Mapas de intensidad de ocupación del suelo urbano

Fecha de publicación: 4 Jun, 2020

Contribución:
Lic. Geog. Mara Carolina Rojas
Mgtr. Arq. Abril Margonari
Lic. Geog. Natalia Raptópulos
Infraestructura de Datos Espaciales (IDECOR)

3 de junio 2020.

Algunos mapas parecen obras de arte, pero detrás de ellos hay mucho por conocer y aprender. Las experiencias de los usuarios procesando importantes conjuntos de datos geográficos con herramientas y funciones especializadas, ofrecen oportunidades de aprendizaje únicas para la comunidad de IDECOR. Por ello, damos inicio a una serie de notas “¿Arte o Mapa?… que iremos publicando periódicamente en nuestro Novedades.

En esta primera entrega, compartimos los mapas de nivel o intensidad de ocupación del suelo en un entorno inmediato, que desarrollan los equipos de IDECOR y la Dirección General de Catastro en el marco de los estudios valuatorios de la tierra urbana. Y te contamos qué significan, qué datos y herramientas están involucradas en su desarrollo y cómo hacerlo en tu ciudad, con los datos libres de MapasCordoba.

**Imagen 1.** Intensidad de ocupación del suelo en un entorno de 300 m. Ciudad de Villa María

¿Qué es un mapa de intensidad de ocupación del suelo en un entorno inmediato?

Este tipo de mapas (Imagen 1) muestran el volumen de edificaciones en un entorno definido por el usuario (en este caso 300 m) respecto del total de suelo urbanizado dentro del mismo radio, similar a lo que las normas urbanas denominan FOT (Factor de Ocupación Total). Resulta un indicador del grado de desarrollo y densidad de ocupación en una localización dada.

En el caso del ejemplo puede observarse que, como en la mayoría de las ciudades, las máximas densidades se encuentran en el centro (color y tono de ocres más oscuros), mientras que de manera gradual dichos niveles van disminuyendo hacia la periferia (ocres más claros). Siguiendo con el caso de análisis, vemos que los primeros anillos conservan una forma regular respecto a la forma ovalada del centro, pero a medida que se alejan, la distribución espacial de la densidad es diferente; por ejemplo, hacia el suroeste el quinto anillo se extiende mucho más que en el resto de la ciudad. Lo mismo pasa con el sexto anillo al sureste.

Entre los usos y aplicaciones pueden destacarse:

Proyecciones de crecimiento edilicio, partiendo de este factor de ocupación “real” y considerando por otro lado el FOT y FOS permitidos por la normativa. Podría conocerse cuánto más puede desarrollarse un sector (a partir del stock de norma no utilizada) y así proyectar y decidir inversiones en servicios, infraestructuras, parques urbanos o espacios verdes. O, en cambio, disminuir la norma en exceso, considerando el nivel medio o máximo utilizado.

Soporte a estudios y realización de planes urbanísticos y/o diseño de normas urbanas e instrumentos de gestión de suelo.

Utilización como proxy de datos muchas veces no disponibles, como la densidad demográfica (cuando los censos están desactualizados), el nivel de la norma urbana (muchas localidades a veces no disponen de sus normas públicas o en formato digital) y/o la presencia de infraestructura y servicios (datos generalmente no sistematizados). Este es el caso de uso que se realiza en los estudios inmobiliarios de tipo masivo en Córdoba, al no disponerse de mapas detallados de normas urbanísticas, infraestructura y servicios para todas las localidades de la provincia (el nivel de desarrollo o consolidación actúa como proxy de éstas).

Análisis comparados entre ciudades en cuanto a niveles de consolidación por parcela, manzana y/o un entorno definido; y su correlación con otras variables de la ciudad.

¿Cómo se construyen estos mapas?

1. Preparación de datos

En esta etapa se filtran y preparan los datos originales de manera que sean más fáciles de explorar, comprender y modelar. Este paso es muy importante para los modelos de aprendizaje automático (“machine learning”), sobre los cuales por ejemplo están basados los nuevos modelos valuatorios de la Provincia de Córdoba.

Entre otros aspectos, implica filtrar valores nulos, descartar datos duplicados, revisar datos incorrectos, geometrías inválidas, etc. También puede trabajarse sobre la estructura de las tablas (campos), dejando de lado aquellos que no se vayan a utilizar, de modo de evitar un volumen de información innecesaria. En este caso, por ejemplo, se realizó un filtro por tipo de parcela, ya que se utilizan sólamente las parcelas de valuación urbana.

**Imagen 2:** Análisis de Moran local. La imagen muestra en un mapa coroplético los niveles de superficie cubierta o de mejoras por parcelas y permite identificar valores atípicos cuánto más diferentes son los colores y tonos entre parcelas próximas El análisis, no obstante, realiza la limpieza de estos casos en forma automatizada.

También, se lleva adelante un análisis estadístico conocido como índice de Moran local (Imagen 2), que permite identificar valores atípicos (outliers) a nivel local, es decir objetos cuya variable de análisis se desvía significativamente (estadísticamente) de los objetos próximos (vecinos en un determinado radio).

En definitiva, esta etapa de limpieza o preparación de los datos tiene por objetivo principal no sesgar el modelo final.

2. Generación de centroides de parcela y entornos de análisis

En esta segunda etapa, para cada parcela se genera un punto (centroide) a partir del cual se calculará un entorno de análisis, mediante el uso de una (herramienta de “buffer”; el punto central puede ser otra localización, como el punto medio del frente de parcela, por ejemplo. En este caso, el análisis se realizó considerando un entorno (radio) de 300 metros (Imagen 3).

**Imagen 3.** A la izquierda: entorno de un punto centroide de parcela y su entorno de 300 metros. A la derecha, cálculo sucesivo de dichos entornos o radio para un grupo de parcelas (centroides).

3. Cálculo variable catastral porcentaje edificado

En este paso se calcula la relación (porcentaje) del total edificado respecto del total de suelo urbanizado, en el entorno definido para cada centroide de parcela (Imagen 4).

**Imagen 4.** Centroides de parcelas con la variable total edificado / suelo urbanizado.

4. Creación de una superficie de intensidad de desarrollo u ocupación del suelo

La información obtenida en cada punto es generalizada en un modelo o superficie raster. A este fin, se aplica una interpolación IDW (Distancia Inversa Ponderada), que considera la autocorrelación espacial o ley de Tobler (1970), que postula que “todos los lugares están relacionados, pero lugares cercanos están más relacionados que lugares distantes” (Imagen 5). El equipo de trabajo desarrolló distintas alternativas de interpolación, incluso otras funciones especiales (como Map Density), pero los resultados en todos los casos fueron similares y sin impacto significativo en los modelos valuatorios.

**Imagen 5.** Intensidad de ocupación del suelo en un entorno de 300 m, e imagen satelital de base. Ciudad de Villa María.

Vos también podés hacerlo!

Todos los datos utilizados en este ejercicio se encuentran disponibles en MapasCordoba y puedes descargarlos y desarrollar los mapas de tu ciudad; los criterios pueden ser modificados y personalizar el análisis y los mapas obtenidos. Adelante!

Por dudas o consultas puedes contactar al equipo de IDECOR en [email protected].

Categorías: Novedades

Etiquetas: Conocimiento Geográfico , Población y economía