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¿Puede una nube de puntos ayudar a determinar si una montaña debe considerarse un tresmil? El equipo de Sostremetries lleva años recorriendo y analizando el Pirineo para responder con datos a esta y otras preguntas. En 2026, su trabajo ha permitido confirmar la Agulla Sud de Malavesina como un nuevo tresmil, después de un proceso que combina análisis de datos LiDAR con tcp PointCloud Editor y mediciones GNSS de alta precisión sobre el terreno.
La campaña The Pyrenean 3000ers de Sostremetries combina el análisis de datos LiDAR con tcp PointCloud Editor y mediciones GNSS sobre el terreno para revisar con precisión las cumbres de más de 3.000 metros del Pirineo. En 2026, este trabajo ha permitido confirmar la Agulla Sud de Malavesina como un nuevo tresmil en Cataluña.
Aplitop colabora en el proyecto mediante tcp PointCloud Editor, utilizado para procesar y analizar las nubes de puntos LiDAR antes de determinar qué zonas necesitan una comprobación directa en campo.
The Pyrenean 3000ers: medir el Pirineo con criterios topográficos y nubes de puntos
Determinar qué cimas del Pirineo superan realmente los 3.000 metros parece, a primera vista, una cuestión de altitud. Sin embargo, la realidad es bastante más compleja.
Ese es uno de los retos de The Pyrenean 3000ers. El proyecto impulsado por Sostremetries para elaborar una nueva lista de los tresmiles del Pirineo aplicando criterios topográficos homogéneos.
Para formar parte de ella no basta con superar los 3.000 metros de altitud. También se analiza la prominencia de cada cima, es decir, la diferencia de altura respecto al collado que la conecta con un terreno de mayor elevación. En este proyecto se establece un mínimo de 10 metros de prominencia para considerar una cima independiente.
Esto obliga a estudiar con detalle cumbres, collados, crestas y pequeñas diferencias de elevación a lo largo de una cordillera que supera los 55.000 km².
El trabajo de Sostremetries combina dos fases que se complementan: un análisis previo de los datos disponibles y, cuando es necesario, una comprobación directa sobre el terreno con equipos GNSS.
Del análisis LiDAR al trabajo de campo
Antes de subir a una cima, hay muchas horas de trabajo delante de una pantalla.
Durante la preparación de la campaña de 2026, Sostremetries ha utilizado tcp PointCloud Editor para procesar y estudiar nubes de puntos LiDAR de diferentes zonas del Pirineo.
El objetivo no es sustituir la medición de campo, sino aprovechar toda la información disponible para saber dónde es necesario medir y qué debe comprobarse exactamente.
La nube de puntos permite analizar el relieve en tres dimensiones, localizar posibles cimas y estudiar la geometría de sus collados. Cuando las diferencias son claras, algunos candidatos pueden validarse o descartarse durante esta fase. Cuando los resultados se encuentran demasiado cerca del límite establecido, el trabajo continúa sobre el terreno.
Así, el análisis LiDAR se convierte en una herramienta para orientar una campaña de medición mucho más precisa.
Cómo tcp PointCloud Editor ayuda a analizar una cima
A lo largo del proyecto, Sostremetries ha utilizado diferentes herramientas de tcp PointCloud Editor para interpretar las nubes de puntos y resolver situaciones muy concretas.
Una de las más importantes es la selección por franjas de elevación, por ejemplo, comprobar si una cima mantiene los 10 metros mínimos de prominencia establecidos como criterio para formar parte de la lista. Al aislar determinados rangos de altitud, el equipo puede visualizar la relación entre una cima y sus posibles collados . Así se puede comprobar si existe la diferencia necesaria para cumplir el criterio de prominencia.
La visualización de la nube mediante información RGB permite detectar otro elemento que puede alterar las conclusiones: la nieve. Una superficie nevada sobre una cima o un collado puede provocar que los datos LiDAR representen una elevación superior a la del terreno real.
Funciones de visualización como Eye Dome Lighting (EDL) ayudan también a interpretar mejor el relieve. También, identificar elementos que no forman parte de la superficie natural de la montaña, como mojones, vivacs de piedra o determinados puntos de ruido.
