Hace tiempo que tenía pendiente probar Builder, la nueva herramienta de CARTO. Junto a una gran cantidad de cambios en la interfaz y en el flujo de trabajo, a los que habrá que ir poco a poco acostumbrándose, existen dos novedades que hacen de Carto la empresa más potente a día de hoy  que aplicada el modelo SaaS al ámbito de los ‘mapas’. La primera novedad es la  la incorporación de asistentes para la realización de análisis espaciales y la segunda la posibilidad de añadir a nuestros mapas  aplicaciones o complementos (widgets) basados en los datos disponibles.

En el antiguo Editor podrían realizar mediante consultas SQL y funciones espaciales gran cantidad de análisis derivados de nuestros datos geográficos. Toda esta potencialidad es ahora bastante más accesible con Builder. Gracias a un conjunto de asistentes gráficos, el usuario puede crear de forma rápida complejos procesos espaciales como identificar lugar central, generación de líneas a partir de puntos, áreas de influencia, filtrado, análisis cluster... Para más información sobre estos procesos puede consultarse las guías en la web de CARTO.

Asistentes análisis Carto

Asistentes de análisis CARTO

Con la incorporación de  widget  a nuestro mapa, podemos añadir valor a la representación gráfica de la información.  La visualización de datos estadísticos  o gráficos mejora  la compresión de los mapas y pueden ayudar a identificar nuevos puntos de vista. Estos complementos  permiten por ejemplo, añadir datos estadísticos como totales, valores medios, máximos o porcentajes. También  pueden usarse para presentar agrupaciones  o categorías de datos por campos y mostrarlos  infografías interactivas o histogramas de series temporales.

Ejemplos de widgets

Edificios de Sevilla

Como ejemplo del potencial del nuevo dashboard he realizado un mapa de los Edificios de la ciudad de Sevilla (España). Estos datos proceden de los servicios Inspire de Cartografía Catastral de la Dirección General de Catastro. En concreto de la capa edificios (BU buildings)

Visor Carto de Edificios de Sevilla

Click en la imagen para acceder al mapa "Edificios de Sevilla"

La representación y datos sobre los edificios es gran utilidad en el ámbito de lo público ya que permite conocer los parámetros urbanísticos de las ciudades, realizar investigaciones sobre crecimiento o estudios prospectivos. De igual manera, el conocimiento del parque edificado es fundamental para trabajos de sostenibilidad urbana vinculados con la ocupación del suelo o los usos e intensidades edificatorias. En el sector privado estos datos están siendo explotados desde el punto de vista  inmobiliario y en geomarketing. Para más información sobre las posibilidades de la información Catastral pueden consultarse esta entrada en el blog.

Antes de subir el conjunto de datos a CARTO, el gran volumen de información descargada fue almacenada en una base de datos geográfica PostgreSQL-Postgis. La causa de este trabajo previo se ha ha debido a dos razones. En primer lugar, debemos de tener en cuenta el tipo cuenta o plan que disponemos en CARTO, que entre otras cuestiones definirá  el volumen de megas disponibles. La segunda razón es la de poder disponer en local (SIG) de nuestros datos. Gracias a esto podremos realizar determinadas operaciones SIG de filtrado, transformación y enriquecimiento con otros recursos antes de subir los datos a la web. Por ejemplo, para este ejemplo han sido seleccionados solo algunos atributos de la capa de edificios  y se le ha añadido mediante una vista la delimitación de los barrios de Sevilla ofrecida por el IECA.

Tras subir nuestros datos en CARTO, contamos en primer lugar con un mapa con la representación de los datos geográficos de los edificios del municipio de Sevilla. Para cada edificio puede consultarse la información suministrada por Catastro (referencia, imagen, uso dominante, área, número de viviendas…) y datos del distrito y barrio. Podemos personalizar la ventana de datos con un poco de código HTML que permita  por ejemplo para añadir un enlace a Catastro o la imagen de fachada.

