Interoperabilidad de los datos geoespaciales en tiempo real: cómo los estándares OGC permiten intercambiar datos en tiempo real de sensores urbanos, movilidad o clima

Las ciudades, las infraestructuras y el medio ambiente generan hoy un flujo constante de datos procedentes de sensores, redes de transporte, estaciones meteorológicas y plataformas de Internet of Things (IoT), entendidas como redes de dispositivos físicos (semáforos digitales, sensores de calidad de aire, etc.) capaces de medir y transmitir información a través de sistemas digitales. Este volumen creciente de información permite mejorar la prestación de servicios públicos, anticipar emergencias, planificar el territorio y responder a retos asociados al clima, la movilidad o la gestión de recursos. 

El incremento de fuentes conectadas ha transformado la naturaleza del dato geoespacial. Frente a los conjuntos tradicionales —actualizados de forma periódica y orientados a cartografía de referencia o inventarios administrativos— los datos dinámicos incorporan la dimensión temporal como componente estructural. Una observación de calidad del aire, un nivel de ocupación de tráfico o una medición hidrológica no solo describen un fenómeno, sino que lo sitúan en un momento concreto. La combinación espacio-tiempo convierte a estas observaciones en elementos fundamentales para sistemas operativos, modelos predictivos y análisis basados en series temporales. 

En el ámbito de los datos abiertos, este tipo de información plantea tanto oportunidades como requerimientos específicos. Entre las oportunidades se encuentran la posibilidad de construir servicios digitales reutilizables, de facilitar la supervisión en tiempo casi real de fenómenos urbanos y ambientales, y de fomentar un ecosistema de reutilización basado en flujos continuos de datos interoperables. La disponibilidad de datos actualizados incrementa además la capacidad de evaluación y auditoría de políticas públicas, al permitir contrastar decisiones con observaciones recientes. 

No obstante, la apertura de datos geoespaciales en tiempo real exige resolver problemas derivados de la heterogeneidad tecnológica. Las redes de sensores utilizan protocolos, modelos de datos y formatos diferentes; las fuentes generan volúmenes elevados de observaciones con alta frecuencia; y la ausencia de estructuras semánticas comunes dificulta el cruce de datos entre dominios como movilidad, medio ambiente, energía o hidrología. Para que estos datos puedan publicarse y reutilizarse de manera consistente, es necesario un marco de interoperabilidad que normalice la descripción de los fenómenos observados, la estructura de las series temporales y las interfaces de acceso. 

Los estándares abiertos del Open Geospatial Consortium (OGC) proporcionan ese marco. Definen cómo representar observaciones, entidades dinámicas, coberturas multitemporales o sistemas de sensores; establecen API basadas en principios web que facilitan la consulta de datos abiertos; y permiten que plataformas distintas intercambien información sin necesidad de integraciones específicas. Su adopción reduce la fragmentación tecnológica, mejora la coherencia entre fuentes y favorece la creación de servicios públicos basados en datos actualizados. 

Interoperabilidad: el requisito básico para abrir datos dinámicos 

Las administraciones públicas gestionan hoy datos generados por sensores de distinto tipo, plataformas heterogéneas, proveedores diferentes y sistemas que evolucionan de forma independiente. La publicación de datos geoespaciales en tiempo real exige una interoperabilidad que permita integrar, procesar y reutilizar información procedente de múltiples fuentes. Esta diversidad provoca inconsistencias en formatos, estructuras, vocabularios y protocolos, lo que dificulta la apertura del dato y su reutilización por terceros. Veamos qué aspectos de la interoperabilidad están afectados: 

• La interoperabilidad técnica: se refiere a la capacidad de los sistemas para intercambiar datos mediante interfaces, formatos y modelos compatibles. En los datos en tiempo real, este intercambio requiere mecanismos que permitan consultas rápidas, actualizaciones frecuentes y estructuras de datos estables. Sin estos elementos, cada flujo dependería de integraciones ad hoc, aumentando la complejidad y reduciendo la capacidad de reutilización. 

