Artículo de revista
Artificial intelligence and machine learning model for spatial and temporal prediction of drought events in the department of Magdalena, Colombia
Modelo de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la predicción espacial y temporal de eventos de sequía en el departamento del Magdalena, Colombia
Registro en:
0122-6517
10.17981/ingecuc.18.2.2022.20
2382-4700
Corporación Universidad de la Costa
REDICUC - Repositorio CUC
Autor
Herrera Posada, Daissy Milenys
Aristizábal, Edier
Institución
Resumen
Introduction— Drought is one of the most critical hydrometeorological phenomenon in terms of its impacts on society. Although Colombia is a tropical country, there are areas of the territory which have periods of drought, and this causes significant economic damage. Objective— Due to recent advances in terms of the spatial and temporal resolutions of remote sensing, and artificial intelligence techniques, it is possible to develop automatic learning models supported by historical information. Methodology— In this study, a Random Forest (RF) and Bagged Decision Tree Classifier (DTC) model was built to perform spatial and temporal drought prediction in the department of Magdalena using the following features: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), land surface temperature (LST), precipitation, Normalized Difference Water Index (NDWI), Normalized Multiband Drought Index (NMDI), evapotranspiration (ET), surface soil moisture (SSM), subsurface soil moisture (SUSM), Multivariate ENSO Index (MEI), Southern Oscillation Index (SOI), and Oceanic Niño Index (ONI). Results— For labelling, which allows one to train and evaluate the model, the Standardized Precipitation Index (SPI) was used to identify drought events. Conclusions— The implementation of the developed model can allow governmental entities to take actions to mitigate impacts generated by recurring droughts in their territories. Introducción— La sequía es uno de los fenómenos hidrometeorológicos más críticos por sus impactos en la sociedad. A pesar de que Colombia es un país tropical, existen zonas del territorio que presentan periodos de sequía, lo que ocasiona importantes perjuicios económicos. Objetivo— Debido a los recientes avances en cuanto a las resoluciones espaciales y temporales de la teledetección, y a las técnicas de inteligencia artificial, es posible desarrollar modelos de aprendizaje automático apoyados en información histórica. Metodología— En este estudio se construyó un modelo clasificador de Bosque Aleatorio (RF) y Árbol de Decisión en Bolsa (DTC) para realizar la predicción espacial y temporal de sequía en el departamento del Magdalena utilizando las siguientes características: Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), temperatura de la superficie terrestre (LST), precipitación, Índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI), Índice de Sequía Multibanda Normalizada (NMDI), evapotranspiración (ET), humedad superficial del suelo (SSM), humedad subsuperficial del suelo (SUSM), Índice ENSO Multivariado (MEI), Índice de Oscilación del Sur (SOI) e Índice del Niño Oceánico (ONI). Resultados— Para el etiquetado, que permite entrenar y evaluar el modelo, se utilizó el Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) para identificar los eventos de sequía. Conclusiones— La implementación del modelo desarrollado puede permitir a las entidades gubernamentales tomar acciones para mitigar los impactos generados por sequías recurrentes en sus territorios.