Ventana de datos asociados al Edificio

Ventana HTML de datos asociados al Edificio

Utilizando los widgets de CARTO Builder he añadido la siguiente información complementaria:

  • Nº de edificios: Calcula el total de edificios representados en del mapa. Al hacer zum se recalcula el total según el área de visualización.
  • Edificios por barrio: Permite filtrar el conjunto de edificios por barrios.
  • Uso dominante: La capa catastral adjunta el uso dominante del edificio incluyendo las categorías Vivienda, Industrial, Comercial, Agricultura, Oficinas y Edificios públicos.  El valor se obtiene calculando el uso  que mayor superficie tenga de todos los inmuebles de la parcela catastral donde esté el edificio.
  • Fecha de construcción: En el modelo de Inspire esta fecha se define por los atributos beginning y end. Para nuestra aplicación ha sido cargada exclusivamente la más antigua y presentada en un histograma.  Este widget es también dinámico ya que se puede acotar la serie temporal mediante fechas de inicio y final.

Filtro de edificios de uso dominate de tipo comercial del barrio de El Arenal (Sevilla)

Filtro de edificios de uso dominante de tipo comercial del barrio de El Arenal (Sevilla)

Conclusiones

Con la nueva plataforma de Carto queda reflejada a la perfección el nuevo rumbo que ha tomado la empresa. Los nuevos desarrollos están enfocados en permitir al usuario ahondar más en la información y datos presentados en los mapas y que a partir de estos  pueda realizar nuevas preguntas, obtener  conclusiones y tomar decisiones.

Si estáis interesados sobre el desarrollo de este trabajo o ver las posibilidades en vuestras entidades no dudéis en contactar conmigo a través del correo hola[arroba]sigdeletras.com.



La cartografía catastral constituye uno de los conjuntos de datos de más uso en los Sistemas de Información Geográfica. A pesar de estar dentro de la categoría de cartografía temática (Real Decreto 1545/2007 ), su nivel de precisión (entre 1:500 y 1:5.000), la cobertura a escala nacional (salvo País Vasco y Navarra), la posibilidad de descarga mediante certificado, a través de la Sede Electrónica de Catastro y las características de la licencia de uso , hace que muchos sistemas cartográficos, sobre todo de ámbito local, la estén utilizando como información topográfica de referencia.

De forma sencilla podemos definir la información catastral como aquella que recoge la descripción parcelaria o superficial de los bienes inmuebles. Para un descripción más detallada podemos usar la la siguiente  descripción de Sereno (2009) que se aplica al catastro en España:

"Catastro Inmobiliario es un registro administrativo dependiente del Ministerio de Economía y Hacienda en el que se describen los bienes inmuebles rústicos, urbanos y de características especiales. La descripción catastral de los bienes inmuebles contenida en el Catastro Inmobiliario comprende sus características físicas, económicas y jurídicas, entre las que se encuentra la localización y la referencia catastral, la superficie, el uso o destino, la clase de cultivo o aprovecha- miento, la calidad de las construcciones, la representación gráfica, el valor catastral y el titular catastral."

Queda patente el gran interés que genera la información catastral, sobre todo para su reutilización en el sector productivo, generando nuevas oportunidades de negocio, con un coste muy bajo para el usuario y un alto grado de actualización y exhaustividad. El conocimiento de la estructura de datos catastrales debe generar nuevas vías de trabajo para las administraciones y en la investigación territorial y urbana.  Pero pese a las posibilidades y libertad de acceso, la información catastral tiene  poco uso más allá de ser usada como cartografía base. La principal razón de estos se debe a la dificultad técnica existente para explotar los datos, ya que requieren de ciertos conocimientos sobre la estructura de los datos catastrales y conocer qué información se puede extraer de ellos.

Superficie de la finca

Servicio de descarga

A través de la Sede Electrónica de la Dirección General del Catastro, se puede hacer una descarga masiva de los datos catastrales no protegidos (todos salvo titularidad de inmuebles y valor catastral), tanto de la cartografía vectorial (en formato Shapefile) como de la información alfanumérica.  Para ello es necesario disponer de un certificado digital que permita autentificar frente a Catastro al usuario que solicita los datos. La información corresponde a municipios completos, en función de si es información de suelo urbano o rústico, con y sin historia. Estos datos se publican tres veces al año, a primeros de febrero, de junio y de octubre. Desde este enlace puede consultarse una guía de descarga redactada por la SEC.

La información cartográfica catastral se divide en urbana y rústica, para cada una de ellas se ha utilizado una escala de captura diferente. En el caso de la cartografía urbana la escala de captura está entre 1:500 y 1:1.000, y para la cartografía rústica entre 1:2.000 y 1:5.000.  Para la península y Baleares se utiliza un sistema de coordenadas proyectado, con el datum local ETRS89, y un sistema de representación cartográfico (o sistema de proyección) Universal Transversa Mercator (UTM), husos 29, 30 y 31. Para Canarias se utiliza el datum global WGS84 y sistema de proyección UTM, husos 27 y 28.

