La clasificación de la cobertura terrestre es esencial para el monitoreo ambiental, la planificación urbana y la gestión agrícola. Sin embargo, generar mapas e información confiables requiere más que solo imágenes satelitales sin procesar. Las herramientas adecuadas para la clasificación de la cobertura terrestre ayudan a procesar datos de teledetección, entrenar modelos y validar resultados de manera eficiente. Desde algoritmos supervisados y no supervisados hasta plataformas en la nube y bibliotecas de código abierto, estas herramientas están diseñadas para realizar análisis a gran escala con precisión y consistencia. En este artículo, analizamos las principales herramientas para la clasificación de la cobertura terrestre, diseñadas para facilitar flujos de trabajo automatizados, una validación robusta y una toma de decisiones informada.
1. FlyPix IA
FlyPix AI es una plataforma de análisis geoespacial que utiliza inteligencia artificial para la clasificación de la cobertura terrestre y la detección de objetos en imágenes. Nuestra plataforma permite a los usuarios entrenar modelos de IA personalizados con sus propias anotaciones, lo que permite la identificación y segmentación de tipos específicos de cobertura terrestre, infraestructura o características naturales. Al trabajar directamente con imágenes geoespaciales vinculadas a coordenadas, facilitamos el análisis de escenas complejas y la automatización de tareas que, de otro modo, requerirían un esfuerzo manual considerable. También admitimos datos multiespectrales, lo que permite una clasificación más detallada de la vegetación, las masas de agua, las zonas urbanas y otros usos del suelo.
Ofrecemos un conjunto de herramientas para exportar capas vectoriales, compartir mapas con equipos y gestionar el control de acceso, lo que convierte a FlyPix en la solución ideal para proyectos colaborativos. A través de FlyPix, los resultados pueden publicarse, integrarse mediante una API y someterse a un control de calidad avanzado con expertos en SIG. Diseñado con flexibilidad, FlyPix se adapta a la perfección a sectores como la silvicultura, la agricultura, la construcción, la administración pública y otros, ayudando a las organizaciones a generar información práctica rápidamente. Con nuestra interfaz intuitiva basada en la nube, admitimos una amplia gama de flujos de trabajo geoespaciales sin esfuerzo.
Puntos clave:
- Detección de objetos y clasificación de la cobertura terrestre impulsadas por IA
- Entrenamiento de modelos de IA personalizados con anotaciones definidas por el usuario
- Soporte para imágenes multiespectrales
- Exportación de capas vectoriales y compartición de mapas interactivos
- Acceso a API y garantía avanzada de calidad SIG
- Herramientas colaborativas con gestión de equipos y control de acceso
Para quién es mejor:
- Profesionales del medio ambiente y de la silvicultura
- Analistas agrícolas y ganaderos
- Planificadores urbanos y equipos de ciudades inteligentes
- Gerentes de construcción e infraestructura
- Agencias gubernamentales y equipos de gestión de riesgos
- Investigadores que trabajan con imágenes de drones o satélites
Información del contacto:
- Sitio web: flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
- Dirección: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Alemania
- Número de teléfono: +49 6151 2776497
- Correo electrónico: info@flypix.ai
2. QGIS
QGIS es un sistema de información geográfica de código abierto que permite crear, editar y analizar datos espaciales, incluyendo tareas de clasificación de la cobertura terrestre. Ofrece diversas herramientas para la creación de mapas, la edición de capas vectoriales y ráster, y el análisis espacial. Los usuarios pueden crear y editar puntos, líneas, polígonos y mallas para clasificar o digitalizar características específicas de la cobertura terrestre. QGIS permite publicar resultados en formatos de escritorio, web y móviles, y se integra con numerosos tipos de archivos y servicios web mediante protocolos estándar.
También ofrecen un entorno extensible donde los usuarios pueden mejorar la funcionalidad con complementos de terceros. La plataforma incluye flujos de trabajo de análisis automatizados, herramientas de generación de informes y la posibilidad de crear formularios y diseños personalizados. Como software gratuito y de código abierto, QGIS cuenta con el mantenimiento de una comunidad global y es accesible para una amplia gama de usuarios, lo que lo convierte en una opción práctica para el mapeo de la cobertura terrestre y el análisis espacial en diversos contextos.
