Información Geoespacial y Ciencia de Datos, su relación con ODS/DByF, Colaboración y Sinergia

Dr. Luis Reynoso (UNCo-FaI, DPCeIT, GTT AyC IDERA)

07-06-2024

Motivación


El mundo enfrenta desafíos cada vez mayores: ¿cómo fortalecernos para enfrentar el cambio climático? ¿Cómo construir economías fuertes con igualdad para todos y crear un futuro sostenible? ¿Cómo proteger nuestras ciudades y aprovechar el poder de la tecnología para el bien común?

¿Podremos dar sentido a los problemas del futuro? Desigualdad, cambio climático, sostenibilidad, superpoblación.



Motivación


Hoy estamos al borde de una cuarta revolución industrial que transformará nuestras vidas por completo. En este momento, muchas tecnologías están uniendo esfuerzos para revolucionar las nuevas industrias y dar forma a un mundo mejor.

La inteligencia artificial no se alcanza sin datos, y los datos geoespaciales son cruciales. Nos proporcionan información vital sobre nuestro territorio, ayudando a tomar decisiones basadas en evidencia y a implementar estrategias para el desarrollo sostenible.



¿Que es la Información Geoespacial (IG)?

ONU-IGIF Consejo Económico, 2022


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¿Que es la Información Geoespacial (IG)?

  • La información geoespacial provee la plataforma de integración para todos los datos digitales que tienen una dimensión de localización IGIF, 2024.

ONU-IGIF Consejo Económico, 2022


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¿Que es la Información Geoespacial (IG)?

Describe las relaciones de esos fenómenos con objetos y datos conexos. La IG está compuesta por datos que hacen referencia a una ubicación o lugar. Establece una conexión digital entre las personas, los lugares, las actividades y el entorno. ONU-IGIF Consejo Económico, 2022


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Universidades

Instalar R y R Studio: Link Descarga


Infraestructuras de Datos Espaciales

  • Las IDE facilitan el transporte de información geoespacial.


Las IDE promueven el desarrollo social, económico y ambiental del territorio.

  + Infraestructura de Transporte y Movilidad
  + Infraestructura de Comunicaciones
  + Infraestructura de Energía
  + Infaestructura de Salud
  + Infraestructura Educativa
  + Infraestructura de Saneamiento y Agua
  + Infraestructura de Seguridad
  + Infraestructura de Gestión de Residuos
  + Infraestructura de Desarrollo Económico
  + Infraestructura de Turismo y Cultura
  + Infraestructura Social

Infraestructura de Datos Espaciales

En este nuevo siglo las formas de publicar y consumir cartografía han cambiado . Los productos cartográficos tienen formato digital y son objeto de consumo e intercambio.

Cada fuente de Información Geoespacial es responsable del mantenimiento de dicha información. Cada servidor de datos de la IDE se denomina también nodo IDE.


GIS e IDE

Capacidad y Educación: IG & Educación Formal

Mapa de Titulaciones en IG de la página web de IDERA está dividido en tres niveles: pregrado, grado y posgrado.

Como ofertas destacadas, se encuentran las carreras de: Geografía, Topografía, Cartografía, Agrimensura, Ingeniería en Agrimensura, Geodesta, Geología, Geofísica, Tecnologías de Información Geográfica (TIC) y Sistemas de Información Geográfica ( SIG) incluida dentro de la categoría de Sistemas.

Como fuente de datos principal, a la Secretaría de Políticas Universitarias (SPU) de la Nación, con última fecha de actualización febrero 2024. La localización de las unidades académicas se obtuvo del geoservicio WFS del Mapa Educativo Nacional.

Capacidad y Educación: Cant. de Carreras

Oferta académica destacada en IG

Oferta académica relacionada a IG

IG y Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Hoja de Ruta Geoespacial de los ODS. Los ODS dependen en gran medida de la IG y de las Observaciones de la Tierra (OT) como datos primarios para relacionar a las personas, la economía y el medio ambiente con una ubicación, y para medir donde se está avanzando o no, a niveles subnacionales y locales “desagregados”.

IG y Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

¿Qué entendemos por localización de ODS?

  • La localización refiere a la adaptación y personalización de los ODS a nivel local, regional o nacional.

