COMPARACIÓN ESTADÍSTICA ACTUALIZADA DE ZONAS VERDES...
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1 COMPARACIÓN ESTADÍSTICA ACTUALIZADA DE ZONAS VERDES PÚBLICAS DE BOGOTÁ DISTRITO CAPITAL CON ALGUNAS DE LAS CAPITALES SURAMERICANAS MUÑOZ KAREN LILIANA NARANJO ORJUELA LAURA CATHERIN UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES TECNOLOGÍA EN TOPOGRAFÍA BOGOTÁ D.C 2015
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COMPARACIÓN ESTADÍSTICA ACTUALIZADA DE ZONAS VERDES PÚBLICAS DE BOGOTÁ DISTRITO
CAPITAL CON ALGUNAS DE LAS CAPITALES SURAMERICANAS
MUÑOZ KAREN LILIANA
NARANJO ORJUELA LAURA CATHERIN
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES
TECNOLOGÍA EN TOPOGRAFÍA
BOGOTÁ D.C
2015
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COMPARACIÓN ESTADÍSTICA ACTUALIZADA DE ZONAS VERDES PÚBLICAS DE BOGOTÁ DISTRITO
CAPITAL CON ALGUNAS DE LAS CAPITALES SURAMERICANAS
MUÑOZ KAREN LILIANA
NARANJO ORJUELA LAURA CATHERIN
Director del Trabajo
Niño Niño Edilberto
Trabajo de grado para obtener el título de Tecnólogo En Topografía
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES
TECNOLOGÍA EN TOPOGRAFÍA
BOGOTÁ D.C
2015
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Resumen
Bogotá es una ciudad que se está urbanizando a una velocidad impresionante esto está
afectando el índice de zonas verdes en la capital. El propósito de este proyecto es conocer qué
posición ocupa la capital colombiana con respeto a algunas ciudades latinoamericanas como
lo son: Asunción, Brasilia, Buenos Aires, Caracas, La Paz, Lima, Montevideo, Quito,
Santiago de Chile. Realizar un análisis estadístico con al respecto porcentaje de zonas
públicas por área de cada capital e índice de zonas públicas.
Se comenzó con la digitalización de cada capital con ayuda del programa ArcGis,con
proyección UTM para minimizar el error en los cálculos. Teniendo los datos que calcula el
programa se organiza en Excel las tablas correspondientes a los análisis: valor de área de
zonas públicas unitario por ciudades, % Zona pública por área, tabla de Población, Índice de
zonas verdes.
El análisis estadístico se realiza a partir de los gráficos donde ilustra el comportamiento de
los datos. Para finalmente conocer la posición de Bogotá con relación a las demás Capitales.
También saber qué capital está en mejores condiciones y que capital se encuentra en pésimas
condiciones.
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Tabla de Contenido
1. Introducción ...................................................................................................................... 11
2. Objetivos ........................................................................................................................... 13
1.1. Objetivo General: ...................................................................................................... 13
1.2. Objetivos Específicos: ............................................................................................... 13
3. Justificación ...................................................................................................................... 14
4. Antecedentes ..................................................................................................................... 15
5. Descripción del problema ................................................................................................. 17
6. Marco Teórico .................................................................................................................. 18
6.1. Definición de área verde pública ............................................................................... 18
6.2. Delimitación de las ciudades ..................................................................................... 21
6.3. Áreas Verdes Urbanas per cápita .............................................................................. 22
6.4. Sistemas de referencia ............................................................................................... 25
6.4.1. Proyección de Peters .......................................................................................... 27
6.5. Cartografía en Google Maps ..................................................................................... 33
6.5.1. Imágenes satelitales ........................................................................................... 34
6.5.2. ¿Qué tipo de mapa usa Google Maps? ............................................................... 34
6.5.3. Determinación de la calidad de datos obtenidos: ¿Escala o Resolución? .......... 36
6.5.4. Resolución de imágenes de satélite.................................................................... 39
6.5.5. Satélite WorldView-3 ........................................................................................ 39
7. Metodología ...................................................................................................................... 43
5
7.1. Ciudades escogidas para la comparación con Bogotá .............................................. 43
7.2. Limite urbano de cada ciudad ................................................................................... 44
7.4. Digitalización de las áreas urbanas ........................................................................... 51
7.5. Digitalización de las áreas de los espacios públicos ................................................. 65
7.6. Qué sistema de referencia para Digitalizar ............................................................... 68
7.7. Sistema de referencia correspondiente a cada ciudad .............................................. 69
7.8. Análisis estadístico .................................................................................................... 78
7.9. Población de cada Capital Suramericana. ................................................................ 79
8. Resultados ......................................................................................................................... 81
8.1. Porcentaje de zonas urbanas en cada ciudad ............................................................. 81
8.1.1 Zonas Públicas Verdes por ciudad ........................................................................... 82
8.1.2. Datos unificados de porcentajes de zonas Públicas Verdes por ciudades ............. 92
8.2. Población por ciudades.................................................................................................. 94
8.3. Área Por Ciudades ..................................................................................................... 96
8.4. Índice de Zonas Publicas Verdes por habitante .......................................................... 98
9. Análisis de Resultados .................................................................................................... 100
9.1. Zonas públicas por ciudad ....................................................................................... 100
9.2. Índice De Zonas Verde Por Habitante..................................................................... 100
10. Conclusiones ............................................................................................................... 102
11. Bibliografía ................................................................................................................. 104
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Tabla de Imágenes
Imagen 1. Mapa representativo de la Proyección de Peters ..................................................... 29
Imagen 2. Esquema UTM ........................................................................................................ 31
Imagen 3. Deformación UTM .................................................................................................. 32
Imagen 4. Representación de una imagen vectorial ................................................................. 35
Imagen 5. Representación de una imagen Raster ................................................................... 36
Imagen 6. Efecto de aumentar la escala con una resolución espacial constante. ..................... 38
Imagen 7, Efecto de la resolución de datos aumentada con la constante de escala. ................ 38
Imagen 8. Características de los Satélites utilizados por Digital Global ................................. 40
Imagen 9. Características del Satélite WorldView .................................................................. 41
Imagen 10,Características del Satélite WorldView ................................................................. 42
Imagen 11. Ejemplo Limite Urbano de Brazilia que mustra Google Map .............................. 44
Imagen 12. Limite Santiago de Chile en ArcGis ..................................................................... 45
Imagen 13. Zona Pública de una parte de la ciudad de Brasilia mostrada en le programa ...... 50
Imagen 14. Zona Pública Google Earth (Brasilia) ................................................................... 51
Imagen 15. Descarga Atributo ArcBruTile 0.2.2 de la página codeplex ................................. 52
Imagen 16. Instalación completa del atributo Arctribull 0.2.2 en el Pc .................................. 52
Imagen 17 . Nuevo trabajo en ArcGis (2015) .......................................................................... 53
Imagen 18. Activación de la herramienta ArcBruTile. ........................................................... 53
Imagen 19 Opciones ArcBruTile 0.2.2 .................................................................................... 54
Imagen 20. Elementos de la opción Google del atributo ArcBruTile 0.2.2 ............................. 54
Imagen 21. Mapa de mundo de tipo Raster del atributo ArcBruTile 0.2.2.............................. 54
Imagen 22. Ciudad de Brasilia en el mapa Raster del atributo ArcBruTile ............................ 55
Imagen 23. Organización de las Capitales por carpetas .......................................................... 56
7
Imagen 24. Creación carpeta datos de Brasilia ........................................................................ 56
Imagen 25.Carpeta para Brasilia .............................................................................................. 57
Imagen 26. Creación Personal geodatabase de la capital Brasilia. .......................................... 57
Imagen 27. Personal geodatabase de la capital Brasilia. ......................................................... 58
Imagen 28Creación Feature Databasetm de la capital Brasilia ............................................... 58
Imagen 29. Nombre Cartografía Feature Databaset para la de Brasilia ................................. 59
Imagen 30. Sistema de Coodenadas WGS 1984 En ArcGis .................................................... 59
Imagen 31. Feature Databaset renombrado Cartografía de la capital Brasilia ........................ 60
Imagen 32. Creación Feature Class para la capital Brasilia. ................................................... 60
Imagen 33. Opciones de New Feature Class ........................................................................... 61
Imagen 34. Organización PersonalGeodatabase de Brasilia.................................................... 61
Imagen 35. Feature Class Area:Total de Brasilia ................................................................... 62
Imagen 36. Opciones de la herramienta editor ........................................................................ 63
Imagen 37. Visualización de shape de Area_Total de Brasilia en la tabla de contenido y el
feature clase aparece para la digitalización. ............................................................................. 63
Imagen 38. ArcGis (Cartografía Área Urbana). ....................................................................... 64
Imagen 39. Digitalización del área total urbana de la Capital Brasilia por el método de
polígonos sobre la capa raster del atributo ArcBruTile. .......................................................... 64
Imagen 40.Opciones de New Feature Class creación Feature Class Zona_Publica ................ 65
Imagen 41. Feature Class Zona_Publica de Brasilia .............................................................. 66
Imagen 42. Opciones de la herramienta editor ........................................................................ 66
Imagen 43. Visualización de shape de Area_Total de Brasilia en la tabla de contenido y el
feature clase aparece para la digitalización. ............................................................................. 67
Imagen 44. ArcGis (Cartografía Zonas_ publicas). ................................................................. 67
8
Imagen 45. Digitalización zona urbana de la Capital Brasilia por el método de polígonos
sobre la capa raster del atributo ArcBruTile. ........................................................................... 68
Imagen 46. Tabla de Atributos (Área de Brasilia en WGS84) ............................................... 69
Imagen 47. Muestra como es la visualizacion de Google Earth y donde está ubicado el icono
de herramientas y la elección opciones para hacer un cambio a proyecciones UTM. ............. 71
Imagen 48. Opciones de Google Earth .................................................................................... 72
Imagen 49. Zona UTM de Brasilia ......................................................................................... 72
Imagen 50. Arc Toolbox (Paso ArcGis) .................................................................................. 73
Imagen 51. Project (ArcGis) .................................................................................................... 74
Imagen 52. Ventana Project para hacer transformación de coordenadas (ArcGis) ................. 74
Imagen 53. Sistema de Referencia UTM en Proyected Coordinate System en ArcGis ......... 75
Imagen 54. Sistema UTM Brasilia Zona 23 S(ArcGis) .......................................................... 76
Imagen 55. Nueva Geodatabase. .............................................................................................. 76
Imagen 56. Tabla de atributos (Área UTM) ............................................................................ 77
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Tabla de Tablas
Tabla 1 Principales definiciones del concepto de espacio verde urbano o términos similares 20
Tabla 2. Disposición predominante hacia el norte y el sur ...................................................... 33
Tabla 3. Lista de los países y capitales de América del Sur .................................................... 43
Tabla 4. Capitales Suramericanas y su zona UTM .................................................................. 70
Tabla 5 Población por ciudad .................................................................................................. 80
Tabla 6 Porcentaje de Zonas Verdes Publicas de capitales suramericanas ............................. 92
Tabla 7 Población Por Ciudad ................................................................................................. 94
Tabla 8 Área Por Ciudades ...................................................................................................... 96
Tabla 9 Índice De Zona Por Habitante (m2/Hab) .................................................................... 98
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Tabla de Graficas
Gráfica 1. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de
la ciudad de Asunción .............................................................................................................. 82
Gráfica 2. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de
la ciudad de Bogotá .................................................................................................................. 83
Gráfica 3. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de
la ciudad de Brasilia ................................................................................................................. 84
Gráfica 4. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de
la ciudad de Buenos Aires........................................................................................................ 85
Gráfica 5. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de
la ciudad de Caracas................................................................................................................. 86
Gráfica 6. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de
la ciudad de La Paz .................................................................................................................. 87
Gráfica 7. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de
la ciudad de Lima ..................................................................................................................... 88
Gráfica 8. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de
la ciudad de Montevideo .......................................................................................................... 89
Gráfica 9. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de
la ciudad de Quito .................................................................................................................... 90
Gráfica 10. Zonas Públicas Verdes La Paz .............................................................................. 91
Gráfica 11. Porcentaje De Zonas Públicas Verdes Por Ciudad ............................................... 93
Gráfica 12. Población Por Ciudad ........................................................................................... 95
Gráfica 13. Área Por Ciudades ................................................................................................ 97
Gráfica 14. Índice De Zona Por Habitante (m2/Hab) .............................................................. 99
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1. Introducción
Las zonas urbanas metropolitanas crecen en la mayoría de casos sin ninguna
planeación de la ciudad. El alto costo y especulación de la tierra urbanizable conduce a que
se cubra la mayor parte de ésta de cemento; mientras que las zonas verdes, parques, áreas
de mitigación de cuerpos de agua, se reduzcan notablemente.
