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Captura de datos 3D para virtualizar el patrimonio
cultural
rEsumEn
El objetivo de este artículo es describir el
método seguido para capturar datos 3D
del patrimonio cultural del Palacio de
Puruchuco, situado en el distrito de Ate en
la ciudad de Lima (Perú). El proceso incluye
la captura de datos grácos 3d usando
fotogrametría mediante drones y escaneo 3d,
optimización de los modelos 3D obtenidos
para su posterior integración en ambientes
navegables con realidad virtual.
Palabras clave:
fotogrametría, escaneo
3d, patrimonio cultural, realidad virtual
abstraCt
e objective of this article is to describe
the method for 3D data capture of virtual
heritage of Puruchuco Palace, located in the
district of Ate in the city of Lima, Peru. e
process includes the capturing 3D graphics
data using photogrammetry with drones and
a 3D data scanning, 3D model optimization
and integration for navigable environments
with virtual reality..
Key words: photogrammetry, 3d scanning,
virtual reality cultural heritage
N L L
Y B
A R S
1 Laboratorio de Software y Tecnologías Interactivas
Universidad de San Martín de Porres, Perú
Correo: nleonl@usmp.pe
2 Instituto de Urbanismo y Construcción IVUC
Universidad de San Martín de Porres, Lima Perú
3 Alvaro Racchumi Santillan
Laboratorio de Software y Tecnologías Interactivas
Universidad de San Martín de Porres, Lima Perú
3D data capture to virtualize cultural heritage
Recibido: agosto 30 de 2020 | Revisado: setiembre 12 de 20202 | Aceptado: octubre 02 de 2020
| C | V. XX IV | N. 28 | PP. - | - | || C | V. XX IV | N. 28 | PP. - | - | |
https://doi.org/10.24265/campus.2020.v25n30.07
| C | V. XX V | N. 30 | PP. - | - | |
© Los autores. Este artículo es publicado por la Revista Campus de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad
de San Martín de Porres. Este artículo se distribuye en los términos de la Licencia Creative Commons Atribución No-comercial
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contactar a: revistacampus@usmp.pe.
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Introducción
El Perú tiene un amplio y trascendente
patrimonio arqueológico; sin embargo,
debido al paso demoledor de la historia
(Monge, 2017) nutrida de calamidades
naturales, construcción no planicada,
falta de recursos para la conservación
entre otros riesgos (Ministerio de Cultura,
2017) muchos de los sitios arqueológicos
se han dañado y en el peor de los casos
han desaparecido denitivamente. Una
manera de enfrentarse a esta problemática
es el uso de tecnologías de fotogrametría
para generar gemelos 3D del patrimonio
que son utilizados luego, tanto para su
conservación como para su valorización
gracias a herramientas de virtualización
e interfaces 3D (Poupyrev, Kruij, La
Viola, & McMahamn, 2017).
Este artículo describe los procesos
para generar una réplica virtual del
Palacio de Puruchuco (Figura1),
un edicio patrimonial restaurado,
insertado en un área arqueológica del
distrito de Ate, Lima, Perú (Figura 2)
sometido a la presión urbana de las
poblaciones que lo rodean (Figura 3).
Se exponen los métodos, herramientas
y tecnologías usadas con la visión de
ponerlos a disposición de profesionales
e investigadores del patrimonio cultural.
El Palacio de Puruchuco está ubicado
en la base de un cerro y fue residencia del
Curaca, quien era la máxima autoridad
local Inca, (Tavera, 2020). Es un edicio
restaurado con ambientes cerrados, las
paredes son de adobe y tapial, sus techos
son horizontales y están revestidos de
una torta de barro (Villacorta, Vetter, &
Ausejo, 2003). Por su ubicación contra
laderas, alta complejidad arquitectónica,
pasajes muy angostos, espacios cubiertos
y la homogeneidad de su textura de tierra,
este edicio patrimonial presenta varios
desafíos en cuanto a su levantamiento por
fotogrametría, lo que fue determinante
para su elección como caso de estudio.
Figura 1. Palacio de Puruchuco fotograado con drone
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Figura 2. Ortofoto del área Arqueológica de Puruchuco
generada con PIX4D
Figura 3. Invasiones urbanas consolidándose en la zona
arqueológica de Huaquerones
C D
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Método
El objetivo de la investigación es
describir y analizar los procesos que se
emplearon para generar un modelo 3D
del Palacio Puruchuco que se pueda
utilizar luego en la creación de ambientes
virtuales navegables. El método aplicado
tiene cuatro fases como se muestra en la
Figura 4: Adquisición de datos 3D de la
parte exterior, Adquisición de datos 3D
de ambientes interiores, Optimización
de los modelos, Integración 3D de los
modelos.
4
MÉTODO
El objetivo de la investigación es describir y analizar los procesos que se
emplearon para generar un modelo 3D del Palacio Puruchuco que se pueda utilizar luego
en la creación de ambientes virtuales navegables. El método aplicado tiene cuatro fases
como se muestra en la Figura 4: Adquisición de datos 3D de la parte exterior, Adquisición
de datos 3D de ambientes interiores, Optimización de los modelos, Integración 3D de los
modelos.
Figura 4. Proceso de virtualización del patrimonio cultural
Para cada una de esas fases, se describe los procesos seguidos, las herramientas
utilizadas, las variables analizadas y los resultados cualitativos o cuantitativos obtenidos.