IG el tipo fundamental para localización de ODS

Hoja de Ruta Geoespacial de los ODS. Los ODS dependen en gran medida de la IG y de las Observaciones de la Tierra (OT) como datos primarios para relacionar a las personas, la economía y el medio ambiente con una ubicación, y para medir donde se está avanzando o no, a niveles subnacionales y locales “desagregados”.


Importancia IG

Argentina

La superficie sembrada con cultivos anualmente oscila entre 30 y 40 millones de hectáreas

El país cuenta con significativos recursos de petróleo y gas.


Debido a su extensa costa atlántica y la riqueza de sus aguas en diversidad marina, la industria pesquera es una porción importante de la economía del país.

IG y Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

¿Qué es la sostenibilidad?

La sostenibilidad es un objetivo social para que las personas coexistan en la Tierra durante mucho tiempo. La sostenibilidad suele tener tres dimensiones (o pilares): ambiental, económica y social.Purvis et al., 2017 Incluye abordar problemas ambientales clave, incluido el cambio climático y la pérdida de biodiversidad. La idea de sostenibilidad puede guiar las decisiones a nivel global, nacional e individual.

¿Qué es el desarrollo sostenible?

El desarrollo sostenible es el desarrollo que satisface las necesidades de las generaciones presentes sin comprometer el desarrollo de las generaciones futuras para satisfacer sus propias necesidades.

Hoja de Ruta Geoespacial de los ODS. Los ODS dependen en gran medida de la IG y de las Observaciones de la Tierra (OT) como datos primarios para relacionar a las personas, la economía y el medio ambiente con una ubicación, y para medir donde se está avanzando o no, a niveles subnacionales y locales “desagregados”.

Objetivos de Desarrollo Sostenible

Objetivos de Desarrollo Sostenible

¿Qué entendemos por localización de ODS? (adaptación, implementación y seguimiento)

  • La localización refiere a la adaptación y personalización de los ODS a nivel local, regional o nacional.
  • Se reconoce que las soluciones no son necesariamente universales y que deben adaptarse a las realidades locales para lograr un desarrollo sostenible efectivo y significativo.

Documentos útiles:

  • El Consejo Nacional de Coordinación de Políticas Sociales, como órgano rector de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en nuestro país, conduce el proceso de adaptación a nivel nacional y acompaña técnicamente a aquellos gobiernos provinciales y municipales que manifiesten su interés en incorporar los principios y contenidos de la Agenda 2030 y los ODS.

  • Definir indicadores para ODS haciendo uso de IG, permite la formulación de políticas basadas en evidencia, la cual se refiere al método de desarrollo de políticas que consulta hechos y evidencia creíble y relevante para tomar decisiones, por encima de opiniones o teorías políticas.

Objetivos de Desarrollo Sostenible

Documentos útiles:


Todos los organismos deberían definir los indicadores de ODS en aquellas temáticas de su competencia, a partir de la información geoespacial que administran.

IG para ODS de Personas (Social)


Fuentes: Referencia 1, ISSN 0167-6369 Volume 192 (1) Environ. Monit. Assess. (2020) 192:1-21 Referencia 2

IG para ODS del Planeta (ambiental)


Fuentes: Referencia 1, ISSN 0167-6369 Volume 192 (1) Environ. Monit. Assess. (2020) 192:1-21 Referencia 2

IG-ODS Prosperidad (Económico), Paz y Alianzas


Fuentes: Referencia 1, ISSN 0167-6369 Volume 192 (1) Environ. Monit. Assess. (2020) 192:1-21 Referencia 2

Hoja de Ruta Geoespacial de los ODS

La visión de la Hoja de ruta geoespacial de los ODS es que la información geoespacial y la basada en la localización sean reconocidas y aceptadas como tipo de datos oficiales para los ODS y sus indicadores globales.

La Hoja de ruta ayuda a comunicar, orientar y mejorar el conocimiento de la IG, las Observaciones de la Tierra (OT) así como las fuentes, herramientas y métodos de datos relacionados, para informar y apoyar la implementación, medición y seguimiento de los ODS según las circunstancias de cada país. Las tres fases de esta Hoja de ruta detallan cómo y por qué se necesita la IG y cómo se puede utilizar para apoyar a los países en sus implementaciones.







Hoja de Ruta

Vinculando Fuentes de IG y ODS

https://opendata.fi.uncoma.edu.ar/IDERA/TableroIDE-ODS-DByF.html

Si queres colaborar con el proyecto, podrias enviar un email a si conoces una de estas fuentes de IG y consideras que falta una asociación con un ODS particular. La tendremos presente (será esta una convocatoria abierta, un aporte pequeño para un logro de todos).

