En primer lugar, el equipo inspeccionó un estanque de 0,85 hectáreas utilizando un DJI Matrice 300 RTK equipado con un sistema de ecosonda de haz único de SPH Engineering. Posteriormente, se vació el estanque y se volvió a inspeccionar el fondo expuesto mediante LiDAR.
Esto permitió a los investigadores comparar miles de mediciones de sonar recopiladas a través del agua con mediciones independientes del mismo fondo del estanque una vez retirado el líquido.
En un total de 11 439 puntos de comparación, la diferencia vertical media representada por el error cuadrático medio (RMSE) fue de 10,2 cm. Con el método de procesamiento más robusto probado, la superficie batimétrica resultante se situó a aproximadamente 6-7 cm de los datos de referencia.
Para los topógrafos que utilizan drones, el estudio aporta pruebas revisadas por pares de que la batimetría de haz único basada en drones puede generar una representación precisa del terreno subacuático poco profundo, al tiempo que demuestra cómo la densidad del levantamiento y el procesamiento de datos influyen en el resultado final.
Resumen del estudio
Por qué los levantamientos batimétricos en aguas poco profundas son difíciles de realizar en barco
Los levantamientos batimétricos se utilizan para comprender la forma y la profundidad del terreno subacuático en aplicaciones como el control de sedimentos, el cálculo del volumen de agua, proyectos de restauración y la evaluación de infraestructuras.
Los ecosondas suelen montarse en embarcaciones, pero los estanques pequeños, los márgenes poco profundos, el difícil acceso para la botadura y los obstáculos pueden hacer que el levantamiento desde una embarcación sea lento o imposible.
Un dron puede transportar el sensor a estas zonas, pero la operación es técnicamente exigente. El ecosonda debe permanecer sumergido mientras la aeronave sigue la ruta de vuelo. Además, el dron debe mantener una altura estable sobre el agua mientras remolca el sensor.
La Universidad Estatal de Misisipi utilizó el sistema de SPH Engineering para automatizar este proceso.
Cómo funcionó el levantamiento con dron
El equipo montó una ecosonda monohaz de doble frecuencia (50/200 kHz) EchoLogger ECT D052S en un DJI Matrice 300 RTK, integrado a través de la computadora de a bordo SkyHub.
La ruta de levantamiento se planificó en el software de planificación de vuelo de drones UgCS utilizando líneas paralelas con una separación de 5 m. Durante el vuelo, un altímetro láser ayudó a la aeronave a mantener una altura constante sobre el agua mientras la ecosonda era remolcada debajo del dron.
Debido a que el estanque D1 era poco profundo, los investigadores utilizaron las mediciones de 200 kHz del sensor para el análisis de precisión.
El levantamiento completo del estanque de 2.09 acres tomó aproximadamente 60 minutos en cuatro vuelos, incluyendo los cambios de batería. La ecosonda fue remolcada a una velocidad máxima de 0.7 m/s.
El resultado fue un conjunto denso de mediciones de profundidad que cubrían el estanque.
Pero recolectar datos de sonar era solo la mitad del experimento. Los investigadores aún necesitaban saber qué tan fielmente representaban esas mediciones el fondo real del estanque.
Drenaje del estanque para un levantamiento de referencia LiDAR independiente
Después del levantamiento con sonar, se drenó el estanque D1.
Diecinueve días después, los investigadores realizaron otro levantamiento con un sistema aéreo no tripulado (UAS) sobre el lecho expuesto del estanque, esta vez utilizando un sistema LiDAR GeoCue TrueView 515.
Esto proporcionó a los investigadores un levantamiento directo del fondo expuesto para compararlo con los datos del sonar del dron.
Tras el drenaje quedaron pequeñas áreas de agua estancada, por lo que se utilizaron puntos de levantamiento terrestre GNSS para complementar las áreas que el LiDAR no pudo capturar.
Los investigadores también verificaron si hubo cambios en el lecho del estanque entre los levantamientos. No se registró lluvia durante el intervalo de 19 días, y su análisis no encontró ningún patrón sistemático de erosión o sedimentación que invalidara la comparación.
