Este documento describe una metodología para mejorar los procesos de actualización catastral mediante el uso de tecnologías geoespaciales y big data. La metodología implica el análisis multi-temporal de imágenes satelitales LANDSAT para identificar nuevas edificaciones, verificación en Google Earth y Street View, y el cruce de información de diferentes fuentes de datos abiertos. El resultado es un proceso costo-efectivo para identificar cambios en predios que mejora los registros catastrales.

2. Uso de Tecnologías Geoespaciales y Big Data para
mejorar los procesos de actualización catastral
Carlos Gustavo Infante Sepulveda
carlosinfante@gkudos.com
KUDOS S.A.S.
Agosto 2017

3. Contexto y prospectiva

4. El problema

5. La realidad
Gráfico de crecimiento de las ciudades colombianas ,
http://www.ccc.org.co/revista-accion-ccc/buen-balance-2016/

6. La solucion

7. Análisis multi temporal
Procesamiento de imágenes LANDSAT
http://landsat.usgs.gov/landsat8.php
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

8. Google Earth Engine
•Concebida en el 2009 , como la plataforma tecnológica de análisis de
datos geográfica más avanzada del mundo.
•Dispone de herramientas de clasificación supervisada y machine
learning
•Desde el 2012 dispone de un API
•La plataforma tecnológica en la nube de Google Earth Engine permite
la consulta y análisis de petabytes de información satelital

9. Mejor imagen 2013
Mejor imagen 2016
Zonas de nuevas edificaciones
Geoprocesamiento y
geoestadística

10. 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!1s1-3pWVc
o5rWc5HTwv4Ko2zKo2ioE?hl=es
Vemos la foto del mismo predio en Marzo de 2013 y el
edifico no existía. Ver imagen ->
https://goo.gl/maps/LBuS19hy1UB2

11. 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!1s1-3pWVco
5rWc5HTwv4Ko2zKo2ioE?hl=es
Vemos la foto del mismo predio en Octubre de 2013 y el
conjunto no existía. Ver imagen ->
https://goo.gl/maps/LBuS19hy1UB2

12. Cruce de informacion/ ETL

18. La herramienta
Procesamiento digital
de imágenes
API’s Redes sociales
Recolección de información nacional
y territorial
“OPEN DATA”
Visores
Analítica de datos

19. 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.

20. Gracias