Publicado: 20 de noviembre de 2023
Colaborador: Alexandra Jonker
Los sistemas de información geográfica (SIG) son sistemas informáticos que producen visualizaciones conectadas de datos geoespaciales, es decir, datos referenciados espacialmente a la Tierra. Además de crear visualizaciones, los SIG son capaces de capturar, analizar y gestionar datos geoespaciales.
Con los SIG, los usuarios pueden crear consultas interactivas, analizar información espacial, editar datos, integrar mapas y presentar los resultados de estas tareas. Los SIG forman parte de la ciencia de la información geográfica, que es el campo que abarca todos los aspectos de los SIG: hardware y software, lenguajes de programación, datos geoespaciales y su funcionamiento conjunto.
Los SIG conectan y superponen lo que a menudo se consideran conjuntos de datos dispares para ayudar a las personas, las empresas y los gobiernos a comprender mejor nuestro mundo, identificando patrones y relaciones hasta ahora inexplorados. Mediante la cartografía y el análisis SIG, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones y la optimización de la gestión de recursos, la gestión de activos, las evaluaciones de impacto ambiental, la comercialización, la gestión de la cadena de suministro y muchas otras actividades.
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Muchos de los retos actuales más acuciantes pueden beneficiarse de las herramientas SIG y de la información basada en la localización, como el cambio climático y las catástrofes naturales. Por ejemplo, los SIG permiten a gestores de instalaciones evaluar fácilmente el impacto en los activos de las instalaciones en caso de catástrofe natural. Asimismo, los mapas de los SIG pueden ayudarnos a conocer la ubicación geográfica exacta de los focos de contaminación en relación con las masas de agua y los humedales para identificar los suministros de agua en peligro.
Entre los usos reales de la tecnología SIG figuran las aplicaciones de estos organismos:
- La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) utiliza los SIG para cartografiar la propagación de vertidos de petróleo, comprender mejor las fluctuaciones del nivel del mar y trazar la trayectoria de los huracanes.
- Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC, por sus siglas en inglés) utilizan tecnología SIG para abordar problemas de salud pública, como el análisis del impacto de la ubicación en las enfermedades.
- El instrumento LiDAR de laNASA y la Universidad de Maryland, como Global Ecosystem Investigation (GEDI), a bordo de la Estación Espacial Internacional (ISS), ayuda a comprender mejor los bosques y la topografía de la Tierra.
Estos caso de uso son la punta del iceberg en lo que respecta al poder de los SIG. Los análisis geoespaciales, los proyectos SIG y las herramientas SIG, aún en desarrollo, ayudan a personas, empresas y organismos públicos de todo el mundo a tomar mejores decisiones, desde la planificación meteorológica hasta la planificación urbana.
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Uno de los primeros casos de análisis espacial se produjo en 1854, cuando el médico británico John Snow cartografió las localizaciones de los brotes de cólera de Londres y otros datos geográficos. Descubrió que los casos de cólera se producían a lo largo de las líneas de agua.1
Pero no fue hasta la aparición de los ordenadores y la geografía computacional en la década de 1960 cuando el campo de los SIG alcanzó su máximo esplendor. En esta época también se fundó Esri, líder del sector en el desarrollo de software SIG. Esri pasó a desarrollar muchos de los métodos y tecnologías SIG que se utilizan hoy en día, como ArcGIS.
En la década de 1970, unos ordenadores más rápidos, baratos y avanzados permitieron la comercialización de softwares SIG. Esto, junto con el auge de los satélites y la tecnología de teledetección, animó a gobiernos, empresas e instituciones académicas a adoptar los SIG.
Hoy en día, los SIG son omnipresentes. Se puede acceder fácilmente a datos SIG de código abierto del Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) y otros organismos, y a aplicaciones SIG (como QGIS) y sus tutoriales. Fuera de los ámbitos gubernamental y académico, los SIG se utilizan para rastrear paquetes, trazar rutas y compartir viajes.
Los datos geoespaciales describen objetos, acontecimientos u otros accidentes geográficos con una ubicación en la superficie terrestre o cerca de ella. Los datos geoespaciales combinan datos de localización (como las coordenadas) y datos de atributos (las características del objeto, evento u otras características geográficas) con datos temporales (el tiempo o periodo de vida en el que existen la localización y los atributos).
Los datos geoespaciales contienen grandes conjuntos de datos procedentes de diversas fuentes, como datos censales y demográficos, imágenes por satélite (incluidos datos de teledetección), datos inmobiliarios, datos meteorológicos, datos de telefonía móvil, imágenes dibujadas y datos de redes sociales.
Las aplicaciones SIG pueden ingerir muchos tipos de formatos de datos: archivos cartográficos, hojas de cálculo, imágenes, etc. A continuación, las herramientas SIG superponen cualquier combinación de estos datos para producir visualizaciones y mapas digitales. Estas capas de datos geoespaciales proporcionan información que supera con creces la capacidad de los mapas en papel y la cartografía tradicional.