El parcelario catastral se representa mediante cuatro geometrías principales MASA, PARCELA, SUBPARCE y CONSTRU. El resto de geometrías son auxiliares o contienen otros elementos cartográficos, como mobiliario urbano, límites administrativos, rótulos con los nombres de las calles, etc.

Datos alfanuméricos catastrales

La cartografía catastral en formato SIG constituye la base a la que se asocia multitud de información alfanumérica descriptiva, tanto del suelo como de las construcciones. De esta forma, la plena identificación catastral se completa con la suma de información cartográfica e información alfanumérica.

Superfice contruida

La descarga sigue los mismos mecanismos descritos obteniéndose la información en un fichero CAT.  El fichero .CAT está formado por texto plano tipo ASCII, donde cada registro (fila) tiene una longitud fija de 1.000 caracteres. Se descarga como un archivo comprimido en formato GZIP (extensión .gz). El archivo está formada por registros de varios tipos:

  • Tipo 01 y 90: Registro de cabecera y de cola. Los registros tipo 01 y 90 son accesorios ya que aportan datos sobre la fecha de los datos y el número de líneas que tiene cada registro tipo.
  • Tipo 11: Registro de Finca. Identifica y localiza a la parcela catastral.  De esta tabla podemos obtener principalmente datos de superficie: finca, construida, bajo rasante y cubierta  Existirá uno por cada parcela catastral implicada.
  • Tipo 13: Registro de Unidad Constructiva. Representa un edificio o un conjunto de construcciones particularizadas dentro de un edificio  Existirá uno por cada unidad constructiva en cada parcela catastral.
  • Tipo 14: Registro de Construcción. Identifica cada uno de los locales existentes en un bien inmueble, con su descripción física: superficie, antigüedad o tipología. Existirá uno por cada construcción de cada unidad constructiva en cada parcela catastral
  • Tipo 15: Registro de Inmueble. Identifica cada uno de los bienes inmuebles dentro de una parcela catastral. Existirá uno por cada bien inmueble en cada parcela catastral
  • Tipo 16: Registro de reparto de elementos comunes. Identifica el elemento constructivo cuyo valor se reparte entre los demás elementos de construcción. Existirá al menos uno por cada elemento común que se reparte, siempre que sea necesario especificar repartos especiales.
  • Tipo 17: Registro de cultivos. Identifica cada subparcela de cultivo existente dentro de la parcela catastral. Existirá uno por cada subparcela de cultivo existente dentro de la parcela catastral.

Los datos pueden ser transformados a formato tabular o importarlos a una base de datos en la que se replique la estructura de datos y se establezcan las correspondientes relaciones. Esto permitirá realizar operaciones estadísticas básicas como sumatorios, medias, máximas, mínimas o agrupaciones. Ya que nuestra finalidad es explotar los datos desde un punto de vista territorial es interesante añadir los datos alfanuméricos a una base con capacidades espaciales como puede ser PostgreSQL-Postgis.

Usos

Actualmente, la información catastral constituye una información geográfica de referencia fundamental para una gran número de aplicaciones y sistemas de gestión de información geográfica temática, empezando por su aplicación más directa en la gestión de determinados impuestos, tanto estatales como autonómicos y locales, y siguiendo en aplicaciones más indirectas, como la gestión de usos y aplicaciones agrarias, el control y gestión de la ocupación del suelo, la gestión de la propiedad inmobiliaria, la gestión del patrimonio inmobiliario, la gestión del planeamiento o de obras, etc. (Sereno, 2009).

Tras el tratamiento correspondiente de los datos y su inclusión en un Sistema de Información Geográfica, podemos decir que contamos con un conjunto de datos de gran utilidad para estudios territoriales y urbanos.  Una primera explotación centrada en los datos geométricos nos podría dar información de tipo físico, dimensiones y formas las de parcelas o superficies de solar, sobre el parcelario catastral.

Al contar con la fecha de construcción/remodelación podemos obtener resultados que trabajen con la variable temporal analizando la antigüedad de edificios  que reflejan los momentos de comienzo y finalización en la construcción de los edificios que integran cada parcela.

