{"id":31602,"date":"2026-05-26T09:00:00","date_gmt":"2026-05-26T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cit.upc.edu\/portfolio-item\/ai4eo-intelligencia-artificial-aplicada-a-lobservacio-de-la-terra\/"},"modified":"2026-05-27T16:14:28","modified_gmt":"2026-05-27T16:14:28","slug":"ai4eo-inteligencia-artificial-aplicada-a-la-observacion-de-la-tierra","status":"publish","type":"portfolio","link":"https:\/\/cit.upc.edu\/es\/portfolio-item\/ai4eo-inteligencia-artificial-aplicada-a-la-observacion-de-la-tierra\/","title":{"rendered":"AI4EO: Inteligencia Artificial aplicada a la Observaci\u00f3n de la Tierra"},"content":{"rendered":"\n

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26\/05\/2026<\/p>
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Un equip de recerca de la UPC, integrat pel CommSensLab-UPC i el Remote Sensing Lab (RSLAB) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC), juntament amb l\u2019Institut d\u2019Estudis Espacials de Catalunya (IEEC), ha participat en el projecte AI4EO, amb l\u2019objectiu d\u2019impulsar solucions i posar en pr\u00e0ctica eines d\u2019intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial aplicades a dades d\u2019observaci\u00f3 de la Terra en diversos casos d\u2019\u00fas sobre el territori catal\u00e0.<\/h4>
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En els darrers anys, l\u2019\u00fas de dades provinents de l\u2019observaci\u00f3 de la Terra ha crescut de manera significativa, principalment per la necessitat d\u2019abordar reptes vinculats al canvi clim\u00e0tic i pels m\u00faltiples casos d\u2019\u00fas que se\u2019n deriven. Entre d\u2019altres, aquestes dades permeten el monitoratge agr\u00edcola i forestal, el seguiment d\u2019incendis, sequeres, inundacions i desbordaments fluvials, el control de costes, l\u2019an\u00e0lisi de moviments del terreny i terratr\u00e8mols, aix\u00ed com l\u2019estudi de zones afectades per fen\u00f2mens naturals o antr\u00f2pics.<\/p>

Aquest volum creixent de dades, sovint complexes i heterog\u00e8nies, requereix una gran capacitat de tractament i eines capaces d\u2019extreure informaci\u00f3 \u00fatil de manera r\u00e0pida i eficient. \u00c9s en aquest context que les eines d\u2019intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial entren en acci\u00f3. Actualment, la IA s\u2019aplica en pr\u00e0cticament tots els sectors, des de la medicina i les finances fins als recursos humans o la telefonia, perqu\u00e8 permet interpretar grans volums de dades de manera m\u00e9s simple i extreure\u2019n patrons i informaci\u00f3 rellevant.<\/p>

En el m\u00f3n de l\u2019observaci\u00f3 de la Terra, l\u2019\u00fas d\u2019aquestes eines \u00e9s especialment pertinent per la gran quantitat de dades disponibles i per la complexitat del seu processament i an\u00e0lisi. El projecte AI4EO (pel seu nom en angl\u00e8s, Artificial Intelligence for Earth Observation), neix com a resposta a aquesta necessitat, amb l\u2019objectiu d\u2019aplicar tecnologies d\u2019intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial, incloent-hi Machine Learning i Deep Learning, a l\u2019an\u00e0lisi de dades de teledetecci\u00f3 satel\u00b7lit\u00e0ria.<\/p>

En aquest context, els investigadors van mapar l\u2019ecosistema p\u00fablic i privat catal\u00e0 que desenvolupa activitats vinculades a AI4EO. Aquesta tasca ha perm\u00e8s catalogar quines activitats s\u2019estan duent a terme, quins actors hi participen i com evolucionen, aix\u00ed com valorar les perspectives d\u2019\u00fas d\u2019aquestes tecnologies en l\u2019ecosistema catal\u00e0.<\/p>

El projecte ha avan\u00e7at cap al desenvolupament de projectes i casos d\u2019\u00fas concrets, en qu\u00e8 aquestes tecnologies poden aportar informaci\u00f3 rellevant sobre el territori catal\u00e0. En concret, s\u2019han aplicat en l\u2019\u00e0mbit forestal, amb l\u2019objectiu d\u2019estimar de manera quantitativa l\u2019al\u00e7ada dels boscos i la biomassa en una zona pilot als Pirineus.<\/p>

La novetat del projecte rau en la integraci\u00f3 avan\u00e7ada d\u2019IA amb dades satel\u00b7lit\u00e0ries per generar productes operatius que puguin ser utilitzats per empreses i administracions en la presa de decisions, aix\u00ed com en la creaci\u00f3 de nous models de negoci basats en dades (mercats de carboni). La soluci\u00f3 se centra en el desenvolupament de models capa\u00e7os d\u2019automatitzar i millorar l\u2019an\u00e0lisi de grans volums d\u2019informaci\u00f3, reduint la c\u00e0rrega manual i augmentant la velocitat i la precisi\u00f3 dels resultats.<\/p>

