Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
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16 de junio de 2025
La digitalización de La Roca: así es como Pete Kelsey y RealityScan 2.0 llevaron Alcatraz al ecosistema de Epic
Cuando VCTO Labs se puso manos a la obra para crear el modelo 3D más completo jamás creado de la isla de Alcatraz, eligieron RealityScan para generar una impresionante réplica digital llena de detalles a partir de teselas de Cesium, fotos y LiDAR aéreos.
La isla de Alcatraz, enmarcada entre las olas de la bahía de San Francisco, es uno de los lugares históricos más emblemáticos de Estados Unidos. La cárcel de máxima seguridad albergó en su día a célebres reclusos como Al Capone y Robert Stroud, el «pajarero de Alcatraz», y sirvió como base militar antes de convertirse, más tarde, en un símbolo del activismo indígena de Estados Unidos durante la ocupación de 1969 y 1971. En la actualidad, es un sitio protegido por el National Park Service y atrae cada año a más de un millón de turistas.
Sin embargo, Alcatraz o «La Roca», apodo con el que se la conoce, es mucho más que una atracción turística: también es un ejemplo vivo de la historia. Al igual que buena parte del patrimonio cultural expuesto a los elementos, el tiempo es su gran enemigo. Precisamente por eso, Pete Kelsey, fundador de VCTO Labs y eterno defensor de la conservación digital, lideró un innovador proyecto para crear el modelo 3D de Alcatraz más completo jamás diseñado. El objetivo era establecer una base de referencia digital para estudiar el posible impacto de la crecida del nivel del mar, la erosión y la actividad sísmica en la isla.
Sin embargo, Alcatraz o «La Roca», apodo con el que se la conoce, es mucho más que una atracción turística: también es un ejemplo vivo de la historia. Al igual que buena parte del patrimonio cultural expuesto a los elementos, el tiempo es su gran enemigo. Precisamente por eso, Pete Kelsey, fundador de VCTO Labs y eterno defensor de la conservación digital, lideró un innovador proyecto para crear el modelo 3D de Alcatraz más completo jamás diseñado. El objetivo era establecer una base de referencia digital para estudiar el posible impacto de la crecida del nivel del mar, la erosión y la actividad sísmica en la isla.
Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
Para digitalizar la parte exterior de La Roca, Pete combinó varias tecnologías de detección, entre las que se incluían fotogrametría de alta resolución, imágenes multiespectrales y LiDAR aéreos. El ingente volumen de datos y la mala conexión a Internet de la isla hacían imposible el procesamiento en la nube, de modo que los datos tuvieron que procesarse directamente allí justo después de cada escaneo. Esto obligaba a Pete y al equipo a cerciorarse de que todos los datos se habían capturado correctamente antes de marcharse de Alcatraz.
RealityScan 2.0 moldea el futuro digital de Alcatraz
Algunos de los datos se procesaron directamente en RealityScan (antes conocido como RealityCapture). «Tenía claro que iba a usarlo porque es uno de los pocos productos que es capaz de integrar datos de fotogrametría y LiDAR en un mismo modelo», confiesa Pete. «Siempre recordaré aquel día en la oficina de Alcatraz en el que procesamos con RealityScan todos los datos que habíamos capturado probablemente con fotogrametría».
En ese momento, RealityScan solo permitía combinar fotogrametría con LiDAR terrestre. Entonces, Pete se puso en contacto con nuestro equipo para ver si podíamos ayudarle a fusionar imágenes de drones con escaneos de LiDAR aéreos. En RealityScan, estábamos encantados de echarles una mano y empezamos a trabajar en la compatibilidad con LiDAR aéreos, de modo que el proyecto de Alcatraz se alzó como el campo de pruebas perfecto para RealityScan 2.0. Gracias a esta colaboración, RealityScan ya permite de manera oficial la combinación de fotogrametría con LiDAR aéreos y terrestres.
El procesamiento de datos en RealityScan 2.0
Pete nos facilitó una red topográfica formada por 62 puntos de control en el suelo, 2805 imágenes capturadas por dron y el escaneo del LiDAR aéreo. Los datos de fotogrametría y los puntos de control del suelo se procesaron mediante un procedimiento estándar, en el que se importaban todas las imágenes en un proyecto de RealityScan y, más tarde, se alineaban. Después de esta alineación inicial, importamos los puntos de control del suelo, los marcamos en las imágenes, eliminamos los metadatos de GPS menos precisos del dron y volvimos a realizar la alineación para optimizar el resultado.
