Cordillera de Santiago

Diccionario de Conceptos Clave

En esta sección encontrarás definiciones y explicaciones de los términos más relevantes en modelación estadística, SIG y teledetección. El objetivo es brindarte herramientas para tomar decisiones informadas. Queremos que comprendas las aplicaciones y limitaciones de cada concepto, y veas cómo pueden ayudarte a resolver problemas y mejorar tus proyectos. Nuestro compromiso es ofrecer información confiable y transparente, explicada de forma sencilla pero rigurosa. Creemos que un cliente informado sabe exactamente lo que está contratando y por qué lo necesita. Esperamos que este «Diccionario de Conceptos Clave» te sea útil para familiarizarte con el lenguaje técnico y aprovechar al máximo los servicios que ofrecemos.

Agricultura de Precisión
Enfoque que aplica tecnologías de información, sensores remotos y GPS para gestionar partes específicas del campo, optimizando insumos y reduciendo impacto ambiental.
Algoritmo
Conjunto de pasos lógicos que transforman datos de entrada en resultados; su eficiencia determina la velocidad y escalabilidad de un sistema.
API (Application Programming Interface)
Conjunto de definiciones que permiten que diferentes aplicaciones o servicios se comuniquen entre sí, facilitando la integración y separación de responsabilidades.
Ajustar Modelo
Proceso de entrenar un modelo hallando los mejores parámetros para describir la relación entre variables o clasificar/predecir con precisión.
Back-end (Desarrollo Web)
Parte de una aplicación que corre en el servidor: lógica de negocio, bases de datos y seguridad, respondiendo peticiones del front-end.
Base de Datos Relacional vs. NoSQL
Relacionales usan tablas y SQL; NoSQL emplea documentos, grafos o columnas anchas, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad según el caso.
Clasificación Supervisada vs. No Supervisada
La supervisada se entrena con ejemplos etiquetados; la no supervisada agrupa datos similares sin etiquetas.
Computación en la nube
Disponibilidad de recursos informáticos vía internet sin gestionar infraestructura propia, permitiendo escalabilidad y ahorro de costos.
Corrección de sesgo
Ajustar datos o modelos para eliminar errores sistemáticos que distorsionan conclusiones, mejorando precisión y equidad.
Datos de Entrenamiento
Porción de datos usada para enseñar a un modelo; si están sesgados, el modelo aprenderá de forma equivocada.
Datos de Prueba
Datos separados para evaluar objetivamente el rendimiento de un modelo ya entrenado y detectar sobreajuste.
Datos Espaciales
Información que incluye ubicación o geometría; fundamental para cartografía y análisis geoespacial.
Data Science
Conjunto de técnicas para extraer conocimiento de datos masivos, combinando estadística, programación y visualización.
Deep Learning
Subárea del ML que usa redes neuronales profundas capaces de descubrir patrones complejos en datos.
DEM (Modelo Digital de Elevación)
Ráster que representa altitud de la superficie terrestre; útil en topografía e hidrología.
Downscaling
Técnica para aumentar resolución espacial o temporal de datos o modelos, refinando proyecciones climáticas.
Extrapolación
Aplicar un modelo a áreas o rangos distintos de los de entrenamiento, con riesgo de predicciones poco confiables.
Front-end (Desarrollo Web)
Parte visual con la que interactúa el usuario en el navegador; incluye diseño y lógica de interfaz.
GCM (Global Climate Model)
Modelo matemático que simula la dinámica climática global para proyecciones de largo plazo.
Geoestadística
Rama de la estadística para fenómenos espaciales, usando variogramas y kriging para predicciones.
Geomática
Integra métodos para recolectar, analizar y representar información geográfica.
Geospatial Data Science
Aplica ciencia de datos a información con coordenadas, combinando teledetección, SIG y programación.
Google Earth Engine (GEE)
Plataforma en la nube con vasto archivo satelital y herramientas para procesarlo a escala global.
Hiperespectral
