INFOPOINTREPORT: Plugin de QGIS para el apoyo de generación de informes de capas prediales

dc.contributor.advisorBoada Rodríguez, Alberto
dc.contributor.advisorVera Parra, Danilo Alverto
dc.contributor.authorPalacios Yate, David Esteban
dc.contributor.authorRubiano Moreno, Sergio Esteban
dc.date.accessioned2025-09-01T19:23:21Z
dc.date.available2025-09-01T19:23:21Z
dc.date.created2025-06-10
dc.descriptionEl Grupo SIG se enfrenta a una alta carga de trabajo debido a los procedimientos manuales ejecutados para realizar consultas de atributos dentro de capas espaciales. Para mitigar este problema, se creó un plugin para QGIS que automatiza el proceso de consulta dentro de estas capas prediales, reduciendo los tiempos de reacción y disminuyendo los errores, buscando asi mejorar la eficiencia operativa de los profesionales SIG. Para esto, se utilizó la metodología ágil Scrum, con fases de análisis, diseño, implementación y evaluación. Durante la fase de análisis, se identificaron requerimientos funcionales como la lectura de capas con formato Shape, coordenadas en DMS/DD y la creación de un informe en formato CSV. En la fase de diseño se utilizaron los diagramas UML según el Modelo 4+1, la implementación de InfopotReport se realizó con PyqGIS y Qtdesigner. En la fase de evaluación, se probó el plugin con una base catastral de 2.5 millones de registros obteniendo tiempos de espera variables según el caso de relación existente entre la coordenada ingresada y el polígono donde recae, Para zonas donde la intersección es directa la consulta no toma más de medio segundo, en casos en donde la coordenada no se encuentre cerca de algún polígono la consulta puede llegar a tardar hasta 20 segundos. Finalmente, con el uso de una capa de prueba tan robusta fue posible validar que el plugin sea estable, confiable y tolerante a fallos.
dc.description.abstractThe GIS team is facing a heavy workload because attribute queries within spatial layers are carried out manually. To mitigate this issue, a QGIS plugin was developed to automate the cadastral layer-query process, shortening response times and reducing errors, thereby improving the operational efficiency of GIS professionals. The project followed the agile Scrum methodology through the analysis, design, implementation, and evaluation phases. During analysis, functional requirements were identified, such as reading Shape layers, accepting coordinates in DMS/DD, and generating a CSV report. In the design phase, UML diagrams were produced according to the 4 + 1 View Model. Implementation of the plugin—InfoPointReport—was carried out with PyQGIS and QtDesigner. In the evaluation phase, the plugin was tested against a cadastral database of 2.5 million records. Query times varied depending on the relationship between the input coordinate and the target polygon: where a direct intersection existed, the query took no more than half a second, whereas when the coordinate lay far from any polygon, the query could take up to 20 seconds. Using such a large test layer made it possible to confirm that the plugin is stable, reliable, and fault-tolerant.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/98772
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldas
dc.relation.referencesCasares, mariana. (2023). Casos de aplicación de Metodologías Ágiles en el marco del Sistema de Control Interno Gubernamental [Universidad Nacional de la Plata]. https://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/155653/Documento_completo.pdf?sequence=1
dc.relation.referencesCastelli, M., Filipello, A., Fasciano, C., Torsello, G., Campus, S., & Pispico, R. (2025). Geohazard Plugin: A QGIS Plugin for the Preliminary Analysis of Landslides at Medium–Small Scale. Land 2025, Vol. 14, Page 290, 14(2), 290. https://doi.org/10.3390/LAND14020290
dc.relation.referencesDuarte, L., Silva, P., & Teodoro, A. C. (2018). Development of a QGIS Plugin to Obtain Parameters and Elements of Plantation Trees and Vineyards with Aerial Photographs. ISPRS International Journal of Geo-Information 2018, Vol. 7, Page 109, 7(3), 109. https://doi.org/10.3390/IJGI7030109
dc.relation.referencesEspitia, M. X., & Alba Becerra, E. C. (2024). GEOREFOREST: PLUGIN DE QGIS PARA LA SELECCIÓN DE ESPECIES ARBÓREAS EN LA REFORESTACIÓN DE ÁREAS MINERAS [Universidad Distrital]. http://hdl.handle.net/11349/94256
dc.relation.referencesFabian, G., & Rodriguez, R. (2024). GEOMODEL-GIS: PLUG-IN PARA QGIS DE CLASIFICACIÓN GEOLÓGICA Y GEOTÉRMICA DE DATOS DE MAGNETOTELÚRICA PARA LA COMPRENSIÓN DE SISTEMAS GEOTERMICOS HIDROTERMALES.
