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CARACTERIZACIÓN Y MONITOREO
DE LADERAS ROCOSAS MEDIANTE
LiDAR TERRESTRE
M l J ú R á A t i Ab llá M t G i D id G íManuel Je...
ÍNDICE
• Los desprendimientos de rocas.
– ¿Qué es la deformación precursora?
• Zonas de estudio RISKNAT.
• Adquisición de ...
DESPRENDIMIENTOS DE ROCAS
• Son los fenómenos más
frecuentes en losfrecuentes en los
escarpes montañosos.
• Son fenómenos ...
PROBLEMÁTICA
Gran incremento de la ocupación humana de las zonas• Gran incremento de la ocupación humana de las zonas
de m...
PROBLEMÁTICA
• Abril de 2008Abril de 2008
• Santa Coloma
(Andorra)( )
• 150 m3
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PROBLEMÁTICA
• Diciembre de 2008
• Paret de Degotalls (Montaña de
)
• Diciembre de 2010
• Paredes del Monasterio (Montaña
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• Los desprendimientos de rocas.
– ¿Qué es la deformación precursora?
• Zonas de estudio RISKNAT.
• Adquisición de ...
DEFORMACIÓN PRECURSORA
• Deformación (desplazamiento) de los bloques de roca previo a su
caída.
• Descrita por primera vez...
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• Los desprendimientos de rocas.
– ¿Qué es la deformación precursora?
• Zonas de estudio RISKNAT.
• Adquisición de ...
ZONAS DE ESTUDIO RISKNAT
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ÍNDICE
• Los desprendimientos de rocas.
– ¿Qué es la deformación precursora?
• Zonas de estudio RISKNAT.
• Adquisición de ...
ADQUISICIÓN DE DATOS
• TLS ILRIS 3D – Optech.p
• Resolución de los datos: entre 3 y 6 cm.
Puigcercós - Royán et al. (submi...
ADQUISICIÓN DE DATOS
N
• Montserrat, 6 campañas de toma de
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Fecha Días de monitoreo
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– ¿Qué es la deformación precursora?
• Zonas de estudio RISKNAT.
• Adquisición de ...
DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES
• Cuatro fases principales:
– A) Regresión planar– A) Regresión planar.
– B) Diagrama de den...
DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES
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DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES
• Cuatro fases principales:
– A) Regresión planar (radio de búsqueda = 0.25 m).A) Regresión ...
DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES
F1 F2F1
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DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES
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ANÁLISIS DE SUSCEPTIBILIDAD
Mecanismo de
movilización
Nº de
casos
Porcentaje Familias Nº de casos Porcentaje
movilización ...
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• Los desprendimientos de rocas.
– ¿Qué es la deformación precursora?
• Zonas de estudio RISKNAT.
• Adquisición de ...
DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN
VOLUMÉTRICA DE DESPRENDIMIENTOS
Castellfollit de la Roca, 31 de Marzo de 2011
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DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN
VOLUMÉTRICA DE DESPRENDIMIENTOS
850 m3
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DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN
VOLUMÉTRICA DE DESPRENDIMIENTOS
22/06/2012 vs 06/11/2012
Volumen = 0.63 m3
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ÍNDICE
• Los desprendimientos de rocas.
– ¿Qué es la deformación precursora?
• Zonas de estudio RISKNAT.
• Adquisición de ...
DETECCIÓN DE DEFORMACIÓN
PRECURSORA
N b d t dNube de puntos de
REFERENCIA
Nubes de puntos de
COMPARACIÓN
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NEAREST NEIGHBOR
AVERAGING TECHNIQUEAVERAGING TECHNIQUE
Tres pasos principales:
a) Interpolación de los
datos de deformaci...
DETECCIÓN DE DEFORMACIÓN
PRECURSORA
Periodo G (1582 días)
(2012.03)
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ANÁLISIS ESPACIAL
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Periodo C (489 días)
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Periodo D (865 días)
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ANÁLISIS ESPACIAL
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Periodo H (1705 días)
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ANÁLISIS TEMPORAL
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ANÁLISIS TEMPORAL
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ÍNDICE
• Los desprendimientos de rocas.
