Prototipo de plugin para la descarga y modelación de cambios territoriales del Ecuador

Publicado: 25-09-2025

Contenido principal del artículo

Autores/as

El manejo eficiente de información geográfica es fundamental para la planificación y el ordenamiento territorial en Ecuador, especialmente a través de los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Entre ellos, Quantum GIS (QGIS), ha sido adoptado por varias instituciones del país. En este contexto, se implementó un prototipo de plugin que permite la descarga de datos territoriales estandarizados del Ecuador continental. La información incluye series históricas de Cobertura Vegetal y Uso del Suelo de los años 2000, 2008, 2016, 2018, 2020 y 2022; así como variables territoriales relevantes como elevación, pendiente, accesibilidad a hidrografía y vialidad, y población; con una resolución espacial de 30 metros. La información descargada puede usarse en el segundo módulo, que permite modelar los cambios a futuro (2016, 2040 y 2070) mediante el algoritmo Random Forest, evaluando las relaciones espaciales existentes entre los pixeles. Finalmente, el plugin incluyó un módulo para la elaboración de informes asistidos por Inteligencia Artificial (Gemini), que permite analizar los cambios territoriales significativos y posibles acciones a realizar sobre el territorio. Los resultados de estas proyecciones pretenden aportar con información clave para el diseño de estrategias prospectivas enfocadas a la planificación y gestión sostenible del territorio.

Diego Pacheco Prado, Universidad del Azuay, Instituto de Estudios de Régimen Seccional del Ecuador, Cuenca, Ecuador.

Ph.D (c) en Ingeniería Geomática por la Universidad Politécnica de Valencia; Magíster en Geomática con mención en Ordenamiento Territorial por la Universidad del Azuay (UDA). Actualmente, se desempeña como Docente/investigador en el Instituto de Estudios de Régimen Seccional del Ecuador (IERSE), adscrito al Vicerrectorado de Investigaciones de la Universidad del Azuay, Ecuador.

Julio Álvarez Estrella, Universidad del Azuay, Instituto de Estudios de Régimen Seccional del Ecuador, Cuenca, Ecuador.

Ingeniero Civil, Magíster en Hidrología con mención en Ecohidrología, PhD(c) en Justus Liebig University–Giessen, Alemania. Colaborador en proyectos de investigación en hidrología, gestión de riesgos y modelación ambiental en la Universidad del Azuay y la Universidad de Cuenca, Ecuador.

Omar Delgado Inga, Universidad del Azuay, Instituto de Estudios de Régimen Seccional del Ecuador, Cuenca, Ecuador.

Profesor Titular de la Universidad del Azuay, pertenece al grupo de investigación “Territorio y Geomática”. Desde el 2010 sus actividades se relacionan con el uso de la geomática y las tecnologías de la información geográfica aplicadas a la planificación y gestión del territorio. Desde el 2017 es director ejecutivo del Instituto de Estudios de Régimen Seccional del Ecuador (IERSE) de la Universidad del Azuay.

1.
Pacheco Prado D, Álvarez Estrella J, Delgado Inga O. Prototipo de plugin para la descarga y modelación de cambios territoriales del Ecuador. EG [Internet]. 2025 Sep. 25 [cited 2026 Feb. 1];(30):e20615169. Available from: https://entornogeografico.univalle.edu.co/index.php/entornogeografico/article/view/15169

Alvarado, J., Correa, R. y Tituaña, M. del C. (2017). Migración interna y urbanización sin eficiencia en países en desarrollo: Evidencia para Ecuador. Papeles de Población, 23(94), 99–123. https://doi.org/10.22185/24487147.2017.94.033 DOI: https://doi.org/10.22185/24487147.2017.94.033

Chaturvedi, V. y de Vries, W. (2021). Machine Learning Algorithms for Urban Land Use Planning: A Review. Urban Science, 5(3). https://doi.org/10.3390/urbansci5030068 DOI: https://doi.org/10.3390/urbansci5030068

Gallardo, M. (2018). Revisión y análisis de estudios de modelos de cambios de usos del suelo y de escenarios a futuro. Geographicalia, (70), 1–26. https://doi.org/10.26754/ojs_geoph/geoph.2018703278 DOI: https://doi.org/10.26754/ojs_geoph/geoph.2018703278

Gaur, S. y Singh, R. (2023). A Comprehensive Review on Land Use/Land Cover (LULC) Change Modeling for Urban Development: Current Status and Future Prospects. Sustainability, 15(2), 903. https://doi.org/10.3390/su15020903 DOI: https://doi.org/10.3390/su15020903

Guarderas, P., Smith, F. y Dufrene, M. (2022). Land use and land cover change in a tropical mountain landscape of northern Ecuador: Altitudinal patterns and driving forces. PLOS ONE, 17(7), e0260191. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260191 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260191

Hamad, R., Balzter, H. y Kolo, K. (2018). Predicting Land Use/Land Cover Changes Using a CA-Markov Model under Two Different Scenarios. Sustainability, 10(10), 3421. https://doi.org/10.3390/su10103421 DOI: https://doi.org/10.3390/su10103421

Humacata, L. (2019). Análisis espacial de los cambios de usos del suelo. Aplicación con Sistemas de Información Geográfica. Revista Cartográfica, (98), 239–257. https://doi.org/10.35424/RCARTO.I98.149 DOI: https://doi.org/10.35424/rcarto.i98.149

Instituto Geográfico Militar. (2013). Atlas geográfico de la República del Ecuador. Geoportal. https://tinyurl.com/mvdb9233

