La iniciativa que consiste en el desarrollo de un sistema automatizado para la clasificación del uso predial en Bogotá, utilizando inteligencia artificial, particularmente modelos de lenguaje visual multimodal. A través del análisis de imágenes urbanas, el sistema determina de forma escalable y precisa el tipo de uso general del predio (residencial, comercial, mixto, etc.), facilitando una caracterización más actualizada de Bogotá D.C.
Clasificación del Uso Predial Usando Imágenes de Google Street View (GSV) y Modelos de Lenguaje Visual
Entidades participantes
- Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital
Necesidad inicial
Optimizar el trabajo de los expertos en actualización catastral y monitoreo urbano, tradicionalmente basado en recorridos de campo extensos y costosos, permitiendo enfocar e identificar esfuerzos en zonas con probabilidad de cambio en el uso de los predios
Proceso
Se abordó un ciclo iterativo de prototipado, evaluación y refinamiento. En primer lugar, se seleccionó un modelo de lenguaje visual (VLM) por su capacidad de razonamiento sobre imágenes de fachada, documentando además perfiles de cómputo alternativos como contingencia. Sobre esa base, las instrucciones del modelo (prompts) se fueron ajustando de manera incremental a partir de retroalimentación de expertos catastrales y del análisis de errores, lo que permitió mejorar la discriminación entre clases con alta confusión e incorporar indicadores visuales más específicos para sustentar cada clasificación. Cada ajuste se sometió a evaluación cuantitativa contra un golden set etiquetado por humanos, midiendo diferentes métricas.
Resultado / Solución
Sistema desplegado como un servicio web, con la capacidad de reconocer imágenes de fachada y predecir el uso más probable del predio. Esta solución permite el reconocimiento de una imagen o un conjunto de estas así como la identificación y entrenamiento del modelo.
Visualización del caso de uso