– ¿Qué es la deformación precursora?
• Zonas de estudio RISKNAT.
• Adquisición de ...
CONCLUSIONES
• El análisis de datos LiDAR permite caracterizar las discontinuidades a
pesar del difícil acceso al aflorami...
CONCLUSIONES
• La detección de la deformación precursora ha permitido la
predicción espacial de los desprendimientos de ro...
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Caracterització i monitoratge de vessants rocalloses mitjançant LIDAR terrestre

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Caracterització i monitoratge de vessants rocalloses mitjançant LIDAR terrestre

  1. 1. CARACTERIZACIÓN Y MONITOREO DE LADERAS ROCOSAS MEDIANTE LiDAR TERRESTRE M l J ú R á A t i Ab llá M t G i D id G íManuel Jesús Royán, Antonio Abellán, Marta Guinau, David García, Joan Manuel Vilaplana, Jaume Calvet Grupo RISKNAT, GEOMODELS, Dpt. de Geodinàmica i Geofísica, Universitat de Barcelona. U UNIVERSITAT DE BARCELONA U B 1
  2. 2. ÍNDICE • Los desprendimientos de rocas. – ¿Qué es la deformación precursora? • Zonas de estudio RISKNAT. • Adquisición de datos.q • Caracterización de laderas rocosas. – Detección de discontinuidadesDetección de discontinuidades. • Monitorización de laderas rocosas. D t ió t i ió l ét i d d di i t d– Detección y caracterización volumétrica de desprendimientos de rocas. – Detección de deformación precursora. C• Conclusiones. 2
  3. 3. DESPRENDIMIENTOS DE ROCAS • Son los fenómenos más frecuentes en losfrecuentes en los escarpes montañosos. • Son fenómenos con alta l id d lt ívelocidad y alta energía de impacto. • Poseen una relación magnitud-frecuencia inversa. • Tres zonas en las áreas• Tres zonas en las áreas afectadas: (1) zona de salida, (2) zona de trayecto y (3) zona de llegada. 3
  4. 4. PROBLEMÁTICA Gran incremento de la ocupación humana de las zonas• Gran incremento de la ocupación humana de las zonas de montaña. A t l t ió d difi i í d• Aumento en la construcción de edificios y vías de comunicación. I t ió f t d d di i t• Interacción con zonas afectadas por desprendimientos de rocas. A t d l l d i ió l bilid d• Aumento de los valores de exposición y vulnerabilidad. 4
  5. 5. PROBLEMÁTICA • Abril de 2008Abril de 2008 • Santa Coloma (Andorra)( ) • 150 m3 5
  6. 6. PROBLEMÁTICA • Diciembre de 2008 • Paret de Degotalls (Montaña de ) • Diciembre de 2010 • Paredes del Monasterio (Montaña )Montserrat). • 1000 m3 de Montserrat). • <1 m3 *Fotos cedidas por GEOCAT 6
  7. 7. ÍNDICE • Los desprendimientos de rocas. – ¿Qué es la deformación precursora? • Zonas de estudio RISKNAT. • Adquisición de datos.q • Caracterización de laderas rocosas. – Detección de discontinuidadesDetección de discontinuidades. • Monitorización de laderas rocosas. D t ió t i ió l ét i d d di i t d– Detección y caracterización volumétrica de desprendimientos de rocas. – Detección de deformación precursora. C• Conclusiones. 7
  8. 8. DEFORMACIÓN PRECURSORA • Deformación (desplazamiento) de los bloques de roca previo a su caída. • Descrita por primera vez por Terzaghi (1950) en un deslizamiento. • Estudios clásicos con métodos puntuales de medida. – Extensómetro. – Estación total. – GPS. Distancia [DnP0] Distancia [S0P0] Diff = Distancia [S0P0] - Distancia [DnP0] = + 8 PREDICCIÓN
  9. 9. ÍNDICE • Los desprendimientos de rocas. – ¿Qué es la deformación precursora? • Zonas de estudio RISKNAT. • Adquisición de datos.q • Caracterización de laderas rocosas. – Detección de discontinuidadesDetección de discontinuidades. • Monitorización de laderas rocosas. D t ió t i ió l ét i d d di i t d– Detección y caracterización volumétrica de desprendimientos de rocas. – Detección de deformación precursora. C• Conclusiones. 9
