```
# Creation d'un fichier png et enregistrement dedans du graphe combinant les variables et les
individus
GrapheVarInd="GrapheVarInd.png"
png("GrapheVarInd.png", bg = "transparent", width = 800, height = 800, units = "px", pointsize
= 24)
fviz_pca_biplot(res.pca, repel = TRUE, label="var", col.ind = "grey50")
dev.off()
```

```
# Relancer l'ACP en ne gardant que les n premiers facteurs
res.pca2 <-PCA datasetComplet, quanti.sup=if
(is null (Variablesaderives illustratives)) == FALSE)
{which (colnames (datasetComplet) %in% ListQTsup)) else {NULL}, quali.sup=if
(is null (Variablesaderives illustratives)) == FALSE)
{which (colnames (datasetComplet) %in% ListQLsup)) else {NULL}, ind.sup=NULL, scale.unit=scale,
graph=TRUE, ncp=HAC_nf)
```

```
# Calcul d'une CAH sur les n premiers facteurs choisis par l'utilisateur
res.HCPC<-HCPC(res.pca2, nb.clust=Nb_clust, consol=FALSE, graph=FALSE, metric=distance,
method=methode)
```

```
# Creation d'un fichier png et enregistrement de l'arbre hierarchique dedans
Dendrogram="Dendrogram.png"
png("Dendrogram.png", bg = "transparent", width = 800, height = 800, units = "px", pointsize
= 24)
plot.HCPC(res.HCPC, choice='tree', title='Arbre hierarchique')
#fviz_dend(res.HCPC,
$cex = 0.7, # Label size
$palette = "jco", # Color palette see ?ggpubr::ggpar
$rect = TRUE, rect_fill = TRUE, # Add rectangle around groups
$rect = "jco", # Rectangle color
$labels_track_height = 0.8 # Place for labels
#
dev.off()
```

```
# Creation d'un fichier png et enregistrement de l'arbre hierarchique 3D dedans
Dendrogram3D="Dendrogram3D.png"
png("Dendrogram3D.png", bg = "transparent", width = 800, height = 800, units = "px", pointsize
= 24)
plot.HCPC(res.HCPC, choice='3D.map', ind.names=FALSE, centers.plot=FALSE, angle=60, axes=c(1,
2))
dev.off()
```

```
# Conversion de l'objet res.HCPC data.clust en dataframe
res.HCPC.dataclust <- as.data.frame(res.HCPC[["data.clust"]])
```

```
# Creation d'un tableau de contingence pour denomber le nombre d'unites spatiales par classe
TableauContingence<-data.frame(res.HCPC.dataclust[, "clust"])
names (TableauContingence) <- c("clust")
TableauContingence$Count <- 1
TableauContingence <- aggregate (Count ~ clust, TableauContingence, sum)
```

```
# export du tableau de contingence au format Excel
write.xlsx (TableauContingence, "Effectif_Par_Classe.xlsx", asTable=FALSE, col.names = TRUE,
row.names = FALSE, append = FALSE, showNA = FALSE, colWidths = c("auto", "auto"))
```

```
# Pour récupérer l'ordre de la variable "clust" dans le dataframe res.HCPC.dataclust
VarClust <-which (colnames (res.HCPC.dataclust) == "clust")
```

```
# Choix des variables dans la couche en sortie pour eviter qu'elles ne soient dupliques.
# Ce qui nous interesse dans le dataframe res.HCPC.dataclust c'est le champ "clust", donc on
# enleve toutes les variables actives qui sont deja contenues dans Couche_de_poygones_en_entree
res.HCPC.dataclust<-res.HCPC.dataclust[names (res.HCPC.dataclust) [c (VarClust)]]
```

```
# Pour récupérer la colonne "clust" dans le jeu de données initial
sf_Complet <- Couche_de_poygones_en_entree
sf_Complet$clust <- res.HCPC.dataclust$clust
```

```
# Affichage de la couche contenant les classes dans QGIS
Couche_avec_les_classes=sf_Complet
```

```
# Pour exporter la couche avec les classes au format geopackage
st_write (sf_Complet, "Couche_avec_les_classes.gpkg", delete_layers = TRUE)
```

```
# Creation d'un fichier de style QML
```
# 1 - Transformation de la colonne clust en valeur numerique ensuite tri ordre croissant puis extraction des éléments différents d'un vecteur
Numer_clust=strtoi(res.HCPC.dataclust$clust)
Crois_clust=sort(Numer_clust)
Extra_clust=unique(Crois_clust)