El presente trabajo se enfoca a determinar los índices de las áreas verdes públicas de
Bogotá distrito capital y compararla con algunas ciudades suramericanas.
El programa ArcGis posee un atributo llamado ArcBruTile En el layou muestra las
características cartográficas y topográficas de cada ciudad, las zonas verdes se muestra de
un color verde claro. Para verificar si la zona mostrada en ArcBruTile es correcta se hizo
comparaciones con planos topográficos que se descargaron de una Bilioteca de AutoCad
llamada Blibliocad, también se buscó en varios libros mapas cartográficos que mostraran
las zonas verdes.
El aporte de este trabajo es la digitalización de las zonas verdes de cada capital
suramericana con el programa ArcGis.10.1
Al recolectar todos los datos, se realizara una análisis estadístico que proporcionara
visualizar detalladamente las diferencias de área en las zonas verdes públicas que
corresponde a las capitales de Suramérica y que permita hacer una comparación, de cómo
se encuentra Bogotá con relación a las capitales suramericanas. El estudio tendrá como
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principales datos las áreas obtenidas como resultado de los cálculos desarrollados con
relación al área total de cada capital, a fin de despertar alguna conciencia ambiental,
mediante una aplicación de la topografía.
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2. Objetivos
1.1. Objetivo General:
Determinar los porcentajes de zonas verdes públicas de Bogotá Distrito Capital y los índices
respecto a las ciudades capitales suramericanas.
1.2. Objetivos Específicos:
1) Determinar el área de zonas verdes públicas de Bogotá y algunas de las capitales
suramericanas con datos cartográficos.
2) Obtener los porcentajes de zonas verdes públicas de Bogotá Distrito Capital y algunas
de las capitales suramericanas con relación al área total de cada ciudad.
3) Realizar la comparación estadística de las áreas obtenidas de Bogotá Distrito Capital
con las áreas de algunas de las capitales suramericanas.
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3. Justificación
El proyecto se realizado para exponer el estado actual de la urbanización en Bogotá y
algunas de las ciudades Suramericanas con relación a las zonas públicas verdes. La zona
urbana de cada país representado en un porcentaje afecta el índice de zonas publica debido a
que existen ciudades que tiene un número mayor de población y las zonas verdes que posee
son pocas. Por esta razón la comparación para saber cómo está la capital Colombiana y las
demás ciudades Suramericanas con respecto a zonas públicas urbanas.
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4. Antecedentes
Para la creación de este trabajo de grado se tomaron como referencia los siguientes
artículos y trabajos:
“El trabajo de Economist Intelligence Unit y patrocinado por Siemens (2010) sobre una
evaluación comparativa del impacto ecológico de las principales ciudades de América
Latina.
El Índice de Ciudades Verdes de América Latina, un estudio de la Economist
Intelligence Unit (EIU,) patrocinado por Siemens, busca medir y evaluar el desempeño
ambiental de 17 ciudades principales de Latinoamérica de acuerdo a una gama de criterios.
Este reporte presenta los resultados claves y resalta los hallazgos esenciales del Índice y
su objetivo es suministrar a todos los grupos de interés una herramienta que permita que
las ciudades latinoamericanas aprendan las unas de las otras y de esta forma aborden de
una mejor manera los desafíos comunes que tienen en materia de medio ambiente.
El Índice sugiere que las ciudades latinoamericanas realizan un mayor esfuerzo para
proteger las áreas verdes urbanas existentes que para crear unas nuevas, sin embargo, no
realizan un tan buen papel en la construcción de edificios ecológicamente responsables. El
crecimiento diseminado de la población puede ser una influencia en ambos casos. El
esparcimiento urbano, especialmente de los asentamientos informales, hace que la
protección de áreas verdes sea un imperativo político, sin embargo, con la necesidad de
dar vivienda a tantas personas es problemático tener estándares de construcción tan
fuertes.” (Economist Intelligence Unit, 2010)
“El artículo de Isabel Margarita Figueroa Aldunce y Sonia Reyes Päcke (2010) sobre
la distribución, superficie y accesibilidad de las áreas verdes en Santiago de Chile. El
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objetivo de este trabajo ha sido conocer la superficie total de áreas verdes en Santiago de
Chile y algunos atributos relevantes, tales como distribución, accesibilidad, tamaño y
dispersión, con el fin de obtener un diagnóstico más completo acerca de la situación actual
y contribuir al diseño de políticas urbanas más eficaces. Las áreas verdes urbanas (AVU)
proveen servicios sociales y ecológicos, en función de su distribución, superficie y
accesibilidad. Se evalúan dichos atributos para las AVU de Santiago mediante métricas
de paisaje. Se muestra que el 91% de las AVU tiene tamaño menor a 5.000 m2. Las
comunas de bajos ingresos y mayor población presentan un mayor número de áreas
verdes, pero de menor tamaño (≤1.000 m2). Las cuatro comunas de más altos ingresos
concentran el 32,2% de la superficie total de áreas verdes, mientras que las cuatro
comunas más pobres sólo tienen el 4,1%. El indicador de accesibilidad propuesto (IAc)
muestra que en La Pintana (bajos ingresos) el 19,6% de la población tiene acceso a un
área verde de al menos 5.000 m2 cerca de su vivienda (300 m); en San Miguel (ingresos
medios) el 45,3% y en Vitacura (altos ingresos) el 74,1% de la población. La normativa
urbana chilena favorece la proliferación de AVU de pequeño tamaño.” (Figueroa y Reyes,
2010)
“El Articulo de Alejandro Gómez Gonçalves sobre la Localización y Acceso Al Verde
Urbano De La Ciudad De Salamanca cuyo objetivo es evaluar el estado del verde urbano
de la ciudad de Salamanca. La metodología empleada ha permitido seleccionar los
espacios de mayor tamaño, que son los que concentrarían un mayor número de visitas.
Utilizando su posición en la ciudad, se ha estimado el número de personas que no tienen
acceso a la trama verde. El análisis histórico confirma la utilidad del verde urbano para
identificar las deficiencias en la expansión urbana y para caracterizar un modelo de ciudad
propio del sur de Europa, donde la mayoría de las áreas verdes han surgido en fechas
recientes “(Gómez ,2013)
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5. Descripción del problema
Según la organización internacional de la salud Bogotá se encuentra en un bajo rango
de espacios verdes públicos, con respecto a las recomendaciones establecidas que son de
10 m2 a 15 m2 por habitante la capital colombiana se encuentra a 4.93 m2 por habitantes.
Se concluye que este problema puede estar relacionado a la mala distribución zonal en la
capital como lo son las viviendas, zonas verdes, senderos peatonales, zonas industriales
etc. (El Tiempo, 2010)
Este ítem es internacional, no solo Bogotá está en un ítem muy bajo, existen varias
ciudades que no posee suficiente área verde por habitante ya sea por progreso urbanístico
en construcción de edificaciones y vías o porque posee muchos habitante para su área
total urbana. Factores como estos afectan los resultados de este ítem. Por tanto el
propósito de este cálculo es saber el estado actual de las capitales Suramericanas en
relación a las zonas públicas urbanas y a la vez comparar la capital de Colombia para
saber en qué condiciones se localiza en la actualidad (año 2016). El concepto de La
Organización Mundial de la Salud consiste en que el verde mejora y mantiene estable la
salud de los ciudadanos. (González, 2009)
Por tanto se plantea la siguiente pregunta de investigación: ¿Cuáles son las
estadísticas actualizadas de zonas verdes públicas de Bogotá Distrito Capital con respecto
a las capitales suramericanas?
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6. Marco Teórico
6.1. Definición de área verde pública
Para realizar una delimitación de espacio público verde lo primero a conocer es su
definición muchos autores abordan este tema y no lo toman exactamente como espacio
público verde como por ejemplo Alejandro Gómez Gonçalves lo denomina verde urbano y lo
expresa como como: “… Este último (El Reglamento de Urbanismo) define las zonas verdes
como superficies dentro de los espacios libres públicos, específicamente destinadas a la
plantación de especies vegetales” ( Gómez Gonçalves, 2014) o como menciona el mismo
autor en el artículo Localización y Acceso Al Verde Urbano De La Ciudad De Salamanca: “
Verde urbano, parques, jardines, áreas verdes y sus numerosos sinónimos son términos
socialmente muy utilizados para los que no existe una definición común desde un punto de
vista científico.[…] y de forma previa a su definición se ha delimitado la ciudad o lo urbano,
seleccionando posteriormente una serie de zonas con vegetación localizadas en su interior
que pudieran ser visitadas por los ciudadanos.” (Gómez Gonçalves, 2014). Esta es la
definición que se escogió para la realización de este trabajo de grado.
Otra definición es la que menciona Federico Vieira en el informe titulado Estado De
América Latina Y El Caribe 2012 Estado De Las Ciudades Rumbo A Una Nueva Transición
Urbana: “Los espacios públicos son lugares de convivencia e interacción social por
excelencia. Constituyen los ejes articuladores de las ciudades y sus servicios, y desempeñan
funciones sociales, institucionales, ambientales, de movilidad y recreación” (Vieira, 2012)
Existen diversas definiciones sobre lo que se entiende por área verde pública. En la tabla 1 se
encuentra la opinión de varios personajes que hablan sobre zonas verde publica o términos
19
similares. En la tabla 1 se puede observar el autor, el término que define y el significado que
le aplica.
20
Tabla 1. Principales definiciones del concepto de espacio verde urbano o términos similares.
Fuente: Alejandro Gómez Gonçalves. (2013). El Verde Urbano De Las Ciudades De Salamanca, Valadolid Y Zamora: Delimitación, Localización Y Utilización. Salamanca: Ediciones Universidad De Salamanca.
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6.2. Delimitación de las ciudades
Las áreas verdes se encuentran en el interior del tejido urbano, pero ¿cuáles son los límites
de la ciudad? Es necesario clarificar cómo se pretende delimitar la frontera de cada ciudad,
desde la perspectiva de que conceptualmente no es posible obtener una definición universal
de ciudad y, por consiguiente, al abordar el medio urbano habrá que tener claro que la
realidad que se estudie no será la ciudad, sino la zona urbana de cada ciudad para beneficio
de esta investigación.
Esta idea es expresada por Nello y Muñoz en los siguientes términos: “[...] La discusión
sobre los límites urbanos es hoy una cuestión irresoluble de forma unívoca desde una
perspectiva científica. Podríamos, claro está, circunscribir normativamente el problema y
delimitar el espacio a través de criterios parciales como se han descrito. Con ello tendremos
ámbitos operativos y útiles, quizás, para el tratamiento de determinadas cuestiones [...]. Pero
estos ámbitos no responderán a lo que la ciudad es, sino a aquello que, de acuerdo con
nuestros intereses y objetivos, queremos que la ciudad sea”. (Nel·lo y Muñoz, 2004).