Puntos clave:
- Plataforma SIG de código abierto para la creación y edición de mapas
- Herramientas para digitalizar y editar datos vectoriales y raster
- Automatización de flujos de trabajo de análisis e informes
- Compatibilidad con formatos de datos estándar y servicios web
- Extensible con complementos de terceros y formularios personalizados
- Disponible en Windows, Mac y Linux
Para quién es mejor:
- Profesionales y analistas de SIG que necesitan una solución gratuita
- Planificadores ambientales y de uso del suelo
- Investigadores y educadores
- Agencias gubernamentales y ONG
- Consultores y contratistas en mapeo y análisis
Información del contacto:
- Sitio web: qgis.org
- Facebook: www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- Correo electrónico: qgis-psc@lists.osgeo.org
3. ArcGIS
ArcGIS de Esri es una plataforma de sistemas de información geográfica que permite mapear, analizar y visualizar datos espaciales, incluyendo la clasificación de la cobertura terrestre. Ofrece herramientas para identificar y categorizar los tipos de cobertura terrestre, combinando datos geoespaciales con inteligencia artificial para un análisis más profundo. La plataforma admite el trabajo con datos ráster y vectoriales y se integra con imágenes de drones, satélites y terrestres para generar mapas precisos de cobertura terrestre. También incluye funciones para el modelado predictivo, la automatización y la optimización de flujos de trabajo espaciales.
ArcGIS está diseñado para funcionar en múltiples sectores y escalas, ofreciendo interfaces de escritorio, web y móviles. Facilita la colaboración al permitir el intercambio de datos y la integración con otros sistemas empresariales. La plataforma incluye un conjunto de API, SDK y servicios web para ampliar sus capacidades e integrarse en flujos de trabajo más amplios, lo que la hace ideal para organizaciones con necesidades complejas de datos espaciales.
Puntos clave:
- Plataforma SIG integral con análisis mejorado mediante IA
- Compatibilidad con datos espaciales raster, vectoriales y 3D
- Herramientas de clasificación de la cobertura terrestre y modelos predictivos
- Integración con imágenes de drones y satélite
- API, SDK y servicios web para personalización
- Funciona en entornos de escritorio, web y móviles.
Para quién es mejor:
- Grandes organizaciones con necesidades de SIG empresariales
- Grupos ambientalistas y conservacionistas
- Gestores de infraestructuras y servicios públicos
- Equipos gubernamentales de planificación y respuesta a emergencias
- Investigadores que requieren análisis espacial avanzado
Información del contacto:
- Sitio web: esri.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/esri
- Dirección: 380 New York Street, Redlands, California
- Número de teléfono: +1-909-793-2853
- Facebook: www.facebook.com/esrigis
- Twitter: x.com/Esri
- Instagram: www.instagram.com/esrigram
4. Motor de Google Earth
Google Earth Engine es una plataforma en la nube que combina un amplio archivo de imágenes satelitales y conjuntos de datos geoespaciales con herramientas para el análisis a escala planetaria. Permite a los usuarios clasificar la cobertura terrestre, monitorear los cambios ambientales y mapear tendencias a lo largo del tiempo mediante la ejecución de algoritmos personalizados en grandes cantidades de datos. La plataforma incluye más de 30 años de conjuntos de datos satelitales y científicos históricos, actualizados diariamente, y proporciona API en Python y JavaScript para integrarse en diversos flujos de trabajo.
Ofrecen un editor de código web para el desarrollo interactivo de algoritmos y acceso a petabytes de datos geoespaciales. Earth Engine es compatible tanto con el uso académico como comercial, lo que lo hace ideal para investigadores, científicos y desarrolladores que necesitan procesar conjuntos de datos a gran escala de forma eficiente. La plataforma se utiliza en campos como el monitoreo forestal, la gestión de recursos naturales y la evaluación del impacto ambiental para cuantificar y visualizar los cambios en la cobertura terrestre.
Puntos clave:
- Plataforma basada en la nube para análisis geoespacial a gran escala
- Acceso a más de 30 años de conjuntos de datos satelitales y científicos
- API disponibles en Python y JavaScript
- Editor de código basado en web para desarrollo interactivo
- Admite uso tanto académico como comercial.
