Redes neuronales artificiales en la aplicación del crecimiento de la mancha urbana - Jiménez-López, Eduardo; López-Rivera, Luis Antonio (Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI, 2023)
El objetivo de este trabajo es el uso de redes neuronales artificiales y autómatas celulares que apoyen las decisiones de planeación urbana en México. Proponemos modelo automatizado que predice el crecimiento urbano vertical, utilizando factores socioeconómicos y geográficos. Se presenta un modelo multidisciplinario que maneja redes neuronales artificiales, autómatas celulares, métodos de análisis espacial, procesamiento de imágenes que permiten proyectar y simular diferentes escenarios de crecimiento urbano. Todo esto está integrado en QGIS a través del lenguaje de programación Python. El modelo se prueba en ciudades mexicanas como Ciudad de México, Guadalajara y Monterrey durante los años 2015-2020. Se obtuvieron rangos de confiabilidad de 72% a 76%, validados por: i) el número promedio de rascacielos proyectados, ii) Posición usando el índice Kappa, y iii) Valor en la imagen usando el índice Jaccard. Con esto proponemos una técnica que permite tomar decisiones mejor informadas para la planificación urbana y anticipar nuevas necesidades de infraestructura, proyecciones y normativas.