REGISTRO DE ASENTAMIENTOS INFORMALES
El RAI es una herramienta técnica desarrollada para identificar, georreferenciar y caracterizar los asentamientos informales ubicados en los 10 nodos urbanos más importantes del país.
Este registro forma parte de las acciones impulsadas en el marco de la Política de Mejoramiento Integral de Barrios (PMIB) y permite generar información confiable sobre estos territorios, contribuyendo a mejorar la planificación de intervenciones públicas.
Cobertura
10 nodos urbanos
Priorizados para análisis territorial, validación técnica y planificación de intervenciones.
Información confiable para planificar acciones en asentamientos informales.
El RAI articula trabajo comunitario, evidencia geoespacial y análisis institucional para fortalecer la toma de decisiones.
El RAI permite responder preguntas clave como:
¿Dónde están ubicados?
¿Cuáles son sus principales características y condiciones?
A partir de esta información, se construye una base de datos actualizada y un mapa con polígonos georreferenciados que apoya la toma de decisiones, la planificación territorial y la priorización de acciones en los asentamientos en el marco de la PMIB.
Metodología
Metodología del Registro de Asentamientos Informales
La identificación, caracterización y georreferenciación de los asentamientos informales se realiza a través de las siguientes etapas:
01
Etapa 01
PREPARACIóN
- Acercamiento con gobiernos locales y organizaciones comunitarias.
- Construcción colectiva de listados preliminares de comunidades que cumplen con las características de asentamientos informales.
- Validación del listado preliminar desde oficina utilizando herramientas técnicas, incluyendo modelos de predicción desarrollados con el apoyo del Banco Mundial.
02
Etapa 02
REGISTRO
- Coordinación de visitas de campo con el apoyo de gobiernos locales y liderazgos comunitarios.
- Delimitación del polígono del asentamiento mediante grupos focales con referentes comunitarios.
- Levantamiento de información a nivel de asentamiento a través de grupos focales comunitarios.
03
Etapa 03
PROCESAMIENTO
- Limpieza, tabulación y procesamiento de la información recopilada.
- Análisis de los resultados obtenidos durante la etapa de registro.
- Validación de información geográfica con el apoyo de otras fuentes de información
04
Etapa 04
DIFUSIóN
- Publicación de resultados a través del Observatorio Territorial de Asentamientos Informales.
- Devolución de la información mediante reuniones institucionales.
- Priorización de asentamientos para proyectos, programas e iniciativas en el marco de la Política de Mejoramiento Integral de Barrios.
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).