Uso de OSM para identificación de Núcleos Poblados (2015)

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Tomando las deficiones de César A. Vapñarsky generamos áreas urbanas utilizando información dinámica de Openstreetmap.

Presentación usada en la I Jornada de Geotecnologías Libres UNLA.

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Uso de OSM para identificación de Núcleos Poblados (2015)

  1. 1. El uso de OSM para la identificación de Núcleos Poblados
  2. 2. Objetivo Contar con la superficie de los núcleos poblados de Argentina para vincular datos geográficos provenientes de múltiples fuentes. Dicha información hasta ahora no se encontraba disponible públicamente. Y la que existe esta desactualizada e incompleta. (INDEC/IGN) Objetivo del trabajo
  3. 3. A nivel polígono: Ejidos urbanos de IGN. Capa de información relativamente desactualizada pero que identifica con un polígono aglomeraciones de Argentina A nivel punto: Base de datos BAHRA. Puntos de asentamientos humanos de todo el país, incluye tanto aglomeraciones como asentamientos o infraestructuras de otro tipo. Se nutre de diversas fuentes. OpenStreetMap (OSM): Base NO OFICIAL de calles y otras infraestructuras de Argentina. De acceso público. Antecedentes y fuentes
  4. 4. Se parte de la noción de aglomeración o núcleo poblado como un territorio donde se asienta población para vivir con cierta contigüidad, es decir que se toma la acepción estrictamente física del concepto “localidad". Dicha acepción define a la localidad como “la existencia de un conjunto de constructos materiales fijos al territorio, normalmente un entramado de edificios y calles. Según este criterio, una localidad se define como una aglomeración.” (Bertoncello 2004). En función de este concepto de localidad, se buscó reproducir, con ciertas licencias, los parámetros metodológicos elaborados por Cesar Vapñarsky y tomados por el INDEC para la detección de localidades (Marcos, 2011). Marco teórico-metodólogico
  5. 5.  La propuesta originalmente formulada por Cesar Vapñarsky en 1991 (Marcos, 2011), se basa en la identificación de un continuo de edificios y calles que contenga 4 manzanas (con algunas salvedades) o varios mosaicos de 4 manzanas que se encuentren a menos de 1000 metros entre si.  Utilizando OSM se tomó la decisión de utilizar los segmentos de calles sólo en sus tipologías “urbanas” (“residential”, “pedestrian” y living_street”), con menos de 2 km de longitud (para evitar incluir rutas o caminos cargados con una tipología incorrecta) y en un conjunto de al menos 10 segmentos que no disten entre sí más de 1000 m. Adaptación de la metodología para la detección de localidades
  6. 6.  Ser la capa de calles con mayor cobertura y precisión disponible de manera abierta, pública y gratuita.  Actualización permanente por parte de los usuarios de OSM, lo que hace de nuestra tarea una actividad dinámica que avanza a medida que se continua cartografiando.  Validación de la capa por parte de OSM. ¿Porqué decidimos utilizar OSM?
  7. 7. Figura 1: Fuentes sobre Google Maps Metodología
  8. 8. Figura 2: Fuentes sobre Imagen Satelital 2015 Metodología
  9. 9. Figura 3: Fuentes y calles OSM sobre Imagen Satelital 2015 Metodología
  10. 10. Figura 4: Fuentes y calles OSM seleccionadas sobre Imagen Satelital 2015 Metodología
  11. 11. Figura 5: Fuentes, calles OSM seleccionadas y Núcleo Poblado Metodología
  12. 12. QGis 2.6 / PG-SQL 8.4 + PostGIS Tecnología y fuentes utilizadas Cooperativas y Distribuidoras
  13. 13. Comparativa de resultados entre los Núcleos Poblados creados en 2014 y 2015 Resultados Fecha de creación de la base de Núcleos Poblados 11/2014 04/2015 Diferencias Total Núcleos Poblados 2.247 2.327 +80 Total calles OSM dentro de Núcleos 530.694 578.346 +47.652 Superficie total Núcleos (km2) 18.242 19.620 +1.378 Superficie del país en Núcleos (%) 0,66 0,7 +0.4 Total población dentro de Núcleos 37.448.152 38.783.088 +1.334.936 Población dentro de Núcleos (%) 93,34 96,68 +3.34
  14. 14. Una invitación a seguir indagando e investigando Conclusiones  El presente trabajo permitió volver a aplicar, parcialmente la metodología propuesta por Vapñarsky para la identificación de localidades.  A partir de dicha metodología y con la importante contribución de trabajos previos como el BAHRA y la base de datos geográfica del IGN y la carga de datos masiva, anónima y desinteresada que realizan miles de usuarios en OSM, se ha logrado avanzar hacia la identificación automatizada de Núcleos Poblados en Argentina.  Esta experiencia ha permitido abrir nuevos horizontes en la identificación de aglomeraciones, e invita a continuar experimentando y mejorando las herramientas que permitan lograr este tipo de objetivos.
  15. 15. Info & Contacto sig.se.gob.ar Muchas Gracias!

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