Cartografia en el desarrollo urbano

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En el segundo método, utilizando datos raster, ofrece una capacidad analítica superior al costo de la perdida de precisión geométrica.

Otro dato importante es obtener la superficie de fricción, que son una serie de cálculos para conocer el costo para cruzar el territorio en unidades de tiempo tomando en cuenta las dificultades que se lleguen a presentar en la zona y también tomamos la red viaria como elemento fundamental, ríos, áreas urbanas, barreras y tipo de cobertura del suelo, así como la velocidad de viaje involucrando el algoritmo costo-distancia, que permite calcular para cada celda el menor costo acumulado, en términos de tiempo.

En los sectores público y privado es de gran prioridad la actualización de datos geo-estadísticos para poder comparar cambios que se han sufrido físicamente, demográficamente, las tendencias entre determinada población, etc. Y es aquí donde la cartografía juega su papel para renovar la información que constantemente se le demanda. En este caso, se mencionarán algunas metodologías que se emplean para la actualización de datos en zonas urbanas

Primero, definiremos algunos conceptos de herramientas tecnológicas que son clave para cualquier trabajo que implique la topografía, la geodesia y la cartografía:

- LiDAR (Light Deteccion and Ranging): “es un sistema activo de rayos láser que emite un haz de luz sobre la superficie terrestre para luego recoger sus reflejos, también denominados retornos o rebotes y logra generar Modelos Digitales de Elevación (MDE)[7].” (Instituto Nacional de Estadística y Geografía [INEGI], 2015).

- S.I.G. (Sistemas de información geográfica): es el almacenamiento de información en un software de datos del espacio geográfico.

- Percepción Remota: “es la ciencia de obtener información de un objeto analizando los datos adquiridos mediante algún positivo que no está en contacto físico con dicho objeto” (Comisión Nacional del Agua [CNA], 2005).

Hablaremos de estas metodologías de manera cronológica para sostener que entre más reciente son las herramientas empleadas llega a ser más fácil y completo la actualización de datos.

En el artículo de Gerardo Bocco y Roberto Sánchez (1995) donde se puede identificar el crecimiento urbano en la ciudad de Tijuana entre el periodo de 1973-1993 utilizando la Percepción Remota y S.I.G. Su metodología se divide en 6 pasos de los cuales nos interesan a partir del segundo que consistió en la interpretación estereoscópica[8] de fotografías áreas de 1973 y 1993 respectivamente, después se creó una base de datos en formato vectorial con la interpretación de las fotografías mencionadas. En el cuarto paso se hizo una corrección geométrica de la base de datos y se preparó un MDE (con información recolectada de INEGI en 1975), con la información de las fotos se les asignó coordenadas UTM[9] y calculando el error medio cuadrático (EMC) se calculó que para las fotos de 1993 hubo un error promedio de 23 metros y para 1973 un EMC promedio de 22 metros. En los últimos dos pasos se corrigieron 54 puntos de 250 caracterizados como dudosos en las fotos y se comparó los resultados de los mapas obtenidos de 1973 y 1993, respectivamente. En sus resultados señalan que hubo un error total de 7 hectáreas para la zona urbana.

Ahora, se expone un ejemplo de la actualización de datos de la zona urbana Vall d’Uixó, situado en la provincia de Valencia (España) en el año de 2012. Aquí se utilizó la tecnología LiDAR utilizando como base la cartografía de la región del año 2002.

Su metodología comienza en la identificación de edificios (principalmente) y otras áreas que han sufrido cambios mediante datos LiDAR, además de clasificar los puntos pertenecientes a árboles, edificios, automóviles, carreteras, etc y con eso se generarán Modelos Digitales del Terrenos (MDT) , básicamente con eso solamente se logra calcular el área de la superficie urbana y comparada con la cartografía del 2002 se muestra que el área difiere en más del 20% (la diferencia de áreas se da gracias al número y la extensión de las terrazas de los edificios principalmente). Después viene una parte bastante interesante que es la transformación de cartografía 2D a 3D, que con la utilización de S.I.G. metiendo los datos LiDAR ajusta cada polígono de las edificaciones mediante mínimos cuadrados[10] y alojará la cartografía en 3D con la precisión altimétrica dada por los datos LiDAR. Sus resultados alojan que el 44.3% de los edificios habían sufrido modificaciones en su estructura.

Haciendo comparación con los dos ejemplos expuestos anteriormente que las herramientas y la metodología que se emplearon influyen bastante en los resultados alojados, en el primero su metodología se basó en la estereoscopía de las fotografías tomadas que es una capacidad de percepción individual, en cambio, en el segundo ejemplo con los datos LiDAR que son más exactos nos pueden alojar miles de datos y además utilizando otros softwares puede llegar a plasmar una cartografía en 3D.

Conclusión

En conclusión, la evolución poblacional cartográfica requiere de un trabajo en equipo para poder ejecutar el Proceso Analítico Jerárquico y numerosos métodos de base matemática para verificar si, el terreno, es apto para modelar o evolucionar un espacio poblacional y, si es el caso, poder determinar las maneras optimas de planificación de ese mismo proyecto usando la información raster, información vectorial, la superficie de fricción y las diferentes metodologías o ramas de la cartografía para desarrollar o crear una espacio accesible con la mayor eficacia y visión a futuro tal que el mismo espacio poblacional, pueda extenderse nuevamente aplicando lo anteriormente mencionado.

Lista de referencias:

http://siga.cna.gob.mx/SIGA/Percepcion/Fundamentos%20de%20teledetecci%C3%B3n%20espacial.PDF

http://www.inegi.org.mx/geo/contenidos/datosrelieve/continental/presentacion.aspx

http://www.igeograf.unam.mx/sigg/utilidades/docs/pdfs/publicaciones/inves_geo/boletines/-4/articulo_7.pdf

file:///C:/Users/pablo/Downloads/Dialnet-LaCartografiaCatastralUrbanaYSuUtilizacionEnUnEnto-4378171.pdf

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