Antiguedad

Con la información que de los códigos de uso (UCM) se puede extraer, de manera selectiva para cada parcela,  los usos del suelo. A partir de estas capas pueden realizarse incluso trabajos de geomarketing vinculados por ejemplo a la identificación de usos prioritarios por vial o calle.

Para el  planeamiento urbanístico, los datos catastrales puede ser utilizados para el análisis de alturas máximas de edificación o la identificación de parcelas sobre sobreedificadas o subedificas a partir de la superficie y volumen construido. Igualmente podemos generar un mapa con el inventario del suelo disponible o de tipologías edificatorias/constructivas.

Número de usos por parcela

En el ámbito de la Demografía, si no disponemos acceso directo al padrón de habitantes, podemos seguir distintas metodologías para trasvasar de población desde las unidades censales a las parcelas catastrales. como la desarrollada por Santos Preciado (2015)  desarrolla esta metodología que permite el cálculo demográfico de forma proporcional según el peso del número de viviendas o de la superficie residencial construida en cada una de ellas.

Esta entrada es un ejemplo de los servicios que desde SIGdeletras podemos ofrecer como consultaría especializada en Tecnologías de Información Geográfica con especial atención a trabajos para administraciones locales. Para cualquier duda o consulta sobre éste o cualquier otro tipo de servicios se puede mandar un correo a la dirección hola[arroba]sigdeletras.com.

Bibliografía utilizada

  • COCERO MATESANZ et al. (2014): “La cartografía catastral y su utilización en los estudios urbanos, en un entorno SIG. Aplicación al análisis del municipio madrileño de Getafe”. XVI Congreso de Tecnologías de la Información Geográfica. pp 648-662
  • CONEJO-FERNÁNDEZ, C. y VIRGÓS-SORIANO, L.I. (2001): “SIGCA 2 Cartografía catastral digital, disponible para todos”. Catastro, 43, pp. 73-92.
  • DIRECCIÓN GENERAL DEL CATASTRO. (2011): Fichero informático de remisión de catastro (bienes inmuebles urbanos, rústicos y de características especiales). 18 p. Obtenido de http://www.catastro.minhap.es/documentos/formatos_intercambio/catastro_fin_cat_2006.pdf
  • DIRECCIÓN GENERAL DEL CATASTRO. (2014): Modelo de datos de cartografía vectorial (formato shapefile). 25 p. Obtenido de http://www.catastro.meh.es/ayuda/manual_descriptivo_shapefile.pdf
  • MORA-GARCÍA, R.T. et al. (2015): “Reutilización de datos catastrales para estudios urbanos” en DE LA RIVA, J., IBARRA, P., MONTORIO, R., RODRIGUES, M. (Eds.) 2015 Análisis espacial y representación geográfica: innovación y aplicación. pp. 295-304
  • SANTOS PRECIADO, J.M. (2015): “La cartografía catastral y su utilización en la desagregación de la población. Aplicación al análisis de la distribución espacial de la población en el municipio de Leganés (Madrid)”. Estudios Geográficos. Vol. LXXV,I 278, pp. 309-333
  • SERENO ÁLVAREZ, A. (2009): “La información geográfica en España: especial referencia a la cartografía catastral”. Catastro 67, pp. 31-54.

 

 

Como he venido comentando en las dos últimas entradas, en el repositorio de GitHub de SIGdeletras podéis encontrar el script dxf2gmlcatastro permite transformar un archivo de parcela catastral CAD con extensión DXF al formato GML establecido por Catastro para conseguir su validación gráfica en la Sede Electrónica del Catastro.

Tras verlo con algunos compañeros, presentarlo en las última reunión de Geoinquietos Córdoba y recibir varios correos de personas interesadas en usarlo, la conclusión a la que he llegado es la de que por muy útil que sea una herramienta si la gente no sabe utilizarla ya se está perdiendo el sentido básico que motiva su creación.

En esta línea, y poco después de publicar el script, Óscar Martínez de MásqueSIG escribió una estupenda entrada en la que explicaba cómo usar dxf2gmlcatastro en gvSIG. Siguiendo las reflexiones de Óscar, podemos decir que integrar código en un SIG como gvSIG, o en nuestro caso QGIS, permite:

  • Al poder integrar el código en un SIG que trabaja con Python y GDAL, el uso inicial de la librería es más fácil.
  • No estamos limitados a la instalación en un sistema operativo concreto ya tanto gvSIG como QGIS son SIG multiplataforma.
  • Podemos mejorarlo usando las funcionalidades que nos ofrece el propio SIG (cuadros de dialogo, interfaz visual...).
  • Se podría integrar en la barra de herramientas o incluso convertirlo en una extensión.

