Los Sistemas de Información Geográfica, comúnmente conocidos como SIG, representan uno de los avances tecnológicos más importantes y versátiles en la intersección entre geografía, informática y ciencia de datos. A lo largo de mis ocho años trabajando profesionalmente con sistemas SIG, y en particular con análisis y manipulación especializada de datos durante más de cinco años, he podido apreciar la profundidad y complejidad que conlleva esta disciplina. Pero ¿qué es realmente un SIG y por qué despierta tanta pasión en mí y en muchos otros profesionales del sector? Para explicar qué es un SIG a alguien no versado en el tema, a menudo recuro a ejemplos cotidianos. En su forma más simple, un SIG es una tecnología que permite mapear elementos en ubicaciones del mundo real. Si alguna vez has usado una aplicación de entrega de comida y viste los restaurantes cercanos a tu ubicación, parecía magia, ¿verdad? Eso es SIG en acción.
Cuando una app del clima te avisa sobre la llegada de lluvia exactamente en tu barrio, nuevamente es gracias a un sistema de información geográfica. Incluso aplicaciones de redes sociales basadas en ubicación, como Grindr, hacen un uso intensivo de SIG para conectar a personas según su proximidad física. Los mapas en nuestros teléfonos inteligentes son probablemente la forma más palpable y universal de SIG que la mayoría de las personas entiende intuitivamente. Sin embargo, existe un océano de complejidad y precisión detrás de esas simples interfaces que muestran la ubicación de bibliotecas, cafeterías, parques, calles y mucho más. No solo se trata de ubicar objetos o negocios, también se combinan datos como horarios de apertura, modos de transporte disponibles y restricciones legales o físicas, por ejemplo, rutas que evitan cruzar propiedades privadas o ríos imposibles de cruzar caminando.
Pero para muchas personas que trabajan en tecnología, aunque tengan experiencia en desarrollo de software, SIG es un enigma. Un desarrollador puede pensar que almacenar la latitud y longitud para representar la ubicación de un café es suficiente para crear una app para encontrar lugares cercanos. Sin embargo, la realidad es mucho más complicada por diversas razones. Por ejemplo, la presencia de obstáculos naturales o construcciones humanas crea barreras que no se pueden ignorar. Si el café está justo al otro lado de un río, no basta con medir la distancia en línea recta, sino que debe reconocerse que esa distancia real para el usuario es mucho mayor porque necesita cruzar un puente o buscar una ruta alternativa.
La representación precisa de datos geográficos exige algoritmos que entiendan y modelen obstáculos como ríos, lagos, carreteras y fronteras, usando datos que incluyen polígonos con miles de puntos. Además, el manejo de estos datos debe considerar cómo los polígonos están formados para que las operaciones geométricas como intersecciones, distancias y rutas sean correctas. Aquí es donde entran herramientas y librerías especializadas como GDAL, PostGIS y OpenLayers, que facilitan las operaciones geoespaciales, permitiendo que desarrolladores aborden problemas complejos sin reinventar la rueda continuamente. Sin embargo, una de las mayores dificultades es la gestión de “sistemas de referencia de coordenadas” o proyecciones cartográficas. La Tierra no es una esfera perfecta sino un esferoide oblato, y la representación plana que vemos en un mapa o en la pantalla usa matemáticas complejas para proyectar la superficie curva del planeta sin generar distorsiones excesivas.
Por ejemplo, coordenadas almacenadas en un estándar global como WGS84 deben ser convertidas eficientemente para su visualización en formatos como Web Mercator usados por proveedores de mapas en línea. Equivocaciones en estos sistemas pueden hacer que datos apunten a ubicaciones en el océano o lugares incorrectos. Avanzando más allá de la vida cotidiana y las aplicaciones simples, los SIG se adentran en áreas científicas y operativas con resultados sorprendentes. La incorporación de datos rasterizados, que son básicamente imágenes georreferenciadas, amplía el análisis geoespacial a niveles antes impensados. Un ejemplo es el uso de imágenes satelitales multibanda, que capturan longitudes de onda más allá del espectro visible, permitiendo a los científicos medir cuantitativamente la densidad y salud de la vegetación a través del índice de vegetación ajustado por suelo.
