Diseño y Creación de la Ruta Ciclista «Los Chozones» para la Puesta en Valor del Patrimonio Etnológico en el Geoparque de Granada
Puesta en Valor del Patrimonio Etnológico a través del Cicloturismo. Producto Turístico Innovador en el Entorno del Geoparque de Granada Diseño y Creación de la Ruta Ciclista «Los Chozones» para la Puesta en Valor del Patrimonio Etnológico en el Geoparque de Granada El objetivo principal de GIS4tech fue transformar el patrimonio etnológico olvidado del Geoparque de Granada en un producto turístico innovador y sostenible. Esto se logró mediante la creación de una ruta cicloturista tematizada, focalizada en la puesta en valor del patrimonio etnológico singular: los «chozones» del Llano de Galera. Al desarrollar esta ruta ciclista, el proyecto consigue: Crear un producto de turismo sostenible que utiliza el cicloturismo como eje central de la actividad. Fomentar el desarrollo económico local y la fijación de población en el entorno del Geoparque. Garantizar la conservación de los chozones (refugios históricos de agricultores) al integrarlos como puntos de interés clave del itinerario Metodología y Tecnología de GIS4tech para la Creación de Rutas Ciclistas Nuestra experiencia en Sistemas de Información Geográfica (SIG) fue fundamental para la planificación, diseño y validación de la ruta, asegurando su seguridad y valor didáctico. Diseño de Ruta con Tecnología GIS: Se utilizó el software SIG para la creación de rutas ciclistas, incluyendo el trazado detallado y la optimización del itinerario. Este proceso garantizó la comodidad, la prudencia y la seguridad del recorrido, maximizando su atractivo turístico. Georreferenciación de Patrimonio: Mediante técnicas GIS, se realizó la georreferenciación precisa de todos los chozones y elementos de interés etnológico, creando una base de datos cartográfica del patrimonio que sirve de esqueleto para la ruta. Señalización y Cartografía Normalizada: El proyecto incluyó la definición e implementación de un sistema de señalización integral que sigue estrictamente el Manual de Señalización y elementos auxiliares de los Caminos Naturales. Esto abarcó: Señales informativas, direccionales y preventivas. Señales temáticas con una marcada misión didáctica sobre la historia de la zona. Resultados Clave El resultado final es un producto turístico de alta calidad técnica y social: Un itinerario de cicloturismo diseñado y señalizado profesionalmente. La puesta en valor del patrimonio etnológico de la zona de Galera, protegido y divulgado a través de una actividad recreativa sostenible. Una nueva oferta de turismo innovador que amplía los servicios del Geoparque de Granada. Ver otros proyectos
Estudio de Alternativas y Anteproyecto del Camino y Pasarela en Cotobro-Almuñécar
Estudio de Alternativas y Anteproyecto del Camino y Pasarela en Cotobro-Almuñécar El proyecto consistió en el Estudio de Factibilidad y Anteproyecto para diseñar un camino y pasarela en Cotobro-Almuñécar que conecte el Puerto Deportivo de Marina del Este con la playa de Cotobro, en Almuñécar. El propósito era establecer un itinerario viable y atractivo que sirviera como un complemento de paseo y disfrute cercano al Mar Mediterráneo para los usuarios del Camino Natural Senda Litoral Costa Tropical. La justificación del proyecto consistió en evaluar la viabilidad técnica y económica de la conexión, con un enfoque crítico en minimizar la afección sobre el Dominio Público Marítimo-Terrestre (DPMT). Metodología y Estudio de Alternativas El estudio se basó en la recopilación de información, un exhaustivo reconocimiento de la zona mediante visitas de campo, y una coordinación constante con los distintos organismos intervinientes (Mancomunidad y Diputación). La metodología se centró en el planteamiento y evaluación técnica de varios itinerarios potenciales, de los cuales se definieron dos Alternativas principales, diferenciadas por su interacción con la línea de costa: Alternativa 1 (Mayor Actuación en DPMT): Esta opción se planteó con el fin de que el sendero discurriera lo más cercano posible al mar. El resultado era un trazado con una invasión notable del Dominio Público Marítimo-Terrestre, recorriendo la playa y utilizando tramos de escalera y ladera. Alternativa 2 (Mínima Actuación en DPMT): Esta fue la