La Inteligencia Artificial Geoespacial (GeoIA) integra la IA con datos espaciales para revolucionar campos como la planificación urbana, la monitorización ambiental y la gestión de desastres. Los libros a continuación se han seleccionado por su relevancia directa con la GeoIA, centrándose en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el análisis espacial y sus aplicaciones en el mundo real. Escritos por destacados expertos, estos libros proporcionan conocimientos esenciales para estudiantes, investigadores y profesionales que impulsan la GeoIA.

1. Manual de inteligencia artificial geoespacial de Song Gao, Yingjie Hu y Wenwen Li 

Publicado en 2023, este completo manual, editado por Song Gao, Yingjie Hu y Wenwen Li, es un recurso fundamental de GeoAI, que abarca más de 30 temas, desde el aprendizaje automático hasta la visualización espacial. Explora sistemáticamente los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas de GeoAI, integrando IA, aprendizaje profundo y tecnologías de grafos de conocimiento.

El libro incluye ejemplos de código, conjuntos de datos y casos prácticos sobre observación ambiental, detección social y respuesta ante desastres, lo que lo convierte en una herramienta ideal para el aprendizaje práctico. Las contribuciones de destacados expertos lo convierten en una herramienta imprescindible para dominar GeoAI en diversas aplicaciones.

Key Highlights

• Más de 30 capítulos sobre la teoría y aplicaciones de GeoAI
• Incluye ejemplos de código y conjuntos de datos.
• Cubre aplicaciones de respuesta ambiental y ante desastres.
• Redactado por destacados investigadores de GeoAI

 Detalles del libro

• Disponible en: crcpress.com/Handbook-of-Geospatial-Artificial-Intelligence/Gao-Hu-Li/p/book/9781032311661
• Editorial: CRC Press
• Año: 2023
• Formato: Tapa dura, libro electrónico
• ISBN: 978-1-032-31166-1
• Páginas: 448

Para quién es mejor

• Investigadores y educadores de GeoAI
• Profesionales que buscan una referencia completa de GeoAI
• Estudiantes que estudian ciencia de datos geoespaciales

2. Análisis de datos geoespaciales en AWS por Scott Bateman, Janahan Gnanachandran y Jeff DeMuth 

Este libro de 2023, escrito por Scott Bateman, Janahan Gnanachandran y Jeff DeMuth, explora la gestión y el análisis de datos geoespaciales mediante herramientas de IA en la nube de AWS. Abarca el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para procesar conjuntos de datos espaciales a gran escala, ofreciendo soluciones prácticas para profesionales de la GeoIA.

El libro ofrece tutoriales sobre servicios de AWS como SageMaker y GeoSpatial ML, con casos prácticos de análisis urbano y monitoreo ambiental. Su enfoque en la computación en la nube lo hace esencial para profesionales que escalan aplicaciones de GeoAI en entornos reales.

Key Highlights

• Se centra en GeoAI con herramientas en la nube de AWS
• Incluye tutoriales y estudios de casos.
• Cubre aplicaciones urbanas y ambientales.
• Práctico para GeoAI basado en la nube

Detalles del libro

• Disponible en: packtpub.com/product/geospatial-data-analytics-on-aws/9781804613825
• Editorial: Packt Publishing
• Año: 2023
• Formato: Libro de bolsillo, libro electrónico
• ISBN: 978-1-80461-382-5
• Páginas: Aprox. 320

Para quién es mejor

• Científicos de datos que utilizan plataformas en la nube
• Profesionales en analítica urbana
• Profesionales de GeoAI escalando aplicaciones

3. GeoAI y geografía humana: el amanecer de una nueva era de inteligencia espacial por Xiao Huang 

Publicado en 2025, este libro de Xiao Huang examina el papel transformador de la GeoAI en la geografía humana, centrándose en la gestión de desastres, la adaptación climática y la planificación urbana. Explora cómo la IA potencia la inteligencia espacial, ofreciendo nuevas perspectivas sobre las interacciones entre los seres humanos y el medio ambiente, convirtiéndola en una sólida alternativa para los estudios de GeoAI centrados en el ser humano.

El libro incluye estudios de caso sobre predicción de inundaciones y movilidad urbana, combinando perspectivas teóricas con herramientas prácticas de GeoIA. Su enfoque interdisciplinario lo hace ideal para investigadores y estudiantes que conectan la geografía con la IA, con un enfoque en aplicaciones sociales.

