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Topografía, control geodésico y soporte geomático para la operación minera y la propiedad.

Minería y metales

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Tecnología

IA geoespacial

Aprendizaje automático aplicado al dato geoespacial

Modelos entrenados para clasificar, filtrar y detectar sobre datos que ya se capturaron.

Definición

Principales características

La inteligencia artificial geoespacial permite procesar nubes de puntos o grandes conjuntos de imágenes para automatizar y agilizar la interpretación técnica.

Su aplicación puede incluir clasificación semántica, detección de objetos y análisis multitemporal. La calidad del resultado depende de la representatividad de los datos, la definición de las clases, el entrenamiento, las métricas de evaluación y la revisión humana.

Cuando se aplica sobre grandes volúmenes, la automatización permite procesar una escala que sería difícil de abordar manualmente y mantener criterios homogéneos dentro de un flujo de trabajo controlado.

IA geoespacial
Principio de funcionamiento

Tecnología geoespacial en constante evolución

Un modelo no sabe lo que es un talud: aprende de ejemplos etiquetados. La calidad del resultado se decide en esa etapa, no en el algoritmo.

Esquema de funcionamiento de IA geoespacial
Definición de clases, entrenamiento con ejemplos, aplicación al conjunto y revisión humana del resultado.
  1. 01

    Taxonomía y Dominio

    Establecemos en conjunto con el cliente la clasificación semántica de los elementos a detectar y el nivel de detalle requerido para estructurar el modelo analítico inicial.

  2. 02

    Generación de Muestras

    Vectorizamos y etiquetamos rigurosamente conjuntos de datos representativos de cada clase espacial, construyendo la base de conocimiento empírico para el entrenamiento del algoritmo.

  3. 03

    Entrenamiento de Modelos

    Procesamos las muestras mediante algoritmos de aprendizaje automático, iterando el modelo hasta alcanzar las métricas de desempeño definidas para la inferencia y validando los resultados con datos de control.

  4. 04

    Auditoría y Corrección Topológica

    Validamos espacialmente los resultados de la inferencia, ejecutando correcciones manuales focalizadas sobre falsos positivos o negativos para cumplir con los criterios de calidad definidos para el entregable.

Parámetros

De qué depende el resultado

El modelo es lo de menos. Lo que decide el resultado son las clases que se definan y los ejemplos con que se entrene.

ParámetroDe qué dependeEfecto
Precisión de la Inferencia Representatividad y variabilidad del set de entrenamiento La capacidad de generalización del modelo analítico depende críticamente de la diversidad morfológica y espectral de los datos de entrenamiento suministrados inicialmente.
Resolución Semántica Taxonomía de clases predefinida La segmentación del entorno en múltiples clases puede requerir una mayor diversidad de muestras etiquetadas para representar adecuadamente la variabilidad de cada clase y mejorar la generalización del modelo.
Comparabilidad Multitemporal Estandarización del modelo de clasificación El análisis de cambios temporales se beneficia de mantener una taxonomía, un sistema de referencia y criterios de procesamiento consistentes. La misma arquitectura de red no es obligatoria si las métricas y resultados siguen siendo comparables y están debidamente validados.
Carga de Auditoría Topológica Complejidad espacial y homogeneidad del entorno En escenarios geográficamente complejos y heterogéneos, la revisión de calidad y la corrección manual pueden aumentar la carga de control y reducir parte de la ventaja de la automatización.
Criterio de uso

Recomendaciones de aplicación

Conviene cuando

  • Puede ser especialmente conveniente cuando el volumen de información hace costoso realizar toda la clasificación manualmente y existe un conjunto de datos adecuado para entrenar y validar el modelo.
  • Útil para asegurar un criterio analítico uniforme al repetir campañas de revisión a lo largo de los años.
  • Diseñado para detectar elementos repetitivos o inventariar activos que están dispersos en grandes extensiones de territorio.
  • Agiliza la limpieza de nubes de puntos complejas, ayudando a extraer modelos de terreno de forma mucho más rápida.
  • Innecesario en proyectos pequeños donde clasificar la información manualmente toma menos tiempo que entrenar a un modelo.
  • Requiere datos de buena calidad y una preparación adecuada; la inteligencia artificial no corrige por sí sola errores geométricos de la captura original.
  • Puede utilizarse como apoyo cuando el análisis requiere interpretación experta, dejando al profesional la revisión y decisión sobre los casos relevantes.
  • No debe utilizarse como sustituto de la auditoría y firma profesional cuando éstas sean exigidas por la normativa o por el alcance del proyecto.
Comparación

Frente a los métodos alternativos

Optimizar los entregables y mejorar la calidad de los productos geomáticos es primordial hoy en día.

MétodoCuándo se prefiereSu límite
LiDAR UAV Método de captura activo que suministra densidad geométrica para posteriores procesos de clasificación y análisis. La nube puede requerir filtrado, clasificación y control de calidad antes de convertirse en un producto analítico final.
Fotogrametría RPAS Proporciona la base radiométrica y visual para entrenar modelos de visión computacional y realizar detecciones sobre imágenes. La captura fotogramétrica no discrimina objetos automáticamente sin un proceso adicional de inferencia.
Software geoespacial Recomendado para estructurar datos y ejecutar consultas espaciales basadas en atributos, relaciones y reglas topológicas. Pierde eficiencia cuando el problema requiere reconocimiento de patrones complejos que no se expresan bien mediante reglas determinísticas.
Aplicación

Servicios que usan IA geoespacial

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Clasificación de nubes de puntos con IA Clasificación de nubes de puntos con IA para filtrado, segmentación y análisis. Detección de objetos UAV Detección de objetos georreferenciados con drones e IA para inspección y monitoreo. Análisis de riesgo geotécnico con IA Análisis de riesgo geotécnico con IA a partir de datos de LiDAR y de fotogrametría para…

Referencias y lecturas

¿Tiene datos capturados que nadie alcanza a procesar?

Cuéntenos qué hay que distinguir y sobre cuánto volumen. Definimos las clases y el flujo de revisión que corresponde.

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