Entropía de Shannon, una medida en la información geográfica

Resumen

La Entropía de Shannon en la teoría de la información es una aportación de la máquina de estados que descifra el código Enigma. Este descubrimiento fue realizado por Claude Shannon, que buscaba cómo sintetizar el comportamiento del cerebro humano y su relación con las máquinas de estados. En los últimos años, se ha avanzado en este tema tratando de unir el grado de dispersión o contracción de la información con sistemas de información geográfica. El cálculo de entropía nos otorga un índice de expansión urbana que utiliza datos obtenidos de forma remota (mapas), que puede identificar y caracterizar eficientemente el grado de concentración espacial o dispersión de construcciones en un área urbana. También, calcula variables que se investigan en la concentración o desconcentración de la población donde no se vea comprometido el sistema por la sobre explotación de recursos naturales o la falla en la distribución de bienes y servicios básicos para la supervivencia de la población.

Shannon’s Entropy in information theory is a contribution of the state machine that deciphers the Enigma code. This discovery was made by Claude Shannon, who was looking for how to synthesize the behavior of the human brain and its relation to state machines. In recent years, progress has been made on this subject by trying to link the degree of dispersion or contraction of information with geographic information systems. The entropy calculation provides us with an urban sprawl index that uses remotely obtained data (maps), which can efficiently identify and characterize the degree of spatial concentration or dispersion of buildings in an urban area. Also, it calculates variables that are investigated in the concentration or deconcentration of the population where the system is not compromised by the overexploitation of natural resources or the failure in the distribution of goods and basic services for the survival of the population.