Key Highlights

• Se centra en la GeoAI en la geografía humana
• Incluye estudios de casos urbanos y de desastres.
• Explora las tendencias de inteligencia espacial
• Publicado por una importante editorial académica

Detalles del libro

• Disponible en: link.springer.com/book/9783031874208
• Editorial: Springer
• Año: 2025
• Formato: Tapa dura, libro electrónico
• ISBN: 978-3-031-87420-8
• Páginas: Aprox. 300

Para quién es mejor

• Geógrafos y urbanistas
• Investigadores en gestión de desastres
• Estudiantes explorando aplicaciones de GeoAI

4. Avances en análisis geoespacial escalable e inteligente por Surya S. Durbha, Jibonananda Sanyal y otros 

Esta colección editada en 2023, dirigida por Surya S. Durbha y Jibonananda Sanyal, se centra en técnicas escalables de GeoIA para el análisis geoespacial a gran escala. Abarca el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para aplicaciones como la teledetección y el modelado urbano, abordando los desafíos del volumen y la complejidad de los datos.

El libro incluye artículos de investigación sobre análisis de imágenes satelitales y respuesta a desastres en tiempo real, ofreciendo perspectivas prácticas para profesionales. Su énfasis en la escalabilidad lo convierte en un recurso clave para profesionales de GeoAI que gestionan big data.

Key Highlights

• Cubre técnicas escalables de GeoAI
• Incluye aplicaciones de teledetección y desastres.
• Orientado a la investigación con conocimientos prácticos
• Publicado por una editorial de renombre

Detalles del libro

• Disponible en: crcpress.com/Advances-in-Scalable-and-Intelligent-Geospatial-Analytics/Durbha-Sanyal/p/book/9781032200316
• Editorial: CRC Press
• Año: 2023
• Formato: Tapa dura, libro electrónico
• ISBN: 978-1-032-20031-6
• Páginas: Aprox. 400

Para quién es mejor

• Científicos de datos que manejan grandes conjuntos de datos
• Profesionales en teledetección
• Investigadores en GeoAI escalable

5. GeoAI y su papel en la salud planetaria por Abhijeet Sarkar 

Publicado en 2024, este libro de Abhijeet Sarkar examina el papel de la GeoAI para abordar los desafíos de la salud planetaria, como el cambio climático y la pérdida de biodiversidad. Explora el análisis espacial basado en IA para impulsar la sostenibilidad global, lo que lo hace muy relevante para la GeoAI ambiental.

El libro incluye estudios de caso sobre el monitoreo de la deforestación y la cartografía del calor urbano, ofreciendo herramientas prácticas para investigadores y legisladores. Su enfoque en la sostenibilidad se alinea con las tendencias emergentes de GeoAI en ciencias ambientales.

Key Highlights

• Se centra en la GeoAI para la salud planetaria
• Incluye estudios de casos ambientales
• Apoya los objetivos de sostenibilidad
• Relevante para los desafíos globales

Detalles del libro

• Disponible en: amazon.com/GeoAI-Role-Planetary-Health-Sustainability/dp/B0DT6ZPH75
• Editorial: Independently Published
• Año: 2024
• Formato: Libro de bolsillo, libro electrónico
• ISBN: 979-8-89699-263-9
• Páginas: Aprox. 200

Para quién es mejor

• Investigadores ambientales
• Responsables de políticas en sostenibilidad
• Profesionales de GeoAI en ecología

6. Aprendizaje profundo para las ciencias de la Tierra por Gustau Camps-Valls, Devis Tuia y Xiao Xiang Zhu

Publicado en 2021, este libro de Gustau Camps-Valls, Devis Tuia y Xiao Xiang Zhu ofrece una guía práctica para el aprendizaje profundo en teledetección, climatología y geociencias. Conecta la teoría de la IA con aplicaciones como el análisis de imágenes satelitales, lo que lo hace muy relevante para la GeoAI.

El libro incluye ejemplos de código y estudios de casos sobre monitoreo ambiental y mapeo geológico, garantizando valor para los científicos de la Tierra y los profesionales de GeoAI que buscan herramientas prácticas.

