5.3. Recomendaciones

Se rescatan dos principales aportes en esta investigación, el primero corresponde a los algoritmos secuenciales propuestos para la valuación masiva de los terrenos, y el segundo a los algoritmos para la descripción automática de las poligonales de un conjunto urbano.

Es apenas el inicio de una investigación que permita experimentar e incorporar algoritmos en SIG en PostGIS, aumentando las funciones catastrales y narrativas relacionadas con las variables implícitas de las medidas y colindancias de polígonos basados en topología geoespacial.

Los algoritmos de esta investigación seguirán el principio filosófico de código abierto y mejora continua, permitiendo estandarizar estos procesos y coadyuvar con la comunidad de planificadores, urbanísticas y abogados relacionados a la escrituración de los terrenos con la visión de que en un futuro cercano los algoritmos descriptivos sean parte de las herramientas nativas de los SIG.

5.3. Recomendaciones

La información detallada en una base de datos geoespacial que refiera no solo a la ubicación y delimitación de los predios y lotes urbanos de las ciudades de Sinaloa, sino también a los parámetros geométricos que los conforman, tales como su frente, su profundidad, los ángulos internos y el despiece de sus colindancias, todas estas variables en su conjunto conforman una base geoespacial integral útil para la gestión territorial urbana.

En esta investigación el fin buscado fue el aprovechamiento de las variables para los cálculos de valores del suelo y el detalle de las descripciones. Sin embargo, su gestión, utilidad y aprovechamiento pueden ser extendidos a todas las áreas de la planeación urbana y obra pública, ya que, sí se incorpora en la geodatabase las construcciones urbanas, pudieran involucrarse nuevas variables relacionadas con las normas de zonificación y planeación como el retranqueo, servidumbres, modos de edificación y restricciones en tercera dimensión, (Velasco Martín-Vares, 2010). Existen avances significativos en la preparación de bases de datos espaciales en entornos reales basados en elementos de la tercera dimensión, la gestión

catastral y urbana a nivel Latinoamérica tiene una base sólida digna de seguir e implementar basada en la norma europea (INSPIRE, 2014b).

Se recomienda para el estado de Sinaloa, continuar con el desarrollo de funciones técnicas para que los catastros y departamentos de ordenamiento territorial contengan una base de datos geoespacial a nivel estatal que registre los predios del Estado en línea y los cálculos relacionados con la valuación de los terrenos y sus descripciones sean ejecutados de manera eficiente tanto de manera individual, como masiva. Queda comprobado en esta investigación que utilizando herramientas potentes y efectivas como PostGIS, los procesos técnicos de la valuación masiva pueden ser ejecutados en tiempo real. La evolución de los SIG modernos, la ciencia de los datos, el big data, Machine Learning e inteligencia artificial tienden a mejorar los procesos cartográficos relacionados a la gestión del territorio día a día.

México carece de un proyecto de Catastro Nacional, los esfuerzos para la normalización de sus bases de datos cartográficas han traído frutos positivos, pero aislados, son ideas locales que a nivel nacional toman su base tecnológica y conceptual para escalarla al nivel de gobierno estatal inmediato, queda pendiente aún, una visión de gobierno nacional que unifique las bases de datos catastrales y los algoritmos unificados para la valuación de terrenos y descripción soportadas en bases de datos geoespaciales de ámbito nacional.

Los algoritmos SIG una vez construidos y detonados de maneara masiva ponen en evidencia que las reglas de negocio, o normas vigentes para la valuación de los terrenos y la descripción de las propiedades pueden mejorar de manera significativa, transparentar los cálculos y/o encontrar nuevas formas cada vez más justas para incrementar o demeritar la relación de cada metro cuadrado dentro del predio a valuar con relación al valor unitario de la base, representan retos para áreas como la topología geoespacial, econometría y la geoestadística.