GeoAI Valparaíso - Modelo XGBoost v2 y datos base para detección de cambio urbano e incendios

GeoAI Valparaíso - Modelo XGBoost v2 y datos base para detección de cambio urbano e incendios Este registro contiene los datos base no reproducibles del proyecto GeoAI Valparaíso, un sistema de análisis geoespacial basado en aprendizaje automático e imágenes satelitales para la Región de Valparaíso, Chile. El proyecto tiene dos líneas de trabajo: (1) detección de cambio espectral compatible con expansión de construcción/urbanización (para complementar los catastros en terreno de campamentos de TECHO-Chile), y (2) mapeo de recurrencia de incendios en la región. El código completo de los pipelines, la documentación metodológica y las instrucciones de reproducción están disponibles en el repositorio del proyecto: https://github.com/CFVV/geoai-valparaiso Contenido de este registro: model_xgb_norm_v2.pkl — Modelo XGBoost entrenado para la detección de cambio urbano. Opera sobre mosaicos Sentinel-2 de 6 bandas (B2, B3, B4, B8, B11, B12) normalizados por percentil (P2–P98) por tesela y año. Es el modelo de producción del pipeline de cambio urbano. Este archivo no es reproducible sin repetir el proceso completo de entrenamiento, por lo que se archiva aquí de forma permanente. hexGrid_200m_incendiosValpo.gpkg — Capa base histórica de recurrencia de incendios (1985–2017) sobre una grilla hexagonal (lado 250 m; el nombre del archivo conserva por compatibilidad la etiqueta "200m" heredada). Esta capa se deriva de la Base de Datos de Cicatrices de Incendios de Chile (Miranda et al.), y constituye el punto de partida estático del pipeline de incendios, al que se suman los años recientes calculados con MODIS. Se archiva aquí como respaldo permanente además de estar versionada en el repositorio. Datos no incluidos aquí por ser reproducibles: los mosaicos Sentinel-2, los productos MODIS (MCD64A1) y las capas de cobertura de suelo (ESRI LULC) se descargan directamente desde Google Earth Engine al ejecutar los pipelines, por lo que no requieren archivo permanente. Atribución de la capa de incendios: la capa histórica de cicatrices deriva del trabajo de Miranda et al. Cualquier uso de los datos de incendios de este proyecto debe citar las fuentes originales (ver sección "Cómo citar" más abajo). Financiamiento: proyecto financiado por Fondecyt y FIC (Gobierno Regional de Valparaíso). Licencia: los datos derivados de la base de cicatrices de incendios se distribuyen respetando la licencia de la fuente original (CC BY 4.0). GeoAI Valparaíso — XGBoost v2 model and base data for urban change and wildfire detection This record contains the non-reproducible base data of the GeoAI Valparaíso project, a satellite-based, machine-learning geospatial analysis system for the Valparaíso Region, Chile. The project has two workstreams: (1) detection of spectral change compatible with construction/urban expansion (to complement TECHO-Chile's field cadastres of informal settlements), and (2) wildfire recurrence mapping in the region. The full pipeline code, methodological documentation and reproduction instructions are available in the project repository: https://github.com/CFVV/geoai-valparaiso Contents of this record: model_xgb_norm_v2.pkl — Trained XGBoost model for urban change detection. It operates on 6-band Sentinel-2 median composites (B2, B3, B4, B8, B11, B12) normalized by percentile (P2–P98) per tile and year. This is the production model of the urban-change pipeline. The file is not reproducible without repeating the full training process, hence it is permanently archived here. hexGrid_200m_incendiosValpo.gpkg — Historical wildfire-recurrence base layer (1985–2017) over a hexagonal grid (250 m side length; the filename keeps the inherited "200m" label for compatibility). This layer is derived from the Landscape Fire Scars Database of Chile (Miranda et al.) and is the static starting point of the wildfire pipeline, onto which recent years computed from MODIS are added. It is archived here as a permanent backup in addition to being versioned in the repository. Data not included here (reproducible): Sentinel-2 composites, MODIS products (MCD64A1) and land-cover layers (ESRI LULC) are downloaded directly from Google Earth Engine when the pipelines are run, so they need no permanent archive. Wildfire layer attribution: the historical fire-scar layer derives from the work of Miranda et al. Any use of this project's wildfire data must cite the original sources (see "How to cite" below). Funding: funded by Fondecyt and FIC (Regional Government of Valparaíso). License: data derived from the fire-scar database are distributed respecting the original source license (CC BY 4.0). Cómo citar / How to cite Este dataset / This dataset: Vera Villa, C. & Aguirre, P. (2026). GeoAI Valparaíso - Modelo XGBoost v2 y datos base para detección de cambio urbano e incendios [Dataset]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.21351448 Fuente de la capa histórica de incendios (citar las tres) / Source of the historical wildfire layer (cite all three): Miranda, A., Mentler, R., Moletto-Lobos, Í., Alfaro, G., Aliaga, L., Balbontín, D., Barraza, M., Baumbach, S., Calderón, P., Cárdenas, F., Castillo, I., Contreras, G., de la Barra, F., Galleguillos, M., González, M. E., Hormazábal, C., Lara, A., Mancilla, I., Muñoz, F., Oyarce, C., Pantoja, F., Ramírez, R., & Urrutia, V. (2022). The Landscape Fire Scars Database: mapping historical burned area and fire severity in Chile. Earth System Science Data, 14(8), 3599–3613. https://doi.org/10.5194/essd-14-3599-2022 Miranda, A., Mentler, R., Moletto-Lobos, I., Alfaro, G., Aliaga, L., Balbontín, D., Barraza, M., Baumbach, S., Calderón, P., Cárdenas, F., Castillo, I., Contreras, G., de la Barra, F., Galleguillos, M., González, M., Hormazábal, C., Lara, A., Mancilla, I., Muñoz, F., Oyarce, C., Pantoja, F., Ramírez, R., & Urrutia, V. (2022). Fire Scars: remotely sensed historical burned area and fire severity in Chile between 1984–2018 [Data set]. PANGAEA. https://doi.org/10.1594/PANGAEA.941127 Miranda, A., Mentler, R., Moletto-Lobos, Í., Alfaro, G., Aliaga, L., Balbontín, D., Barraza, M., Baumbach, S., Calderón, P., Cárdenas, F., Castillo, I., Contreras, G., de la Barra, F., Galleguillos, M., González, M. E., Hormazábal, C., Lara, A., Mancilla, I., Muñoz, F., Oyarce, C., Pantoja, F., Ramírez, R., & Urrutia, V. (2024). Cicatrices de incendios — Resumen (V3) [Data set]. Datos para Resiliencia (ITREND). https://doi.org/10.71578/XAZAKP