Control de las termografías

Problemática inicial:

Cuando empezamos a hacer termografías, tuvimos los siguientes problemas:

• Algunas cámaras venían con programas que no permitían exportar termografías modificadas con falso color.

Ejemplo de programa de tratamiento termográfico sin opciones de exportación

• La termografías realizadas tenían un pobre contraste inicial

• Si realizaban el paso a falso color no se podían controlar los límites de temperatura.
• Por supuesto, no podría existir correlación entre los datos Lidar del láser escáner terrestre con las termografías.

Mejora del contraste:

Tras mucho buscar encontramos la forma más sencilla que consiste, o bien en utilizar la biblioteca CV de código abierto o las utilidades Image Imagick.

La orden es muy simple: convertir original -normalize destino. El resultado es el siguiente:

Aplicando patrones termográficos:

Ya al menos se puede ver. Ahora toco el hacerla interactuar con un patrón. Por ejemplo: azul, verde, rojo.

Ejemplo con azul-verde-rojo: dará tres grupos de temperaturas.

Ejemplo con violeta-azul-cyan-verde-amarillo-naranja-rojo: 7 grupos de temperaturas

Dado que estamos en Galicia podemos ajustar el rango de lectura de 0 a 35ºC. de esta manera que ayudaría a ver tres temperaturas diferentes

• .... 5ºC: violeta
• 5-10ºC: azul
• 15-20ºC: cyan
• 20-25ºC: verde
• 25-30ºC: amarillo
• 30-35ºC: naranja
• 35 ... ªC: rojo

De este modo, la imagen tratada no sólo será más vistosa:

Sino que además sabemos la temperatura de cada elemento por el color.

Esto además nos deja abiertos a cualquier otro tipo de patrón. Imaginemos un patrón un poco más amplio: negro, marrón, rojo, naranja, amarillo, verde, azul claro, azul oscuro, violeta, gris, blanco:

Ecd Vl resultado sería:

Pudiendo llegar a crear efectos que rayan la psicodelia:

Resumiendo, podemos tener una amplia tipología de espectros relacionados directamente con la temperatura real obtenida de una termografía:

Correlacionado datos lidar y termografías:

Partimos de datos lidar y sus proyecciones (se pueden obtener desde la aplicación web: http://sitegi.enmacosa.com)

Tenemos una nube de puntos proyectada ortogonalmente:

Y/o la imagen en color (aunque éste se note poco)

También tenemos las imágenes termográficas:

Si cruzamos los datos de falso color y posición real de los puntos Lidar:
Aquí mostramos tres opciones posibles:

Nos decantamos por la tercera opción y ésta fue la aplicabilidad que le unimos a nuestra aplicación web:

A continuación comentaremos como realizar estas nubes de puntos termográficas desde la aplicación de escritorio desarrollada por Extraco, Misturas, Logica y Enmacosa.

Utilizando nuestro programa MEEL

Las particularidades que debe tener son:

• Creación de cualquier espectro:

Si deseáramos cambiar por ejemplo a <rosa, violeta, rojo, naranja, amarillo verde cian, azul gris negro> (pink blueviolet red orange yellow green1 cyan blue gray black) el espectro sería:

• Lectura de un grupo de archivos: Fácil, con un obketo "file".
• Geolocalización de termografías:

Para la correlación de datos tenemos los siguientes puntos de partida:

1. Podemos tener un GPS y con sus datos guardar la posición y el tiempo en que se realiza la lectura.
2. Al guardar las fotografías ya tenemos el tiempos de su creación
3. Como ya utilizamos con el programa los datos del eje

Conclusión de cada punto del eje (pk) podemos tener las coordenadas de las coordenadas el momento más cercano de los datos tomados del GPS y del momento del GPS buscaremos la foto más cercana creada en el tiempo. Una "simple" triple relación.

Y por último:

• Previsualización de la foto normalizada y la relativa al espectro.

Veamos más de cerca estos ejemplos:

Claro está, podemos así variar más fácilmente el espectro:

Con el espectro convencional:

Como conclusión final, podremos tomar cualquier termografía, georreferencia o mezclar sus datos con una nube de puntos con la simple ayuda de un GPS.