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Estado del arte sobre el uso de la tecnología LiDAR en la realización de inventarios viales

dc.contributor.advisorMartinez Estupiñan, Yerly Fabian
dc.contributor.advisorTamara Corredor, Roberto Jose
dc.contributor.authorLandinez Morales, Alba Lucia
dc.contributor.authorSuescun Porras, Yerson Javier
dc.contributor.evaluatorCaceres Jimenez, Jhon Jairo
dc.contributor.evaluatorBaza Solares, Nelson Deiwer
dc.date.accessioned2026-08-21T21:26:28Z
dc.date.created2026-08-20
dc.date.issued2026-08-20
dc.description.abstractLa infraestructura vial constituye un componente fundamental del sistema de transporte, al facilitar la movilidad de personas, mercancías y servicios, contribuyendo así al desarrollo económico y social. En este contexto, los inventarios viales proporcionan información indispensable para la planificación, el mantenimiento y la gestión de la infraestructura. Sin embargo, los métodos tradicionales de levantamiento de información presentan limitaciones relacionadas con altos costos, tiempos de ejecución largos y dificultades para mantener la información actualizada. Estas problemáticas han impulsado la adopción de herramientas y tecnologías geoespaciales más eficientes, entre las que destaca LiDAR. Este trabajo de investigación presenta un estado del arte sobre la aplicación de la tecnología LiDAR en la elaboración de inventarios viales, a partir de la revisión detallada de 100 artículos científicos. Se realizó un análisis bibliométrico para identificar las principales tendencias de investigación, la evolución temática del campo, las redes de colaboración entre autores y la participación de los países con mayor producción científica. El análisis se estructuró en tres ejes: las plataformas y equipos utilizados para la adquisición de datos, las metodologías de procesamiento de la información y las formas de representación de los resultados. Los hallazgos evidencian un predominio de los sistemas LiDAR desarrollados por RIEGL y Teledyne, utilizados principalmente en plataformas móviles y aerotransportadas. Asimismo, la mayoría de los estudios incorpora etapas de preprocesamiento para la limpieza y clasificación de las nubes de puntos, seguidas de metodologías como la segmentación, la extracción de características y técnicas de aprendizaje profundo para la identificación automática de elementos viales. Entre los productos más frecuentes se encuentran la detección de postes, demarcaciones horizontales, señales de tránsito y otros elementos de mobiliario urbano, representados mediante nubes de puntos filtradas y coloreadas, imágenes ráster y modelos bidimensionales y tridimensionales.
dc.description.abstractenglishRoad infrastructure is a fundamental component of the transportation system, as it facilitates the movement of people, goods, and services, thereby contributing to economic and social development. In this context, road inventories provide essential information for the planning, maintenance, and management of infrastructure. However, traditional survey methods have limitations related to high costs, long execution times, and difficulties in keeping the information up to date, which has driven the adoption of more efficient geospatial technologies, notably LiDAR. This study presents a state-of-the-art review of the application of LiDAR technology in the creation of road inventories, based on a review of 100 scientific articles. A bibliometric analysis was conducted to identify the main research trends, the evolution of the field’s themes, collaboration networks among authors, and the participation of the countries with the highest scientific output. The analysis was structured around three main areas: the platforms and equipment used for data acquisition, data processing methodologies, and methods for representing the results. The findings reveal a predominance of LiDAR systems developed by RIEGL and Teledyne, used primarily on mobile and airborne platforms. Furthermore, most studies incorporate preprocessing stages for cleaning and classifying point clouds, followed by methodologies such as segmentation, feature extraction, and deep learning techniques for the automatic identification of road elements. Among the most common outputs are the detection of utility poles, road markings, traffic signs, and other street furniture elements, represented using filtered and colored point clouds, raster images, and two- and three-dimensional models.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Civil
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/48169
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Civil
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenieria Civil
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectInventario vial
dc.subjecttecnología LiDAR
dc.subjectláser
dc.subjectsensores
dc.subjectsistema de mapeo
dc.subjectinfraestructura vial.
dc.subject.keywordRoad inventory
dc.subject.keywordLiDAR technology
dc.subject.keywordlasers
dc.subject.keywordsensors
dc.subject.keywordmapping system
dc.subject.keywordroad infrastructure
dc.titleEstado del arte sobre el uso de la tecnología LiDAR en la realización de inventarios viales
dc.title.englishState of the Art on the Use of LiDAR Technology in Road Inventory Surveys
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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