Detectando Islas de Calor Urbano: un Enfoque Semiautomático

• Aliwen Melillán ^[1] ; Pablo Valenzuela-Toledo ^[1] ; Katerin Arias-Ortega ^[2]
  1. [1] Universidad de La Frontera

     Universidad de La Frontera

     Temuco, Chile

     
  2. [2] Universidad Católica de Temuco

     Universidad Católica de Temuco

     Temuco, Chile

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 63, 2023, págs. 200-216
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Detecting Urban Heat Island: a Semi-Automatic Approach
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• Resumen
  • español

    We introduce UHIDS, a semi-automatic Urban Heat Island (UHI) detection system. Typical UHIs present a significant heat accumulation in urban areas, and their identification relies on Geographic Information System (GIS) applications to generate images representing this phenomenon. However, these applications have limited functionalities and performance, making it challenging to process a large number of images with the desired level of detail within a specific timeframe. UHIDS comprises two key components: first, the generation of UHI images using the UFRO Urban Heat Island Plot software library (UFRO UHI Plot), and second, the detection of UHIs through a convolutional neural network classifier.

    To evaluate our approach, we conducted a case study in the context of UHIs in Temuco, Chile. The results show a systematic enhancement in UHI detection, but they also underscore forthcoming challenges that must be addressed.

  • español

    Presentamos un sistema de detección de isla de calor urbano (ICU) UHIDS, con un enfoque semiautomático. Las ICU son un fenómeno caracterizado por una alta acumulación de calor en áreas urbanas, su detección utiliza aplicaciones del Sistema de Información Geográfica, para la generación de imágenes que representan este fenómeno. Las funcionalidades y rendimiento de estas aplicaciones son limitadas y no permiten una gran cantidad de imágenes con el nivel de detalle deseado en un período de tiempo determinado. El sistema que proponemos incluye dos componentes, la generación de imágenes ICU utilizando la biblioteca de software UFRO Urban Heat Island Plot (UFRO UHI Plot), y la detección de ICU mediante un clasificador de red neuronal convolucional. Evaluamos nuestra propuesta, mediante un estudio de caso en el contexto de ICU en Temuco, Chile.

    Los resultados dan cuenta de una mejora sistemática en la detección de ICU, pero destacan desafíos futuros a superar.

• Referencias bibliográficas
  • Amatriain, A., Jaimes, N. Oliver & Pujol, J. (2011). Data mining methods for recommender systems in Recommender systems handbook. Springer,...
  • Ari, N., & Ustazhanov, M. (2014). Matplotlib in python, in 2014 11th International Conference on Electronics, Computer and Computation...
  • De Steffens, M., Piccolo, J., González, G., Navarrete, M & Lara, R. (1997). La isla de calor en Temuco, Chile: Situación invernal. Revista...
  • DeFranco, J., & Laplante, P. (2017). A content analysis process for qualitative software engineering research. Innovations in Systems...
  • Faria, B. M., Sánchez-Gómez, M. C., & Costa, A. P. (2019). Big Data e Investigação Qualitativa. RISTI-Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias...
  • Fuentes, C. (2015). Islas de calor urbano en tampico, México: Impacto del microclima a la calidad del hábitat. Nova scientia, 7, (13), pp....
  • Gómez, S., Arango, F., Correa, E., Díaz, L., & Trujillo, J. (2023). El impacto de la arborización como estrategia de mitigación de la...
  • Grajeda-Rosado, R., Levet-Nofrietta, A., Mondragón-Olan, M., & Velázquez-Sanabia, C. (2023). La importancia de la isla de calor urbano...
  • He., K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition, in Proceedings of the IEEE conference on...
  • I. 25010. Systems and software engineering — systems and software quality requirements and evaluation. [Online]. Available: https://www.iso.org/standard/35733.html
  • Kitchenham, B., Pickard, L., & Pfleeger, S. (1995). Case studies for method and tool evaluation. IEEE software, 12 (4), pp. 52–62.
  • Lemenkova, P. (2019). Processing oceanographic data by python libraries numpy, scipy and pandas. Aquatic Research, 2 (2), pp. 73–91.
  • Monks, P. (2000). A review of the observations and origins of the spring ozone maximum. Atmospheric environment, 34 (21), pp. 3545– 3561.
  • Ralph, P., Ali, N., Baltes, S., Bianculli, D., Diaz, J., Dittrich, Y., Ernst, N., Felderer, M., Feldt, R., Filieri, A et al., (2020). Empirical...
  • Robinson, H., Segal, J., & H. Sharp, H. (2007). Ethnographically-informed empirical studies of software practice. Information and Software...
  • Sharp, H., Dittrich, Y & De Souza, C. (2016). The role of ethnographic studies in empirical software engineering. IEEE Transactions on...
  • Silva, V., Silva, C., Almeida, L., Silva, C., Carvalho, H., & Camargo, R. (2018). Mobile transect for identification of intraurban heat...
  • Sousa, M. J. R. D., & Rocha, A. (2019). O Valor Estratégico dos Sistemas de Informação e das Tecnologias para o Desenvolvimento do Conhecimento....
  • Stewart, I. (2011). A systematic review and scientific critique of methodology in modern urban heat island literature. International Journal...
  • Stol, K., & Fitzgerald, B. (2018). The abc of software engineering research. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology...
  • Uieda, L., & Wessel, P. (2017). A modern python interface for the generic mapping tools in AGU Fall Meeting Abstracts, pp. IN51B–0018.
  • Zaragoza, J., & Guzmán, J. (2023). Economía, crecimiento urbano y el cambio climático local en la Zona Metropolitana del Valle de México....