Presentamos un sistema novedoso para la detección autónoma de cambios semánticos en entornos urbanos mediante fusión multisenor LiDAR, imágenes RGB y datos termales, combinado con una arquitectura de aprendizaje profundo para clasificación semántica precisa y procesamiento eficiente. El sistema supera técnicas actuales con una mejora de 15% en exactitud semántica y una reducción de 30% en tiempo de procesamiento gracias a una estrategia de fusión LiDAR dinámicamente ponderada basada en entropía de Shannon y a un módulo de aprendizaje profundo basado en grafos.

La necesidad de identificar cambios urbanos con precisión y rapidez es clave para planificación urbana, respuesta a desastres, gestión de infraestructuras y seguridad. Los métodos tradicionales son laboriosos y propensos a errores. Nuestra propuesta automatiza la detección y clasificación semántica de regiones cambiadas en categorías como edificios, carreteras, vegetación, agua y suelo desnudo.

Metodología: El sistema consta de tres módulos principales. Adquisición y preprocesado de datos mediante plataforma UAV equipada con LiDAR Velodyne Puck, cámara RGB Sony Alpha 6000 y cámara térmica FLIR Tau 640, sincronizados por GPS-RTK. Los datos LiDAR se someten a reducción de ruido y filtrado del terreno, mientras que las imágenes RGB y térmicas se ortorrectifican y proyectan sobre la nube de puntos para llevar todo a un sistema de coordenadas común.

Fusión de sensores y extracción de características: aplicamos una estrategia de fusión dinámica ponderada por la entropía de cada flujo sensorial. La ponderación se calcula como weight_i = 1/Entropy(sensor_i), de forma que sensores con mayor incertidumbre reciben menor peso. Para extracción de características usamos PointNet++ sobre la nube de puntos LiDAR y ResNet-50 preentrenado para generar embeddings de las imágenes RGB y térmicas. Los vectores resultantes se concatenan para formar la representación unificada de cada celda espacial.

Análisis semántico y detección de cambios: el entorno urbano se modela como un grafo donde cada nodo corresponde a una celda espacial fija de 1m x 1m y las aristas conectan vecinos en una vecindad 8-conectada. Las características de nodo son los vectores concatenados de LiDAR, RGB y térmico. Un Graph Convolutional Network de tres capas agrega información contextual de vecinos y produce una distribución de probabilidad sobre clases semánticas. La detección de cambios compara distribuciones de dos instantes temporales y marca un cambio cuando la diferencia en la clase dominante supera umbral t = 0.2.

Diseño experimental y datos: se utilizó el dataset público OpenDroneMap y un dataset propio recopilado en Austin, Texas, en dos estaciones distintas. La cobertura fue de 1 km² con aproximadamente 200000 puntos LiDAR por metro cuadrado. Las etiquetas de referencia se generaron mediante anotación manual y técnicas de segmentación semiautomáticas.

Resultados: el sistema alcanzó una exactitud global del 92.1% en clasificación semántica, frente a 86% de métodos basados solo en LiDAR, y un IoU medio en detección de cambios de 0.78 frente a 0.65 de la línea base. El tiempo de procesamiento se redujo a 31 minutos por km², un 30% menos que implementaciones previas.

La mejora se atribuye a la fusión dinámica que prioriza sensores más fiables en tiempo real y a la capacidad del GCN para capturar información contextual. Estas ventajas permiten aplicaciones prácticas como evaluación rápida de daños tras desastres, monitorización de obras o gestión de infraestructuras.

Contribuciones técnicas destacadas: 1 fusión dinámica basada en entropía de Shannon que ajusta pesos en tiempo real, 2 combinación de PointNet++ y embeddings CNN para representación multimodal, 3 integración de un GCN diseñado para modelar relaciones espaciales en rejillas urbanas. Estas innovaciones posibilitan mayor precisión y eficiencia en detección y clasificación semántica.

Limitaciones y trabajo futuro: mejorar robustez ante condiciones meteorológicas adversas, integrar información temporal para modelar cambios dinámicos, explorar GANs para aumento de datos y avanzar hacia un pipeline de procesamiento en tiempo real para despliegues operativos.

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