En conclusión y como dice Óscar …”que pueda llegar a más gente, que al final es para lo que lo hacemos”.

Definir la variable PYTHONPATH

La variable PYTHONPATH es utilizada en QGIS para acceder a los módulos de Python. Esta variable ya se define durante la instalación apuntando a una carpeta denominada Python dentro del directorio de instalación del programa, o en la carpeta .qgis2 en Linux. A pesar de ello, vamos a añadir una ruta nueva más accesible donde vamos a guardar nuestro módulo.

Los pasos a seguir son los siguientes:

  • Abrir QGIS.
  • Ir al menú Configuración>Opciones.
  • En la pestaña Sistema, buscamos el apartado Entorno.
  • Activamos la opción “Usar variables personalizadas…”
  • Pinchamos en el botón “Añadir” y definimos la variable con las siguientes opciones:
    • Aplicar: “Poner a continuación”
    • Variable: PYTHONPATH
    • Valor: Carpeta donde vamos a guardar nuestros archivos Python (ej. C:\scriptsqgis)
  • Pinchamos en Aceptar y reiniciamos QGIS.

 

Usar dxf2gmlcatastro en QGIS.

Lo primero que debemos hacer es descarga el código, o hacer un git clone,  de dxf2gmlcatastro desde el repositorio de GitHub y copiar los archivos en la carpeta definida en PYTHONPATH (ej. C:\scriptsQGIS).

Lo primero es comprobar que QGIS accede a la nueva ruta que hemos añadido a PYTHONPATH. Una vez ejecutado de nuevo QGIS,  vamos a abrir la consola de Python integrada (Complementos > Consola de Python) y escribimos import dxf2gmlcatastro y después pulsamos "Intro". Si hemos seguido correctamente los pasos anteriores no nos debería devolver ningún error.

A continuación vamos a ejecutar la función crea_gml de dxf2gmlcatastro que convertirá nuestro archivo DXF al GML de Catastro. Dentro de la función tendremos de añadir los argumentos que nos indiquen:

  • Dónde se encuentra el archivo DXF (ej. 'C:\carpeta\archivoparcela.dxf')
  • El lugar y el nombre del GML(ej. 'C:\carpeta\gmlcatastro.gml')
  • El código EPSG del Sistema de Referencia de Coordenadas del DXF. (Los SRC admitidos son 25828, 25829, 25830 y 25831)
dxf2gmlcatastro.crea_gml('C:\carpeta\archivoparcela.dxf', 'C:\carpeta\gmlcatastro.gml', '25830')

Si todo ha ido correcto podemos cargar el nuevo GML en QGIS y comprobar que se ha generado correctamente y que incluye los atributos según el modelo de Inspire.

Crear un script con PyQGIS personalizado

Una vez que disponemos de dxf2gmlcatastro podemos crear otros fragmentos de código para integrarlo en QGIS. Aquí os dejo un ejemplo que carga el GML en QGIS.

Para crear este archivo hemos usado el editor de código de QGIS y una vez terminado lo hemos salvado en nuestro equipo con el nombre catastroQGIS.py. Sólo deberemos cargar el archivo en el terminal de Python de QGIS y cambiar la ruta y nombre de los archivos para utilizarlo cada vez que queramos.


El archivo catastroQGIS.py se encuentra en la carpeta ejemplo del repositorio GitHub

 

Dentro del programa de la 11ª reunión de Geoinquietos Córdoba voy a realizar de mini taller donde explicar cómo se usa el script Pyhton dxf2gmlcatastro que estoy generando para convertir un archivo CAD DXF al formato GML definido por tras la Resolución conjunta Catastro-Registro.

Desde hace unos meses he empezado a aprender Python y su aplicación temas geo. Este ejercicio de programación me está sirviendo bastante para ir adquiriendo los conocimientos básicos de este lenguaje. Además de las lecturas y pruebas, la ayuda de Marcos Ortega de Indavelopers está siendo crucial.