alternativa estratégica, diseñada para mantenerse fuera del DPMT en la mayor parte del trazado, invadiendo el Dominio Público solo en puntos críticos de conexión o donde se dotaría de un elemento atractivo como la pasarela. Resultados Clave y Anteproyecto Final Tras el análisis de factibilidad técnica, económica y ambiental, se optó por la Alternativa 2 como la solución óptima. El Anteproyecto se desarrolló a partir de esta alternativa, la cual garantiza la funcionalidad de la conexión a la vez que minimiza el impacto costero. El diseño final destaca los siguientes elementos: Un trazado que combina un tramo de descenso existente, un tramo principal por la ladera, y tramos de escalera para salvar desniveles. El elemento arquitectónico central: una pasarela que unirá el Puerto Deportivo con la playa de Cotobro por el Peñón del Lobo, diseñada para volar la ensenada sobre el DPMT, minimizando la ocupación en tierra. La solución de Anteproyecto representa la viabilidad del proyecto, logrando la conexión deseada de forma respetuosa con el entorno y añadiendo un hito paisajístico de alto valor para la Senda Litoral. https://youtu.be/B23Z-OL8LqM Ver otros proyectos
Modelo Predictivo y Sistema de Alerta Temprana (SAT) para la Inseguridad Alimentaria en la Comunidad de Madrid
Modelo Predictivo y Sistema de Alerta Temprana (SAT) para la Inseguridad Alimentaria en la Comunidad de Madrid El objetivo central del proyecto fue desarrollar una metodología validada y un sistema de alerta temprana (SAT) que permitiera identificar de manera ágil y predictiva el crecimiento de la inseguridad alimentaria en la Comunidad de Madrid. El fin último es estandarizar un modelo de alerta que, basado en la variación de consumo de alimentos y variables socioeconómicas, sirva para anticipar la toma de decisiones y la activación de acciones futuras con impacto en la lucha contra la malnutrición, especialmente en familias vulnerables y menores. Metodología y Tecnología GIS Avanzada Para la Recogida de datos, definición del patrón y sistema de visualización, aplicamos tecnologías de Big Data y métodos de Machine Learning a variables georreferenciadas. Integración de Variables Predictivas Clave Se definieron y consolidaron tres conjuntos de variables con representatividad a nivel de distrito para el modelado: Variable Consumo (Dinámica): Datos obtenidos de Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación, a nivel nacional por estrato económico, incluyendo series temporales, precios y disponibilidad. Variable Vulnerabilidad (Estática): Construcción de un índice de vulnerabilidad a nivel de distrito basado en fuentes secundarias socioeconómicas (como el modelo del Ayuntamiento de Madrid), con el desafío de garantizar su capacidad de extrapolación a otros municipios/regiones. Variable Percepción (Validación): Uso de la Escala FIES (Escala de la Inseguridad Alimentaria basada en la Experiencia) del Estudio de Salud de Madrid para incorporar la percepción directa de la inseguridad alimentaria experimentada por los hogares. 2. Tecnologías de Modelado y Análisis Espacial Machine Learning y Definición de Patrones: Se utilizó el concepto de Machine Learning para automatizar la construcción de modelos analíticos. El objetivo fue clasificar los distritos en patrones definidos a partir del cruce de las tres variables: consumo, vulnerabilidad y percepción. Procesamiento GIS y Big Data: El proceso de trabajo implicó el uso intensivo de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y manejo de grandes bases de datos para: Acceso a bases de datos en múltiples formatos (vectorial, ráster, BBDD espaciales). Conversión de formatos, estandarización, corrección de errores y georreferenciación de toda la información. Visualización Espacial: El sistema de visualización final se construyó sobre un SIG para permitir consultas interactivas, análisis espacial y la presentación de resultados, como la georreferenciación de los diferentes perfiles de vulnerabilidad obtenidos. Ver otros proyectos
Desarrollo del Aplicativo de Reporte de Emergencias y Vigilancia Territorial del GTAA
