Los algoritmos de inteligencia artificial utilizados en los estudios de crecimiento urbano y su integración en las tecnologías de la información geográfica

Abstract

El avance tecnológico de las últimas décadas ha impulsado de manera significativa losestudios urbanos, especialmente el análisis de crecimiento, cambios de cobertura y usosde la tierra, y modelización de escenarios futuros. Las Tecnologías de la InformaciónGeográfica (TIG) han contribuido activamente, evidenciado en la adopción deorganismos públicos y privados, así como en la producción científica interdisciplinaria.Paralelamente, la Inteligencia Artificial (IA) ha transformado el ámbito tecnológico,social, económico y cultural, generando la necesidad de adaptación por parte de diversasdisciplinas, incluida la geografía. Este trabajo realiza una revisión histórica basada enbibliografía y fuentes oficiales de desarrolladores de TIG, con el objetivo de describir ysecuenciar los métodos y técnicas de IA aplicados a estudios de crecimiento urbano y susvariables asociadas. Además, se examinan los principales softwares SIG y deprocesamiento de imágenes satelitales, enfocados en las metodologías de IA integradasen sus servicios. La revisión evidencia un desarrollo progresivo de las metodologías,paralelo a los avances en computación y su implementación en plataformas TIGpopulares, mostrando cómo la combinación de IA y SIG potencia el análisis, prediccióny evaluación de los estudios urbanos.Recent technological advances have significantly propelled urban studies, particularly in the analysis of urban growth, land cover, land use changes, and modelling future scenarios. Geographic Information Technologies (GIT) play a central role, as evidenced by their adoption by public and private organisations and interdisciplinary scientific research. Simultaneously, Artificial Intelligence (AI) has transformed technological, social, economic, and cultural domains, creating a need for adaptation across disciplines, including geography. This study presents a historical review of AI methods and techniques applied to urban growth studies based on bibliographic sources and official GIT developer documentation. It also examines major GIS and satellite image processing software, focusing on AI methodologies integrated into their services. This review highlights the progressive development of these approaches alongside advances in computing, demonstrating how the integration of AI and GIS enhances the analysis, prediction, and evaluation of urban dynamics.