Analyzing land use trajectories. A clusterization proposal

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Germán Rosati

Abstract

This paper presents a methodological alternative to analyze land use trajectories. It takes as a case study and prototype an analysis of changes in land use at a general level in Argentina (the Pampas region, the Northwest, the Northeast, and Cuyo, excluding the Patagonia). The objective is to obtain a map with the highest possible resolution that allows to detect the following situations: 1) areas of recent agrarian frontier expansion; 2) areas of “consolidated” agriculture, and 3) areas of recent urban expansion. This paper focuses especially on the development of the applied methodology and a first attempt to validate it. Based on data from the European Space Agency (ESA) linked to the "Climate Change Initiative-Land" (ESA-CCI-LC) for the 1992-2020 period, a clustering of land use trajectories from distances is generated by means of editing distances (used for sequence analysis). There were 29 types of pixel-level trajectories obtained, validated by visual analysis, with an acceptable performance for detection of different trajectories.

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How to Cite
Rosati, G. (2023). Analyzing land use trajectories. A clusterization proposal. Geograficando, 19(1), e130. https://doi.org/10.24215/2346898Xe130
Section
Artículos
Author Biography

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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