Análisis de expansión urbana: Dubái, Emiratos Árabes Unidos

Introducción

Dubái, una de las siete monarquías que conforman los Emiratos Árabes Unidos, es una ciudad destacada en Medio Oriente. Su reconocimiento mundial se debe al acelerado crecimiento urbano que ha experimentado desde la década de 1990, impulsado por ambiciosos megaproyectos. De ser una pequeña localidad pesquera a principios del siglo pasado, Dubái se ha transformado en un símbolo global del comercio y el lujo (Zeballos, 2013). Este desarrollo ha sido fundamental en la estrategia de diversificación económica, que busca reducir su dependencia del petróleo, principal fuente de ingresos desde su descubrimiento en los años 50, y consolidar la ciudad como un referente en los sectores comercial, financiero y turístico. Sin embargo, este rápido crecimiento ha generado críticas tanto por su impacto ambiental y cultural (Zeballos, 2013), como por los desafíos urbanísticos. Entre estos últimos destacan los problemas de planeamiento, cohesión, funcionalidad y conectividad asociados a una ciudad difusa y fragmentada (Rubio y Aglieri, 2017).

En este contexto, se propone tomar a Dubái como caso de estudio para analizar su crecimiento urbano utilizando técnicas de teledetección y Sistemas de Información Geográfica (SIG). Estas herramientas permitirán clasificar las coberturas y usos del suelo, así como comparar distintos momentos históricos para estimar el crecimiento horizontal de la ciudad.

Antecedentes

En los últimos años, las fuentes de información basadas en sensores remotos se han utilizado ampliamente para observar la transformación de Dubái en distintos momentos de su historia reciente. Rubio y Aglieri (2017) llevaron a cabo un análisis que muestra la expansión urbana horizontal en 1970, 1990, 2000, 2005 y 2008, utilizando imágenes satelitales del programa Landsat de la NASA, además de propuestas de desarrollo futuro. Este análisis pone en evidencia los procesos de expansión urbana, desde el casco histórico de Dubái hacia el interior del territorio, la línea costera e incluso sobre el golfo Pérsico con la construcción de islas artificiales.

Por otro lado, algunos estudios emplean técnicas de teledetección más avanzadas. Un ejemplo es el trabajo de Aldogom et al. (2019), que utiliza imágenes satelitales del programa Landsat (ver imagen 3) para identificar coberturas y usos del suelo en diferentes años, específicamente 1986, 1998, 2008 y 2019.

A través de la técnica de clasificación no supervisada ISO cluster en ArcGIS Pro, seguida de una corrección manual pixel a pixel, se lograron identificar cuatro tipos de cobertura: desierto, áreas urbanas, agua y vegetación. A continuación se muestran los resultados obtenidos de este trabajo:

Otro estudio, realizado por Elmahdy y Mohamed (2017), aplica el método de clasificación Spectral Angle Mapper (SAM). Este enfoque, basado en la firma espectral de las distintas coberturas terrestres, permite una clasificación más precisa al identificar la similitud espectral entre elementos del terreno como la vegetación, el agua y los edificios, utilizando un ángulo en un espacio multidimensional (n-D). Mediante esta metodología, los autores lograron detectar cambios en el uso y cobertura del suelo para los años 2000, 2005, 2010 y 2015, clasificados en las siguientes categorías: vegetación, grandes dunas de arena, pequeñas dunas de arena, entorno construido, cuerpos de agua, sabkha (marismas costeras) y desierto. El estudio también resalta los desafíos que presentan áreas con coberturas de respuestas espectrales similares, lo que complica su diferenciación mediante algoritmos de clasificación supervisada y no supervisada.

Estos estudios establecen una base sólida para comprender la implementación de métodos de clasificación, proporcionando una estructura metodológica clara, momentos clave para realizar análisis multitemporales en el área de estudio, una clasificación de referencia para las coberturas y usos del suelo, así como resultados que pueden respaldar la investigación a desarrollar a continuación.

