Procesamiento digital de imágenes aplicado al reciclado masivo de la envolvente edilicia

VIEGAS, G. M.; BARBERO, D. A.; MARTINI, I.; DISCOLI, C. A: ; SAN JUAN, G. A.

IV Congreso Nacional de Ciencia y Tecnología Ambiental. Libro de resúmenes.

Sociedad Argentina de Ciencia y Tecnología Ambiental

Lugar: Buenos Aires; Año: 2019; p. 155 - 155

La ciudad es uno de los mayores consumidores de energía del mundo. En ellalos edificios consumen gran parte de esa energía para su funcionamiento, yespecíficamente para el acondicionamiento térmico de los espacios. De acuerdo aldiseño y la calidad de la envolvente edilicia el consumo de energía paraacondicionamiento podría modificarse.En este marco, la potencialidad de reducción de la demanda de energía de laciudad y sus consecuentes emisiones al ambiente, debe ser evaluada sobre el parqueedilicio existente y en forma masiva. Se puede recurrir a cuantificar medidas demejoramiento de las envolventes edilicias desde el punto de vista de las tecnologías ydiseños pasivos. Para ello es necesario conocer las características de la envolventeedilicia de los edificios de la ciudad lo que requiere de un arduo trabajo de campo. Eneste sentido se entiende que para abordar este problema se debe recurrir a tecnologíasautomáticas o semi-automáticas que simplifiquen los procesos y aporten informaciónde mayor calidad. El procesamiento digital de imágenes, se presenta como un granaporte al estudio de los fenómenos urbanos en forma masiva.Este trabajo tiene como objetivo evaluar técnicas de procesamiento digital deimágenes para cuantificar en forma masiva las características y diferenciación de la envolvente edilicia con el fin de proponer y cuantificar medidas de mejora de la misma desde el punto de vista de la reducción del consumo de energía y las emisiones degases de efecto invernadero al medio ambiente.La metodología se basa en: preprocesamiento de imágenes aéreas de 4 bandas, adquiridas por vuelo del Instituto Geográfico Nacional; clasificación supervisada por método de máxima verosimilitud con RStudio; evaluación de la calidad de la clasificación con matriz de confusión; vectorización de la clasificación urbana con Qgis, cálculo de superficies, y estimación de la demanda de energía y potencial ahorro a partir de modelo de carga térmica de las Normas IRAM11601, 11604, 11605. Finalmente en base a estas clasificaciones se realizanestimaciones de ahorro de energía por mejoramiento de los techos de los edificios.Los resultados demuestran que las herramientas son válidas y que acercan unainformación inexistente o costosa al trabajo de análisis urbano, y que puede replicarsea otros casos de estudio similares.