Mapeo de valores paisajísticos impulsado por IA

Área de la Ciencia:

• Ciencias Ambientales
• Inteligencia Geoespacial
• Ciencias Sociales Computacionales

Sus antecedentes:

• Los métodos tradicionales de percepción del paisaje carecen de escala y alcance.
• Comprender la percepción humana es crucial para la conservación y la planificación.
• Los datos de redes sociales ofrecen un recurso vasto y sin explotar para estudios de paisajes.

Objetivo del estudio:

• Introducir y validar el marco AI-Perceptual Landscape Mapping (AI-PLM).
• Modelar la percepción humana colectiva del paisaje utilizando datos de redes sociales.
• Evaluar los servicios ecosistémicos culturales a través del análisis impulsado por IA.

Principales métodos:

• Marco AI-PLM integrado que combina inteligencia geoespacial, aprendizaje automático y PNL.
• Análisis de fotografías de Flickr georreferenciadas y comentarios de usuarios de Rumania.
• IA-Cognición Espacial (métodos Head/Tail Breaks, DBSCAN, análisis de vistas) e Inteligencia Afectivo-Semántica (análisis de sentimientos, modelado de temas).

Principales resultados:

• Se identificaron fuertes jerarquías espaciales de apreciación del paisaje, con picos en los Cárpatos, Brașov, Bucarest, Maramureș y la costa del Mar Negro.
• El análisis de sentimientos reveló emociones predominantemente positivas vinculadas a regiones orientadas a la naturaleza.
• El modelado de temas destacó temas de fotografía, patrimonio y recreación en el contenido generado por los usuarios.

Conclusiones:

• AI-PLM proporciona una metodología escalable y transferible para evaluar los servicios ecosistémicos culturales.
• El marco une la geografía física y la expresión emocional para el análisis del paisaje.
• AI-PLM ofrece herramientas prácticas para la gestión del paisaje basada en datos, la conservación y la planificación del turismo.