Jaraíz, F., Aliseda, J. y Gutiérrez, J. (2012). Cambios de cobertura y uso del suelo en la Raya Central Ibérica. Boletín de La Asociación de Geógrafos Españoles, (60), 507–514. https://tinyurl.com/ypfnxu35

Jaramillo, L. y Antunes, A. (2018). Detección de cambios en la cobertura vegetal mediante interpretación de imágenes Landsat por redes neuronales artificiales (RNA). Caso de estudio: Región Amazónica Ecuatoriana. Revista de Teledetección, (51), 33–46. https://doi.org/10.4995/raet.2018.8995 DOI: https://doi.org/10.4995/raet.2018.8995

Kang, J., Zhang, B. y Dang, A. (2024). A novel geospatial machine learning approach to quantify non-linear effects of land use/land cover change (LULCC) on carbon dynamics. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 128, 103712. https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103712 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103712

Kleemann, J., Zamora, C., Villacis-Chiluisa, A., Cuenca, P., Koo, H., Noh, J. K., Fürst, C. y Thiel, M. (2022). Deforestation in Continental Ecuador with a Focus on Protected Areas. Land, 11(2), 268. https://doi.org/10.3390/land11020268 DOI: https://doi.org/10.3390/land11020268

Ministerio de Desarrollo Urbano y Vivienda. (2015). Informe nacional del Ecuador: Tercera Conferencia de las Naciones Unidas sobre la vivienda y el desarrollo urbano. https://tinyurl.com/yxp3y9u8

Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica. (s.f.). Mapa Interactivo Ambiental. https://tinyurl.com/yuysup6w

Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica. (2015). Preparación del reporte nacional revisado y envío a la convención de las Naciones Unidas de lucha contra la desertificación. https://tinyurl.com/22z8kz3k

Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica. (2012). Estrategia Nacional de Cambio Climático del Ecuador: ENCC 2012–2025. https://tinyurl.com/bdz7syza

Mitsuda, Y. y Ito, S. (2011). A review of spatial-explicit factors determining spatial distribution of land use/land-use change. Landscape and Ecological Engineering, 7, 117–125. http://dx.doi.org/10.1007/s11355-010-0113-4 DOI: https://doi.org/10.1007/s11355-010-0113-4

Mutale, B. y Qiang, F. (2024). Modeling future land use and land cover under different scenarios using patch-generating land use simulation model. A case study of Ndola district. Frontiers in Environmental Science, 12, 1362666. https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1362666 DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1362666

Noszczyk, T. (2018). A review of approaches to land use changes modeling. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 25(6), 1377–1405. https://doi.org/10.1080/10807039.2018.1468994 DOI: https://doi.org/10.1080/10807039.2018.1468994

Oñate-Valdivieso, F. y Oñate-Paladines, A. (2019). El crecimiento urbano y su influencia en los caudales de crecida: Un caso de estudio en una cuenca urbana en los Andes Ecuatorianos. Revista Geoespacial, 16(2), 1–15. https://doi.org/10.24133/GEOESPACIAL.V16I2.1347 DOI: https://doi.org/10.24133/geoespacial.v16i2.1347

Pinos-Arévalo, N. (2016). Prospectiva del uso del suelo y cobertura vegetal en el ordenamiento territorial-Caso cantón Cuenca. Estoa. Journal of the Faculty of Architecture and Urbanism, 5(9), 7–19. https://doi.org/10.18537/est.v005.n009.02 DOI: https://doi.org/10.18537/est.v005.n009.02

Principi, N. (2022). Modelado de expansión urbana mediante autómatas celulares y redes neuronales artificiales. Revista Universitaria de Geografía, 31(1). https://doi.org/10.52292/j.rug.2022.31.1.0036 DOI: https://doi.org/10.52292/j.rug.2022.31.1.0036

‎Rahnama, M. (2021). Forecasting land-use changes in Mashhad Metropolitan area using Cellular Automata and Markov chain model for 2016-2030. Sustainable Cities and Society, 64, 102548. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102548 DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102548

Reyna, A., Reyna, J. y Vinces, C. (2017). Escenarios de crecimiento urbano 2017 y 2022 de la ciudad de Portoviejo, Manabí-Ecuador, a partir de autómatas celulares. Revista San Gregorio, (19), 20–33. https://tinyurl.com/we99255j

Sierra, R., Calva, O. y Guevara, A. (2021). La Deforestación en el Ecuador, 1990–2018: Factores, Promotores y Tendencias Recientes. Ministerio de Ambiente, Agua y Transición Ecológica y Ministerio de Agricultura y Ganadería. https://tinyurl.com/5a9d8e4r

Universidad del Azuay. (2001). Proyecto de Alianza Estratégica Internacional para la Investigación y Educación Agropecuaria, Ministerio de Agricultura y Ganadería, Programa de Modernización de los Servicios Agropecuarios (PROMSA). https://tinyurl.com/2s4z9at8

Villella, M. (2021). Análisis espacial del crecimiento urbano y cambios de usos del suelo en el partido de Moreno (Provincia de Buenos Aires, Argentina), periodo 1990-2010 [Trabajo de grado, Universidad Nacional de Luján]. Sistema Nacional de Repositorios Digitales

Wang, J., Bretz, M., Dewan, M. y Delavar, M. (2022). Machine learning in modelling land-use and land cover-change (LULCC): Current status, challenges and prospects. Science of The Total Environment, 822, 153559. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.153559 DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.153559

Zambrano, M. (2024). La Revolución de la Inteligencia Artificial en los Sistemas de Información Geográfica. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(5), 10196–10217. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.14405 DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.14405

Downloads

Download data is not yet available.