UASIG es un Grupo de Interés en Sistemas de Información Geográfica de la Universidad de Los Andes, que incluye profesionales, alumnos y ex alumnos de las facultades y departamentos de Arquitectura, Administración, Ingeniería Industrial, Sistemas y Computación, Civil y Ambiental, Mecánica, Eléctrica y Electrónica, CIFI, CIDER, Ciencias Biológicas y Ciencias Sociales, Economía, Geociencias, Escuela de Gobierno y unidades administrativas de la Universidad, como la Dirección de Tecnologías de Información DSIT y la Vicerrectoría Académica.
UASIG, desde su propuesta interdisciplinar, tiene como objetivo apropiar y difundir la tecnología y el conocimiento en Sistemas de Información Geográfica entre los miembros de la Comunidad Uniandina, así como participar, asesorar y dirigir proyectos que involucren este tipo de tecnologías. De esta manera cada año organiza Jornadas académicas, con el interés de convocar a todos los interesados en el tema.
Objetivo:
Presentar trabajos o inquietudes que nos surgen en nuestro quehacer diario con respecto al manejo de la información geográfica y las tecnologías asociadas. La idea principal es abrir horizontes, encontrar socios y resolver inquietudes.
Conoce más de estos interesantes trabajos y de otros en las Jornadas UASIG 2020.
Lugar:
Reunión virtual de Zoom
Fecha:
Miércoles, 04 de noviembre de 2020
Resumen de ponencias
Parisa Rinaldi | CIDER
El metabolismo hídrico es un marco conceptual para representar los flujos y fondos de agua en un territorio específico. Incluye datos de oferta hídrica como precipitación, escorrentía e infiltración y datos de demanda como usos domésticos y económicos, combinando múltiples escalas en una sola representación gráfica, la cual permite dar una idea de los sectores con mayores impactos en el ciclo hídrico y el nivel de sostenibilidad del sistema socio-hídrico como un todo. Para llegar a calcular los elementos del metabolismo hídrico, utilicé distintas herramientas de SIG, como la delimitación de cuencas, los polígonos de Thiessen, imágenes de cobertura para calcular el área de cultivo de palma, etc. Durante mi presentación, mostraré algunas capas y operaciones que me permitieron llegar a los resultados del metabolismo hídrico del Río Metica. Finalmente abriré la discusión a las y los participantes: ¿Cuáles podrían ser otros datos espaciales y operaciones útiles para este análisis?
Iván Enrique Carroll Janer | Facultad de Ingeniería
El espectro visible es la manera como nuestros ojos están acostumbrados a ver por medio de la energía solar y a través de la combinación de los colores rojo, verde y azul. Las plantas las vemos verdes porque retienen rojo y azul mientras que por su proceso de fotosíntesis liberan verde. Debajo del agua a través de una columna de luz, la sangre se observa verde. La energía solar cambia nuestra percepción. Sin embargo las imágenes satelitales tienen más bandas, van más allá del espectro visible y permiten tener otras miradas a través de valores en sus píxeles. Es decir viendo a través de los ojos de una máquina.
La longitud de onda de una reflectancia viene siendo la sumatoria de estas bandas y por lo tanto ofrece valores entre 490 nanómetros hasta 2190 nanómetros. El propósito de esta presentación es mostrar el comportamiento de imágenes SENTINEL 2 mediante huellas espectrales y cómo estas se pueden agrupar a través de clusters para formar las bases de nuevos algoritmos que ayuden a clasificar independientemente del proyecto.
Es un trabajo realizado en Lenguaje R con imágenes SENTINEL 2 principalmente teniendo tres puntos de control en Bogota: techo blanco de una edificación, negro del asfalto y agua de un lago para tener diferencias significativas.
Alvin David Gregory Tatis | Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Debido a la coyuntura del COVID-19, diferentes estrategias de contingencia fueron empleadas por los gobiernos con el fin de reducir el contacto entre ciudadanos, teniendo en cuenta que la tasa de infección de este virus es de 1:40. Por lo tanto, se encuentra interés en conocer qué tan efectivas fueron las distintas medidas empleadas por los gobiernos en estudio para la reducción o manejo de la curva epidemiológica.
