Desarrollo de un modelo de geoprocesamiento para la valoración productiva y tributaria de tierras agrícolas en Venezuela

Resumen

En esta tesis se desarrolla un geoproceso para la predicción de la Capacidad de Uso de las tierras agrícolas del Estado Aragua-Venezuela, mediante el ajuste de un modelo de regresión logística multinomial. Se generaron 38 variables geomorfométricas, mediante el procesamiento de un DEM derivado de las imágenes radar SRTM, de imágenes Landsat ETM+ y de información climatológica del área. En definitiva se seleccionaron 19 variables como predictoras del modelo y se obtuvo un ajuste a nivel regional con un pseudo R2 de 0.48, estadísticamente significativo (p?0), y un Índice Kappa global de 76%. Igualmente se desarrolló un geoproceso para predecir la Vocación de Uso en el área de estudio, a partir de 6 índices equivalentes a los componentes físico-naturales, socio-económicos y políticos de la definición de Vocación de Uso. Los componentes físico- naturales y políticos se valoran de estudios previos y los componentes socio-económicos se derivan de un índice integrado construido a partir de Modelos de Elevación de la Densidad Vial, la Densidad de Centros Poblados y la Densidad de Cuerpos de Agua, el Balance Hídrico Regional y las variables geomorfométricas Acumulación de Flujo e Índice Topográfico de Humedad. Finalmente se desarrolló un geoproceso para la Valoración Tributaria de las tierras del Estado. Este modelo requiere como entrada la definición de la Vocación de Uso de los predios sujetos a tributación, así como los resultados productivos durante el ejercicio fiscal. La aplicación del modelo en diferentes escenarios permitió determinar un adecuado diseño de las opciones de cálculo de la Base Imponible del impuesto así como de los modelos de Capacidad y Vocación de Uso desarrollados. Igualmente se comprobó la intencionalidad del impuesto de gravar progresivamente los predios menos productivos. ABSTRACT In this thesis a geoprocess is developed for prediction of the Use Capability of the farm lands of the Aragua State in Venezuela through the adjustment of a multinomial logistic regression model. Thirty-eight geomorphometric variables were generated through the processing of a DEM derived from SRTM radar images, Landsat ETM+ images and climatologic information of the area. In the final analysis 19 variables were selected as predictors of the model and an adjustment at the regional level was obtained with a pseudo R2 of 0.48, statistically significant (p?0), and a global kappa index of 76%. Likewise, a geoprocess was developed to predict the Land Use Vocation within the study area, working from six indexes equivalent to the physicalnatural, socioeconomic and political components of the Land Use Vocation definition. The physical-natural and political components are assessed from previous studies and the socioeconomic components are derived from an integrated index built from the DEMs of the Road Density, the Populated Center Density, the Water Bodies Density, in addition to the Regional Water Balance and the geomorphometric variables Flow Accumulation and Topographic Wetness Index. Finally a geoprocess was developed for Tax Appraisal of the State lands. This model requires as input the definition of Land Use Vocation of the properties that are subject to tax, as well as the productive outcome during the fiscal year. The application of the model in different settings allowed defining an appropriate design of the calculation options of the Tax Base and the Land Use Capability and Vocation being developed. Furthermore, the intent on taxing the least productive properties progressively was substantiated.