Ortega, Dolores RoblesExpósito, José LópezAlvarado, Lidia OrtegaHigueruela, Francisco FeitoCarlos Andujar and Javier Lluch2014-01-272014-01-272009978-3-905673-72-2https://doi.org/10.2312/LocalChapterEvents/CEIG/CEIG09/135-144La representación virtual de entornos reales en 3D plantea ciertos problemas de texturización cuando dichos escenarios son de grandes dimensiones. Concretamente, el modelado de un entorno urbano con miles de edificios puede suponer un enorme reto si debe respetarse la información real del plano de la ciudad con manzanas, alturas de edificios reales, así como nombres de calles u otro tipo de información relevante. El objetivo final es posibilitar la navegación libre por dicho entorno virtual ofreciendo al usuario la mayor sensación de realismo posible, independientemente del lugar exacto por donde decida moverse en la ciudad, y exista o no información de interés en dicha zona. A pesar de partir de toda la información posible disponible en un SIG urbano, éste no suele almacenar datos relativos al aspecto real de los inmuebles, lo cual resulta imprescindible para realizar un levantamiento realista de la ciudad completa. En este trabajo se propone una solución alternativa, aplicando texturas de forma automática a los edificios de los cuales no se tenga información exacta de su posible aspecto. Para ello se emplean dos algoritmos genéticos para asignar automáticamente texturas de una base de datos, uno para texturas superiores de edificios y otras para los bajos de dichos edificios. Para realizar una asignación de forma realista, esta metodología puede contemplar las características cuantitativas de las texturas, como anchura o altura de los inmuebles, o cualitativas como diversas zonas de la ciudad (casco antiguo o avenida de última construcción, etc.). Los resultados obtenidos muestran un buen ajuste de las texturas y un alto nivel de realismo.Categories and Subject Descriptors (according to ACM CCS): I.3.3 [Computer Graphics]: Picture/Image Generation - Display algorithmsTexturización automática en Entornos urbanos utilizando Algoritmos Genéticos