{"id":80487,"date":"2022-11-04T10:59:15","date_gmt":"2022-11-04T09:59:15","guid":{"rendered":"https:\/\/icac.cat\/?p=80487"},"modified":"2022-11-04T12:19:31","modified_gmt":"2022-11-04T11:19:31","slug":"articulolidarland2022giap","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icac.cat\/es\/actualitat\/noticies\/2022\/articulolidarland2022giap\/","title":{"rendered":"LiDAR multitemporal: un nuevo procedimiento permite la detecci\u00f3n de caracter\u00edsticas topogr\u00e1ficas sutiles en \u00e0reas de bosque denso"},"content":{"rendered":"
Un nuevo art\u00edculo publicado en la revista Land<\/em><\/a> presenta un nuevo procedimiento de registro y tratamiento de datos que mejora radicalmente la detecci\u00f3n y el an\u00e1lisis de caracter\u00edsticas arqueol\u00f3gicas microtopogr\u00e1ficas.<\/h6>\n

Los modelos digitales del terreno (en ingl\u00e9s, DTM) creados con LiDAR se han convertido, en los \u00faltimos a\u00f1os, en una herramienta esencial en la arqueolog\u00eda del paisaje, una disciplina en la que el uso de algoritmos complejos de visualizaci\u00f3n de datos<\/strong> ha revelado informaci\u00f3n geomorfol\u00f3gica y cultural importante.<\/p>\n

El investigador predoctoral del grupo GIAP Iban Berganzo-Besga<\/strong><\/a>, dirigido por el Dr. H\u00e8ctor A. Orengo<\/a> (ICAC) y en colaboraci\u00f3n con la Dra. Maria Carme Belarte<\/a> (ICREA-ICAC) y el Dr. Joan Canela<\/a> (ICAC) ha demostrado el potencial de los modelos DTM creados con LiDAR multitemporales para la detecci\u00f3n de caracter\u00edsticas arqueol\u00f3gicas sutiles en bosques densos perennes<\/strong>.<\/p>\n

Los resultados se han presentado en un art\u00edculo publicado en la revista Land<\/em><\/a>. El nuevo procedimiento o workflow<\/em> proporciona una forma de coregistrar y filtrar varias nubes de puntos que permite aumentar la resoluci\u00f3n de un modelo DTM y, al hacerlo, mejora significativamente la detecci\u00f3n de caracter\u00edsticas topogr\u00e1ficas sutiles<\/strong>, incluso en \u00e1reas complejas donde se da la combinaci\u00f3n de bosques perennes y matorrales, con pendientes abruptas. A partir de varios paquetes de datos del Instituto Cartogr\u00e1fico y Geol\u00f3gico de Catalu\u00f1a (ICGC)<\/a>, y otros datos generados expresamente, se pudo obtener una nube de puntos coregistrada y clasificada de muy alta resoluci\u00f3n con una densidad media de 6-9 puntos\/m2<\/sup>.<\/p>\n

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MSRM (izquierda), vista sat\u00e9lite (centro) y mapa topogr\u00e1fico (derecha) del yacimiento de Puig Castell. En la imagen de sat\u00e9lite se indican los muros (rojo) y la ubicaci\u00f3n conocida del asentamiento (amarillo). Imagen: los autores del art\u00edculo, ICAC.<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

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El nuevo procedimiento ha permitido detectar las murallas de seis yacimientos ib\u00e9ricos de la Edad del Hierro ubicados en Catalunya.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Para comprobar esta aproximaci\u00f3n, los autores han producido una serie de modelos DTM utilizando datos LiDAR multitemporales a partir de un conjunto de asentamientos ib\u00e9ricos de la Edad del Hierro, ubicados en Catalunya, en los que se detectaron restos arquitect\u00f3nicos in situ<\/em> pero que no se hab\u00edan mapeado completamente: Burriac<\/a> (Cabrera de Mar, Maresme), Castell Barri (Calonge, Baix Empord\u00e0), Puig d’en Rovira (La Creueta de Quart, Girona), Puig Castell<\/a> (C\u00e0noves i Samal\u00fas, Vall\u00e8s Oriental), Sant Miquel<\/a> (Vallromanes\/Montorn\u00e9s, Vall\u00e8s Oriental) y Torre Roja<\/a> (Caldes de Montbui, Vall\u00e8s Oriental). Todos estos yacimientos se ubican en \u00e1reas boscosas de baja monta\u00f1a.<\/p>\n

El art\u00edculo publicado en Land<\/em><\/a> muestra c\u00f3mo el uso combinado de conjuntos de datos LiDAR multitemporales y enfoques multiescala puede mejorar la visualizaci\u00f3n de restos arqueol\u00f3gicos sutiles presentes como microrrelieves en la superficie del suelo<\/strong>, incluso en entornos complejos como las zonas boscosas de monta\u00f1a del Mediterr\u00e1neo.<\/p>\n