Desarrollo del Aplicativo de Reporte de Emergencias y Vigilancia Territorial del GTAA El objetivo principal del proyecto de aplicativo de Reporte de Emergencias y Vigilancia Territorial fue diseñar, desarrollar y poner en funcionamiento una Aplicación Móvil que funcione como un Sistema de Alerta Temprana (SAT), permitiendo a las comunidades del territorio Awajún reportar emergencias y amenazas de forma oportuna y en tiempo real. Este proyecto fortalece las capacidades institucionales de las comunidades Awajún para la preparación y respuesta rápida ante emergencias, ya sean fenómenos naturales (inundaciones, incendios, sequías) o amenazas antrópicas (derrames de petróleo, minería ilegal, deforestación). Metodología y Tecnología de Código Abierto (Open Source) El desarrollo se ejecutó en un período de 60 días calendario y se basó en una metodología de tres fases, priorizando la independencia tecnológica del cliente mediante el uso de herramientas de código abierto (open source): Diseño e Implementación del Formulario: Diseño de una plantilla de reporte bilingüe (español y awajún) adaptada para usuarios con alfabetización limitada, utilizando íconos y elementos visuales claros. Se implementó la lógica de omisión (skip logic) y ramificación (branching logic) para optimizar la experiencia del usuario. La implementación se realizó sobre Kobo Collect y se generó el archivo XMLFORM para su carga en KoboToolbox. Configuración y Pruebas: Configuración de KoboToolbox para la gestión segura de los datos y la definición de roles de usuario con niveles diferenciados de acceso. Se ejecutaron pruebas de concepto para validar la funcionalidad del registro de datos y se desarrolló la versión preliminar del aplicativo. Desarrollo Avanzado y Capacitación: Desarrollo de una herramienta automatizada (motor de extracción) para la extracción y respaldo periódico de los datos de KoboToolbox, utilizando lenguajes como Python. Se construyó un tablero interactivo (Dashboard) de visualización que muestra las alertas georreferenciadas con mapas y gráficos estadísticos. Finalmente, se impartió un curso virtual de capacitación al personal del GTAA y líderes comunitarios. El resultado ofrece una solución sostenible y escalable para la gestión de emergencias: Aplicativo Móvil Operativo: Versión final aprobada y operativa para el levantamiento de información. Gestión de Datos: Herramienta automatizada para la extracción, respaldo y almacenamiento periódico de los reportes generados. Visualización GIS: Tablero interactivo que permite visualizar las alertas georreferenciadas en un mapa, junto con indicadores y visualizaciones estadísticas. Capacitación y Documentación: Elaboración de manuales instructivos (en español) y ejecución de un curso de capacitación para asegurar la apropiación y sostenibilidad del sistema por parte del GTAA. https://gis4tech.com/Archivos_subidos_a_la_web/Video_App_Per%C3%BA_RRI_OP.mp4 Ver otros proyectos
Gentrificación en Málaga: El Análisis Pionero que Mapea el Estrés Urbano con Tecnología de Vanguardia
Gentrificación en Málaga: El Análisis Pionero que Mapea el Estrés Urbano con Tecnología de Vanguardia TECNOLOGÍA El impacto de la ciudad, ahora medido con dispositivos wearables ¿Puede la masificación turística, el ruido o el tráfico desordenado generar una respuesta de estrés medible en nuestro cerebro? Este es el punto de partida de un proyecto pionero «Gentrificación en Málaga», que utiliza la monitorización de señales cerebrales y biológicas para obtener evidencia objetiva del impacto de la gentrificación y el deterioro urbano en los residentes de ciudades como Málaga. Este proyecto de investigación introduce una metodología innovadora: usar la neurociencia para diagnosticar el «malestar» territorial. La gran novedad es que, por primera vez, se utiliza la respuesta fisiológica del individuo como un sensor objetivo del entorno urbano. Categorías Tecnología Noticias 1. Monitorización Neurofisiológica El estudio se centró en dos tipos de bioseñales críticas: Señales Cerebrales (EEG): Se utilizaron sensores tipo diadema para registrar la actividad eléctrica del cerebro. El objetivo era medir la intensidad de las diferentes ondas cerebrales, que son indicadores directos del estado mental: Ondas Alpha: Asociadas a un estado de calma y relajación. Ondas Beta: Relacionadas con la concentración y la alerta (que en exceso puede indicar ansiedad). Ondas Gamma: Vinculadas a la alta actividad cerebral (situaciones de extrema atención y o concentración) y el procesamiento de información compleja. Respuesta Galvánica de la Piel (GSR): Mediante un dispositivo anexo, se midió la conductancia de la piel, un indicador fisiológico indirecto pero muy sensible del nivel de estrés, excitación o sudoración emocional. 