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Un equipo de investigadores de la Universitat de València (UV) ha desarrollado una nueva arquitectura tecnológica con la que integrar información ambiental procedente de múltiples fuentes, como satélites de observación de la Tierra, sensores terrestres y drones.
El trabajo, publicado en la revista IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, una de las más prestigiosas del ámbito de la teledetección y el análisis de datos ambientales, plantea una guía técnica para organizar grandes volúmenes de datos ambientales mediante tecnologías semánticas, lo que facilita su interoperabilidad y su reutilización en estudios científicos y aplicaciones ambientales.
El sistema ha sido desarrollado y validado utilizando la Valencia Anchor Station (VAS), una estación científica situada en la comarca de Utiel-Requena que permite combinar mediciones de campo con datos procedentes de distintas misiones satelitales como Sentinel, Landsat, SMOS o MODIS.
La arquitectura desarrollada, basada en semántica de datos y ontologías (modelos que estructuran la información, con un vocabulario común, para definir significados entre conceptos), permite integrar datos heterogéneos dentro de un modelo semántico común, lo que facilita su análisis conjunto y la realización de estudios ambientales a distintas escalas espaciales y temporales.
En el trabajo, liderado por David García Rodríguez, investigador del Departamento de Informática y del Instituto de Investigación de Robótica y Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (IRTIC), ambos de la UV, también participan investigadores del Departamento de Física de la Tierra y Termodinámica y de Grupo de Teledetección de Medio Ambiente de la UV. Este trabajo se enmarca en la línea de observación semántica de la Tierra basada en inteligencia artificial para la sostenibilidad de los cultivos y la adaptación al cambio climático, cuyos responsables en IRTIC son Javier Samper Zapater y Juan José Martínez Durá.
Los profesores Samper Zapater y Julián Gutiérrez Moret, expertos del IRTIC en semántica de datos e infraestructuras de datos abiertos, han contribuido de forma destacada al proyecto, impulsando un enfoque basado en la interoperabilidad y los espacios de datos abiertos aplicados a la observación de la Tierra, así como al diseño e implementación de estos componentes clave.
Ambos han sido responsables de articular un marco avanzado que integra técnicas de inteligencia artificial con modelos semánticos y arquitecturas de datos, consolidando una aproximación innovadora para la gestión inteligente y sostenible de los sistemas agrícolas en escenarios de cambio climático.
Los resultados demuestran el potencial de las tecnologías semánticas para mejorar la gestión y explotación de datos de observación de la Tierra, con aplicaciones en monitorización ambiental, agricultura de precisión, planificación territorial y estudios de cambio climático. Este trabajo es parte del proyecto del I+D “PID2020-120438RBI00” del Ministerio de Ciencia e Innovación, concedido a Juan José Martínez Durá.
Referencia artículo: D. Garcia-Rodriguez et al., "Data Semantics for Earth Observation: A technical guide to ontology-based integration for environmental data monitoring," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, doi: 10.1109/MGRS.2026.3667059