Área de estudio

Para este proyecto se toma como referencia el área de estudio propuesta por Aldogom et al. (2019), que abarca Dubái, uno de los siete Emiratos Árabes Unidos, destacado por su notable crecimiento urbano impulsado por ambiciosos megaproyectos. Esta región, con una extensión aproximada de 3.908 km², está situada al este de la Península Arábiga, en pleno Desierto de Arabia, caracterizado por su clima árido, vegetación escasa y un entorno climático complejo, marcado por altas temperaturas y baja pluviosidad (Sánchez, 2015).

Por otra parte, el crecimiento urbano de Dubái ha sido particularmente significativo desde la década de 1990. Desde la década de 1950, la ciudad ha pasado de abarcar apenas 3,2 km² a unos 605 km² en la actualidad. Este crecimiento también se refleja en su población, que ha aumentado de 25.000 a 3.500.000 habitantes, evidenciando un rápido desarrollo demográfico y urbano (Sánchez, 2015).

Objetivos

Objetivo General

Estudiar la expansión urbana de la ciudad de Dubái, Emiratos Árabes Unidos, entre los años 2000 y 2020.

Objetivos específicos

• Determinar la cobertura y usos del suelo en el territorio del Emirato de Dubái para los años 2000 y 2020.
• Comparar la cobertura de área urbana entre los años 2000 y 2020.
• Analizar la expansión urbana de la ciudad de Dubái durante el período de 2000 a 2020.

Metodología

A continuación, se describe el proceso metodológico implementado durante el proyecto:

1. Determinar la cobertura y usos del suelo para el periodo de estudio.

En esta primera fase del proyecto, se elaboraron mapas de cobertura para el año inicial y el año final del periodo de estudio. Para llevar a cabo este trabajo, se identificaron las siguientes subfases:

A. Origen de los datos: Basado en las fuentes de información revisadas durante el curso y en los antecedentes consultados, se utilizó como principal fuente el compendio de imágenes satelitales del programa Landsat de la NASA. Este programa ofrece datos que cubren un amplio periodo de tiempo, adecuado para el periodo de estudio establecido. A continuación, se presentan las imágenes empleadas (ver imagen 10), junto con los parámetros de búsqueda definidos en la plataforma (ver imagen 11).

Una vez definida el área de estudio, se generó un mosaico integrando las imágenes correspondientes. Este mosaico abarcó tanto el área de estudio como su entorno cercano, con el objetivo de mejorar la comprensión del contexto y proporcionar una base de información sólida para el proceso de clasificación de cobertura y uso del suelo (ver imagen 12).

B. Definición de la leyenda para la clasificación de cobertura y uso del suelo: Con la base de información definida para la clasificación, se estableció una leyenda adecuada para las clases de cobertura y uso del suelo. Esta leyenda fue diseñada para abarcar los diferentes tipos de coberturas presentes en el área de estudio y que pudieran ser identificadas espectralmente mediante el algoritmo de clasificación empleado en el proceso metodológico. En este sentido, se tomaron en consideración tres aspectos fundamentales (ver imagen 13):

B.1) Visualización mediante combinación de bandas: Utilizando esta técnica, se revisaron las imágenes tanto en color verdadero como en falso color infrarrojo. En el ejemplo presentado a continuación, la imagen del año 2020, procesada en falso color infrarrojo, permite identificar coberturas asociadas a vegetación. En el primer caso, se observa vegetación en el entorno urbano, probablemente vinculada a arbolado urbano y campos de golf debido a su forma. En el segundo caso, se identifican áreas de cultivo.

B.2) Método de clasificación no supervisada: Como recurso adicional para definir la leyenda, se empleó una clasificación no supervisada utilizando el algoritmo del software. A través de la herramienta Classification Wizard > Unsupervised > ISO Cluster, se generó un mapa de cobertura que identificó varias clases y las áreas del territorio que el algoritmo asoció con cada una. A partir de esta clasificación, se observó la correspondencia de clases más adecuadas para el estudio. De manera general, se logró identificar cuerpos de agua, áreas urbanas o desarrolladas por el hombre (en dos clases) y zonas desérticas (también en dos clases) (ver imagen 15).

