Analizando trayectorias de uso del suelo. Una propuesta de clusterización

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Publicado: May 2, 2023
DOI: https://doi.org/10.24215/2346898Xe130
Palabras clave:
Uso del suelo Cambio de cobertura Frontera agraria Análisis de secuencias

Contenido principal del artículo

Germán Rosati
Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales (UNSAM-CONICET), Universidad Nacional de San Martín / Programa de Investigaciones sobre el Movimiento de la Sociedad Argentina, Argentina
https://orcid.org/0000-0002-9775-0435

Resumen

El trabajo presenta una alternativa metodológica para analizar trayectorias de uso de suelo. Toma como caso de estudio y prototipo un análisis de los cambios en el uso del suelo a un nivel general de Argentina (región pampeana, NEA, NOA y Cuyo). El objetivo es obtener un mapa con la mayor resolución posible que permita detectar las siguientes situaciones: 1) zonas recientes de expansión de frontera agraria; 2) zonas de agricultura “consolidada” y 3) zonas recientes de expansión de urbanización. Este trabajo se centra especialmente en el desarrollo de la metodología aplicada y en un primer intento de validación de la misma. A partir de datos de la Agencia Espacial Europea (ESA) vinculados a la “Climate Change Initiative-Land” (ESA-CCI-LC) del período 1992-2020 se genera una clusterización de trayectorias de uso del suelo mediante distancias de edición (utilizadas para el análisis de secuencias). Se obtuvieron 29 tipos de trayectorias a nivel píxel validadas por análisis visuales, con performance aceptable para la detección de diferentes trayectorias.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Rosati, G. (2023). Analizando trayectorias de uso del suelo. Una propuesta de clusterización. Geograficando, 19(1), e130. https://doi.org/10.24215/2346898Xe130
Número
Vol. 19 Núm. 1 (2023)
Sección
Artículos
Creative Commons License

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Biografía del autor/a

Germán Rosati, Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales (UNSAM-CONICET), Universidad Nacional de San Martín / Programa de Investigaciones sobre el Movimiento de la Sociedad Argentina, Argentina

Me especializo en la aplicación de métodos de Machine Learning a las Ciencias Sociales al estudio de la estructura social y agraria y al análisis de texto (NLP, Text Mining, etc.).

Actualmente soy Investigador Asistente en el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas -CONICET-. Tengo lugar de trabajo en el Instituto de Altos Estudios Sociales de la Universidad Nacional de San Martín (IDAES-UNSAM).

También en el IDAES-UNSAM soy Jefe de Trabajos Prácticos de "Técnicas de Investigación Cuantitativa" en las carreras de Sociología y Antropología.

Soy, además, investigador del Programa de Investigaciones sobre el Movimiento de la Sociedad Argentina (PIMSA).

Anteriormente, he sido Coordinador de los programas de Data Science e Inteligencia Artificial en Digital House Coding School. También he sido líder del Área de Procesos de Producción de Datos en el Programa PASCAL de la UNSAM.

Me he desempeñado como Analista Experto de Datos en el Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social.

He dictado varios cursos tanto en grado como posgrado en el área de Data Science, Machine Learning y métodos estadísticos.

He sido Investigador Invitado en la Freie Universität Berlin y el Instituto Iberoamericano de Berlín.

Soy Doctor en Ciencias Sociales y Licenciado en Sociología por la Universidad de Buenos Aires y Magíster en Generación y Análisis de Información Estadística por la Universidad Nacional de Tres de Febrero.

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