Herramienta gratuita
Dibuje un rectángulo, consulte los tres conjuntos de datos abiertos de huellas de edificios que cubren esa zona y descargue los polígonos como GeoJSON para QGIS o ArcGIS. No se requiere cuenta ni correo electrónico. La licencia y la atribución se incluyen en el archivo.
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Todavía no hay nada que descargar. Primero dibuja una caja.
Cada imagen de abajo es una respuesta de esta herramienta, dibujada directamente a partir del archivo que entrega. Nada se redibuja ni se retoca.
Descargado el
Los tres permiten uso comercial y los tres piden algo a cambio. OpenStreetMap y Google bajo ODbL exigen compartir la base de datos derivada en las mismas condiciones. Google bajo CC BY 4.0 y Microsoft bajo CDLA Permissive 2.0 solo exigen reconocimiento. También discrepan sobre el mismo terreno, y esa discrepancia es lo útil.
| Conjunto de datos | Cobertura | Antigüedad | Licencia | Cómo son los polígonos |
|---|---|---|---|---|
| OpenStreetMap | Global, y tan completa como la comunidad cartográfica local la ha hecho. Densa en la mayoría de las ciudades europeas y norteamericanas, escasa en lugares que nadie ha cartografiado todavía. | Actual. Lo que dice el mapa ahora mismo. | ODbL 1.0 | Dibujados por personas. Una hilera de casas adosadas suele ser un solo polígono. Atributos detallados: dirección, niveles, nombre y forma del tejado. |
| Microsoft Global ML Building Footprints | Global. Un modelo analizó imágenes satelitales y aéreas, por lo que detecta edificios que un topógrafo nunca visitó y no omite nada a propósito. También se limita a lo que muestran las imágenes. | Publicación del 3 February 2026 | CDLA Permissive 2.0 | Detectados por un modelo. Un polígono por edificio, con una puntuación de confianza y una estimación de altura cuando las imágenes lo permitieron. |
| Google Open Buildings v3 | Solo África, Asia del Sur, Sudeste Asiático, América Latina y el Caribe. No Europa, no Norteamérica, no Australia. Dentro de esa cobertura, es la más densa de las tres. | Imágenes hasta May 2023 | CC BY 4.0 or ODbL 1.0 | Detectados por un modelo. Divide un conjunto de edificios en muchos polígonos pequeños, con una puntuación de confianza y una superficie en m2. |
Medido el 2026-08-14 para la caja 2.345400,48.852100,2.359000,48.861100, alrededor de la Île de la Cité. Las cifras siguientes son las que devolvió esta herramienta, no una estimación. Isla de la Cité y Barrio Latino, París, 1.0 km².
| Conjunto de datos | Edificios | Superficie total de huellas | Qué ocurrió |
|---|---|---|---|
| OpenStreetMap | 1,391 | 454,132 m² | Respuesta en vivo de Overpass en unos seis segundos. 326 m² por polígono. |
| Microsoft Global ML Building Footprints | 213 | 568,930 m² | Un archivo de 91 MB, quadkey 120220011, leído completo y filtrado al recuadro. 2,671 m² por polígono. |
| Google Open Buildings v3 | 0 | 0 m² | Sin cobertura. Google Open Buildings v3 no publica datos sobre Europa. |
Lee esas dos filas otra vez. OpenStreetMap devuelve 6.5 veces más polígonos que Microsoft y Microsoft cubre un 25% más de terreno. Las dos cosas son ciertas. En el centro de París, el modelo combina un bloque entero en una sola forma de 2 671 m2 de media, mientras que las personas dibujaron cada edificio, con 326 m2 de media. Por eso, el número de polígonos indica cómo se dividieron los datos, no cuánta superficie de la ciudad contienen. Por eso esta página nunca clasifica una fuente por su número de polígonos y muestra la superficie total de huellas junto a cada una.
La caja se envía a Overpass, el servicio de consultas de OpenStreetMap, y vuelve con cada way y relación multipolígono etiquetados como edificio. No hay una antigüedad: obtienes el mapa tal como está en el momento de pulsar el botón. Las relaciones se vuelven a ensamblar en polígonos correctos, de modo que un edificio con patio conserva su hueco en lugar de llegar como líneas sueltas.
Microsoft publica el mundo como 30,344 archivos comprimidos con gzip, uno por tesela Web Mercator de zoom-9, 117 GB en total. No hay ningún índice dentro de los archivos, así que la única forma de obtener una caja pequeña es leer la tesela entera y descartar el resto. La tesela mediana es lo bastante pequeña para hacerlo dentro de una solicitud web. Una ciudad densa no lo es: el centro de París es un solo archivo de 91 MB. Cuando la tesela es demasiado grande, esta página indica el archivo exacto en lugar de quedarse cargando.
Google Open Buildings v3 contiene 1.85 billion edificios en 312 archivos, 178 GB en total, divididos por celda S2. El archivo mediano es de 164 MB y el más grande de 8.4 GB. Casi ninguna caja se puede recortar dentro de una solicitud web, así que para Google esta página es sobre todo un localizador: te indica cuál de los 312 archivos cubre tu zona y cuánto ocupa. Esa sigue siendo la respuesta que busca la mayoría.
Google publica el límite de cada celda que ha distribuido y esta página guarda una copia. Por eso, cuando la respuesta es "Google no tiene nada aquí", procede del propio índice de Google, no de una tabla de consulta escrita por alguien. Google no cubre Europa, Norteamérica ni Australia.
Cada archivo que escribe esta página lleva su licencia y su cadena de atribución dentro del GeoJSON, de modo que la obligación subsiste aunque se cambie el nombre del archivo o se comparta. Lee la licencia antes de publicar algo derivado de datos ODbL: exige compartir igual, las otras dos no.
ODbL 1.0
Conserva esta línea con los datos
© OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0
Leer la licenciaCDLA Permissive 2.0
Conserva esta línea con los datos
Microsoft Global ML Building Footprints, CDLA Permissive 2.0
Leer la licenciaCC BY 4.0 or ODbL 1.0
Conserva esta línea con los datos
© Google Open Buildings v3, CC BY 4.0 or ODbL 1.0
Leer la licenciaLos datos abiertos de edificios tienen dos formas de fallar y esta página muestra ambas. OpenStreetMap tiene pocos datos donde nadie ha cartografiado. Microsoft y Google están congelados en la fecha de sus imágenes, así que falta todo lo construido después. Si la caja que acabas de dibujar devuelve pocos resultados, los edificios siguen estando en las imágenes. Detectarlos es lo que hace nuestro complemento de QGIS.
Lectura más larga sobre las tres formas de obtener polígonos de edificios y el paso de filtrado que decide si la capa se puede usar: Cómo detectar huellas de edificios en QGIS