# 2 - Creation et configuration du xml (transparence =alpha) (attrs=valeurs des classes)
alpha = 1
base = newXMLNode("qgis")
addAttributes(base, version="3.4.9-Madeira", minimumScale="0", maximumScale="1e+08", hasScaleBasedVisibilityFlag="0")
trans <- newXMLNode("transparencyLevelInt", 255)
rend <- newXMLNode("renderer-v2", attrs =
c(attr="clust", symbollevels="0", type="categorizedSymbol"))

# 3 - Creation des différentes categories
categories <- newXMLNode("categories")
category <- lapply(seqAlong(Extra_clust), function(x){newXMLNode("category", attrs = c(symbol = Extra_clust[x], label = Extra_clust[x], value = Extra_clust[x]))})
addChildren.categories category)

# 4 - Creation du style : couleur, transparence
symbols <- newXMLNode("symbols")
symbol <- lapply(seqAlong(Extra_clust), function(x){dum.sym <- newXMLNode("symbol", attrs =
c(outputUnit="MM", alpha=alpha, type="fill", name=as.character(x))))
liste2=list("#000000", "#ff0000", "#00cd00", "#0000ff", "#65fffe", "#ff00ff", "#a9a9a9",
"#b8860b", "#006400", "#ee82ee", "#40e0d0", "#ffa500", "#ffb6c1", "#e6e6fa", "#ffff04")
layer <- newXMLNode("layer", attrs =c(pass="0", class="SimpleFill", locked="0"))
prop <- newXMLNode("prop", attrs =c(k="color", v=liste2[x] ))
addChildren(layer, prop)
addChildren(dum.sym, layer)
})
addChildren(symbols, symbol)

# 5 - Rendu en ajoutant les categories et le style cree precedentement
addChildren(rend, list.categories, symbols))
addChildren(base, list(trans, rend))

# 6 - Enregistrement du fichier qml
sortieqml=paste(Espace_de_travail, "/style.qml", sep="")
writeLines saveXML(base), sortieqml)

# pour cartographier la typologie
# Creation d'une palette avec les couleurs du dendrogramme 3D
rbPal <- c("#000000", "#ff0000", "#00cd00", "#0000ff", "#65fffe", "#ff00ff", "#a9a9a9",
"#b8860b", "#006400", "#ee82ee", "#40e0d0", "#ffa500", "#ffb6c1", "#e6e6fa", "#ffff04")
# Ajustement des marges de la fenêtre graphique
opar <- par(mar = c(4, 1, 3, 1), fig = c(0,1,0,1))
# Tracage de la carte avec la palette
CarteTypo="CarteTypo.png"
png("CarteTypo.png", bg = "transparent", width = 1500, height = 1500, units = "px", pointsize = 10)
# Afficher la couche choroplethe, ici on fait appel à la fonction 'findInterval' pour que les couleurs soient associees aux classes que l'on a définies précédemment
classes <- c(1:nrow(TableauContingence))
plot(st_geometry sf_Complet), col = rbPal[findInterval sf_Complet$clust, vec = classes,
all.inside = FALSE, rightmost closed = FALSE], border = "white", add = F)
# Ajouter une légende
# Choisir les paramètres de la fenêtre d'affichage
par(fig = c(0.06,0.15,0.08,0.3), mar = c(0,0,0,0), new = TRUE)
barplot(TableauContingence$Count, names = TableauContingence$clust, col=rbPal,
ylim=c(0,max(TableauContingence$Count + 10)))
dev.off()

# réinitialiser la fenêtre graphique
par(opar)

# Parametrage du contenu du fichier html (titres, graphiques, tableaux)

# Ajout d'un titre general pour le rapport a insérer dans le fichier html PCA_Results
(reinitialisation du fichier html a chaque fois que le script est execute avec l'option append = FALSE)

HTML("<br>SYNTHESE DE L'ANALYSE TYPOLOGIQUE <br>Résultats obtenus avec FactoQGIS :
https://github.com/ESO-Rennes/FactoQGIS", file= "PCA_Results.html", append=FALSE)
# Ajout d'un titre pour le tableau recapitulatif des paramètres en entree a inserer dans le fichier html PCA_Results
HTML("<br>Tableau récapitulatif des paramètres en entrée ===>", file= "PCA_Results.html",
append=TRUE)
# Insertion du tableau recapitulatif des paramètres en entree dans le fichier html PCA_Results
HTML(as.matrix(TableauRecap), file= "PCA_Results.html", append=TRUE)

# Ajout d'un titre pour le tableau des valeurs propres a inserer dans le fichier html
PCA_Results
HTML("<br>Tableau des valeurs propres ===>", file= "PCA_Results.html", append=TRUE)
# Insertion du tableau des valeurs propres dans le fichier html PCA_Results
HTML(eig.val, file= "PCA_Results.html", append=TRUE)

