ArcGIS GeoAI integra aprendizaje automático y profundo en análisis geoespacial
ArcGIS GeoAI fusiona técnicas de inteligencia artificial con datos espaciales para extraer información de forma más eficaz. Esta tecnología permite analizar imágenes de satélite o aéreas de manera automatizada, identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos y generar predicciones basadas en la localización geográfica. Los profesionales usan estas herramientas para clasificar usos del suelo, detectar cambios en el terreno y modelar fenómenos naturales o urbanos. La plataforma integra modelos preentrenados y ofrece un entorno para desarrollar soluciones personalizadas, lo que facilita aplicar algoritmos de machine learning y deep learning sin necesidad de un conocimiento profundo en programación.
Las aplicaciones prácticas abarcan múltiples sectores
En el ámbito medioambiental, se usa para monitorizar la deforestación, evaluar daños tras desastres naturales o rastrear la salud de cultivos. Para la planificación urbana y gestión de infraestructuras, ayuda a identificar asentamientos informales, contar edificios o prever el crecimiento de una ciudad. En logística y transporte, los modelos optimizan rutas de reparto y predicen áreas de alta congestión. También se aplica en seguridad pública para analizar patrones de incidentes o en agricultura de precisión para gestionar recursos hídricos y fertilizantes. La capacidad de procesar datos históricos y en tiempo real dota a los análisis de una dimensión temporal crucial.
El flujo de trabajo combina varias herramientas especializadas
El proceso suele comenzar en ArcGIS Pro, donde se preparan los datos de entrada, como imágenes multiespectrales o conjuntos de datos vectoriales. Luego, se emplean las herramientas de GeoAI dentro de la caja de herramientas Image Analyst o Spatial Analyst para entrenar modelos, como redes neuronales convolucionales, o para ejecuir inferencias con modelos existentes. ArcGIS API for Python permite automatizar tareas e integrar bibliotecas como TensorFlow o PyTorch. Los resultados, como polígonos de objetos detectados o mapas de probabilidad, se visualizan y comparten a través de portales como ArcGIS Online o ArcGIS Enterprise, facilitando la toma de decisiones colaborativa.
A veces, el modelo confunde un centro comercial con un bosque, quizá porque ambos están llenos de seres que buscan algo.
