Machine learning in urban land cover cartographies. A tool for territorial management

This study develops the analysis and semi-automated methodologies used   for describing and mapping urban land cover and land uses in the province of Córdoba. The results demonstrate a notable correlation between the resulting classification and the territorial reality it represent...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Morales, Hernán, Sandon, Leonardo, Monayar, Virginia, Fuentes, Luz, Pozzi Tay, Ezequiel, Carranza, Juan Pablo
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo 2024
Materias:
Acceso en línea:https://revistas.unne.edu.ar/index.php/crn/article/view/7898
Aporte de:
id I48-R154-article-7898
record_format ojs
spelling I48-R154-article-78982024-11-28T13:46:16Z Machine learning in urban land cover cartographies. A tool for territorial management Aprendizaje automático en cartografías de coberturas urbanas. Una herramienta para la gestión territorial Aprendizado de máquina em cartografias de cobertura do solo urbano. Uma ferramenta para a gestão territorial Morales, Hernán Sandon, Leonardo Monayar, Virginia Fuentes, Luz Pozzi Tay, Ezequiel Carranza, Juan Pablo urban land cover map automatic learning model multivariate analysis geographic information systems mapa de cobertura urbana modelo de aprendizaje automático análisis multivariado sistemas de información geográfica Mapa de cobertura urbana modelo de aprendizagem automático análise multivariada sistemas de informação geográfica This study develops the analysis and semi-automated methodologies used   for describing and mapping urban land cover and land uses in the province of Córdoba. The results demonstrate a notable correlation between the resulting classification and the territorial reality it represents. While not definitive, it approximates the characteristics of the built environment and the uses and activities that occur within it. The application of these methodologies is viewed as contributing to key temporal monitoring, including the quantification of the impacts of urbanization, earth surface temperature, the decrease in green areas, and the effects of various land uses in the city, among others. Furthermore, they enable prospective modeling exercises, establishing possible occupancy scenarios aimed at implementing policies for efficient land development and management. El presente trabajo desarrolla el análisis y las metodologías semiautomatizadas utilizadas para describir y cartografiar la cobertura y los usos del suelo urbano en la provincia de Córdoba. Los resultados dan cuenta de la correlación significativa entre la clasificación resultante y la realidad territorial que representa. Si bien no son determinantes, aproximan las características del ambiente construido y de los usos y las actividades que en él se desarrollan. Se considera que la aplicación de este tipo de metodologías contribuye al monitoreo temporal clave para cuantificar el impacto de la urbanización; la temperatura de la superficie terrestre; la disminución de las áreas verdes y los efectos en la ciudad de los diferentes usos del suelo, entre otros. Asimismo, permiten ejecutar ejercicios de modelización prospectiva, estableciendo posibles escenarios de ocupación a los fines de aplicar políticas para un desarrollo y una gestión eficientes del territorio. Este estudo desenvolve a análise e as metodologias semi-automatizadas utilizadas para descrever e mapear a cobertura do solo urbano e os usos do solo na província de Córdoba. Os resultados demonstram uma correlação notável entre a classificação resultante e a realidade territorial que representa. Embora não seja definitiva, aproximam-se das características do ambiente construído e dos usos e atividades que ocorrem dentro dele. A aplicação dessas metodologias é vista como uma contribuição para o monitoramento temporal chave, incluindo a quantificação dos impactos da urbanização, a temperatura da superfície ,terrestre a diminuição das áreas verdes e os efeitos de vários usos do solo na cidade, entre outros. Além disso, permitem a execução de exercícios de modelagemprospectiva, estabelecendo possíveis cenários de ocupação para a aplicação de políticas de desenvolvimento e gestão eficientes do território. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo 2024-11-28 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.unne.edu.ar/index.php/crn/article/view/7898 10.30972/crn.39397898 Cuaderno Urbano; Vol. 39 No. 39 (2024); 163-184 Cuaderno Urbano; Vol. 39 Núm. 39 (2024); 163-184 1853-3655 1666-6186 spa https://revistas.unne.edu.ar/index.php/crn/article/view/7898/7438 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
institution Universidad Nacional del Nordeste
institution_str I-48
repository_str R-154
container_title_str Revistas UNNE - Universidad Nacional del Noroeste (UNNE)
language Español
format Artículo revista
topic urban land cover map
automatic learning model
multivariate analysis