B.3) Antecedentes consultados: Como último insumo, se revisaron las leyendas utilizadas en otros estudios de investigación similares. En el trabajo de Aldogom et al. (2019), se identifican cuatro clases, mientras que en el estudio de Elmahdy y Mohamed (2017) se establecen hasta ocho clases. En la imagen a continuación se muestran las clasificaciones correspondientes a cada uno de estos estudios (Imagen 16).

Con base en estas tres actividades, se estableció una leyenda adecuada para la clasificación de cobertura y uso del suelo, definida en cinco clases (ver imagen 17 de izquierda a derecha):

1. Cuerpos de agua: Incluye cualquier superficie cubierta por agua.
2. Urbano: Áreas construidas o desarrolladas por el ser humano.
3. Desierto: Zonas áridas o suelos desnudos.
4. Vegetación urbana: Vegetación ubicada en el entorno urbano, caracterizada por áreas secas donde no se observan formaciones forestales siempreverdes o caducifolias.
5. Cultivos / Vegetación rala: Áreas agropecuarias o zonas de transición (ecotonos) entre vegetación más húmeda y otras coberturas, con vegetación dispersa.

C. Generación de una clasificación de cobertura y usos del suelo para cada año estudiado: Una vez definida la leyenda de clases y las imágenes multiespectrales, se procedió a realizar la clasificación de cobertura y uso del suelo para ambos años de estudio. Esta fase se plantea de manera iterativa y se divide en tres etapas: la creación de un conjunto de muestras de entrenamiento basadas en los aspectos descritos en la fase anterior de definición de la leyenda, la aplicación del método de clasificación supervisada, y una revisión mediante observación comparativa entre la clasificación obtenida y las imágenes multiespectrales:

C.1) Muestras de entrenamiento: A partir de la leyenda establecida, se identificaron, utilizando elementos vectoriales, las extensiones del área de estudio que corresponden a cada tipo de cobertura. Cada extensión se etiqueta de manera precisa con su tipo de cobertura correspondiente. Este proceso implica una revisión detallada de las características de cada área, asegurando que las muestras de entrenamiento reflejen con exactitud la diversidad de coberturas presentes en el territorio. De esta manera, se garantiza que el modelo de clasificación se entrene de forma adecuada, mejorando su precisión en la identificación de diferentes tipos de cobertura y uso del suelo (ver imagen 18).

C.2) Aplicación del método de clasificación supervisada: Utilizando las muestras de entrenamiento, se aplica el método de clasificación supervisada para generar el mapa de cobertura correspondiente a cada año de estudio. En esta fase, se llevaron a cabo pruebas utilizando los algoritmos K-nearest Neighbor y Random Trees, evaluando su efectividad en la identificación precisa de las diferentes clases de cobertura. Esta combinación de métodos permite optimizar el proceso de clasificación y asegurar una representación más fiel de la realidad del terreno (ver imagen 19).

C.3) Revisión de la clasificación: A través de una observación comparativa entre la clasificación obtenida y las imágenes satelitales multiespectrales, se lleva a cabo una revisión de los resultados con el objetivo de evaluar la precisión de la clasificación generada para ambos años de estudio. Este análisis no solo permite identificar aciertos y errores en la categorización de las coberturas de suelo, sino que también facilita una comprensión más profunda de las dinámicas de cambio en el área de estudio (ver imagen 20).

En función de los resultados obtenidos y las observaciones realizadas, se procedió a realizar ajustes en las muestras de entrenamiento, así como en la configuración del método de clasificación supervisada. Este proceso fue iterativo y cíclico, lo que permitió una mejora continua en la calidad de los resultados. La revisión y ajuste constantes son fundamentales para optimizar la exactitud de la clasificación y garantizar que refleje de manera precisa la realidad del paisaje.

2. Comparar la cobertura de área urbana entre los años 2000 y 2020.

Una vez aceptados y validados los resultados de la clasificación de cobertura y uso del suelo para el área de estudio, se procedió a realizar un análisis comparativo entre ambos periodos. Este análisis se estructuró en dos subfases:

2.1 Análisis de cambios de cobertura: Utilizando las herramientas Change Detection Wizard y Combine, se identificaron las superficies que experimentaron cambios de cobertura. Además, se detallaron las transiciones entre las diferentes coberturas, así como las estadísticas generales que reflejan los totales y porcentajes de superficie involucrados en dichos cambios.

