AI Segmentation by Terralab es un complemento para QGIS que permite segmentar objetos desde imágenes ráster utilizando Inteligencia Artificial. En lugar de dibujar polígonos manualmente, el complemento detecta objetos automáticamente a partir de simples clics del usuario y genera geometrías vectoriales precisas a partir de esos elementos.
Publicado en el repositorio oficial de complementos de QGIS a finales de enero de 2026, AI Segmentation by TerraLab es una de las herramientas más recientes que incorporan modelos avanzados de IA directamente dentro del entorno QGIS, algo hasta ahora poco habitual en el flujo de trabajo SIG tradicional.
Enlace a su web oficial: https://www.terra-lab.ai/
🤖 ¿Qué modelo de IA usa AI Segmentation by TerraLab?
El complemento se basa en el modelo Segment Anything (SAM), desarrollado originalmente por Meta. Este modelo está entrenado para segmentar objetos en imágenes a partir de interacciones visuales muy simples, como clics de inclusión y exclusión sobre la imagen, y además es completamente gratuito.
Esto permite que:
- Se puedan extraer límites muy precisos con apenas unos clics.
- Funcione correctamente con distintos tipos de imágenes y resoluciones (ortofotos, imágenes RGB, imágenes de dron, etc.).
Instalación del complemento AI Segmentation by TerraLab
La instalación del complemento es muy sencilla, ya que se encuentra disponible directamente en el repositorio oficial de complementos de QGIS. Basta con buscar AI Segmentation by TerraLab desde el gestor de complementos e instalarlo.
Durante la primera ejecución, el propio complemento va guiando al usuario en los pasos necesarios para su configuración inicial. Para activar el plugin, es necesario utilizar una cuenta de Gmail, ya que TerraLab envía un código de verificación para habilitar su uso.
Una vez instalado, el complemento aparecerá automáticamente en el panel lateral de QGIS, donde se mostrará su interfaz de trabajo.
Uso del complemento
Para comenzar a utilizarlo, únicamente es necesario cargar en el visor de QGIS la imagen que se desea analizar.
Para comenzar, debemos hacer clic en Start AI Segmentation. Esta acción iniciará el procesamiento de la imagen a analizar. Es importante tener en cuenta que, si la imagen cubre una extensión muy grande, el tiempo de procesamiento puede ser mayor.
Tras unos minutos, el complemento habrá finalizado el proceso.
A partir de este momento, ya podremos seleccionar la zona que deseamos digitalizar, y el complemento realizará la digitalización de forma automática.
Ahora podrás digitalizar los elementos de forma automática simplemente haciendo clic sobre el elemento que deseas seleccionar. Con un solo clic, el sistema realizará la digitalización.
Es posible ajustar con mayor precisión la digitalización, podemos hacer otro clic sobre el mismo elemento para refinar el resultado.
Podemos ir seleccionando los elementos que necesitemos, y además existe una opción para refinar aún más la digitalización desde la pestaña Refine Mask. Una vez que tengamos todos los elementos deseados, hacemos clic en Export to Layer.
De forma automática, se generará una nueva capa en formato vectorial, la cual podremos guardar para su posterior uso.
Este procedimiento puede aplicarse a otros elementos, como podrás ver en el siguiente video:
Conclusión
La incorporación de la Inteligencia Artificial en el ámbito geoespacial está creciendo a un ritmo acelerado, transformando la forma en que trabajamos con datos geográficos. Herramientas como AI Segmentation by TerraLab permiten automatizar tareas que antes requerían un esfuerzo manual considerable, ofreciendo resultados precisos y eficientes en cuestión de minutos.
La combinación de QGIS con modelos avanzados de IA, abre nuevas posibilidades para analistas, investigadores y profesionales GIS, desde la digitalización rápida de elementos hasta la creación de capas vectoriales detalladas a partir de imágenes ráster. A medida que estos modelos continúan evolucionando, podemos esperar que la integración de la IA en los flujos de trabajo geoespaciales se vuelva cada vez más natural, ampliando tanto la productividad como la capacidad de análisis en proyectos de diversa escala.
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Buenos dias. Queria poreguntarles sobre cómo es posible averiguar todas las dependencias previamente para instalación offline en entornos desconectados de internet. Muchas gracias. Un saludo