  10. 10. ZONAS DE ESTUDIO RISKNAT 10
  11. 11. ZONAS DE ESTUDIO RISKNAT 11
  12. 12. ZONAS DE ESTUDIO RISKNAT 12
  13. 13. ZONAS DE ESTUDIO RISKNAT 13
  14. 14. ÍNDICE • Los desprendimientos de rocas. – ¿Qué es la deformación precursora? • Zonas de estudio RISKNAT. • Adquisición de datos.q • Caracterización de laderas rocosas. – Detección de discontinuidadesDetección de discontinuidades. • Monitorización de laderas rocosas. D t ió t i ió l ét i d d di i t d– Detección y caracterización volumétrica de desprendimientos de rocas. – Detección de deformación precursora. C• Conclusiones. 14
  15. 15. ADQUISICIÓN DE DATOS • TLS ILRIS 3D – Optech.p • Resolución de los datos: entre 3 y 6 cm. Puigcercós - Royán et al. (submitted) 15
  16. 16. ADQUISICIÓN DE DATOS N • Montserrat, 6 campañas de toma de d t Fecha Días de monitoreo 15/02/2011 0 12/05/2011 86 12/12/2011 300 datos: 28/03/2012 407 22/06/2012 493 06/11/2012 630 16
  17. 17. ÍNDICE • Los desprendimientos de rocas. – ¿Qué es la deformación precursora? • Zonas de estudio RISKNAT. • Adquisición de datos.q • Caracterización de laderas rocosas. – Detección de discontinuidadesDetección de discontinuidades. • Monitorización de laderas rocosas. D t ió t i ió l ét i d d di i t d– Detección y caracterización volumétrica de desprendimientos de rocas. – Detección de deformación precursora. C• Conclusiones. 17
  18. 18. DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES • Cuatro fases principales: – A) Regresión planar– A) Regresión planar. – B) Diagrama de densidad de polos. – C) Aplicación de diferentes filtros para individualizar las superfícies. – D) Obtención del modelo morfométrico 3D.D) Obtención del modelo morfométrico 3D. Ver García‐Sellés et al. (2011)18
  19. 19. DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES 19
  20. 20. DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES • Cuatro fases principales: – A) Regresión planar (radio de búsqueda = 0.25 m).A) Regresión planar (radio de búsqueda 0.25 m). – B) Diagrama de densidad de polos. – C) Aplicación de diferentes filtros para individualizar las superfíciessuperfícies. – D) Obtención del modelo morfométrico 3D. Ver García‐Sellés et al. (2011)20
  21. 21. DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES F1 F2F1 F3 F4 F5 F6 21
  22. 22. DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES 22
  23. 23. ANÁLISIS DE SUSCEPTIBILIDAD Mecanismo de movilización Nº de casos Porcentaje Familias Nº de casos Porcentaje movilización casos Cuña 27 42% F3;F4 7 26% F3;F5 11 41% F3;F6 3 11% F4;F6 2 7%F4;F6 2 7% F5;F6 4 15% Planar 30 47% F3 2 7% F4 1 3% F5 6 20% 23 F5 6 20% F6 21 70% Vuelco 7 11% F3 1 14% F6 4 57%
  24. 24. ÍNDICE • Los desprendimientos de rocas. – ¿Qué es la deformación precursora? • Zonas de estudio RISKNAT. • Adquisición de datos.q • Caracterización de laderas rocosas. – Detección de discontinuidadesDetección de discontinuidades. • Monitorización de laderas rocosas. D t ió t i ió l ét i d d di i t d– Detección y caracterización volumétrica de desprendimientos de rocas. – Detección de deformación precursora. C• Conclusiones. 24
  25. 25. DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN VOLUMÉTRICA DE DESPRENDIMIENTOS Castellfollit de la Roca, 31 de Marzo de 2011 25
