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Perfil personal
Intereses de la investigación
Investigaciones recientes:
La investigación se centra en la integración de tecnologías de Observación de la Tierra (OT), aprendizaje automático y modelado geoespacial para abordar desafíos ambientales y de sostenibilidad críticos. Un tema central es la aplicación de la teledetección satelital y el uso de drones para monitorear la calidad del aire, la dinámica de la vegetación y los cambios en la cobertura terrestre, particularmente en regiones con escasez de datos. Aprovechando plataformas en la nube como Google Earth Engine, el trabajo desarrolla marcos escalables para mapear contaminantes, evaluar los impactos del cambio climático en glaciares y ecosistemas, y evaluar la salud forestal. Además, la investigación enfatiza el desarrollo de herramientas geoespaciales reproducibles y gemelos digitales para apoyar la planificación urbana, la gestión de campus inteligentes y las intervenciones de salud pública. Más allá de la teledetección, el trabajo investiga estrategias de economía circular, incluyendo el modelado espacial de la generación de residuos —como plásticos domésticos y aceite de cocina usado— y la simulación de escenarios de mitigación de gases de efecto invernadero. Metodológicamente, la investigación cierra la brecha entre datos ambientales complejos y políticas accionables mediante el empleo de modelos estadísticos avanzados, aprendizaje profundo para la segmentación de imágenes y análisis de decisiones multicriterio para proporcionar soluciones basadas en evidencia para la conservación ambiental y la gestión de recursos.
Temas Clave:
La investigación se centra en la integración de tecnologías de Observación de la Tierra (OT), aprendizaje automático y modelado geoespacial para abordar desafíos ambientales y de sostenibilidad críticos. Un tema central es la aplicación de la teledetección satelital y el uso de drones para monitorear la calidad del aire, la dinámica de la vegetación y los cambios en la cobertura terrestre, particularmente en regiones con escasez de datos. Aprovechando plataformas en la nube como Google Earth Engine, el trabajo desarrolla marcos escalables para mapear contaminantes, evaluar los impactos del cambio climático en glaciares y ecosistemas, y evaluar la salud forestal. Además, la investigación enfatiza el desarrollo de herramientas geoespaciales reproducibles y gemelos digitales para apoyar la planificación urbana, la gestión de campus inteligentes y las intervenciones de salud pública. Más allá de la teledetección, el trabajo investiga estrategias de economía circular, incluyendo el modelado espacial de la generación de residuos —como plásticos domésticos y aceite de cocina usado— y la simulación de escenarios de mitigación de gases de efecto invernadero. Metodológicamente, la investigación cierra la brecha entre datos ambientales complejos y políticas accionables mediante el empleo de modelos estadísticos avanzados, aprendizaje profundo para la segmentación de imágenes y análisis de decisiones multicriterio para proporcionar soluciones basadas en evidencia para la conservación ambiental y la gestión de recursos.
Temas Clave:
- Teledetección y Observación de la Tierra
- Modelado Geoespacial y SIG
- Monitoreo de la Calidad del Aire
- Aprendizaje Automático y Profundo en Ciencias Ambientales
- Economía Circular y Gestión de Residuos
- Adaptación y Mitigación del Cambio Climático
- Agricultura de Precisión y Monitoreo de Ecosistemas
Experiencia relacionada con los ODS de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. El trabajo de esta persona contribuye al logro de los siguientes ODS:
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ODS 1: Fin de la pobreza -
ODS 3: Salud y bienestar -
ODS 7: Energía asequible y no contaminante -
ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico -
ODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles -
ODS 12: Producción y consumo responsables -
ODS 13: Acción por el clima -
ODS 15: Vida de ecosistemas terrestres -
ODS 17: Alianzas para lograr los objetivos
Huella digital
Profundizar en los temas de investigación en los que Cesar Ivan Alvarez Mendoza está activo. Estas etiquetas de temas provienen de las obras de esta persona. Juntos, forma una huella digital única.
