Analizando trayectorias de uso del suelo. Una propuesta de clusterización

• Rosati, German ^[1]
  1. [1] Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales (UNSAM-CONICET), Universidad Nacional de San Martín / Programa de Investigaciones sobre el Movimiento de la Sociedad Argentina, Argentina
• Localización: Geograficando, ISSN 1850-1885, Vol. 19, Nº. 1, 2023
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analyzing land use trajectories. A clusterization proposal
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• Resumen
  • español

    El trabajo presenta una alternativa metodológica para analizar trayectorias de uso de suelo. Toma como caso de estudio y prototipo un análisis de los cambios en el uso del suelo a un nivel general de Argentina (región pampeana, NEA, NOA y Cuyo). El objetivo es obtener un mapa con la mayor resolución posible que permita detectar las siguientes situaciones: 1) zonas recientes de expansión de frontera agraria; 2) zonas de agricultura “consolidada” y 3) zonas recientes de expansión de urbanización. Este trabajo se centra especialmente en el desarrollo de la metodología aplicada y en un primer intento de validación de la misma. A partir de datos de la Agencia Espacial Europea (ESA) vinculados a la “Climate Change Initiative-Land” (ESA-CCI-LC) del período 1992-2020 se genera una clusterización de trayectorias de uso del suelo mediante distancias de edición (utilizadas para el análisis de secuencias). Se obtuvieron 29 tipos de trayectorias a nivel píxel validadas por análisis visuales, con performance aceptable para la detección de diferentes trayectorias.

  • English

    This paper presents a methodological alternative to analyze land use trajectories. It takes as a case study and prototype an analysis of changes in land use at a general level in Argentina (the Pampas region, the Northwest, the Northeast, and Cuyo, excluding the Patagonia). The objective is to obtain a map with the highest possible resolution that allows to detect the following situations: 1) areas of recent agrarian frontier expansion; 2) areas of “consolidated” agriculture, and 3) areas of recent urban expansion. This paper focuses especially on the development of the applied methodology and a first attempt to validate it. Based on data from the European Space Agency (ESA) linked to the "Climate Change Initiative-Land" (ESA-CCI-LC) for the 1992-2020 period, a clustering of land use trajectories from distances is generated by means of editing distances (used for sequence analysis). There were 29 types of pixel-level trajectories obtained, validated by visual analysis, with an acceptable performance for detection of different trajectories.