ASENTAMIENTOS HUMANOS DETECTADOS CON DYMAXION LABS
iMMAP ha sido uno de los precursores en los procesos de detección de asentamientos por medio de metodologías de teledetección haciendo uso de imágenes satelitales. Para abordar esta iniciativa se propuso trabajar la identificación de asentamientos a través de imágenes satelitales de series temporales Sentinel-2 dado que estas imágenes son de acceso público. En la primera iteración, el periodo de detección de cambio utilizado fue entre el año 2015 y el 2020, verificando los cambios generados en la cobertura terrestre por medio de los mapas de probabilidad obtenidos del modelo de aprendizaje automático y la clasificación y validación remota utilizando Google Earth. Este primer modelo de detección de asentamientos se desarrolló para identificar población refugiada y migrante proveniente de Venezuela, con el fin de conocer los nuevos asentamientos y sus principales necesidades humanitarias.
En el año 2020 se desarrolló el primer modelo de aprendizaje automático enfocado en la detección de asentamientos humanos con imágenes satelitales ópticas, este modelo fue desarrollado en conjunto con Thinking Machines. Donde se identificó que en las zonas donde las condiciones climáticas dada la precipitación y las nubes no permiten generar una detección eficiente por las limitaciones en los recursos para la ejecución del modelo de aprendizaje automático y sus respectivos procesos de validación.
A partir del conocimiento y las limitaciones del modelo y el conocimiento detallado del territorio fue posible identificar que en algunas de las zonas donde se encuentra un porcentaje alto de población desplazada posee condiciones climáticas con alta precipitación que afectan los procesos de detección y validación de asentamientos. Este factor fue determinante en la búsqueda de nuevas estrategias que permitan la detección de asentamientos por medio de teledetección con el uso de imágenes satelitales. Este proceso permitió identificar que el uso de imágenes de Radar permitía el traspaso de las nubes para la detección de los cambios en la cobertura terrestre. Se utilizaron imágenes de Radar Sentinel 1A para la construcción del modelo de aprendizaje automático que fortalece los procesos de detección en la zona pacífica y en las zonas de mayor nubosidad.
Este modelo pasó por varias iteraciones y cuyo objetivo fue mejorar la priorización de zonas con alta probabilidad de ser asentamientos. Estas iteraciones mejoraron el rendimiento del modelo que desencadena la detección de asentamiento con los nuevos Mapas de probabilidad construidos. A continuación se presentan algunos de estos asentamientos detectados:
Tumaco - Nariño
Reportado y validado como un asentamiento CO52786D002.
Cali - Valle del Cauca
Reportado y validado como un asentamiento CO76001D005
En terreno: Cali - Valle del Cauca
Imágenes en terreno del Asentamiento de Cali CO76001D005.
Se realizó la detección de 108 Asentamientos con el modelo, estos asentamientos están integrados en el siguiente Mapa Interactivo el cuál muestra la desagregación por departamento y municipio. Se incluye, además, información de resguardos indígenas, el índice de riesgo de victimización, las víctimas de desplazamiento forzado, las personas afectadas y las emergencias de origen natural con los asentamientos detectados.
VALIDACIÓN EN TERRENO CON PREMISE DE LOS ASENTAMIENTOS DETECTADOS
A partir de los asentamientos detectados se ha realizado una validación en terreno haciendo uso de la herramienta Premise. Es una plataforma de crowdsourcing que moviliza comunidades de usuarios de teléfonos inteligentes que realizan recolecciones de información. Se llevan a cabo de forma remota a través de una aplicación móvil y funciona bajo un modelo de micropago. Asimismo, cabe resaltar que los datos recolectados por los usuarios/as pasan por un control de calidad realizado por Premise, previo a la entrega a la organización solicitante de las recolecciones.
El cuestionario guiado implementado para la validación de asentamientos cuenta con 53 preguntas. Al inicio se pregunta si existe o no un asentamiento en la ubicación indicada en la aplicación y se solicitan fotografías generales. Posteriormente, se pide a los usuarios que busquen diferentes elementos como: alumbrado eléctrico, tiendas de comida o colegios. Para todos los elementos se solicitan fotografías.
A continuación, se presentan los resultados obtenidos en las validaciones en terreno de los asentamientos detectados. Los departamentos analizados son: Antioquia, Bolívar, Cauca, Chocó, Córdoba, Magdalena, Nariño, Sucre y Valle del Cauca.
Para mayor detalle sobre el proceso implementado para la detección de asentamientos, puede acceder al siguiente informe:
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