datos geoespaciales

Desde hoy, 15 de septiembre, están abiertas las inscripciones para uno de los eventos más importantes del sector geoespacial en la península ibérica. Las XVI Jornadas Ibéricas de Infraestructuras de Datos Espaciales (JIIDE 2025) se celebrarán en Oviedo del 12 al 14 de noviembre de 2025. Este encuentro anual representa una oportunidad única para explorar las últimas tendencias en reutilización de datos espaciales, especialmente en el contexto de la aplicación de inteligencia artificial al conocimiento territorial.

Desde su primera edición en 2011, las JIIDE han evolucionado como resultado de la colaboración entre la Direção-Geral do Território de Portugal, el Instituto Geográfico Nacional de España a través del Centro Nacional de Información Geográfica, y el Gobierno de Andorra. En esta decimosexta edición se suman también la Consejería de Ordenación del Territorio, Urbanismo, Vivienda y Derechos Ciudadanos del Principado de Asturias y la Universidad de Oviedo, consolidando así una iniciativa que reúne cada año a centenares de profesionales de la Administración pública, el sector privado y el ámbito académico.

Durante tres días, expertos con acreditada experiencia y conocimiento técnico en información geográfica compartirán sus desarrollos más innovadores, metodologías de trabajo y casos de éxito en la gestión y reutilización de datos espaciales.

Dos ejes: la inteligencia artificial y el marco normativo INSPIRE y HVDS

El tema central de esta edición, "IA y territorio: explorando las nuevas fronteras del conocimiento espacial", refleja la evolución natural del sector hacia la incorporación de tecnologías emergentes. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los algoritmos de análisis avanzado están transformando radicalmente la manera en que procesamos, analizamos y extraemos valor de los datos geoespaciales.

Esta orientación hacia la IA no es casual. La publicación y de los datos geoespaciales permite aprovechar uno de los activos digitales más valiosos para el desarrollo económico, la vigilancia medioambiental, la competitividad, la innovación y la creación de empleo. Cuando estos datos se combinan con técnicas de inteligencia artificial, su potencial se multiplica exponencialmente.

Las jornadas se desarrollan en un momento especialmente relevante para el ecosistema de datos abiertos. La Directiva INSPIRE, junto con la Directiva (UE) 2019/1024 sobre datos abiertos y reutilización de la información del sector público, ha establecido un marco regulatorio que reconoce explícitamente el valor económico y social de los datos geoespaciales digitales.

La evolución en la publicación de los conjuntos de datos de alto valor marca un hito importante en este proceso. Estos conjuntos, caracterizados por su gran potencial para la reutilización, deben estar disponibles de forma gratuita, en formatos legibles por máquinas y a través de interfaces de programación de aplicaciones (API). Los datos geoespaciales ocupan una posición central en esta categorización, lo que subraya su importancia estratégica para el ecosistema de datos abiertos europeo.

Las JIIDE 2025 dedicarán especial atención a presentar ejemplos prácticos de reutilización de estos conjuntos de datos de alto valor, tanto mediante las nuevas OGC API como a través de los servicios de descarga tradicionales y los formatos interoperables establecidos. Esta aproximación práctica permitirá a los asistentes conocer casos reales de implementación y sus resultados tangibles.

Programa diverso: casos de uso, IA y reutilización de datos geoespaciales

También puedes consultar el programa aquí. Entre las actividades previstas, hay sesiones que abarcan desde aspectos técnicos fundamentales hasta aplicaciones innovadoras que demuestran el potencial transformador de estos datos. Las actividades se organizan en cinco temáticas principales:

1. Estructura de datos espaciales y metadatos.

2. Gestión y publicación de datos.

3. Desarrollo de software espacial.

4. Inteligencia artificial.

5. Cooperación entre agentes.

Algunos de los temas destacados son la gestión de proyectos y coordinación, donde se presentarán sistemas corporativos como el SIG de la Junta de Andalucía o el SITNA del Gobierno de Navarra. La observación de la Tierra ocupará también un lugar prominente, con presentaciones sobre la evolución del programa del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (APNOA) y técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes mediante deep learning.

Por otro lado, los visualizadores temáticos también representan otro eje fundamental, mostrando cómo los datos espaciales pueden transformarse en herramientas accesibles para la ciudadanía. Desde visualizadores de eclipses hasta herramientas para calcular el potencial solar de los tejados, se presentarán desarrollos que demuestran cómo la reutilización creativa de datos puede generar servicios de alto valor social.

Siguiendo la temática anual, la aplicación de IA a los datos geoespaciales se abordará desde múltiples perspectivas. Se presentarán casos de uso en áreas tan diversas como la detección automática de instalaciones deportivas, la clasificación de nubes de puntos LiDAR, la identificación de materiales peligrosos como el amianto, o la optimización de la movilidad urbana.

Una de las sesiones más relevantes para la comunidad de datos abiertos se centrará específicamente en "Reutilización y gobierno abierto". Esta sesión abordará la integración de las infraestructuras de datos espaciales en los portales de datos abiertos, los metadatos de datos espaciales según el estándar GeoDCAT-AP, y la aplicación de normativas de calidad del dato.

Las administraciones locales desempeñan un papel fundamental en la generación y publicación de datos espaciales. Por este motivo, las JIIDE 2025 dedicarán una sesión específica a la publicación de datos locales, donde municipios como Barcelona, Madrid, Bilbao o Cáceres compartirán sus experiencias y desarrollos.

Además de las sesiones teóricas, las jornadas incluyen talleres prácticos sobre herramientas, metodologías y tecnologías específicas. Estos talleres, de 45 minutos a una hora de duración, permiten a los asistentes experimentar directamente con las soluciones presentadas. Algunos de ellos abordan la creación de geoportales web personalizados y otros, por ejemplo, la implementación de API OGC, pasando por técnicas de visualización avanzada y herramientas de gestión de metadatos.

Participa de manera presencial u online

Las JIIDE mantienen su compromiso con la participación abierta, invitando tanto a investigadores como a profesionales a presentar sus herramientas, soluciones técnicas, metodologías de trabajo y casos de éxito. Además, las JIIDE 2025 se celebrarán en modalidad híbrida, permitiendo tanto la participación presencial en Oviedo como el seguimiento virtual.

Esta flexibilidad, mantenida desde las experiencias de los últimos años, garantiza que los profesionales de todo el territorio ibérico y más allá puedan beneficiarse del conocimiento compartido. La participación continúa siendo gratuita, aunque requiere registro previo en cada sesión, mesa redonda o taller.

Desde hoy mismo, puedes inscribirte y aprovechar esta oportunidad de aprendizaje e intercambio de experiencias sobre datos geoespaciales. Las inscripciones están disponibles en la web oficial del evento: https://www.jiide.org/web/portal/inicio

Las imágenes sintéticas son representaciones visuales generadas de forma artificial mediante algoritmos y técnicas computacionales, en lugar de capturarse directamente de la realidad con cámaras o sensores. Se producen a partir de distintos métodos, entre los que destacan las redes generativas antagónicas (Generative Adversarial Networks, GAN), los modelos de difusión, y las técnicas de renderizado 3D. Todas ellas permiten crear imágenes de apariencia realista que en muchos casos resultan indistinguibles de una fotografía auténtica.

Cuando se traslada este concepto al campo de la observación de la Tierra, hablamos de imágenes satelitales sintéticas. Estas no se obtienen a partir de un sensor espacial que capta radiación electromagnética real, sino que se generan digitalmente para simular lo que vería un satélite desde la órbita. En otras palabras, en vez de reflejar directamente el estado físico del terreno o la atmósfera en un momento concreto, son construcciones computacionales capaces de imitar el aspecto de una imagen satelital real.

El desarrollo de este tipo de imágenes responde a necesidades prácticas. Los sistemas de inteligencia artificial que procesan datos de teledetección requieren conjuntos muy amplios y variados de imágenes. Las imágenes sintéticas permiten, por ejemplo, recrear zonas de la Tierra poco observadas, simular desastres naturales -como incendios forestales, inundaciones o sequías- o generar condiciones específicas que son difíciles o costosas de capturar en la práctica. De este modo, constituyen un recurso valioso para entrenar algoritmos de detección y predicción en agricultura, gestión de emergencias, urbanismo o monitorización ambiental.

Su valor no se limita al entrenamiento de modelos. Allí donde no existen imágenes de alta resolución —por limitaciones técnicas, restricciones de acceso o motivos económicos—, la síntesis permite rellenar huecos de información y facilitar estudios preliminares. Por ejemplo, los investigadores pueden trabajar con imágenes sintéticas aproximadas para diseñar modelos de riesgo o simulaciones antes de disponer de datos reales.

Sin embargo, las imágenes satelitales sintéticas también plantean riesgos importantes. La posibilidad de generar escenas muy realistas abre la puerta a la manipulación y a la desinformación. En un contexto geopolítico, una imagen que muestre tropas inexistentes o infraestructuras destruidas podría influir en decisiones estratégicas o en la opinión pública internacional. En el terreno ambiental, se podrían difundir imágenes manipuladas para exagerar o minimizar impactos de fenómenos como la deforestación o el deshielo, con efectos directos en políticas y mercados.

Por ello, conviene diferenciar dos usos muy distintos. El primero es el uso como apoyo, cuando las imágenes sintéticas complementan a las reales para entrenar modelos o realizar simulaciones. El segundo es el uso como falsificación, cuando se presentan deliberadamente como imágenes auténticas con el fin de engañar. Mientras el primer uso impulsa la innovación, el segundo amenaza la confianza en los datos satelitales y plantea un reto urgente de autenticidad y gobernanza.

Riesgos de las imágenes satelitales aplicada a la observación de la Tierra

Las imágenes satelitales sintéticas plantean riesgos significativos cuando se utilizan en vez de imágenes captadas por sensores reales. A continuación, se detallan ejemplos que lo demuestran.

Un nuevo frente de desinformación: “deepfake geography”

El término deepfake geography ya se ha consolidado en la literatura académica y divulgativa para describir imágenes satelitales ficticias, manipuladas con IA, que parecen auténticas, pero no reflejan ninguna realidad existente. Una investigación de la Universidad de Washington, liderada por Bo Zhao, utilizó algoritmos como CycleGAN para modificar imágenes de ciudades reales -por ejemplo, alterando la apariencia de Seattle con edificios inexistentes o transformando Beijing en zonas verdes- lo que pone en evidencia el potencial para generar paisajes falsos convincentes.

Un artículo de la plataforma OnGeo Intelligence (OGC) subraya que estas imágenes no son puramente teóricas, sino amenazas reales que afectan a la seguridad nacional, el periodismo y el trabajo humanitario. Por su parte, el OGC advierte que ya se han observado imágenes satelitales fabricadas, modelos urbanos generados por IA y redes de carreteras sintéticas, y que representan desafíos reales a la confianza pública y operativa.

