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Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía
versão impressa ISSN 0121-215Xversão On-line ISSN 2256-5442
Resumo
RAMIREZ GUTIERREZ, Miguel Ángel; LASSO RODRIGUEZ, Juan Carlos e DURAN GIL, Carlos Alberto. Integração de informações estatísticas e observações da Terra para o cálculo dos indicadores SDG 11.3.1 e 11.7.1 na Colômbia, aplicando técnicas de classificação de Florestas Aleatórias. Cuad. Geogr. Rev. Colomb. Geogr. [online]. 2023, vol.32, n.1, pp.226-257. Epub 08-Mar-2024. ISSN 0121-215X. https://doi.org/10.15446/rcdg.v32n1.98039.
Este artigo apresenta o cálculo dos indicadores ODS 11.3.1 e 11.7.1 na Colômbia, integrando informações estatísticas e geoespaciais, como fontes essenciais para alcançar uma medição robusta e desagregada territorialmente. Com base nos processos definidos pela oNU-Habitat, é desenvolvida uma metodologia com ênfase geoespacial, apoiada no processamento de imagens de satélite por meio do algoritmo de classificação supervisionada Random Forest, para obter as métricas necessárias no cálculo dos dois indicadores, como são áreas construídas, consumo de solo urbano e espaços abertos, juntamente com análises integradas de informações estatísticas. O indicador ODS 11.3.1 para o período 2015-2020 foi calculado para 63 cidades definidas, cujo valor nacional de 0,43 destaca que o uso eficiente do solo é feito no país, enquanto o ODS 11.7.1 para o ano de 2018 foi calculado em uma amostra representativa de nove cidades, sendo que ao nível nacional 33,2 % das áreas construídas são destinadas a espaços livres de uso público. Estes resultados fazem do país uma referência regional no monitoramento dos ODS, destacando a possibilidade de atualização dos resultados no futuro, graças ao processamento automatizado na nuvem utilizando desenvolvimentos por meio de scripts.
Ideias destacadas:
artigo de pesquisa que apresenta o potencial de técnicas analíticas enquadradas na classificação supervisionada de imagens de satélite, cujas aplicações para o cálculo de indicadores ODS se consolidam como um campo de atuação relevante em um contexto de integração de informações estatísticas e geoespaciais.
Palavras-chave : algoritmo; florestas aleatórias; dados geográficos; desenvolvimento sustentável; estatística; imagens de satélite.