3. Análisis de la expansión urbana

A partir de la información obtenida en la fase previa, que identificó las transiciones o cambios de cobertura en el área de estudio, se procedió a analizar la expansión urbana. Este análisis se basa en la diferencia de la superficie urbana entre el primer y último año del estudio, permitiendo cuantificar su crecimiento. Además, se identificaron las coberturas naturales o antrópicas que fueron transformadas o intervenidas para permitir la expansión del área urbana. Este enfoque proporciona una visión de los patrones de urbanización y las dinámicas territoriales que impulsaron el crecimiento urbano en el periodo analizado (ver imagen 22).

Resultados

Del proceso de clasificación de cobertura y usos del suelo generado para el área de estudio se obtuvo la siguiente clasificación para los año 2000 y 2020 (ver imagen 23), con sus respectivas estadísticas generales asociadas a cada cobertura estudiada (ver imagen 24).

En este análisis breve de las coberturas, se destaca la predominancia de cada una en los años estudiados, así como aquellas que mostraron los mayores cambios en su superficie. En cuanto a nuestra cobertura de interés, el entorno urbano, la clasificación estima que representaba aproximadamente un 11,92% del área de estudio, aumentando hasta un 26,60%. Este crecimiento se dio principalmente a expensas de la cobertura de desierto, que se redujo en un 15,75% del área total. Al estudiar los cambios entre las diferentes coberturas, se observan los siguientes resultados:

En las tablas presentadas, se destaca que aproximadamente el 20,98% del área de estudio experimentó un cambio de cobertura entre los años 2000 y 2020. El cambio más significativo fue la conversión de áreas desérticas en zonas urbanas, que afectó al 13,21% del territorio. En menor medida, se registró un aumento en la cobertura destinada a cultivos o actividades agrícolas, que representó un 3,13% del área total. Otro cambio relevante fue la transformación de áreas de agua en áreas urbanas, afectando al 1,75% de la superficie. Aunque este último porcentaje es menor, sus implicaciones son significativas, dado el impacto que generan las alteraciones en coberturas tan vitales como el agua. Finalmente, se observa que la cobertura urbana se multiplicó durante el periodo de estudio, destacándose como una de las principales transiciones de las coberturas originales (ver imagen 26).

Como producto final, se generó la siguiente salida cartográfica que enfatiza el crecimiento urbano estimado en el presente proyecto:

Conclusiones

El análisis de cambios de cobertura en el área de estudio entre los años 2000 y 2020 revela una transformación significativa del paisaje, particularmente marcada por la expansión urbana de Dubái. Esta ciudad, que ha experimentado un crecimiento vertiginoso en las últimas décadas, ha evolucionado de ser un pequeño pueblo de pescadores a convertirse en un centro global de comercio, turismo e innovación. En este contexto, el cambio más destacado en nuestro análisis fue la conversión de áreas desérticas en zonas urbanas, afectando al 13,21% del territorio. Este fenómeno no solo evidencia un fuerte proceso de urbanización, sino que también reconfigura drásticamente la estructura territorial y la composición de las coberturas de Dubái.

La expansión urbana ha tenido lugar, en gran medida, a expensas de coberturas naturales, como el desierto y, en menor medida, las áreas de agua. Este cambio plantea importantes consideraciones ambientales que no pueden ser ignoradas. Además, se observó un incremento en las áreas dedicadas a cultivos y actividades agrícolas, que alcanzó un 3,13%. Este aumento refleja una reconfiguración del uso del suelo que podría estar vinculado al crecimiento de la actividad económica y productiva en la región, así como a las demandas de una población en constante aumento.

En conjunto, los resultados indican una urbanización acelerada que ha alterado la estructura territorial y la composición de las coberturas, lo que subraya la necesidad de gestionar de manera sostenible los recursos naturales y de implementar una planificación adecuada que mitigue los efectos de estas transformaciones sobre el medio ambiente.