- Conjuntos de datos actualizados diariamente y herramientas de visualización de lapso de tiempo
Para quién es mejor:
- Investigadores y académicos que estudian el cambio de la cobertura terrestre
- ONG ambientales que monitorean la deforestación y la conservación
- Desarrolladores que crean herramientas de análisis geoespacial
- Organizaciones gubernamentales y políticas que rastrean las tendencias ambientales
- Científicos que trabajan con datos satelitales históricos y casi en tiempo real
Información del contacto:
- Sitio web: earthengine.google.com
5. STEP (Plataforma de Explotación de Cajas de Herramientas Científicas)
La Plataforma de Explotación de Cajas de Herramientas Científicas (STEP) fue desarrollada por la Agencia Espacial Europea para facilitar el análisis científico de datos de observación de la Tierra, incluyendo la clasificación de la cobertura terrestre. Ofrece cajas de herramientas de código abierto que funcionan con datos de Sentinel y otras misiones, permitiendo a los usuarios procesar imágenes ópticas, de microondas y multiespectrales. La plataforma combina las cajas de herramientas ópticas y de microondas, ambas basadas en la arquitectura SNAP, para ofrecer una amplia gama de herramientas de procesamiento genéricas y específicas para cada sensor.
También mantienen una plataforma comunitaria donde los usuarios pueden acceder a documentación, tutoriales y recursos para desarrolladores. STEP integra funciones de herramientas anteriores de la ESA, como BEAM, NEST y Orfeo Toolbox, lo que garantiza la compatibilidad con flujos de trabajo históricos. Está diseñado para ayudar a investigadores, científicos y desarrolladores a procesar, clasificar y analizar conjuntos de datos de observación de la Tierra para diversos fines ambientales y científicos.
Puntos clave:
- Plataforma de código abierto para el análisis de datos de observación de la Tierra
- Cajas de herramientas para datos ópticos, de microondas y multiespectrales
- Construido sobre la arquitectura SNAP con operadores específicos para cada sensor
- Incluye documentación, tutoriales y soporte de la comunidad.
- Compatible con las misiones Sentinel de la ESA y otros conjuntos de datos
- Integra funciones de cajas de herramientas de la ESA anteriores
Para quién es mejor:
- Investigadores y científicos que trabajan con misiones de la ESA
- Desarrolladores que crean flujos de trabajo para la clasificación de la cobertura terrestre
- Académicos que enseñan teledetección y análisis de datos
- Proyectos de monitoreo y conservación ambiental
- Usuarios que necesitan herramientas de código abierto y respaldadas por la comunidad
Información del contacto:
- Sitio web: step.esa.int
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/european-space-agency
- Facebook: www.facebook.com/EuropeanSpaceAgency
- Instagram: www.instagram.com/europeanspaceagency
6. Caja de herramientas Orfeo
Orfeo ToolBox (OTB) es una biblioteca de software de código abierto para el procesamiento de imágenes de teledetección, con capacidades ideales para la clasificación de la cobertura terrestre. Ofrece un conjunto de aplicaciones y algoritmos que procesan imágenes ópticas, multiespectrales y de radar de alta resolución. Las herramientas incluyen funciones de clasificación, ortorectificación, pansharpening, procesamiento SAR y otras tareas avanzadas. OTB es accesible a través de QGIS, Python, línea de comandos y C++, lo que la hace flexible para diferentes entornos.
Se centran en la transparencia y la extensibilidad, garantizando que todos los algoritmos estén documentados y no ocultos tras interfaces propietarias. OTB puede gestionar conjuntos de datos muy grandes en una amplia gama de hardware, desde portátiles hasta clústeres de alto rendimiento. Su integración con QGIS también permite a los usuarios visualizar y procesar grandes conjuntos de datos geoespaciales de forma eficiente, a la vez que acceden a todas las funciones de la caja de herramientas.
Puntos clave:
- Biblioteca de procesamiento de imágenes de teledetección de código abierto
- Admite imágenes ópticas, multiespectrales y de radar.
