La creciente disponibilidad de imágenes aéreas, tanto procedentes de drones como de ortofotografía institucional, está transformando la forma en la que se analiza el territorio. Sin embargo, gran parte de esta información continúa infrautilizada debido a la ausencia de herramientas que permitan extraer conocimiento de forma automatizada.

En proyectos de infraestructuras y entornos en transformación, el análisis del territorio se apoya cada vez más en este tipo de datos para entender el estado actual y su evolución. Estas imágenes contienen información clave sobre ocupación del suelo, desarrollo de obras y existencia de espacios no ocupados, pero su análisis sigue realizándose en gran medida de forma manual, lo que limita su escalabilidad.

En este contexto, la aplicación de técnicas de Computer Vision permite convertir datos visuales en información estructurada, facilitando la identificación de patrones espaciales, cambios en el entorno y detección de superficies libres.

A pesar de la creciente disponibilidad de imágenes aéreas y datos geoespaciales, tanto en proyectos de infraestructura como en entornos urbanos, la explotación de esta información sigue siendo limitada debido a la falta de procesos automatizados que permitan convertir estos datos en conocimiento útil para la toma de decisiones.

En el ámbito de la construcción, el seguimiento del avance de obra continúa dependiendo en gran medida de inspecciones manuales y revisión visual de imágenes, lo que dificulta la detección temprana de desviaciones y la trazabilidad objetiva del progreso.

De forma similar, en el análisis territorial y urbano, la identificación de cambios en el entorno se realiza de manera manual, limitando su escalabilidad y capacidad de análisis sistemático.

En este contexto, se identifican los siguientes retos principales:

• Procesos manuales y subjetivos para el seguimiento de obra en proyectos de infraestructura
• Dificultad para detectar desviaciones y cambios en el estado de la obra de forma temprana
• Falta de herramientas automatizadas para identificar superficies ocupadas y no ocupadas
• Limitaciones en la detección sistemática de cambios en el territorio
• Gran volumen de datos visuales (drones y ortofotografía) sin explotar
• Escasa integración de estos resultados en sistemas de apoyo a la toma de decisiones

Para poder implementar una solución basada en Computer Vision aplicada al análisis de imágenes aéreas, es necesario definir una arquitectura que permita integrar de forma eficiente distintas fuentes de datos, capacidades de procesamiento y entornos de explotación de la información.

Este tipo de soluciones requiere no solo el tratamiento avanzado de imágenes, sino también su transformación en información geoespacial estructurada y su integración en plataformas que permitan su análisis y uso en la toma de decisiones.

En este contexto, se identifican los siguientes requisitos de integración:

Fuentes de datos

• Imágenes aéreas de drones (RGB y/o multiespectral), con alta resolución espacial
• Ortofotografía oficial (PNOA u otras fuentes institucionales)
• Datos GIS de referencia:
• Parcelario catastral
• Huella de edificaciones
• Infraestructuras existentes
• Posible integración con datos históricos para análisis temporal

Procesamiento y preparación de datos

• Pipeline de ingestión y preprocesado de imágenes:
• Georreferenciación
• Generación de mosaicos (ortomosaicos)
• Normalización radiométrica
• Gestión de grandes volúmenes de datos (imágenes raster)
• Almacenamiento estructurado y accesible para procesamiento

Modelos de Computer Vision

• Implementación de modelos de segmentación semántica para:
• Detección de edificaciones
• Identificación de superficies libres
• Clasificación de usos del suelo
• Posibilidad de entrenamiento o ajuste de modelos con datos propios
• Ejecución de inferencias sobre grandes áreas geográficas

Generación de información geoespacial

• Conversión de resultados raster a formato vectorial (polígonos)
• Generación de capas geoespaciales (feature layers)
• Enriquecimiento de atributos:
• Superficie
• Clasificación
• Relación con otros elementos
• Cálculo de métricas espaciales:
• Proximidad
• Accesibilidad
• Fragmentación

