DETERMINACIÓN DE ISLAS DE CALOR EN BARRANQUILLA, CARTAGENA Y SANTA MARTA

Resumen

Repositorio con el código, notebooks, datos procesados, modelos y resultados del proyecto de grado "DETERMINACIÓN DE ISLAS DE CALOR EN LAS CIUDADES DE BARRANQUILLA, CARTAGENA Y SANTA MARTA A PARTIR DE IMÁGENES SATELITALES Y ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING", realizado por Jonny Carlos Sanches y Cristian Camilo Rodriguez, Maestría en Ciencia de Datos — Pontificia Universidad Javeriana.

Propósito

Desarrollar y documentar un flujo reproducible para identificar y caracterizar islas de calor urbano (UHI) en tres ciudades del Caribe colombiano usando imágenes satelitales y técnicas de machine learning, y producir mapas y métricas útiles para análisis urbano.

Contenido principal

• Notebooks: preprocesamiento, análisis exploratorio, entrenamiento, evaluación y generación de mapas.
• Código: scripts para procesamiento geoespacial y modelado.
• Datos procesados: capas y derivados listos para uso en los experimentos.
• Modelos y resultados: pesos entrenados, métricas y visualizaciones finales.

Consideraciones

• Los notebooks incluyen instrucciones para regenerar los datos desde las fuentes originales cuando aplique.
• Algunas decisiones metodológicas (resolución, umbrales, ventanas temporales) están documentadas en las notas metodológicas y pueden ajustarse según el contexto.

Autores y afiliación

Jonny Carlos Sanches — @jonnykewin (https://github.com/jonnykewin)
Cristian Camilo Rodriguez — @camilo42715 (https://github.com/camilo42715)
Maestría en Ciencia de Datos — Pontificia Universidad Javeriana

Citación

Si usas este trabajo en publicaciones, por favor cita a los autores:
Jonny Carlos Sanches y Cristian Camilo Rodriguez, "Determinación de islas de calor en Barranquilla, Cartagena y Santa Marta a partir de imágenes satelitales y algoritmos de machine learning", Maestría en Ciencia de Datos, Pontificia Universidad Javeriana.

Contacto y soporte

• Para issues o preguntas: https://github.com/jonnykewin/tesis_MCD/issues
• Para contribuciones: abrir un pull request o contactar a los autores vía sus perfiles GitHub (https://github.com/jonnykewin, https://github.com/camilo42715).

Agradecimientos

Proyecto desarrollado en el marco de la Maestría en Ciencia de Datos — Pontificia Universidad Javeriana.