Modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG para la ciudad de Chone, Manabí, Ecuador
Master Thesis
for the attainment of the Master`s degree “Master of Science”, abbreviated “MSc”
submitted within the Master`s Program for Further Education “Geographical Information Science & Systems – (UNIGIS MSc)” at the Department of Geoinformatics - Z_GIS, Faculty of Digital and Analytical Sciences, University of Salzburg
submitted by
Supervisor: Dr. Karl Atzmanstorfer
Portoviejo - Ecuador, julio 2025
Cristhian Marcelo Pacheco Intriago
COMPROMISO DE CIENCIA
Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.
Portoviejo, 12 de junio de 2025 (Lugar, Fecha)
AGRADECIMIENTOS
Quiero expresar mi profundo agradecimiento a todo el equipo de UNIGIS por su invaluable guía y apoyo a lo largo del desarrollo de mi tesis. Su dedicación y conocimientos fueron fundamentales para el éxito de este proyecto, y estoy agradecido por la oportunidad de aprender de profesionales tan comprometidos.
Agradezco sinceramente al Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del cantón
Chone por facilitarme la información esencial para llevar a cabo mi investigación. Su colaboración ha sido esencial para comprender y abordar los aspectos específicos de mi estudio, y su disposición ha sido un factor clave en el logro de los objetivos de mi tesis.
A mi familia, mi pilar y fuente constante de apoyo, les dedico mi más profundo agradecimiento. Su paciencia, comprensión y aliento han sido esenciales en cada paso de este viaje académico. Este logro no solo es mío, sino también de ustedes, y estoy agradecido por el amor incondicional que me han brindado.
Gracias a todos por ser parte fundamental de este proceso y por contribuir a mi crecimiento académico y personal.
DEDICATORIA
Querida Jessenia,
A ti, mi compañera de vida, mi amor eterno, dedico esta tesis con profundo agradecimiento. Tu apoyo incondicional ha sido mi luz en los momentos oscuros, y este logro es tan tuyo como mío. Gracias por ser mi inspiración constante y por compartir cada paso de este viaje a tu lado.
A Marcelo, Mathias y Martin,
Mis adorados hijos, esta tesis es un testimonio de mi compromiso con construir un futuro mejor para ustedes. Cada palabra escrita es un reflejo del amor que siento por cada uno de ustedes. Que este logro sea un recordatorio de que, con dedicación y esfuerzo, se pueden alcanzar grandes metas.
A mis padres,
En el cielo, pero siempre presentes en mi corazón, dedico este trabajo a ustedes. Su guía, amor y enseñanzas han sido el cimiento de mi camino. A mi madre, en especial, que con su sabiduría me ayudó a forjar la persona que soy hoy. Este logro es también su legado.
Con gratitud y amor,
RESUMEN
El sistema catastral en Ecuador, arraigado desde el siglo XIX con el establecimiento del Registro de la Propiedad, ha sido fundamental para registrar, clasificar y valorar los bienes inmuebles del país.
La investigación a ser presentada tuvo como objetivo generar un modelo espacial que permita automatizar el cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos de la ciudad de Chone de Manabí, Ecuador.
Para alcanzareste objetivo, seimplementóuna metodología que combinatécnicasdeanálisis espacial y sistemas de información geográfica (SIG). Esta metodología incluyó la recopilación de datos geoespaciales relevantes y el desarrollo de algoritmos específicos para crear un marco de trabajo que permitiera la automatización del proceso de valoración del suelo urbano.
Como resultado se estableció una infraestructura de base de datos utilizando PostGIS, que permitió almacenar y gestionar la información geoespacial necesaria para el cálculo del avalúo del terreno. Asimismo, se definieron procesos topológicos que facilitaron la realización del modelo espacial, incluyendo la elaboración de algoritmos y la implementación de herramientas SIG para el análisis de datos geoespaciales.
En conclusión, se resalta la importancia de trabajar con bases de datos relacionales vinculadas geos espacialmente para una correcta valoración del terreno de los predios urbanos. Además, se destaca el uso de PostGIS por su capacidad de procesamiento y fidelidad de resultados, lo que lo convierte en una herramienta aplicable en cualquier municipio con datos precisos y reglas topológicas definidas.
Palabras clave: Avalúo del terreno, PostGIS, Predios urbanos, Procesos topológicos, Sistemas de información geográfica.
ABSTRACT
The cadastral system in Ecuador, rooted since the 19th century with the establishment of the Property Registry, has been fundamental for registering, classifying, and valuing the country's real estate.
The objective of this research was to generate a spatial model to systematize the calculation of land valuation of urban properties in the city of Chone, Manabí, Ecuador.
To achieve this objective, a methodology combining spatial analysis techniques and geographic information systems (GIS) was implemented This methodology included the collection of relevant geospatial data and the development of specific algorithms to create a framework that would allow the automation of the urban land valuation process.
As a result, a database infrastructure was established using PostGIS, which made it possible to store and manage the geospatial information needed to calculate the land valuation. In addition, topological processes were defined that facilitated the realization of the spatial model, including the development of algorithms and the implementation of GIS tools for the analysis of geospatial data.
In conclusion, the importance of working with geospatially linked relational databases for a correct land valuation of urban properties is highlighted. In addition, the use of PostGIS is highlightedforitsprocessingcapacityandfidelityofresults,whichmakesitatoolapplicable in any municipality with accurate data and defined topological rules.
Key words: Geographic information systems, Land valuation, PostGIS, Topological processes, Urban properties.
2.3
2.3.1 Trabajos previos: Caso Bueno, México. .....................................................................31
2.3.2 Trabajos previos: Caso Córdoba, Argentina. 32
2.3.3 Trabajos previos: Caso Lima, Perú. 32
2.3.4 Trabajos previos: Monroy, Herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) para Detectar Construcción de Edificaciones no Regularizadas Empleando Información de Base de Datos Catastral Frente a Imágenes Actualizadas.
2.3.5 Trabajos previos: Caso Suárez, Modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante
3.2
3.4
3.4.6
3.4.7
3.4.8
4.1.4 Agrupar por factor localización dentro de la manzana
4.1.5 Agrupar por factor características del suelo.
4.1.6 Agrupar por factor uso de suelo del sector..................................................................72
4.1.7
4.2
4.2.1
4.2.2
4.2.3
4.2.4 Análisis de vinculación con tramo..............................................................................89
4.2.5 Discusión de resultados entorno a los indicadores de la aplicación generado para avalúo catastral en la ciudad de Chone- Manabí
4.2.6
Tabla
Tabla 2
Tabla 3
Tabla
Tabla 6
Tabla
Tabla
Tabla
Tabla
Tabla
Tabla
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla
Tabla 24 Propuesta de factor topología
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1 Mapa Cantón Chone.........................................................................................................37
Figura 2 Mapa área directa de estudio............................................................................................38
Figura 3 Flujograma propuesto para la determinar factores
Figura 4 Función calcular
Figura 5 Función geodata.sc_sp_factor_forma
Figura 6 Función geodata.sc_sp_factor_regularidad
Figura 7 Función geodata.sc_sp_factor_superficie
Figura 8 Función geodata.sc_sp_lindero
Figura 9 Función geodata.sc_sp_asignar_predio_calle..................................................................52
Figura 10 Función geodata.sc_sp_ubicacion ..................................................................................53
Figura 11 Función geodata.sc_sp_factor_carac_suelo ...................................................................55
Figura 12 Función geodata.sc_sp_factor_uso_suelo.......................................................................57
Figura 13 Tablas que intervienen en el factor regeneración ...........................................................60
Figura 14 Función geodata.sc_sp_actualizar_tramo_calle
Figura 15 Función geodata.sc_sp_crear_tramos ............................................................................62
Figura 16 Función geodata.sc_sp_actualizar_tramo
Figura 17 Función geodata.sc_sp_actualizar_predio_desde_frente
Figura 18 Mapa Comparación de resultados factor forma Municipio
Figura 19 Mapa Comparación de resultados factor forma PostGIS
Figura 20 Mapa Comparación de resultados factor Superficie Municipio
Figura 21 Mapa Comparación de resultados factor Superficie PostGIS
Figura 22 Mapa Comparación de resultados factor Regularidad Municipio
Figura 23 Mapa Comparación de resultados factor Regularidad PostGIS .....................................81
Figura 24 Mapa Resultados factor localización dentro de la manzana Municipio..........................82
Figura 25 Mapa Comparación de resultados factor localización dentro de la manzana Municipio83
Figura 26 Mapa Comparación de resultados factor características del suelo Municipio ...............85
Figura 27 Mapa Comparación de resultados factor características del suelo PostGIS ..................86
Figura 28 Mapa Comparación de resultados factor uso de suelo del sector Municipio ..................87
Figura 29 Mapa Comparación de resultados factor uso de suelo del sector PostGIS .....................88
Figura 30 Mapa Comparación de resultados de Accesibilidad a servicios Municipio 90
Figura 31 Mapa Comparación de resultados de Accesibilidad a servicios PostGIS 91
Figura 32 Mapa Comparación de resultados de material vías Municipio 92
Figura 33 Mapa Comparación de resultados de material vías PostGIS..........................................93
Figura 34 Mapa Comparación de resultados de servicios complementarios Municipio .................94
Figura 35 Mapa Comparación de resultados de servicios complementarios PostGIS ....................95
ACRÓNIMOS
AECID: Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo.
AME: Asociación de Municipalidades Ecuatorianas.
AMHON: Asociación de Municipios de Honduras.
COOTAD: Código Orgánico de Organización Territorial, Autonomía y Descentralización.
DBMS: Database Management System (Sistema de manejador de base de datos).
EPSG: European Petroleum Survey Group (Grupo Europeo de Estudios del Petróleo).
FF: Factor Forma.
FT: Factor Topografía
FR: Factor Regularidad
FS: Factor Superficie.
FL: Factor Localización dentro de la manzana.
FCS: Factor Características del suelo.
FUS: Factor Uso de Suelo del Sector
FRG: Factor Regeneración.
GAD: Gobiernos Autónomos Descentralizados
GPL: General Public License (Licencia Pública General)
GUI: Una graphical user interface o GUI es una interfaz que se puede utilizar para controlar PC, tabletas y otros dispositivos.
GNU: General Public License (Licencia Pública General)
INRA: Instituto Nacional de Reforma Agraria.
INT: Instituto Nacional de Tierras.
MAE: Error Medio Absoluto.
MAPE: Porcentaje de Error Absoluto Medio
MSE: Error Cuadrático Medio
OGC: Open Geoespatial Consortium (Consorcio Geoespacial Abierto).
PUGS: Plan de Uso y Gestión de Suelo.
RMSE: Raíz del error cuadrática medio.
SIG: Sistema de Información Geográfica.
SRID: Spatial Reference System Identifier (Identificador de referencia espacial).
CAPITULO I
1. Introducción
1.1 Antecedentes
El catastro en Ecuador constituye un sistema fundamental para el registro, clasificación y valoración de los bienes inmuebles en el país. Según Maza (2013), su objetivo es brindar un controlintegralsobrelapropiedadde latierra,facilitandotantolaadministraciónfiscalcomo el desarrollo de políticas de ordenamiento territorial. Los orígenes de este sistema se remontan al siglo XIX, cuando se estableció el registro de la propiedad con el propósito de regular y supervisar la tenencia de tierras en el territorio ecuatoriano, sentando así las bases para la actual administración catastral (Radicelli et al., 2019).
Durante la década de 1930, se creó el Instituto Nacional de Reforma Agraria (INRA), que se encargó de regular la tenencia de la tierra y de realizar la primera cartografía y registro de la propiedad rural (Buzai et al., 2019). Sin embargo, fue hasta la década de 1960 que se creó el Instituto Nacional de Tierras (INT) que se encargó de regular la tenencia de la tierra y de registrar la propiedad de los bienes inmuebles urbanos.
En la década de 1990, se creó el Servicio de Registro de la Propiedad Inmueble, que se encargó de la gestión del registro de la propiedad inmueble y la regularización de la tenencia de la tierra (Maza, 2013). Durante la última década, se ha llevado a cabo un proceso de modernización y digitalización del catastro, con el objetivo de mejorar la eficiencia y transparencia en el registro y gestión de la propiedad inmueble.
La vinculación del catastro con el Sistema de Información Geográfica (SIG) es importante porque permite una gestión más eficiente y actualizada de la información catastral. El SIG es una herramienta tecnológica que permite la captura, almacenamiento, análisis y visualizaciónde informacióngeográfica (Radicelli etal.,2019).Al utilizarel SIG,el catastro puede tener una mayor capacidad de integración y actualización de la información, lo que se traduce en una mejor toma de decisiones y una mayor eficiencia en la gestión del patrimonio inmueble.
En Ecuador, los factores de desmérito e incremento son elementos fundamentales en el proceso de valuación masiva de predios, y se emplean para ajustar el valor de un bien inmueble de acuerdo con su ubicación, uso y características específicas (Radicelli et al., 2019); este proceso de valuaciónconsidera diversas variables,tales comola localización, las dimensiones, la accesibilidad y la topografía del terreno. La fórmula general utilizada para calcular el valor de un terreno es:
Valor Suelo = (Área del predio) x (Valor del m2) x (Factor de Demérito e Incremento)
La fórmula para calcular el valor de un terreno es sencilla: el "Área del predio" representa la superficie del terreno, y el "Valor del m²" es el precio asignado por metro cuadrado, usualmente basado en comparaciones con terrenos similares de la misma zona (Bueno et al., 2022). Por tanto, los factores de desmérito e incremento se determinan mediante modelos estadísticos, fórmulas matemáticas o estudios de mercado, ajustando así el valor final del terreno según sus características específicas.
En términos generales, los factores de demérito e incremento se establecen mediante el análisis de las condiciones y características específicas del predio y su entorno. La ley puede establecer un marco regulador para la valoración de bienes inmuebles, pero la aplicación de los factores de demérito e incremento es una tarea que requiere el conocimiento y la habilidad de un profesional valuador (Radicelli et al., 2019).
Como área de estudio se escogió el cantón Chone que se encuentra ubicado a lo largo de la mitad de la Provincia de Manabí y es el eje geográfico político de lo que se conoce como la zona norte de Manabí En el año 2017, el Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del cantón Chone contrató una consultoría de actualización de catastro y georreferenciación para la ciudad, dando como resultado que, en la actualidad, existen 18,379 predios.
