Explorando el uso de herramientas de sensores remotos y tecnologías geoespaciales aplicadas al problema multidimensional de la seguridad alimentaria

[Objetivo] El objetivo de este estudio fue analizar qué papel pueden jugar las tecnologías de teledetección para estudiar los factores multidimensionales que influyen en la seguridad alimentaria y nutricional (SAN), en Córdoba Argentina. [Metodología] El área de estudio comprende la ciudad de Córdob...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Di Fino, Eliana Marina, Scavuzzo, Carlos Matias, Campero, Micaela Natalia, Scavuzzo, Carlos Marcelo, Defagó, María Daniela
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad Nacional, Costa Rica 2022
Acceso en línea:https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/uniciencia/article/view/16260
Descripción
Sumario:[Objetivo] El objetivo de este estudio fue analizar qué papel pueden jugar las tecnologías de teledetección para estudiar los factores multidimensionales que influyen en la seguridad alimentaria y nutricional (SAN), en Córdoba Argentina. [Metodología] El área de estudio comprende la ciudad de Córdoba, Argentina. Se obtuvieron datos epidemiológicos de la prevalencia de bajo peso, sobrepeso y obesidad (malnutrición) durante el 2013 de 23 centros de atención primaria de la ciudad. Se exploraron las condiciones ambientales de los centros en un radio de 1000 m. Se clasificaron imágenes SPOT 5, se utilizaron características espectrales y espaciales y se evidencia cómo una clasificación no supervisada puede dar información para describir la dimensión social y el acceso económico a los alimentos. Se realizó una regresión lineal multivariante para examinar la relación entre la prevalencia de malnutrición y las variables ambientales y espaciales, derivadas de las imágenes SPOT.  [Resultados] Los resultados de la clasificación no supervisada de imágenes muestran la diferencia en el patrón espectral-espacial de los barrios, evidencian cómo una simple clasificación de imágenes de satélite puede convertirse en una herramienta de discriminación útil. Se obtienen análisis de regresión múltiple con R2 ajustados de 0,70 y 0,6435 respectivamente para desnutrición, y sobrepeso y obesidad. A partir de los modelos obtenidos, se construyen mapas continuos de prevalencia. [Conclusiones] El método propuesto en este trabajo puede discriminar socialmente diferentes áreas relacionadas con la SAN. Es innovador y necesario aprovechar las herramientas de teledetección y las tecnologías geoespaciales, en nuestra región, aplicadas a la SAN.