17/09/2026
🛰️ La investigación geoespacial continúa avanzando con nuevas herramientas de inteligencia artificial.
Nos complace compartir la reciente publicación del Dr. Kevin Axel Vargas Zamudio, profesor de nuestra Departamento de Geodesia y Cartografía, quien ha publicado el artículo:
🛰️ “Biophysical Segmentation Neural Model: An Automatic Algorithm for Urban Environment Classification. Case of Study for the Metropolitan Zone of the Valley of Mexico”
📚 Publicado en la revista científica Remote Sensing in Earth Systems Sciences de Springer, el trabajo propone un modelo de segmentación basado en redes neuronales para la clasificación automática de coberturas del suelo en entornos urbanos.
🛰️ El estudio utiliza imágenes Landsat 9 OLI-TIRS y combina técnicas de percepción remota, análisis espectral, modelado biofísico y aprendizaje profundo, aplicadas al estudio de la Zona Metropolitana del Valle de México. Además, la metodología fue evaluada con datos independientes de Guadalajara para analizar su capacidad de generalización.
🛰️ Este tipo de investigaciones contribuye al desarrollo de nuevas herramientas para la cartografía de coberturas, el monitoreo ambiental y la planeación urbana sostenible.
👏 ¡Felicitamos al Dr. Kevin Axel Vargas Zamudio por esta importante contribución a la investigación geoespacial!
📖 Consulta el artículo completo:
Leer el artículo en Springer
https://link.springer.com/article/10.1007/s41976-026-00307-x
Urban environments exhibit complex land cover spatial distribution and interactions driven by rapid anthropogenic expansion, requiring robust and physically interpretable classification methodologies. This study presents a biophysically driven neural segmentation model for automated multi-class land...
