TwinGEO Magazine - Edición Especial: Sensores Remotos

6ta Edición

SENSORES

REMOTOS UNA DISCIPLINA QUE BUSCA POSICIONARSE EN EL MODELADO DE LA REALIDAD URBANA Y RURAL

ENTREVISTAS TINKERERS LAB IMARA.EARTH ESRI VENEZUELA

HISTORIAS DE EMPRENDIMIENTO GEOPOIS

CASOS DE ESTUDIO

UNFOLDED

USO DE IMÁGENES SATELITALES OPTICAS Y RADAR

NUEVA PLATAFORMA PARA ANALISIS DE DATOS GEOESPACIALES

¿CUÁL ES LA IMPORTANCIA DE LOS SENSORES REMOTOS?

EDITORIAL BIENVENIDOS A LA 6TA EDICION DE TWINGEO

E

l tema central de esta 6ta edición de Twingeo es “Sensores Remotos: una disciplina que busca posicionarse en el modelado de la realidad urbana y rural”, buscando visibilizar las aplicaciones de los productos obtenidos por medio de sensores remotos, así como todas las iniciativas, herramientas o novedades que están directamente relacionados con la captura, pre y post procesamiento de información espacial.

Golgi Álvarez Editor en jefe

editor@twingeo.com

La teledetección es y siempre ha sido una técnica efectiva para obtener y procesar información sobre los fenómenos positivos o negativos, que ocurren en la superficie terrestre. En los últimos años el uso de sensores para la obtención de información se ha acrecentado de forma acelerada. Es inmensurable la disponibilidad de datos espaciales que provienen de plataformas satelitales, nanosatélites o vehículos aéreos no tripulados.

El uso de sensores remotos nos ha ayudado a ver la realidad con otra perspectiva. Con la imposibilidad de movernos de casa y tener la oportunidad de utilizar un dispositivo que pueda llegar donde nadie puede y obtener información de forma inmediata, se creó una conciencia de lo espacial.

En esta publicación de Twingeo, se recogen algunos artículos científicos en los que se ha utilizado como base la información proveniente de plataformas satelitales, tanto ópticos como radar. Además, en estas páginas se encuentran una serie de entrevistas que se realizaron a agentes de cambio en varias partes del mundo.

Laura García Editora Adjunta

editor@geoingenieria.org

Twingeo agradece la participación de Tinkerers Lab, Geopois.com, Imara.Earth y Esri Venezuela, quienes brindaron sus impresiones acerca del futuro de la teledetección; así como los investigadores que muestran sus trabajos en esta edición.

Para finalizar, solo quisiera animarlos a leer esta 6ta edición de Twingeo Magazine, esperamos sus comentarios, y una vez más Bienvenidos.

EQUIPO Editor en jefe Golgi Alvarez

editor@twingeo.com

Editora Adjunta Laura Garcia

editor@geoingenieria.org

Cobertura en inglés Jisell Alvarez indiaoperations@twingeo.com

Diseñador Gráfico David Ragone

ragonedavid@gmail.com

Publicado por: ZatocaConnect Bogota, Colombia Tel: +57 312 279 6581 E-mail: info@zatoca.com Disclaimer Twingeo no comparte necesariamente las opiniones expresadas en la revista. Todas opiniones expresadas en este contexto son de quienes las suscriben. Twingeo no es responsable de ninguna pérdida debido a la información proporcionada.

Tenemos como objetivo crear conciencia sobre todo el espectro de la Geo-ingeniería de una manera imparcial. No pretendemos ser expertos, así que siéntase en libertad de corregirnos si algo lo requiere.

CONTENIDO NOTICIAS

Páginas (6-13)

• Autodesk completa la y adquisición de Spacemakers.

• SAOCOM 1B otros ojos en el espacio.

• TOPCON Y SIXENCE mapping unen fuerzas para digitalizar África.

• Boletín climático Copérnicus - Temperaturas globales.

• USGS senta precedente en la observación de la tierra con el conjunto de datos Landsat Collection 2.

• Esri adquiere Zibumi para mejorar las capacidades de visualización 3D.

COVER STORY

Páginas (16-21)

Sensores Remotos: Una disciplina que busca posicionarse en el modelado de la realidad urbana y rural.

Los sensores remotos han adquirido una mayor importancia en las últimas décadas, aquí reflejamos cuáles son sus beneficios y aportes para el desarrollo integral del entorno.

ARTÍCULOS Delineación del área urbana y rural del estado aragua (uso de imágenes satelitales opticas) El estudio utilizó datos de los satélites: Landsat 8 y Suomi National Polar - orbiting Partnership (Suomi NPP), con el propósito de vectorizar las zonas urbanas y rurales del estado Aragua, Venezuela. A partir de los datos capturados se obtiene la reflectancia espectral, con el uso de índices se caracteriza el terreno; y con los datos del Suomi NPP se identifican las luces artificiales de asentamientos humanos que producen valores de radianza en unidades de nano Watts/cm²/sr.

Detección de Cambio con Imágenes de Radar Se muestran los resultados de la aplicación de la metodología de detección de camsbios en imágenes de radar sobre el bloque Manuela Saénz del Arco Minero del Orinoco con el fin de identificar zonas con cambios debido a la actividad minera u otras causas, por medio de tres métodos de detección.

Páginas (22-37)

ENTREVISTAS

Páginas (40-55)

TINKERERS LAB Milena Orlandini nos habla sobre Tinkerers Lab

ESRI VENEZUELA Interacción con Edgar Díaz ESRI Venezuela.

IMARA.EARTH Conversaciones con Elise Van Tilborg y la startup holandesa IMARA.EARTHZ

NOVEDADES

Páginas (58-61)

UNFOLDED Se muestran los resultados de la aplicación de la metodología de detección de camsbios en imágenes de radar sobre el bloque Manuela Saénz del Arco Minero del Orinoco con el fin de identificar zonas con cambios debido a la actividad minera u otras causas, por medio de tres métodos de detección.

HISTORIAS DE EMPRENDIMIENTO GEOPOIS.COM: JAVIER GABÁS NOS CUENTA COMO INICIÓ Se muestran los resultados de la aplicación de la metodología de detección de camsbios en imágenes de radar sobre el bloque Manuela Saénz del Arco Minero del Orinoco con el fin de identificar zonas con cambios debido a la actividad minera u otras causas, por medio de tres métodos de detección.

Páginas (62-65)

TWINGEO-NOTICIAS

AUTODESK ADQUIERE

SPACEMAKER PLATAFORMA DE IA Y DISEÑO URBANO

Autodesk, Inc. anunció finalización de la adquisición de Spacemaker, con sede en Oslo, Noruega, por 240 millones de dólares netos de efectivo, lo que representa la decimotercera inversión de Autodesk en proveedores de soluciones de diseño y construcción en tres años, incluidas cinco adquisiciones.

Spacemaker ayuda a los arquitectos y diseñadores urbanos a maxi mizar las inversiones inmobiliarias de los desarrolladores a largo plazo y a aprovechar todo el potencial del sitio al permitirles generar, optimizar e iterar rápidamente en las opciones de diseño teniendo en cuenta los criterios de diseño y los datos como el terreno, los mapas, el viento, la iluminación, tráfico, zonificación, etc. Además, apoyando el esfuerzo para combatir el cambio climático, Spacemaker ofrece a los diseñadores y desarrolladores la capacidad de considerar opciones de sostenibilidad desde el principio.

La adquisición de Spacemaker proporciona una poderosa plataforma a Autodesk para impulsar la automatización moderna centrada en el usuario y acelerar las capacidades de diseño basadas en resultados para arquitectos, diseñadores y planificadores urbanos.

Los clientes de Spacemaker han visto los notables resultados que reducen los costos

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del proyecto y aumentan el valor de sus desarrollos: Un gran promotor europeo ahorró un año en la fase de planificación de un proyecto de desarrollo residencial.

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Un gran promotor nórdico pudo aumntar la densidad en un 16% y mejorar el número de apartamentos con vista al mar en un 33%, lo que podría valer más de 8 millones de euros.

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Una gran firma de arquitectura mejoró la productividad en un 50% en proyectos de desarrollo de fase inicial.

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Una

gran empresa de construcción aumentó la densidad en un sitio en aproximadamente un 4%, lo que agregó 900m² adicionales por un monto adicional de € 4,5 millones.

“Estoy orgulloso de dar la bienvenida oficialmente al equipo de Spacemaker a la familia Autodesk”, dijo Andrew Anagnost, director ejecutivo de Autodesk. “Ahora llegamos al importante trabajo de desarrollar la hoja de ruta de integración entre Spacemaker y nuestra cartera de diseño existente y presentar al equipo de Spacemaker a nuestros clientes de arquitectura en todo el mundo”.

“Desde el principio, Autodesk demostró un gran aprecio por el equipo, la tecnología y la visión de Spacemaker, lo que hizo que la decisión de convertirse en parte de Autodesk fuera sencilla”, dijo Håvard Haukeland, director ejecutivo y cofundador de Spacemaker.

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Topcon Positioning y Sixense Mapping unen fuerzas para digitalizar las obras en Áf rica Topcon Positioning Group y Sixense Mapping han formado una asociación para proporcionar una gama completa de digitalización de sitios de construcción para aumentar la productividad en proyectos en África.

Con estas diversas industrias desarrollándose a un ritmo récord en África, la mejora continua en equipos, soluciones 3D y gestión del flujo de trabajo puede ser esencial para cualquier organización determinada a tener éxito. opcon Positioning Group y Sixense Mapping han formado una asociación para proporcionar una gama completa de digitalización de sitios de construcción para aumentar la productividad en proyectos en África. Con estas diversas industrias desarrollándose a un ritmo récord en África, la mejora continua en equipos, soluciones 3D y gestión del flujo de trabajo puede ser esencial para cualquier organización determinada a tener éxito.

Las tecnologías de Topcon están diseñadas para proporcionar a las empresas soluciones personalizadas que les permitan trabajar con mayor precisión y eficiencia. Gracias a soluciones como el control de máquinas 3D, pesaje dinámico, hardware topográfico y su software asociado, muchas empresas ya son capaces de mejorar la precisión y seguridad, al tiempo que aprovechan sus recursos, garantizando un desempeño eficiente y aumentando la productividad en sus proyectos.

Sixense Mapping también proporciona una oferta global única de digitalización y gestión de datos en 3D para las diversas industrias en África.

Las soluciones de adquisición 3D como Heliborne LiDAR, drones o escáneres móviles y estáticos proporcionan un conocimiento completo y preciso de los sitios operativos, los proyectos y su entorno. Las soluciones de visualización, operación y modelado de datos permiten a las empresas monitorear y optimizar con precisión sus operaciones y tomar las mejores decisiones en todo momento.

La colaboración será fundamental para impulsar la digitalización en el continente, según Sylvain Filhioux,

desarrollador comercial de Sixense Mapping. Dijo: “La digitalización puede descomponer las profesiones. Al asociarnos con Topcon Positioning Group, queremos compartir nuestra visión común con nuestros clientes en África y ayudarlos a aumentar su productividad y rentabilidad”.

La transformación digital es la esencia de la asociación Topcon Positioning Group y Sixense, combinada con la aspiración de apoyar a los actores en los mercados de minería, construcción, infraestructura y agricultura africanos.

“Esta colaboración significa que podemos ofrecer al mercado africano una solución global para satisfacer las necesidades actuales y futuras de nuestros clientes, que ahora se encuentran en la era digital”.

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CONAE CELEBRA LANZAMIENTO EXITOSO DE SAOCOM 1B Por: Laura García P. El nuevo satélite de observación de la tierra SAOCOM 1B de Radar de Apertura Sintética SAR (Synthetic Aperture Radar) fue lanzado el 30 de agosto de 2020 desde la base Cabo Cañaveral en Estados Unidos.

Desarrollado por la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE), la empresa estatal de tecnología INVAP (Investigaciones Aplicadas), y la colaboración de muchas otras empresas e instituciones del sector científico y tecnológico de Argentina llegó a su órbita definitiva el 02 de diciembre de 2020, ubicada a 620 km de la Tierra desplazándose a 27.500 km/h.

El SAOCOM 1B entrará en completa operatividad entre febrero y marzo de 2021, y forma parte de la primera constelación de satélites de radar argentinos junto con el SAOCOM 1A. Sus principales productos están destinados para el análisis, monitoreo y desarrollo del sector productivo, la gestión de emergencias ambientales (sequías, inundaciones, retroceso de glaciares, distribución de cenizas volcánicas o terremotos), salud de bosques y contaminación marina.

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tipo de órbita heliosincrónica, ancho de barrido 20 a 350 km, resolución espacial de 10 a 100 m, período de revisita de 16 días (un solo satélite) 8 días (la constelación).

Adicionalmente, el recién lanzado SAOCOM 1B junto con el 1A forman parte del Sistema Ítalo-Argentino de Satélites para la Gestión de Emergencias (SIASGE). Seis son los satélites que conforman el SIASGE: 4 Cosmo Skymed de la Agencia Espacial Italiana ASI y los 2 SAOCOM.

Las diferencias entre las bandas de frecuencia de los 6 satélites – Banda X para Cosmo Skymed y Banda L para SAOCOM), y la superposición de las mismas, permite obtener una precisión mucho más alta al momento de realizar cualquier estudio.

En un ejemplo de las primeras imágenes de SAOCOM 1B, podemos ver la Península Valdés en Argentina, “En esta superficie el poder de penetración del radar SAR permite detectar el contenido de agua de la Salina Grande al Sur y del Salitral al Norte -tanto en la superficie como, incluso, dentro de la capa salina- que en la imagen se ve en tonos azulados.

Por peticiones específicas del Instituto Nacional del Agua (INA) y del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), una de las características de los productos SAOCOM 1B estará destinado a la realización de mapas de humedad, precisamente para evaluar la productividad de los cultivos.

También se observan en tonos muy claros los acantilados, captados por el radar durante una órbita ascendente. En contraste, se ven zonas muy oscuras en la costa, esto es debido a la poca profundidad de agua y la falta de viento, que aquieta el oleaje y no producen retorno apreciable de señal hacia el instrumento radar. Hacia el Sur de la península, pueden observarse dos franjas oscuras que se corresponden con la erosión eólica del terreno, producida por dunas de arena que se desplazan por acción de los vientos”. Gobierno Argentino

Sus especificaciones técnicas son: peso 3.050kg, dimensiones de la antena desplegada 35 m22,

La importancia de este suceso es el acceso a datos de radar que contribuyen a un mejor análisis espacial.

Destaquemos que la información espacial se contiene por medio de pulsos electromagnéticos -ondas cortas- que emite propiamente el sensor, este tipo de datos no se ven afectados por las condiciones atmosféricas que en el caso de los sensores ópticos si pueden impedir la visualización de la cubierta terrestre.

Argentina avanza a pasos agigantados con la tecnología espacial, según declaraciones de la Conae, esta misión fue muy compleja y representó un desafío que los niveló con las Agencias Espaciales más importantes del mundo.