Sensores que capturan decenas o cientos de bandas estrechas, permitiendo identificar materiales con precisión.
Imagen Satelital
Captura visual de la superficie terrestre desde sensores orbitales con diversas resoluciones.
Índice Espectral
Combinaciones de bandas para resaltar propiedades como vegetación (NDVI) o humedad (NDWI).
Inteligencia Artificial (IA)
Campo que desarrolla sistemas capaces de tareas que requieren inteligencia humana; depende de datos de calidad y expertise para ser útil.
Interpretabilidad de un Modelo
Grado en que un humano entiende cómo el modelo toma decisiones; mayor en modelos simples.
Interpolación
Estimación de valores en puntos no muestreados dentro de una región, asumiendo continuidad espacial.
Landsat
Programa NASA-USGS que captura imágenes multiespectrales desde 1972 con 30 m de resolución.
LIDAR (Light Detection and Ranging)
Tecnología que usa pulsos láser para obtener nubes de puntos 3D de alta precisión.
LLM (Large Language Model)
Modelo de IA entrenado con grandes corpus de texto, capaz de generar lenguaje coherente (ej. GPT).
Machine Learning
Métodos que permiten aprender patrones a partir de datos para predicciones sin reglas explícitas.
Métricas de Precisión
Indicadores (accuracy, precision, recall) que evalúan aciertos de un modelo en clasificación.
Métricas de Error
Cuantifican desviación entre predicción y realidad en regresión (MSE, RMSE, MAE).
Modelo Espacial Predictivo
Modelo que estima variables sobre un área usando datos ambientales y técnicas estadísticas.
Modelo (en IA / Estadística)
Representación matemática aprendida de datos; no confundir con el algoritmo que lo entrena.
MODIS
Sensor multiespectral en satélites Terra y Aqua, con 36 bandas y revisita diaria de la Tierra.
Pixel
Unidad mínima de una imagen; en teledetección representa un área terrestre con valores espectrales.
Python
Lenguaje de programación popular en ciencia de datos, ML y automatización, con librerías como NumPy y Pandas.
R
Lenguaje y entorno para análisis estadístico y ciencia de datos con potentes librerías (ggplot2, sf).
Random Forest
Algoritmo de ensamble basado en múltiples árboles de decisión, robusto y eficaz con datos ruidosos.
Raster
Formato de datos basado en matriz de celdas; cada celda almacena valores continuos como reflectancia o elevación.
Red Neuronal
Algoritmo inspirado en el cerebro con capas de neuronas conectadas para detectar patrones complejos.
Resolución espacial
Tamaño del área que cubre cada pixel de una imagen; determina nivel de detalle.
Resolución espectral
Número y anchura de bandas que captura un sensor; hiperespectrales tienen muchas bandas estrechas.
Resolución radiométrica
Capacidad de distinguir niveles de energía; se mide en bits (8 bits = 256 niveles).
Resolución temporal
Frecuencia con la que un sensor capta imágenes de la misma zona, por ejemplo 5 días (Sentinel-2).
Significancia Estadística
Probabilidad de que un resultado no sea azaroso; suele medirse con valor p.
SAR (Radar de Apertura Sintética)
Sensor de microondas que opera día y noche y atraviesa nubes, midiendo retrodispersión.
Sentinel-1
Satélites SAR del programa Copernicus con resolución de 5-20 m y revisita de 6-12 días.
Sentinel-2
Satélites ópticos multiespectrales (13 bandas) con resoluciones de 10-60 m y revisita ~5 días.
Serie de tiempo
Secuencia de datos medidos en intervalos sucesivos que permiten detectar tendencias y patrones.
Sesgo
Tendencia o distorsión en datos que genera resultados poco representativos; debe corregirse para predicciones confiables.
SIG (Sistema de Información Geográfica)
Herramientas para recolectar, almacenar, analizar y visualizar datos geográficos con coordenadas.
Sobreajuste
Cuando un modelo memoriza el conjunto de entrenamiento y falla al generalizar a datos nuevos.
Teledetección
Obtención de información de la superficie terrestre mediante sensores remotos como satélites o drones.
Vector
Formato SIG que representa puntos, líneas o polígonos; útil para entidades discretas.
XGBoost
Algoritmo de gradient boosting de alto rendimiento basado en árboles de decisión.