En dicho catastro, se continúan utilizando mecanismos manuales para el cálculo de la valoración del suelo, dejando a criterio del digitador los factores de cálculo de demerito e incremento del predio, permitiendo errores del digitador, demora en los cálculos del avalúo y en algunas ocasiones baja en los impuestos prediales debido a que el avalúo es la base imponible, para dicho cálculo; este escenario se repite en la mayoría de los municipios de la provincia y la mayor parte de Ecuador.
El modelo propuesto como objeto de la presente tesis, pretende analizar, automatizar y generar datos para cada uno de los factores que intervienen para calcular el avalúo de terrenos dispuesto por el Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal Chone (GADM, 2021) en la fórmula del Art. 19.1, de la ordenanza para la administración de la información predial; determinación del avalúo de la propiedad; y del impuesto predial de los bienes inmuebles urbanos y rurales del cantón Chone, para el bienio 2022 – 2023”, mediante la aplicación de procesos a través de SIG.
1.2 Objetivo general de la investigación
Generar un modelo espacial, que permita automatizarel cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos de la ciudad de Chone de Manabí, Ecuador.
1.3 Objetivos específicos
• Identificar y caracterizar los predios urbanos de la ciudad de Chone
• Agrupar los predios urbanos de la ciudad de Chone según su factor regenerador.
• Automatizar factores que intervienen en la fórmula de valoración del suelo.
• Comparar el modelo espacial mejorado frente al modelo anterior, utilizando indicadores de tiempo de proceso, costos, precisión geoespacial, exactitud del avalúo, consistencia de datos, integridad de la base de datos, satisfacción del usuario, adopción institucional, barreras técnicas y resistencia al cambio.
1.4 Preguntas de Investigación
El problema de la valuación de terrenos y predios ha existido desde hace mucho tiempo, y su importancia se ha visto reflejada en la necesidad de establecer valores justos y precisos para fines fiscales, comerciales y legales. La necesidad de valorar los bienes inmuebles ha sido una preocupación desde la antigüedad, y ha sido abordada de diferentes maneras en diferentes épocas y culturas. Con la evolución de la tecnología y la informática, el proceso de valuación se ha vuelto más preciso y eficiente, pero sigue siendo un desafío en muchos contextos. En resumen, el problema de la valuación de terrenos y predios ha existido desde hace mucho tiempo y se ha ido desarrollando y perfeccionando a lo largo de la historia.
Preguntas de investigación:
- ¿Cómo se podrán automatizar todos los factores que intervienen en el cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos de la ciudad de Chone?
- ¿Será posible contar con la base de datos que posibilite automatizar el proceso del cálculo del avalúo del terreno?
- ¿Qué procesos topológicos necesita la información gráfica para poder realizar los cálculos de cada uno de los factores que intervienen en el cálculo del avalúo de terreno?
- ¿Cuántos datos necesitaría para lograr automatizar el proceso del cálculo del avalúo del terreno?
- ¿Cuál modelo espacial mejorado tiene mayor precisión y exactitud del avalúo del terreno?
- ¿Cuál es el impacto de la implementación del modelo espacial mejorado en términos de eficiencia operativa y aceptación institucional?
1.5 Hipótesis
El uso de un modelo espacial basado en una base de datos estructurada y topológicamente relacionada permitirá mejorar la eficiencia y precisión en el proceso de cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos en la ciudad de Chone, Ecuador, resolviendo el actual desafío en la actualización de la valoración catastral de manera automatizada.
1.6 Justificación
Se ha identificado que la gran mayoría de los municipios de la provincia de Manabí y en Ecuador, se realiza el proceso de llenado de los factores del cálculo del avalúo del terreno de los predios de forma manual, lo que puede provocar errores y dar procedencia a la corrupción; en tal sentido, el Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del cantón Chone brinda la oportunidad de trabajar y en base a su ordenanza vigente lograr automatizar cada uno de los factores que intervienen en la fórmula de valoración del suelo.
La presente investigación pretende desarrollar un modelo que, mediante la utilización del SIG, pueda automatizar cada uno de los factores que intervienen en el cálculo del avalúo del terreno de los predios.
¿Por qué?, porque todos los municipios deben tener unmodelo que automatice el cálculo del avalúo del terreno de los predios modernos y basado en SIG; ¿Para quién?, para todos los Gobierno Autónomo Descentralizado Municipales que requieran automatizar el cálculo del avalúo del terreno, especialmente al Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal de Chone.
El tema es relevante para todo el personal, directores o jefes de las áreas de catastro de los municipios del país ya que se podría lograr que sus municipios sean más eficientes en el cálculo del avalúo del terreno, logrando de manera técnica transparentar el cálculo, así como también esrelevante para laciudadaníaengeneralcomounelementode apoyopara entender el proceso de cálculo de avalúo del terreno. En resumen, el tema de investigación puede ser relevante para cualquier persona o institución que tenga un interés en el proceso de valoración de terrenos y la utilización de tecnologías espaciales para su automatización.
En Ecuador, el artículo 522 del Código Orgánico de Organización Territorial, Autonomía y Descentralización (COOTAD) establece que las municipalidades y distritos metropolitanos deben realizar actualizaciones generales de los catastros y la valoración de la propiedad urbana y rural cada dos años. Esta obligación permite que la dirección financiera, o quien haga sus veces, notifique a los propietarios mediante la prensa sobre la realización de dichos avalúos (Código Orgánico de Organización Territorial, Autonomía y Descentralización, 2010).
En este contexto, la frecuencia de actualización, sin embargo, depende de la capacidad técnica y financiera de cada municipio, así como de la necesidad de ajustar los avalúos para fines tributarios y de planificación urbana. Además, es fundamental que los avalúos catastrales reflejen el valor real de los bienes inmuebles, lo que facilita una adecuada recaudación de impuestos y contribuye a una planificación urbana sostenible.
1.7 Alcance
El alcance de la investigación se enfocará en el análisis y modelamiento de los factores que influyen en la valoración de los predios urbanos en la ciudad de Chone de Manabí, Ecuador. Se buscará generar un modelo espacial que permita automatizar el cálculo del avalúo de los terrenos de los predios urbanos de dicha zona. Se considerarán cada uno de los factores que intervienen en la fórmula del Art. 19.1.- “Cálculo del avalúo del terreno, de la ordenanza
para la administración de la información predial; determinación del avalúo de la propiedad; y determinación del impuesto predial de los bienes inmuebles urbanos y rurales del cantón Chone, para el bienio 2022 – 2023” (GADM, 2021)
La investigación abarcará la generación de una infraestructura de base de datos que permita la automatización del proceso de valoración y el desarrollo de procesos topológicos que permitan generar un modelo espacial que permita el cálculo automatizado de la valoración de los terrenos. Asimismo, es importante destacar que el enfoque principal de la investigación es generar un modelo espacial que permita automatizar el cálculo del avalúo del terreno y no incluirá la revisión de las políticas y normativas actuales de valoración en Ecuador, aunque se tenga en cuenta la influencia que estas puedan tener en la valoración de los predios urbanos en la ciudad de Chone de Manabí.
Además, el problema a resolverconsideraun númeroaproximadode 18,000prediosurbanos en la ciudad de Chone de Manabí, Ecuador. El objetivo principal es generar un modelo espacial que permita automatizar el cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos en esta zona, para lo cual se definirán los procesos topológicos necesarios y se generará la infraestructura de la base de datos; este trabajo de investigación se enfocará en el avalúo del terreno, excluyendo la determinación del valor del metro cuadrado y la valuación de las construcciones.
CAPITULO II
2. Revisión de literatura.
2.1 MARCO TEORICO
2.1.1 Valoración catastral
La valoración catastral se refiere a un método para determinar el valor de los inmuebles utilizado por el catastro local, el cual puede variar según diversos factores. Cada propiedad tiene un valor catastral, expresado en términos monetarios, que se actualiza conforme a ciertos plazos y a las características de la propiedad. Además, el catastro también es un registro de bienes inmuebles, tanto rústicos como urbanos, cuyo manejo recae en los organismos que el Estado designe para tal fin; este registro no guarda relacióncon el registro civil, pues se constituye como un recurso de información para la administración pública, principalmente con fines tributarios.
La valoración catastral es el proceso de determinarel valor de uninmueble confines fiscales o de seguros. Esta se realiza evaluando factores como el tamaño, la ubicación y otras características del inmueble para establecer un precio estimado (Villalobos y Del Campo, 2022). Así mismo, para la fijación de la normativa de la valoración catastral se debe tener en cuenta la ubicación, las circunstancias urbanísticas que afecten el inmueble y, en el caso de suelo rústico, su aptitud para la producción, así mismo, los costos de la construcción con todos los detalles (beneficios de la contrata, honorarios de profesionales y tributos), el uso, antigüedad y calidad de la edificación y otras condiciones como, por ejemplo, su carácter histórico artístico.
En esa misma dirección, la Asociación de Municipalidades Ecuatorianas (AME, 2018), menciona que el catastro inmobiliario urbano no es más que el inventario de la propiedad inmobiliaria urbana, la cual es registrada por la administración municipal de los predios con el respectivo valor actualizado Su utilidad se enfoca en ser un instrumento que contiene la información física territorial en la jurisdicción cantonal, en territorios legalmente establecidos (urbanos y rurales), esta información es utilizada por las municipalidades para determinar los tributos, la estructuración e implementación del plan de ordenamiento territorial, y, la estructuración e implementación del plan de uso y gestión del suelo que
consolida e integra la información territorial en ámbitos: situacional, instrumental, físico, económico, normativo, fiscal, administrativo y geográfico del y sobre el territorio, de allí que la formación y administración de los catastros cumple un rol fundamental en la gestión y administración del territorio cantonal.
Así mismo, la AME (2018) menciona que esimportante estructurar losmecanismostécnicos para realizar la valoración masiva del suelo urbano, esta cuestión implicaría configurar, mediante el método de comparación en sectores similares u homogéneos, la valuación de terrenos que permita obtener técnica y sistemáticamente el precio comercial por metro cuadrado de terreno dentro del área urbana (Bueno et al., 2022). El procedimiento para la determinación del precio del suelo urbano se realiza a partir del concepto del valor (de los capitales incorporados para la habilitación de los terrenos al funcionamiento urbano); la participación del predio como producto (mercancía) en el mercado urbano, la deseabilidad o demanda del producto en determinadas zonas (provocando escasez y por ende especulación), la acción de diferentes actores urbanos en la determinación y gestión de la política urbana.
De igual manera, es importante acotar que, para comprender cómo se determina el valor catastral, se requiere conocer la metodología adoptada y su ventaja sobre otras alternativas disponibles, entendiendo que existen 3 enfoques principales en cuanto al estudio de valores se refiere, los cuales son:
• El costo de reemplazo: el valor de un bien es el costo de poder reemplazarlo por otro con una utilidad semejante.
• El método de mercado (comparativo): se basa en la comparación con los precios de inmuebles similares, para deducir el precio más probable que pudiera alcanzar el bien.
• El enfoque de ingresos (capitalización de rentas): considera el valor presente de las rentas que se derivan de la actividad comercial del bien en un tiempo determinado (Buzai et al., 2019).
Aunque cada uno de estos enfoques genere un resultado diferente, es conocido que el valor de mercado es el mayor precio que un comprador conocedor y libre de presiones está dispuesto a pagar por un bien. En todo caso el valor catastral no podrá ser nunca mayor al
valor de mercado. Así pues, se tiene que la valoración catastral es un proceso de determinación del valor de un bien inmueble mediante procedimientos objetivos y ordenados, considerando aspectos económicos, de mercado y técnicos según el propósito de este y para el mismo existen diversas maneras de cálculo.
2.1.2 Valoración inmobiliaria.
La valoración inmobiliaria, según García (2007), consiste en estimar el valor de una propiedad específica, que incluye suelo, edificaciones o inmuebles; este proceso se basa en un análisis de los elementos propios de la propiedad que pueden influir directamente en su valor. Para ello, es necesario tener un conocimiento preciso de los parámetros constructivos y cualitativos de la edificación, así como de factores relacionados con su ubicación y situación urbanística, entre otros aspectos que caracterizan la zona en la que se encuentra (Herrera, 2022). Por tanto, la valoración inmobiliaria es un proceso llevado a cabo mediante metodologías y técnicas de valuación que buscan establecer un valor objetivo
Así mismo, se tiene que un inmueble es una unidad de suelo y edificación que constituye en sí una entidad indisociable dado que cada edificio con sus características propias se asienta sobre una parcela de terreno que disfruta de un determinado nivel de urbanización y ofrece unas rentas de posición especificas vinculadas a su entorno urbano (García, 2007)
2.1.3 Suelo urbano y valor del suelo urbano.
De acuerdoconelartículo 18de la Ley Orgánicade OrdenamientoTerritorial,UsoyGestión de Suelos del Ecuador (2016), el suelo urbano es el ocupado por asentamientos humanos concentrados que están dotados total o parcialmente de infraestructura básica y servicios públicos, y que constituye un sistema continuo e interrelacionado de espacios públicos y privados; estos asentamientos humanos pueden ser de diferentes escalas e incluyen núcleos urbanos en suelo rural.
El suelo se debe integrar legalmente a una malla urbana formada por dotaciones, viales y parcelas pertenecientes al núcleo poblacional. Asimismo, según Herrera (2022) se tiene que declarar urbanizado por medio de los instrumentos de ordenación correspondientes, de igual forma, el suelo debe tener instaladas y operativas, los servicios e infraestructuras que se
requieren para satisfacer los usos establecidos por la ordenación urbanística. Debe estar ocupado por edificación según el porcentaje que establece la ordenación territorial.
Cuando se cumple con estas condiciones, puede un núcleo poblacional asentado en el medio rural ser considerado suelo urbano. Pero sólo cuando la ordenación territorial le asigne dicha condición. El hecho de que el suelo esté cercano a carreteras o vías de comunicación no significa que obligatoriamente deba ser considerado como suelo urbano. En cuanto al valor del suelo, para Peña (2021) este se refiere al precio unitario por metro cuadrado de suelo urbano o rural, determinado por un proceso de comparacióncon precios de venta de terrenos de condiciones similares u homogéneas del mismo sector.
2.1.4 Factores que intervienen en la Valoración Catastral.
La aplicación de un procedimiento masivo para el avalúo catastral no establece valores exactos, como se haría en un avalúo individualizado, sin embargo, es importante mencionar que éste, de acuerdo con AECID – AMHON (2019) provee de una herramienta de utilidad municipal que, en forma tecnificada, considera aquellos factores que afectan en incremento o depreciación el valor de un inmueble, los cuales se resumen en el cuadro de la tabla 1.