L\u2019equip de recerca de la UPC ha aportat el seu coneixement expert en processament de dades de teledetecci\u00f3 i desenvolupament d\u2019algoritmes avan\u00e7ats. La seva contribuci\u00f3 s\u2019ha centrat a adaptar les tecnologies d\u2019IA a les particularitats de les dades satel\u00b7lit\u00e0ries i garantir resultats fiables i escalables per a aplicacions reals.<\/p>

Pressupost i finan\u00e7ament<\/h4>

El projecte ha tingut una durada d\u2019un any (30\/04\/2024 – 30\/04\/2025), finan\u00e7at per l\u2019Institut d\u2019Estudis Espacials de Catalunya (IEEC) amb un pressupost de 55.000 \u20ac en el marc de l\u2019estrat\u00e8gia NewSpace de Catalunya, promoguda per la Generalitat de Catalunya.<\/p>
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\"AI4E0\"

Tecnologia<\/h5>

Energia<\/a><\/p>

Medi Ambient<\/a><\/p>

Salut<\/a><\/p>

Producci\u00f3 Avan\u00e7ada<\/a><\/p>

Materials<\/a><\/p>

Transformaci\u00f3 digital<\/a><\/p>

Urbanisme i Sostenibilitat<\/a><\/p>

Infraestructures<\/a><\/p>

Log\u00edstica i Mobilitat<\/a><\/p>

Agrotech<\/a><\/p>

Qu\u00edmica<\/a><\/p>
Tecnolog\u00eda
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Sector<\/h5>

Aeron\u00e0utica<\/a><\/p>

Alimentaci\u00f3, Agricultura i Medi Mar\u00ed<\/a><\/p>

Automoci\u00f3<\/a><\/p>

Construcci\u00f3<\/a><\/p>

Distribuci\u00f3 i Gran Consum<\/a><\/p>

Economia Circular<\/a><\/p>

Educaci\u00f3 i Editorial<\/a><\/p>

Electr\u00f2nica<\/a><\/p>

Energia<\/a><\/p>

Fabricants de B\u00e9ns d\\’Equip<\/a><\/p>

Ind\u00fastria Manufacturera<\/a><\/p>

Marketing, Publicitat i Mitjans<\/a><\/p>

Oci, Esport i Benestar<\/a><\/p>

Turisme<\/a><\/p>

Sector Salut<\/a><\/p>

Telecom i Desenvolupadors de Software<\/a><\/p>

Transport i Mobilitat<\/a><\/p>
Sector
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Tema<\/h5>

Fusta<\/a><\/p>

Audiovisual<\/a><\/p>

Espai de Dades<\/a><\/p>

\u00d2ptica i Fot\u00f2nica<\/a><\/p>

Aigua<\/a><\/p>

Automoci\u00f3<\/a><\/p>

Economia Circular<\/a><\/p>

Materials de Frontera<\/a><\/p>

Qualitat de l\\’Aire Interior<\/a><\/p>

Economia Blava<\/a><\/p>

Mobile Technologies<\/a><\/p>

Intel\u00b7lig\u00e8ncia Artificial<\/a><\/p>

Smart City<\/a><\/p>

Internet of Things<\/a><\/p>

Ind\u00fastria 4.0<\/a><\/p>

Realitat Virtual i Realitat Augmentada<\/a><\/p>

Open Innovation<\/a><\/p>

Ciberseguretat<\/a><\/p>

Vehicle El\u00e8ctric<\/a><\/p>

Big Data<\/a><\/p>

Biomaterials<\/a><\/p>

Rob\u00f2tica i Visi\u00f3<\/a><\/p>

Serious Games<\/a><\/p>

Smart Grids<\/a><\/p>

Materials compostos<\/a><\/p>
Tema
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Vols saber m\u00e9s?<\/h5>
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26\/05\/2026<\/p>
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Un equipo de investigaci\u00f3n de la UPC, integrado por el CommSensLab-UPC y el Remote Sensing Lab (RSLAB) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC), junto con el Institut d\u2019Estudis Espacials de Catalunya (IEEC), ha participado en el proyecto AI4EO, con el objetivo de impulsar soluciones y poner en pr\u00e1ctica herramientas de inteligencia artificial aplicadas a datos de observaci\u00f3n de la Tierra en diversos casos de uso sobre el territorio catal\u00e1n.<\/h4>
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En los \u00faltimos a\u00f1os, el uso de datos procedentes de la observaci\u00f3n de la Tierra ha crecido de manera significativa, principalmente por la necesidad de abordar retos vinculados al cambio clim\u00e1tico y por los m\u00faltiples casos de uso que se derivan de ello. Entre otros, estos datos permiten la monitorizaci\u00f3n agr\u00edcola y forestal, el seguimiento de incendios, sequ\u00edas, inundaciones y desbordamientos fluviales, el control de costas, el an\u00e1lisis de movimientos del terreno y terremotos, as\u00ed como el estudio de zonas afectadas por fen\u00f3menos naturales o antr\u00f3picos.<\/span><\/p>