En la web, es posible realizar búsquedas de las imágenes tanto de Saocom 1A como 1B, y realizar la cotización para su adquisición.

Lo que se sabe hasta ahora es que existe la intención de lanzamiento de algún SAOCOM 2, aunque sólo se encuentra en fase de proyectos, también queda esperar si continuará el convenio con ASI y CONAE

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ESRI ADQUIERE ZIBUMI PARA MEJORAR LAS CAPACIDADES DE VISUALIZACIÓN 3D Esri, líder mundial en inteligencia de ubicación, anunció la adquisición de Zibumi Yazılım Bilişim Tasarım Arge Sanayi Ticaret S.A. (“Zibumi”), una empresa de desarrollo de software con sede en Turquía.

Los productos de Zibumi, reconocidos por sus métodos de creación de datos 3D únicos y automatizados, se entregaron a sus clientes como la familia de aplicaciones "CitiGenius". El equipo de desarrollo de software de Zibumi, con sus fuertes conexiones con el mundo académico y con los usuarios de SIG, servirá como centro del nuevo Centro de I + D de Esri en Ankara, Turquía.

“Vemos la integración de nuestro equipo de software en Esri como el siguiente paso lógico en nuestro compromiso continuo con la comunidad general de cartografía y SIG en todo el mundo”, dijo Erdal Yilmaz, director del Centro de I + D de Esri, Ankara, Turquía.

Bien conocido en Turquía y la región circundante, Zibumi es un desarrollador de capacidades innovadoras de visualización, análisis y simulación que aprovecha los motores de juego que conecta Zibumi de manera eficiente a datos geoespaciales 3D. La adquisición de Zibumi ayudará a promover el software de Esri en las áreas de visualización y simulación 3D, y también ampliará la integración

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continua de tecnologías de motores de juegos con ArcGIS. "Estamos entusiasmados de que el equipo de Zibumi se una a nosotros como el centro de I + D más nuevo de Esri", dijo Sud Menon, director de desarrollo de software de Esri.

"Existe una fuerte sinergia entre su trabajo y nuestros avances continuos para los usuarios en las áreas de 3D GIS, motores de juegos y fotogrametría para mapeo de precisión y captura de la realidad, y esperamos sus contribuciones".

“Respetamos mucho al equipo de desarrollo de software de Ankara y vemos esto como una forma de complementar y ampliar nuestra tecnología y servicios”, dijo Jack Dangermond, fundador y presidente de Esri. "La adquisición de Zibumi proporcionará al equipo de desarrollo de software de Esri nuevas capacidades para integrar el modelado físico en nuestras aplicaciones avanzadas, al tiempo que ampliará nuestro equipo de desarrollo mediante la creación de un nuevo laboratorio en Ankara".

Landsat Collection 2 marca la segunda gran campaña de reprocesamiento en el archivo Landsat de USGS desde 2016, lo que ha resultado en mejoras de los productos de datos que aprovechan los avances recientes, relacionados con el procesamiento de datos, el desarrollo de algoritmos y las capacidades de acceso y distribución de datos. El USGS cambió a una estrategia de gestión de archivos Landsat basada en colecciones hace cuatro años, gracias al reconocimiento de la necesidad de datos consistentes de los sensores Landsat 1-8 y en previsión de la reprocesamiento periódico futuro del archivo, para reflejar los nuevos conocimientos de calibración de sensores.

la

El USGS anunció a principios de este año que se utilizaría un entorno de nube comercial para producir la Colección 2 y distribuir más de 49 años de datos Landsat. Landsat Collection 2 incluye datos calibrados de Nivel 1 para todos los sensores desde 1972. Además, por primera vez en la historia del programa, están disponibles producción de reflectancia superficial

geofísica de Nivel 2 y productos de imágenes de temperatura superficial desde 1982 hasta el presente. Además, Landsat Collection 2 mejora la interoperabilidad geométrica con las misiones Sentinel-2 de Europa, que admitirán una amplia variedad de aplicaciones que requieren una alta repetición temporal y datos ópticos de resolución espacial más fina.

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USGS presenta conjunto de datos Landsat Collection 2.

Se están realizando varias mejoras geométricas y radiométricas significativas con Landsat Collection 2 que incluyen acceso de usuarios a información consistente de Evaluación de Calidad en productos de datos de Nivel 1 y Nivel 2, así como archivos de metadatos consistentes para respaldar la consulta rápida del inventario de la colección Landsat.

Landsat Collection 2 se distribuirá utilizando un entorno de nube comercial administrado por el USGS donde todos los productos de datos de imágenes estarán disponibles en un formato de archivo de imagen etiquetada geoespacial optimizado para la nube (GeoTIFF) (COG). Los COG son una extensión de los GeoTIFF actuales que mejoran el acceso a los conjuntos de datos geoespaciales de la Tierra en un entorno basado en la nube, lo que permite a los usuarios buscar, descubrir y solicitar solo los datos que necesitan.

Además del producto estándar de la parte superior de la atmósfera calibrado Landsat Nivel 1 (imagen de la izquierda), la Colección 2 también proporcionará productos de reflectancia superficial de Nivel 2 (imagen central) y temperatura de la superficie (imagen derecha). (Dominio publico.)

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COPÉRNICUS: las temperaturas globales de noviembre 2020 alcanzaron un nuevo récord Anomalía de la temperatura del aire en la superficie para noviembre de 2020 en relación con el promedio de noviembre para el período 1981-2010. Servicio de Cambio Climático de Copernicus / ECMWF Los científicos del Servicio de Cambio Climático de Copernicus informan que, a nivel mundial, noviembre de 2020 fue el noviembre más cálido desde que comenzaron los registros. Europa experimentó su otoño más cálido registrado. Mientras tanto, la región ártica y la Siberia subártica continuaron siendo significativamente más cálidas que el promedio y el hielo marino en la región experimentó su segunda extensión más baja en noviembre El Servicio de Cambio Climático de Copernicus (C3S), implementado por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Mediano Plazo (ECMWF) en nombre de la Comisión Europea, anunció hoy que las temperaturas medias globales en noviembre de 2020 fueron las más altas registradas en el mes por un claro margen. en el conjunto de datos C3S. Los datos del nuevo análisis muestran que noviembre estuvo cerca de 0,8 ° C por encima 12

del período de referencia estándar de 30 años de 1981-2010, más de 0,1 ° C por encima de los anteriores noviembres más cálidos de 2016 y 2019.

Las temperaturas estuvieron muy por encima del promedio en la gran región que cubre parte del norte de Europa, Siberia y el Océano Ártico. También se registraron temperaturas sustancialmente más altas que el promedio en partes de los EE. UU., América del Sur, África meridional, sobre la meseta tibetana, el este de la Antártida y la mayor parte de Australia.

En Europa, las temperaturas de noviembre de 2020 fueron particularmente altas, lo que lo convirtió en el segundo noviembre más cálido junto con el del año 2009, 0,2 ° C por debajo de la temperatura de noviembre de 2015. Por el contrario, las temperaturas estuvieron más por debajo del promedio en Asia central y la Antártida occidental.

TWINGEO-NOTICIAS Además, C3S informa que las temperaturas medias de otoño en Europa fueron más altas que cualquier otoño registrado. Para el otoño boreal de 2020 (septiembre, octubre y noviembre), las temperaturas europeas estuvieron 1.9 ° C por encima del período de referencia estándar, 0.4 ° C por encima de la temperatura promedio en 2006, que anteriormente fue el otoño más cálido.

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Las temperaturas estuvieron muy por encima del promedio de 1981-2010 en una gran región que cubre gran parte del norte de Europa, Siberia y el Océano Ártico.

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Las temperaturas estuvieron más por debajo del promedio en Asia central y la Antártida occidental

La mayor parte de Europa experimentó temperaturas superiores a la media, y fueron particularmente cálidas en las partes norte y este del continente. La región ártica y gran parte del norte de Siberia han experimentado temperaturas sustancialmente superiores a la media a lo largo de 2020, no solo durante el otoño boreal y noviembre.

Hielo Marino noviembre de 2020 •

La extensión del hielo marino del Ártico fue la segunda más baja de noviembre en el registro de datos satelitales, comenzando en 1979

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La capa de hielo marino en la misma región ha estado particularmente baja desde el comienzo del verano.

Las concentraciones de hielo marino estuvieron por debajo del promedio en los mares de Kara y el norte de Barents

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Los datos de C3S muestran que la extensión del hielo marino del Ártico alcanzó su segundo valor más bajo en noviembre desde el comienzo de las observaciones por satélite en 1979

La extensión del hielo marino antártico estuvo cerca del promedio, pero con grandes diferencias espaciales en todo el continente

Temperatura del aire superficial boreal en otoño de 2020

Temperatura del aire en la superficie en noviembre de 2020 •

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A nivel mundial, noviembre de 2020 fue el noviembre más cálido registrado, por un claro margen Para Europa, el mes fue el segundo más cálido jamás registrado

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Europa experimentó su otoño más cálido registrado, con temperaturas más por encima de la media en el norte y el este

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Las principales regiones de temperaturas por encima y por debajo del promedio a nivel mundial fueron similares a las de noviembre

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www.aulageo.com

ARTÍCULO CENTRAL

En este último año las circunstancias globales han impulsado aún más el uso de sensores remotos con el fin de identificar fenómenos que influyen positiva o negativamente en la sociedad y en el entorno.

Algunos piensan que las palabras “sensores remotos” sólo se refieren plataformas satelitales que orbitan alrededor de la tierra, pero lo cierto es que estamos rodeados de ellos y nosotros participamos en la captura y transmisión de datos.

Los datos geoespaciales provienen de diversas fuentes: vehículos aerotransportados tripulados, satélites ópticos, satélites de radar, LiDAR, o vehículos aéreos no tripulados (VANT-UAV). Los drones están siendo ampliamente utilizados para agricultura de precisión, es decir, monitoreo de áreas productivas, levantamientos topográficos, seguridad y control de emergencias o reconocimiento espacial.

Toda la información que se obtienen de los sensores, se combina con otros datos de sensores inteligentes, como sensores de movimiento, de humedad, de luz, meteorológicos, de contaminación, medición de temperatura, presión, acústica, movimiento o posicionamiento global o de aparcamiento.

La cantidad de información que continuamente generan estos sensores es abismal, por ello se requiere emplear metodologías adecuadas para la correcta manipulación o procesamiento de esta valiosa información.

Se comienza con una metodología de adquisición de datos espaciales, que posteriormente permitirá adaptar la información y ejecutar el desarrollo de una investigación específica.

Y qué quiere decir esto, que no sólo la obtención de información espacial por me-

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dio de teledetección es lo único que se requiere, sino que es indispensable una correcta planificación al proceder con el manejo del dato. Al final la metodología que se use es la que determina la calidad del producto final.

IMPORTANCIA Y luego de saber, que estamos permanentemente rodeados de dispositivos imperceptibles a la vista pero que están allí me hice algunas preguntas para definir ¿cuál es la importancia de los sensores remotos? Pues, considero que son muchas las ventajas desde mi punto de vista profesional, tomando en cuenta la necesidad que tenemos de poder contar con información adecuada y eficiente de lo que sucede en el entorno.

SENSORES

Una disciplina que b modelado de la realid Sin embargo, la sensación de estar siendo vigilados desde el espacio y desde los dispositivos móviles trae cierta intranquilidad. ¿Y será realmente beneficioso estar siendo observados de forma continua?

La pandemia nos ha golpeado en todos los ámbitos de nuestra vida, desde la salud física, la estabilidad financiera y la salud mental. Empezamos a vivir a través de la pantalla del ordenador buscando acceder a herramientas que proveen datos espaciales sobre la realidad que vivimos.

REMOTOS

busca posicionarse en el dad urbana y rural Por: Laura García P.

ARTÍCULO ARTÍCULOCENTRAL CENTRAL

HERRAMIENTAS GEOESPACIALES Los dashboard de ESRI fueron un completo éxito al combinar datos estadísticos con localización espacial de casos COVID 19. Y, aunque a la mayoría les causaba mucha angustia, era necesario mantenerse al tanto de lo que sucede en el entorno.

En mi opinión, estamos atravesando por un cambio de pensamiento en la sociedad.

Ahora nos parece más curioso saber hasta dónde puedo llegar, como puedo llegar, y qué cosas puedo hacer. Empresas y startups se dedicaron a desarrollar aplicaciones donde la población fácilmente podía visualizar su radio de acción, para evitar salir de los linderos permitidos.

Gracias a los datos provenientes de sensores remotos, se realizaron muchas investigaciones, por ejemplo: científicos pudieron determinar la disminución de las emisiones de óxido de nitrógeno y dióxido de carbono durante los meses de confinamiento, que, aunque para nosotros parecía interminable, el planeta agradeció el cese de nuestras actividades diarias.

Este estudio puede consultarse en El Servicio de Monitoreo de la Atmósfera de Copernicus (CAMS) , donde se proporcionan información sobre cómo la reducción observada en las concentraciones de contaminantes del aire está relacionada con las medidas relacionadas con COVID-19.

Cuantifica cuánto se desviaron las emisiones del escenario esperado de “negocios como de costumbre” considerando diferentes aspectos, como los sectores de actividad y diferencias a nivel de país. Los hallazgos del estudio son esenciales, ya que muestran una imagen precisa de cuánto se desviaron las emisiones al comienzo del año de lo esperado.

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Los sensores remotos, capturan una serie de parámetros de la superficie terrestre que al ser procesados pueden ayudar a comprender cómo es la dinámica espacial.

A partir de una imagen es posible identificar: estructuras, tipos de vegetación, elevación del terreno, disponibilidad de recursos o conectividad, por ejemplo.

En muchas partes del mundo, se han evidenciado cambios en la superficie de los bosques o pérdida de fauna y flora, pudiendo determinar que el cambio climático es una realidad palpable.

Gran cantidad de especies vegetales y animales -irremplazables- están en riesgo constante de extinción por las desacertadas políticas de los Gobiernos y por la falta de conciencia geo ambiental en los habitantes.

Puede parecer extraño cómo existen millones de sensores que pueden proveer información de calidad para evitar el desgaste de los recursos naturales o la optimización de un espacio. Y la realidad es que muchos gobiernos no saben qué hacer con esa información, aún teniéndola disponible.

En esta 4ta revolución industrial donde lo primordial es mantener conectado y en constante actualización el entorno inmediato con el mundo virtual, y minimizar en lo posible riesgos en ineficiencia, se hace indispensable que estos datos espaciales sean tomados en cuenta.

Se habla constantemente de la creación de ciudades inteligentes, donde las tecnologías GIS+BIM+CAD y otras lideran la gestión de datos espaciales. Pero, muchos están enfocados en la definición de Gemelos Digitales de infraestructura, dedicados especialmente al área de la ingeniería y construcción. Es indispensable pensar y hacer una realidad tener gemelos digitales de la superficie terrestre, con ellos es posible monitorizar la ciudad en tiempo real, y crear entornos urbanos eficientes y conectados.