Luego, se sintetiza esta información en un método para la virtualización del patrimonio
arqueológico inmobiliario que indica los parámetros óptimos identificados y los tiempos
de ejecución con las herramientas y tecnologías empleadas.
Herramientas y tecnologías
La captura de data 3D para virtualizar el patrimonio requiere el uso de tecnologías,
métodos y herramientas de toma masiva de información, cuyo nivel de sofisticación debe
ser escogido en función a los objetivos específicos del proyecto (Barrera-Vera, 2008).
Los métodos basados en la fotogrametría que permiten la creación de una nube de puntos
del objeto levantado se pueden basar en cámaras fotográficas sencillas, o equipamientos
de alta tecnología y alta precisión gracias a sistemas láser. Ambos son válidos: a mayor
tecnología, mayores costos de equipamiento, y a menor tecnología, mayor cantidad de
trabajo (Maiellaro, Varasano, & Capotorto, 2018).
Dentro de una visión de conservación y popularización masiva del patrimonio
cultural, se privilegió soluciones tecnológicas de bajo costo. Por lo tanto, se optó por la
fotogrametría basada en fotografías tomadas por un UAV (drone equipado de una cámara)
ADQUISICIÓN DE DATOS
3D EXTERIOR PALACIO
- Captura
- Procesamiento de datos
ADQUISICIÓN DE DATOS 3D
AMBIENTES INTERNOS
- Captura
- Procesamiento de datos
OPTIMIZACIÓN
DE MODELO 3D
- Malla
- Textura
INTEGRACIÓN
DE DATOS 3D
Para navegación
con realidad virtual
Figura 4. Proceso de virtualización del patrimonio cultural
Para cada una de esas fases, se
describe los procesos seguidos, las
herramientas utilizadas, las variables
analizadas y los resultados cualitativos
o cuantitativos obtenidos. Luego, se
sintetiza esta información en un método
para la virtualización del patrimonio
arqueológico inmobiliario que indica los
parámetros óptimos identicados y los
tiempos de ejecución con las herramientas
y tecnologías empleadas.
Herramientas y tecnologías
La captura de data 3D para virtualizar
el patrimonio requiere el uso de
tecnologías, métodos y herramientas
de toma masiva de información, cuyo
nivel de sosticación debe ser escogido
en función a los objetivos especícos
del proyecto (Barrera-Vera, 2008). Los
métodos basados en la fotogrametría
que permiten la creación de una nube de
puntos del objeto levantado se pueden
basar en cámaras fotográcas sencillas, o
equipamientos de alta tecnología y alta
precisión gracias a sistemas láser. Ambos
son válidos: a mayor tecnología, mayores
costos de equipamiento, y a menor
tecnología, mayor cantidad de trabajo
(Maiellaro, Varasano, & Capotorto,
2018).
Dentro de una visión de conservación
y popularización masiva del patrimonio
cultural, se privilegió soluciones
tecnológicas de bajo costo. Por lo tanto,
se optó por la fotogrametría basada
en fotografías tomadas por un UAV
(drone equipado de una cámara) para
levantar las partes exteriores del Palacio
y su entorno inmediato (Tabla 1). Sin
embargo, para los ambientes internos del
Palacio, cuya luminosidad es muy baja, se
empleó tecnologías de uso la tecnología
de captura de imágenes HDR y datos de
profundidad mediante la cámara insignia
de Matterport (Tabla 2).
Ambas técnicas permiten la
generación de una nube de puntos que
se puede convertir en una malla 3D con
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textura. No se utilizó láser 3D para la
parte externa porque es una herramienta
muy costosa y demandaría un tiempo
mucho mayor de captura comparado a la
solución con UAV. Además, por el nivel
de precisión requerido, no se justicaba
esta opción.
En ambos casos, las mallas 3D
generadas fueron optimizadas con un
software de edición 3D, buscando
corregir eventuales anomalías, y sobre
todo para disminuir la complejidad y el
peso del modelo 3D (Tabla 3).
La integración de los modelos 3D se
llevó a cabo en el software Unity (Tabla
4). Este programa permite importar los
modelos 3D en escenas distintas y crear
objetos interactivos que las conectan
entre sí. De esa manera, se crea un espacio
virtual integrado de fácil manejo y con
tiempos de ejecución óptimos (Unity
Technologies, 2016).
Tabla 1
Equipo y software empleados para adquisición y procesamiento de data 3D mediante UAV
Procesos Equipos y software empleados
Recolección de información
previa
Google Earth, cinta métrica, cámara sencilla
Colocación puntos de control -
Servicio de topografía
Receptor GNSS (Marca trimble, modelo R7 GNSS)
Planes de vuelo Software Pix4D Capture, de libre de uso, compatible con el modelo de
drone empleado.
Tablet iPad Mini 4
Captura Fotográca Drone DJI Phantom 4. UAV común de gama intermedia con buena
relación costo/calidad (Costales, 2018). Características: 1. autonomía
de vuelo efectiva: 20min; 2. Cámara FOV 94° 20 mm (35 mm format
equivalent) f/2.8 focus at ∞, def 3000x4000 pixeles; 3. Sistema de auto
estabilización; 4. GPS.
