Dos lecturas complementarias: el área construida que el satélite observa cada año y la variación de un año al siguiente (picos y valles).
Año de mayor crecimiento: 2022 (+0,6 km²) · de menor: 2024 (-0,1 km²).
Cada año se mide por separado contra la imagen de ese año. El CSV incluye además una serie acumulada, que suma los incrementos sin permitir que un píxel deje de estar construido: da un número mayor porque arrastra los errores del clasificador de un año al siguiente. Las cifras de este informe y las del mapa salen de la serie observada, que es la comparable.
Entre 2016 y 2025, la mancha urbana de San Martín (Meta, Colombia) experimentó un crecimiento notable, aumentando de 5,72 km² a 7,96 km², lo que representa un incremento total de 2,23 km². El crecimiento más significativo se observó en 2022, mientras que 2024 mostró una ligera disminución en el área construida.
El crecimiento más acelerado se registró en 2022 con un incremento de 0,63 km², posiblemente impulsado por factores como la urbanización y la inversión en infraestructura. En contraste, 2019 y 2024 presentaron variaciones negativas, lo que puede atribuirse a condiciones climáticas adversas que afectaron la observación satelital.
El crecimiento de la mancha urbana se ha orientado predominantemente hacia el norte, con un desarrollo relativamente compacto, aunque se observa una ligera dispersión en otras direcciones. Esto sugiere una expansión que podría estar buscando áreas disponibles para urbanización.
Se recomienda a los planificadores urbanos considerar la expansión hacia el norte, asegurando que se implementen infraestructuras adecuadas y servicios públicos para soportar el crecimiento. Además, es crucial fomentar un desarrollo compacto que evite la dispersión excesiva y promueva la sostenibilidad.
Es importante señalar que estos datos son informativos y no deben ser utilizados como un análisis catastral. Las variaciones anuales pueden verse influenciadas por condiciones climáticas, como nublados o lluvias, que pueden afectar la observación de la mancha urbana.
Crecimiento por dirección desde el núcleo urbano. Dominante: N.
Explora el crecimiento sobre el mapa: enciende capas por año, el "año de urbanización" y compáralo con la imagen satelital real.
Abrir el plano interactivo →Metodología transparente y replicable. Estas son las cifras y su respaldo.
Sentinel-2 (programa Copernicus de la ESA): satélites públicos, resolución 10 m, revisita cada ~5 días.
Dynamic World (Google · WRI): modelo de IA que identifica la clase «construido» en cada píxel de 10 m, validado y publicado en revista científica.
Por cada año se toma la mediana de la probabilidad de «construido» y se aplica un umbral (0,3). Esto filtra nubes y ruido puntual.
El área de cada año se mide contra la imagen de ese año, sin arrastrar la del anterior. Es lo comparable, pero tiene una consecuencia: donde hubo pocas pasadas limpias el clasificador cambia de opinión y la serie puede bajar un año. Lo construido no se desconstruye, así que una bajada es el margen de error de ese año (marcado con †), no área perdida.
Se suman las áreas (km²), se calcula el incremento por año, la dirección desde el núcleo urbano y un índice de dispersión de la huella.
| Año | Área construida (km²) | Variación (km²) |
|---|---|---|
| 2016 | 5,72 | — |
| 2017 | 5,98 | +0,26 |
| 2018 | 6,14 | +0,15 |
| 2019 | 6,11 | -0,03 † |
| 2020 | 6,18 | +0,07 |
| 2021 | 6,67 | +0,49 |
| 2022 | 7,30 | +0,63 |
| 2023 | 7,75 | +0,45 |
| 2024 | 7,65 | -0,10 † |
| 2025 | 7,96 | +0,31 |
† La huella construida no se reduce: lo edificado no se desedifica. Una variación negativa es el margen de error del clasificador en un año con pocas pasadas limpias del satélite, no área perdida. · Medido el 12/10/2026 sobre Dynamic World v1 (Google · WRI), umbral de «construido» 0,3, resolución 10 m.
Fuentes: Brown et al. (2022), «Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping», Nature Scientific Data (doi:10.1038/s41597-022-01307-4) · Copernicus Sentinel-2 (ESA) · Procesamiento en Google Earth Engine. Límite municipal: OpenStreetMap.
