Cuantos asentamientos informales existen?
El registro consolida evidencia territorial para dimensionar con mayor precision la magnitud del fenomeno urbano informal.
Observatorio Territorial
Registro de asentamientos informales
REGISTRO DE ASENTAMIENTOS INFORMALES
El RAI es una herramienta tecnica desarrollada para identificar, georreferenciar y caracterizar los asentamientos informales ubicados en los 10 nodos urbanos mas importantes del pais.
Este registro forma parte de las acciones impulsadas en el marco de la Politica de Mejoramiento Integral de Barrios (PMIB) y permite generar informacion confiable sobre estos territorios, contribuyendo a mejorar la planificacion de intervenciones publicas.
Cobertura
10 nodos urbanos
Priorizados para analisis territorial, validacion tecnica y planificacion de intervenciones.
Enfoque
Datos + territorio
Registro tecnico, georreferenciacion y caracterizacion para decisiones publicas mejor fundamentadas.
PMIB
Informacion confiable para planificar acciones en asentamientos informales.
El RAI articula trabajo comunitario, evidencia geoespacial y analisis institucional para fortalecer la toma de decisiones.
Preguntas clave
El RAI permite responder preguntas clave como:
Donde estan ubicados?
La georreferenciacion permite visualizar su localizacion estrategica dentro de los nodos urbanos priorizados del pais.
Cuales son sus principales caracteristicas y condiciones?
El levantamiento tecnico y comunitario identifica rasgos sociales, fisicos y territoriales para orientar la intervencion publica.
Mensaje institucional
A partir de esta informacion, se construye una base de datos actualizada y un mapa con poligonos georeferenciados que apoya la toma de decisiones, la planificacion territorial y la priorizacion de acciones en los asentamientos.
Metodologia
Metodologia del Registro de Asentamientos Informales
Asi se realiza el proceso de identificacion, registro y analisis de asentamientos informales en el pais.
01
Etapa 01
PREPARACION
- Acercamiento con gobiernos locales y organizaciones comunitarias.
- Construccion colectiva de listados preliminares de comunidades que cumplen con las caracteristicas de asentamientos informales.
- Validacion del listado preliminar desde oficina utilizando herramientas tecnicas, incluyendo modelos de prediccion desarrollados con el apoyo del Banco Mundial.
02
Etapa 02
REGISTRO
- Coordinacion de visitas de campo con el apoyo de gobiernos locales y liderazgos comunitarios.
- Delimitacion del poligono del asentamiento mediante grupos focales con referentes comunitarios.
- Levantamiento de informacion a nivel de asentamiento a traves de grupos focales comunitarios.
03
Etapa 03
PROCESAMIENTO
- Limpieza, tabulacion y procesamiento de la informacion recopilada.
- Analisis de los resultados obtenidos durante la etapa de registro.
04
Etapa 04
DIFUSION
- Publicacion de resultados a traves del Observatorio Territorial de Asentamientos Informales.
- Devolucion de la informacion mediante reuniones institucionales.
- Priorizacion de asentamientos para proyectos, programas e iniciativas en el marco de la Politica de Mejoramiento Integral de Barrios.
Registro territorial
El Registro recopila y sistematiza información sobre:
📍 Ubicación y delimitación del territorio
🏠 Cantidad de viviendas habitadas
📄 Porcentaje aproximado de viviendas con título de propiedad
🛣 Condiciones de calles y equipamiento urbano
💧 Acceso y regularidad de los servicios básicos
🔐 Percepción de seguridad en la comunidad
👥 Nivel de organización y participación comunitaria
⚠️ Identificación de riesgos ambientales y estructurales
🏛 Presencia de instituciones públicas y organizaciones sociales
📑 Programas sociales gubernamentales implementados en el territorio
Análisis geoespacial
Identificación de asentamientos informales mediante análisis geoespacial respaldado por el Banco Mundial
Identificar comunidades informales a gran escala requiere combinar conocimiento territorial local, datos espaciales globales y análisis geoespacial.
Nuestro equipo participa en la interpretación de información geoespacial, la generación de muestras y la validación territorial del proceso, preparando los datos espaciales necesarios para el análisis.
Estos datos son utilizados por modelos de aprendizaje automático desarrollados y operados por el Banco Mundial, los cuales analizan imágenes satelitales para identificar áreas con alta probabilidad de presentar características asociadas a asentamientos informales.
Cobertura analítica
Conocimiento territorial + datos espaciales
Interpretación, validación y preparación de insumos para el análisis geoespacial aplicado al territorio.
Banco Mundial
Modelos de aprendizaje automático aplicados sobre imágenes satelitales para identificar áreas con mayor probabilidad de informalidad urbana.
Proceso
# NUESTRO PROCESO
1.
Etapa 1.
Identificación de áreas de interés
Delimitar “En dónde” debería iniciar el análisis.
Las áreas prioritarias de análisis, son los 10 nodos urbanos más importantes de Guatemala, los cuales se identificaron utilizando la capa Global de Asentamientos humanos (GHSL, por sus siglas en inglés) desarrollada por la Comisión Europea en el marco del programa espacial de la Unión Europea*. Este conjunto de datos representa la distribución de las zonas pobladas a nivel global, derivadas del análisis de imágenes satelitales.
2.
Etapa 2.
Identificación inicial de comunidades
En cada nodo, se identifican comunidades mediante el trabajo conjunto con gobiernos locales y referentes comunitarios, sumado al análisis de información territorial para localizar asentamientos precarios.
Este paso permite incorporar conocimiento territorial y referencias locales, incluyendo comunidades que pueden no estar representadas en registros oficiales o bases de datos disponibles.
3.
Etapa 3.
Elaboración de muestras geoespaciales.
A partir de la interpretación de imágenes satelitales, análisis geoespacial y la recolección de información territorial, se generan muestras de entrenamiento representativas de distintos tipos de áreas pobladas.
4.
Etapa 4.
Análisis y validación del modelo predictivo
Las muestras geoespaciales elaboradas por nuestro equipo se utilizan para entrenar y ejecutar un modelo de aprendizaje automático (Machine Learning) desarrollado y operado por el Banco Mundial.
Este modelo analiza imágenes satelitales para identificar áreas con características espaciales típicas de comunidades informales, generando mapas de probabilidad que apoyan en la identificación de comunidades y el análisis territorial.
*Fuente de la capa de nodos urbanos GHSL:
Pesaresi, M., Schiavina, M., Politis, P., Freire, S., Krasnodębska, K., Uhl, J. H., … Kemper, T. (2024). Advances on the Global Human Settlement Layer by joint assessment of Earth Observation and population survey data. International Journal of Digital Earth, 17(1).