Logo SBN

Observatorio de soluciones basadas en la naturaleza

Modelo de Machine Learning para la caracterización de zonas climáticas locales en la Ciudad Patrimonio de Salamanca

Modelo de Machine Learning para la caracterización de zonas climáticas locales en la Ciudad Patrimonio de Salamanca
21/09/2023 - Life Vía de la Plata

El procesamiento inteligente de datos permite monitorizar y controlar el estado de los servicios de los ecosistemas en la ciudad, un modelo que busca ser replicable a otras ciudades Patrimonio

Salamanca se encuentra inmersa en pleno desarrollo del proyecto LIFE Vía de la Plata, que creará un modelo de adaptación al cambio climático para esta ciudad Patrimonio de la Humanidad, mediante la construcción de una infraestructura verde, la mejora de los servicios de los ecosistemas y la utilización de inteligencia artificial. Este modelo pretende ser, además, replicable a otras ciudades con características monumentales similares, que se encuentran en la tesitura de implementar una estrategia de infraestructura verde buscando la simbiosis entre el patrimonio histórico y el natural.
 
Las acciones que se están poniendo en marcha dentro de este proyecto están encaminadas a la creación de un corredor verde a través de los 6,9 km de su vía pecuaria “Vía de la Plata” a su paso por Salamanca cruzando de norte a sur el término municipal y, dividiéndola en 6 zonas piloto según sus características urbanas y ambientales. En cada una de esas 6 zonas se están aplicando soluciones basadas en la naturaleza para recuperar hasta 49 servicios de los ecosistemas diferentes que van desde aspectos como el abastecimiento de alimentos, la regulación climática o la reducción del ruido, hasta la regulación de la calidad del aire o el ocio y la educación ambiental.


 
Actualmente, muchas de estas soluciones han sido implementadas o se encuentran en un proceso muy avanzado de ejecución y abordan aspectos como la gestión de las aguas pluviales a través de la aplicación de distintos Sistemas de Drenaje Sostenible (SUDs) obligados a adaptarse a las características de cada una de las zonas, resultando un desafío especialmente interesante el de aplicar este tipo de sistemas a la zona urbana patrimonial, donde se ha recurrido a soluciones como jardines de lluvia y pavimentos permeables.
 
Entre las acciones destacadas también cabe mencionar las enfocadas a promover la revegetación urbana y las centradas en favorecer la existencia de fauna beneficiosa en la ciudad, un tipo de actuaciones que están teniendo un importante protagonismo en el proyecto y que pretenden explotar el potencial ecológico de cada una de las áreas de influencia del proyecto: las plantaciones para la mejora de la conectividad, la naturalización de espacios o la creación de refugios para fauna son acciones de gran peso en el proyecto que, además, se están acompañando de numerosas iniciativas de implicación y sensibilización a la ciudadanía para poner en valor la importancia de la flora y la fauna locales en el bienestar y la salud urbana de Salamanca y sus habitantes.


 
Además de la ejecución de este tipo de medidas, el LIFE Vía de la Plata busca crear un modelo que sirva para la toma de decisiones municipales en materia medioambiental y pueda ser un ejemplo de utilidad para otras ciudades. Con ese objetivo, el proyecto ha hecho público recientemente un “Modelo de Machine Learning para la caracterización de la Ciudad Patrimonio de Salamanca mediante el análisis de la vegetación” basado en técnicas de aprendizaje no supervisado a través de tecnología que permite segmentar las zonas de la ciudad aplicando distintas variables y estableciendo zonas climáticas diferenciadas a nivel local. 
 
Para esta segmentación de zonas se han utilizado variables de procedencia variada en relación con las características físicas de la ciudad:
 
  • Información catastral de la directiva INSPIRE (ocupación de suelo, alturas de los edificios, etc)
  • Información sobre capas de vegetación existente en la ciudad a través del inventario de vegetación del departamento municipal de Medio Ambiente
  • Índice de vegetación normalizada (NDVI), variable obtenida vía satélite que sirve para estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación proporcionado por el programa Copernicus de la UE a través de Satélites. 
  • Índice de impermeabilización del suelo proporcionado por el programa Copernicus de la UE a través de Satélites. 
  • Temperatura superficial procedente del satélite LANDSAT de la NASA/USGS 
Tras la extracción, transformación y carga de los datos obtenido a través de estas variables, que se han gestionado a través de un modelo a partir de algoritmos de Machine Learning No Supervisado tipo clustering o agrupamiento, esta información puede extrapolarse a otras zonas de la ciudad que tienen características similares e incluso a otras ciudades que, como Salamanca, se encuentren con el reto de aplicar la estrategia de red de infraestructura verde en una ciudad Patrimonio de la Humanidad. 
 
Este Modelo, que ha sido desarrollado por el Ayuntamiento de Salamanca y el Grupo de Investigación BISITE de la Universidad de Salamanca y liderado por el arquitecto Román Andrés, puede consultarse aquí.


*Imágenes cedidas por el Proyecto LIFE Vía de la Plata

Palabras clave: infraestructura verde, sbn, proyecto Life, biodiversidad, Salamanca, SUDs, Machine learning, monitorización, inteligencia artificial
Imprimir