La aplicación de técnicas de teledetección y sistemas de información geográfica ha permitido generar estimaciones valiosas para el monitoreo de distintos fenómenos, tanto naturales como antrópicos. Estas técnicas facilitan la comprensión de los cambios en la cobertura terrestre y requieren un alto grado de precisión, así como un conocimiento profundo del entorno de estudio. Esto implica no solo la revisión de estudios previos, sino también la realización de trabajo de campo para fortalecer y enriquecer la calidad y confiabilidad de los productos generados con estas tecnologías.

Recomendaciones

Con base en el proceso metodológico implementado en este proyecto, se destacan los siguientes aspectos clave:

• Generación de un conjunto de puntos de validación: Para este ejercicio práctico, la creación de un set de puntos destinados a la validación de las clasificaciones generadas implicó un esfuerzo metodológico y técnico adicional. No obstante, estos puntos son fundamentales para validar los resultados y asegurar la calidad y fiabilidad del producto final, garantizando una representación fiel del paisaje real en el área de estudio.
• Conocimiento técnico del área de estudio: Es crucial que el profesional encargado del estudio posea una sólida comprensión y documentación sobre la zona analizada. Este tipo de análisis no solo requiere un dominio de las coberturas del terreno, sino también un conocimiento detallado de su respuesta espectral y las dinámicas cambiantes presentes en el área. En el caso de esta región, la baja pluviosidad ofrece la ventaja de disponer de un mayor número de imágenes libres de nubes, aunque esto no está exento de retos, como la posible confusión entre áreas en desarrollo humano y suelos desnudos o áridos, que se asocian a la cobertura natural del desierto.
• Enfoque iterativo y circular: La clasificación de coberturas y usos del suelo debe abordarse como un proceso iterativo y continuo. No es una tarea lineal que se complete en una única fase, sino que requiere de revisiones, ajustes y refinamientos constantes. El ajuste continuo tanto de las muestras de entrenamiento como de los métodos de clasificación aplicados es esencial para mejorar progresivamente la calidad del producto final y reflejar con mayor precisión las características del área de estudio.

Referencias bibliográficas

Aldogom, D., Aburaed, N., Al-Saad, M., Al Mansoori, S., Al Shamsi, M. R., & Al Maazmi, A. A. (2019). Multi-temporal satellite images for growth detection and urban sprawl analysis: Dubai City, UAE. Proceedings of SPIE 11157, Remote Sensing Technologies and Applications in Urban Environments IV, 111570C. https://doi.org/10.1117/12.2533097

Elmahdy, S., & Mohamed, M. M. (2017). Monitoring and analysing the Emirate of Dubai’s land use/land cover changes: An integrated, low-cost remote sensing approach. International Journal of Digital Earth, 11(1), 1-19. https://doi.org/10.1080/17538947.2017.1379563. Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/320213938_Monitoring_and_analysing_the_Emirate_of_Dubai's_land_useland_cover_changes_an_integrated_low-cost_remote_sensing_approach

Rubio, R., & Aglieri Rinella, T. (2017). Impulsos urbanos. Apuntes para entender el presente y el futuro de Dubái | Urban Impulses. Notes to Understand the Present and the Future of Dubai. ZARCH, 78. https://doi.org/10.26754/ojs_zarch/zarch.201782147. Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/320468737_Impulsos_urbanos_Apuntes_para_entender_el_presente_y_el_futuro_de_Dubai_Urban_Impulses_Notes_to_Understand_the_Present_and_the_Future_of_Dubai

Sánchez Hernández, S. (2015). El proceso de transformación urbana de Dubái. Recuperado de: https://core.ac.uk/download/pdf/41823192.pdf

Zeballos, C. (2013). Dubai vs. Abu Dhabi. Dos modelos de ciudad en el golfo. Medio, Arquitectura Sociedad, 84-97. Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/256841703_Dubai_vs_Abu_Dhabi_Dos_modelos_de_ciudad_en_el_golfo