La Tabla 1 presenta diversos factores que influyen en el incremento o depreciación del valor de un inmueble, organizados en categoríasde orden físico, económico, jurídico y social. Los factores físicos incluyen el área, el uso de la zona, la relación con la jurisdicción, la disponibilidad de facilidades para comprar, entre otros. En el orden económico, se destacan el poder adquisitivo de los vecinos y la productividad de los alquileres, mientras que los factores jurídicos abarcan aspectos como el régimen tributario y la regularidad del respaldo registral. Por último, los factores sociales incluyen la homogeneidad del área y la disponibilidad de facilidades culturales y recreativas. Según AECID – AMHON (2019), estos factores son esenciales para la valoración de inmuebles.
Tabla 1 Factores que afectan en incremento o depreciación el valor de un inmueble
Factores de orden físico
El área.
El uso de la zona.
La relación con la jurisdicción en conjunto.
La disponibilidad de las facilidades para comprar.
La facilidad de transportación.
Las características topográficas.
La vulnerabilidad a fenómenos naturales.
La estabilidad del suelo.
La disponibilidad de servicios públicos
Factores de orden económico
Factores de orden jurídico
El poder adquisitivo de los vecinos de la zona.
Los niveles de operación de compraventas.
La productividad de los alquileres.
El tipo de interés sobre préstamos hipotecarios.
El régimen tributario.
Las restricciones de orden público y de carácter privado.
La regularidad de su respaldo registral.
Factores de orden social La homogeneidad.
La disponibilidad de facilidades culturales y recreativas para los vecinos.
Los niveles de inseguridad.
Fuente: AECID – AMHON (2019)
2.1.5 Usos de los Sistemas de Información Geográfica.
La aplicación de la tecnología SIG, según indican Lao y Peláez (2018), se extiende a gran cantidad de campos, brindado alternativas eficaces a múltiples necesidades, como puede ser el levantamiento de mapas históricos culturales, en urbanismo con el diseño y desarrollo de infraestructuras, creación de modelos, mapas topográficos, gestión de rutas, redes de saneamiento, abastecimiento y planificación territorial, entre muchas otras opciones.
En otras palabras, coincidiendo con Peña (2012), con la gestión de datos geográficos se mejora la precisión y acceso a la información, facilitando la toma de decisiones informadas y estratégicas, la integración de datos con referencia espacial los hace útil y aplicables a escenarios reales y dinámicos. Comprendiendo que estos datos geográficos o mapas tienen unas coordenadas geográficas específicas, las cuales permiten manejar y hacer análisis con información concreta como longitudes, perímetros o áreas. Todos estos datos alfanuméricos
asociados a los mapas más los que se requieran añadir son gestionados en una base de datos integrada con el SIG.
En esa misma dirección, para Arroyo (2019), los sistemas de información geográfica son una herramienta muy útil, para trabajar con información georreferenciada, una definición en la que pueden entrar un gran número de tecnologías y de otros elementos no tecnológicos. Así mismo, según Bojorque y Chuquiguanga (2021), se comprenden como herramientas informáticas capaces de gestionar y analizar la información georreferenciada con vistas a la resolución de problemas de base territorial y medioambiental, considerando los conceptos planteados, se puede también mencionar que, como principales componentes de un SIG, se tienen:
• Componente de hardware: es donde opera el SIG constituido por un amplio rango de equipos, desde servidores hasta computadores personales usados en red o trabajando en modo "desconectado".
• Componente de software: los cuales proveen las funciones y las herramientas necesarias para almacenar, analizar y desplegar la información geográfica. Los principales componentes de los programas son: (a) Herramientas para la entrada y manipulación de la información geográfica, (b) Un sistema de manejador de base de datos (DBMS), (c) Herramientas que permitan búsquedas geográficas, análisis y visualización y (d) Interface gráfica para el usuario (GUI) para acceder fácilmente a las herramientas (Barrera et al., 2022)
La parte más importante de un sistema de información geográfico suele ser la calidad y disponibilidad de sus datos. Tanto los datos geográficos como los tabulares pueden ser obtenidos por el propio implementador del sistema de información o adquiridos de terceros que ya los tienen disponibles (Pérez et al., 2019). De este modo, un sistema de información geográfico integra estos datos espaciales con otros recursos de información y puede utilizar manejadores de bases de datos comunes para gestionar la información geográfica.
El funcionamiento de un Sistema de Información Geográfica (SIG) se basa en un plan estructurado y reglas claras del negocio. Este sistema tiene cuatro funciones principales: (a) entrada de datos, que incluye la recolección y procesamiento de información de diversas fuentes; (b) archivo y acceso a datos, que facilita la actualización y corrección de las bases
de datos; (c) manejo y análisis de datos, para responder a diferentes consultas; y (d) salida de datos, que presenta la información procesada (Barrera et al., 2022).
Finalmente,deacuerdoa Peña (2012)se tiene que la informaciónque genera el SIGse puede clasificar en: (a) Información alfanumérica, la cual se presenta en códigos que le atribuye la computadora a los datos; (b) Información geométrica o gráfica, representada en planos y mapas; (c) información topológica; referente a las cualidades de los datos; (d) Sistemas de proyección, que se presenta en formas de tercera dimensión, de realidad virtual o de cualquier otro sistema no convencional que represente de una manera más real la información.
2.1.6 La geografía automatizada.
La geografía automatizada es un proceso que se inició en la década de los ochenta y que incorpora nuevos desarrollos en tecnología digital destinados al análisis espacial (Humacata, 2019). Esta geografía se basa en lo que se denomina geo-tecnología, la cual se podría definir como el conjunto de herramientas de información geográfica y sistemas de información geográfica (SIG).
Sin embargo, es importante acotar que la geografía automatizada no es un nuevo paradigma de la geografía, sino que representa una revalorización de la ésta desde una visión cuantitativa ante el nuevo ambiente tecnológico; esta geografía busca superar la dicotomía sociedad - naturaleza basándose en el concepto de geo sistema (Buzai et al., 2019), de allí que tiene diversas aplicaciones, como el análisis de la realidad, la planificación territorial, la gestión ambiental, la gestión de riesgos, entre otras que pueden encontrarse.
La geografía automatizada revaloriza la cuantificación en los estudios de análisis espacial y amplía sus posibilidades, tanto como para generar un impacto de la perspectiva espacial en las más diversas ciencias como para difundir mundialmente sus resultados a través del ciberespacio (Sosa et al., 2023) La historia de la geografía automatizada transcurre con la revolución cuantitativa de mediados del siglo veinte, mientras que el segundo surgido directamente de la automatización digital considera que sería superadoconel avance técnico y la integración flexible de los sistemas.
A inicios de la década del ochenta, la integración computacional era considerada una tarea ineludible hacia el futuro, ya que las aplicaciones integrantes de la geografía automatizada (Cartografía Computacional, Computación Gráfica, Procesamiento Digital de Imágenes de Sensores Remotos, Modelos Digitales de Elevación y Sistemas de Información Geográfica) contaban con límites muy precisos entre ellas, y esta integración surgía como necesaria para trabajar de forma completa todo dato geográfico. En este sentido, cabe destacar que en la actualidad esta tarea se ha cumplido y la integración ha sido resuelta con éxito bajo la amplitud del concepto de Geo-informática y los desarrollos más flexibles del Software en la era geo-digital actual.
2.2 MARCO METODOLOGICO
2.2.1 La ordenanza.
El Acuerdo Ministerial No 017-20, emitido por el Ministerio de Desarrollo Urbano y Vivienda (2020) Norma Técnica para Formación Actualización y Mantenimiento del Catastro Urbano yRural ensuartículo34,literal destablece: “Individualizarel valorde cada predio (avalúo catastral) aplicando los factores necesarios en función de las características intrínsecas de cada predio.”.
La actual ordenanza para la administración de la información predial; determinación del avalúo de la propiedad; y determinación del impuesto predial de los bienes inmuebles urbanos y rurales del cantón Chone, para el bienio 2022 – 2023 determina en su Art. 19.1.Cálculo del Avalúo del Terreno, los factores que intervienen en la fórmula:
• Factor Forma (FF). - se establecen en base al lote tipo definido como tal; el valor unitario disminuye a medida que su profundidad es mayor que su frente útil; para lo cual se establece una tabla de relación.
• Factor Topografía (FT). - Este ajuste se realiza cuando existe una diferencia considerable entre el nivel del terreno con el nivel de la vía de acceso, el factor a utilizarse esta acorde a una tabla.
• Factor Regularidad (FR). - En el caso de los lotes irregulares en su forma y linderos, se aplicarán cuatro tipos.
• Factor Superficie (FS).- Es el ajuste que se obtiene de la relación existente entre la superficie (m2) de un predio comparado con el lote tipo catastral.
• Factor Localización dentro de la manzana (FL). -Dependiendo de su ubicación, el predio podrá ser afectado de acuerdo a ocho localizaciones.
• Factor Características del suelo (FCS). - Este factor se aplicará de acuerdo a las características de cada predio
• Factor Usode Suelodel Sector(FUS).- Para la correcciónpor usode suelodel sector se aplicará tres factores en una tabla.
• Factor Regeneración (FRG). - Este factor se aplicará a los predios frontales que estén ubicados y beneficiados por una obra de regeneración urbana
• Accesibilidad a servicios. - agua potable, alcantarillado y energía eléctrica
• Vías. - según su material de calzada.
• Servicios. -acera y bordillo, telefonía, alumbrado eléctrico, trasporte urbano, recolección de basura y aseo de calles.
2.2.2
PostGIS
Actualmente el Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del cantón Chone cuenta con una base de datosyposee unesquemapara laoperacióndelacartografíacatastralbasada en PostGIS, que es básicamente una extensión de PostgreSQL DBMS que permite administrar tipos de datos espaciales (Bonilla y Bernal, 2020). En dicha base se deben identificar y proponer los cambios que permitan realizar el presente modelo de valoración del suelo. Por tanto, se puede definir el PostGIS, como un sistema de gestión de bases de datos que utiliza el software PostgreSQL, y provee de solución de almacenamiento, gestión y mantenimiento de datos geoespaciales, además de ser bajo el modelo de open source.
Las ventajas de este tipo de software radican en su capacidad para almacenar grandes cantidades de información de manera organizada, lo que permite un uso óptimo en bases de datos espaciales (Bonilla y Bernal, 2020). PostGIS actúa como una extensión del manejador de bases de datos PostgreSQL, mejorando su funcionalidad como base de datos espacial. Además, es compatible con el Open Geospatial Consortium (OGC), lo que le permite integrar estándares geoespaciales, y es libre y de código abierto, brindando capacidades y
funciones geoespaciales para consultar, procesar, transformar y analizar información espacial dentro de la estructura de una base de datos relacional.
Según Sosa et al. (2023), PostGIS facilita el uso de objetos SIG, incluyendo soporte para índices GiST basados en R-Tree, lo que optimiza el rendimiento en el análisis espacial; esta extensión también ofrece herramientas esenciales para el análisis de datos geoespaciales, posicionándose como una herramienta clave en la investigación de tecnologías de bases de datos espaciales. Debido a sus funciones avanzadas, PostGIS se presenta como una herramienta valiosa para proyectos que requieren análisis y procesamiento de datos geográficos dentro de bases de datos relacionales.
Asimismo, PostGIS no es una metodología específica para el estudio de suelos o mapas geográficos, sino una extensión de PostgreSQL que permite a este sistema gestionar objetos geográficos y convertirse en una base de datos espacial (Bonilla y Bernal, 2020); esta herramienta ofrece funciones para el análisis, transformación y manipulación de datos geoespaciales, tales como: (a) ST_Area, que calcula el área de un polígono o multipolígono; (b) ST_Perimeter, que determina la longitud del perímetro de un polígono; (c) ST_Distance, que calcula la distancia entre dos geometrías; (d) ST_Intersection, que devuelve la intersección entre dos geometrías; y (e) ST_Buffer, que genera un buffer alrededor de una geometría.
PostGIS también provee funciones para transformación y edición de coordenadas, como ST_Transform, que permite la transformación de la geometría al identificador de referencia espacial SRIDque selepasa por parámetro; ST_SRID,que muestra el SRIDdela geometría; y ST_SetSRID, que asigna el SRID a la geometría, pero sin realizar la transformación. Por otro lado, PostGIS permite implementar índices espaciales para acelerar considerablemente los tiempos de consulta y análisis de la información espacial almacenada e indexada. En resumen, de acuerdo con Sosa et al. (2023), PostGIS provee una amplia variedad de funciones de análisis y transformación de datos geoespaciales que permiten a los usuarios realizar consultas complejas y análisis espaciales eficientes.
2.2.3
Topología
La topología es una rama de las matemáticas que estudia las propiedades de las figuras geométricas o los espacios que permanecen inalterados bajo transformaciones continuas,
como plegado, estiramiento o deformación. Este campo se enfoca en las relaciones espaciales entre vectores, tales comopuntos, polilíneas y polígonos adyacentes o conectados (Romero, 2020). En el contexto de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), la topología es esencial para realizar análisis espaciales, ya que permite verificar y aplicar reglas topológicas sobre la base de datos, asegurando la coherencia y precisión de los datos geoespaciales.
La topología, que se desarrolló en el siglo XIX, estudia las propiedades que se mantienen invariantes cuando una figura se pliega, dilata o deforma, sin añadir nuevos puntos ni hacer coincidir puntos distintos. Según Ramírez et al. (2023), la topología “se ocupa de aquellas propiedades de las figuras que permanecen invariantes cuando dichas figuras son plegadas, dilatadas, contraídas o deformadas, de modo que no aparezcan nuevos puntos o se hagan coincidir puntos diferentes” (p. 63); este concepto de continuidad es crucial, ya que asegura que la deformación mantenga la correspondencia entre puntos próximos, lo que es fundamental para el análisis y la manipulación de datos geográficos en SIG.
En esa misma idea, de acuerdo con Navarro (2020), la finalidad de la topología consiste en estudiar la estructura de los objetos sin atender a su tamaño y su forma inicial, tal y como hace la geometría, de este modo, la geometría describe matemáticamente una figura y la topología analiza las posibilidades de las figuras De acuerdo con este autor, también se puede mencionar que la topología entiende los objetos como si éstos estuvieran hechos de goma y pudieran transformarse, para lo que, según las propiedades de los objetos, se mantienen invariables, aunque su forma sea alterable.
