Escalante Caicedo, Ana BelyRestrepo Velásquez, Juan José2024-11-262024-11-262024-04-26Restrepo Velásquez, J. J. (2024). Zonificación de áreas adecuadas para densificación urbana mediante el uso de SIG en el municipio de Pereira, Risaralda. Universidad Santiago de Cali.https://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/5978En la actualidad, el crecimiento urbano es un tema de gran importancia debido al aumento en la demanda por vivienda y espacios comerciales en las zonas urbanas. La densificación urbana se ha convertido en una alternativa para aprovechar al máximo los espacios disponibles y reducir la expansión de las ciudades hacia zonas rurales, que en muchos casos están catalogados como suelos de importancia ecosistémica. Sin embargo, la planificación y el ordenamiento territorial de una ciudad son unos procesos complejos que requieren de la recopilación, análisis y sistematización de grandes volúmenes de datos y otros factores relevantes. En este contexto, la aplicación de técnicas como el análisis multicriterio y los Sistemas de Información Geográfica (SIG) permiten la selección y priorización de los factores relevantes para la identificación de las mejores áreas para la densificación urbana. Además, la generación de modelos de procesamiento de datos y la generación de mapas de zonificación para la definición de las áreas más optimas facilitan la toma de decisiones para la planificación urbana. En este trabajo de investigación se propone una metodología para identificar las áreas adecuadas donde se pueden llevar a cabo procesos de densificación urbana en la cabecera urbana del municipio de Pereira, Risaralda. Se recopilarán los datos y factores relevantes relacionados con el ordenamiento territorial de la ciudad, se sistematizarán con herramientas de SIG para visualizar y analizar los datos recopilados en conjunto con las áreas identificadas, se localizarán las áreas de la ciudad que presentan una baja densidad de construcciones y se propondrán recomendaciones específicas para la densificación urbana en las áreas identificadas. En conclusión, la aplicación de técnicas de SIG y análisis multicriterio permiten una planificación urbana más eficiente, sostenible y compacto, contribuyendo así al desarrollo de ciudades más habitables y amigables con el medio ambiente.Currently, urban growth is a matter of great importance due to the increasing demand for housing and commercial spaces in urban areas. Urban densification has become an alternative to maximize available spaces and reduce city expansion into rural areas, which are often classified as ecologically important land. However, city planning, and land use management are complex processes that require the collection, analysis, and systematization of large volumes of data and other relevant factors. In this context, the application of techniques such as multicriteria analysis and Geographic Information Systems (GIS) allows for the selection and prioritization of relevant factors for identifying the best areas for urban densification. Additionally, the generation of data processing models and zoning maps to define optimal areas facilitate decision-making for urban planning. This research proposes a methodology for identifying suitable areas for urban densification in the urban center of Pereira, Risaralda municipality. Relevant data and factors related to city land use will be collected, systematized using GIS tools to visualize and analyze the collected data along with identified areas, areas with low construction density will be identified, and specific recommendations for urban densification in identified areas will be proposed. In conclusion, the application of GIS techniques and multicriteria analysis allows for more efficient and sustainable urban planning, contributing to the development of more livable and environmentally friendly cities.application/pdf12 páginasesDensificación urbanaOrdenamiento territorialDesarrollo urbanoCrecimiento poblacionalRiesgo de desastre.ThesisAcceso públicoReconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)Urban densificationLand use planningUrban developmentPopulation growth