Necesidad de un Sistema Integrado de Mapeo de Áreas Degradadas “Slum” (IDEAMAPS) en Países de Ingresos Bajos y Medios (LMICs)

El noventa por ciento de las personas que se añadirán al planeta durante los próximos 30 años vivirá en ciudades africanas y asiáticas, y una gran parte de estas poblaciones residirá en vecindarios desfavorecidos definidos por condiciones de asentamientos informales o vivienda inadecuada. Los cuatro enfoques actuales para el mapeo de la privación en los vecindarios están en gran medida aislados, y cada uno no logra producir mapas precisos, oportunos y comparables que reflejen los contextos locales. El primer enfoque, la clasificación de “hogares en situaciones de slum” en datos del censo y encuestas, refleja la privación a nivel de hogar en lugar de a nivel de vecindario. El segundo enfoque, el mapeo basado en campo, puede producir los mapas más precisos y relevantes para un vecindario dado; sin embargo, requiere recursos sustanciales, lo que impide su ampliación. Los terceros y cuartos enfoques, la interpretación humana (visual) y la clasificación automática de imágenes aéreas o espaciales, enfatizan en exceso los asentamientos informales y no logran representar características sociales clave de áreas desfavorecidas, como la falta de tenure, la exposición a la contaminación y la falta de servicios públicos. Resumimos áreas comunes de entendimiento y presentamos un conjunto de requisitos y un marco para producir mapas rutinarios y precisos de áreas urbanas desfavorecidas que puedan ser utilizados por actores locales e internacionales para abogacía, planificación y toma de decisiones en países de ingresos bajos y medios (LMICs). Sugerimos que los modelos de aprendizaje automático se amplíen para incorporar covariables a nivel de área social y contribuciones regulares de clasificaciones actualizadas y relevantes en contexto de áreas urbanas desfavorecidas.