Implicaciones estratégicas y políticas

Las imágenes satelitales son consideradas "ojos imparciales" sobre el planeta, usadas por gobiernos, medios y organizaciones. Cuando estas imágenes se falsifican, sus consecuencias pueden ser graves:

• Seguridad nacional y defensa: si se presentan infraestructuras falsas o se ocultan otras reales, se pueden desviar análisis estratégicos o inducir decisiones militares equivocadas.
• Desinformación en conflictos o crisis humanitarias: una imagen alterada que muestre incendios, inundaciones o movimientos de tropas falsos puede alterar la respuesta internacional, los flujos de ayuda o la percepción de los ciudadanos, especialmente si se difunde por redes sociales o medios sin verificación.
• Manipulación de imágenes realistas de lugares: no solo las imágenes generales están en juego. Nguyen y colaboradores (2024) demostraron que es posible generar imágenes satelitales sintéticas altamente realistas de instalaciones muy específicas como plantas nucleares.

Crisis de confianza y erosión de la verdad

Durante décadas, las imágenes satelitales han sido percibidas como una de las fuentes más objetivas y fiables de información sobre nuestro planeta. Eran la prueba gráfica que permitía confirmar fenómenos ambientales, seguir conflictos armados o evaluar el impacto de desastres naturales. En muchos casos, estas imágenes se utilizaban como “evidencia imparcial”, difíciles de manipular y fáciles de validar. Sin embargo, la irrupción de las imágenes sintéticas generadas por inteligencia artificial ha empezado a poner en cuestión esa confianza casi inquebrantable.

Hoy en día, cuando una imagen satelital puede ser falsificada con gran realismo, surge un riesgo profundo: la erosión de la verdad y la aparición de una crisis de confianza en los datos espaciales.

La quiebra de la confianza pública

Cuando los ciudadanos ya no pueden distinguir entre una imagen real y una fabricada, se resquebraja la confianza en las fuentes de información. La consecuencia es doble:

• Desconfianza hacia las instituciones: si circulan imágenes falsas de un incendio, una catástrofe o un despliegue militar y luego resultan ser sintéticas, la ciudadanía puede empezar a dudar también de las imágenes auténticas publicadas por agencias espaciales o medios de comunicación. Este efecto “que viene el lobo” genera escepticismo incluso frente a pruebas legítimas.
• Efecto en el periodismo: los medios tradicionales, que han usado históricamente las imágenes satelitales como fuente visual incuestionable, corren el riesgo de perder credibilidad si publican imágenes adulteradas sin verificación. Al mismo tiempo, la abundancia de imágenes falsas en redes sociales erosiona la capacidad de distinguir qué es real y qué no.
• Confusión deliberada: en contextos de desinformación, la mera sospecha de que una imagen pueda ser falsa ya puede bastar para generar duda y sembrar confusión, aunque la imagen original sea completamente auténtica.

A continuación, se resumen los posibles casos de manipulación y riesgo en imágenes satelitales:

Ámbito	Tipo de manipulación	Riesgo principal	Ejemplo documentado
Conflictos armados	Inserción o eliminación de infraestructuras militares.	Desinformación estratégica; decisiones militares erróneas; pérdida de credibilidad en observación internacional.	Alteraciones demostradas en estudios de deepfake geography donde se añadían carreteras, puentes o edificios ficticios en imágenes satelitales.
Cambio climático y medio ambiente	Alteración de glaciares, deforestación o emisiones.	Manipulación de políticas ambientales; retraso en medidas contra el cambio climático; negacionismo.	Estudios han mostrado la capacidad de generar paisajes modificados (bosques en zonas urbanas, cambios en el hielo) mediante GAN.
Gestión de emergencias	Creación de desastres inexistentes (incendios, inundaciones).	Mal uso de recursos en emergencias; caos en evacuaciones; pérdida de confianza en agencias.	Investigaciones han demostrado la facilidad de insertar humo, fuego o agua en imágenes satelitales.
Mercados y seguros	Falsificación de daños en infraestructuras o cultivos.	Impacto financiero; fraude masivo; litigios legales complejos.	Uso potencial de imágenes falsas para exagerar daños tras desastres y reclamar indemnizaciones o seguros.
Derechos humanos y justicia internacional	Alteración de pruebas visuales sobre crímenes de guerra.	Deslegitimación de tribunales internacionales; manipulación de la opinión pública.	Riesgo identificado en informes de inteligencia: imágenes adulteradas podrían usarse para acusar o exonerar a actores en conflictos.
Geopolítica y diplomacia	Creación de ciudades ficticias o cambios fronterizos.	Tensiones diplomáticas; cuestionamiento de tratados; propaganda estatal.	Ejemplos de deepfake maps que transforman rasgos geográficos de ciudades como Seattle o Tacoma.

Figura 2. Tabla con los posibles casos de manipulación y riesgo en imágenes satelitales

Impacto en la toma de decisiones y políticas públicas

Las consecuencias de basarse en imágenes adulteradas van mucho más allá del terreno mediático:

• Urbanismo y planificación: decisiones sobre dónde construir infraestructuras o cómo planificar zonas urbanas podrían tomarse sobre imágenes manipuladas, generando errores costosos y de difícil reversión.
• Gestión de emergencias: si una inundación o un incendio se representan en imágenes falsas, los equipos de emergencia pueden destinar recursos a lugares equivocados, mientras descuidan zonas realmente afectadas.
• Cambio climático y medio ambiente: imágenes adulteradas de glaciares, deforestación o emisiones contaminantes podrían manipular debates políticos y retrasar la implementación de medidas urgentes.
• Mercados y seguros: aseguradoras y empresas financieras que confían en imágenes satelitales para evaluar daños podrían ser engañadas, con consecuencias económicas significativas.

En todos estos casos, lo que está en juego no es solo la calidad de la información, sino la eficacia y legitimidad de las políticas públicas basadas en esos datos.

El juego del gato y el ratón tecnológico

La dinámica de generación y detección de falsificaciones ya se conoce en otros ámbitos, como los deepfakes de vídeo o audio: cada vez que surge un método de generación más realista, se desarrolla un algoritmo de detección más avanzado, y viceversa. En el ámbito de las imágenes satelitales, esta carrera tecnológica tiene particularidades:

• Generadores cada vez más sofisticados: los modelos de difusión actuales pueden crear escenas de gran realismo, integrando texturas de suelo, sombras y geometrías urbanas que engañan incluso a expertos humanos.
• Limitaciones de la detección: aunque se desarrollan algoritmos para identificar falsificaciones (analizando patrones de píxeles, inconsistencias en sombras o metadatos), estos métodos no siempre son fiables cuando se enfrentan a generadores de última generación.
• Coste de la verificación: verificar de forma independiente una imagen satelital requiere acceso a fuentes alternativas o sensores distintos, algo que no siempre está al alcance de periodistas, ONG o ciudadanos.
• Armas de doble filo: las mismas técnicas usadas para detectar falsificaciones pueden ser aprovechadas por quienes las generan, perfeccionando aún más las imágenes sintéticas y haciendo más difícil diferenciarlas.

De la prueba visual a la prueba cuestionada

El impacto más profundo es cultural y epistemológico: lo que antes se asumía como una prueba objetiva ahora se convierte en un elemento sujeto a duda. Si las imágenes satelitales dejan de ser percibidas como evidencia fiable, se debilitan narrativas fundamentales en torno a la verdad científica, la justicia internacional y la rendición de cuentas política.

• En conflictos armados, una imagen de satélite que muestre posibles crímenes de guerra puede ser descartada bajo la acusación de ser un deepfake.
• En tribunales internacionales, pruebas basadas en observación satelital podrían perder peso frente a la sospecha de manipulación.
• En el debate público, el relativismo de “todo puede ser falso” puede usarse como arma retórica para deslegitimar incluso la evidencia más sólida.

Estrategias para garantizar autenticidad

La crisis de confianza en las imágenes satelitales no es un problema aislado del sector geoespacial, sino que forma parte de un fenómeno más amplio: la desinformación digital en la era de la inteligencia artificial. Así como los deepfakes de vídeo han puesto en cuestión la validez de pruebas audiovisuales, la proliferación de imágenes satelitales sintéticas amenaza con debilitar la última frontera de datos percibidos como objetivos: la mirada imparcial desde el espacio.

Garantizar la autenticidad de estas imágenes exige una combinación de soluciones técnicas y mecanismos de gobernanza, capaces de reforzar la trazabilidad, la transparencia y la responsabilidad en toda la cadena de valor de los datos espaciales. A continuación, se describen las principales estrategias en desarrollo.

Metadatos robustos: registrar el origen y la cadena de custodia

Los metadatos constituyen la primera línea de defensa frente a la manipulación. En imágenes satelitales, deben incluir información detallada sobre:

• El sensor utilizado (tipo, resolución, órbita).
• El momento exacto de la adquisición (fecha y hora, con precisión temporal).
• La localización geográfica precisa (sistemas de referencia oficiales).
• La cadena de procesado aplicada (correcciones atmosféricas, calibraciones, reproyecciones).

Registrar estos metadatos en repositorios seguros permite reconstruir la cadena de custodia, es decir, el historial de quién, cómo y cuándo ha manipulado una imagen. Sin esta trazabilidad, resulta imposible distinguir entre imágenes auténticas y falsificadas.

EJEMPLO: el programa Copernicus de la Unión Europea ya implementa metadatos estandarizados y abiertos para todas sus imágenes Sentinel, lo que facilita auditorías posteriores y confianza en el origen.

Firmas digitales y blockchain: garantizar la integridad

Las firmas digitales permiten verificar que una imagen no ha sido alterada desde su captura. Funcionan como un sello criptográfico que se aplica en el momento de adquisición y se valida en cada uso posterior.

La tecnología blockchain ofrece un nivel adicional de garantía: almacenar los registros de adquisición y modificación en una cadena inmutable de bloques. De esta manera, cualquier cambio en la imagen o en sus metadatos quedaría registrado y sería fácilmente detectable.

EJEMPLO: el proyecto ESA – Trusted Data Framework explora el uso de blockchain para proteger la integridad de datos de observación de la Tierra y reforzar la confianza en aplicaciones críticas como cambio climático y seguridad alimentaria.

Marcas de agua invisible: señales ocultas en la imagen

El marcado de agua digital consiste en incrustar señales imperceptibles en la propia imagen satelital, de modo que cualquier alteración posterior se pueda detectar automáticamente.

• Puede hacerse a nivel de píxel, modificando ligeramente patrones de color o luminancia.
• Se combina con técnicas criptográficas para reforzar su validez.
• Permite validar imágenes incluso si han sido recortadas, comprimidas o reprocesadas.

EJEMPLO: en el sector audiovisual, las marcas de agua se usa desde hace años en la protección de contenidos digitales. Su adaptación a imágenes satelitales está en fase experimental, pero podría convertirse en una herramienta estándar de verificación.

Estándares abiertos (OGC, ISO): confianza mediante interoperabilidad

La estandarización es clave para garantizar que las soluciones técnicas se apliquen de forma coordinada y global.

• OGC (Open Geospatial Consortium) trabaja en estándares para la gestión de metadatos, la trazabilidad de datos geoespaciales y la interoperabilidad entre sistemas. Su trabajo en API geoespaciales y metadatos FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) es esencial para establecer prácticas comunes de confianza.
• ISO desarrolla normas sobre gestión de la información y autenticidad de registros digitales que también pueden aplicarse a imágenes satelitales.

EJEMPLO: el OGC Testbed-19 incluyó experimentos específicos sobre autenticidad de datos geoespaciales, probando enfoques como firmas digitales y certificados de procedencia.

