2.4 Otros datos - SIDRo

Datos de contexto que intervienen en varios análisis: terreno, cobertura y uso del suelo, arbolado, equipamientos críticos y capacidad de respuesta.

Capa	Fuente preferente	Respaldo	Uso
Modelo de elevación	LiDAR distrital (UAECD / IDECA)	Copernicus DEM GLO-30	Pendiente (3.2, 3.3)
Cobertura del suelo	—	ESA WorldCover 10 m Zanaga et al., 2022	Vegetación combustible (3.2), superficies (3.5)
Uso del suelo	POT 555/2021: áreas de actividad y tratamientos	Usos catastrales / OSM	Uso mixto o comercial (3.4)
Arbolado urbano	Censo de Arbolado Urbano, SIGAU (JBB)	OpenStreetMap	Sombra y enfriamiento (3.5), conteo por manzana
Equipamientos críticos	—	OpenStreetMap	Exposición de salud, educación y cuidado
Estaciones de bomberos, hidrantes, red vial	EAAB (hidrantes)	OpenStreetMap	Tiempos de respuesta (3.4)

from sidro.libro import preparar, intentar
preparar()
from sidro import viz
from sidro.fetch import obtener_capa
from sidro.process import abrir_raster, pendiente_grados
import matplotlib.pyplot as plt

Terreno¶

ruta_dem = intentar(obtener_capa, "dem", mensaje="Modelo de elevación")
if ruta_dem is not None:
    dem = abrir_raster(ruta_dem)
    pend = pendiente_grados(dem)
    fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
    dem.plot(ax=ax[0], cmap="terrain", cbar_kwargs={"label": "m s. n. m."}); ax[0].set_title("Elevación")
    pend.plot(ax=ax[1], cmap="magma", vmax=45, cbar_kwargs={"label": "grados"}); ax[1].set_title("Pendiente")
    for a in ax: a.set_axis_off()
    fig.tight_layout()

Arbolado urbano¶

arb = intentar(obtener_capa, "arbolado", mensaje="Censo de arbolado")
if arb is not None:
    from sidro.aoi import construir_aoi
    dentro = arb[arb.within(construir_aoi().geometry.iloc[0])]
    print(f"Árboles dentro del barrio: {len(dentro):,}")
    m = viz.mapa_base(zoom=16)
    viz.capa(m, dentro, nombre="Árboles", color="#1e8449", marker_kwds={"radius": 2})
    display(viz.cerrar(m))
    print(viz.nota_fuente("arbolado"))

Árboles dentro del barrio: 3,288

Fuentes — arbolado: Censo de Arbolado Urbano (Jardín Botánico de Bogotá (SIGAU)), nivel local, descargado 2026-10-19

Equipamientos, bomberos e hidrantes¶

for capa in ("equipamientos_criticos", "estaciones_bomberos", "hidrantes"):
    g = intentar(obtener_capa, capa, mensaje=capa)
    if g is not None:
        print(f"{capa}: {len(g)} elementos ({viz.nota_fuente(capa)})")

equipamientos_criticos: 33 elementos (Fuentes — equipamientos_criticos: amenity=* (OpenStreetMap), nivel global, descargado 2026-10-25)
estaciones_bomberos: 4 elementos (Fuentes — estaciones_bomberos: amenity=fire_station (OpenStreetMap), nivel global, descargado 2026-10-19)
hidrantes: 162 elementos (Fuentes — hidrantes: Hidrantes del sistema de acueducto (servicio REST abierto) (EAAB-ESP), nivel local, descargado 2026-10-25)

References¶

Zanaga, D., Van De Kerchove, R., Daems, D., & others. (2022). ESA WorldCover 10 m 2021 v200. 10.5281/zenodo.7254221