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Uso de Tecnologías Geoespaciales y Big Data para
mejorar los procesos de actualización catastral
Carlos Gustavo Infante Se...
Contexto y prospectiva
El problema
La realidad
Gráfico de crecimiento de las ciudades colombianas ,
http://www.ccc.org.co/revista-accion-ccc/buen-balance-201...
La solucion
Análisis multi temporal
Procesamiento de imágenes LANDSAT
http://landsat.usgs.gov/landsat8.php
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Google Earth Engine
•Concebida en el 2009 , como la plataforma tecnológica de análisis de
datos geográfica más avanzada de...
Mejor imagen 2013
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Zonas de nuevas edificaciones
Geoprocesamiento y
geoestadística
Verificación en Google Street View
Edificio nuevo identificado
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Verificación en Google Street View
Edificación nueva identificada
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Cruce de informacion/ ETL
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Procesamiento digital
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y territorial
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Conclusiones
• A través de la solución implementada se logró la ejecución de un
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Gracias
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Uso de Tecnologías Geoespaciales y Big Data para
mejorar los procesos de actualización catastral

Kudos S.A.S
Bogotá, Colombia
Semana Geomática 2017

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  1. 1. 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
  2. 2. Contexto y prospectiva
  3. 3. El problema
  4. 4. La realidad Gráfico de crecimiento de las ciudades colombianas , http://www.ccc.org.co/revista-accion-ccc/buen-balance-2016/
  5. 5. La solucion
  6. 6. 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
  7. 7. 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
  8. 8. Mejor imagen 2013 Mejor imagen 2016 Zonas de nuevas edificaciones Geoprocesamiento y geoestadística
  9. 9. 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
  10. 10. 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
  11. 11. Cruce de informacion/ ETL
  12. 12. La herramienta Procesamiento digital de imágenes API’s Redes sociales Recolección de información nacional y territorial “OPEN DATA” Visores Analítica de datos
  13. 13. 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.
  14. 14. Gracias

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