Verificación cruzada: combinar múltiples fuentes

Un principio básico para detectar falsificaciones es contrastar fuentes. En el caso de imágenes satelitales, esto implica:

• Comparar imágenes de diferentes satélites (ej. Sentinel-2 vs. Landsat-9).
• Usar distintos tipos de sensores (ópticos, radar SAR, hiperespectrales).
• Analizar series temporales para verificar la consistencia en el tiempo.

EJEMPLO: la verificación de daños en Ucrania tras el inicio de la invasión rusa en 2022 se realizó mediante la comparación de imágenes de varios proveedores (Maxar, Planet, Sentinel), asegurando que los hallazgos no se basaban en una sola fuente.

IA contra IA: detección automática de falsificaciones

La misma inteligencia artificial que permite crear imágenes sintéticas se puede utilizar para detectarlas. Las técnicas incluyen:

• Análisis forense de píxeles: identificar patrones generados por GAN o modelos de difusión.
• Redes neuronales entrenadas para distinguir entre imágenes reales y sintéticas en función de texturas o distribuciones espectrales.
• Modelos de inconsistencias geométricas: detectar sombras imposibles, incoherencias topográficas o patrones repetitivos.

EJEMPLO: investigadores de la Universidad de Washington y otros grupos han demostrado que algoritmos específicos pueden detectar falsificaciones satelitales con una precisión superior al 90% en condiciones controladas.

Experiencias actuales: iniciativas globales

Varios proyectos internacionales ya trabajan en mecanismos para reforzar la autenticidad:

• Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA): una alianza entre Adobe, Microsoft, BBC, Intel y otras organizaciones para desarrollar un estándar abierto de procedencia y autenticidad de contenidos digitales, incluyendo imágenes. Su modelo se puede aplicar directamente al sector satelital.
• Trabajo del OGC: la organización impulsa el debate sobre confianza en datos geoespaciales y ha destacado la importancia de garantizar la trazabilidad de imágenes satelitales sintéticas y reales (OGC Blog).
• NGA (National Geospatial-Intelligence Agency) en EE. UU. ha reconocido públicamente la amenaza de imágenes sintéticas en defensa y está impulsando colaboraciones con academia e industria para desarrollar sistemas de detección.

Hacia un ecosistema de confianza

Las estrategias descritas no deben entenderse como alternativas, sino como capas complementarias en un ecosistema de confianza:

Id	Capas	¿Qué aportan?
1	Metadatos robustos (origen, sensor, cadena de custodia)	Garantizan trazabilidad
2	Firmas digitales y blockchain (integridad de datos)	Aseguran integridad
3	Marcas de agua invisible (señales ocultas)	Añade un nivel oculto de protección
4	Verificación cruzada (múltiples satélites y sensores)	Valida con independencia
5	IA contra IA (detector de falsificaciones)	Responde a amenazas emergentes
6	Gobernanza internacional (responsabilidad, marcos legales)	Articula reglas claras de responsabilidad

Figura 3. Capas para garantizar la confianza en las imágenes sintéticas satelitales

El éxito dependerá de que estos mecanismos se integren de manera conjunta, bajo marcos abiertos y colaborativos, y con la implicación activa de agencias espaciales, gobiernos, sector privado y comunidad científica.

Conclusiones

Las imágenes sintéticas, lejos de ser únicamente una amenaza, representan una herramienta poderosa que, bien utilizada, puede aportar un valor significativo en ámbitos como la simulación, el entrenamiento de algoritmos o la innovación en servicios digitales. El problema surge cuando estas imágenes se presentan como reales sin la debida transparencia, alimentando la desinformación o manipulando la percepción pública.

El reto, por tanto, es doble: aprovechar las oportunidades que ofrece la síntesis de datos visuales para avanzar en ciencia, tecnología y gestión, y minimizar los riesgos asociados al mal uso de estas capacidades, especialmente en forma de deepfakes o falsificaciones deliberadas.

En el caso particular de las imágenes satelitales, la confianza adquiere una dimensión estratégica. De ellas dependen decisiones críticas en seguridad nacional, respuesta a desastres, políticas ambientales y justicia internacional. Si la autenticidad de estas imágenes se pone en duda, se compromete no solo la fiabilidad de los datos, sino también la legitimidad de las decisiones basadas en ellos.

El futuro de la observación de la Tierra estará condicionado por nuestra capacidad de garantizar la autenticidad, transparencia y trazabilidad en toda la cadena de valor: desde la adquisición de los datos hasta su difusión y uso final. Las soluciones técnicas (metadatos robustos, firmas digitales, blockchain, marcas de agua, verificación cruzada e IA para detección de falsificaciones), combinadas con marcos de gobernanza y cooperación internacional, serán la clave para construir un ecosistema de confianza.

En definitiva, debemos asumir un principio rector sencillo pero contundente:

“Si no podemos confiar en lo que vemos desde el espacio, ponemos en riesgo nuestras decisiones en la Tierra.”
 

---

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.

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 interconectado y complejo, la inteligencia geoespacial (GEOINT) se ha convertido en una herramienta esencial para la toma de decisiones en el ámbito de la defensa y la seguridad. La capacidad de recopilar, analizar e interpretar datos geoespaciales permite a las Fuerzas Armadas y a las agencias de seguridad comprender mejor el entorno operativo, anticipar amenazas y planificar operaciones con mayor eficacia.

En este contexto, los datos satelitales, clasificados pero también los abiertos, han adquirido una relevancia significativa. Programas como Copernicus de la Unión Europea proporcionan acceso gratuito y abierto a una amplia gama de datos de observación de la Tierra, lo que democratiza el acceso a información crítica y fomenta la colaboración entre diferentes actores.

Este artículo explora el papel de los datos en la inteligencia geoespacial aplicada a la defensa, destacando su importancia, aplicaciones y el liderazgo de España en este ámbito.

¿Qué es la Inteligencia Geoespacial?

La inteligencia geoespacial (GEOINT) es una disciplina que combina la recopilación, análisis e interpretación de datos geoespaciales para apoyar la toma de decisiones en diversas áreas, incluyendo la defensa, la seguridad y la gestión de emergencias. Estos datos pueden incluir imágenes satelitales, información de sensores remotos, datos de sistemas de información geográfica (SIG) y otras fuentes que proporcionan información sobre la ubicación y las características del terreno.

En el ámbito de la defensa, la GEOINT permite a los analistas y planificadores militares obtener una comprensión detallada del entorno operativo, identificar amenazas potenciales y planificar operaciones con mayor precisión. Además, facilita la coordinación entre diferentes unidades y agencias, mejorando la eficacia de las operaciones conjuntas.

Aplicaciones en el ámbito de la defensa

La integración de datos satelitales abiertos en la inteligencia geoespacial ha ampliado significativamente las capacidades de defensa. A continuación, se presentan algunas de las aplicaciones más relevantes:

Figura 1. Aplicaciones GEOINT en defensa. Fuente: elaboración propia

La inteligencia geoespacial no solo apoya a las Fuerzas Armadas en la toma de decisiones tácticas, sino que también transforma la forma en que se planifican y ejecutan operaciones militares, de vigilancia y de respuesta a emergencias. Aquí presentamos casos de uso concretos donde la GEOINT, apoyado en datos satelitales abiertos, ha tenido un impacto decisivo.

Monitoreo de movimientos militares en conflictos

Caso: Guerra de Ucrania (2022–2024)

Organizaciones como el Centro de Satélites de la UE (SatCen) y ONGs como Conflict Intelligence Team han usado imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 (Copernicus) para:

• Detectar concentraciones de tropas y material militar ruso.
• Analizar cambios en aeródromos, bases o rutas logísticas.
• Apoyar la verificación independiente de eventos sobre el terreno.

Esto ha sido clave para la toma de decisiones de la UE y la OTAN, sin necesidad de recurrir a datos clasificados.

Vigilancia marítima y control de fronteras

Caso: Operaciones de FRONTEX en el Mediterráneo

GEOINT alimentado por Sentinel-1 (radar) y Sentinel-3 (óptico + altímetro) permite:

• Identificar embarcaciones no autorizadas, incluso bajo nubes o de noche.
• Integrar alertas con AIS (sistema de identificación automática de buques).
• Coordinar rescates y operaciones de intercepción.

Ventaja: el radar de apertura sintética (SAR) de Sentinel-1 puede ver a través de las nubes, lo que lo hace ideal para vigilancia continua.

Apoyo a misiones de paz y ayuda humanitaria

Caso: Terremoto en Siria/Turquía (2023)

Datos abiertos (Sentinel-2, Landsat-8, PlanetScope gratuito tras catástrofe) se emplearon para:

• Detectar zonas colapsadas y evaluar daños.
• Planificar rutas de acceso seguras.

Coordinar campamentos y recursos con el apoyo de militares.

El papel de España

España ha demostrado un compromiso significativo con el desarrollo y la aplicación de la inteligencia geoespacial en defensa.

Centro de Satélites de la Unión Europea (SatCen)	Proyecto Zeus del Ejército Español	Participación en Programas Europeos	Desarrollo de capacidades nacionales
Ubicado en Torrejón de Ardoz, el SatCen es una agencia de la Unión Europea que proporciona productos y servicios de inteligencia geoespacial para apoyar la toma de decisiones en materia de seguridad y defensa. España, como país anfitrión, desempeña un papel central en las operaciones del SatCen.	El Ejército de Tierra español ha lanzado el proyecto Zeus, una iniciativa tecnológica que integra inteligencia artificial, redes 5G y datos satelitales para mejorar las capacidades operativas. Este proyecto busca crear una nube táctica de combate que permita una mayor interoperabilidad y eficacia en las operaciones militares.	España participa activamente en programas europeos relacionados con la observación de la Tierra y la inteligencia geoespacial, como Copernicus y MUSIS. Además, colabora en iniciativas bilaterales y multilaterales para el desarrollo de capacidades satelitales y la compartición de datos.	A nivel nacional, España ha invertido en el desarrollo de capacidades propias en inteligencia geoespacial, incluyendo la formación de personal especializado y la adquisición de tecnologías avanzadas. Estas inversiones refuerzan la autonomía estratégica del país y su capacidad para contribuir a operaciones internacionales.

Figura 2. Tabla comparativa de la participación de España en distintos proyectos satelitales. Fuente: elaboración propia

 

Desafíos y oportunidades

Aunque los datos satelitales abiertos ofrecen numerosas ventajas, también presentan ciertos desafíos que deben abordarse para maximizar su utilidad en el ámbito de la defensa.

• Calidad y resolución de los datos: si bien los datos abiertos son valiosos, a menudo tienen limitaciones en términos de resolución espacial y temporal en comparación con datos comerciales o clasificados. Esto puede afectar su aplicabilidad en ciertas operaciones que requieren información de alta precisión.

• Integración de datos: la integración de datos de múltiples fuentes, incluyendo datos abiertos, comerciales y clasificados, requiere sistemas y procesos que garanticen la interoperabilidad y la coherencia de la información. Esto implica desafíos técnicos y organizativos que deben ser superados.

• Seguridad y confidencialidad: el uso de datos abiertos en contextos de defensa plantea cuestiones sobre la seguridad y la confidencialidad de la información. Es esencial establecer protocolos y medidas de seguridad que protejan la información sensible y eviten su uso indebido.

