Azimuth-48

Revista Azimuth / JUL. 2024 /35 en mapas, sino que también involucra la capacidad de modelar escenarios futuros, identificar patrones ocultos y realizar análisis predictivos. Aspectos clave : Modelado 3D y Ortorectificación: La generación de modelos tridimensionales y ortofotos a partir de da- tos obtenidos por drones proporciona una represen- tación detallada y precisa del territorio, esencial para la actualización de censos y la planificación urbana. Análisis Espacial Avanzado: La integración de da- tos geoespaciales permite realizar análisis espaciales complejos, como la identificación de cambios en el uso del suelo y la detección de nuevas construccio- nes, lo que facilita una fiscalización más efectiva. El machine learning, o aprendizaje automático, es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos capaces de apren- der de los datos y hacer predicciones o tomar deci- siones sin intervención humana explícita. En la ges- tión territorial, el machine learning se aplica para automatizar la detección de patrones, realizar cla- sificaciones y prever tendencias basadas en grandes volúmenes de datos. Aspectos clave: Detección Automatizada de Cambios: Algoritmos de machine learning permiten identificar automá- ticamente cambios en las huellas constructivas y pa- trones de generación de residuos, basándose en da- tos históricos y en tiempo real. Predicción y Modelado: La capacidad predictiva de los modelos de machine learning ayuda a anticipar futuros patrones de crecimiento urbano y genera- ción de residuos, permitiendo una planificación y gestión proactiva. La combinación de inteligencia geoespacial y ma- chine learning ofrece un enfoque integral para la gestión urbana. La integración de datos geoespacia- les con algoritmos de aprendizaje automático per- mite una visión más precisa y dinámica del entorno, mejorando la capacidad para realizar análisis com- plejos y tomar decisiones basadas en evidencia. La inteligencia geoespacial, entendida como la ca- pacidad de analizar y visualizar datos espaciales complejos para la toma de decisiones, desempeña un rol central en este proyecto. A través de su aplica- ción, se pueden modelar escenarios futuros, detectar patrones ocultos y optimizar procesos de gestión de manera nunca antes vista. Por ejemplo, la identifica- ción automatizada de nuevas construcciones o mo- dificaciones no registradas permite una fiscalización más precisa y efectiva, mientras que la detección de patrones de generación de residuos facilita la plani- ficación de rutas y recursos para su manejo. Todo ello contribuye a una visión holística del territorio, donde cada dato espacial se convierte en una herra- mienta estratégica para la gobernanza. Este enfoque no solo busca mejorar la eficiencia ope- rativa, sino también sentar las bases para un desarro- llo más sostenible en Quesada, mediante la imple- mentación de políticas públicas fundamentadas en datos geoespaciales de alta precisión. Se espera que los resultados obtenidos puedan servir como modelo replicable para otras regiones que enfrentan proble- mas similares, demostrando cómo la integración de tecnologías emergentes puede redefinir la gestión te- rritorial y la planificación urbana en el siglo XXI. La combinación de inteligencia geoespacial y machine learning representa un cambio de paradigma en la forma en que entendemos y manejamos nuestras ciudades, abriendo un camino hacia un futuro más inteligente, sostenible y equitativo. II. MARCO CONCEPTUAL La inteligencia geoespacial dentro de todo su campo de aplicación, en este contexto particular, se refiere a la capacidad de capturar, analizar y utilizar datos espaciales para la toma de decisiones informadas so- bre el territorio. Utiliza tecnologías avanzadas para integrar información geográfica con análisis de da- tos, permitiendo una comprensión más profunda del entorno y facilitando la planificación y gestión efec- tivas. En este contexto, la inteligencia geoespacial no solo se limita a la representación visual de datos