- Herramientas para clasificación, procesamiento SAR y más
- Interfaces para QGIS, Python, línea de comandos y C++
- Maneja grandes conjuntos de datos en diferentes configuraciones de hardware
- Impulsado por la comunidad y ampliamente documentado
Para quién es mejor:
- Especialistas en teledetección que trabajan con datos de alta resolución
- Profesionales de SIG que se integran con QGIS o Python
- Equipos de investigación que analizan imágenes ópticas y de radar
- Desarrolladores que crean flujos de trabajo geoespaciales personalizados
- Usuarios que necesitan herramientas de procesamiento transparentes y extensibles
Información del contacto:
- Sitio web: www.orfeo-toolbox.org
- Twitter: x.com/orfeotoolbox
7. Soluciones geoespaciales L3Harris
L3Harris ofrece una gama de soluciones y herramientas geoespaciales que incluyen capacidades para la clasificación de la cobertura terrestre. Desarrollan software y plataformas diseñadas para procesar y analizar datos satelitales, aéreos y otros datos geoespaciales. Sus soluciones se integran con flujos de trabajo de teledetección y SIG para clasificar, detectar y monitorear los cambios en la superficie terrestre para aplicaciones civiles y de defensa.
Diseñan sus herramientas para respaldar misiones que requieren el procesamiento confiable de conjuntos de datos grandes y variados. Además del análisis de la cobertura terrestre, su oferta geoespacial también incluye herramientas de comunicación, vigilancia y monitoreo ambiental. Estas soluciones forman parte de una cartera más amplia centrada en la seguridad nacional, la infraestructura y la investigación científica.
Puntos clave:
- Software geoespacial para la clasificación y análisis de la cobertura terrestre
- Admite datos satelitales, aéreos y de múltiples fuentes.
- Diseñado para aplicaciones civiles y de defensa.
- Integrado con flujos de trabajo de SIG y teledetección
- Parte de un conjunto más amplio de herramientas centradas en la misión
Para quién es mejor:
- Agencias gubernamentales y de defensa que monitorean el uso de la tierra
- Equipos de infraestructura civil y planificación
- Organizaciones ambientales y de respuesta a desastres
- Instituciones de investigación que trabajan con datos geoespaciales
- Usuarios que necesitan soluciones integradas para contextos operativos
Información del contacto:
- Sitio web: www.l3harris.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/l3harris-technologies
- Dirección: 1025 W. NASA Boulevard, Melbourne, FL 32919, EE. UU.
- Facebook: www.facebook.com/L3HarrisTechnologies
- Twitter: x.com/L3HarrisTech
- Instagram: www.instagram.com/l3harristech
8. Proyectos OSGeo
La Fundación Geoespacial de Código Abierto (OSGeo) apoya y mantiene una colección de proyectos de código abierto para el procesamiento de datos geoespaciales, incluyendo herramientas útiles para la clasificación de la cobertura terrestre. Alberga y promueve proyectos que ofrecen bibliotecas de software, aplicaciones de escritorio y herramientas de servidor, todas diseñadas para trabajar con información geográfica y datos de teledetección. Estos proyectos incluyen herramientas y bibliotecas reconocidas que pueden manejar datos vectoriales, ráster e imágenes, facilitando flujos de trabajo como la producción, clasificación y análisis de mapas.
También fomentan una comunidad global donde desarrolladores, investigadores y profesionales colaboran, contribuyen al desarrollo de software y comparten las mejores prácticas. Los recursos de OSGeo incluyen documentación, capítulos locales e iniciativas educativas para ayudar a los usuarios a adoptar e implementar soluciones geoespaciales de código abierto. Su ecosistema de proyectos se utiliza ampliamente en la monitorización ambiental, la investigación y la planificación de infraestructuras, donde la clasificación de la cobertura terrestre es una tarea clave.
Puntos clave:
- Fundación que apoya proyectos geoespaciales de código abierto
- Herramientas de software para datos vectoriales, raster y de imágenes
- Recursos para flujos de trabajo de producción y clasificación de mapas
- Comunidad global de desarrolladores y usuarios
- Iniciativas educativas y apoyo a la documentación
- Herramientas flexibles adecuadas para diversas plataformas y casos de uso.
