Multidimensional poverty. Uncovering urban deprivation from satellite images

Résumé

Muchas ciudades de países de ingresos bajos y medios se enfrentan a un rápido crecimiento no planificado de zonas para uso residencial, mientras que se carece de información detallada sobre estas zonas urbanas deprimidas, conocidas como barrios marginales. Existen diferencias visibles en las condiciones de las viviendas y los espacios urbanos, y estas diferencias están relacionadas con los niveles de pobreza o privación. Sin embargo, se carece de información geoespacial para desentrañar la privación urbana en las zonas más desfavorecidas, lo que constituye una laguna de conocimiento urgente. El objetivo de esta tesis ha sido analizar la pobreza urbana desde una perspectiva teórica y empírica, combinando imágenes de satélite y técnicas de inteligencia artificial, para identificar los grados de privación dentro de los barrios marginales. El resultado de este estudio contribuye al avance de los métodos para producir datos urbanos espaciales actualizados y desagregados sobre los barrios marginales urbanos, que son esenciales para comprender las dimensiones físicas de la pobreza y, por lo tanto, para planificar intervenciones políticas específicas en consecuencia.