dc.relation.referencesGraser, A., & Olaya, V. (2015). Processing: A Python Framework for the Seamless Integration of Geoprocessing Tools in QGIS. ISPRS International Journal of Geo-Information 2015, Vol. 4, Pages 2219-2245, 4(4), 2219–2245. https://doi.org/10.3390/IJGI4042219
dc.relation.referencesHuang, B., & Wang, J. (2020). Big spatial data for urban and environmental sustainability. Geo-Spatial Information Science, 23(2), 125–140. https://doi.org/10.1080/10095020.2020.1754138;CTYPE:STRING:JOURNAL
dc.relation.referencesKruchten, P. (1995). Architectural Blueprints-The “4+1” View Model of Software Architecture. IEEE Software, 12(6), 42–50.
dc.relation.referencesMenke, K., Pirelli, L., Smith, R., & Van Hoesen, J. (2016). Mastering QGIS (2nd ed.). Packt Publishing. https://www.packtpub.com/en-us/product/mastering-qgis-9781786460370
dc.relation.referencesMerchán Cantor, A. D. P., & Ayala Chavarría, D. R. (2024). Plugin en QGIS para la generación de MDT A partir de vectores de restitución. http://hdl.handle.net/11349/40160
dc.relation.referencesMoya, R. (2012). Modelo “4+1” vistas de Kruchten. https://jarroba.com/modelo-41-vistas-de-kruchten-para-dummies/
dc.relation.referencesNielsen, A., Bolding, K., Hu, F., & Trolle, D. (2017). An open source QGIS-based workflow for model application and experimentation with aquatic ecosystems. Environmental Modelling & Software, 95, 358–364. https://doi.org/10.1016/J.ENVSOFT.2017.06.032
dc.relation.referencesQGIS Development Team. (2025a). 16. Developing Python Plugins — QGIS Documentation documentation. https://docs.qgis.org/3.40/en/docs/pyqgis_developer_cookbook/plugins/index.html
dc.relation.referencesQGIS Development Team. (2025b). Guía de usuario de QGIS — documentación de QGIS Documentation -. https://docs.qgis.org/3.40/es/docs/user_manual/
dc.relation.referencesQGIS Development Team. (2025c). Manual de Aprendizaje QGIS — documentación de QGIS Documentation -. https://docs.qgis.org/3.40/es/docs/training_manual/
dc.relation.referencesReyes Deantonio, K. J., & Perilla Melo, N. (2023). Plugins CATS para la automatización de cálculos de afectación de servidumbres transitoria en el sector sísmico según la ley 1274 de 2009. http://hdl.handle.net/11349/39725
dc.relation.referencesRossetto, R., Cisotto, A., Dalla Libera, N., Braidot, A., Sebastiani, L., Ercoli, L., & Borsi, I. (2022). ORGANICS: A QGIS Plugin for Simulating One-Dimensional Transport of Dissolved Substances in Surface Water. Water (Switzerland), 14(18), 2850. https://doi.org/10.3390/W14182850/S1
dc.relation.referencesRuiz Fernández, M. R., & Piraquive Gamba, M. A. (2022). Plugin Machine Learning para QGIS 3.x para la clasificación de imágenes satelitales. http://hdl.handle.net/11349/33618
dc.relation.referencesSchwaber, K., & Sutherland, J. (2020). The Scrum Guide The Definitive Guide to Scrum: The Rules of the Game.
dc.relation.referencesShurupov, N., Molinero-Parejo, R., Rodríguez-Espinosa, V. M., & Aguilera-Benavente, F. (2023). Clasificador Catastral: complemento de QGIS para la clasificación de los usos del suelo urbano a nivel de parcela. Boletín de La Asociación de Geógrafos Españoles, 97. https://doi.org/10.21138/bage.3280
dc.relation.referencesSwissTierras, C. (2017-hoy). (2017). Documentación del Asistente LADM-COL — documentación de Asistente LADM-COL -. https://swisstierrascolombia.github.io/Asistente-LADM-COL/index.html
dc.relation.referencesTobias, M. M., & Mandel, A. I. (2021). Literature Mapper: A QGIS Plugin for Georeferencing Citations in Zotero. Https://Doi.Org/10.1177/11786221211009209, 14(1). https://doi.org/10.1177/11786221211009209
dc.relation.referencesVillarraga Forero, M. P., & Nieto Rodríguez, L. M. (2024). GEOUSO: plugin de QGIS para generar certificados de uso del suelo [Universidad Distrital]. http://hdl.handle.net/11349/93912
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.subjectQGIS
dc.subjectPlugin
dc.subjectConsulta
dc.subjectPython
dc.subjectSIG
dc.subjectInforme
dc.subject.keywordQGIS
dc.subject.keywordPlugin
dc.subject.keywordQuery
dc.subject.keywordPython
dc.subject.keywordGIS
dc.subject.keywordReport
dc.subject.lembEspecialización en Sistemas de Información Geográfica -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.lembSistemas de información geográfica
dc.subject.lembGeografía -- Bases de datos
dc.subject.lembCatastro
dc.subject.lembComputadores -- Programación
dc.titleINFOPOINTREPORT: Plugin de QGIS para el apoyo de generación de informes de capas prediales
dc.title.titleenglishINFOPOINTREPORT: QGIS plugin to support property layer reporting
dc.typebachelorThesis
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