lidar-litoral-v1r0-201702-201703 Infraestructura de Dades Espacials de Catalunya Infraestructura de Dades Espacials de Catalunya Infraestructura de Datos Espaciales de Cataluña Spatial Data Infrastructure of Catalonia idec@icgc.cat https://www.ide.cat 2026-03-10 Perfil IDEC de metadades de conjunts de dades espacials Perfil IDEC de metadades de conjunts de dades espacials Perfil IDEC de metadatos de conjuntos de datos espaciales IDEC profile of metadata of spatial datasets Versió 5.0 Versió 5.0 Versión 5.0 Version 5.0 ETRS89 UTM fus 31 Nord (EPSG:25831) ETRS89 UTM fus 31 Nord (EPSG:25831) ETRS89 UTM huso 31 Norte (EPSG:25831) ETRS89 UTM zone 31 North (EPSG:25831) Altituds ortomètriques referides al geoide EGM08D595 Altituds ortomètriques referides al geoide EGM08D595 Altitudes ortométricas referidas al geoide EGM08D595 Orthometric altitudes referred to the geoid EGM08D595 Lidar litoral v1.0 - Febrer-Març 2017 Lidar litoral v1.0 - Febrer-Març 2017 Lidar litoral v1.0 - Febrero-Marzo 2017 Coastline lidar v1.0 - February-March 2017 2026-03-06 lidar-litoral-v1r0-201702-201703 IDEC Núvol de punts lidar (3D) de la franja litoral emergida, amb una densitat mitjana de 1.6 punts/m2. Núvol de punts lidar (3D) de la franja litoral emergida, amb una densitat mitjana de 1.6 punts/m2. Nube de puntos lidar (3D) de la franja litoral emergida, con una densidad media de 1.6 puntos/m2. Cloud of lidar points (3D) of the emerged coastal strip, with an average density of 1.6 points/m2. Els principals objectius d’aquesta geoinformació són: Fer un seguiment acurat de l’evolució del litoral i les seves condicions canviants; Possibilitar l’avaluació dels canvis que es produeixen en l’entorn del litoral al llarg del temps o pels efectes dels temporals, i poder determinar així les polítiques de preservació d’aquest medi en evolució constant per l’acció de l’home i pels efectes del canvi climàtic; Obtenir models d’elevacions del terreny i de superfícies, així com visualitzacions 3D realistes del territori; Facilitar el càlcul del risc d’inundació i altres riscos on el coneixement del relleu és imprescindible; Proporcionar una base de referència per al desenvolupament de qualsevol activitat que tingui incidència territorial i que hagi de tenir en compte el relleu. Són especialment rellevants en l’àmbit de les activitats tècniques, de gestió, de planificació o d’administració del territori; Efectuar operacions d’anàlisi espacial amb altres conjunts d’informació geogràfica, especialment en 3D. Els principals objectius d’aquesta geoinformació són: Fer un seguiment acurat de l’evolució del litoral i les seves condicions canviants; Possibilitar l’avaluació dels canvis que es produeixen en l’entorn del litoral al llarg del temps o pels efectes dels temporals, i poder determinar així les polítiques de preservació d’aquest medi en evolució constant per l’acció de l’home i pels efectes del canvi climàtic; Obtenir models d’elevacions del terreny i de superfícies, així com visualitzacions 3D realistes del territori; Facilitar el càlcul del risc d’inundació i altres riscos on el coneixement del relleu és imprescindible; Proporcionar una base de referència per al desenvolupament de qualsevol activitat que tingui incidència territorial i que hagi de tenir en compte el relleu. Són especialment rellevants en l’àmbit de les activitats tècniques, de gestió, de planificació o d’administració del territori; Efectuar operacions d’anàlisi espacial amb altres conjunts d’informació geogràfica, especialment en 3D. Los principales objetivos de esta geoinformación son: Realizar un seguimiento esmerado de la evolución del litoral y sus condiciones cambiantes; Posibilitar la evaluación de los cambios que se producen en el entorno del litoral a lo largo del tiempo o por los efectos de los temporales, y así poder determinar las políticas de preservación de este medio en constante evolución por la acción del hombre y por los efectos del cambio climático; Obtener modelos de elevaciones del terreno y superficies, así como visualizaciones 3D realistas del territorio; Facilitar el cálculo del riesgo de inundación y otros riesgos en los que el conocimiento del relieve es imprescindible; Proporcionar una base de referencia para el desarrollo de cualquier actividad que tenga incidencia territorial y que deba tener en cuenta el relieve. Son especialmente relevantes en el ámbito de las actividades técnicas, de gestión, planificación o administración del territorio; Realizar operaciones de análisis