Urbanismo e infraestructuras

GasDeNacho es una herramienta orientada a fomentar la movilidad con combustibles alternativos mediante la reutilización de datos abiertos del Ministerio. La aplicación se especializa en gases combustibles (Gas natural comprimido, gas natural licuado y gas licuado de pretóleo).

Funcionalidades principales

• Consulta de precios actualizados en estaciones de servicio que suministran GNC, GLP y GNL.
• Histórico de precios por estación para analizar la evolución y detectar oportunidades de ahorro.
• Localización “Cerca de mí”: sistema de geolocalización que permite encontrar rápidamente las estaciones más próximas con precios actualizados.
• Planificador de rutas: herramienta para trayectos de media y larga distancia que identifica puntos de repostaje de GNC, GLP y GNL a lo largo de autovías y carreteras principales.
• Cobertura municipal y provincial: visualización detallada de precios por municipios y provincias para facilitar la comparación entre zonas.
• Apoyo a la movilidad sostenible: información útil para adaptarse a las Zonas de Bajas Emisiones (ZBE), favoreciendo una conducción más eficiente en entornos urbanos. 

La aplicación utiliza datos abiertos oficiales, presentados de forma clara y accesible, con actualizaciones frecuentes que garantizan su utilidad práctica.

El objetivo de GasDeNacho es simplificar el acceso a la información sobre combustibles alternativos, facilitando la toma de decisiones informadas y promoviendo el uso de opciones más sostenibles en el transporte.

Dirigida a conductores de vehículos a gas, profesionales del transporte, empresas de logística y usuarios interesados en reducir costes y emisiones en sus desplazamientos.

Imagina que eres técnico de urbanismo y tienes sobre la mesa una solicitud de licencia de obra. Tienes el plano del edificio en un sistema, los datos catastrales en otro, la normativa urbanística en un PDF y el mapa de zonas protegidas en un visor diferente. Cada comprobación requiere saltar entre herramientas, cruzar datos manualmente y esperar días o semanas para que el proceso avance. Ahora imagina que todo eso ocurre de forma automática, en tiempo real, con datos abiertos y estándares interoperables. Eso es, en esencia, lo que promete GeoBIM.

GeoBIM es mucho más que una solución para los permisos de construcción. Es una nueva forma de entender y gestionar el territorio, los edificios, las infraestructuras y los servicios urbanos, poniendo en diálogo dos mundos de datos que durante décadas han evolucionado de espaldas el uno al otro, como veremos a continuación. En este artículo exploramos qué es GeoBIM, qué casos de uso abre, qué retos técnicos y organizativos presenta y qué está haciendo la comunidad internacional de normalización para resolverlos.

Dos mundos, un territorio

Todo parte de una constatación sencilla: los edificios y las ciudades son inseparables, pero los datos que los describen han vivido históricamente separados.

• Los datos geoespaciales (GIS, Geographic Information Systems) describen el territorio. Son información georreferenciada: parcelas catastrales, límites de zonificación, redes de infraestructuras, zonas de protección ambiental, modelos digitales del terreno, ortofotos, datos de movilidad... Son los datos que dicen dónde están las cosas y cómo se relacionan con su entorno. En nuestro blog ya hemos hablado del valor de estos datos; según un estudio del Portal de Datos Abiertos Europeos, los datos geoespaciales son los segundos más reutilizados, solo por detrás de los datos estadísticos. 

Para profundizar en cómo se publican y consumen en España, recomendamos leer nuestra Guía práctica para la publicación de datos espaciales.

• Los datos BIM (Building Information Modelling) describen los edificios. Detallan qué es un edificio y cómo está construido, desde el diseño hasta la operación y el mantenimiento. Son modelos digitales tridimensionales de enorme riqueza semántica: permiten saber qué es cada elemento, de qué material está hecho, cuáles son sus dimensiones, para qué sirve, qué relaciones tiene con los demás, etc. Su formato de referencia es el IFC (Industry Foundation Classes, ISO 16739), un estándar abierto para el intercambio de modelos entre distintas herramientas.

La integración de ambos mundos —eso es GeoBIM— plantea una pregunta aparentemente simple y técnicamente compleja: ¿cómo conseguir que un modelo de edificio sepa dónde está en el mundo y, a la vez, que un mapa de ciudad conozca en detalle qué hay dentro de cada edificio? La Infraestructura de Datos Espaciales de España (IDEE) es precisamente el ecosistema donde esos datos geoespaciales de referencia viven y se publican, y su integración con datos BIM es el desafío central del que trata este artículo.

Figura 1. Ejemplo de integración de datos Geo y BIM. Fuente: Proyecto de CHEK

El reto técnico: por qué no es trivial

La brecha entre GIS y BIM no es solo organizativa. Es profunda a nivel técnico y conceptual:

• Los sistemas de coordenadas son diferentes. Los datos GIS trabajan en sistemas de referencia geodésicos globales (como ETRS89 en Europa o WGS84 en GPS). Los modelos BIM trabajan en sistemas de coordenadas locales relativos al propio edificio. Georreferenciar un BIM — anclar ese sistema local al sistema global geodésico — es el primer paso imprescindible para cualquier integración.
• Los niveles de detalle son incompatibles. Los estándares de información urbana geoespacial —principalmente CityGML y su variante más ligera CityJSON, desarrollados por el OGC y la comunidad académica respectivamente— definen varios niveles de detalle (LoD): desde la simple huella del edificio como polígono hasta la representación de fachadas, ventanas y balcones. Estos formatos describen la ciudad como contexto: su geometría, sus usos, su relación con el entorno. El IFC, en cambio, trabaja habitualmente a un nivel de detalle interior muy superior, describiendo cada muro, instalación y espacio con sus propiedades físicas y semánticas. La conversión entre ambos mundos implica decisiones sobre qué simplificar y cómo mapear conceptos que no tienen equivalente directo.
• Los modelos semánticos son heterogéneos. Una "habitación" en IFC es un IfcSpace. Una "estancia" en un catastro municipal es un polígono con atributos específicos. Un "uso del suelo" en INSPIRE es una clase con su propia taxonomía. Cruzar estas semánticas requiere tablas de correspondencia que la comunidad está construyendo con esfuerzo.
• Las escalas temporales no coinciden. Los datos catastrales o de planeamiento se actualizan en ciclos de meses o años. Los modelos BIM evolucionan durante toda la vida del edificio. Sincronizar ambas cadencias es un reto de gobernanza del dato.

El ecosistema de estándares

La interoperabilidad entre BIM y GIS no parte de cero. Existe un ecosistema consolidado de estándares internacionales que define cómo deben estructurarse, intercambiarse y utilizarse los datos. A continuación, se resumen los principales:

Figura 2. Tabla resumen sobre iniciativas y estándares en el ámbito geoespacial

Casos de uso: más allá de los permisos de construcción

De los diversos casos de uso existentes, el de la automatización de licencias de obra es el más visible, pero GeoBIM tiene un alcance mucho más amplio. El siguiente visual muestra algunos ejemplos, que detallamos a continuación.

Figura 3. Casos de uso de GeoBIM. Fuente: elaboración propia - datos.gob.es

1. Permisos y licencias de construcción digitales

   La tramitación de permisos de construcción es el caso de uso que más atención ha recibido en proyectos piloto europeos. El proceso actual — fragmentado, manual, sujeto a interpretación — puede transformarse radicalmente. El flujo con GeoBIM sería: el promotor presenta su proyecto en formato IFC georreferenciado. El sistema lo cruza automáticamente con datos geoespaciales abiertos — catastro, planeamiento urbanístico en INSPIRE, zonas de protección ambiental, patrimonio histórico — accedidos vía OGC API. Un motor de validación semántica, usando reglas codificadas en formatos como SHACL, comprueba en paralelo decenas de requisitos: separaciones mínimas a lindes, altura máxima, ocupación de parcela, compatibilidad con el uso del suelo, impacto de sombras sobre fincas colindantes, accesibilidad universal, proximidad a zonas protegidas, etc. El resultado es un informe de cumplimiento en 3D donde cada incumplimiento queda señalado y vinculado al artículo normativo correspondiente.

   El proyecto europeo CHEK ("Change Toolkit for Digital Building Permit”) es uno de los más avanzados en este ámbito. Gracias a él, se han  desarrollado herramientas concretas de integración GeoBIM. Estonia ya implementa sistemas de tramitación digital de permisos con resultados demostrados en eficiencia y transparencia.

2. Gestión del patrimonio inmobiliario público

   Las administraciones gestionan enormes parques de edificios — escuelas, hospitales, oficinas, instalaciones deportivas — cuyo mantenimiento, eficiencia energética y adecuación normativa requieren información combinada de escala urbana y detalle interior. GeoBIM permite un inventario digital donde cada edificio público existe como modelo BIM vinculado a su contexto geoespacial: qué parcela ocupa, qué normativa le aplica, qué redes tiene en el entorno, cuál es su certificación energética georreferenciada, etc.

3. Gestión de redes de infraestructuras urbanas

   Las redes de suministro — agua, saneamiento, electricidad, telecomunicaciones, gas — son quizás el caso de uso con mayor impacto operativo. Un gemelo digital GeoBIM de las infraestructuras urbanas permite localizar con precisión cada conducto, ver qué lo rodea y planificar intervenciones sin sorpresas. El Canal de Isabel II, por ejemplo, trabaja en la integración de modelos BIM as-built con sensores IoT (Internet de las cosas) sobre su red de drenaje para crear un gemelo digital capaz de anticipar comportamientos anómalos ante lluvias intensas.

