Validation of terrestrial laser scanning and photogrammetry techniques for the measurement of vertical underclearance and beam geometry in structural inspection of bridges II / Validación de técnicas de exploración y Fotogrametría terrestre láser para la medición de la geometría vertical de altura y viga en inspección estructural de puentes II

Artículo patrocinado por Extraco, Misturas, Lógica, Enmacosa e Ingeniería InSitu, dentro del proyecto SITEGI, cofinanciado por el CDTI. (2012). 

Article sponsored by Extraco, Misturas, Lógica, Enmacosa and Ingeniería Insitu inside the SITEGI project, cofinanced by the CDTI. (2012)

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4.2. Recopilación de datos / Data collection

4.2.1. Planificación y adquisición de datos de la encuesta / Survey planning and data acquisition

Uno de los haces externos de puente de la autopista AP-9 fue seleccionado (delineado en rojo en la figura 1) para la medición en este artículo. Los flujos de adquisición y procesamiento de datos para la encuesta de estación total y láser, fotogrametría, se describen en la figura 2.

One of the external beams of the AP-9 motorway bridge was selected (outlined in red in Fig. 1) for measurement in this article. The data acquisition and processing workflows for the laser, photogrammetric, and total station surveys are described in Fig. 2.

Fig. 2. Data acquisition and processing workflow.

4.2.1.1. Láser escáner terrestre / Terrestrial laser scanner. 

El Riegl LMS Z390i fue colocado en la carretera de la carretera PO-531, aproximadamente 25 metros del puente, y el tráfico no fue interrumpido durante la adquisición de datos. Análisis se llevó a cabo por el operador con el software suministrado por el fabricante del escáner (Riscan Pro_). En primer lugar, una exploración de resumen se realizó mediante una resolución horizontal y vertical de 0.2º y, una vez que se encontraba la viga de hormigón pretensado, se realizó un análisis más detallado. La exploración detallada tomó aproximadamente 18 minutos para recoger 2.731.300 puntos de datos con una resolución angular de 0.033_. Datos de escáner directamente fueron almacenados en un ordenador portátil conectado a la Riegl LMS Z390i utilizando el puerto de GiE. Las nubes de puntos obtenidas Mostrar láser devoluciones de vehículos, que fueron retirados durante el trabajo de procesamiento con el software.Fig de Riscan Pro_. 3 muestra una imagen digitalizada obtenida para el puente estudiado.

The Riegl LMS Z390i was placed at the roadside of the PO-531 national road, approximately 25 m far from the bridge, and traffic was not interrupted during data acquisition. Scanning was carried out by the operator using the software provided by the scanner manufacturer (Riscan Pro ). First, an overview scan was made using a horizontal and vertical resolution of 0.2 and, once the prestressed concrete beam was located, a more detailed scan was performed. The detailed scan took approximately 18 min to collect 2.731.300 data points with an angular resolution of 0.033 . Scanner data were directly stored in a laptop connected to the Riegl LMS Z390i using the GiE port. The point clouds obtained show laser returns from vehicles passing by, which were removed during the post-processing work with the Riscan Pro software. Fig. 3 shows a scanned image obtained for the surveyed bridge.

Fig. 3. Point cloud obtained from Riegl LMS Z390i.

4.2.1.2. Estudio fotogramétrico / Photogrammetric survey. 

El estudio fotogramétrico fue ejecutado con cuatro diferentes cámaras (Canon 5D, 10 D, 450 D y 1000 D) y la misma lente de 20 mm, como se mencionó anteriormente, a efectos de evaluar el efecto del modelo de cámara sobre los resultados de medición. La resolución máxima fue seleccionada para todas las cámaras. Tres fotografías fueron tomadas con cada cámara desde posiciones diferentes para satisfacer los principios básicos de la fotogrametría convergente (ver Fig. 4). Adquisición de imágenes se realizó garantizar los niveles de exposición adecuada. Las condiciones de iluminación son muy importantes durante la adquisición de imágenes porque las imágenes subexpuestas (o imágenes con brillo del exceso y/o reflexiones) posiblemente pueden resultar en errores durante la restitución de la imagen y en consecuencia una reducción de la exactitud de la medida. Cuando la velocidad de obturación necesaria durante la exposición de la imagen es mayor que 1/30 s, se recomienda un trípode para estabilizar la cámara. Fotografías obtenidas fueron almacenados en las tarjetas de memoria de las cámaras y luego se guardan en un ordenador portátil para su procesamiento con el software de Photomodeler.