espacial con otros conjuntos de información geográfica, especialmente en 3D. The main objectives of this geoinformation are: To carefully monitor the evolution of the coastline and its changing conditions; To enable the evaluation of the changes that occur in the coastal environment over time or due to the effects of storms, and thus be able to determine the preservation policies of this environment in constant evolution due to human action and the effects of climate change; To obtain models of terrain elevations and surfaces, as well as realistic 3D visualizations of the territory; To facilitate the calculation of the risk of flooding and other risks where knowledge of the relief is essential; To provide a reference base for the development of any activity that has a territorial impact and that must take the relief into account. They are especially relevant in the field of technical activities, management, planning or administration of the territory; To carry out spatial analysis operations with other sets of geographic information, especially in 3D. Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña Cartographic and Geologic Institute of Catalonia icgc@icgc.cat https://www.icgc.cat https://datacloud.ide.cat/metadades/imatges/lidar-litoral-v1r0.jpg Elevation Elevacions Elevaciones Elevation GEMET - INSPIRE themes, version 1.0 2008-06-01 Catalunya Catalunya Cataluña Catalonia Espanya Espanya España Spain Europa Europa Europa Europe IDEC - llocs 2021-07-07 Hub litoral Hub litoral Hub litoral Hub litoral SIDL SIDL SIDL SIDL IDEC - temes 2021-07-07 Sense limitacions Sense limitacions Sin limitaciones No limitations Creative Commons de Reconeixement 4.0 Internacional (CC BY 4.0) Creative Commons de Reconeixement 4.0 Internacional (CC BY 4.0) Creative Commons de Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0) Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) elevation L'extensió espacial abasta la franja litoral de Catalunya, completa o parcial. L'extensió temporal es refereix a la data de les dades. L'extensió vertical és aproximada i no inclou punts classificats com a soroll. L'extensió espacial abasta la franja litoral de Catalunya, completa o parcial. L'extensió temporal es refereix a la data de les dades. L'extensió vertical és aproximada i no inclou punts classificats com a soroll. La extensión espacial abarca la franja litoral de Cataluña, completa o parcial. La extensión temporal se refiere a la fecha de los datos. La extensión vertical es aproximada y no incluye puntos clasificados como ruido. Spatial extent covers the coastal strip of Catalonia, complete or partial. Temporal extent refers to the date of the data. Vertical extent is approximate and does not include points classified as noise. 0.495882 3.324662 40.515608 42.443002 2017-02-18 2017-03-01 -10 3200 NMMA_ICGC Conjunt de dades LAS LAS LAS LAS 1.4 El format LAS es distribueix comprimit (.laz): http://inspire.ec.europa.eu/media-types/application/x-laz El format LAS es distribueix comprimit (.laz): http://inspire.ec.europa.eu/media-types/application/x-laz El formato LAS se distribuye comprimido (.laz): http://inspire.ec.europa.eu/media-types/application/x-laz The LAS format is distributed compressed (.laz): http://inspire.ec.europa.eu/media-types/application/x-laz Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña Cartographic and Geologic Institute of Catalonia icgc@icgc.cat https://www.icgc.cat https://www.instamaps.cat/visor.html?businessid=0c591c9f13093351c05e2b918c0da29d&3D=false Dates de vol, densitat i altra informació - consulta en línia Dates de vol, densitat i altra informació - consulta en línia Fechas de vuelo, densidad y otra información - consulta en línea Flight dates, density and other data - on line query Eina en línia que proporciona les dades variables específiques de cadascun dels fulls en què es talla el conjunt de dades per a la seva distribució: codi de la unitat, nom del fitxer, rang de dates dels vols a partir dels quals s’han obtingut les dades (extensió temporal), densitat de punts i classes que conté. Eina en línia que proporciona les dades variables específiques de cadascun dels fulls en què es talla el conjunt de dades per a la seva distribució: codi de la unitat, nom del fitxer, rang de dates dels vols a partir dels quals s’han obtingut les dades (extensió temporal), densitat de punts i classes que conté. Herramienta en línea que proporciona los datos variables específicos de cada una de las hojas con que se corta el conjunto