• Oportunidades de colaboración: a pesar de estos desafíos, los datos satelitales abiertos ofrecen oportunidades significativas para la colaboración entre diferentes actores, incluyendo gobiernos, organizaciones internacionales, el sector privado y la sociedad civil. Esta colaboración puede mejorar la eficacia de las operaciones de defensa y contribuir a una mayor seguridad global.

Recomendaciones para fortalecer el uso de datos abiertos en defensa

Con base en el análisis anterior, pueden extraerse algunas recomendaciones clave para aprovechar mejor el potencial de los datos abiertos:

1. Refuerzo de las infraestructuras de datos abiertos: consolidar plataformas nacionales que integren datos satelitales abiertos para su uso tanto civil como militar, con especial atención a la seguridad y a la interoperabilidad.

2. Promoción de estándares abiertos geoespaciales (OGC, INSPIRE): garantizar que los sistemas de defensa integren estándares internacionales que permitan el uso combinado de fuentes abiertas y clasificadas.

3. Formación especializada: fomentar el desarrollo de capacidades en análisis GEOINT con datos abiertos, tanto en el ámbito militar como en colaboración con universidades y centros tecnológicos.

4. Cooperación civil-militar: establecer protocolos que faciliten el intercambio de datos entre agencias civiles (AEMET, IGN, Protección Civil) y actores de defensa en situaciones de crisis o emergencias.

5. Apoyo a la I+D+i: impulsar proyectos de investigación que exploren el uso avanzado de datos abiertos (por ejemplo, IA aplicada a Sentinel) con aplicaciones duales (civiles y de seguridad).

Conclusión

La inteligencia geoespacial y el uso de datos satelitales abiertos han transformado la forma en que las Fuerzas Armadas y las agencias de seguridad planifican y ejecutan sus operaciones. En un contexto de amenazas multidimensionales y escenarios en constante evolución, contar con información precisa, accesible y actualizada es más que una ventaja: es una necesidad estratégica.

Los datos abiertos se han consolidado como un activo fundamental no solo por su gratuidad, sino por su capacidad de democratizar el acceso a información crítica, fomentar la transparencia y habilitar nuevas formas de colaboración entre actores militares, civiles y científicos. En particular:

• Mejoran la resiliencia de los sistemas de defensa al permitir un análisis más amplio y transversal del entorno operativo.
• Aumentan la interoperabilidad, ya que los formatos y estándares abiertos facilitan el intercambio entre países y agencias.
• Impulsan la innovación, al ofrecer a startups, centros de investigación y universidades acceso a datos de calidad que de otro modo serían inaccesibles.

En este contexto, España ha demostrado una clara apuesta por esta visión estratégica, tanto desde sus instituciones nacionales como desde su papel activo en programas europeos como Copernicus, Galileo y las misiones de defensa común.

---

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.

Los datos geoespaciales han impulsado mejoras en diversos sectores y la energía no es la excepción. Estos datos nos permiten conocer mejor nuestro entorno para promover la sostenibilidad, la innovación y la toma de decisiones informadas.

Uno de los principales proveedores de datos abiertos geoespaciales es Copernicus, el programa de observación de la Tierra de la Unión Europea. A través de una red de satélites llamados Sentinel y datos de fuentes terrestres, marítimas y aéreas, Copernicus proporciona información geoespacial accesible de manera gratuita a través de diversas plataformas.

Aunque los datos de Copernicus son de gran utilidad en múltiples áreas, como la lucha contra el cambio climático, la planificación urbana o la agricultura, en este artículo nos vamos a centrar en su rol para impulsar la sostenibilidad y eficiencia energética. La disponibilidad de datos abiertos  de alta calidad fomenta la innovación en este sector promoviendo el desarrollo de nuevas herramientas y aplicaciones que mejoran la gestión y el uso de la energía. A continuación mostramos algunos ejemplos.

Predicción climática para mejorar la producción

Los datos geoespaciales proporcionan información detallada sobre las condiciones meteorológicas, la calidad del aire y otros factores, fundamentales para comprender y predecir fenómenos ambientales, como tormentas o sequías, que afectan a la producción y distribución de energía.

Un ejemplo es este proyecto que ofrece previsiones de viento de alta resolución para dar respuesta a los sectores del petróleo y el gas, la aviación, el transporte marítimo y la defensa. Utiliza datos procedentes de observaciones por satélite como de modelos numéricos, incluyendo información sobre las corrientes oceánicas, las olas y la temperatura superficial del mar procedentes del “Servicio Marino de Copernicus”. Gracias a su granularidad puede ofrecer un sistema de previsión meteorológica preciso a una escala muy local, lo que permite conocer el comportamiento de fenómenos meteorológicos y climáticos extremos con un mayor nivel de exactitud.

Optimización de recursos

Los datos proporcionados por Copernicus también permiten identificar las mejores ubicaciones para la instalación de centros de generación energética, como parques solares y eólicos, al facilitar el análisis de factores como la radiación solar y la velocidad del viento. Además, ayudan a monitorear la eficiencia de estas instalaciones, asegurando que estén operando al máximo de su capacidad.

En este sentido,se ha desarrollado un proyecto para encontrar el mejor emplazamiento para un sistema flotante combinado de energía eólica y undimotriz (es decir, basada en el movimiento de las olas). Al obtener ambas energías con una sola plataforma, esta solución permite ahorrar espacio y reducir el impacto en el terreno, a la vez que supone una mejora de la eficiencia. El viento y las olas llegan en momentos diferentes a la plataforma, por lo que capturar ambos elementos ayuda a reducir la variabilidad y suaviza la producción total de electricidad. Gracias a los datos de Copernicus (obtenidos del servicio Atlántico -Vizcaya Ibérica Irlanda- Reanálisis de olas oceánicas), la empresa proveedora de esta situación pudo obtener componentes separados de olas de viento y oleaje, lo que permitió una comprensión más completa de la direccionalidad de ambos elementos. Este trabajo condujo a la selección de la Plataforma de Energía Marina de Vizcaya (BiMEP)  para el despliegue del dispositivo.

Otro ejemplo es Mon Toit Solaire,  un sistema integrado de ayuda a la decisión basado en Internet para el desarrollo de la generación de energía fotovoltaica en tejados. Esta herramienta simula y calcula el potencial energético de un proyecto fotovoltaico y proporciona a los usuarios información técnica y financiera fiable. Utiliza datos de radiación solar producidos por el “Servicio de vigilancia de la atmósfera de Copernicus”, junto con datos topográficos urbanos tridimensionales y simulaciones de incentivos fiscales, costes y precios de la energía, lo que permite calcular el rendimiento de la inversión.

Monitorización Ambiental y evaluación de impacto

La información geoespacial permite mejorar el monitoreo ambiental y realizar evaluaciones de impacto precisas en el sector energético. Estos datos permiten a las empresas energéticas identificar riesgos ambientales asociados a sus operaciones, diseñar estrategias para mitigar su impacto y optimizar sus procesos hacia una mayor sostenibilidad. Además, apoyan el cumplimiento de normativas ambientales al facilitar reportes basados en datos objetivos, fomentando un desarrollo energético más responsable y respetuoso con el medio ambiente.

Entre los retos que plantea la conservación de la biodiversidad de los océanos, el ruido submarino de origen humano se reconoce como una grave amenaza y está regulado a nivel europeo. Con el fin de evaluar el impacto en la vida marina de los parques eólicos a lo largo de la costa sur de Francia, este proyecto utiliza mapas de sonido estadísticos de alta resolución, que proporcionan una visión detallada de los procesos costeros, con una frecuencia temporal horaria y una alta resolución espacial de hasta 1,8 km. En concreto, utilizan información procedente de los servicios de “análisis y previsión de la física del mar Mediterráneo” y “Viento y tensión en la superficie del mar por hora en el océano mundial”.

Gestión de emergencias y desastres medioambientales

En situaciones de desastre o eventos climáticos extremos, los datos geoespaciales pueden ayudar a evaluar rápidamente los daños y coordinar las respuestas de emergencia de manera más eficiente.

También pueden prevenir cómo se van a comportar los vertidos. Esta es el objetivo del Instituto de Investigación Marina de la Universidad de Klaipeda, que ha desarrollado un sistema de vigilancia y previsión de episodios de contaminación química y microbiológica mediante un modelo hidrodinámico operativo 3D de alta resolución. Para ellos utilizan el “Análisis y previsiones físicas del Mar Báltico” de Copernicus. El modelo ofrece previsiones en tiempo real y a cinco días vista de las corrientes de agua, abordando los retos que plantean las aguas poco profundas y las zonas portuarias. Su objetivo es ayudar a gestionar incidentes de contaminación, sobre todo en regiones propensas a ella, como puertos y terminales petrolíferas.

Estos ejemplos ponen de manifiesto la utilidad de los datos geoespaciales, especialmente aquellos proporcionados por programas como Copernicus. El hecho de que empresas e instituciones puedan acceder libremente a estos datos está revolucionando el sector energético, contribuyendo a un sistema más eficiente, sostenible y resiliente.

El valor de los datos satelitales abiertos en Europa

Los satélites se han convertido en herramientas fundamentales para comprender el planeta y gestionar recursos de manera eficiente. La Unión Europea (UE) ha desarrollado una infraestructura espacial avanzada con el objetivo de proporcionar datos en tiempo real sobre el medio ambiente, la navegación y la meteorología.

Esta red de satélites está impulsada por cuatro programas clave:

• Copernicus: observación de la Tierra, monitoreo ambiental y cambio climático.
• Galileo: navegación por satélite de alta precisión, alternativa al GPS.
• EGNOS: mejora de la precisión del posicionamiento, clave para la aviación y la navegación.
• Meteosat: predicción meteorológica avanzada y monitoreo de la atmósfera.

A través de estos programas, Europa no solo asegura su independencia tecnológica, sino que también obtiene datos que se ponen a disposición de la ciudadanía con el fin de impulsar aplicaciones estratégicas en agricultura, seguridad, gestión de desastres y planificación urbana.

En este artículo exploraremos cada programa, sus satélites y su impacto en la sociedad, incluyendo el papel de España en cada uno de ellos

Copernicus: la red de observación de la Tierra en Europa

Copernicus es el programa de observación terrestre de la UE, gestionado por la Comisión Europea con el soporte técnico de la Agencia Espacial Europea (ESA) y la Organización Europea para la Explotación de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT). Su objetivo es proporcionar datos gratuitos y abiertos sobre el planeta para monitorear el cambio climático, gestionar recursos naturales y responder a emergencias.

El programa se estructura en tres componentes principales:

1. Componente espacial: consta de una serie de satélites denominados Sentinel, desarrollados específicamente para las necesidades de Copernicus. Estos satélites proporcionan datos de alta calidad para diversas aplicaciones, como monitoreo terrestre, marítimo y atmosférico.
2. Componente in situ: incluye datos recopilados a través de estaciones terrestres, aéreas y marítimas. Estos datos son esenciales para calibrar y validar la información obtenida por los satélites, asegurando su precisión y fiabilidad.
3. Servicios Operacionales: ofrece seis servicios temáticos que transforman los datos recopilados en información útil para los usuarios:
   • Monitoreo atmosférico
   • Monitoreo marino
   • Monitoreo terrestre
   • Cambio climático
   • Gestión de emergencias
   • Seguridad

Estos servicios proporcionan información en áreas como la calidad del aire, el estado de los océanos, el uso del suelo, las tendencias climáticas, la respuesta a desastres y la seguridad, apoyando la toma de decisiones informadas en Europa.

