Este documento describe el uso del LiDAR terrestre para la caracterización y monitorización de laderas rocosas. Se presentan cuatro zonas de estudio donde se han adquirido datos LiDAR para detectar discontinuidades, caracterizar desprendimientos de rocas y monitorear deformación precursora. El análisis de datos LiDAR permite mejorar la evaluación de susceptibilidad a caídas de rocas y predecir desprendimientos mediante la detección de aceleración del movimiento, lo que podría activar sistemas de alerta temprana.

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. 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. 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.
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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.
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5. PROBLEMÁTICA
• Abril de 2008Abril de 2008
• Santa Coloma
(Andorra)( )
• 150 m3
5

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. 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.
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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. 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. ZONAS DE ESTUDIO RISKNAT
10

11. ZONAS DE ESTUDIO RISKNAT
11

12. ZONAS DE ESTUDIO RISKNAT
12

13. ZONAS DE ESTUDIO RISKNAT
13

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.
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15. ADQUISICIÓN DE DATOS
• TLS ILRIS 3D – Optech.p
• Resolución de los datos: entre 3 y 6 cm.
Puigcercós - Royán et al. (submitted)
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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
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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.
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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. DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES
19

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. DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES
F1 F2F1
F3 F4
F5 F6
21

22. DETECCIÓN DE DISCONTINUIDADES
22

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. 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.
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25. DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN
VOLUMÉTRICA DE DESPRENDIMIENTOS
Castellfollit de la Roca, 31 de Marzo de 2011
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26. DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN
VOLUMÉTRICA DE DESPRENDIMIENTOS
850 m3
26

27. DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN
VOLUMÉTRICA DE DESPRENDIMIENTOS
22/06/2012 vs 06/11/2012
Volumen = 0.63 m3
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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. DETECCIÓN DE DEFORMACIÓN
PRECURSORA
N b d t dNube de puntos de
REFERENCIA
Nubes de puntos de
COMPARACIÓN
29

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. DETECCIÓN DE DEFORMACIÓN
PRECURSORA
Periodo G (1582 días)
(2012.03)
Royán et al. (submitted)
31

32. ANÁLISIS ESPACIAL
(2012 03)
Periodo C (489 días)
(2012.03)
Periodo D (865 días)
Royán et al.
(submitted)
32

33. ANÁLISIS ESPACIAL
(2012 03)
Periodo G (1582 días)
(2012.03)
Periodo H (1705 días)
Royán et al.
(submitted)33

34. ANÁLISIS TEMPORAL
Media = 0 cm
Desv. Estándar = 0.5 cm
Puntos de control
Royán et al.
(submitted)
34

35. ANÁLISIS TEMPORAL
Oc rrencia
489 días 865 días
Área 1
Ocurrencia
de la caída
Royán et al.
(submitted)
35

36. ANÁLISIS TEMPORAL
Max. def. = 16 cm
Área 4
Royán et al.
(submitted)
36

37. ANÁLISIS TEMPORAL
Ocurrencia
de la caída
Área 6
1582 días 1640 días
Royán et alRoyán et al.
(submitted)
37

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.
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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.
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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.
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41. MUCHAS GRACIAS
MOLTES GRÀCIESMOLTES GRÀCIES
UNIVERSITAT DE BARCELONA
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