4. Planificación urbana y ordenación del territorio

   GeoBIM añade al análisis urbanístico la dimensión interior de los edificios. ¿Cuántos vecinos quedarán sin soleamiento suficiente si se aprueba esta torre? ¿Cuántos equipamientos escolares adicionales serán necesarios en el nuevo barrio? ¿Cómo afectará la nueva línea de metro al valor del suelo en el entorno? Preguntas que hoy requieren estudios laboriosos pueden responderse de forma más rápida y rigurosa cuando los modelos BIM están integrados con los datos geoespaciales del planeamiento.

5. Eficiencia energética y adaptación climática

   La combinación de datos BIM (materiales, espesores, instalaciones) con datos geoespaciales (radiación solar, viento, temperatura exterior, obstrucciones de fachadas) permite calcular con precisión el comportamiento energético de los edificios en su contexto real. A escala de barrio o ciudad, estos análisis permiten priorizar actuaciones de rehabilitación, modelar el impacto de diferentes estrategias y estimar el potencial de generación solar de una zona urbana — fundamental para la transición energética que exige la Directiva sobre la Eficiencia Energética de los Edificios (EPBD).

6. Seguridad ciudadana y gestión de emergencias

   Los servicios de emergencia necesitan información detallada del interior de los edificios cuando se produce un incidente. GeoBIM permite construir sistemas donde el centro de control puede acceder al modelo BIM del edificio afectado — con información de instalaciones, materiales y distribución — superpuesto sobre el mapa operativo de la intervención. Varios países nórdicos ya exploran la integración de modelos BIM de edificios en sistemas CAD de servicios de emergencias.

7. Catastro 3D y registro de la propiedad

   El catastro actual trabaja fundamentalmente en 2D. Con la proliferación de edificios con usos superpuestos, sótanos, vuelos, concesiones y servidumbres en 3D, sus limitaciones crecen. GeoBIM abre la puerta al catastro 3D: una representación donde cada unidad inmobiliaria existe en su volumen real. En España, la Sede Electrónica del Catastro ya ofrece servicios en formatos INSPIRE y datos descargables que son un primer paso.

8. Patrimonio cultural y turismo

   Los modelos BIM de edificios históricos — combinados con datos geoespaciales del entorno y colecciones patrimoniales — permiten gemelos digitales del patrimonio cultural con múltiples usos: documentación y conservación, visitas virtuales inmersivas, planificación de restauraciones, evaluación de riesgos ante catástrofes. Los modelos BIM del patrimonio (HBIM) incorporan información histórica, constructiva y arqueológica de gran riqueza.

Ejemplo concreto: el caso del Área Metropolitana de Barcelona

Cuando hablamos de GeoBIM en España, el Área Metropolitana de Barcelona (AMB) es uno de los referentes más concretos y avanzados.

El AMB gestiona el territorio de 36 municipios y dispone de una infraestructura de datos geoespaciales de referencia: el Mapa Topográfico Metropolitano 1:1000 (MTM-1M), una base cartográfica continua tridimensional elaborada y actualizada de forma coordinada con el Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya (ICGC) y la Diputación de Barcelona.

En 2023, el AMB publicó en versión beta los modelos BIM del territorio metropolitano en formato IFC, disponibles en su Geoportal de Cartografía. Este producto, fruto del trabajo conjunto de la Sección de Cartografía y la Oficina BIM del AMB, convierte la cartografía topográfica de precisión en modelos IFC que los profesionales del sector AEC (arquitectura, ingeniería y construcción) pueden integrar directamente en sus proyectos BIM.

El objetivo declarado es doble: que los profesionales BIM dispongan de una cartografía 3D del entorno de sus proyectos con el rigor de las bases cartográficas oficiales; y dar continuidad territorial a los proyectos BIM dentro del área metropolitana. Los casos de uso que el AMB destaca son los que definen el corazón de GeoBIM: estudios de soleamiento y sombras, comprobaciones de georreferenciación de proyectos, estudios lumínicos y análisis de visibilidad.

Todos los datos del Geoportal de Cartografía del AMB se distribuyen bajo licencia Creative Commons CC BY 4.0, que permite su reutilización para cualquier finalidad, incluso comercial, con solo citar la fuente. Un modelo ejemplar de apertura de datos para la economía del dato.

El propio Ayuntamiento de Barcelona dispone del GeoportalBCN, que ofrece el modelo tridimensional de volúmenes edificados, servicios cartográficos interoperables y acceso a su IDE municipal.

Los retos pendientes

A pesar del entusiasmo y los avances, la integración GeoBIM enfrenta barreras reales que explican por qué todavía no es práctica cotidiana. Identificarlas con honestidad es necesario para abordarlas.

• La georreferenciación del IFC es un limitante: aunque IFC 4.3 mejora las capacidades de georreferenciación, la mayoría de los modelos BIM en circulación están en versiones anteriores, con georreferenciaciones inconsistentes o ausentes.
• La conversión semántica IFC–CityGML supone pérdidas: las conversiones automatizadas entre IFC y CityGML implican pérdidas inevitables en ambas direcciones. Los conceptos no se mapean uno a uno. Las herramientas actuales hacen conversiones aproximadas, suficientes para muchos casos de uso, pero no para todos. El IDS ("Information Delivery Specification"), estándar de buildingSMART, es una herramienta clave para mejorar la calidad de los modelos BIM de entrada, aunque también tiene limitaciones actuales de expresividad reconocidas por el propio proyecto CHEK, mencionado anteriormente.
• Los datos geoespaciales abiertos no siempre tienen la calidad que GeoBIM necesita: para que los sistemas de validación automática funcionen, los datos geoespaciales de referencia — catastro, planeamiento, zonas de protección — deben estar en formatos interoperables, actualizados y con suficiente detalle semántico. En España, el progreso en la apertura de datos geoespaciales es notable, como refleja el análisis del valor de los datos geográficos abiertos, pero la heterogeneidad entre comunidades autónomas y municipios es significativa. El planeamiento urbanístico sigue publicándose en muchas administraciones en formato PDF o en formatos propietarios difícilmente consumibles por máquinas.
• Los flujos de trabajo y la cultura profesional están fragmentados: BIM y GIS son disciplinas con comunidades profesionales distintas, formaciones distintas y herramientas distintas. La integración GeoBIM requiere profesionales que comprendan ambos mundos — o equipos multidisciplinares que colaboren de forma fluida. Esa cultura todavía no está extendida.
• La gobernanza del dato compartido: cuando un modelo BIM cruza fronteras organizativas — del promotor al ayuntamiento, del ayuntamiento al catastro, del catastro al gestor de la red de agua — surgen preguntas de gobernanza: ¿quién es el propietario? ¿con qué licencia se comparte? ¿quién responde de su calidad? Estas preguntas no tienen respuesta técnica; requieren marcos de gobernanza del dato que las administraciones están empezando a construir.

El papel de los datos abiertos

GeoBIM es, en su esencia, una tecnología que se alimenta de datos abiertos y reutilizables. Sin el sustrato de datos geoespaciales de calidad, estructurados, actualizados y bajo licencias abiertas, el edificio GeoBIM no tiene cimientos.

Los datos catastrales de la Sede Electrónica del Catastro, la cartografía del Instituto Geográfico Nacional (IGN), los modelos BIM del territorio publicados por el Área Metropolitana de Barcelona (AMB) o el Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya (ICGC), los datos de planeamiento urbanístico armonizados bajo INSPIRE — todos son piezas del rompecabezas que, juntas, hacen posible la visión GeoBIM.

GeoBIM nos da razones concretas para exigir que los datos de planeamiento urbanístico estén en formatos interoperables, que los datos catastrales incluyan atributos semánticos suficientes, que los modelos de ciudad 3D se publiquen bajo licencias abiertas y que las API de acceso a datos geoespaciales sigan los estándares OGC.

Una mirada al futuro: el gemelo digital del territorio

GeoBIM es hoy un conjunto de herramientas, estándares y proyectos piloto. Pero su destino natural es el gemelo digital del territorio: una representación digital dinámica que integra la información de edificios, infraestructuras, redes, medio ambiente y actividad urbana en un único modelo georreferenciado

Singapur ya tiene Virtual Singapore, un gemelo digital de toda la ciudad-estado. Helsinki tiene uno de los gemelos urbanos más avanzados de Europa, accesible a través de Helsinki 3D y desarrollado con el apoyo de Forum Virium Helsinki. Rotterdam usa GeoBIM para la verificación digital de permisos en 3D, en un proyecto liderado por el grupo de geoinformación 3D de TU Delft en colaboración con el municipio. El proyecto de Brainport Smart District en Helmond aplica lecciones GeoBIM en un desarrollo urbano de nueva planta.

España no está al margen. El Área Metropolitana de Barcelona desarrolla para esta zona, en colaboración con el Barcelona Supercomputing Center, iniciativas de gemelo digital urbano —bajo el proyecto vCity— orientadas a la movilidad sostenible, la calidad del aire y la planificación urbana basada en evidencia. El AMB construye la infraestructura de datos que puede ser la base de un gemelo digital metropolitano.

Como acelerador de todos estos modelos están la regulación vigente y la inteligencia artificial, El Reglamento Europeo de Gobernanza de Datos y la Ley de Datos crean el marco legal para que los datos generados en el ámbito urbano y de la construcción circulen con las garantías adecuadas. Por su parte, la inteligencia artificial actúa como un motor de demanda y valor, impulsando la necesidad de disponer de datos geoespaciales y de edificios de alta calidad para desarrollar modelos avanzados de análisis urbano, lo que refuerza y acelera la adopción de estos enfoques.

Conclusión

GeoBIM no es una moda tecnológica. Es la respuesta lógica a una necesidad real: gestionar el territorio y los activos construidos con mayor inteligencia, eficiencia y sostenibilidad, poniendo en diálogo datos que siempre han descrito las dos caras de la misma realidad.