Sostremetries también ha recurrido a perfiles, comparación de nubes, triangulación de superficies, vistas ortográficas y edición manual de puntos para estudiar aquellos lugares donde la interpretación no resulta evidente. Aplitop ya documentó parte de esta metodología durante las primeras fases de The Pyrenean 3000ers.
Son herramientas habituales dentro del procesamiento de nubes de puntos, pero aquí se aplican a un problema muy concreto: decidir si unos pocos metros son suficientes para cambiar la consideración de una montaña.
Agulla Sud de Malavesina: una duda de apenas unos metros
Uno de esos casos era la Agulla Sud de Malavesina, situada en el macizo del Besiberri, en la Vall de Boí.
La cima llevaba años generando dudas. Mediciones anteriores situaban su prominencia alrededor de los 9 metros, muy cerca de los 10 necesarios para considerarla un tresmil independiente. Pero, el margen de error disponible impedía obtener una conclusión definitiva.
El análisis de los datos LiDAR con tcp PointCloud Editor permitió estudiar previamente la geometría de la cima y sus collados. El resultado confirmó que se trataba de uno de los puntos que requería una medición directa: la prominencia estaba demasiado cerca del límite para resolverla únicamente a partir de los datos disponibles.
El siguiente paso fue subir a la montaña.
De la nube de puntos a la medición GNSS
El 5 de julio de 2026, el equipo de Sostremetries realizó la medición de la Agulla Sud de Malavesina utilizando dos receptores GNSS Emlid Reach RS4.
Uno de ellos se instaló como base sobre el Comaloforno. El segundo se utilizó para medir tanto el punto natural más alto de la Agulla Sud de Malavesina como el collado que determina su prominencia.
Los resultados fueron concluyentes:
- Altitud de la cima: 3.012,9 m
- Altitud del collado clave: 3.001,9 m
- Prominencia: 11,0 m
La diferencia supera el criterio mínimo de 10 metros. La Agulla Sud de Malavesina podía incorporarse a la lista como un nuevo tresmil y Cataluña pasaba así de doce a trece cumbres que cumplen este criterio.
Las observaciones sobre el terreno permitieron determinar una altitud de 3.012,9 metros para la cima y de 3.001,9 metros para el collado clave.
Un solo metro por encima del criterio establecido era suficiente para resolver una duda que llevaba años abierta: la Agulla Sud de Malavesina cumple las condiciones y se incorpora como un nuevo tresmil del Pirineo catalán.
Tecnología para saber dónde medir
The Pyrenean 3000ers muestra una aplicación poco convencional de las nubes de puntos, pero representa muy bien una realidad habitual en topografía: disponer de más datos no elimina la necesidad de interpretar correctamente el terreno.
El análisis previo con tcp PointCloud Editor permite a Sostremetries trabajar sobre grandes conjuntos de datos LiDAR, localizar candidatos, estudiar su prominencia y descartar casos que pueden resolverse directamente en gabinete.
Pero es el criterio técnico, la experiencia y el trabajo minucioso del equipo de Sostremetries los que convierten esos datos en conclusiones.
La tecnología ayuda a formular la pregunta correcta. Después, hay que subir a la montaña para encontrar la respuesta.
En el caso de la Agulla Sud de Malavesina, esa combinación entre procesamiento de nubes de puntos y medición GNSS de alta precisión ha permitido resolver una duda que llevaba años abierta.
Y añadir un nuevo nombre a los tresmiles del Pirineo.
The Pyrenean 3000ers continúa analizando cimas de toda la cordillera con el objetivo de construir una lista basada en criterios y mediciones homogéneas. Durante el proceso, algunas montañas tradicionalmente consideradas tresmiles pueden dejar de cumplir los requisitos, mientras que otras cimas pueden incorporarse después de ser estudiadas con mayor precisión.
Desde Aplitop queremos agradecer a Sostremetries que haya confiado en nuestra tecnología como parte de un trabajo que combina topografía, montaña y una enorme dedicación por conocer con mayor precisión nuestra geografía.