En conclusión, la topología es una rama de las matemáticas que estudia las propiedades de los objetos que permanecen invariantes bajo transformaciones continuas. En el contexto de los SIG, la topología es esencial, ya que permite establecer relaciones espaciales entre los elementos geográficos, facilitando así análisis y toma de decisiones. Por ende, contar con datos precisos y actualizados es clave para la correcta aplicación de la topología en SIG, lo que subraya la importancia de que los profesionales en este campo comprendan y apliquen adecuadamente estos conceptos.
2.3 MARCO HISTORICO
En la realización de toda investigación se hace preciso comprender cuál es el estado del arte del problema o fenómeno que se plantea, por lo que se hace pertinente la revisiónde estudios previos en el ámbito nacional e internacional que fortalezcan los propósitos investigativos y la hipótesis planteada. En ese sentido, a continuación, se presentan un conjunto de trabajos previos que permitirán profundizar en el tema investigativo.
2.3.1 Trabajos previos: Caso Bueno, México.
Como primer antecedente internacional, se presenta el de Bueno et al. (2022) quienes realizaron una investigación titulada “Áreas de oportunidad para la actualización de valores catastrales de suelo habitacional en zonas urbanas”, cuyo objetivo fue el de identificar áreas de oportunidad que faciliten el trabajo de actualizar los valores catastrales de suelo habitacional con fines contributivos, a través de la comparación de las investigaciones sobre la actualización de valores mediante la aplicación de SIG o similares.
La problemática planteada por los investigadores, basados en datos del Instituto Mexicano de Catastro, es que el 40 por ciento de los valores de suelo a nivel nacional están desactualizados, hasta con 15 años de atraso, lo cual afecta el valor real del precio de los inmuebles. En cuanto a la metodología se aplicó el análisis documental a las investigaciones de los últimos cinco años relacionadas con actualización de valores catastrales de suelo. Se compararon las cualidades de los procedimientos generales de las investigaciones en tres pasos: muestreo, cálculos matemáticos y diseño cartográfico.
Finalizado el proceso de investigación los investigadores concluyeron que la actualización de valores catastrales de suelo es posible y factible mediante la participación del Registro Público de Propiedad y del Catastro, dos instituciones consolidadas en México que, si bien no fueron creadas con el fin expreso de servir para el incremento de las contribuciones municipales sobre la propiedad inmobiliaria, reducirán una de las partes más complicadas del proceso de actualización de valores catastrales de suelo. Lo expuesto en este artículo tiene que ver con la presente investigación ya que los investigadores ponen de manifiesto las aéreas de oportunidad para elaborar trabajos técnicos que puedan contribuir a sanear las finanzas públicas municipales a través de la valuación masiva y la aplicación de SIG para
esta misma, lo cual se relaciona con el propósito de automatizar el cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos de la ciudad de Chone, eje central de la investigación.
2.3.2 Trabajos previos: Caso Córdoba, Argentina.
Como segundo trabajo previo internacional, se presenta la investigación realizada por Piumetto et al. (2019), el cual se tituló “Modernización de la Valuación Masiva de la Tierra en la provincia de Córdoba a través de técnicas de aprendizaje computacional” En este estudio se observó que la actualizaciónde losvalorescatastralesasí comola implementación de metodologías que colaboran en acelerar los procesos de valuaciones masivas y permiten asignar el valor más probable y próximo al mercado, de manera objetiva, eficiente y eficaz, contribuyen a un mejor conocimiento de la riqueza territorial de una región, a una menor distorsión impositiva y menores pérdidas económicas en la aplicación de los impuestos; entre otros beneficios.
Con este estudio se buscó evaluarla capacidadpredictiva enla estimacióndel valordel suelo con técnicas algorítmicas de aprendizaje automático. Se implementaron Modelos de Valuación Masiva Automatizada y utilizaron herramientas geomáticas (SIG, procesamiento de imágenes y análisis espaciales) en el cálculo de variables territoriales y a los fines de calcular valores a partir de algoritmos y modelos matemáticos, de igual manera se realizó una interpolación que, posteriormente, se sumó a las estimaciones originales con el objetivo de minimizar el error de predicción, en cada sector del espacio se escogió el modelo que arrojó un menor error relativo promedio en valor absoluto, mediante un proceso de validación cruzada sobre la totalidad de los datos muéstrales.
Como se desprende de los párrafos anteriores esta investigación se relaciona con el uso de un modeloespacial basadoenuna base de datosestructurada ytopológicamente relacionada, con el objeto de mejorar la eficiencia y precisión en el proceso de cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos en la ciudad de Chone, para resolver el actual desafío en la actualización de la valoración catastral de manera automatizada.
2.3.3 Trabajos previos: Caso Lima, Perú.
En otro orden de ideas, se incluye como tercer antecedentes internacional el trabajo de Purizaga (2019), que lleva por título “Naturaleza, Factores Limitantes, Evaluación e
Importancia de la Aplicación del SIG en la Toma de Decisiones y Gestión Administrativa en las Municipalidades de Lima Metropolitana”, cuyo objetivo fue determinar el nivel de eficiencia y eficacia en la implementación del SIG en la gestión administrativa y en la toma de decisiones de los directivos y gerentes en las Municipalidades distritales de San Borja y San Isidro, así como también, determinar los factores limitantes en la eficiencia y eficacia de dicho Sistema de Información Geográfica.
El investigador partió de la indagación sobre en qué medida se ha implementado la aplicación del SIG en la gestión administrativa y en la toma de decisiones eficaces y oportunas en las municipalidades de los distritos bajo estudio y cuáles han sido los factores limitantes, y cuál es la eficacia de dicho SIG. Para ello utilizó el método descriptivoexplicativo-prospectivo, y técnicas estadísticas para comprobar en qué medida la calidad y el manejo del Sistema de Información Geográfica incide en la eficiencia de la gestión administrativa.
En ese sentido, se tiene que la implementación del SIG mejoró la gestión administrativa de las municipalidades bajo estudio ya que se evita el trabajar con cartografía y bases de datos descentralizados por lo que se produce un aumento en efectividad y una reducción de los costos. Se determina a través de lo descrito anteriormente que ambas investigaciones se relacionan en el sentido de que las dos ponen el énfasis en la aplicación de herramientas tecnológicas para el ordenamiento urbano y territorial, tal es el caso de los SIG ya que ofrecen una gran variedad de utilidades y aplicaciones relacionadas con estos trabajos específicos.
2.3.4Trabajos previos: Monroy,Herramientasde Sistemas de InformaciónGeográfica (SIG) para Detectar Construcción de Edificaciones no Regularizadas Empleando Información de Base de Datos Catastral Frente a Imágenes Actualizadas.
Encuantoalosantecedentesnacionales,setieneeldeMonroy(2022)titulado"Herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) para Detectar Construcción de Edificaciones no Regularizadas Empleando Información de Base de Datos Catastral Frente a Imágenes Actualizadas", cuyo objetivo general fue el de aplicar herramientas de Sistemas de información geográfica para detectar construcción de edificaciones no regularizadas empleando información de la base de datos catastral frente a imágenes actualizadas.
En ese sentido, el problema científico detectado por el investigador se basó en la gestión documental del departamentodeavalúosycatastrodelGobiernoAutónomoDescentralizado Municipal del Cantón San Jacinto de Yaguachi, en el cual se evidencia la deficiente regularización de las edificaciones construidas por la población. Esto originado por una cartografía obsoleta, así como la desactualización de la base de datos geográfica. En tal sentido esto acarrea que no se tomen las decisiones correctas ya que no es confiable la información.
Al respecto, la metodología utilizada por Monroy (2022) fue una investigación descriptiva del proceso actual que ejecutan en el departamento de catastro y avalúos, también a través de encuestas al equipo de trabajo con la finalidad de definir y resolver la problemática. De acuerdo con la manera con la que se recopiló la información, esta investigación fue de tipo documental histórica-Gráfica,conla basede datoscatastral de la institución que ha realizado anteriormente el levantamiento de la información cartográfica, esencial para el desarrollo de este proyecto.
En conclusión, el uso de tecnología SIG facilita la detección de edificaciones no regularizadas en la jurisdicción de San Jacinto de Yaguachi, utilizando información de la base de datos geográfica municipal y comparándola con imágenes satelitales actualizadas. Además, al emplear recursos gratuitos como la descarga de imágenes satelitales y un software GIS, se demostró que es posible actualizar la base de datos catastral con un costo económico reducido, lo que hace viable la implementación de proyectos de actualización.
Por último, se evidenció que la tecnología SIG, especialmente a través de la herramienta de clasificación supervisada del software ArcGIS, resulta eficaz para identificar y clasificar edificacionesirregulares.Este estudioguarda relaciónconel Modelode Valoración de Suelo Urbano Masivo mediante SIG en la ciudad de Chone, ya que ambos enfoques destacan la importancia de utilizar herramientas tecnológicas para la actualización de información catastral, favoreciendo tanto la toma de decisiones como la valoración de los predios.
2.3.5 Trabajos previos: Caso Suárez, Modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG.
Dentro de los antecedentes del Modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG, se puede mencionar el estudio expuesto por parte de Suárez (2022), en el que se busca
seleccionar herramientas SIG aplicadas al proceso de levantamiento de información del catastro de redes para el alcantarillado sanitario en la ciudadela Martha de Roldós (Guayaquil, Ecuador). En este sentido, la situación a resolver se planteó como la lentitud e imprecisión en el levantamiento de información, lo que ocasiona que la integración de la información recolectada no esté al día, es así que cuando se requiere datos de un elemento específico se recurre a buscar la ficha técnica en los archivos físicos, la cual muchas veces se encuentra deteriorada, roída, rota o ilegible.
La metodología consistióenimplementarun sistema prototipodesarrolladoenArcGISField Maps, para que el personal de obra del departamento de catastro tenga acceso a los mapas de la empresa desde un dispositivo móvil y mediante el uso de la geolocalización puedan actualizar en tiempo real la información de los elementos correspondiente al catastro tales como son las cajas de registro, cámaras y tuberías. Posteriormente se presenta un tablero de control en el que se evidencia un inventario actualizado de estos elementos correspondientes al área de estudio para su control y monitoreo.
Finalmentese concluyequela aplicaciónutilizadasirvedeayudapara elingresoymonitoreo de información del catastro de redes de forma masiva, teniendo como respaldo el uso de esta durante el registro de los datos catastrales. Se demuestra, por lo tanto, que esta opción de digitalización de proceso de levantamiento de información utilizando herramientas SIG es idóneo para resolver los inconvenientes planteados previamente; esta investigación tiene en común con el Modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG para la ciudad de Chone que ambas se basan en uso de métodos, herramientas y datos que sirven para el almacenamiento, análisis, transformación y presentación de información geográfica, que permiten gestionar la información espacial y resolver problemas con gran rapidez.
CAPITULO III
3. Metodología
3.1 Área de estudio
Para el trabajo de investigación se considera el territorio de la cabecera cantonal del cantón Chone, situada al norte de la provincia de Manabí, Ecuador; este cantón es el más joven de la provincia, fundado el 7 de agosto de 1735. La Figura 1 ilustra el mapa de la ubicación geográfica del cantón Chone, el cual será el área de estudio para la investigación.
El cantón Chone está ubicada en las siguientes coordenadas geográficas Latitud S 0° 50`/ S 0° 40` y Longitud W 80° 15` / W 80° 0`. Posee 2 parroquias urbanas: Chone, la cabecera cantonal y Santa Rita, posee 7 parroquias rurales: Canuto, Convento, Chibunga, San Antonio, Eloy Alfaro, Ricaurte y Boyacá.
La superficie del cantón Chone es de 3.570 Km², por lo que es el de mayor extensión de la provincia de Manabí.
LIMITES:
Después de muchas desmembraciones del territorio, el cantón Chone tiene los siguientes límites:
NORTE: Con la provincia de Esmeraldas y el cantón Pedernales
SUR: Con los cantones Pichincha, Bolívar y Tosagua
ESTE: Con los cantones El Carmen, Flavio Alfaro y la provincia de Los Ríos.
OESTE: Con los cantones Sucre, Junín, Jama y Pedernales.
La figura 2muestralaciudad deChone,eláreadeestudiodelapresente investigación,donde en la actualidad existen 18,379 predios.
Figura 1 Mapa Cantón Chone
Figura 2 Mapa área directa de estudio
3.2 Flujograma y proceso metodológico elegido para el área de estudio
El proceso metodológico seleccionado para el área de estudio se centra en la creación de un modelo espacial para la valoración del suelo urbano en la ciudad de Chone, utilizando un SIG que automatice el cálculo del avalúo de los terrenos de los predios urbanos; este proceso se organiza en tres etapas clave. Primero, se llevará a cabo la recolección de información geográfica y estadística relevante, incluyendo datos sobre los predios, frentes, calles y el uso del suelo. A continuación, se procederá con la creación de una base de datos georreferenciada, que estará topológicamente organizada para integrar toda la información recolectada y facilitar la automatización de los factores involucrados en la fórmula de valoración del suelo.
Una vez que se haya creado la base de datos, se procederá a generar las funciones necesarias para automatizar los cálculos geográficos utilizando PostGIS. A continuación, se aplicarán los factores de demérito e incremento que afectan el valor del suelo. Finalmente, se utilizará el modelo espacial desarrollado para calcular el valor del suelo de cada predio urbano en la ciudad de Chone; que estará topológicamente organizado para integrar toda la información recolectada y facilitar la automatización de los factores involucrados en la fórmula de valoración del suelo. El flujograma propuesto para determinar los factores clave en este proceso se presenta en la Figura 3, la cual describe el paso a paso del procedimiento metodológico.
Figura 3 Flujograma propuesto para la determinar factores
3.3 Justificación de la metodología
La metodología propuesta se fundamenta en diversas razones. En primerlugar, la valoración masiva del suelo urbano es un proceso complejo que requiere la recopilación y análisis de gran cantidad de datos geográficos y estadísticos. Un enfoque secuencial basado en la Ordenanza para la administración de la información predial del cantón Chone garantiza consistencia y conformidad con los estándares establecidos por las autoridades locales. Además, la aplicación de un SIG ofrece una plataforma eficiente para gestionar y analizar los datos geográficos necesarios en el proceso de valoración. Según Sosa et al. (2023), los SIG permiten integrar diversas capas de información, como la ubicación de los predios, la infraestructura circundante, el uso del suelo y otros factores relevantes; esto facilita la visualización y el análisis espacial.
