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Datos públicos y gratuitos (Sentinel-2 ESA, Google Open Buildings, WorldPop, OpenStreetMap). Las cifras tienen un margen de error declarado. Ver metodología.

Capa 1 · Tipología urbana

Tipología urbana

hace 13 díasespera: mensualhace 13 díashace 2 días

Qué hay hoy en cada uno de los 63 barrios monitoreados: cuánto verde urbano queda por habitante, qué materiales predominan en los techos, qué tan denso está el tejido construido y qué cambios estructurales detectaron los radares satelitales en el último mes.

Mejoras de mayo 2026. La tipología de techos ahora se calibra con el índice ACRI (Asbestos Cement Roof Index) calculado sobre las bandas SWIR de Sentinel-2 (B11 a 1610 nm y B12 a 2190 nm) — el cemento asbestoso tiene firma espectral distintiva en SWIR-1. La densidad volumétrica usa el conteo de edificios reales de Microsoft Global ML Building Footprints (~93 mil edificios para Posadas) en lugar de estimaciones del pipeline. Las demás capas (verde, anomalías) ya usaban datos reales de Sentinel-2 Dynamic World y Sentinel-1 SAR. Ver metodología.

Verde urbano (canopy)

% de superficie no construida y m² verdes por habitante.

OMS 9 m²/hab

Verde promedio

43.2%

ciudad (61 barrios)

m² verde / cap.

1521.6

promedio

0 de 42 barrios están por debajo del umbral OMS (9 m²/hab).

Top 5 con menos verde per cápita

  1. 1San Jorge29.8 m²/hab
  2. 223 de Septiembre32.1 m²/hab
  3. 3El Palomar36.4 m²/hab
  4. 4Yacyretá36.9 m²/hab
  5. 5San Martín37.0 m²/hab
Fuente: Dynamic World V1 (Sentinel-2) + WorldPop. Script: compute_capas.cjs.

Tipología de techos

Mix promedio de materiales y barrios con mayor estimación de asbesto.

SWIR S-2
  • Losa23%
  • Teja14%
  • Chapa nueva24%
  • Chapa vieja29%
  • Asbesto (est.)10%

Alerta sanitaria — asbesto

Prohibido en AR desde 2003 (Res. 845/2000 MSAL). El % por barrio se calibra con ACRI sobre Sentinel-2 SWIR; el ranking entre barrios es defendible, pero el valor absoluto requiere relevamiento de campo para confirmar.

Top 5 — mayor estimación de asbesto

  1. 1Colonia Laosiana21.2%
  2. 2Complejo Gervasio Artigas18.6%
  3. 3Federal17.9%
  4. 4Norte17.7%
  5. 5Malvinas17.3%
Método: ndai_swir_v1 — confianza: media. Calibrado con ACRI sobre Sentinel-2 L2A (B11/B12, escena 19-abr-2026). El resto del mix (losa, teja, chapa) sigue heurístico — pendiente clasificador CV sobre ortofotos para alcanzar confianza alta.

Densidad volumétrica

Distribución de altura estimada y barrios más densos (m³/km²).

Cat + S1

Distribución de altura (61 barrios)

Altura máxima estimada en la ciudad: 5.5 m.

Top 5 — barrios más densos (m³/km²)

  1. 1Centro2.4 M
  2. 2El Palomar1.7 M
  3. 3Villa Sarita1.3 M
  4. 4Villa Urquiza1.2 M
  5. 523 de Septiembre1.2 M
Fuente: Microsoft Global ML Building Footprints v6 (~93 mil edificios reales para Posadas) + Sentinel-1 SAR para la altura. Huella media empírica: ~146 m². Script: compute_real_buildings.cjs.

Anomalías estructurales

Cambios fuera del rango normal detectados por Sentinel-1 SAR.

|z| > 2

Analizados

61

Alertas

3

Mes

2025-07

Alertas activas

  • San Marcos

    Crecimiento fuerte

    z=+6.8

  • Alta Gracia

    Crecimiento moderado

    z=+2.1

  • Bajada Vieja

    Crecimiento moderado

    z=+2.0
Fuente: ESA Sentinel-1 SAR VV (banda C). Script: compute_capas.cjs — z-score vs baseline de 12 meses.