2. Recorridos y Mapeo Los participantes realizaron un trayecto a pie a través de zonas identificadas con alta masificación turística, ruido y alta circulación de patinetes/bicicletas. Los datos cerebrales y de GSR se registraron de forma continua y se sincronizaron con la ubicación geográfica de los participantes (GIS). Resultados Tecnológicos: Las Gráficas Hablan Al procesar los datos con herramientas avanzadas de limpieza y homogenización, los investigadores pudieron identificar patrones claros en las respuestas: Picos de Estrés (GSR): Las gráficas de GSR mostraron picos abruptos y consistentes justo cuando los participantes pasaban por zonas de alto conflicto urbano (gran ruido, aglomeraciones). Esto ofrece una evidencia fisiológica irrefutable de que estas áreas son estresantes para los residentes. Patrones de Ondas: Se observaron cambios significativos en el equilibrio de las ondas. Por ejemplo, una reducción en las Ondas Alpha (calma) y un aumento en las Ondas Beta (alerta/ansiedad) en las zonas más afectadas por la gentrificación. El resultado es un Mapa de Estrés Objetivo que visualiza en color rojo las áreas del centro de la ciudad donde se detectaron los mayores picos de respuesta estresante, proporcionando a urbanistas y responsables políticos una herramienta única para la toma de decisiones. En definitiva, este proyecto de I+D demuestra el inmenso potencial de la neurociencia y la tecnología wearable para medir no solo la actividad cerebral, sino también la calidad de vida urbana, ofreciendo una base objetiva para mitigar el impacto negativo de los procesos de gentrificación. Visualización de los Resultados del Estudio de Gentrificación en Málaga A continuación tenemos el visor con los resultados del estudio realizado a tres usuarios distintos, en dos recorridos diferentes. Al explorar el botón de Casos reales se podrá comprobar las zonas donde los sujetos sufrieron más «estrés». Por ejemplo, el Sujeto 1, por el recorrido 2, vemos que sufre señales de estrés a la hora de pasar por una zona donde se encuentra una bicicleta de reparto. Mientras que el Sujeto 3 por el recorrido 2, prácticamente en la misma zona, también sufre estrés por la aglomeración de ruido y turistas. Ver Proyecto Completo Categorías Tecnología Noticias Ver otros proyectos Comparte en: PUEDE QUE TAMBIÉN TE INTERESE
Estudio Hidrológico-Hidráulico Bidimensional de la Situación Previa y Posterior a la Eliminación de la Mota en el Margen Derecho Según el Sentido del Río Segura, en Cieza (Murcia)
Estudio Hidrológico-Hidráulico Bidimensional de la Situación Previa y Posterior a la Eliminación de la Mota en el Margen Derecho Según el Sentido del Río Segura, en Cieza (Murcia) https://gis4tech.com/Archivos_subidos_a_la_web/Calados_OP.mp4 Simulación Hidráulica para la Eliminación de la Mota del Río Segura Este proyecto se enfoca en el análisis de las consecuencias de la eliminación parcial o total de la mota (dique/terraplén) existente en el margen derecho del río Segura, desde el Paraje de Los Charcos hasta La Presa en Cieza. El objetivo principal es evaluar y demostrar que la eliminación (total o parcial) de la mota no incrementará la afección por inundación a los propietarios colindantes al río. El resultado buscado es la obtención de la situación óptima que permita la eliminación de la mota demostrando que no se agrava el riesgo de inundación para las propiedades vecinas. Metodología Avanzada: Modelización Bidimensional con HEC-RAS y GIS El proyecto se basa en un riguroso Estudio Hidrológico-Hidráulico Bidimensional (2D), utilizando tecnologías avanzadas para la modelización como la topografía base a través de una nube de puntos LiDAR, modelos digitales del terreno, el uso de HEC-RAS, tecnología GIS o incluso Drones. https://gis4tech.com/Archivos_subidos_a_la_web/Velocidades_OP.mp4 Además, se realizó una comparación detallada de los resultados entre la situación actual y la futura, analizando: Diferencia en el calado (profundidad del agua). Diferencia en la velocidad del flujo. Diferencia en la zona inundable. Afección a los propietarios colindantes. Ver otros proyectos