Vinculando Fuentes de IG y DByF

https://opendata.fi.uncoma.edu.ar/IDERA/TableroIDE-ODS-DByF.html

Academia: Mapeo de ODS

  • El tablero se encuentra en una etapa preliminar.
  • Hasta el momento se ha analizado:
    • Información de los proyectos de investigación. Se analizaron sus atributos:
      • Cantidad de Proyectos de Investigación por Unidad Académica
      • Cantidad de Proyectos por tipo de investigación
      • Cantidad de Proyectos según Disciplina
      • Cantidad de Proyectos según Objetivo
      • Treemap agrupado por Disciplina y Objetivo
    • Cantidad de Proyectos por ODS (dos graficos polares y uno de barra).
    • Treemap de Cantidad de Proyectos por ODS
    • Treemap de Cantidad de Proyectos por ODS y por Unidad Académica
    • Para cada Unidad Académica: la cantidad de proyectos para cada ODS
    • Para cada ODS: la cantidad de proyectos por Unidad Académica
    • Para cada ODS: Nube de palabras de todos los resúmenes de los proyectos de investigación


Enlace a Tablero Preliminar

Marco Integrado de Información Geoespacial

  • La información Geoespacial es un componente critico de la infraestructura y conocimiento económico de un pais.

  • El uso y los beneficios asociados de la información geoespacial se extienden a todos los gobiernos, empresas y ciudadanos, y desde el nivel nacional hasta el de las ciudades y las pequeñas comunidades.

  • Enlace a resumen de la Vía Estratégica 8: Capacidad y Educación: enlace

  • Obs: Gobernanza: manera de gobernar que se propone como objetivo el logro de un desarrollo económico, social e institucional duradero, promoviendo un sano equilibrio entre el Estado, la sociedad civil y el mercado de la economía.


El Marco IGIF se estructura en 9 vías Estratégicas agrupadas en tres (3) áreas principales de influencia: Gobernanza, Tecnología y Personas.

Interacción Jurisdiccional

Desarrollo de Capacidades: Ciencia de Datos

“¿Qué es la ciencia de datos?”

La ciencia de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar, utilizando estadísticas y técnicas de visualización y aprendizaje automático con el propósito de sacar conclusiones sobre esa información.

  • Diagrama de Venn de ciencia de datos de Drew Conway: La ciencia de datos es la intersección de tres sectores.

Consultar productos: https://opendata.fi.uncoma.edu.ar/


Proceso de Ciencia de Datos Geoespaciales


Importación de datos

GIF sf
Permite leer archivos shp como asi tambien leer geoservicios WFS.
OSMDATA
Permite descargar información de OpenStreetMap utilizando consultas overpass query (función opq())
rgee
Permite la operacion en la nube junto a Google Earth Engine
rsdmx
Permite la importación de archivos sdmx
json
Permite la importación de archivos json
googlesheets4
Permite la importación de una planilla gsheets

Operaciones con datos alfanuméricos

Operaciones con datos geográficos

Hojas de Truco (cheat-sheets)

Cada paquete de R tiene un icono con forma de hexágono.

Cada paquete de R, provee funcionalidades, y generalmente tiene asociado una cheat-sheet que condensa las funciones más importantes del paquete.

Ejemplo Operaciones

Ej. Mapas Coropléticos, Categóricos y Minicharts

Ejemplo OSM

OSM son las siglas de OpenStreetMap El paquete de R osmdata provee datos geoespaciales de un amplio rango de objetos y propiedades espaciales del mundo entero. La función available_features() puede ser utiliza para listar los features de OSM. Una lista de los features disponibles se pueden encontrar en la wiki de Open Street Map

La importancia de los datos y la IG

Importancia de Contar con Datos

  • Los datos geoespaciales son fundamentales en muchos modelos de inteligencia artificial (IA) porque proporcionan información contextual crucial sobre la ubicación y las características espaciales de los fenómenos estudiados.

Estos datos pueden incluir coordenadas geográficas, imágenes satelitales, datos de clima, topografía, distancia a centros de acopio, distancia a lagos o cursos de agua, NDVI, entre otros.