Esto posibilita estudios ecológicos sobre degradación ambiental, monitoreo de sequías y efectos del cambio climático con una precisión impresionante. En escenarios de emergencias y gestión de riesgos, los SIG juegan un papel aún más vital. Los datos combinados de condiciones meteorológicas, extensión de terrenos sin quemar y ubicación de núcleos poblacionales permiten anticipar la dirección probable de incendios forestales. Esto ayuda a tomar decisiones críticas y orientar recursos humanos y materiales para minimizar daños. La planificación urbana, demográfica y de infraestructuras también se ve beneficiada.
Entender la distribución de edades en diferentes regiones ayuda a planificar la capacidad de colegios o servicios de salud, mientras que optimizar rutas para eventos o transporte público hace el día a día más eficiente para miles de personas. Ni hablar de la logística, donde calcular la ruta más rápida o económica entre múltiples puntos es fundamental. Sin embargo, todo este poder tiene un costo considerable desde el punto de vista del manejo de datos. Las imágenes satelitales pueden tener tamaños que van desde cientos de megabytes hasta varios gigabytes o incluso terabytes. La ingestión continua de estas historias de datos requiere infraestructuras robustas para almacenamiento, procesamiento y transmisión eficientes.
Optimizar consultas espaciales es una tarea esencial para evitar lentitud y frustración en los usuarios finales. Esto incluye procedimientos para simplificar polígonos sin perder precisión, seleccionar qué datos rasterizados procesar o almacenar en caché, y gestionar las pirámides de imágenes para ofrecer una visualización ágil en dispositivos móviles o con conexiones limitadas. El análisis geoespacial a gran escala enfrenta enormes retos técnicos. Procesar imágenes terapíxel requiere técnicas especiales, como carga parcial en memoria (windowing) y alineamientos sub-pixel para comparar fotos tomadas en diferentes momentos. Esto convierte a los SIG en un cruce interdisciplinar que involucra geografía, informática, matemática, estadística y ciencia de la computación de alto rendimiento.
Por último, no podemos olvidar que los SIG no solo se enfrentan a retos técnicos. También deben considerar complejidades sociales y legales como fronteras geopolíticas, normativas de espacio aéreo restringido, zonas protegidas, y diferencias horarias basadas en divisiones geográficas. Añadamos la necesidad de incluir temporalidad en análisis para reflejar cambios en infraestructura o negocios, y entenderemos por qué trabajar con SIG puede ser tan apasionante como desafiante. Este complejo campo no solo sirve para actividades comerciales o aplicaciones para consumidores. La ingeniería ambiental, la agricultura de precisión, la respuesta a desastres naturales, y hasta la planificación de giras para grupos musicales en un país tan vasto como Australia se benefician del uso inteligente de SIG.
Cada avance en la digitalización y análisis geoespacial abre nuevas puertas para entender y evolucionar nuestra interacción con el mundo que nos rodea. Amar los Sistemas de Información Geográfica es enamorarse de la intersección entre tecnología, ciencia y arte del mapa. Es apreciar cómo un conjunto aparentemente simple de datos con coordenadas puede transformarse en un instrumento invaluable para tomar decisiones, proteger el medio ambiente, mejorar la calidad de vida y descubrir nuevas perspectivas sobre nuestro planeta. En 2023, el potencial de los SIG se expande constantemente, y quienes trabajamos en este rubro sabemos que apenas estamos rascando la superficie de lo que es posible crear y lograr. En definitiva, los SIG son mucho más que mapas bonitos o localizadores de restaurantes.
Son piezas esenciales para comprender y manejar nuestro entorno en un mundo donde la ubicación es clave. Y para mí, esa combinación de desafío técnico, impacto real y pasión por resolver problemas complejos es lo que hace que seguir explorando el SIG sea cada día más fascinante.