Las organizaciones pueden encontrar más útiles los datos geoespaciales cuando se pueden descubrir, compartir, analizar y utilizar con los datos empresariales tradicionales. Cuando se utilizan adecuadamente, los datos geoespaciales pueden proporcionar a las organizaciones avisos anticipados de los cambios que se avecinan, una comprensión más profunda de las soluciones analíticas y una mayor eficiencia de las operaciones generales. Son fundamentales para construir los lugares de trabajo del futuro.
Los SIG utilizan dos formatos principales de archivo geoespacial: datos ráster y datos vectoriales.
Los datos ráster consisten en cuadrículas o celdas de píxeles con información espacial asociada a cada celda, como la elevación, la temperatura o incluso el uso del suelo. Los datos ráster se utilizan para crear imágenes complejas de alta resolución, como fotografías e imágenes por satélite. Por ejemplo, una imagen de satélite representada por una matriz de datos que contiene la información meteorológica de una ciudad permite a los ciudadanos comprobar si llueve.
Los datos vectoriales son la representación de un elemento geoespacial a través de sus coordenadas x e y. La forma más básica de los datos vectoriales es un punto. Dos o más puntos forman una línea, y tres o más líneas forman un polígono. Por ejemplo, Google Maps, un mapa web común y una representación visual que utiliza datos vectoriales, define la ubicación de una ciudad mediante puntos; carreteras con líneas; y edificios o límites mediante polígonos.
La teledetección recoge datos geoespaciales y realiza mediciones sobre la superficie de la Tierra desde arriba. El proceso utiliza sensores remotos en satélites, globos, drones y aviones que detectan y registran la energía reflejada o liberada. Esta información teledetectada se puede integrar con programas SIG para ayudar a los usuarios a tomar decisiones basadas en datos sobre la Tierra con una perspectiva global.
Existen dos tipos de teledetección: activa y pasiva.
La teledetección activa utiliza sensores que emiten su propia energía o fuente luminosa y luego detectan la radiación reflejada. Un ejemplo es el LiDAR (light detection and ranging), que utiliza rayos láser para medir distancias y movimientos en tiempo real.
El LiDAR se utiliza para crear mapas topográficos y modelos tridimensionales precisos que guían a los vehículos autónomos por las calles. La teledetección activa también se utiliza para evaluar catástrofes naturales como flujos de lava, corrimientos de tierras e inundaciones.
La teledetección pasiva no emite energía propia. Más bien recoge la radiación emitida y reflejada de forma natural, es decir, del sol. Algunos ejemplos comunes de sensores remotos pasivos son los radiómetros (que miden la radiación electromagnética) y los acelerómetros (que miden la aceleración).
El volumen de datos de teledetección ha aumentado considerablemente en los últimos años, debido sobre todo al incremento del número de satélites y a las mejoras en la tecnología de detección. Esto también ha dificultado cada vez más la gestión de los datos de teledetección. Se están introduciendo modelos fundacionales de IA para ayudar a analizar el creciente volumen de datos de teledetección, facilitando a las organizaciones y agencias gubernamentales la realización de análisis y la respuesta a preguntas concretas.
El análisis geoespacial identifica patrones y realiza predicciones a partir de datos geoespaciales. Las organizaciones pueden emplear el análisis geoespacial utilizando hardware y software SIG para producir visualizaciones que muestren las relaciones espaciales, es decir, cómo se relacionan los distintos elementos geoespaciales. Estas visualizaciones pueden incluir mapas, gráficos, estadísticas y cartogramas.
Sin la tecnología y el análisis SIG, los grandes conjuntos de datos geoespaciales y los conocimientos que contienen pasan fácilmente desapercibidos debido a su complejidad. Las visualizaciones SIG mencionadas anteriormente muestran estos datos en formatos digeribles con patrones reconocibles
El contexto adicional de fácil comprensión del análisis geoespacial aporta nuevas perspectivas a la empresa y permite tomar decisiones con mayor conocimiento de causa. Por ejemplo, una empresa de servicios públicos puede utilizar el análisis geoespacial para analizar el rendimiento de cientos de miles de kilómetros de líneas eléctricas y ayudar a predecir las interrupciones del servicio por condiciones meteorológicas extremas, ver qué zonas corren más riesgo y optimizar los programas de mantenimiento.
El análisis geoespacial transmite eficazmente la forma y la energía de una situación cambiante. Y a medida que una organización reúne más datos espaciales en torno a un escenario, resulta aún más fácil detectar matices y tomar mejores decisiones al respecto.
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Vea cómo LiDAR, una tecnología de teledetección, utiliza rayos láser para medir distancias y movimientos precisos en un entorno en tiempo real.
Lea cómo los datos geoespaciales desempeñan un papel clave en la protección de la flora, la creación de un planeta más más sano y una economía más resistente.
Notas a pie de página
International Journal of Epidemiology (enlace externo a ibm.com), Volumen 42, Número 6, Diciciciembre 2013