# Ajout d'un titre pour le graphe des gains d'inertie a inserer dans le fichier html
PCA_Results
HTML("<br>Graphe des gains d'inertie ===>", file= "PCA_Results.html", append=TRUE)
# Insertion du graphe des gains d'inertie dans le fichier html PCA_Results
HTMLInsertGraph(GrapheGainInertie, file=HTMLOutput, append = TRUE)

# Ajout d'un titre pour le graphe des variables a inserer dans le fichier html PCA_Results
HTML("<br>Graphe des variables (ler plan factoriel) ===>", file= "PCA_Results.html",
append=TRUE)
# Insertion du graphe des variables dans le fichier html PCA_Results
HTMLInsertGraph(GrapheVariables, file=HTMLOutput, append = TRUE)

# Ajout d'un titre pour la matrice restituant la representation a inserer dans le fichier html
PCA_Results
HTML("<br>Qualité de représentation des variables (Cos2) ===>", file= "PCA_Results.html",
append=TRUE)
# Insertion de la matrice de la qualité de representation dans le fichier html PCA_Results
HTMLInsertGraph(MatriceQualiteRepresentation, file=HTMLOutput, append = TRUE)

# Ajout d'un titre pour la matrice graphique des corrélations entre les variables a inserer
dans le fichier html PCA_Results
HTML("<br>Matrice graphique des corrélations entre les variables ===>", file= "PCA_Results.html",
append=TRUE)
# Insertion de la matrice de la qualité de representation dans le fichier html PCA_Results
HTMLInsertGraph(MatriceCorrelation, file=HTMLOutput, append = TRUE)

# Ajout d'un titre pour le graphe combiné des variables et des individus a inserer dans le
fichier html PCA_Results
HTML("<br>Graphe combiné des variables et des individus ===>", file= "PCA_Results.html",
append=TRUE)
# Insertion du graphe combiné des variables et des individus dans le fichier html PCA_Results
HTMLInsertGraph(GrapheVarInd, file=HTMLOutput, append = TRUE)

# Ajout d'un titre pour le graphe des individus suivant la/les variable(s) qualitative(s)
supplémentaire(s) a inserer dans le fichier html PCA_Results
if (is null(Variables qualitatives illustratives)) ==FALSE) {
  HTML("<br>Graphe(s) des individus suivant la/les variable(s) <br>qualitative(s)
supplémentaire(s) ===>", file= "PCA_Results.html", append=TRUE)
} else {0}

# Creation des fichiers png qui contiendront les graphes des individus differencies suivant
la/les variables(s) qualitative(s) supplémentaire(s) + ellipses
if (is null(Variables qualitatives illustratives)) ==FALSE) {
  for (i in 1:length(Variables qualitatives illustratives)) {
    # Nommage des fichiers png
    GrapheIndQualiSup <- paste("GrapheIndQualiSup",i,".png",sep="-")
    # recuperation des variables quali supp dans le jeu des coordonnees des individus
    concat.data <-cbind.data.frameComplet[namesComplet)[names ActionListQLsup]], res.pca$ind$coord)
    # Creation des fichiers png qui contiendront les graphes des individus differencies suivant
    la/les variables(s) qualitative(s) supplémentaire(s) + ellipses
    png(GrapheIndQualiSup, bg = "transparent", width = 800, height = 800, units = "px", pointsize
= 24)
    plotellipses(res.pca, keepvar = i, label = "none", mean = FALSE, level = 0.95)
    dev.off()
    # Insertion des graphiques png dans le fichier html PCA_Results
    HTMLInsertGraph(GrapheIndQualiSup, file=HTMLOutput, append = TRUE)
} else {0}

# Ajout d'un titre pour l'arbre hierarchique a inserer dans le fichier html PCA_Results
HTML("<br>Arbre hiérarchique <br>(permet de choisir le nombre de classes à garder) ===>", file= "PCA_Results.html", append=TRUE)
# Insertion de l'arbre hierarchique dans le fichier html PCA_Results
HTMLInsertGraph(Dendrogram, file=HTMLOutput, append = TRUE)

# Ajout d'un titre pour l'arbre hierarchique 3D sur le 1er plan factoriel a inserer dans le
fichier html PCA_Results

HTML("<br>Arbre hiérarchique sur le 1er plan factoriel ===>", file= "PCA_Results.html",
append=TRUE)

# Insertion de l'arbre hierarchique sur le 1er plan factoriel dans le fichier html PCA_Results

HTMLInsertGraph(Dendrogram3D, file=HTMLOutput, append = TRUE)

