Abstract: The applied geomarketing, for commercial purposes, addresses elements of marketing, incorporating spatial perspectives, all supported by GIS. It analyzes market themes, collaborating in the private commercialization of goods and services, defining commercial geographic coverage and making these businesses profitable. These techniques also apply to the analysis and evaluation of projects effectively supporting social programs organized by the public sector or other users, meeting needs in urban communities: genesis of social geomarketing, a new orientation. It seeks to increase the welfare of citizens; Ex. Location of educational, health, sports equipment or support to the application of policies and programs to targeted beneficiaries. This article, based on I+D+i projects car- ried out by the authors, proposes a methodological and computerized systematization, to apply geomarketing from both perspectives oriented to the user. It identifies informa- tion, stages, own and shared processes, more results obtained. A commercial case and a social case are tried at the Centro Metropolitano de Concepción, Biobío Region, Chile.

Resumen: El geomarketing aplicado, con propósitos comerciales, aborda elementos del marketing, incorporando perspectivas espaciales, todo soportado por SIG. Analiza temáticas de mercado, colaborando a la comercialización privada de bienes y servicios, definiendo coberturas geográficas comerciales y rentabilizando dichos negocios. Dichas técnicas, también aplican al análisis y evaluación de proyectos apoyando eficazmente programas sociales organizados por el sector público u otros usuarios, satisfaciendo necesidades en comunidades urbanas: génesis del geomarketing social, una nueva orientación. Ésta busca aumentar el bienestar de los ciudadanos; ej. Localización de equipamiento educa cional, salud, deportivo o soporte a la aplicación de políticas y programas a beneficiarios segmentados. Este artículo, basado en proyectos I+D+i realizados por los autores, propone una sistematización metodológica e informatizada, para aplicar geomarketing desde ambas perspectivas orientadas al usuario. Se identifica información, etapas, procesos propios y compartidos, más resultados obtenidos. Se prueba un caso comercial y otro social, en el Centro Metropolitano de Concepción, Región del Biobío, Chile.

Digital Elevation Models (DEMs) are essential geomatic products in the study, management and administration of the territory. Uses and availability of high resolution data reveal a steady growth in recent decades allowing several analyses to qualify and quantify characteristics of the territory. Despite the increasing availability of the elevation data, territories studies require DEMs with coarser spatial resolution than the available one. This report evaluates the proposed generalized DEM method which retains terrain critical-points comparing to the one that applies a bilinear interpolation to change DEM resolution. Therefore, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) project data of Maule Region- Chile (111x91 km) are used in the evaluation process. Results show that the generalization constrained by critical points method has a better performance in preserving the spatial position of the evaluated features within the generalized DEM scale.

Los Modelos Digitales de Elevación (MDE) son productos geomáticos esenciales en el estudio, manejo y administración del territorio. Su uso, así como la disponibilidad de datos de alta resolución, ha ido en crecimiento sostenido en las últimas décadas, permitiendo diversos y variados análisis cuyos resultados permiten cualificar y cuantificar los características propias del terreno. No obstante la disponibilidad creciente de datos de elevación, existen ocasiones donde estudios del territorio requieren el uso de modelos digitales de terreno con resolución espacial más gruesa que la resolución de los datos disponibles. La evaluación de un método de generalización de MDE que considera la retención de puntos críticos del terreno es abordado en el presente documento. Este método es comparado con otro método que considera solamente una interpolación bilineal aplicada al cambio de resolución del MDE. En la evaluación son utilizados datos del proyecto SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) para una zona de 111 km por 91 km aproximadamente, en la Región del Maule, Chile. Los resultados evidencian que el método de generalización condicionada por puntos críticos presenta mejor desempeño al preservar la posición espacial de los rasgos evaluados dentro de la escala del MDE generalizado.

Representation spatial accuracy of geographic elements in a Geographic Information System (GIS) database is subject to errors generated in the processes of data capture and processing, which is in evidence when more exact information is integrated. Error quantification is fundamental when the decision-making is based on the information available. The study establishes a methodology to determine and compare the representation error of geographic elements in the vector and raster models. Database includes point, line and polygon elements that represent real objects which are a tower, a road and a parcel. This information was obtained from land measurements with Global Positioning System (GPS) that were processed to obtain vector layers. Later, the convert of vectors layers into raster layers was made using pixel resolutions of 5, 10 and 20 meters. By means of a mathematical algorithm homologous coordinates between the elements represented in both models were determined. From the euclidean distance between homologous coordinates, a mean error of representation for each model was obtained that soon was used to make a statistical comparison analysis of space accuracy between models. The obtained results indicate that there are not significant differences between mean errors of vector and raster models, but there are differences between mean errors of the raster layers at different resolutions.

La exactitud en la representación espacial de elementos geográficos en una base de datos de un Sistema de Información Geográfica (SIG) está sujeta a errores originados en los procesos de captura y procesamiento de los datos, lo cual queda en evidencia cuando se integra información más exacta. La cuantificación del error es fundamental cuando se pretende tomar decisiones sobre la base de la información disponible. En el estudio se establece una metodología para determinar y comparar el error de representación de elementos geográficos en los modelos vectorial y ráster. La base de datos incluye elementos puntuales, lineales y poligonales, que representan elementos reales correspondientes a una torre, un camino y un rodal. Esta información se obtuvo a partir de mediciones en terreno con el Sistema de Posicionamiento Global (GPS), que fueron procesadas para dar origen a coberturas en formato vectorial. Posteriormente, se realizó el traspaso de la información al formato ráster, empleando resoluciones de píxel de 5, 10 y 20 metros. Mediante un algoritmo matemático se determinaron coordenadas homólogas entre los elementos representados en los dos modelos. De la distancia euclidiana entre coordenadas homólogas, se obtuvo un error medio de representación para cada modelo que luego se utilizó para hacer un análisis estadístico de comparación de exactitud espacial entre los modelos. Los resultados obtenidos indican que no existen diferencias significativas en el error medio de los modelos vectorial y ráster, pero sí existen diferencias en los errores medios arrojados para las distintas resoluciones empleadas en la rasterización de la información original.