España ha tenido un rol clave en la fabricación de componentes para los satélites Sentinel. Empresas españolas han desarrollado estructuras y sensores críticos, y han contribuido en el desarrollo de software de procesamiento de datos. Además, España lidera proyectos como la Constelación Atlántica, que desarrollará pequeños satélites para la monitorización climática y oceánica.

Los satélites Sentinel

Satélite	Características técnicas	Resolución	Cobertura (frecuencia de captura)	Usos
Sentinel-1	Radar SAR en banda C, resolución hasta 5m	Hasta 5m	Cada 6 días	Monitoreo terrestre y oceánico, desastres naturales
Sentinel-2	Cámara multiespectral (13 bandas), resolución hasta 10m	10m, 20m, 60m	Cada 5 días	Gestión agrícola, monitoreo forestal, calidad del agua
Sentinel-3	Radiómetro SLSTR, Espectrómetro OLCI, Altímetro SRAL	300m (OLCI), 500m (SLSTR)	Cada 1-2 días	Observación oceánica, climática y terrestre
Sentinel-5P	Espectrómetro Tropomi, resolución 7x3.5 km².	7x3.5 km²	Cobertura global diaria	Monitoreo de calidad del aire, gases traza
Sentinel-6	Altímetro Poseidón-4, resolución vertical 1 cm	1cm	Cada 10 días	Medición de nivel del mar, cambio climático

Figura 1. Tabla satélites Sentinel. Fuente: elaboración propia

Galileo: el GPS europeo

Galileo es el sistema global de navegación por satélite desarrollado por la Unión Europea, gestionado por la Agencia Espacial Europea (ESA) y operado por la Agencia de la Unión Europea para el Programa Espacial (EUSPA). Su objetivo es proporcionar un servicio de posicionamiento mundial fiable y de alta precisión, independiente de otros sistemas como el GPS estadounidense, Beidou chino o el GLONASS ruso. Galileo está diseñado para uso civil y ofrece servicios gratuitos y de pago para diversos sectores, incluyendo transporte, telecomunicaciones, energía y finanzas.

España ha tenido una participación destacada en el programa Galileo. El Centro de Servicios GNSS Europeo (GSC), ubicado en Torrejón de Ardoz, Madrid, actúa como el punto de contacto principal para los usuarios del sistema Galileo. Además, la industria española ha contribuido al desarrollo y fabricación de componentes para los satélites y la infraestructura terrestre, fortaleciendo la posición de España en el sector aeroespacial europeo.

Satélite	Características técnicas	Resolución	Cobertura (frecuencia de captura)	Usos
Galileo FOC	Órbita media terrestre (MEO), 24 operativos	N/A	Continua	Posicionamiento preciso, navegación terrestre y marítima
Galileo IOV	Primeros satélites de prueba del sistema Galileo	N/A	Continua	Pruebas iniciales de Galileo antes de FOC

Figura 2. Tabla satélites Galileo. Fuente: elaboración propia

EGNOS: mejorando la precisión del GPS y Galileo

El European Geostationary Navigation Overlay Service (EGNOS) es el sistema europeo de aumentación basado en satélite (Satellite Based Augmentation System o SBAS) diseñado para mejorar la precisión y fiabilidad de los sistemas globales de navegación por satélite (Global Navigation Satellite System, GNSS), como el GPS y, en el futuro, Galileo. EGNOS proporciona correcciones y datos de integridad que permiten a los usuarios en Europa determinar su posición con una precisión de hasta 1.5 metros, haciéndolo apto para aplicaciones críticas en seguridad, como la aviación y la navegación marítima.

España ha tenido una participación destacada en el desarrollo y operación de EGNOS. A través de ENAIRE, España alberga cinco Estaciones de Referencia RIMS ubicadas en Santiago, Palma, Málaga, Gran Canaria y La Palma. Además, el Centro de Control de Tráfico Aéreo de Madrid, situado en Torrejón de Ardoz, alberga uno de los Centros de Control de Misión (MCC) de EGNOS, operado por ENAIRE. La industria espacial española ha contribuido significativamente al desarrollo del sistema, con empresas españolas participando en estudios para la próxima generación de EGNOS.

Satélite	Características técnicas	Resolución	Cobertura (frecuencia de captura)	Usos
EGNOS Geo	Satélites geoestacionarios de corrección GNSS	N/A	Corrección GNSS en tiempo real	Corrección de señales GNSS para aviación y transporte

Figura 3. Tabla satélite EGNOS. Fuente: elaboración propia

Meteosat: predicción meteorilógica de alta precisión

El programa Meteosat consiste en una serie de satélites meteorológicos geoestacionarios desarrollados inicialmente por la Agencia Espacial Europea (ESA) y actualmente operados por la Organización Europea para la Explotación de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT). Estos satélites están posicionados en órbita geoestacionaria sobre el ecuador terrestre, permitiendo una vigilancia continua de las condiciones meteorológicas en Europa, África y el océano Atlántico. Su principal función es proporcionar imágenes y datos que faciliten la predicción del tiempo y el monitoreo climático.

España ha sido un participante activo en el programa Meteosat desde sus inicios. A través de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), España contribuye financieramente a EUMETSAT y participa en la toma de decisiones y operaciones del programa. Además, la industria espacial española ha desempeñado un papel clave en el desarrollo de los satélites Meteosat. Empresas españolas han sido responsables del diseño y suministro de componentes críticos para los satélites de tercera generación, incluyendo mecanismos de escaneado y calibración.

Satélite	Características técnicas	Resolución	Cobertura (frecuencia de captura)	Usos
Meteosat Primera Gen.	Satélites meteorológicos iniciales, baja resolución	Baja resolución	Cada 30min	Predicción meteorológica básica, imágenes cada 30 min
Meteosat Segunda Gen.	Mayor resolución espectral y temporal, datos cada 15 min	Alta resolución	Cada 15min	Mejor precisión, detección temprana de fenómenos meteorológicos
Meteosat Tercera Gen.	Alta precisión en imágenes meteorológicas, detección de rayos	Alta resolución	Alta frecuencia	Alta precisión en imágenes meteorológicas, detección de rayos

Figura 4. Tabla Metosat. Fuente: elaboración propia

Acceso a los datos de cada programa

Cada programa tiene diferentes condiciones y plataformas de distribución en cuanto al acceso a los datos:

• Copernicus: proporciona datos abiertos y gratuitos a través de diversas plataformas. Los usuarios pueden acceder a imágenes y productos satelitales a través del Copernicus Data Space Ecosystem, que ofrece herramientas de búsqueda, descarga y procesamiento. También se pueden obtener datos a través de API para integración en sistemas automatizados.
• Galileo: su servicio abierto (Open Service - OS) permite el uso libre de las señales de navegación para cualquier usuario con un receptor compatible, sin coste. Sin embargo, no se proporciona acceso directo a datos satelitales brutos. Para información sobre servicios y documentación, el acceso se realiza a través del Centro Europeo de Servicios GNSS (GSC):
  • Portal de Galileo
  • Registro para acceso al High Accuracy Service (HAS) (requiere inscripción).
• EGNOS: este sistema mejora la precisión de la navegación con señales de corrección GNSS. Los datos sobre la disponibilidad del servicio y su estado se pueden consultar en la plataforma EGNOS User Support.
• Meteosat: los datos de los satélites Meteosat están disponibles a través de la plataforma de EUMETSAT. Existen distintos niveles de acceso, incluyendo algunos datos gratuitos y otros sujetos a registro o pago. Para obtener imágenes y productos meteorológicos se puede acceder al Centro de Datos de EUMETSAT.

En términos de acceso abierto, Copernicus es el único programa que ofrece datos abiertamente y sin restricciones. En cambio, Galileo y EGNOS proporcionan servicios gratuitos, pero no acceso a datos satelitales crudos, mientras que Meteosat requiere registro y en algunos casos pago por acceso a datos específicos.

Conclusiones

Los programas Copernicus, Galileo, EGNOS y Meteosat no solo refuerzan la soberanía espacial de Europa, sino que también garantizan el acceso a datos estratégicos esenciales para la gestión del planeta. A través de ellos, Europa puede monitorizar el cambio climático, optimizar la navegación global, mejorar la precisión de sus sistemas de posicionamiento y fortalecer su capacidad de predicción meteorológica, asegurando respuestas más eficaces ante crisis ambientales y emergencias.

España juega un papel fundamental en esta infraestructura espacial, no solo con su industria aeroespacial, sino también con sus centros de control y estaciones de referencia, consolidándose como un actor clave en el desarrollo y operación de estos sistemas.

Las imágenes y datos satelitales han pasado de ser herramientas científicas a convertirse en recursos esenciales para la seguridad, la gestión ambiental y el crecimiento sostenible. En un mundo cada vez más dependiente de la información en tiempo real, el acceso a estos datos es crítico para la resiliencia climática, la planificación territorial, la agricultura sostenible y la protección de los ecosistemas.

El futuro de la observación de la Tierra y la navegación por satélite está en constante evolución, y Europa, con sus programas espaciales avanzados, se posiciona como un referente en la exploración, el análisis y la gestión del planeta desde el espacio.

El acceso a estos datos permite a investigadores, empresas y gobiernos tomar decisiones más informadas y eficaces. Con estos sistemas, Europa y España garantizan su independencia tecnológica y fortalecen su liderazgo en el ámbito espacial.

¿Listo para explorar más? Accede a los enlaces de cada programa y descubre cómo estos datos pueden transformar nuestro mundo.

Copernicus	https://dataspace.copernicus.eu/	Centro descarga
Meteosat	https://user.eumetsat.int/data-access/data-centre/	Centro descarga
Galileo	https://www.gsc-europa.eu/galileo/services/galileo-high-accuracy-servic…/	Centro descarga, previo registro
EGNOS	https://egnos-user-support.essp-sas.eu/	Proyecto

Figura 5. Recursos. Fuente: elaboración propia

 

---

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.

La captura de datos geoespaciales es esencial para entender nuestro entorno, tomar decisiones informadas y diseñar políticas efectivas en áreas como la planificación urbana, la gestión de recursos naturales o la respuesta ante emergencias. En el pasado, este proceso era principalmente manual y laborioso, basado en mediciones terrestres realizadas con herramientas como estaciones totales y niveles. Aunque estas técnicas tradicionales han evolucionado significativamente y siguen siendo ampliamente utilizadas, se han complementado con métodos automatizados y versátiles que permiten recopilar datos de manera más eficiente y detallada.

La novedad en el contexto actual no solo radica en los avances tecnológicos, que han mejorado la precisión y eficiencia en la recopilación de datos geoespaciales, sino también porque coincide con un cambio generalizado de mentalidad hacia la transparencia y la accesibilidad. Este enfoque ha impulsado la publicación de los datos obtenidos como recursos abiertos, facilitando su reutilización en aplicaciones como la planificación urbana, la gestión energética y la evaluación ambiental. La combinación de tecnología avanzada y una mayor conciencia sobre la importancia de compartir información marca un cambio significativo respecto a las técnicas tradicionales.