# Ajout d'un titre pour le tableau indiquant les effectifs par classe a inserer dans le
fichier html PCA_Results

HTML("<br>Tableau indiquant les effectifs par classe ===>", file= "PCA_Results.html",
append=TRUE)

# Insertion du tableau indiquant les effectifs par classe dans le fichier html PCA_Results

HTML(as.matrix(TableauContingence), file= "PCA_Results.html", append=TRUE, align = "center")

# Ajout d'un titre pour les graphiques et tableaux de description des classes par les
variables a inserer dans le fichier html PCA Results (reinitialisation du fichier html a
chaque fois que le script est execute avec l'option append = FALSE)

HTML("<br>Graphiques et tableaux de description <br>des classes par les variables ===> ", file= "PCA_Results.html", append=TRUE)

# Creation d'un dataframe compilant toute les valeurs v.test de toutes les classes

compile <- do.call("rbind", lapply(res.HCPC$desc.var$quanti, as.data.frame))

# Recuperation dans des dataframes de la description de chacune des N classes par les
variables

for (i in 1:Nb_clust)

# Nommage des dataframes

name<- paste("classe",i, sep="") # La fonction paste permet de concatenner differents
elements

# Recuperation dans des dataframes de la description de chacune des N classes par les
variables

b<-assign(name,as.data.frame(res.HCPC$desc.var$quanti[[i]])) # La fonction assign permet
d'assigner un nom à une valeur/un element
b<-signif(b,3)

# Nommage des fichiers png

name_Png<- paste("Graphe_classe",i, ".png", sep="")

# Creation des fichiers png qui contiendront les histogramme horizontaux decrivant les
classes par les variables

png(name_Png, bg = "transparent", width = 800, height = 800, units = "px", pointsize = 24)
fichier<-get(name)
barplot((fichier$v.test), names = row.names(fichier), col = "black", border = "white", horiz
= TRUE, las = 1, xlim = c(-5 - max(abs(compile$v.test)), 5 + max(abs(compile$v.test))),
cex.names=0.55, main = paste("Classe", i, sep=" "))
dev.off()

# Insertion des graphiques png dans le fichier html PCA Results

HTMLInsertGraph(name_Png, file=HTMLOutput, append = TRUE)

# Insertion des tableaux de description des classes par les variables dans le fichier html
PCA_Results

HTML(b, file= "PCA_Results.html", append=TRUE)

# Ajout d'un titre pour la carte de la typologie a inserer dans le fichier html PCA_Results

HTML("<br>Représentation cartographique de la typologie. <br> Pour reproduire cette carte dans
QGIS <br>utiliser le fichier style.qml disponible <br>dans votre espace de travail ===> ",
file= "PCA_Results.html", append=TRUE)

# Insertion de la carte de la typologie dans le fichier html PCA_Results

HTMLInsertGraph(CarteTypo, file=HTMLOutput, append = TRUE)

# Affichage du fichier html PCA_Results dans un navigateur

browseURL("PCA_Results.html")
4. Script R pour créer la carte interactive de localisation des strates

## Export stratification vers carte interactive en ligne, version septembre 2021

```r
library sf)
library (cartography)
library (leaflet)
library (tmap)
```

```r
# Import couches
Stratification_Barrios_Zonas_Modal <- st_read("Stratification_Barrios_Zonas_Modal.gpkg")
TransMilenioTroncales2020 <- st_read("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/SIG/Bgta/SIG_Modal_Bgta/TransMilenioTroncales2020.shp")
```

```r
# Creation d'une palette avec les couleurs du dendrogramme 3D
rbPal <- c("#000000", "#ff0000", "#00cd00", "#0000ff", "#65ffe", "#ff00ff", "#a9a9a9",
"#b8860b", "#006400", "#ee82ee", "#40e0d0", "#ffa500", "#ffb6c1", "#e6e6fa", "#ffff04")
```

```r
# création des seuils parmi le numéro des strates
bks <- findInterval (Stratification_Barrios_Zonas_Modal$clust, vec = classes <- c(1:8))
```

```r
# To turn view on interactive mode
tmap_mode("view")
```

```r
# To launch the interactive facetted map
```

```r
tm_shape(TransMilenioTroncales2020) + tm_lines("purple", lwd=0.7) +
tmShape (Stratification Barrios Zonas Modural) +
tm_fill("clust", title = "Estratos de muestreo<br>(agrupaciones de barrios)<br>presentes en
las zonas de<br>encuesta Modural (Bogotá)", breaks = bks, palette = rbPal,
alpha = 0.8, popup vars = c("NOM_UTAM", "NOM_BARRIO", "clust"),
legend.hist = TRUE) +
tm_borders("white", lwd=1) + tm_view(alpha = 0.8) +
tm_scale bar() +
tm_basemap (server = "https://cartodb-basemaps-
a.global.ssl.fastly.net/light_all/{z}/{x}/{y}.png",
group = "Carto Positron") +
tm_basemap (server = "https://s tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png",
group = "Open Street Map", alpha = 0.2) +
tm_basemap (server =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}",
group = "ESRI World Imagery", alpha = 0.7)
```
## 5. Script R pour vérifier la pertinence des variables retenues pour construire les strates