Según el DANE el área urbana: “se caracteriza por estar conformada por conjuntos de
edificaciones y estructuras contiguas agrupadas en manzanas, las cuales están delimitadas por
calles, carreras o avenidas, principalmente. Cuenta por lo general, con una dotación de
servicios esenciales tales como acueducto, alcantarillado, energía eléctrica, hospitales y
colegios, entre otros. En esta categoría están incluidas las ciudades capitales y las cabeceras
municipales restantes.” (DANE,2000).
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Otra definición de límite urbano es la de José Fernández que menciona:
“Por límite urbano debe entenderse la línea imaginaria que delimita las
áreas urbanas y de extensión urbana que conforman los centros
poblados, diferenciándolos del resto del área comunal, la cual se
denomina área rural. Dicha definición está, a su vez, complementada
con tres definiciones reglamentarias en la Ordenanza General, a través
de su artículo 1.1.2, según los tres tipos de áreas que se generan con
dichos límites. Sus textos dicen:
Área urbana: área territorial destinada a acoger usos urbanos,
comprendida dentro de los límites urbanos establecidos por los
Instrumentos de Planificación Territorial. Área de extensión urbana:
área territorial establecida en los Instrumentos de Planificación
Territorial destinada a la extensión del área urbana.” (Fernández,
2011).
El concepto seleccionado fue el de Nel·lo por que en muchas ocasiones las ciudades
superan urbanamente el límite establecido como ciudad absorbiendo municipios limítrofes y
otra poseen espacios rurales al interior de sus fronteras.
6.3. Áreas Verdes Urbanas per cápita
El DANE da como definición y calculo las AVU (Áreas Verdes Urbanas per cápita) lo
siguiente:
“El área verde urbana AVU es el número de metros cuadrados de espacios
verdes urbanos por habitante en la unidad especial de referencia j
(cabeceras municipales) en el período de tiempo t (correspondiente a dos
años). El indicador de área verde muestra la presencia de áreas con
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valores naturales y ecológicos en las áreas urbanas, las cuales contribuyen
al mantenimiento de la biodiversidad y la prestación de servicios
ambientales esenciales para el mejoramiento de la calidad ambiental y la
calidad de vida de la población. Las áreas verdes conectan los ecosistemas
de la periferia con la ciudad y permiten la continuidad de los flujos
ecológicos, al tiempo que prestan importantes servicios, como actuar de
filtro natural de la calidad del aire y las aguas, en el control de
inundaciones y la regulación hídrica, en la regulación de temperaturas y
mitigación de islas de calor, entre otros. Además, son consideradas como
los pulmones de las ciudades, permiten la recarga del manto acuífero y
sirven de enlace entre los habitantes y la naturaleza.
Así mismo, la existencia de áreas verdes urbanas, contribuyen al
mejoramiento de la calidad de vida y a la salud de sus habitantes, al tiempo
que facilita la práctica de deportes y la recreación, el esparcimiento y
reposo, el encuentro y la integración social. Es un indicador útil para
realizar comparaciones sobre calidad de vida, tanto entre municipios a
nivel regional como con municipios de otros países.
Las áreas verdes entregan múltiples beneficios a la población y al medio
ambiente urbano: favorecen la actividad física, la integración social y una
mejor calidad de vida de la población; también proveen servicios
ambientales como el control de la temperatura urbana, captura de
carbono, mejora de la calidad del aire, protección de la biodiversidad,
reducción de erosión, control de inundaciones, ahorro de energía, control
de ruidos, entre otros (Reyes, 2011; Flores, 2011).
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El manejo sostenible de las áreas verdes urbanas contribuye al bienestar
ambiental, social y económico de las sociedades urbanas y debe ser una
parte indispensable de cualquier estrategia ambiental del desarrollo
sostenible de las ciudades de América Latina y el Caribe. (ONU, 1996)
El aumento de superficie de área verde en los centros urbanos se ha
convertido en una preocupación mundial. Es por esto que diversas
instituciones internacionales se encuentran promoviendo el uso de
indicadores relativos a esta temática y así realizar evaluaciones
ambientales que además permitan la comparación entre países.
La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE)
planea incluir el indicador de superficie de áreas verdes por habitante
dentro de un conjunto de indicadores ambientales urbanos que desea
impulsar. El concepto ha sido propuesto por Naciones Unidas en el marco
de los indicadores de los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM) y de
la Iniciativa Latinoamericana y Caribeña para el Desarrollo Sostenible
(ILAC).
AVU = (A / B)
Donde:
AVU = Áreas Verdes Urbanas per cápita (m2 /hab)
A = total de áreas verdes urbanas en el país (m2) en un año específico
B = población total urbana en el país (millones de habitantes” (DANE,
2012)
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6.4. Sistemas de referencia
Para cualquier trabajo cartográfico es necesario proyectar el mapa a un sistema de
coordenadas y así mantener una relación entre ubicación y referencia de un punto. Según su
aplicabilidad el sistema de coordenadas utilizado afecta los resultados, pueden ser con un
error considerable o un error grueso. Para el trabajo se definió primero el sistema de
coordenada que menos afecte la superficie para obtener resultados confiables y hace el
análisis de comparación de zonas públicas.
Primero en la digitalización se trabajó con el sistema WGS84 y se realizó una
transformación por cada ciudad.
Para saber cuál es el sistema más apropiado se tuvo en cuenta varios conceptos entre
ellos:
“PROYECCIÓN CONFORME: conserva el ángulo entre dos puntos
medidos en la superficie de referencia y en el mapa. Si no lo conserva se
dice que la proyección tiene anamorfosis angular.
PROYECCIÓN EQUIDISTANTE: conserva las distancias; en todo el
mapa no se cumple esta propiedad, pero debido a la escala, se puede
considerar que las deformaciones son tan pequeñas que se admiten como
tolerables. Cuando la proyección no cumple esta propiedad tiene
anamorfosis lineal.
PROYECCIÓN EQUIVALENTE: conservan las superficies. Cuando no lo
cumplen tienen anamorfosis superficial.
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PROYECCIÓN AFILÁCTICA: no conservan ninguna de las propiedades
anteriores pero tienen valores tolerables para determinadas zonas.”
Las proyecciones estudian las diferentes formas de desarrollar la superficie terrestre
minimizando las deformaciones sufridas al representar la superficie terrestre.
En todos los casos conserva o minimiza los errores, depende de la característica se desea
conservar: su superficie, distancias, los ángulos etc. Solamente se puede conservar una o dos
de las características y no todas a la vez.
La página de ayuda de ArcGis aporta algunos concejos para seleccionar el sistema de
proyección apropiado.
“A la hora de elegir una proyección donde almacenar una base de datos, tenga en cuenta el
uso principal de la misma.
Utilice proyecciones de área equivalente para los mapas temáticos o de distribución.
Los mapas de presentación son por lo general proyecciones conformes, aunque
también se pueden utilizar las proyecciones de área mínimo error y equivalentes.
Normalmente, los mapas de navegación son Mercator, de dirección real o los
equidistantes”. (ArcGis,2013)
También plantea algunas preguntas para la elección del sistema de proyección.
“Otras consideraciones en la elección de una proyección cartográfica
Amplitud del área de la representación cartográfica. ¿Es una base de datos global,
para un continente o para un estado?
Ubicación del área de la representación cartográfica. ¿Es una región polar, de
latitud media o ecuatorial?
27
Amplitud predominante del área de la representación cartográfica. ¿Es un área
ligeramente circular, que se alarga hacia el este, el oeste, el norte o el sur, o bien en
alguna dirección oblicua?” ((ArcGis, 2013).
El sistema seleccionado fue el UTM después consultar convenientemente se concluyó
que este sistema es óptimo para el objetivo del trabajo.
A continuación se expresan algunos conceptos y características por los cuales se
escogió este sistema.
6.4.1. Proyección de Peters
La proyección Peters en una proyección equivalente, aunque en este trabajo hubiera sido
ideal el uso de esta proyección, no se eligió ya que a pesar de mantener las áreas esta
proyección realiza una proporción de áreas por este motivo no se puede llegar a realizar un
cálculo especifico y no se encuentra como proyección en ArcGis.
“Su punto de partida es, también, la proyección cilíndrica equidistante,
pero, con el objetivo de mantener las proporciones en las áreas, Peters
aumenta la escala vertical de las regiones cercanas al ecuador para
compensar el estiramiento en horizontal de las regiones templadas.
Pero crea así graves problemas de deformación en África y
Sudamérica. Y, por supuesto, ni sirve para navegar, ni para calcular
distancias entre dos puntos, ni para nada.” (La Guia de Geografia,
2006)
Según lo explica Peters la proyección de mercador tiene dos problemas, el primero entre
más aumenta la latitud los paralelos están cada vez más separados y esto las latitudes altas
28
están sobredimensionadas. El segundo problema es la ubicación de la línea del ecuador, que
no está en el centro de la Tierra sino que se encuentra en el paralelo 30°N aproximadamente.
Por estas razones Peters ideo una proyección que cumple con lo siguiente: “…pudiese
representar todo el mundo y en el que la distorsión de las superficies fuera mínima. Además
puso el Ecuador en el centro del mapa. Con estas premisas obtuvo una compleja fórmula
matemática que conseguía todo esto. Representa fielmente las latitudes medias. Las latitudes
altas parecen un poco más pequeñas, en comparación, y las latitudes bajas, un tanto más
grandes; pero aquí están los países pobres, lo que a Peters le pareció más una virtud que un
defecto. En todo caso la distorsión de las superficies es menor en el mapa de Peters que en el
de Mercator.” (La Guia de Geografia, 2006).
La imagen 1 indica la forma que representa el mundo la proyección Peters, se logra
observar que los países se ven de forma alargada. A pesar de que esta proyección deforma el
perímetro logra mantener el área.
29
Imagen 1. Mapa representativo de la Proyección de Peters
Fuente: ODT,2015
Sistema Universal Transversal de Mercator (UTM)
Primero se debe conocer que se conoce por UTM. La definición de esta proyección es
explicada por Alfonso Fernández donde lo describe como: “ La proyección UTM está
dentro de las llamadas proyecciones cilíndricas, por emplear un cilindro situado en una
determinada posición espacial para proyectar las situaciones geográficas. […] Toma
como base la proyección Mercator. Este es un sistema que emplea un cilindro situado de
forma tangente al elipsoide en el Ecuador.” (Fernández, 2001)
La proyección UTM se escogió porque es una proyección que es utilizada globalmente
además este proyecto consiste en comparar áreas, es decir que la proyección que se elija debe
30
tener la característica de conservar las superficies. Aunque la proyección UTM es una
proyección que tiene una estructura particular como lo menciona el artículo:
“Para evitar una distorsión excesiva, el mundo se divide en 60 zonas iguales
correspondientes a 6 grados de anchura en la dirección Este-Oeste.” (QGIS.2.8, 2015)
“La proyección UTM es una de las más conocidas y utilizadas. Se trata de una proyección
cilíndrica transversa (la generatriz del cilindro no es paralela al eje de rotación sino
perpendicular). La Tierra se divide en 60 husos, con una anchura de 6 grados de longitud,
empezando desde el meridiano de Greenwich . Se define un huso como las posiciones
geográficas que ocupan todos los puntos comprendidos entre dos meridianos.” (Fernández,
2012).
Las UTM para representar la forma esférica de la superficie terrestre no solo desarrolla un
método de división de la tierra por zona como lo menciona los artículos anteriores, además
representa estas zonas formando una cuadricula o una grilla donde la ubicación de cada punto
tendrá una característica que los diferencien de los demás.
Como se muestra en la imagen 3 , en la parte superior las zonas (columnas) están
enumeradas del 1 al 60. La parte izquierda muestra la latitud desde el Ecuador con dirección
hacia los polos. En la parte inferir muestra la longitud medida desde un meridiano de
referencia. Y la parte derecha las filas están divididas por letras de la B-M corresponden al
hemisferio sur y N-X corresponde al hemisferio norte.
