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La ubicación importa: geolocalización y ciencia de datos [Part 2]

La ubicación importa: geolocalización y ciencia de datos [Part 2]

Escrito por: José Manuel Peña, Director de Tecnología de RSM Chile

Incorporar el terreno a la ecuación.

Seguimos analizando cómo la ciencia de datos puede ayudar a resolver problemas en la región (si quieres saber más, aquí te dejamos el primer post). En este segundo artículo, hablaremos sobre cómo la tierra misma, en términos de su topografía, puede usarse como fuente de información relevante para comprender sistemáticamente su uso y valor potencial.

Es evidente que la forma y el tipo de suelo inciden claramente en el tipo de usos que puede tener; No es lo mismo un terreno en la ladera de una colina o valle que un terreno en el parque. Esto es crucial en las evaluaciones o determinaciones de idoneidad del sitio (planificación eléctrica, caminos, proyectos mineros, etc.), y en el proceso de evaluación manual es un factor común.

El problema es que comprender el terreno para estos fines generalmente requiere visitas al sitio para tomar mediciones, lo cual es muy costoso y requiere mucho tiempo para ampliarlo. En esta etapa entra la ciencia de datos de manera que, a partir de modelos digitales de elevación, se caracteriza el terreno en cuanto a sus características topográficas de forma masiva y escalable, permitiendo integrar información contextual de alto valor a los problemas de una manera innovadora y llegar a estimaciones más precisas y sólidas.

Ejemplo: Análisis del potencial de energía solar para evaluar esquemas.

En un caso similar, nos enfrentamos al desafío de estimar el costo de la servidumbre de una gran minera chilena sobre un terreno para fines clandestinos, que se extendía desde la costa hasta la montaña pasando por el “Gran Norte” de Chile.

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Si bien las técnicas discutidas anteriormente fueron útiles para contextualizar cada propiedad a valorar, faltaba un elemento clave para comprender su valor, que es el potencial de cada propiedad para ser una Concesión de Uso Caro (CUO), que es que… Se pueden utilizar para generar energía solar o no (lo que da como resultado una calificación más alta).

En términos simples, la capacidad de generación solar en la región norte es una de las más altas del mundo, por lo que para albergar un proyecto solar se necesitan algunos elementos, por ejemplo:

  • Estar cerca de una subestación eléctrica para entregar la energía generada.

  • Tener una superficie plana orientada al sol y lo suficientemente grande como para instalar paneles solares.

  • Entre otros factores relacionados

El primer punto fue fácil de resolver utilizando las técnicas ya comentadas (se estimó la distancia de cada propiedad a la subestación más cercana), pero el segundo punto fue más difícil. ¿Cómo se puede medir la pendiente y dirección de cada terreno en una franja mayor a 20 km?

Por eso recibimos la bienvenida ayuda de la NASA y sus satélites. Afortunadamente, la NASA ha creado un modelo de elevación digital global (DEM) detallado (y muy pesado) llamado Nasadimque estima con precisión 30 metros cuadrados la altura de cada punto del terreno.

Con estos datos, dos paquetes de análisis topográfico (especialmente ricoDEM) Pudimos estimar la distribución de elevaciones, pendientes y direcciones para cada terreno y así generar características como la media y varianza de la pendiente y dirección de cada terreno.

A través del cual pudimos generar predicciones sobre la posibilidad de generar energía solar con una precisión superior al 80%.

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Ejemplo: uso del análisis de imágenes satelitales para crear atributos relevantes: uso de la tierra [LU] O cobertura del suelo [LC].

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La clasificación de la cobertura terrestre utilizando datos de teledetección es la tarea de clasificar píxeles u objetos cuyas características espectrales son similares y clasificarlos en bosques, pastizales, humedales, tierras áridas, tierras cultivadas y áreas urbanizadas. Se han aplicado varias técnicas a la clasificación de la cobertura terrestre, incluidos algoritmos estadísticos y métodos modernos de aprendizaje automático.

Esto se ha hecho utilizando imágenes convencionales en algunos casos e imágenes hiperespectrales (HSI).

Las imágenes hiperespectrales (HSI) son una tecnología importante en la teledetección, que recopila el espectro electromagnético que va desde la longitud de onda visible hasta la infrarroja cercana. Los sensores de imágenes hiperespectrales a menudo proporcionan cientos de bandas espectrales estrechas de la misma región de la superficie de la Tierra. En imágenes hiperespectrales (HSI), cada píxel puede considerarse como un vector de alta dimensión cuya entrada corresponde a la reflectancia espectral en una longitud de onda específica.

Esto nos permite capturar atributos relevantes al construir nuestros modelos, como si la región fuera:

Utilizando modelos de ciencia de datos, combinados con abundantes fuentes de datos, se pueden realizar trabajos que hubieran sido impensables en otros tiempos. Imagínense hace 20 años poder calcular la inclinación de la Tierra en un contorno de más de 1.000 kilómetros, algo que cualquiera diría imposible. , hoy usando… Estas herramientas pueden hacer esto de manera eficiente y efectiva.

En este y muchos otros casos, “la ubicación importa”. En este y futuros posts, continuaremos revisando las oportunidades y definiciones que hemos abordado para integrar de manera efectiva esta importante, pero comúnmente pasada por alto, dimensión de todas las operaciones en el territorio. En el próximo artículo sobre geolocalización y ciencia de datos, hablaremos sobre cómo puede utilizar datos geoetiquetados para predecir la pérdida de clientes.

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