Key Highlights

• Aplica el aprendizaje profundo a los datos satelitales
• Incluye ejemplos de código y estudios de casos.
• Aplicaciones interdisciplinarias de GeoAI
• Ampliamente citado en las ciencias de la Tierra

Detalles del libro

• Disponible en: amazon.com/Deep-Learning-Earth-Sciences-Comprehensive/dp/1119646146
• Editorial: Wiley
• Año: 2021
• Formato: Tapa dura, libro electrónico
• ISBN: 978-1-119-64614-3
• Páginas: 432

Para quién es mejor

• Investigadores de ciencias de la Tierra
• Científicos de datos en teledetección
• Estudiantes en aplicaciones de GeoAI

7. Ciencia de datos geoespaciales aplicada con Python por David S. Jordan

Este libro de 2023 de David S. Jordan ofrece una guía práctica sobre GeoAI y ciencia de datos geoespaciales con Python, centrándose en aplicaciones ambientales. Abarca técnicas de aprendizaje automático y análisis espacial, lo que lo hace ideal para quienes se inician en GeoAI.

El libro incluye ejemplos de código y estudios de casos sobre mapeo de la contaminación y modelado de hábitats, lo que garantiza su relevancia para los científicos ambientales y los profesionales de GeoAI que buscan herramientas prácticas.

Key Highlights

• GeoAI práctica con Python
• Incluye estudios de casos ambientales
• Ejemplos de código prácticos
• Relevante para los científicos de datos

Detalles del libro

• Disponible en: packtpub.com/product/applied-geospatial-data-science-with-python/9781803238128
• Editorial: Packt Publishing
• Año: 2023
• Formato: Libro de bolsillo, libro electrónico
• ISBN: 978-1-80323-812-8
• Páginas: Aprox. 280

Para quién es mejor

• científicos de datos ambientales
• Usuarios de Python en GeoAI
• Estudiantes que aprenden análisis geoespacial

8. Aprendiendo análisis geoespacial con Python por Joel Lawhead

El libro de Joel Lawhead (2023, 4.ª edición) es una guía completa sobre análisis geoespacial y GeoIA con Python, centrándose en SIG y teledetección. Abarca técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, lo que garantiza su relevancia para las aplicaciones modernas de GeoIA.

El libro incluye tutoriales y ejemplos de código para modelado espacial y procesamiento de imágenes, lo que lo hace práctico para estudiantes y profesionales. Su contenido actualizado refleja las últimas tendencias y herramientas de GeoAI.

Key Highlights

• GeoAI integral con Python
• Incluye tutoriales sobre SIG y teledetección.
• 4ª edición actualizada
• Práctico para el aprendizaje práctico

Detalles del libro

• Disponible en: packtpub.com/product/learning-geospatial-analysis-with-python-fourth-edition/9781837639175
• Editorial: Packt Publishing
• Año: 2023
• Edición: 4ª
• Formato: Libro de bolsillo, libro electrónico
• ISBN: 978-1-83763-917-5
• Páginas: Aprox. 450

Para quién es mejor

• Estudiantes y profesionales de SIG
• Científicos de datos en teledetección
• Usuarios de Python en GeoAI

9. Python para el análisis de datos geoespaciales por Bonny P. McClain

Publicado en 2022, este libro de Bonny P. McClain se centra en la GeoIA y el análisis de datos geoespaciales con Python, con aplicaciones en inteligencia de ubicación y análisis urbano. Proporciona herramientas prácticas para el procesamiento de datos espaciales y el aprendizaje automático, haciéndolo accesible para profesionales de la GeoIA.

El libro incluye casos prácticos sobre planificación urbana y análisis ambiental, lo que garantiza valor tanto para profesionales como para estudiantes. Su enfoque directo lo hace ideal para quienes se inician en GeoAI o buscan habilidades prácticas.

Key Highlights

• Se centra en GeoAI con Python
• Incluye estudios de casos urbanos y ambientales.
• Accesible para principiantes
• Práctico para la inteligencia de ubicación

Detalles del libro

• Disponible en: amazon.com/Python-Geospatial-Data-Analysis-Intelligence/dp/109810479X
• Editorial: O'Reilly Media
• Año: 2022
• Formato: Libro de bolsillo, libro electrónico
• ISBN: 978-1-09810-479-5
• Páginas: Aprox. 300

Para quién es mejor

• Analistas urbanos y científicos de datos
• Estudiantes que aprenden GeoAI
• Profesionales en inteligencia de ubicación

10. Avances en aprendizaje automático y análisis de imágenes para GeoAI por Saurabh Prasad, Jocelyn Chanussot y Jun Li

Publicado en 2024, este libro de Saurabh Prasad, Jocelyn Chanussot y Jun Li explora técnicas de aprendizaje automático de vanguardia para GeoAI, con especial atención al análisis de imágenes en contextos geoespaciales. Profundiza en algoritmos avanzados para el procesamiento de imágenes satelitales y datos espaciales, abordando aplicaciones como la clasificación de la cobertura terrestre y la respuesta ante desastres.

