Browsing by Subject "Cobertura vegetal"

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    Correlación entre cobertura vegetal y niveles de contaminación del aire en los alrededores de Cali: un enfoque basado en análisis de datos satelitales e inteligencia artificial
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Villarreal Monsalve, Alejandro; Osorio Serna, Carlos Andrés; Méndez Gutiérrez, Nicolás; Solano Correa, Yady Tatiana
    Este trabajo de maestría investiga la relación entre la infraestructura verde urbana y la calidad del aire en Santiago de Cali, empleando técnicas de Ciencia de Datos y teledetección. El objetivo central fue determinar la correlación estadística entre la densidad de la cobertura vegetal y las concentraciones de material particulado (𝑃𝑀10 y 𝑃𝑀2.5) en la ciudad. La metodología consistió en el desarrollo de un flujo de trabajo (ETL) que integró imágenes satelitales de alta resolución de la constelación PlanetScope con datos históricos (2017 2020) de seis estaciones de monitoreo oficiales (SVCASC). Para la clasificación de la cobertura del suelo, se evaluaron diversos algoritmos de aprendizaje automático, siendo Random Forest el de mejor desempeño con una exactitud del 83.33%, superando a modelos como XGBoost y SVM. Los resultados arrojaron una correlación global de Pearson de 𝑟 = −0.37, confirmando que existe una relación inversa moderada: a mayor vegetación, menor contaminación. No obstante, el estudio destacó hallazgos críticos sobre la distribución espacial del problema. En el centro (estaciones Obrero y La Ermita), el efecto de "cañón urbano" y la alta densidad de emisiones saturan la capacidad de mitigación de la vegetación existente. Simultáneamente, se identificó una profunda desigualdad ambiental en el oriente de la ciudad (estación Compartir), donde la pérdida acelerada de cobertura vegetal coincide con un aumento en los niveles de 𝑃𝑀2.5. Se concluye que, si bien la vegetación actúa como un filtro natural funcional, en muchas zonas de Cali se encuentra saturada o es insuficiente. El estudio recomienda integrar urgentemente estrategias de expansión de áreas verdes en la planificación territorial para mejorar la salud pública.
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    Estimación de la tasa de recuperación de la vegetación tras incendios forestales mediante imágenes satelitales y machine learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Cartagena Martínez, Milton; Sáenz Hernández, Germán Darío; Solano Correa, Yady Tatiana; Patiño Velasco, Mario Milver
    El presente proyecto tuvo como objetivo estimar la tasa de recuperación vegetal en áreas afectadas por incendios forestales en las regiones de Caquetá y Tolima, las cuales presentan condiciones climáticas diversas influenciadas por el fenómeno de El Niño Oscilación del Sur (ENOS). Se desarrolló un modelo que utiliza imágenes satelitales de Sentinel-2, FACSAT-2 y de sensores Aerotransportados, empleando técnicas de entrenamiento supervisado y redes neuronales con el objetivo de detectar áreas afectadas por incendios y llevar a cabo análisis temporales, por lo tanto, se incorporaron variables climáticas relevantes en la recuperación vegetal, tales como la temperatura y la precipitación. Una vez detectada la zona de interés se aplicó una versión optimizada del algoritmo Gradient Boosting con histogramas (HGB) que permiten mejorar la eficiencia en la estimación de la recuperación vegetal en las zonas seleccionadas debido a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, los resultados fueron visualizados en un tablero de dashboard de power BI para conocer los tiempos estimados de la tasa de recuperación en las dos zonas de estudio planteadas en este proyecto.