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Aplicaciones Digitales para el Urbanismo

Aplicaciones Digitales para el Urbanismo
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Open Urban Planning Toolbox es una colección de aplicaciones de código abierto para facilitar las tareas de planificación urbana mediante la obtención, el análisis y la visualización de datos territoriales. Incluso en la era del Big Data, en muchas ocasiones la falta de datos oficiales se traduce en una barrera que impide la aplicación de nuevas tecnologías de análisis y cartografía. Para superar este obstáculo, la Toolbox está diseñada para aprovechar las grandes bases de datos geoespaciales de acceso abierto con cobertura global: información recopilada por crowdsourcing, repositorios públicos de imágenes satelitales, información producida por centros de investigación, etc. Los componentes de la caja de herramientas se especializan en diferentes tareas como el mapeo automatizado de asentamientos informales, la obtención de índices de accesibilidad a servicios esenciales o la simulación de escenarios futuros para anticipar el crecimiento de una ciudad y el impacto en su huella ambiental.

Ofrecidas como software gratuito, las herramientas pueden ser descargadas y utilizadas por cualquier persona. Además, y en alianza con la  iniciativa Código para el Desarrollo del BID, se ofrecen sesiones en vivo, tutoriales en video y documentación paso a paso para aprender a instalarlos y aplicarlos. 

MAIIA: Mapeo Automatizado de Asentamientos Informales con IA

Entre las herramientas de la caja de herramientas de Planificación Urbana Abierta se encuentra MAIIA (Mapping Informal Settlements with AI), un algoritmo que permite mapear de forma automatizada la ubicación de asentamientos informales en cualquier ciudad mediante el análisis de imágenes satelitales. MAIIA se utilizó por primera vez en Barranquilla, Colombia, y luego en otros municipios del país, como Manizales, para entrenar un algoritmo capaz de generar mapas, que pueden actualizarse con frecuencia, de la extensión y posición de los barrios informales.

Estamos trabajando para que MAIIA sea utilizado en ciudades de Brasil, Paraguay y Argentina, entre otros.

Urbanpy

Otra herramienta a destacar es UrbanPy, que utiliza funciones implementadas en Python para obtener y procesar datos urbanos. UrbanPy proporciona comandos que permiten obtener cartografía digital con los límites geográficos de cualquier ciudad, estimar su población con alta granularidad, localizar lugares de interés como escuelas u hospitales, e incluso calcular los tiempos de viaje a través del sistema de calles local. Todo ello, utilizando bases de datos abiertas globales. Estas funciones se desarrollaron para permitir la obtención de indicadores de accesibilidad urbana de forma sencilla, determinando la distancia de la población a los puntos clave de servicio (farmacias, hospitales, bancos, escuelas, etc.), y generando mapas detallados que indiquen el grado de aislamiento de cada sector y la cantidad de población afectada. Esta herramienta permitió a la Alcaldía de Manta, Ecuador, generar indicadores de accesibilidad a la salud, la educación y la seguridad para sumarlos a los datos territoriales utilizados para priorizar las zonas de intervención.

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Simulador de expansión urbana

Software con una interfaz gráfica fácil de usar que consulta repositorios de datos satelitales para determinar la evolución del uso del suelo de cualquier región urbana, junto con su crecimiento demográfico a lo largo del tiempo. Luego, mediante algoritmos de simulación, permite trazar diferentes trayectorias futuras de expansión urbana. Por ejemplo, es posible contrastar el crecimiento esperado según las tendencias históricas frente a un desarrollo "compacto" con mayor densidad. La herramienta también estima el impacto ambiental de los diferentes escenarios, calculando la huella de carbono de cada alternativa de ciudad futura.

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Detector de isla de calor urbano

Las islas de calor son áreas urbanizadas que experimentan temperaturas considerablemente más altas que las áreas vecinas. Generan un impacto negativo al requerir un mayor consumo de electricidad para la refrigeración, generan ozono troposférico ("smog") y degradan la salud pública a través de su asociación con el estrés térmico. Para identificarlos, desarrollamos una interfaz gráfica de análisis basada en fuentes de datos abiertas. Esta herramienta detecta y delimita las islas de calor dentro de las regiones urbanas y las presenta en un mapa con información del año inmediatamente anterior, junto con un análisis predictivo de la magnitud en el futuro. Y para sugerir posibles cursos de acción, realiza un análisis costo-beneficio de diversas estrategias de mitigación consideradas en la literatura científica actual.

¿Cómo estimar el crecimiento de las ciudades con datos de código abierto?

En un reciente webinar de la Red de Ciudades y el Laboratorio de Ciudades presentamos una herramienta de código abierto que consulta automáticamente fuentes satelitales para determinar las características físicas y sociales de un área urbana y luego predice mediante simulación diferentes escenarios de crecimiento futuro, estimando el grado de emisiones de gases de efecto invernadero.

Inteligencia Artificial en las ciudades: urbanismo y gestión pública

En este webinar presentamos las soluciones de Inteligencia Artificial como herramientas de gestión con impacto social. También pusimos a disposición de la audiencia la herramienta MAIIA, un algoritmo que permite mapear de forma automatizada la ubicación de asentamientos urbanos informales mediante el análisis de imágenes satelitales.

Código Abierto para la Planificación Urbana: Herramientas e Implementación

¿Cómo mejorar los procesos de planificación urbana utilizando Open Source? En este webinar presentamos la Open Urban Planning Toolbox y las herramientas que incluye para mejorar la planificación urbana, desde el diseño inicial hasta la implementación y evaluación de los proyectos. Asimismo, la ciudad de Manta (Ecuador), presentó su experiencia utilizando UrbanPy, que mide la accesibilidad de la población a puntos clave de servicio (farmacias, hospitales, bancos, escuelas, etc.), generando mapas detallados que indican el grado de aislamiento de cada sector y la cantidad de población afectada.

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