Para quién es mejor:
- Profesionales de SIG que utilizan software de código abierto
- Investigadores y educadores en campos geoespaciales
- Desarrolladores que crean flujos de trabajo geoespaciales personalizados
- Equipos de vigilancia ambiental y gestión territorial
- Organizaciones que buscan soluciones impulsadas por la comunidad
Información de contacto
- Sitio web: osgeo.org
- Dirección: 9450 SW Gemini Dr. #42523, Beaverton, Oregon 97008, Estados Unidos
- Correo electrónico: info@osgeo.org
- Facebook: www.facebook.com/OSGeoFoundation
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/osgeo
9. Soluciones geoespaciales de Trimble
Trimble ofrece soluciones de hardware y software geoespaciales que facilitan la clasificación de la cobertura terrestre como parte de flujos de trabajo más amplios de topografía, cartografía e infraestructura. Desarrolla sistemas conectados que integran posicionamiento preciso, modelado 3D y análisis de datos para facilitar la recopilación y el procesamiento de datos espaciales. Estas herramientas se utilizan para cartografiar y clasificar la cobertura terrestre, gestionar obras de construcción y monitorizar los cambios en entornos naturales y construidos.
Ofrecen equipos y software que conectan la recopilación de datos de campo con el análisis en la oficina, lo que facilita los flujos de trabajo en sectores como la construcción, el transporte y la cartografía geoespacial. Los sistemas de Trimble están diseñados para gestionar tareas de topografía y cartografía a gran escala, proporcionando precisión y conectividad en todas las etapas de un proyecto. Sus soluciones se utilizan ampliamente donde se necesitan datos geoespaciales consistentes para fundamentar decisiones sobre el uso del suelo y el impacto ambiental.
Puntos clave:
- Hardware y software geoespacial para mapeo y análisis
- Admite la clasificación de la cobertura terrestre como parte de los flujos de trabajo de topografía.
- Recopilación y procesamiento integrados de datos de campo a oficina
- Combina posicionamiento preciso, modelado 3D y análisis.
- Diseñado para proyectos de construcción, transporte e infraestructura.
- Escalable para tareas de mapeo grandes y complejas
Para quién es mejor:
- Profesionales de la topografía y la cartografía
- Equipos de gestión de construcción e infraestructura
- Planificadores de transporte y logística
- Analistas ambientales y de uso del suelo
- Organizaciones que requieren flujos de trabajo geoespaciales conectados
Información del contacto:
- Sitio web: trimble.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/trimble
- Dirección: 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, EE. UU.
- Número de teléfono: +1 (720) 887-6100
- Facebook: www.facebook.com/TrimbleCorporate
- Twitter: x.com/TrimbleCorpNews
10. FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura)
La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) proporciona datos, herramientas y orientación que respaldan la clasificación de la cobertura terrestre como parte de su misión de mejorar la seguridad alimentaria y promover la agricultura sostenible. Mantiene bases de datos estadísticos globales, como FAOSTAT y el Laboratorio de Datos de la FAO, que brindan acceso a información sobre el uso de la tierra, la producción agrícola y las condiciones ambientales. Estos recursos se utilizan para monitorear los cambios en la cobertura terrestre y evaluar el impacto de las prácticas agrícolas en los ecosistemas.
También colaboran con gobiernos, instituciones de investigación y comunidades para implementar proyectos y desarrollar políticas orientadas a la gestión sostenible de la tierra. La labor de la FAO incluye la creación de normas y metodologías para la recopilación y el análisis de datos, el apoyo a la capacitación y la educación, y la prestación de asistencia técnica sobre el terreno. Sus iniciativas contribuyen a una mejor comprensión de cómo cambia el uso de la tierra a lo largo del tiempo y cómo se puede gestionar para alcanzar los objetivos de seguridad alimentaria y ambientales.
