ANÁLISIS DE PROBLEMAS TERRITORIALES EN EL ECUADOR UTILIZANDO MACHINE LEARNING Y SENSORES REMOTOS DESDE UNA PERSPECTIVA DE CAMBIO CLIMÁTICO (APTECUCC)

Objetivo General
El objetivo general (OG) de la propuesta es analizar la evolución de algunos de los principales problemas territoriales en el Ecuador (asentamientos informales, desarrollo urbano no controlado, avance de la frontera agraria y evolución de los espacios naturales) desde una perspectiva de Cambio Climático para facilitar el diseño de estrategias de planificación del territorio y gestión de riesgos y contribuir a la resiliencia territorial.
Objetivos Específicos
Los objetivos específicos (OE) se organizan en base al objetivo general y se encuentran directamente alineados con los actuales desafíos reflejados en el apartado de “Antecedentes y justificación”. Teniendo en cuenta las fases de ejecución que contempla la convocatoria, los OE 1-4 se incluyen en la Fase de Desarrollo del Proyecto (12 m), mientras que el OE5 está en la Fase de Gestión del Conocimiento (6 m).
• OE 1. Identificar los usos del suelo pasados y presentes en la periferia de las ciudades de Quito, Loja, Guayaquil y Cuenca (Ecuador) empleando métodos Machine Learning (ML) para analizar las dinámicas territoriales en el periodo de estudio e identificar los factores asociados a los procesos de cambio de US. Este objetivo se desarrollará durante los primeros 6 meses del proyecto.

En el marco de la RIGTIG:: Red de Investigación en Gestión del Territorio y Tecnologías de la Información Geoespacial. La investigación que se propone en el proyecto pretende caracterizar, analizar y predecir la evolución de alguno de los principales problemas territoriales del Ecuador bajo una perspectiva de CC para facilitar el diseño de estrategias de planificación del territorio y gestión de riesgos y contribuir a la resiliencia territorial. Este objetivo se pretende abordar desde dos puntos de vista indisociables: tecnológico, como medio para generar información; y social, como medio para transformar dicha información en conocimiento. Para ello, se plantea la identificación y análisis de las tendencias de cambios de US con el apoyo de sensores remotos y la creación de una base de datos de asentamientos (no es posible identificar dichas zonas mediante el análisis automático de imágenes satélite a diferencia de lo que sucede con los otros problemas territoriales analizados). El uso de técnicas de Machine Learning (ML) permitirá generar la cartografía de US en el periodo 1985-2020 (variable dependiendo de la disponibilidad de imágenes libres de nubes) para las áreas de estudio identificadas. Previa identificación de capas de información con componente espacial que serán usadas como variables predictoras de los US, varias funciones incluidas en el paquete lulcc del software libre R se emplearán para realizar la predicción de US para los años 2040 y 2070 bajo diferentes escenarios climáticos.

PRODUCCIÓN CIENTÍFICA

ANALIZAR LA EVOLUCIÓN EN EL TIEMPO DE PROBLEMAS TERRITORIALES COMO ASENTAMIENTOS INFORMALES, DESARROLLO URBANO DESCONTROLADO Y PÉRDIDA DE ESPACIOS NATURALES

Problemas territoriales

Cambio climático

Planificación territorial

Gestión de riesgos

Resiliencia territorial