Integración de Teledetección Multisensor y Aprendizaje Automático para el Análisis de Dinámicas de Cambio en la Cobertura/uso de Suelo en Ciudades en Metropolización. El Caso de Valdivia, Chile (2016-2024)

El avance de la urbanización y la presión sobre áreas de alto valor ecológico exige contar con estudios que puedan dar cuenta de tales procesos. Este trabajo analiza los cambios espaciotemporales según la clasificación de Zonas Climáticas Locales (ZCL) en la comuna de Valdivia, Chile, durante el período 2016-2024, mediante la integración de datos satelitales multisensor y técnicas de aprendizaje automático. La metodología combina datos de Sentinel-1, Sentinel-2 y ALOS PALSAR, adaptando el sistema ZCL para incluir categorías específicas de humedales y diferenciar entre bosque nativo y plantaciones forestales. Utilizando el algoritmo Random Forest, se alcanzó una precisión global superior al 96 % en la clasificación. Los resultados revelan una expansión urbana significativa del 47 % en las zonas construidas, con una tasa de crecimiento anual del 6 %, acompañada de una notable densificación en áreas periurbanas y rurales. Se identificó una reconfiguración del paisaje forestal, con un aumento de 40,28 km2 en bosque nativo y una disminución de 25,14 km2 en plantaciones forestales. La vegetación de los humedales experimentó un incremento del 8 % en su superficie. Este trabajo contribuye a la comprensión de las dinámicas en el cambio de la cobertura/uso de suelo de una ciudad en transición a la metropolización y ciudad humedal como Valdivia, demostrando el potencial de las técnicas de teledetección y aprendizaje automático para el monitoreo de tales cambios

Climate change · Land cover · Land use · Land Use and Ecosystem Services · Remote Sensing in Agriculture · Urban Heat Island Mitigation