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Investigadores/as Institucionales

Sanchez-Aparicio, Luis JavierAutor o CoautorVillanueva-Llaurado, PaulaAutor o CoautorAira-Zunzunegui, Jose RamonAutor (correspondencia)

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31 de julio de 2025
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Artículo
Sí

A Holistic Solution for Supporting the Diagnosis of Historic Constructions from 3D Point Clouds

Publicado en: Remote Sensing. 17 (12): 2018- - 2025-06-11 17(12), DOI: 10.3390/rs17122018

Autores:

Sanchez-Aparicio, Luis Javier; Santamaria-Maestro, Ruben; Sanz-Honrado, Pablo; Villanueva-Llaurado, Paula; Aira-Zunzunegui, Jose Ramon; Gonzalez-Aguilera, Diego
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Afiliaciones

CSIC, Inst Phys & Informat Technol Leonardo Torres Queve, C Serrano 144, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Arquitectura ETSAM, Dept Bldg Struct & Phys, Avda Juan Herrera 4, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Arquitectura Madrid ETSAM, Dept Construct & Technol Architecture DCTA, Ave Juan Herrera 4, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Salamanca, Escuela Politecn Super Avila, Dept Cartog & Land Engn, Hornos Caleros 50, Avila 05003, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

This paper presents Segmentation for Diagnose (Seg4D), a holistic tool for processing 3D point clouds in the field of historical constructions. This tool incorporates state-of-the-art algorithms for the segmentation and analysis of construction systems and damage. Seg4D applies both supervised and unsupervised machine learning and deep learning methods, including the Point Transformer Neural Network for point cloud segmentation. Additionally, it facilitates the extraction of geometrical and statistical features, colour-scale conversion, noise reduction with anisotropic filters and the use of custom scripts for analysing deflections in slabs or out-of-plane movements in arches and vaults, among others. The Seg4D installer and source code are are publicly available in a GitHub repository.
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Palabras clave

3d point cloud3d point cloudsArtificial intelligenceCloudcomparCloudcompareConstruction damagesConstruction systemsCultural heritageCultural heritagesDeep neural networksDiagnosisHeritageHistoric preservationHistorical constructionHistorical constructionsLearning methodsLearning systemsNoise abatementReconstructioState-of-the-art algorithmsSupervised machine learningThree dimensional computer graphicsUnsupervised learningUnsupervised machine learning

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Remote Sensing debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 47/258, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Geosciences, Multidisciplinary.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-27:

  • WoS: 3
  • Scopus: 4
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-27:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 12 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/94167/

    Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

    • Visualizaciones: 16
    • Descargas: 8
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    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (SANCHEZ APARICIO, LUIS JAVIER) .

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido AIRA ZUNZUNEGUI, JOSE RAMON.

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    Reconocimientos ligados al ítem

    This work has been supported by the Community of Madrid and the Higher Polytechnic School of Madrid through the Project CAREEN (desarrollo de nuevos metodos basados en inteligenCia ARtificial para la caracterizacion de danos en construccionEs historicas a traves de nubEs de puNtos 3D) with reference APOYO-JOVENES-21-RCDT1L-85-SL9E1R. Pablo Sanz's pre-doctoral contract is part of grant PID2022-140071OB-C21, funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and ESF+.
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