31
Con esta organización es fácil distinguir la ubicación de un punto. Por ejemplo Brasilia
está ubicada en La Zona 23 L es decir está ubicada en el hemisferio sur, con latitud de 15º
sur aproximadamente y longitud de 47º aproximadamente.
Imagen 2. Esquema UTM
FUENTE: (Coppel, 2012)
Las UTM tienen una deformación por que proyectan coordenadas planas y se sabe que la
tierra geométricamente es un ovalo. Esto causa que esta proyección tenga distorsiones pues
la obliga a que de una superficie con características ovaladas sea transformada a una
superficie con características planas. El problema es evidente en los polos, la explicación
permanece en que el sistema está forzado a deformarse en los polos para lograr la proyección
plana y para conseguirlo se extiende como se muestra en la imagen 4 donde se visualiza la
forma esférica del mundo proyectada en un plano donde la deformación de la transformación
se ve afectada en los polos, por eso en la imagen se logra percibir que en estos lugares se
reduce la figura , mientras que en el centro logra realizar la transformación con mayor
comodidad.
32
Imagen 3. Deformación UTM
Fuente: ( Fernández-Coppel, 2012)
Las UTM cumplen con ciertas características. Son la razón por la que este sistema fue
seleccionado pues a pesar de ser un sistema conforme el error cometido en el área es
minimizado. Es un sistema que al trabajar con áreas pequeñas consigue mantener el área
del objeto el error esta con las áreas mayores, pues distorsiona la superficie y afecta el
área, pero el error cometido es prácticamente insignificante cuando se está trabajando
con áreas tan grandes como en este proyecto.
Jorge Falla habla sobre estas características de las UTM donde menciona:
“Forma: Es conforme y por lo tanto representa con exactitud áreas
pequeñas.
La distorsión de áreas grandes es mínima en cada zona.
Área: La distorsión es mínima en cada zona.
Dirección: Ángulos locales son verdaderos.
33
Distancia: La escala es constante a lo largo del meridiano central. Se
aplica un factor de escala de 0.9996 para reducir la distorsión lateral
dentro de cada zona. Este factor de escala permite que las líneas ubicadas
a 180Km hacia el este o el oeste y paralelas al meridiano central tengan un
factor de escala de 1”. (Fallas, 2008 )
En Ayuda de ArcGis igualmente muestra unas tablas que describen características de
las proyecciones mostrando el rango de las opciones para los tipos de mapa habituales.
Las proyecciones UTM en esta tabla su peculiaridad es deformación en los polos.
Disposición predominante hacia el norte o sur
La tabla 2 se encuentra en la página de ArcGis donde en una de sus opciones clasifica las
proyecciones dice que la proyección UTM es una proyección conforme.
Tabla 2. Disposición predominante hacia el norte y el sur
conforme Transversa,
UTM
Fuente: (ArcGisResource. 2013)
6.5. Cartografía en Google Maps
En este punto se describe brevemente las características de Google Maps 2016 utilizadas
en el proyecto.
34
6.5.1. Imágenes satelitales
Uno de los grandes beneficios que nos proporciona ArcGis es la conexión con múltiples
servidores de mapas cartográficos online como lo son el Bing, Yahoo, Nokia, etc. Este
trabajo se realizó basado en los datos cartográficos proporcionados por Google Maps 2016.
Según Graciela Metternicht en su artículo titulado: Consideraciones acerca del impacto de
Google Earth en la valoración y difusión de los productos de georrepresentación “Los datos
básicos de Google Earth y World Wind están constituidos principalmente por imágenes de
satélite (Landsat, SPOT, Quickbird) y fotografías aéreas, ambas de actualización periódica.”
(Metternicht , 2006). Esta es una de las razones por las cuales se eligen los mapas del
servidor de Google como capa base para la digitalización de cartografía de las ciudades
capitales y las zonas verdes públicas, porque uno de los factores importantes de este trabajo
es realizar una actualización, porque muchas ciudades ya contaban con este tipo de estudio
pero no con fechas cercanas o del año 2015.
6.5.2. ¿Qué tipo de mapa usa Google Maps?
La verdad que es que Google usa imágenes satelitales para su cartografía, pero en sus páginas
y aplicaciones no se suben las imágenes con su calidad completa, la razón es muy simple y es
por lo pesado que resultaría cargar cada imagen satelital, y es por esto que el proceso de
digitalización se realizó con lo que se conoce como una imagen raster. El raster es una de las
dos estructuras de los datos en un sistema de información geográfica SIG los cuales son:
formato vector y formato raster.
Un formato vectorial se definiría como:
En esta estructura de almacenamiento, se utilizan para la descripción de
los objetos geográficos, vectores, líneas o puntos, definidos por duplas de
coordenadas con referencia a algún sistema de coordenadas, los cuales son
35
expresados en función de algún tipo de proyección cartográfica. Parte de
la definición de vector con respecto a magnitud y sentido. Los puntos
(imagen 4) son definidos por un par de coordenadas cartesianas X, Y; las
líneas o arcos son una serie de puntos ordenados secuencialmente; y los
polígonos y áreas, son almacenados también como una lista de puntos
ordenados secuencialmente, de tal manera que los puntos inicial y final
coincidan, es decir, constituyan un nodo para formar una figura cerrada y
definida.
Imagen 4. Representación de una imagen vectorial
Y por otro lado el formato raster expone que:
“Basa su funcionalidad en una concepción implícita de las relaciones
de vecindad entre los objetos geográficos. Su forma de proceder es dividir
la zona correspondiente en una malla regular de pequeñas celdas
denominadas píxeles y asignarle un valor numérico a cada celda como
representación de su valor temático. Dado que la malla es regular, el
tamaño del píxel es constante y se conoce la posición en coordenadas del
centro de una de las celdas, se puede decir entonces que todos los píxeles
36
están georreferenciados. Así, el modelo raster es otra forma existente para
el almacenamiento, procesamiento y visualización de datos geográficos.
Los datos raster son una abstracción de la realidad y la representan como
una rejilla de celdas o píxeles (imagen 5) en que la posición de cada
elemento es implícita según el orden que ocupa en dicha rejilla. En el
modelo raster, el espacio no es continuo sino que se divide en unidades
discretas, por lo cual es especialmente indicado para ciertas operaciones
espaciales, como por ejemplo superposición de mapas o cálculo de
superficies.”
Imagen 5. Representación de una imagen Raster
6.5.3. Determinación de la calidad de datos obtenidos: ¿Escala o Resolución?
Cuando se utiliza un plano de cualquier tipo se requiere dar a conocer la calidad y precisión
con la cual se realizó además de una apropiada escala, pero en caso de imágenes satelitales
que seguidamente se convirtieron en raster visualizados en ArcMap, la escala es variable
dependiendo de la persona que se encuentre digitalizando, el tamaño de la ciudad entre otras
razones y por esta causa la calidad es determinada por la resolución de la imagen.
37
Metternicht explica la escala y la resolución en estos casos:
“La escala se asocia normalmente con el nivel de detalle y la precisión
en la edición del mapa. A su vez, el nivel de detalle que puede proporcionar
un mapa está asociado con la resolución del paquete de datos de entrada.
En el caso de imágenes de satélite, la resolución se refiere al objeto más
pequeño que puede ser distinguido. Esta resolución espacial determina la
escala a la que se puede crear un mapa a partir de un paquete de datos
determinado. Por ejemplo, en Google Earth las imágenes de satélite de
libre disposición Landsat pueden usarse para crear mapas de imágenes
temáticos a escala 1:50.000 y aún menor. Escalas mayores sufrirían del
típico efecto del pixelado”
A continuación se observan dos comparaciones donde se puede ver tanto las variaciones de la
escala y las variaciones de resolución de pixel en algunas imágenes satelitales.
Ejemplo 1:
En la imagen 6 se puede observar la escala de la imagen de la izquierda (1:50.000) es más
pequeña que la escala de la imagen de la derecha (1:2.500); sin embargo, la resolución
espacial (tamaño de celda) de los datos es la misma.
38
Imagen 6. Efecto de aumentar la escala con una resolución espacial constante.
Fuente: ArcMap.2015
Ejemplo 2:
La imagen 7 indica que la resolución espacial de los datos que se utilizaron en la imagen de
la izquierda es inferior que la resolución espacial de los datos que se utilizaron en la imagen
de la derecha. Esto significa que el tamaño de celda de los datos en la imagen de la izquierda
es mayor que la de los datos en la imagen de la derecha; sin embargo, la escala a la que se
muestra cada una es la misma.
Imagen 7, Efecto de la resolución de datos aumentada con la constante de escala.
Fuente: ArcMap. 2015
39
6.5.4. Resolución de imágenes de satélite
La resolución de las imágenes satelitales determina la precisión con la cual se realiza una
digitalización pero no solo se debe de tener en cuenta el resultado final (la imagen y la
resolución del pixel) se debe de recordar que existen varios tipos de resolución, si es verdad
que la resolución del pixel es una de las más importantes también existen otras que dependen
no de la imagen ya obtenida sino de la características del satélite.
“La salida de radiación (emitida o reflejeda) de la superficie terrestre es
un fenomeno continuo en 4 dimensiones (espacio, tiempo, longitud de onda
y radiancia). Un sensor debe muestrear en este continuo discretizándolo. El
modo en que esta discretización se lleva a cabo define los cuatro tipos de
resolución con los que se trabaja en teledetección: (Alonso, Palazón, 2008)
• Resolución espacial, tamaño de pixel.
• Resolución espectral, indica el número y anchura de las regiones del
espectro para las cuales capta datos el sensor.
• Resolución radiométrica, número de intervalos de intensidad que pueden
captarse en una determinada banda.” (Alonso, Palazón, 2008)
6.5.5. Satélite WorldView-3
Las imágenes satelitales usadas por Google son las de la empresa Digital Globe, que cuenta
con seis satélites para obtener dichas imágenes, que son los siguientes:
40
Imagen 8. Características de los Satélites utilizados por Digital Global
Fuente: Digital Global, 2014
A pesar de que la mejor resolución en pixeles es la del WorldView-3 con 31 cm, dicha
resolución no es la usada por Google y la razón es como lo explica el artículo Satélites y la
exploración del espacio “Google y la Agencia de Inteligencia Geoespacial, del gobierno de los
Estados Unidos, son socios en este emprendimiento. Debido a algunas restricciones legales,
Google no puede emplear fotografías con una resolución mayor al medio metro por píxel,
aunque el satélite pueda tomar fotos un poco mejor que eso. Google será el único cliente
comercial del emprendimiento” (García, 2015). Por esta causa la mejor resolución que se
pueden tener en estos estudios son de 50 cm por pixel.
A continuación se presentara las especificaciones que Digital Globe en su página de internet
sobre el WorldView como lo muestra las imágenes 9 y 10.
41
Imagen 9. Características del Satélite WorldView
Fuente: Digital Global, 2014
42
Imagen 10,Características del Satélite WorldView
Fuente: Digital Global, 2014
43
7. Metodología
Se describe el procedimiento con la ciudad de Brasilia para explicar el proceso del trabajo,
las demás ciudades se realizan con las mismas condiciones. En total son 10 capitales
suramericanas que se analizaron estas son:
Asunción, Bogotá, Brasilia, Buenos Aires, Caracas La Paz, Lima, Montevideo, Quito,
Santiago de Chile.
7.1. Ciudades escogidas para la comparación con Bogotá
Para este trabajo se estudiaron 10 capitales suramericanas incluyendo Bogotá. Estas
ciudades son:
Asunción, Bogotá, Brasilia, Buenos Aires, Caracas, La Paz (La capital de Bolivia es Sucre
como lo muestra la tabla 3 donde se señala cada país con su respectiva capital, pero se
decidió digitalizar La paz porque es la cede política de este país), Lima, Montevideo, Quito,
Santiago de Chile. La tabla 3 indica las capitales correspondientes a los Países
Suramericanos.
