Sistematización de la información de catastro utilizando POSTGRESQL-POSTGIS. Aplicación al análisis de usos del suelo urbano en Alcalá de Henares, España
Identifiers
Permanent link (URI): http://hdl.handle.net/10017/59669DOI: 10.3989/estgeogr.2022106.106
ISSN: 0014-1496
Date
2022-06-14Funders
Ministerio de Economía, Industria y Competitividad
Bibliographic citation
Estudios Geográficos, 2022, v. 83, n. 292, p. 098-
Keywords
SQL-Lenguaje de consulta estructurada
Catastro
Parcela catastral
Manzana urbana
Agregación espacial
SQL-Structured Query Language
Cadastre
Cadastral parcel
Urban block
Spatial aggregation
Project
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/CSO2017-86914-C2-2-P/ES/SIMULACION DE ESCENARIOS COLABORATIVOS PARA INTEGRAR POLITICAS DE TRANSPORTE URBANO SOSTENIBLE Y USOS DEL SUELO/TRANS-URBAN
Document type
info:eu-repo/semantics/article
Version
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
© CSIC
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El Catastro constituye una fuente de información de gran relevancia en los estudios de ámbito urbano e intraurbano. Ofrece información espacial detallada y precisa, de gran utilidad para apoyar la toma de decisiones en los procesos de planificación y ordenación territoriales. No obstante, en muchas ocasiones su uso se ve limitado por la exigencia de tener conocimiento, más o menos avanzado, de su estructura, contenido, relaciones entre los bancos de datos, etc. y, sobre todo, por ciertas dificultades técnicas en su obtención, tratamiento y adaptación que suponen importantes inversiones de tiempo y recursos. En este trabajo se propone una metodología específica para una explotación más ágil y eficiente del contenido del Catastro. Basada en consultas a la componente alfanumérica de los datos catastrales, utilizando PostgreSQL-PostGIS, para alimentar la tabla de atributos asociada a la cartografía vectorial de parcelas catastrales, se ha aplicado, a modo de ejemplo, al análisis de los usos del suelo en la ciudad de Alcalá de Henares (Comunidad de Madrid). Los resultados a nivel de parcela permiten identificar la distribución de usos del suelo en la ciudad, la especialización de áreas en unos usos determinados, los principales ejes comerciales, etc. A pesar de las limitaciones, se trata de una propuesta suficientemente concreta, pero a la vez abierta, y aplicable en cualquier área de estudio, lo que podría facilitar y potenciar la utilización de este tipo de información en diversos ámbitos del análisis urbano, en los que se precise de un elevado nivel de detalle de la información espacial. The Cadastre is a highly relevant source of information for urban and intraurban studies. It offers detailed and precise spatial information that is very useful to support decision-making in planning and spatial planning processes. However, many times, its use is limited by the need for more or less advanced knowledge of the structure, content, relationships between databases, etc. and, above all, due to certain technical difficulties in obtaining it, processing it and adapting it, which involve significant investments of time and resources. This paper proposes a specific methodology for a more agile and efficient use of the Cadastre’s content. Based on queries to the alphanumeric component of the cadastral data, using PostgreSQL-PostGIS, to feed the table of attributes associated with the vector cartography of cadastral parcels, it has been applied, as an example, to the analysis of land use in the city of Alcalá de Henares (Community of Madrid). The results at parcel level make it possible to identify the distribution of land uses in the city, the specialisation of areas in certain uses, the main commercial axes, etc. Despite its limitations, it is a sufficiently specific proposal, but at the same time open and applicable to any area of study, which could facilitate and enhance the use of this type of information in various areas of urban analysis, where a high level of detail of spatial information is required.
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