The photogrammetric survey was executed using four different cameras (Canon 5D, 10D, 450D and 1000D) and the same 20 mm lens as mentioned earlier for purposes of evaluating the effect of camera model on the measurement results. The maximum resolution was selected for all the cameras. Three photographs were taken with each camera from different positions to satisfy the basic principles of convergent photogrammetry (see Fig. 4). Image acquisition was performed ensuring adequate exposure levels. Lighting conditions are quite important during image acquisition because underexposed images (or images with excess brightness and/or reflections) may possibly result in mistakes during image restitution, and consequently in a reduction of measurement accuracy. When the shutter speed required during image exposure is longer than 1/30 s, a tripod is recommended to stabilize the camera. Photographs obtained were stored in the memory cards of the cameras and then saved to a laptop for processing with the Photomodeler software.

Fig. 4. Photographs taken with the Canon 1000D camera and 20 mm lens (right, left and center views, respectively).

Fig. 5. Bridge beam obtained from laser scanner (yellow), Canon camera 1000D (white), and total station (pink). Pavement is presented in green. (For interpretation of the references to colour in this figure legend, the reader is referred to the web version of this article.)

Fig. 6. Restitution of photogrammetric points (white on photograph) from Canon 5D camera using Photomodeler software.

Fig. 7. Plane fitted to the pavement geometry obtained using the Riegl LMS Z390i laser. Red points represent the beam geometry. The color gradient represented by blue, light blue and violet show the fitted plane. The data from the point cloud of the pavement are depicted in green color. (For interpretation of the references to colour in this figure legend, the reader is referred to the web version of this article.)

Fig. 8. Distance between bridge beam and pavement plane; 3D points are converted to 2D points to improve the understanding.

4.2.1.3. Total station. 

Una estación total se utilizó para obtener la geometría de puntos en los bordes de la viga de hormigón pretensado, que fueron tomadas como '' verdaderos valores '' cuando comparando con las mediciones obtenidas desde el escáner láser y sistemas fotogramétricos. La estación total fue empleada en el modo de diodo láser para evitar el uso del reflector de prisma. El instrumento se encuentra también en la carretera, cerca del escáner láser terrestre. Asimismo, datos fue almacenadas en una tarjeta de memoria y posteriormente se copian en un ordenador portátil para el procesamiento.

A total station was used to obtain the geometry of points on the edges of the prestressed concrete beam, which were taken as the ‘‘true values’’ when comparing with the measurements obtained from the laser scanner and photogrammetric systems. The total station was employed in laser diode mode to avoid the use of the prism reflector. The instrument was located also at the roadside, close to the terrestrial laser scanner. Similarly, data was stored in a memory card and subsequently copied to a laptop for processing.

4.2.2. Descripciones de postproceso y algoritmo. / Post-processing and algorithm descriptions

4.2.2.1. Geometría de la viga y pavimento / Beam and pavement geometry. 

Se utilizó el software de Riscan Pro_ para procesar los datos de nube de puntos. Los datos obtenidos con el escáner láser terrestre se filtran primero para homogeneizar la densidad de puntos en la superficie de la estructura, así como eliminar los puntos aislados causados por las declaraciones de láser de tráfico. Se seleccionaron representativas características necesarias para la medición de la altura de la nube de puntos (incluyendo una sección del puente, superficie de pavimento y puntos de control) y los sistemas de coordenadas locales de estas características se transformaron en el sistema de coordenadas global definido por la estación total. Esta operación se logró mediante una transformación conformal 3D. Fig.5 muestra estas características geométricas. Coordenadas fotogramétricos se calcularon las coordenadas de la imagen de fotografías superpuestas (ver Fig. 6). Además, todas las cámaras fueron calibradas para determinar con precisión los parámetros internos de la cámara, como se ha discutido anteriormente en la sección 4.1.3. y mejorar la calidad de la restitución fotogramétrica. Se reportan los resultados de la calibración en la tabla 1.

The Riscan Pro software was used to process the point cloud data. Data obtained with the terrestrial laser scanner was first filtered to homogenize the density of points on the structure surface, as well as eliminate the isolated points caused by the laser returns from traffic. Representative features needed for the underclearance measurement were selected from the point cloud (including a crosssection of the bridge, pavement surface, and control points) and the local coordinate systems for these features were transformed into the global coordinate system defined by the total station. This operation was achieved by means of a 3D conformal transformation. Fig. 5 shows these geometric features.

