Post-fire UAV LiDAR dataset of the Las Médulas Cultural Heritage Site (León, Spain) Post-fire UAV LiDAR dataset of the Las Médulas Cultural Heritage Site (León, Spain) Este dataset contiene datos LiDAR de alta resolución obtenidos mediante UAV entre septiembre y noviembre de 2025 tras el incendio forestal de Yeres que afectó Las Médulas (León, España). Las Médulas es un paisaje declarado Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO, moldeado por la minería romana de oro a gran escala, lo que hace que la documentación precisa tras el incendio sea esencial para la evaluación arqueológica, geomorfológica y medioambiental. El conjunto de datos incluye nubes de puntos LiDAR, modelos digitales de elevación (DEM), modelos digitales de superficie (DSM) y ortomosaicos (DOM) producidos para toda la extensión del BIC. Estos datos de acceso libre proporcionan un registro 3D sin precedentes de las condiciones del terreno tras el incendio, la pérdida de vegetación y los patrones de erosión, lo que contribuye a la gestión del patrimonio, la vigilancia ecológica y la investigación científica. [Descripción de los métodos utilizados para la recopilación/generación de datos Se realizaron un total de 37 vuelos con UAV utilizando plataformas DJI Matrice 300/350 equipadas con sensores LiDAR Zenmuse L1 y L2. La adquisición con seguimiento del terreno se realizó a 120 m AGL utilizando planes de vuelo de doble cuadrícula. [Métodos de procesamiento de los datos] Los datos se procesaron en DJI Terra v5.1.0 para generar nubes de puntos LAS, DEM, DSM y DOM. Las tramas y nubes de salida se dividieron en mosaicos (1×1 km o 2×2 km) utilizando scripts de Python (incluidos). This dataset contains high-resolution UAV-LiDAR data acquired in September and November 2025 following the Yeres wildfire affecting the Las Médulas Cultural Heritage Site (León, Spain). Las Médulas is a UNESCO World Heritage landscape shaped by large-scale Roman gold mining, making precise post-fire documentation essential for archaeological, geomorphological, and environmental assessment. The dataset includes LiDAR point clouds, Digital Elevation Models (DEM), Digital Surface Models (DSM), and orthomosaics (DOM) produced for the full extent of the BIC. These open-access data provide an unprecedented 3D record of post-fire terrain conditions, vegetation loss, and erosion patterns, supporting heritage management, ecological monitoring, and scientific research. [Description of methods used for collection/generation of data A total of 37 UAV flights were conducted using DJI Matrice 300/350 platforms equipped with Zenmuse L1 and L2 LiDAR sensors. Terrain-following acquisition was performed at 120 m AGL using double-grid flight plans. [Methods for processing the data] Data were processed in DJI Terra v5.1.0 to generate LAS point clouds, DEM, DSM, and DOM. Output rasters and clouds were tiled (1×1 km or 2×2 km) using Python scripts (included). This dataset contains high-resolution UAV-LiDAR data acquired in September and November 2025 following the Yeres wildfire affecting the Las Médulas Cultural Heritage Site (León, Spain). Las Médulas is a UNESCO World Heritage landscape shaped by large-scale Roman gold mining, making precise post-fire documentation essential for archaeological, geomorphological, and environmental assessment. The dataset includes LiDAR point clouds, Digital Elevation Models (DEM), Digital Surface Models (DSM), and orthomosaics (DOM) produced for the full extent of the BIC. These open-access data provide an unprecedented 3D record of post-fire terrain conditions, vegetation loss, and erosion patterns, supporting heritage management, ecological monitoring, and scientific research. 3D topography Cultural Heritage Las Médulas Post-fire assessment Roman mining landscape UAV LiDAR 3D topography Cultural Heritage Las Médulas Post-fire assessment Roman mining landscape UAV LiDAR http://hdl.handle.net/10261/408711 2025-12-05T00:00:00+01:00 2025-12-06T07:15:16+01:00 2025-12-19T23:13:11.584986+01:00 2025-12-19T23:13:11.584980+01:00 plain text/plain README.txt README.txt Agencia Estatal Consejo Superior de Investigaciones Científicas EA0020951 2025-09-01T00:00:00+02:00 2025-11-28T00:00:00+01:00