Resumen: En este artículo presentamos una metodología innovadora para el mapeo rápido de inundaciones y la evaluación de daños basada en la fusión multiespectral de imágenes satelitales y el análisis mediante Redes de Grafos Temporales TGN. Al integrar datos Sentinel-1 SAR y Sentinel-2 ópticos con una arquitectura TGN diseñada para modelar dependencia temporal, se consigue una mejora sustancial en la precisión del delineado de la extensión de la inundación y en la clasificación de daños estructurales en comparación con enfoques CNN tradicionales. Esta solución permite acelerar los tiempos de respuesta y optimizar la asignación de recursos en operaciones de ayuda humanitaria.

Introducción: La creciente frecuencia e intensidad de eventos de inundación exige evaluaciones rápidas y precisas para coordinar eficazmente la asistencia y mitigación de riesgos. Los métodos convencionales basados en interpretación manual de imágenes son lentos y costosos. Las técnicas de aprendizaje profundo han aportado mejoras, pero a menudo fallan en capturar las dependencias temporales que definen la evolución de una inundación. Nuestro enfoque híbrido combina análisis multiespectral con una Red de Grafos Temporal que representa explícitamente las relaciones espaciales y su evolución temporal, ofreciendo una representación dinámica más fiel del fenómeno hidrológico.

Trabajo relacionado: Los estudios previos han empleado CNNs sobre imágenes SAR o RGB, RNNs para series temporales y GNNs para razonamiento espacial. Sin embargo, pocos trabajos integran datos multiespectrales con grafos dinámicos que se reconstruyen a cada instante. Nuestra propuesta extiende esos enfoques al fusionar bandas SAR, RGB y NIR, incluyendo índices como NDVI, con una construcción de grafo dependiente del tiempo que adapta sus conexiones según la similitud espectral y la proximidad espacial.

Metodología: La arquitectura propuesta consta de tres módulos principales: ingestion y fusión multiespectral, construcción y aprendizaje mediante Temporal Graph Network, y evaluación y clasificación de daños. En la fase de ingestión se adquieren series temporales de Sentinel-1 SAR y Sentinel-2 óptico, aplicando calibración radiométrica, corrección geométrica y enmascarado de nubes. Se realiza una fusión multiespectral mediante técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA para mejorar la separabilidad de características. Para cada píxel se extraen vectores de estados temporales que alimentan la construcción dinámica del grafo.

Construcción del grafo y aprendizaje: En cada instante se define un grafo G(V,E) donde los vértices V son píxeles o superpíxeles y las aristas E conectan vecinos definidos por vecindad espacial y similitud espectral. Los pesos de arista se calculan mediante una función de decaimiento de la distancia espectral, con un factor de escala optimizado durante el entrenamiento. Las capas GCN dentro del TGN actualizan iterativamente las representaciones latentes de los nodos, propagando información relevante sobre inundación y daño a través del dominio espacial y a lo largo de la serie temporal mediante pasos recurrentes sobre gráficos reconstruidos.

Clasificación de daños: La salida del TGN produce una puntuación de daño por píxel categorizada en niveles No daño, Daño leve, Daño moderado y Daño severo. Se emplea una función de pérdida cross entropy ponderada para priorizar la correcta clasificación de zonas críticas, lo cual es esencial para la toma de decisiones en respuesta a emergencias.

Diseño experimental: Se utilizó un conjunto de datos multitemporal compuesto por imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 correspondientes a episodios de inundación en una cuenca extensa. Los mapas de verdad de campo fueron elaborados por expertos en hidrología y teledetección, y los datos se dividireron en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Para la comparación se implementaron baselines como CNN en SAR, CNN multiespectral y LSTM sobre secuencias SAR.

Métricas de evaluación: La precisión del límite de la inundación se evaluó mediante Intersection over Union IoU. La evaluación de daños consideró precisión por clase y F1 score agregado. También se midió el coste computacional para estimar la viabilidad de despliegue operativo.

