Idioma
Python
Tipo de herramienta
Algoritmo
Licencia
AM331-A3
Versión
1.0.0
Banco Interamericano de Desarrollo
Detección de Inmuebles utiliza imágenes satelitales de alta resolución para identificar automáticamente edificaciones en zonas urbanas y asentamientos humanos. Apoya a los líderes en desarrollo urbano y vivienda en la creación de mapas básicos de edificaciones, facilitando la planificación de zonas no planificadas y el desarrollo de servicios urbanos. Este modelo de aprendizaje automático se entrena con imágenes de ciudades del Programa de Ciudades Emergentes y Sostenibles del BID, ofreciendo una herramienta precisa y eficiente para la planificación urbana y estimaciones poblacionales.
Detección de Inmuebles resuelve la necesidad de herramientas rápidas y precisas para el mapeo de edificaciones en la planificación urbana, permitiendo a los planificadores urbanos y desarrolladores visualizar y planificar infraestructuras con eficacia, mejorando así la toma de decisiones basada en datos.
Identificación de edificios con IA: la herramienta emplea algoritmos de IA avanzados para detectar y clasificar edificios de imágenes satelitales e aéreas. Información de planificación urbana: los usuarios obtienen acceso a información detallada sobre la densidad de edificios, la distribución y las características, ayudando a los esfuerzos de planificación urbana. Visualización de datos: "Detección de edificios" ofrece herramientas de visualización para crear mapas e informes claros e informativos. Integración de datos abiertos: la plataforma se adhiere a los estándares de datos abiertos, facilitando la integración de las ideas de detección de edificios con otras fuentes de datos urbanos. Enfoque de sostenibilidad: apoya el desarrollo urbano sostenible al permitir la evaluación de la expansión urbana y su impacto en el medio ambiente.
Implementa almacenamiento de datos en AWS S3, garantizando escalabilidad y seguridad. Utiliza formatos abiertos como .Geojson y .tif para el manejo de datos e imágenes geoespaciales, asegurando interoperabilidad. Almacena datos de mapas en formato .mbtiles, optimizando la gestión de información cartográfica. Emplea compresión .gz para mejorar la eficiencia de almacenamiento y transferencia. Despliega con Docker, asegurando consistencia en múltiples entornos. Opera en AWS, aprovechando su infraestructura robusta. Procesa imágenes geoes
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Esta imagen muestra una página de un repositorio de código de "Detección de edificios" usando Raster Vision, enfocado en tres ciudades de América Latina. Incluye un ejemplo visual de predicciones en Georgetown.
Esta imagen ilustra capas de tareas de visión por computadora como detección de objetos, clasificación de chips y segmentación semántica sobre una imagen base, probablemente para entrenamiento o análisis de inteligencia artificial.
Mapa satelital con áreas agrícolas en verde oscuro y urbano en naranja. Líneas rojas delimitan dos rectángulos dentro de áreas verdes al sur del mapa. Líneas azules indican cursos de agua.
Uso de IA para clasificación automática de edificaciones.
Mapeo comunitario urbano en México y Argentina.
Apoyo a estrategia de vivienda en Guyana.
Proyectos y programas urbanos en América Latina y el Caribe.
Presenta un conjunto de herramientas de código abierto del BID, incluyendo la de estimación del déficit de vivienda, para apoyar la planificación urbana en América Latina y el Caribe.