de datos para su distribución: código de la unidad, nombre del fichero, versión del modelo de datos, rango de fechas de los vuelos a partir de los cuales se han obtenido los datos (extensión temporal), densidad de puntos y clases que contiene. On line tool that provides the variable information specific for each of the sheets in which the data set is cut for distribution purposes: unit code, file name, data model version, range of dates of the flights from which the data has been obtained (temporal extent), points density and classes that contains. https://datacloud.ide.cat/metadades/lidar-litoral-metadades-201702-201703.zip Dates de vol, densitat i altra informació - descàrrega de fitxer SHP Dates de vol, densitat i altra informació - descàrrega de fitxer SHP Fechas de vuelo, densidad y otra información - descarga de fichero SHP Flight dates, density and other data - SHP file download Fitxer SHP que proporciona les dades variables específiques de cadascun dels fulls en què es talla el conjunt de dades per a la seva distribució: codi de la unitat, nom del fitxer, rang de dates dels vols a partir dels quals s’han obtingut les dades (extensió temporal), densitat de punts i classes que conté. Fitxer SHP que proporciona les dades variables específiques de cadascun dels fulls en què es talla el conjunt de dades per a la seva distribució: codi de la unitat, nom del fitxer, versió del model de dades, rang de dates dels vols a partir dels quals s’han obtingut les dades (extensió temporal), densitat de punts i classes que conté. Fichero SHP que proporciona los datos variables específicos de cada una de las hojas con que se corta el conjunto de datos para su distribución: código de la unidad, nombre del fichero, versión del modelo de datos, rango de fechas de los vuelos a partir de los cuales se han obtenido los datos (extensión temporal), densidad de puntos y clases que contiene. SHP file that provides the variable information specific for each of the sheets in which the data set is cut for distribution purposes: unit code, file name, data model version, range of dates of the flights from which the data has been obtained (temporal extent), points density and classes that contains. https://visors.icgc.cat/appdownloads/?c=dlfrlit Descàrrega dels núvols de punts (format LAZ) Descàrrega dels núvols de punts (format LAZ) Descarga de las nubes de puntos (formato LAZ) Download clouds of points (LAZ format) Punt d'accés Punt d'accés Punto de acceso Access point https://datacloud.ide.cat/especificacions/lidar-litoral-v1r0-20251212.pdf Especificacions tècniques Especificacions tècniques Especificaciones técnicas Technical specifications Punt d'accés Punt d'accés Punto de acceso Access point Compliment dels requisits d'INSPIRE (dades) Compliment dels requisits d'INSPIRE (dades) Cumplimiento de los requisitos de INSPIRE (datos) Compliance with INSPIRE requirements (data) Les dades d'aquest conjunt de dades no tenen com a objectiu assolir la conformitat amb els reglaments d'INSPIRE. Per aquest motiu no s'avalua la seva conformitat i es declara no conforme per defecte. Les dades d'aquest conjunt de dades no tenen com a objectiu assolir la conformitat amb els reglaments d'INSPIRE. Per aquest motiu no s'avalua la seva conformitat i es declara no conforme per defecte. Los datos de este conjunto de datos no tienen como objetivo lograr la conformidad con los reglamentos de INSPIRE. Por este motivo no se evalúa su conformidad y se declara no conforme por defecto. The data of this dataset do not aim to achieve compliance with INSPIRE regulations. For this reason, its conformity is not evaluated and it is declared not conformant compliant by default. Commission Regulation (EU) No 1089/2010 of 23 November 2010 implementing Directive 2007/2/EC of the European Parliament and of the Council as regards interoperability of spatial data sets and services Reglament (UE) núm. 1089/2010 de la Comissió, de 23 de novembre de 2010, pel qual s'aplica la Directiva 2007/2/CE del Parlament Europeu i del Consell pel que fa a la interoperabilitat dels conjunts i els serveis de dades espacials Reglamento (UE) n o 1089/2010 de la Comisión de 23 de noviembre de 2010 por el que se aplica la Directiva 2007/2/CE del Parlamento Europeo y del Consejo en lo que se refiere a la interoperabilidad de los conjuntos y los servicios de datos espaciales Commission Regulation (EU) No 1089/2010 of 23 November 2010 implementing Directive 2007/2/EC of the European Parliament and of the Council as