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Jul 07, 2023

Cómo el UAV Lidar mejora la planificación de la remoción de minas terrestres

Un proyecto en Angola La organización benéfica británica de limpieza de minas HALO Trust se asoció con Routescene para llevar a cabo un proyecto de UAV Lidar en Cuito Cuanavale, en la provincia angoleña de Cuando Cubango. Este caso

Un proyecto en Angola

La organización benéfica británica de limpieza de minas HALO Trust se asoció con Routescene para llevar a cabo un proyecto UAV Lidar en Cuito Cuanavale, en la provincia angoleña de Cuando Cubango. Este estudio de caso demuestra los beneficios del UAV Lidar para detectar y mapear las características de los campos minados como base para informar la planificación de limpieza. Los resultados pueden hacer que los esfuerzos de limpieza sean más seguros y acelerar la limpieza mediante un enfoque específico.

Las minas terrestres mutilan y matan indiscriminadamente a innumerables animales y hasta 5.000 personas cada año, haciendo que los hábitats sean inaccesibles e inutilizables y destruyendo vidas y medios de subsistencia. Al menos 60 estados y territorios de todo el mundo están contaminados por minas terrestres, ya sea debido al legado del pasado o como consecuencia de conflictos recientes o en curso, como en Ucrania y otras zonas. La remoción es un proceso laboriosamente lento y costoso y existe una clara necesidad de acelerar la remoción de minas terrestres en todo el mundo.

En Angola, las minas terrestres son un vestigio de la guerra civil que duró desde 1975 hasta 2002. La provincia de Cuando Cubango (Figura 1) vio algunos de los combates más intensos, y la Batalla de Cuito Cuanavale fue el conflicto más grande de la guerra. A lo largo del conflicto, ambas partes colocaron extensas minas, lo que dio lugar a múltiples campos minados. Muchas de ellas tienen entre 20 y 30 kilómetros de largo, incluidos cinturones de amenazas mixtas de minas antivehículo (AV) y antipersonal (AP) que continúan representando una amenaza mortal para la comunidad local (Figura 2).

Para apoyar las operaciones de limpieza que comenzaron en Cuito Cuanavale en 2005, HALO Trust probó el uso de sensores remotos utilizando vehículos aéreos no tripulados (UAV o 'drones'), incluidas cámaras infrarrojas térmicas (TIR) ​​y RGB, para identificar municiones sin explotar (UXO). Sin embargo, muchos indicadores de conflicto que sugerirían la presencia de minas AV y AP –como trincheras, búnkeres o cráteres– ahora están cubiertos de vegetación y ya no son visibles desde el suelo o el aire utilizando sensores RGB o TIR montados en vehículos aéreos no tripulados. Por tanto, se necesitaba otro método de detección. El UAV Lidar fue identificado como una posible solución gracias a su capacidad para penetrar la vegetación y permitir al equipo de investigación mapear un área y predecir dónde podría ubicarse una línea de mina.

Routescene, un fabricante de sistemas y software UAV Lidar, y The HALO Trust, ambos con sede en Escocia, realizaron por primera vez una prueba local en 2020 para confirmar que el UAV Lidar podía mapear eficazmente los restos del campo de batalla que serían identificables en el software de posprocesamiento. Se encontró un sitio con vegetación adecuada y se excavó una réplica del cráter para representar las condiciones encontradas en Angola. El cráter simulado se identificó fácilmente en el modelo digital del terreno (DTM) resultante (Figura 3). Esto validó que el UAV Lidar sería capaz de localizar y cartografiar restos del campo de batalla en Angola.

El objetivo del proyecto de estudio era detectar características del campo de batalla, incluidas trincheras principales, trincheras de comunicación, trincheras (posiciones defensivas de un solo hombre), raspaduras de proyectiles (excavaciones poco profundas que permiten a los soldados protegerse de explosiones de proyectiles y disparos de armas pequeñas) y cráteres de detonaciones. Para el proyecto angoleño se eligieron tres sitios con características conocidas o sospechadas del campo de batalla:

El terreno en los tres sitios era similar en términos de elevación, siendo todos relativamente planos. Sin embargo, el grado de cobertura vegetal varió considerablemente. Los sitios A y C tenían una cobertura de árboles densa, mientras que el sitio B tenía una cobertura ligera de árboles y arbustos.