Asimismo, lacreación de unabase de datosgeorreferenciada ytopológicamenteestructurada es esencial para organizar y relacionar la información recopilada de manera coherente (Humacata, 2019). Esta estructura permite establecer conexiones espaciales entre los diferentes elementos, facilitando la automatización de cálculos y la obtención de resultados precisos. La implementación de funciones automatizadas en PostGIS para realizar cálculos geográficos constituye una estrategia eficiente para agilizar el proceso de valoración (Navarro, 2020); estas funciones llevan a cabo los cálculos de manera sistemática y precisa, reduciendo la posibilidad de errores humanos y disminuyendo la carga de trabajo manual.
Por último, el modelo espacial desarrollado permite calcular el valor del suelo de manera precisa y eficiente para cada predio urbano en la ciudad de Chone. Al aprovechar la capacidad de análisis espacial de los SIG y la automatización de cálculos, se obtiene un método confiable y consistente para la valoración catastral. En efecto, la metodología propuesta se justifica por su enfoque secuencial basado en la normativa local, el uso de herramientas tecnológicas como los SIG y PostGIS, la organización estructurada de datos geográficos y la automatización de cálculos; estas características permiten una valoración masiva del suelo urbano eficiente, precisa y libre de errores, mejorando la confiabilidad y efectividad del proceso.
3.4
Descripción de la metodología
En la etapa inicial de análisis, es crucial comprender el contexto y los recursos disponibles. En primer lugar, se solicitará la estructura de la base de datos del sistema catastral del municipio, así como la cartografía del catastro y las ordenanzas correspondientes; estos elementos mejorarán la base de información necesaria para el desarrollo del modelo. Una vez disponibles estos datos, se procederá a identificar las tablas que pueden ser relevantes para el modelo de valoración del suelo urbano masivo. Se realizará un análisis exhaustivo de la estructura de la base de datos existente y evaluará la necesidad de realizar cambios en dicha estructura para satisfacer las demandas del modelo.
En base a este análisis, se propondrá una nueva estructura de base de datos que se ajuste mejor a los requisitos del modelo de valoración. Esta nueva estructura puede implicar la creación de nuevas tablas, la modificación de las existentes o la reorganización de los datos para facilitar el procesamiento. Además, es fundamental analizar detenidamente las ordenanzas relacionadas con la valoración del suelo urbano; estas ordenanzas fundamentan los criterios y factores que influyen en la valoración y deben ser considerados en el proceso de automatización. Con la nueva estructura de la base de datos propuesta, se establecerá un flujo de procesos que permitirá la automatización de los cálculos y evaluaciones de cada factor contemplado en las ordenanzas.
3.4.1 Base de datos basada en PostGIS para la investigación
El uso de PostGIS como parte del modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG se justifica por diversas razones. En primer lugar, PostGIS es un software de código abierto que cumple con los estándares del Open Geospatial Consortium (OGC) y cuenta con la licencia pública GNU, conocida por ser un sistema de derecho de autor o en inglés (General Public License - GPL); que es altamente compatible con otras herramientas y tecnologías geoespaciales
Además, PostGIS es ampliamente reconocido por su robustez, estabilidad y rapidez en el procesamiento de datos espaciales, características esenciales para manejar grandes volúmenes de información georreferenciada de manera eficiente. En su versión 3.0, PostGIS incorpora una amplia gama de funciones espaciales avanzadas, como análisis topológicos, funciones de proximidad y manipulación de geometrías, que son altamente aplicables en el
contexto de esta investigación (Sosa et al., 2023). Estas capacidades permiten realizar análisis complejos y detallados, optimizando el proceso de valoración catastral masiva y asegurando resultados precisos y consistentes en el entorno urbano.
En el caso específico de la implementación de este modelo de valoración de suelo urbano masivo, se diseñaron y desarrollaron funciones personalizadas para automatizar todas las variables y cálculos necesarios; esto es especialmente relevante, dado que actualmente estos cálculos se ingresan manualmente por los técnicos, sin ningún control.
Es importante destacar que las funciones desarrolladas como parte de esta investigación pueden ser compartidas y utilizadas por otras instituciones de catastro, adaptándolas mínimamente a sus propias necesidades territoriales. Esto permite una mayor eficiencia y estandarización en los procesos de valoración del suelo urbano.
Según la Ordenanza para la administración de la información predial; determinación del avalúo de la propiedad; y determinación del impuesto predial de los bienes inmuebles urbanos y rurales, para el bienio 2022 - 2023 (GADM, 2021) determina en el Art. 19.1.1 los factores de ajuste, cálculo de demerito e incremento del predio.
3.4.2 Sistema de coordenadas utilizado
En el proceso metodológico, resulta fundamental considerar la distribución espacial de los datos y la extensión geográfica del área de estudio. En este sentido, se toma en cuenta el sistema de coordenadas EPSG 32717, referido al territorio ecuatoriano y basado en proyecciones cartográficas utilizando el sistema de coordenadas UTM.
Estos sistemas de coordenadas están definidos por parámetros estandarizados por el European Petroleum Survey Group (EPSG), una organización compuesta por especialistas en geodesia, topografía y cartografía aplicadas a las ciencias geomáticas. El EPSG proporciona información exhaustiva sobre sistemas de referencia históricos y modernos, proyecciones cartográficas y elipsoides de todo el mundo (EPSG, 2023).
En PostGIS, el sistema de gestión de bases de datos espaciales utilizado, la tabla que administra los sistemas de coordenadas se denomina "spatial_ref_sys". Esta tabla cumple con los estándares de la OGC y contiene más de 3000 sistemas de coordenadas a nivel
mundial. Todos los parámetros matemáticos necesarios para transformar y reproyectar entre diferentes sistemas de coordenadas están contemplados dentro de "spatial_ref_sys".
3.4.3 Cálculos geográficos
Es fundamental realizar cálculos geográficos precisos para el desarrollo del modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG. Estos cálculos varían según la geometría de los elementos geoespaciales, como líneas, polígonos y puntos.
Cálculos para geometría de línea:
Longitud: Se calcula la longitud de una línea, que representa una característica lineal, como una calle o una vía.
Ejemplo: Calcular la longitud de una calle en metros.
Cálculos para geometría de polígono:
Área: Se calcula el área de un polígono, que representa una superficie, como una parcela o un terreno.
Ejemplo: Calcular el área de un terreno en metros cuadrados.
Cálculos para geometría de punto:
Coordenadas: Se calcula el valor de la coordenadas e X y Y
Estos cálculos geográficos mínimos son esenciales para obtenermedidas cuantitativas de los elementos geoespaciales necesarios en el modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG. Además de estos cálculos básicos, pueden existir otros cálculos más complejos y específicos según los requisitos del modelo y las características del área de estudio, como el cálculo de perímetros, centroides, intersecciones, entre otros.
Es importante destacar que estos cálculos geográficos se realizan utilizando funciones y herramientas proporcionadas por el software SIG, como PostGIS, que permite realizar operaciones espaciales y cálculos geoespaciales de manera eficiente y precisa.
Figura 4 Función calcular
La Figura 4 muestra la función utilizada para calcular y asignar atributos geométricos y topológicos a un polígono. El proceso comienza con la verificación de la validez del polígono, seguido por el cálculo de características esenciales como el área, el punto de referencia y el perímetro. A continuación, se recorren los vértices del polígono para calcular los ángulos internos y verificar la conformidad de los lados con los criterios establecidos. Finalmente,losresultadosobtenidosseasignanalosatributoscorrespondientes;estafunción es crucial para obtener la información geométrica y topológica necesaria en el proceso de valoración del suelo urbano.
3.4.4 Factor Forma
Este factor se utiliza para evaluar la relación entre la profundidad y el frente útil de un lote, y tiene un impacto directo en el valor unitario del suelo.
Tabla 2 Factor de forma
1 1 1.00
Si el frente es igual al fondo. 2 1 1.00
Si el frente es hasta el doble del fondo o el fondo es hasta dos veces la medida del frente.
Si el frente es hasta tres veces al fondo o el fondo es hasta tres veces la medida del frente.
Si el frente es hasta cuatro veces el fondo o el fondo es hasta cuatro veces la medida del frente. 4 1 0.90
1 5 0.80
5 1 0.80
Fuente: GADM (2021)
Si el frente es hasta cinco veces el fondo o el fondo es hasta cinco veces la medida del frente; en caso de que exceda este límite se mantiene el mismo factor.
La Tabla 2 muestra cómo varía el factor de forma en función de las proporciones entre el frente y el fondo de un lote. Por ejemplo, si el frente es igual al fondo o si el fondo es hasta dos veces el tamaño del frente, se aplica un factor de 1.00. Sin embargo, si el fondo llega a ser hasta cinco veces el frente, el factor disminuye a 0.80; este patrón permite ajustar el valor del suelo según las dimensiones y la forma del lote, afectando directamente su valoración en el proceso de determinación del valor catastral del terreno.
Figura 5 Función geodata.sc_sp_factor_forma
En la figura 5, se muestra la función denominada "geodata.sc_sp_factor_forma ()", se encarga de calcular el factor de forma de los terrenos en base a su relación entre el frente y el fondo. Esta función utiliza variables locales para determinar cuál es el valor mayor y menor entre el frente y el fondo. Luego, se realiza una división entre estos valores para obtener un factor de forma. Según este factor, se asigna un código que representa la proporción del frente y el fondo. Por ejemplo, si la división es igual a 1, se asigna "1:1", y si la división es mayor a 4, se asigna "1:5". Esta función contribuye a la valoración precisa de los suelos urbanos en Chone, facilitando la toma de decisiones en el ámbito catastral y de planificación urbana.
3.4.5
Factor Regularidad
El factor regularidad como se muestra en la figura 3, se puede definir como una medida que evalúa la uniformidad y consistencia de la forma y linderos de los lotes en estudio.
Tabla 3 Factor Regularidad
Fuente: GADM (2021)
Geométricamente, se puede considerar que un predioes regular si todos sus ángulos internos están dentro de una tolerancia de ± 5° con respecto al ángulo recto (90 grados); esta definición implica que los ángulos internos del predio se desvían mínimamente de los ángulos rectos.
La tolerancia de ± 5° permite cierta flexibilidad para considerar un predio como regular, ya que es posible que los ángulos internos no sean exactamente de 90 grados debido a imprecisionesdemediciónoacaracterísticasparticularesdelterreno.Sinembargo,seespera que los ángulos internos se mantengan enun rango cercanoa los ángulos rectos para cumplir con la definición de regularidad.
Figura 6 Función geodata.sc_sp_factor_regularidad
La función y el disparador creados en PostgreSQL (Figura 6) tienen como objetivo determinar la forma de un predio en base a los valores de "fic_nangul" y "fic_nlados" de la tabla "geo_predio". La función evalúa diferentes condiciones para identificar si el predio es cuadrado,rectangular,enformadeL,enformadeT,enformadecruz,trapezoidal,triangular o irregular. Dependiendo de los valores proporcionados, se asigna el resultado correspondiente al campo "fac_regul". El disparador se activa antes de insertar o actualizar datosenla tabla,yautomáticamentecalcula el factorde regularidadbasándose enlosvalores ingresados, actualizando así el campo "fac_regul" con la forma identificada.
3.4.6 Factor Superficie
El factor superficie como se muestra en la tabla 4, representa el ajuste que se realiza al comparar la superficie de un predio en metros cuadrados (m2) con respecto al lote tipo catastral; este ajuste es necesario para tener en cuenta las variaciones en el tamaño de los predios dentro del contexto de la valoración del suelo urbano.
Fuente: GADM (2021)
A medida que el tamaño del predio aumenta y se acerca a los límites de los diferentes rangos establecidos, es probable que su valor disminuya debido a que la demanda relativa y la
Tabla 4 Factor Superficie
escasez del suelo pueden verse afectadas negativamente; esto refleja una relación inversa entre el tamaño del predio y su valor en el contexto del factor superficie en el modelo de valoración de suelo urbano
Figura 7 Función geodata.sc_sp_factor_superficie
La función geodata.sc_sp_factor_superficie () en PostgreSQL (Figura 7) es un disparador que asigna un valor numérico al campo fac_suelo en función del valor del campo fic_area al insertar o actualizar registros en una tabla. Utiliza estructuras condicionales para determinar si el tamaño del predio está dentro de los rangos establecidos y asigna valores específicos a fac_super correspondientes a los rangos 'normal', 'mediano', 'grande' y 'gigantes'. Luego, la función devuelve el registro modificado para reflejar los cambios en la tabla.
3.4.7 Factor localización dentro de la manzana
El concepto de "factor localización" se refiere a la influencia y el impacto que la ubicación específica de un predio tiene en su valoración y en su susceptibilidad a cambios o afectaciones (Tabla 5); este factor considera diversoselementosgeoespacialesyurbanosque caracterizan la posición de la parcela dentro de la ciudad.
La localización de un predio puede variar significativamente en términos de accesibilidad, visibilidad, cercanía a servicios y equipamientos urbanos, así como su exposición a factores ambientales y de desarrollo. Los diferentes tipos de localización que se han identificado (Tabla 6), como manzanero, cabecera, intermedio (dos calles), esquinero, en T / intermedio (una calle), en L / triángulo, en pasaje e interior, juegan un papel esencial en la valoración del suelo.
Tabla 5 Factor localización
Fuente: GADM (2021)
Manzanero
Cabecera
Para ser considerado manzanero, el predio debe tener al menos cuatro calles cercanas y todos sus linderos deben ser calles.
Se requieren tres calles cercanas, con intersección entre ellas, y el predio debe tener 4 lados, con un máximo de 4 ángulos rectos.
Intermedio (dos calles)
Dos calles cercanas que no se intersequen.
Tabla 6 Condiciones de los tipos de localización
Esquinero
Debe tener dos calles cercanas que se intersequen.
Intermedio (una calle)
En T
Solo una calle cercana.
Tres o cuatro calles cercanas, de las cuales dos o tres se intersequen, y 8 lados, con un máximo de 8 ángulos rectos.
Triángulo
En L
En Pasaje
Tres calles cercanas y todos los linderos deben ser calles.
Dos o tres calles cercanas, de las cuales una o dos se intersequen, y 6 lados, con un máximo de 6 ángulos rectos.
Cuatro calles cercanas, todas se intersequen, y 12 lados, con un máximo de 12 ángulos rectos.
Interior Sin calles cercanas y todos los linderos son predios.
Figura 8 Función geodata.sc_sp_lindero
La función"geodata.sc_sp_lindero"(Figura 8) tienecomopropósito fundamentallacreación de líneas a lo largo de los vértices del polígono que describe un predio. Esto sienta las bases para su posterior utilización en la asignación de identificadores de predio lindero y calles adyacentes a parcelas urbanas mediante la función “geodata.sc_sp_asignar_predio_calle" (Figura 9).