Photogrammetric coordinates were calculated from the image coordinates of overlapping photographs (see Fig. 6). In addition, all cameras were calibrated to accurately determine the internal parameters of the camera, as discussed earlier in Section 4.1.3., and improve the quality of the photogrammetric restitution. The calibration results are reported in Table 1.

Fig. 9. Distance between the contour of the prestressed beam and the plane fitted to the pavement. Comparison between total station data and the other geodetic instruments under validation.

Fig. 10. Residuals of the 2D fitting to the data used in Fig. 9.

4.2.2.2. Algoritmo de espacio vertical. / Vertical clearance algorithm. 

A efectos de calcular el espacio vertical y la comba de la viga de hormigón pretensado, se desarrolló un algoritmo de ajuste de curvas 3D usando el software lab_ Mat. Cuando existe un conjunto de puntos de datos, definir la superficie del objeto, puede determinarse una función de dos variables independientes (x e y) que mejor se adapte a una superficie paramétrica para la fecha. Para ajuste de curvas 3D, se puede modelar una variable dependiente f de dos variables independientes x e y, donde los datos son un conjunto de n puntos 3D (x, y, f). En este caso, se obtienen puntos con tres coordenadas espaciales (x, y, z) desde el proceso fotogramétrico, desde el escáner láser y la estación total. Componentes XI y Yi de puntos del espacio inicialmente se alinean según las instrucciones del puente transversal y longitudinal, respectivamente. Zi corresponden al componente vertical (dirección de despacho). Esta información 3D proporciona dos variables independientes (x e y) así como tercer componente zi para la minimización de la siguiente expresión.

For purposes of estimating the vertical clearance and prestressed concrete beam camber, a 3D curve-fitting algorithm was developed using the Mat lab software. When a set of data points defining the object surface is available, a function of two independent variables (x and y) can be determined to best fit a parametric surface to the date. For 3D curve fitting, a dependent variable f can be modeled from two independent variables x and y, where the data are a set of n 3D points (x,y, f). In this case, object points with three spatial coordinates (x,y, z) are obtained from the photogrammetric process, from the laser scanner and the total station. Xi and Yi components of space points are initially aligned according to transversal and longitudinal bridge’s directions, respectively. Zi correspond to the vertical component (clearance direction). This 3D information provides two independent variables (x and y) as well as third component zi for the minimization of the following expression.

Los datos de entrada fueron las coordenadas 3D del perfil de la viga y la superficie de pavimento obtenidos para todos los instrumentos bajo investigación (incluyendo el escáner de láser Riegl LMS Z390i y la Canon 5D, 10 D, 450 D y cámaras 1000D). Todos los instrumentos contemplados en el mismo sistema de coordenadas definido para la encuesta. Además, datos de la estación total (superficie de perfil y pavimento de viga) eran considerados también como la '' verdad tierra '' para la medición. Datos de pavimento se ajustaron a un plano cuyo vector normal definido el eje vertical del sistema. Una vez que se estableció el sistema de coordenadas, los puntos del pavimento se ajustaron nuevamente a un polinomio 3D (grado=2) surfaceto mejorar la precisión de ajuste (Fig. 7). El software Matlab se utiliza para estos cálculos. Por último, la distancia entre el perfil de la viga y la superficie de pavimento se calculó y grafica (Fig. 8).

The input data were the 3D coordinates of the beam profile and the pavement surface obtained for all the instruments under investigation (including the Riegl LMS Z390i laser scanner and the Canon 5D, 10D, 450D and 1000D cameras). All the instruments referred to the same coordinate system defined for the survey. Furthermore, data from the total station (beam profile and pavement surface) were also considered as the ‘‘ground truth’’ for the measurement.

Pavement data was fitted to a plane whose normal vector defined the vertical axis of the system. Once the coordinate system was established, the points of the pavement were adjusted again to a 3D polynomial (degree = 2) surface to improve the fitting accuracy (Fig. 7). Matlab software is used for these calculations. Finally, the distance between the beam profile and the pavement surface was computed and plotted (Fig. 8).