Puntos clave:
- Conjuntos de datos globales sobre el uso de la tierra y la producción agrícola
- FAOSTAT y Data Lab para herramientas estadísticas y analíticas
- Orientaciones y normas para el seguimiento y la clasificación de tierras
- Colaboración con los gobiernos y las comunidades locales
- Iniciativas de capacitación, educación y soporte técnico
- Integración de datos sobre la cobertura del suelo en la planificación de la seguridad alimentaria y la sostenibilidad
Para quién es mejor:
- Organismos gubernamentales responsables de la tierra y la agricultura
- Investigadores y analistas que estudian el uso de la tierra y los sistemas alimentarios
- ONG que trabajan en el desarrollo sostenible y la conservación
- Los responsables de políticas que diseñan programas agrícolas y ambientales
- Educadores y estudiantes de ciencias agrícolas y ambientales
Información del contacto:
- Sitio web: fao.org
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/fao
- Dirección: Viale delle Terme di Caracalla, 00153 Roma, Italia
- Número de teléfono: (+39) 06 57051
- Facebook: www.facebook.com/UNFAO
- Twitter: x.com/FAO
- Instagram: www.instagram.com/fao
- Correo electrónico: FAO-HQ@fao.org
11. SAGA SIG
SAGA GIS (Sistema para Análisis Geocientíficos Automatizados) es un sistema de información geográfica de código abierto diseñado para facilitar el procesamiento y análisis de datos espaciales, incluyendo la clasificación de la cobertura terrestre. Ofrece un amplio conjunto de herramientas para el manejo de datos ráster y vectoriales, el análisis del terreno y la cartografía temática. Los usuarios pueden aplicar algoritmos de clasificación a datos de teledetección e integrar los resultados con otras capas geoespaciales para generar mapas de cobertura terrestre.
También mantienen una comunidad de usuarios, documentación y materiales de referencia para facilitar el uso y la ampliación del software. La plataforma es de libre acceso y se desarrolla continuamente con las contribuciones de investigadores y profesionales. Su estructura modular permite combinar herramientas y flujos de trabajo adaptados a las necesidades específicas de análisis, lo que la hace útil para estudios de uso y cobertura del suelo en diferentes contextos.
Puntos clave:
- Software SIG de código abierto con herramientas de clasificación
- Admite procesamiento de datos raster y vectoriales
- Incluye funciones de análisis de terreno y mapeo temático.
- Estructura modular para flujos de trabajo personalizados
- Documentación, grupo de usuarios y recursos en línea disponibles
- Disponible gratuitamente y mantenido por la comunidad.
Para quién es mejor:
- Investigadores que realizan estudios sobre la cobertura terrestre y el terreno
- Analistas ambientales que trabajan con conjuntos de datos espaciales
- Educadores que enseñan procesamiento de datos geoespaciales
- ONG y agencias gubernamentales que necesitan soluciones de código abierto
- Usuarios que buscan herramientas SIG flexibles y modulares
Información del contacto:
- Sitio web: saga-gis.sourceforge.io
- Correo electrónico: @SourceForge
12. Complemento Dzetsaka
El plugin Dzetsaka es una herramienta de clasificación de cobertura terrestre integrada en QGIS. Fue diseñado para ser un plugin rápido y fácil de usar que aplica algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación supervisada de imágenes satelitales. El plugin permite a los usuarios definir clases de cobertura terrestre, crear polígonos de entrenamiento con datos de campo y, posteriormente, ejecutar la clasificación utilizando uno de los clasificadores compatibles, como el Modelo de Mezcla Gaussiana, Bosque Aleatorio, Máquinas de Vectores de Soporte y K-Vecinos Más Cercanos. El resultado incluye un mapa de cobertura terrestre clasificado y un mapa de confianza.
Utilizan un enfoque paso a paso donde los usuarios primero preparan una tabla con nombres de clases y datos de entrenamiento, y luego introducen imágenes satelitales y polígonos de entrenamiento en el complemento. Tras seleccionar el clasificador y ejecutar el proceso, los resultados se pueden validar en QGIS comparándolos con los datos reales de campo. La validación incluye la armonización de las etiquetas de clase, la compilación de datos de campo, la creación de una matriz de confusión y el cálculo de parámetros de precisión como la precisión general, la precisión del usuario y del productor, y el coeficiente Kappa. Esto lo hace ideal para producir y validar conjuntos de datos detallados de cobertura terrestre de forma eficiente.