Precisión de la ecosonda de dron frente a la superficie del estanque drenado
Tras limpiar los datos del sonar, los investigadores compararon 11 439 mediciones con el estudio de referencia independiente.
En términos prácticos, se compararon miles de mediciones submarinas recopiladas por un sensor suspendido de un dron en vuelo con el fondo del estanque medido tras su drenaje, y la diferencia global fue de unos diez centímetros.
Los investigadores también descubrieron que algunas de las mayores diferencias se concentraban en zonas muy poco profundas, donde los reflejos en la superficie del agua, las condiciones ambientales y la profundidad mínima de funcionamiento del sensor pueden dificultar la medición por sonar.
Al probar los datos tras eliminar las desviaciones más acusadas, el error se redujo a 6,59 cm. Los investigadores trataron esto como una prueba de sensibilidad más que como el resultado de precisión principal, por lo que 10,2 cm sigue siendo la cifra más representativa para el conjunto de datos depurado completo.
Conversión de las trayectorias del sonar en un mapa batimétrico
Una ecosonda monohaz mide el fondo directamente debajo del sensor. No escanea toda la superficie entre las líneas de estudio.
Por tanto, el software debe estimar el terreno entre esas mediciones para crear un mapa batimétrico continuo.
Mississippi State probó diez métodos de procesamiento diferentes para ver cuánto afectaba esa elección al resultado.
Con líneas de estudio espaciadas 5 m, el método probado más eficaz produjo una superficie batimétrica con 6,31 cm de RMSE respecto a los datos de referencia.
A continuación, los investigadores simularon líneas de levantamiento más amplias. Con un espaciado de línea de 10 m, los resultados más sólidos se mantuvieron cerca de la referencia, con aproximadamente 7,1 cm de RMSE.
La densidad con la que se inspecciona el sitio y la forma en que se interpolan esas mediciones pueden afectar significativamente la precisión del mapeo batimétrico.
¿Cuántos datos de levantamiento son suficientes?
Los investigadores también analizaron qué sucede cuando se utilizan menos puntos de medición.
Para el estanque D1, las configuraciones con mediciones espaciadas entre 5 y 10 m tuvieron un mejor desempeño que las configuraciones que utilizaron intervalos de 20 a 30 m. Una de las combinaciones más sólidas probadas produjo un error de aproximadamente 6,6 cm respecto a la referencia.
Otros estanques podrían requerir un espaciado diferente.
El espaciado adecuado depende del sitio, incluyendo la profundidad y la complejidad del terreno submarino. Un sitio poco profundo con una topografía de fondo que cambia rápidamente puede requerir mediciones más densas que un cuerpo de agua más profundo y relativamente uniforme.
Reducir el número de mediciones de forma demasiado agresiva disminuyó la calidad de la superficie batimétrica resultante.
Qué significa esto para la batimetría con drones
El estanque de 2,09 acres fue inspeccionado en aproximadamente una hora, sin necesidad de poner una embarcación de inspección en el agua.
El estudio no establece una especificación de precisión universal para todos los cuerpos de agua. La profundidad, la geometría del fondo, el espaciado de la inspección, las condiciones ambientales y el procesamiento afectan el resultado, por lo que vale la pena leerlo junto con otros trabajos validados por LiDAR, como el estudio con ecosonda de doble frecuencia en el lago Conza en Italia.
Sí proporciona una validación directa y revisada por pares de que una ecosonda monohaz remolcada por un dron puede reconstruir el terreno submarino de manera que coincida estrechamente con una superficie de referencia inspeccionada de forma independiente.
Para estanques poco profundos y otros sitios donde es difícil botar u operar una embarcación de inspección, incluidos los estanques de retención de aguas pluviales y los embalses industriales, la ecosonda basada en drones es una opción práctica.
Fuente
Bashit, M. S., Pricope, N. G., McCraine, D., Skarke, A., & Meng, Q. (2026). Optimización de métodos de interpolación y evaluación de la precisión de datos de ecosonda UAS para una cartografía batimétrica mejorada en aguas interiores. International Journal of Remote Sensing. Publicado en línea el 11 de agosto de 2026. DOI: 10.1080/01431161.2026.2713782.