5. Resultados y discussion / Results and discussion

Hay que recordar que el objetivo de este estudio es la aplicación de avanzadas tecnologías geodésicas incluyendo escáner láser y Fotogrametría para obtener la altura vertical mínima de puentes y el perfil de vigas de hormigón pretensados. Figura 9 muestra las distancias medidas entre el perfil de la viga y el plano a la superficie de pavimento. Fig.10 exhiben los residuos de la conexión. Peralte de la viga de pretensado era evidente en los resultados obtenidos con todas las técnicas de estudio. Un polinomio de segundo orden se ajustó a los datos (ver tabla 2) y se observó que coeficiente '' una '' fueron negativa en todos los casos en relación con la dirección de caída del rayo. Resultados de la estación total alcanzó un alto coeficiente de correlación, superior de 0.9999, que apoya la decisión de utilizar este sistema como la referencia de línea base. El escáner láser también mostró un alto coeficiente de correlación igual a 0.999, que era un poco mejor que los valores de correlación obtenidos para las cámaras, que eran alrededor de altura de 0.998.

Recall that the aim of this study is the application of advanced geodetic technologies including laser scanner and photogrammetry to obtain the minimum vertical underclearance of bridges and the profile of prestressed concrete beams. Fig. 9 shows the measured distances between the beam profile and the plane fitted to the pavement surface.

Fig. 10 exhibit the residuals of the fitting. Camber of the prestressed beam was evident in the results obtained with all the techniques under study. A second-order polynomial was fit to the data (see Table 2) and it was observed that coefficient ‘‘a’’ were negative in all cases relative to the beam camber direction. Total station results achieved a high correlation coefficient, higher than 0.9999, which supports the decision to use this system as the baseline reference. The laser scanner also showed a high correlation coefficient, equal to 0.999, which was slightly better than the correlation values obtained for the cameras, which were around 0.998.

The vertical mínima se evaluó para todos los sistemas. Resultados se muestran en la tabla 3. La línea que representa el hombro izquierdo de la carretera (Fig. 1), y = m 108,3, nace como la línea de referencia para la evaluación.Este lugar sirve como parámetro de entrada para el polinomio de segundo orden explicado anteriormente. Se encontraron valores de diferencia máxima de 2 cm, que muestra un fuerte acuerdo entre los resultados.

The minimum vertical underclearance was evaluated for all the systems. Results are shown in Table 3. The line representing the left shoulder of the road (Fig. 1), at Y = 108.3 m, was set as the reference line for the evaluation. This location served as an input parameter for the second-order polynomial previously discussed. Maximum difference values of 2 cm were found, which shows a strong agreement between the results.

La Fig.11 nos da la precisión de los puntos geométricos obtenidos de todos los sistemas de medición: total de estación, escáner láser y las cuatro cámaras digitales (Canon 5D, 10 D, 450 D y 1000D). La precisión de los datos de escáner de estación y láser totales fue sacada de la hoja de datos de los sistemas desde un único punto se midió desde cada posición, y no fue posible realizar un análisis estadístico. Por otro lado, la precisión de la restitución fotogramétrica se evaluó utilizando los datos del software Photomodeler_, que proporciona el valor de la longitud del vector de precisión para cada punto de coordenadas y sirve como un útil indicador de calidad de los puntos. La precisión se divulga en tres dimensiones para dar un elipsoide de '' error''.Estos elipsoides son iso-superficies del error probabilidad constante. Cada punto sobre el elipsoide representa una probabilidad de uno-sigma constante de la posición del punto. La raíz cuadrada de la suma cuadrática de errores para las tres direcciones del eje determina el valor de la longitud del vector de precisión usada en este trabajo.

Fig. 11 plots the precision of the geometric points obtained from all the measurement systems: total station, laser scanner, and the four digital cameras (Canon 5D, 10D, 450D and 1000D). The precision of the total station and laser scanner data was taken from the datasheet of the systems, since only one point was measured from each position, and it was not possible to perform a statistical analysis. On the other hand, the precision of the photogrammetric restitution was evaluated using data from the Photomodeler software, which provides the value of the precision vector length for each coordinate point and serves as a useful indicator of point quality. The precision is reported in three dimensions to give an ‘‘error ellipsoid’’. These ellipsoids are iso-surfaces of the constant probability error. Every point on the ellipsoid represents a constant one-sigma probability of point position. The square root of the quadratic sum of errors for three axis directions determines the value of the precision vector length used in this work.

Fig. 11. Point precision of the different instruments under study.

Fig. 12. Accuracy values of the different instruments under study.

