DigitalFUTURES Spanish Workshops Preview 2024 | Lenguaje de Patrones para la Biodiversidad Urbana



Lenguaje de Patrones para la Biodiversidad Urbana: Mediante la Clasificación de la Cobertura Terrestre
Instructores: Jose David  Martinez Otalora / Anyela Piedad Rojas Celis / Andrés Felipe Corredor Fonseca

Aplica Aquí: https://digitalfutures.international/2024-spanish-workshops/

Fechas: 24, 25, 26 & 27 de Julio | 09:00 – 12:00 Hora Lima / Colombia
Temas: Análisis Urbano / Biodiseño / Inteligencia Artificial
Software: Google Earth Engine, Obsidian, Apps IA (No requiere conocimientos previos)
Número de Estudiantes: 60

Descripción:
Restaurar la biodiversidad se ha convertido en una prioridad global, reconocida como uno de los desafíos cruciales para la conservación de la humanidad. Durante la década en curso, se ha instado a los gobiernos, empresas y a la comunidad en general a reducir la pérdida de biodiversidad. Factores como la expansión urbana, el crecimiento poblacional, los cambios en el uso del suelo, el cambio climático, la contaminación y la falta de gobernanza han provocado una alarmante disminución en la biodiversidad.

Aunque los espacios urbanos han impactado negativamente en la biodiversidad, una adecuada gestión y mejora de los ecosistemas urbanos puede incrementar y restaurar la biodiversidad de la vida silvestre. Estos espacios resultan de la interacción entre características biofísicas, infraestructura y procesos sociales. Para lograr la sostenibilidad, es fundamental comprender que personas y naturaleza tienen iguales derechos y ambas partes deben participar en la toma de decisiones urbanas.

Este taller tiene como objetivo utilizar los cambios en la cobertura terrestre en los ecosistemas urbanos detectados mediante Google Earth Engine (GEE) para implementar un lenguaje de patrones que promueva la biodiversidad de la vida silvestre urbana. Basada en la teoría de patrones de Christopher Alexander (1977), esta metodología ofrece soluciones sistémicas a problemas complejos. Los patrones son conocimientos verificados y transferibles que resuelven problemas recurrentes con resultados adecuados en diferentes campos. La combinación de diferentes patrones crea estructuras de solución más sofisticadas.

Objetivos de Aprendizaje :

Comprender la generalidad de los problemas de la vida silvestre urbana.
Aprender el uso de herramientas básicas de datos satelitales a través de Google Earth Engine para desarrollar soluciones orientadas a la vida silvestre urbana.
Implementar un lenguaje de patrones para la vida silvestre urbana en la conceptualización de proyectos.
Explorar tecnologías de inteligencia artificial (IA) como instrumento para la aplicación del lenguaje de patrones.
Generar soluciones conceptuales de diseño urbano o arquitectónico mediante la interpretación de datos.
Representar los resultados del análisis a través de imágenes.

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