Un rápido sondeo ha puesto de manifiesto que la mayoría de las personas que asistente a las reuniones de geoinquietos usan Windows. Aunque todo la programación está hecha en Linux (Ubuntu), he montado una máquina virtual con Virtual Box para ver los pasos a dar para poder ejecutar el script en este sistema operativo. Existe una manera más rápida de configurar GDAL para Python que es instalando OSGeo4W y usar la shell incorporada. Pero como siempre es un buen momento para aprender he decido tomar el camino más largo y aprovechar para escribir esta entrada.

Instalación de Python

Para instalar Python es necesario entrar en el apartado de descargas de la página de Pyhton) y bajarse la versión del lenguaje que se quiera instalar según el sistema operativo. Para esta guía hemos utilizado Python 3.4.4 - 2015-12-21 Windows x86 MSI installer.

Una vez descargada, ejecutamos el archivo e instalamos según la configuración por defecto. El único aspecto al que en principio hay que atender es a marcar, si no lo está, la casilla que añade python.exe a nuestro PATH.

Terminada la instalación, accedemos a Sistema>Configuración avanzada del sistema y pinchamos en el botón Variables del entorno. Desde aquí, podemos comprobar que se ha añadido la ruta a la carpeta de Python, en nuestro caso "C:\Python34", para la variable PATH. Editamos esta variable y añadimos también las rutas C:\Python34\Lib\site-packages\ y C:\Python34\Scripts.

Instalación de GDAL

Para poder usar la biblioteca geoespacial GDAL con Python es necesario tener instalados los binarios con anterioridad. Esta parte de la entrada recoge la guía en inglés del siguiente enlace.

Lo primero es saber la versión del compilador que estamos utilizando. Para ello buscamos en nuestros programas IDLE (Python GUI) dentro de la carpeta de Python y lo ejecutamos. En la información de inicial podemos apreciar la versión del compilador (MSC v.1600). En este mismo texto obtendremos la arquitectura de nuestra máquina (32 o 64 bits).

Recopilados estos datos, entramos en la web www.gisinternals.com para acceder a los archivos de GDAL según nuestra configuración (ej. release-1600-gdal-1-11-3-mapserver-6-4-2). Una vez en la página de descarga, localizaremos el enlace del core de GDAL (Generic installer for the GDAL core components), descargamos e instalamos. Para nuestro equipo el archivo descargado ha sido gdal-111-1600-core.msi

Tras la instalación, tendremos que volver a editar de nuevo las variables del entorno y añadiremos a PATH, precedida de punto y coma, la dirección de la carpeta de GDAL de nuestro equipo (ej. ;C:\Program Files (x86)\GDAL).

A continuación debemos añadir dos variables nuevas:

  • GDAL_DATA que apunte a la carpeta gdal-data (C:\Program Files (x86)\GDAL\gdal-data)
  • GDAL_DRIVER_PATH que apunte a la carpeta gdalplugins (C:\Program Files (x86)\GDAL\gdalplugins)

Para comprobar que hemos realizado correctamente la instalación accederemos al Símbolo del sistema como administrador y escribiremos gdalinfo --version. Si todo es correcto obtrendremos la versión de GDAL instalada

Instalación de Python bindings

Para poder utilizar GDAL con Python vamos a instalar los bindings que se encuentran en la misma web que hemos descargado los archivos binarios de GDAL. Un binding es una adaptación de una biblioteca para ser usada en un lenguaje de programación distinto de aquel en el que ha sido escrita.

Como partimos de una instalación de Python 3, descagaremos e instalamos el archivo GDAL-1.11.3.win32-py3.3.msi

Para terminar, vamos a acceder de nuevo la GUI de Python IDLE y escribiremos el siguiente código importando GDAL en Python

import gdal

Si no nos devuelve ningún mensaje de error, hemos terminado nuestra instalación.

Si queréis empezar trastear con Python y GDAL os recomiendo seguir los ejemplos de Python GDAL/OGR Cookbook.. También puede puede revisar el curso "Geoprocessing with Python using Open Source GIS" de la Utah State University.

Estas últimas semanas conocidos y amigos que se dedican a la arquitectura, la tasación inmobiliaria me han hecho consultas sobre la generación del archivo GML que debe añadirse a la descripción grafíca que describe informáticamente las parcelas catastrales.

Laboralmente no he tenido que realizar trabajos vinculados con Catastro, por para enterarme un poco de que iba el tema tuve que leer algunos documentos técnicos colgados en la web de la Dirección General de Catastro, blog especializados y algún que otro foro.