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El nuevo m\u00e9todo tiene el potencial de mejorar radicalmente la detecci\u00f3n y an\u00e1lisis de caracter\u00edsticas arqueol\u00f3gicas microtopogr\u00e1ficas<\/strong>.<\/p>\n<\/div>\n

En comparaci\u00f3n con investigaciones anteriores, el nuevo procedimiento o workflow<\/em> presenta notables mejoras en la visualizaci\u00f3n de las estructuras de las paredes de los restos arqueol\u00f3gicos de murallas en los yacimientos<\/strong>. La delimitaci\u00f3n de las murallas abre la puerta a una posible ampliaci\u00f3n del estudio de los yacimientos arqueol\u00f3gicos y permite conseguir nuevos datos que faciliten aspectos importantes como:<\/p>\n

    \n
  1. La estimaci\u00f3n de la poblaci\u00f3n que viv\u00eda en el asentamiento y posibles jerarqu\u00edas entre los espacios dentro del yacimiento;<\/li>\n
  2. La planificaci\u00f3n de futuros trabajos de excavaci\u00f3n m\u00e1s extensivos que permitan ir m\u00e1s all\u00e1 de los espacios intramuros;<\/li>\n
  3. La inclusi\u00f3n de medidas de protecci\u00f3n del patrimonio con una base de informaci\u00f3n m\u00e1s rica, que pueda tener en cuenta toda la extensi\u00f3n de los yacimientos y no solo el peque\u00f1o sector en el que se han detectado restos arqueol\u00f3gicos.<\/li>\n<\/ol>\n

    Y, quiz\u00e1s a\u00fan m\u00e1s importante, el nuevo procedimiento o workflow<\/em> puede llegar a utilizarse para la combinaci\u00f3n y el filtrado no s\u00f3lo de LiDAR, sino tambi\u00e9n de diferentes tipos de datos derivados de la fotogrametr\u00eda, como DGPS, estaciones o nubes de puntos. Como tal, proporciona una nueva base importante para la integraci\u00f3n de datos que hasta ahora rara vez se hab\u00edan combinado y que se pueden utilizar para el desarrollo de modelos DTM precisos de alta resoluci\u00f3n.<\/p>\n

    Lee el art\u00edculo en acceso abierto a:<\/h6>\n
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    Potential of Multitemporal LiDAR for the Detection of Subtle Archaeological Features under Perennial Dense Forest<\/strong><\/a>, Iban Berganzo-Besga, H\u00e8ctor A. Orengo, Joan Canela, Maria Carme Belarte, Land<\/em> 2022, 11(11), 1964 (https:\/\/doi.org\/10.3390\/land11111964 – registering DOI).<\/p>\n<\/div>\n

     <\/p>\n

    Bibliograf\u00eda<\/strong><\/p>\n

    Belarte, M. C.; Canela, J.; Orengo, H. A.; Berganzo-Besga, I. \u00abUsing LiDAR to detect architectural features in urban sites in the coast of Northern Iberia (6th \u2013 3rd centuries BC). Preliminary results\u00bb<\/a>, en: Belarte, M. C.; Noguera, J.; Plana-Mallart, R.; Sanmart\u00ed, J.; (eds.), Urbanizaci\u00f3n en Iberia y la Galia Mediterr\u00e1nea en el Primer Milenio aC<\/em>, TRAMA 7, ICAC, Tarragona, 2020, vol. 1, p. 137-148 (http:\/\/hdl.handle.net\/2072\/417717<\/a>).<\/p>\n

    Berganzo-Besga, I.; Orengo, H. A.; Lumbreras, F.; Carrero-Pazos, M.; Fuente, J.; Vilas-Est\u00e9vez, B. \u00abHybrid MSRM-Based Deep Learning and Multitemporal Sentinel 2-Based Machine Learning Algorithm Detects Near 10k Archaeological Tumuli in North-Western Iberia\u00bb<\/a>, Remote Sens<\/em>\u00a013, 2021, 4181 (https:\/\/doi.org\/10.3390\/rs13204181<\/a>).<\/p>\n

    Guyot, A.; Lennon, M.; Hubert-Moy, L. \u00abObjective comparison of relief visualization techniques with deep CNN for archaeology\u00bb<\/a>, Archaeol. Sci. Rep<\/em> 38, 392, 2021, 103027 (https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jasrep.2021.103027<\/a>).<\/p>\n

    Orengo, H. A.; Petrie, C. A. \u00abMulti-scale relief model (MSRM): a new algorithm for the visualization of subtle topographic change 390 of variable size in digital elevation models\u00bb<\/a>, Earth Surf. Process. Landf<\/em> 43, 2018, 1361-1369 (https:\/\/doi.org\/10.1002\/esp.4317<\/a>).<\/p>\n

     <\/p>\n

    Financiaci\u00f3n<\/h6>\n

    Esta investigaci\u00f3n ha sido financiada por el Ministerio de Ecnonom\u00eda y Competividad del Gobierno de Espa\u00f1a, con el proyecto HAR2015-67946-C2-2-P<\/strong>.<\/p>\n

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