La longitud del vector de precisión obtenida se relaciona con la calidad de las cámaras usadas. Por ejemplo, la Canon 5D cámara, que se considera una cámara profesional semi-metric, mostrada los mejores resultados, mientras que el Canon 1000D, una cámara SLR de bajo costo destinado a fotógrafos noveles, obtiene los resultados menos precisos. La Canon 5D cámara tenía un solo punto de precisión alrededor de 1,2 cm, mientras que la cámara de Canon 1000D tenía un valor de 8 cm. El Canon 10d y la 450D cámaras mostraron valores de precisión intermedia indicativa de la calidad de estos sistemas. Finalmente, la exactitud de los resultados se evaluó basándose en la diferencia entre el polinomio derivadas de las coordenadas de la estación total y los polinomios obtenidos el láser escáner y Fotogrametría measurements.Eq. (4) muestra que el cómputo del valor de la precisión, exactitud según se define como el grado de cercanía de mediciones de una cantidad que el verdadero valor de esa cantidad.

The precision vector length obtained is related to the quality of the cameras used. For example, the Canon 5D camera, which is considered a semi-metric professional camera, showed the best results, while the Canon 1000D, a low-cost SLR camera intended for novice photographers, obtained the least accurate results. The Canon 5D camera had a single point precision around 1,2 cm, while the Canon 1000D camera had a value of 8 cm. The Canon 10D and 450D cameras showed intermediate precision values indicative of the quality of these systems. 

Finally, the accuracy of the results was evaluated based on the difference between the polynomial derived from the total station coordinates and the polynomials obtained from the laser scanner and photogrammetry measurements. Eq. (4) shows the computation of the accuracy value, Acc. Accuracy is defined as the degree of closeness of measurements of a quantity to that quantity’s true value.

los valores de precisión de los sistemas de medición diferentes frente a la distancia a lo largo de la longitud de la viga de puente, Y las parcelas donde Zi son los valores de Z y ai y bi ci son los coeficientes del polinomio equipadas para los datos del escáner y cameras.Fig. 12. Los datos de escáner láser mostraban la mejor exactitud desde 0 hasta _1 cm. Todas las cámaras utilizadas en la medición de la fotogrametría proporcionan valores de precisión entre _2 cm y 2 cm. La precisión es mejor en la parte central de la viga y el peor en los extremos de la viga para todas las cámaras. Las diferencias entre los valores de exactitud obtenidos con las diferentes cámaras no fueron significativas, aunque aparecen algunas diferencias. La cámara de Canon 1000D muestra tendencia negativa frente a longitud, mientras que las otras cámaras muestran tendencia positiva. El cambio de máxima precisión produce para el Canon 5 cámara D (de aproximadamente _2 cm 105 m a 1 cm de 130 m). Por otra parte, el cambio de precisión mínimo ocurre para la cámara de canon 10D (de _2 cm 105 m _0.5 cm en 130 m). 

where Zi are the Z values and ai, bi and ci are the coefficients of the polynomial fitted to the data from the scanner and cameras.

Fig. 12 plots the accuracy values for the different measurement systems versus the distance along the length of the bridge girder, Y. The laser scanner data showed the best accuracy ranging from 0 to 1 cm. All the cameras used in the photogrammetry measurement provide accuracy values between 2 cm and + 2 cm. The accuracy is better in the central part of the beam and worse at the beam ends for all the cameras. The differences between the accuracy values obtained with the different cameras were not significant, although some differences appear. The Canon 1000D camera shows negative trend versus length, while the other cameras show positive trend. The maximum accuracy change occurs for the Canon 5D camera (from approximately 2 cm in 105 m to 1 cm in 130 m). On the other hand, the minimum accuracy change occurs for the canon 10D camera (from 2 cm in 105 m to 0.5 cm in 130 m).

Como era de esperar, el error de la nube de puntos ajustado de segundo orden polinomial era mejor que la precisión de los puntos individuales [29]. Este hallazgo sugiere que la selección de la cámara no es un factor crítico en la exactitud del proceso fotogramétrico para esta aplicación particular de ingeniería. La experiencia del operador durante el punto marcado proceso de Restitución fotogramétrica, las condiciones de iluminación durante la adquisición de la fotografía y la selección de las estaciones de cámara parecen ser asuntos más críticos.

Utilizando la metodología propuesta, el usuario puede medir la altura vertical en cualquier posición de la viga que permitan monitorear estas mediciones durante sucesivas inspecciones rutinarias. Por otra parte, la desviación de viga puede controlarse mediante la comparación de las curvas de la desviación, cuyas expresiones matemáticas también son proporcionados por el algoritmo desarrollado en este estudio. Avanzadas técnicas geodésicas investigadas muestran buenos resultados tanto la elección depende del tipo de aplicación. Por ejemplo, si un área grande necesita ser medido, un sistema de escáner móvil terrestre podría ser una buena selección porque más de 100 km de carretera podría ser inspeccionado por día. Por el contrario, si sólo se necesita una medida singular, una técnica de bajo costo es más apropiada y Fotogrametría sería la opción preferida.