geographic information systems
mapa de cobertura urbana
modelo de aprendizaje automático
análisis multivariado
sistemas de información geográfica
Mapa de cobertura urbana
modelo de aprendizagem
automático análise multivariada
sistemas de informação geográfica
spellingShingle urban land cover map
automatic learning model
multivariate analysis
geographic information systems
mapa de cobertura urbana
modelo de aprendizaje automático
análisis multivariado
sistemas de información geográfica
Mapa de cobertura urbana
modelo de aprendizagem
automático análise multivariada
sistemas de informação geográfica
Morales, Hernán
Sandon, Leonardo
Monayar, Virginia
Fuentes, Luz
Pozzi Tay, Ezequiel
Carranza, Juan Pablo
Machine learning in urban land cover cartographies. A tool for territorial management
topic_facet urban land cover map
automatic learning model
multivariate analysis
geographic information systems
mapa de cobertura urbana
modelo de aprendizaje automático
análisis multivariado
sistemas de información geográfica
Mapa de cobertura urbana
modelo de aprendizagem
automático análise multivariada
sistemas de informação geográfica
author Morales, Hernán
Sandon, Leonardo
Monayar, Virginia
Fuentes, Luz
Pozzi Tay, Ezequiel
Carranza, Juan Pablo
author_facet Morales, Hernán
Sandon, Leonardo
Monayar, Virginia
Fuentes, Luz
Pozzi Tay, Ezequiel
Carranza, Juan Pablo
author_sort Morales, Hernán
title Machine learning in urban land cover cartographies. A tool for territorial management
title_short Machine learning in urban land cover cartographies. A tool for territorial management
title_full Machine learning in urban land cover cartographies. A tool for territorial management
title_fullStr Machine learning in urban land cover cartographies. A tool for territorial management
title_full_unstemmed Machine learning in urban land cover cartographies. A tool for territorial management
title_sort machine learning in urban land cover cartographies. a tool for territorial management
description This study develops the analysis and semi-automated methodologies used   for describing and mapping urban land cover and land uses in the province of Córdoba. The results demonstrate a notable correlation between the resulting classification and the territorial reality it represents. While not definitive, it approximates the characteristics of the built environment and the uses and activities that occur within it. The application of these methodologies is viewed as contributing to key temporal monitoring, including the quantification of the impacts of urbanization, earth surface temperature, the decrease in green areas, and the effects of various land uses in the city, among others. Furthermore, they enable prospective modeling exercises, establishing possible occupancy scenarios aimed at implementing policies for efficient land development and management.
publisher Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo
publishDate 2024
url https://revistas.unne.edu.ar/index.php/crn/article/view/7898
work_keys_str_mv AT moraleshernan machinelearninginurbanlandcovercartographiesatoolforterritorialmanagement
AT sandonleonardo machinelearninginurbanlandcovercartographiesatoolforterritorialmanagement
AT monayarvirginia machinelearninginurbanlandcovercartographiesatoolforterritorialmanagement
AT fuentesluz machinelearninginurbanlandcovercartographiesatoolforterritorialmanagement
AT pozzitayezequiel machinelearninginurbanlandcovercartographiesatoolforterritorialmanagement
AT carranzajuanpablo machinelearninginurbanlandcovercartographiesatoolforterritorialmanagement
AT moraleshernan aprendizajeautomaticoencartografiasdecoberturasurbanasunaherramientaparalagestionterritorial
AT sandonleonardo aprendizajeautomaticoencartografiasdecoberturasurbanasunaherramientaparalagestionterritorial
AT monayarvirginia aprendizajeautomaticoencartografiasdecoberturasurbanasunaherramientaparalagestionterritorial
AT fuentesluz aprendizajeautomaticoencartografiasdecoberturasurbanasunaherramientaparalagestionterritorial
AT pozzitayezequiel aprendizajeautomaticoencartografiasdecoberturasurbanasunaherramientaparalagestionterritorial
AT carranzajuanpablo aprendizajeautomaticoencartografiasdecoberturasurbanasunaherramientaparalagestionterritorial
AT moraleshernan aprendizadodemaquinaemcartografiasdecoberturadosolourbanoumaferramentaparaagestaoterritorial
AT sandonleonardo aprendizadodemaquinaemcartografiasdecoberturadosolourbanoumaferramentaparaagestaoterritorial
AT monayarvirginia aprendizadodemaquinaemcartografiasdecoberturadosolourbanoumaferramentaparaagestaoterritorial
AT fuentesluz aprendizadodemaquinaemcartografiasdecoberturadosolourbanoumaferramentaparaagestaoterritorial
AT pozzitayezequiel aprendizadodemaquinaemcartografiasdecoberturadosolourbanoumaferramentaparaagestaoterritorial
AT carranzajuanpablo aprendizadodemaquinaemcartografiasdecoberturadosolourbanoumaferramentaparaagestaoterritorial
first_indexed 2025-05-17T05:11:10Z
last_indexed 2025-05-17T05:11:10Z
_version_ 1832343223302881280