Caracterización predial de un terreno de más de 1.000 hectáreas en Cochamó, región de Los Lagos, Chile. Proceso de análisis y descripción detallada del predio, que incluye información sobre su ubicación, extensión, uso del suelo, características topográficas, y elementos naturales o artificiales presentes, así como el marco regulatorio, normativo y legal bajo el que se rige. Este análisis es esencial para la gestión, planificación y regulación de tierras, así como para la toma de decisiones en contextos urbanos y rurales.

Se parte del análisis basado en un Modelo Digital de Elevación (DEM) para extraer, generar y presentar información relevante para la toma de decisiones. La imagen de arriba muestra la dirección hacia la cual se inclina cada parte del terreno (orientación de laderas) y la inclinación o pendiente de la superficie.La vista conjunta de estos análisis permite comprender mejor las características del terreno, incluyendo la dirección de las pendientes y la inclinación del terreno, lo cual es útil para estudios de hidrología, ecología, planificación urbana, rural o agrícola.

El análisis de acumulación de aguas o escorrentías que muestra la imagen de arriva, analiza e identifica las rutas de flujo de agua sobre la superficie del terreno. Esta función calcula las direcciones de flujo y las acumula para determinar las áreas de concentración de agua, permitiendo comprender cómo se mueve el agua a través del paisaje. El análisis de escorrentías es fundamental para la gestión de recursos hídricos, la planificación de infraestructuras, la prevención de inundaciones, la determinación de áreas de riesgo y la conservación del medio ambiente.

Las herramientas de machine learning y deep learning se utilizan para la clasificación de bosques mediante el análisis de imágenes satelitales y datos de sensores remotos. Estas tecnologías emplean algoritmos que aprenden a reconocer patrones y características específicas de diferentes tipos de vegetación. En machine learning, se utilizan métodos como los árboles de decisión y las máquinas de vectores de soporte, mientras que el deep learning emplea redes neuronales convolucionales para un análisis más profundo y preciso. Estas herramientas clasifican el bosque en diversas categorías, como tipos de árboles y zonas de densidad, permitiendo una gestión más eficiente de los recursos forestales, monitoreo de la biodiversidad y planificación de la conservación. El resultado es un mapa temático que muestra la distribución y abundancia de diversas especies vegetales, lo que es útil para la gestión de recursos naturales, la planificación del uso del suelo, la conservación de la biodiversidad y estudios ecológicos.

Las representaciones sombreadas como las de la imagen superior, modelan el terreno a partir del mismo Modelo Digital de Elevación (DEM) y simula cómo la luz incide sobre este, creando sombras que resaltan las variaciones en la elevación y la forma del paisaje. El resultado es una imagen que proporciona una visualización tridimensional del terreno en un mapa bidimensional, lo cual es útil para la interpretación visual de las características topográficas, la planificación del uso del suelo, la gestión de recursos naturales y la presentación cartográfica.

El uso combinado de herramientas de análisis SIG, junto con técnicas avanzadas de machine learning y deep learning, permiten realizar una evaluación informada y exhaustiva de grandes predios. Estas herramientas integran datos topográficos, hidrológicos, de vegetación y de elevación, proporcionando una visión detallada del terreno y sus características. Al analizar cómo el agua fluye, la inclinación y orientación de las pendientes, la distribución de especies vegetales y la representación tridimensional del terreno -entre otros factores-, se puede planificar el uso del suelo de manera óptima y alineado con la normativa vigente. El fin es aprovechar al máximo los potenciales naturales del predio, mitigando los riesgos ambientales, para desarrollar proyectos rentables y al mismo tiempo sostenibles.