Post on 09-Aug-2020
Uso de Tecnologías Geoespaciales y Big Data para mejorar los procesos de
actualización catastral
Carlos Gustavo Infante Sepúlveda
carlosinfante@gkudos.com
KUDOS S.A.S.
Agosto 2017
Contexto y prospectiva
El problema •En ocasiones las autoridades municipales del país no cuentan con información oportuna para la toma inteligente de las decisiones que dependen de la información catastral. •Las bases de datos catastrales se encuentran desactualizadas ya se por motivos tanto técnicos como económicos •La desactualización de información genera múltiples inconsistencias para el cálculo del avalúo predial a causa de la evolución natural en términos de cambios en el uso del suelo, desarrollo de obras públicas, condiciones del mercado, etc.
La realidad
Gráfico de crecimiento de las ciudades colombianas , http://www.ccc.org.co/revista-accion-ccc/buen-balance-2016/
•Las ciudades están creciendo en la parte urbana, por lo que existen nuevas unidades prediales que no están incorporadas en el inventario predial y por lo tanto no están pagando predial
•El desarrollo también trae nueva oferta de productos y servicios y lo que ayer eran predios residenciales hoy son comercio. •Muchos de esos nuevos servicios no están registrados en las bases de datos o la información existente no se encuentra debidamente actualizada
La solución
•Proporcionar un mecanismo costo efectivo para que las secretarías de hacienda municipal puedan aumentar los ingresos del municipio y así obtener los recursos necesarios para la inversión social y productiva •Crear una herramienta que a través de la integración procesos de análisis de información geoespacial, computación en la nube y técnicas de Big Data facilite la identificación de la dinámica económica y física predial, como una contribución dentro de la evolución de la gestión de los procesos catastrales actuales
Análisis multi-temporal Procesamiento de imágenes
LANDSAT
LANDSAT 8 es un satélite que captura imágenes de la tierra con una periodicidad de 16 días.
Para la metodología se escogen las mejores imágenes disponibles de LANDSAT 8 en los periodos de tiempo definidos para su posterior análisis de crecimiento urbano, en su defecto se usan imágenes de LANDSAT 7
PB de información disponibles
http://landsat.usgs.gov/landsat8.php
Verificación en Google Street View
Edificio nuevo identificado
En la imagen actual de Google satelital, se puede observar un edificio en el área señalada por el análisis. Ver -> https://www.google.com.co/maps/@4.8041551,-
75.6899411,345m/data=!3m1!1e3!4m2!6m1!1s1-3pWVco5rWc5HTwv4Ko2zKo2ioE?hl=es
Vemos la foto del mismo predio en Marzo de 2013 y el edifico no existía. Ver imagen -> https://goo.gl/maps/LBuS19hy1UB2
Verificación en Google Street View
Edificación nueva identificada
En la imagen actual de Google satelital, se puede observar el conjunto residencial identificado por el análisis. Ver -> https://www.google.com.co/maps/@4.8225523,-
75.686229,446m/data=!3m1!1e3!4m2!6m1!1s1-3pWVco5rWc5HTwv4Ko2zKo2ioE?hl=es
Vemos la foto del mismo predio en Octubre de 2013 y el conjunto no existía. Ver imagen -> https://goo.gl/maps/LBuS19hy1UB2
Cruce de información/ ETL
La herramienta
Procesamiento digital de imágenes
API’s Redes sociales
Recolección de información nacional y
territorial “OPEN DATA”
Visores
Analítica de datos
Conclusiones
• A través de la solución implementada se logró la ejecución de un proceso costo-efectivo para la identificación de condiciones anómalas en predios gracias la integración y el análisis de diversas fuentes de información (Ej. sensores remotos, redes sociales) utilizando computación en la nube, software como servicio y software libre.
carlosinfante@gkudos.com
Gracias
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