Integración en entorno GIS y gemelo digital

• Publicación de servicios geoespaciales (WMS, WFS, Feature Services)
• Integración en plataformas GIS (ArcGIS u otras)
• Visualización en entorno de gemelo digital (Mello)
• Capacidad de cruce con otras capas:
• Planeamiento
• Datos de obra
• Infraestructuras

Automatización y escalabilidad

• Procesamiento automatizado (batch o pipelines programados)
• Capacidad de actualización periódica con nuevas imágenes
• Escalabilidad a nivel municipal o regional
• Integración con otras fuentes externas:
• Catastro
• Registros administrativos
• Planeamiento urbanístico

Se ha desarrollado un flujo de trabajo basado en técnicas de Computer Vision que permite automatizar el análisis de imágenes aéreas, transformándolas en información geoespacial estructurada y directamente utilizable para la toma de decisiones.

La solución se apoya en una arquitectura que integra captura de datos, procesamiento mediante inteligencia artificial y explotación en entorno geoespacial, permitiendo pasar de un análisis manual a un proceso automatizado, escalable y objetivo.

El enfoque se estructura en las siguientes fases:

1. Captura e ingestión de datos

Se utilizan imágenes aéreas procedentes de drones o fuentes oficiales (ortofotografía), debidamente georreferenciadas y preparadas para su procesamiento.

Estas imágenes constituyen la base para el análisis, permitiendo trabajar tanto en entornos de obra como en contextos urbanos.

2. Procesamiento mediante Computer Vision

Las imágenes son procesadas mediante modelos de segmentación semántica que permiten identificar automáticamente distintos elementos presentes en el territorio, tanto en entornos de obra como urbanos, tales como:

• Elementos de obra:
• Movimientos de tierra
• Estructuras en ejecución
• Acopios de material
• Zonas de trabajo activas
• Elementos urbanos:
• Edificaciones
• Viales y asfaltados
• Espacios libres
• Mobiliario urbano
• Cambios en el estado del terreno:
• Nuevas ocupaciones
• Modificaciones de superficie
• Evolución de zonas intervenidas

Este procesamiento permite extraer información detallada del entorno, facilitando su análisis sin necesidad de intervención manual y permitiendo una caracterización más completa del territorio.

3. Generación de información geoespacial

Los resultados obtenidos se transforman en capas geoespaciales estructuradas que se integran en entornos GIS para facilitar su explotación, mediante:

• Conversión de resultados raster a entidades vectoriales
• Generación de feature layers con atributos asociados
• Cálculo de métricas espaciales relevantes

4. Integración en entorno GIS y gemelo digital

La información generada se integra en plataformas GIS basadas en tecnología ArcGIS, permitiendo su gestión, análisis y explotación dentro de un entorno geoespacial estructurado.

Adicionalmente, estos datos pueden ser integrados en plataformas de gemelo digital como Mello, habilitando un entorno unificado para la visualización y análisis avanzado de la información.

Esta integración permite:

• Publicación de capas geoespaciales como servicios (Feature Services)
• Visualización en mapas y escenas geoespaciales
• Análisis espacial mediante herramientas GIS avanzadas
• Cruce con otras fuentes de información:
• Modelos BIM
• Datos de planificación
• Infraestructuras existentes
• Generación de indicadores y cuadros de mando
• Soporte a la toma de decisiones en tiempo casi real

5. Análisis temporal y detección de cambios

La solución permite trabajar con imágenes de distintas fechas, facilitando:

• Comparación entre estados del territorio
• Identificación de cambios en el tiempo
• Seguimiento de evolución de obra o transformación urbana

6. Escalabilidad a entorno urbano

Aunque este enfoque ha sido aplicado principalmente en entornos de infraestructura, su arquitectura permite su transferencia a escala urbana mediante el uso de ortofotografía, datos abiertos y fuentes geoespaciales institucionales.

