Post on 04-Jun-2022
Estimación de Población en Áreas Pequeñas mediante Percepción Remota de Alta Resolución EspacialDr. José Luis Silván Cárdenas
Responsable Técnico
Colaboradores
Dr. Stephane, IG UNAM
Dra. Hind Taud, CIDETEC IPN
Dr. Le Wang, UB SUNY
Estudiantes de la Maestría en Geomática
Tecnólogos e Investigadores del CentroGeo
Objetivo
Desarrollar y probar una metodología de estimación de población en áreas geoestadísticas básicas (AGEBS) y manzanas, empleando imágenes de alta resolución espacial y la nube de puntos tridimensional levantada mediante el sensor LiDAR aerotransportado
Motivación
La población de un área depende del espacio habitable en el área (alometría)
El espacio habitable se puede cuantificar mediante percepción remota
y = 3.6977x - 0.8513
R² = 0.9852
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
0 200 400 600
Po
bla
ció
n 2
01
0
Viviendas 2010
Manzanas Milpa Alta
POB10
Lineal (POB10)
Enfoque Incremental
Tesis Central: El incremento de la población conlleva un incremento en edificios de vivienda
Se requiere:
Modelar la relación población-vivienda
Modelar la relación vivienda-espacio habitable
Contar con una muestra representativa del incremento de viviendas
Cuantificación del espacio habitable mediante técnicas de percepción remota
Etapas del Proyecto
Etapa 1: Preparación de Información y Datos
Etapa 2: Cuantificación del Espacio Habitable
Etapa 3: Modelado y Análisis
Etapa 1: Preparación de Información y Datos
Actividades principales
1. Revisión y análisis de otras metodologías
2. Adquisición y preparación de imágenes y datos LiDAR
3. Preparación de datos censales y catastro
Productos esperados
1. Reporte de avances
2. Imágenes ortorectificadas
3. Vector de manzanas y AGEBs con datos censales (p/3 sitios)
4. Modelo digital de altura de edificios a 1m
5. Imágenes de alta resolución (~1m) ortorectificadas
Áreas de Estudio
Área 1: Del. Cuauhtémoc
Densamente poblado
16k hab/km2
Área 2: Del Tlalpan
Zona periurbana
2k hab/km2
Área 3: Del Milpa Alta
Zona rural
< 500 hab/km2
Crecimiento 2000-2010
-10.0%
-5.0%
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
30.0%
35.0%
40.0%
Datos Recolectados Censos y Conteos
2000 (AGEBS), 2005, 2010 (Manz y AGEBS)
Datos Vectoriales
Catastro 2000: predios y edificios
Manzanas y AGEBS 2000, 2005 y 2010
Vías 2000
Asentamientos Irregulares
Altimetría
LiDAR 2007 (nube)
Derivados (Superficie, Terreno y Alturas) a 5m
SRTM 2000 (90m)
Imágenes multiespectrales
WorldView 2 (2012)
QuickBird (2007-2009)
IKONOS (2001-2002)
SPOT y Landsat
AltimetríaLiDAR
Filtrado del Terreno
A multiscale approach for ground filtering from LiDAR altimetry measurements (2014). J.L. Silvan & L. Wang. En Qihao WengEd. Scale Issues in Remote Sensing, ISBN: 978-1-118-30504-1,John Wiley & Sons. Ch.14. 18p.
Procesamiento de imágenes
Calibración radiométrica
Creación de mosaicos
Recortes áreas de interés
Fusión (pansharpening)
Ortorectificación
Clasificación
Clasificación de la Cobertura
Cu
au
hté
moc
Milpa Alta
T l a
l p
a n
Catastro
Actualizado al 2000
Polígonos de Predios
Clave de suelo
Polígonos de Edificios
Número de niveles
Milpa Alta Tlalpan Cuauh
Predios 13480 82839 44,250
Edificios* 24964 170419 148,741
Etapa 2: Cuantificación del Espacio
Habitable Actividades principales
1. Mapeo del Uso de Suelo (habitacional)
2. Extracción de Edificios
3. Evaluación de productos
4. Caracterización del espacio habitable
Productos esperados
1. Capa de uso de suelo
2. Capa de edificios
3. Reporte evaluación de productos
4. Unidades censales con estadísticas de espacio habitable
Extracción de Edificios de Vivienda
LiDAR data(Dec 2007)
Raster layersproduction
DHM
BuildingExtraction
QuickBird images(Feb 2007)
Pansharp. & Ortho-
rectificationDSM
VegetationMasking
Building Layer(2000)
BuildingSories
Modelling
BuildingLayer
Updating
Tax-parcelsLayer (2000)
BHM
Tax-parcelsatributes Comp.