• La interoperabilidad semántica: los datos dinámicos describen fenómenos que cambian en periodos cortos —niveles de tráfico, parámetros meteorológicos, caudales, emisiones atmosféricas— y deben interpretarse de forma coherente. Esto implica contar con modelos de observación, vocabularios y definiciones comunes que permitan a aplicaciones distintas entender el significado de cada medición y sus unidades, condiciones de captura o restricciones. Sin esta capa semántica, la apertura de datos en tiempo real genera ambigüedad y limita su integración con datos procedentes de otros dominios. 

• La interoperabilidad estructural: los flujos de datos en tiempo real tienden a ser continuos y voluminosos, lo que hace necesario representarlos como series temporales o conjuntos de observaciones con atributos consistentes. La ausencia de estructuras normalizadas complica la publicación de datos completos, fragmenta la información e impide consultas eficientes. Para proporcionar acceso abierto a estos datos, es necesario adoptar modelos que representen adecuadamente la relación entre fenómeno observado, momento de la observación, geometría asociada y condiciones de medición. 

• La interoperabilidad en el acceso vía API: constituye una condición esencial para los datos abiertos. Las API deben ser estables, documentadas y basadas en especificaciones públicas que permitan consultas reproducibles. En el caso de datos dinámicos, esta capa garantiza que los flujos puedan ser consumidos por aplicaciones externas, plataformas de análisis, herramientas cartográficas o sistemas de monitorización que operan en contextos distintos al que genera el dato. Sin API interoperables, el dato en tiempo real queda limitado a usos internos. 

En conjunto, estos niveles de interoperabilidad determinan si los datos geoespaciales dinámicos pueden publicarse como datos abiertos sin generar barreras técnicas. 

Estándares OGC para publicar datos geoespaciales en tiempo real 

La publicación de datos georreferenciados en tiempo real requiere mecanismos que permitan que cualquier usuario —administración, empresa, ciudadanía o comunidad investigadora— pueda acceder a ellos de forma sencilla, con formatos abiertos y a través de interfaces estables. El Open Geospatial Consortium (OGC) desarrolla un conjunto de estándares que permiten exactamente esto: describir, organizar y exponer datos espaciales de forma interoperable y accesible, que contribuyan a la apertura de datos dinámicos. 

Qué es OGC y por qué sus estándares son relevantes 

El OGC es una organización internacional que define reglas comunes para que distintos sistemas puedan entender, intercambiar y usar datos geoespaciales sin depender de tecnologías concretas. Estas reglas se publican como estándares abiertos, lo que significa que cualquier persona o institución puede utilizarlos. En el ámbito de los datos en tiempo real, estos estándares permiten: 

• Representar lo que un sensor mide (por ejemplo, temperatura o tráfico).
• Indicar dónde y cuándo se hizo la observación.
• Estructurar series temporales.
• Exponer datos a través de API abiertas.
• Conectar dispositivos y redes IoT con plataformas públicas. 

En conjunto, este ecosistema de estándares permite que los datos geoespaciales —incluyendo los generados en tiempo real— puedan publicarse y reutilizarse siguiendo un marco coherente. Cada estándar cubre una parte específica del ciclo del dato: desde la definición de las observaciones y los sensores, hasta la forma en la que se exponen los datos mediante API abiertas o servicios web. Esta organización modular facilita que administraciones y organizaciones seleccionen los componentes que necesitan, evitando dependencias tecnológicas y garantizando que los datos puedan integrarse entre plataformas distintas. 

La familia OGC API: API modernas para acceder a datos abiertos 

Dentro de OGC, la línea más reciente es la familia OGC API, un conjunto de interfaces web modernas diseñadas para facilitar el acceso a datos geoespaciales mediante URL y formatos como JSON o GeoJSON, habituales en el ecosistema de datos abiertos. 