regards interoperability of spatial data sets and services 2014-12-31 No conforme No conforme No conforme Not conformant false Compliment dels requisits d'INSPIRE (metadades) Compliment dels requisits d'INSPIRE (metadades) Cumplimiento de los requisitos de INSPIRE (metadatos) Compliance with INSPIRE requirements (metadata) S'avalua la conformitat de les metadades mitjançant l'eina web "INSPIRE Reference Validator". Es considera que la metadada és correcta quan els únics errors reportats estan relacionats amb l'idioma principal del fitxer de metadades. Aquests errors es deuen al fet de que el català no està inclòs dins de la llista d'idiomes oficials de la Unió Europea. S'avalua la conformitat de les metadades mitjançant l'eina web "INSPIRE Reference Validator". Es considera que la metadada és correcta quan els únics errors reportats estan relacionats amb l'idioma principal del fitxer de metadades. Aquests errors es deuen al fet de que el català no està inclòs dins de la llista d'idiomes oficials de la Unió Europea. Se evalúa la conformidad de los metadatos mediante la herramienta web "INSPIRE Reference Validator". Se considera que el metadato es correcto cuando los únicos errores reportados están relacionados con el idioma principal del archivo de metadatos. Estos errores se deben al hecho de que el catalán no está incluido dentro de la lista de idiomas oficiales de la Unión Europea. The compliance of the metadata is evaluated using the "INSPIRE Reference Validator" web tool. The metadata is considered correct when the only errors reported are related with the main language of the metadata file. These errors are due to the fact that Catalan is not included in the list of official languages of the European Union. Commission Regulation (EC) No 1205/2008 of 3 December 2008 implementing Directive 2007/2/EC of the European Parliament and of the Council as regards metadata Reglament (CE) núm. 1205/2008 de la Comissió, de 3 de desembre de 2008, pel qual s'executa la Directiva 2007/2/CE del Parlament Europeu i del Consell pel que fa a les metadades Reglamento (CE) n o 1205/2008 de la Comisión de 3 de diciembre de 2008 por el que se ejecuta la Directiva 2007/2/CE del Parlamento Europeo y del Consejo en lo que se refiere a los metadatos Commission Regulation (EC) No 1205/2008 of 3 December 2008 implementing Directive 2007/2/EC of the European Parliament and of the Council as regards metadata 2008-12-04 Conforme Conforme Conforme Conformant true El núvol de punts es capta amb un sensor lidar, calibrat i ajustat amb àrees de control topogràfic, per tal d'obtenir una precisió altimètrica amb un error mitjà quadràtic d'uns 6 cm en àrees planes amb poca vegetació. Cada punt lidar s'associa a la data i hora de captura (temps GPS absolut). Les dades es distribueixen per blocs d'1x1 km, si bé dins d'un mateix bloc poden haver punts amb diferents dates de vol. Cada bloc es calibra i s'ajusta amb les àrees de control. Es realitza una primera classificació automàtica dels punts ajustats amb l’objectiu de separar el soroll i els punts escapats —tant elevats com baixos— que no representen elements reals del terreny. Tot seguit, s’aplica una classificació bàsica per distingir els punts corresponents al terreny i als edificis de la resta. Per facilitar aquest procés, el terreny se segmenta prèviament segons la morfologia del terreny: plana, pendent normal o pendent pronunciat, i segons la presència d'edificis de grans dimensions. Posteriorment, es du a terme una classificació específica dels punts situats sobre plataformes de ponts, mitjançant informació vectorial sobre la ubicació d’aquests elements. El procés continua amb una classificació final que identifica i assigna els punts corresponents a vegetació i aigua a les seves classes respectives, tot generant també classes auxiliars. Finalment, es fa un control de qualitat del núvol de punts classificat, centrant-se en l’avaluació de la classificació automàtica de les classes de terreny, edificis i aigua. En el cas de la classe d’aigua, els errors detectats es corregeixen manualment. El núvol de punts es capta amb un sensor lidar, calibrat i ajustat amb àrees de control topogràfic, per tal d'obtenir una precisió altimètrica amb un error mitjà quadràtic d'uns 6 cm en àrees planes amb poca vegetació. Cada punt lidar s'associa a la data i hora de captura (temps GPS absolut). Les dades es distribueixen per blocs d'1x1 km, si bé dins d'un mateix bloc poden haver punts amb diferents dates de vol. Cada bloc es