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Altamira utiliza drones para la reconstrucción en 3D de su inaccesible sala de La Hoya

  • Es la primera vez que se utiliza esta tecnología en una cueva Patrimonio Mundial
  • Los datos permitirán crear un modelo digital para hacer un seguimiento de su conservación
Dentro de la cueva, un grupo de investigadores examina las pinturas rupestres. Un individuo con casco y luz trabaja en una formación rocosa, mientras otro, con traje, maneja un dron que ilumina la pared.
Investigadores operan con el dron en el interior de la cueva de Altamira Lucía Díaz González/Museo Altamira
RTVE.es

El Museo Nacional y Centro de Investigación de Altamira ha participado en una investigación liderada por la Universidad de Zaragoza en la que se han utilizado drones para la documentación de la cueva. El objetivo ha sido reconstruir en 3D una pared de roca inaccesible situada sobre la Sala de La Hoya con el fin de garantizar su conservación. Por primera vez, un dron con tecnología LiDAR-SLAM ha volado en el interior de la cueva de Altamira. Lo ha hecho en sala de La Hoya, donde se habían detectado grietas que era necesario controlar.

Esta intervención busca mejorar el conocimiento de la cueva para garantizar una conservación óptima. Se trata del primer ensayo científico documentado de un dron con esta tecnología para espacios confinados en el interior de una cueva paleolítica Patrimonio Mundial de la Unesco y se ha publicado en la revista ‘Drones’, del Multidisciplinary Digital Publishing Institute.

Gemelo digital

Los datos obtenidos se han incorporado a un gemelo digital, que proporcionará una base estructurada para el análisis multitemporal, el seguimiento técnico y la toma de futuras decisiones que contribuyan al desarrollo de estrategias de conservación preventiva y de monitorización a largo plazo. La inspección se ha realizado con un modelo diseñado para no causar daños, lo que ha permitido una reconstrucción tridimensional de alta precisión de la pared.

“La integración de LiDAR-SLAM, videogrametría y detección de grietas basada en deep learning demuestra el potencial de un trabajo geomático integrado para apoyar la identificación y evaluación de inestabilidades geológicas en entornos subterráneos frágiles con restricciones operativas”, según ha explicado Jorge Angás, especialista en nuevas tecnologías aplicadas a la arqueología y director del proyecto.