Métodos para la gestión del espacio aéreo impulsada por GIS: Integración de sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS), movilidad aérea avanzada (AAM) y aeronaves tripuladas en el NAS
Autores: Case, Ryan P.; Hupy, Joseph P.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2026
Acceso abierto
Artículo científico
2026
Métodos para la gestión del espacio aéreo impulsada por GIS: Integración de sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS), movilidad aérea avanzada (AAM) y aeronaves tripuladas en el NAS
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Sistemas de aeronaves no tripuladas
Movilidad aérea avanzada
Sistemas de información geográfica
Seguridad del espacio aéreo
Gestión del tráfico aéreo
Inteligencia artificial
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
El rápido crecimiento de los Sistemas de Aeronaves No Tripuladas (UAS) y la Movilidad Aérea Avanzada (AAM) presenta desafíos significativos de integración y seguridad para el Sistema Nacional de Espacio Aéreo (NAS), a menudo dependiendo de prácticas desconectadas de Gestión del Tráfico Aéreo (ATM) y Gestión del Tráfico de Sistemas de Aeronaves No Tripuladas (UTM) que contribuyen a incidentes en el espacio aéreo. Este estudio evalúa los Sistemas de Información Geográfica (GIS) como un marco unificado y basado en datos para mejorar la seguridad y eficiencia del espacio aéreo compartido. Se desarrolló una metodología integral y multifásica utilizando GIS (específicamente Esri ArcGIS Pro) para integrar datos de aviación heterogéneos, incluidos los datos aeronáuticos de la FAA, la Vigilancia Automática Dependiente de Transmisión (ADS-B) para aeronaves tripuladas y los Registros de Vuelo de UAS, lo que requiere un preprocesamiento detallado de datos espaciales y temporales para la armonización. La efectividad de este enfoque basado en GIS se demostró a través de un estudio de caso que analiza una interacción crítica entre un UAS universitario (Da-Jiang Innovations (DJI) M300) y un Piper PA-28-181 tripulado cerca del Aeropuerto de la Universidad de Purdue (KLAF). Los modelos bidimensionales (2D) y tridimensionales (3D) resultantes permitieron con éxito la visualización, medición cuantitativa y análisis de las trayectorias de las aeronaves, confirmando una separación mínima de aproximadamente 459 pies lateralmente y 339 pies verticalmente. Los hallazgos confirman que un GIS ofrece una plataforma centralizada y escalable para recopilar, analizar, modelar y visualizar las operaciones de tráfico aéreo, abordando directamente las deficiencias de integración de ATM/UTM. Este marco GIS, especialmente cuando se combina con avances en tecnologías de sensores e Inteligencia Artificial (IA) para la detección de anomalías, es crítico para modernizar la supervisión del NAS, mejorar la conciencia situacional y establecer una base para la predicción de riesgos en tiempo real y la gestión dinámica del espacio aéreo.
Descripción
El rápido crecimiento de los Sistemas de Aeronaves No Tripuladas (UAS) y la Movilidad Aérea Avanzada (AAM) presenta desafíos significativos de integración y seguridad para el Sistema Nacional de Espacio Aéreo (NAS), a menudo dependiendo de prácticas desconectadas de Gestión del Tráfico Aéreo (ATM) y Gestión del Tráfico de Sistemas de Aeronaves No Tripuladas (UTM) que contribuyen a incidentes en el espacio aéreo. Este estudio evalúa los Sistemas de Información Geográfica (GIS) como un marco unificado y basado en datos para mejorar la seguridad y eficiencia del espacio aéreo compartido. Se desarrolló una metodología integral y multifásica utilizando GIS (específicamente Esri ArcGIS Pro) para integrar datos de aviación heterogéneos, incluidos los datos aeronáuticos de la FAA, la Vigilancia Automática Dependiente de Transmisión (ADS-B) para aeronaves tripuladas y los Registros de Vuelo de UAS, lo que requiere un preprocesamiento detallado de datos espaciales y temporales para la armonización. La efectividad de este enfoque basado en GIS se demostró a través de un estudio de caso que analiza una interacción crítica entre un UAS universitario (Da-Jiang Innovations (DJI) M300) y un Piper PA-28-181 tripulado cerca del Aeropuerto de la Universidad de Purdue (KLAF). Los modelos bidimensionales (2D) y tridimensionales (3D) resultantes permitieron con éxito la visualización, medición cuantitativa y análisis de las trayectorias de las aeronaves, confirmando una separación mínima de aproximadamente 459 pies lateralmente y 339 pies verticalmente. Los hallazgos confirman que un GIS ofrece una plataforma centralizada y escalable para recopilar, analizar, modelar y visualizar las operaciones de tráfico aéreo, abordando directamente las deficiencias de integración de ATM/UTM. Este marco GIS, especialmente cuando se combina con avances en tecnologías de sensores e Inteligencia Artificial (IA) para la detección de anomalías, es crítico para modernizar la supervisión del NAS, mejorar la conciencia situacional y establecer una base para la predicción de riesgos en tiempo real y la gestión dinámica del espacio aéreo.