Su adopción plena requiere avanzar en varios frentes simultáneamente: estándares maduros y ampliamente adoptados, datos abiertos de calidad, herramientas interoperables, profesionales con formación interdisciplinar y marcos de gobernanza del dato que resuelvan las preguntas sobre titularidad, acceso y responsabilidad.

La comunidad internacional —ISO, OGC, buildingSMART— está haciendo su trabajo. El marco normativo europeo crea las condiciones. Y los datos abiertos —esos cimientos sin los que nada funciona— son la aportación más directa que desde datos.gob.es podemos hacer a este proceso.

Construir ciudades mejores empieza por construir mejores datos sobre ellas. Y asegurarse de que estén abiertos, accesibles y listos para ser utilizados.

Impermeabilizadores es un marketplace dedicado a conectar empresas y profesionales del sector de la impermeabilización en España con clientes. Actualmente cuentan con más de 200 empresas en su base de datos.

Dato Asturias es un dashboard interactivo en tiempo real que ofrece una visión completa y actualizada del Principado de Asturias. La plataforma agrega más de 30 fuentes de datos abiertos institucionales en una única interfaz visual, permitiendo a ciudadanos, investigadores, periodistas y administraciones consultar el estado de la región de un vistazo.

El sistema actualiza automáticamente sus datos con diferentes frecuencias según la fuente: desde intervalos de 5 minutos para información meteorológica hasta actualizaciones diarias en indicadores económicos o semanales en datos sanitarios, garantizando así un acceso continuo a información fiable y reciente.

La aplicación integra un amplio conjunto de funcionalidades organizadas por ámbitos temáticos. En el bloque de alertas y avisos, incluye avisos meteorológicos activos (AEMET), focos de calor detectados por satélite (NASA FIRMS), terremotos (IGN) y el estado de carreteras y puertos de montaña (112 Asturias).

• En meteorología, ofrece predicción y observaciones para los 78 concejos, calidad del aire en tiempo real (AsturAire), pronóstico de polen y contaminantes (Copernicus CAMS), índice UV, calima sahariana, estado del mar y mareas (Puertos del Estado), temperatura superficial del mar (Copernicus Marine), información de estaciones de esquí, imágenes satelitales Sentinel-2 y monitor de sequía (Copernicus Emergency).
• El apartado de hidrología recoge caudal de ríos, nivel de embalses, pluviómetros y datos en tiempo real del SAIH Cantábrico, junto con histórico semanal acumulado y capas WMS de riesgo de inundación (GloFAS/EFAS).
• En transportes, se muestran horarios y retrasos en tiempo real de Cercanías Asturias (Renfe GTFS-RT), vuelos del aeropuerto de Asturias (AENA), cámaras e incidencias de tráfico (DGT, TomTom) y tiempos de recorrido entre ciudades.
• La sección de economía incluye indicadores como PIB, empleo, paro, afiliación, salarios, empresas, exportaciones y mix energético (REE), con series históricas y comparativas interanuales. En precios, se ofrece el precio de la luz hora a hora (REE/PVPC), carburantes en todas las gasolineras asturianas (Ministerio de Energía) y el IPC desglosado por grupos (INE).
• El bloque de vivienda recoge precio de la vivienda por concejo, hipotecas constituidas, datos catastrales y precios de alquiler por sección censal (SERPAVI/MITMA). En salud, se incluye vigilancia epidemiológica semanal (gripe, COVID-19, VRS, rinovirus), tasas de positividad y farmacias de guardia.
• En población, se muestran indicadores como número de habitantes, pirámide de edades, natalidad, mortalidad, edad mediana, densidad, distribución urbano-rural y población extranjera, todo ello por concejo y con evolución histórica. A su vez, el módulo de calidad de vida incorpora un índice propio basado en ocho dimensiones (prosperidad, empleo, demografía, dinamismo, gasto público, vivienda, educación y salud), con ranking de los 78 concejos y comparador de hasta tres municipios.
• El área de turismo y cultura ofrece datos de viajeros, pernoctaciones, estancia media y tipología de alojamientos, incluyendo albergues del Camino de Santiago, con evolución mensual e interanual (INE, SADEI). En oficina pública, se recopilan subvenciones, ayudas, becas (BDNS) y ofertas de empleo público filtradas para Asturias.
• El bloque de política presenta resultados electorales, composición de corporaciones municipales, alcaldes y distribución del voto por concejo. En deportes, se incluyen clasificaciones de fútbol (Real Oviedo, Sporting de Gijón), calendario de carreras de montaña (FEMPA) y seguimiento de la temporada de salmón.

La plataforma incorpora además un mapa en vivo con más de 15 capas superpuestas (temperatura, embalses, ríos, calidad del aire, terremotos, focos de calor, cámaras DGT, incidencias, riesgo de incendio, estaciones AEMET, parroquias y puntos de interés), así como un atlas geográfico con 57.000 topónimos del Nomenclátor Geográfico Básico de España, filtrables y representados sobre mapa interactivo.

Entre sus funcionalidades adicionales se incluyen una agenda de eventos culturales y festivos, un módulo de noticias institucionales y regionales, un apartado de tendencias basado en visitas a Wikipedia, el juego diario GeoAsturias para reconocimiento geográfico, y fichas detalladas de concejos que integran toda la información disponible a nivel municipal.

Para ofrecer estos servicios, la aplicación se apoya mayoritariamente en fuentes de datos abiertos institucionales, entre ellas AEMET, INE, SADEI, Red Eléctrica de España, IGN, DGT, Confederación Hidrográfica del Cantábrico, NASA FIRMS, Copernicus (CAMS, Marine, EFAS, Emergency), Puertos del Estado, AENA, Renfe, 112 Asturias, AsturAire y el Ministerio de Energía, entre otras.

En la encrucijada del siglo XXI, las ciudades se enfrentan a desafíos de enorme magnitud. El crecimiento explosivo de la población, la urbanización acelerada y la presión sobre los recursos naturales están generando una demanda sin precedentes para encontrar soluciones innovadoras que permitan construir y gestionar entornos urbanos más eficientes, sostenibles y habitables.

A estos retos se suma el impacto del cambio climático en las ciudades. A medida que el mundo experimenta alteraciones en los patrones climáticos, las ciudades deben adaptarse y transformarse para garantizar la sostenibilidad y la resiliencia a largo plazo.

Una de las manifestaciones más directas del cambio climático en el entorno urbano es el aumento de las temperaturas. El efecto isla de calor urbana, agravado por la concentración de edificaciones y superficies asfaltadas que absorben y retienen el calor, se ve intensificado por el incremento global de la temperatura. Esto no solo afecta a la calidad de vida al aumentar los costes de refrigeración y la demanda energética, sino que también puede provocar graves problemas de salud pública, como golpes de calor y la agravación de enfermedades respiratorias y cardiovasculares.

El cambio en los patrones de precipitación es otro de los efectos críticos del cambio climático que afectan a las ciudades. Los episodios de lluvias intensas y las tormentas más frecuentes y severas pueden dar lugar a inundaciones urbanas, especialmente en zonas con infraestructuras de drenaje insuficientes u obsoletas. Esta situación ocasiona importantes daños estructurales, y también interrumpe la vida cotidiana, afecta a la economía local y aumenta los riesgos para la salud pública debido a la propagación de enfermedades transmitidas por el agua.

Ante estos desafíos, la planificación y el diseño urbano deben evolucionar. Las ciudades están adoptando estrategias de urbanismo sostenible que incluyen la creación de infraestructuras verdes, como parques y cubiertas vegetales, capaces de mitigar el efecto isla de calor y mejorar la absorción del agua durante episodios de lluvias intensas. Asimismo, la integración de sistemas de transporte público eficientes y la promoción de la movilidad no motorizada resultan esenciales para reducir las emisiones de carbono.

Los retos descritos también influyen en la normativa edificatoria y en los códigos de construcción. Los nuevos edificios deben cumplir estándares más exigentes de eficiencia energética, resistencia a condiciones meteorológicas extremas y reducción del impacto ambiental. Esto implica el uso de materiales sostenibles y técnicas constructivas que no solo disminuyan las emisiones de gases de efecto invernadero, sino que también ofrezcan seguridad y durabilidad frente a eventos climáticos extremos.

En este contexto, los gemelos digitales urbanos se han consolidado como una de las herramientas clave para apoyar la planificación, la gestión y la toma de decisiones en las ciudades. Su potencial es amplio y transversal: desde la simulación de escenarios de crecimiento urbano hasta el análisis de riesgos climáticos, la evaluación de impactos normativos o la optimización de servicios públicos. Sin embargo, más allá del discurso tecnológico y de las visualizaciones en 3D, la viabilidad real de un gemelo digital urbano depende de una cuestión fundamental de gobierno de datos: la disponibilidad, calidad y uso coherente de datos abiertos estandarizados.

¿Qué entendemos por gemelo digital urbano?

Un gemelo digital urbano no es simplemente un modelo tridimensional de la ciudad ni una plataforma de visualización avanzada. Se trata de una representación digital estructurada y dinámica del entorno urbano, que integra:

• La geometría y semántica de la ciudad (edificios, infraestructuras, parcelas, espacios públicos).

• Datos geoespaciales de referencia (catastro, planeamiento, redes, medio ambiente).

• Información temporal y contextual, que permite analizar la evolución del territorio y simular escenarios.

• En determinados casos, flujos de datos actualizables procedentes de sensores, sistemas de información municipales u otras fuentes operacionales.

Desde una perspectiva de estándares, un gemelo digital urbano puede entenderse como un ecosistema de datos y servicios interoperables, donde distintos modelos, escalas y dominios (urbanismo, edificación, movilidad, medio ambiente, energía) se conectan de forma coherente. Su valor no reside tanto en la tecnología concreta empleada como en su capacidad para alinear datos heterogéneos bajo modelos comunes, reutilizables y gobernables.

