LIDAR XXItécnicas topográficas del siglo XXI aplicadas a la detección de yacimientos arqueológicos ocultos por vegetación

  1. Rodríguez-Bulnes, Jesús 1
  2. García Soto, Emilio 2
  3. López Funes, José Manuel 2
  1. 1 a:1:{s:5:"es_ES";s:19:"0009-0006-5974-0523";}
  2. 2 Profesor de Formación Profesional en el Centro Ave María San Cristóbal
Revista:
UNES: Universidad, escuela y sociedad

ISSN: 2530-1012

Año de publicación: 2023

Número: 16

Páginas: 171-185

Tipo: Artículo

DOI: 10.30827/UNES.I16.28660 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: UNES: Universidad, escuela y sociedad

Resumen

LIDAR XXI es un proyecto educativo, que nace con la finalidad de incluir dentro de la formación profesional del ciclo formativo de proyectos de obra civil, los últimos avances tecnológicos relacionados con el sector de la cartografía y la topografía. Fue seleccionado entre los 30 proyectos ganadores más innovadores de formación profesional a nivel nacional, de los 180 presentados a la convocatoria Caixabank Dualiza del curso 2021-2022. La participación en este programa supuso recibir la financiación necesaria para su ejecución y desarrollo. El proyecto tiene una doble finalidad, por un lado, aportar innovación a la formación profesional incorporando tecnología de última generación y por otro, realizar una investigación en colaboración con el laboratorio de arqueología Biocultural-MEMOLab de la universidad de Granada, determinando la optimización de la aplicación LIDAR a la detección de yacimientos arqueológicos.

Referencias bibliográficas

  • AlphaAir 450 UAV LIDAR SOLUTIONS MAPPING & GEOSPATIAL. (2022).
  • Căţeanu, M., & Arcadie, C. (2017). Als for terrain mapping in forest environments: An analysis of LIDAR filtering algorithms. EARSeL EProceedings, 16(1), 9–20. https://doi.org/10.12760/01-2017-1-02
  • Lozić, E., & Štular, B. (2021). Documentation of Archaeology-Specific Workflow for Airborne LIDAR Data Processing. Geosciences, 11(1), 26. https://doi.org/10.3390/geosciences11010026
  • Martín Talaverano, R. (2014). Documentación gráfica de edificios históricos: principios, aplicaciones y perspectivas. Arqueología de La Arquitectura, 0(11), e011. https://doi.org/10.3989/arq.arqt.2014.014
  • Puliti, S., Ene, L. T., Gobakken, T., & Næsset, E. (2017). Use of partial-coverage UAV data in sampling for large scale forest inventories. Remote Sensing of Environment, 194, 115–126. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.03.019
  • Rizaldy, A., Persello, C., Gevaert, C. M., & Oude Elberink, S. J. (2018). FULLY CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR GROUND CLASSIFICATION FROM LIDAR POINT CLOUDS. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, IV–2(2), 231–238. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-2-231-2018
  • Rodriguez-Bulnes, J., Benavides Lopez, J. A., Romero Pellitero, P., Martin Civantos, J. M., & Rouco Collazo, J. (2022). The documentation of archaeological heritage through aerial photogrammetry and UAS-based LIDAR: the case study of the Espique valley (La Peza, Spain). Disegnarecon. https://doi.org/https://doi.org/10.20365/disegnarecon.29.2022.12
  • Rouco Collazo, J., Benavides López, J. A., & Martén Civantos, J. M. (2020). Falling from the sky. Aerial photogrammetry and LIDAR applied to the Archaeology of Architecture and Landscape: two fortifications from the Alpujarra (Granada, Spain).
  • Yang, B., Huang, R., Dong, Z., Zang, Y., & Li, J. (2016). Two-step adaptive extraction method for ground points and breaklines from LIDAR point clouds. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 119, 373–389. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.07.002
  • Zhang, Wu, & Yang. (2019). Forests Growth Monitoring Based on Tree Canopy 3D Reconstruction Using UAV Aerial Photogrammetry. Forests, 10(12), 1052. https://doi.org/10.3390/f10121052
  • Zhang, H., Aldana-Jague, E., Ois Clapuyt, F., Wilken, F., Vanacker, V., & Oost, K. van. (2019). Evaluating the Potential of PPK Direct Georeferencing for UAV-SfM Photogrammetry and Precise Topographic Mapping. https://doi.org/10.5194/esurf-2019-2
  • Zietara, A. M., & Skogseth, T. (2017). Creating Digital Elevation Model (DEM) based on ground points extracted from classified aerial images obtained from Unmanned Aerial Vehicle (UAV).