  26. 26. DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN VOLUMÉTRICA DE DESPRENDIMIENTOS 850 m3 26
  27. 27. DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN VOLUMÉTRICA DE DESPRENDIMIENTOS 22/06/2012 vs 06/11/2012 Volumen = 0.63 m3 27
  28. 28. ÍNDICE • Los desprendimientos de rocas. – ¿Qué es la deformación precursora? • Zonas de estudio RISKNAT. • Adquisición de datos.q • Caracterización de laderas rocosas. – Detección de discontinuidadesDetección de discontinuidades. • Monitorización de laderas rocosas. D t ió t i ió l ét i d d di i t d– Detección y caracterización volumétrica de desprendimientos de rocas. – Detección de deformación precursora. C• Conclusiones. 28
  29. 29. DETECCIÓN DE DEFORMACIÓN PRECURSORA N b d t dNube de puntos de REFERENCIA Nubes de puntos de COMPARACIÓN 29
  30. 30. NEAREST NEIGHBOR AVERAGING TECHNIQUEAVERAGING TECHNIQUE Tres pasos principales: a) Interpolación de los datos de deformación en una malla cuadrada de 10 x 10 cm. b) Búsqueda de los kth vecinos próximos para cada punto. c) Cálculo de la mediana d l kth ide los kth vecinos próximos para cada punto. Abellán et al. (2009) 30
  31. 31. DETECCIÓN DE DEFORMACIÓN PRECURSORA Periodo G (1582 días) (2012.03) Royán et al. (submitted) 31
  32. 32. ANÁLISIS ESPACIAL (2012 03) Periodo C (489 días) (2012.03) Periodo D (865 días) Royán et al. (submitted) 32
  33. 33. ANÁLISIS ESPACIAL (2012 03) Periodo G (1582 días) (2012.03) Periodo H (1705 días) Royán et al. (submitted)33
  34. 34. ANÁLISIS TEMPORAL Media = 0 cm Desv. Estándar = 0.5 cm Puntos de control Royán et al. (submitted) 34
  35. 35. ANÁLISIS TEMPORAL Oc rrencia 489 días 865 días Área 1 Ocurrencia  de la caída Royán et al. (submitted) 35
  36. 36. ANÁLISIS TEMPORAL Max. def. = 16 cm Área 4 Royán et al. (submitted) 36
  37. 37. ANÁLISIS TEMPORAL Ocurrencia  de la caída Área 6 1582 días 1640 días Royán et alRoyán et al. (submitted) 37
  38. 38. ÍNDICE • Los desprendimientos de rocas. – ¿Qué es la deformación precursora? • Zonas de estudio RISKNAT. • Adquisición de datos.q • Caracterización de laderas rocosas. – Detección de discontinuidadesDetección de discontinuidades. • Monitorización de laderas rocosas. D t ió t i ió l ét i d d di i t d– Detección y caracterización volumétrica de desprendimientos de rocas. – Detección de deformación precursora. C• Conclusiones. 38
  39. 39. CONCLUSIONES • El análisis de datos LiDAR permite caracterizar las discontinuidades a pesar del difícil acceso al afloramiento. • Esta caracterización de las discontinuidades permite una mejora en el proceso de evaluación de la susceptibilidad a la caída de rocas. • El análisis de los desprendimientos de rocas recientes con LiDAR T t t f á id l ti t fá il dTerrestre representa una forma rápida y relativamente fácil de: – Detectar y delimitar de forma exacta la zona de salida de una caída. – Calcular el volumen de roca caída. 39
  40. 40. CONCLUSIONES • La detección de la deformación precursora ha permitido la predicción espacial de los desprendimientos de rocas. • La detección de la aceleración del movimiento indica la inminencia de la caída de los bloques. • Este patrón de la evolución de la deformación precursora permitiría la activación de sistemas de alerta temprana en zonas con mayorla activación de sistemas de alerta temprana en zonas con mayor riesgo. 40
  41. 41. MUCHAS GRACIAS MOLTES GRÀCIESMOLTES GRÀCIES UNIVERSITAT DE BARCELONA U B

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