Además, la integración de datos en tiempo real en los gemelos digitales permite una gestión más eficiente de la ciudad en situaciones de emergencia. Desde la gestión de desastres naturales hasta la coordinación de eventos masivos, los gemelos digitales proporcionan a los responsables de la toma de decisiones una visión en tiempo real de la situación urbana, lo que facilita una respuesta rápida y coordinada.

Con el fin de contextualizar el papel de los estándares y facilitar la comprensión del funcionamiento interno de un gemelo digital urbano, la Figura 1 presenta un diagrama conceptual de la red de interfaces, modelos de datos y procesos que lo sustentan. El esquema ilustra cómo diferentes fuentes de información urbana —datos geoespaciales de referencia, modelos 3D de ciudad, información normativa y, en determinados casos, flujos dinámicos— se integran mediante estructuras de datos estandarizadas y servicios interoperables.

Figura 1. Diagrama conceptual de la red de interfaces y procesos conectados en las plataformas de gemelos digitales urbanos. Fuente: elaboración propia – datos.gob.es.

En estos entornos, CityGML y CityJSON actúan como modelos de información urbana que permiten describir digitalmente la ciudad de forma estructurada y comprensible. En la práctica, funcionan como “lenguajes comunes” para representar edificios, infraestructuras y espacios públicos, no solo desde el punto de vista de su forma (geometría), sino también de su significado (por ejemplo, si un objeto es un edificio residencial, una vía pública o una zona verde). Gracias a ello, estos modelos constituyen la base sobre la que se apoyan los análisis urbanos y la simulación de distintos escenarios.

Para que estos modelos tridimensionales puedan visualizarse de manera ágil en navegadores web y aplicaciones digitales, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de información, se puede incorporar 3D Tiles. Este estándar permite dividir los modelos urbanos en fragmentos manejables, facilitando su carga progresiva y su exploración interactiva, incluso en dispositivos con capacidades limitadas.

El acceso, intercambio y reutilización de toda esta información habitualmente se articula a través de OGC APIs, que pueden entenderse como interfaces normalizadas que permiten a distintas aplicaciones consultar y combinar datos urbanos de forma consistente. Estas interfaces hacen posible, por ejemplo, que una plataforma de planificación urbana, una herramienta de análisis climático o un visor ciudadano accedan a los mismos datos sin necesidad de duplicarlos ni transformarlos de manera específica.

De este modo, el diagrama refleja el flujo de datos desde las fuentes originales hasta las aplicaciones finales, mostrando cómo el uso de estándares abiertos permite separar claramente los datos, los servicios y los casos de uso. Esta separación resulta clave para garantizar la interoperabilidad entre sistemas, la escalabilidad de las soluciones digitales y la sostenibilidad del gemelo digital urbano a lo largo del tiempo, aspectos que se abordan de forma transversal en el resto del documento.

Figura 2. Vista General. Imagen de la UTE Fuses Viader + Perea + Mansilla + Desvigne.

Un ejemplo del impacto de los gemelos digitales urbanos en la construcción y gestión urbana puede encontrarse en el proyecto de regeneración urbana de la Plaza de las Glòries Catalanes, en Barcelona (España). Este proyecto tenía como objetivo transformar una de las zonas urbanas más emblemáticas de la ciudad en un espacio público más accesible, verde y sostenible.

Mediante el uso de gemelos digitales desde las fases iniciales del proyecto, los equipos de diseño y planificación pudieron crear modelos digitales detallados que representaban no solo la geometría de los edificios e infraestructuras existentes, sino también las complejas interacciones entre los distintos elementos urbanos, como el tráfico, el transporte público y las áreas peatonales.

Estos modelos no solo facilitaron la visualización y la comunicación del diseño propuesto entre todas las partes interesadas, sino que también permitieron simular distintos escenarios y evaluar su impacto en la movilidad, la calidad del aire y la accesibilidad peatonal. Como resultado, se pudieron tomar decisiones más informadas, contribuyendo de manera decisiva al éxito global de la iniciativa de regeneración urbana.

El papel crítico de los datos abiertos en los gemelos digitales urbanos

En el contexto de los gemelos digitales urbanos, los datos abiertos no deben entenderse como un complemento opcional ni como una acción puntual de transparencia, sino como la base estructural sobre la que se construyen sistemas urbanos digitales sostenibles, interoperables y reutilizables en el tiempo. Un gemelo digital urbano solo puede cumplir su función como herramienta de planificación, análisis y apoyo a la toma de decisiones si los datos que lo alimentan están disponibles, bien definidos y gobernados conforme a principios comunes.

Cuando un gemelo digital se desarrolla sin una estrategia clara de datos abiertos, tiende a convertirse en un sistema cerrado y dependiente de soluciones tecnológicas o proveedores concretos. En estos escenarios, la actualización de la información resulta costosa y compleja, la reutilización en nuevos contextos es limitada y el gemelo pierde rápidamente su valor estratégico, quedando obsoleto frente a la evolución real de la ciudad que pretende representar. Esta falta de apertura dificulta además la integración con otros sistemas y reduce la capacidad de adaptación a nuevas necesidades normativas, sociales o ambientales.

Uno de los principales aportes de los gemelos digitales urbanos es su capacidad para fundamentar las decisiones públicas en datos trazables y verificables. Cuando se apoyan en datos abiertos accesibles y comprensibles, estos sistemas permiten entender no solo el resultado de una decisión, sino también los datos, modelos y supuestos que la sustentan, integrando información geoespacial, modelos urbanos, normativa y, en determinados casos, datos dinámicos. Esta trazabilidad resulta clave para la rendición de cuentas, la evaluación de políticas públicas y la generación de confianza tanto a nivel institucional como ciudadano. Por el contrario, en ausencia de datos abiertos, los análisis y simulaciones que respaldan las decisiones urbanas se vuelven opacos, dificultando explicar cómo y por qué se ha llegado a una determinada conclusión y debilitando la confianza en el uso de tecnologías avanzadas para la gestión urbana.

Los gemelos digitales urbanos requieren, además, la colaboración de múltiples actores —administraciones, empresas, universidades y ciudadanía— y la integración de datos procedentes de distintos niveles administrativos y dominios sectoriales. Sin un enfoque basado en datos abiertos estandarizados, esta colaboración se ve obstaculizada por barreras técnicas y organizativas: cada actor tiende a utilizar formatos, modelos e interfaces diferentes, lo que incrementa los costes de integración y frena la creación de ecosistemas de reutilización en torno al gemelo digital.

Otro riesgo significativo asociado a la ausencia de datos abiertos es el incremento de la dependencia tecnológica y la consolidación de silos de información. Los gemelos digitales construidos sobre datos no estandarizados o de acceso restringido suelen quedar ligados a soluciones propietarias, dificultando su evolución, migración o integración con otros sistemas. Desde la perspectiva del gobierno del dato, esta situación compromete la soberanía de la información urbana y limita la capacidad de las administraciones para mantener el control sobre activos digitales estratégicos.

Por el contrario, cuando los datos urbanos se publican como datos abiertos estandarizados, el gemelo digital puede evolucionar como una infraestructura pública de datos, compartida, reutilizable y extensible en el tiempo. Esto implica no solo que los datos estén disponibles para su consulta o visualización, sino que sigan modelos de información comunes, con semántica explícita, geometría coherente y mecanismos de acceso bien definidos que faciliten su integración en distintos sistemas y aplicaciones.

Este enfoque permite que el gemelo digital urbano actúe como una base de datos común sobre la que puedan construirse múltiples casos de uso —planificación urbana, gestión de licencias, evaluación ambiental, análisis de riesgos climáticos, movilidad o participación ciudadana— sin duplicar esfuerzos ni generar inconsistencias. La reutilización sistemática de la información no solo optimiza recursos, sino que garantiza coherencia entre las distintas políticas públicas que inciden sobre el territorio.

Desde una perspectiva estratégica, los gemelos digitales urbanos basados en datos abiertos estandarizados permiten además alinear las políticas locales con los principios europeos de interoperabilidad, reutilización y soberanía del dato. El uso de estándares abiertos y modelos de información comunes facilita la integración de los gemelos digitales en iniciativas más amplias, como los espacios de datos sectoriales o las estrategias de digitalización y sostenibilidad promovidas a nivel europeo. De este modo, las ciudades no desarrollan soluciones aisladas, sino infraestructuras digitales coherentes con marcos normativos y estratégicos superiores, reforzando el papel del gemelo digital como herramienta transversal, transparente y sostenible para la gestión urbana.

Figura 3. Estrategias para implementar gemelos digitales urbanos. Fuente: elaboración propia– datos.gob.es.

Conclusión

Los gemelos digitales urbanos representan una oportunidad estratégica para transformar la forma en que las ciudades planifican, gestionan y toman decisiones sobre su territorio. Sin embargo, su verdadero valor no reside en la sofisticación tecnológica de las plataformas ni en la calidad de las visualizaciones, sino en la solidez del enfoque de datos sobre el que se construyen.

Los gemelos digitales urbanos solo pueden consolidarse como herramientas útiles y sostenibles cuando se apoyan en datos abiertos estandarizados, bien gobernados y concebidos desde su origen para la interoperabilidad y la reutilización. En ausencia de estos principios, los gemelos digitales corren el riesgo de convertirse en soluciones cerradas, difíciles de mantener, escasamente reutilizables y desconectadas de los procesos reales de gobernanza urbana.

