8. Normalización y gestión de datos geoespaciales (ARD)¶

La base técnica invisible del sistema¶

El correcto funcionamiento no depende únicamente de los algoritmos de análisis ni de las herramientas de visualización, sino de una gestión rigurosa, estandarizada y automatizable de los datos geoespaciales.

En sistemas basados en Observación de la Tierra, la complejidad no reside solo en el análisis, sino en garantizar que los datos: - sean comparables entre fechas, - sean coherentes entre sensores, - puedan procesarse de forma automática, - y puedan escalar en el tiempo y el espacio.

Este apartado describe cómo la normalización de datos, el uso de Analysis Ready Data (ARD), la organización en estructuras tipo Data Cube y la estandarización de ficheros constituyen la base técnica que permite que funcione como una plataforma operativa y mantenible, y no como un conjunto de procesos aislados.

8.1 Necesidad de la normalización¶

Problema de partida¶

Los datos de Observación de la Tierra presentan una elevada heterogeneidad, derivada de:

• Uso de distintos sensores (Sentinel-2, Landsat-8/9, Planet, dron).
• Diferentes resoluciones espaciales, espectrales y temporales.
• Aplicación de múltiples algoritmos de procesado.
• Generación de productos en distintas fechas y campañas.
• Participación de varios equipos y perfiles técnicos.

Sin una estrategia de normalización clara y estricta, esta diversidad provoca:

• Errores en los análisis automáticos.
• Dificultad para comparar resultados entre fechas.
• Imposibilidad de construir series temporales coherentes.
• Pérdida de trazabilidad sobre el origen del dato.
• Dependencia excesiva del operador técnico.

Objetivo de la normalización¶

La normalización persigue que todos los datos se comporten de forma homogénea, independientemente de su origen, permitiendo que:

• Los algoritmos funcionen sin intervención manual.
• Los productos sean comparables en el tiempo.
• El sistema pueda crecer sin rediseñarse.
• El WebGIS consuma información coherente y fiable.

Mensaje clave para la formación
La normalización no es un aspecto administrativo:
es un requisito técnico imprescindible para que sea escalable y operativo.

8.2 Concepto de Analysis Ready Data (ARD)¶

Definición de ARD¶

Analysis Ready Data (ARD) hace referencia a datos satelitales preprocesados, corregidos y estandarizados, listos para ser utilizados directamente en análisis científicos y aplicaciones operativas, sin necesidad de pasos técnicos adicionales por parte del usuario.

El enfoque ARD permite separar claramente: - la complejidad técnica del procesamiento, - del análisis e interpretación que realiza el usuario en el WebGIS.

Procesos incluidos en ARD¶

Un producto ARD incorpora de forma sistemática:

• Corrección geométrica precisa.
• Corrección atmosférica.
• Reproyección a un sistema de referencia común.
• Recorte espacial por embalse.
• Aplicación de máscaras (nubes, sombras, agua, glint).
• Control básico de calidad.
• Estructura de almacenamiento y nomenclatura normalizadas.

El resultado es un producto directamente explotable para análisis automático.

Ventajas del enfoque ARD¶

• Reducción de errores humanos.
• Mayor reproducibilidad de los análisis.
• Capacidad de procesar grandes volúmenes de datos.
• Base sólida para la automatización completa del flujo.

El ARD es un requisito previo para cualquier análisis avanzado, incluyendo la generación de alertas.

8.3 Organización y estructuración de productos¶

Organización lógica de los datos¶

Los productos geoespaciales se organizan siguiendo criterios coherentes y estables:

• Por embalse (masa de agua).
• Por sensor o fuente de datos.
• Por tipo de producto (reflectancias, índices, alertas).
• Por fecha o año de adquisición.

Esta organización facilita: - el acceso automático a los datos, - la trazabilidad de los resultados, - y el mantenimiento del sistema a largo plazo.

Estructuras tipo Data Cube¶

Para el análisis multitemporal y multifuente, adopta el concepto de Data Cube.

