Resumen

En las recomendaciones para publicar datos espaciales —especialmente las esenciales para su representación—, el W3C incluye en el documento Spatial Data on the Web Best Practices la directriz de “proporcionar geometrías útiles”. Para cumplirla, existen varios formatos, entre ellos WKT (García, 2020).

Este artículo analiza el papel de WKT como formato para compartir información geoespacial de forma interoperable. Se revisan sus características, su uso en diferentes entornos tecnológicos, sus limitaciones frente a otros formatos y su potencial en el campo de la inteligencia artificial (IA).

Qué es WKT

WKT (Well-Known Text) es un formato de texto estandarizado que sirve para describir objetos geométricos, sistemas de referencia espacial y las transformaciones entre ellos (ISO 19162:2019). Su sintaxis es sencilla y clara, lo que facilita su uso en Sistemas de Información Geográfica (SIG) y permite intercambiar datos entre diferentes plataformas (Ji & Gao, 2023).

Por qué es importante WKT para la interoperabilidad

• Fácil de leer: WKT presenta la información de forma compacta y entendible tanto por personas como por computadoras. Esto lo hace práctico para trabajar y manipular datos en múltiples aplicaciones geoespaciales.
• Estandarizado internacionalmente: Está definido por normas como la ISO 19162:2019 y por el Open Geospatial Consortium (OGC), lo que asegura que sea compatible con distintos sistemas de coordenadas y plataformas.
• Compatible con muchas herramientas: Funciona con programas como QGIS, GDAL y diversas API de mapas en la web.
• Uso en bases de datos: Herramientas como PostGIS permiten guardar y mostrar geometrías en formato WKT, facilitando el intercambio de datos.

WKT también es muy útil en la nube: servicios como OpenLayers o Leaflet lo emplean para mostrar y manipular datos geoespaciales en línea, asegurando que las formas y coordenadas se mantengan precisas durante el intercambio.

Dónde se usa WKT

• Bases de datos: WKT describe coordenadas y geometrías de manera que diferentes plataformas (como Oracle Spatial y PostgreSQL) puedan entenderlas y usarlas sin problemas.
• Almacenes de datos (data lakes) locales: Permite guardar geometrías en archivos simples (CSV, JSON, Parquet) o en bases de datos espaciales como PostGIS. Es ideal para manejar grandes volúmenes de datos generados por sensores o dispositivos IoT.
• Nube: WKT es compatible con servicios como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud, y se integra con herramientas como Databricks y BigQuery para análisis y visualización.

Limitaciones de WKT frente a otros formatos

Aunque es muy usado, WKT tiene algunas desventajas:

• Archivos más grandes: puede ocupar más espacio que formatos binarios como WKB o Shapefiles.
• No incluye el sistema de referencia: no guarda directamente la información del sistema de coordenadas, lo que debe manejarse aparte.
• Menos flexible para geometrías avanzadas: no maneja tan bien curvas o geometrías 3D, como sí lo hace GML.

Por eso, la elección de usar WKT u otro formato depende del tipo de datos, el tamaño de los archivos y las herramientas disponibles.

WKT y la inteligencia artificial

WKT, al ser texto claro y ordenado —por ejemplo POINT (30 10) o POLYGON ((0 0, 0 1, 1 1, 1 0, 0 0))—, puede ser procesado fácilmente por modelos de lenguaje (IA como ChatGPT) para:

• Interpretar geometrías gracias a su estructura simple.
• Crear representaciones vectoriales (embeddings) que sirvan para clasificación, predicción o búsqueda.
• Servir de puente entre sistemas GIS y modelos de IA que trabajan con texto.
• Integrarse en flujos de datos o API de forma sencilla.

Limitaciones actuales:

• Dificultad de los modelos para calcular magnitudes (áreas, distancias) con precisión.
• La división del texto en tokens puede romper coordenadas y perder contexto.
• No describe relaciones espaciales complejas sin información adicional.