### test pour vérifier si les variables retenues pour la stratification sont pertinentes
### au regard de notre objet d'étude que sont les pratiques de mobilité

```r
library(openxlsex)
library(dplyr)
library.sf)
```

```r
# import données
viajesEMU2019 <- read.xlsx("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/EOD/Bgta/EMU_2019/Exploitation/Archivos XLSX explotados/ViajesEODH2019.xlsx", sheet =
1)
etapasEMU2019 <- read.xlsx("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/EOD/Bgta/EMU_2019/Exploitation/Archivos XLSX explotados/EtapasEODH2019.xlsx", sheet =
1)
hogaresEMU2019 <- read.xlsx("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/EOD/Bgta/EMU_2019/Exploitation/Archivos XLSX explotados/HogaresEODH2019.xlsx", sheet =
1)
CorrespondanceMzaHogaresEstrato <- read.xlsx("CorrespondanceMzaHogaresEstrato.xlsx")
Pente_Mza_A_partir_Pente_ZAT <- read.xlsx("Pente_Mza_A_partir_Pente_ZAT.xlsx")
Distance_Mza_EMU2019_TransMiCable <- read.xlsx("Distance_Mza_EMU2019_TransMiCable.xlsx")
Distance_Mza_EMU2019_TransMilenio <- read.xlsx("Distance_Mza_EMU2019_TransMilenio.xlsx")
CyclistesNonCyclistesAM <- st_read("CyclistesNonCyclistesAM.gpkg")
CyclistesNonCyclistesAM$geom <- NULL
```

```r
# pour ne garder que les trajets dont le point de départ est la maison
viajesEMU2019_dps_maison <- viajesEMU2019[which(viajesEMU2019$lugar_origen == 1),]
```

```r
# pour ajouter le code mza et les estratos DAPD aux trajets depuis la maison
viajesEMU2019_dps_maison <- merge(viajesEMU2019_dps_maison, CorrespondanceMzaHogaresEstrato,
by.x = "hogar", by.y = "ID_HOGAR", all.x = TRUE)
```

```r
# pour ajouter les pentes
viajesEMU2019_dps_maison <- merge(viajesEMU2019_dps_maison, Pente_Mza_A_partir_Pente_ZAT, by.x
= "ID_MZA_EMU", by.y = "IDMZA14CAR", all.x = TRUE)
```

```r
# pour ajouter la distance au Transmilenio
viajesEMU2019_dps_maison <- merge(viajesEMU2019_dps_maison, Distance_Mza_EMU2019_TransMilenio,
by.x = "ID_MZA_EMU", by.y = "IDMZA14CAR", all.x = TRUE)
```

```r
# pour ajouter la distance au TransmiCable
viajesEMU2019_dps_maison <- merge(viajesEMU2019_dps_maison, Distance_Mza_EMU2019_TransMiCable,
by.x = "ID_MZA_EMU", by.y = "IDMZA14CAR", all.x = TRUE)
```

```r
# pour créer une liste avec les variables à garder
Listvar <- c("id_concat_hog_pers_viaje", "Dist_TransMilenio", "Pente_ZAT_Degre", "p5_estrato",
"ID_MZA_EMU", "hogar", "lugar_origen", "modo_principal", "Dist_TransMiCable", "MPIO_CCDGO.y",
"UTAM_NOMBR")
```

```r
# pour garder les variables utiles
viajesEMU2019_dps_maison_simplifie <-
viajesEMU2019_dps_maison[which(colnames(viajesEMU2019_dps_maison) %in% Listvar)]
```

```r
# pour créer des jeux de données par variables à tester (suppression des valeurs manquantes)
Pente <-
viajesEMU2019_dps_maison_simplifie[!is.na(viajesEMU2019_dps_maison_simplifie$Pente_ZAT_Degre),
]
TransMilenio <-
viajesEMU2019_dps_maison_simplifie[!is.na(viajesEMU2019_dps_maison_simplifie$Dist_TransMilenio),]
CyclistesNonCyclistesAM <-
CyclistesNonCyclistesAM[!is.na(CyclistesNonCyclistesAM$DistCiclovia),]
Pente_Mza_A_partir_Pente_ZAT <-
Pente_Mza_A_partir_Pente_ZAT[!is.na(Pente_Mza_A_partir_Pente_ZAT$Pente_ZAT_Degre),]
```

```r
# cas spécifique du Cable (seulement à Lucero et pas simplement en tant que mode principal)
Cable <-
viajesEMU2019_dps_maison_simplifie[!is.na(viajesEMU2019_dps_maison_simplifie$Dist_TransMiCable),]
Cable <- Cable[which(Cable$UTAM_NOMBR == "EL LUCERO"),]
etapasLabel <- etapasEMU2019[, c("id_concat_hog_pers_viaje", "p18_id_medio_transp_label")]
etapasLabel <- etapasLabel[which etapasLabel$p18_id_medio_transp_label == "Cable"),]
```
Cable <- merge(Cable, etapasLabel, by.x = "id_concat_hog_pers_viaje", by.y = "id_concat_hog_pers_viaje", all.x = TRUE)

