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Análisis automatizados de las imágenes de satélites y sensores: apoyo a las operaciones durante emergencias humanitarias mediante la detección de estructuras geográficas y el aprendizaje automático

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Resumen

En este proyecto se ha investigado la posibilidad de detectar estructuras geográficas y estimar el número de desplazados durante situaciones de emergencia humanitaria mediante el aprendizaje automático. La coordinación de la ayuda humanitaria en casos de desastre natural o situaciones de conflicto suele ser complicada debido a la escasez de datos sobre los que basar la labor de planificación. Las imágenes de satélite y de sensores pueden aportar información importante acerca de las condiciones sobre el terreno, incluso respecto de zonas de difícil acceso. En este proyecto se ha estudiado si los algoritmos de aprendizaje automático constituyen una innovación útil en materia de datos, para lo que se han llevado a cabo estudios experimentales en varios asentamientos de refugiados en África y el Medio Oriente. 

Resultados

Los resultados del estudio revelan que los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser una metodología innovadora útil para realizar estimaciones precisas sobre los desplazamientos forzosos y detectar estructuras geográficas cuando se producen situaciones de emergencia humanitaria. No obstante, las características de las imágenes pueden variar en función del sensor del que procedan, lo que complica el análisis automatizado. Pese a ello, los algoritmos de aprendizaje automático pueden servir como un refuerzo eficaz a la labor de los analistas humanos, que en la actualidad analizan de manera totalmente manual los datos de los satélites y los sensores. En resumen, esta metodología innovadora en materia de datos ha demostrado cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden complementar eficazmente los esfuerzos por prestar una asistencia rápida y precisa en situaciones de emergencia humanitaria. El enfoque podría reproducirse en las labores de ayuda humanitaria de todo el mundo. 

 

(Picture: © UN Global Pulse)

Last modified
28 de abril de 2021