El uso de modelos de información comunes, estándares abiertos y mecanismos de acceso interoperables permite que el gemelo digital evolucione como una infraestructura pública de datos, capaz de servir a múltiples políticas públicas y de adaptarse a los cambios sociales, ambientales y normativos que afectan a la ciudad. Esta aproximación refuerza la transparencia, mejora la coordinación institucional y facilita la toma de decisiones basadas en evidencias verificables.

En definitiva, apostar por gemelos digitales urbanos basados en datos abiertos estandarizados no es únicamente una decisión técnica, sino una decisión de política pública en materia de gobierno del dato. Es esta visión la que permitirá que los gemelos digitales contribuyan de forma efectiva a afrontar los grandes retos urbanos y a generar un valor público duradero para la ciudadanía.

Los datos abiertos tienen un gran potencial para transformar la forma en que interactuamos con nuestras ciudades. Al estar disponibles para toda la ciudadanía, permiten desarrollar aplicaciones y herramientas que dan respuesta a retos urbanos como la accesibilidad, la seguridad vial o la participación ciudadana. Facilitar el acceso a esta información no solo impulsa la innovación, sino que también contribuye a mejorar la calidad de vida en los entornos urbanos.

Este potencial cobra aún más relevancia si consideramos el contexto actual. El crecimiento urbano acelerado ha traído consigo nuevos desafíos, especialmente en materia de salud pública. Según datos de las Naciones Unidas, se estima que para 2050 más del 68% de la población mundial vivirá en ciudades. Por lo tanto, el diseño de entornos urbanos saludables es una prioridad en la que los datos abiertos se consolidan como una herramienta clave: permiten planificar ciudades más resilientes, inclusivas y sostenibles, poniendo el bienestar de las personas en el centro de las decisiones. En este post, te contamos qué son los entornos urbanos saludables y cómo pueden los datos abiertos ayudar a construirlos y mantenerlos.

¿Qué son los Entornos urbanos saludables? Usos y ejemplos

Los entornos urbanos saludables van más allá de la simple ausencia de contaminación o ruido. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), estos espacios deben promover activamente estilos de vida saludables, facilitar la actividad física, fomentar la interacción social y garantizar el acceso equitativo a servicios básicos. Como establece la "Guía para planificar ciudades saludables" del Ministerio de Sanidad, estos entornos se caracterizan por tres elementos clave:

• Ciudades pensadas para caminar: deben ser espacios que prioricen la movilidad peatonal y ciclista, con calles seguras, accesibles y confortables que inviten al desplazamiento activo.

• Incorporación de la naturaleza: integran zonas verdes, infraestructura azul y elementos naturales que mejoran la calidad del aire, regulan la temperatura urbana y ofrecen espacios de recreo y descanso.

• Espacios de encuentro y convivencia: cuentan con áreas que facilitan la interacción social, reducen el aislamiento y fortalecen el tejido comunitario.

El papel de los datos abiertos en entornos urbanos saludables

En este escenario, los datos abiertos actúan como el sistema nervioso de las ciudades inteligentes, proporcionando información valiosa sobre patrones de uso, necesidades ciudadanas y efectividad de las políticas públicas. En concreto, en el ámbito de los espacios urbanos saludables son especialmente útiles los datos de:

• Análisis de patrones de actividad física: los datos de movilidad, uso de instalaciones deportivas y frecuentación de espacios verdes revelan dónde y cuándo los ciudadanos son más activos, identificando oportunidades para optimizar la infraestructura existente.

• Monitorización de la calidad ambiental: los sensores urbanos que miden la calidad del aire, los niveles de ruido y la temperatura proporcionan información en tiempo real sobre las condiciones de salubridad de diferentes áreas urbanas.

• Evaluación de accesibilidad: el transporte público, la infraestructura peatonal y la distribución de servicios permiten identificar barreras al acceso y diseñar soluciones más inclusivas.

• Participación ciudadana informada: las plataformas de datos abiertos facilitan procesos participativos donde los ciudadanos pueden contribuir con información local y colaborar en la toma de decisiones.

El ecosistema español de datos abiertos cuenta con sólidas plataformas que alimentan proyectos de espacios urbanos saludables. Por ejemplo, el Portal de Datos Abiertos del Ayuntamiento de Madrid ofrece información en tiempo real sobre la calidad del aire así como un inventario completo de zonas verdes. También Barcelona publica datos sobre calidad del aire, incluyendo las ubicaciones y características de las estaciones de medida.

Estos portales no solo almacenan información, sino que la estructuran de manera que desarrolladores, investigadores y ciudadanos puedan crear aplicaciones y servicios innovadores.

Casos de uso: aplicaciones que reutilizan datos abiertos

Varios proyectos demuestran cómo los datos abiertos se traducen en mejoras tangibles para la salud urbana. Por un lado, podemos destacar algunas aplicaciones o herramientas digitales como:

• AQI Air Quality Index: utiliza datos gubernamentales para ofrecer información en tiempo real sobre la calidad del aire en diferentes ciudades españolas.

• GV Aire: procesa datos oficiales de calidad atmosférica para generar alertas y recomendaciones ciudadanas.

• Índice de Calidad del Aire Nacional: centraliza información de estaciones de medición de todo el país.

• Valencia Verde: utiliza datos municipales para mostrar ubicación y características de parques y jardines de Valencia.

Por otro lado, existen iniciativas que combinan datos abiertos multisectoriales para ofrecer soluciones que mejoran la interacción entre urbe y ciudadanía. Por ejemplo:

• Programa Supermanzanas: utiliza mapas que muestran los niveles de contaminación  de calidad del aire y datos de tráfico disponibles en formatos abiertos como CSV y GeoPackage de Barcelona Open Data y el Ajuntament de Barcelona para identificar calles donde la reducción del tráfico rodado puede maximizar los beneficios para la salud, creando espacios seguros para peatones y ciclistas.

• La plataforma DataActive: busca establecer una infraestructura internacional en la que participen investigadores, entidades deportivas públicas y privadas. Las temáticas que aborda incluyen la gestión del territorio, el urbanismo, la sostenibilidad, la movilidad, la calidad del aire y la justicia ambiental. Su objetivo es promover entornos urbanos más activos, saludables y accesibles mediante la implementación de estrategias basadas en el open data y la investigación.

La disponibilidad de datos se complementa con herramientas avanzadas de visualización. La Infraestructura de Datos Espaciales de Madrid (IDEM) ofrece visores geográficos especializados en calidad del aire y el Instituto Geográfico Nacional (IGN) ofrece el callejero nacional CartoCiudad con información de todas las ciudades de España.

Gobernanza efectiva y ecosistema de innovación

No obstante, la efectividad de estas iniciativas depende de nuevos modelos de gobernanza que integren múltiples actores. Para lograr una correcta coordinación entre administraciones públicas de diferentes niveles, empresas privadas, organizaciones del tercer sector y ciudadanía es esencial contar con datos abiertos de calidad.

Los datos abiertos no solo alimentan aplicaciones específicas, sino que crean un ecosistema completo de innovación. Desarrolladores independientes, startups, centros de investigación y organizaciones ciudadanas utilizan estos datos para:

• Desarrollar estudios de impacto en salud urbana.

• Crear herramientas de planificación participativa.

• Generar alertas tempranas sobre riesgos ambientales.

• Evaluar la efectividad de políticas públicas.

• Diseñar servicios personalizados según las necesidades de diferentes grupos poblacionales.

Los proyectos de espacios urbanos saludables basados en datos abiertos generan múltiples beneficios tangibles:

• Eficiencia en la gestión pública: los datos permiten optimizar la asignación de recursos, priorizar intervenciones y evaluar su impacto real sobre la salud ciudadana.

• Innovación y desarrollo económico: el ecosistema de datos abiertos estimula la creación de startups y servicios innovadores que mejoran la calidad de vida urbana, como demuestran las múltiples aplicaciones disponibles en datos.gob.es.

• Transparencia y participación: la disponibilidad de datos facilita el control ciudadano y fortalece los procesos democráticos de toma de decisiones.

• Evidencia científica: los datos sobre salud urbana contribuyen al desarrollo de políticas públicas basadas en evidencia y al avance del conocimiento científico.

• Replicabilidad: las soluciones exitosas pueden adaptarse y replicarse en otras ciudades, acelerando la transformación hacia entornos urbanos más saludables.

En definitiva, el futuro de nuestras ciudades depende de nuestra capacidad para integrar tecnología, participación ciudadana y políticas públicas innovadoras. Los ejemplos analizados demuestran que los datos abiertos no son solo información; son la base para construir entornos urbanos que promuevan activamente la salud, la equidad y la sostenibilidad.

Las ciudades concentran más de dos tercios de la población europea y consumen alrededor del 80 % de la energía. En este contexto, el cambio climático está teniendo un impacto particularmente severo en los entornos urbanos, no solo por su densidad, sino por sus características constructivas, su metabolismo energético y la escasez de vegetación en muchas zonas consolidadas. Uno de los efectos más visibles y preocupantes es el fenómeno conocido como isla de calor urbana (UHI, por sus siglas en inglés).

Las islas de calor se producen cuando la temperatura en las zonas urbanas es significativamente más alta que en las zonas rurales o periurbanas cercanas, especialmente durante la noche. Este diferencial térmico puede superar fácilmente los cinco grados centígrados en determinadas condiciones. Las consecuencias de este fenómeno van más allá del malestar térmico: afecta directamente a la salud, la calidad del aire, el consumo energético, la biodiversidad urbana y la equidad social.

En los últimos años, la disponibilidad de datos abiertos —especialmente datos geoespaciales— ha permitido caracterizar, mapear y analizar las islas de calor urbanas con una precisión sin precedentes. Este artículo explora cómo estos datos pueden ser utilizados para diseñar soluciones urbanas adaptadas al cambio climático, tomando como eje la mitigación de las islas de calor.

