El proyecto LIFE Vía de la Plata, que creará un gran corredor verde a su paso por Salamanca tiene, como uno de sus principales objetivos, la monitorización de las acciones llevadas a cabo para poder planificar mejor las actuaciones futuras y anticipar posibles escenarios que ayuden a mitigar el cambio climático en la ciudad. En este sentido, el proyecto ha desarrollado un modelo de Machine Learning para el análisis urbano, 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.
Una vez analizados los datos, el estudio ha definido 6 clústeres o áreas con características diferenciadas dentro del área urbana donde el tipo de actuaciones que se lleven a cabo en materia medioambiental y, en general, de planificación urbana, deben ser distintas y adaptadas a la singularidad de cada una de ellas. Se trata de una información de gran valor que permite enfocar el desarrollo de la ciudad de Salamanca de un modo más certero, respondiendo a las necesidades de cada espacio para una mejor adaptación al cambio climático.
El desarrollo de este estudio, ha generado una serie de materiales disponibles para consulta en la web del proyecto LIFE Vía de la Plata en este enlace y también a través de una serie de vídeos en los que responsables técnicos del proyecto desgranan los principales detalles de cómo se ha desarrollado este “Modelo de Machine Learning para la caracterización de la Ciudad Patrimonio de Salamanca mediante el análisis de la vegetación”, en una formación realizada para personal municipal.
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, se incluye dentro de las acciones de replicabilidad del proyecto LIFE Vía de la Plata y la generación de distintos modelos de utilidad o herramientas para la toma de decisiones que sirvan para aplicar medidas eficaces para favorecer la adaptación climática de Salamanca y otras ciudades europeas.
