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



Base de datos SIG

201220182025203020122017



Modelo Digital de Elevación (MDE)

Alos Palsar, resolución espacial de 12 m.



Información complementaria

Verificación de regiones de interés (RI)


Metodología


Metodología

Pre-procesamiento

Pan Sharpening


Metodología

Pre-procesamiento

Combinación falso

color para la

identificación zonas

urbanas


Metodología


Metodología

Procesamiento

Regiones de interés

representativas de

las clases


Metodología


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


Metodología


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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