A medida que las ciudades evolucionaron, el desarrollo residencial se convirtió en el uso de suelo predominante, desempeñando así un papel importante en el desarrollo de la forma urbana. Con escasos niveles de terreno disponible cerca de los núcleos urbanos, la gran mayoría de las nuevas viviendas deben ubicarse más lejos del centro de la ciudad que las anteriores.
Este estudio de caso de Lethbridge, Canadá, tiene como objetivo vincular la expansión urbana con la política nacional de financiación de la vivienda. El componente de expansión urbana del estudio se midió utilizando ATLAS, una plataforma de IA desarrollada por SPH Engineering. Las capacidades de la plataforma permitieron extraer huellas de edificios a partir de imágenes aéreas para mostrar los cambios a lo largo del tiempo.
La ciudad de Lethbridge es la tercera más grande de la provincia de Alberta y actualmente alberga a aproximadamente 101 482 residentes, según el censo municipal de 2019. Situada en la parte sur de la provincia, los límites corporativos de la ciudad abarcan 122 km².
Se obtuvieron imágenes aéreas durante un periodo de 10 años para investigar el momento y la tasa de expansión. Medir la cobertura del suelo es un método común para evaluar el nivel de expansión urbana. Las huellas de los edificios, necesarias para el análisis de la expansión urbana, se extrajeron utilizando la plataforma ATLAS de SPH Engineering. ATLAS fue fundamental para detectar edificios a partir de las imágenes aéreas georreferenciadas proporcionadas por la ciudad de Lethbridge, las cuales se exportaron posteriormente como archivos shapefile para su uso en ArcGIS Pro y ArcMap para un análisis más detallado.
.jpeg)
Cliente
Price Leurebourg, candidato a Máster en Ciencias, Universidad Heriot-Watt
Sector
Estudio académico de planificación urbana
Proceso
Carga de imágenes aéreas
Almacenamiento y procesamiento de mapas en DroneGIS
Anotaciones manuales
Detecciones iniciales de aprendizaje automático para entrenar al detector
Ejecución del detector en 6 imágenes aéreas de toda la ciudad para detectar todos los edificios
Resultado
DroneGIS permitió al autor almacenar y procesar los ortomosaicos, minimizando el tiempo de procesamiento y proporcionando potencia de cálculo. Esto permitió visualizar tanto la ubicación como la intensidad de la actividad urbanística a lo largo del tiempo.