Y, ¿Por qué un gemelo digital de la superficie es primordial?, porque antes de pensar en la transformación de una ciudad hay que tomar en cuenta la dinámica espacial. ¿Qué hay?, ¿dónde está?, ¿cómo lo utilizo a favor del desarrollo?, y para ello es indispensable tomar en cuenta la identidad territorial de los ciudadanos que hacen vida en ese lugar.

Las tecnologías como realidad virtual, aumentada, modelado 3D, inteligencia artificial y hasta el despliegue de las redes 5G contribuyen a que una ciudad se desarrolle de forma integral y sostenible en el tiempo.

Siempre combinados con datos de sensores remotos que continuamente envían datos valiosos de la superficie en tiempo real.

En esta edición se contactó con empresas como Tinkerers Lab, para entender como transforman estos datos geoespaciales a través de tecnologías como realidad virtual, realidad aumentada, modelado 3D o inteligencia artificial, y poder mostrarlos de una forma sencilla a través de un “gemelo digital de la superficie”.

Sabemos que lograr monitorear el mundo en tiempo real implica costos de inversión, y además se requiere de imágenes hiperespectrales para poder determinar a

detalle cada una de las situaciones que se presentan en la cotidianidad, pero aún con datos de plataformas gratuitas es posible dar un paso más para que el mundo sea más resiliente.

Y, ¿cómo podemos adquirir conocimiento sobre datos espaciales? y ¿cómo estos se pueden aplicar a las áreas que consideramos de interés?

ARTÍCULO CENTRAL

SMART CITY

Actualmente existen programas de capacitación relacionadas con sensores remotos y teledetección que ofrecen distintas instituciones y organizaciones de forma gratuita como por ejemplo ARSET - NASA Applied Remote Sensing Training. ARSET trabaja directamente con varios programas de la ONU y muy específicamente con el UN Biodiversity Lab, principalmente dedicados a apoyar los objetivos de conservación y desarrollo sostenible.

UN Biodiversity Lab es una plataforma gratuita de planificación geoespacial destinada al control de pérdida de biodiversidad. En esta plataforma se puede acceder, cargar, y manipular grandes conjuntos de datos, y con estos generar información pertinente para los tomadores de decisiones.

Los objetivos del UN Biodiversity Lab son: crear alfabetización espacial para la toma de decisiones, utilización de datos geoespaciales para mejorar la transparencia en los procesos de gestión de recursos, y aplicar conocimientos sobre datos espaciales para cumplir con el Convenio sobre la Diversidad biológica (CDB) y la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible En el caso de ARSET, los ciclos de webinars ofrecidos en esta plataforma web ayudan a entender cómo los sensores remotos pueden abordar ciertas problemáticas. En algunos casos se requiere experiencia previa con sistemas de información geográfica o softwares de procesamiento de imágenes satelitales, pero en sí ofrecen gran cantidad de información relevante y de importancia.

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Adicionalmente, por la falta de conocimiento o manejo de softwares de procesamiento de datos de sensores remotos y por la necesidad de obtener información real y precisa, comienzan a surgir plataformas como Google Earth Engine, una herramienta innovadora destinada al análisis geoespacial.

Google Earth Engine está respaldada por la infraestructura de Google, posee un gran almacenamiento de datasets de varios sensores como Landsat o Sentinel - en realidad petabytes de imágenes de satélites y conjuntos de datos geoespaciales-. Ofrece funciones API para realizar los procesos de análisis necesarios y además el Code Editor donde se juntan todos los elementos.

Las ventajas de esta herramienta son: contiene imágenes históricas desde hace más de 50 años, que permite construir un análisis multitemporal completo en cualquier caso de estudio. Admite la carga de datos raster y vectoriales, mostrar los resultados en Google Maps o GIS y además es gratuito. Este año 2021 también fue lanzado Unfolded Studio, otra plataforma para análisis de datos geoespaciales, de la que se hizo una reseña en esta edición de Twingeo.

Sumado a lo anterior, no pueden dejarse de lado los lenguajes de análisis de datos están tomando cada día más fuerza (R, Phyton,Matlab), gracias a las capacidades que ofrecen para el procesamiento de datos geoespaciales.

URBANO - RURAL ¿Cómo los sensores remotos ayudan a tomar mejores decisiones en el ámbito urbano y rural?

Son muchas las aplicaciones de los sensores remotos en el ámbito urbano, desde la actualización del catastro, identificación de ámbito urbano/rural, clasificación de usos de la tierra, análisis de la expansión urbana y también determinar áreas donde se ha producido crecimiento urbano tanto formal o informal (asentamientos no controlados/barrios), identificación de nuevas construcciones.

En fin, tomaría buen tiempo explicar cada una de ellas. Lo importante en esto, es saber elegir el tipo de sensor, resolución espectral/espacial, radiométrica y temporal, y además qué es lo que se quiere obtener de la imagen.

Cada sensor está diseñado par aun propósito específico y de allí afloran todas los usos que pueden darse a las imágenes. Al momento de realizar una investigación se debe decidir con que tipo de sensor se desea trabajar opticos o radar por ejemplo. Luego, con las imágenes se realizan todo tipo de análisis, como la detección de cambios o análisis de firmas espectrales, todo esto para describir el comportamiento del elemento que se encuentra en la superficie terrestre.

En el caso de las áreas productivas se habla actualmente de la agricultura 4.0, donde las herramientas de teledetección y el IoT (internet de las cosas) se unen para solucionar los problemas relacionados con la seguridad alimentaria.

A través de las tecnologías se puede optimizar los procesos de producción de alimentos, reducir costos de monitorización, y máximo aprovechamiento de los recursos. Para lograr una completa efectividad en la agricultura 4.0 es necesario contar con: sensorización ambiental, uso de drones y teledetección, inteligencia artificial y trazabilidad.

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La sensorización ambiental, por ejemplo, permite conocer en tiempo real el estado de las áreas agrícolas (cultivos), para así evitar futuros problemas por plagas, planificar cultivos, o identificar la salud de las plantas.

La agricultura 4.0 es llamada también la segunda revolución verde, con la que se recopilan datos de campo para mejorar la productividad y calidad de lás áreas agrícolas, para ello se utilizan todo tipo de sensores terrestres drones o cámaras

Los datos geoespaciales aportan valor a todos los proyectos y son necesarios para lograr tener una real visión de la dinámica espacial. Antes de pensar en llenar a una ciudad de sensores y hacer que capturen miles y mollones de datos a diario, hay que pensar en el entorno como un organismo vivo. La cantidad de datos que se obtienen de sensores no sirven de nada si no sabemos que hacer con ello y como transformar eso en un beneficio, así como combinarlos con otras tecnologías.

PROYECTOS Los sensores remotos son una poderosa herramienta para el seguimiento y control de los recursos naturales. Trabajé hace algunos años en una investigación para la determinación de cambios en los espejos de agua de algunos embalses en Venezuela. Todo a través de percepción remota y utilizando imágenes del Satélite de observación de la tierra venezolano VRSS-1 Satélite Miranda y Landsat 8-OLI. Esta investigación se realizó para identificar cómo las variaciones del espejo de agua del embalse derivaban en problemas de desabastecimiento de agua potable en Venezuela. En los últimos años el problema con el suministro de agua potable se ha acrecentado en todo el territorio.

Al contar con las imágenes satelitales de un sensor venezolano y un sensor que provee imágenes completas y que a su vez pueden obtenerse de forma gratuita, se hace más sencillo conocer la dinámica espacial, y por tanto actuar de forma precisa y eficiente, Los resultados de este estudio, indicaron que en el embalse se produjeron variaciones importantes que se tradujo en fallas del suministro de agua potable. Como analistas, nos cuesta entender como hay tanta información disponible pero que no es utilizada correctamente para la toma de decisiones. Actualmente el Machine learning – Deep learning, está siendo adaptado para aplicarse a imágenes satelitales y analizar cambios multitemporales en un área de forma rápida y precisa.

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Delineación del Área Urbana y Rural del Estado Aragua – Venezuela con Percepción Remota Por: Ysvett Hermoso y Manuel Aguiar Algunas poblaciones a nivel mundial presentan ritmos muy altos de crecimiento demográfico y rápidas modificaciones del tejido urbano generando como consecuencia la dificultad de planificación de desarrollo urbanístico para una ciudad.

La teledetección espacial es una herramienta de vital interés para la observación permanente de las ciudades, exhaustividad en la geografía de una zona, generando reducción de costos operacionales, tiene carácter numérico de los datos, riqueza de la información registrada, captación del tejido urbano y las diferenciaciones internas en la ciudad se vuelven posibles.

Se utilizó datos de los satélites: Landsat 8 y Suomi National Polar - orbiting Partnership (Suomi NPP), con el propósito de vectorizar las zonas urbanas y rurales del estado Aragua, Venezuela.

A partir de los datos capturados se obtiene la reflectancia espectral, permitiendo así la visualización de las diferentes variables, como la vegetación, construcciones, cuerpos de aguas, entre otros; y con el uso de índices se realizó la caracterización del terreno en la zona de estudio; mientras que los datos del Suomi NPP realizan capturas nocturnas de las luces artificiales de asentamientos humanos y producen valores de radianza en unidades de nano Watts/cm²/sr.

La integración de los resultados de ambos satélites, muestra la delineación de las poblaciones rurales y urbanas en la zona de estudio. En los últimos años se han presentado cambios espaciales asociados al crecimiento de sectores urbanos en el territorio

Este panorama dinámico genera la necesidad de actualizar las bases cartográficas, para hacer frente a la planificación territorial basada en criterios espaciales de información georeferenciada.

De ahí, se define la teledetección como la recopilación e interpretación de información sobre un objetivo sin estar en contacto físico con el objeto.

Adicionalmente, proporciona una vista de la zona y la diferencia de textura, forma y patrón para diferentes unidades. Esa experiencia demuestra que la técnica de sensores remotos permite la obtención de información de zonas de difícil acceso en campo [1].

De esta manera, es necesario contar con una serie de procedimientos, técnicas y herramientas que permitan dar solución a interrogantes espaciales para entender el cambio de uso del terreno en áreas pobladas, y evaluar los impactos de estos cambios en los ecosistemas y recursos regionales.

Así cmo aplicar tecnologías para el monitoreo, análisis y predicción de tasas, patrones e impactos de cambios del terreno como consecuencia de causas naturales y humanas.

Con este propósito, se estableció como objetivo la delimitación del área rural y urbana del estado Aragua, Venezuela, el cual posee una extensión geográfica de 7014 km² y una población estimada para el año 2015 de 2.475.689 de habitantes según el Instituto Nacional de Estadística, ocupando el 6to lugar de los estados más poblados de Venezuela.

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A partir del empleo de técnicas de interpretación visual y digital de imágenes satelitales Landsat 8 y Suomi National Polar - orbiting Partnership (Suomi NPP), que proporciona mejoras significativas en el monitoreo ambiental operacional y predicción numérica del tiempo.

Al este con las estados Miranda y Vargas, mientras que la parte Sur del estado está incrustada en el estado Guárico y al Oeste limita con el estado Carabobo

Con imágenes de 22 bandas y radiométricas que cubren longitudes de onda de 0,41 a 12,5 micrones, proporcionando los registros de datos del sensor para 23 registros de datos ambientales incluyendo aerosol, propiedades de nubes, fuego, albedo, el hielo y la nieve, la vegetación, la temperatura superficial del mar, el color del océano y las aplicaciones relacionadas con la luz visible durante la noche [2].

En el desarrollo de esta investigación se utilizaron imágenes de los sensores OLI-TIRS y VIIRS-DNB (Ver Tabla 1).

Esto permitiría que los planificadores urbanos y los responsables de la toma de decisiones comprendan y evalúen oportunamente el crecimiento urbano con los cambios relacionados con la cobertura de la tierra y sean conscientes del uso sostenible de las inestimables tierras naturales.

Se seleccionó el estado Aragua – Venezuela (Fig.1), limitada al Norte con el Mar Caribe, se presentan montañas de la cordillera de la Costa y de la Serranía del Interior.

En medio del sistema montañoso se encuentran la depresión del lago de Valencia y los valles de Aragua.

METODOLOGÍA

Inicialmente se realizó la corrección espectral de la escena del sensor OLI, transformando los valores de número digital (ND) a reflectancia en el tope de la atmosfera (TOA) [3].

Los valores enteros de 16 bits en el producto L1 también se pueden convertir en reflectancia TOA. La siguiente ecuación se utiliza para convertir los valores DN de nivel 1 a reflectancia TOA, según lo establecido en (1).

Donde: • ρλ'= TOA Reflectancia Espectral Planetaria, sin la corrección del ángulo solar. (Sin unidad).

• Mρ = Factor multiplicador de reflectancia para la banda. (REFLECTANCEW_MULT_ BAND_n de los metadatos).

• Aρ = Factor de escala aditivo de reflectancia para la banda (REFLECTANCE_ADD_ BAND_N de los metadatos).

• Qcal = L1 valor de píxel en ND

Fig. 1. Ubicación del área 24

Tabla 1.

2. Índice de agua normalizada (NDWI)

de

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Fig. 3 A. Imagen NDVI de Landsat-8 en escala de grises. B. Imagen NDVI de Landsat-8 en colores de rojo a verde.

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Después de haber realizado la corrección atmosférica se procedió al cálculo de diferentes índices de vegetación, con el fin de mejorar el análisis espectral y visual del objetivo de estudio en combinación de datos que se pueden extraer de la banda 10 y la integración de estos productos con la imagen VIIRS - DNB (Luz nocturna) permitió generar la delimitación de zonas urbanas y rurales de estado Aragua. Con el fin de facilitar la comprensión del lector, se establece el siguiente diagrama de flujo (Fig. 2).

diferencia

Este índice se calculó para delinear características de agua abierta, que se expresa de la siguiente manera: NDWI = (GREEN - NIR) / (GREEN + NIR)

A. Cálculo de índices de vegetación (NDVI, NDWI, SAVI, NDBI).

1. Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) Con el fin de destacar las áreas con mayor vigor de la planta y reducir el efecto de las sombras causadas por el relieve, se utilizan índices de vegetación. Inicialmente, el NDVI se calcula mediante la siguiente fórmula: NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED) En la Fig. 3 - A, se muestran zonas con un alto índice de brillo (blanco) lo cual representa un valor de pixel cercano a 1, es decir, una vegetación en buen estado de salud o que su condición de biomasa es abundante. Por lo contrario, los valores que oscilan entre -1 y 0 indican una vegetación estresada o inexistente. Para efectos de visualización se aplicó una escala de colores, donde se observa en tonos verdes los valores comprendidos entre 0.5 y 1 los resultados en la Fig. 3 - B.

Este índice maximiza la reflectancia del agua utilizando longitudes de onda de luz verde y minimiza la reflectancia de NIR por las características del agua mientras que toma ventaja de la alta reflectancia de la vegetación y características del suelo [4].

