se utilizan más habitualmente en exploración geofísica, así como los precios orientativos de estos.

Ejemplos de sensores empleados con UAV en prospecciones geofísicas aéreas.

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Tal como puede verse en la tabla anterior, los magnetómetros de Cesio, tales como el modelo Scintex CS-3SI, pesan unos 0,82 kg. En el caso de utilizarse cuatro de estos magnetómetros con el fin de mejorar la precisión del cálculo de la estructura tridimensional de los materiales, el peso total ascendería a 3,28 kg.

En lo relativo a la captación de imágenes de alta resolución en 2D y en 3D, se pueden llegar a utilizar en este último caso hasta cinco cámaras, que considerando cada una de ellas con un peso de 1,6 kg daría lugar a una carga total de 8 kg.

Modelo de UAV de la empresa CropCam destinado a la captura de imágenes de alta resolución.Para la creación de los denominados Modelos de Elevación Digitales (MED), mediante escaneado LIDAR, los equipos láser empleados pesan unos 9 kg.

Para el análisis hiperespectral se utilizan normalmente generadores de imágenes de un peso del orden de 6,3 kg, al que se le añade una óptica y electrónica adicional de unos 2,7 kg, lo que da lugar a un peso total de unos 9 kg.

Se puede entonces afirmar que con esta tecnología de sensores, y para las aplicaciones más habituales en prospección geofísica, una carga máxima de unos 9 kg, es el objetivo a usar con los UAV.

Por otro lado, en lo relativo al alcance de los vuelos, suele ser habitual que en una campaña de investigación se cubra un área de unos 400 km2, mientras que en una campaña de exploración o prospección se cubren hasta 10.000 km2.

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En el primer caso se necesitaría efectuar dos vuelos y un total de 1.569 km de líneas, con un espaciamiento entre éstas de unos 200 m, lo cual supondría unas 16,4 horas de vuelo para una velocidad de crucero de 100 Kph.

En el segundo caso, con un espaciamiento entre líneas de unos 400 m, se necesitarían 24 vuelos para hacer un total de 1.560 km en un tiempo de 15,7 horas, para una velocidad de crucero de 100 Kph.

. Ejemplo de trayectorias de vuelo en una campaña aeromagnética (Barnard, J., 2013).Es posible afirmar que para estas aplicaciones un UAV con un alcance de unos 1.600 km podría ser adecuado para ambas aplicaciones.

Finalmente, se puede estimar el precio de un UAV si se conoce el peso del sensor a transportar y el alcance, aplicando la siguiente expresión propuesta por Barnard: Precio (k$) = 0,921 (Carga x Alcance)0,6

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Ábaco de cálculo de los precios de los UAV a partir de las características básicas de operación.

Bibliografía Anónimo (2014): ‘Flying solo’. International Mining. April. Atec-3D (2014): ‘UAV Mining Surveys’. Barnard, J. (2007): ‘The use of Unmanned Air Vehicles in Exploration and Production

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