# pour créer une variable binaire pour le TransMiCable

Cable <- mutate(Cable, ModoCL = caseDOBEN when(
  p18_id_medio_transp_label == "Cable" ~ "Cable",
  TRUE ~ "Otro"
))

# pour ne garder que les trajets des personnes qui habitent dans le DC et Soacha (zone de desserte du TransMilenio)

TransMilenio <- TransMilenio[which(TransMilenio$MPIO_CCDGO.y == "11001" | TransMilenio$MPIO_CCDGO.y == "25754"), ]

# pour ne garder que les trajets des personnes qui habitent dans le DC et Soacha (zone couverte par des voies cyclables en site propre)

CyclistesNonCyclistesSoacha DC <-
CyclistesNonCyclistesAM[which(CyclistesNonCyclistesAM$MUNICIPIO == "11001" | CyclistesNonCyclistesAM$MUNICIPIO == "25754"), ]

# pour créer une variable binaire pour le TransMilenio
### option 1

TransMilenio$ModoCL[TransMilenio$modo_principal == "TransMilenio"] <- "TransMilenio"

TransMilenio$ModoCL[!TransMilenio$modo_principal == "TransMilenio"] <- "Otro"

### option 2

TransMilenio <- transform(TransMilenio, ModoCL = ifelse(modo_principal == "TransMilenio", "TransMilenio", "Otro"))

### option 3

TransMilenio <- mutate(TransMilenio, ModoCL = caseOBEN when(
  modo_principal == "TransMilenio" ~ "TransMilenio",
  TRUE ~ "Otro"
))

# pour récupérer les pentes pour les ménages cyclistes / non cyclistes

CyclistesNonCyclistesSoacha DC <- merge(CyclistesNonCyclistesSoacha_DC, Pente_Mza_A_partir_Pente_ZAT, by.x = "ID_MZA_EMU", by.y = "IDMZA14CAR", all.x = TRUE)

# pour supprimer les valeurs manquantes

CyclistesNonCyclistesSoacha_DC <-
CyclistesNonCyclistesSoacha_DC[!is.na(CyclistesNonCyclistesSoacha_DC$Pente_ZAT_Degre), ]

# 1 - test comparaison éloignement personnes qui utilisent TransMilenio
### (test bilatéral non paramétrique de Kolmogorov-Smirnov)

TransMilenioOui <- TransMilenio[which(TransMilenio$ModoCL == "TransMilenio"), ]

TransMilenioNon <- TransMilenio[which(TransMilenio$ModoCL == "Otro"), ]

summary(TransMilenioOui$Dist_TransMilenio)

summary(TransMilenioNon$Dist_TransMilenio)

ks.test(TransMilenioOui$Dist_TransMilenio, TransMilenioNon$Dist_TransMilenio, alternative = "greater")

### Thus in the two-sample case alternative = "greater" includes distributions for which x is stochastically smaller than y (the CDF of x lies above and hence to the left of that for y)

# 2 - test comparaison éloignement personnes qui utilisent TransMiCable
### (test bilatéral non paramétrique de Kolmogorov-Smirnov)

CableOui <- Cable[which(Cable$ModoCL == "Cable"), ]

CableNon <- Cable[which(Cable$ModoCL == "Otro"), ]

summary(CableOui$Dist_TransMiCable)

summary(CableNon$Dist_TransMiCable)

ks.test(CableOui$Dist_TransMiCable, CableNon$Dist_TransMiCable, alternative = "greater")