El libro incluye casos prácticos y ejemplos de código, lo que lo convierte en un recurso valioso para profesionales de GeoAI que trabajan con conjuntos de datos de imágenes a gran escala. Su énfasis en el aprendizaje automático escalable garantiza su relevancia para investigadores y profesionales que abordan desafíos geoespaciales complejos.

Key Highlights

• Se centra en el aprendizaje automático para el análisis de imágenes GeoAI
• Incluye estudios de casos sobre imágenes satelitales.
• Ofrece ejemplos prácticos de código.
• Relevante para aplicaciones de respuesta a desastres 

Detalles del libro

• Disponible en: shop.elsevier.com/books/advances-in-machine-learning-and-image-analysis-for-geoai/prasad/978-0-443-19077-3
• Editorial: Elsevier
• Año: 2024
• Formato: Tapa dura, libro electrónico
• ISBN: 978-0-323-85277-7
• Páginas: Aprox. 360

Para quién es mejor

• Científicos de datos en el análisis de imágenes
• Investigadores de GeoAI en teledetección
• Profesionales en respuesta a desastres

11. GeoAI para imágenes de observación de la Tierra por Dalton Lunga y Ronny Hänsch

Este libro de 2024, escrito por Dalton Lunga y Ronny Hänsch, ofrece una guía completa sobre las aplicaciones de GeoAI en imágenes de observación de la Tierra, centrándose en el aprendizaje profundo para el análisis de datos satelitales. Abarca técnicas de detección de objetos, detección de cambios y monitoreo ambiental, lo que lo hace muy relevante para las ciencias de la tierra impulsadas por GeoAI.

El libro incluye tutoriales y casos prácticos sobre gestión de desastres y modelado climático, ofreciendo herramientas prácticas para investigadores y profesionales. Su enfoque en aplicaciones prácticas lo convierte en un recurso clave para el avance de la GeoAI en la observación de la Tierra.

Key Highlights

• Cubre el aprendizaje profundo para la observación de la Tierra.
• Incluye estudios de casos sobre desastres y clima.
• Ofrece tutoriales prácticos
• Centrado en el análisis de datos satelitales 

Detalles del libro

• Disponible en: amazon.com/GeoAI-Earth-Observation-Imagery-Fundamentals-ebook/dp/B0DXDYSKB8
• Editorial: Springer
• Año: 2024
• Formato: libro electrónico
• Páginas: Aprox. 320

Para quién es mejor

• Científicos de la Tierra que utilizan datos satelitales
• Profesionales de GeoAI en la gestión de desastres
• Investigadores en monitoreo ambiental

12. Geoinformática en ecosistemas y sociedades sostenibles por Yichun Xie, Yong Li y otros

Publicada en 2020, esta colección editada por Yichun Xie, Yong Li y otros autores explora las aplicaciones de GeoAI en ecosistemas sostenibles y desarrollo social. Abarca el aprendizaje automático y el análisis espacial para la gestión ambiental, la planificación urbana y la conservación de recursos, ofreciendo una perspectiva multidisciplinaria.

El libro incluye artículos de investigación sobre temas como el mapeo de la biodiversidad y el crecimiento urbano sostenible, lo que lo convierte en un recurso valioso para investigadores y responsables políticos. Su enfoque en la sostenibilidad se alinea con el creciente papel de GeoAI para abordar los desafíos globales.

Key Highlights

• Se centra en GeoAI para la sostenibilidad
• Incluye estudios de casos urbanos y de biodiversidad.
• Artículos de investigación multidisciplinarios
• Relevante para la gestión ambiental 

Detalles del libro

• Disponible en: amazon.com/Geoinformatics-Sustainable-Ecosystem-Society-Communications/dp/9811561052
• Editorial: Springer
• Año: 2020
• Formato: Libro de bolsillo, libro electrónico
• ISBN: 978-981-15-6105-4
• Páginas: Aprox. 460

Para quién es mejor

• Investigadores ambientales
• Planificadores urbanos que utilizan GeoAI
• Responsables de políticas en sostenibilidad

13. Guía avanzada de Esri para Python en ArcGIS por Dave Crawford y Daniel Yaw

Este libro de 2023, escrito por Dave Crawford y Daniel Yaw, ofrece una guía avanzada para usar Python para GeoAI en la plataforma ArcGIS. Se centra en el aprendizaje automático y el análisis espacial para el procesamiento de datos geoespaciales, ofreciendo técnicas prácticas para automatizar flujos de trabajo SIG y analizar patrones espaciales.