Variables independientes y Dependientes

Variables independientes y Dependientes

Variables en Modelos de IA

Variables independientes y Dependientes

Ej Arbol de Decisión Ames


Recurso: Tidy Modeling with R, Max Kuhn y Julia Silge, O’Reilly

Modelos

  1. Predicción de Deslizamientos de Tierra

    • Descripción: Utilizar IA para predecir la probabilidad de deslizamientos de tierra en una región específica.
    • Detalles:
      • Datos necesarios: Datos de elevación, inclinación del terreno, tipo de suelo, precipitación, uso del suelo, vegetación, y antecedentes de deslizamientos.
      • Modelos: Redes neuronales, árboles de decisión, y máquinas de soporte vectorial.
      • Ejemplo: Un modelo de ML puede ser entrenado con datos históricos de deslizamientos y condiciones geológicas para predecir futuros eventos en función de las condiciones actuales y proyectadas.


Modelos


  1. Predicción de Precios de Viviendas

    • Descripción: Utilizar ML para estimar los precios de viviendas en diferentes áreas geográficas.
    • Detalles:
      • Datos necesarios: Características de las viviendas (tamaño, número de habitaciones, estado), datos demográficos, proximidad a servicios (escuelas, hospitales), datos históricos de ventas, y datos económicos.
      • Modelos: Regresión lineal, bosques aleatorios, y redes neuronales.
      • Ejemplo: Aplicaciones de Real State; para valuación de parcelas por parte de IDECOR y Catastro Cordobés.

Modelos

  1. Monitoreo y Predicción de la Deforestación

    • Descripción: Utilizar IA para detectar y predecir patrones de deforestación en áreas forestales.
    • Detalles:
      • Datos necesarios: Imágenes satelitales, datos de cobertura forestal, información sobre actividades humanas (agricultura, urbanización), y datos climáticos.
      • Modelos: Redes neuronales convolucionales (CNN) para análisis de imágenes, modelos de series temporales para predicción de tendencias.
      • Ejemplo: Google Earth Engine utiliza ML para analizar imágenes satelitales y detectar cambios en la cobertura forestal, ayudando a organizaciones a monitorear y actuar contra la deforestación ilegal.


Modelos


  1. Gestión y Planificación de Recursos Hídricos
    • Descripción: Utilizar ML para gestionar y predecir la disponibilidad y demanda de recursos hídricos.
    • Detalles:
      • Datos necesarios: Datos de precipitación, caudal de ríos, consumo de agua, datos de uso del suelo, y datos climáticos.
      • Modelos: Redes neuronales recurrentes (RNN), modelos ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average).
      • Ejemplo: Las autoridades de gestión de agua pueden utilizar IA para predecir sequías y planificar la distribución eficiente de agua en diferentes regiones, optimizando así el uso de este recurso crítico.

Modelos

  1. Análisis y Predicción del Tráfico

    • Descripción: Utilizar IA para analizar patrones de tráfico y predecir congestiones en tiempo real.
    • Detalles:
      • Datos necesarios: Datos de tráfico en tiempo real, datos históricos de tráfico, datos meteorológicos, y datos de eventos locales.
      • Modelos: Redes neuronales profundas, modelos de series temporales, y algoritmos de optimización.
      • Ejemplo: Google Maps utiliza algoritmos de IA para predecir condiciones de tráfico y proporcionar rutas alternativas a los usuarios, mejorando así la eficiencia del transporte urbano.


Modelos


  1. Agricultura de Precisión

    • Descripción: Utilizar IA para optimizar la producción agrícola mediante el análisis de datos geoespaciales.
    • Detalles:
      • Datos necesarios: Imágenes satelitales, datos del suelo, datos meteorológicos, datos de rendimiento de cultivos, y datos de sensores IoT en el campo.
      • Modelos: Redes neuronales, modelos de clasificación y regresión.
      • Ejemplo: Las plataformas de agricultura de precisión pueden predecir el rendimiento de los cultivos y recomendar prácticas de manejo específicas, como la aplicación de fertilizantes y riego, basándose en el análisis de datos geoespaciales.
      • Estas aplicaciones muestran cómo la integración de la IA con datos geoespaciales puede proporcionar soluciones avanzadas y eficientes a problemas complejos en diversas áreas.

Variables independientes y Dependientes

Particionamiento de Datos para Entrenamiento y Validación

Métodos Aplicables

Algunos de los métodos aplicables son:

  • Regresión Lineal: Utilizado para predecir valores continuos.

  • Árboles de Decisión: Útil para variables categóricas y continuas, proporciona interpretabilidad.

