La Geointeligencia Computacional es una integración de las Ciencias Computacionales y las Ciencias de Información Geoespacial que busca ampliar las capacidades de adquisición, análisis, procesamiento y visualización de datos georreferenciados para incorporarlos en procesos de descubrimiento de conocimiento o a Sistemas de Información Geográfica.

La geointeligencia computacional es una disciplina que mediante la fusión de técnicas y herramientas de la geomática, la estadística y las ciencias de la computación, se enfoca en el análisis avanzado de datos espacio-temporales provenientes de diversas fuentes (por ejemplo: Internet, Videocámaras, Drones y Sensores en general) con el objetivo fundamental de extraer conocimiento de ellos y permitir su utilización en los procesos de toma de decisiones en algún territorio.

Esta disciplina, como integradora de múltiples especialidades, se encarga del estudio, diseño, desarrollo e implementación de técnicas del estado del arte para el análisis de datos considerando la componente espacial como un factor fundamental para la construcción de modelos (matemáticos, estadísticos, topológicos, computacionales, espaciales y temporales) que permitan el desarrollo de sistemas inteligentes que, de forma automática o asistida, apoyen en los procesos de toma de decisiones que involucren el conocimiento geoespacial.

El objetivo de esta área de conocimiento es generar investigación tomando como base la observación del planeta a través del proceso de percepción remota, que es esencial para medir y monitorear tanto el clima, como el medio ambiente de la Tierra. Las imágenes de satélite no sólo muestran los detalles de los objetos en una imagen como una obra de arte, sino también, cómo se ve afectado el territorio y los procesos asociados al funcionamiento del planeta.

La Percepción Remota es una disciplina basada en ciencia y tecnología que permite desarrollar, capturar, procesar y analizar imágenes, junto con otros datos físicos de la Tierra, obtenidos desde sensores en el espacio, sensores aerotransportados y con sensores que capturan datos de mediciones in situ.

La agenda de investigación en el área de la percepción remota en el CentroGeo tiene un enfoque de investigación que continuamente se actualiza con el ritmo acelerado de los avances tecnológicos para el diseño de algoritmos eficientes generando información de imágenes de sensores activos (Lidar, Sentinel 1A, Sentinel 1B) y pasivos (Landsat, Sentinel 2A, Sentinel2B).

Las investigaciones de esta área de conocimiento proporcionan la base para: cartografiar las actividades humanas y naturales; monitorear procesos físicos; evaluar y mitigar los desastres; vigilar los cambios temporales en la cobertura terrestre; derivar el patrón y monitoreo de procesos de estacionalidad de cuerpos de agua y expansión del medio urbano construido en regiones del país, monitorear parámetros biofísicos de los bosques, detectar fosas clandestinas, así como estimar población en áreas pequeñas y desarrollar catastro en 3D.

Tiene como objetivo la generación de conocimiento e información sobre patrones, tendencias y cambios en la dinámica territorial de sistemas socioecológicos en múltiples escalas espaciales y temporales, que permitan entender las relaciones de los cambios ambientales y de los procesos sociales y económicos relacionados, con un enfoque de sistemas acoplados; y así identificar y analizar elementos que signifiquen un aporte al ciclo de política pública, en especial, para la evolución de la agenda pública y de gobierno; así como para el diseño y mejora de los instrumentos de política.

Lo anterior en alianza con otras instituciones, para apoyar la toma de decisiones en temas prioritarios para el país referentes al manejo de recursos naturales, vulnerabilidad y adaptación al cambio ambiental global, sistemas agroalimentarios, integración urbano-rural, degradación ambiental y servicios ecosistémicos. Estos aportes con sustento científico vía la implementación de métodos cuantitativos y cualitativos que involucran el uso de análisis espacial, percepción remota, muestreo en campo, encuestas y entrevistas, entre otros.

La Geointeligencia Computacional es una integración de las Ciencias Computacionales y las Ciencias de Información Geoespacial que busca ampliar las capacidades de adquisición, análisis, procesamiento y visualización de datos georreferenciados para incorporarlos en procesos de descubrimiento de conocimiento o a Sistemas de Información Geográfica.

La geointeligencia computacional es una disciplina que mediante la fusión de técnicas y herramientas de la geomática, la estadística y las ciencias de la computación, se enfoca en el análisis avanzado de datos espacio-temporales provenientes de diversas fuentes (por ejemplo: Internet, Videocámaras, Drones y Sensores en general) con el objetivo fundamental de extraer conocimiento de ellos y permitir su utilización en los procesos de toma de decisiones en algún territorio.

Esta disciplina, como integradora de múltiples especialidades, se encarga del estudio, diseño, desarrollo e implementación de técnicas del estado del arte para el análisis de datos considerando la componente espacial como un factor fundamental para la construcción de modelos (matemáticos, estadísticos, topológicos, computacionales, espaciales y temporales) que permitan el desarrollo de sistemas inteligentes que, de forma automática o asistida, apoyen en los procesos de toma de decisiones que involucren el conocimiento geoespacial.

El objetivo de esta área de conocimiento es generar investigación tomando como base la observación del planeta a través del proceso de percepción remota, que es esencial para medir y monitorear tanto el clima, como el medio ambiente de la Tierra. Las imágenes de satélite no sólo muestran los detalles de los objetos en una imagen como una obra de arte, sino también, cómo se ve afectado el territorio y los procesos asociados al funcionamiento del planeta.

La Percepción Remota es una disciplina basada en ciencia y tecnología que permite desarrollar, capturar, procesar y analizar imágenes, junto con otros datos físicos de la Tierra, obtenidos desde sensores en el espacio, sensores aerotransportados y con sensores que capturan datos de mediciones in situ.

