Extracción de información geométrica y semántica mediante el tratamiento de datos 2d/3d para labores de documentación y rehabilitación del patrimonio arquitectónico

Resumen

Las tareas de documentación digital del patrimonio arquitectónico requieren del manejo de muy diferentes tipos de datos tanto geométricos o cromáticos como estructurales, históricos, culturales, etc. Los sistemas actuales de captura de datos y medición permiten obtener enormes volúmenes de datos en muy poco tiempo. Sin embargo la gestión de estos datos y, especialmente, la extracción de información que resulte realmente útil para la documentación digital de cada bien arquitectónico suponen un importante reto de investigación. En la actualidad la documentación digital se centra en el uso de modelos tridimensionales que reflejen fielmente el estado del edificio, y las tendencias más recientes buscan el desarrollo de sistemas capaces de completar la información geométrica con información semántica que enriquezca el conocimiento del patrimonio estudiado. Esto puede conseguirse con metodología BIM (Building Information Modeling) y más específicamente con el llamado BIM patrimonial (Heritage BIM o H-BIM). Para poder culminar ese proceso es necesario desarrollar sistemas y metodologías que permitan extraer la información útil y necesaria a partir de los datos obtenidos sobre el terreno o a partir de documentación histórica previa. Dichos sistemas serán útiles para obtener esa documentación digital integral que ofrece el H-BIM, y también serán útiles durante el necesario período de adaptación en el que convivirán los métodos tradicionales de documentación (muchas veces basados en planos 2D y ortofotos) con los nuevos métodos que ya se están empezando a implementar. Esta tesis se centra en el estudio y diseño de sistemas y metodologías que permitan extraer información relevante a partir de datos 2D (fotografías, termografías, imágenes multiespectrales) y datos 3D (nubes de puntos tridimensionales). Para ello se utilizarán técnicas de procesamiento de nubes de puntos, extracción automática de líneas características, obtención de planos y levantamientos, superposición de imágenes a modelos tridimensionales para la obtención de modelos con información multicapa y ortofotos, y empleo de técnicas de inteligencia artificial (aprendizaje profundo o deep learning) para el análisis y clasificación de imágenes de patrimonio arquitectónico. Adicionalmente se presentarán algunos casos de uso realizados mediante la aplicación de estas técnicas y metodologías, como la proyección de policromías sobre edificios patrimoniales, y por último se mostrarán los resultados obtenidos considerados más representativos. Es importante notar que la investigación llevada a cabo en esta tesis y las aportaciones presentadas han surgido de necesidades reales propuestas por entidades dedicadas al estudio del patrimonio arquitectónico, no solo en España sino también en varios países europeos.