Como resultado, las características del agua se mejoran dado que los valores positivos de la vegetación y el suelo se suprimen debido a que tienen valores cero o negativos.

Sin embargo, las aplicaciones del NDWI en las regiones del agua con el fondo del suelo construido como el caso de la ciudad de Maracay no eran tan acertadas como la expectativa.

La información sobre el agua extraída en estas regiones a menudo se mezclaba con el ruido del área construida porque muchas zonas urbanizadas también tienen valores positivos en la imagen derivada del NDWI. Las características del suelo construido son similares con las del agua, es decir, reflejan la luz verde más que el infrarrojo cercano.

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En consecuencia, el cálculo del NDWI también produce un valor positivo para la tierra construida al igual que para el agua.

Para remediar este problema, [5] modificó el NDWI usando una banda infrarroja media (MIR) para sustituir la banda NIR en el NDWI. El NDWI modificado (MNDWI) se expresa de la siguiente manera: MNDWI = (VERDE - MIR) / (VERDE + MIR)

El SAVI se calcula utilizando la siguiente ecuación: SAVI= {((NIR-RED)/((NIR+RED+L) )}*(1+L) Donde L es un factor de corrección que varía de 0 para densidades muy altas a 1 para densidades muy bajas. Se utilizó un valor de 0,5 en este estudio debido a que la zona posee una densidad de vegetación intermedia (Fig. 5).

Si se utiliza una banda MIR en lugar de una banda NIR, la tierra construida debe tener valores negativos manteniendo los valores de agua positivos.

Por consiguiente, las características mejoradas del agua ya no tendrán un ruido de tierra construido en una imagen MNDWI (Fig. 4).

3. Índice de Vegetación Ajustada al Suelo (SAVI) Este estudio utilizó el SAVI para destacar las características de la vegetación debido a su ventaja sobre el NDVI cuando se aplica en un área con baja cubierta vegetal como las áreas urbanas. SAVI puede trabajar en el área con una cobertura vegetal de hasta el 15%, mientras que el NDVI sólo puede trabajar eficazmente en el área con una cobertura vegetal superior al 30% [6].

Fig. 5 Imagen Landsat – 8 SAVI.

4. Índice de construcción de diferencia normalizada (NDBI) El desarrollo del índice fue basado en la respuesta espectral única de los suelos edificados que tienen mayor reflectancia en el rango de longitud de onda MIR (2,107 μm – 2,294 μm) que en el rango de longitud de onda NIR (0,851 μm – 0,879 μm).

NDBI se calculó con la siguiente fórmula: NDBI = (MIR - NIR) / (MIR + NIR)

Fig. 4 Imagen Landsat – 8 MNDWI.

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En esta investigación se muestran algunas zonas de vegetación con valores positivos de NDBI, en ciertos lugares donde se debería obtener valores negativos. De igual manera, ocurre en zonas de cuerpos de agua con alta concentración de material en suspensión (CMS), con un comportamiento en el cual la longitud de onda MIR se manifiesta con mayor intensidad que en la onda NIR.

El contraste de la escena NDBI no presenta valores tan óptimos como en los índices SAVI y MNDWI, debido a que gran cantidad de los pixeles de la vegetación y cuerpos de agua poseen valores NDBI positivos, siendo considerados como ruido en los resultados obtenidos (Fig 6).

B. Cálculo de la temperatura de imágenes Landsat – 8.

Para el cálculo de la temperatura es necesario convertir los valores ND (Número Digital) a la radianza espectral [1], y utilizando (7) de acuerdo con los valores de los metadatos de la imagen.

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Por tanto, la reflactancia se eleva en la región de longitudes de onda larga. La vegetación más seca y el agua con CMS alto tendrán valores NDBI positivos. Cuando se calcula utilizando (6), presentando ruido en la imagen NDBI.

Lλ=ML* Qcal+AL Donde Lλ = Espectro (W / (m² * sr * μm)) ML = Factor de escalado multiplicativo de radianza para la banda (RADIANCE_MULT_ BAND_n de los metadatos) AL = Factor de escalado aditivo de la radianza para la banda (RADIANCE_ADD_BAND_n de los metadatos).

Qcal = L1 valor de píxel en ND.

Fig. 6 Imagen Landsat – 8 NDBI.

Esto sugiere que las características urbanas no pueden ser extraídas simplemente sobre la base de un Imagen NDBI. Así que es necesario combinar el NDBI con SAVI y MNDWI para extraer el acumulado. Esta combinación puede eliminar la vegetación y el ruido del agua, y mejorar así la extracción de las edificaciones (Fig. 7).

Para el cálculo de la temperatura es necesario convertir los valores ND (Número Digital) a radianza espectral (1).

Entonces, la temperatura de brillo se emite desde el suelo de cálculo de superficie por la ecuación T=K2/Ln(K1/Lλ+1) Donde T = TOA Temperatura de brillo, en Kelvin.

Lλ = Espectro (W / (m² * sr * μm)) K1 = Constante de conversión térmica para la banda (K1_CONSTANT_BAND_n de los metadatos)

Fig. 7 Extracción de la imagen acumulada. (Combinación NDBI, SAVI y MNDWI).

K2 = Constante de conversión térmica para la banda (K2_CONSTANT_BAND_n de los metadatos)

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TWINGEO - ARTÍCULO Los datos obtenidos a partir de la temperatura superficial están expresados en grados Kelvin (ºK), y posteriormente transformados a grados Celsius. [7] De acuerdo con los valores obtenidos a partir de la imagen de la temperatura superficial se realizó la clasificación, como se muestra en la Fig. 8, que presenta una uniformidad de temperatura según los diferentes rangos.

Fig. 8 Imagen Landsat – 8 Temperatura superficial.

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C. Datos Suomi NPP (datos de luz nocturnos).

Los datos se descargaron del sitio web de NGDC-NOAA (National Geophysical Data Center 2016).

En función de sus altos valores de brillo, son asociados a posibles zonas pobladas o de actividad humana (Fig. 9).

Fig. 9 Imagen Suomi NPP..

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RESULTADOS La integración de la imagen Suomi NPP (Datos de luz nocturna) con las imágenes productos de la extracción de zonas construidas, a partir de los índices y temperatura utilizando las herramientas de los programas Erdas y QGIS (Fig. 10), con el fin de identificar muy claramente los umbrales que delimitan el estado Aragua con las áreas urbanizadas y los umbrales de menor intensidad permanecen como áreas rurales, siendo generados vectorialmente.

Fig. 11 Combinación entre la Imagen de temperatura superficial e imagen Suomi NPP.

En este estudio se realizó la vectorización de los umbrales de luminosidad para la imagen. A partir de las Fig.12 - 13, donde se combinan diferentes índices, temperaturas y brillo (Suomi NPP) es posible determinar los perímetros de las áreas definidas como urbanas y rurales correspondientes al estado Aragua [8].

Aproximadamente se obtiene un área urbana total de 742,877 km² y rural de 570,105 km².

Los perímetros de los umbrales se indican en la Fig. 12.

Fig. 10 Combinación entre la Imagen de áreas construidas e imagen Suomi NPP.

Adicionalmente, se muestra una comparación de la imagen Suomi NPP y temperatura superficial, donde se observa una evidente coincidencia en las áreas asociadas actividades humanas con temperaturas superiores a >19 C° y valores de luminosidad equivalentes a 32.81 (nanoWatts/cm²/sr), resaltantes en las principales ciudades del estado Aragua (Fig. 11).

Fig. 12 Zonas construidas obtenidas a partir de imágenes Landsat – 8. Zonas urbanas (polígonos de color magenta) y rural (polígonos de color azul).

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CONCLUSIONES El conocimiento de la distribución espacial de las coberturas de uso del suelo es indispensable para la formulación de políticas efectivas de ordenamiento territorial y de gestión sostenible de las actividades humanas a distintos niveles de organización. Actualmente, las técnicas de percepción remota han facilitado los estudios de caracterización del territorio que permiten manipular grandes volúmenes de información geográfica.

A partir de los datos disponibles, se observó que la detección de ciudades como Maracay, La Victoria, Las Tejerías,…, y pueblos (El Ojo de Agua, La Carita, Quebrada Honda,…) está limitada por varios factores como el agua y la arena seca, ya que contienen grandes cantidades de sedimentos y minerales que causan una reflectancia similar a las áreas construidas siendo este el principal problema localizado en el área de estudio como resultado de su entorno geográfico.

Incluso con estas limitaciones, la imagen de la luz nocturna del Suomi NPP es un dato potencial para identificar la presencia humana, no sólo las regiones urbanas, sino también cualquier otra actividad que requiera iluminación, ya que la agricultura está estrechamente relacionada con las zonas rurales.

Es un factor importante la obtención y/o cálculo de las áreas construidas debido a que son la base para determinar la correspondencia entre las áreas urbanas homogéneas y los umbrales de brillo que delimitan las imágenes Suomi NPP. Este estudio muestra con éxito que las imágenes Landsat - 8 y Suomi NPP pueden usarse para delinear tipos de cobertura vegetal urbana y rural

SOBRE LOS AUTORES Ysvett Hermoso (1991), venezolana. Ingeniera Geofísica de la Universidad Central de Venezuela 2015, investigadora de Agencia Bolivariana para Actividades Espaciales (ABAE) hasta 2018, Postgrado en Evaluación y gestión de riesgos geológicos y climáticos, Facultad de Ciencias Geológicas, Universidad de Gineva, Suiza 2019-2020.

Manuel Aguiar (1976), venezolano, Técnico Superior Universitario en Mecánica 2000, Ingeniero Civil de la Universidad Nacional Experimental de la Fuerza Armada (UNEFA) 2012. Diplomado de Procesamiento de Imágenes Satelitales y Fotogrametría Indian Institute of Remote Sensing (IIRS). Investigador e instructor del curso de Procesamiento Digital de Imágenes del Satélite Miranda VRSS-1 de la Agencia Bolivariana para Actividades Espaciales 30

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DETECCIÓN DE CAMBIO

CON IMÁGENES DE RADAR Por : María Machado y Gabriela Quintana

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Un radar emite energía electromagnética y detecta el eco que regresa de los objetos reflejados. La naturaleza de la señal del eco de retorno contiene información sobre el objeto (Skolnik, 1990)

El Arco Minero del Orinoco se organiza en cuatro 4 áreas, pero el área objetivo es el bloque Manuela Saénz ver fig 1.

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La zona de Desarrollo Estratégico nacional Arco Minero del Orinoco, tiene una superficie de 111.843 km², delimitada por una poligonal cerrada definida por vértices expresados en valores de coordenadas UTM Datum SIRGASREGVEN husos 19 y 20.

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Los datos de teledetección con su sinóptica y cobertura regular en un corto intervalo y calidad de imagen consistente proporcionan una fuente viable de información actualizada cobertura de la tierra que se puede extraer de manera eficiente.

El objetivo es mostrar los resultados de la aplicación de la metodología de detección de cambios en imágenes de radar sobre el bloque Manuela Saénz del Arco Minero del Orinoco con el fin de identificar zonas con cambios debido a la actividad minera u otras causas.

Se trabajó tres métodos de detección: cambio de la retrodispersión de los elementos dentro de la escena, visualizado en combinación RGB y segmentación de cambios a través de umbrales, con pares de escenas de imágenes ALOS PALSAR con una temporalidad de 3 años.

Fig. 1. Zona de estudio

METODOLOGÍA Se descargaron un total de 16 imágenes de la misión ALOS PALSAR-1 entre los años 2007 2010 de la plataforma Alaska Satellite Facility ASF Vertex en banda L, frecuencia que permite lograr un buen rendimiento de indicación de objetivos móviles y obtener potencia alta con antenas de ancho de haz estrecho.

Se procedió a trabajar con pares de imágenes, definiendo una como la imagen maestra y la otra como imagen esclava, se realizó un procesamiento básico complementario, con calibración radiométrica , filtraje Lee 3x3, y corrección geométrica usando el MDE SRTM 1 arc seg.

Las imágenes están en nivel 1.5 con procesamiento previo, multilook y proyección cartográfica, con un ángulo off nadir de 34.3°, polarización HH+VV y con un modo fino en doble polarización (FBD) y con un tamaño de píxel de 12,5 m y con una cobertura de 70 km.

Luego se realizó el corregistro entre pares, con registro espacial entre las imágenes, utilizando interpolación bilineal y geolocalización entre pares.

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Se aplicaron tres métodos para la detección de cambios:

Donde X� es la media de la energía de retrodispersión por píxel en la escena

1. Composición multitemporal en RGB, donde se evalúa el incremento y decrecimiento de la retrodispersión a través de los coeficientes de retrodispersión, otorgándole una codificación de tres colores: Verde: Decrecimiento de la retrodispersión-Morado: Aumento de la retrodispersión-Negro: Áreas sin cambios.

Segmentación de cambios, luego del cálculo del Log Ratio y en base a este estadístico se procede a definir los valores umbrales para la generación de la segmentación de cambios.

Se toma la media y la desviación estándar de la banda de las proporciones teniendo la media + o – la desviación estándar, permitiendo generar un mapa binario, donde los valores cercanos o iguales a 1 reflejan cambios generados.

2. Log Ratio o Índice de Probabilidad, para determinar los cambios estadísticos es considerando la estimación de proporciones, muchos autores utilizan la intensidad como medida, pero para este caso nos ajustaremos a lo sugerido por (Foumelis, 2015) quien utiliza la amplitud como parámetro para la estimación, teniendo una varianza independiente de los valores absolutos de la media de la retrodispersión.

3. De acuerdo a Preiss y Stacey 2006, como alternativa de aproximación para discriminar entre aquellas regiones afectadas por cambios antrópicos de aquellas que no lo son, pueden ser logradas a través de la detección de un test de hipótesis. Dentro de esta aproximación la detección de cambio es determinada si el par de píxeles:

En un área local son realizaciones nulas (escena sin cambios) hipótesis H0 o una alternativa (escena con cambios) hipótesis H1.

En una vecindad local dada de N píxeles independientes una simple ecuación estadística para determinar si los píxeles son realizaciones de una hipótesis de no cambios o de una hipótesis de cambios es el índice de probabilidad definida como:

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RESULTADOS Se obtuvo un total de 24 imágenes como resultado de las tres técnicas de detección de cambios: composición multitemporal en RGB, banda de índice de probabilidad y banda de segmentación para el bloque Manuela Sáenz. Se observó todo el bloque con las imágenes en combinación RBG, sin embargo, se interpretó cada imagen por separado y se comparó cada resultado obtenido.

Los colores morados y verdes reflejan cambios, en ellos se da incremento y descrecimiento de la retrodispersión.

En el morado existe un incremento de la retrodispersión que pudiera inferirse por remoción del elemento y al quedar expuesto aumenta la respuesta como se observa en la fig. 2.Se muestra cambio en la zona noreste con el método de composición en RGB incremento del color morado.