Procesamiento de las fotografías
para generar un modelo 3D
Software PIX4D Mapper. Escogido por estudios comparativos con otros
softwares similares en los cuales destaca su precisión, calidad de ortofoto
que es importante para generar texturas y velocidad de procesamiento
(Costales, 2018), así como referencias de proyectos similares de
levantamiento de edicios patrimoniales (Pix4D SA, 2020).
PC Pentium 7 con 32 GB de RAM, tarjeta video nvidia 32 GB.
Tabla 2
Equipo y software empleados para adquisición y procesamiento de data 3D mediante Laser3D
Procesos Equipos y software empleados
Captura de la data 3D Cámara Matterport Pro sobre pie.
Procesamiento de la data para
generar nube de punto y malla 3D
Plataforma Matterport, software CORTEX AI (red neuronal de
aprendizaje profundo que crea datos espaciales 3D).
Tabla 3
Equipo y software empleados para optimización del modelo
Procesos Equipos y software empleados
Optimización de la malla 3D Blender, software gratuito
PC Pentium 7 con 32 GB de RAM, tarjeta video nvidia 32 GB.
Optimización y retoque de las
texturas
Adobe Photoshop
PC Pentium 7 con 32 GB de RAM, tarjeta video nvidia 32 GB.
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Tabla 4
Equipo y software empleados para integración de los modelos
Procesos Equipos y software empleados
Integración de los modelos Unity versión 2019.2.21f.
PC Pentium 7 con 16 GB de RAM, tarjeta video 4 GB.
Resultados
Captura de datos 3D de la parte externa
del Palacio
Para capturar el conjunto del Palacio
y su entorno inmediato se optó por la
técnica de menor costo: la fotogrametría
basada en la captura de fotos con UAV.
Sin embargo, para no abandonar una
precisión razonable del levantamiento,
ya que se deseaba conservar los datos
para ser explotados en futuros estudios,
se buscó volar de la forma más cercana
posible al Palacio y así obtener la
denición máxima que puede ofrecer el
equipo. El método permite generar una
nube de puntos utilizando los pixeles de
fotografías georreferenciadas y el proceso
tiene las siguientes etapas:
a. Adquisición de información previa
Esta etapa permite denir estrategias
ecientes de trabajo de campo. En
primer lugar, se dene las coordenadas
aproximadas del perímetro del área
de levantamiento utilizando data
existente: planos topográcos, puntos
georreferenciados, información de
Google Earth o simplemente data
proporcionada por el software de
planicación de vuelo.
En segundo lugar, es esencial conocer
las alturas aproximadas de los
elementos por levantar, utilizando
planos existentes, o mediciones en
campo. En tercer lugar, se estudia
el entorno del área por levantar,
sobre todo para identicar posibles
elementos que obstaculicen el vuelo
del drone o escondan partes de
patrimonio como postes, cables,
carteles, señaléticas, otras edicaciones
etc. Como el Palacio de Puruchuco
está situado contra una ladera muy
espinada, se buscó la altura de la zona
más alta de la zona de vuelo (Tabla 5).
Con esa información se determinó que
la altura mínima de vuelo era de 15m
desde la parte más baja. Para nalizar,
se gestionó con la administración del
sitio para obtener las autorizaciones
de vuelo y agendarlos en momentos
oportunos en los cuales no hay
público.
Tabla 5
Características del área por capturar del Palacio Puruchuco
Ancho largo
Altura elemento más alto
Pared Terreno
Área Palacio 45 m 85 m 10m 13m
b. Colocación de puntos de control
Para garantizar la precisión de la
geolocalización y geometría del
modelo, se colocaron cuatro puntos
de control georreferenciados en el área
perimétrica del Palacio.
c. Planes de vuelo
Denir las alturas de los vuelos
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es un elemento clave porque la
precisión del modelo y de su textura
está asociado a la denición de los
pixeles, que dependen directamente
de la resolución de la cámara y de la
distancia hacia el sujeto. Es posible
estimar el GSD (“ground sample
distance”) que representa la distancia
en el suelo que separa los centros de
dos píxeles adyacentes de la fotografía
aérea (suele darse en cm o mm). Con
la cámara del Drone Phantom 4, el
vuelo más bajo a 15 metros de altura
del sujeto ofrece un GSD referencial
de 0.67cm con un ángulo casi vertical,
y un GSD referencial de 0.93cm con
un ángulo a 45°. Eso signica que se
puede esperar alcanzar como máximo
una denición de un pixel por un
centímetro en nuestra textura.
La altura de vuelo determina también
la cantidad de foto por hacer y por
consecuencia el tiempo de vuelo
necesario. Para realizar modelos 3D
de edicaciones, la documentación
técnica recomienda que se realicen
vuelos tipo cuadrícula doble
(fotografías en dos ejes y cuatro
direcciones) con traslapes altos: a lo
menos 85% de traslape frontal y a lo
menos 70% de traslape lateral (Pix4D
SA, 2020). El software permite estimar
los tiempos de vuelo y la cantidad
de fotos en función de la altura y
del traslape deseado. Para el área del
Palacio de próximamente 4400 metros
cuadrados, se pudo realizar un vuelo
completo con un traslape superiores
a 80% utilizando la casi totalidad de
la capacidad de la batería (Figura 5).
