CONTEXTO

Las comunidades rurales de Guatemala y Colombia comparten un reto común de vital importancia: la falta de datos precisos y actualizados sobre las carreteras, lo que limita el acceso a los servicios, dificulta la respuesta ante emergencias y limita la planificación territorial. En La Montaña de Jalapa, Guatemala, que abarca los municipios de Jalapa y Mataquescuintla, las comunidades rurales dispersas dependen de caminos sin pavimentar que se deterioran rápidamente durante la temporada de lluvias, quedando intransitables durante largos períodos y cortando el acceso a la atención sanitaria, la educación y los mercados. La mayoría de estos caminos no figuran en ningún sistema oficial de información geográfica, lo que impide una inversión adecuada en infraestructura y aumenta la vulnerabilidad de la comunidad ante deslizamientos de tierra, la erosión y las inundaciones. Las autoridades locales, los organismos de gestión de desastres, incluida la CONRED, y las organizaciones de desarrollo identificaron esta falta de datos como un obstáculo clave para una planificación territorial eficaz. En los municipios colombianos de Puerto Tejada y Padilla, en el departamento del Cauca, el desafío se ve agravado por una histórica infrarrepresentación en las bases de datos cartográficas abiertas. Puerto Tejada se enfrenta a bloqueos de carreteras y al deterioro de las infraestructuras debido a la dinámica de seguridad, mientras que Padilla ha sufrido inundaciones recurrentes y una conectividad limitada. En ambos municipios, la ausencia de datos detallados sobre las carreteras, incluyendo el tipo de superficie, la anchura y las condiciones de accesibilidad, limita la capacidad de los gobiernos locales y las comunidades para planificar, responder a las crisis y gestionar sus territorios de manera eficaz.

ENFOQUE

El proyecto aplica una metodología replicable que combina el análisis espacial asistido por inteligencia artificial, la cartografía colaborativa a distancia, la recopilación de datos sobre el terreno y la publicación de datos abiertos, adaptada al contexto territorial específico de cada país.

Tanto en Guatemala como en Colombia, el proceso comienza con una fase de análisis espacial que integra los datos de carreteras de OpenStreetMap con capas de carreteras detectadas mediante IA de Meta (MapWithAI) y Microsoft AI Roads. Este análisis identifica tramos de carretera que podrían faltar, zonas con escasa conectividad y carreteras a las que les faltan atributos clave, como el tipo de firme y la anchura. Los resultados se estructuran como tareas de cartografía colaborativa en HOT Tasking Manager y MapRoulette, lo que permite a voluntarios locales, estudiantes universitarios y cartógrafos comunitarios validar y completar la red de carreteras utilizando imágenes de satélite.

En Guatemala, la caracterización sobre el terreno la llevan a cabo estudiantes de la Universidad Rafael Landívar y funcionarios locales, que utilizan QField / Survey123 para documentar las dimensiones de las carreteras, el material del firme y las condiciones de accesibilidad. Las imágenes a pie de calle se capturan mediante Mapillary, y un equipo técnico especializado validó la calidad de los datos antes de entregar tres productos cartográficos analíticos a la Oficina Presidencial. La CONRED participó activamente, y se formó a los funcionarios locales encargados de la gestión de riesgos para que pudieran aplicar la misma metodología en otras zonas de riesgo.

En Colombia, las actividades sobre el terreno se centran en los municipios de Puerto Tejada y Padilla, en el departamento del Cauca. Las imágenes tomadas con drones y la fotografía a nivel de calle en 360° complementan la cartografía a distancia, y los indicadores de riesgo de deslizamientos y de inundaciones, obtenidos a partir de modelos digitales de elevación, permiten priorizar las rutas fundamentales para la evacuación, el acceso a la atención sanitaria y los corredores de suministro. Todos los datos se publican de forma abierta en OpenStreetMap, Mapillary y OpenAerialMap.