Fig. 2. Resultados de la detección de cambio.

Cuando se observa la misma área pero en la banda de segmentación observamos valores de 1 en color rojo intenso en la zona de posibles cambio que se asociada a cambio por cultivos, en el índice de probabilidad se observa valores mínino -1.32 en la zona noreste y en las otras área zonas con valores máximo de 0.53.

La fig. 3, es el resultado de las imágenes con fecha de 9-06-07 y 17-06-2010, tienen una diferencia de tiempo de 3 años. Se observa en la primera imagen en composición en RBG, cambios en la zonas cercanas al río. En la banda de segmentación, el valor máximo de 1 indica cambios, en color rojo en las zonas cercanas al río y para el índice de probabilidad los valores máximos son de 0.64 alrededor del río.

Los cambios evidenciados en el cauce y en el caudal del río son debido al transporte de elementos en suspensión, sedimentos, por la posible intervención en áreas adyacentes.

Fig. 3. Resultados de la detección de cambio.

La fig.4, muestra los cambios para las imágenes en la zona noroeste en la localidad de Caicara del Orinoco, en la banda de segmentación el valor máximo es 1 y mínimo de 0.99.

En la imagen de índice de probabilidad con máximo 0.56 y mínimo -1.13.

Se deduce que dichos cambios estén asociados a construcciones y actividades mineras propias de la zona.

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En la fig. 6, observamos en la zona noroeste con valores para la banda de segmentación máximo de 1 y mínimo de 0.99.

Para la banda de índice de probabilidad el valor máximo es de 0.69 y mínimo -0,87. los cambios se pudieran asociar a cultivos y poblaciones rurales.

Fig. 4. Resultados de la detección de cambio.

En la fig. 5, se evidencian cambios en las zonas cercanas al río, el valor máximo es 1 y mínimo 0.99 en la banda de segmentación.

Los resultados de la banda de índice de probabilidad es de 1 y -1,7.

Todos los métodos coinciden en las zonas de cambio que pudieran asociarses a áreas de producción de algodón y construcciones viales relacionadas con el puente sobre el Orinoco.

Fig. 6. Resultados de la detección de cambio.

En la fig. 7 los cambios que coinciden para la zona cercana al río dirección Suroeste con valores de segmentación de 1 a 0.99 y para el índice de probabilidad de 0.67 y -1.5.

Fig. 5. Resultados de la detección de cambio.

Fig. 7. Resultados de la detección de cambio.

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Finalmente en la última imagen del bloque Manuelita Sáenz no se observa zonas con cambio significativo, sin embargo, los valores de la bandas de segmentación se encuentra entre 1 y 0.99 y de 0.53 y -0.84 para el índice de probabilidad. fig.9.

Fig. 8. Resultados de la detección de cambio.

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En la fig. 8, se observa que el cambio en la banda de segmentación no es igual a los cambios observados en la banda de índice de probabilidad, ya en la banda de segmentación los cambios son hacia la zona noreste cercanos al río mientras que en la banda de índice de probabilidad el cambio está hacia el norte.

Fig. 9. Resultados de la detección de cambio.

CONCLUSIONES La detección de cambios a partir de imágenes de radar es muy útil para la evaluación de los cambios en el ambiente, aunque es necesaria la utilización de varios métodos para su validación. La importancia de los métodos de composición multitemporal en RGB, índice de probabilidad y segmentación. Cada método está afectado por la decorrelación entre las imágenes. Los cambios no sólo pudieran atribuirse a la actividad minera, sino también por procesos erosivos, remoción de la cobertura vegetal, o la silvicultura -cultivo y explotación racional de los bosques, ya que la zona cuenta con excelentes especies maderables.

Los métodos aplicados permiten identificar y evaluar áreas de interés, basados en los procesos de cambios detectados, como resultado de posibles actividades antrópicas; esto disminuye el tiempo dedicado a campañas de campo, y así determinar zonas afectadas.

Sin embargo, es necesario complementar los resultados obtenidos con investigación de campo en las zonas , sin dejaar de lado la colaboración con instituciones involucradas con la actividad ambiental y minera del país.

LAS AUTORAS Machado B. Maria. Venezuela 1988. Investigadora, graduada como Ingeniero Geofísico en la Universidad Central de Venezuela en el 2014, Magister en Ciencias Geológicas UCV.

Gabriela Quintana. Venezuela.

Licenciada en Geografía UCV en 2008. Especialista en Sensores Remotos y GIS en el Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Especialista en Sistemas de Aplicaciones Terrestres - 2013. Magister en Ciencias Geológicas–UCV

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TINKERERS

FAB LAB Milena Orlandini Co Fundadora de Tinkerers nos cuenta sobre los aportes de la empresa en en ámbito geoespacial

Por: Laura García P. ¿Que es Tinkerers Lab y cuáles son sus objetivos?

Tinkerers es una empresa de Geointeligencia y Urban-Rural Computing. Nuestros objetivos son, por un lado, cambiar la forma en que utilizamos, visualizamos y analizamos los datos geoespaciales, facilitar la comprensión de estos datos, más aún en la era del Big Data y cuando los datos geoespaciales se estázn utilizando cada vez más y en sectores mucho más amplios.

Para ello, combinamos diferentes tecnologías disruptivas, como la Tecnología Espacial (Observación de la Tierra o GNSS), Inteligencia Artificial, IoT, Computer Vision o tecnologías 3D como Realidad Mixta, Aumentada o Virtual y Hologramas, Fabricación Digital para crear proyectos innovadores para Smart Cities/ Regions, gestión y monitoreo de recursos naturales, prevención de desastres, turismo, etc.

Por otro lado, queremos crear, con la ayuda de las nuevas tecnologías, soluciones que puedan ayudar a actuar en los grandes retos de nuestros tiempos, como el cambio climático, que es el responsable de cerca del 90% de los desastres naturales, que cada año incrementan su número y su intensidad.

¿Quiénes son las personas que están detrás de este proyecto?

Somos tres mujeres emprendedoras, Milena Orlandini, Ángela Bedoya y Claudia Orlandini, apasionadas por la Ciencia, la Tecnología y el emprendimiento.

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Contamos con un equipo multidisciplinar, todos con una gran visión de futuro y apuesta por las tecnologías disruptivas ¿Puede definir inteligencia Geoespacial y Digital Twin (Gemelo Digital)? cuál es la importancia de ambos en esta 4ta Revolución industrial La capacidad de analizar y extraer al máximo, información de datos geoespaciales que pueda ser de utilidad, podría ser una definición simple y rápida. Mientras que con un Gemelo Digital se trata de reproducir de forma artificial un equipo, un proceso, etc. para analizar comportamientos, funcionamientos, para realizar mejoras, evitar fallos, mejorar su eficiencia, etc.

En nuestro caso, hacemos Gemelos Digitales de la Tierra, podemos reproducir cualquier lugar del planeta (en algunos casos incluso hemos salido al Sistema Solar y replicado asteroides, topografías de la Luna o Marte y recrear situaciones como tormentas de arena a través de la RV) y visualizar una situación actual o realizar simulaciones para prevención por ejemplo.

En la Cuarta Revolución Industrial o Industria 4.0 se podría decir que las diferentes tecnologías que han surgido, muchas de ellas juegan un papel aún más relevante cuando se combinan y eso es precisamente lo que hacemos con HAToM, combinar varias de las disciplinas de la I4.0 para crear un proyecto muy potente.

TWINGEO-ENTREVISTAS ¿Qué es HAToM y cómo desarrollaron esa plataforma?

HAToM es una plataforma 3D inmersiva e interactiva de visualización de datos geoespaciales, que permite visualizar y analizar complejos datos de una forma mucho más comprensible y con un lenguaje universal: el visual, algo que resulta de vital importancia cuando se trabaja en equipos multidisciplinares y cuando se necesitan respuestas rápidas y eficaces. La plataforma está compuesta por un modelo topográfico 3D -que fabricamos en Tinkerers- y datos digitales que son proyectados sobre éste.

Es una plataforma que no sólo combina diferentes tecnologías, sino diferentes tipos de datos, de diferentes fuentes y plataformas, esto hace que HAToM sea una plataforma “all-in-one” ya que centraliza, en una sola, todos los datos, facilitando la gestión de ingentes cantidades de datos que provienen de diferentes fuentes, proveedores, etc Una de las grandes ventajas que proporciona la plataforma es la de poder visualizar diferentes tipos datos, de forma simultánea e incluso en tiempo real.

La otra gran ventaja es que el 3D le proporcionan un gran realismo y facilita la comprensión de datos por ejemplo topográficos, al contrario de lo que sucede con mapas 2D, vivimos en un mundo en 3D, nuestro cerebro asimila mejor y más rápido los datos de esta forma.

El desarrollo de la plataforma viene de un proyecto anterior de hace ya algunos años, en el que combinábamos datos geoespaciales y Realidad Aumentada, pero nos adelantamos en el tiempo y no era el momento para tecnologías tan disruptivas para entonces como la Realidad Aumentada y nos desaconsejaron seguir adelante. Pero no desistimos, sino que transformamos el proyecto, analizamos qué se movía a nivel de nuevas tecnologías en Roma, Londres o San Francisco por entonces y de allí surge el proyecto, al combinar no sólo dos tecnologías, sino muchas más.

Presentamos el proyecto a la Incubadora de empresas de la Agencia Espacial Europea donde tuvimos la oportunidad de desarrollar los primeros prototipos.

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¿Cuáles son las principales aplicaciones u objetivos de HAToM ¿cómo hacen posible la combinación de IoT o Big Data?

HAToM es una plataforma muy versátil y transversal que puede adaptarse a cualquier Smart Office Tool, por ejemplo para ayuntamientos o diversas entidades públicas que gestionen ciudades o territorios o empresas privadas que trabajen con urbanismo o gestión de riesgos.

Las áreas de aplicación van desde proyectos de Smart Cities y Smart Regions, gestión y monitoreo de recursos naturales como los Parques Naturales o Reservas de la Biosfera, prevención de desastres para cuerpos de rescate, seguridad ciudadana e industrial (complejos industriales o logísticos), turismo, deportes extremos como estaciones de esquí, museos, centros de investigación, institutos oceanográficos, geográficos, etc.

La fuente de datos como hemos comentado, puede ser múltiple, una de estas fuentes son los sensores IoT que nos proporcionan gran cantidad de valiosos datos en tiempo real. Esto nos ayuda a proporcionar una visión a “vista de pájaro” de una localización en una determinada situación.

El Big Data no solo los sensores, lo generan las empresas y las entidades públicas, muchas veces sin saberlo o sin saber cómo gestionar estos datos, qué hacer con ellos. Estos datos son una de las fuentes más valiosas de información que alimentan la plataforma HAToM. Ayudamos a las entidades a encontrar datos y qué utilidad darles cuando las utilizamos con HAToM.

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La innovación social digital está en el ADN de Tinkerers, no sólo somos un equipo apasionado por la ciencia, la tecnología y el emprendimiento, sino por la divulgación.

De dónde provienen los datos que se muestran en la plataforma HAToM, ¿utilizan datos obtenidos en tiempo real?, cuázles procedimientos de pre y post procesamiento siguen para lograr un resultado visual.

La principal fuente de datos de HAToM son de satélites de observación de la Tierra que se complementan con datos geoespaciales que tiene el cliente o datos abiertos, datos en tiempo real bien de sensores IoT propios o de proveedores externos, intranets, plataformas externas, etc.

Es la versatilidad de HAToM, el “all-in-one”, que sea multifuente, multiplataforma, cualquier tipo de dato que se pueda georreferenciar se puede utilizar.

La simultaneidad y el tiempo real son fundamentales para el cliente y en esto centramos mucho de nuestros esfuerzos. El pre procesamiento puede ser el mismo que cualquier dato geoespacial, sean datos captados desde el espacio o georreferenciados.

El post procesamiento es la “salsa secreta” de nuestro proyecto, un software pzzzropietario que nos permite analizar los datos, procesarlos, combinarlos y visualizarlos.

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Se especializan también en tecnología espacial, ¿construyen sensores? ¿Qué aplicaciones tienen los productos que generan?

Tenemos dos proyectos, uno sobre materiales inteligentes y otro que implica la fabricación de piezas de bajo coste para cubesats.

Como ya es bien sabido, el espacio ya no es sólo cosas de las grandes agencias espaciales, ahora hay un gran número de startups y empresas en todo el mundo que están utilizando estos mini o micro satélites no sólo para realizar investigación sino para proveer servicios de bajo coste.

Los cubesats existen hace ya algunos años, sin embargo, seguía siendo caro su lanzamiento, hoy en día podemos lanzar uno bien con pequeños lanzadores desde Suecia por ejemplo o con globos sonda, o bien si tenemos algo más de presupuesto con un Falcon de Space X, sino con un lanzador desde la India resultará mucho más económico. Hoy en día es relativamente más fácil y económico lanzar estos pequeños satélites. ¿Cuál es la relevancia que tiene el modelado terrestre en la planificación y gestión de una ciudad? ¿la Inteligencia Artificial, Realidad aumentada o Realidad Virtual mejoran los procesos de gestión y desarrollo espacial?

Cada una de las tecnologías que combinamos en nuestro proyecto provee una solución y cumple un papel específico cuyo resultado final debe ser la extracción al máximo de la información de los datos, el análisis y la simplificación al a hora de presentar estos resultados. Éstos deben ser comprensibles para cualquier miembro de un equipo multidisciplinar, todos deben poder comunicarse y hablar el mismo idioma.

Todas las tecnologías que combinamos mejoras los procesos, mejora la gestión, acelera las respuestas y hace que éstas sean más eficaces.

Combinar datos físicos y datos digitales permite una mejor comprensión de datos, como por ejemplo los topográficos, permite visualizar una situación concreta en unas condiciones concretas, como una simulación y cuando lo hacemos lo más cercano a la realidad -que es lo que conseguimos con los Gemelos Digitales- la comprensión espacial es absoluta.

Considera muy necesaria la integración de herramientas tecnológicas (inteligencia artificial, realidad Virtual, realidad aumentada) para lograr establecer la ciudad del futuro.

Considero que el desarrollo de las tecnologías disruptivas, incluidas la inteligencia artificial, realidad aumentada, mixta, virtual, etc. es lo que nos está llevando a modelar la ciudad del futuro.

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La ciencia y la tecnología se han ido desarrollado para el bien de la humanidad y nos han ofrecido salud, bienestar y unas comodidades impensables hasta hace tan sólo 50 años y mientras se utilice con ética y sólo en beneficio de la sociedad, considero que son necesarias.

Podría añadir que específicamente no soy una gran admiradora de la Realidad Virtual, por el hecho de que nos aisle del mundo real claro; soy más partidaria de la Realidad Mixta o Aumentada.

Sin embargo, puedo decir que, utilizada con medida y de forma responsable, se ha demostrado de gran utilidad para diferentes áreas como la salud. Y sin duda, viajar por el planeta Tierra avista de pájaro o dar un paseo espacial es una sensación grandiosa.