Para este proyecto se construyó un sistema Lidar UAV de demostración que comprende un sensor Lidar de 16 canales capaz de recopilar aproximadamente 600 000 puntos por segundo, un sensor GNSS/INS y almacenamiento de datos para capturar 12 horas de datos. El sistema fue diseñado para ser resistente a las vibraciones durante el vuelo y al manejo por parte de los usuarios, y no requería una conexión móvil o a Internet para funcionar, proporcionando así autonomía operativa y seguridad de los datos. Se recopilaron datos GNSS para el posprocesamiento de la trayectoria para garantizar que los datos fueran lo más precisos posible. El sistema UAV Lidar se montó en un hexacóptero capaz de levantar una carga útil de 5 kg durante aproximadamente 15 minutos (Figura 4).

En los sitios A y B, los datos Lidar se recolectaron a 40 m sobre el nivel del suelo (AGL), siendo suficiente un día de recolección para cada sitio. En el Sitio C, los datos se recopilaron durante tres días y a 50 m AGL. Esta mayor altitud se debió al tamaño del área y a las limitaciones de tiempo. Además, los sitios A y B fueron inspeccionados durante la estación seca (agosto de 2021), cuando la cubierta vegetal estaba en su nivel más bajo. El sitio C fue inspeccionado durante la temporada de lluvias (abril de 2022), cuando la cubierta vegetal estaba en su punto más alto.

Los desafíos prácticos incluyeron la escasez de lugares adecuados para el despegue y aterrizaje de drones y las dificultades para ubicar la estación base. En los Sitios A y B, había carriles de brecha y terrenos despejados disponibles cerca de las áreas de interés. En contraste, el Sitio C estaba limitado por el terreno circundante no despejado que contenía minas y potencialmente ponía en peligro al equipo de investigación. Por lo tanto, los estrechos caminos arenosos despejados se utilizaron como lugares de despegue y aterrizaje de drones y para ubicar la estación base. Esto significaba que en ocasiones era necesario mover el equipo para permitir el paso de los vehículos (Figura 5).

Los conjuntos de datos Lidar sin procesar se procesaron utilizando el software LidarViewer Pro de Routescene para crear y exportar DTM de cada uno de los sitios para su análisis en ArcGIS Pro. En áreas donde había grandes espacios en las líneas de la mina o un cambio brusco de dirección, se analizaron los datos del UAV Lidar para identificar las ubicaciones de los cráteres de las detonaciones de las minas, a menudo causadas por accidentes de animales e incendios forestales, para indicar la ubicación de la línea de la mina. . El análisis de los DTM creados a partir de los datos de Lidar mostró resultados positivos para el uso de UAV Lidar para la detección de características del campo de batalla en las tres ubicaciones.

Sitio A: Las imágenes de satélite en el Sitio A mostraron poca evidencia de la base militar histórica. Se veía un camino de acceso, pero no fue posible identificar otros elementos. Debido a la falta de acceso seguro, solo se completó una encuesta parcial del UAV Lidar. Sin embargo, cuando los datos del UAV Lidar se superpusieron a las imágenes de satélite, se hicieron evidentes múltiples características. La característica predominante era la trinchera principal defensiva alrededor de la antigua base, con una trinchera de comunicaciones que se bifurcaba en el lado interno noroeste de la trinchera principal (Figura 6). En total se identificaron 40m de trincheras de comunicación y 496m de trinchera principal.

Se identificaron otros 24 puntos característicos: 10 trincheras siguen el interior de la trinchera principal excavada como posiciones defensivas; nueve elementos parecidos a cráteres se agruparon dentro de la base, y dos más al norte, cerca de la trinchera de comunicaciones (se sospecha que son raspaduras de proyectiles); y una línea de seis características similares a cráteres fuera de la trinchera principal (es poco probable que sean minas AV ya que no se encontró ninguna en este lugar, por lo que pueden ser raspaduras de proyectiles).

Los tipos de características se confirmaron con una misión terrestre donde la accesibilidad y la cobertura vegetal lo permitieron. La profundidad y el ancho promedio de las trincheras (0,58 m y 2,36 m respectivamente) y los supuestos raspaduras de proyectiles (0,77 m y 2,38 m respectivamente) fueron similares, lo que sugiere que se trata del mismo tipo de característica. Sin embargo, los supuestos raspaduras de proyectiles se identificaron como una característica separada debido a que no estaban en la ubicación y el patrón típicos de las trincheras.

Sitio B: Debido a la espesa vegetación y la falta de acceso seguro en este sitio, fue difícil ver lo que quedaba del sistema de zanjas durante las visitas de campo. La cobertura de vegetación más clara en el Sitio B significó que había ligera evidencia de los restos de la trinchera principal en las imágenes de satélite. Sin embargo, otras características no eran visibles. El análisis de los datos del UAV Lidar identificó múltiples características, incluida una mayor extensión de la trinchera principal, trincheras de comunicación, trincheras y presuntos cráteres (Figura 7).

