El Laboratorio de Inteligencia Artificial de Facebook Ingeniería utilizó una combinación de técnicas de aprendizaje automático en imágenes satelitales de alta resolución de DigitalGlobe para mapear las estructuras construidas por humanos y usarlas como proxy para extrapolar los datos de la población de los censos nacionales que cada país, en la escala espacial de las provincias, comparte en el Centro para la Red Internacional de Información sobre Ciencias de la Tierra de la Universidad de Columbia, generando, en el año 2018, un mosaico global de 30 metros de resolución espacial con la estimación de la cantidad de personas contenidas por pixel, que contiene a su vez una edificación.
Las diapositivas presentan la superposición del mosaico en un Sistema de Información Geográfico que tiene como capas bases los Distritos Comunales y el Manzanero Catastral de la provincia de Santa Fe, verificando, así, el reconocimiento de las estructuras hecho por el software de visión por computadora.
Este software, inicialmente utilizado para fotos comunes, y basado en una Red Neuronal de 50 capas, fue entrenado para reconocer edificaciones utilizando el etiquetado de OpenStreetMap. Es decir, si una determinada parte de la imagen se superpone con una etiqueta de un edificio, se etiqueta como conteniendo un edificio y el programa aprende.
Validada, en el territorio de la provincia, la coincidencia del pixelado con las edificaciones, se pasa a analizar el contenido del valor del pixel utilizando las herramientas de geo-estadisticas de QGis. Siendo el ajuste de la población hecho por Facebook Ingeniería a los datos censales a nivel provincial, pasamos al ajuste a nivel de localidad y del Radio Censal utilizado por el Instituto de Estadísticas y Censos en la planificación del censo 2020.
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