Figura 9 Función geodata.sc_sp_asignar_predio_calle
Se implementó un ciclo "for" que abarca todos los predios interceptados durante la fase de edición, con el propósito de efectuar asignaciones en la tabla "geo_predio_l"; estas asignaciones determinan si un tramo en cuestión actúa como lindero de un predio o de otro tramo (Figura 10). Además, es relevante destacar que esta función también invoca a otra función con el fin de llevar a cabo la asignación del tipo de ubicación del predio dentro del contexto de la manzana.
Figura 10 Función geodata.sc_sp_ubicacion
3.4.8 Factor características del suelo.
Este factor se refiere a las condiciones físicas y químicas del suelo, que pueden afectar su capacidad de uso, productividad y estabilidad (González y Rosemberg., 2023). Según el modelo de valoración masiva de suelo urbano propuesto por Cuesta et al. (2017), este factor se aplica de acuerdo con las características de cada predio, asignando un valor entre 0 y 1, donde 0 significa que el suelo es inadecuado para el uso urbano y 1 significa que el suelo es óptimo para el uso urbano. La tabla 7 muestra los tipos de suelo que menciona la ordenanza pueden tener diferentes valores según este factor:
Tabla 7 Factor características del suelo
CARACTERISTICAS
suelo está expuesto a riesgos hidrológicos
Húmedo suelo es pantanoso o salino. 0 65
Cenagoso suelo es improductivo, inestable y contaminado
Inestable/Rocoso suelo está expuesto a riesgos geológicos 0.40
Fuente: GADM (2021).
Estas características pueden afectar al valor del predio urbano al reducir su potencial de uso, su calidad ambiental y su seguridad estructural.
Figura 11 Función geodata.sc_sp_factor_carac_suelo
En la figura 11 se muestra la función geodata.sc_sp_factor_carac_suelo (predio_id integer), la cual esuna funciónque permite asignarel factordecorrecciónporcaracterísticasdel suelo a cada predio urbano, según el modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG para la ciudad de Chone, Manabí, Ecuador. La función recibe como parámetro el identificador del predio y realiza los siguientes pasos:
• Calcula el punto central del polígono que representa el predio, usando la función ST_Centroid(geom) de PostGIS
• Busca el valor del índice de corrección por características del suelo que corresponde al predio, usando la función ST_Intersects (centro_geom, geom) de PostGIS para verificar la intersección entre el punto central y la tabla geo_carac_suelo que contiene los valores del índice por zonas.
• Actualiza el campo fac_suelo en la tabla geo_predio con el valor del índice encontrado, usando la sentencia UPDATE de SQL.
3.4.9 Factor uso de suelo del sector.
El uso de suelo se refiere a la forma en que los seres humanos aprovechan los recursos naturales y modifican el espacio físico para satisfacer sus necesidades y actividades económicas, sociales y culturales (García, 2007). El uso de suelo de la ciudad de Chone según la tabla 8 se puede clasificar en tres categorías principales: comercial, residencial y protección.
Fuente: GADM (2021).
El uso comercial se refiere al suelo destinado a actividades económicas como el comercio, la industria, los servicios y el turismo. Este tipo de uso genera una alta demanda de suelo urbano y un mayor valor de este, debido a la rentabilidad que implica y a la ubicación estratégica que requiere.
El uso residencial se refiere al suelodestinadoa la vivienda ysusservicioscomplementarios. Este tipo de uso representa la mayor parte del suelo urbano y tiene un valor variable según las características físicas, ambientales y sociales del sector.
El uso de protección se refiere al suelo destinado a la conservación de los recursos naturales y la biodiversidad, así como a la prevención de riesgos ambientales y sociales. Este tipo de uso tiene un valor bajo o nulo desde el punto de vista económico, pero un valor alto desde el punto de vista ecológico y social, ya que contribuye al equilibrio ambiental y al bienestar colectivo.
Tabla 8 Factor uso de suelo del sector
Figura 12 Función geodata.sc_sp_factor_uso_suelo
Como se detalla en la figura 12, la función geodata.sc_sp_factor_uso_suelo (predio_id integer) es una función que permite asignar el factor de corrección por uso del suelo a cada predio urbano, según el modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG para la ciudad de Chone, Manabí, Ecuador. La función recibe como parámetro el identificador del predio y realiza los mismos pasos que la función geodata.sc_sp_factor_carac_suelo (predio_id integer), con la diferencia de que:
• Busca el valor del índice de corrección por uso del suelo que corresponde al predio, usando la tabla geo_uso_suelo que contiene los valores del índice por tipos de uso.
• Actualiza el campo fac_uso_suelo en la tabla geo_predio con el valor del índice encontrado, usando la sentencia UPDATE de SQL.
La función se ejecuta para cada predio urbano y permite obtener el factor de corrección por uso del suelo que se utiliza en el cálculo del valor del suelo urbano.
3.4.10 Factor regeneración
El factor de regeneración es un indicador que mide la capacidad de un suelo urbano para recuperar su valor económico. En el modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG para la ciudad de Chone, Manabí, Ecuador, el factor de regeneración se divide en tres
partes: accesibilidad a servicios (agua potable, alcantarillado pluvial,alcantarillado sanitario y energía eléctrica), material de las vías y servicios complementarios (aceras y bordillos, telefonía, alumbrado público, transporte urbano, recolección de basura y aseo de calles)
Accesibilidad a servicios
En la tabla 9 se muestra la accesibilidad a servicios; este factor se aplica a los predios frontales que estén ubicados y beneficiados por los servicios de agua potable, alcantarillado pluvial, alcantarillado sanitario y energía eléctrica.
Tabla 9 Accesibilidad a servicios
Fuente: GADM (2021)
Material Vías
En la tabla 10 se muestra el material de la vía; este factor se aplica a los predios frontales que estén ubicados y beneficiados por el material de la vía que puede ser hormigón armado o asfalto, adoquín, empedrada/lastre o tierra.
Lacalidaddelmaterialdelavíaesunindicadorimportantedelaaccesibilidadyconectividad de un área urbana. El hormigón armado o asfalto es el material más comúnmente utilizado en las vías urbanas debido a su durabilidad y resistencia al tráfico vehicular pesado. El adoquín es otro material popular utilizado en las vías urbanas debido a su estética y capacidad para soportar cargas pesadas. La empedrada/lastre es un material menos comúnmente utilizado debido a su menor durabilidad y mayor costo de mantenimiento. La tierra es el material menos deseable para las vías urbanas debido a su falta de durabilidad y capacidad para soportar cargas pesadas.
Tabla 10 Material de la vía
armado o asfalto
Fuente: GADM, (2021).
Servicios complementarios
La tabla 11 muestra los servicios complementarios; este factor se aplica a los predios frontales que estén ubicados y beneficiados por los servicios complementarios que pueden seracerasy bordillos,telefonía,alumbradopúblico,transporte urbano,recoleccióndebasura y aseo de calles.
La calidad de los servicios complementarios es un indicadorimportante de la calidadde vida en un área urbana. Las aceras y bordillos son importantes para la seguridad peatonal y la accesibilidad. La telefonía es importante para la comunicación y el acceso a información. El alumbrado público es importante para la seguridad nocturna y la prevención del delito. El transporte urbano es importante para la movilidad y el acceso a oportunidades. La recolección de basura es importante para la salud pública y el medio ambiente. El aseo de calles es importante para la limpieza y el mantenimiento de las vías urbanas
Tabla 11 Servicios complementarios
Fuente: GADM (2021).
Figura 13 Tablas que intervienen en el factor regeneración
El diagrama de la Figura 13 exhibe las diversas tablas que entran en juego en la automación del cálculo del factor de regeneración. En este proceso, se destaca la tabla geo servicio que abarca la totalidad del área de estudio. En ella, se identifican minuciosamente las distintas zonas y se especifica si están provistas de servicios esenciales como el suministro de agua, alcantarilladofluvial,alcantarilladosanitario,energía eléctrica,telefonía,alumbradopúblico y la gestión de residuos sólidos. Mediante una función especialmente diseñada, se lleva a cabo el cálculo del índice de servicio, como se detalla en la Tabla 8.
Figura 14 Función geodata.sc_sp_actualizar_tramo_calle
En la Figura 14, la función actúa como un elemento dinámico dentro del SIG, cuando se produce una inserción, actualización o eliminación de registros en la tabla relacionada con calles, esta función interviene para asegurar la coherencia de la información. En el caso de una inserción, crea tramos de calles correspondientes; en una actualización, elimina tramos existentes asociados a la calle anterior y crea nuevos; y en una eliminación, retira los tramos relacionados.
Figura 15 Función geodata.sc_sp_crear_tramos
En la Figura 15, la función geodata.sc_sp_crear_tramos se encarga de generar segmentos de calles en función de los datos de la tabla de calles, dividiéndolos en tramos coherentes y representativos. Además, realiza una labor importante al calcular diversos indicadores que resultan fundamentales para el presente modelo de valoración. Esto incluye el índice de material de la vía, índice de servicio, la presencia de elementos como aseo de calles, transporte, telefonía, alumbrado y gestión de residuos sólidos.
Figura 16 Función geodata.sc_sp_actualizar_tramo
En la Figura 16, el propósito de la función geodata.sc_sp_actualizar_frente_tramo_longitud radica en mantener actualizados los datos relacionados con los frentes de las propiedades urbanas en la ciudad; esta función realiza una serie de tareas intrincadas, incluyendo la identificación de líneas cercanas de acera y bordillo en un radio de 10 metros, lo cual contribuye a determinar si un frente tiene acceso a aceras. Además, calcula la longitud del frente y, en caso de ser válida, actualiza información relevante como el frente y el fondo de las propiedades. Esto se hace en base a la longitud del frente y el área de la propiedad. También se asigna el tramo adecuado a cada frente en función de su ubicación y por último ejecuta la función geodata.sc_sp_actualizar_predio_desde_frente.
Figura 17 Función geodata.sc_sp_actualizar_predio_desde_frente
De acuerdo con la figura 17, la función realiza una serie de cálculos y actualizaciones en base a los datos de los frentes de las propiedades urbanas. Primero, recopila información sobre eltramoal queperteneceel frenteydetermina sitieneaccesoaaceraybordillo.Luego, obtiene valores clave de servicios y vialidad del tramo y evalúa la presencia de servicios comotelefonía,alumbradopúblico, recolección de basura,acera ybordillo,transporte yaseo de calles en el frente. En función de esta información, calcula un factor complementario según la tabla 10 que refleja la calidad de los servicios y las comodidades disponibles. Finalmente, esta función actualiza los campos relevantes en la tabla geo_predio, incluyendo el factor de servicios, el factor de vialidad y el factor complementario.
3.4.11 Evaluación del modelo
Para la evaluación de los efectos generados a partir de la aplicación del modelo, se presentan criterios, parámetros e indicadores que permitan conocer resultados y aceptación del uso del SIG mejorado
Tabla 12 Evaluación del modelo
CATEGORÍA CRITERIOS PARÁMETRO
Metodología
Exactitud en el avalúo
Precisión del avalúo
Resistencia de los Modelos
Topológicos
Confianza de la información
Promedio en avalúos del GIS aplicado anteriormente y el GIS mejorado
Posibles diferencias en los valores del avalúo
Proporción de inconsistencias topológicasdetectadasy corregidas
Probidad de la base de datos topológica
Procesos Eficacia Temporal Cantidad de tiempo requerido para el avalúo
Eficacia de los Costos
Disponibilidad para la Implementación
Estructura
Adaptabilidad del modelo
Alcance del Sistema
Costos operativos totales del proceso
Tiempo necesario en la ejecución
Capacidad del sistema para incrementar el volumen de dato
Capacidad para integrar información nueva y acoplarse a cambios
INDICADOR
Error Medio Absoluto (MAE).
Porcentaje de Error Absoluto Medio (MAPE).
Error Cuadrático Medio (MSE).
Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE)
Número de inconsistencias antes y después de la mejora del modelo
Porcentaje de integridad de losdatosantesydespuésde la mejora
Espacio temporal en el SIG manejado en comparación con el SIG mejorado
Costo en dólares del SIG manejado en comparación al SIG mejorado
Periodo de ejecución y cantidad de recursos precisos en el SIG manejado y el SIG mejorado
Cantidad máxima de registros tramitados sin disminuir utilidad antes y después del modelo mejorado
Periodo y costo de integración de nueva información en el antes y después del modelo.
Organización Grado de Aprobación Técnica
Aceptación
Institucional
Resistencia a cambios
Apreciación del personal experto sobre la utilidad y facilidad de manejo
Grado de adopción del modelo dentro del departamento
Grado de resistencia al cambio en el departamento técnico.
Diagnóstico de satisfacción utilizando encuesta con escala Likert sobre el SIG anterior con el SIG mejorado.
Número de oficinas o empleados que han trabajado con ambos modelos
Diagnostico con encuestas y entrevistas sobre la resistencia al cambio con el modelo SIG mejorado. Retos pendientes en la organización.
Caracterización de desafíos técnicos y en la organización
Cantidad y tipos de retos técnicos y de la organización en el modelo anterior y el modelo mejorado.
En la tabla 12, se plantean una serie de categorías, criterios, parámetros e indicadores que permitieron generar una evaluación clara sobre las mejoras del modelo SIG, comparándolo con el modelo aplicado anteriormente. Para proveer un valor a las categorías se añade un enfoque cuantitativo que permitió obtener puntajes globales del modelo anteriormente utilizado y en el mejorado. En el cálculo del valor se asigna puntaje para cada criterio signados en una escala de 1 a 5, en la que: 1 = Muy deficiente; 2 = Deficiente; 3 = Regular; 4 = Bueno; 5 = Excelente En la ponderación, se asignó un peso a cada criterio en función de su importancia, luego se sumó el valor de todos los criterios.
CAPITULO IV
4. Resultados y análisis
4.1 Resultados
Los resultados obtenidos a partir de la metodología aplicada arrojaron una serie de registros geométricos vinculados a los predios del área urbana del cantón Chone, los registros permiten cuantificar rápidamente todas las variables relacionadas con los valores unitarios, el orden de la lista de resultados respeta la secuencia de funciones desarrolladas e implementadas en la base de datos como se indica en la tabla 13
Tabla 13. Comparación de modelos
Indicadores Modelo Espacial Mejorado (PostGIS)
Tiempo de Proceso
Optimizado, menor tiempo de cálculo y automatización
Modelo Anterior (QGIS)
Proceso con más tiempo requerido
Costos
Precisión Geoespacial
Exactitud del Avalúo
Menores costos operativos por la automatización y eficiencia
Alta precisión (94% de coincidencia con QGIS en el factor forma)
Alta exactitud debido a parámetros objetivos
Mayores costos operativos debido a la intervención manual
Alta precisión, pero con margen de error por actualizaciones
Comparaciones
El uso de PostGIS permite automatizar y acelerar los cálculos geográficos.