Land Use Classifcation
HousingUnits
Extraction
Fuente: Remote identication of housing buildings with high-resolution remote sensing, JL Silván-Cárdenas, JA Almazán-González & SA Couturier. LNCS to appear, Jun 2014
Número de Niveles en Edificios
𝑛 =
2ℎ/5 , 𝑠𝑖 ℎ < 15
(ℎ + 3)/3 , 𝑠𝑖 15 ≤ ℎ < 45𝑜
(ℎ + 19)/4 , 𝑠𝑖 ℎ ≥ 45
Estimación de Altura de Edificios
Primer retorno
Puntos de edificio
Primer cuartil
Promedio
Clasificación de Uso de Suelo
Selección de muestras de entrenamiento y verificación
Cálculo de atributos a nivel de predios
Técnicas de reconocimiento de patrones
Clasificador por Máxima Verosimilitud
Máquinas de Soporte Vectorial
Kernel lineal
Kernel Gausiano
Matriz de Confusión
Aplicación del mejor método
Extracción de Edificios
Modelo digital de alturas
Máscara de vegetación
Cálculo del gradiente
Segmentación por cuencas
Eliminación y fusión de regiones
Vectorización
Espacio Habitable
Es el área total construida y se define como el área de la planta por el número de niveles
Refleja el espacio tridimensional de los edificios
Se calculó a nivel de edificio
Se agregó a nivel de predios
Se agregó a nivel de Manzanas y AGEBs para 26 usos de suelo existentes
Etapa 3: Modelado y Análisis
Actividades Principales
1. Ajuste de modelos
2. Análisis estadísticos
3. Preparación de reportes/artículos
Productos Esperados
1. Capa de población estimada al 2010
2. Reporte del análisis de error
3. Artículo(s) para revista del INEGI
Modelos Población-Vivienda
Modelo Expresión Descripción
1 POB = a*VIV + b Lineal
2 LPOB =a*LVIV + b Logarítmico
3 INCPOB=a*INCVIV + b Incrementos aritméticos
4 INCLPOB = a*INCLVIV + b Incrementos geométricos
5 INCRPOB = a*INCRVIV + b Incrementos relativos
POB = Población Total VIV = Total de Viviendas
LPOB =Log(1+POB) LVIV =Log(1+VIV)
INCPOB=POB-POB0 INCVIV = VIV-VIV0
INCLPOB = LPOB-LPOB0 INCLVIV = LVIV-LVIV0
INCRPOB = INCPOB/(POB+POB0) INCRVIV=INCVIV/(VIV+VIV0)
Medidas de Desempeño
Abreviatura Nombre Significado
R2 Coeficiente de determinación
Porcentaje de varianza determinada
MAE Mediana del Error Absoluto
Valor central insensible a extremos
MARE Mediana del Error Absoluto Relativo
Distribución proporcional del error
𝑀𝐴𝑅𝐸 = 𝑀𝑒𝑑𝑖 𝑃𝑖 − 𝑃𝑖𝑃𝑖
Modelo a b R2 MAE MARE
1 2.5301 1.151 0.8546 18 19%
2 1.1273 0.1447 0.9585 19 16%
3 1.1409 -334.96 0.4961 338 13%
4 0.3156 -0.0395 0.2884 146 6%
5 0.4692 -0.0682 0.448 106 5%
Cuauhtémoc
Modelo a b R2 MAE MARE
1 2.9549 11.94 0.9347 14 17%
2 1.1715 0.2114 0.9607 13 17%
3 2.9721 -408.73 0.8192 641 30%
4 1.2403 -0.117 0.9873 117 5%
5 1.0903 -0.1167 0.9533 111 5%
Modelo a b R2 MAE MARE
1 3.6977 -0.8513 0.9852 8 11%
2 1.1644 0.2982 0.9526 9 14%
3 2.7816 -135.29 0.8465 872 37%
4 1.2650 0.1355 0.9912 111 9%
