Mónica Vásquez
Colaborador
Desde el cielo, Medellín es como una obra de arte con trazos multiformes y heterogéneos.Sobre el verde de su geografía montañosa se advierten los colores de tejas de barro, techos de zinc, piscinas, cultivos y construcciones.
Eso es lo que a simple vista se aprecia en las fotografías aéreas de alta resolución del grupo de investigación Research in Spatial Economics (Rise) de la Universidad EAFIT, normalmente usadas para hacer cartografía, diferenciar las coberturas de la Tierra o saber en dónde hay vías o construcciones.
Lo más interesante de estas imágenes satelitales es que también permiten cuantificar el grado de pobreza a escala intraurbana, gracias a un algoritmo que sirve para extrae datos socioeconómicos a escala (barrios o polígonos), y cuyo modelo puede usarse para disminuir el costo de encuestas socioeconómicas, así como para elaborar estimaciones censales.
En la investigación se extrajo información de la composición de las coberturas del suelo usando un algoritmo de clasificación de imágenes.
A partir de la utilización de estas fotografías en estudios sobre medio ambiente y urbanismo por parte de Jorge Eduardo Patiño Quinchía, consultor del Rise, Juan Carlos Duque Cardona, profesor del Departamento de Economía de EAFIT, le planteó la posibilidad de relacionar una imagen de satélite de un barrio o zona urbana con datos socioeconómicos.
Juan Carlos, coordinador del Rise, trajo de sus recuerdos a un profesor que tuvo en Estados Unidos, gestor de un proyecto parecido, y le entregó a Jorge una copia de un paper de un trabajo hecho en África. En este estudio se buscaba estimar un índice de pobreza a partir de imágenes en las que no lograron cuantificar, pero sí identificar zonas con apariencia de tugurios o favelas.
Esa fue la génesis de esa investigación, que estuvo seguida por la búsqueda de información de Medellín, una imagen completa de la ciudad y el intento con varias técnicas de análisis de imagen para determinar cuáles variables se podían extraer y cómo se relacionaban con las socioeconómicas. Dicho estudio hace parte de la tesis de doctorado de Jorge Patiño.
Metodología
El proyecto empezó con una revisión de la literatura para conocer lo que se hacía en el mundo en temas socioeconómicos con imágenes de satélite, y encontraron que mucha gente, en otras ciudades, había hallado relaciones entre la presencia de vegetación en un barrio y pobreza o tasas de crimen, entre otras.
“Logramos integrar unos datos de índices de pobreza para toda la ciudad de Medellín y extraer de la imagen tres variables que arrojan unos números que se pueden usar como datos cuantitativos”, explica el ingeniero geólogo Patiño.
Una variable es la de cobertura del terreno, donde identifican cuáles zonas tienen vegetación, superficies impermeables, techos de barro y piscinas. Estos factores son un indicador de los ingresos en Medellín y los índices de pobreza. Por ejemplo, donde es más alta la densidad de piscinas por kilómetro cuadrado significa que en ese barrio hay un mayor poder adquisitivo, si se tiene en cuenta sus costos de instalación y mantenimiento.
Las otras dos variables son las de textura y las de la estructura de los elementos dentro de los polígonos, que denotan si un barrio está organizado con una malla vial cuadriculada o con una estructura más orgánica, con calles poco rectas, curvilíneas y estrechas, en las que todo se ve más atiborrado debido al poco espacio disponible entre las viviendas.
Radiografía de Medellín
De acuerdo con los académicos, la investigación se realizó con base en datos de Medellín, por tratarse de la segunda ciudad más grande del país y, además, por ser todavía una de las urbes con más desigualdades socioeconómicas.
“Esta ciudad es un sitio útil para llevar a cabo estudios de variaciones intraurbanas porque ha experimentado altas tasas de crecimiento poblacional desde la década de 1950, y el crecimiento urbano no planeado en algunas partes de la ciudad produjo un alto grado de heterogeneidad espacial en las características físicas y socioeconómicas de sus barrios”, sostienen en el estudio los investigadores.
Con estos insumos definieron el indicador de las piscinas ya mencionado, así como el de la cobertura de techos de arcilla o construidos con tejas de barro, que caracteriza los barrios donde el índice de pobreza es más bajo, ya que estos son más difíciles de instalar y requieren mayor mantenimiento que los páneles industriales (grises o de zinc), menciona el consultor Patiño.