Tabla 3. Lista de los países y capitales de América del Sur
Fuente: SaberPractico,210:
44
7.2. Limite urbano de cada ciudad
Para este trabajo se seleccionó el límite urbano de cada ciudad con asistencia de Google
Map que corresponde a la fechas del 2016. Como ejemplo esta la imagen 11 que muestra el
límite de Brasilia determinada por el borde mostrado con un color rojo claro, este borde
indica la delimitación de cada ciudad. Esta herramienta también se encuentra disponible en
el programa Arc Gis .Con ayuda del atributo llamado ArtcBruTile 0.2.2 , donde a través de
una capa base dispone la cartografía urbana de cada ciudad. Con la asistencia de estos dos
programas se logró delimitar el área urbana de las ciudades estudiadas. A partir de los
resultados que muestran estas herramientas se delimita el área urbana de cada ciudad.
Imagen 11. Ejemplo Limite Urbano de Brasilia que muestra Google Map
Fuente: ArcGis,2016
Digitalización: Propia
Los límites de las ciudades de las ciudades: Bogotá, Caracas y Montevideo se tomaron de
sus páginas cartográficas oficiales ya sea del país o de la propia ciudad.
Bogotá: http://www.ideca.gov.co/es/servicios/mapa-de-referencia
Caracas: http://www.ivic.gob.ve/ecologia/lpydv/internas/?mod=galeriaMapas.php
Montevideo: http://sig.montevideo.gub.uy/
45
Las demás ciudades no tienen una página oficial de donde se puedan descargar sus límites
y por esta causa se realiza una digitalización en ArcGis del límite de las siguientes ciudades:
Asunción, Brasilia, Buenos Aires, La Paz, Lima, Quito y Santiago de Chile. Como se
mencionó en el ejemplo de la imagen 11 los límites se delimitaron por el borde que muestra
Google Map como demarcación de cada ciudad.
La imagen 12 muestra cómo se realizó la digitalización del límite de Santiago De Chile y
la variación de colores separado por la línea negra utilizando la capa de Google Maps en
ArcGis.
Imagen 12. Limite Santiago de Chile en ArcGis
Fuente: ArcGis, 2016
Digitalización: Propia
Al finalizar la digitalización se compara la superficie del límite de cada ciudad con los
datos referidos en las páginas oficiales de cada ciudad, así mismo de estas páginas se
obtienen las poblaciones oficiales de cada capital.
46
Limite área total por Cada Ciudad.
7.2.1. Asunción
El área total de esta capital se consultó en la página oficial de la ciudad. Esta página
corresponde a la Dirección General de Estadísticas, Encuestas, y Censos (DGEEC). Se puede
acceder a ella a través del link.
http://www.dgeec.gov.py/Publicaciones/Biblioteca/Atlas%20Censal%20del%20Paraguay/3%
20Atlas%20Asuncion%20censo.pdf
En el documento de la página oficial en Características generales describe el área total y la
cantidad de población que pertenece a la ciudad de Asunción. Los datos son: Superficie total
117 km2 y número de habitantes 512.112 habitantes.
7.2.2. Bogotá
Como se dijo anteriormente el área de esta ciudad se tomó de la página oficial de cartografía
llamada IDECA donde se descargó el shape que ya tiene el área total. Se puede acceder a
ella a través del link:
http://www.ideca.gov.co/es/servicios/mapa-de-referencia
7.2.3. Brasilia
A diferencia de los estados del país, el estado federal de Brasilia no se divide en ciudades y
barrios. La capital se compone de 31 regiones administrativas (RA) constituidos oficialmente
como dependiente del Gobierno de Brasilia. Entre estas regiones administrativas esta la
región de Brasilia que corresponde a la región IV.
Esta región cuenta con 474.83 km2 la gran mayoría corresponde al Parque Nacional de
Brasilia.
47
Esta información se encuentra en la página oficial de Brasilia. Se puede acceder a ella a
través del link.
http://www.brazlandia.df.gov.br/sobre-a-ra-iv/conheca-brazlandia-ra-iv.html
7.2.4. Buenos Aires
El área total de esta capital se consultó en la página oficial de la ciudad. Se puede acceder a
ella a través del link: http://www.buenosaires.gob.ar/laciudad/ciudad
En esta página se indica que La superficie de la Ciudad es algo superior a los 200 km2 y que
Los resultados definitivos del censo de 2010 estiman la población de la ciudad en 2.890.151
habitantes.
7.2.5. Caracas
Como se dijo anteriormente el área de esta ciudad se tomó de la página oficial de cartografía
llamada IVIC donde se descargó el shape que ya tiene el área total. Se puede acceder a ella a
través del link:
http://www.ivic.gob.ve/ecologia/lpydv/internas/?mod=galeriaMapas.php
7.2.6. La Paz
La paz también es conocida como Nuestra señora de la paz. Es la capital del Departamento
autónomo de La paz. También es la sede del gobierno (La capital de Bolivia es Sucre).En el
diario nacional de Bolivia hay un artículo donde describen las características de la ciudad de
la paz. Se puede acceder a esta información a través del link:
http://www.la-razon.com/ciudades/poblacion-citadina-Paz-nacio-
municipio_0_1927607323.html
48
En la parte donde dice datos para conocer: La Paz indican que esta ciudad tiene como área
rural 180 km2. El área rural de la ciudad de La Paz fue digitalizada para los cálculos de este
proyecto.
7.2.7. Lima
Perú está dividida en provincias una de ella es la provincia de Lima y su capital es el
Distrito de Lima. Para este trabajo se digitalizo lo que se conoce como Distrito de Lima. El
área total de esta capital se consultó en la página oficial de la ciudad. Se puede acceder a ella
a través de los link:
http://seguridadidl.org.pe/sites/default/files/pdf_districts/2013/cercado_de_lima.pdf
http://espanol.mapsofworld.com/continentes/sur-america/peru/provincia-de-lima.html
http://espanol.mapsofworld.com/continentes/sur-america/peru/mapa-de-lima.html
En el primer link muestra una tabla donde especifica que el área de Distrito federal de lima
es de 21.98km2.
En el segundo link muestran un mapa de la provincia de lima con un área de 2665mk2
En el tercer link muestran una imagen de la capital y sus características.
7.2.8. Montevideo
Como se dijo anteriormente el área de esta ciudad se tomó de la página oficial de cartografía
llamada IVIC donde se descargó el shape que ya tiene el área total. Se puede acceder a ella a
través del link:
http://www.sig.montevideo.gub.uy/
49
7.2.9. Quito
El distrito metropolitano de quito está compuesto por parroquias. Las parroquias rurales y las
parroquias urbanas. Las parroquias urbanas conforman la conocida cabecera distrital de
Quito. En el periódico NoticiasEcuador presenta un mapa con la división de estas parroquias
Ver link: http://www.ecuadornoticias.com/2012/10/mapa-de-quito.html
En la página oficial de quito direccionan a una imagen satelital donde se puede observar que
el límite de la ciudad esta demarcado de un color gris. El link es:
https://maps.here.com/ecuador/quito/street-square/municipio-de-quito--loc-
dmVyc2lvbj0xO3RpdGxlPU11bmljaXBpbytkZStRdWl0bztsYXQ9LTAuMjIwNDc5NjU0N
Dg2Nzk7bG9uPS03OC41MTE1NjI0Nzc2MDY7Y2l0eT1RdWl0bztjb3VudHJ5PUVDVTtzd
GF0ZUNvZGU9UGljaGluY2hhO2NvdW50eT1RdWl0bztjYXRlZ29yeUlkPWNpdHktdG93
bi12aWxsYWdlO3NvdXJjZVN5c3RlbT1pbnRlcm5hbA?map=0.03171,-
78.49873,13,normal&fb_locale=es_ES
En la página de la ciudad no especifican un número exacto sobre el área total de esta ciudad,
solamente enuncian una aproximación. Según la información de la página Quito es una
ciudad muy larga pues tiene de dimensiones aproximadamente 80 km de largo y 5 km de
ancho.
Esta información se encuentra en el link: http://www.quito.com.ec/la-ciudad/informacion-
turistica/geografia-ubicacion
7.2.10. Santiago de Chile
Esta ciudad se hizo la suma de las parroquias. El documento se descargó de la página oficial
de la del capital. Es un PDF donde muestra una estadística sobre el último censo. En este
documento hay información del área de las parroquias que conforman esta ciudad. La suma
50
de estas parroquias es el área total de la capital. Algunas Parroquias tienen un porcentaje de
área rural esta área fue omitida en la suma para hallar el área total de la capital. Se puede
acceder a esta información a través del link:
http://www.municipalidaddesantiago.cl/
7.3. Límites de las zonas verdes
Para comparar la perspectiva de uso de estas zonas se aplicó el concepto de verde urbano
disponible, que se define como el conjunto de áreas verdes que pueden ser concurridas por la
mayor parte de los ciudadanos al no presentar un carácter privado ni una clasificación
inaccesible. En la categoría genérica de verde urbano se delimitaron parques, plazoletas y
cuerpos de agua. Se omitieron los separadores viales, ciclo vías, andenes, vías, cordilleras,
cementerios y estadios.
Mediante el programa de Arc Gis se utilizó una capa base de un atributo llamado ArcBruTile
0.2.2 donde se muestra de color verde las áreas públicas. La imagen 13 representa las
zonas públicas de una parte de la ciudad de Brasilia. Con ayuda del visualizador 3D de
Google Map se confirmó que el predio efectivamente cumpliera con las condiciones
seleccionadas como área pública.
Imagen 13. Zona Pública de una parte de la ciudad de Brasilia mostrada en el programa ArcGis
Fuente: ArcGis,2016
Digitalización: Propia
51
La imagen 14 representa la zona mostrada de verde en la imagen 13 rectificando si esta
corresponde y cumple con el concepto aplicado como zona pública.
Imagen 14. Zona Pública Google Earth (Brasilia)
Fuente: ArcGis, 2016
7.4. Digitalización de las áreas urbanas
La digitalización de las áreas totales y zonas verdes de cada ciudad es el aporte del
presente trabajo. A continuación se explica detalladamente como se digitalizaron las zonas
urbanas de cada ciudad.
Para digitalizar se puede hacer por medio de puntos, líneas o polígonos. Este trabajo se ha
digitalizado con polígonos.
El atributo Arctribull 0.2.2 se descargó de la página Codeplex. La imagen 15 muestra la
página en el momento de la descarga del atributo Arctribull 0.2.2 confirmando donde se
desea guardar.
52
Imagen 15. Descarga Atributo ArcBruTile 0.2.2 de la página codeplex
Fuente: Pagina Codeplex, 2016
Se instala en el PC. Donde se guarda el archivo se extrae el comprimido y de proceder a
instalar dando clic sobre el icono setup.exe. En la imagen 16 muestra terminada la
instalación el atributo ArcBruTile 0.2.2.
Imagen 16. Instalación completa del atributo Arctribull 0.2.2 en el Pc
Fuente: Pagina Codeplex.2016
Se abre el programa ArcGis se crea un nuevo trabajo. Dando clic en la carpeta que aparece en
My Templates. La imagen 17 representa el cuadro que se despliega cuando se abre ArcGis y
la carpeta para hacer un nuevo trabajo.
53
Imagen 17 . Nuevo trabajo en ArcGis (2015)
Fuente: ArcGis 2016
En la pantalla del programa ArcGis en la parte superior hay varios iconos para habilitar el
atributo ArcBruTile se da clic derecho sobre la barra y automáticamente se despliegan varias
opciones se busca la opción y se selecciona ArcBruTile . En la imagen 18 se ve el
momento que se activa la herramienta ArcBruTile.
Imagen 18. Activación de la herramienta ArcBruTile.