En este artículo, exploraremos algunos de los nuevos métodos de captura de datos, desde vuelos fotogramétricos con helicópteros y drones, hasta sistemas terrestres como el mobile mapping, que emplean sensores avanzados para generar modelos tridimensionales y mapas altamente precisos. Además, aprenderemos cómo estas tecnologías han potenciado la generación de datos abiertos, democratizando el acceso a información geoespacial clave para la innovación, la sostenibilidad y la colaboración pública-privada.

Fotogrametría áerea: helicópteros con sensores avanzados

En el pasado, la captura de datos geoespaciales desde el aire implicaba procesos largos y complejos. Las cámaras analógicas montadas en aviones generaban fotografías aéreas que debían procesarse manualmente para crear mapas bidimensionales. Aunque este enfoque fue innovador en su momento, también presentaba limitaciones, como una resolución más baja, tiempos prolongados de procesamiento y una mayor dependencia de las condiciones meteorológicas y de la luz diurna. Sin embargo, los avances tecnológicos han reducido estas restricciones, permitiendo incluso operaciones nocturnas o en condiciones climáticas adversas.

Hoy en día, la fotogrametría aérea ha dado un salto cualitativo gracias al uso de helicópteros equipados con sensores de última generación. Las cámaras digitales de alta resolución permiten capturar imágenes en múltiples ángulos, incluidas vistas oblicuas que ofrecen una perspectiva más completa del terreno. Además, la incorporación de sensores térmicos y tecnologías LiDAR (Light Detection and Ranging) añade una capa de detalle y precisión sin precedentes. Estos sistemas generan nubes de puntos y modelos tridimensionales que pueden integrarse directamente en software de análisis geoespacial, eliminando gran parte del procesamiento manual.

Aspecto	Ventajas	Inconvenientes
Cobertura y flexibilidad	Permite cubrir grandes áreas y acceder a terrenos complejos.	Puede estar limitado a su uso en zonas con restricciones de espacio aéreo. Inaccesible a zonas subterráneas o de difícil acceso como túneles.
Tipos de datos	Captura datos visuales, térmicos y topográficos en un solo vuelo.	-
Precisión	Genera nubes de puntos y modelos 3D con alta precisión.	-
Eficiencia en grandes proyectos de datos	Permite cubrir áreas extensas donde los drones no tienen suficiente autonomía.	Coste operativo elevado comparado con otras tecnologías.
Impacto medioambiental y ruido	-	Genera ruido y mayor impacto ambiental, limitando su uso en áreas sensibles.
Condiciones climáticas	-	Depende del clima; condiciones adversas como viento y lluvia afectarán su operación.
Coste	-	Alto coste en comparación con drones o métodos terrestres.

Figura 1. Tabla con ventajas e inconvenientes de la fotogrametría aérea con helicópteros.

Mobile mapping: de mochilas a integración BIM

El mobile mapping es una técnica de captura de datos geoespaciales que emplea vehículos equipados con cámaras, escáneres LiDAR, GPS y otros sensores avanzados. Esta tecnología permite recopilar información detallada mientras el vehículo se desplaza, siendo ideal para cartografiar áreas urbanas, redes viales y entornos dinámicos.

En el pasado, los levantamientos topográficos requerían mediciones estacionarias, lo que implicaba interrupciones del tráfico y un tiempo considerable para cubrir extensas áreas. En contraste, el mobile mapping ha revolucionado este proceso, permitiendo capturar datos de manera rápida, eficiente y con menor impacto en el entorno. Además, existen versiones portátiles de esta tecnología, como mochilas con escáneres robóticos, que permiten acceder a áreas peatonales o de difícil acceso.

Figura 2. Imagen captada con técnicas de mobile mapping.

Aspecto	Ventajas	Inconvenientes
Rapidez	Captura datos mientras el vehículo se desplaza, reduciendo tiempos de operación.	Menor precisión en áreas con poca visibilidad para los sensores (por ejemplo, túneles).
Cobertura urbana	Ideal para entornos urbanos y redes viales complejas.	Es eficiente en áreas donde los vehículos pueden circular, pero su alcance es limitado como en terrenos rurales o inaccesibles.
Flexibilidad de implementación	Disponible en versiones portátiles (mochilas) para áreas peatonales o difíciles de alcanzar.	Los equipos portátiles suelen tener menor alcance que los sistemas vehiculares.
Integración con SIG y BIM	Facilita la generación de modelos digitales y su uso en planificación y análisis.	Requiere software avanzado para procesar grandes volúmenes de datos.
Impacto en el entorno	No requiere interrupciones del tráfico ni acceso exclusivo a áreas de trabajo.	Dependencia de condiciones ambientales óptimas, como luz adecuada y clima.
Accesibilidad	Accesible a zonas subterráneas o de difícil acceso como túneles.

Figura 3. Tabla con ventajas e inconvenientes del mobile mapping.

El mobile mapping se presenta como una solución versátil y eficiente para capturar datos geoespaciales en movimiento, convirtiéndose en una herramienta clave para la modernización de los sistemas de gestión urbana y territorial.

HAPS y globos: nuevas alturas para la captura de información

Los HAPS (High-Altitude Platform Stations) y globos aerostáticos representan una alternativa innovadora y eficiente en la captura de datos geoespaciales desde grandes alturas. Estas plataformas, ubicadas en la estratosfera o a altitudes controladas, combinan características de los drones y los satélites, ofreciendo una solución intermedia que destaca por su versatilidad y sostenibilidad:

• Los HAPS, como los zepelines y aeronaves similares, operan en la estratosfera, a altitudes de entre 18 y 20 kilómetros, permitiendo una vista amplia y detallada del terreno.
• Los globos aerostáticos, por su parte, son ideales para estudios locales o temporales, gracias a su facilidad de despliegue y operación en altitudes más bajas.

Ambas tecnologías pueden equiparse con cámaras de alta resolución, sensores LiDAR, instrumentos térmicos y otras tecnologías avanzadas para la captura de datos.

Aspecto	Ventajas	Inconvenientes
Cobertura	Amplia área de captura, especialmente con HAPS en la estratosfera.	Cobertura limitada en comparación con satélites en órbita.
Sostenibilidad	Menor impacto ambiental y huella energética en comparación con helicópteros o aviones.	Dependencia de condiciones meteorológicas para su despliegue y estabilidad.
Coste	Costos operativos más bajos que los satélites tradicionales	Mayor inversión inicial que drones o equipos terrestres.
Versatilidad	Ideal para proyectos temporales o de emergencia.	Limitada autonomía en globos aerostáticos.
Duración de operación	Los HAPS pueden operar por largos periodos (días o semanas).	Los globos aerostáticos tienen un tiempo de operación más corto.

Figura 4. Tabla con ventajas e inconvenientes del HAPS y globos

Los HAPS y globos aerostáticos se presentan como herramientas clave para complementar tecnologías existentes como los drones y satélites, ofreciendo nuevas posibilidades en la recopilación de datos geoespaciales de manera sostenible, flexible y eficiente. A medida que estas tecnologías evolucionen, su adopción ampliará el acceso a datos cruciales para una gestión más inteligente del territorio y los recursos.

La tecnología satelital es una herramienta fundamental para la captura de datos geoespaciales a nivel global. España ha dado pasos significativos en este ámbito con el desarrollo y lanzamiento del satélite PAZ. Este satélite, diseñado inicialmente para fines de seguridad y defensa, ha demostrado un enorme potencial para aplicaciones civiles, como el monitoreo ambiental, la gestión de recursos naturales y la planificación urbana.

Tecnología satelital: el satélite PAZ y su futuro con PAZ-2

PAZ es un satélite de observación de la Tierra equipado con un radar de apertura sintética (SAR), que permite captar imágenes en alta resolución, independientemente de las condiciones meteorológicas o de luz.

El próximo lanzamiento de PAZ-2 (previsto para 2030) promete ampliar aún más las capacidades de observación de España. Este nuevo satélite, diseñado con mejoras tecnológicas, busca complementar las funciones de PAZ y aumentar la disponibilidad de datos para aplicaciones civiles y científicas. Entre las mejoras previstas, se incluyen:

• Mayor resolución de imágenes.
• Capacidad para monitorear áreas más extensas en menos tiempo.
• Incremento en la frecuencia de capturas para análisis más dinámicos.

Aspecto	Ventajas	Desventajas
Cobertura global	Capacidad de capturar datos de cualquier parte del planeta.	Limitaciones en la resolución frente a tecnologías terrestres más detalladas.
Independiencia del clima	Los sensores SAR permiten capturas incluso en condiciones meteorológicas adversas..	Dependencia de condiciones meteorológicas para su despliegue y estabilidad.
Frecuencia de datos	PAZ-2 mejorará la frecuencia de capturas, ideal para el monitoreo continuo.	Tiempo limitado en la vida útil del satélite.
Acceso a datos abiertos	Fomenta la reutilización en proyectos civiles y científicos.	Requiere infraestructura avanzada para procesar grandes volúmenes de datos.

Figura 5. Tabla con ventajas e inconvenientes de la tecnología satelital PAZ y PAZ-2

Con PAZ y el próximo PAZ-2, España fortalece su posición en el ámbito de la observación satelital, abriendo nuevas oportunidades para la gestión eficiente del territorio, el análisis ambiental y el desarrollo de soluciones innovadoras basadas en datos geoespaciales. Estos satélites no solo son un avance tecnológico, sino también una herramienta estratégica para promover la sostenibilidad y la cooperación internacional en el acceso a datos.

Conclusión: retos y oportunidades en la gestión del dato

La evolución de las técnicas de captura de datos geoespaciales ofrece una oportunidad única para mejorar la precisión, accesibilidad y calidad de los datos, y en el caso concreto de datos abiertos, resulta fundamental para fomentar la transparencia y la reutilización de información pública. Sin embargo, este avance no puede entenderse sin analizar el papel que juegan las herramientas tecnológicas en dicho proceso.

Las innovaciones como el LiDAR en helicópteros, el Mobile Mapping, SAM, HAPS y satélites como PAZ y PAZ-2 no solo optimizan la obtención de datos, sino que también tienen un impacto directo en la calidad y disponibilidad de los datos.

En definitiva, estás herramientas tecnológicas generan información de alta calidad que puede ser puesta a disposición de los ciudadanos como datos abiertos, una situación que se está viendo impulsada por el cambio de mentalidad hacia la transparencia y la accesibilidad. Este equilibrio convierte a los datos abiertos y a las herramientas tecnológicas en elementos complementarios, esenciales para maximizar el valor social, económico y ambiental de los datos geoespaciales.

Puedes ver un resumen de estas técnicas y sus aplicaciones en la siguiente infografía:

Descarga la infografía aquí

---

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 febrero de 2024, la comunidad geoespacial europea dio un gran paso adelante con la primera actualización importante de los esquemas de aplicación de INSPIRE en casi una década. Esta actualización, que genera la versión 5.0 de los esquemas, introduce cambios que afectan a la forma en que se armonizan, transforman y publican los datos espaciales en Europa. Para implementadores, responsables de políticas y usuarios de datos, estas modificaciones suponen tanto desafíos como oportunidades.

En este artículo, explicaremos qué implican estos cambios, cómo impactan en la validación de los datos y qué pasos se deben seguir para adaptarse a este nuevo escenario.

​¿Qué es INSPIRE y por qué importa?

