Análise de trajetórias de uso da terra. Uma proposta de agrupamento

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Publicado: May 2, 2023
DOI: https://doi.org/10.24215/2346898Xe130

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Germán Rosati
Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales (UNSAM-CONICET), Universidad Nacional de San Martín / Programa de Investigaciones sobre el Movimiento de la Sociedad Argentina, Argentina
https://orcid.org/0000-0002-9775-0435

Resumo

Este artigo apresenta uma alternativa metodológica para analisar as trajetórias de uso da terra. Uma análise das mudanças de uso da terra no nível total da Argentina (excluindo a Patagônia) é tomada como um estudo de caso e protótipo. O objetivo é obter um mapa com a maior resolução possível que permita as seguintes situações territoriais: 1) áreas de expansão recente da fronteira agrária; 2) áreas de agricultura “consolidada” e 3) áreas de expansão urbana recente. Este trabalho centra-se especialmente no desenvolvimento da metodologia aplicada e numa primeira tentativa de validação. Com base nos dados da Agência Espacial Europeia (ESA) vinculados à "Climate Change Initiative-Land" (ESA-CCI-LC) para o período 1992-2020, um agrupamento de trajetórias de uso da terra é gerado a partir de distâncias. edição (usado para análise de sequência). Obtiveram-se 29 tipos de trajetórias ao nível do pixel, validadas por análise visual, com um desempenho aceitável para a deteção de diferentes trajetórias.

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Como Citar
Rosati, G. (2023). Análise de trajetórias de uso da terra. Uma proposta de agrupamento. Geograficando, 19(1), e130. https://doi.org/10.24215/2346898Xe130
Edição
Vol. 19 N.º 1 (2023)
Secção
Artículos
Creative Commons License

Este trabalho encontra-se publicado com a Licença Internacional Creative Commons Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0.

Obra disponible bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional  (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es).

Biografia Autor

Germán Rosati, Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales (UNSAM-CONICET), Universidad Nacional de San Martín / Programa de Investigaciones sobre el Movimiento de la Sociedad Argentina, Argentina

Me especializo en la aplicación de métodos de Machine Learning a las Ciencias Sociales al estudio de la estructura social y agraria y al análisis de texto (NLP, Text Mining, etc.).

Actualmente soy Investigador Asistente en el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas -CONICET-. Tengo lugar de trabajo en el Instituto de Altos Estudios Sociales de la Universidad Nacional de San Martín (IDAES-UNSAM).

También en el IDAES-UNSAM soy Jefe de Trabajos Prácticos de "Técnicas de Investigación Cuantitativa" en las carreras de Sociología y Antropología.

Soy, además, investigador del Programa de Investigaciones sobre el Movimiento de la Sociedad Argentina (PIMSA).

Anteriormente, he sido Coordinador de los programas de Data Science e Inteligencia Artificial en Digital House Coding School. También he sido líder del Área de Procesos de Producción de Datos en el Programa PASCAL de la UNSAM.

Me he desempeñado como Analista Experto de Datos en el Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social.

He dictado varios cursos tanto en grado como posgrado en el área de Data Science, Machine Learning y métodos estadísticos.

He sido Investigador Invitado en la Freie Universität Berlin y el Instituto Iberoamericano de Berlín.

Soy Doctor en Ciencias Sociales y Licenciado en Sociología por la Universidad de Buenos Aires y Magíster en Generación y Análisis de Información Estadística por la Universidad Nacional de Tres de Febrero.

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