El objetivo principal de este proyecto es la digitalización automática de grandes áreas rurales con modelos 3D de alta resolución. Para ello se caracterizará de manera precisa zonas características utilizando sensores LiDAR y cámaras hiperespectrales equipados en drones. A partir de esa información, se generará un modelado 3D guiado de regiones adyacentes y similares utilizando información secundaria de menor precisión.
Los objetivos específicos son los siguientes:
- Objetivo 1 (SO1). Desarrollar un método para la digitalización 3D de áreas rurales de gran escala basado en la caracterización de alto detalle de un área reducida pero representativa del entorno mediante sensores UAV (LiDAR y sensores hiperespectrales). Así, nuestra propuesta pretende generar procedimentalmente entidades 3D de forma que se enriquezcan, en términos de resolución espacial, los datos actuales disponibles en el medio rural, hasta la fecha proporcionados por el Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA) del Instituto Geográfico Nacional (IGN). Paralelamente, los modelos digitales 3D resultantes también se etiquetarán de acuerdo con una lista de entidades observadas que se identifican claramente en zonas reducidas mediante patrones hiperespectrales singulares.
- Objetivo 2 (SO2). Demostrar la viabilidad de la digitalización 3D propuesta en un caso de uso real. En particular, nos centraremos en el entorno rural del embalse del Rumblar (Jaén), donde coexisten plantaciones de olivar y bosque mediterráneo. Para este objetivo, es crucial determinar una correlación entre los datos de macroescala de la gran área estudiada y los datos de microescala generados de áreas representativas. Así, los modelos 3D generados sintéticamente, incluida la masa vegetal, deben corresponderse con los datos disponibles de fuentes oficiales en la zona rural a gran escala. Los datos oficiales, como los modelos digitales del terreno (MDT) para validar el relieve y la información a macroescala (ortofotografía e imágenes espectrales de satélite) para validar la masa de vegetación generada.
- Objetivo 3 (SO3). Desarrollar la plataforma RURAL-ENGINE. Esta plataforma proporcionará una interfaz usuario para la digitalización 3D de escenarios rurales utilizando el método indicado en el objetivo SO1. También permitirá a los usuarios visualizar, interactuar y navegar a través de los entornos virtuales generados. Inicialmente, mostrará los resultados obtenidos en el caso de estudio utilizado. Sin embargo, la plataforma será capaz de digitalizar nuevas zonas rurales proporcionando la información de entrada necesaria tanto a escala macro como micro. Además, se desarrollará un módulo de realidad virtual que permita la navegación e interacción en el mundo rural generado mediante esta tecnología.
- Objetivo 4 (SO4). Difundir los resultados obtenidos a lo largo del desarrollo del proyecto. Por un lado, se pretende publicar la generación de conocimiento obtenida en revistas de alto impacto y participar en congresos nacionales e internacionales en las áreas de investigación relacionadas. Otro objetivo es difundir la plataforma RURAL-ENGINE y promover las posibilidades que ofrece a los sectores público y privado: En concreto, nos centramos en el sector agrario, especialmente el olivar; las administraciones públicas responsables de la gestión y promoción del medio rural; y los gestores del instituto geográfico nacional (IGN), ya que RURAL-ENGINE puede convertirse en una herramienta de ampliación de la información que se actualiza periódicamente en su portal.
La innovación científica de este proyecto se centra en (1) la metodología a desarrollar, (2) el uso combinado de tecnologías disruptivas, (3) la segmentación semántica y el modelado 3D guiado de áreas rurales de gran escala, entre las que destacaremos la aportación de los sensores hiperespectrales UAV y LiDAR. Finalmente, la propuesta de digitalización 3D de grandes áreas rurales impacta positivamente a nivel social al permitirnos disponer de una información de alto detalle de nuestro entorno hacia la generación del gemelo digital de la Tierra.