Resultados y discusión: El enfoque MultiSpectral TGN mostró mejoras claras frente a los modelos convencionales. Se observó un aumento relevante en IoU para el delineado de inundación y en precisión para la clasificación de daños, atribuido a la capacidad del TGN de capturar cómo la inundación se propaga y retrocede a lo largo del tiempo y de explotar correlaciones entre bandas espectrales. Aunque el coste computacional aumenta en relación con una CNN simple, el beneficio en exactitud compensa la diferencia cuando la priorización de vidas y recursos es crítica.

Escalabilidad y hoja de ruta para despliegue: A corto plazo proponemos un prototipo cloud que procese automáticamente series Sentinel usando plataformas escalables. A mediano plazo integrar predicciones meteorológicas y datos adicionales como LiDAR mejorará la evaluación tridimensional de daños. A largo plazo la solución podrá integrar múltiples constelaciones satelitales y sensores de alta resolución, además de imágenes de drones para zonas localizadas, conformando un sistema de apoyo a la gestión de desastres con capacidades de análisis en tiempo cercano a real.

Aplicación práctica y servicios Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida y con experiencia en inteligencia artificial y ciberseguridad, puede adaptar esta solución a las necesidades de gobiernos y organizaciones humanitarias. Ofrecemos integración completa desde la captura de datos satelitales hasta dashboards de visualización y pipelines de inferencia en la nube. Nuestra experiencia en servicios cloud AWS y Azure permite desplegar soluciones escalables y seguras, y nuestros servicios de inteligencia de negocio y Power BI facilitan la entrega de informes operativos para la toma de decisiones. Con un equipo de especialistas en IA para empresas y agentes IA, Q2BSTUDIO diseña software a medida que incorpora modelos como el TGN para casos de uso críticos.

Ejemplo de integración empresarial: Un centro de emergencia municipal podría contratar a Q2BSTUDIO para implementar un sistema que ingiera automáticamente imágenes satelitales, ejecute el modelo TGN y muestre mapas interactivos y listas de prioridades en un tablero Power BI. Para soporte en infraestructura en la nube y despliegue continuo Q2BSTUDIO ofrece servicios gestionados en plataformas cloud AWS y Azure y asesoría en ciber-seguridad para garantizar la integridad del flujo de información.

Ventajas competitivas y posicionamiento: La propuesta combina técnicas avanzadas de inteligencia artificial, experiencia en desarrollo de aplicaciones a medida y buenas prácticas de seguridad operativa. Palabras clave como aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi se integran en la solución para mejorar tanto el rendimiento técnico como el posicionamiento web y comercial de proyectos implementados por Q2BSTUDIO. Para proyectos orientados a analítica y automatización de procesos nuestras capacidades permiten orquestar pipelines de ingestión, preprocesado, inferencia y entrega de resultados a equipos de respuesta.

Consideraciones técnicas y limitaciones: La calidad del resultado depende de la disponibilidad de imágenes libres de nubes, la precisión de las correcciones geométricas y la representatividad del conjunto de datos de entrenamiento. La construcción dinámica del grafo requiere calibración cuidadosa de parámetros como el factor de escala de la función de peso de arista y la selección de la vecindad espacial para balancear sensibilidad y robustez ante ruido. Asimismo se deben considerar estrategias de optimización y cuantización para acelerar la inferencia en entornos con recursos limitados.

Conclusión: La fusión multiespectral y las Redes de Grafos Temporales constituyen un avance significativo para el mapeo rápido de inundaciones y la evaluación de daños. Al capturar la dinámica temporal y las relaciones espaciales, el TGN mejora la precisión de las predicciones críticas para la respuesta a desastres. Q2BSTUDIO está en posición de llevar esta investigación a soluciones operativas adaptadas a clientes públicos y privados, ofreciendo desarrollo de software y aplicaciones a medida, integración cloud y servicios de inteligencia de negocio para transformar datos satelitales en decisiones accionables. Para conocer más sobre nuestras capacidades en inteligencia artificial y cómo implementamos soluciones similares visite nuestra página de servicios de inteligencia artificial.

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