Identificación de asentamientos irregulares a partir de la extracción de cubiertas de construcciones urbanas con imágenes de sensores remotos. Caso de estudio - Cabecera Urbana de Valle del Guamuez, Putumayo de 2017 a 2020

En los países en desarrollo uno de los desafíos relacionados con la generación de ciudades sustentables son los asentamientos informales, la dinámica de crecimiento de los centros urbanos que se ven afectados por la inseguridad en la tenencia de la tierra, el acceso a servicios o equipamientos públi...

Full description

Autores:
Suárez Hurtado, Paula Valeria
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42555
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/42555
Palabra clave:
Random Forest
Support Vector Machine
Morfologia Urbana
Caracterización
Asentamiento Informal
Ingeniería de Catastral y Geodesia -- Tesis y disertaciones académicas
Geografía -- Tierra
Utilización de los bosques -- Recursos
Uso de la tierra -- Economía
Random Forest
Support Vector Machine
Urban Morfology
Characterization
Informal Settlement
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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description En los países en desarrollo uno de los desafíos relacionados con la generación de ciudades sustentables son los asentamientos informales, la dinámica de crecimiento de los centros urbanos que se ven afectados por la inseguridad en la tenencia de la tierra, el acceso a servicios o equipamientos públicos, y expuestos a riesgos por ubicaciones inadecuadas. La identificación de este tipo de espacios a través de técnicas de teledetección es un insumo clave para que los administradores de tierras y sus comunidades generen estrategias para el mejoramiento de barrios marginales. Este trabajo busca abordar la dinámica espacial de los asentamientos informales a través del caso específico de las nuevas formaciones en el centro urbano del Valle del Guamuez, Putumayo entre 2017 y 2021, donde a través de un análisis del cambio de cobertura del suelo, se identificaron las características de los asentamientos informales utilizando Mediante métodos de clasificación supervisados (RF y SVM) se logró generar un mapeo de los asentamientos diferenciándolos de otras coberturas terrestres. El trabajo encontró que el mejor modelo generado fue a través del algoritmo RF que utiliza una pila de bandas con parámetros espectrales, texturales y ambientales con una precisión general del 83%, lo que confirma la importancia de estos parámetros para identificar asentamientos informales.
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Este trabajo busca abordar la dinámica espacial de los asentamientos informales a través del caso específico de las nuevas formaciones en el centro urbano del Valle del Guamuez, Putumayo entre 2017 y 2021, donde a través de un análisis del cambio de cobertura del suelo, se identificaron las características de los asentamientos informales utilizando Mediante métodos de clasificación supervisados (RF y SVM) se logró generar un mapeo de los asentamientos diferenciándolos de otras coberturas terrestres. El trabajo encontró que el mejor modelo generado fue a través del algoritmo RF que utiliza una pila de bandas con parámetros espectrales, texturales y ambientales con una precisión general del 83%, lo que confirma la importancia de estos parámetros para identificar asentamientos informales.In the development countries one of the challenges related to the generation of sustainable cities is informal settlements, the growth dynamics of urban centers that are affected by land tenure insecurity, access to services or public facilities, and exposed to risks due to inappropriate locations. The identification of this type of space through remote sensing techniques is a key input for land managers and their communities, to generate strategies for slum upgrading. This work seeks to address the spatial dynamics of informal settlements through the specific case of new formations in the urban center of Valle del Guamuez, Putumayo between 2017 and 2021, where through an analysis of land cover change, identification of the characteristics of informal settlements using supervised classification methods (RF and SVM) it was possible to generate a mapping of the settlements by differentiating them from other land covers. The work found that the best model generated was through the RF algorithm that uses a stack of bands with spectral, textural and environment parameters with overall accuracy of 83%, confirming importance of these parameters for identifying informal settlements.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Random ForestSupport Vector MachineMorfologia UrbanaCaracterizaciónAsentamiento InformalIngeniería de Catastral y Geodesia -- Tesis y disertaciones académicasGeografía -- TierraUtilización de los bosques -- RecursosUso de la tierra -- EconomíaRandom ForestSupport Vector MachineUrban MorfologyCharacterizationInformal SettlementIdentificación de asentamientos irregulares a partir de la extracción de cubiertas de construcciones urbanas con imágenes de sensores remotos. Caso de estudio - Cabecera Urbana de Valle del Guamuez, Putumayo de 2017 a 2020Identification of irregular settlements from the extraction of covers of urban constructions with images from remote sensors. Case study - Urban Headquarters of Valle del Guamuez, Putumayo from 2017 to 2020bachelorThesisInvestigación-Innovacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALSuarezHurtadoPaulaValeria2024.pdfSuarezHurtadoPaulaValeria2024.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf7431529https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/474b4217-dce2-4be6-bb16-512d741a2144/downloadf889f474f13a23551da53728417fed6dMD51Licencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y autorizaciónapplication/pdf220486https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/1ef7871e-1cb3-4596-aa4c-121628fc7ba4/download1d4cd4dee6df728870442efc40a9967dMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/90dfbb02-9d89-47b7-9fd9-8916bc62e57f/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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