En total, se identificaron 500 m de trinchera principal y 281 m de trincheras de comunicación, junto con 34 trincheras y dos presuntos cráteres (posiblemente por la explosión de municiones, pero es poco probable que sean de minas AV). Los cráteres sospechosos se encontraban en una zona no despejada por lo que no fue posible acceder a ellos para confirmar su naturaleza exacta. Los cráteres sospechosos tenían un promedio de 5,85 m de ancho y 0,65 m de profundidad, y las trincheras tenían un promedio de 0,67 m de profundidad y 2,54 m de ancho. Si bien la mayoría de las huellas eran visibles en las imágenes de satélite, los datos del UAV Lidar revelaron huellas históricas adicionales. Esta información se utilizó para identificar ubicaciones de posibles caminos de acceso seguro al sitio.

Sitio C: Este sitio mostró evidencia de minas AP colocadas dentro de la base militar anterior y se sospechaba que tenía al menos una única trinchera y múltiples trincheras. Sin embargo, debido a la densa vegetación, no fue posible identificar las ubicaciones de las características sospechosas del campo de batalla a partir de imágenes de satélite ni desde el suelo.

Los datos del UAV Lidar mostraron evidencia de dos sistemas de trincheras que rodean la antigua base, así como trincheras de comunicación (Figura 8). Los datos evidenciaron 157 características similares a cráteres que siguen ambas líneas de trinchera, que se cree que son trincheras debido a su espaciado regular en las proximidades de las líneas de trinchera. Los datos también resaltaron brechas en los sistemas de zanjas que podrían explicarse por el relleno de tierra que nivela el suelo dentro de la zanja con el tiempo, o por el agua de lluvia que queda en la zanja impidiendo que los pulsos Lidar lleguen al fondo.

Aunque los datos de la trinchera estaban incompletos, la continuación de las trincheras entre las dos extensiones de la trinchera interior sugiere que la trinchera alguna vez continuó creando un sistema de trincheras interiores circular. En total, en este sitio se identificaron 1.429 m de zanja principal (828 m en la zanja exterior y 601 m de zanja interior), 73 m de zanja de comunicación y 157 trincheras. Las trincheras tenían un promedio de 0,80 m de profundidad y 2,81 m de ancho.

La teledetección complementa las técnicas convencionales de estudio de campos minados, ya que proporciona información que no se puede obtener por ningún otro medio. Dentro de las operaciones de remoción de minas de HALO Trust en Angola, los resultados de datos del UAV Lidar, combinados con el conocimiento contextual sobre el terreno, proporcionaron información valiosa para complementar las operaciones de reconocimiento convencionales. En todos los sitios inspeccionados, los datos del UAV Lidar proporcionaron evidencia de trincheras, cráteres y trincheras, características que no eran detectables o solo eran parcialmente visibles en imágenes satelitales, imágenes RGB/TIR o desde el suelo. Por lo tanto, este proyecto demuestra que el UAV Lidar se puede utilizar con éxito para detectar características del campo de batalla que pueden ser indicadores de colocación de minas, particularmente cuando esas características del campo de batalla están ocultas por la vegetación. Luego, esa evidencia se puede utilizar para crear planes de limpieza específicos, haciendo que los esfuerzos de limpieza sean más rápidos y seguros.

Agradecimientos

HALO Trust desea agradecer al donante privado anónimo por su extremadamente generoso apoyo a las pruebas de vehículos aéreos no tripulados en Angola y su compromiso con la innovación en la acción contra las minas; este proyecto no hubiera sido posible sin su ayuda. Gracias también a Routescene por proporcionar el sistema UAV Lidar, capacitación en software y soporte continuo desde 2020. Por último, pero no menos importante, gracias a Claire Lovelace y Siân McGee del programa HALO Trust Angola por su apoyo continuo, tanto en el campo como durante análisis de los datos.

Otras lecturas

Monitor de minas terrestres 2022, http://www.the-monitor.org/en-gb/reports/2022/landmine-monitor-2022/major-findings.aspx

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Gert Riemersma, fundador y director técnico (CTO) de Routescene, es un innovador técnico que ha trabajado...

Katherine James, especialista en teledetección de The HALO Trust, está especializada en el uso de vehículos aéreos no tripulados para ayudar...

Pedro Pacheco es oficial GIS y piloto de drones para The HALO Trust. Con base en Angola, se concentra en el uso...