¿Cómo lo Hicimos?
El Inventario Automatizado de Asentamientos Precarios se llevo a cabo bajo la UNAIPS Methodology, desarrollada por el equipo de la Oficina de ONU-Habitat Mesoamérica, que combina inteligencia artificial, análisis satelital y validación humana en un proceso de cinco etapas que garantiza resultados precisos, contextualizados y comparables para la región SICA.

Iniciación
Integración de Insumos Esenciales

Para iniciar el análisis automatizado, el proyecto integró cinco componentes fundamentales:
Selección de Ciudades
Se seleccionaron 9 ciudades principales que fueron analizadas, abarcando los 8 países que conforman la región SICA.
Definición de Indicadores
Se establecieron los parámetros clave para el análisis automatizado, enfocándose en:
- Materiales de la vivienda.
- Organización espacial.
- Pendiente del terreno y otros factores físicos.
Recopilación de Imágenes Satelitales
Se utilizaron más de 600 imágenes de satélite de alta resolución, las cuales fueron facilitadas gracias a la colaboración con diferentes aliados estratégicos.
Selección de Muestras
Con el apoyo de los gobiernos locales, se integró una muestra de más de 200 polígonos de asentamientos precarios conocidos en cada ciudad para entrenar y validar el modelo.
Equipo y Tecnología
Se definió el uso de software libre para garantizar la replicabilidad y sostenibilidad, gestionando toda la información a través de un repositorio virtual centralizado.
Modelado
Entrenamiento, segmentación y preparación del modelo por ciudad mediante:

Identificación de Patrones Espaciales
Identificación de patrones espaciales asociados de Asentamientos Precarios a través de Albumentations y partiendo de algoritmos conocidos como MAIIA.
Generación de Mosaicos
Generación de mosaicos para entrenamiento con apoyo de RasterVision. La ciudad se divide en cuadrículas homogéneas y cada mosaico se procesa como imagen independiente, lo que facilita el entrenamiento distribuido del modelo.
Entrenamiento con Datasets
Entrenamiento con datasets previamente validados con uso de Albumentations, Raster Vision y PyTorch. Se realiza una detección preliminar donde el modelo identifica zonas con patrones característicos de Asentamientos Precarios (AP).
Generación del Modelo por Ciudad
Generación final del modelo por ciudad, resultando en 8 modelos generados para el análisis de las 9 ciudades de la región SICA.
Identificación
Obtención de un conjunto preciso de polígonos de asentamientos precarios, por medio de:

Primera Detección de Polígonos
Después de la generación del modelo por ciudad se lleva a cabo la primera identificación de polígonos de Asentamientos Precarios (AP).
Depuración y Eliminación
Se eliminan polígonos aislados o con formas atípicas a través de la limpieza inicial del modelo y la reducción del ruido geométrico, eliminando falsos positivos.
Aplicación de Filtros
Mejora la precisión espacial a partir del análisis de pendiente usando el Modelo de Elevación Digital, descartando zonas con inclinación > 35% y mediante análisis de la temperatura superficial.
Pre-Validación de Información
Comparación de resultados con polígonos aportados por municipios. Posibilitan el ajuste manual en casos puntuales y la depuración de valores inusuales.
Verificación
Esta etapa opcional permite verificar, en una muestra seleccionada, los resultados obtenidos mediante trabajo de campo en Asentamientos Precarios:

Muestreo
Se define la muestra y la ficha para el levantamiento de información.
Levantamiento
Visita de campo a asentamientos seleccionados para verificación de límites de polígonos y caracterización social, económica y ambiental.
Validación
Depuración final y generación de mapa por ciudad y regional de Asentamientos Precarios.