Dentro de esas variables más abstractas, que dan cuenta de si la zona es más o menos organizada, encontraron que los sectores con vías más anchas y rectilíneas tienen índices de pobreza más bajos que las zonas de la ciudad donde la malla urbana es más apretada y con más curvas, menos espacios disponibles y viviendas más atiborradas, lo que refleja índices de pobreza más altos.
“Este análisis va más allá del estudio descriptivo y cualitativo. Pasamos a cuantificar esa información y a hacer modelos econométricos con esto, de manera que hicimos regresiones estadísticas entre los índices de pobreza y dichas variables, así como diversos modelos que permitieran ver cuáles combinaciones de variables funcionan mejor”, afirma Patiño, quien es magíster en Ciencias de la Tierra, con Diploma de Estudios Avanzados en Cartografía y Sistemas de Información Geográfica.
Los modelos obtenidos para Medellín permiten explicar hasta el 60 por ciento de la variación en los índices de pobreza, un valor socioeconómico importante si se tiene en cuenta que los estudios que hay en el mundo, como los desarrollados en África, logran evidenciar solo hasta el 45 por ciento de dicho indicador, asegura el investigador Patiño.
Alcance
Con base en ese porcentaje de acierto, esos modelos pueden servir para identificar las zonas de la ciudad que tienen mayores índices de pobreza, solamente utilizando la imagen, y sin hacer mediciones de encuesta.
En este sentido, Jorge asegura que dicho modelo puede ser usado por el Banco Mundial, la Organización de las Naciones Unidas y el Banco Interamericano de Desarrollo, que se interesan en herramientas para determinar las zonas más pobres de una ciudad, pero sobre todo en urbes o pueblos con pocos recursos y, por tanto, con pocos datos.
Análisis de imagen satelital, nueva línea del Rise
Esta nueva línea de análisis de imagen satelital del grupo Research in Spatial Economics (Rise) complementa las ya implementadas: la de análisis espacial y la de algoritmos.
“Lo que hacemos es aprovechar esta nueva línea y ponerla a interactuar con las demás dentro del grupo, para generar productos tanto científicos como de transferencia tecnológica que sean innovadores. Por eso estamos aplicando a fondos internacionales que nos ayuden a financiar la investigación en el futuro”, afirma Juan Carlos Duque Cardona, coordinador del Rise.
En la actualidad aplicaron a una institución internacional llamada Usaid, en busca de fondos para financiar la continuación de esta investigación por un año más, pero ahora con recursos externos.
Globos de gran altitud
La Universidad EAFIT desarrolló un globo de gran altitud, el único del país que participó en el concurso internacional Global Space Balloon Challenge en 2014. Este globo sirve para tomar fotografías desde alturas entre 20 y 30 kilómetros.
“Las imágenes capturadas con esos globos podrían servir para este tipo de trabajo. Nosotros usamos una imagen satelital que habíamos adquirido para un proyecto que hicimos con la Alcaldía de Medellín, pero esas imágenes que se van a capturar con los globos tienen el potencial para estimar información socioeconómica en sectores de la ciudad”, apunta Jorge Patiño.
José Ignacio Marulanda Bernal, profesor titular del Departamento de Ciencias Físicas y director del Grupo de Electromagnetismo Aplicado que creó el globo, precisa que este proyecto hace parte de las actividades que le apuntan a la creación de un Centro de Integración y Desarrollo Aeroespacial de la Institución.
Investigadores
Juan Carlos Duque Cardona
Administrador de Empresas, Universidad Nacional de Colombia (sede Manizales); magíster en Economía y Empresa, Universidad Pompeu Fabra (España), y PhD en Estudios Empresariales, Universidad de Barcelona (España). Es docente de la Escuela de Economía y Finanzas de EAFIT y director del grupo Research in Spatial Economics (Rise). Áreas de interés: investigación de operaciones, análisis de datos espaciales, econometría espacial y geocomputación.
Jorge Eduardo Patiño Quinchía
Ingeniero geólogo, Universidad Nacional de Colombia (sede Medellín); magíster en Ciencias de la Tierra y magíster en Geodesia, Cartografía y Sistemas de Información Geográfica, con un Diploma de Estudios Avanzados en Cartografía y Sistemas de Información Geográfica de la Universidad Politécnica de Valencia (España). En esa universidad es candidato a doctor en Geodesia, Cartografía y Sistemas de Información Geográfica. Su tesis doctoral, dirigida por Juan Carlos Duque Cardona, es sobre el uso de sensores remotos para la aproximación de variables socioeconómicas en zonas urbanas. Es consultor del grupo Research in Spatial Economics (Rise).