Fecha de publicación: 20 de noviembre de 2023
Colaboradora: Alexandra Jonker
Los sistemas de información geográfica (SIG) son sistemas informáticos que producen visualizaciones conectadas de datos geoespaciales, es decir, datos referidos espacialmente a la Tierra. Más allá de crear visualizaciones, SIG es capaz de capturar, almacenar y gestionar datos geoespaciales.
Con los sistemas SIG, los usuarios pueden crear consultas interactivas, analizar información espacial, editar datos, integrar mapas y presentar los resultados de estas tareas. Los sistemas 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 en conjunto.
Los sistemas GIS 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 que antes no se habían aprovechado. Mediante la creación de mapas y los análisis con sistemas GIS, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones y optimizar la gestión de recursos, la gestión de activos, las evaluaciones de impacto ambiental, el marketing, la gestión de la cadena de suministro y muchas otras actividades.
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Muchos de los desafíos más apremiantes de la actualidad pueden beneficiarse de las herramientas de los sistemas SIG y la información basada en la ubicación, como el cambio climático y los desastres naturales. Por ejemplo, los sistemas SIG permiten que los gerentes de las instalaciones evalúen con facilidad los impactos en los activos de las instalaciones en caso de que ocurra un desastre natural. En el caso de los mapas de sistemas SIG, pueden ayudarnos a comprender las ubicaciones geográficas exactas de los sitios de contaminación en relación con los cuerpos de agua y los humedales para identificar los suministros de agua que se encuentran en riesgo.
Los usos de la tecnología GIS en el mundo real incluyen aplicaciones de estas agencias:
- La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) utiliza la tecnología GIS para crear mapas de la propagación de los derrames de petróleo, comprender mejor las fluctuaciones del nivel del mar y trazar las rutas de los huracanes.
- Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) utilizan tecnología GIS para abordar problemas de salud pública, como analizar el impacto de la ubicación en las enfermedades.
- El instrumento LiDAR espacial de la NASA y la misión Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) de la Universidad de Maryland a bordo de la Estación Espacial Internacional (ISS) ayuda en el esfuerzo por comprender mejor los bosques y la topografía de la Tierra.
Estos casos de uso son la punta del iceberg cuando se trata del poder de los sistemas SIG. El análisis geoespacial, los proyectos SIG y las herramientas SIG, todavía en desarrollo, ayudan a las personas, las empresas y los organismos gubernamentales de todo el mundo a tomar mejores decisiones, desde la predicción de las condiciones meteorológicas hasta la planificación urbana.
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Una de las primeras instancias de análisis espacial sucedió en 1854, cuando el médico británico John Snow trazó un mapa con las ubicaciones de los brotes de cólera en Londres junto con otros datos geográficos. Descubrió que los casos de cólera ocurrieron a lo largo de los cursos de agua.1
Pero no fue hasta la aparición de las computadoras y la geografía computacional en la década de 1960 cuando el campo de los sistemas SIG alcanzó su máximo esplendor. En esta época también se fundó Esri, un líder del sector en el desarrollo de software para sistemas sistemas SIG. Esri desarrolló muchos de los métodos y tecnologías SIG utilizados en la actualidad, como ArcGIS.
En la década de 1970, las computadoras más rápidas, más baratas y más avanzadas permitieron la comercialización del software para sistemas GIS. Esto, junto con el auge de los satélites y la tecnología de detección remota, alentó a gobiernos, empresas e instituciones académicas a adoptar sistemas GIS.
Los sistemas GIS actuales se han vuelto omnipresentes. Los datos del sistema GIS de código abierto del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) y otros organismos, y las aplicaciones del sistema GIS (como QGIS) y sus tutoriales, son de fácil acceso. Fuera de los entornos gubernamentales y académicos, los sistemas GIS se utilizan para rastrear paquetes, trazar rutas de viaje y solicitar viajes compartidos.
Los datos geoespaciales describen objetos, eventos u otras características geográficas con una ubicación o cerca de ella. Los datos geoespaciales combinan datos de ubicación (como coordenadas) y datos de atributos (las características del objeto, evento u otras características geográficas) con datos temporales (el tiempo o el periodo de vida en que existe la ubicación y los atributos).
Los datos geoespaciales contienen grandes conjuntos de datos de diversas fuentes, incluidos datos censales y demográficos, imágenes satelitales (incluso datos de teledetección), datos inmobiliarios, datos meteorológicos, datos de teléfonos celulares, imágenes dibujadas y datos de redes sociales.
