Tal y como anunciamos en un anterior post, vamos a describir los fundamentos de la metodología desarrollada conjuntamente por la Asociación gvSIG y la Universidad de Nueva York (NYU) en el marco del proyecto “Monitoring Global Urban Expansion”, para la evaluación de la calidad de tramas urbanas.

Métricas

El objetivo de la metodología es la medición de las siguientes características:

• Áreas y porcentajes ocupados por los distintos usos de suelo.
• Proporción de espacio dedicado a calle.
• Distribución de anchos de calle.
• Tamaño medio de bloque.
• Densidad de Intersecciones.
• Facilidad para desplazarse a pie.
• Tamaño típico de parcelas.
• Acceso a vías arteriales.

Todas estas características se obtuvieron a partir de cartografía vectorial con la ayuda de algoritmos de geoprocesamiento. El primer paso, por tanto, fue el de generar la cartografía necesaria. Para ello se utilizó la herramienta libre de mapeo del proyecto OpenStreetMap, JOSM y como principales fuentes de datos se utilizaron imágenes satélite de Bing y Mapbox.

Muestreo

Dado que digitalizar las ciudades en toda su extensión hubiera sido demasiado costoso se planteó la utilización de técnicas de muestreo. Para la generación de las muestras se utilizó una secuencia semialeatoria Halton, la cual tiene la ventaja sobre secuencias aleatorias puras de que tiene una mejor cobertura espacial sin dejar de ser aleatoria, lo que es muy importante desde el punto de vista estadístico.

Sobre cada uno de los puntos de la secuencia que caen dentro de la zona de estudio se generó un círculo con una superficie de 10 hectareas, al cual llamamos locale, sobre los cuales se centra el análisis. Cabe destacar que cada locale tiene un identificador único para todo el planeta con la idea de que sirvan de base para posteriores estudios.

En función del tamaño del área de estudio se utilizaron dos densidades de muestras distintas: para áreas de estudio menores de 25Km2 se generaron 4 muestras por Km2 mientras que para áreas mayores la densidad de las muestras fue de una por Km2.

Clasificación de Usos del Suelo

Previamente a la digitalización se estableció la clasificación de usos del suelo, la cual incluyó las siguientes categorías:

1. Open Space. Se refiere en general a cualquier área no construida. En particular incluye:
   – Campo abierto.
   – Bosques.
   – Campos de cultivo.
   – Parques.
   – Masas de agua.
2. Non-Residential. Incluye áreas construidas de uso no residencial como por ejemplo:
   – Zonas industriales.
   – Estaciones de tren y autobús.
   – Aeropuertos.
   – Escuelas, institutos y universidades.
   – Centros comerciales.
3. Residential. Para las áreas residenciales se establecieron 4 subcategorías en función de su estado de evolución y considerando los siguientes factores principales: homogeneidad de las estructuras, regularidad de la red de calles y calidad de las infraestructuras.
   1. Atomistic: áreas que se desarrollaron sin planeamiento previo.
   2. Informal Land Subdivision: áreas planificadas pero con una infraestructura deficiente (falta de aceras y asfalto principalmente).
   3. Formal Land Subdivision: similar a la anterior pero con infraestructura completa.
   4. Housing Project: áreas donde las estructuras son homogéneas a causa de que fueron desarrolladas en base a un mismo proyecto. Puede incluir desde torres de apartamentos a urbanizaciones masivas de viviendas unifamiliares.

Digitalización

Para cada una de las muestras se digitalizaron los siguientes elementos:

• Locale Boundary. Es el círculo en sí mismo excepto cuando se da un solape entre círculos, en cuyo caso el segundo círculo según el orden de la secuencia se recorta. De este elemento se obtiene la superficie total del locale.
• Blocks. Contorno de todos los bloques que caen dentro del locale, separando así el espacio calle del espacio bloque. Además se identificaron los usos del suelo de todos los bloques y se etiquetaron de acuerdo con su categoría.
• Plot Measurements. En aquellos bloques en los que se podía identificar claramente el tamaño de las parcelas y este era regular se tomaron mediciones de anchos y profundidades de las parcelas. Este elemento solo se generó en aquellos locales que contenían bloques de tipo Residential – Informal Subdivision y Residential – Formal Subdivision.
• Road Medians. Ejes de calle alrededor de todos los bloques que intersecan con la locale boundary o están completamente incluidos en ella.

Representatividad de la muestra

Para garantizar la representatividad de las muestras se procedió de la siguiente forma: se digitalizó un conjunto inicial de 40 locales; posteriormente se calcularon las métricas, los valores medios y, mediante un test estadístico diseñado a tal efecto, sus respectivos niveles de confianza; mientras no se alcanzó un alto grado de confianza en las principales métricas, se continuó digitalizando locales.

Digitalización de las Vías Arteriales

En paralelo a la digitalización de los locales se llevó a cabo la digitalización de todas las vías arteriales de cada ciudad, es decir, todas aquellas vías de más de 18m de ancho que están conectadas entre sí.

Obtención de las métricas

Una vez digitalizados todos los elementos necesarios se procedió a calcular las métricas mediante dos algoritmos programados en Python.