Qué son las islas de calor urbanas y por qué se producen

Una isla de calor urbana es un fenómeno térmico que se genera cuando la infraestructura urbana absorbe y retiene más calor que las zonas no urbanizadas. Esta acumulación de calor se debe a varios factores que actúan de forma sinérgica:

• La presencia de materiales como asfalto, hormigón o ladrillo, que tienen una alta capacidad de absorción térmica.
• La escasez de vegetación, que limita el enfriamiento natural por evapotranspiración.
• La morfología urbana (altura y disposición de los edificios), que puede obstaculizar la ventilación natural.
• Las emisiones de calor derivadas de la actividad humana (vehículos, climatización o procesos industriales).
• La impermeabilización del suelo, que impide la infiltración de agua y reduce el efecto termorregulador del subsuelo húmedo.

El resultado es que muchas ciudades, especialmente en latitudes mediterráneas, se convierten en auténticos sumideros de calor durante los meses cálidos. Este fenómeno no afecta por igual a todos los barrios: los más vulnerables son, con frecuencia, los más densamente construidos, con menos arbolado y con una mayor proporción de población en situación de pobreza energética.

Figura 1. Elemento ilustrativo sobre las islas de calor. 

El papel clave de los datos para entender y combatir las islas de calor

Para intervenir eficazmente en las islas de calor es necesario saber dónde, cuándo y cómo se producen. A diferencia de otros riesgos naturales, el efecto isla de calor no es visible a simple vista, y su intensidad varía según la hora del día, la época del año y las condiciones meteorológicas concretas. Por tanto, requiere una base de conocimiento sólida y dinámica, que solo se puede construir mediante la integración de datos diversos, actualizados y territorializados.

En este punto, los datos geoespaciales abiertos son una herramienta fundamental. A través de imágenes satelitales, mapas urbanos, datos meteorológicos, cartografía catastral y otros conjuntos accesibles al público, es posible construir modelos térmicos urbanos, identificar zonas críticas, estimar exposiciones diferenciales y evaluar el impacto de las medidas adoptadas.

A continuación, se detallan las principales categorías de datos que permiten abordar el fenómeno de las islas de calor desde una perspectiva territorial e interdisciplinar.

Tipologías de datos geoespaciales aplicables al estudio del fenómeno

1. Datos satelitales de observación de la Tierra

Los sensores térmicos embarcados en satélites como Landsat 8/9 (NASA/USGS) o Sentinel-3 (Copernicus) permiten generar mapas de temperatura superficial urbana con resoluciones que oscilan entre los 30 y los 1.000 metros. Aunque estas imágenes tienen limitaciones espaciales y temporales, son suficientes para detectar patrones y tendencias, sobre todo si se combinan con series temporales.

Estos datos, accesibles a través de plataformas como el Copernicus Open Access Hub o el USGS EarthExplorer, son fundamentales para realizar estudios comparativos entre ciudades o para observar la evolución temporal de una misma zona.

2. Datos meteorológicos urbanos

La red de estaciones de AEMET, junto con otras estaciones automáticas gestionadas por comunidades autónomas o ayuntamientos, permite analizar la evolución de las temperaturas del aire en diferentes puntos urbanos. En algunos casos, también se dispone de sensores ciudadanos o redes de sensores distribuidos en el espacio urbano que permiten generar mapas de calor en tiempo real con alta resolución.

3. Cartografía urbana y modelos digitales del terreno

Los modelos digitales de superficie (DSM), modelos digitales del terreno (DTM) y cartografías derivadas del LIDAR permiten estudiar la morfología urbana, la densidad edificatoria, la orientación de las calles, la pendiente del terreno y otros factores que afectan a la ventilación natural y la acumulación de calor. En España, estos datos son accesibles a través del Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG).

4. Bases de datos de cobertura y uso de suelo

Las bases de datos como Corine Land Cover del Programa Copernicus, o los mapas de ocupación del suelo a nivel autonómico permiten distinguir entre zonas urbanizadas, zonas verdes, superficies impermeables y cuerpos de agua. Esta información es clave para calcular el grado de artificialización de una zona y su relación con el balance térmico.

5. Inventarios de arbolado y espacios verdes

Algunos ayuntamientos publican en sus portales de datos abiertos el inventario detallado del arbolado urbano, parques y jardines. Estos datos, georreferenciados, permiten analizar el efecto de la vegetación sobre el confort térmico, así como planificar nuevas plantaciones o corredores verdes.

6. Datos socioeconómicos y de vulnerabilidad

Los datos del Instituto Nacional de Estadística (INE), junto con los sistemas de información social de comunidades autónomas y ayuntamientos, permiten identificar los barrios más vulnerables desde el punto de vista social y económico. Su cruce con los datos térmicos permite incorporar una dimensión de justicia climática en la toma de decisiones.

Aplicaciones prácticas: cómo se utilizan los datos abiertos para actuar

Una vez reunidos e integrados los datos relevantes, se pueden aplicar múltiples estrategias de análisis que permiten fundamentar políticas públicas y proyectos urbanos con criterios de sostenibilidad y equidad. A continuación, se describen algunas de las principales aplicaciones.

• Cartografía de zonas de calor y mapas de vulnerabilidad: el uso conjunto de imágenes térmicas, datos meteorológicos y capas urbanas permite generar mapas de intensidad de isla de calor a nivel de barrio o manzana. Si estos mapas se combinan con indicadores sociales, demográficos y de salud pública, es posible construir mapas de vulnerabilidad térmica, que prioricen la intervención en zonas donde se cruzan altas temperaturas y altos niveles de riesgo social. Estos mapas permiten, por ejemplo:
• Identificar barrios prioritarios para reverdecimiento urbano.
• Planificar rutas de evacuación o zonas de sombra durante olas de calor.
• Determinar la localización óptima de refugios climáticos.
• Evaluación del impacto de soluciones basadas en la naturaleza: los datos abiertos también permiten monitorizar los efectos de determinadas actuaciones urbanas. Por ejemplo, mediante series temporales de imágenes satelitales o sensores de temperatura, se puede evaluar cómo la creación de un parque o la plantación de arbolado en una calle ha modificado la temperatura superficial. Este enfoque de evaluación ex post permite justificar inversiones públicas, ajustar diseños y escalar soluciones eficaces a otras zonas con condiciones similares.
• Modelización urbana y simulaciones climáticas: los modelos urbanos tridimensionales, construidos a partir de datos abiertos LIDAR o cartografía catastral, permiten simular el comportamiento térmico de un barrio o una ciudad bajo diferentes escenarios climáticos y urbanísticos. Estas simulaciones, combinadas con herramientas como ENVI-met o Urban Weather Generator, son fundamentales para apoyar la toma de decisiones en planeamiento urbano.

Estudios y análisis existentes sobre islas de calor urbanas: qué se ha hecho y qué podemos aprender

Durante la última década se han realizado múltiples estudios en España y Europa que muestran cómo los datos abiertos, especialmente los de carácter geoespacial, permiten caracterizar y analizar el fenómeno de las islas de calor urbanas. Estos trabajos son fundamentales no solo por sus resultados específicos, sino porque ilustran metodologías replicables y escalables. Seguidamente, se describen algunos de los más relevantes.

Estudio de la Universidad Politécnica de Madrid sobre temperatura superficial en Madrid

Un equipo del Departamento de Ingeniería Topográfica y Cartografía de la UPM analizó la evolución de la temperatura superficial en el municipio de Madrid utilizando imágenes térmicas del satélite Landsat 8 en el periodo estival. El estudio se centró en detectar los cambios espaciales de las zonas más cálidas y relacionarlos con el uso del suelo, la vegetación urbana y la densidad edificatoria.

Figura 2. Imagen ilustrativa. Fuente: generada con IA

Metodología:

Se aplicaron técnicas de teledetección para extraer la temperatura superficial a partir del canal térmico TIRS del Landsat. Posteriormente, se realizó un análisis estadístico de correlación entre los valores térmicos y variables como el NDVI (índice de vegetación), el tipo de cobertura del suelo (datos CORINE) y la morfología urbana.

Resultados principales:

Las zonas con mayor densidad edificatoria, como los barrios del centro y del sur, mostraban temperaturas superficiales más altas. Por su parte, la presencia de parques urbanos reducía entre 3 y 5 °C la temperatura de su entorno inmediato. Se confirmó que el efecto isla de calor se intensifica en horarios nocturnos, especialmente durante olas de calor persistentes.

Este tipo de análisis es especialmente útil para diseñar estrategias de reverdecimiento urbano y para justificar intervenciones en barrios vulnerables.

Atlas de vulnerabilidad climática de Barcelona

El Ayuntamiento de Barcelona, en colaboración con expertos en salud pública y geografía urbana, desarrolló un Atlas de vulnerabilidad climática que incluye mapas detallados de exposición al calor, sensibilidad poblacional y capacidad adaptativa. El objetivo era orientar políticas municipales frente al cambio climático, especialmente en el ámbito de salud y servicios sociales.

Figura 3. Imagen que contiene cerca, exterior, edificios y pasto. Fuente: generada con IA

Metodología:

El atlas se elaboró combinando datos abiertos y administrativos a nivel de sección censal. Se analizaron tres dimensiones: exposición (datos de temperatura del aire y superficie), sensibilidad (edad avanzada, densidad, morbilidad) y capacidad adaptativa (acceso a zonas verdes, calidad de la vivienda, equipamientos). Los indicadores se normalizaron y combinaron mediante análisis espacial multicriterio para generar un índice de vulnerabilidad climática. El resultado permitió localizar los barrios con mayor riesgo frente al calor extremo y orientar medidas municipales.

