Este trabajo ha sido realizado por María Isabel Solano, estudiante del Máster en Sistemas de Información Geográfica de Código Abierto.
La gestión de las zonas costeras es una tarea compleja que requiere herramientas precisas para evaluar riesgos ambientales. La erosión, un fenómeno natural que altera el paisaje y afecta a infraestructuras y ecosistemas, suele analizarse mediante procesos manuales que pueden resultar repetitivos y propensos a fallos.
Con el fin de optimizar este trabajo, Isabel Solano, alumna del Máster de Código Abierto de Geoinnova, ha desarrollado una herramienta que automatiza el cálculo de un índice de susceptibilidad erosiva.
La lógica del análisis: Pendiente y proximidad
El proyecto parte de la siguiente idea: combinar variables geográficas para identificar las zonas más vulnerables de la costa. Para el caso, Mª Isabel seleccionó dos factores fundamentales para su modelo: la inclinación del terreno y la distancia al mar.
El sistema procesa estas capas, las clasifica en rangos comparables y las suma para obtener un valor final que representa el riesgo de erosión en cada punto del territorio.
Del modelado visual a la programación en Python
Una de las aportaciones más interesantes de este trabajo es el método utilizado para construir la herramienta. Isabel comenzó diseñando el flujo de trabajo en el Modelador Gráfico de QGIS, lo que permitió validar la lógica del proceso de forma visual y sencilla. Una vez comprobado el funcionamiento, utilizó las capacidades de exportación de QGIS para trasladar ese esquema a un script de Python.
Este código sirvió de base para crear un plugin de QGIS completo, organizando la información en una estructura de archivos profesional que incluye metadatos, iconos y proveedores de algoritmos.
Gracias a esta integración, la herramienta aparece directamente en la caja de herramientas de procesamiento del software, facilitando su uso para cualquier técnico SIG.
Funcionamiento y validación técnica
La interfaz del plugin ha sido diseñada para ser flexible. El usuario solo debe introducir las capas de entrada (MDT, línea de costa y límites territoriales) y definir los umbrales de pendiente que considere oportunos.
A partir de ahí, el programa ejecuta de forma secuencial todas las operaciones, eliminando la necesidad de intervención manual en los pasos intermedios. El resultado final es un archivo ráster donde cada celda muestra el nivel de riesgo en función de la pendiente y la cercanía al mar.
Para asegurar la fiabilidad del sistema, Isabel realizó pruebas de depuración comparando los resultados del plugin con los del modelo original, ajustando parámetros de resolución espacial y alineación de capas hasta alcanzar una versión estable.
Un punto de partida para la gestión litoral
Este trabajo demuestra que el uso combinado del modelado gráfico y la programación permite desarrollar soluciones adaptadas a problemas ambientales específicos. Isabel ha compartido el código completo en GitHub, favoreciendo la transparencia y permitiendo que otros profesionales puedan reutilizar o mejorar la herramienta.
Evolución del modelo: Análisis multivariable y ponderación
La futura evolución de la herramienta se centra en la transición hacia un modelo multivariable complejo que integre factores dinámicos del litoral. Técnicamente, esto implica la incorporación de capas de litología, energía del oleaje y usos del suelo para refinar el cálculo de susceptibilidad.
El algoritmo evolucionará en tres ejes:
- Cálculo ponderado: Sustituir la suma aritmética por una ponderación diferenciada, asignando a cada variable un peso específico según su impacto real en la erosión.
- Interoperabilidad de datos: Incluir la opción de exportar salidas intermedias (como mapas de pendientes o distancias) para permitir una validación técnica detallada por parte del usuario.
- Optimización de interfaz: Implementar simbología automática y mejoras de usabilidad que faciliten la interpretación inmediata de los niveles de riesgo.
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