Para áreas superiores, se tendría que
planicar varios vuelos. Se exploró
la posibilidad de complementar la
captura de data con vuelos circulares
alrededor del Palacio con la intención
de sacar una mejor imagen de los
muros perimetrales. No dio buenos
resultados, debido a las grandes
diferencias que presentaban los GSD
entre las fotografías.
Luego, se requiere congurar la
inclinación de la cámara. Para
levantar edicios, se recomienda una
inclinación de 45° (mayor inclinación
posible con la serie Phantom de DJI).
Otro vuelo con una inclinación de 70°
(más vertical) lo puede complementar
(Pix4D SA, 2020).
En el estudio, se comparó resultados
entre vuelos a 45°, 60° y 80°. Optamos
por utilizar el ángulo de 80° (la posición
más vertical posible en la planicación
de vuelo) porqué el Palacio cuenta con
corredores muy estrechos anqueados
de paredes muy altas cuyo fondo solo
es visible en una posición vertical
de cámara. También se combinaron
entre ellos, obteniendo los siguientes
resultados:
La inclinación de 45° sola es la que
da los mejores resultados en cuanto
a texturas, ya que permite el mejor
registro de las partes verticales. Sin
embargo, presenta mayor cantidad
de anomalías en la nube de puntos,
comparado a vuelos más verticales.
Combinar vuelos de 45° con 80°
permite mejorar ligeramente la calidad
de la geometría y reducir las anomalías,
pero no se nota una mejora en la
calidad de la textura. Obviamente, por
trabajar con muchas más fotografías,
los tiempos de proceso se vuelven
mucho más largos ( Tabla 6).
C D
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Figura 5. Planicación de vuelo Doble cuadrícula con Pix4D Captur
Tabla 6
Características de los vuelos
Tipo recorrido/
Área
Altura Ángulos cámara Traslape
Frontal /lateral
Cantidad fotos
Cuadricula doble Medio día soleado – Lapso de tiempo de 45min
4640 m² 15m 45° 84/84 616
5800 m² 17m 80° 80/80 418
Cuadricula doble Medio día nublado – Lapso de tiempo de 60 min
4500 m² 15m 45° 80/80 288
5000 m² 20m 80° 85/85 259
d. Captura fotográca
La iluminación, y en particular las
sombras, tienen un papel clave en
la adquisición de fotografías. Para
evaluar las mejores condiciones de luz,
se realizaron vuelos con sol despejado
inclinado (tarde), con sol despejado
vertical (medio día) y con tiempo
nublado (medio día). Si bien la presencia
del sol ofreció una buena calidad y
tonalidad de imagen, ideal para realizar
un video de recorrido virtual realista y
ameno, trajo una serie de inconvenientes
para el propósito de crear modelos
3D dedignos y navegables. Aun en
posición vertical de mediodía, el sol
crea contrastes marcados con zonas de
sombra intensa que resultan muy difícil
de analizar con la fotogrametría. Genera
anomalías geométricas y falta de data
para la malla y las texturas.
En la Figura 6, las partes blancas
muestran la carencia de puntos en
la nube, especialmente en las zonas
oscuras. Este problema se reduce
signicativamente en el modelo
generado con fotografías tomadas un día
nublado. Además, las sombras cambian
rápidamente en el tiempo, lo que limita
mucho la duración y cantidad de vuelos
que se pueden realizar.
En la Figura 7, se visualiza las franjas
de sombra en la textura de un modelo
generado a partir de dos vuelos que
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se realizaron en un transcurso de solo
45min. Ese inconveniente descarta
las condiciones soleadas en casos
de patrimonio que demande varios
vuelos, a menos que se hagan de
forma simultánea con varios drones,
lo que demanda recursos adicionales.
Por otro lado, tener una iluminación
claramente denida por el sol, descarta
las posibilidades de crear un modelo
navegable en el cual se pueda escoger
o variar la iluminación de forma
articial, lo que puede resultar muy
importante para simular y estudiar
la iluminación de ciertos momentos
claves en culturas precolombinas.
Por lo tanto, para los objetivos del
proyecto, se recomienda realizar vuelos
con una luz que sea la más difusa
e intensa a la vez, un día nublado a
medio día (“la panza de burro de
Lima”), conrmando conclusiones
de otro trabajo de modelización
de patrimonio con fotogrametría
realizado sobre iglesias (Duguleana &
Postelnicu, 2018)
Finalmente, es importante denir en
modo jo la regulación de luz de la
cámara. Si se deja en automático, se
corre el riesgo de que la cámara cambie
de modo en función de la dirección
de la toma y que se genere fotografías
con diferentes tonos de color e
iluminación, afectando la generación
de la nube de punto y afectando la
textura del modelo.
Figura 6. Comparación de calidad de la nube de puntos en fun-
ción a las condiciones de luz – Las zonas blancas en las imágenes
enseñan la ausencia de puntos.
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Figura 7. Problema de franjas de sombra en la textura. Modelo realizado en base a
fotos capturadas por dos vuelos realizados a medio día en un lapso de solo 45min.
Procesamiento de las fotograas
obtenida por el UAV
El procesamiento para generar un
modelo desde las fotografías con el
software Pix4DMapper se realiza en
cinco (05) etapas:
a. Proceso inicial: se crea una nube de
punto inicial y una pre-calibración
de las cámaras con las fotografías
capturadas.
b. Ingreso de puntos de control: se
ingresan los datos de los puntos de
control y se ubica su posicionamiento
de forma manual sobre las fotografías.