# 3 - test comparaison éloignement personnes qui utilisent le vélo
### (test bilatéral non paramétrique de Kolmogorov-Smirnov)

Cyclistes <-

CyclistesNonCyclistesSoacha_DC[which(CyclistesNonCyclistesSoacha_DC$CyclisteBinaire == "Cycliste"), ]

NonCyclistes <-

CyclistesNonCyclistesSoacha_DC[which(CyclistesNonCyclistesSoacha_DC$CyclisteBinaire == "NonCycliste"), ]

summary(Cyclistes$DistCiclovia)

summary(NonCyclistes$DistCiclovia)

ks.test(Cyclistes$DistCiclovia, NonCyclistes$DistCiclovia, alternative = "greater")

# 4 - test comparaison de la pente au lieu de résidence des cyclistes et des non cyclistes
### (test bilatéral non paramétrique de Kolmogorov-Smirnov)
```R
summary(Cyclistes$Pente_ZAT_Degre)
summary(NonCyclistes$Pente_ZAT_Degre)
ks.test(Cyclistes$Pente_ZAT_Degre, NonCyclistes$Pente_ZAT_Degre, alternative = "greater")
```

```R
# 5 - test d'indépendance de la distribution modale au regard de la strate DAPD
# pour calculer le nombre total de ménages par strate suivant leur profil
viajesEMU2019_dps_maison_simplifie_Table <-
  table(viajesEMU2019_dps_maison_simplifie$modo_principal,
        viajesEMU2019_dps_maison_simplifie$p5_estrato, deparse.level = 2)
# test du khi²
(test <- chisq.test(viajesEMU2019_dps_maison_simplifie_Table, simulate.p.value = TRUE, B =
  4000)) # affichage des résultats du test
```

```R
# 6 - test d'indépendance de l'équipement des ménages en voitures au regard de la strate DAPD
# pour créer une variable binaire sur la possession d'une voiture par ménage
hogaresEMU2019 <- mutate(hogaresEMU2019, PossessionVoiture = case BALANCE(
  plmc_automobil > 0 ~ "VoitureOui",
  TRUE ~ "VoitureNon"
))
```

```R
# pour calculer le nombre total de ménages par strate DAPD suivant qu'ils possèdent ou non une voiture
hogaresEMU2019_Table <- table(hogaresEMU2019$p5_estrato, hogaresEMU2019$PossessionVoiture,
  deparse.level = 2)
# test du khi²
(test <- chisq.test(hogaresEMU2019_Table, simulate.p.value = TRUE, B = 4000)) # affichage des résultats du test
```

```R
# 7 - test d'indépendance de l'équipement des ménages en motos au regard de la strate DAPD
# pour créer une variable binaire sur la possession d'une moto par ménage
hogaresEMU2019 <- mutate(hogaresEMU2019, PossessionMoto = case BALANCE(
  plmc_motocicleta > 0 ~ "MotoOui",
  TRUE ~ "MotoNon"
))
```

```R
# pour calculer le nombre total de ménages par strate DAPD suivant qu'ils possèdent ou non une moto
hogaresEMU2019_Table2 <- table(hogaresEMU2019$p5_estrato, hogaresEMU2019$PossessionMoto,
  deparse.level = 2)
# test du khi²
(test <- chisq.test(hogaresEMU2019_Table2, simulate.p.value = TRUE, B = 4000)) # affichage des résultats du test
```
## 6. Script R pour vérifier la pertinence globale de la stratification spatiale

```r
# tests pour vérifier si les pratiques de mobilité des ménages diffèrent suivant les strates
pour valider ces dernières
```

```r
library(tidyverse)
library(openxlsex)
library(ggplot2)
library.sf)
library(FactoMineR)
```

```r
# import de la couche des strates
Stratification_Barrios_Zonas_Modal <- st_read("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/SIG/Bgta/SIG_Modal_Bgta/Zonas_Encuesta_Modal/Couches_SIG/Stratification_Barrios_Zo
nas_Modal.gpkg")
```

```r
# import tableau Excel
EMU_hogares_Zonas_Modal <-read.xlsx("EMU_hogares_XY_ok_alea_Zonas_Modal.xlsx", sheet = 1,
startRow = 1, colNames = TRUE, rowNames = FALSE)
```

```r
# selection des actifs
EMU_hogares_Zonas_Modal_Actifs <-
EMU_hogares_Zonas_Modal[which(EMU_hogares_Zonas_Modal$DuraPromedioTrab != 'NA'),]
```

```r
# création d'un semis de points des ménages actifs
EMU_hogares_Zonas_Modal_Actifs.geo = st_as.sf(EMU_hogares_Zonas_Modal_Actifs,
coordinates=c("X_Hog_Alea", "Y_Hog_Alea"), crs=32618)
```

```r
# pour récupérer la colonne clust de la stratif sur les points des ménages
EMU_hogares_Actif_Strate <- st_join(EMU_hogares_Zonas_Modal_Actifs.geo,
Stratification_Barrios_Zonas_Modal[,'clust'])
```

```r
# affichage de la densité des distributions de la variable NUM_AUTO suivant la strate Modural
EMU_hogares_Actif_Strate %>%
  filter(clust %in% c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8")) %>%
  ggplot(aes NUM_AUTO, fill=clust, colour=clust) +
  geom_density(alpha=0.25) +
  geom_rug()
```

```r
# affichage de la densité des distributions de la variable NUM_MOTO suivant la strate Modural
EMU_hogares_Actif_Strate %>%
  filter(clust %in% c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8")) %>%
  ggplot(aes NUM_MOTO, fill=clust, colour=clust) +
  geom_density(alpha=0.25) +
  geom_rug()
```

```r
# affichage de la densité des distributions de la variable DuraPromedioTrab suivant la strate
Modural
EMU_hogares_Actif_Strate %>%
  filter(clust %in% c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8")) %>%
  ggplot(aes DuraPromedioTrab, fill=clust, colour=clust) +
  geom_density(alpha=0.25) +
  geom_rug()
```

```r
# réinitialiser les marges de la fenêtre graphique
par(mar = c(6, 6, 5, 3), fig = c(0,1,0,1))
```

```r
# Creation d'une palette avec de couleurs
rbPal <- c("#000000", "#ff0000", "#00cd00", "#0000ff", "#65fffe", "#ff00ff", "#a9a9a9",
"#b8860b", "#006400", "#ee82ee", "#40e0d0", "#ffa500", "#ffb6c1", "#e6e6fa", "#ffff04")

plot(Stratification_Barrios_Zonas_Modal$geom)
plot(st_geometry(EMU_hogares_Actif_Strate), col =
rbPal[findInterval(EMU_hogares_Actif_Strate$clust, vec =
sort(unique(EMU_hogares_Actif_Strate$clust)), all.inside = TRUE)], border = "white", add = T)
```

```r
# sélection des variables à garder pour l'analyse
rownames(EMU_hogares_Actif_Strate) <- EMU_hogares_Actif_Strate$ID_HOGAR
EMU_hogares_Actif_Strate$ID_HOGAR <- NULL
listvar <- colnames(EMU_hogares_Actif_Strate)
View(listvar)
EMU_hogares_Actif_Strate <- EMU_hogares_Actif_Strate[, c(4:23,33)]
EMU_hogares_Actif_Strate$geometry <- NULL
```
EMU_hogares_Actif_Strate$DurEscuelaPS <- NULL # pour supprimer la colonne qui contient des NA
EMU_hogares_Actif_Strate$DurEscuelaSup <- NULL # pour supprimer la colonne qui contient des NA

