Acceso usuarios
Aliwen Melillán, Pablo Valenzuela Toledo, Katerin Arias Ortega
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.
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.