Este proceso lleva a una re-calibración
denitiva de las cámaras. También
se puede delimitar la zona de
procesamiento durante esta etapa
(Figura 8).
Figura 8. Recalibración de las fotografías después la introducción de los
puntos de control
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c.
Creación de la nube de puntos del
modelo: Es la etapa que demanda
más tiempo y recursos de cómputo.
El software ofrece varias opciones que
tienen un impacto importante sobre los
tiempos de procesamientos (cantidad
de pixeles analizados por imagen,
número mínimo de correspondencia
para generar un punto y densidad de
puntos por generar. Los resultados
obtenidos utilizando las imágenes en
su máxima denición no han ofrecido
una diferencia cualitativa signicativa
con la opción que utiliza 50% de
las imágenes. Aumentar la cantidad
mínima de correspondencias para crear
un punto, tampoco genero una mejora
de la nube de puntos, al contrario, se
obtuvo mayor cantidad de anomalías.
En cuanto a la densidad de puntos, se
optó por la opción más densa y lenta,
ya que tiene un impacto importante
sobre la calidad máxima de la textura
que se puede obtener luego.
d.
Limpieza de la nube de puntos: Es
un proceso manual que consiste en
seleccionar y deshabilitar los puntos que
presentan anomalías en la geometría
del modelo y elementos no deseables,
como paneles de información y
barandas. En nuestro caso ver número
4 en la Figura 9 . Puede ser una etapa
muy laboriosa, sobre todo si la captura
de fotografía no ha sido óptima.
En el caso de Puruchuco, se generaron
tres grandes tipos de anomalías (Tabla
7). En la Figura 9, los puntos con color
representan los datos deshabilitados
manualmente: el número 1
corresponde a geometrías fantasmas
por falta de traslape en puntos muy
altos; el número 2 corresponde a
“puntos voladores”, típicos de las
fotografías a 45°, especialmente, en
las intersecciones entre los planos
verticales y horizontales de las paredes;
el número 3 corresponde a errores por
falta de precisión e información en
zonas oscuras.
En los dos primeros casos, la limpieza
es relativamente sencilla y permite
general una geometría dedigna. En
el último caso, el problema es mucho
más complejo ya que eliminar puntos
mal ubicados signica perder data y
continuidad en la malla por generar.
La única solución es tratar de resolver
esas anomalías luego, manipulando
directamente la malla en el proceso de
optimización del modelo 3D.
Figura 9. Proceso de limpieza de la nube de puntos - Captura de pantalla de
Pix4D Mapper
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Tabla 7
Anomalías
Anomalías Características
Generación de geometrías
“fantasmas”
En las zonas más altas del modelo en la cual el drone se encontraba a una
distancia muy reducida del objeto (menos de 2 metros en unos lugares),
lo que reduce drásticamente el nivel de traslape entre las fotografías
Falta de precisión y puntos
“voladores”,
Sucede en las junciones entre la parte vertical y horizontal de las paredes.
(el hecho que todo el Palacio tenga la misma tonalidad y textura diculta
las distinciones de planos)
Errores y falta de precisión
en las zonas obscuras
Pasillos profundos y angostos y zonas con mucha sombra
e. Generación de una malla de
triángulos con su textura: En base
a la nube de punto depurada, el
software permite generar una malla
de triángulos (exportable en formato
.obj o .fbx ) (Figura 10) y una imagen
de textura asociada en formato .jpg
con distinto nivel de denición que
implica también grandes diferencias
en el tiempo de procesamiento. Los
productos generados están detallados
en la Tabla 8.
Figura 10. Malla con textura generada a partir de la nube de puntos
- Captura de pantalla de Pix4D Mapper
Tabla 8
Productos generados con Pix4D Mapper
Malla 3D Textura .jpg
Formato
Cantidad de triángulos
(caras)
Peso(mega) Dimensiones (pixeles) Peso (mega)
.obj 999 999 67.3 8 192 x 8 192 13.0
.fbx 999 999 41.3 8 192 x 8 192 14.1
.fbx 4 999 999 167.5 16 384 x 16 384 45.3
En base a la malla generada con me-
jor denición se evaluó a que distancia la
textura era de suciente calidad para una
visualización satisfactoria con una pantalla
de 1280x720 pixeles. En la Figura 11, se
muestra supercies a distintas distancias
del observador: el número 1, con distancia
inferior a 8m, la calidad de la textura es in
-
suciente; el número dos, con distancia de
9m, la calidad es ligeramente insuciente,
el número 3, a 12 metros de distancia, la
visualización se vuelve satisfactoria; y el
número 4, a 18m de distancia, la calidad
de la textura es muy satisfactoria.
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Figura 11. Nivel de calidad de visualización de texturas
según distancia entre el observador y el objeto. 1.
