La ciencia de geodatos es un campo interdisciplinar en el que se explota la componente espacial de los datos para comprender las bases del territorio desde el punto de vista humano, su evolución y su posible futuro de una manera integral. Fundamentada en las matemáticas, la teledetección, la ingeniería y la informática, su metodología incluye la destilación de modelos matemáticos, el desarrollo de algoritmos de análisis geoespacial para simulación y optimización multiobjetivo, el uso de estadística clásica, técnicas de machine learning, analítica de big data y computación de alto rendimiento para recopilar grandes volúmenes de datos complejos, razonar sobre ellos, extraer conclusiones y ofrecer información integral sobre el territorio. Para ello, requiere bases de datos con información espacial, imagen satelital, nubes de puntos LiDAR, sistemas de información territorial, mapas web y fuentes de datos más clásicas como catastros y estadísticas oficiales, atlas de distintas disciplinas o fichas.

Para los objetivos declarados del laboratorio (ordenación y transición territorial, cambios de uso y propiedad de la tierra, gestión de tierras para la movilización del abandono, sistemas alimentarios, infraestructura verde y servicios ecosistémicos), la herramienta básica son los sistemas de información geográfica (SIG), que proporcionan capacidades de análisis espacial con las que el usuario puede comprender patrones, relaciones y el contexto del territorio, con el objetivo último de poder tomar decisiones informadas.

De manera complementaria, el trabajo del laboratorio en ciencia de geodatos se apoya en tres grandes pilares:

 1. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos de calidad, generados a lo largo de años de trabajo bajo estas líneas de investigación, depurados, metadatados, fechados y orientados al territorio desde múltiples puntos de vista. Para poner esta información a disposición de todos los miembros y proyectos en curso se ha desarrollado una IDE interna, en continua expansión.    

2. El desarrollo de algoritmos geoespaciales propios para el modelado y la simulación heurística, con el fin de proponer soluciones no analíticas a problemas de planificación territorial. Estos algoritmos funcionan sobre infraestructura propia, desarrollada específicamente para ellos, pero pueden migrarse a grandes centros de cálculo en el futuro. Además, en aquellos casos en los que es posible, se implementan también como extensiones de sistemas de escritorio (preferentemente sobre software libre como QGIS) para facilitar el acceso y uso de estas herramientas a personas no especialistas.

 3. Un enfoque en tecnologías web para facilitar la participación, la difusión o la visualización de información espacial, que comprende tanto visores y herramientas SIG web como una plataforma para la participación pública.