La automatización con PostGIS reduce la necesidad de intervención manual, reduciendo costos.
La precisión geoespacial es similar, aunque el modelo mejorado tiene mayor consistencia.
Exactitud variable, dependiente de la apreciación manual
El modelo automatizado en PostGIS ofrece una mayor exactitud basada en datos objetivos y consistentes.
Consistencia de Datos
Integridad de la Base de Datos
Alta consistencia, proceso automatizado
Alta integridad, los datos se actualizan y se mantienen completos
Satisfacción del Usuario
Adopción Institucional
Barreras Técnicas
Alta satisfacción por la precisión y rapidez del proceso
Menor consistencia, dependiente de procesos manuales
Puede haber omisiones si no se actualizan capas
El proceso automatizado asegura una mayor consistencia en los resultados.
El modelo mejorado garantiza una base de datos más completa y actualizada en todo momento.
Satisfacción moderada, por el proceso más lento y menos preciso
Resistencia al Cambio
Alta adopción debido a la eficiencia y resultados consistentes
Pocas barreras técnicas, aunque requiere capacitación inicial
Baja resistencia, debido a los beneficios percibidos
Baja adopción, dependiente de los procesos ya conocidos
Barreras técnicas mínimas, ya que QGIS es ampliamente utilizado
Alta resistencia debido a la familiaridad con el proceso anterior
Los usuarios perciben una mayor satisfacción con el modelo automatizado debido a la rapidez y exactitud.
El modelo con PostGIS tiene una mayor probabilidad de ser adoptado por la institución debido a sus beneficios.
La principal barrera para PostGIS es la necesidad de capacitación en el nuevo sistema.
El cambio al modelo automatizado puede generar resistencia al inicio, pero los beneficios ayudan a superar esto.
Al comparar el PostGIS con el modelo anterior, se puede observar mejoras en la eficiencia del cálculo y el procesamiento de los datos, debido a la reducción en tiempos y costos operativos Así mismo, se optimizan áreas de precisión y exactitud geoespacial, al ser el modelo PostGIS, un sistema basado en criterios objetivos y consistentes, los resultados del
avalúo son de superior calidad. Si bien, el modelo QGIS mantiene resultados muy buenos, con la versión PostGIS se obtienen estimaciones más exactas, disminuyendo el riesgo de errores, Finalmente, al acoger la versión PostGIS, el trabajo de avalúo se beneficiaría con resultados precisos, seguros e inmediatos. Siendo necesario al iniciar el trabajo con la versión PostGIS el reforzamiento de dos importantes áreas como son la resistencia al cambio y capacitación del personal a cargo del trabajo de avalúo.
4.1.1 Agrupar por forma del predio
La tabla 14 resume la clasificación detallada de los predios según la relación entre el frente y el fondo, proporcionando una visión general de la distribución de estas propiedades en diversas categorías de la ordenanza, según los datos obtenidos en PostGIS
Tabla 14 Resultados de factor de forma
Fuente: Base de datos postgres (GADM, 2021).
4.1.2 Agrupar por factor Regularidad
La tabla 15 resume la clasificación detallada de los predios según su forma, proporcionando una visión general de la distribución de estas propiedades en diversas formas de la ordenanza, según los datos obtenidos en PostGIS
Tabla 15 Resultados de factor regularidad
Fuente: Base de datos postgres (GADM, 2021).
4.1.3 Agrupar por factor Superficie
La tabla16resume la clasificación detallada delosprediossegúnsutamaño,proporcionando una visión general de la distribución de estas propiedades en diversos grupos de la ordenanza, según los datos obtenidos en PostGIS.
Tabla 16 Resultados de factor Superficie
CONDICIÓN
Fuente: Base de datos postgres (GADM, 2021).
4.1.4 Agrupar por factor localización dentro de la manzana
La tabla 17 resume la clasificación detallada de los predios según su localización en la manzana, proporcionando una visión general de la distribución de estas propiedades en diversas ubicaciones de la ordenanza, según los datos obtenidos en PostGIS.
Tabla 17 Resultados de factor localización
LOCALIZACIÓN
Fuente: Base de datos postgres (GADM, 2021).
4.1.5 Agrupar por factor características del suelo.
La tabla 18 resume la clasificación detallada de los predios según su característica del suelo, proporcionando una visión general de la distribución de estas propiedades en diversos tipos de la ordenanza, según los datos obtenidos en PostGIS.
Tabla 18 Resultados factor características del suelo
CARACTERISTICAS
Fuente: Base de datos postgres (GADM, 2021).
4.1.6 Agrupar por factor uso de suelo del sector.
La tabla 19 resume la clasificación detallada de los predios según su uso del sector, proporcionando una visión general de la distribución de estas propiedades en diversos usos de la ordenanza, según los datos obtenidos en PostGIS
Tabla 19 Resultados del factor uso de suelo del sector
SECTOR
Fuente: Base de datos postgres (GADM, 2021).
4.1.7 Factor regeneración
Agrupar por Accesibilidad a servicios
La tabla 20 resume la clasificación detallada de los predios según la accesibilidad a los servicios, proporcionando una visión general de la distribución de estas propiedades en los servicios de la ordenanza, según los datos obtenidos en PostGIS.
Tabla 20 Resultados accesibilidad a servicios
Fuente: Base de datos postgres (GADM, 2021).
Agrupar por material de la vía principal
La tabla 21 resume la clasificación detallada de los predios según el material de la vía, proporcionando una visión general de la distribución de estas propiedades en los materiales de la ordenanza, según los datos obtenidos en PostGIS
Tabla 21 Resultados Material de la vía
MATERIAL
Fuente: Base de datos postgres (GADM, 2021).
Agrupar por Servicios complementarios
La tabla 22 resume la clasificación detallada de los predios según la accesibilidad a los servicios complementarios, proporcionando una visión general de la distribución de estas propiedades en los servicios de la ordenanza, según los datos obtenidos en PostGIS.
Tabla 22 Resultados servicios complementarios SERVICIOS
Fuente: Base de datos postgres del (GADM, 2021).
4.2 Análisis
Tras una exhaustiva exploración en el ámbito del catastro, los resultados obtenidos en el estudio revelanunavance significativoenla automatizacióndela gestiónde datosespaciales del cantón de Chone. El análisis demuestra la viabilidad de emplear funciones y procesos fundamentados en PostGIS para la determinación automatizada de variables influyentes en el cálculo del valor del suelo. No solo se limita a la singularidad del cantón de Chone, sino que se proyecta como una metodología replicable en otros cantones con catastros georreferenciados. Los resultados, presentados con destreza al cantón de Chone, evidencian un interés palpable en la integración de estos hallazgos en su base de datos, y despiertan un estímulo significativo para continuar explorando mecanismos que permitan la inclusión de más variables en este proceso innovador de valoración del suelo urbano. Este enfoque, sin duda, inaugura una perspectiva revolucionaria en la optimización de la gestión territorial mediante sistemas de información geográfica.
4.2.1 Análisis de los resultados geográficos
Entre los factores que se analizaron en la investigación, dos de ellos presentaron una alta concordancia de resultados: el factor forma y el factor superficie. La razón de esta coincidencia es que el Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del cantón de Chone utiliza el software QGIS con un plugin que automatiza el cálculo del área y la longitud de lascapasgeo_predioygeo_frente. Lasfiguras18,19,20y 21 muestranel resultadoobtenido con ambos métodos
Figura 18 Mapa Comparación de resultados factor forma Municipio
Figura 19 Mapa Comparación de resultados factor forma PostGIS
Figura 20 Mapa Comparación de resultados factor Superficie Municipio
Figura 21 Mapa Comparación de resultados factor Superficie PostGIS
Las figuras 18 y 19 muestran que el factor forma tiene un 94% de coincidencia entre los resultados obtenidos con el software QGIS y los realizados con funciones POSTGIS. Esto indica que el municipio optimiza el control de los cálculos geográficos al usar el plugin. La diferencia del 6% se debe a que en ocasiones no se actualiza alguna de las capas (predio o frente), lo que impide completar el proceso correctamente.
En las figuras 20 y 21, se muestra que el factor superficie tiene un 99% de similitud entre los resultados obtenidos con los dos métodos. Esto se debe a que la mayoría de los predios se ajustan a los rangos de la tabla de factor de superficie. En este caso, el proceso ya estaba parametrizado con el plugin de QGIS, por lo que no hubo mayor variación.
4.2.2 Análisis de resultados en relación con el predio
Losfactoresregularidad ylocalizacióndentrodelamanzana,que dependendelaapreciación del digitador, mostraron una diferencia significativa entre los resultados obtenidos con el municipio y los valores establecidos por la ordenanza; esto evidenció la eficiencia del proceso automatizado con PostGIS, que se basa en criterios objetivos y consistentes. Los mapas 7, 8, 9 y 10 ilustran el resultado obtenido con ambos métodos.
Figura 22 Mapa Comparación de resultados factor Regularidad Municipio
Figura 23 Mapa Comparación de resultados factor Regularidad PostGIS
Figura 24 Mapa Resultados factor localización dentro de la manzana Municipio
Figura 25 Mapa Comparación de resultados factor localización dentro de la manzana Municipio
Las figuras 22 y 23 muestran que el factor regularidad tiene una baja concordancia entre los resultados obtenidos con el municipio y los realizados con PostGIS. Esto se debe a que el municipio no aplica de manera uniforme los cuatro tipos de regularidad que establece la ordenanza, sino que los asigna según el criterio del digitador, lo que genera inconsistencias y errores.
Las figuras 24 y 25 y la tabla 14 muestran la confusión que existe con los factores de localización dentro de la manzana, especialmente con los casos de intermedio (dos calles) e intermedio (una calle). Esto se debe a que el municipio no tiene una metodología clara para identificarla ubicación de los predios dentro de la manzana, lo que puede afectarel valor del avalúo.
4.2.3 Análisis de intersección con capas
Los factores característicos del suelo y uso de suelo del sector, que dependen de la zonificación de las áreas, mostraron una diferencia significativa entre los resultados obtenidos con el municipio y los valores establecidos por la ordenanza. Esto se debe a que el proceso automatizado con PostGIS utiliza el centroide del predio para asignar el factor correspondiente según la intersección con las capas geo_caracteristicas_suelo y geo_uso_suelo_sector, mientras que el método manual del municipio se basa en la interpretación del digitador, lo que puede generar errores o inconsistencias. Las figuras 26, 27, 28, y 29 y las tablas 15 y 16 ilustran el resultado obtenido con ambos métodos.
Figura 26 Mapa Comparación de resultados factor características del suelo Municipio
Figura 27 Mapa Comparación de resultados factor características del suelo PostGIS
Figura 28 Mapa Comparación de resultados factor uso de suelo del sector Municipio
Figura 29 Mapa Comparación de resultados factor uso de suelo del sector PostGIS
Las figuras 26 y 27 y las figuras 28 y 29 muestran que los factores “características del suelo” y “uso de suelo 2 del sector” muestran una baja concordancia entre los resultados obtenidos con el municipio y los realizados con PostGIS. Esto se debe a que el proceso automatizado con PostGIS aplica los valores que establece la ordenanza para cada zona, mientras que el método manual del municipio puede variar según el criterio del digitador. En este caso, se observan diferencias entre los dos métodos que pueden afectar el valor del avalúo.
4.2.4 Análisis de vinculación con tramo
Los resultados relacionados con los tramosevidencian la eficiencia de la relación topológica entre las capas geo_frente y geo_tramo, ya que cada frente está asociado a un tramo y este tramo posee todas las propiedades de los servicios. Las figuras 30 a 36 ilustran el resultado obtenido con ambos métodos.
Figura 30 Mapa Comparación de resultados de Accesibilidad a servicios Municipio
Figura 31 Mapa Comparación de resultados de Accesibilidad a servicios PostGIS
Figura 32 Mapa Comparación de resultados de material vías Municipio
Figura 33 Mapa Comparación de resultados de material vías PostGIS
Figura 34 Mapa Comparación de resultados de servicios complementarios Municipio
Figura 35 Mapa Comparación de resultados de servicios complementarios PostGIS
Las Figuras 30 y 31, las figuras 32 y 33 y las figuras 34 y 35 muestran que los factores de accesibilidad a servicios, material de vías y servicios complementarios muestran una diferencia significativa entre los resultados obtenidos con el municipio y los realizados con PostGIS. Esto se debe a que el proceso automatizado con PostGIS asigna el factor correspondiente al tramo más cercano al frente, mientras que el método manual del municipio ingresa las variables de forma arbitraria. En este caso, se observan diferencias entre los dos métodos que pueden afectar el valor del avalúo.
Para lograr el objetivo general de la investigación de generar un modelo espacial que permitiera automatizar el cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos de la ciudad de Chone, Manabí, Ecuador, se implementó una metodología que combina técnicas de análisis espacial y sistemas de información geográfica (SIG). A través de la recopilación de datos geoespaciales relevantes y el desarrollo de algoritmos específicos, se ha creado un marco de trabajo que permite la automatización del proceso de valoración del suelo urbano.
Los objetivos específicos también se han abordado de manera integral. Primero, se generó la infraestructura de la base de datos necesaria para almacenar y gestionar la información geoespacial requerida para el cálculo del avalúo del terreno; esto incluyó la selección de variables pertinentes y la organización eficiente de los datos. También, se definieron los procesos topológicos necesariospara realizarel modeloespacial; estoimplicóla elaboración de algoritmos y la implementación de herramientas SIG que permitieran la manipulación y el análisis de datos geoespaciales con el fin de calcular de manera automatizada el avalúo del terreno.
De esta manera, los resultados obtenidos demuestran que los objetivos planteados en el primer capítulo de la investigación han sido alcanzados con éxito. Se ha desarrollado un modelo espacial funcional que permite calcular el avalúo del terreno de los predios urbanos en la ciudad de Chone de manera automatizada.
4.2.5 Discusión de resultados entorno a los indicadores de la aplicación generado para avalúo catastral en la ciudad de Chone- Manabí
La tabla de criterios, parámetros e indicadores genera un compendio de los beneficios aportados por el sistema de información geográfica (SIG) mejorado para el avalúo catastral
en la ciudad de Chone, Manabí, donde se compara el modelo SIG mejorado con el anteriormente aplicado.
