Evaluación de algoritmos de inteligencia artificial para predecir la expansión urbana
DOI:
https://doi.org/10.48162/rev.55.072Palabras clave:
crecimiento urbano, inteligencia artificial, modelo de simulaciónResumen
El crecimiento urbano y su modelización es un fenómeno que ha sido objeto de numerosos estudios por parte de la comunidad científica durante décadas (Linares, 2016). Podemos identificar que un proceso de modelización de la expansión urbana se necesita como mínimo de una secuenciación de seis fases: adquisición y normalización de datos de entrada, ponderación de los factores y construcción de mapas de transición potencial, elección del método para calcular la cantidad de cambio, inclusión de parámetros adicionales, validación del modelo y simulación de escenarios. Son amplios los antecedentes que aplican esta secuenciación, aunque resultan aún escasas las contribuciones que comparan y discuten la sensibilidad de modelos implementados sobre una misma área de estudio. A los fines de contribuir sobre este aspecto es que presentamos en este artículo una aplicación de modelización de la expansión urbana sobre la Ciudad de Tandil (provincia de Buenos Aires, Argentina), con el objetivo de realizar una comparación y discusión de seis algoritmos basados en inteligencia artificial que permiten ponderar diferencialmente factores para predecir la expansión. A partir de dicha aplicación fue posible construir seis mapas de transición potencial de suelo no edificado a edificado, utilizando el software TerrSet y su módulo Land Change Modeler.
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