LA MONTAÑA
Apuntes sobre postpaisaje 2026 / en proceso
SP
Volví a la cámara en abril de 2025, durante la residencia IAR¹.
No encontré ningún interés en las tomas directas que produje —ni en mi propia lectura de ellas—; no eran más que una vasta serie de «postales»: iteraciones de una mirada turística. Supe entonces que debía buscar otro modo de mirarlas.
Desde hace más de diez años trabajo con imágenes satelitales, un medio que permite visibilizar el territorio como campo de extracción. Hoy, la visión artificial participa en la cartografía y en el análisis geopolítico: es un instrumento que devora y procesa imágenes y reorganiza nuestra manera de conocer y representar el territorio. Me pregunto: ¿qué clase de mundo emerge de una visibilidad que descompone las imágenes en clases, bordes y distancias?
Programé entonces dos agentes informáticos interconectados que toman decisiones estéticas bajo mi dirección: el Agente 1, al que llamé el Investigador, lee cada fotografía a partir de los materiales reunidos en la BÓVEDA —mi plataforma de conocimiento, nutrida por textos de filosofía, teoría de la imagen y estética fotográfica— y propone con qué modelos de visión artificial “mirar” cada imagen.
El Agente 2, el Codificador, traduce esas propuestas en programas (scripts) utilizando librerías y estándares compartidos que inscriben vectores sobre su superficie.
La visión artificial no sólo vigila al mundo, lo vuelve mensurable, clasificable, susceptible de generar rendimiento. La herramienta que estima la profundidad no mide la montaña: construye una lectura de su relieve a partir de la imagen.
El paisaje nunca fue neutral.
Mi trabajo se sitúa en las tensiones materiales del turismo masivo, la venta de tierras a capitales extranjeros y el conflicto geopolítico de los límites invisibles en el hemisferio Sur.
Para los tehuelches aónikenk, Chaltén era el nombre de la montaña que humea. El 2 de marzo de 1877, el perito Francisco Pascasio Moreno rebautizó la cumbre como Fitz Roy, en honor al capitán del Beagle. Más de cuarenta años antes, a bordo de ese barco —en el que también viajaba el naturalista Charles Darwin—, se había llevado a cabo un relevamiento cartográfico exhaustivo de la costa patagónica y del río Santa Cruz. En las décadas de 1930 y 1940, las fotografías del misionero Alberto De Agostini cristalizaron estas montañas como un mito sublime, natural y despoblado para el público alpinista europeo. Fundado en 1985 como parte de una estrategia de afirmación de la soberanía argentina en la frontera con Chile, el pueblo se convirtió en 2015 en Capital Nacional del Trekking. Ubicada en la margen oriental del Hielo Continental Patagónico —la mayor extensión de hielo del hemisferio sur fuera de la Antártida y una reserva estratégica global de agua dulce—, la localidad atraviesa en la actualidad una profunda crisis ecológica, habitacional y territorial.
La cartografía, la fotografía de montaña y las representaciones turísticas configuraron distintas imágenes de El Chaltén. La visión artificial es la última capa técnica de una larga tradición de violencia cartográfica y despojo visual. Identifica formas, traza bordes, calcula distancias y establece relaciones entre los elementos de la imagen. Hacer visible la lectura algorítmica permite poner en relación distintas formas de producir conocimiento sobre el territorio y explorar las variaciones que introduce en el paisaje.
¹ Residencia de arte IAR: ubicada en el refugio de montaña Laguna Cóndor (49°11’50.4″S 72°56’44.7″W).
Ficha técnica
Fotografías digitales de El Chaltén y de la formación geológica Bosque Petrificado La Leona (Santa Cruz, Patagonia argentina), intervenidas mediante lecturas algorítmicas y vectores generados a partir de modelos de visión artificial. Edición de 3 + 1 P/A.
→ Accedé a la BÓVEDA
→ ANEXO: detalle de modelos y algoritmos de visión artificial utilizados en cada obra
EN
I returned to the camera in April 2025, during the IAR¹ residency.
I found no interest in the direct shots I produced—nor in my own reading of them—; they were nothing more than a vast series of ‘postcards’: iterations of a tourist gaze. I knew then that I had to search for another way of looking at them.
For over ten years, I have been working with satellite imagery, a medium that makes it possible to render the territory visible as a field of extraction. Today, computer vision participates in cartography and geopolitical analysis: it is an instrument that devours and processes images, reorganizing our way of knowing and representing the territory. I ask myself: what kind of world emerges from a visibility that decomposes images into classes, edges, and distances?
I then programmed two interconnected computational agents that make aesthetic decisions under my direction: Agent 1, which I named the Investigator, reads each photograph based on the materials gathered in the VAULT—my knowledge platform, nourished by texts on philosophy, image theory, and photographic aesthetics—and proposes which computer vision models should be used to ‘look’ at each image. Agent 2, the Encoder, translates those proposals into scripts using shared libraries and standards that inscribe vectors onto its surface.
Computer vision does not only surveil the world; it renders it measurable, classifiable, and susceptible to generating yield. The tool that estimates depth does not measure the mountain: it constructs a reading of its relief from the image.
The landscape was never neutral.
My work is situated within the material tensions of mass tourism, the sale of land to foreign capital, and the geopolitical conflict of invisible borders in the Southern Hemisphere.
For the Aónikenk Tehuelches, Chaltén was the name of the smoking mountain. On March 2, 1877, expert surveyor Francisco Pascasio Moreno renamed the peak Fitz Roy, honoring the captain of the HMS Beagle. More than forty years earlier, aboard that same ship—which also carried the naturalist Charles Darwin—an exhaustive cartographic survey of the Patagonian coast and the Santa Cruz River had been conducted. In the 1930s and 1940s, the photographs of the missionary Alberto De Agostini crystallized these mountains as a sublime, natural, and depopulated myth for the European alpine public. Founded in 1985 as part of a strategy to assert Argentine sovereignty on the border with Chile, the town became the National Trekking Capital in 2015. Located on the eastern margin of the Southern Patagonian Ice Field—the largest expanse of ice in the Southern Hemisphere outside of Antarctica and a strategic global freshwater reserve—the locality is currently undergoing a profound ecological, housing, and territorial crisis.
Cartography, mountain photography, and tourist representations have shaped different images of El Chaltén. Computer vision is the latest technical layer in a long tradition of cartographic violence and visual dispossession. It identifies shapes, traces edges, calculates distances, and establishes relationships between the elements of the image. Making the algorithmic reading visible allows us to bring into relation different ways of producing knowledge about the territory and to explore the variations it introduces into the landscape.
¹ IAR art residency, located at the Laguna Cóndor mountain refuge (49°11’50.4″S, 72°56’44.7″W).
Technical details
Digital photographs of El Chaltén and of the Bosque Petrificado La Leona geological formation (Santa Cruz, Argentine Patagonia), intervened through algorithmic readings and vectors generated by artificial vision models. Edition of 3 + 1 AP.
→ Enter the VAULT
→ APPENDIX: Detail of Computer Vision Models and Algorithms Used