  • Redes Neuronales: Capaces de capturar relaciones complejas en los datos, especialmente útiles en análisis de imágenes geoespaciales.

  • Random Forests: Combina múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión y reducir el sobreajuste.

Colaboración y Sinergia


  • La generación de alianzas de colaboración es fuente de innovación. ODS 17 Alianza para lograr los objetivos (ONU) y Vía estratégica 7 Partnership (IGIF)
  • El análisis e intervención ambiental, social y económico requiere de un trabajo y estudio colaborativo intersectorial, interdisciplinario e interorganizacional.
  • Los colaboración es una forma de liderazgo.
  • La localización de ODS requiere colaboración
  • Pensar en todos los actores es parte de No dejar a nadie atrás.
  • Solo entre los actores locales, regionales, se lograrán territorios y ciudades sustentables.

Ciudades Inteligentes


Una ciudad inteligente y sostenible es “una ciudad innovadora que utiliza la tecnología de la información y la comunicación y otros medios para mejorar la calidad de vida, la eficiencia de las operaciones y los servicios urbanos y la competitividad” Jefatura de Gabinete.

Las ciudades inteligentes son aquellas que usan la tecnología como herramienta para optimizar la eficiencia de la urbe y de su economía, siempre y cuando sirva para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos y proteger la naturaleza.

Ciudades Inteligentes


Características de una ‘Smart City’

  • Empleo de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC).
  • Automatización y control de edificios.
  • Planificación urbana eficiente.
  • Movilidad urbana y transporte público sostenible.
  • Gestión inteligente de los residuos sólidos.
  • Mejora de la sostenibilidad medioambiental.

Economía del Conocimiento


Secretarias dependendientes del Ministerio de Economía:

Conclusiones

  • información geoespacial es considerada por Naciones unidas como el tipo de dato fundamental para la definición y seguimiento de indicadores para la localización de ODS y la agregacion en distintas unidades geográficas.

  • El Marco integrado de Información Geoespacial (ONU-IGIF) busca el uso eficiente de la información geoespacial.

  • Definir indicadores precisos basados en la evidencia, en IG y Observaciones de la tierra, nos permitirá construir territorios y ciudades sostenibles y resilientes y estar preparados para afrontar cambios.


  • afianzar el trabajo en red para fortalecer la difusión de la Agenda 2030 y e impulsar el proceso de adaptación provincial y la localización de los ODS.

  • Es necesario trabajar en forma colaborativa en relación a la informacion geoespacial, DByF y ODS, para lograr sinergia intersectorial e interdisciplinaria. .

  • A través de la asociación de fuentes de IG (capas) con ODS y DByF es posible detectar colaboradores y asociarse con otros socios para establecer alianzas estratégicas.

  • Tenemos que poder integrar información geospacial disponible, para realizar análisis y estudios que sean útiles para la comunidad.

Conclusiones

  • Los datos son esenciales para la planificación y toma de decisiones, y para aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial. Es fundamental compartir experiencias.

  • Debemos fortalecer los recursos humanos de la economía del conocimiento asociada a las IDE y OT, en articulación con los gobiernos locales. Debe ser este un desafío federal.

+ Estudie ciencas geoespaciales y ciencias de datos, el mundo necesitará más científicos de datos y técnicos.

  • Es necesario que haya más colaboración institucional, coordinación, interoperabilidad e integración a través de los distintos sistemas y plataformas jurisdiccionales de información.

Motivación


El mundo enfrenta desafíos cada vez mayores: ¿cómo fortalecernos para enfrentar el cambio climático? ¿Cómo construir economías fuertes con igualdad para todos y crear un futuro sostenible? ¿Cómo proteger nuestras ciudades y aprovechar el poder de la tecnología para el bien común?

¿Podremos dar sentido a los problemas del futuro? Desigualdad, cambio climático, sostenibilidad, superpoblación.



Motivación


Hoy estamos al borde de una cuarta revolución industrial que transformará nuestras vidas por completo. En este momento, muchas tecnologías están uniendo esfuerzos para revolucionar las nuevas industrias y dar forma a un mundo mejor.

La inteligencia artificial no se alcanza sin datos, y los datos geoespaciales son cruciales. Nos proporcionan información vital sobre nuestro territorio, ayudando a tomar decisiones basadas en evidencia y a implementar estrategias para el desarrollo sostenible.