LunAzul · 2025

Revisión de literatura sobre técnicas prospectivas del cambio de cobertura y uso del suelo

Resumen

Objetivo. Se realizó una revisión sistemática de la literatura para identificar los avances en las aplicaciones basadas en algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para el análisis del cambio de cobertura y uso del suelo con fines prospectivos, sus covariables y las denominaciones de las clasificaciones de cobertura y uso del suelo. Metodología. Se llevo a cabo una recuperación bibliográfica, consultando diferentes bibliotecas digitales, a partir de una ecuación de búsqueda delimitada al periodo de estudio entre los años 2000 a 2024. Posteriormente, se aplicó una lectura por niveles para extraer la información relevante al estudio, la cual consistió en la revisión de las secciones de introducción, métodos, figuras, tablas, resultados y conclusiones, para generar las anotaciones pertinentes con la investigación. Resultados. Se obtuvo un total de 55 estudios, entre artículos, libros y trabajos de tesis, de los cuales se les resumió y extrajo la información pertinente a la investigación, para luego relacionarla con la discriminación por tipos de cobertura y uso del suelo, factores impulsores del cambio, y las técnicas de aprendizaje automático frecuentemente utilizadas. Adicionalmente, se realizó una citación de los conceptos claves de la modelación del cambio de cobertura y uso del suelo con autómatas celulares. Conclusiones. Cuando el análisis del cambio de cobertura y uso del suelo apunta hacia objetivos prospectivos, el uso de autómatas celulares es destacable, por la posibilidad de generar simulaciones de posibles líneas futuras, posibilitando el análisis de escenarios, así como deducir y recrear las reglas de transición entre diferentes tipos de cobertura o usos del suelo, de forma automatizada y estadísticamente evaluable.

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