Los proyectos presentados a continuación reflejan la aplicación de mis conocimientos en Geomática, integrando herramientas tecnológicas con el análisis del territorio. Cada uno de ellos representa un ejercicio de aprendizaje y práctica, en el que he desarrollado competencias en el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG), teledetección, cartografía digital y topografia. 

Diseño y desarrollo de tableros dinámicos e interactivos para el análisis y visualización de reportes comunitarios georreferenciados, con el objetivo de fortalecer la toma de decisiones y el seguimiento territorial por parte del Municipio de San Miguelito.

El proyecto integró la captura de información mediante encuestas digitales, la automatización de procesos espaciales para la asignación de corregimientos, y la construcción de dashboards con filtros dinámicos por ubicación, tipo de reporte, período de tiempo y código de caso.

El tablero permiten identificar zonas de mayor incidencia, analizar tendencias temporales y priorizar intervenciones, mejorando la eficiencia operativa, la transparencia institucional y la participación ciudadana, a través de una visualización clara y accesible de la información.

Desarrollo de un sistema de tableros interactivos de seguimiento para proyectos de espacios municipales, que consolida información de proyectos construidos, en proceso de construcción y a construir. 

El tablero permite visualizar el estado de avance de los proyectos, su distribución geográfica, período de ejecución, tipo de intervención y nivel de inversión, facilitando el monitoreo integral del ciclo del proyecto. Se incorporaron indicadores clave, mapas interactivos y filtros dinámicos que permiten un análisis comparativo entre etapas y años.

Esta herramienta contribuye a una gestión más eficiente de los recursos públicos, mejora el control y la planificación institucional, y fortalece la rendición de cuentas, al ofrecer información actualizada, estructurada y orientada al análisis territorial.

Distrito de San Miguelito 

Distrito de San Miguelito 

Este proyecto presenta un análisis espacial de la precipitación acumulada durante enero–agosto de 2026 en Santiago, Panamá, comparándola con la media histórica acumulada del mismo período. El objetivo es identificar áreas con déficit o exceso de precipitación respecto a las condiciones históricas.

Los datos de precipitación fueron obtenidos de CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data) y procesados mediante Google Earth Engine. La anomalía se calculó mediante la diferencia entre la precipitación acumulada de enero–agosto de 2026 y la media histórica acumulada para el mismo período.

El resultado permite visualizar espacialmente la variabilidad de las precipitaciones y constituye un insumo para el análisis de condiciones climáticas asociadas al fenómeno de El Niño y su posible incidencia sobre los recursos hídricos.

Fuente: Datos de precipitación CHIRPS (1981–2026). Elaboración propia (M. Batista, 2026). 

Este análisis evalúa la variabilidad de la temperatura en la provincia de Veraguas mediante la comparación de las condiciones registradas entre enero y agosto de 2026 con el comportamiento histórico del período 1981–2025. El mapa representa espacialmente la anomalía térmica de 2026, mientras que el gráfico permite observar la variabilidad de la temperatura a lo largo del período histórico. En conjunto, estos productos permiten identificar condiciones térmicas superiores o inferiores al promedio y analizar su comportamiento en relación con las diferentes fases del ENOS.

Los resultados se complementan con el análisis de las diferentes fases del fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS), con el propósito de contextualizar las variaciones observadas y evaluar posibles patrones asociados a la variabilidad climática.

Fuente: Datos de temperatura ERA5-Land (1981–2026). Elaboración propia (M. Batista, 2026). 

Este mapa se elaboró con el objetivo de visualizar la distribución geográfica de los registros del tucán pico iris (Ramphastos sulfuratus) en Panamá y reconocer las zonas donde se concentra una mayor cantidad de observaciones. Mediante la representación cartográfica y el mapa de calor, se identifican las áreas con mayor y menor concentración de registros, facilitando el análisis de sus patrones de distribución espacial.

 Esta información puede servir como referencia para futuras investigaciones y para orientar acciones de monitoreo y conservación de la especie, que está clasificada globalmente como Casi Amenazada (NT). Es importante considerar que la concentración de registros no representa necesariamente la abundancia real de tucanes, ya que también depende de la disponibilidad de datos y del esfuerzo de observación. 

Fuente: GBIF.org (20 septiembre 2025) GBIF Occurrence. Elaboración propia (M. Batista, 2025). 

Este documento corresponde al desarrollo de un proceso investigativo y analista para obtener una clasificación de la cobertura vegetal de la cuenca Río Pacora a través del Índice de vegetación normalizado (NDVI) , en un lapso de tiempo comprendido entre el año 2000 al 2020.  El análisis se llevó a cabo mediante las herramientas del software ArcGIS Pro utilizando imágenes satelitales Landsat 5 TM y 7 ETM  (Bandas 3 y 4) . 