Esta capacidad de escalabilidad permite:

• Identificación sistemática de espacios libres en entornos urbanos
• Análisis territorial a nivel municipal o regional
• Integración con información urbanística y catastral
• Generación de capas analíticas para apoyo a la planificación

En este contexto, este tipo de soluciones sientan las bases para el desarrollo de gemelos digitales urbanos, como el planteamiento de un gemelo digital urbano para la ciudad de Albacete, donde la integración de datos, la analítica espacial y la inteligencia artificial permiten mejorar la gestión y toma de decisiones a nivel municipal.

La aplicación de técnicas de Computer Vision sobre imágenes aéreas permite transformar grandes volúmenes de datos visuales en información estructurada y explotable, generando un impacto directo tanto en entornos de infraestructura como en la gestión del territorio.

En el ámbito de la construcción, esta solución permite mejorar significativamente el seguimiento de obra, facilitando la detección temprana de desviaciones y aportando una visión objetiva del estado del proyecto.

En paralelo, su aplicación a escala territorial y urbana permite avanzar hacia modelos de gestión basados en datos, mejorando la capacidad de análisis y planificación por parte de las administraciones públicas.

Entre los principales impactos destacan:

• Reducción del tiempo de análisis de imágenes en más de un 70%, mediante automatización de procesos manuales
• Mejora en la detección temprana de desviaciones en obra y cambios en el territorio
• Identificación sistemática de espacios libres y superficies no ocupadas
• Incremento de la objetividad en el análisis, reduciendo la dependencia de interpretaciones manuales
• Capacidad de analizar grandes extensiones de territorio de forma escalable
• Integración de la información en entornos GIS y gemelos digitales para su explotación operativa

Además, este enfoque permite habilitar nuevas capacidades en la gestión del territorio, tales como:

• Sistemas avanzados de apoyo a la toma de decisiones
• Mejora en la planificación y análisis espacial
• Optimización del uso de recursos disponibles
• Mayor capacidad de monitorización y control del entorno

En conjunto, la solución contribuye a evolucionar desde modelos de gestión reactivos hacia enfoques proactivos, basados en datos y apoyados en inteligencia artificial.

Además, este tipo de soluciones contribuyen a optimizar la gestión de recursos públicos, permitiendo priorizar actuaciones sobre el territorio en base a datos objetivos y mejorar la eficiencia en los procesos de análisis y planificación.

La solución presenta un amplio rango de aplicaciones tanto en entornos de infraestructura como en el análisis territorial y urbano, permitiendo explotar de forma avanzada la información derivada de imágenes aéreas.

Entre las principales aplicaciones destacan:

Seguimiento de obra y control de ejecución

Monitorización del avance de proyectos de infraestructura, detección de desviaciones y análisis del estado real frente a planificación.

Detección de cambios en el territorio

Identificación automática de transformaciones en el entorno, tanto en fases de construcción como en evolución urbana.

Identificación de espacios libres y superficies disponibles

Localización de zonas no ocupadas o infrautilizadas, tanto en entornos de obra como entre edificaciones en contextos urbanos.

Análisis del entorno urbano y de infraestructuras existentes

Evaluación de la relación entre espacios libres, edificaciones, viales y otros elementos urbanos, permitiendo una mejor comprensión del contexto territorial.

Apoyo a planificación urbana y toma de decisiones

Generación de información estructurada que facilita el análisis espacial y la priorización de actuaciones por parte de administraciones públicas.

Análisis del entorno para desarrollo de proyectos de vivienda

Evaluación de la disponibilidad de espacios y de su contexto (accesibilidad, proximidad a infraestructuras, estado del entorno), facilitando la identificación de oportunidades para desarrollo residencial o regeneración urbana.

Base para gemelos digitales territoriales y urbanos

Integración de la información en plataformas digitales que permiten visualizar, analizar y gestionar el territorio de forma unificada.