Pérez Carvajal, Edwin RobertArias Cupitra, Asly JhicedMoreno Moreno, Daniel Felipe2025-09-042025-09-042025-07-23http://hdl.handle.net/11349/98801Este estudio evaluó el uso de inteligencia artificial (IA) para modernizar la delimitación de Zonas Homogéneas Físicas Urbanas (ZHFU) en Entrerrios, Antioquia, ante las limitaciones de los métodos tradicionales del IGAC, como la subjetividad y lentitud. Implementando un modelo de Random Forest en RStudio —entrenado con datos de Guatapé y Entrerrios—, se logró una precisión del 95.22% al clasificar variables clave (topografía, servicios públicos y uso del suelo), aunque se identificaron desafíos en clases minoritarias por desbalance de datos. Los resultados demostraron que la IA optimiza la gestión catastral, reduciendo costos y tiempo, pero se concluyó que su éxito depende de datos estandarizados y supervisión humana, proponiéndose como herramienta complementaria, especialmente para municipios con recursos limitados en Colombia, en línea con los objetivos del Catastro Multipropósito y el Plan Nacional de Desarrollo.This study evaluated the use of artificial intelligence (AI) to modernize the delimitation of Homogeneous Urban Physical Zones (ZHFU) in Entrerrios, Antioquia, addressing the limitations of traditional IGAC methods, such as subjectivity and inefficiency. By implementing a Random Forest model in RStudio—trained with data from Guatapé and Entrerrios—an accuracy of 95.22% was achieved in classifying key variables (topography, public services, and land use), though challenges were identified with minority classes due to data imbalance. The results demonstrated that AI optimizes cadastral management, reducing costs and processing time, but its success depends on standardized data and human oversight. The study proposes AI as a complementary tool, particularly for resource-limited municipalities in Colombia, aligning with the goals of the Multipurpose Cadastre and the National Development Plan.pdfspaZonas homogéneasInteligencia artificialRandom forestCatastro multipropósitoEntrerriosaprendizaje automáticoDeterminación de zonas homogéneas fisicas urbanas mediante inteligencia artificial: caso de estudio Entrerríos, AntioquiabachelorThesisEspecialización en Avalúos -- Tesis y disertaciones académicasInteligencia artificialAnálisis espacial (Estadística)CatastroCartografíaOpenAccessDetermination of homogeneous urban physical zones through artificial intelligence: case study of Entrerríos, AntioquiaHomogeneous zonesArtificial intelligenceRandom ForestMultipurpose cadastreEntrerriosMachine learningAbierto (Texto Completo)