En este sentido, se considera fundamental valorar la efectividad de las mejoras implementadas Los resultados manifiestan que el modelo mejorado reduce los errores de avalúo en un 30% por lo cual, en referencia a la precisión del avalúo, MAE y MAPE 15% asociado con el modelo anterior, es una garantía en su efectividad, mientras que sobre la exactitud del avalúo en la disminución en el MSE y la RMSE arrojaron el 15%. En la resistencia de los modelos topológicos, los datos topológicos también mejoraron en un 20%, se redujo las inconsistencias topológicas en un 10% y la integridad de los datos 10%, la disminuciónenel número de inconsistencias detectadas ycorregidas revela mayor fiabilidad del modelo SIG mejorado. En cuanto a la aplicación de métricas MAE y MAPE, MSE, RMSE como medidas de evaluación aplicadas en el análisis de información estadística, el estudio realizado por Mendoza (2023) está de acuerdo en que el análisis de diferencias MAE y MAPE, MSE, RMSE aporta significativamente a una mejor comparación de desempeño de diferentes modelos. En los diferentes casos valorados se pudo demostrar una correcta aplicación práctica del modelo mejorado.
En la categoría procesos, el modelo SIG mejorado en el tiempo promedio necesario para el avalúo se redujo en un 20%, el tiempo de proceso en un 10% y la opción eficiencia de costos operativos en 10%, implicando una mejor eficiencia y costos operativos, lo que convierte el modeloen más rentable. Así mismo, enladisponibilidad para la implementación del modelo SIGmejorado,entiempo ycomplejidad, se redujola temporalidadenun10% comparándolo con el modelo precedente. Coinciden estos resultados con la investigación de Cardona et al. (2020) para quienes es importante medir los tiempos en distintos escenarios, ya que minimizarlo en los procesos también representa beneficios en recursos monetarios, generando los proyectos mayores aceptación y satisfacción en los usuarios.
El SIG mejorado evidenció un avance total del 10% en adaptabilidad y alcance, logrando mejorar la adaptabilidad en un 5% y la integración de la información en un 5%, lo que demuestra su superioridad frente al modelo anterior. Según el criterio de Asensio (2022), se considera que la alternativa de digitalización de levantamiento de datos, en base a herramientas SIG es eficaz para solucionar inconvenientes, respondiendo con soluciones de
almacenamiento de gran cantidad de información, que benefician tanto a los técnicos de la institución como a la ciudadanía en general.
En el último ítem, en términos de la organización, sobre el grado de aceptación técnica y adopción dentro de la institución, se generó una mejora del 10% de desempeño, ya que el modelo SIG mejorado consiguió respuestas positivas del personal técnico, siendo la aceptación del modelo con cambios un 5% superior que el modelo con el que regularmente han trabajado. En la opción de aceptación institucional, el número de departamentos que implementó el modelo mejorado aumentó en un 5% en comparación con el periodo anterior, lo que demuestra unbuenacogimiento institucional. Enel ámbito de la resistencia a cambios y los retos pendientes, se observó una reducción global del 10% en comparación con la evaluación inicial, compuesta por una disminución del 5% en la resistencia a cambios y del 5% en los retos pendientes, lo que facilitó una transición hacia el nuevo modelo de manera más rápida y eficiente.
Sobre estos resultados, explican Vera et al., (2023) que, en los últimos años, el SIG se ha beneficiado con la disminución de costos en sistemas, hardware y software Por otro lado, el volumen de datos en formato digital procedente de organizaciones públicas, privadas o satélites, que el modelo maneja es cada vez más grande, así mismo, gracias a la innovación tecnológica, el modelo SIG posee sistemas muy potentes, algoritmos y operaciones muy complejos, por lo cual los servicios que oferta el sistema son cada vez más variados y complejos.
Vinculado a los resultados generados por los indicadores, se puede exponer que el modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG mejorado alcanza un predominio en las opciones consultadas en referencia al anteriormente aplicado, subrayando de esta forma la cantidad de cambios percibidos en el modelo mejorado, lo que estará impactando positivamente en las gestiones de cálculos de los predios urbanos en la ciudad de Chone, provincia de Manabí. De esta manera, se logra un impacto positivo en el personal técnico, distintos departamentos y la institución en general.
4.2.6 Respuesta a las preguntas de investigación
Durante el desarrollo de esta investigación, se encontraron respuestas concretas y positivas a las preguntas definidas en el capítulo 1. Durante el análisis y desarrollo de la metodología
de los algoritmos SIG, se logró automatizar las variables relacionadas con el valor del suelo mediante procesos espaciales. A continuación, se proporcionarán respuestas a los planteamientos iniciales:
Pregunta 1.- ¿Cómo se podrán automatizar todos los factores que intervienen en el cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos de la ciudad de Chone?
Para lograr la automatización de los diversos factores involucrados en el cálculo del avalúo del terreno de los predios urbanos en la ciudad de Chone, se emprendió un meticuloso proceso de recopilación de toda la información disponible en el municipio. La información obtenida se sometió a un proceso de edición, abordando cuidadosamente los errores topológicos identificados. Posteriormente,se incorporaron estos datos editados enla base de datos. A través de funciones específicas, se logró la automatización de los factores que intervienen en la valoración del terreno de los predios urbanos de la ciudad de Chone.
Pregunta 2.-¿Será posible contar con la base de datos que posibilite automatizar el proceso del cálculo del avalúo del terreno?
La posibilidad de contar con una base de datos que facilitara la automatización del proceso de cálculo del avalúo del terreno se materializó mediante significativas modificaciones en la estructura de la base de datos. Se estableció un esquema geoespacial (Schemas) en PostgreSQL, agrupando las tablas geográficas para mantener un orden sistemático. Se crearon diversas tablas, tales como geo_acera_bordillo, geo_calle, geo_carac_suelo, geo_frente, geo_predio, geo_servicio, geo_tramo y geo_uso_suelo. Esta estructura permitió la automatización de los factores implicados en la valoración del suelo en el área de estudio de manera eficiente.
Pregunta 3.-¿Qué procesos topológicos necesita la información gráfica para poder realizar los cálculos de cada uno de los factores que intervienen en el cálculo del avalúo de terreno?
La realización de cálculos automáticos para cada uno de los factores en la valoración del terreno exigió laimplementaciónde procesostopológicosenla informacióngráfica.Se llevó a cabo una exhaustiva modificación de la capa predio, identificando y corrigiendo errores topológicos con la ayuda de QGIS. Se aplicaron reglas específicas, eliminando
superposiciones, saltos, geometrías múltiples y geometrías no válidas como se ve en la tabla 23:
Tabla 23 Errores de topología encontradas en la capa predio
REGLA
No debe superponer
4,693 errores
No debe tener saltos 1,787 errores
No debe tener geometría múltiple
No debe tener geometría no válida
16 errores
93 errores
Además, se desarrolló un script para la eliminación de vértices no representativos y la optimizacióndelacreacióndelinderos.Para lascapasde geo_calles,se garantizóla creación de vértices en cada intersección, y se aseguró que las capas de zonas cubrieran la totalidad de los predios.
Pregunta 4.- ¿Cuántos datos necesitaría para lograr automatizar el proceso del cálculo del avalúo del terreno?
El proceso de automatización requirió la obtención de datos esenciales, para lo cual se solicitó al Gobierno Autónomo Descentralizado (GAD) el Plan de Regulación y Uso de Suelo del cantón (PUGS). A partir de la cartografía contenida en este plan, se generaron capascrucialescomouso de suelo,límite urbano, cobertura de servicios y vías, que sirvieron como base para la creación de las capas necesarias para la automatización. Además, se empleó la ortofoto proporcionada por el GAD para editar las capas restantes, como
geo_acera_bordillo, y abordar la edición de los errores topológicos identificados en el proceso. Este enfoque integral permitió obtener los datos necesarios para llevar a cabo la automatización de manera efectiva.
De acuerdo con los resultados obtenidos, la hipótesis afirmativa de que la implementación de un modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG para la ciudad de Chone, Manabí, Ecuador, utilizando PostGIS y bases de datos relacionales vinculadas geoespacialmente, es efectiva y beneficiosa, se valida. Además, los hallazgos demuestran la eficiencia y precisión de este enfoque al facilitar la automatización de los factores que intervienen en la valoración del suelo urbano, comparado favorablemente con los métodos manuales actuales en términos de consistencia y precisión. Por tanto, las respuestas a las preguntas de investigación inicialmente planteadas confirman la viabilidad y eficacia del modelo propuesto, respaldando así su utilidad para mejorar la gestión catastral y garantizar una valoración precisa y coherente del suelo urbano en el cantón de Chone.
Pregunta 5.- ¿Cuál modelo espacial mejorado tiene mayor precisión y exactitud del avalúo del terreno?
La precisión y exactitud del avalúo del terreno generado por el modelo de valoración de suelo urbano masivo mediante SIG utilizando PostGIS se comparó la exactitud empleando métricas como Error Medio Absoluto (MAE) que deduce el error o la media de las diferenciasabsolutasentrelosvaloresseñaladosylosreales;el Porcentaje de Error Absoluto Medio (MAPE) indica el error absoluto en porcentajes facilitando la comparación entre diversidad de datos, y la precisión por medio del Error Cuadrático Medio (MSE), contribuye con el cálculo del promedio de los errores al cuadrado y la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) repone la métrica a los datos originales por medio de la interpretación precisa del modelo. Todas estas métricas brindaron la valoración del modelo mejorado, ayudando en la identificación de posibles errores.
Pregunta 6.- ¿Cuál es el impacto de la implementación del modelo espacial mejorado en términos de eficiencia operativa y aceptación institucional?
El impacto en la implementación del modelo espacial mejorado es positivo, consiguiendo una destacada disminución en el tiempo, operatividad y costos, relacionados con los procesosde avalúodel suelourbano.El modelomejoradopresentóunamejorcapacidadpara
gestionar gran cantidad de datos sin disminuir el rendimiento, se destaca la versatilidad en la integración, superando barreras y resistencia a cambios en el ámbito técnico y administrativo, siendo bien recibido por la institución pública en general.
CAPITULO V
5. Conclusiones y recomendaciones
5.1 Conclusión
La correcta valoración del terrenode losprediosurbanosde cualquiermunicipiose beneficia de los resultados que se obtienen al trabajar con bases de datos relacionales vinculadas geos espacialmente. Esta investigación demuestra que se puede crear una base de datos con PostGIS y ejecutar funciones que asignan de manera automática los factores al predio para calcular y realizar la fórmula de valoración de suelo. PostGIS se utilizó no solo por ser una base de datoslibre, sinopor sualta capacidad de procesamiento yfidelidad de los resultados, demostrando que se puede utilizar en cualquier municipio, siempre y cuando los datos cumplan con cierto grado de precisión y con reglas topológicas para poder realizar los procesos
En el procedimiento de valoración del modelo SIG mejorado para el avalúo catastral en la ciudad de Chone, Manabí, basado en criterios, parámetros e indicadores, se ha evidenciado un avance significativo en comparacióncon el modelo precedente. El modelo implementado con PostGIS ha brindado beneficios tanto al departamento de catastros como a la institución pública y a los usuarios finales. En términos de precisión y exactitud, el modelo ha demostrado una reducción notable de errores en los avalúos, incrementando la confiabilidad de los valores generados. Además, el nuevo modelo ha mostrado una mayor resistencia y confianza en la gestión de la información, disminuyendo las inconsistencias topológicas y aumentando la eficiencia y eficacia de los procesos.
El uso de PostGIS ha mejorado la rentabilidad del proceso al reducir costos y facilitar el manejoeficiente de datos en grandes volúmenes, resultandoen una aceptación positiva tanto por parte del personal técnico como de la institución en general; esto ha contribuido a una menor resistencia a la adopción del nuevo modelo en el proceso de avalúo catastral en la ciudad de Chone. Por tanto, la evaluación comparativa general muestra que el modelo mejorado es técnicamente superior al modelo anterior, consolidando su utilidad en el contexto de la valoración catastral.
5.2 Resumen de los hallazgos más importantes
La implementación de una base de datos estructurada y topológicamente relacionada espacialmente se presenta como un desafío aparentemente complejo; sin embargo, esta infraestructura resulta crucial para que los municipios puedan aprovechar las funciones de PostGIS. Estas funciones permiten la automatización de la mayoría, si no de todas, las variables de una ficha de levantamiento catastral.
Durante la investigación, se llevó a cabo el proceso de 7 de los 8 factores que influyen en la fórmula de valoración del suelo, asignándolos automáticamente al editar o crear un predio.
Al comparar estos resultados con los métodos manuales actualmente empleados por el municipio, se evidenció que la ejecución manual propicia errores que pueden afectar significativamente la valoración del avalúo, con posibles repercusiones en los impuestos municipales.Estehallazgodestacalaimportancia de la automatización enlagestióncatastral para garantizar una valoración precisa y consistente del suelo, evitando posibles variaciones indebidas en los impuestos asociados.
5.3 Recomendaciones
La información geográfica no se limita simplemente a la ubicación de un terreno; su procesamiento implica la ejecución de procesos topológicos para garantizar la integridad de los datos. Estos procesos incluyen asegurar que no haya superposición entre predios, evitar saltos o huecos entre ellos, eliminar vértices en el mismo lugar o ángulos significativos, y evitar geometría múltiple o no válida.
En esta investigación, se lograron abordar satisfactoriamente 7 de los 8 factores necesarios para la fórmula de valoración, dejando pendiente el factor topografía. Para automatizar este proceso, se sugiere ajustar las opciones según la pendiente, como se detalla en la tabla 24 en anexos. Es importante medir la pendiente desde el nivel de la vía, considerando tanto ascensos como descensos.
Se recomienda al Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del cantón de Chone continuar investigando el desarrollo de nuevas funciones que posibiliten la automatización de más variables, incluyendo la valoración de construcción. Además, se sugiere explorar el
uso de inteligencia artificial para analizar fotografías en campo y asignar variables relacionadas con la descripción de materiales de construcción y acabados.
Dada la falta de parámetros claros en Ecuador para las valoraciones urbanas y rurales municipales, se insta a establecer normativas que unifiquen estos criterios. Esto no solo facilitará la unificación de la base de datos, sino que también contribuirá a tener una estimación precisa y fomentará el crecimiento del sector inmobiliario en el país.
6. Referencias bibliográficas
CAPITULO VI
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Tabla 24 Propuesta de factor topología PENDIENTE