Suelo-IA

Inteligencia territorial para apoyar la revisión catastral de Neiva. Cruza el registro catastral publicado como dato abierto por la Dirección de Gestión Catastral con huellas de edificaciones detectadas por visión computacional (Google Open Buildings) y prioriza qué predios revisar. Piloto: sector urbano 02.

Proyecto presentado a la Convocatoria Pública 001 de 2026, Neiva Fest Reto Innova.

• Especificación: docs/spec.md
• Plan de tareas: docs/plan-de-tareas.md
• Plan de desarrollo (arquitectura por capas, despliegue y roadmap): docs/plan-de-desarrollo.md
• Identidad visual «Plano catastral» y portada: docs/diseno-plano-catastral.md y web/DISENO.md
• Ajustes aplicados al Anexo 2: docs/anexo2-ajustes.md
• Guion de sustentación (la portada como pitch, tiempos y criterios): docs/guion-sustentacion.md

Nota de nombre: «sector 02» es el sector catastral del número predial nacional (posiciones 8 y 9), no la comuna 2 de Neiva. En los 7.329 predios del piloto la comuna del número predial es 00 y el barrio es 00; el sector no se corresponde con una comuna administrativa.

Estado (26-oct-2026): v1 desplegada con datos reales del sector 02 (corrida del 22-oct-2026); 26 pruebas automáticas de Python en verde (más las de la web con npm test). El pipeline reproduce todas las cifras de control del spec y genera web/public/data/ y api/data/ (resultados en resumen.json: 7.329 predios dibujados, 268 sin geometría, A1 = 805, A2 = 414, A3 = 90; 1.283 predios con alerta de vivienda y 2 marcados NR, uso probablemente no residencial). Son alertas para priorizar revisión, no hallazgos confirmados. Triangulación registro-cartografía-imagen (corrida del 27-oct-2026): de 1.060 predios habitacionales sin área construida registrada, en 733 la cartografía oficial y la imagen contradicen el registro, en 152 solo la cartografía, en 74 solo la imagen y en 101 ninguna fuente; las alertas de vivienda quedan en 776 para conciliar en oficina y 443 para verificar en campo.

Demo en línea

• Portada y mapa 3D (Vercel): https://suelo-ia-knwnic.vercel.app (la portada está en / y el mapa en /app/, p. ej. /app/?predio=NÚMERO abre la ficha de un predio). La solicitud de piloto de la portada prepara un correo en el navegador; no se guarda ni se envía a ningún servidor.
• API (Render, plan gratuito; el primer pedido puede tardar ~50 s en despertar): https://suelo-ia-api.onrender.com
• El mapa funciona sin la API: usa los archivos de web/public/data/ y avisa "Modo sin conexión a la API" si no responde.

Uso del mapa

El panel sigue el proceso de gestión de cada predio: 1 Detectados → 2 Por revisar → 3 Revisados → 4 Confirmados (la barra avanza con cada veredicto). La clasificación se filtra por prioridad (alta, media, baja) y por tipo de alerta (A1, A2, A3). La ficha guía tres pasos: qué se detectó, verificar en imagen (satélite o Street View) y decidir (confirmado, descartado o no concluyente). Atajos: C confirmar, D descartar, N no concluyente, S siguiente sin revisar, J/K mover, Esc cerrar.

Cómo correrlo

python -m venv .venv && .venv/Scripts/activate      # en Linux/Mac: source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -m pipeline.fuentes unidad-espacial          # Terrenos y Construccion (Drive abierto)
python -m pipeline.fuentes open-buildings           # huellas de Open Buildings v3 (o notebooks/01_...ipynb en Colab)
python -m pipeline.run                              # escribe web/public/data/ y api/data/
cd web && npm install && npm run dev                # mapa en http://localhost:5173
uvicorn main:app --app-dir api --reload             # API opcional en http://localhost:8000

El Registro 1 (CATASTRAL_REGISTRO1_20250505.xlsx) se copia a data/raw/. El pipeline también acepta rutas propias (--registro, --terrenos, --construcciones, --huellas). Si faltan las huellas, calcula solo A3 y el mapa avisa "Evidencia de imágenes pendiente".

Qué verifica el pipeline

Se detiene y reporta si un conteo no coincide con el spec. Con el Registro 1 real ya coinciden: 159.213 predios únicos, 4.111 habitacionales no PH en el sector 02 y 1.064 sin área construida. Falla con error explícito si el insumo trae columnas de datos personales.

Revisiones en equipo

La mesa guarda las revisiones en el navegador. Cada persona se identifica en la barra superior con su nombre, su grupo y, si quiere, un contacto (correo o teléfono); sin eso no se registran revisiones. Si además escribe el código compartido del equipo, también se guardan en una base de datos de solo anexar en Supabase, para que no se pierdan y todos vean lo mismo; si no hay conexión, se envían al volver. Detalles, seguridad y operación en db/README.md.

Pruebas

pytest -q (pipeline y API) y npm test dentro de web/ (validación de archivos importados, CSV y tooltip). Las pruebas de la base de revisiones están en db/pruebas/.

Estructura

pipeline/ datos (Python) · web/ mapa 3D (React, deck.gl, MapLibre; Vercel) · api/ FastAPI (Render, plan gratuito; render.yaml) · notebooks/ extracción de Open Buildings · db/ base de revisiones (Supabase) · tests/ pruebas.

Pendiente

• Revisión humana de la muestra: revisar con imagen o visita los 240 predios de docs/validacion/muestra.csv (llenar veredicto; los primeros 50 de cada grupo ya son una muestra aleatoria válida) y calcular precisión, exhaustividad y F1 estimados: python -m pipeline.validacion metricas docs/validacion/muestra.csv.
• Pitch: alinear la diapositiva 9 con el reparto del incentivo de la sección 12 del Anexo 2 (ver docs/anexo2-ajustes.md).
• Roadmap: serie temporal 2016-2023 (v1.1) y consulta normativa (v2), según el plan de desarrollo.

Los documentos de la postulación (Anexos 3, 4 y 5 y el pitch) traen datos personales y no se versionan; se guardan localmente.

Licencia del código: MIT (LICENSE); datos de terceros según LICENCIAS.md.

Las salidas son indicativas: priorizan qué verificar y no modifican avalúos ni generan cobros.