El siguiente estudio utilizó métodos de análisis de imágenes basados en objetos geográficos para detectar la cobertura del suelo permeable e impermeable con respecto a los cambios en las estructuras residenciales. Los conjuntos de datos consisten en ortofotos de muy alta resolución disponibles de forma gratuita, adquiridas bajo el Programa Nacional de Imágenes Agrícolas de los Estados Unidos. En las últimas décadas, las ciudades de la región del Rust Belt de América han experimentado declives poblacionales y económicos, siendo notable la ciudad de Detroit. Con el aumento de las vacantes de propiedades, muchas estructuras residenciales están abandonadas y quedan vulnerables a la degradación. En muchos casos, una de las respuestas es demoler la estructura, dejando un cambio físico y permanente en el tejido urbano. Este estudio investiga el rendimiento de la clasificación basada en objetos en la segmentación y clasificación de ortofotos en tres vecindarios (Crary/St. Mary, Core City, Pulaski) con diferentes tasas de demolición dentro de Detroit. La investigación generó con éxito la distinción entre la cobertura del suelo permeable e impermeable y las vinculó a los límites administrativos de los lotes dentro de la ciudad de Detroit. Las tasas de detección exitosas de parcelas residenciales que contienen estructuras variaron desde un mínimo del 63.99% hasta un máximo del 92.64%. En general, si había más parcelas residenciales vacías, el método de detección funcionaba mejor. La precisión general de clasificación de cobertura del suelo permeable e impermeable para las imágenes de 2018 y 2014 fue del 98.333% (kappa 0.966) con algunas ligeras variaciones en las estadísticas de productores y usuarios para cada año.