Si tuviera que elegir un caso de éxito de implementación de aplicaciones, herramientas o proyectos Tinkerers, cuál sería y ¿por qué?

Sin duda sería un proyecto integral de HAToM, incluida una Smart Office Tool, aplicado a seguridad ciudadana, sea esta urbana o rural, no sólo por su gran utilidad, sino por lo interesante de un proyecto de este tipo, el cual incluye prácticamente todas las tecnologías disruptivas que utilizamos en nuestros proyectos: sensores IoT, rodo lo relacionado con el Big Data como Analítica e Inteligencia Artificial, datos en tiempo real multifuente, etc., en general es un 360º de Urban Computing. Trabajar con proyectos integrales como estos te permite formar un equipo multidisciplinar y realizar un trabajo conjunto con el cliente final, un open innovation, que resulta muy enriquecedor para los proyectos y los equipos. ¿Cuáles son los proyectos que actualmente están desarrollando en Tinkerers? Tinker Kayak y Phalabs 4.0, ¿nos podrías contar más acerca de ellos?

En Tinkerers nos dedicamos a proyectos de I+D+I y estamos centrados en la plataforma de visualización de datos geoespaciales HAToM y la integración de tecnologías cutting-edge en ella.

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Sin embargo, vamos un paso más allá y realizamos algunas actividades de innovación social digital y no meramente como la llamada responsabilidad social empresarial; forma parte de nuestra misión y visión y parte de nuestra filosofía. Principalmente trabajamos con grupos en riesgo de exclusión social, desmotivados y que no ven un futuro en sus vidas.

Aquí entra en juego Tinkerers y abre las puertas de su laboratorio-taller para compartir sus conocimientos y darles una visión diferente, una oportunidad de aprender algo nuevo, que vean una luz al final del túnel y que no terminen abandonando los estudios, sino todo lo contrario, se enganchen.

En el caso de TinkerKayak era un proyecto de deporte inclusivo, para que personas con discapacidades en los miembros inferiores, pudiesen practicar este deporte de una forma segura y cómoda. Este proyecto ganó el primer premio en la competición en la que participaban países europeos y africanos “I Make 4 my city”.

Con una metodología basada en proyectos, hands-on y learningby-doing, al final, la mayoría de estudiantes, acaban realizando proyectos que tienen un beneficio para la sociedad.

TWINGEO-ENTREVISTAS Como ha visto la adopción de tecnologías orientadas a la transformación de las ciudades en inteligentes en España, podría decirnos cuáles empresas o instituciones han apostado por las soluciones de Tinkerers ¿Existe alguna colaboración que quisiera compartir?

Sobre las Smart Cities se lleva ya muchos años hablando pero podríamos decir que hemos tardado en reaccionar. A nivel nacional no son muchas las ciudades, sean estas pequeñas o grandes, que hayan implantado proyectos integrales de ciudades inteligentes y sostenibles.

Si hay muchas en cambio que han implantado algunas tecnologías orientadas, pero no se trata de tan sólo implantar una, dos o tres tecnologías y llenar una ciudad de sensores para decir que tenemos una ciudad inteligente; sólo sensorizar sin explotar al cien por ciento los datos no tiene mayor utilidad, incluso hay entidades que no sólo no saben qué hacer con la ingente cantidad de datos, sino que ni siquiera saben que generan una enorme cantidad de valiosos datos, los denominados dark data.

Cuenta además con una red de transporte realmente eficiente, con los Bus Barri (pequeños buses que recorren algunos barrios) y líneas de autobuses que cruzan la ciudad de forma vertical y horizontal.

Si a esto le sumamos las zonas de pacificación de tráfico y sensorización, es una señal de que vamos por buen camino.

En todo caso podemos decir que en la actualidad hay muchas ciudades medianas o pequeñas que están implantando nuevas metodologías de urbanismo combinadas con tecnologías de Smart Cities -incluso de Smart Regions en poblaciones más pequeñas, en general, en los últimos años ha habido mucha más sensibilidad por parte de las autoridades locales, puede que también se deba a un cambio generacional Por razones de confidencialidad no podemos comentar las entidades y proyectos en los que estamos trabajando. Pero si lo podemos hacer mención sobre el proyecto que desde hace un año está desarrollando el Ayuntamiento de Castelldefels, de la mano de la Policía Local, una de las que más apuesta por la innovación tecnológica para la seguridad ciudadana de la comunidad autónoma.

El cuerpo de seguridad lleva trabajando con la plataforma HAToM desde junio de 2020. Una de las primeras aplicaciones que instalamos fue la del control de aforo en las playas de la ciudad, que suelen visitar sobre todo los habitantes de Barcelona y alrededores cada verano.

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Para mantener la distancia de seguridad, Protección Civil junto con el área que gestiona las playas, dividió la playa por sectores y a cada una le asignó un aforo. Nosotros instalamos un sensor fijo en la parte que suele recibir más bañistas y otro móvil a bordo de un quad, los cuales iban contando las personas por sectores de manera continuada, en tiempo real, procesando y enviando los datos a la plataforma y a una página web para poder ser consultada por los ciudadanos.

De esta forma y a modo de semáforo, si cambiaba el color de cada sector, las autoridades podían cerrar un sector y derivar a los bañistas hacia sectores con menor ocupación.

Una vez finalizada la temporada veraniega, nos centramos en implementar las diferentes plataformas de seguridad ciudadana que tiene el cuerpo para poder visualizar capas tanto de incidencias como accidentes de tráfico, como delitos tipo robo con fuerza, etc.

Combinando estos datos con las diferentes capas que se tienen de datos, permite hacer un análisis de por ejemplo porqué se dan más accidentes en algunos puntos, o porqué más robos en otro. A día de hoy, tienen implementadas todas las estaciones meteorológicas de la ciudad, con lo cual podemos ver en tiempo real la situación meteorológica de la ciudad y no los datos aproximados de las estaciones de otras poblaciones; las cámaras de seguridad, tráfico e vehicular e incidencias viarias en tiempo real, etc.

Los proyectos siguientes son el de utilizar sensores para contar y controlar velocidad en paseos peatonales de bicicletas y similares, la creación de hologramas para añadir capas adicionales y la visualización de la ciudad en 3D a través de dispositivos de Realidad Mixta.

Sí que podemos decir que estamos trabajando en proyectos de gestión de recursos naturales y gestión y prevención de riesgos naturales, que están ocasionados casi en un 90% por el cambio climático y que cada año se incrementan en número y en virulencia.

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¿La situación actual de Pandemia ha tenido cambios positivos o negativos en los planes de Tinkerers?

El confinamiento, y la pandemia en general, ha sido un golpe muy duro a nivel de empresa.

Estábamos a punto de cerrar al menos tres contratos y de participar en varios eventos importantes justo antes del confinamiento.

Se han cerrado algunas puertas debido a la incertidumbre de algunos sectores a los cuales nos enfocábamos como oficinas de turismo, parques naturales o pistas de esquí, o la dedicación al 100% a la atención e la pandemia y ayudas sociales para las familias que han padecido los efectos del Covid por parte de entidades públicas. Sin embargo, durante el confinamiento no podíamos quedarnos paradas.

Por un lado, movilizamos parte de los equipos a casa para fabricar, durante algo más de 30 días seguidos, prácticamente 24 horas, viseras protectoras para médicos, enfermeras, servicios sociales, geriátricos, ambulancias, veterinarios u odontólogos.

Por otro, una vez terminamos esta labor, vimos que teníamos que innovar, crear nuevas líneas de negocio, en general reinventarnos y adaptarnos a la nueva situación. Y esto nos abrió algunas otras puertas. Hemos tenido nuevas oportunidades, nuevas aplicaciones, que aunque el ritmo sea mucho más lento, nos están permitiendo ver un horizonte quizás más amplio que antes de la pandemia.

Qué ha significado para ustedes recibir el Premio Copernicus Master - por la "Plataforma de Visualización de Datos Geoespaciales HAToM". Qué experiencias quieren obtener de su participación en el European Space Week 2020 Recibir un reconocimiento siempre es algo muy gratificante para todo el equipo, una recompensa al esfuerzo y al trabajo bien hecho. En el caso del Copernicus Masters, que es un premio específico al trabajo realizado con datos de observación de la Tierra desde el Espacio, quizás es aún más gratificante ya que el reconocimiento lo estás recibiendo de tus colegas, de los expertos en el área en la que trabajas.

El recibir este reconocimiento y quedar como 3º finalista en el Challenge de Airbus nos ha permitido poder tener mucha visibilidad a nivel internacional, crear sinergias, contactar con posibles partners o participar en eventos como la European Space Week explicando al mundo entero quienes somos, qué hacemos y presentando la plataforma HAToM. También nos ha dado la oportunidad de participar en el programa Copernicus Accelerator y en el INNOSpace Masters.

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¿Cómo cree que será la labor del analista de datos espaciales en un futuro? ¿Las tecnologías eliminarán su papel en la gestión de datos?

Somos bastante escépticos en este sentido, los nuevos avances en ciencia y tecnología no nos van a quitar empleos o eliminar el papel que hacemos a nivel profesional, simplemente se está dando una transformación gradual de las profesiones. Así ha sido a lo largo de la historia, aunque es cierto que nunca como en la actualidad habíamos vivido un avance tan acelerado en la tecnología, no creo que se eliminen puestos de trabajo, se transforman.

No tenemos ni idea hoy mismo de qué nuevas profesiones se crearán de aquí a 50 años, que vendrán a sustituir a algunas que ahora mismo existen. Por este motivo es fundamental que los jóvenes se preparen, de hecho, ya en todas las escuelas de primaria se debería estar dando como una clase más, programación por ejemplo Y por eso es tan importante que la educación STEM esté presente en cada centro formativo desde muy pequeños, aunque luego nuestros hijos o nietos sigan una carrera de letras o arte, la ciencia, la tecnología, esa visión de ingeniería, nos abre la mente y nos permite ser resolutivos y más eficaces en cualquier aspecto de nuestras vidas. Y por supuesto, estar preparados para las nuevas profesiones que en su gran mayoría estarán basadas en lo digital. La Industria 4.0 es sólo el inicio de este cambio veloz que se está dando.

¿Por qué se consideran como agentes de cambio?

Innovar es cambiar. Y cuando los cambios son no sólo para un sector específico, sino un beneficio social, comunitario a nivel general, es cuando podemos considerarnos agentes de cambio. Con nuestros proyectos tecnológicos queremos facilitar el trabajo a las entidades que se dedican no sólo a gestionar mejor las ciudades, sino a los que se dedican a gestionar y prevenir los desastres naturales y en este sentido nos alineamos con los objetivos de desarrollo sostenible de la ONU y en el Marco de Sendai para la Prevención de Riesgos Naturales.

Y no sólo nos limitamos a intentar cambiar la forma en que utilizamos datos geoespaciales o combinamos tecnologías disruptivas -como proyecto, producto o servicio de empresa- para crear mejores metodologías de trabajo, más eficientes, sino que hablamos de transferir estos conocimientos que se adquieren cuando se trabaja con I+D+I y los compartes con la sociedad, aquí sí que podemos hablar de agentes de cambio. Investigamos, desarrollamos, innovamos, pero, además, compartimos estos conocimientos con la sociedad y no meramente como un pequeño proyecto de la llamada responsabilidad social corporativa, sino que vamos un paso más allá.

Uno de nuestros lemas es “de qué sirve el conocimiento sino lo compartes”! Cambiamos metodologías, cambiamos tecnologías, pero también cambiamos actitudes.

MILENA ORLANDINI CO-FUNDADORA TINKERERS LAB LINKEDIN

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IMARA.EARTH START-UP HOLANDESA QUE CUANTIFICA EL IMPACTO AMBIENTAL Por: Laura García P.

"Nuestro objetivo es cuantificar

los indicadores de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para informar objetivamente sobre el impacto. IMARA cree que visualizar los esfuerzos hacia la sostenibilidad inspirará a otros a hacer lo mismo. "

¿Cómo nació esta idea? ¿Cuál fue la necesidad que motivó su creación?

ELISE VAN TILBORG Fundadora ¿QUÉ ES IMARA EARTH? IMARA.earth, que significa estable, fuerte y robusto en suajili, es una startup holandesa que se especializa en cuantificar el impacto ambiental a través del arte de contar historias para permitir una sólida planificación, monitoreo e informes de proyectos.

Al hacer esto, buscamos inspirar, apoyar y acelerar la acción para lograr paisajes robustos y resilientes. IMARA enriquece los datos reales del terreno con datos de teledetección para cuantificar y visualizar el impacto ambiental con el fin de impulsar proyectos que trabajen hacia un mundo más sostenible, biodiverso y equilibrado.

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La idea nació cuando nos dimos cuenta de la cantidad de datos de campo que están disponibles en las organizaciones, y que éstos no se están utilizando en todo su potencial.

Estos datos de trabajo de campo no encajan en los estándares de seguimiento y evaluación, debido a su subjetividad e incompletitud.

Hemos estado trabajando con los estándares de monitoreo y evaluación con indicadores generales, y nos sorprendió que para el monitoreo convencional no se utilizó ningún dato de teledetección. Creemos que la aplicación de imágenes satelitales produciría información ambiental más completa y objetiva. ¿Qué conocimientos o capacidades debieron obtener para lograr consolidar IMARA. EARTH? En la Universidad de Wageningen Melissa y yo [Elise] estudiamos Gestión Internacional de Tierras y Aguas. Posteriormente, Melissa

TWINGEO-CASE STUDY

desarrolló conocimientos y habilidades dentro del ámbito social con especial interés en el periodismo, la narración y el desarrollo internacional (también en el Ministerio de Relaciones Exteriores). Continué con una maestría en SIG y Teledetección. Posteriormente trabajé en la Oficina Espacial de los Países Bajos, NSO, y la agencia espacial holandesa, donde aprendí sobre los impulsores políticos detrás de la teledetección, así como también sobre los impulsores políticos detrás de los problemas sociales y ambientales. Ambas mantuvimos un interés especial en el desarrollo sostenible, y queremos apoyar proyectos con nuestras habilidades, ¡para sacar el máximo provecho de los proyectos. ¿Qué ofrece IMARA.EARTH que sea diferente de otras iniciativas?

IMARA no es una empresa de teledetección convencional o una empresa de comunicaciones: utilizamos un marco fijo que da como resultado un conjunto de indicadores ODS (solicitados).

Los clientes pueden acudir a nosotros si desean planificar, monitorear o evaluar sus actividades, sin tener que iniciar una trayectoria nueva e

innovadora en su empresa (a menudo muy costosa y que requiere mucho tiempo). Al mismo tiempo, utilizamos todos los datos a nuestra disposición: los datos de teledetección y la información recopilada por la propia organización o empresa. ¿Cuál es el proceso de gestión de datos que realizan para presentar su producto final?

Primero, combinamos los datos existentes (los resultados del trabajo de campo y los otros datos geográficos de una empresa u organización) con datos de detección remota.