5 1.0780 -0.1125 0.9767 91.5 5%
Tlalpan
Milpa Alta
y = 1.2403x - 0.117
R² = 0.9873
MAE = 117
MARE=5%
-0.50
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
4.00
4.50
-1.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00
IN
CLP
OB
20
00
-20
10
INCLVIV 2000-2010
Tlalpan (Modelo 4)
INCRPOB
Lineal (INCRPOB)
y = 1.1273x + 0.1447
R² = 0.9585
MAE = 19
MARE=16%
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
0 1 2 3 4
LP
OB
20
10
LVIV 2010
Cuauhtémoc (Modelo 2)
LPOB10
Lineal (LPOB10)
y = 1.078x - 0.1125
R² = 0.9767
MAE=91.5
MARE=5%
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
-20% 30% 80%
IN
CR
PO
B 2
00
0-2
01
0
INCRVIV 2000-2010
Milpa Alta (Modelo 5)
INCRPOB
Lineal (INCRPOB)
Ritmo de Crecimiento
0
1000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
8000000
9000000
10000000
Po
bla
có
n T
ota
l
Año
Distrito Federal
Crecimiento Logístico
Population
Capacidad de Carga
y = -5E-06x + 0.8533
y = -1E-06x + 0.8875
y = -3E-06x + 1.4342-60%
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
-100 300 700
% I
ncrem
en
to P
ercáp
ita
Población 1995-2005
Miles de Personas
MilpaAlta
Tlalpan
Cuauhtémoc
Lineal(MilpaAlta)
DelegaciónPoblación al
2010Capacidad de Carga
% Ocupación
Milpa Alta130,582 161,329 81%
Tlalpan650,567 673,451 97%
Cuauhtémoc
531,831 523,765 102%
Modelos de Estimación de Viviendas
Modelo Expresion Relación Variables independientes
1VIV =a*EDIFH+b LinealNúmero de edificios conuso de suelo habitacional
2LVIV =a*LEDIFH+b LogaritmicoNúmero de edificios conuso de suelo habitacional
3VIV =a*ESPH+b LinealEspacio habitable de edificios conuso de suelo habitacional
4LVIV =a*LESPH+b LogaritmicoEspacio habitable de edificios conuso de suelo habitacional
5VIV = a1*ESPH1+…+
ak*ESPHk+bLineal
Espacio habitable de edificios conusos de suelo seleccionados*
6VIV = a1*LESPH1+ …+
ak*LESPHk+bLogaritmico
Espacio habitable de edificios concon usos de suelo seleccionados*
*Las variables independientes se seleccionaron automáticamente usando Stepwise Linear Regression
Resultados Preliminares
Modelo Uso de suelo a b R2 MAE MARE
1 Habitacional 0.9302 597.0678 0.2766 320 38%
2 Habitacional 0.4331 1.8660 0.4727 302 40%
3 Habitacional 0.0083 440.7670 0.3662 317 35%
4 Habitacional 0.6783 -0.2880 0.5823 266 36%
5
ComercialHabitacional
Parques y Jardines
0.0067 0.0071
-0.0061232.6940 0.4569* 219 26%
6
ComercialHabitacional
Parques y Jardines
0.2214 0.4993
-0.1021-0.1148 0.4958* 238 33%
Cuauhtémoc
*Coeficiente de determinación multivariado
¿Qué falta?
Completar el análisis para Tlalpan y Milpa Alta
Probar con modelos incrementales
Acoplar las estimaciones de viviendas con los modelos ajustados de población
Generar mapas de estimaciones y de errores
Publicar resultados finales