Detalle Proyecto- Sistema de Información VIIS

"Dinámicas de transformación del paisaje altoandino: Modelado con machine learning para el análisis multitemporal y prospectivo de suelos agrícolas".

Código: 3834 • Estado: Revisión Comité de Ética

Investigador Principal Alvaro Javier Ceballos

Facultad Ciencias Agrícolas

Departamento Recursos Naturales y Sistemas Agroforestales

Resumen del Proyecto La transformación de coberturas del suelo en paisajes altoandinos responde a complejas interacciones entre dinámicas socioeconómicas y prácticas de manejo. En la microcuenca La Rasta (Imués, Nariño), se empleará un enfoque integrador que combina análisis multitemporal (1989-2025) con modelado prospectivo al año 2050, utilizando algoritmos de machine learning (Random Forest, SVM, árbol de decisión) para clasificar imágenes Landsat. La clasificación supervisada, validada con coeficientes Kappa y conocimiento local, permitirá identificar cambios significativos en coberturas de cereales y su disminución, y entender la dinámica de los mosaicos de pastos y cultivos, y los pastos enmalezados, los cuales se expandieron. Se busca entonces, entender las transiciones más notables que en la actualidad se presentan, como el cambio de coberturas entre cereales a mosaico de pastos y cultivos y a pastos enmalezados, asociadas a la apertura económica de los años 90, al abandono de tierras poco rentables y a malas prácticas agrícolas. El modelado prospectivo, alimentado con variables biofísicas y socioeconómicas, intentará comprender las dinámicas de estos procesos de fragmentación y pérdida de servicios ecosistémicos. La articulación con la comunidad permitirá contextualizar las causas de cambio y validar los resultados. Este estudio demostrará la utilidad del modelado con machine learning para entender y anticipar las dinámicas de transformación del paisaje, ofreciendo una base técnica para la planificación territorial sostenible en zonas altoandinas.

Convocatoria Docente 2026

Grupos de Investigación

Nombre	Línea	Clasificación
SISTEMAS PRODUCTIVOS SOSTENIBLES DEL PACÍFICO SIPPAC	Agroforestería y Agroecología para la sostenibilidad de los sistemas productivos Modelación de estructuras geotécnicas.	Registrado
Agroforestería y Recursos Naturales - ARENA	Sistemas Agroforestales - Agroforestería y Recursos Naturales	Categoría A

Equipo Investigador

Nombre	Tipo
José Julian Apraez Muñoz	INT

Estudiantes

Nombre	Programa Académico
Yeni Vanesa Ascuntar Bravo	Ingeniería Agroforestal