RealityScan 2.0 moldea el futuro digital de Alcatraz
Algunos de los datos se procesaron directamente en RealityScan (antes conocido como RealityCapture). «Tenía claro que iba a usarlo porque es uno de los pocos productos que es capaz de integrar datos de fotogrametría y LiDAR en un mismo modelo», confiesa Pete. «Siempre recordaré aquel día en la oficina de Alcatraz en el que procesamos con RealityScan todos los datos que habíamos capturado probablemente con fotogrametría».
En ese momento, RealityScan solo permitía combinar fotogrametría con LiDAR terrestre. Entonces, Pete se puso en contacto con nuestro equipo para ver si podíamos ayudarle a fusionar imágenes de drones con escaneos de LiDAR aéreos. En RealityScan, estábamos encantados de echarles una mano y empezamos a trabajar en la compatibilidad con LiDAR aéreos, de modo que el proyecto de Alcatraz se alzó como el campo de pruebas perfecto para RealityScan 2.0. Gracias a esta colaboración, RealityScan ya permite de manera oficial la combinación de fotogrametría con LiDAR aéreos y terrestres.
El procesamiento de datos en RealityScan 2.0
Pete nos facilitó una red topográfica formada por 62 puntos de control en el suelo, 2805 imágenes capturadas por dron y el escaneo del LiDAR aéreo. Los datos de fotogrametría y los puntos de control del suelo se procesaron mediante un procedimiento estándar, en el que se importaban todas las imágenes en un proyecto de RealityScan y, más tarde, se alineaban. Después de esta alineación inicial, importamos los puntos de control del suelo, los marcamos en las imágenes, eliminamos los metadatos de GPS menos precisos del dron y volvimos a realizar la alineación para optimizar el resultado.
Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
Lo siguiente fue importar los datos del LiDAR aéreo mediante la herramienta Import LiDAR Scan en la pestaña Workflow. RealityScan identificó automáticamente todos los datos como LiDAR aéreo. Durante la importación, RealityScan generó cámaras virtuales para renderizar el escaneo láser, lo que se tradujo en archivos .lsp que se podían usar para la alineación y la generación de mallas, como con el LiDAR terrestre.
Hay tres formas de generar cámaras virtuales:
Hay tres formas de generar cámaras virtuales:
- A partir de poses de cámara previas
- A partir de componentes
- Mediante la generación de poses aéreas
Puesto que contábamos con 2332 imágenes aéreas en un único componente, era prácticamente imposible reutilizarlas. En su lugar, generamos poses aéreas, con las que creamos una cuadrícula estándar de cámaras virtuales encima de la nube de puntos.
Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
Como la nube de puntos era muy densa, los archivos .lsp parecían fotografías reales, lo que nos permitió marcar los puntos de control del suelo de manera sencilla y precisa.
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Marcamos algunos GCP en el canal de intensidad y vimos que era más preciso que el canal de color, gracias a los cambios de color típicos del LiDAR aéreo.
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Después de marcar el GCP, volvimos a alinear el proyecto y conseguimos un solo componente combinando los datos del LiDAR aéreo y la fotogrametría.
Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
Lo mejor de ambos mundos: LiDAR para geometría y fotogrametría para texturas
Después de alinear los datos, usamos el LiDAR aéreo para reconstruir la malla y la fotogrametría para generar texturas en alta resolución. Los resultados fueron impresionantes. La reconstrucción de la malla con LiDAR generó más de 200 millones de polígonos y RealityScan creó 21 texturas en 8K para obtener el máximo nivel de detalle.
Algunas superficies, como las estructuras del tejado, los bordes y las áreas con menos textura, se capturaron mucho mejor con el LiDAR que con la fotogrametría. Sin embargo, al utilizar una metodología híbrida, exprimimos los puntos fuertes de ambas tecnologías.
Después de alinear los datos, usamos el LiDAR aéreo para reconstruir la malla y la fotogrametría para generar texturas en alta resolución. Los resultados fueron impresionantes. La reconstrucción de la malla con LiDAR generó más de 200 millones de polígonos y RealityScan creó 21 texturas en 8K para obtener el máximo nivel de detalle.
Algunas superficies, como las estructuras del tejado, los bordes y las áreas con menos textura, se capturaron mucho mejor con el LiDAR que con la fotogrametría. Sin embargo, al utilizar una metodología híbrida, exprimimos los puntos fuertes de ambas tecnologías.
Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
Para ayudar en este proyecto, AMD ha puesto a disposición una potente área de trabajo con la CPU Threadripper Pro 7995WX de 96 núcleos. «Abrí el Administrador de tareas y vi 96 cuadros azules, todos ellos ejecutándose al 100 % a 4,7 GHz. No me importa admitir que chillé de la emoción», reconoce Kelsey.
Aún más impresionantes fueron las métricas del rendimiento:
Del escáner a la pantalla: visualización de Alcatraz en Unreal Engine y Twinmotion
Lo más lógico era visualizar el escaneo de Alcatraz con Epic Games, puesto que cuenta con herramientas de renderizado impresionantes como Unreal Engine y Twinmotion. Y el resultado no puedo ser más espectacular.
Alcatraz, enmarcada en mitad de la bahía de San Francisco, era el sujeto ideal. Después de importar la malla de alta resolución en Twinmotion, añadimos un plano oceánico y nubes volumétricas desde las opciones de ambiente, y utilizados los recursos integrados para enriquecer el entorno. En cuestión de minutos, teníamos una escena aérea fotorrealista de la isla en tiempo real.
Aún más impresionantes fueron las métricas del rendimiento:
- Cálculo de la malla a partir del LiDAR aéreo: 13 minutos y 48 segundos
- Reconstrucción de detalles normal de la fotogrametría: 1 hora, 38 minutos y 55 segundos
- Reconstrucción con alto detalle de la fotogrametría: 7 horas, 6 minutos y 22 segundos
Del escáner a la pantalla: visualización de Alcatraz en Unreal Engine y Twinmotion
Lo más lógico era visualizar el escaneo de Alcatraz con Epic Games, puesto que cuenta con herramientas de renderizado impresionantes como Unreal Engine y Twinmotion. Y el resultado no puedo ser más espectacular.
Alcatraz, enmarcada en mitad de la bahía de San Francisco, era el sujeto ideal. Después de importar la malla de alta resolución en Twinmotion, añadimos un plano oceánico y nubes volumétricas desde las opciones de ambiente, y utilizados los recursos integrados para enriquecer el entorno. En cuestión de minutos, teníamos una escena aérea fotorrealista de la isla en tiempo real.
Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
Además, configurar Unreal Engine resultó muy sencillo. Activamos el complemento de agua para añadir el mar que rodea la isla e instalamos el complemento Cesium for Unreal para incorporar datos geoespaciales del mundo real. Con Cesium, añadimos las áreas de alrededor, incluidos puntos de referencia como el puente Golden Gate, a través de teselas en 3D fotorrealistas de Google.
Courtesy of Pete Kelsey, VCTO Labs
Regreso al pasado en el futuro
Alcatraz ha sido un testigo silencioso de algunas de las épocas más turbulentas de Estados Unidos. Hoy en día, gracias a Pete Kelsey, a su amplio equipo y al equipo de RealityScan, también se alza como un monumento a las oportunidades que ofrece combinar tecnología de vanguardia con preservación cultural.
El proyecto Alcatraz muestra cómo LiDAR y la fotogrametría pueden complementarse entre sí, y cómo la canalización de RealityScan 2.0, junto con el ecosistema de Unreal Engine, permite a los creadores digitalizar, preservar y compartir la historia como nunca antes.
De cara al futuro, nuestra misión está clara: ser la piedra angular de la creación de contenido en 3D, convirtiéndonos en la herramienta indispensable para que los creadores lleven el mundo real al metaverso fotorrealista, ofreciendo el software de escaneo más avanzado, intuitivo y fiable del mercado.
Porque, si puedes escanear la realidad, puedes preservarla, comprenderla y lo más importante: compartirla.
Alcatraz ha sido un testigo silencioso de algunas de las épocas más turbulentas de Estados Unidos. Hoy en día, gracias a Pete Kelsey, a su amplio equipo y al equipo de RealityScan, también se alza como un monumento a las oportunidades que ofrece combinar tecnología de vanguardia con preservación cultural.
El proyecto Alcatraz muestra cómo LiDAR y la fotogrametría pueden complementarse entre sí, y cómo la canalización de RealityScan 2.0, junto con el ecosistema de Unreal Engine, permite a los creadores digitalizar, preservar y compartir la historia como nunca antes.
De cara al futuro, nuestra misión está clara: ser la piedra angular de la creación de contenido en 3D, convirtiéndonos en la herramienta indispensable para que los creadores lleven el mundo real al metaverso fotorrealista, ofreciendo el software de escaneo más avanzado, intuitivo y fiable del mercado.
Porque, si puedes escanear la realidad, puedes preservarla, comprenderla y lo más importante: compartirla.
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