Artículos
Núm. 21 (2021): Kalpana - Revista de Investigación
Análisis de densidad de Kernel para el diagnóstico del patrimonio turístico. Caso de estudio: Barrio de la Floresta.: Kernel density analysis for the diagnosis of tourist heritage. Case study: La Floresta neighborhood in Quito
Universidad Tecnológica Equinoccial, UTE, Ecuador.
Universidad de las Américas, UDLA, Ecuador.
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, ITESM, Sede Perú
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Enviado
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20 October 2021
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Publicado
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29-10-2021
Resumen
La Floresta se encuentra ubicada en la parroquia de La Mariscal y se ha posicionado como un lugar que ofrece una propuesta cultural en la ciudad de Quito, sin embargo, a pesar de ser una zona que cuenta con un llamativo atractivo gastronómico y cultural, no se tiene un análisis territorial turístico adecuado. Por lo tanto, el objetivo de la investigación es utilizar sistemas de información geográfica para identificar atractivos, equipamiento e infraestructura que sostiene la visita de turistas, así como un análisis del territorio mediante densidad de Kernel para identificar zonas atractivas para generar emprendimientos, que son vitales después de la pandemia del COVID-19, así como entender la dinámica que conforman estos elementos dentro del territorio. La metodología estuvo dividida en dos fases. La primera, de trabajo en campo con recolección de datos georreferenciados y la segunda con el trabajo de los datos para crear geodatabases a través de ArcGIS para la generación de cartografía temática. Entre las conclusiones principales que se obtuvieron del estudio se encontraron 33 atractivos turísticos y 132 elementos de equipamiento divididos en alimentos y bebidas, alojamiento y otros servicios. Dentro de la infraestructura se encontraron zonas importantes a destacar como la zona 30. Dentro del análisis de Kernel se identificaron zonas al sur del barrio con potencial para generación de negocios, así como la identificación de una densidad alta de atractivos y equipamiento en la zona norte del barrio.
Referencias
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