Esto tiene dos beneficios: en primer lugar, podemos extrapolar la información a lo largo del tiempo y el espacio utilizando datos de detección remota.

El segundo beneficio es que podemos validar el modelado detrás de los indicadores de los ODS con los datos reales disponibles para optimizar el modelado de los indicadores de los ODS para el cliente. Al hacer esto, nuestro marco puede beneficiar a múltiples clientes para sus propias necesidades.

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Podrías decirnos algún caso de éxito en el que esté involucrado IMARA.EARTH ¿Cómo ha influido la pandemia COVID 19 en sus actividades regulares?, ¿crees que el uso de datos geoespaciales ahora ha tomado mayor importancia?

IMARA comenzó a convertirse en una empresa activa en marzo de 2020. La pandemia de COVID no necesariamente influyó en nuestras actividades habituales, porque comenzamos de inmediato en las diferentes circunstancias.

Eso significaba que no se podía realizar el trabajo de campo regular; por lo que no fue posible recopilar información en el campo para poder planificar, monitorear y evaluar las actividades del proyecto. IMARA se aseguró de que estos trabajos de campo fueran realizados virtualmente y en la vida real por los lugareños.

"Toda la información fue geolocalizada y conectada a datos de detección remota.

Esta combinación dio lugar a un marco de seguimiento y evaluación muy rico y denso".

¿Que ha significado haber ganado el Planet Challenge en Copernicus Masters 2020?

Fuera del reconocimiento que le da a la idea (IMARA.EARTH) y a la empresa ganar Planet challenge, reconocimos que la misión de IMARA resonaba con el principio del desafío que es: ver el cambio, cambiar el mundo.

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Pudimos ver que más empresas y organizaciones están interesadas en cambiar el mundo para mejor y, al visibilizar el impacto, podemos inspirar a otros.

"La teledetección ha demostrado ser útil durante todas las fases del desarrollo del proyecto y no solo para cuantificar el impacto por sí solo".

¿Como ven IMARA.EARTH en los próximos 5 o 10 años? ¿Qué planes tienen para mantenerse creciendo?

Siempre que las personas y las organizaciones se preocupen por crear un impacto positivo en su entorno, nos gustaría ayudar utilizando geodatos para sacar el máximo provecho de esta causa.

En 2021 ha comenzado la década de la restauración, por lo que nuestro objetivo es impulsar el impacto de las actividades de restauración mediante la combinación de información real del terreno y datos de detección remota.

Nuestra misión se cumplirá cuando ya no seamos necesarios: y proporcionemos un futuro sostenible para nuestra tierra! ¿Qué alianzas mantienen en la actualidad? ¿Tienen planes de colaboraciones con otras empresas/instituciones?

Al asociarnos con varios de nuestros clientes, obtuvimos acceso a datos reales socioeconómicos, como el tamaño de las granjas, los cultivos o árboles cultivados y los ingresos de los agricultores.

Al combinar estos conjuntos de datos con datos de teledetección de Copernicus y Planet, nació un servicio. Siempre hay planes de colaboración, y los compartiremos a su debido tiempo. Síguenos en LinkedIn y te mantendremos informado.

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ESRI

VE N EZ U EL A CON: EDGAR DÍAZ VILLARROEL

Por: Laura García P. ¿Qué es Location Intelligence?

La Location Intelligence (LI) se logra mediante la visualización y el análisis de datos geoespaciales para potenciar la comprensión, el conocimiento, la toma de decisiones y la predicción. Al agregar capas de datos, como datos demográficos, tráfico y clima, a un mapa inteligente, las organizaciones obtienen inteligencia de ubicación a medida que comprenden por qué suceden las cosas donde ocurren.

Como parte de una transformación digital, muchas organizaciones confían en la tecnología de sistemas de información geográfica (GIS) para crear Location Intelligence.

Como ha visto la adopción del Location Intelligence en las pequeñas y grandes empresas, así como su acogimiento a nivel de Estado/Gobierno.

La adopción de Location Intelligence en empresas grandes y pequeñas ha sido muy buena lo que ha colaborado en la masificación de los GIS y el uso por personas de profesiones no tradicionales. Para nosotros es increíble como trabajamos con banqueros, ingenieros industriales, médicos, etc. Personal que antes no era nuestro objetivo como usuarios. En el Estado/ Gobierno debido a la crisis política y la falta de inversión no ha habido muy buena acogida.

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¿Considera que durante la pandemia que vivimos en la actualidad, el uso,consumo y aprendizaje de las geotecnologías ha tenido un cambio positivo o negativo?

Las Geotecnologias han tenido un papel positivo y fundamental en la lucha contra el virus, miles de apps se han desarrollado en muchos países para ayudar, monitorear y tomar las mejores decisiones. Hay apps como la del Instituto Johns Hopkins University que hoy tiene 3 billones de visitas.

Visite: Dashboard Venezuela y JHU

Esri lanzó el COVID GIS Hub, ¿esta tecnología puede ayudar a la lucha contra otras epidemias en un futuro?

¿Por qué ESRI continúa apostando por Venezuela? ¿Qué alianzas o colaboraciones mantienen y cuáles están por venir?

ArcGIS HUB es un extraordinario centro de recursos para localizar todas las apps en un solo lugar y descargar datos para análisis en vivo, en este momento prácticamente hay una HUB del COVID para cada País.

Nosotros Esri Venezuela, fuimos el primer distribuidor de Esri fuera de los Estados Unidos, tenemos una gran tradición en el país, estamos realizando proyectos que son un ejemplo para el resto del mundo, tenemos una gran comunidad de usuarios que siempre cuentan con nosotros y ese compromiso con ellos nos motiva. En Esri estamos seguro de que debemos seguir apostando por Venezuela y de que el uso de GIS es lo que realmente ayudara a construir un futuro mejor.

Sin duda esta herramienta tan versátil y de inmediata disponibilidad va a ayudar en otras pandemias, ya que tendrá información abierta para toda la comunidad científica, medica y cualquier otra persona interesada en ayudar.

¿Cree que el creciente uso de geotecnologías, supone un reto o una oportunidad?

Es una oportunidad sin ninguna duda, georreferenciar toda la información, da oportunidades de análisis que te permiten ser mucho mas eficiente e inteligente y esto será muy importante en esta nueva realidad.

¿Considera que existe una gran diferencia en la integración de tecnologías geoespaciales en Venezuela con respecto al resto del mundo? ¿La crisis actual ha influido en cuanto a la implementación o desarrollo de geotecnologías?

Sin duda existe una diferencia por la crisis actual, la falta de inversión en organismos del Gobierno a tenido un efecto muy dañino, por ejemplo en los servicios públicos (Agua, Electricidad, Gas, Telefonía, Internet, etc) son del estado no tienen tecnologías geoespaciales y cada día de atraso que pasa sin hacer estas implementaciones los problemas se acumulan y servicio no hace si no empeorar.

Por el otro lado las empresas privadas, (distribución de alimentos, Telefonía celular, Educación, Marketing, Bancos, Seguridad, etc) están usando las tecnologías geoespaciales muy eficientemente y estas a la par de todo el mundo.

Con respecto a alianzas y colaboraciones, tenemos un fuerte programa de socios de negocios en el país, que nos ha permitido trabajar en todos los mercados, seguimos buscando nuevos socios en otras áreas de especialidad.

Recientemente realizaron el “Foro Tecnologías y ciudades Inteligentes”, podría decirnos ¿Qué es una Smart City, es lo mismo que una ciudad digital?

Y ¿Que considera que le faltaría a Caracas - por ejemplo - para lograr ser una Smart City Una Smart City es una ciudad súper-eficiente, se refiere a un tipo de desarrollo urbano basado en el Desarrollo sustentable que es capaz de responder adecuadamente a las necesidades básicas de instituciones, empresas, y de los propios habitantes, tanto en el plano económico, como en los aspectos operativos, sociales y ambientales.

No es lo mismo que una ciudad Digital es una evolución de la Ciudad Digital es el siguiente paso, Caracas es una Ciudad que posee 5 Alcaldías de estas hay 4 que ya están en el camino de ser una Smart City nosotros seguimos guiándoles en Planificación, Movilidad, Análisis y manejo de la data y los mas importante en la conexión con los ciudadanos.

Visite: ArcGIS Hub Venezuela 53

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¿Cuáles según su criterio, son las geotecnologías imprescindibles para lograr una transformación digital de las ciudades? ¿Cuáles son las ventajas que ofrecen específicamente las tecnologías ESRI para lograr esto?

Para mi algo imprescindible para lograr la transformación Digital es tener una catastro digital y disponible en cualquier lugar, hora y dispositivo, sobre este catastro se levantará toda la información necesaria sobre Transporte, Crimen, Desechos Sólidos, Económica, Salud, Planificación, Incidentes, etc.

Esta información será compartida con los ciudadanos y ellos serán muy críticos sino esta actualizada y con buena calidad. Que Ayudarán a tomar decisiones en tiempo real y resolver los problemas de la comunidad.

Nosotros en Esri tenemos herramientas especificas en cada una de las fases para lograr el objetivo de la transformación digital.

En esta 4ta revolución industrial, que trae consigo el objetivo de establecer una conexión total entre las ciudades (Smart City), modelado de estructuras (Digital Twins) entre otras cosas, ¿cómo el GIS entra como una potente herramienta de gestión de datos? Muchos piensan que el BIM es el más adecuado para los procesos relacionados con esta.

Bueno Esri y Autodesk han decidido asociarse para hacer esto realidad GIS y BIM son totalmente compatibles en este momento, tenemos dentro de nuestras soluciones conexiones a BIM ósea ya se puede cargar toda la información dentro de nuestras apps, lo que esperaban los usuarios es una realidad tener toda la información y análisis en un solo Ambiente es posible hoy con ArcGIS. ¿Cree que ESRI ha abordado de forma correcta la integración GIS+BIM? Si, me parece que cada día con los nuevos conectores entre las tecnologías, nos sorprende de manera muy positiva los análisis que se pueden realizar.

Como ha visto la evolución en cuanto al uso de sensores para capturas de datos geoespaciales. Sabemos que los dispositivos móviles personales envían continuamente información que está asociada a una localización. ¿Cuál es la importancia de los datos que nosotros mismos generamos, es un arma de doble filo?

Es muy interesante toda la data que se generan con estos sensores, eso nos permite analizar mucha información sobre energía, transporte, movilización de recursos, inteligencia artificial, predicción de escenarios, etc.

Siempre hay la duda si esta información es usada de manera incorrecta puede ser perjudicial, pero con seguridad son mas los beneficios para la ciudad y para hacerla más vivible para todos los que residimos en ella.

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Los métodos y técnicas de adquisición y captura de datos ahora están siendo dirigidas a la obtención de información en tiempo real, implementando el uso de sensores remotos como los drones.

Qué cree que podría suceder con el uso de sensores como satélites ópticos y radar, teniendo en cuenta que la información no es inmediata.

La información en tiempo real es algo que todos los usuarios desean y casi que en cualquier presentación esa es una pregunta obligada que alguien decide hacer, Los drones han ayudado mucho a acortar estos tiempos y estamos teniendo por ejemplos excelentes resultados para actualizar cartografía y modelos de elevación.

Pero los drones siguen teniendo algunas limitaciones de vuelo y otros temas técnicos que hacen que satélites y radar sigan siendo una opción buena para algunos tipos de trabajo.

Una hibrido entre las dos tecnologías es lo ideal.

Hablemos de Academia GIS Venezuela, ¿ha tenido buena receptividad?, ¿Qué líneas de investigación tiene la oferta académica?

Si, nosotros en Esri Venezuela estamos muy impresionados con la receptividad de nuestra Academia GIS, tenemos varios cursos semanalmente, muchos inscritos, nosotros ofrecemos todos los cursos oficiales de Esri, pero adicional hemos creado una oferta de cursos personalizados en Geomarketing, Ambiente, Petróleo, Geodiseño y Catastro.

También hemos creado unas especialidades en esas mismas áreas que ya tienen varias cortes de graduados. Actualmente tenemos un nuevo curso sobre el producto ArcGIS Urban que esta totalmente en español e ingles creado completamente en Esri Venezuela y que esta siendo utilizado para entrenar a otros distribuidores en Latinoamérica. Nuestros precios son realmente muy solidarios.

En la actualidad ya se encuentra un proyecto andando de satélites de baja altura para monitorear la tierra en tiempo real usando inteligencia artificial. Lo que demuestra que los satélites les queda mucho tiempo de utilización ¿Qué tendencias tecnológicas relacionadas con el ámbito geoespacial están utilizando actualmente las grandes ciudades?, ¿cómo y dónde debe comenzarse a actuar para llegar a ese nivel?

Las grandes Ciudades prácticamente todas ya tiene un GIS, este realmente es el inicio, tener un excelente catastro con todas las capas necesarias en una Infraestructura de Datos Espaciales (IDE) que sea colaborativa entre los diferentes departamentos que conviven en una ciudad.

Donde cada departamento es propietario de capas de las cuales es responsable de tener actualizadas, esto ayudara al Análisis, Planificación y la conexión con los ciudadanos.

¿Considera que la oferta académica para la formación de un profesional GIS en Venezuela está acorde a la realidad actual?

Si, la gran demanda que tenemos lo demuestra, Nuestros cursos fueron creados de acuerdo a lo que se esta necesitando en este momento en Venezuela.

Las especialidades fueron creadas según las necesidades laborales del país, todos los que terminan las especialidades son contratados inmediatamente o consiguen una mejor oferta laboral.

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" Estoy convencido que el futuro los datos serán abiertos y de fácil acceso. Eso ayudara en el enriquecimiento de la data , la actualización y la colaboración entre personas. La inteligencia Artificial va a ayudar mucho a simplificar esos procesos, el futuro de los datos espaciales será muy impresionante sin ninguna duda.".

¿Cree que la demanda de profesionales que están estrechamente relacionados con la gestión de datos espaciales, será mucho más alta en un futuro cercano?

Si, eso es una realidad ya hoy, las bases de datos cada día importan más el dónde ocurrió es o donde es eso y eso permite ser mas eficiente he inteligente, se están creando nuevos especialistas los científicos de datos (data Science) y los Analistas espaciales (Spatial Analyst) y estoy seguro que en el futuro se va a crear mucha más información que vendrá georeferenciada de origen y se necesitará muchas más personas especializadas para trabajar con esa información Qué opina de la constante competencia entre las tecnologías GIS libres y Privadas.

Me parece sana la competencia por que eso nos hace esforzarnos, mejorar y seguir creando productos de la más alta calidad. Esri cumple con todos los Estándares de la OGC, Dentro de nuestra oferta de productos hay mucho de open source y open data

¿Cuáles son los retos para el futuro dentro del mundo GIS? Y ¿Cuál ha sido el cambio más significativo que ha visto desde sus inicios?

