Mapa 3D en ArcGIS: casi uno de cada tres edificios dañados en Catia La Mar según IA de Microsoft

Rodolfo Franco publicó una Web Scene con el dataset del Microsoft AI for Good Lab en OCHA HDX: 9.049 estructuras con daño visible entre 30.761 edificios mapeados por satélite tras el doble sismo del 24 de junio.

Vista previa de la escena 3D en ArcGIS que muestra edificios afectados por el terremoto del 24 de junio de 2026 en Catia La Mar, La Guaira, Venezuela — datos Microsoft AI for Good Lab
Vista previa de la escena 3D «Afectación en Catia La Mar, Sismo 2026.06.24», creada por Rodolfo Franco con datos del Microsoft AI for Good Lab publicados en OCHA HDX. Fuente: ArcGIS Online

Una escena 3D en ArcGIS permite recorrer edificio por edificio el daño estimado en Catia La Mar, municipio costero del estado La Guaira, tras el doble terremoto del 24 de junio de 2026 en Venezuela. La Web Scene «Afectación en Catia La Mar, Sismo 2026.06.24», publicada por Rodolfo Franco, supera ya las 35.000 visitas y combina un basemap 3D de Esri con una capa de estructuras afectadas derivada del Microsoft AI for Good Research Lab, distribuida por OCHA HDX.

Cómo explorar el mapa 3D

La escena está disponible de forma pública en ArcGIS Online. Desde el visor se puede rotar la cámara, acercar barrios concretos y consultar atributos de cada polígono de edificio —incluidos porcentajes de daño a distintas distancias del epicentro aparente y una bandera de «dañado»/«desconocido». El autor indica que la fuente de la capa es el conjunto de datos Venezuela Earthquakes: Building Damage Assessment in Catia La Mar en HDX.

Escena 3D: edificios afectados en Catia La Mar

Web Scene interactiva de Rodolfo Franco con datos del Microsoft AI for Good Lab. Si no carga, abre la escena directamente en ArcGIS Scene Viewer. Fuente: ArcGIS Online

Qué dice el análisis de Microsoft con IA

El laboratorio Microsoft AI for Good aplicó modelos de inteligencia artificial sobre imágenes satelitales reales captadas tras los sismos para estimar el estado de las edificaciones. El dataset, publicado en la plataforma humanitaria HDX de la ONU, cubre 30.761 edificios en Catia La Mar —una de las localidades más castigadas de la costa venezolana, junto con Maiquetía y otras zonas de La Guaira documentadas en nuestro vídeo aéreo de Scope Report.

Según el desglose recogido por el equipo de datos de Últimas Noticias sobre la misma fuente:

  • 28.848 edificios pudieron clasificarse con claridad; 1.913 (6,2%) quedaron como «desconocido» porque más de la mitad de sus píxeles no permitían una lectura fiable.
  • Entre los clasificables, 19.799 no muestran daño visible (68,6%).
  • 9.049 edificios presentan algún nivel de daño: 31,4%, es decir, casi uno de cada tres.
  • La categoría más frecuente entre los dañados es «muy alto»: 3.987 estructuras (44,1% de los edificios afectados).
  • Le siguen daños leves (2.823 casos) y niveles intermedios en menor proporción.
Miniatura de la escena 3D ArcGIS con polígonos de edificios coloreados según nivel de daño en Catia La Mar
La escena colorea cada edificio según el nivel de afectación estimado por IA sobre imágenes satelitales. No sustituye una inspección estructural in situ. Fuente: Rodolfo Franco — ArcGIS

Para qué sirve — y qué no puede hacer

La licencia del mapa advierte que se trata de una visualización indicativa originada en datos satelitales y pensada para uso académico. No permite sacar conclusiones puntuales sobre un inmueble concreto —eso exige ingenieros y peritos en el terreno—, pero sí ofrece una radiografía agregada del desastre cuando el acceso a La Guaira sigue restringido y las cifras oficiales de fallecidos superan ya el millar.

Medios internacionales como The Independent (con material de Associated Press) han citado el análisis de Microsoft para contextualizar por qué barrios de vivienda rápida, suelos blandos y edificaciones anteriores a normas sísmicas modernas amplificaron el impacto del peor episodio sísmico venezolano en más de un siglo.

En resumen

¿Qué es? Una escena 3D en ArcGIS de Catia La Mar con edificios coloreados según daño estimado. ¿Quién la hizo? Rodolfo Franco, con datos del Microsoft AI for Good Lab en HDX. ¿Qué concluye? De 30.761 edificios mapeados, 9.049 muestran daño visible (31,4% de los clasificables). ¿Más contexto? Cobertura especial del terremoto.