8m: calidad insuciente, 2. 9m: Calidad ligeramente
insuciente 3. 12m: calidad satisfactoria 4. 18m: calidad
muy satisfactoria. Captura pantalla Pix4D
Adquisición de datos 3D de ambientes
internos del Palacio de Puruchuco
Se usó la tecnología de captura de imágenes
HDR y datos de profundidad mediante
la cámara insignia de Matterport que gira
automáticamente sobre un pie. Para capturar
la información 3D de ambientes internos,
incorpora CORTEX AI, una red neuronal de
aprendizaje profundo que crea datos espaciales
3D robustos, a partir del procesamiento
avanzado de imagen, corrección de color
automática, etiquetado de objetos y
habitaciones entre otras funcionalidades
que permite de manera consistente y precisa
la creación un gemelo digital (Matterport,
2020) del espacio levantado.
14
número 1, con distancia inferior a 8m, la calidad de la textura es insuficiente; el número
dos, con distancia de 9m, la calidad es ligeramente insuficiente, el número 3, a 12 metros
de distancia, la visualización se vuelve satisfactoria; y el número 4, a 18m de distancia,
la calidad de la textura es muy satisfactoria.
Figura 11. nivel de calidad de visualización de texturas según distancia entre el observador y el objeto.
1. 8m: calidad insuficiente, 2. 9m: Calidad ligeramente insuficiente 3. 12m: calidad satisfactoria 4. 18m:
calidad muy satisfactoria. Captura pantalla Pix4D
Adquisición de datos 3D de ambientes internos del Palacio de Puruchuco
Se usó la tecnología de captura de imágenes HDR y datos de profundidad
mediante la cámara insignia de Matterport que gira automáticamente sobre un pie. Para
capturar la información 3D de ambientes internos, incorpora CORTEX AI, una red
neuronal de aprendizaje profundo que crea datos espaciales 3D robustos, a partir del
procesamiento avanzado de imagen, corrección de color automática, etiquetado de
objetos y habitaciones entre otras funcionalidades que permite de manera consistente y
precisa la creación un gemelo digital (Matterport, 2020) del espacio levantado.
Esta tecnología permitió obtener una copia digital fidedigna (Bentley, 2019) de
los interiores del Palacio de manera muy rápida: un mediodía para tres espacios. A pesar
de la poca iluminación natural de esos ambientes, se logró una malla 3D y una textura de
alta precisión y calidad, como se muestra en la Figura 12. Por cada modelo, se generó
ocho texturas en promedio. Este método puede escalar y convertirse en una herramienta
para fortalecer las relaciones entre el modelo digital y el mundo real, fortaleciendo la
conservación preventiva del lugar patrimonial (Jouan & Hallot, 2019). Los productos
generados para la digitalización de los tres ambientes se detallan en la Tabla 9.
Esta tecnología permitió obtener una
copia digital dedigna (Bentley, 2019) de los
interiores del Palacio de manera muy rápida:
un mediodía para tres espacios. A pesar de la
poca iluminación natural de esos ambientes,
se logró una malla 3D y una textura de alta
precisión y calidad, como se muestra en la
Figura 12. Por cada modelo, se generó ocho
texturas en promedio. Este método puede
escalar y convertirse en una herramienta para
fortalecer las relaciones entre el modelo digital
y el mundo real, fortaleciendo la conservación
preventiva del lugar patrimonial (Jouan &
Hallot, 2019). Los productos generados
para la digitalización de los tres ambientes se
detallan en la Tabla 9.
Figura 12. Modelo 3D de ambiente interno del Palacio
de Puruchuco generado con la tecnología Matterport.
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Tabla 9
Productos generados con la plataforma Matterport platform
Ambientes
Malla 3D. obj Textura .jpg
Cantidad de
triángulos (caras)
Peso (mega) Dimensiones (pixeles) Peso(mega)
Deposito 140,000 14 MB 2048x2048 cada textura Rango de 1 .0 a 1.2 MB
Área de actividad 101, 394 14 MB 2048x2048 cada textura Rango de 1.1 – 1.2 MB
Cocina 79, 442 12 MB 2048x2048 cada textura Rango de 1 – 1.5 MB
Optimización de los modelos 3D
Los modelos 3D fueron optimizados,
tanto las mallas como sus texturas para
luego ser integrados en un espacio de
realidad virtual.
a. Optimización de malla 3D: La
optimización de las mallas 3D se
realizó con el software de edición
Blender. Se aplicaron los siguientes
modicadores:
• “Smooth” (Suavisar), para aplanar
y/o corregir los polígonos salientes
en el modelo, mejorando la
geometría. Se aplicó el factor de
intensidad del suavizado en nivel
Máximo y se conguró que este
proceso se repitiera tantas veces
como la malla lo necesite.
• “Decimate” y “collapse” (diezmar y
colapsar), para reducir la cantidad
de polígonos de la integralidad
del modelo, conservando lo
mejor posible su geometría. Este
modicador redujo la cantidad
de polígonos de la malla por
próximamente la mitad.
• Se eliminó de forma manual los
polígonos sobrantes en algunas
partes de las mallas, como los planos
horizontales (caminos exteriores y
techos) donde abundaban vértices
inútiles. Este proceso fue bastante
tedioso, pero permitió simplicar
esas supercies.