Estas API permiten: 

• Obtener solo la parte del dato que interesa.
• Realizar búsquedas espaciales (“dame solo lo que está en esta zona”).
• Acceder a datos actualizados sin necesidad de software especializado.
• Integrarlos fácilmente en aplicaciones web o móviles. 

En este informe: “Cómo utilizar las OGC API para potenciar la interoperabilidad de los datos geoespaciales”, ya te hablamos de algunas las API más populares del OGP. Mientras que el informe se centra en cómo utilizar las OGC API para la interoperabilidad práctica, este post amplía el foco explicando los modelos de datos subyacentes del OGC —como O&M, SensorML o Moving Features— que sustentan esa interoperabilidad. 

A partir de esta base, este post pone el foco en los estándares que hacen posible ese intercambio fluido de información, especialmente en contextos de datos abiertos y en tiempo real. Los estándares más importantes en el contexto de datos abiertos en tiempo real son: 

Tabla 1. Estándares OGC relevantes para datos geoespaciales en tiempo real

Modelos que estructuran observaciones y datos dinámicos 

Además de las API, OGC define varios modelos conceptuales de datos que permiten describir de forma coherente observaciones, sensores y fenómenos que cambian en el tiempo: 

• O&M (Observations & Measurements): modelo que define los elementos esenciales de una observación —fenómeno medido, instante, unidad y resultado— y que sirve como base semántica para datos de sensores y series temporales.
• SensorML: lenguaje que describe las características técnicas y operativas de un sensor, incluyendo su ubicación, calibración y proceso de observación.
• Moving Features: modelo que permite representar objetos móviles mediante trayectorias espacio-temporales (como vehículos, embarcaciones o fauna). 

Estos modelos facilitan que diferentes fuentes de datos puedan interpretarse de forma uniforme y combinarse en análisis y aplicaciones. 

El valor de estos estándares para los datos abiertos 

El uso de los estándares OGC facilita la apertura de datos dinámicos porque: 

• Proporciona modelos comunes que reducen la heterogeneidad entre fuentes.
• Facilita la integración entre dominios (movilidad, clima, hidrología).
• Evita dependencias de tecnología propietaria.
• Permite que el dato sea reutilizado en análisis, aplicaciones o servicios públicos.
• Mejora la transparencia, al documentar sensores, métodos y frecuencias.
• Asegura que los datos pueden ser consumidos directamente por herramientas comunes. 

En conjunto, forman una infraestructura conceptual y técnica que permite publicar datos geoespaciales en tiempo real como datos abiertos, sin necesidad de desarrollar soluciones específicas para cada sistema. 

Casos de uso de datos geoespaciales abiertos en tiempo real 

Los datos georreferenciados en tiempo real ya se publican como datos abiertos en distintos ámbitos sectoriales. Estos ejemplos muestran cómo diferentes administraciones y organismos aplican estándares abiertos y API para poner a disposición del público datos dinámicos relacionados con movilidad, medio ambiente, hidrología y meteorología. 

A continuación, se presentan varios dominios donde las Administraciones Públicas ya publican datos geoespaciales dinámicos utilizando estándares OGC. 

Movilidad y transporte 

Los sistemas de movilidad generan datos de forma continua: disponibilidad de vehículos compartidos, posiciones en tiempo casi real, sensores de paso en carriles bici, aforos de tráfico o estados de intersecciones semaforizadas. Estas observaciones dependen de sensores distribuidos y requieren modelos de datos capaces de representar variaciones rápidas en el espacio y en el tiempo. 

Los estándares OGC desempeñan un papel central en este ámbito. En particular, OGC SensorThings API permite estructurar y publicar observaciones procedentes de sensores urbanos mediante un modelo uniforme –incluyendo dispositivos, mediciones, series temporales y relaciones entre ellos– accesible a través de una API abierta. Esto facilita que diferentes operadores y municipios publiquen datos de movilidad de forma interoperable, reduciendo la fragmentación entre plataformas. 