El viento en las lengas. El Chaltén, Patagonia, 2026.
Toma directa, 2025. 10,5 × 14,8 cm.
Procesado: Marcela Magno.

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Proceso: Filtro de Frangi (1998) y modelo de incisión por poder de corriente (1999).
Timestamp: 2025-2026

Target: Bosque Petrificado La Leona.
Proceso: Saliencia clásica: residuo espectral (Hou y Zhang) e Itti-Koch / Inhibición de retorno (Algoritmo Koch-Ullman).
Timestamp: 2025-2026

Target: Bosque Petrificado La Leona.
Proceso: Modelo DeepGaze IIE / Inhibición de retorno (Algoritmo Koch-Ullman).
Timestamp: 2025-2026

Target: Bosque Petrificado La Leona.
Proceso: Modelo Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping).
Timestamp: 2025-2026

Target: El Chaltén desde el paredón.
Proceso: Watershed bajo el método de gradiente de Meyer.
Timestamp: 2025-2026

Target: Cerro Torre, Parque Nacional Los Glaciares. P2.
Proceso: Extracción de grilla de píxeles / Matriz de datos.
Timestamp: 2025-2026

Target: Cerro Torre, Parque Nacional Los Glaciares. P1.
Proceso: Extracción de grilla de píxeles / Matriz de datos.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Modelo MiDaS / Estimación monocular de profundidad a partir de indicios pictóricos.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Triangulación de Delaunay / Extracción de puntos de interés.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Análisis topográfico / Capas de altitud.
Timestamp: 2025-2026

Target: Chaltén desde el pueblo.
Proceso: Cálculo de normales / Desacoplamiento de la iluminación (Shading).
Timestamp: 2025-2026

Target: Chaltén desde el pueblo.
Proceso: Análisis de fracturas / Red de fallas y matriz de tensión.
Timestamp: 2025-2026

Target: Chaltén desde el pueblo.
Proceso: Método de Otsu / Umbralización y segmentación morfológica.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. SIFT.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. BDCN.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. Canny.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. Cromática.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. Congruencia de fase.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. Prewitt.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. HED.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. Laplace.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. RCF.
Timestamp: 2025-2026

Target: Cara Oeste del macizo del Fitz Roy y el Cerro Torre.
Proceso: Segmentación basada en lenguaje. CLIPSeg.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. Roberts.
Timestamp: 2025-2026

Target: Glaciar Piedras Blancas. El Chaltén.
Proceso: Detección de bordes. Scharr.
Timestamp: 2025-2026

Target: El Chaltén desde el paredón.
Proceso: GrabCut. Encuentra grandes formas.
Timestamp: 2025-2026

Target: El Chaltén desde el paredón.
Proceso: Felzenszwalb, técnica de bajo nivel (sin semántica).
Timestamp: 2025-2026

Target: El Chaltén desde el paredón.
Proceso: Fusión de técnicas de bajo nivel (sin semántica) sin imagen de fondo.
Timestamp: 2025-2026

Target: Sendero al Glaciar Huemul.
Proceso: Quadtree subdivide la imagen por varianza estadística.
Timestamp: 2025-2026

Target: Bosque Petrificado La Leona.
Procesos: Cuencas, parte el territorio por destino del agua. Drenaje mide el orden de Strahler.
Timestamp: 2025-2026

Target: Bosque Petrificado La Leona.
Proceso: Marigold, calcula la orientación X/Y/Z de cada milímetro de superficie y separa el relieve real de la iluminación del sol.
Timestamp: 2025-2026

Target: Bosque Petrificado La Leona. P1.
Proceso: SAM / SAM1 / SAM_HQ / SAM2 / TTA.
Timestamp: 2025-2026