Fuente: ArcGis, 2016
Se activa la opción ArcBruTile Este tiene dos opciones Bing y Google. Como lo muestra
la imagen 19.
54
Imagen 19 Opciones ArcBruTile 0.2.2
Fuente: ArcGis 2016
En la opción Google se escoge Road como representa la imagen 20, se da clic sobre esta
elección.
Imagen 20. Elementos de la opción Google del atributo ArcBruTile 0.2.2
Fuente: ArcGis 2016
Se despliega un mapa de tipo Raster mostrando el mundo. La imagen 21 representa como
se ve el mapa del atributo ArcBruTile 0.2.2.
Imagen 21. Mapa de mundo de tipo Raster del atributo ArcBruTile 0.2.2.
Fuente: ArcGis, 2016
55
Para observar las características topográficas y cartográficas al igual que Google Earth de
un lugar en específico se utiliza el zoom para acercar el mapa a la escala que se prefiera.
Como se visualiza en la imagen 22 el mapa esta con un zoom a una escala de 1:200000
que representa el limite urbano de la ciudad de Brasilia, se puede observar de azul los
cuerpos de agua de verde sus zonas verdes, de gris los predios y las demás características
cartográficas de la ciudad de Brasilia.
Imagen 22. Ciudad de Brasilia en el mapa Raster del atributo ArcBruTile a una escala de 1:200000.
Fuente: ArcGis,2016
Para mayor organización se separó en carpetas cada ciudad. La imagen 23 muestra que
cada ciudad está en una carpeta independiente con el nombre de cada capital.
56
Imagen 23. Organización de las Capitales por carpetas
Fuente: ArcGis ,2016
Digitalización: Propia
En catalog dando clic derecho se selecciona la opción new y Folder se renombra como
planos. Se da clic derecho sobre la carpeta planos y se selecciona la opción new y Folder se
renombra con Brasilia. Para las demás capitales se hace el mismo procedimiento
renombrándolas con sus respectivos nombres en la carpeta planos. En la imagen 24 está la
creación de la carpeta de Brasilia donde se guardara toda la información de cada capital.
Imagen 24. Creación carpeta datos de Brasilia
Fuente: ArcGis 2016
57
En la imagen 25 se observa la carpeta creada para la capital Brasilia en esta carpeta como
se menciona anteriormente se guarda toda la información correspondiente a esta capital. Cada
capital tiene su propia carpeta cada una con los datos que les corresponde.
Imagen 25.Carpeta para Brasilia
Fuente: ArcGis 2016
En la carpeta de brasilia se da clic derecho en la opcion new, dar clic en personal geodatabase.
La imagen 26 describe el momento en que se crea la personal geodatabase para la capital
Brasilia. Se recuerda que este procedimiento se realiza para cada capital suramericana.
Imagen 26. Creación Personal geodatabase de la capital Brasilia.
Fuente: ArcGis 2016
58
La imagen 27 representa la personal geodatabase creada para la capital brasilia
renombrada con el nombre de la capital. Cada capital suramericana tiene su personal
geodatabase con su referente nombre.
Imagen 27. Personal geodatabase de la capital Brasilia.
Fuente: ArcGis 2016
En personal geodatabase brasilia se da clic derecho en la opcion new dar clic en Feature
Dataset. La imagen 28 detalla el momento en que se crea la Feature Dataset para la capital
Brasilia.
Imagen 28, Creación Feature Databaset de la capital Brasilia
Fuente: ArcGis 2016
Se despliega una ventana como lo indica la imagen 29 donde en la opción Name se
escribe Cartografía que corresponde al nombre que se le da a la Feature Dataset.
59
Imagen 29. Nombre Cartografía Feature Dataset para la de Brasilia
Fuente: ArcGis 2016
Se da clic en siguiente el cuadro que aparece como se ve en la imagen 30 que permite
escoger el sistema de coordenada que se desea utilizar. Se escoge la opción WGS1984, se da
clic en siguiente, después siguiente y finish.
Imagen 30. Sistema de Coodenadas WGS 1984 En ArcGis
Fuente: ArcGis 2016
60
La imagen 31 representa la Feature Dataset creada para la personal geodatabase de la
capital Brasilia. Todas las Feature Dataset de las capitales suramericanas se renombra como
Cartografía.
Imagen 31. Feature Dataset renombrado Cartografía de la capital Brasilia
Fuente: ArcGis 2016
En en Feature Dataset renombrada Cartografía se da cic derecho en la opcion new dar clic en
Feature Class. La imagen 32 describe el momento en que se crea la en Feature Class para la
capital Brasilia.
Imagen 32. Creación Feature Class para la capital Brasilia.
Fuente: ArcGis 2016
61
Se despliega un cuadro como se indica en la imagen 33, en la opción Name escribir
Area_Total ese nombre representa el limite urbano de la capital. En Type Of Features Stored
in This Feature Class se escogio la opcion Polygon Features esto se debe a que corresponde
al tipo de representación que se va a realizar la digitalizacion, como ya se cito anteriormente
este trabajo se digitalizo con poligonos. Se da clic en siguiente.
Imagen 33. Opciones de New Feature Class
Fuente: ArcGis , 2016
Cada carpeta tiene una personal geodatabase con el nombre de cada ciudad. Cada una con
una Feature Dataset renombrada Cartografía y cada Feature Dataset con dos Feature
Clasess una con el nombre de Area_total y la otra con nombre Zona_publica como se ve en
la imagen 34 en el recuadro rojo como ejemplo esta la organización de la ciudad de Brasilia.
Imagen 34. Organización PersonalGeodatabase de Brasilia
Fuente: ArcGis, 2016
62
7.4.1. Proceso de Digitalización.
Para hacer la edición se arrastra el Feature Clasess que se desea digitalizar como se
observa en la imagen 35 el Feature Clasess corresponde al área_total y Zona_publica de
Brasilia, se escoge Area_total para arrastrarlo a la tabla de contenido se da clic sobre la
Feature Clasess y con el clic sostenido se arrastra hacia el visualizador.
Imagen 35. Feature Class Area:Total de Brasilia
Fuente: ArcGis, 2016
En esta misma barra de herramientas hay un icono llamado Editor si este no aparece en
la barra se debe dar clic derecho y automáticamente se despliegan varias opciones se busca la
opción y se selecciona Editor. De igual manera se activó la herramienta ArcBruTile.
Para empezar a editar se da clic sobre Editor y se despliegan unas opciones, se escoge
comenzar edición.
Se observa en la pantalla que se activan las opciones de editor, para empezar a digitalizar
en la barra de editor dar clic el ultimo icono create feature. La imagen 36 representa las
opciones de la herranienta editor.
63
Imagen 36. Opciones de la herramienta editor
Fuente: ArcGis , 2016
Se despliga una ventana donde aparece los shapes que estan en la tabla de contenido. La
imagen 37 se ve el shape Area_ Total que corresponde al area total de Brasilia, tambien se
observa que ese shape esta en la tabla de contenido.
Imagen 37. Visualización de shape de Area_Total de Brasilia en la tabla de contenido y el feature clase aparece para la digitalización.
Fuente: ArcGis, 2016
En la ventana llamada create feature en la parte inferior hay una ventalla denominada
Construcción Tools como se ve en la imagen 38, lo que muestra esta ventana es las opciones
que hay para digitalizar polígono, rectángulo, circular etc. Se da clic en la opción polygon.
64
Imagen 38. ArcGis (Cartografía Área Urbana).
Fuente: ArcGis, 2016
La capa raster que despliega el atributo ArcBruTile 0.2.2 muestra el área total de color
gris oscuro. La imagen 39 presenta la digitalización terminada del área total de la capital
Brasilia .Para empezar a digitalizar se debe transitar dando clic sobre el borde del polígono
que muestra la base y se cierra el polígono pulsando doble clic. Se hace este proceso con
todos los polígonos que muestra el Raster que este dentro del área urbana escogida.
Imagen 39. Digitalización del área total urbana de la Capital Brasilia por el método de polígonos sobre la capa raster del atributo ArcBruTile.
Digitalizacion: Propia
65
7.5. Digitalización de las áreas de los espacios públicos
Anteriormente en la explicación detallada de la organización de los archivos se resaltó
que la digitalización de las áreas totales y zonas verdes de cada ciudad es la contribución del
presente trabajo. Se realiza la digitalización mediante la opción con polígonos.
En el punto anterior Límite urbano de cada capital se explica cómo se organiza los
archivos. Cada capital está separada en una carpeta con las características que la definen.
Dentro de esas características se creó un Feature class llamado Zonas_Publicas lo que
indica que corresponderá a la digitalización de las zonas verdes o espacio público. Como lo
presenta la imagen 40 donde se crea el Feature class renombrado como Zonas_Publicas y
en Type Of Features Stored in This Feature Class se escogio la opcion Polygon Features.
Imagen 40.Opciones de New Feature Class creación Feature Class Zona_Publica
Fuente: ArcGis , 2016
Para hacer la edición se arrastra el Feature Clasess que se desea digitalizar como se
observa en la imagen 41 el Feature Clasess corresponde al área_total y Zona_publica de
Brasilia, se escoge Zona_publica para arrastrarlo a la tabla de contenido se da clic sobre la
Feature Clasess y con el clic sostenido se arrastra hacia el visualizador.
66
Imagen 41. Feature Class Zona_Publica de Brasilia
Fuente: ArcGis, 2016
En esta misma barra de herramientas hay un icono llamado Editor si este no aparece en
la barra se debe dar clic derecho y automáticamente se despliegan varias opciones se busca la
opción y se selecciona Editor. De igual manera se activó la herramienta ArcBruTile.
Para empezar a editar se da clic sobre Editor y se despliegan unas opciones se escoge
comenzar edición.
Se observa en la pantalla que se activan las opciones de editor, para empezar a digitalizar
en la barra de editor dar clic el ultimo icono create feature. La imagen 42 representa las
opciones de la herranienta editor.
Imagen 42. Opciones de la herramienta editor
Fuente: ArcGis , 2015
Se despliga una ventana donde aparece los shapes que estan en la tabla de contenido. La
imagen 43 se ve el shape Zona_publica. Tambien se observa que ese shape esta en la tabla
de contenido.
67
Imagen 43. Visualización de shape de Area_Total de Brasilia en la tabla de contenido y el feature clase aparece para la digitalización.
Fuente: ArcGis, 2016
En la ventana llamada create feature en la parte inferior hay una ventalla denominada
Construcción Tools como se ve en la imagen 44, lo que muestra esta ventana es las opciones
que hay para digitalizar polígono, rectángulo, circular etc. Se da clic en la opción polygon por
que como se menciona anteriormente este trabajo se realizó con polígonos.
Imagen 44. ArcGis (Cartografía Zonas_ públicas).
Fuente: ArcGis, 2015
La capa raster que despliega el atributo ArcBruTile 0.2.2 muestra las zonas vedes de color
verde claro en forma de polígonos. La imagen 45 muestra la digitalización terminada de las
zonas públicas de la capital Brasilia .Para empezar a digitalizar se hace el mismo
procedimiento que se hizo para digitalizar las áreas totales cambia el hecho que los polígonos
que se digitalizaron fueron las zonas públicas.
68
Imagen 45. Digitalización zona urbana de la Capital Brasilia por el método de polígonos sobre la capa raster del atributo ArcBruTile.
Diguitalizacion: Propia
Como se ha venido indicando en todo el recorrido del trabajo este procedimiento se expuso
con una capital, la capital Brasilia, las demás capitales se organizaron y se digitalizaron con el
mismo procedimiento.
7.6. Qué sistema de referencia para Digitalizar
La digitalización se realizó con el sistema de referencia WGS84 a causa de que la base
mapa y Google Maps trabajan con ese sistema. El área que calcula el programa lo presenta
en números decimales.