El uso de estándares OGC en movilidad no solo garantiza compatibilidad técnica, sino que posibilita que estos datos se puedan reutilizar junto con información ambiental, cartográfica o climática, generando análisis multitemáticos para planificación urbana, sostenibilidad o gestión operativa del transporte.  

Ejemplo: 

El servicio abierto de Toronto Bike Share, que publica en formato SensorThings API el estado de sus estaciones de bicicletas y la disponibilidad de vehículos. 

Aquí cada estación es un sensor y cada observación indica el número de bicicletas disponibles en un momento concreto. Este enfoque permite que analistas, desarrolladores o investigadores integren estos datos directamente en modelos de movilidad urbana, sistemas de predicción de demanda o paneles de control ciudadano sin necesidad de adaptaciones específicas. 

Calidad del aire, ruido y sensores urbanos 

Las redes de monitorización de calidad del aire, ruido o condiciones ambientales urbanas dependen de sensores automáticos que registran mediciones cada pocos minutos. Para que estos datos puedan integrarse en sistemas de análisis y publicarse como datos abiertos, es necesario disponer de modelos y API coherentes. 

En este contexto, los servicios basados en estándares OGC permiten publicar datos procedentes de estaciones fijas o sensores distribuidos de forma interoperable. Aunque muchas administraciones utilizan interfaces tradicionales como OGC WMS para servir estos datos, la estructura subyacente suele apoyarse en modelos de observaciones derivados de la familia Observations & Measurements (O&M), que define cómo representar un fenómeno medido, su unidad y el instante de observación. 

Ejemplo: 

El servicio Defra UK-AIR Sensor Observation Service proporciona acceso a datos de mediciones de calidad del aire en tiempo casi real desde estaciones in situ en Reino Unido. 

La combinación de O&M para la estructura del dato y API abiertas para su publicación facilita que estos sensores urbanos formen parte de ecosistemas más amplios que integran movilidad, meteorología o energía, permitiendo análisis urbanos avanzados o paneles ambientales en tiempo casi real. 

Ciclo del agua, hidrología y gestión del riesgo 

Los sistemas hidrológicos generan datos cruciales para la gestión del riesgo: niveles y caudales en ríos, precipitaciones, humedad del suelo o información de estaciones hidrometeorológicas. La interoperabilidad es especialmente importante en este dominio, ya que estos datos se combinan con modelos hidráulicos, predicción meteorológica y cartografía de zonas inundables. 

Para facilitar el acceso abierto a series temporales y observaciones hidrológicas, varios organismos utilizan OGC API – Environmental Data Retrieval (EDR), una API diseñada para recuperar datos ambientales mediante consultas sencillas en puntos, áreas o intervalos temporales. 

Ejemplo: 

El USGS (United States Geological Survey), que documenta el uso de OGC API – EDR para acceder a series de precipitación, temperatura o variables hidrológicas. 

Este caso muestra cómo EDR permite solicitar observaciones específicas por ubicación o fecha, devolviendo únicamente los valores necesarios para el análisis. Aunque los datos concretos de hidrología del USGS se sirven mediante su API propia, este caso demuestra cómo EDR encaja con la estructura de datos hidrometeorológicos y cómo se aplica en flujos operativos reales. 

El empleo de estándares OGC en este ámbito permite que los datos hidrológicos dinámicos se integren con zonas inundables, ortoimágenes o modelos climáticos, creando una base sólida para sistemas de alerta temprana, planificación hidráulica y evaluación del riesgo. 

Observación y predicción meteorológica 

La meteorología es uno de los dominios con mayor producción de datos dinámicos: estaciones automáticas, radares, modelos numéricos de predicción, observaciones satelitales y productos atmosféricos de alta frecuencia. Para publicar esta información como datos abiertos, la familia de OGC API se está convirtiendo en un elemento clave, especialmente mediante OGC API – EDR, que permite recuperar observaciones o predicciones en ubicaciones concretas y en distintos niveles temporales. 

Ejemplo: 

El servicio NOAA OGC API – EDR, que proporciona acceso a datos meteorológicos y variables atmosféricas del National Weather Service (Estados Unidos). 

