# Precisión medida, y contra qué se midió.

> Precisión medida contra referencias que la plataforma no produjo: mediana de 1,7 cm en 46 puntos de chequeo del benchmark público EuroSDR, terreno contra modelos nacionales, clasificación contra nubes revisadas a mano.

Página: https://finitor.cl/accuracy

Medido 2026-09-29 – 2026-10-04.

## Posición de los resultados de fotogrametría

Blancos medidos en terreno que el procesamiento nunca vio, localizados en las fotos y triangulados desde las propias cámaras del procesamiento. Horizontal y vertical se dan por separado; RMSE es el error cuadrático medio sobre los blancos.

- Cámara de levantamiento con 8 puntos de apoyo: Mediana 1,7 cm horizontal · 1,6 cm vertical. RMSE 12,5 · 13,8 cm: 5,3 · 4,9 cm en los 39 blancos vistos en 10 o más fotos; los 7 del borde del bloque, vistos en menos, llegan a 0,6 m DJI Zenmuse P1 (35 mm) a 50 m, 1.024 fotos, 0,7 cm de muestreo en terreno; posiciones de las fotos por GPS corriente; 8 blancos como apoyo, 46 reservados como puntos de chequeo; resuelto desde las posiciones y ángulos registrados en las fotos, un modo que el compositor aún no ofrece Blancos medidos por la Universidad de Newcastle (benchmark RPAS de EuroSDR)
- Dron RTK, sin control terrestre: 8,7 cm horizontal · alturas 0,64 m bajas Autel Evo II Pro RTK, 176 fotos a 50 m, solo nadir; 5 blancos como puntos de control Blancos medidos con GNSS RTK (1–2 cm)
- Dron RTK con 3 puntos de apoyo: 10 cm horizontal · alturas 0,56 m bajas El mismo vuelo; 3 blancos como apoyo, los otros 2 reservados como puntos de control Blancos medidos con GNSS RTK (1–2 cm)
- GPS de dron corriente, sin control: Forma dentro de 13 cm (mediana) · posición tan buena como el GPS del dron (0,54 m vertical aquí) 18 fotos; forma comparada tras quitar el desplazamiento del GPS La reconstrucción publicada del conjunto de datos

## Modelos de terreno

Clasificación automática de suelo sobre LiDAR nacional sin ninguna clase, grillada en las mismas celdas del modelo de terreno nacional y comparada celda a celda.

- Parque urbano plano (Ginebra): 0,24 m RMSE — lo mismo que los propios puntos de swisstopo entre sus dos años de levantamiento (0,235 m) LiDAR de swisstopo, 1,1 M de puntos swissALTI3D, 0,5 m
- Bosque empinado y pueblo (Grindelwald): 95% de las celdas dentro de 9,4 cm; mediana 0,1 cm · encuentra el 82% del suelo en las pendientes más fuertes LiDAR de swisstopo, 10,2 M de puntos swissALTI3D, 0,5 m
- Procesamiento LiDAR en la nube, completo: 0,29 m RMSE Ginebra, coloreado desde la ortofoto swissALTI3D, 0,5 m

## Clasificación de puntos

Evaluada punto a punto. F1 combina cuántos puntos asignados a una clase realmente lo son y cuántos de esa clase se encontraron; 1,00 es perfecto.

- Clasificador profundo (complemento): Suelo 0,94 · vegetación 0,94 · edificios 0,86 Estadio Autzen, 10,65 M de puntos Clasificación profesional revisada a mano
- Clasificador estándar: Suelo 0,93 · vegetación 0,56 · edificios 0,22 Estadio Autzen, 10,65 M de puntos Clasificación profesional revisada a mano
- Clasificador estándar, coloreado desde la ortofoto: Suelo 0,98 / 0,88 · vegetación 0,98 / 0,67 · edificios 0,55 / 0,70 Ginebra (plano) · Grindelwald (empinado) Las clases de swisstopo

## Volúmenes y mediciones

Objetos de tamaño conocido con exactitud, medidos con las propias herramientas del visor de escritorio.

- Volúmenes de acopios: 753,8 m³ vs 754,0 · 268,4 m³ vs 268,1 (dentro de 0,1%) Acopios sintéticos sobre suelo con ruido, espaciado irregular Volúmenes exactos de conos
- Volumen en el tiempo: 452,5 → 754,4 → 1.022,1 m³ vs 452,4 → 754,0 → 1.022,1 El mismo acopio en tres levantamientos fechados Volúmenes exactos
- La nube y el escritorio dan el mismo resultado: Las nubes de puntos coinciden en 4,2 cm (mediana) Las mismas 18 fotos procesadas en la nube y en un portátil Entre sí

## Qué decide la precisión en su levantamiento

- El control terrestre decide la precisión absoluta. Sin él y sin RTK, las posiciones son tan buenas como el GPS del dron —metros— aunque la forma sea correcta al centímetro.
- Las fotos RTK se usan automáticamente con su propia precisión, DJI y Autel por igual. Sin ese paso, el mismo vuelo Autel midió 0,62 m en lugar de 8,7 cm.
- Una grilla a una sola altura y solo nadir puede sesgar las alturas: el vuelo RTK de arriba salió unos 0,6 m bajo. Donde la altura importa, vuele en cuadrícula cruzada o agregue fotos oblicuas, y use control terrestre.
- Donde no se midió nada —agua, sombra profunda, el borde del vuelo— los modelos de elevación se rellenan con su entorno, salvo que lo desactive.
- La exactitud cae en el borde de un vuelo, donde un punto se ve en pocas fotos: en el benchmark de arriba, los blancos vistos en menos de 10 fotos fueron más de cinco veces peores que el resto. Vuele más allá del área que necesita y ponga puntos de apoyo cerca de sus bordes.
- Puede medir su propio levantamiento del mismo modo: nombre CHK algunos puntos medidos en el archivo de puntos de apoyo y la ejecución informa el error en cada uno, en su página y en un PDF.
- El LiDAR sin color clasifica mal la vegetación; coloréelo antes desde una ortofoto. Los edificios son la clase más débil del clasificador estándar.

## Datos de referencia

- Conjuntos de datos del benchmark RPAS de EuroSDR: J. P. Mills, M. V. Peppa, A. Alma'Amari, L. Davidson, J. Goodyear, N. T. Penna, 2023, doi:10.5281/zenodo.10059050, CC BY 4.0.
- helenenschacht y Brighton Beach: conjuntos de datos de muestra de OpenDroneMap (ODMdata).
- LiDAR de Ginebra y Grindelwald, swissALTI3D y SWISSIMAGE: © swisstopo.
- Estadio Autzen: datos de muestra de PDAL, con una clasificación revisada a mano.

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