La Directiva INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) determina las reglas generales para el establecimiento de una Infraestructura de Información espacial en la Comunidad Europea basada en las Infraestructuras de los Estados miembros. Aprobada por el Parlamento Europeo y el Consejo el 14 de marzo de 2007 (Directiva 2007/2/CE), está diseñada para lograr estos objetivos, asegurando que la información espacial sea coherente y accesible a lo largo de los países miembros de la UE.

Un elemento clave de INSPIRE son los "esquemas de aplicación". Estos esquemas definen cómo deben estructurarse los datos para que cumplan con las normas de INSPIRE, garantizando que los datos de diferentes países sean compatibles entre sí. Además, los esquemas facilitan que los datos puedan ser validados con herramientas oficiales, asegurando su calidad y conformidad con los estándares europeos.

¿Qué cambia con la actualización a la versión 5.0?

La transición a la versión 5.0 trae modificaciones significativas, algunas de las cuales no son compatibles con versiones anteriores. Entre los cambios más destacados están:

• Eliminación de propiedades obligatorias: esto simplifica los modelos de datos, pero requiere que los implementadores revisen sus configuraciones previas y ajusten los datos para cumplir con las nuevas reglas.
• Renombramiento de tipos y propiedades: con la actualización de los esquemas INSPIRE a la versión 5.0, algunos nombres y definiciones de elementos han cambiado. Esto significa que los datos que se armonizaron siguiendo los esquemas de la versión 4.x ya no coinciden exactamente con las nuevas especificaciones. Para que estos datos sigan siendo conformes con las normas actuales, es necesario volver a transformarlos usando herramientas actualizadas. Esta retransformación garantiza que los datos sigan cumpliendo con los estándares de INSPIRE y que puedan ser compartidos y utilizados sin problemas en toda Europa. La tabla completa con estas actualizaciones es la siguiente:

Esquema	Descripción del cambio	Tipo de cambio	Última versión
ad	Cambiado el tipo de dato para la asociación "building" del tipo de entidad Address.	No disruptivo	v4.1
au	Eliminada la enumeración del esquema y cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v5.0
BaseTypes.xsd	Eliminada la enumeración VerticalPositionValue del esquema BaseTypes.	Disruptivo	v4.0
ef	Añadido un nuevo atributo "thematicId" al tipo de objeto espacial AbstractMonitoringObject.	No disruptivo	v4.1
el-cov	Cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v5.0
ElevationBaseTypes.xsd	Eliminada la enumeración del esquema.	Disruptivo	v5.0.
el-tin	Cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v5.0
el-vec	Eliminada la enumeración del esquema y cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v5.0
hh	Añadidos nuevos atributos al tipo EnvHealthDeterminantMeasure, nuevos tipos de entidad y eliminados algunos tipos de datos.	Disruptivo	v5.0
hy	Actualizado a la versión 5.0 ya que el esquema importa el esquema hy-p que se actualizó a la versión 5.	Disruptivos y no disruptivos	v5.0
hyp	Cambiado el tipo de dato del atributo geometry del tipo DrainageBasin.	Disruptivos y no disruptivos	v5.0
lcv	Añadido rol de asociación al tipo de entidad LandCoverUnit.	Disruptivo	v5.0
mu	Cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones	Disruptivo	v4.0
nz-core	Eliminada la enumeración del esquema y cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v5.0
ObservableProperties.xsd	Eliminada la enumeración del esquema y cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v4.0
pf	Cambiada la definición del tipo de entidad ProductionInstallation.	No disruptivo	v4.1
plu	Corregido error tipográfico en el atributo "backgroudMapURI" del tipo de dato BackgroundMapValue.	Disruptivo	v4.0.1
ps	Corregido error tipográfico en inspireId, añadido un nuevo atributo, y movidos atributos al tipo de dato.	Disruptivo	v5.0
sr	Cambiado el estereotipo del objeto ShoreSegment de featureType a datatype.	Disruptivo	v4.0.1
su-vector	Añadido un nuevo atributo StatisticalUnitType al tipo de entidad VectorStatisticalUnit	No disruptivo	v4.1
tn	Eliminada la enumeración del esquema y cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v5.0
tn-a	Cambiado el tipo de dato para la asociación "controlTowers" del tipo de entidad AerodromeNode.	No disruptivo	v4.1
tn-ra	Eliminadas las enumeraciones del esquema y cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v5.0
tn-ro	Eliminadas las enumeraciones del esquema y cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v5.0
tn-w	Eliminado el estereotipo abstracto para el tipo de entidad TrafficSeparationScheme. Eliminadas enumeraciones del esquema y cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivos y no disruptivos	v5.0
us-govserv	Actualizada la versión del esquema importado us-net-common (de 4.0 a 5.0).	Disruptivo	v5.0
us-net-common	Definido el tipo de dato para el atributo authorityRole. Cambiado el encoding de los atributos que se refieren a enumeraciones.	Disruptivo	v5.0
us-net-el	Actualizada la versión del esquema importado us-net-common (de 4.0 a 5.0).	Disruptivo	v5.0
us-net-ogc	Actualizada la versión del esquema importado us-net-common (de 4.0 a 5.0).	Disruptivo	v5.0
us-net-sw	Actualizada la versión del esquema importado us-net-common (de 4.0 a 5.0).	Disruptivo	v5.0
us-net-th	Actualizada la versión del esquema importado us-net-common (de 4.0 a 5.0).	Disruptivo	v5.0
us-net-wa	Actualizada la versión del esquema importado us-net-common (de 4.0 a 5.0).	Disruptivo	v5.0

Figura 1. Últimas actualizaciones de INSPIRE.

• Cambios importantes en la versión 4.0: aunque normalmente un cambio importante en un esquema llevaría a una nueva versión principal (por ejemplo, de la 4.0 a la 5.0), algunos esquemas de INSPIRE en la versión 4.0 han recibido actualizaciones significativas sin cambiar de número de versión. Un ejemplo notable de esto es el esquema de Uso del Suelo Planificado (PLU). Estas actualizaciones implican que los proyectos y servicios que utilizan el esquema PLU en la versión 4.0 deben ser revisados y modificados para adaptarse a las nuevas especificaciones. Esto es particularmente relevante para aquellos que trabajan con XPlanung, un estándar utilizado en la planificación urbana y del uso del suelo en algunos países europeos. Los cambios realizados en el esquema de PLU obligan a los implementadores a actualizar sus proyectos de transformación y a republicar los datos para asegurarse de que cumplen con las nuevas reglas de INSPIRE.

Impacto en la validación y el monitoreo

La actualización no solo afecta a la forma en que se estructuran los datos, sino también a cómo se validan. Las herramientas oficiales de INSPIRE, como el Validador, han incorporado las nuevas versiones de los esquemas, lo que genera diferentes escenarios de validación:

• Datos conformes con versiones anteriores: los datos armonizados según la versión 4.x aún pueden superar las pruebas básicas de validación, pero podrían fallar en pruebas específicas que exijan el uso de los esquemas actualizados.
• Pruebas específicas para temas actualizados: algunos temas, como los Sitios Protegidos, requieren que los datos sigan las versiones más recientes de los esquemas para superar todas las pruebas de conformidad.

Además, el Centro Común de Investigación (JRC en sus siglas en inglés) ha indicado que estas versiones actualizadas se utilizarán en el monitoreo oficial de INSPIRE a partir de 2025, lo que subraya la importancia de adaptarse lo antes posible.

¿Qué significa esto para los implementadores?

Para garantizar que los datos sean conformes con las últimas versiones de los esquemas y que puedan ser utilizados en sistemas europeos, es esencial tomar medidas concretas:

• Si estás publicando nuevos conjuntos de datos: utiliza las versiones actualizadas de los esquemas desde el principio.
• Si trabajas con datos existentes: actualiza los esquemas de tus conjuntos de datos para reflejar los cambios introducidos. Esto puede implicar ajustar tipos de características y realizar nuevas transformaciones.
• Servicios de publicación: si tus datos ya están publicados, necesitarás retransformarlos y republicarlos para garantizar que sean conformes con las nuevas especificaciones.

Estas acciones son esenciales no solo para cumplir con los estándares de INSPIRE, sino también para asegurar la interoperabilidad de los datos a largo plazo.

Conclusión

La actualización a la versión 5.0 de los esquemas INSPIRE representa un desafío técnico, pero también una oportunidad para mejorar la interoperabilidad y la usabilidad de los datos espaciales en Europa. Adoptar estas modificaciones no solo garantiza la conformidad normativa, sino que también posiciona a los implementadores como líderes en la modernización de la infraestructura de datos espaciales.

Aunque las actualizaciones pueden parecer complejas, tienen un propósito claro: fortalecer la interoperabilidad de los datos espaciales en Europa. Con datos mejor armonizados y herramientas actualizadas, será más fácil para gobiernos, empresas y organizaciones colaborar y tomar decisiones informadas sobre temas cruciales como la sostenibilidad, la gestión del territorio y el cambio climático.

Además, estas mejoras refuerzan el compromiso de INSPIRE con la innovación tecnológica, permitiendo que los datos espaciales europeos sean más accesibles, útiles y relevantes en un mundo cada vez más interconectado.

---

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 el ámbito de los datos geoespaciales, la codificación y estandarización juegan un papel fundamental para garantizar la interoperabilidad entre sistemas y mejorar la accesibilidad a la información.

La Directiva INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) determina las reglas generales para el establecimiento de una Infraestructura de Información espacial en la Comunidad Europea basada en las Infraestructuras de los Estados miembros. Aprobada por el Parlamento Europeo y el Consejo el 14 de marzo de 2007 (Directiva 2007/2/CE), está diseñada para lograr estos objetivos, asegurando que la información espacial sea coherente y accesible a lo largo de los países miembros de la UE.

Entre las diversas codificaciones disponibles para los conjuntos de datos INSPIRE, el estándar GeoPackage emerge como una alternativa flexible y eficiente frente a formatos tradicionales como GML o GeoJSON. Este artículo explorará cómo el GeoPackage puede mejorar la gestión de datos INSPIRE y cómo puede implementarse utilizando herramientas como hale studio, una plataforma visual que facilita la transformación de datos conforme a especificaciones INSPIRE.

¿Qué es GeoPackage?

GeoPackage es un estándar desarrollado por el Open Geospatial Consortium (OGC) que utiliza SQLite como base para almacenar información geoespacial de manera compacta y accesible. A diferencia de otros formatos que requieren procesos de transformación intermedios, los datos en un fichero GeoPackage pueden ser leídos y actualizados directamente en su formato nativo. Esto permite una mayor eficiencia en las operaciones de lectura y escritura, especialmente en aplicaciones GIS.

Principales características de GeoPackage

• Formato abierto y estándar: al ser un estándar abierto, GeoPackage es adecuado para la publicación de datos espaciales abiertos, facilitando el acceso a datos geoespaciales en formatos que los usuarios pueden manejar sin licencias costosas o restricciones de uso.

• Contenedor único: un archivo GeoPackage puede almacenar datos vectoriales, mosaicos de imágenes y datos no espaciales.

• Compatibilidad: es soportado por diversas plataformas GIS, incluyendo QGIS y ArcGIS, así como por herramientas ETL como FME.

• Indexación espacial: el formato incluye índices espaciales (RTree) que permiten una búsqueda y manipulación de datos más rápida.

