Datos satelitales y redes sociales abren una nueva vía para evaluar inundaciones con mayor precisión

Synspective y Spectee desarrollaron un método que combina imágenes de radar de apertura sintética, información obtenida desde redes sociales y datos geoespaciales para estimar con mayor detalle la extensión y profundidad de las inundaciones.

Las inundaciones son fenómenos dinámicos. El agua puede extenderse rápidamente, modificar su recorrido según la topografía y afectar de manera diferente a sectores separados por pocos kilómetros. Ante este escenario, disponer de información oportuna no solo permite dimensionar los daños. También puede orientar evacuaciones, priorizar recursos y facilitar la recuperación posterior.

Extensión de la inundación en la cuenca del río Imaizumi interpretada a partir de datos satelitales SAR de Synspective (© Synspective Inc. Mapa de fondo: GSI Tiles, Autoridad de Información Geoespacial de Japón)

El desafío está en obtener una mirada suficientemente amplia sin perder el detalle de lo que ocurre en terreno.

Precisamente sobre esa brecha trabajaron Synspective y Spectee. Ambas compañías colaboran desde julio de 2025 en el desarrollo de una solución que combina las capacidades de observación satelital con información obtenida desde redes sociales. La efectividad del nuevo método fue evaluada retrospectivamente utilizando antecedentes de episodios de lluvias intensas ocurridos en Japón.

Por una parte, Synspective aporta información obtenida mediante sus satélites SAR StriX. El radar de apertura sintética permite observar extensas áreas durante el día y la noche, además de operar bajo condiciones meteorológicas adversas. Estas características son especialmente relevantes durante una emergencia, cuando la nubosidad puede dificultar la adquisición de imágenes ópticas.

Sin embargo, ningún sistema de observación resuelve por sí solo todas las necesidades. En áreas urbanas densamente pobladas, con edificios y viviendas que modifican la señal radar, identificar inundaciones localizadas únicamente mediante información satelital puede resultar complejo.

Spectee aborda el problema desde otra perspectiva. Su tecnología utiliza inteligencia artificial para analizar automáticamente imágenes, videos y textos publicados en redes sociales. A partir de esos contenidos puede identificar lugares afectados y estimar la profundidad del agua. Su principal limitación aparece en sectores donde existen pocas publicaciones o directamente no hay información disponible.

Extensión de la inundación en la cuenca del río Imaizumi estimada mediante este método conjunto (© Spectee Inc. Mapa de fondo: GSI Tiles, Autoridad de Información Geoespacial de Japón)

La innovación surge, por tanto, de la complementariedad

El método integra ambas fuentes con información geoespacial, como modelos de elevación y mapas de uso del suelo. Los límites de las áreas inundadas obtenidos mediante datos satelitales funcionan como una referencia territorial amplia. Luego se incorporan los antecedentes recogidos desde redes sociales y características topográficas como cuencas y pendientes para perfeccionar la estimación de la extensión y profundidad de la inundación.

Esta aproximación fue puesta a prueba utilizando información de las lluvias intensas que afectaron a la ciudad de Amakusa, en la prefectura japonesa de Kumamoto, durante agosto de 2025. Los resultados mostraron coincidencias entre ambas fuentes en las áreas donde existía cobertura conjunta. Además, los datos de redes sociales complementaron sectores urbanos donde la observación satelital presentaba dificultades, mientras que el radar permitió representar desbordes fluviales extensos que eran difíciles de reconstruir únicamente mediante publicaciones realizadas desde el terreno. La estimación obtenida también mostró una correspondencia cualitativa con levantamientos posteriores de las áreas efectivamente inundadas.

El avance plantea una idea relevante para el futuro de la gestión de desastres. La precisión no depende necesariamente de encontrar una única tecnología capaz de observarlo todo, sino de integrar fuentes que aportan perspectivas diferentes sobre un mismo fenómeno.

Extensión real de la inundación en la cuenca del río Imaizumi (Basado en estudios realizados por el Departamento de Ingeniería Civil de la Oficina Regional de Amakusa, Prefectura de Kumamoto).

Desde nuestra mirada, esa complementariedad resulta especialmente significativa. Los satélites entregan cobertura territorial y continuidad de observación; los datos generados desde el terreno aportan información localizada; la inteligencia artificial acelera el procesamiento, y las variables geoespaciales permiten interpretar esos antecedentes según las características reales del territorio.

Las posibles aplicaciones van más allá de representar una inundación sobre un mapa. Synspective señala que una implementación práctica podría contribuir a realizar evaluaciones tempranas, apoyar decisiones de evacuación y agilizar procesos administrativos posteriores a una emergencia. En el ámbito privado, también podría utilizarse para evaluar daños en instalaciones, fortalecer planes de continuidad operacional y analizar riesgos sobre cadenas de suministro. Ambas compañías continuarán realizando validaciones en distintos tipos de terreno y escalas de desastre con miras a una futura comercialización del servicio.

El desarrollo demuestra, finalmente, cómo está evolucionando la inteligencia territorial aplicada a emergencias. Ya no se trata únicamente de disponer de más imágenes o mayores volúmenes de datos. El desafío consiste en conectar distintas fuentes, interpretar sus fortalezas y limitaciones, y convertirlas en información que permita comprender con mayor rapidez qué está ocurriendo sobre el territorio. En una inundación, donde cada minuto puede ser determinante, avanzar hacia esa visión integrada puede marcar una diferencia concreta en la capacidad de respuesta.