Las aplicaciones GIS pueden ingerir muchos tipos de formatos de datos: archivos cartográficos, hojas de cálculo e imágenes, entre otros. Luego, las herramientas de los sistemas GIS superponen cualquier combinación de estos datos para producir visualizaciones y mapas digitales. Estas capas de datos geoespaciales proporcionan información mucho más allá de la capacidad de los mapas impresos en papel y la cartografía tradicional.
Las organizaciones pueden encontrar datos geoespaciales más útiles cuando se pueden descubrir, compartir, analizar y utilizar con los datos comerciales tradicionales. Cuando se utilizan adecuadamente, los datos geoespaciales pueden proporcionar a las organizaciones advertencias anticipadas de los cambios entrantes, una comprensión más profunda de las soluciones analíticas y una mayor eficiencia de las operaciones generales. Son fundamentales para crear los lugares de trabajo del futuro.
Los sistemas SIG utilizan dos formatos principales de archivo de datos geoespaciales: datos de trama y datos de vectores.
Los datos de trama 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 de trama se utilizan para crear imágenes complejas de alta resolución, como fotografías e imágenes de satélite. Por ejemplo, una imagen satelital representada por una matriz de datos que contiene la información meteorológica de una ciudad permite a los ciudadanos comprobar si llueve en el radar.
Los datos de vectores son la representación de un elemento geoespacial a través de sus coordenadas x y y. La forma más básica de datos de vectores 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 de vectores, define la ubicación de una ciudad mediante puntos; carreteras con líneas; y edificios o límites mediante polígonos.
La teledetección recopila datos geoespaciales y realiza mediciones sobre la superficie de la Tierra desde arriba. El proceso utiliza sensores remotos ubicados en satélites, globos, drones y aviones que detectan y registra la energía reflejada o liberada. Esta información detectada de forma remota se puede integrar con programas de sistemas SIG para ayudar a los usuarios a tomar decisiones fundamentadas sobre la Tierra con una perspectiva global.
Hay dos tipos de detección remota: activa y pasiva.
La detección remota activa utiliza sensores que emiten su propia energía o fuente de luz y luego detectan la radiación reflejada. Un ejemplo de esto es LiDAR (detección de luz y rangos), que utiliza vigas láser para medir distancias y movimientos en tiempo real.
LiDAR se utiliza para crear mapas topográficos así como los modelos precisos en 3D que guían a los vehículos autónomos por las calles. La teledetección activa también se utiliza para evaluar desastres naturales como flujos de lava, deslizamientos de tierra e inundaciones.
La teledetección pasiva no emite energía propia. Más bien, recoge la radiación emitida y reflejada de forma natural, es decir, del sol. Ejemplos comunes de sensores remotos pasivos incluyen radiómetros (que miden la radiación electromagnética) y acelerómetros (que miden la aceleración).
El volumen de datos de detección remota ha aumentado de manera significativa en los últimos años, principalmente debido al aumento de satélites y mejoras en la tecnología de detección. Esto también dificultó 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, lo que facilita que las organizaciones y agencias gubernamentales realicen análisis y respondan preguntas específicas.
El análisis geoespacial identifica patrones y hace predicciones mediante datos geoespaciales. Las organizaciones pueden emplear el análisis geoespacial mediante el uso de hardware y software SIG para producir visualizaciones que muestren relaciones espaciales, es decir, cómo los diferentes elementos geoespaciales se relacionan entre sí. Estas visualizaciones pueden incluir mapas, gráficos, estadísticas y cartogramas.
Sin la tecnología y el análisis de los sistemas SIG, los grandes conjuntos de datos geoespaciales y los insights que contienen se pasan por alto fácilmente debido a su complejidad. Las visualizaciones de los sistemas SIG mencionadas anteriormente muestran estos datos en formatos procesables con patrones reconocibles.
El contexto adicional fácil de entender del análisis geoespacial aporta nuevas perspectivas al negocio y permite una toma de decisiones más fundamentada. 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 para ayudar a predecir las interrupciones del servicio por condiciones meteorológicas extremas, ver qué zonas corren mayor riesgo y optimizar los programas de mantenimiento.
Un análisis geoespacial eficaz transmite 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 fundamental en la protección de la vida silvestre, la creación de un planeta más saludable y una economía más resiliente.
Notas de pie de página
1 International Journal of Epidemiology (enlace externo a ibm.com), Volumen 42, número 6, Diciembre 2013