Presentación de PowerPoint - Usta Tunja
Transcript of Presentación de PowerPoint - Usta Tunja
Por:
Néstor Iván Rojas Gamba
Wilson Alfredo Medina Sierra
Sandra Liliana Pérez Rueda
Liby Angélica Fonseca Salamanca
Mayo de 2019
Modelamiento de escenarios futuros
para la ciudad de Tunja mediante
análisis de crecimiento urbano con
imágenes satelitales.
CONTENIDO
Introducción
Objetivos
Materiales y métodos
Resultados
Discusión
Conclusiones
Referencias
INTRODUCCIÓN
2018
Mundial
2018
Colombia
2050
Tunja
2018
(ONU, 2018) (DANE, 2018) (Alcaldía de Tunja, 2019)
Planes de desarrollo (Ley 388/97)
POT de Tunja (Acuerdo 014/01) MEPOT de Tunja (Acuerdo 016/14)
INTRODUCCIÓN
Zona de estudio
115 km al noreste
de Bogotá
Fundada en 1539
199.221
habitantes
proyectados al
2018, (DANE, 2018)
INTRODUCCIÓN
Procesamiento digital
de imágenes
Cambios de
cobertura y uso
Modelos
predictivos
Control urbano Planificación
Sostenibilidad
INTRODUCCIÓN
Tipos de cobertura y uso
a) Territorio urbanizado: zonas urbanas, comerciales, de
comunicación.
a)
b)
b) Zona verde urbana: instalaciones recreativas, pastos.
c) Área abierta: zonas arenosas naturales, afloramientos
rocosos, tierras desnudas y degradadas.
(adaptado IDEAM, 2010)
c)
INTRODUCCIÓN
Mét
od
os
de
clas
ific
ació
n
Máxima Verosimilitud: clasificador convencional píxel a píxel
Región sequential maximum a posteriori (SMAP): clasificador
contextual
Técnicas de aprendizaje automático: Random Forest, redes neuronales,
entre otras
Clasificador basado en árboles de decisión
generados de particiones binarias del
conjunto de datos de entrenamiento, cada
clasificador contribuye para la asignación de
la clase más frecuente.(Breiman, et al, 2001)
INTRODUCCIÓN
Clasificada2000
Clasificada2012
Simulada2017
Clasificada2017
Clasificada2017
Simulada2017
Valida
κModeloLCM (IDRISI®)
FACTORES (ponderados)VíasComercio y serviciosCentros de educación superiorColegiosRecreacional-deportivo
RESTRICCIONESRondas (tren y río)Z. ProtecciónZ. ErosiónConos aprox. aeropuerto
κ:< a 40%: pobre
40-55%: suficiente
55-70%: buena
70-85%: muy buena
(Monserud, et al, 1992)
κ:
> a 85%: excelente
Simulada2017
Clasificada2017
ModeloCalibrado
Clasificada2017
Simulada2030
Simulada2025
OBJETIVO GENERAL
Generar imágenes de cobertura y uso de suelo mediante un modelo de
predicción de escenarios futuros (2025 y 2030) para la ciudad de Tunja.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Obtener imágenes de clasificación usando el método Random Forest, para
los años 2000, 2012 y 2017.
Elaborar un modelo de predicción y calibrarlo modificando las
ponderaciones de los factores que influyen en el desarrollo urbano.
Analizar los resultados frente a estudios y datos relacionados con la
planificación y el control urbano en la ciudad.
MATERIALES Y MÉTODOS
Información Geográfica
Imágenes de satélite Landsat
MATERIALES Y MÉTODOS
Información Geográfica
Base de datos SIG
201220182025203020122017
MATERIALES Y MÉTODOS
Información Geográfica
Modelo Digital de Elevación (MDE)
Alos Palsar, resolución espacial de 12 m.
MATERIALES Y MÉTODOS
Información Geográfica
Información complementaria
Verificación de regiones de interés (RI)
MATERIALES Y MÉTODOS
Metodología
MATERIALES Y MÉTODOS
Metodología
Pre-procesamiento
Pan Sharpening
MATERIALES Y MÉTODOS
Metodología
Pre-procesamiento
Combinación falso
color para la
identificación zonas
urbanas
MATERIALES Y MÉTODOS
Metodología
MATERIALES Y MÉTODOS
Metodología
Procesamiento
Regiones de interés
representativas de
las clases
MATERIALES Y MÉTODOS
Metodología
MATERIALES Y MÉTODOS
Metodología
Post-procesamientoEvaluación de la exactitud
temática
donde Pe=(P1*P2)+((1-P1)*(1-P2))P1: # de pixeles clasificados con cambios / # total de pixeles P2: # de pixeles reales con cambios / # total de pixeles
MATERIALES Y MÉTODOS
Metodología
MATERIALES Y MÉTODOS
Metodología
Modelamiento
Land Change Modeler (LCM) de IDRISI®
(a) (b) (c) (d)
(e) (f) (g) (h)
RESULTADOS
Análisis de
índices
espectrales
RESULTADOS
Análisis de
índices
espectrales
SAVI
RESULTADOS
Evaluación de la exactitud temática
Exactitud global e índice de Kappa
RESULTADOS
Mapas de cobertura y uso de suelo
Imágenes de clasificación.
