Las imágenes de drones y el aprendizaje automático revolucionan el mapeo de sitios arqueológicos

18/Dic/2025

UnidosxIsrael

Una nueva herramienta desarrollada en la Universidad de Haifa está cambiando la forma en que los arqueólogos documentan y analizan ruinas antiguas. Utiliza imágenes de drones y aprendizaje automático para revelar patrones arquitectónicos que no se pueden identificar a nivel del suelo.

“Los sitios que en la superficie aparecen como piedras dispersas se convierten de repente en espacios coherentes y organizados, lo que ahorra mucho tiempo de investigación”, declaró al Servicio de Prensa de Israel el Dr. Yitzchak Jaffe, de la Facultad de Arqueología y Culturas Marítimas de la Universidad de Haifa, uno de los autores del estudio. “Y este sistema es único en su implementación en el campo de la arqueología”.

La herramienta combina imágenes de drones de alta resolución con aprendizaje automático para identificar piedras de construcción individuales y segmentos de muros en sitios arqueológicos. En cuestión de minutos, el sistema puede mapear cientos de miles de piedras y traducir lo que parece un caos visual en un plano detallado y medible del sitio. Recientemente fue evaluado en la revista Journal of Archaeological Science, con revisión por pares.

Los asentamientos antiguos a menudo frustran tanto a investigadores como a visitantes. Desde el suelo, los muros derrumbados y las estructuras erosionadas parecen montones de piedras al azar, e incluso un trabajo de campo prolongado puede no aclarar cómo se distribuyó originalmente un sitio. Si bien la fotografía con drones ofrece una perspectiva más amplia, convertir imágenes aéreas en datos arqueológicos utilizables ha requerido hasta ahora un procesamiento manual largo y laborioso. Para superar esta brecha, el equipo de la Universidad de Haifa trabajó con cientos de imágenes de drones capturadas sobre ruinas arqueológicas, integrando las fotografías en mapas espaciales precisos y modelos de elevación. Estos mapas se dividieron en cientos de pequeñas secciones que se utilizaron para entrenar dos modelos de aprendizaje automático. A un modelo se le enseñó a identificar piedras de construcción individuales, mientras que al segundo se le enseñó a detectar segmentos de muro.

Ambos modelos se entrenaron utilizando miles de ejemplos etiquetados manualmente. Una vez entrenados, el sistema cruzó las capas de piedra y muro para generar un plano detallado del sitio donde cada piedra se fija en su ubicación exacta y se asocia con un segmento de muro específico. Según el investigador doctoral Erel Uziel, coautor del estudio, el resultado es un nivel de precisión espacial que antes era inalcanzable sin una excavación extensa.

El sistema se probó posteriormente en nueve sitios arqueológicos de Israel. En total, identificó aproximadamente 350.000 piedras de construcción, de las cuales aproximadamente el 20% se clasificaron como parte de estructuras de muro. Los investigadores descubrieron que la herramienta funcionaba con precisión incluso en yacimientos con vegetación densa, suelos de colores variados o con conservación parcial, condiciones que suelen complicar la documentación arqueológica.

Al integrar datos a nivel de piedra con la segmentación de muros, la herramienta permite a los investigadores identificar tipos de construcción, estilos arquitectónicos y organización espacial en asentamientos completos. Esto, según el equipo, abre nuevas posibilidades para analizar cómo se desarrollaron los yacimientos a lo largo del tiempo, cómo se planificaron los barrios y cómo cambiaron las decisiones arquitectónicas a lo largo de los períodos.

Las implicaciones van más allá de la documentación. Con datos espaciales precisos, los arqueólogos pueden identificar áreas con alto potencial de investigación y planificar excavaciones de forma más estratégica, reduciendo excavaciones innecesarias y preservando mejor las zonas sensibles, según el equipo. La herramienta también permite a los investigadores plantear nuevas preguntas de investigación que dependen de relaciones espaciales precisas, como cambios en la densidad de edificaciones, la reutilización de materiales o variaciones en las técnicas de construcción dentro de un mismo yacimiento.

Hai Ashkenazi, arqueólogo y director de Geoinformática de la Autoridad de Antigüedades de Israel, declaró a TPS-IL que la herramienta podría ser «muy útil».

A primera vista, este podría ser un desarrollo muy útil para nosotros en la Autoridad de Antigüedades, ya que permite elaborar rápidamente planos de sitio. Actualmente, lo estamos probando para comprobar su compatibilidad con nuestros archivos y con diferentes tipos y colores de terreno, afirmó.