Esta API permite consultar datos en puntos, áreas o trayectorias, facilitando la integración de observaciones meteorológicas en aplicaciones externas, modelos o servicios basados en datos abiertos. 

El uso de OGC API en meteorología permite que datos procedentes de sensores, modelos y satélites puedan consumirse mediante una interfaz unificada, facilitando su reutilización para pronósticos, análisis atmosféricos, sistemas de soporte a la decisión y aplicaciones climáticas. 

Buenas prácticas para publicar datos geoespaciales abiertos en tiempo real 

La publicación de datos geoespaciales dinámicos requiere adoptar prácticas que garanticen su accesibilidad, interoperabilidad y sostenibilidad. A diferencia de los datos estáticos, los flujos en tiempo real presentan requisitos adicionales relacionados con la calidad de las observaciones, la estabilidad de las API y la documentación del proceso de actualización. A continuación, se presentan algunas prácticas recomendadas para administraciones y organizaciones que gestionan este tipo de datos. 

• Formatos y API abiertas estables: el uso de estándares OGC —como OGC API, SensorThings API o EDR— facilita que los datos puedan consumirse desde múltiples herramientas sin necesidad de adaptaciones específicas. Las API deben ser estables en el tiempo, ofrecer versiones bien definidas y evitar dependencias de tecnologías propietarias. Para datos ráster o modelos dinámicos, los servicios OGC como WMS, WMTS o WCS siguen siendo adecuados para visualización y acceso programático. 

• Metadatos compatibles con DCAT-AP y modelos OGC: la interoperabilidad de catálogos requiere describir los conjuntos de datos utilizando perfiles como DCAT-AP, complementado con metadatos geoespaciales y de observación basados en O&M (Observations & Measurements) o SensorML. Estos metadatos deben documentar la naturaleza del sensor, la unidad de medida, la frecuencia de muestreo y posibles limitaciones del dato. 

• Políticas de calidad, frecuencia de actualización y trazabilidad: los datasets dinámicos deben indicar explícitamente su frecuencia de actualización, la procedencia de las observaciones, los mecanismos de validación aplicados y las condiciones bajo las cuales se generaron. La trazabilidad es esencial para que terceros puedan interpretar correctamente los datos, reproducir análisis e integrar observaciones procedentes de fuentes distintas. 

• Documentación, límites de uso y sostenibilidad del servicio: la documentación debe incluir ejemplos de uso, parámetros de consulta, estructura de respuesta y recomendaciones para gestionar el volumen de datos. Es importante establecer límites razonables de consulta para garantizar la estabilidad del servicio y asegurar que la administración puede mantener la API a largo plazo. 

• Aspectos de licencias para datos dinámicos: la licencia debe ser explícita y compatible con la reutilización, como CC BY 4.0 o CC0. Esto permite integrar datos dinámicos en servicios de terceros, aplicaciones móviles, modelos predictivos o servicios de interés público sin restricciones innecesarias. La consistencia en la licencia facilita también el cruce de datos procedentes de distintas fuentes. 

Estas prácticas permiten que los datos dinámicos se publiquen de forma fiable, accesible y útil para toda la comunidad reutilizadora. 

Los datos geoespaciales dinámicos se han convertido en una pieza estructural para comprender fenómenos urbanos, ambientales y climáticos. Su publicación mediante estándares abiertos permite que esta información pueda integrarse en servicios públicos, análisis técnicos y aplicaciones reutilizables sin necesidad de desarrollos adicionales. La convergencia entre modelos de observación, API OGC y buenas prácticas en metadatos y licencias ofrece un marco estable para que administraciones y reutilizadores trabajen con datos procedentes de sensores de forma fiable. Consolidar este enfoque permitirá avanzar hacia un ecosistema de datos públicos más coherente, conectado y preparado para usos cada vez más demandantes en movilidad, energía, gestión del riesgo y planificación territorial.