La Universitat de València ha desarrollado una nueva arquitectura tecnológica capaz de integrar información ambiental procedente de satélites de observación de la Tierra, drones y sensores terrestres, con el objetivo de mejorar los estudios científicos y ampliar sus aplicaciones en el ámbito ambiental.
El trabajo plantea una guía técnica para organizar grandes volúmenes de datos ambientales mediante tecnologías semánticas, una herramienta que permite que la información sea interoperable y reutilizable en distintas investigaciones y usos prácticos. Según explican desde el equipo investigador, este enfoque hace posible analizar de forma conjunta datos muy diversos y avanzar en estudios a diferentes escalas espaciales y temporales.
El sistema se ha desarrollado y validado con la Valencia Anchor Station (VAS), una estación científica situada en la comarca de Utiel-Requena que permite combinar mediciones de campo con datos de misiones satelitales como Sentinel, Landsat, SMOS o MODIS.
La arquitectura creada se basa en semántica de datos y ontologías, es decir, modelos que estructuran la información con un vocabulario común para definir relaciones entre conceptos. Este planteamiento permite integrar datos heterogéneos dentro de un mismo modelo semántico y facilita su explotación en estudios ambientales complejos.
La investigación ha estado liderada por David García Rodríguez, del Departamento de Informática y del IRTIC de la UV. En el trabajo también han participado personal investigador del Departamento de Física de la Tierra y Termodinámica y del Grupo de Teledetección de Medio Ambiente de la Universitat de València.
Además, los profesores Javier Samper Zapater y Juan José Martínez Durá, responsables en el IRTIC de esta línea de observación semántica de la Tierra basada en inteligencia artificial para la sostenibilidad de los cultivos y la adaptación al cambio climático, han impulsado un enfoque centrado en la interoperabilidad y en los espacios de datos abiertos aplicados a la observación terrestre.
Los resultados muestran, según sostienen los investigadores, el potencial de estas tecnologías para reforzar la monitorización ambiental, la agricultura de precisión, la planificación territorial y los estudios sobre cambio climático.