La presente ponencia se basa en el estudio del cambio de concentración de la columna troposférica de NO2 (relacionado a la movilidad humana debido a que llega al aire por la quema de combustible), en cinco ciudades capitales de centro y sur América (Bogotá, Ciudad de México, Santiago de Chile, Sao Paulo y Lima) correlacionando, además, los casos diarios de COVID-19 en estas regiones. Para su realización se usan imágenes satelitales del SENTINEL-5p de la constelación COPERNICUS, empleando el instrumento TROPOMI de la Agencia Espacial Europea (ESA).
Carolina Pardo Fuquen | Departamento Ingeniería de Sistemas y Computación
La creación de nuevas fuentes de información geográfica genera miles de millones de datos de manera periódica y el análisis de grandes volúmenes de información geográfica para la extracción de características principales es un área que se encuentra en un crecimiento exponencial. De esta manera, uno de los dominios más trabajados actualmente se enfoca en la extracción, la segmentación y clasificación de elementos. Estos pueden ser objetos, vegetación, zonas urbanas, cultivos, entre otros. No obstante, esta actividad implica un procesamiento que impacta en el uso de recursos computacionales y humanos calificados. El uso de estos recursos solo permitirá la clasificación de una muestra de datos pequeña y dada la velocidad del aumento de información es necesaria la implementación de técnicas que permitan la automatización de estos procesos. A partir de esta necesidad, se crea una metodología que permite abstraer los pasos principales para la detección de diferentes cultivos por medio de técnicas de aprendizaje automático. Lo anterior genera un avance en los procesos de teledetección o percepción remota en Colombia. La capacidad de procesamiento siempre ha sido un reto en los procesos de análisis. Sin embargo, por medio de la integración del Open Data Cube (ODC) cómo herramienta de apoyo, se vinculan los requerimientos computacionales necesarios para la integración de algoritmos y la ejecución de análisis multitemporales.
Ricardo Camacho | Portafolio de Investigación en Ecología Histórica y Memoria Social
Uno de los sitios de interés del Portafolio de Investigación en Ecología Histórica y Memoria Social (EHMS), es el Parque Nacional Natural Complejo Volcánico Doña Juana- Cascabel y sus alrededores. Allí un grupo de profesores e investigadores de diferentes disciplinas (geología, biología, antropología, arqueología, ingeniería, educación, y diseño) hemos trabajado en conjunto con la comunidad local, con Parque Nacionales, el Servicio Geológico Colombiano, el Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Pasto, entre otros actores locales. El propósito de este trabajo ha sido enlazar el conocimiento científico y el conocimiento local para la reducción de riesgo de desastres alrededor de un volcán habitado.
Una de las herramientas que estamos desarrollando para este propósito es un sendero ecológico que facilite este intercambio de conocimientos. Debido a la contingencia actual ocasionada por el COVID-19, no ha sido posible desarrollar esta idea en el campo por lo que decidimos explorar la posibilidad de virtualizarlo. Para esto, después de analizar diferentes herramientas y software optamos por utilizar los Storymaps de Esri. En esta presentación mostraremos el avance actual de este proyecto que sigue en desarrollo.
Ana María López López | Departamento de Ciencias Biológicas
La leishmaniasis es una enfermedad causada por el protozoo del género Leishmania y es transmitida por las moscas de arena de la subfamilia Phlebotominae. Se encuentra distribuida en las zonas tropicales y subtropicales, afectando aproximadamente 88 países en el mundo. La leishmaniasis humana y canina son consideradas enfermedades emergentes, las cuales presentan modificaciones en los patrones de distrubución y transmisión debido a cambios ambientales, tales como aumentos en la temperatura, precipitación y humedad. Estos cambios ambientales, además de afectar su distrubición, influyen en la tasa de supervivencia y tamaño de la población de flebótomos. En Italia, se han reportado focos de transmisión endémica de Leishmania infantum en regiones del centro y sur del país. Sin embargo, en los últimos años, la distribución de flebótomos ha aumentado y con ella la de Leishmania infantum, llegando a regiones no endémicas como el norte de Italia. El propósito de este estudio es evaluar la distribución espacial de seis especies de flebótomos en Italia utilizando variables ambientales mediante el modelado de nicho ecológico. Adicionalmente, realizarán mapas para la distribución histórica de las especies, utilizando registros de 1969 a 1972.
