¿Qué papel juega la inteligencia artificial en el catastro multipropósito?
El Departamento Nacional de Planeación afirmó que la inteligencia artificial será clave para alcanzar las metas del Gobierno en cuanto a la actualización del catastro multipropósito. ¿Cómo funciona?
La sonada inteligencia artificial está en todas partes, incluso el equipo de Catastro Multipropósito (de la Dirección de Ordenamiento Territorial del Departamento Nacional de Planeación) la está usando para actualizar la información catastral.
El Catastro Multipropósito fue uno de los compromisos adquiridos en el Acuerdo de Paz, es esencial para la inversión social y también está contemplado en el Plan Nacional de Desarrollo. La falta de información predial, entre otras cosas, impide que tributen quienes podrían y deberían hacerlo y esto implica menos recursos para temas como la inversión social en el campo.
Expertos en información geoespacial conocieron los avances del programa piloto en el que se usa inteligencia artificial para “recolectar información vectorial básica que es insumo para el proceso de actualización catastral” durante el encuentro ‘Sistemas de información geográfica: generando evidencias con datos geográficos’, que realizó en Bogotá.
El Departamento Nacional de Planeación (DNP) explicó que con un algoritmo se utilizan imágenes satelitales para detectar y segmentar vías, construcciones, cercas, muros y manzanas, “que son vectores requeridos en los procesos de actualización catastral multipropósito”. El piloto lo adelanta el DNP y el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD).
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“El uso de la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías geoespaciales mejoran los procesos de captura de los elementos del territorio que apoyan la implementación del catastro multipropósito. Además, estos avances tecnológicos permiten disminuir tiempos y costos en la producción de estos insumos empleados en la actualización catastral”, afirmó Antonio Avendaño, director de la Dirección de Ordenamiento Territorial del DNP.
Los delegados del DNP resaltaron la importancia del uso de estos algoritmos, que pueden emplearse de manera masiva con resultados que tienen entre el 70 % y el 94 % de precisión en la detección de vectores de la cartografía básica catastral, además se pueden reutilizar para desarrollar procesos de actualización sin construir nuevos algoritmos.
“Fomentar el uso de métodos indirectos para el levantamiento de información cartográfica y catastral, por medio de algoritmos de inteligencia artificial y nuevas tecnologías geoespaciales, aportará en gran medida a alcanzar la meta propuesta por el actual Gobierno de tener un catastro con enfoque multipropósito actualizado para el país y brindar herramientas tecnológicas que faciliten su sostenibilidad en el tiempo”, explicó Óscar Gil, coordinador técnico del equipo de Catastro Multipropósito del DNP.
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El DNP señaló que este proceso emplea como insumo base las ortoimagenes (imágenes satelitales que tiene unas correcciones geométricas y espectrales) en una extensión máxima de 100 kilómetros cuadrados.
Un algoritmo (que ha sido entrenado con las características del elemento a reconocer sobre la imagen) digitaliza y genera la salida gráfica a través de inteligencia artificial, reemplazando el proceso manual que generalmente se realiza con personal y software específicos.
En el trabajo piloto se empleó como insumos base la información cartográfica existente del departamento de Boyacá generada por el IGAC.
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La sonada inteligencia artificial está en todas partes, incluso el equipo de Catastro Multipropósito (de la Dirección de Ordenamiento Territorial del Departamento Nacional de Planeación) la está usando para actualizar la información catastral.
El Catastro Multipropósito fue uno de los compromisos adquiridos en el Acuerdo de Paz, es esencial para la inversión social y también está contemplado en el Plan Nacional de Desarrollo. La falta de información predial, entre otras cosas, impide que tributen quienes podrían y deberían hacerlo y esto implica menos recursos para temas como la inversión social en el campo.
Expertos en información geoespacial conocieron los avances del programa piloto en el que se usa inteligencia artificial para “recolectar información vectorial básica que es insumo para el proceso de actualización catastral” durante el encuentro ‘Sistemas de información geográfica: generando evidencias con datos geográficos’, que realizó en Bogotá.
El Departamento Nacional de Planeación (DNP) explicó que con un algoritmo se utilizan imágenes satelitales para detectar y segmentar vías, construcciones, cercas, muros y manzanas, “que son vectores requeridos en los procesos de actualización catastral multipropósito”. El piloto lo adelanta el DNP y el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD).
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“El uso de la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías geoespaciales mejoran los procesos de captura de los elementos del territorio que apoyan la implementación del catastro multipropósito. Además, estos avances tecnológicos permiten disminuir tiempos y costos en la producción de estos insumos empleados en la actualización catastral”, afirmó Antonio Avendaño, director de la Dirección de Ordenamiento Territorial del DNP.
Los delegados del DNP resaltaron la importancia del uso de estos algoritmos, que pueden emplearse de manera masiva con resultados que tienen entre el 70 % y el 94 % de precisión en la detección de vectores de la cartografía básica catastral, además se pueden reutilizar para desarrollar procesos de actualización sin construir nuevos algoritmos.
“Fomentar el uso de métodos indirectos para el levantamiento de información cartográfica y catastral, por medio de algoritmos de inteligencia artificial y nuevas tecnologías geoespaciales, aportará en gran medida a alcanzar la meta propuesta por el actual Gobierno de tener un catastro con enfoque multipropósito actualizado para el país y brindar herramientas tecnológicas que faciliten su sostenibilidad en el tiempo”, explicó Óscar Gil, coordinador técnico del equipo de Catastro Multipropósito del DNP.
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El DNP señaló que este proceso emplea como insumo base las ortoimagenes (imágenes satelitales que tiene unas correcciones geométricas y espectrales) en una extensión máxima de 100 kilómetros cuadrados.
Un algoritmo (que ha sido entrenado con las características del elemento a reconocer sobre la imagen) digitaliza y genera la salida gráfica a través de inteligencia artificial, reemplazando el proceso manual que generalmente se realiza con personal y software específicos.
En el trabajo piloto se empleó como insumos base la información cartográfica existente del departamento de Boyacá generada por el IGAC.
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