Tabla comparativa por barrio

63 barrios — toca un encabezado para reordenar.

Comparativa de métricas de tipología urbana por barrio. Columnas ordenables: nombre, verde, m² por habitante, altura estimada y categoría de anomalía.
23 de Septiembre

23_de_septiembre

26.1%32.14.1Establez=+0.4
A-3-2 Sector B

a_3_2_sector_b

26.1%45.03.4Establez=+0.0
A4 - Nueva Esperanza

a4_nueva_esperanza

29.6%92.73.3Establez=+0.5
Aguas Corrientes

aguas_corrientes

28.5%42.24.3Establez=+0.9
Alta Gracia

alta_gracia

27.2%40.54.1Crecim. mod.z=+2.1
Bajada Vieja

bajada_vieja

34.7%64.73.5Crecim. mod.z=+2.0
Centro

centro

26.2%40.65.5Establez=+1.0
Chacra 32

chacra_32

27.3%39.94.3Establez=+0.2
Cima del Sol

cima_del_sol

65.0%201.63.1Crecim. mod.z=+1.7
CIT Riberas del Paraná

cit_riberas_del_parana

37.6%s/d3.9Crecim. mod.z=+1.9
CIT Riberas del Paraná (oeste)

cit_riberas_del_parana_oeste

39.5%s/d3.9Establez=+0.8
Colonia Laosiana

colonia_laosiana

91.8%1651.32.5Establez=+0.9
Complejo Gervasio Artigas

complejo_gervasio_artigas

82.8%1495.02.6Establez=+1.0
Complejo Habitacional Vírgen de Fátima

complejo_habitacional_virgen_de_fatima

27.8%84.53.7Establez=+0.3
DM Itaembé Miní Este

dm_itaembe_mini_este

44.0%s/d3.7Establez=+0.8
DM Itaembé Miní Este (suroeste)

dm_itaembe_mini_este_suroeste

61.6%s/d3.8Establez=+1.0
DM Miguel Lanús

dm_miguel_lanus

72.5%s/d3.0Establez=+0.1
DM Miguel Lanús (sur)

dm_miguel_lanus_sur

76.2%s/d3.2Establez=+0.8
DM Santa Rita

dm_santa_rita

36.1%s/d4.0Establez=+1.1
DM Santa Rita (suroeste)

dm_santa_rita_suroeste

29.9%s/d4.1Establez=+1.4
DM Villa Urquiza

dm_villa_urquiza

31.2%s/d4.1Establez=+0.4
DM Villa Urquiza (sureste)

dm_villa_urquiza_sureste

41.3%s/d4.0Establez=-0.7
Don Santiago

don_santiago

28.1%88.62.9Establez=+0.5
El Brete

el_brete

31.3%54.43.4Establez=+1.5
El Laurel

el_laurel

67.6%230.13.6Establez=+1.0
El Palomar

el_palomar

25.8%36.44.5Crecim. mod.z=+1.8
El Portal

el_portal

42.1%s/d3.5Crecim. mod.z=+1.8
Fátima

fatima

50.5%146.23.3Crecim. mod.z=+1.6
Fátima (sur)

