Langezijds

dr. R.M. Aguilar Bolivar (Rosa)

Universitair docent
ITC-SCI-PLAN
Langezijds 1412
r.aguilar@utwente.nl
+31534891453
Visitekaartje

Ik ben GeoAI-onderzoeker en docent en werk op het snijvlak van machine learning, geodata en burgerparticipatie. Als universitair docent aan de Universiteit Twente geef ik vakken in wetenschappelijk programmeren en machine learning, en coördineer ik de GeoAI-module van het UNIGIS-masterprogramma. Mijn onderzoek richt zich op datagedreven methoden voor onderbouwde besluitvorming: van het in kaart brengen van kleinschalige landbouwsystemen met cloudgebaseerde, multitemporele ensembleclassificatoren tot het gebruik van hoge-resolutiebeelden om de SDG-indicator voor open ruimten te verbeteren.

Daarnaast vind ik gemeenschappen belangrijk. Ik werk graag in participatieve settings en heb OGITO ontwikkeld, een open, interactieve geospatiale tool die collaboratieve ruimtelijke planning met een maptable ondersteunt. Als actief lid van de QGIS-community geef ik praktische, open-source GeoAI-workshops op FOSS4G om deze methoden voor iedereen toegankelijk te maken. Ook zet ik me met passie in om meer vrouwen naar STEM te brengen.

Ik ben computersysteemingenieur en heb twee masterdiploma’s, in informatica en geo-informatica, behaald aan de Universidad Simón Bolívar en de Universiteit Twente, en een PhD in stedelijke planning. Voordat ik bij ITC kwam, was ik vicepresident van het Geografisch Instituut van Venezuela, waar ik werkte aan GIS, remote sensing, ruimtelijke databases en ruimtelijke data-infrastructuur.

Expertises

  • Computer Science

    • Collaboration
    • Interactive Tool
    • Planning Process
    • Participatory Design
    • Case Study

  • Earth and Planetary Sciences

    • Sustainable Development Goals

  • Social Sciences

    • Spatial Planning
    • Interactivity

Organisaties

Publicaties

2026

Developing a Digital Twin Framework for Watershed Restoration Scenario Analysis: A case study in Mujib basin, Jordan (2026)[Contribution to conference › Abstract] EGU General Assembly 2026. Procheta, N., Koeva, M. N. & Aguilar, R.https://doi.org/10.5194/egusphere-egu26-20401

2025

Phenological dataset for ecological forecasting - PheDEF - Sentinel-2 image and vegetation indices subsets (2025)[Dataset Types › Dataset]. 4TU.Centre for Research Data. Aguilar Bolivar, R., Ofosu-Bamfo, B., Mensah, C., Yawson, D. & Zurita-Milla, R.https://doi.org/10.4121/d97e338b-dc94-4e3d-a473-6dd3d4b48898

2023

Using machine learning to drive social learning in a Covid-19 Agent-Based Model (2023)In 26th AGILE Conference on Geographic Information Science: Spatial data for design (pp. 1-4) (AGILE: GIScience Series). Copernicus. Augustijn, P. W. M., Aguilar Bolivar, R. & Abdulkareem, S.https://doi.org/10.5194/agile-giss-4-19-2023Stakeholders engagement in noise action planning mediated by OGITO: An Open Geo-Spatial Interactive tool (2023)Journal of Urban Technology, 30(3), 23-46. Aguilar, R., Flacke, J., Simon, D. & Pfeffer, K.https://doi.org/10.1080/10630732.2023.2190705

2022

OGITO: An open geospatial interactive tool to support collaborative urban planning (2022)[Dataset Types › Dataset]. Zenodo. Flacke, J., Aguilar Bolivar, R. M. & Pfeffer, K.https://doi.org/10.5281/zenodo.7415088Co-designing planning support tools for stakeholder engagement in collaborative spatial planning processes (2022)[Thesis › PhD Thesis - Research UT, graduation UT]. University of Twente, Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation (ITC). Aguilar, R.https://doi.org/10.3990/1.9789036554206Citizen participation in Noise Action Planning: Co-designing an open and interactive geospatial tool (2022)[Contribution to conference › Other] 6th International Conference URBAN E-PLANNING 2022<br/>. Flacke, J., Aguilar, R. & Pfeffer, K.

Onderzoeksprofielen

Adres

Universiteit Twente

Langezijds (gebouwnr. 19), kamer 1412
Hallenweg 8
7522 NH Enschede

Navigeer naar locatie

Organisaties

QR codeScan de QR-code of
Download vCard