- 1 Perfiles similares
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
Colaboración externa reciente a nivel de país/territorio. Para consultar los detalles, haga clic en los puntos o
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Campus CASALO
Alvarez Mendoza, C. I. (Investigador principal)
1/06/23 → …
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Smart Campus Universitario como Prototipo hacia la Ciudad Inteligente y Sostenible bajo Principios de Metagobernanza
Sacoto Cabrera, E. J. (Investigador Secundario), Huerta, M. (Investigador Secundario) & Alvarez Mendoza, C. I. (Investigador principal)
25/05/23 → …
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Análisis Espacial de Áreas Contaminadas Mediante Mapeo Multiespectral con Drones (Fase 3)
Alvarez Mendoza, C. I. (Investigador principal), Gualotuña Barahona, D. C. (Investigador Secundario), Jarrin Proaño, M. D. (Estudiante Investigador) & Martinez Raza, M. F. (Estudiante Investigador)
1/02/23 → 20/12/23
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Análisis Espacial de Áreas Contaminadas Mediante Mapeo Multiespectral con Drones (Fase 2)
Alvarez Mendoza, C. I. (Investigador principal)
31/03/22 → 31/12/22
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Análisis Espacial de Áreas Contaminadas Mediante Mapeo Multiespectral con Drones
Alvarez Mendoza, C. I. (Investigador principal)
16/04/21 → 31/12/21
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Atmospheric composition and sensing
Alvarez, C. I., López, S. & Gualotuña, D., 1 ene 2025, Data-Driven Earth Observation for Disaster Management: From Theory to Practical Applications. Elsevier, p. 431-442 12 p.Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Capítulo › revisión exhaustiva
1 El enlace se abre en una pestaña nueva Cita (Scopus) -
Carbon Footprint Estimation at the Salesian Continuous Training Center - San Bartolo Using System Dynamics
Timbiano Feraud, T. E., Mollocana Lara, J. G., Calderón Coba, P. J. & Álvarez Mendoza, C. I., 2025, Systems, Smart Technologies, and Innovation for Society - Proceedings of CITIS 2024. Inga Ortega, E. M., Robles-Bykbaev, V. E., García Herranz, N. & Gallego Diaz, E. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 303-313 11 p. (Lecture Notes in Networks and Systems; vol. 1331 LNNS).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución de conferencia › revisión exhaustiva
Acceso abierto -
Machine Learning for Urban Air Quality Prediction Using Google AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings: A Case Study of Quito, Ecuador
Alvarez, C. I., Ulloa Vaca, C. A. & Echeverria Llumipanta, N. A., oct 2025, En: Remote Sensing. 17, 20, 3472.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abierto20 El enlace se abre en una pestaña nueva Citas (Scopus) -
Mapping stains on flat roofs using semantic segmentation based on deep learning
Santos, L. M. A. D., Lescano, L. R., Higa, G. T. H., Zanoni, V. A. G., da Silva, L. S., Alvarez, C. I. & Pistori, H., jul 2025, En: Case Studies in Construction Materials. 22, e04106.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abierto3 El enlace se abre en una pestaña nueva Citas (Scopus) -
Study Area Map Generator: A Web-Based Shiny Application for Generating Country-Level Study Area Maps for Scientific Publications
Alvarez, C. I., Mollocana-Lara, J. G., Sinde-González, I. & Teodoro, A. C., oct 2025, En: ISPRS International Journal of Geo-Information. 14, 10, 387.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abierto1 El enlace se abre en una pestaña nueva Cita (Scopus)
Prensa/Medios de comunicación
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New Engineering Findings from University of Augsburg Discussed (Seasonal Agricultural Vulnerability In Semi-arid Morocco: Combining Remote Sensing and Farmer Knowledge To Inform Climate Adaptation)
14/04/26
1 elemento de Cobertura del medio de comunicación
Prensa/medios de comunicación
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University of Augsburg Reports Findings in Machine Learning [Satellite-Driven Modelling of NO2 and PM2.5 Across Germany (2019-2024): A Multi-Sensor Machine-Learning Approach]
16/03/26
1 elemento de Cobertura del medio de comunicación
Prensa/medios de comunicación
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University of Augsburg Researchers Describe New Findings in Machine Learning (Machine Learning for Urban Air Quality Prediction Using Google AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings: A Case Study of Quito, Ecuador)
10/11/25
1 elemento de Cobertura del medio de comunicación
Prensa/medios de comunicación
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New Remote Sensing Findings from Salesian Polytechnic University Published (Assessing Air Quality Dynamics during Short-Period Social Upheaval Events in Quito, Ecuador, Using a Remote Sensing Framework)
9/10/24
1 elemento de Cobertura del medio de comunicación
Prensa/medios de comunicación
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Data on Hydrology Published by Researchers at Salesian Polytechnic University (Prioritization of Hydrological Restoration Areas Using AHP and GIS in Dulcepamba River Basin in Bolivar-Ecuador)
4/07/24
1 elemento de Cobertura del medio de comunicación
Prensa/medios de comunicación