fatima_sur

50.5%s/d3.3Establez=+1.3
Federal

federal

91.1%49414.12.5Establez=+1.1
Horacio Quiroga

horacio_quiroga

42.8%s/d3.3Crecim. mod.z=+1.5
Itaembé Guazú

itaembe_guazu

48.6%114.03.2Crecim. mod.z=+1.5
Itaembé Miní

itaembe_mini

42.6%115.73.9Establez=+0.6
Itaembé Porá

itaembe_pora

39.8%113.54.2Establez=+0.7
La Eugenia

la_eugenia

s/ds/ds/ds/d
Las Dolores

las_dolores

49.7%163.43.5Establez=+0.7
Lomas de Garupá

lomas_de_garupa

45.1%140.32.9Establez=+1.4
Los Patitos

los_patitos

s/ds/ds/ds/d
Luis Piedrabuena

luis_piedrabuena

43.3%100.63.6Establez=+0.5
Malvinas

malvinas

73.3%s/d3.3Establez=+1.1
Miguel Lanús

miguel_lanus

32.5%72.83.7Establez=+1.1
Monseñor Kemerer

monsenor_kemerer

28.8%52.43.9Establez=+0.9
Nemesio Parma

nemesio_parma

90.0%s/d2.5Crecim. mod.z=+1.5
Norte

norte

77.2%8196.33.2Establez=+1.0
Ñu Porá

nu_pora

27.6%73.72.8Establez=+1.3
Porvenir 2

porvenir_2

50.1%s/d3.2Establez=+1.4
Puerto Canela

puerto_canela

75.5%s/d3.4Establez=-0.7
Rocamora

rocamora

26.3%39.04.2Establez=+0.6
San Isidro

san_isidro

29.3%97.43.3Establez=+0.6
San Jorge

san_jorge

33.6%29.83.6Establez=-0.1
San Lucas

san_lucas

27.2%59.93.7Establez=+1.0
San Marcos

san_marcos

40.8%91.95.0Crecim. fuertez=+6.8
San Martín

san_martin

26.0%37.04.2Establez=+1.3
San Martín (sureste)

san_martin_sureste

35.7%s/d3.5Establez=+1.3
Santa Helena

santa_helena

36.8%194.73.0Establez=+1.3
Santa Rita

santa_rita

27.1%55.14.0Establez=+1.3
Villa Bonita

villa_bonita

36.3%82.43.4Establez=+1.2
Villa Cabello

villa_cabello

38.9%80.55.1Establez=+0.4
Villa Dolores

villa_dolores

33.2%s/d4.2Establez=+0.4
Villa Mola

villa_mola

44.6%72.34.4Establez=+0.6
Villa Sarita

villa_sarita

26.6%45.53.7Establez=+0.6
Villa Urquiza

villa_urquiza

28.2%40.84.2Establez=+1.1
Yacyretá

yacyreta

26.4%36.94.0Establez=+0.3

Cómo se calcula cada métrica

  • Verde urbano (canopy): porcentaje del barrio clasificado como no-construido por Google Dynamic World V1 (Sentinel-2, deep learning). Los m²/cap. se obtienen cruzando esa fracción con la población estimada de WorldPop y la superficie del polígono. Umbral de referencia: OMS 9 m²/hab (Urban Green Spaces and Health, 2016). Script: capas_avanzadas/compute_capas.cjs · fuente: dynamic_world.csv.
  • Tipología de techos (calibrada con ACRI): el porcentaje de techos de fibrocemento/chapa vieja se ancla al índice ACRI = (B11 − B12) / (B11 + B12) calculado sobre los píxeles urbanos de cada barrio en una escena Sentinel-2 L2A limpia (19-abr-2026, 0.002% de nubes). El asbesto cemento tiene una firma espectral característica con alta reflectancia en SWIR-1 por el silicato de magnesio hidratado. El score relativo se mapea a un rango realista de 3-25% de asbesto, y el resto del mix (losa, teja, chapa nueva, chapa vieja) se estima con la categoría urbana y la antigüedad relativa. Confianza: media (mejora sobre la versión solo heurística — pendiente clasificador CV sobre ortofotos para alcanzar alta). Método: ndai_swir_v1 + heuristico_v1 (mix). Script: compute_ndai_asbestos.cjs.
  • Densidad volumétrica: el conteo de edificios proviene de Microsoft Global ML Building Footprints v6 (febrero 2026) — un dataset abierto que detectó ~93 mil edificios reales en Posadas vía ML sobre imágenes Bing. La huella media por edificio también es empírica (~146 m² en Misiones, contra los 80-90 m² que asumía el pipeline previo). La altura se estima cruzando la categoría urbana con la retrodispersión Sentinel-1 SAR promedio (mayor backscatter VV ≈ mayor volumen edificado). Fuentes: microsoft_buildings_v6 + sentinel1.csv. Script: compute_real_buildings.cjs.
  • Anomalías estructurales: para cada barrio se compara la retrodispersión Sentinel-1 VV del mes más reciente contra una baseline de los 12 meses previos del propio barrio (z-score). |z| > 2 marca cambios fuera del ruido normal: crecimiento fuerte (nueva edificación) o pérdida fuerte (demoliciones, inundaciones, desmonte). El SAR atraviesa nubes y opera día y noche, ideal para detección continua mes a mes. Fuente: sentinel1.csv · tipologia/anomalias.csv.