ÁñÁ«ÊÓƵ

•  I
• a · A  I
• Accesibilidad  I
• Mapa web  I
• Buscar  I
• Directorio

• ::  Iniciar sesión :: 

Laura Gilabert, investigadora de la UPV, ha desarrollado un innovador método que permite identificar edificios mayas abovedados mediante mapas Lidar, una tecnología que hace posible “ver” bajo la vegetación

Uno de los hallazgos más relevantes es que las élites mayas tendían a ubicarse distribuidas entre la población general, tanto en zonas urbanas como rurales, para supervisar el uso e intercambio de recursos.

Una investigación de Laura Gilabert, arquitecta e investigadora del Centro PEGASO de la Universitat Politècnica de València (UPV), ha desarrollado un innovador método que permite identificar edificios mayas abovedados mediante mapas Lidar, una tecnología que hace posible “ver” bajo la vegetación.

El estudio, financiado por la Generalitat Valenciana y fruto de una colaboración con Tulane University (EE.UU.) y el consorcio internacional Pacunam Lidar Initiative, analiza más de 2.600 km² de selva en las Tierras Bajas Mayas, entre Guatemala y México, donde se han detectado más de 100.000 estructuras antiguas, de las cuales un 30% han sido identificado como abovedadas.

El proyecto ha descubierto cómo rastrear la riqueza y el estatus en la sociedad maya antigua utilizando tecnología Lidar, mediante la detección de estructuras abovedadas y el análisis de su distribución territorial en entornos urbanos y rurales. Para ello, el equipo ha desarrollado un modelo predictivo, validado con un 93¿% de fiabilidad, que permite clasificar los antiguos edificios según su sistema constructivo, identificando aquellos construidos con muros y bóvedas de piedra, un rasgo vinculado a una mayor riqueza y prestigio social.

Nuevas hipótesis sobre la organización social y económica de los mayas

La posibilidad de diferenciar los edificios abovedados de otras construcciones más sencillas permite formular nuevas hipótesis sobre la organización social y económica de la antigua civilización maya. El estudio ofrece así nuevas claves sobre la vida cotidiana de miles de personas que habitaron en las ciudades mayas durante el periodo Clásico (250-900 d.C.).

Uno de los hallazgos más relevantes es que las élites mayas tendían a ubicarse distribuidas entre la población general, tanto en zonas urbanas como rurales, para supervisar el uso e intercambio de recursos.

“Hasta ahora, ha sido difícil definir los barrios mayas”, afirma Francisco Estrada-Belli, líder del estudio, arqueólogo e investigador de Tulane University. “Poder ver la distribución de residencias élite y no élite a gran escala nos da la clave para entender el urbanismo maya.”

“En este artículo mostramos cómo la combinación de excavación arqueológica, análisis arquitectónico y datos Lidar permite obtener nuevas perspectivas sobre la organización de la sociedad maya antigua”, apunta Marcello A. Canuto, director del Middle American Research Institute de Tulane University.

Además de las edificaciones, la tecnología Lidar ha permitido detectar infraestructuras agrícolas y de gestión del agua, como terrazas de cultivo, canales y aguadas. Estos hallazgos refuerzan la idea de un alto grado de planificación del territorio y una compleja organización política.

“La teledetección con Lidar permite optimizar el uso de los recursos económicos y humanos dedicados a la investigación arqueológica, pues las excavaciones pueden planificarse previamente de forma muy precisa. Lidar abre nuevos horizontes en la conservación y la gestión del patrimonio arqueológico, especialmente cuando éste se encuentra bajo áreas naturales protegidas”, concluye Laura Gilabert.

Referencias:

Gilabert Sansalvador, Laura (2025). La investigación del patrimonio arquitectónico maya a través de Lidar. III Jornada de Presentación de Resultados de Proyectos I+D+i del Centro de Investigación PEGASO-UPV. ETSIE-UPV, junio de 2025

Estrada-Belli, F., Gilabert-Sansalvador, L., Canuto, M. A., ?prajc, I., & Fernandez-Diaz, J. C. (2023). Architecture, wealth and status in Classic Maya urbanism revealed by airborne lidar mapping. Journal of Archaeological Science, 157, 105835. https://doi.org/10.1016/j.jas.2023.105835