Puntos clave:
- Complemento de QGIS para la clasificación supervisada de la cobertura terrestre
- Admite clasificadores de modelo de mezcla gaussiana, bosque aleatorio, SVM y KNN
- Genera mapas de cobertura terrestre clasificados y mapas de confianza.
- Integra datos de campo como polígonos de entrenamiento
- Incluye flujo de trabajo de validación con métricas de precisión.
- Interfaz sencilla, paso a paso dentro de QGIS
Para quién es mejor:
- Usuarios de SIG que trabajan en el entorno QGIS
- Investigadores que realizan una clasificación supervisada de la cobertura terrestre
- Equipos que validan conjuntos de datos de cobertura terrestre con datos de campo
- Analistas que elaboran mapas de cobertura terrestre y confianza
- Usuarios que necesitan múltiples opciones de clasificador y herramientas de validación integradas
Información del contacto:
- Sitio web: plugins.qgis.org
- Facebook: www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- Correo electrónico: qgis-user@lists.osgeo.org.
13. Biblioteca RSGIS
La Biblioteca de Software de Teledetección y SIG (RSGISLib) es una colección de código abierto de módulos de Python y utilidades de línea de comandos para procesar datos de teledetección y SIG. Ofrece herramientas para la clasificación de la cobertura terrestre, la detección de cambios, la segmentación de imágenes y diversos análisis ráster y vectoriales. La biblioteca admite flujos de trabajo que utilizan imágenes satelitales y de drones para clasificar el terreno y monitorear los cambios a lo largo del tiempo.
La biblioteca está disponible a través de GitHub con documentación, tutoriales y apoyo activo de colaboradores de la comunidad académica y de investigación. RSGISLib está diseñada para su uso programático, lo que ofrece flexibilidad para automatizar tareas y desarrollar flujos de trabajo personalizados para proyectos específicos de análisis de cobertura terrestre. Es compatible con diferentes plataformas y se integra con otras herramientas de procesamiento geoespacial.
Puntos clave:
- Biblioteca Python de código abierto para teledetección y SIG
- Herramientas para clasificación, detección de cambios y segmentación
- Utilidades de línea de comandos y módulos de Python
- Admite flujos de trabajo de datos raster y vectoriales
- Disponible en GitHub con documentación y tutoriales.
- Desarrollado y mantenido por colaboradores académicos.
Para quién es mejor:
- Investigadores y desarrolladores que automatizan el análisis de la cobertura terrestre
- Equipos académicos que trabajan con grandes conjuntos de datos de imágenes
- Profesionales que utilizan Python para el procesamiento geoespacial
- Usuarios que integran datos de drones y satélites en flujos de trabajo
- Analistas que necesitan herramientas personalizables y programables
Información del contacto:
- Sitio web: rsgislib.org
- Correo electrónico: rsgislib-support@googlegroups.com
14. CATALIZADOR
CATALYST es una plataforma que ofrece soluciones de observación de la Tierra, incluyendo herramientas para la clasificación de la cobertura terrestre y la evaluación de riesgos. Ofrece software como servicio (SaaS) independiente de sensores y basado en la nube para el procesamiento de imágenes satelitales, lo que permite a los usuarios mejorar, clasificar y analizar datos de cobertura terrestre como parte de flujos de trabajo más amplios. Sus herramientas se integran con los sistemas existentes y ayudan a las organizaciones a escalar el procesamiento de imágenes, manteniendo la calidad y la precisión.
También ofrecen mitigación de riesgos mediante soluciones de datos como servicio (DaaS), que utilizan análisis de imágenes satelitales para identificar y monitorear riesgos en infraestructura y activos. La plataforma utiliza algoritmos confiables de procesamiento de imágenes distribuidos a través de la nube, aplicaciones web, API y plataformas de socios. Se admiten modelos flexibles de suscripción y consumo, además de soporte técnico y revisiones periódicas para alinearse con las necesidades de los usuarios y los objetivos del proyecto.