En el caso del modelo de la parte
exterior del Palacio, se generó una malla
optimizada con solamente 448 792
polígonos de los 999 999 que tenía el
original Finalmente, se exporta el modelo
optimizado en formato. fbx que resultado
menos pesado que el formato .obj. Se
aplicó el mismo método a las mallas de
los modelos de los ambientes internos. La
única excepción fue la malla del depósito,
que tenía más polígonos protuberantes
que los otros. Por lo tanto, el proceso de
colapso se redujo a 0.2 en vez de 0.5 para
no deteriorar los detalles de la geometría,
y se tuvo que realizar el proceso en
porciones de la malla seleccionadas de
forma manual.
En la Tabla 10, se detallan los productos
generados tras el proceso de optimización.
Se nota que los rendimientos de
optimización de malla han sido mayores
para los modelos obtenidos a través de la
tecnología Matterport. Se puede explicar
por dos factores: la mayor reducción
de cantidad de polígonos que se logró
obtener, por la menor complejidad
geométrica de los ambientes internos,
y el cambio de formato de .obj. a .fbx,
que reduce signicativamente el peso del
archivo.
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Tabla 10
Optimización de las mallas 3D con blender
Modelo 3D Cantidad de triangulos (caras) Peso (Mega) Rendimiento
optimisación
de peso
original optimizado original optimizado
Palacio exterior 999 999 448 792 41.3 (.fbx) 21(.fbx) 49%
Depósito 140,000 21 167 14 (.obj) 1 (.fbx) 93%
Área de actividad 101, 394 50 697 14 (.obj) 2.2 (.fbx) 84%
Cocina 79, 442 39 721 12 (.obj) 1.7 (.fbx) 86%
Promedio 78%
b. Optimización de textura
En cuanto a la textura del modelo del
Palacio exterior, se realizaron dos tipos
de intervenciones con un editor de
imagen: el retoque manual de la imagen
para eliminar elementos parásitos (como
carteles u objetos ajenos al edicio
patrimonial) y guardar la imagen en
formato JPG. con un mayor nivel de
compactación y una menor denición,
con el propósito de reducir su peso. La
optimización del peso en megabytes y
pixeles se muestra en la Tabla 11. En
el caso de los modelos interiores, no se
redujo el tamaño de las texturas porque
no superaban dos (02) megas.
Tabla 1
1
Optimización de la textura
c. Discusión sobre la optimización de
modelo 3D
La optimización de los modelos 3D
depende de las interfaces con las que
el usuario va a interactuar. El presente
estudio buscó resultados óptimos para
interfaces de usuario web y móvil, por
lo que se redujo signicativamente el
peso nal del modelo. En el caso del
modelo exterior del Palacio, se logró
que la suma de la malla 3D y de su
textura no supere los 30 megas. Para
lograrlo, se disminuyó por mitad la
cantidad de sus polígonos y se redujo
por la mitad la denición de la textura
logrando un resultado nal bastante
satisfactorio, ya que no se visualiza
una pérdida importante de calidad.
Modelo 3D
Peso Textura inicial (megas)
Cantidad de pixeles
Peso textura optimizada
(megas)
Cantidad de pixeles
Rendimiento
optimización de peso
Palacio exterior 14.1 Mb.
8 192 x 8 192 pixeles
6 Mb.
4 096 x 4 096 pixeles
57%
El proceso más tedioso fue la
optimización de la malla 3D externa,
debido a la dependencia de cuidado
de la persona a cargo de esta tarea, que
tiene que buscar el buen equilibrio
entre simplicación y precisión de la
geometría. En muchos casos se aplicó
modicadores a partes especícas
de la malla para asegurar la calidad
del producto. Por otro lado, la
optimización de los modelos internos
fue realizada por la plataforma de
inteligencia articial y red neuronal de
aprendizaje automático (Matterport,
2020) y tienen un peso promedio de
12 megas cada uno (incluyendo malla
y texturas)
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Integración de datos
Se integraron todos los modelos
3D optimizados en el software Unity,
aplicando la estrategia de múltiples
escenas con un modelo 3D en cada una.
Para unirlos se creó un objeto intermedio
de “Puerta”, con el cual el usuario puede
interactuar y le permite pasar de un
ambiente a otro (Figura 14).
Se usó la compresión de texturas para
acelerar los tiempos de carga, reducir
la huella de memoria y obtener un
rendimiento de renderizado óptimo.Las
texturas fueron comprimidas de manera a
utilizar una fracción del ancho de banda
de memoria. A n de optimizar aquellas
texturas no comprimidas, se habilitó la
opción de textura Mipmap, que permitir
al GPU utilizar una resolución de
textura menor para triángulos pequeños,
esto limita la cantidad de datos de
textura transferidos cuando el GPU
está renderizando (Unity Technologies,
2019). El resultado se puede ver en las
Figuras 13 y 14.
Figura 13. Modelo navegable integrado en UNITY
Figura 14. Modelo navegable integrado en UNITY. Se puede observar las
puertas que permiten cambiar de escena e ingresar y salir de los ambientes
internos.
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Síntesis del método de virtualización
Según los resultados obtenidos en
función de las distintas variables analizadas
tanto en la planicación de vuelo como
en opciones de procesamiento, se generó
un método con recomendaciones para
una captura 3D óptima con los equipos
y software empleados en este estudio. Las
características del proceso y los tiempos de
trabajo para una persona están expuestos
en la Tabla 12.