Un Data Cube organiza los datos en dimensiones:

• Espacial (X, Y).
• Temporal (fechas).
• Temática (variables o productos).

Esta estructura permite: - comparar píxeles en el tiempo, - detectar tendencias, - identificar anomalías, - integrar distintos sensores de forma coherente.

Relación entre ARD y Data Cube¶

• El ARD garantiza que los datos sean comparables.
• El Data Cube permite explotarlos eficientemente.

Ambos conceptos son complementarios y dependientes: sin ARD no hay Data Cube fiable, y sin Data Cube no hay análisis temporal robusto.

8.4 Nomenclatura y estandarización de ficheros¶

Importancia de la estandarización¶

Además de la estructura de directorios, define una nomenclatura estandarizada de ficheros, que codifica en el propio nombre toda la información esencial del producto.

Esto permite: - automatizar procesos sin ambigüedades, - garantizar trazabilidad completa, - reducir errores operativos, - facilitar el mantenimiento futuro.

Estructura general de la nomenclatura¶

product_denmasa_method_yyyymmddThhmmss_mmm_msilnn_rooo_epsg.tif

Cada componente del nombre aporta información crítica sobre el producto.

La nomenclatura incluye, de forma estructurada:

• Identificador del embalse.
• Sensor utilizado.
• Tipo de producto.
• Variable o índice.
• Fecha de adquisición.
• Versión o nivel de procesado.

Esto permite que los scripts y servicios: - Reconozcan los datos automáticamente. - Seleccionen los productos correctos. - Eviten errores de interpretación.

Componentes de la nomenclatura¶

• product
  Producto derivado (chl_a, sdd, pc, tsm, rgb).

• denmasa
  Identificador normalizado del embalse (cod_MELO, cod_HUEZ, etc.).

• method
  Algoritmo utilizado (tbdo2018, c2rcc, etc.).

• yyyymmddThhmmss
  Fecha y hora de adquisición del datatake.

• mmm
  Satélite (S2A, S2B).

• msilnn
  Nivel de procesado (MSIL2A).

• rooo
  Órbita relativa (R094, R137).

• epsg
  Sistema de referencia espacial (25830).

Ejemplo de fichero¶

chl_a_cod_MELO_tbdo2018_20210103T110349_S2B_MSIL2A_R094_25830.tif

Este nombre permite identificar completamente el producto sin abrir el archivo.

8.5 Beneficios operativos de la normalización¶

La normalización es el elemento que transforma datos heterogéneos en información explotable.

Permite:

• ✅ Integrar datos satelitales y de campo sin ambigüedades.
• ✅ Automatizar flujos de descarga, procesamiento y carga.
• ✅ Garantizar trazabilidad completa del dato.
• ✅ Facilitar la interoperabilidad con SIG de escritorio (QGIS).
• ✅ Reducir errores humanos y operativos.
• ✅ Preparar el sistema para su explotación futura por la CHG.

8.6 Relación con el WebGIS¶

La normalización es la base técnica que hace posible:

• el almacenamiento estructurado en bases de datos espaciales,
• la publicación de servicios OGC (WMS, WCS),
• la consulta eficiente de series temporales,
• el análisis comparativo entre embalses y fechas,
• la generación automática de informes y alertas.

Aunque el usuario no interactúa directamente con esta capa, todo lo que ve en el WebGIS depende de ella.

8.7 Normalización como infraestructura invisible¶

La normalización, el ARD y los Data Cubes constituyen una infraestructura invisible, pero crítica:

• sostienen la coherencia interna del sistema,
• permiten la escalabilidad,
• y garantizan la fiabilidad de los resultados.

Sin esta base técnica, no podría funcionar como plataforma operativa.

8.8 Ideas clave del apartado¶

• La normalización es un requisito técnico esencial.
• ARD permite datos listos para análisis directo.
• Los Data Cubes habilitan el análisis espacio-temporal.
• La estandarización de ficheros garantiza trazabilidad.
• Esta capa invisible sostiene el WebGIS y las alertas.