Fusión de datos multisensor para el estudio de edificaciones del patrimonio histórico: voxelización y deep learning
DOI:
https://doi.org/10.20868/ade.2024.5461Palabras clave:
fusión, multusensor, voxel, patologíaResumen
El análisis de patologías en edificios, especialmente en construcciones patrimoniales, ha avanzado con el uso de sensores geomáticos. La combinación de sensores activos y pasivos, como escáneres láser y cámaras con distintas sensibilidades espectrales, permite obtener modelos 3D detallados, nubes de puntos con datos espectrales y representaciones visuales que destacan áreas problemáticas. Esta fusión de datos facilita la detección temprana y el monitoreo de grietas, deformaciones y corrosión.
A pesar de estos avances, persisten desafíos relacionados con la calibración y la integración precisa de los datos, que requiere experiencia en teledetección y análisis estructural. En este estudio, se emplearon sensores como cámaras, drones, cámaras de infrarrojo térmico y escáneres láser en un edificio histórico, generando nubes de puntos que fueron fusionadas en estructuras voxelizadas (elementos tridimensionales).
Estas estructuras permiten aplicar algoritmos de aprendizaje profundo, como los mapas autoorganizados, para aislar patologías y apoyar decisiones de intervención. Los resultados confirman que los problemas fueron correctamente identificados en el mapa autoorganizado, mostrando la efectividad de esta metodología para el estudio de patologías y otros fenómenos en edificaciones.
Descargas
Referencias
1. Alikhodja, N., Zeghlache, H., & Bousnina, M. (2023). Remote Sensing Method (TLS) in Architectural Analysis and Constructive Pathology Diagnosis. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3124609/v2
2. Armesto-González, J., Riveiro-Rodríguez, B., González-Aguilera, D., & Rivas-Brea, M. T. (2010). Terrestrial laser scanning intensity data applied to damage detection for historical buildings. Journal of Archaeological Science, 37(12), 3037-3047. https://doi.org/10.1016/j.jas.2010.06.031
3. Batur, M., Yilmaz, O., & Ozener, H. (2020). A case study of deformation measurements of Istanbul land walls via terrestrial laser scanning. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 6362-6371. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3031675
4. Bayarri, V., Prada, A., García, F., Díaz-González, L. M., De Las Heras, C., Castillo, E., & Fatás, P. (2023). Integration of remote-sensing techniques for the preventive conservation of Paleolithic cave art in the karst of the Altamira cave. Remote Sensing, 15(4), 1087. https://doi.org/10.3390/rs15041087
5. Berra, E., Gibson-Poole, S., MacArthur, A., Gaulton, R., & Hamilton, A. (2015). Estimation of the spectral sensitivity functions of un-modified and modified commercial off-the-shelf digital cameras to enable their use as a multispectral imaging system for UAVs. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 40, 207-214. https://doi.org/ 10.5194/isprsarchives-XL-1-W4-207-2015
6. del Pozo, S., Herrero-Pascual, J., Felipe-García, B., Hernández-López, D., Rodríguez-Gonzálvez, P., & González-Aguilera, D.(2016). Multispectral radiometric analysis of façades to detect pathologies from active and passive remotesensing. Remote Sensing, 8(1), 80. https://doi.org/10.3390/rs8010080
7. del Pozo Aguilera, S. D. (2016). Multispectral Imaging for the Analysis of Materials and Pathologies in Civil Engineering, Constructions and Natural Spaces
8. Foley, J. D. (1996). Computer graphics: principles and practice (Vol. 12110). Addison-Wesley Professional
9. García-Tejedor, Á. J., & Nogales, A. (2022). An open-source Python library for self-organizing-maps. Software Impacts, 12, 100280. https://doi.org/10.1016/j.simpa.2022.100280
10. Herrero-Tejedor, T. R., Maté-González, M. Á., Pérez-Martín, E., López-Cuervo, S., López de Herrera, J., Sánchez-Aparicio, L. J., & Villanueva Llauradó, P. (2023). Documentation and Virtualisation of Vernacular Cultural Heritage: The Case of Underground Wine Cellars in Atauta (Soria). Heritage, 6(7), 5130-5150. https://doi.org/10.3390/heritage6070273
11. Lerma, C., Mas, Á., Gil, E., Vercher, J., & Peñalver, M. J. (2014). Pathology of building materials in historic buildings. Relationship between laboratory testing and infrared thermography. Materialesde Construcción, 64(313), e009-e009. https://doi.org/10.3989/mc.2013.06612
12. Lo Turco, M., Mattone, M., & Rinaudo, F. (2017). Metric survey and BIM technologies to record decay conditions. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 42, 261-268. https://doi.org/10.5194/isprs-Archives-XLII-5-W1-261-2017
13. Moropoulou, A., Labropoulos, K. C., Delegou, E. T., Karoglou, M., & Bakolas, A. (2013). Non-destructive techniques as a tool for the protection of built cultural heritage. Construction and Building Materials, 48, 1222-1239. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2013.03.044
14. Oreni, D., Cuca, B., & Brumana, R. (2012). Three-dimensional virtual models for better comprehension of architectural heritage construction techniques and its maintenance over time. In Progress in Cultural Heritage Preservation: 4th International Conference, EuroMed 2012, Limassol, Cyprus, October 29–November 3, 2012. Proceedings 4 (pp. 533-542). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-34234-9_55
15. Previtali, M., Barazzetti, L., Redaelli, V., Scaioni, M., & Rosina, E. (2013). Rigorous procedure for mapping thermal infrared images on three-dimensional models of building façades. Journal of Applied Remote Sensing, 7(1), 073503-073503. https://doi.org/10.1117/1.jrs.7.073503
16. Raimundo, J., Lopez-Cuervo Medina, S., Aguirre de Mata, J., & Prieto, J. F. (2022). Multisensor data fusion by means of voxelization: application to a construction element of historic heritage. Remote Sensing, 14(17), 4172. https://doi.org/10.3390/rs14174172
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Autor / BY-NC
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
1. Los autores conservan los derechos de autor y garantizan a la revista el derecho de una Licencia Creative Commons Atribución - Nocomercial 4.0 Internacional que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría y uso no comercial.
2. Los autores pueden establecer por separado acuerdos adicionales para la distribución no exclusiva de la versión de la obra publicada en la revista (por ejemplo, situarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro).
Salvo indicación contraria, todos los contenidos de la edición electrónica se distribuyen bajo una licencia de uso y distribución “Creative Commons"