El NDVI permite identificar y categorizar la vegetación por medio de su firma espectral. La firma espectral de la vegetación es muy característica y esto se logra apreciar con un indicador de salud vegetal , la clorofila. Está sustancia en condiciones de desarrollo optimo, absorbe la luz visible (luz roja) para utilizarla en la fotosíntesis y la estructura celular de la hoja refleja la luz infrarroja. Por otro lado, cuando la vegetación está en condiciones poco saludables, la planta absorbe más luz infrarroja, en vez de reflejarla. El análisis en estos dos extremos refleja la relación que existe entre la salud de la planta y la clorofila.

Fuente: Imágenes satelitales Landsat 5 TM y Landsat 7 ETM (USGS, NASA). Elaboración propia (M. Batista, 2022). 

El análisis de los polígonos de Thiessen permitió delimitar las áreas de influencia de las estaciones pluviométricas dentro de la cuenca del río Santa María (cuenca 132). Cada polígono representa la zona más cercana a una estación, permitiendo evaluar la distribución espacial de las estaciones y su influencia sobre la cuenca.

Además, se aplicó el método IDW (Inverse Distance Weighted) para interpolar los datos de precipitación y obtener una representación continua de su distribución espacial. La combinación de ambos métodos facilita el análisis de los patrones de precipitación y la cobertura de la información meteorológica en la cuenca.

Fuente: Instituto de Meteorología e Hidrología de Panamá (IMHPA) . Elaboración propia (M. Batista, 2021). 

El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) es una herramienta de teledetección que permite analizar la distribución y las variaciones de la vegetación a partir de imágenes satelitales. En la región de Menabe, Madagascar, se plantea un análisis comparativo de los años 1989 y 2025 mediante imágenes Landsat, con el propósito de identificar cambios espaciales en el verdor y la actividad fotosintética de la cobertura vegetal durante un período de 36 años.

A lo largo de este período, la región ha estado expuesta a factores que pueden influir en la dinámica de la vegetación, como la expansión urbana, las actividades agropecuarias, la variabilidad climática y los fenómenos asociados a sequías y eventos climáticos extremos. Mediante el cálculo y la comparación del NDVI de ambos años, es posible identificar áreas con aumentos, disminuciones o variaciones limitadas del índice. Estos resultados permiten caracterizar los cambios observados en la cobertura vegetal y constituyen una base para investigar sus posibles causas y sus implicaciones ambientales.

Fuente: USGS, imágenes Landsat 5 TM (1989) y Landsat 8 OLI (2025).Procesamiento y análisis: Milenys Batista, 2025.Sistema de referencia: WGS 84 / UTM Zona 17S (EPSG:32717).

El proyecto de Sistemas de Información Geográfica, se orienta a la construcción y representación espacial de las de las sedes de la Universidad Tecnológica de Panamá,  tiene el propósito de combinar la información espacial y administrativa mediante una base de datos geoespacial.  

El proyecto ofrece una visualización representativa de los recursos universitarios existentes en el año 2022. Por lo cual, la base SIG se compone de la digitalización de los centros educativos en formato poligonal, delimitando cada recinto universitario y estableciendo su uso, también cuenta con una tabla de atributos que incorpora variables institucionales relevantes, tales como la ubicación de las facultades y el nombre e imagen del decano responsable, así como la población de estudiantes y docentes asociados. 

SIG de la Universidad Tecnológica de Panamá. Elaboración conjunta (M. Batista y (Y. Valdéz), 2022).

Este proyecto es producto de la experiencia laboral obtenida a lo largo de un periodo de seis meses en la institución pública del Ministerio de Vivienda y Ordenamiento Territorial. La sección practica se realizó en la Dirección Nacional de Asentamientos Informales, específicamente en el departamento de agrimensura en el cual se ejecutaron labores de agrimensor dentro del proceso de medición y amojonamiento de asentamientos informales para la legalización de la tenencia de la tierra.

El proceso técnico de legalización se llevó a cabo en tres asentamientos informales y se estructuró en dos etapas principales :

•  Levantamiento de polígonos: Delimitación de superficies y rectificación de límites prediales mediante técnicas de posicionamiento GNSS. Seguidamente del levantamiento de secciones transversales en servidumbres pluviales y/o fluviales con Estaciones Totales.

• Desarrollo de planos: Desarrollo de planos catastrales conforme a normativas técnicas. 

Planos catastrales . Datos de campo obtenidos en conjunto con W. Serrano;  elaboración del plano: M. Batista,(2023). 

Aquí encontrarás mis datos de contactos. No dudes en escribirme para conversar sobre oportunidades de colaboración o futuros proyecto.