Aprendizaje automático aplicado a la estimación de información demográfica a partir de imágenes satelitales
La demografía es un campo de vital importancia para informar a organismos de toma de decisiones. La puesta en marcha de inversiones privadas, la formulación de políticas públicas y los presupuestos para objetivos gubernamentales, pueden cambiar drásticamente según el número de personas en distinto...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/1059/1/Aramayo.pdf |
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I25-R131-1059 |
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I25-R131-10592022-07-08T14:54:27Z Aprendizaje automático aplicado a la estimación de información demográfica a partir de imágenes satelitales Machine learning applied to the estimation of demographic information from satellite images Aramayo, Martín G. Demografía Estadística e indicadores sociales Statistics Estadística Demography Demografía Machine learning Aprendizaje automático [Agent based simulation Simulación basada en agentes Satellite data Datos satelitales Binary classification Clasificación binaria ] La demografía es un campo de vital importancia para informar a organismos de toma de decisiones. La puesta en marcha de inversiones privadas, la formulación de políticas públicas y los presupuestos para objetivos gubernamentales, pueden cambiar drásticamente según el número de personas en distintos grupos demográficos. Los resultados de un análisis demográfico son cruciales, por ejemplo, para planificar campañas de vacunación. Desde UNICEF, se busca realizar una de estas campañas en países en desarrollo con el objetivo de aumentar calidad y expectativa de vida en sus habitantes. Con el objetivo de colaborar en estos esfuerzos, se construyó un estimador demográfico para algunos distritos objetivo de UNICEF en la Rep. de Chad que utiliza la técnica bottom up. El estimador emplea información satelital y microcensos para estimar el número de personas en subpoblaciones objetivo usando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. Esa técnica permite tener una estimación de la población de un distrito a una fracción del costo y de la complejidad logística de un censo nacional. Se utilizaron los datos de la condición y el número de habitantes de una vivienda para realizar la estimación de los tamaños de subpoblaciones. La importancia de estas variables en el trabajo motivaron un estudio más profundo de sus propiedades. Con esto en mente, se implementó un modelo basado en agentes con recursos finitos que consideraba a las viviendas como el recurso limitante, el modelo pretende capturar aspectos de la dinámica de poblaciones humanas. El modelo de agentes de este trabajo presenta oscilaciones en el número de habitantes y puede simular la extinción de una población. Está diseñado además para obtener a cada instante pirámides poblacionales y distribuciones de tamaño de vivienda, las cuales replican cualitativamente en forma y dinámica las observadas en las poblaciones de algunos países. En particular, las simulaciones con oscilaciones parecen replicar etapas del modelo demográfico de transición. Se encontró además que el modelo es similar en comportamiento y dinámica al modelo poblacional logístico con retraso. Finalmente se observó, para un rango de parámetros, una correlación existente en poblaciones humanas entre el tamaño de vivienda y la natalidad. Los resultados abren nuevas líneas de investigación, tanto para refinar la estimación de subpoblaciones a partir de datos satelitales, como para expandir la dinámica actual del modelo, agregando parámetros que puedan variar en el tiempo o variando la cantidad de viviendas disponibles. 2021-12-17 Tesis NonPeerReviewed application/pdf http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/1059/1/Aramayo.pdf es Aramayo, Martín G. (2021) Aprendizaje automático aplicado a la estimación de información demográfica a partir de imágenes satelitales / Machine learning applied to the estimation of demographic information from satellite images. Maestría en Ciencias Físicas, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro. http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/1059/ |
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Repositorio Institucional Centro Atómico Bariloche e Instituto Balseiro (RICABIB) |
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La puesta en marcha de inversiones privadas, la formulación de políticas públicas y los presupuestos
para objetivos gubernamentales, pueden cambiar drásticamente según el número de personas en distintos
grupos demográficos. Los resultados de un análisis demográfico son cruciales, por ejemplo, para
planificar campañas de vacunación. Desde UNICEF, se busca realizar una de estas campañas en países
en desarrollo con el objetivo de aumentar calidad y expectativa de vida en sus habitantes.
Con el objetivo de colaborar en estos esfuerzos, se construyó un estimador demográfico para algunos
distritos objetivo de UNICEF en la Rep. de Chad que utiliza la técnica bottom up. El estimador emplea
información satelital y microcensos para estimar el número de personas en subpoblaciones objetivo
usando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. Esa técnica permite tener una estimación
de la población de un distrito a una fracción del costo y de la complejidad logística de un censo
nacional. Se utilizaron los datos de la condición y el número de habitantes de una vivienda para
realizar la estimación de los tamaños de subpoblaciones. La importancia de estas variables en el
trabajo motivaron un estudio más profundo de sus propiedades. Con esto en mente, se implementó
un modelo basado en agentes con recursos finitos que consideraba a las viviendas como el recurso
limitante, el modelo pretende capturar aspectos de la dinámica de poblaciones humanas.
El modelo de agentes de este trabajo presenta oscilaciones en el número de habitantes y puede
simular la extinción de una población. Está diseñado además para obtener a cada instante pirámides
poblacionales y distribuciones de tamaño de vivienda, las cuales replican cualitativamente en forma
y dinámica las observadas en las poblaciones de algunos países. En particular, las simulaciones con
oscilaciones parecen replicar etapas del modelo demográfico de transición. Se encontró además que el
modelo es similar en comportamiento y dinámica al modelo poblacional logístico con retraso. Finalmente
se observó, para un rango de parámetros, una correlación existente en poblaciones humanas
entre el tamaño de vivienda y la natalidad.
Los resultados abren nuevas líneas de investigación, tanto para refinar la estimación de subpoblaciones
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