Este volumen creciente de datos, a menudo complejos y heterog\u00e9neos, requiere una gran capacidad de tratamiento y herramientas capaces de extraer informaci\u00f3n \u00fatil de manera r\u00e1pida y eficiente. Es en este contexto donde entran en acci\u00f3n las herramientas de inteligencia artificial. Actualmente, la IA se aplica en pr\u00e1cticamente todos los sectores, desde la medicina y las finanzas hasta los recursos humanos o la telefon\u00eda, porque permite interpretar grandes vol\u00famenes de datos de forma m\u00e1s sencilla y extraer patrones e informaci\u00f3n relevante.<\/span><\/p>

En el mundo de la observaci\u00f3n de la Tierra, el uso de estas herramientas resulta especialmente pertinente por la gran cantidad de datos disponibles y por la complejidad de su procesamiento y an\u00e1lisis. El proyecto AI4EO (por su nombre en ingl\u00e9s, <\/span>Artificial Intelligence for Earth Observation<\/span>) nace como respuesta a esta necesidad, con el objetivo de aplicar tecnolog\u00edas de inteligencia artificial, incluidas <\/span>Machine Learning<\/span> y <\/span>Deep Learning<\/span>, al an\u00e1lisis de datos de teledetecci\u00f3n satelital.<\/span><\/p>

En este contexto, los investigadores cartografiaron el ecosistema p\u00fablico y privado catal\u00e1n que desarrolla actividades vinculadas a AI4EO. Esta tarea ha permitido catalogar qu\u00e9 actividades se est\u00e1n llevando a cabo, qu\u00e9 actores participan y c\u00f3mo evolucionan, as\u00ed como valorar las perspectivas de uso de estas tecnolog\u00edas en el ecosistema catal\u00e1n.<\/span><\/p>

El proyecto ha avanzado hacia el desarrollo de proyectos y casos de uso concretos, en los que estas tecnolog\u00edas pueden aportar informaci\u00f3n relevante sobre el territorio catal\u00e1n. En concreto, se han aplicado en el \u00e1mbito forestal, con el objetivo de estimar de manera cuantitativa la altura de los bosques y la biomasa en una zona piloto de los Pirineos.<\/span><\/p>

La novedad del proyecto reside en la integraci\u00f3n avanzada de IA con datos satelitales para generar productos operativos que puedan ser utilizados por empresas y administraciones en la toma de decisiones, as\u00ed como en la creaci\u00f3n de nuevos modelos de negocio basados en datos (mercados de carbono). La soluci\u00f3n se centra en el desarrollo de modelos capaces de automatizar y mejorar el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n, reduciendo la carga manual y aumentando la velocidad y la precisi\u00f3n de los resultados.<\/span><\/p>

El equipo de investigaci\u00f3n de la UPC ha aportado su conocimiento experto en procesamiento de datos de teledetecci\u00f3n y desarrollo de algoritmos avanzados. Su contribuci\u00f3n se ha centrado en adaptar las tecnolog\u00edas de IA a las particularidades de los datos satelitales y garantizar resultados fiables y escalables para aplicaciones reales.<\/span><\/p>

Presupuesto y financiaci\u00f3n<\/h4>

El proyecto ha tenido una duraci\u00f3n de un a\u00f1o (30\/04\/2024 – 30\/04\/2025), financiado por el Institut d\u2019Estudis Espacials de Catalunya (IEEC) con un presupuesto de 55.000 \u20ac en el marco de la estrategia NewSpace de Catalunya, promovida por la Generalitat de Catalunya.<\/span><\/p>
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\"AI4E0\"

Tecnolog\u00eda<\/h5>

Medio Ambiente<\/a><\/p>

Transformaci\u00f3n digital<\/a><\/p>
Tecnolog\u00eda
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Sector<\/h5>

Aeron\u00e1utica<\/a><\/p>
Sector
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Tema<\/h5>

Madera<\/a><\/p>
Tema
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Un equipo de investigaci\u00f3n de la UPC, integrado por el CommSensLab-UPC y el Remote Sensing Lab (RSLAB) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC), junto con el Institut d\u2019Estudis Espacials de Catalunya (IEEC), ha participado en el proyecto AI4EO, con el objetivo de impulsar soluciones y poner en pr\u00e1ctica herramientas de inteligencia artificial aplicadas a datos de observaci\u00f3n de la Tierra en diversos casos de uso sobre el territorio catal\u00e1n.<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":31599,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"portfolio-types":[371,1188,76,59],"class_list":["post-31602","portfolio","type-portfolio","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","portfolio-types-aeronautica","portfolio-types-madera","portfolio-types-tecnologias-de-las-tic","portfolio-types-tecnologias-de-la-energia-y-del-medio-ambiente"],"yoast_head":"\nAI4EO: Inteligencia Artificial aplicada a la Observaci\u00f3n de la Tierra - 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