Para obtener más detalles técnicos, puedes consultar el estándar GeoPackage en la web de OGC.

¿Por qué utilizar GeoPackage en INSPIRE?

INSPIRE requiere que los datos espaciales sean interoperables a nivel europeo, y su estándar de codificación por defecto es GML. No obstante, GeoPackage se ofrece como una alternativa que puede reducir la complejidad en ciertos casos de uso, especialmente en aquellos donde el rendimiento y la usabilidad son cruciales.

El uso de GeoPackage dentro de INSPIRE está respaldado por las buenas prácticas desarrolladas para crear modelos lógicos optimizados que faciliten el uso en entornos GIS. Estas prácticas permiten crear esquemas específicos según el caso de uso y ofrecen una flexibilidad que otros formatos no proporcionan. Además, GeoPackage es especialmente útil en escenarios donde se manejan conjuntos de datos de tamaño medio a grande, ya que su formato compacto reduce el tamaño del archivo y, por lo tanto, facilita el intercambio de datos.

Implementación de GeoPackage en INSPIRE usando Hale Studio

Una de las herramientas recomendadas para implementar GeoPackage en INSPIRE es el software open-source hale studio. Este software de transformación de datos permite mapear y transformar modelos de datos de forma visual y sin necesidad de programar.

A continuación, se describen los pasos básicos para transformar un conjunto de datos conforme a INSPIRE usando hale studio:

1. Cargar el modelo fuente: importar el conjunto de datos en su formato original, como GML.
2. Definir el modelo de destino (GeoPackage): cargar un archivo GeoPackage en blanco que actúe como modelo de destino para almacenar los datos transformados.
3. Configurar el mapeo de datos: a través de la interfaz visual de hale, mapear los atributos y aplicar reglas de transformación para asegurar la conformidad con el modelo GeoPackage de INSPIRE.
4. Exportar el conjunto de datos: una vez validada la transformación, exportar el archivo en formato GeoPackage.

Hale studio facilita esta transformación y permite optimizar los modelos de datos para un rendimiento mejorado en entornos GIS. Más información sobre hale studio y sus capacidades de transformación está disponible en su página oficial.

Ejemplos de implementación

La aplicación del estándar GeoPackage en INSPIRE ya ha sido probada en varios casos de uso, proporcionando un marco sólido para futuras implementaciones.

1. Directiva de Ruido Ambiental (END): en este contexto, el GeoPackage se ha utilizado para almacenar y gestionar datos relacionados con el ruido, alineando los modelos con las especificaciones de INSPIRE. La Agencia Europea de Medio Ambiente (EEA) proporciona plantillas y guías para facilitar esta implementación, disponibles en su repositorio.
2. Proyecto GO-PEG: este proyecto utiliza el GeoPackage para desarrollar modelos 3D en geología, permitiendo la representación detallada de zonas geológicas, como la cuenca del Po en Italia. Las directrices y ejemplos de implementación del GO-PEG están disponibles aquí.

Estos ejemplos ilustran cómo el GeoPackage permite mejorar la eficiencia y usabilidad de los datos INSPIRE en aplicaciones prácticas, especialmente en entornos GIS que requieren la manipulación rápida y directa de datos espaciales.

La implementación de GeoPackage en el marco de INSPIRE demuestra su aplicabilidad en datos abiertos a nivel europeo. Iniciativas como la Directiva de Ruido Ambiental (END) y el Proyecto GO-PEG han mostrado cómo los datos abiertos en GeoPackage pueden servir a múltiples sectores, desde la gestión ambiental hasta estudios geológicos.

Beneficios del GeoPackage para los proveedores y usuarios de datos

La adopción del GeoPackage en INSPIRE ofrece beneficios tanto para quienes generan como para quienes consumen los datos:

• Para proveedores: el modelo simplificado de GeoPackage permite reducir los errores de codificación y mejora la armonización de datos, lo que facilita su distribución en formatos compactos.

• Para usuarios: la compatibilidad con herramientas GIS permite acceder a los datos sin necesidad de transformaciones adicionales, mejorando la experiencia de consumo y reduciendo los tiempos de carga y consulta.

Limitaciones y retos

Si bien el GeoPackage es una alternativa robusta, existen ciertos desafíos a considerar:

• Limitaciones en la interoperabilidad: a diferencia de GML, GeoPackage no es compatible con todos los servicios de publicación de datos en red, aunque algunos avances en protocolos como STAC están mejorando estas limitaciones.
• Optimización para conjuntos de datos grandes: aunque GeoPackage es óptimo para conjuntos de datos medianos a grandes, el tamaño del archivo puede ser un obstáculo en datos extremadamente grandes o en redes de bajo ancho de banda.

Conclusión

La incorporación del estándar GeoPackage en INSPIRE representa un avance significativo para la gestión y distribución de datos espaciales en Europa, promoviendo una infraestructura de datos espaciales más eficiente y accesible. Este enfoque contribuye a la interoperabilidad de datos y facilita su uso en diversos sistemas GIS, mejorando tanto la experiencia de los proveedores como de los usuarios.

Para quienes deseen implementar este formato, herramientas como hale studio ofrecen soluciones prácticas y accesibles que simplifican el proceso de transformación de datos INSPIRE. Con la adopción de buenas prácticas y el uso de modelos de datos optimizados, el GeoPackage puede desempeñar un papel crucial en el futuro de la infraestructura de datos espaciales en Europa. A lo que se suma que este enfoque alineado con los principios de transparencia y reutilización de datos permite que las administraciones y organizaciones aprovechen los datos abiertos para apoyar la toma de decisiones informadas y el desarrollo de aplicaciones innovadoras en diversas áreas.

---

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.

Los datos espaciales y geoespaciales son esenciales en la toma de decisiones, la planificación territorial y la gestión de recursos. La capacidad de visualizar y analizar datos en un contexto espacial ofrece herramientas valiosas para enfrentar desafíos complejos en diversas áreas, desde la defensa hasta la sostenibilidad. Participar en eventos que abordan estas temáticas no solo amplía nuestros conocimientos, sino que también fomenta la colaboración y la innovación en el sector.

En este post, presentamos dos eventos próximos que versan sobre datos geoespaciales y sus usos más innovadores. ¡No te los pierdas!

II Jornada de Inteligencia Geoespacial: Territorio y Defensa

El Instituto Geográfico de Aragón (IGEAR) en colaboración con la Academia General Militar, el Centro Universitario de la Defensa y Telespazio Ibérica, ha organizado la segunda edición de la Jornada de Inteligencia Geoespacial: Territorio y Defensa, un evento que reunirá a profesionales del sector para explorar cómo los datos geoespaciales pueden optimizar las estrategias en el ámbito de la seguridad y la gestión del territorio.

Durante el próximo 21 de noviembre, la sala de la corona del Edificio Pignatelli en Zaragoza reunirá ponentes y asistentes para debatir sobre el impacto de la inteligencia geoespacial en España. El evento acogerá a un máximo de 100 asistentes que podrán acudir por invitación.

La inteligencia geoespacial, o GEOINT por su abreviatura en inglés (Geospatial Intelligence), se enfoca en comprender las dinámicas que ocurren dentro de un determinado espacio geográfico. Para lograr esto, GEOINT se apoya en el análisis detallado de imágenes, bases de datos y otra información relevante, partiendo de la idea de que, aunque las circunstancias que rodean cada situación puedan variar, existe una característica común: toda acción tiene lugar en coordenadas geográficas específicas.

La GEOINT es un campo muy amplio que se puede aplicar tanto al ámbito militar, para ejecutar movimientos analizando el terreno, como en el científico, para estudiar entornos, o incluso en el ámbito empresarial, para ayudar a adaptar información censal, histórica, meteorológica, agrícola y geológica hacia usos comerciales.

En la II Jornada de Inteligencia Geoespacial se presentarán casos prácticos y avances tecnológicos y se promoverán debates sobre el futuro de la inteligencia geoespacial en contextos de defensa. Para más detalles, puedes visitar el sitio web del evento.

• ¿Cuándo? El próximo 21 de noviembre de 2024 a las 8:00h.
• ¿Dónde? Sala de la Corona del Edificio Pignatelli. Paseo María Agustín, 36. Zaragoza.
• ¿Cómo acceder? A través de este enlace

XV Edición de las Jornadas Ibéricas de Infraestructuras de Datos Espaciales (JIIDE) y III geoEuskadi

Este año, el Consejo Directivo de la Infraestructura de Información Geográfica de España (CODIIGE) organiza de manera conjunta las Jornadas Ibéricas de Infraestructuras de Datos Espaciales (JIIDE) y el III Congreso geoEuskadi Kongresua. Ambos eventos pretenden potenciar y promover las actividades vinculadas a la información geográfica en diversos sectores, abarcando tanto la publicación y accesibilidad normalizada de datos geográficos como su producción, procesamiento y explotación.

Por un lado, en las JIIDE colaboran la Direção-Geral do Território de Portugal, el Instituto Geográfico Nacional de España, a través del Centro Nacional de Información Geográfica, y el Govern d’Andorra.

Por su parte, el geoEuskadi Kongresua es organizado por la Dirección de Planificación Territorial y Agenda Urbana del Gobierno Vasco. Este año, todas estas entidades se unirán para llevar a cabo un único evento bajo el lema “El valor del dato geoespacial”.

Las jornadas se centrarán en las nuevas tendencias tecnológicas relacionadas con la accesibilidad y reutilización de datos, así como en las técnicas actuales de observación y representación de la Tierra.

Los datos geoespaciales digitales son un motor clave para el crecimiento económico, la competitividad, la innovación, la creación de empleo y el progreso social. Por ello, III geoEuskadi y la XV edición JIIDE 2024 enfatizarán la importancia de tecnologías, como el big data y la inteligencia artificial, para generar ideas que mejoren la toma de decisiones empresariales y la creación de sistemas que realicen tareas que tradicionalmente requieren intervención humana.

Además, se pondrá en valor la colaboración para la coproducción y armonización de datos entre diferentes administraciones y organizaciones, algo que sigue siendo esencial para generar datos geoespaciales de valor, que puedan convertirse en verdaderas referencias. Este es un momento de renovación, impulsado por la revisión de la Directiva INSPIRE, la actualización de las normativas sobre datos espaciales medioambientales y las nuevas regulaciones sobre datos abiertos y gobernanza de datos que propician una modernización en la publicación y reutilización de estos datos.

Durante el evento, también se presentarán ejemplos de reutilización de conjuntos de datos de alto valor, tanto a través de las OGC API como mediante servicios de descarga y formatos interoperables.

La combinación de estos eventos representará un espacio privilegiado para reflexionar sobre la información geográfica y será un escaparate de los proyectos más innovadores en la península ibérica. Además, se llevarán a cabo talleres técnicos para compartir conocimientos específicos y mesas redondas que promoverán el debate. Para conocer más sobre este evento, visita el portal de JIIDE.

• ¿Cuándo? Del 13 al 15 de noviembre.
• ¿Dónde? Palacio de Congresos Europa (Vitoria-Gasteiz).
• ¿Cómo me inscribo? A través de este enlace.

No pierdas la oportunidad de participar en estos eventos que promueven el avance en el uso de datos espaciales y geoespaciales. Te animamos a unirte a estas jornadas para aprender, colaborar y contribuir al desarrollo de este sector en constante evolución.