Consultoría para el Modelado de Áreas Inundables de Alta Calidad para las Cuencas de los Ríos Motagua, San Carlos–Aguas Zarcas y Paz en Guatemala, Costa Rica y El Salvador
Consultoría para el Modelado de Áreas Inundables de Alta Calidad para las Cuencas de los Ríos Motagua, San Carlos–Aguas Zarcas y Paz en Guatemala, Costa Rica y El Salvador La Cruz Roja Alemana ha identificado la necesidad de contar con información técnica precisa para apoyar la gestión de riesgos en América Latina. Este proyecto se centra en tres cuencas hidrográficas que presentan una alta vulnerabilidad a eventos de inundación: Río Motagua (Guatemala) Río San Carlos-Aguas Zarcas (Costa Rica) Río Paz (El Salvador) Los eventos de inundación en estas áreas tienen el potencial de generar impactos significativos en las comunidades locales, la infraestructura y los ecosistemas. Por lo tanto, el objetivo es generar productos de modelado que: Permitan comprender la dinámica de las inundaciones. Informen el desarrollo de planes efectivos de mitigación de riesgos y respuesta ante desastres. Respaldar la planificación del uso del suelo y la preparación ante desastres. El estudio se centra en la modelación de las áreas inundables de alta calidad de forma virtual. Se han calculado las zonas inundables para un total de cinco periodos de retorno en cada cuenca, resultando así en un total de 15 simulaciones. Todo ha sido realizado mediante el uso de GIS y de tecnologías de teledetección. https://gis4tech.com/Archivos_subidos_a_la_web/Inundación_rio_san_carlos_Cruz_Roja_Alemana_OP.mp4 Este proyecto es clave para la evaluación de la probabilidad de inundaciones y para comprender el impacto potencial en las comunidades y la infraestructura. La información respalda directamente el desarrollo de acciones de adaptación al cambio climático, preparación ante desastres y la promoción de acciones anticipatorias. Ver otros proyectos
GIS4tech Participa en el HEAR Baghdad 2025: La IA Transforma Datos GIS en ‘Data for Action’ Estratégica
GIS4tech Participa en el HEAR Baghdad 2025: La IA Transforma Datos GIS en ‘Data for Action’ Estratégica La Ponencia Central en HEAR Baghdad: La IA y el GIS como Impulsores de la Planificación Adaptativa El Festival Árabe de Arquitectura HEAR Baghdad 2025 fue el escenario donde el Dr. Francisco Javier Abarca Álvarez, socio fundador de GIS4tech, presentó la ponencia «Data for Action: Machine Learning and Artificial Intelligence for Planning». Desde nuestra empresa, destacamos el valor de esta propuesta que demuestra cómo la IA transforma los datos GIS en ‘Data for Action’ estratégica, impulsando una planificación territorial más precisa y adaptativa. Superando la Planificación Convencional La presentación propuso un cambio de enfoque: dejar atrás los modelos de planificación rígidos (el concepto «In the Box») para adoptar una metodología basada en la generación de inteligencia predictiva. El núcleo del mensaje es claro: la complejidad de los entornos urbanos y territoriales actuales exige herramientas capaces de gestionar grandes volúmenes de datos y extraer conclusiones holísticas, algo que solo es posible mediante el Machine Learning. El Rol de los Mapas Auto-Organizables (SOM) Se hizo un énfasis particular en las Redes Neuronales de tipo Mapas Auto-Organizables (Self-Organizing Maps – SOM). Esta es una metodología de Aprendizaje No Supervisado que: Simplifica la Complejidad: Permite la representación espacial y visualización de conjuntos de datos multifactoriales. Revela Patrones Ocultos: Genera agrupaciones automáticas para caracterizar tejidos urbanos, identificar vulnerabilidades sociales o patrones de gentrificación de manera objetiva. Aplicaciones de Impacto Global La utilidad de esta combinación de IA y GIS se demostró con ejemplos de aplicación real en: Urbanismo Predictivo: Análisis de patrones de desarrollo insostenible. Seguridad Alimentaria y Alerta Temprana: Se citaron proyectos como PREDISAN y AISahel en el Sahel Occidental, donde la metodología SOM se emplea para el Nowcasting (predicción a corto plazo) de riesgos humanitarios, combinando datos agro-climáticos, socioeconómicos y GIS. Análisis Multidisciplinar (EEG-SOM): uso