calibra i s'ajusta amb les àrees de control. Es realitza una primera classificació automàtica dels punts ajustats amb l’objectiu de separar el soroll i els punts escapats —tant elevats com baixos— que no representen elements reals del terreny. Tot seguit, s’aplica una classificació bàsica per distingir els punts corresponents al terreny i als edificis de la resta. Per facilitar aquest procés, el terreny se segmenta prèviament segons la morfologia del terreny: plana, pendent normal o pendent pronunciat, i segons la presència d'edificis de grans dimensions. Posteriorment, es du a terme una classificació específica dels punts situats sobre plataformes de ponts, mitjançant informació vectorial sobre la ubicació d’aquests elements. El procés continua amb una classificació final que identifica i assigna els punts corresponents a vegetació i aigua a les seves classes respectives, tot generant també classes auxiliars. Finalment, es fa un control de qualitat del núvol de punts classificat, centrant-se en l’avaluació de la classificació automàtica de les classes de terreny, edificis i aigua. En el cas de la classe d’aigua, els errors detectats es corregeixen manualment. La nube de puntos se capta con un sensor lidar, calibrado y ajustado con áreas de control topográfico, a fin de obtener una precisión altimétrica con un error medio cuadrático de unos 6 cm en áreas planas con poca vegetación. Cada punto lidar se asocia a la fecha y hora de captura (tiempo GPS absoluto). Los datos se distribuyen por bloques de 1x1 km, aunque dentro de un mismo bloque pueden haber puntos con diferentes fechas de vuelo. Cada bloque se calibra y ajusta con las áreas de control. Se realiza una primera clasificación automática de los puntos ajustados con el objetivo de separar el ruido y los puntos escapados, tanto elevados como bajos, que no representan elementos reales del terreno. A continuación, se aplica una clasificación básica para distinguir los puntos correspondientes al terreno y edificios del resto. Para facilitar este proceso, el terreno se segmenta previamente según la morfología del terreno: llana, pendiente normal o pendiente pronunciada, y según la presencia de edificios de grandes dimensiones. Posteriormente, se realiza una clasificación específica de los puntos situados sobre plataformas de puentes, mediante información vectorial sobre la ubicación de estos elementos. El proceso continúa con una clasificación final que identifica y asigna los puntos correspondientes a vegetación y agua en sus respectivas clases, generando también clases auxiliares. Por último, se hace un control de calidad de la nube de puntos clasificado, centrándose en la evaluación de la clasificación automática de las clases de terreno, edificios y agua. En el caso de la clase de agua, los errores detectados se corrigen manualmente. The cloud of points is captured with a lidar sensor, calibrated and adjusted with topographic control areas, in order to obtain an altimetric accuracy with a mean square error of about 6 cm in flat areas with little vegetation. Each lidar point is associated with the date and time of capture (absolute GPS time). The data are distributed in 1x1 km blocks, although within the same block there may be points with different flight dates. Each block is calibrated and adjusted with the control areas. An initial automatic classification of the adjusted points is carried out with the aim of separating the noise and the escaped points —both high and low— that do not represent real elements of the terrain. A basic classification is then applied to distinguish the points corresponding to the terrain and buildings from the rest. To facilitate this process, the terrain is previously segmented according to the morphology of the terrain: flat, normal slope or steep slope, and according to the presence of large buildings. Subsequently, a specific classification of the points located on bridge platforms is carried out, using vector information on the location of these elements. The process continues with a final classification that identifies and assigns the points corresponding to vegetation and water to their respective classes, also generating auxiliary classes. Finally, a quality control of the classified point cloud is carried out, focusing on the evaluation of the automatic classification of the terrain, buildings and water classes. In the case of the water class, the errors detected are corrected manually. Sensor lidar. Sensor lidar. Sensor lidar. Lidar sensor.