Geodatos
ML + Imágenes de satélite = Obtención de densidades de población en países en desarrollo para mejorar la gestión de recursos.
Escrito por:
Pablo Arca, 12/04/2019



La compañía estadounidense Facebook lanzó hace más de 2 años un proyecto que pretende ayudar a los países en desarrollo a obtener datos reales de las densidades de población por edificio en el continente africano.

Más concretamente, el equipo de Facebook de AI con sede en Boston dividió imágenes de satélite en cuadrículas de 30x30 y luego utilizó técnicas de Machine Learning para analizar cada cuadrícula en busca de pistas que le indicara que ahí se encontraba algún asentamiento humano. Una vez que se analizaron las imágenes y se pudo ver dónde se localizaban las viviendas, se combinaron estos datos con los del censo disponible, para averiguar cuánta gente podría estar residiendo en las viviendas analizadas.

Si la idea central era averiguar dónde se concentra exactamente la población (actualmente se sabía cuánta población se concentraba por territorios, no por edificios), con este proyecto lo han conseguido.

Algunas organizaciones de salud pública ya se han pronunciado y han remarcado que estos datos tan valiosos serán utilizados para campañas de fumigación contra la malaria, por ejemplo.

Otra organizaciones como la Cruz Roja han logrado, junto con el proyecto de Missing Maps, realizar una campaña en contra de la rubéola y sarampión más estratégica, centrando sus esfuerzos a nivel de edificaciones en las zonas habitadas, pudiendo abarcar más territorio con menos efectivos.

Dejando de lado otros tipos de intereses, el proyecto merece todo el reconocimiento ya que ayudará sobre todo a los gobiernos de países en desarrollo a atacar ciertos problemas que arrastran desde hace mucho tiempo, como el de gestionar recursos para combatir enfermedades, repartir mejor la ayuda humanitaria y aumentar la calidad de vida de los ciudadanos.

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