Resultados principales:

A partir del atlas, se diseñó la red de “refugios climáticos”, que incluye bibliotecas, centros cívicos, escuelas y parques acondicionados, activados durante los episodios de calor extremo. La selección de estos espacios se basó directamente en los datos del atlas.

Análisis multitemporal del efecto isla de calor en Sevilla

Investigadores de la Universidad de Sevilla utilizaron datos satelitales de Sentinel-3 y Landsat 8 para estudiar la evolución del fenómeno de isla de calor en la ciudad entre 2015 y 2022. El objetivo fue evaluar la eficacia de ciertas actuaciones urbanas —como el plan “Reverdece tu barrio”— y anticipar los efectos del cambio climático en la ciudad.

Metodología:

Se emplearon imágenes térmicas y datos NDVI para calcular diferencias de temperatura entre áreas urbanas y zonas rurales circundantes. También se aplicaron técnicas de clasificación supervisada para identificar usos del suelo y su evolución. Se utilizaron datos abiertos de inventarios de arbolado y mapas de sombra urbana para interpretar los resultados.

Resultados principales:

Las actuaciones puntuales de renaturalización tienen un impacto local muy positivo, pero su efecto sobre el conjunto de la ciudad es limitado si no se integran en una estrategia de escala metropolitana. El estudio concluyó que una red continua de vegetación y cuerpos de agua es más eficaz que actuaciones aisladas.

Comparativa europea del proyecto Urban Heat Island Atlas (Copernicus)

Aunque no es un estudio español, el visor desarrollado por Copernicus para el programa europeo Urban Atlas ofrece un análisis comparativo entre ciudades europeas.

Metodología:

El visor integra imágenes térmicas de Sentinel-3, datos de ocupación del suelo y cartografía urbana para evaluar la severidad del efecto isla de calor.

Figura 4. Imagen ilustrativa

Ilustración: Infografía que muestra los principales factores que provocan el efecto isla de calor urbano (UHI). Las zonas urbanas retienen el calor debido a los edificios altos, las superficies impermeables y los materiales que retienen el calor, mientras que las zonas verdes son más frescas Fuente: Urban heat islands.

Resultados principales:

Este tipo de herramientas permite a ciudades de menor tamaño disponer de una primera aproximación del fenómeno sin necesidad de desarrollar modelos propios. Al estar basado en datos abiertos y gratuitos, el visor permite consultas directas por parte de técnicos y ciudadanía.

Limitaciones y desafíos actuales

A pesar del avance en la apertura de datos, todavía existen importantes retos:

• Desigualdad territorial: no todas las ciudades disponen de la misma calidad y cantidad de datos.
• Actualización irregular: algunos conjuntos se publican de forma puntual y no se actualizan regularmente.
• Escasa granularidad: los datos a menudo están agregados por distritos o secciones censales, lo que dificulta intervenciones a escala de calle.
• Falta de capacidades técnicas: muchas administraciones locales no cuentan con personal especializado en análisis geoespacial.
• Poca conexión con la ciudadanía: el conocimiento generado a partir de los datos no siempre se traduce en acciones visibles o comprensibles para la población.

Conclusión: construir resiliencia climática desde el dato geoespacial

Las islas de calor urbanas no son un fenómeno nuevo, pero en el contexto del cambio climático adquieren una dimensión crítica. Las ciudades que no planifiquen con base en datos se verán cada vez más expuestas a episodios de calor extremo, con impactos desiguales entre su población.

Los datos abiertos —y en particular los datos geoespaciales— ofrecen una oportunidad estratégica para transformar esta amenaza en una palanca de cambio. Con ellos podemos identificar, anticipar, intervenir y evaluar. Pero para que esto suceda, es imprescindible:

• Consolidar infraestructuras de datos accesibles, actualizadas y de calidad.
• Fomentar la colaboración entre niveles de gobierno, centros de investigación y ciudadanía.
• Capacitar a los técnicos municipales en el uso de herramientas geoespaciales.
• Promover una cultura de la toma de decisiones basada en evidencia y sensibilidad climática.

El dato no sustituye a la política, pero permite fundamentarla, mejorarla y hacerla más equitativa. En un escenario de calentamiento global, contar con datos geoespaciales abiertos es una herramienta clave para hacer que nuestras ciudades sean más habitables y mejor preparadas para el futuro.

Contenido elaborado por Mayte Toscano, Senior Consultant en Tecnologías ligadas a la economía del dato. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

En un mundo cada vez más expuesto a riesgos naturales y crisis humanitarias, contar con datos geoespaciales precisos y actualizados puede marcar la diferencia entre una respuesta eficaz y una reacción tardía. Las huellas de edificios, es decir, los contornos de las construcciones tal como aparecen en el terreno, son uno de los recursos más valiosos en contextos de urgencia.

En este post profundizaremos en este concepto, incluyendo dónde obtener datos abiertos de huellas de edificios, y destacaremos su importancia en uno de sus múltiples casos de uso: la gestión de emergencias.

¿Qué son las huellas de edificios?

Las huellas de edificios (en inglés, building footprints) son representaciones geoespaciales, normalmente en formato vectorial, que muestran el contorno de las estructuras construidas sobre el terreno. Es decir, indican la proyección horizontal de un edificio sobre el suelo, vista desde arriba, como si se tratara de un plano en planta.

Estas huellas pueden incluir tanto edificaciones residenciales como industriales, comerciales, institucionales o incluso construcciones rurales. Dependiendo de la fuente de datos, pueden ir acompañadas de atributos adicionales como la altura, número de plantas, uso del edificio o fecha de construcción, lo que las convierte en una fuente de información muy rica para múltiples disciplinas.

A diferencia de un plano arquitectónico que muestra detalles internos, las huellas de edificios se limitan al perímetro de la construcción en contacto con el suelo. Esta simplicidad las hace ligeras, interoperables y fácilmente combinables con otras capas de información geográfica, como redes viales, zonas de riesgo, infraestructuras críticas o datos sociodemográficos.

Figura 1. Ejemplo de huellas de edificios: cada polígono representa el controno de una construcción vista desde arriba

¿Cómo se obtienen?

Existen varias formas de generar huellas de edificios:

• A partir de imágenes satelitales o aéreas: mediante técnicas de fotointerpretación o, más recientemente, mediante inteligencia artificial y algoritmos de machine learning.
• Con datos catastrales o registros oficiales: como en el caso del Catastro en España, que mantiene bases vectoriales precisas de todas las construcciones registradas.
• Mediante mapeo colaborativo: plataformas como OpenStreetMap (OSM) permiten a usuarios voluntarios digitalizar manualmente las huellas visibles en ortofotos.

¿Para qué sirven?

Las huellas de edificios son fundamentales para:

• ​Análisis urbano y territorial: permiten estudiar la densidad construida, la expansión urbana o el uso del suelo.
• Gestión catastral e inmobiliaria: son clave para calcular superficies, aplicar impuestos o regular edificaciones.
• Planificación de infraestructuras y servicios públicos: ayudan a ubicar equipamientos, diseñar redes de transporte o estimar demanda energética.
• Modelización 3D y ciudades inteligentes: sirven de base para generar modelos urbanos tridimensionales.
• Gestión de riesgos y emergencias: permiten identificar zonas vulnerables, estimar población afectada o planificar evacuaciones.

En definitiva, las huellas de edificios son una pieza básica de la infraestructura de datos espaciales y, cuando se ofrecen como datos abiertos, accesibles y actualizados, multiplican su valor y utilidad para el conjunto de la sociedad.

¿Por qué son clave en situaciones de emergencia?

De entre todos los posibles casos de uso, en este artículo nos vamos a centrar en la gestión de emergencias. Durante una situación de este tipo –como un terremoto, una inundación o un incendio forestal– los equipos de intervención necesitan saber qué zonas están edificadas, cuántas personas pueden habitar esas estructuras, cómo acceder a ellas y dónde concentrar los recursos. Las huellas de edificios permiten:

• Estimar rápidamente el número de personas potencialmente afectadas.
• Priorizar zonas de intervención y rescate.
• Planificar rutas de acceso y evacuación.
• Cruzar datos con otras capas (vulnerabilidad social, zonas de riesgo, etc.).
• Coordinar la acción entre servicios de emergencia, autoridades locales y cooperación internacional.

Datos abiertos disponibles

Ante una emergencia, es fundamental saber dónde localizar datos de huellas de edificios. Uno de los avances más relevantes en el ámbito del gobierno del dato es la disponibilidad creciente de huellas de edificios como datos abiertos. Este tipo de información, que antes estaba restringida a administraciones u organismos especializados, ahora puede ser utilizada libremente por gobiernos locales, ONG, investigadores y empresas.

