Localización del expolio arqueológico con precisión láser en tiempo casi real
Cuando los delincuentes excavan ilegalmente y roban objetos de yacimientos arqueológicos, no solo alteran de forma irreversible el contexto histórico de esos yacimientos y la información que habrían proporcionado. También privan a las comunidades locales y a naciones enteras de su patrimonio cultural e identidad. Los datos de observación de la Tierra pueden ayudar a detectar esas actividades, pero son limitados, sobre todo en zonas con vegetación densa. El sistema LiDAR (Light Detection And Ranging: Detección y medición de distancias por luz) aerotransportado registra la topografía tridimensional (3D) con gran precisión y se utiliza mucho en arqueología para cartografiar paisajes con mucha vegetación. Sin embargo, nunca se había utilizado para detectar el expolio arqueológico. El equipo del proyecto OPTIMAL, que contó con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie (MSCA, por sus siglas en inglés), fue el primero en utilizar el sistema LiDAR para detectar fosas de expolio.
La luz de LiDAR penetra en los huecos entre hojas y ramas
El sistema LiDAR es un método de teledetección que emite luz láser pulsada para medir distancias a una superficie y es excelente para cartografiar terrenos en 3D en zonas con vegetación densa, ya que la luz puede penetrar en los pequeños huecos entre las copas de los árboles. Las mediciones recopiladas con aviones o drones se emplean para crear una «nube de puntos» detallada en 3D que muestra las características de la superficie terrestre. Arianna Traviglia, coordinadora del proyecto en el Centro de Tecnología del Patrimonio Cultural (CCHT, por sus siglas en inglés) del Instituto Italiano de Tecnología, comenta: «Cada punto de una nube de puntos representa una ubicación precisa en el espacio, lo que permite obtener una imagen detallada del paisaje. Las aplicaciones arqueológicas actuales del sistema LiDAR —cartografía de paisajes— transforman los datos de la nube de puntos en una cuadrícula regular para crear modelos digitales de elevación, lo que conlleva una pérdida de información». No obstante, la pérdida de detalle, que no es un inconveniente en estos casos de uso, repercute en la capacidad para detectar fosas de expolio pequeñas (1-2 m de diámetro).
Métodos de aprendizaje automático para mejorar la resolución
Un par de nubes de puntos obtenidas con el sistema LiDAR sobre la misma zona en momentos diferentes (datos bitemporales) proporciona dos mapas 3D detallados y correspondientes. Así las cosas, su uso para detectar cambios es una labor ardua debido a problemas como, por ejemplo, la alineación imperfecta de las dos nubes de puntos 3D y el ruido del escáner LiDAR. El método de OPTIMAL contribuyó a resolver estos problemas y a superar la dificultad imprevista de las discrepancias en la resolución espacial entre las dos nubes de puntos; discrepancias se deben a pequeñas diferencias en el sistema de adquisición en momentos distintos. «En OPTIMAL se crearon los primeros métodos automatizados de aprendizaje automático para identificar el expolio como cambios a lo largo del tiempo, lo cual se logró mediante el análisis directo de pares bitemporales de nubes de puntos LiDAR de alta resolución», explica Marco Fiorucci, beneficiario de una beca de investigación individual MSCA y miembro del CCHT. El nuevo método no supervisado utiliza una estrategia de «transporte óptimo», que no requiere un conjunto de datos de entrenamiento etiquetados. Y lo que es aún mejor, los resultados son fáciles de comprender e interpretar.
Una visión de futuro
«Los futuros sistemas basados en LiDAR podrían proporcionar alertas en tiempo real a las fuerzas de seguridad», comenta Traviglia. Ello no solo podría disminuir los daños, sino también aumentar las detenciones, multiplicando su repercusión. Y la técnica tiene aplicaciones potenciales más allá de la protección del patrimonio cultural. «Además de ofrecer una elevada resolución para los pequeños cambios, nuestros métodos permiten la teledetección de grandes zonas, lo que posibilita detectar a tiempo catástrofes medioambientales, como inundaciones e incendios forestales, y aumentar las posibilidades de contenerlas», agrega Fiorucci. OPTIMAL ha proporcionado una herramienta valiosa con un gran potencial para mejorar la seguridad de las personas, los lugares y los bienes culturales de todo el mundo frente a las crecientes amenazas naturales y humanas.
Palabras clave
OPTIMAL, LiDAR, nube de puntos, patrimonio cultural, aprendizaje automático, expolio arqueológico, transporte óptimo, datos bitemporales, red neuronal, teledetección