Tabla 12
Resultado del método de virtualización del Palacio de Puruchuco con tiempos de trabajo
Proceso Características / Recomendación Tiempo 1 persona
Levantamiento de
información previa
Visita de campo para documentar las características del sujeto
y su contexto inmediato, recolección de información de
planimetría para delimitar el área y evaluar las alturas de vuelo
posible
2 días
Colocación de puntos
de control
Mínimo de 3 puntos. Para un área mayor de levantamiento, se
requiere más puntos
2 días
(1 campo + 1
gabinete)
Planicación de vuelo
2 vuelos tipo doble cuadricula con traslape frontal de 85% y
traslape lateral de 80%:
1 con cámara a 45° y altura de vuelo entre 10 y 20m
1 con cámara a 70° (o 80° si hay espacios muy encajonados) y
altura que permita un GSD similar al anterior
½ día
Vuelo
Con asolamiento vertical y de preferencia nublado para bajar
los efectos de sombra muy contrastado
½ día
Procesamiento de la
nube de puntos
Proceso inicial con denición completa
Colocación de los puntos de control y re calibración de cámaras
Generación de la nube de punto con una correspondencia
mínima de 3, 50% de la imagen y una densidad alta de puntos
1 día
(5 horas de
procesamiento para
generar la nube)
Limpieza de la nube de
puntos
Sectorizar el trabajo para no omitir zonas y evitar deshabilitar
puntos sin querer
3 días
Generación de la malla
con su textura
Malla de 999 999 caras y textura de Alta resolución (mínimo
8192 x 8192 pixeles). Formato dxf.
1 día
Captura y
procesamiento de data
con escáner 3D
Seguir la metodología de la herramienta matterport, tratando
de disponer la cámara en lugares que permiten escanear la
integralidad del espacio.
½ día
Para 3 ambientes de
menos de 20m2
Optimización de la
malla
Aplicar modicadores Smooth (suavizar) la cantidad necesaria
de veces para alisar y simplicar la malla
Aplicar el modicador “Decimate” y “collapse” (diezmar
y colapsar). Tratar de disminuir por la mitad la cantidad de
polígonos
Editar de forma especíca la malla en función a las características
propias del modelo.
1 día
Optimización de la
textura
Editar la textura manualmente para eliminar los elementos no
deseados. Disminuir la cantidad de pixeles a 4096x4096, y
aumentar el nivel de compactación Jpg.
½ día
Integración en UNITY
Integrar cada modelo generado en una escena separada y
conectarlos mediante un objeto interactivo de puerta que
permite al usuario pasar de una escena a la otra.
1 día
TOTAL DE TIEMPO 13 días
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Conclusiones
En este artículo se ha explicado el
método para levantar el modelo 3D del
Palacio de Puruchuco con el propósito
de generar la información para el proceso
de virtualización del patrimonio cultural.
La captura de datos de la parte exterior
fue la que más dicultad presentó,
tanto para la toma de fotos, así como
para su procesamiento. Sin embargo, el
uso de UAV como método de captura
de fotografías para generar un modelo
3D navegable del conjunto del edicio
patrimonial ha probado ser adecuado,
debido a que la denición alcanzada
supera las necesidades de virtualización
del patrimonio, tomando en cuenta que
la altura de vuelo permitió alcanzar un
GSD inferior a 2cm. Con el equipo de
UAV empleado, el área del Palacio de
Puruchuco (entre 45 000 y 50 000 m²)
es el límite superior para realizar 1 solo
vuelo de capturas fotográcas con el nivel
de detalle deseado.
A menos de hacer volar varios
drones con la misma cámara de forma
simultánea, recomendamos minimizar
la cantidad de vuelos para evitar cambios
de iluminación que afectan el proceso de
fotogrametría y restitución de texturas
uniformes. De hecho, las condiciones
de luz tienen un impacto determinante
sobre la calidad del producto generado,
debiéndose privilegiar tomas con la
mínima cantidad de sombras intensas.
Sin embargo, es importante recalcar que
el nivel de detalle alcanzado sirve para un
trabajo de documentación patrimonial
previo de ocurrencia media (±2cm).
Para una documentación detallada
(±2mm) (Lettelier, 2007), se necesitaría
realizar una captura de todo el conjunto con
la técnica del escaneo 3D, la que se empleó
para levantar los ambientes internos. En
el caso del Palacio de Puruchuco, eso
signicaría generar modelos con decenas
de millones de polígonos, demandando
una capacidad que supera las características
de las computadoras de escritorio más
potente hoy en día. Con las capacidades
tecnológicas actuales, resultó una buena
decisión utilizar la tecnología de captura
de imágenes HDR y datos de profundidad
mediante la cámara insignia de Matterport
para modelizar de forma separada los
ambientes interiores cuya pequeña escala
permite manejar una mayor denición.
En general, el proceso de optimización
permitió reducir signicativamente el
peso de los archivos, logrando generar
un modelo 3D de la parte exterior del
Palacio de Puruchuco inferior a 30
megas. Por otro lado, el uso de escenas,
compresión de texturas y la técnica del
“mipmaping” facilitó la integración de
todos los modelos asegurando una buena
navegación con un renderizado óptimo.
Con el método empleado, el proceso
integral para llegar a la virtualización del
Palacio de Puruchuco fue relativamente
rápido: 13 días de trabajo de una persona
desde el levantamiento de información
previa hasta la integración de los modelos
en un solo espacio virtual.
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