Ítem
Acceso Abierto
Sistema inteligente de detección de asentamientos humanos informales en el municipio de Neiva Huila empleando aprendizaje profundo
Título de la revista
Autores
Rojas Serrano, Héctor Leandro
Henao González, Jorge Esneider
Archivos
Fecha
2023-12-13
Directores
Salazar Centeno, Cesar Augusto
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
Los asentamientos informales en Colombia son una problemática latente que requiere de continuo control y verificación por parte de los entes territoriales, en esta investigación, enfocada en el municipio de Neiva Huila, dicho proceso lleva décadas manifestándose de diferentes formas y su dinámica obedece a múltiples factores como el político, social y ambiental[1]. A pesar de los esfuerzos legislativos, como lo define la ley 388 de 1997 que busca proveer a los municipios de mecanismos apropiados para la correcta administración y gestión del territorio, la realidad muestra que aún existen muchos aspectos que intervenir. Los procesos de reconocimiento pueden llegar a representar desafíos en la administración pública, desde sus orígenes en la modernidad colombiana, los asentamientos se caracterizan por albergar población vulnerable, donde, la labor del Estado es insuficiente [2]. Sumado a ello, los problemas socioeconómicos y ambientales se ciernen sobre estas poblaciones representando un proceso complejo que requiere de atención especializada[3]. Esta investigación presenta en primera medida una descripción del estado actual de los asentamientos informales en Colombia. En el marco teórico, se hará una revisión de la literatura en cuanto a la evolución de los procesos y metodologías de clasificación de imágenes, así como la aplicación de casos alrededor del mundo en la detección de asentamiento informales. Además, se incluirá algunos trabajos relacionados a la clasificación y detección de zonas geográficas y trabajos de investigación en otras problemáticas que fueron útiles para el desarrollo de la investigación. Finalmente, este trabajo presenta un sistema inteligente para la detección y clasificación de asentamiento informales para el municipio de Neiva, Huila, utilizando técnicas de aprendizaje por transferencia o (transfer learning), donde este recurso puede convertirse en un recurso valioso para las entidades dedicadas a esta problemática, ofreciendo un método ágil y eficaz para la identificación de dichos territorios.
Abstract
Informal settlements in Colombia are a latent problem that requires continuous control and verification by territorial entities. In this research, focused on the municipality of Neiva Huila, this process has been manifesting itself in different ways for decades and its dynamics obey multiple factors. such as political, social, and environmental [1]. Despite the legislative efforts, as defined by Law 388 of 1997, which aims to provide municipalities with appropriate mechanisms for the proper administration and management of the territory, reality shows that there are still many aspects to address. The process of recognition can represent challenges in public administration, and from their origins in Colombian modernity, settlements are characterized by housing vulnerable populations, where the government and its mechanism are insufficient [2]. In addition to this, socioeconomic and environmental problems loom over these populations, representing a complex process that requires specialized attention [3]. This research first presents a description of the current state of informal settlements in Colombia. In the theoretical framework, a review of the literature about the evolution of image classification processes and methodologies will be described, as well as the application of cases around the world in the detection of informal settlements. Additionally, some works related to the classification and detection of geographical areas and research work on other problems that were useful for the development of the research will be included. Finally, this work presents an intelligent system for the detection and classification of informal settlements for the municipality of Neiva, Huila, using transfer learning techniques, where this resource can become a valuable resource for entities dedicated to this problem, offering an agile and effective method for the identification of these territories.
Palabras clave
Aprendizaje profundo , Detección de asentamientos informales , Aprendizaje por transferencia , Neiva
Keywords
Deep learning , Informal settlement detection , Transfer learning , Neiva