Puntos clave:
- Plataforma SaaS basada en la nube para el procesamiento de imágenes satelitales
- Apoya la clasificación y el monitoreo de la cobertura terrestre
- Independiente del sensor y escalable según la demanda
- Análisis de riesgos entregados como datos como servicio (DaaS)
- Integración a través de API, aplicaciones web y sistemas de socios
- Modelos de precios flexibles y atención al cliente
Para quién es mejor:
- Empresas que gestionan y analizan el uso del suelo y el riesgo
- Operadores de infraestructura que monitorean los cambios ambientales
- Equipos que integran imágenes satelitales en los flujos de trabajo
- Organizaciones que requieren soluciones escalables y basadas en la nube
- Usuarios que necesitan herramientas tanto de procesamiento de imágenes como de evaluación de riesgos
Información del contacto:
- Sitio web: catalyst.earth
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/pci-geomatics
- Dirección: 141 Adelaide Street West, Unidad 520, Toronto, Ontario M5H 3L5, Canadá
- Número de teléfono: +1 (905) 764-0614
- Facebook: www.facebook.com/CATALYST.Earth
- Correo electrónico: hello@catalyst.earth
15. Sistema de Monitoreo de la Cobertura Terrestre (LCMS)
El Sistema de Monitoreo de Cobertura Terrestre (LCMS) es una solución basada en aprendizaje automático para la clasificación automática de la cobertura terrestre, la clasificación de tipos de cultivos y la detección de cambios en la cobertura terrestre a lo largo del tiempo. El sistema se divide en cuatro partes principales: recopilación y preparación de datos de referencia, ejecución de procesos de procesamiento de datos para generar resultados, almacenamiento y entrega de los resultados, y una interfaz de aplicación para los operadores. El LCMS procesa datos a escala nacional y funciona de forma continua, utilizando imágenes satelitales y datos de campo para entrenar modelos supervisados.
Implementan canales basados en el marco eo-learn, lo que permite el procesamiento distribuido al dividir el área de interés en unidades más pequeñas que pueden ejecutarse en paralelo. Los resultados se almacenan como mapas ráster y polígonos vectoriales, accesibles a través de servicios como Sentinel Hub y Geopedia. La interfaz del operador incluye herramientas de validación que permiten a los usuarios revisar los cambios detectados y confirmarlos o corregirlos, lo que mejora los datos de referencia para futuras iteraciones del modelo. El sistema está diseñado para el monitoreo iterativo de tierras a gran escala y se integra en entornos SIG existentes.
Puntos clave:
- Clasificación de cultivos y cobertura terrestre basada en aprendizaje automático
- Detección y generación de informes automáticos de cambios
- Operación continua a escala nacional
- Utiliza imágenes satelitales y datos de referencia de verdad terrestre
- Tuberías distribuidas para un procesamiento escalable
- Aplicación de operador con herramientas de validación y corrección
Para quién es mejor:
- Agencias nacionales que monitorean el uso de la tierra y la agricultura
- Organizaciones que rastrean los cambios anuales en la cobertura terrestre
- Investigadores que estudian la dinámica del paisaje a largo plazo
- Equipos que gestionan datos de referencia y flujos de trabajo de validación
- Usuarios que requieren integración con servicios de datos satelitales y SIG
Información del contacto:
- Sitio web: www.sinergise.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/sinergise
- Dirección: Eggenberger Allee 49, Stiege 2, EG, 8020 Graz, Austria
- Número de teléfono: +386 (1) 320-61-50
- Facebook: www.facebook.com/sentinelhub.by.sinergise
- Twitter: x.com/sinergise
- Correo electrónico: info@sinergise.com
Conclusión
Elegir las herramientas adecuadas para la clasificación de la cobertura terrestre es fundamental para generar análisis precisos, fiables y escalables de la superficie terrestre. Cada una de las herramientas que se describen en este artículo ofrece distintas funcionalidades: desde bibliotecas y complementos de código abierto integrados en plataformas SIG hasta servicios en la nube con flujos de trabajo automatizados y funciones de validación. Ya sea que la prioridad sea la accesibilidad, el aprendizaje automático avanzado o la integración con sistemas existentes, estas herramientas ayudan a agilizar el proceso de clasificación y a mejorar la calidad de los resultados. Al seleccionar la solución adecuada para sus necesidades específicas, las organizaciones y los investigadores pueden monitorizar mejor los cambios en el uso del suelo, apoyar la planificación ambiental y tomar decisiones informadas basadas en datos espaciales robustos.