El libro incluye tutoriales y ejemplos de código adaptados a los usuarios de ArcGIS, que abarcan aplicaciones como el análisis urbano y la cartografía ambiental. Su enfoque práctico lo hace ideal para profesionales de SIG y científicos de datos que integran GeoAI en entornos de ArcGIS.

Key Highlights

• Se centra en GeoAI con ArcGIS y Python
• Incluye tutoriales para la automatización de SIG
• Cubre aplicaciones urbanas y ambientales.
• Práctico para usuarios de ArcGIS

Detalles del libro

• Disponible en: amazon.com/Advanced-Guide-Python-ArcGIS/dp/1589488237
• Editorial: Esri Press
• Año: 2023
• Formato: Libro de bolsillo, libro electrónico
• ISBN: 978-1-58948-823-6
• Páginas: Aprox. 400

Para quién es mejor

• Profesionales de SIG que utilizan ArcGIS
• Científicos de datos en análisis espacial
• Profesionales de GeoAI que automatizan flujos de trabajo

De FlyPix AI: Mejora de GeoAI con automatización geoespacial de vanguardia

En FlyPix AINos enorgullece contribuir al avance de GeoAI al ofrecer una innovadora plataforma de análisis geoespacial y de imágenes basada en IA que se integra a la perfección con los sistemas ERP de NetSuite. Nuestra solución transforma la inteligencia geoespacial al automatizar tareas en tiempo real como el seguimiento de activos, la monitorización de sitios y la optimización logística mediante datos de drones, satélites y LiDAR. Industrias como la logística y la gestión de inventarios se benefician de procesos automatizados, como el análisis de la distribución de existencias y la planificación de rutas de entrega, integrados directamente en los flujos de trabajo de NetSuite.

Nuestra plataforma sin código permite a los usuarios crear flujos de trabajo personalizados y generar visualizaciones como mapas de calor y superposiciones 3D sin necesidad de conocimientos técnicos. Totalmente compatible con SuiteCloud y los sistemas GIS de NetSuite, FlyPix AI garantiza una automatización segura y escalable, ofreciendo información de alta precisión para una toma de decisiones más rápida y una mayor eficiencia operativa.

Conexión con la literatura de GeoAI

Las capacidades de FlyPix AI se alinean con los avances en GeoAI destacados en el artículo "Los mejores libros sobre GeoAI: Pioneros en inteligencia geoespacial". Libros como "Manual de Inteligencia Artificial Geoespacial" y "GeoAI para imágenes de observación de la Tierra" hacen hincapié en el análisis espacial basado en IA y las aplicaciones en tiempo real, lo cual concuerda con el enfoque de nuestra plataforma en la automatización de flujos de trabajo geoespaciales. Asimismo, "Análisis de datos geoespaciales en AWS" explora herramientas de IA basadas en la nube, complementando las soluciones escalables e integradas en la nube de FlyPix AI. Nuestra plataforma materializa estos conceptos, ofreciendo herramientas prácticas para que investigadores, profesionales y organizaciones implementen GeoAI en escenarios reales, desde el análisis urbano hasta la respuesta ante desastres.

FlyPix AI se compromete a ampliar los límites de la inteligencia geoespacial, permitiendo a los usuarios aprovechar GeoAI para una toma de decisiones más inteligente, rápida y sostenible. Explore nuestra plataforma en flypix.ai y únase a nosotros para dar forma al futuro de GeoAI.

Conclusión

Estos libros de GeoAI ofrecen una gran cantidad de conocimientos para el avance de la inteligencia geoespacial. Desde manuales completos hasta guías prácticas de Python, abarcan aprendizaje profundo, análisis urbano, respuesta ante desastres y más, dirigidos a estudiantes, investigadores y profesionales. Estos recursos son esenciales para mantenerse a la vanguardia de la innovación en GeoAI.

Preguntas frecuentes