de SOM para la clasificación de datos fisiológicos (como la actividad cerebral EEG) con el fin de entender la interacción y respuesta del usuario con entornos espaciales o arquitectónicos, como es en el caso de nuestro proyecto Análisis de Señales Cerebrales para la Evidencia de Procesos de Gentrificación. GIS4tech está firmemente comprometido con la investigación y la aplicación de estas técnicas avanzadas que demuestran cómo la IA transforma datos GIS en ‘Data for Action’, fomentando un futuro donde la planificación se base en el rigor científico y la predicción. Descarga la presentación completa Categorías Tecnología Noticias Ver otros proyectos Comparte en: PUEDE QUE TAMBIÉN TE INTERESE
Proyecto PAE – Ecuador. Ejecución de un programa de formación para la modelización hidrológico-hidráulica de cauces naturales mediante los softwares Open Source: QGIS, HEC-HMS y HEC-RAS y asesoría técnica
Proyecto PAE – Ecuador. Ejecución de un Programa de Formación para la Modelización Hidrológico-Hidráulica de Cauces Naturales Mediante los Softwares Open Source: QGIS, HEC-HMS y HEC-RAS y Asesoría Técnica Desde GIS4tech hemos impartido un programa de formación especializada a expertos nacionales para la delimitación y modificación de Zonas de Protección Hídrica en la Amazonía ecuatoriana. El objetivo es formarlos en el uso de las diferentes herramientas que les ayudarán con la conservación y protección de las fuentes de agua, conforme a la legislación ecuatoriana. Este curso ha sido contratado por la Secretaría Permanente de la Organización del Tratado de Cooperación Amazónica, Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica y coordinado por el Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica y Unidad Regional de Coordinación del Proyecto de la SP/OTCA. Para ello hemos estado mostrando el uso de diferentes herramientas como: QGIS (Sistemas de Información Geográfica) HEC-HMS (Modelización hidrológica) HEC-RAS (Modelización hidráulica unidimensional) Tecnología LiDAR y drones para obtención de datos de alta precisión Entre las actividades clave se encuentran: Elaboración del Programa de Formación: Diseño de contenidos, recopilación de datos y validación por las entidades técnicas ecuatorianas. Ejecución de la Capacitación: Sesiones síncronas y materiales multimedia sobre modelización, GIS y zonas de protección hídrica. Acompañamiento Técnico en Campo: Pilotaje de las dos, recolección de datos con tecnología Lidar/dron y realización de la modelización hidrológico-hidráulica en casos prácticos. Asesoría Post-Capacitación: Soporte técnico para la generación y validación de los estudios, manuales, guías metodológicas y propuestas de Planes de Manejo. Ver otros proyectos
Conflict and Hunger: protecting people in armed conflict and related violence settings from food insecurity, promoting IHL compliance
Conflict and Hunger: Protecting People in Armed Conflict and Related Violence Settings from Food Insecurity, Promoting IHL Compliance La plataforma de Hambre y Conflicto es una herramienta diseñada por Acción contra el Hambre para la comunidad humanitaria con el fin de visualizar datos sobre parámetros de seguridad alimentaria y medios de vida que podrían verse afectados por la ocurrencia de eventos violentos durante conflictos armados, permitiendo un mejor análisis y capacidad para tomar decisiones informadas, al mismo tiempo que promueve la rendición de cuentas en relación con el Derecho Internacional Humanitario (DIH) y la Resolución 2417 del Consejo de Seguridad de la ONU. Su objetivo principal es ayudar a la comunidad humanitaria a comprender mejor y a tomar decisiones informadas sobre la relación directa entre los conflictos armados y el deterioro de la seguridad alimentaria y los medios de vida de las poblaciones afectadas. En esencia, la plataforma: Combina y visualiza datos de violencia (conflictos) con datos de hambre/seguridad alimentaria. Utiliza Inteligencia Artificial (IA) para predecir futuros niveles de inseguridad alimentaria (como la falta de diversidad en la dieta) basándose en la evolución de los conflictos. Promueve la rendición de cuentas para garantizar que se cumplan las leyes de la guerra (DIH) y las resoluciones de la ONU relativas a la protección de los civiles en conflictos Ver otros proyectos