A continuación, se resumen algunas de las principales fuentes disponibles para la gestión de emergencias y otros fines:

• JRC – Global Human Settlement Layer (GHSL): el Centro Común de Investigación de la Comisión Europea ofrece una serie de productos derivados del análisis de imágenes satelitales:
• GHS-BUILT-S: datos raster sobre áreas construidas a nivel global.
• GHS-BUILD-V: huellas vectoriales de edificios para Europa, generadas con IA.
  • Descarga de datos: https://ghsl.jrc.ec.europa.eu/download.php
• IGN y Catastro de España: las huellas de edificios oficiales en España se pueden obtener a través del Catastro y el Instituto Geográfico Nacional (IGN). Son extremadamente detalladas y actualizadas.
  • Centro de descargas del IGN: https://centrodedescargas.cnig.es
  • Visor del Catastro: https://www.sedecatastro.gob.es
• Copernicus Emergency Management Service: ofrece productos cartográficos generados en tiempo récord cuando se activa una emergencia (terremotos, inundaciones, incendios, etc.). Incluyen mapas de daños y huellas de edificios afectados.
  • Centro de descargas: https://emergency.copernicus.eu/mapping/list-of-components/EMSR
  • Importante: para descargar los datos vectoriales detallados (como las huellas), es necesario registrarse en la plataforma DIAS/Copernicus EMS o solicitar acceso según el caso.
• OpenStreetMap (OSM): plataforma colaborativa donde usuarios de todo el mundo han digitalizado huellas de edificios, especialmente en zonas no cubiertas por fuentes oficiales. Es especialmente útil para proyectos humanitarios, zonas rurales y en desarrollo, y casos donde se necesita actualización rápida o participación local.​
  • Descarga de datos: https://download.geofabrik.de
• Google Open Buildings: este proyecto de Google ofrece más de 2.000 millones de huellas de edificios en África, Asia y otras regiones de datos escasos, generadas con modelos de inteligencia artificial. Es especialmente útil para fines humanitarios, desarrollo urbano en países del sur global, y evaluación de exposición al riesgo en lugares donde no hay catastros oficiales.
  • Acceso directo a los datos: https://sites.research.google/open-buildings/
• Microsoft Building Footprints: Microsoft ha publicado conjuntos de huellas de edificios generadas con algoritmos de aprendizaje automático aplicados a imágenes aéreas y satelitales. Cobertura: Estados Unidos, Canadá, Uganda, Tanzania, Nigeria y recientemente India. Los datos están en acceso abierto bajo licencia ODbL.
  • Descarga: https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints
• Meta (ex Facebook) AI Buildings Footprints: Meta AI ha publicado datasets generados mediante aprendizaje profundo en colaboración con Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT). Se centraron en países africanos y del sudeste asiático.​
  • Acceso directo a los datos: https://dataforgood.facebook.com/dfg/tools/buildings

Tabla comparativa de fuentes de huellas de edificios abiertas

Figura 2. Tabla comparativa de fuentes de huella de edificios abiertas

Combinación y uso integrado de datos

Una de las grandes ventajas de que estas fuentes estén abiertas y documentadas es la posibilidad de combinarlas para mejorar la cobertura, la precisión y la utilidad operativa de las huellas de edificios. Os explicamos algunos enfoques recomendados:

1. Completar zonas sin cobertura oficial

• En regiones donde el catastro no está disponible o actualizado (como muchas zonas rurales o países en desarrollo), es útil usar Google Open Buildings o OpenStreetMap como base.
• GHSL también ofrece una visión armonizada a escala continental, útil para planificación y análisis comparativos.

2. Cruzar capas oficiales y colaborativas

• Las huellas del Catastro español se pueden enriquecer con datos de OSM cuando se detectan zonas nuevas o modificadas, especialmente tras un evento como una catástrofe.
• Esta combinación es ideal para municipios pequeños que no tienen capacidad técnica propia, pero quieren mantener sus datos al día.

3. Integración con datos sociodemográficos y de riesgo

• Las huellas ganan valor cuando se integran en sistemas de información geográfica (SIG) junto a capas como:
  
  • Población por edificio (INE, WorldPop).
  • Zonas inundables (MAPAMA, Copernicus).
  • Centros de salud o escuelas.
  • Infraestructuras críticas (red eléctrica, agua).

Esto permite modelar escenarios de riesgo, planificar evacuaciones o incluso simular impactos potenciales de una emergencia.

4. Uso combinado de activaciones reales

Algunos ejemplos reales de usos de estos datos son:

• En casos como la erupción en La Palma, se utilizaron simultáneamente datos del Catastro, OSM y productos de Copernicus EMS para cartografiar daños, calcular población afectada y planificar ayudas.
• Durante el terremoto en Turquía en 2023, organizaciones como UNOSAT y Copernicus combinaron imágenes satelitales con algoritmos automáticos para detectar colapsos estructurales y cruzarlos con huellas existentes. Esto permitió estimar rápidamente el número de personas potencialmente atrapadas.

En situaciones de emergencia, el tiempo es un recurso crítico. La inteligencia artificial aplicada a imágenes satelitales o aéreas permite generar huellas de edificios de forma mucho más rápida y automatizada que los métodos tradicionales.

En definitiva, las distintas fuentes no son excluyentes, sino complementarias. Su integración estratégica dentro de una infraestructura de datos bien gobernada es lo que permite pasar del dato al impacto, y poner el conocimiento geoespacial al servicio de la seguridad, la planificación y el bienestar colectivo.

Gobierno de datos y coordinación

Contar con huellas de edificios de calidad es un primer paso fundamental, pero su verdadero valor solo se activa cuando estos datos están bien gobernados, coordinados entre actores y preparados para ser utilizados de forma eficiente en situaciones reales. Aquí es donde entra en juego el gobierno del dato: el conjunto de políticas, procesos y estructuras organizativas que aseguran que los datos estén disponibles, sean fiables, actualizados y utilizados de forma responsable.

¿Por qué es clave la gobernanza de datos?

En contextos de emergencia o planificación territorial, la falta de coordinación entre instituciones o la existencia de datos duplicados, incompletos o desactualizados puede tener consecuencias graves: retrasos en la toma de decisiones, duplicación de esfuerzos o, en el peor de los casos, decisiones erróneas. Una buena gobernanza de datos garantiza que:

• Los datos sean conocidos y localizables: no basta con que existan; deben estar documentados, catalogados y accesibles en plataformas donde los usuarios los puedan encontrar fácilmente.
• Haya estándares e interoperabilidad: las huellas de edificios deben seguir formatos comunes (como GeoJSON, GML, shapefile), usar sistemas de referencia consistentes, y estar alineadas con otras capas geoespaciales (redes de servicios, límites administrativos, zonas de riesgo…).
• Se mantengan actualizados: especialmente en zonas urbanas o en desarrollo, donde nuevas construcciones surgen rápidamente. Un dato de hace cinco años puede ser inservible en una crisis actual.
• Se coordinen entre niveles de gobierno: municipal, regional, nacional y europeo. La compartición eficiente evita duplicidades y facilita respuestas conjuntas, especialmente en contextos transfronterizos o internacionales.
• Se definan roles y responsabilidades claras: ¿quién produce los datos?, ¿quién los valida?, ¿quién los distribuye?, ¿quién los activa en caso de emergencia?

El valor de la colaboración

Un ecosistema sólido de gobierno del dato también debe fomentar la colaboración multisectorial. Administraciones públicas, servicios de emergencia, universidades, sector privado, organizaciones humanitarias y ciudadanía pueden beneficiarse (y contribuir) al uso y mejora de estos datos.

Por ejemplo, en muchos países, los catastros locales trabajan en colaboración con organismos como los institutos geográficos nacionales, mientras que iniciativas de ciencia ciudadana y mapeo colaborativo (como OpenStreetMap) pueden complementar o actualizar datos oficiales en zonas menos cubiertas.

Preparación para emergencias

En situaciones de crisis, la coordinación debe estar anticipada. No se trata solo de tener los datos, sino de tener planes operativos claros sobre cómo acceder a ellos, quién los activa, en qué formatos, y cómo se integran con los sistemas de respuesta (como los Centros de Coordinación de Emergencias o los SIG de protección civil).

Por ello, muchas instituciones están desarrollando protocolos de activación de datos geoespaciales en emergencias, y plataformas como Copernicus Emergency Management Service ya trabajan bajo este principio, ofreciendo productos basados en datos bien gobernados y activables en tiempo récord.

Conclusión

Las huellas de edificios no son solo un recurso técnico para urbanistas o cartógrafos: son una herramienta crítica para la gestión del riesgo, la planificación urbana sostenible y la protección de la ciudadanía. En situaciones de emergencia, donde el tiempo y la información precisa son factores determinantes, disponer de estos datos puede marcar la diferencia entre una intervención eficaz y una tragedia evitable.

El avance en tecnologías de observación de la Tierra, el uso de inteligencia artificial y el compromiso con la apertura de datos por parte de instituciones como el JRC o el IGN han democratizado el acceso a información geoespacial de altísimo valor. Hoy es posible que una administración local, una ONG o un grupo de voluntarios accedan a huellas de edificios para planificar evacuaciones, estimar población afectada o diseñar rutas logísticas en tiempo real.

Sin embargo, el reto no es solo tecnológico, sino también organizativo y cultural. Es imprescindible fortalecer el gobierno del dato: asegurar que estos conjuntos estén bien documentados, actualizados, accesibles y que su uso esté integrado en los protocolos de emergencia y planificación. También es fundamental formar a los actores clave, promover la interoperabilidad y fomentar la colaboración entre instituciones públicas, sector privado y sociedad civil.

En definitiva, las huellas de edificios representan mucho más que geometrías en un mapa: son una base sobre la que construir resiliencia, salvar vidas y mejorar la toma de decisiones en momentos críticos. Apostar por su uso responsable y abierto es apostar por una gestión pública más inteligente, coordinada y centrada en las personas.

Contenido elaborado por Mayte Toscano, Senior Consultant en Tecnologías ligadas a la economía del dato. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

Bizidata es una plataforma que visualiza, analiza y permite descargar datos del uso de bicicletas en Vitoria-Gasteiz y explorar cómo factores externos, como la climatología y el tráfico, influyen en el uso de la bicicleta.

Esta aplicación recopila y combina los siguientes datos:

• Uso de bicicletas: datos del Ayuntamiento de Vitoria-Gasteiz.
• Temperatura entre 2015 y 2021: datos de la Aemet.
• Temperaturas entre 2022 y la actualidad: Euskalmet (estación C040).
• Precipitaciones: Euskalmet (estación C076).
• Tráfico: Dirección de Tráfico del Gobierno Vasco.

Bizidata fue la aplicación ganadora en la categoría servicios web del Concurso de Datos Abiertos de Euskadi 2024.