La tabla de atributos que se despliega dando clic derecho sobre el shape área_total, y
seleccionando la opción tabla de atributos. Este recuadro muestra las características del
shape, como se trabajó con polígonos los resultados obtenidos pueden ser área o perímetro,
en este caso lo que interesa es el área.
En la imagen 46 en el recuadro la opción SHAPE_Area se observa que el área está en
decimales esta área corresponde al área total de la ciudad de Brasilia. Por lo anterior se
realizó una transformación de sistema de referencia por cada ciudad.
69
Imagen 46. Tabla de Atributos (Área de Brasilia en WGS84)
Fuente: ArcGis, 2016
Digitalización: Propia
7.7. Sistema de referencia correspondiente a cada ciudad
Teniendo todos los planos en un sistema WGS84 se hace la debida transformación de
cada ciudad. Se transforman aun sistema UTM que es un sistema internacional. Este sistema
está representado por zonas, cada ciudad está ubicada en una zona específica. La tabla 4
muestra a que zona corresponde cada Ciudad.
70
Tabla 4. Capitales Suramericanas y su zona UTM
Fuente: Google Earth ,2015
Nota: Como se menciona anteriormente como capital de Bolivia se trabaja con la paz porque
es la sede politica.
7.7.1. Zona UTM en Google Earth.
Las zonas UTM de cada ciudad las muestra el programa Google Earth. Como se observa
en la imagen, el programa apenas se abre automáticamente muestra las coordenadas en
grados, minutos y segundos. Para transformarlas en UTM se configura el programa para que
muestre en pantalla las zonas de cada ciudad eso se hace con el siguiente procedimiento: en la
parte superior a la derecha se da clic en Herramientas se despliega unas elecciones se da
CAPITAL ZONA
Asunción 21 J
Bogotá 18 N
Brasilia 23 L
Buenos Aires 21 H
Caracas 19 P
La Paz 19 K
Lima 18 L
Montevideo 21 H
Quito 17 M
Santiago de Chile 19 H
71
clic en Opciones. La imagen 47 muestra cómo se visualiza Google Earth y en que ubicación
está el icono de Herramientas y la elección Opciones.
Imagen 47. Muestra como es la visualizacion de Google Earth y donde está ubicado el icono de herramientas y la elección opciones para hacer un cambio a proyecciones UTM.
Fuente: Google Earth , 2016
Automáticamente se despliega una caja de opciones. En la imagen 48 en la parte central
de la izquierda hay una opción llamado mostrar se seleccionó la opción Universal
Transversa de Mercator . Esto hace que la visualización en pantalla de Google Earth muestre
las coordenadas en UTM.
72
Imagen 48. Opciones de Google Earth
Fuente: Google Earth, 2016
Se busca la capital y en la Parte inferior indica en que zona está la capital. En la imagen
49 encuentra las características de la capital de Brasilia como altura sobre el nivel de mar,
Coordenadas UTM y la zona a la que corresponde en este sistema de coordenadas.
Imagen 49. Zona UTM de Brasilia
Fuente: Google Earth, 2016
La información que muestra Google Earth sirvió para hacer la transformación de
coordenadas WGS84 a coordenadas UTM porque para hacer esta transformación el
programa requiere en que zona está ubicada el terreno que se desea transformar.
73
7.7.2. Transformación de WGS84 a UTM en ArcGis
Para que se pueda hacer la transformación se debe hacer un file geodatabase nueva
respetando los parámetros cuando se realizó las personal geodatabeset para la digitalización.
Es decir respetando los nombres dados a cada carpeta creada.
Se organiza en una carpeta independiente las ciudades cada una con el nombre de cada
capital.
Cada carpeta tiene una file geodatabase con el nombre de cada ciudad. Cada una con una
Feature Database renombrada Cartografía y cada Feature Database con dos Featrure
Clasess una con el nombre de área_total y la otra con nombre Zona_publica.
El Procedimiento en de transformación de coordenadas en ArcGis es:
Como lo muestra la imagen 50 en la parte superior en el icono Arc Toolbox se despliegan
varias opciones ir a Data Managerment Tools
Imagen 50. Arc Toolbox (Paso ArcGis)
Fuente: Fuente Propia
74
Se despliegan las elecciones que se ven en la imagen 51 en Data Managerment Tools ir
a Projection and Transformation , en Feature dar clic en Project .
Imagen 51. Project (ArcGis)
Fuente: Fuente Propia
Se despliega una ventana ver la imagen 52 en input Dataset or Feature Class se arrastra
el feature clases (área_total) este shape corresponde a las zonas públicas de la capital de
Brasilia. En Output Dataset or Feature Class se elige el destino donde se desea guardar (se
guarda en la nueva carpeta creada para la capital Brasilia con la file geodatabase en su
correspondiente feature class).
Imagen 52. Ventana Project para hacer transformación de coordenadas (ArcGis)
Fuente: ArcGis, 2016
75
En Output Coordinate System se Busca SIRGAS en Projected Coordinate Systems en
UTM en South America se elige la zona correspondiente al ciudad. La imagen 53 se observa
la caja de Projected Coordinate Systems con la opción UTM.
Imagen 53. Sistema de Referencia UTM en Proyected Coordinate System en ArcGis
Fuente: ArcGis, 2016
Al elegir la opción UTM como se muestra en la imagen 54 el programa despliega todas las
zonas de este sistema, como se está haciendo el ejemplo con base en Brasilia se observa
resaltado en azul que se encuentra ubicada en la zona 23s .
Nota: En ArcGis el programa muestra las zonas ubicando cada ciudad según su orientación
con respecto a la línea del Ecuador es decir si la ciudad está ubicada al norte o al sur de la
línea del Ecuador. Mantiene el número de la zona pero cambia la letra correspondiente a su
posición por la orientación cardinal en el mapa.
76
Imagen 54. Sistema UTM Brasilia Zona 23 S(ArcGis)
Fuente: ArcGis, 2016
En la tabla de contenido aparece el nuevo shape Zonas_Publicas transformado a coordenadas
UTM como se ve en la imagen 55.
Imagen 55. Nueva Geodatabase.
Fuente: Fuente Propia
77
La transformación al sistema UTM muestra el área en m.2
En la imagen 56 se observa que en la tabla de atributos del shape zonas_publicas apecen un
cuadro con cuatro opciones, la primera OBJETID que la numeracion de los poligonos
digitalizados, el segundo es shape que indica el tipo de digitalizacion (polygon), la tercera es
Shape_ Length es el perimetro de cada poligono y el cuerto Shape_Area corresponde al area
de cada poligono. Esta ultima opcion es la informacion que se utilizo para realizar el analisis
estadistico. Estos datos son sumados para tener un area total de las zonas publicas.
Imagen 56. Tabla de atributos (Área UTM)
Fuente: ArcGis, 2015
Digitalización: Propia
Se realiza el mismo procedimiento para la feature clases (Area_Total). De Igual condición
para los shape de las demás Capitales Suramericanas.
78
7.8. Análisis estadístico
El porcentaje de Zona publica de cada país.
Teniendo el área en metros de Brasilia.
Area_total: 472803674.33 m2 = 47280.37 ha
Zonas_ Públicas: 316718142 m2 = 31671.81 ha
Se hace una regla de tres.
Si el Area_total equivale al 100% entonces las Zonas_ Públicas que porcentaje corresponde:
Zonas_ Públicas %= Zonas_Públicas∗100%
Area_total =
316718142 m2∗100%
472803674.33 𝑚2 = 67%
Se realiza el mismo procedimiento con cada una de las Capitales de Suramérica.
El índice de área publica por persona.
Teniendo el área en metros y la población de Brasilia.
Area_total: 472803674.33 m2 = 47280.37 ha
Población: 2 562 963 habitantes según las estimaciones del censo de 2010.
Para el cálculo el índice de zonas públicas por persona se realiza el cociente entre Población
y Area_total.
79
ÍNDICE ÁREA PUBLICA POR PERSONA = Zona_publica
Población =
316718142.34
2 786 684 = 113.65 m2/ hab
m2/ hab = metros cuadrados por habitante
ha/ hab = Hectareas por habitante.
Se realiza el mismo procedimiento con cada una de las Capitales de Suramérica.
Con los porcentajes obtenidos en el cálculo de porcentajes e índice de área pública por
persona se organizan en una tabla de Excel en orden descendente.
7.9.Población de cada Capital Suramericana.
Cada País tiene su instituto nacional de estadística que es el encargado de responder con
todo lo relacionado a las mediciones estadísticas del estado. Se buscó el instituto encargado
de realizar estas estadísticas de cada capital revisando actualizaciones y escogiendo la del
último censo de las páginas oficiales de las ciudades. Las instituciones de cada país son:
Asunción: País Paraguay - La Dirección General de Estadísticas, Encuestas y Censos
(DGEEC).
Bogotá – Colombia: El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE).
Brasilia – Brasil: El Instituto Brasileiro de Geografía e Estatística (IBGE).
Buenos Aires – Argentina: El Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC).
Caracas – Venezuela: El Instituto Nacional de Estadística (INE).
La paz – Bolivia: El Instituto Nacional de Estadística (INE).
Lima – Perú: El Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI).
80
Montevideo – Uruguay: El Instituto Nacional de Estadística (INE).
Quito – Ecuador: El Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC)
Santiago de Chile – Chile: El Instituto Nacional de Estadísticas (INE)
Tabla 5 Población por ciudad
CIUDAD POBLACIÓN AÑO
Asunción 512 112 2011
Bogotá 6 763 325 2005
Brasilia 2 786 684 2010
Buenos Aires 2 890 151 2010
Caracas 3 220 540 2011
La Paz 757 184 2012
Lima 281 861 2013
Montevideo 1 319 108 2011
Quito 1 879 235 2010
Santiago De Chile 4 728 443 2012
Fuente: Instituciones estadísticas de cada País y sus capitales.
81
8. Resultados
8.1. Porcentaje de zonas urbanas en cada ciudad
Los resultados obtenidos para este trabajo se grado se resumen a continuación. Se trabajaron
dos temas: Áreas verdes de capa capital vs su área total y Áreas verdes de la capital vs La
población
82
8.1.1 Zonas Públicas Verdes por ciudad
La grafica 1 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 4,95% y el índice de zonas verdes con relación de la
población que es de 3,92 de la ciudad de Asunción. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las zonas
públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 1. Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de la ciudad de Asunción
Fuente: Fuente Propia
83
La grafica 2 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 2,58% y el índice de zonas verdes con relación de la
población que es de 1,60 de la ciudad de Bogotá. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las zonas
públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 2 Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de la ciudad de Bogotá
Fuente: Fuente Propia
84
La grafica 3 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 66,49% y el índice de zonas verdes con relación de la
población que es de 113,65 de la ciudad de Brasilia. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las zonas
públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 3 Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de la ciudad de Brasilia
Fuente: Fuente Propia
85
La grafica 4 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 8,24 % y el índice de zonas verdes con relación de la
población que es de 5,84 de la ciudad de Buenos Aires. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las
zonas públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 4 Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de la ciudad de Buenos Aires
Fuente: Fuente Propia
86
La grafica 5 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 1,48% y el índice se zonas verdes con relación de la
población que es de 3,56 de la ciudad de Caracas. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las zonas
públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 5 Z Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de la ciudad de Caracas
Fuente: Fuente Propia
87
La grafica 6 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 0,66% y el índice de zonas verdes con relación de la
población que es de 1,54 de la ciudad de La Paz. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las zonas
públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 6 Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de la ciudad de La Paz
Fuente: Fuente Propia
88
La grafica 7 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 7,17 % y el índice se zonas verdes con relación de la
población que es de 5,51 de la ciudad de Lima. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las zonas
públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 7 Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de la ciudad de Lima
Fuente: Fuente Propia
89
La grafica 8 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 5.07 % y el índice de zonas verdes con relación de la
población que es de 7,32 de la ciudad de Montevideo. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las
zonas públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 8 Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de la ciudad de Montevideo
Fuente: Fuente Propia
90
La grafica 9 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 8,59 % y el índice de zonas verdes con relación de la
población que es de 16,72 de la ciudad de Quito. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las zonas
públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 9 Porcentaje de zonas verdes por área y el índice de zonas verdes por población de la ciudad de Quito
Fuente: Fuente Propia
91
La grafica 10 indica el porcentaje de zonas verdes con relación al área total que es del 2.86 % y el índice de zonas verdes con relación de la
población que es de 3.53 de la ciudad de Santiago de Chile. Se observa en la parte derecha una torta estadística que describe la relación entre las
zonas públicas (zonas verdes) y las zonas no públicas, las zonas públicas representadas de color verde y las zonas no públicas de color azul.
