SIG con R

Análisis espacial urbano con R y OpenStreetMap

La disponibilidad de áreas verdes urbanas es un indicador clave para la calidad de vida, la salud pública y la resiliencia climática de las ciudades.
En este artículo presento un flujo de trabajo reproducible en R para identificar, cuantificar y mapear las áreas verdes dentro de la ciudad de Cali, combinando límites oficiales con información abierta proveniente de OpenStreetMap (OSM).

El objetivo no es solo hacer un mapa “bonito”, sino calcular un indicador espacial sólido: la proporción del área urbana cubierta por zonas verdes.

🧰 1. Preparación del entorno de trabajo

El análisis se desarrolla completamente en R, utilizando un conjunto de librerías especializadas en datos espaciales, visualización y manejo reproducible de rutas:

Este stack permite:

• trabajar con geometrías vectoriales modernas (sf),
• consultar directamente OpenStreetMap (osmdata),
• realizar operaciones espaciales robustas (terra),
• y producir cartografía publicable (ggplot2, ggspatial).

El uso de here asegura que el proyecto sea portable y reproducible, una práctica fundamental en análisis espaciales profesionales.

🗺️ 2. Carga y preparación de los límites oficiales

El análisis parte de shapefiles oficiales de:

• barrios urbanos,
• corregimientos.

Estos límites definen el universo espacial válido del estudio.

🌳 3. ¿Dónde están las áreas verdes en OpenStreetMap?

A diferencia de los catastros oficiales, OpenStreetMap no tiene una única capa de “zonas verdes”.
Estas áreas están distribuidas en múltiples etiquetas (tags), entre ellas:

• leisure: parques, jardines, zonas recreativas,
• landuse: bosques, praderas,
• natural: vegetación natural.

Para manejar esta complejidad, se define una función personalizada que:

1. consulta OSM por tipo de cobertura,
2. descarga los polígonos,
3. los proyecta correctamente,
4. y los recorta al límite oficial de Cali.

✂️ 4. Recorte espacial: solo lo que está dentro de Cali

Una vez descargados los polígonos desde OSM, se realiza una intersección espacial:

Este paso es fundamental porque:

• evita sobreestimar áreas,
• elimina elementos periféricos,
• asegura métricas coherentes con la ciudad real.

Sin recorte espacial, las métricas urbanas no son defendibles.

🧩 5. Integración de todas las áreas verdes

Las distintas capas provenientes de OSM se limpian y se unen en una sola geometría temática:

Cada polígono conserva:

• su identificador,
• la clave OSM (key),
• el tipo de cobertura (value).

Esto permite auditoría, análisis posterior y extensiones del estudio.

📐 6. Cálculo de la cobertura verde urbana

Con todas las áreas integradas, se calcula el indicador central del anál

Este valor representa el porcentaje del área total de la ciudad cubierto por zonas verdes, un indicador ampliamente utilizado en:

• planeación urbana,
• estudios de sostenibilidad,
• análisis de adaptación al cambio climático.

Aquí pasamos de la cartografía descriptiva a un resultado cuantitativo interpretable.

🗺️ 7. Cartografía final de las áreas verdes

El resultado se presenta mediante un mapa claro y sobrio, pensado para comunicación académica y técnica:

Vídeo tutorial donde explicamos todo esto:

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