Sin duda que hay Retos que debemos seguir desarrollando, Tiempo real, inteligencia Artificial, 3D, Imágenes y Colaboración entre organizaciones.

El cambio mas significativo que he visto ha sido la masificación del uso de la plataforma ArcGIS en todas las industrias, en cualquier lugar, dispositivo y momento, éramos un software que sabían usar solo personal especializado, hoy hay apps que maneja cualquier persona sin tener ningún tipo de capacitación ni educación previa

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Puede contarnos sobre algunas alianzas que se mantendrán este año y nuevas por venir Esri seguirá creciendo en su comunidad de socios de negocios y asociación con universidades que nos ayudaran a crear una comunidad GIS fuerte.

Este año estaremos aliados con los organismos multilaterales, organismos que se en cargan de ayuda humanitaria y organismos que estén en la primera línea ayudando en superar la pandemia del COVID-19.

Algo más que quisiera agregar, sobre algún proyecto o novedad en Esri Venezuela.

En Esri Venezuela tenemos años en un plan de ayuda a las Universidades, ese proyecto lo llamamos Smart Campus con el que estamos seguros se pueden resolver los problemas que están dentro del campus que son muy parecidos a los problemas de una ciudad.

Este proyecto ya tiene 4 proyectos finalizados Universidad Central de Venezuela, Universidad Simón Bolivar, Universidad del Zulia y Universidad Metropolitana.

• Campus UCV • UCV 3D • USB Campus Inteligente

Si quieres sumar tu universidad a este esfuerzo, no dudes en contactarme

EDGAR DÍAZ VILLAROEL Esri Venezuela Gerente General • Móvil: +58 (414) 286 51 43 • Teléfonos: +58 (212) 285 11 • edgar@esriven.com

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UNFOLDED

STUDIO Una nueva plataforma para la gestión de datos espaciales

En Unfolded se pueden crear mapas con unos pocos clicks, y desde el navegador. Con 8 características fundamentales, Unfolded Studio permite:

Creada por un equipo de personas que ateriormente formaban equipo en Uber, Sina Kashuk, Ib Green, Shan He e Isaac Brodsky desde el año 2015 empezaron a desarrollar Unfolded, basado en tecnologías geoespaciales de código abierto como kepler.gl, deck.gl y H3.

Nuestra misión es permitir el análisis de datos geoespaciales y temporales sin esfuerzo a escalas planetarias masivas y compartir conocimientos a través de visualizaciones geoespaciales que inspiran con su belleza y fluidez.

Una plataforma que tiene como objetivo principal el manejo efectivo del Big Data, con una arquitectura de extremo a extremo y rápidos ciclos de iteración para procesar grandes conjuntos de datos. El mecanismo central esta basado en capacidades de cuadrícula hexagonal H3.

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Crear mapas sin esfuerzo

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Gran vizualización de exploración

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Potente análisis geoespacial para ayudar a los usuarios a descubrir conocimientos

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Almacenamiento en la nube para datos geoespaciales

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Publicación de mapas con un solo clic

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Fácil ingreso de formatos de datos geoespaciales

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Automatización para obtener datos dentro y fuera de la herramienta

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Formas de crear aplicaciones personalizadas sobre mapas

TWINGEO-NOVEDADES

E

ste 2021 llegó con otra herramienta de gestión de datos espaciales, la última versión 1.4 de Unfolded Studio, lanzada el 1 de febrero. Presentada como una plataforma todo en uno que promete “resolver” la tediosa tarea del analista geoespacial, como procesar, manipular, guardar o análizar grandes conjuntos de datos espaciales.

Los fundadores de Unfolded han estado desarrollando tecnologías geoespaciales durante más de media década y ahora han unido fuerzas para reinventar la analítica geoespacial.

Esta cuadrícula H3 es un sistema de indexación geoespacial, y con esta la superficie terrestre se divide en azulejos jerárquicos tipo celdas, cada una de esas celdas puede sub dividirse en otras y así suscesivamente.

Fue desarrollada por Uber para la visualización y optimización de los datos espaciales, e igualmente para el mnejo del mercado dinámico -oferta y demanda-.

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TWINGEO-NOVEDADES

A partir de una cuenta Google o ingresando un correo electronico, se crea un perfil para comenzar a confeccionar mapas. Igualmente, es posible conectar espacios de trabajo o herramientas de gestión de equipos como “Slack”.

Así mismo, existe un panel de administración de datos en la nube, todos los datos que se cargan a la plataforma son privados, hast que el usuario requiera compartirlo a través de una URL, chat, email, captura de pantalla o red social (twitter, LinkedIn, Facebook o Reddit).

Los clientes empresariales pueden acceder a los datos de la plataforma Unfolded a través del SDK de datos -una API REST-, por medio del navegador web o comandos específicos.

Este SDK permite la integración de los mapas, datos, servicios y flujos de trabajo.

Además facilita la creación de mapas publicados, interaciones o estilos y proporciona control sobre los datos que se muestran o no en un mapa. En la plataforma encontramos algunas cosas interesantes. Por ejemplo, tienen una catálogo de datos geoespaciales de amplia utilidad.

Mapas con datos de Densidad de población, ubicación de tierras agrícolas, vuelos mundiales o reasentamiento de refugiados, son algunos de los que se pueden ver.

La interacción con la plataforma es bastante sencilla, la interfaz ofrece herramientas justas y necesarias para confeccionar la salida de un proyecto espacial.

Cambio de vistas 2D a 3D – también vista dual-, funciones como dibujar sobre el mapa o mostrar leyenda. En el panel de gestion de datos hay 5 botones principales: Layers, columnas, filtros, interacciones y mapa base.

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En la seccción Layers, se muestran los datasets que se cargan en la plataforma, admite datos JSON, GeoJSON, CSV, CSV+WKT, shapefiles, vector tiles, y Cloud Optimized GeoTIFF, en el caso de los shapefiles deben estar comprimidos en un archivo .ZIP para que puedan agregarse de forma correcta.

Todos los datos deben tener información geoespacial -localización-, latitud/longitud obligatoriamente para poder desplegarse en la plataforma. En la pestaña de filtros se puede seleccionar el layer y definir el filtro de acuerdo al tipo de datos

En interacciones se muestran varias herramientas que permiten una mejor efectividad en la plataforma: Tooltips – se elige cual y como se muestra un dato-, Brush – permite resaltar áreas con el cursor-, Geocoderpuede ubicar coordenadas específicas- y Coordenadas de visualización – muestra las coordenadas al pasar el cursor sobre el elemento-. En el área de conficguración de mapa, se configura el estilo del mapa base que se desea mostrar, así como también las capas base que se visualizan en la vista principal.

Unfolded Studio, como muchos sistemas de gestión de datos, puede manejar gran cantidad de información. Por lo que no existen límites de carga de información, sin embargo puede afectar al tiempo de visualización o rendimiento de la plataforma.

El análisis temporal es otra de las características que ofrece Unfolded, sobretodo cuando se tiene un dataset con datos y se desea visualizar cambios de una forma rápida y animada.

Las animaciones no pueden exportarse, sin embargo se permite el uso de otros softwares que capturan pantallas para obtener la información.

Los fundadores de Unfolded, consideran necesario mantener un canal de comunicación con los usuarios, por lo tanto crearon un canal en Slack para que puedan recibir sugerencias acerca del funcionamiento de la plataforma, así como la inclusión de nuevas herramientas o características que hagan aún más enriquecedora la experiencia.

Para los interesados, pueden crear una cuenta en Unfolded y acceder a todos los contenidos y tutoriales asociados con la plataforma como: agregar datos a mapas, exploración de datos, unión de datos o animaciones.

Hasta ahora Unfolded promete traer grandes sorpresas a la comunidad de analistas de datos espaciales.

Los fundadores de Unfolded han estado desarrollando tecnologías geoespaciales durante más de media década y ahora han unido fuerzas para reinventar la analítica geoespacial.

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HISTORIAS DE EMPRENDIMIENTO

GEOPOIS.COM Con Javier Gabás Jiménez

2018 En 2018 cuando empecé a trabajar en geopois. com acababa de dejar mi trabajo en Nokia para perseguir mis sueños, la primera versión era más similar a un blog sobre tecnologías geoespaciales que la plataforma en la que se ha llegado a convertir.

En aquel entonces venia de terminar mis estudios en ingeniería en geomática y topografía en la universidad politécnica de Madrid y de trabajar en Startups y Multinacionales y ya entonces me di cuenta de la alta demanda que había de profesionales TIG (Tecnología de la Información Geográfica) que contaran con habilidades de programación, bases de datos, control de versiones (GIT) o metodologías Scrum.

Mi nombre es

JAVIER GABÁS JIMÉNEZ soy Ingeniero en Geodesia y Cartografía, apasionado de las tecnologías geoespaciales y fundador de geopois.com.

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"Se espera que el tamaño del mercado mundial de análisis geoespacial crezca de 52,6 mil millones de dólares en 2020 a 96,3 mil millones de dólares en 2025, por lo que la demanda de profesionales geoespaciales se va casi a duplicar".

Durante mi formación he llegado a realizar 5 becas, en cada una de ellas obtuve diferentes habilidades sobre diferentes ámbitos como son programación, bases de datos SQL y NoSQL, Fotogrametría, GIS… y fuí creando contenido que decidí difundir entre la comunidad de

TWINGEO -EMPRENDIMIENTO forma abierta. Siempre me ha gustado escribir y compartir mis conocimientos, por lo que empecé publicando mis propios trabajos de la universidad.

En un principio lo compartí con amigos y compañeros de carrera y el feedback fue muy positivo, geopois.com se especializó en librerías Web Mapping cómo son Leaflet, Openlayers o Mapbox y la comunidad empezó a crecer.

Creé sinergias y empezaron a contactarme otros apasionados del mundo geo para redactar tutoriales y compartir su conocimiento de forma altruista; entusiastas cómo Pedro, Carolina, Edu, Hugo, Nacho, José, Samuel, Agustín o Raúl con habilidades tan útiles cómo React, Angular, PostGIS, Turf.js o Three.js.

Cómo en todos los proyectos ha habido altibajos, por ejemplo, cuando empezamos pasamos de hacer pruebas los primeros meses con Google Sites a implementarlo todo en Wordpress, queríamos insertar multitud de mapas e integrar las diferentes librerías de Web Mapping más conocidas.

Estuvimos casi un año así, probando plugins y haciendo malabares para poder hacer una mínima parte de lo que queríamos, finalmente llegamos a la conclusión que no funcionaba.

2019-2020 A finales del año 2019 y principios del 2020, me encontraba cursando el Máster en Geodesia y Cartografía por la Universidad Politécnica de Madrid, aprendí a trabajar con node.js, Express y MongoDB temáticas que me entusiasmaron gracias a los profesores Ramón Alcarria y Miguel A. Manso, entonces rehíce la web por completo de cero y con tecnología propia.

La comunidad en LinkedIn creció mucho y empezábamos a tener notoriedad, José de nosolosig.com comenzó a compartir nuestros tutoriales en su boletín semanal y empezamos a generar mucho más tráf ico y reunir una comunidad mayor.

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En abril del 2020 y en plena pandemia junto a Silvana Freire, licenciada en ADE y máster en Análisis de las Relaciones Económicas Internacionales (y que además habla fluidamente español, inglés, alemán y f rancés), conseguimos entrar en el programa de emprendimiento de la Universidad Politécnica de Madrid, ActúaUPM, entre 396 ideas recibidas y un total de 854 personas.

En el programa nos asesoraron y mentorizaron sobre emprendimiento y metodologías Lean Startup.

El Programa Actúaupm cuenta con el apoyo del Banco Santander como Partner Global de la UPM y con el patrocinio de Bankia, Mutualidad de la Ingeniería, Rousaud Costas Durán SLP y adhoc Asesores Legales.

Colaboran la Red de Inversores y Family Offices del IESE Business School, la Red de Inversores y Expertos I&E UPM, Revista Emprendedores, Sr. Internet, Baobab Soluciones, IEN UPM y EFT Consulting.

Poco después de entrar en el programa y a modo de experimento lanzamos Geopois Developer Network, una comunidad para encontrar un desarrollador geoespacial, nos basamos en lo que está haciendo Mapbox en Estados Unidos.

Esto lo montamos con MongoDB y fue todo un éxito, la primera semana ya se habían apuntado más de 100 desarrolladores geoespaciales.

Gracias al apoyo y empuje de la comunidad GEO, conseguimos redactar nuestro plan de empresa y llegar a la última fase de la competición ActúaUPM aunque no recibimos premio en metálico, seguimos adelante con nuestros medios.

En septiembre de este año se unió al equipo Vidal Álvarez, apasionado en las tecnologías de vanguardia en el área GEO, especialista en Desarrollo de Software, Aplicaciones Web y Móviles y Licenciado Ingeniero de Sistemas.

Empezamos a migrar la plataforma a React, mejorar la base de datos, seguridad y a que sea mucho más fluida, social e interactiva, versión que estará disponible a principios del 2021.

Queremos alejarnos de lo que están haciendo otras empresas de formación, convirtiendo geopois.com en una red social temática del ámbito GEO, especialmente en programación y librerías geoespaciales, con una temática muy concreta y una interacción mucho más estrecha entre nuestra comunidad.

Geopois Developer Network es una comunidad de desarrolladores, diseñadores, profesionales geoespaciales y otros profesionales independientes.

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TWINGEO -EMPRENDIMIENTO

Lo que of recemos a nuestros usuarios es el poder participar creando tutoriales a través de un modelo de crowdsourcing, cómo está haciendo por ejemplo OpenStreetMap. El contenido nos importa, y mucho, nos encanta cuidar y proporcionar a nuestros usuarios la máxima visibilidad además de mimar a nuestros autores y of recerles una web profesional donde expresarse.

A f inales de este año fuimos seleccionados para participar en el programa de aceleración de La Nave Madrid siendo uno de los 35 proyectos seleccionados entre toda España, donde además de integrarnos en el ecosistema innovador del ayuntamiento de Madrid, se nos ha proporcionado un espacio de trabajo en La Nave Boetticher, donde anualmente se celebra el South Summit.

La Nave es el centro de inspiración, educación e innovación abierta con el que la Ciudad de Madrid va a transformar el futuro económico y social de la ciudadanía.

Cerramos el año con un crecimiento exponencial en cuanto al número de visitas, más de 50 tutoriales especializados sobre tecnologías geoespaciales, una pujante comunidad en LinkedIn con cerca de 3000 seguidores y más de 300 desarrolladores geoespaciales registrados en nuestra plataforma de 15 países entre ellos España, Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Estonia, Guatemala, México, Perú, Polonia o Venezuela

2021 Estamos empezando a colaborar y crear sinergias con grandes empresas como Here Technologies o Esri para mejorar la plataforma y crear mejor contenido para nuestros usuarios, por lo que entramos en el año 2021 llenos de entusiasmo.

JAVIER GABÁS Fundador jgabas@geopois.com Geopois.com 65

Nuestros colaboradores participaron en los siguientes eventos