Clasificación espacial del suelo urbano por el valor especulativo del suelo e imágenes MSI satelitales usando K-MEANS, Huancayo, Perú

La ciudad de Huancayo, como otras ciudades intermedias en Latinoamérica, enfrenta problemas de cambios de uso de suelo poco planificados y una acelerada dinámica del mercado del suelo urbano. La escases y desactualización de información sobre el territorio urbano impiden la adecuada clasificación d...

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Autor principal: Gonzalo Rodolfo Peña-Zamalloa
Formato: article
Lenguaje:ES
Publicado: Universidad del Bío Bío 2021
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Acceso en línea:https://doaj.org/article/0208dfbc588c41b4b11a4daaf8ee7194
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spelling oai:doaj.org-article:0208dfbc588c41b4b11a4daaf8ee71942021-12-05T15:50:49ZClasificación espacial del suelo urbano por el valor especulativo del suelo e imágenes MSI satelitales usando K-MEANS, Huancayo, Perú10.22320/07183607.2021.24.44.060717-39970718-3607https://doaj.org/article/0208dfbc588c41b4b11a4daaf8ee71942021-11-01T00:00:00Zhttp://revistas.ubiobio.cl/index.php/RU/article/view/4899https://doaj.org/toc/0717-3997https://doaj.org/toc/0718-3607 La ciudad de Huancayo, como otras ciudades intermedias en Latinoamérica, enfrenta problemas de cambios de uso de suelo poco planificados y una acelerada dinámica del mercado del suelo urbano. La escases y desactualización de información sobre el territorio urbano impiden la adecuada clasificación de áreas urbanas, limitando la forma de su intervención. Esta investigación tuvo como objetivo la incorporación de métodos no asistidos y mixtos para la clasificación espacial de zonas urbanas considerando el valor especulativo del suelo, la proporción del suelo urbanizado y otras variables geoespaciales. Entre los medios de recolección de datos, se usó imágenes Multi-Espectrales (MSI) del satélite Sentinel-2, el sistema vial primario y una muestra de puntos de observación directa. Los datos procesados fueron incorporados en mapas georreferenciados, a los cuales se añadió además los límites urbanos y pendientes oficiales. Durante el procesamiento de los datos se empleó el algoritmo K-Means, junto a otros métodos de machine learning y juicio asistido. Como resultado, se obtuvo una caracterización objetiva de zonas urbanas que difiere de la planificación existente. Gonzalo Rodolfo Peña-ZamalloaUniversidad del Bío BíoarticlePlanificación UrbanaInteligencia ArtificialPeriferia UrbanaValor Del SueloArchitectureNA1-9428Urban groups. The city. Urban sociologyHT101-395ESUrbano, Vol 24, Iss 44 (2021)
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