La agenda de investigación en el área de la percepción remota en el CentroGeo tiene un enfoque de investigación que continuamente se actualiza con el ritmo acelerado de los avances tecnológicos para el diseño de algoritmos eficientes generando información de imágenes de sensores activos (Lidar, Sentinel 1A, Sentinel 1B) y pasivos (Landsat, Sentinel 2A, Sentinel2B).

Las investigaciones de esta área de conocimiento proporcionan la base para: cartografiar las actividades humanas y naturales; monitorear procesos físicos; evaluar y mitigar los desastres; vigilar los cambios temporales en la cobertura terrestre; derivar el patrón y monitoreo de procesos de estacionalidad de cuerpos de agua y expansión del medio urbano construido en regiones del país, monitorear parámetros biofísicos de los bosques, detectar fosas clandestinas, así como estimar población en áreas pequeñas y desarrollar catastro en 3D.

Tiene como objetivo la generación de conocimiento e información sobre patrones, tendencias y cambios en la dinámica territorial de sistemas socioecológicos en múltiples escalas espaciales y temporales, que permitan entender las relaciones de los cambios ambientales y de los procesos sociales y económicos relacionados, con un enfoque de sistemas acoplados; y así identificar y analizar elementos que signifiquen un aporte al ciclo de política pública, en especial, para la evolución de la agenda pública y de gobierno; así como para el diseño y mejora de los instrumentos de política.

Lo anterior en alianza con otras instituciones, para apoyar la toma de decisiones en temas prioritarios para el país referentes al manejo de recursos naturales, vulnerabilidad y adaptación al cambio ambiental global, sistemas agroalimentarios, integración urbano-rural, degradación ambiental y servicios ecosistémicos. Estos aportes con sustento científico vía la implementación de métodos cuantitativos y cualitativos que involucran el uso de análisis espacial, percepción remota, muestreo en campo, encuestas y entrevistas, entre otros.

La Geointeligencia Computacional es una integración de las Ciencias Computacionales y las Ciencias de Información Geoespacial que busca ampliar las capacidades de adquisición, análisis, procesamiento y visualización de datos georreferenciados para incorporarlos en procesos de descubrimiento de conocimiento o a Sistemas de Información Geográfica.

La geointeligencia computacional es una disciplina que mediante la fusión de técnicas y herramientas de la geomática, la estadística y las ciencias de la computación, se enfoca en el análisis avanzado de datos espacio-temporales provenientes de diversas fuentes (por ejemplo: Internet, Videocámaras, Drones y Sensores en general) con el objetivo fundamental de extraer conocimiento de ellos y permitir su utilización en los procesos de toma de decisiones en algún territorio.

Esta disciplina, como integradora de múltiples especialidades, se encarga del estudio, diseño, desarrollo e implementación de técnicas del estado del arte para el análisis de datos considerando la componente espacial como un factor fundamental para la construcción de modelos (matemáticos, estadísticos, topológicos, computacionales, espaciales y temporales) que permitan el desarrollo de sistemas inteligentes que, de forma automática o asistida, apoyen en los procesos de toma de decisiones que involucren el conocimiento geoespacial.

El objetivo de esta área de conocimiento es generar investigación tomando como base la observación del planeta a través del proceso de percepción remota, que es esencial para medir y monitorear tanto el clima, como el medio ambiente de la Tierra. Las imágenes de satélite no sólo muestran los detalles de los objetos en una imagen como una obra de arte, sino también, cómo se ve afectado el territorio y los procesos asociados al funcionamiento del planeta.

La Percepción Remota es una disciplina basada en ciencia y tecnología que permite desarrollar, capturar, procesar y analizar imágenes, junto con otros datos físicos de la Tierra, obtenidos desde sensores en el espacio, sensores aerotransportados y con sensores que capturan datos de mediciones in situ.

La agenda de investigación en el área de la percepción remota en el CentroGeo tiene un enfoque de investigación que continuamente se actualiza con el ritmo acelerado de los avances tecnológicos para el diseño de algoritmos eficientes generando información de imágenes de sensores activos (Lidar, Sentinel 1A, Sentinel 1B) y pasivos (Landsat, Sentinel 2A, Sentinel2B).

Las investigaciones de esta área de conocimiento proporcionan la base para: cartografiar las actividades humanas y naturales; monitorear procesos físicos; evaluar y mitigar los desastres; vigilar los cambios temporales en la cobertura terrestre; derivar el patrón y monitoreo de procesos de estacionalidad de cuerpos de agua y expansión del medio urbano construido en regiones del país, monitorear parámetros biofísicos de los bosques, detectar fosas clandestinas, así como estimar población en áreas pequeñas y desarrollar catastro en 3D.

Tiene como objetivo la generación de conocimiento e información sobre patrones, tendencias y cambios en la dinámica territorial de sistemas socioecológicos en múltiples escalas espaciales y temporales, que permitan entender las relaciones de los cambios ambientales y de los procesos sociales y económicos relacionados, con un enfoque de sistemas acoplados; y así identificar y analizar elementos que signifiquen un aporte al ciclo de política pública, en especial, para la evolución de la agenda pública y de gobierno; así como para el diseño y mejora de los instrumentos de política.

Lo anterior en alianza con otras instituciones, para apoyar la toma de decisiones en temas prioritarios para el país referentes al manejo de recursos naturales, vulnerabilidad y adaptación al cambio ambiental global, sistemas agroalimentarios, integración urbano-rural, degradación ambiental y servicios ecosistémicos. Estos aportes con sustento científico vía la implementación de métodos cuantitativos y cualitativos que involucran el uso de análisis espacial, percepción remota, muestreo en campo, encuestas y entrevistas, entre otros.