As expected, the error of the adjusted point cloud of the second order polynomial was better than the precision of the single points [29]. This finding suggests that the selection of the camera is not a critical factor in the accuracy of the photogrammetric process for this particular engineering application. The expertise of the operator during the point marking process in the photogrammetric restitution, the lighting conditions during the photograph acquisition, and the selection of the camera stations appear to be more critical issues.

Utilizing the proposed methodology, the user can measure the vertical underclearance at any position of the beam making it possible to monitor these measurements during successive routine inspections. Alternatively, the beam deflection can be monitored by comparison of the deflection curves, whose mathematical expressions are also provided by the algorithm developed in this study. Both advanced geodetic techniques investigated show good results and the choice depends on the type of application. For example, if a large area needs to be measured, a terrestrial mobile scanner system could be a good selection because more than 100 km of road could be inspected per day. On the other hand, if only a singular measurement is needed, a low-cost technique is more appropriate and photogrammetry would be the preferred choice.

6. Conclusiones / Conclusions

Este trabajo presenta la implementación y validación de dos nuevos métodos geodésicos (basado en Fotogrametría y láser terrestre) para medir la geometría de altura y de la viga vertical mínima durante las inspecciones de la puente. Validación se realizó comparando los resultados con los obtenidos con una estación total. Procesamiento de datos fue realizada mediante el software de RiscanPro_ de datos y software de Photomodeler_ para datos fotogramétricos de escaneo láser. Se desarrolló un algoritmo de Matlab_ para completar el proceso. Una buena correlación estadística fue alcanzada en todos los casos de medición con un coeficiente de correlación superior a 0.99 y un coeficiente cuadrático negativo claro representativo de la caída en la viga de pretensado del puente. Se midió la altura mínima por todos los sistemas un alto acuerdo entre los resultswas obtenido (mejor que 2 cm). Precisión de punto fotogramétrico mostró mejores resultados para las cámaras de calidad superiores, aunque no es necesario obtener el polinomio ajustado desde la precisión final de los modelos fue similar en todos los casos. La metodología basada en el sistema de escaneo láser es más exacto y eficiente que se basa en fotogrametría. Láser de barrido, especialmente de parte de un sistema móvil, proporciona una mayor tasa de adquisición de datos durante un viaje de inspección. Además, post-procesamiento es totalmente automático. En el caso de la fotogrametría, adquisición de datos no es tan rápido como láser sistemas de escaneo y post-procesamiento es mucho tiempo ya que las coordenadas geométricas se obtienen mediante la restitución fotogramétrica manual. Sin embargo, la principal ventaja de la técnica de Fotogrametría proviene el precio bajo de estos sistemas.

This work presented the implementation and validation of two novel geodetic methodologies (based on terrestrial laser scanning and photogrammetry) for measuring the minimum vertical underclearance and beam geometry during bridge inspections. Validation was accomplished by comparing the results with those obtained with a total station. Data processing was performed using the Riscan Pro software for laser scanning data and Photomodeler software for photogrammetric data. A Matlab algorithm was developed to complete the processing. A good statistical correlation was achieved in all measurement cases with a correlation coefficient higher than 0.99 and a clear negative quadratic coefficient representative of the camber in the prestressed beam of the bridge.

Minimum underclearance was measured by all the systemsand a high agreement between the resultswas obtained (better than 2 cm). Photogrammetric point precision showed better results for the higher quality cameras, although it is not necessary to obtain the fitted polynomial since the final accuracy of the models was similar in all the cases.

The methodology based on laser scanning is more accurate and efficient than that based on photogrammetry.

Laser scanning, especially part of a mobile system, provides a higher data acquisition rate during an inspection trip. 

Additionally, post-processing is completely automatic. In the case of photogrammetry, data acquisition is not as fast as laser scanning systems and post-processing is time consuming since the geometric coordinates are obtained by means of manual photogrammetric restitution. However, the main advantage of the photogrammetric technique comes from the lower price of these systems.

Acknowledgments

Authors give thanks to the financial support of the Spanish Ministry of Science and Education (Grant No. BIA2009-08012), the Spanish Centre for Technological and Industrial Development (Grant No. IDI-20101770), and for the grant for Human Resources IPP055 – EXP44 from Xunta de Galicia.

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