Daniel Krige y la Kriging: La Revolución en la Estimación Espacial de Recursos Geológicos
Introducción
En 1951, un ingeniero de minas sudafricano llamado Daniel Gerhardus Krige presentó un método revolucionario para estimar la concentración de oro en minas, resolviendo un problema que había plagado a la minería y la geología durante décadas: cómo predecir con precisión los valores de una variable en lugares no muestreados, utilizando la información disponible de puntos conocidos. Este método, posteriormente formalizado matemáticamente como kriging, se convirtió en uno de los pilares de la geoestadística moderna y transformó la forma en que los geólogos, ingenieros de minas y profesionales de ciencias de la tierra abordan la estimación espacial de recursos.
By Marco Hernandez
Leer másMapear para Prevenir: El Poder de los Datos Abiertos en Manos de la Comunidad
Introducción: La Pregunta Fundamental sobre el Territorio
Cada decisión estratégica, política, ambiental o social que se toma sobre un territorio empieza indispensablemente con una pregunta sencilla pero determinante: ¿qué conocemos realmente del lugar en el que vivimos?
A simple vista, en la era de la hiperconectividad, los satélites comerciales y las aplicaciones de navegación en teléfonos inteligentes, podríamos asumir que el mundo entero está mapeado con precisión milimétrica. Sin embargo, la realidad de América Latina es drásticamente distinta. En numerosos rincones de la región, la información geográfica oficial es incompleta, se encuentra profundamente desactualizada o, en los casos más críticos, sencillamente no existe.
By Marco Hernandez
Leer másLa transición hacia la tecnología geoespacial nativa de la nube: acceso, escalabilidad y el ecosistema de código abierto
Autor: Ing. Marco Hernández · Geólogo, GIS Consultant & Data Engineer · Linkedin · Julio 2026
Introducción
Uno de los cambios más importantes que vive hoy el mundo geoespacial es el colapso del viejo flujo de trabajo “descargar → preprocesar → unir → analizar”.
Las arquitecturas SIG tradicionales se construyeron sobre un supuesto que ya no se sostiene: que los datos deben descargarse a la máquina local antes de trabajar con ellos. Durante décadas, el flujo estándar consistía en navegar por un portal FTP, descomprimir gigabytes de shapefiles o TIFF multibanda y cargarlos en un software de escritorio. Si se quería analizar una serie satelital de varios años o una cuenca hidrográfica regional, la máquina podía alcanzar su límite de memoria en cuestión de minutos.
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