Graficas 10 Zonas Públicas Verdes Santiago de Chile
Fuente: Fuente Propia
92
8.1.2. Datos unificados de porcentajes de zonas Públicas Verdes por ciudades
La tabla 6 muestra el resumen de los resultados obtenidos en el primer tema: El porcentaje
de zonas públicas versus el área total de las capitales Suramericanas. La tabla se encuentra
en orden descendente comenzando por Brasilia que fue la ciudad con mayor resultado hasta
llegar a la paz que es la ciudad con menor resultado.
Tabla 6 Porcentaje de Zonas Verdes Publicas de capitales suramericanas
CIUDAD PORCENTAJE DE ZONAS VERDES
Brasilia 66.49%
Quito 8.59%
Buenos Aires 8.24%
Lima 7.17%
Montevideo 5.07%
Asunción 4.95%
Santiago De Chile 2.86%
Bogotá 2.58%
Caracas 1.48%
La Paz 0.66% Fuente: Fuente Propia
93
La grafica 11 muestra el porcentaje de zonas públicas por ciudad con relación al área total. Es la demostración grafica de los resultados
resumidos en la tabla 6. Esta expresada en orden descendente comenzando por Brasilia con el mayor resultado hasta terminar con La Paz
con el menor resultado.
Graficas 11. Porcentaje De Zonas Públicas Verdes Por Ciudad
Fuente: Fuente Propia
BRASILIA QUITOBUENOS
AIRESLIMA MONTEVIDEO ASUNCION
SANTIAGO DECHILE
BOGOTA CARACAS LA PAZ
Series1 66.49% 8.59% 8.24% 7.17% 5.07% 4.95% 2.86% 2.58% 1.48% 0.66%
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
PO
RC
ENTA
JE
PORCENTAJE DE ZONAS PÚBLICAS VERDES POR CIUDAD
94
8.2. Población por ciudades
La tabla 7 expresa la población correspondiente a cada ciudad según las instituciones
estadísticas de cada una de ellas. Esta población corresponde al censo actual que esta reciente
en las instituciones. Se puede observar la tabla está organizada en orden descendente
comenzando con Bogotá con mayor población terminando con Lima con menor población.
Tabla 7. Población Por Ciudad
Ciudad Población (Hab)
Bogotá 6 763 325
Santiago De Chile 4 728 443
Caracas 3 220 540
Buenos Aires 2 890 151
Brasilia 2 786 684
Quito 1 879 235
Montevideo 1 319 108
La Paz 757 184
Asunción 512 112
Lima 281 861 Fuente: Instituciones Estadísticas de cada ciudad
95
La grafica 12 muestra el porcentaje de la población por cada ciudad. Es la demostración grafica de los resultados resumidos en la tabla 7.
Esta expresada en orden descendente comenzando por Bogotá con mayor población hasta terminar con Lima con la menor población.
Graficas. 12 Población Por Ciudad
Fuente: Fuente Propia
0
1 000 000
2 000 000
3 000 000
4 000 000
5 000 000
6 000 000
7 000 000
8 000 000
HA
BIT
AN
TES
POBLACION POR CIUDAD
96
8.3.Área Por Ciudades
La tabla 8 representa las áreas urbanas d cada ciudad indicada en metros cuadrados. Esta
organizada en orden descendente comenzando con Caracas con mayor área urbana hasta
terminar con lima con menor área urbana.
Tabla 8. Área Por Ciudades
Ciudad Área (m2) Área (Km2) Área (Ha2)
Caracas 776 287 609.733 776. 288 77628. 8
Santiago De Chile 582 100 000 582.10 58210
Montevideo 190 709 531. 57589 190. 709 19070. 9
Brasilia 476 336 946.677 476. 337 47633.7
Bogotá 419 961 116.782 419. 961 41996.1
Quito 365 834 977.699 365. 835 36583.5
Buenos Aires 204 827 334.401 204. 827 20482.7
La Paz 189 195 041.016 189. 195 18919.5
Asunción 117 414 783.768 117. 415 11741.5
Lima 21 674 849.120 21. 675 2167.5
Fuente: Fuente Propia
97
La grafica 13 muestra el área urbana por cada ciudad. Es la demostración grafica de los resultados resumidos en la tabla 8. Esta
expresada en orden descendente comenzando por Caracas con mayor área urbana hasta terminar con Lima con la menor área urbana.
Graficas 13. Área Por Ciudades
Fuente: Fuente Propia
0.00
100.00
200.00
300.00
400.00
500.00
600.00
700.00
800.00
900.00
CARACAS SANTIAGO DECHILE
BRASILIA BOGOTA QUITO BUENOS AIRES MONTEVIDEO LA PAZ ASUNCION LIMA
Km
2
AREA DE CIUDADES
98
8.4. Índice de Zonas Publicas Verdes por habitante
La tabla 9 representa el índice de zonas verdes por habitante. Esta organizada en orden
descendente comenzando con Brasilia con mayor índice de zonas verdes urbana hasta
terminar con Bogotá con menor índice de zonas verdes.
Tabla 9 Índice De Zona Por Habitante
Ciudad Índice De Zona Por
Habitante(m2/Hab)
Brasilia 113.65
Quito 16.72
Montevideo 7.32
Buenos Aires 5.84
Lima 5.51
Asunción 3.92
Caracas 3.56
Santiago De Chile 3.53
La Paz 1.54
Bogotá 1.60
99
La grafica 14 muestra el índice de zonas verdes por habitante por cada ciudad. Es la demostración grafica de los resultados resumidos en
la tabla 9. Esta expresada en orden descendente comenzando por Brasilia con mayor índice de zonas verdes hasta terminar con Bogota
con el menor índice de zonas verdes.
Graficas 13 Índice De Zona Por Habitante (m2/Hab)
Fuente: Fuente Propia
BRASILIA QUITO MONTEVIDEOBUENOS
AIRESLIMA ASUNCION CARACAS
SANTIAGO DECHILE
LA PAZ BOGOTA
Series1 113.65 16.72 7.32 5.84 5.51 3.92 3.56 3.53 1.54 1.60
0.00
20.00
40.00
60.00
80.00
100.00
120.00
Índ
ice
De
Zo
na
Po
r H
abit
ante
(m
2/H
ab)
INDICE DE ZONA POR HABITANTE
100
9. Análisis de Resultados
9.1. Zonas públicas por ciudad
Los resultados indican que Brasilia se encuentra en la primera posición con un porcentaje de
66% zonas públicas. Es un resultado favorable para esta capital ya que está planificada con
fines ecológicos. Por otro lado la ciudad de Bogotá se ubica en la octava posición con un
porcentaje de 2,578% superando a las ciudades Caracas y Las Paz. Esto indica que la
relación de zonas verdes vs área total de la ciudad de Bogotá se encuentra en un término
aceptable comparado con algunas capitales suramericanas. La ciudad de la paz se ubica en la
última posición con un porcentaje de 0.66% lo que indica que es un porcentaje muy bajo que
tiene déficits en zonas públicas (zonas verdes).
9.2. Índice De Zonas Verde Por Habitante
El índice de zonas públicas de Bogotá da 1.60m2 / hab ocupando la última posición en
relación con las demás capitales suramericanas.Como se dijo anteriormente el índice de zonas
verdes recomendado por la OMS está en 4.9 m2 / hab. Este resultado vario debido a que se
omitieron muchas zonas públicas como Cordilleras, Vías, Andenes, Separadores entre otros.
La población en cada ciudad afecta el índice de zonas públicas, de ella depende si el
cálculo es mayor o menor. Bogotá se ubica en el último lugar, lo que demuestra que hay
numerosa población para la cantidad de zonas públicas verdes que tiene Bogotá, si se mira
en la tabla de población, Bogotá se ubica en el primer puesto. Brasilia ocupa el primer lugar
con 113,654 m2 / hab. Es una ciudad que posee muchas zonas verdes con respecto a su área
101
total y ocupa en el quinto lugar en la tabla de población, una posición aceptable ayudando
que el índice se eleve como lo muestran los resultados.
Brasilia ocupa la primera posición superando el índice estándar de Europa está en un
promedio de 60 m2/Hab.
Lima se ubica en la quinta posición con de 5,51 m2/Hab. esto indica que la relación se sus
zonas verdes con los habitantes es aceptable, además la Ciudad de Lima se encuentra ubicada
en la última posición en el análisis de área de zonas verdes con relación a su área total y es la
capital que menor habitantes tiene. Esto expresa que para un buen resultado del índice de
zonas verdes es necesario un equilibrio entre las zonas verdes del país y el número de
habitantes que lo habitan.
102
10. Conclusiones
Los resultados obtenidos en la digitalización del área total de cada capital y las zonas
públicas de las mismas son datos confiables debido a que se comparó los resultados de ellas
con las áreas oficiales de cada capital. La diferencia de los resultados obtenidos versus las
áreas oficiales de cada capital es pequeño lo que indica que el error de proyección UTM es
mínimo y si el área total digitalizada está bien se concluye el área de zonas verdes cumple
con las mismas características, por lo tanto el análisis realizado satisface la intención del
proyecto.
En el análisis de zonas públicas por área e índice de zonas públicas, Bogotá mantuvo la
posición octava, afectada por su numerosa población y sus pocas zonas publica verde. Otras
ciudades que mantuvo la misma posición fueron Brasilia en primer lugar y Quito en el
segundo lugar.
A pesar de que no se usaron la proyección de Peters que eran las ideales ya que conservan las
superficies, y a pesar de que las coordenadas mercator crean una deformación no es muy
grande, ya que la proyección mercator usa zonas para reducir dicha deformación, y además lo
complementa en ArcGis con los sistemas cartográficos que cada país adoptado como por
ejemplo en Caracas el SIRGAS-REGVEN y en Buenos Aires el POSGAR.
La resolución de las imágenes es de gran importancia en este caso, ya que lo que se realiza es
una vectorización, es decir que a partir de una imagen raster realizamos imágenes vectoriales,
103
las dimensiones son lo que determinara que tan confiables y precisos son los datos obtenidos
de nuestra vectorización.
Las imágenes satelitales que ofrece Google online no tienen una resolución menor a medio
metro, a pesar de que el satlite que toma las imágenes puede lograr una resolución mejor, que
es de 31 cm las imágenes no son compartidas a todo el público por cuestiones de seguridad,
pero esperemos que próximamente aumenten la resolución como ya sucedio en el 2014 ya
que la resolución anterior era de 3 a 1 metro por pixel, gracias a que algunos gobiernos están
siendo flexibles respecto al tema de la seguridad.
La búsqueda de información como lo fue la población y la superficie de cada ciudad, en
algunos casos no fue fácil de encontrar, ya que en organizaciones como las Naciones Unidas
entre otras muestran estos datos de los países y no de las ciudades; otra de las causa es la falta
de información al respecto a la delimitación de las ciudades donde su límite no es
metropolitano sino el de las provincias, departamento, distrito capital o federal, además de
que no todas las ciudades cuentan con paginas cartográficas. Con respecto a la población
sucede el mismo problema ya que la información de los censos está ligada al límite de cada
ciudad.
104
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