Los datos ambientales están ganando cada vez más interés ya que son necesarios para comprender los cambios globales. En este contexto, se recopilan datos de sensores y se almacenan en bases de datos dedicadas. Se han desarrollado marcos para este propósito y se basan en estándares, como por ejemplo el Servicio de Observación de Sensores (SOS) proporcionado por el Consorcio Geoespacial Abierto (OGC), donde todas las mediciones están vinculadas a un llamado Elemento de Interés (FoI). Estas bases de datos se utilizan para validar y probar hipótesis científicas a menudo formuladas como correlaciones y causalidad entre variables, como por ejemplo el estudio de las correlaciones entre factores ambientales y niveles de clorofila en el océano global. Sin embargo, las hipótesis de las correlaciones a ser probadas a menudo son difíciles de formular ya que el número de variables por las que el usuario puede navegar puede ser enorme. Además, es frecuente que los datos se almacenen de tal manera que impidan a los científicos cruzarlos para recuperar correlaciones relevantes. De hecho, el FoI puede ser una ubicación espacial (por ejemplo, una ciudad), pero también puede ser cualquier otro objeto (por ejemplo, una especie animal). Los mismos datos pueden ser representados de varias maneras, dependiendo del punto de vista. El FoI varía de una representación a otra, mientras que los datos permanecen inalterados. En este artículo, proponemos una metodología novedosa que incluye un paso crucial para definir múltiples mapeos desde las fuentes de datos a estos modelos que luego pueden ser cruzados, ofreciendo así múltiples posibilidades que podrían estar ocultas para el usuario final si se utiliza el modelo de datos inicial y único. Estas posibilidades se proporcionan a través de un catálogo que incorpora los múltiples puntos de vista y permite al usuario navegar a través de estos puntos de vista mediante operaciones innovadoras similares a OLAP. Cabe destacar que la principal contribución de este trabajo radica en el uso de múltiples puntos de vista, ya que muchos otros trabajos se han propuesto para manipular, agregar, visualizar y navegar a través de información geoespacial. Nuestra propuesta ha sido probada en datos de un observatorio ambiental existente en Líbano. Permite a los científicos darse cuenta de cuán sesgadas son las representaciones de sus datos y de lo crucial que es considerar múltiples puntos de vista para estudiar los vínculos entre los fenómenos.