Según he podido, leer cuando la certificación catastral descriptiva y gráfica no coincide con la realidad es necesario elaborar una representación gráfica alternativa a la que se debe añadir un XML con contenido geográfico que no es otro que el famoso GML.

Este mismo archivo es también accesible, como adjunto, en las certificaciones catastrales descriptivas y gráficas, desde la consulta interactiva de un bien inmueble y desde servicios web WFS.

Mi primera respuesta a fue que se usara un SIG de escritorio para pasar el DFX al GML pero parece que no es tan sencilla el esquema no está disponible aún en la mayoría de los SIG (parece que en la última versión de gvSIG 2.3 está disponible). El formato de parcela catastral debe cumplir el estándar INSPIRE cadastral parcel definido en INSPIRE Data Specification on Cadastral Parcels - Guidelines version 3.0.1. L

¿Cómo generar el GML?

La Dirección General del Catastro ha colgado de su web una serie de guías técnicas en las que se explica entre otros cómo generar un GML de Parcela Catastral. En el mismo apartado hay un par de ejemplos con explicaciones comentadas de archivos GML validados para parcela catastral y para edificio.

En la guía se definen los siguientes pasos:

  • Paso 1: Descarga de un fichero DXF de la sede electrónica del Catastro conteniendo la cartografía de la zona en la que se desea intervenir.
  • Paso 2: Edición del fichero con AUTOCAD (...u otro programa CAD o incluso SIG) y generación de un nuevo fichero DXF.
  • Paso 3: Modificación manual del fichero DXF generado y obtención de coordenadas.
  • Paso 4: Generación del fichero GML para adaptarlo al formato de parcela catastral.
  • Paso 5: Validación del fichero GML en la Sede Electrónica del Catastro.

Todo este proceso es bastante "artesano" y lo primero que se me ocurrió es que algunos de estos pasos (3 y 4) se podría automatizar con un poco de programación con el fin de ganar tiempo y evitar errores que se puedan generar por la edición manual. Tras algunas lectura y documentación pensé en generar un pequeño código en Python usando la librería GDAL y compartirlo en GitHub para que pueda ser utilizado y espero que mejorado.

¿Cómo funciona dxf2gmlcatastro.py?

Descargar dxf2gmlcatastro

En primer lugar debemos descargar/descomprimir o hacer un git clone de los archivos python disponibles en el repositorio dxf2gmlcatastro en GitHub.

Instalar Python y la libraría GDAL.

En Ubuntu Python viene instalado por defecto. De todas formas si queremos comprobarlo y ver la versión instalada sólo hay que ejecutar desde terminal el siguiente comando

$ python --version
Python 2.7.6

La librería GDAL es la que se encargará de todas las operaciones de acceso y lectura del archivo DXF. Para usarla con Python he instalado python-gdal.

$ sudo apt-get install python-gdal

Todo el trabajo se ha realizado en Ubuntu. Para Windows, tras instalar Python, podría utilizarse el administrador de paquetes Python Pip.

Ejecutar dxf2gmlcatastro.py (v.2*)

* Agradecer al inestimable ayuda y PR de Marcos Ortega de Indavelopers

Desde la consola ejecutamos el comando dxf2gmlcatastro.py indicando a continuación la ubicación del archivo DXF, el nombre del nuevo archivo GML y el código EPSG del Sistema de Referencia de Coordendas del archivo DXF.

$ pyhon dxf2gmlcatastro.py archivocad.dxf archivogmlcatasro.gml 25830

Toda la información junto a archivos de ejemplo puede consultarse en el repositorio GitHub.

2do

  • Permitir elegir el SRC del GML. (v.2)
  • Investigar qué es el "Identificativo local de la parcela" y se si debería solicitar al ejecutar el script.
  • Poder elegir el archivo DXF a transformar. (v.2)
  • Poder elegir el archivo GML a crear.(v.2)
  • Generar un GML de varias parcelas catastrales.
  • Crear un script para edificio.
  • Probarlo en otros Sistemas Operativos. (MacOS)
  • Probarlo en QGIS

Referencias

Sobre mí

SIGdeletras es Patricio Soriano y Patricio Soriano es SIGdeletras. Trabajo el campo las Tecnologías de la Información Geográfica y especialmente su aplicación en el ámbito del Administración Pública y el Patrimonio Cultural...  ¿Quieres saber más sobre mí?

 

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