El ejercicio tiene 2 fases metodológicas, la primera contempla la detección y la segunda la caracterización:
Fase 1
La detección de asentamientos nuevos es un ejercicio basado en el uso de sensores remotos, específicamente del procesamiento de imágenes Sentinel 2 vinculando métodos y modelos de Machine Learning (código abierto) para analizar cambios de cobertura a partir del cálculo de diferentes índices espectrales en un marco temporal contemplado entre 2015 – 2020.
Para el desarrollo metodológico, se usaron muestras que fueron previamente identificadas en campo (Evaluación de Wash) con el propósito de entrenar el modelo (código abierto) que entregará resultados para todo el País, los procesos y la validación de los resultados se han realizado usando plataformas opensource cómo Google Earth Engine y Google Earth Pro, entre otras.
Fase 2
Caracterización de Asentamientos:
La segunda fase comprende la caracterización de los asentamientos los cuales por medio de la aplicación de PREMISE se puede obtener información valiosa acerca de las condiciones en que se encuentran, pudiendo identificar necesidades presentes.
Para ello se comprende de la aplicación de formularios que estuvieron diseñados para validar los 350 asentamientos, donde se soportó con información secundaria que estableciera una aproximación de la definición de asentamientos en condiciones vulnerables e informales. A partir de la información obtenida de informes de Planeación Nacional y DANE se pudo obtener preguntas que permiten una correcta validación del nuevo asentamiento y que fueron ajustadas según el formato requerido por PREMISE.
Para el monitoreo de los 350 asentamientos ya validados, también se desarrolló un formulario esta vez con la inclusión de preguntas que permiten una evaluación más precisa de los sectores SALUD, SAN y WASH, y otros temas como condición de la vivienda, conectividad e infraestructura urbana. El formulario en cuestión se retroalimento de preguntas que están asociadas a la Evaluación Inicial y Rápida Multi-clúster/sectorial (MIRA), las cuales también fueron adaptadas a las actividades de observación y recopilación de datos de PREMISE.
La recolección en campo se caracteriza por la aplicación de encuestas de validación y monitoreo que confirman la existencia de los asentamientos, caracterizan y generan necesidades de estos lugares.
Esta información debe entregarse a las entidades encargadas de generar ayudas humanitarias, las cuales pueden desconocer los lugares más vulnerables, y que estas mismas se entreguen de manera parcial. El proyecto busca identificar la población con mayor riesgo y observar los cambios en el tiempo de manera más flexible y dinámica.
Las encuestas se harán a través de teléfonos móviles y con personas vecinas o que habiten en los asentamientos, con preguntas sencillas y cortas, caracterizadas principalmente por combinar la percepción del encuestador sobre el sitio con fotografías que tomó del lugar; a esta modelo de encuesta se denomina Tier 3.
En resumen, se pretende generar información fidedigna de la ubicación de población migrante venezolana en condición de vulnerabilidad en Colombia en rangos de tiempo más pequeños para focalizar y dirigir los recursos y ayudas de mejor forma, y flexibilizar la información que se tome en terreno generando también recursos para los posibles encuestadores que usen la aplicación, siendo estos mismos usuarios que que viven en el mismo asentamiento.