The territorial planning managers facing the problem of to handle a great amount of space information that it allows them to fulfill his work in opportune and satisfactory form. The present investigation raises a methodology based on the integration of Geomatic and Techniques of Multicriteria Evaluation to obtain a welcome capacity model that facilitates the location of adapted sites to lodge a sanitary filling. The zone of study corresponds to the Communes of Longaví, Retiro and Parral, located in VII Region of Maule - Chile. A vectorial digital data base was constructed, including: road network, hydrography, contours, ground slopes, directions, classes and permeability, vegetation cover, urban establishments, among others. Only 1,86% of the analyzed surface includes zones of "very high" and "high" capacity, 2,61% represents zones of "medium" capacity, and 95,53% of the modeled surface includes classifications of "loss", "very low" and "excluding", being left in evidence the reduced percentage of apt surface to select suitables sites. The developed methodology can be used as a tool of support to taking decision in the processes of territorial planning, limiting the surface on which more intensive studies are due to make, being able to be talked back in other places and to be enriched through the inclusion of new criteria and variables that adjust better to the studied reality. The program counted on financing of the Regional Development National Fund (FNDR) VII Region.

Los encargados de la planificación territorial se enfrentan al problema de manejar una gran cantidad de información espacial que les permita cumplir su labor en forma oportuna y satisfactoria. La presente investigación plantea una metodología basada en la integración de la Geomática y las Técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC) para obtener un modelo de capacidad de acogida que facilite la localización de sitios adecuados para albergar un relleno sanitario. La zona de estudio corresponde a las Comunas de Longaví, Retiro y Parral, ubicadas en la VII Región del Maule-Chile. Se construyó una base de datos digital vectorial que incluyó: red caminera, hidrografía, curvas de nivel, pendientes, orientaciones, clases y permeabilidad de suelos, cubierta vegetacional, asentamientos urbanos, entre otras. De la superficie analizada sólo un 1,86% incluye a las zonas de "muy alta" y "alta" capacidad, un 2,61% representa a zonas de "media" capacidad, y un 95,53% de la superficie modelada abarca las clasificaciones de "baja", "muy baja" y "excluyente", quedando en evidencia el reducido porcentaje de superficie apto para seleccionar sitios idóneos. La metodología desarrollada puede ser utilizada como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones en los procesos de planificación territorial, acotando la superficie sobre la cual se deben realizar estudios más intensivos, pudiendo ser replicada en otros escenarios y enriquecida a través de la inclusión de nuevos criterios y variables que se ajusten mejor a la realidad estudiada. El programa contó con financiamiento del Fondo Nacional de Desarrollo Regional (FNDR) VII Región

This research paper proposes a methodology to estimate site productivity in forest plantations by both linear regression models and artificial neural networks using some geomatic tools, such as Geographic Information System (GIS), Global Posicionating System (GPS) and Fotogrammetry. The study was carried out in the El Picazo Experimental Station which is located in the Andean premountain of the Maule Region. Independent variables are related to the distance to the water courses (DCA), terrain elevation model (MDE), geographic orientation model (MDO) and terrain slope model (MDP); the dependent variable was the total height of the 100 tallest trees per hectare (H_100). In all the estimation techniques applied the best selected variables were the terrain slope and the distance to the water courses. Moreover, the quality of the generated estimations (R² = 41.65%) is within the range established in previous similar research works. The analysis of the results shows that the neural networks has smaller values for absolute mean error (EMA) and mean error quadratic root square (RMSE), than the linear regression model which has a smaller mean bias (SM) and is easier to integrate into a Geographic Information System. Finally, it is possible to establish that the site productivity based on some environmental variables like those indicated above allows to know useful information in order to develop forest plantation programs in bare zones.

En la presente investigación se propone una metodología para estimar la productividad de sitio en plantaciones forestales mediante modelos de regresión lineal y redes neuronales, utilizando herramientas geomáticas, tales como sistemas de información geográfica (SIG), sistema de posicionamiento global (GPS) y fotogrametría. El estudio se llevó a cabo en la Estación Experimental "El Picazo", ubicada en la precordillera andina de la VII Región del Maule. Las variables independientes consideradas tienen relación con la distancia a los cursos de agua (DCA), modelo digital de elevaciones (MDE), modelo digital de orientaciones (MDO) y modelo digital de pendientes (MDP); como variable dependiente se utilizó la altura de los 100 individuos más altos por hectárea (H_100). En ambas técnicas de estimación, las variables finalmente seleccionadas fueron MDP y DCA. La calidad de las estimaciones generadas (R² = 41,65%) se encontró dentro del rango establecido en investigaciones anteriores. El análisis de los resultados establece que el modelo neuronal presenta un menor error medio absoluto (EMA) y una raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE) inferior respecto al modelo de regresión lineal múltiple, el cual presentó un menor sesgo medio (SM) y fue más fácil de integrar en un SIG. Por último, se destaca que la productividad de sitio basada en indicadores ambientales como los aquí considerados, permite conocer información útil para desarrollar programas de forestación en zonas despobladas.