2000 2012 2017
RESULTADOS
Análisis de cambios de cobertura y uso
Análisis de cambiosMapa de pérdidas y ganancias de
suelo urbanizado
RESULTADOS
Potencial de transición
RESULTADOS
Predicción de cambio y validación
Predicción2017
Clasificación2017
RESULTADOS
Escenarios futuros 2025 y 2030
Clasificación2017
Proyección2030
Proyección2025
DISCUSIÓN
Cuantificación de áreas
Del estudio de SISTEMAS DE ALERTA TEMPRANA PARA CONSTRUCCIONES de la ciudad de Tunja, se ha podido establecer que a la fecha no se cuenta con un sistema
implementado en la ciudad.
Actualmente se cuenta con un sistema de información geográfica usados por la ciudad de Tunja a través del portal web de la Alcaldía Municipal, conocido como TUSIG, el
cual permite identificar cada uno de los predios de la ciudad y su ubicación con respecto a las especificaciones del POT actual, a cualquier habitante de la ciudad de
manera gratuita.
Del estudio de SISTEMAS DE ALERTA TEMPRANA PARA CONSTRUCCIONES de la ciudad de Tunja, se ha podido establecer que a la fecha no se cuenta con un sistema implementado
en la ciudad.
Actualmente se cuenta con un sistema de información geográfica usados por la ciudad de Tunja a través del portal web de la Alcaldía Municipal, conocido como TUSIG, el cual
permite identificar cada uno de los predios de la ciudad y su ubicación con respecto a las especificaciones del POT actual, a cualquier habitante de la ciudad de manera gratuita.
DISCUSIÓN
Análisis de resultados frente a otros estudios
Estudios de crecimiento urbano
Tunja valor del suelo. Análisis Geográficos, (IGAC, 2015)
Estudio de tipología estructural
Estudio de Tipología Estructural, Tunja, (USTA, 2015)
Calidad de diseño
de edificaciones
2000-2017
DISCUSIÓN
Análisis de resultados frente a otros estudios
Licenciamiento de construcciones
Licenciamientos en la zona de desarrollo
2012-2017
DISCUSIÓN
Futuras investigaciones
Aplicación del método en otras zonas de estudio.
Definición y ponderación de factores que determinan el crecimiento urbano.
Imágenes de sensores diferentes, otros métodos de clasificación, modelado
de escenarios futuros y diferentes programas de procesamiento de imágenes
y de generación de modelos de predicción.
CONCLUSIONES
La inclusión, ponderación y calibración de factores en un modelo para generar escenarios
futuros de crecimiento urbano, genera mapas de cobertura y usos de suelo que reflejan las
características propias de una zona de estudio y el contexto físico y social.
El crecimiento del suelo edificado en Tunja, presenta un aumento considerable hacia el
2014, fecha de implementación de MEPOT.
Las vías y centros de educación superior se relacionan con el crecimiento urbano. Se
encuentran áreas considerables de lotes urbanizables al interior del perímetro urbano,
especialmente en el norte de la ciudad.
No se evidencian problemas de sostenibilidad frente a nuevas construcciones, (servicios
públicos), se expide disponibilidad del servicio (en función de la existencia de redes) y en la
zona de expansión se cuenta con factibilidad del servicio.
CONCLUSIONES
El territorio urbanizado, no presenta pérdidas con el tiempo, en contraste con el área
descubierta que varía de acuerdo a condiciones ambientales y crecimiento de vegetación.
Las áreas de suelo urbanizado obtenidas son consistentes con estudios relacionados, a
pesar de que utilizan metodologías diferentes.
Sobre la zona de desarrollo, predomina la buena calidad del diseño de las edificaciones, lo
que señalaría cumplimiento de la norma de construcciones. Comparar la zona de
crecimiento urbano con los licenciamientos otorgados, apoya procesos de control urbano y
planificación del territorio.
Con la información recopilada se avanza en el desarrollo del proyecto de investigación
sobre TIPOLOGIA ESTRUCTURAL y SISTEMAS DE ALERTA TEMPRANA EN LA CIUDAD.
Agradecimientos:
Centro de Investigación y
Desarrollo en Información
Geográfica - CIAF
REFERENCIAS
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REFERENCIAS
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