# calcul de l'AFDM (Analyse factorielle des Données Mixtes) pour déterminer un profil de ménages actifs dans les 4 zones d'enquête
res <- FAMD(EMU_hogares_Actif_Strate)

# suppression des variables après plusieurs AFDM pour obtenir une plus forte inertie sur le premier plan factoriel

EMU_hogares_Actif_Strate$ESTRATO <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$SUELDO <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$clust <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$PROPRIEDAD_VIVI <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$TIPO_VIVIENDA <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$MAYORES 5 anios <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$NUM_BICI_NINIOS <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$InformalTrab <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$SITPProv_Trab <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$SiTP_Zonal_Trab <- NULL
EMU_hogares_Actif_Strate$AutoTrab <- NULL

listvar <- colnames(EMU_hogares_Actif_Strate)
View(listvar)

# calcul de l'AFDM finale pour déterminer un profil de ménages actifs dans les 4 zones d'enquête

res <- FAMD(EMU_hogares_Actif_Strate)

# lancement de la CAH sur les résultats de l'AFDM

nbclasses <- 5
res.hcpc <- HCPC(res, kk=Inf, nb.clust=nbclasses, consol=TRUE) # kk=inf signifie pas de partition préalable, consol=TRUE signifie qu'on applique à l'issue de la CAH une consolidation (par les k-means)

# Calcul du tableau avec effectifs par classe et du diagramme en barres associé

res.hcpc.dataclust <- as.data.frame(res.hcpc[["data.clust"]])
TableauContingence<-data.frame(res.hcpc.dataclust[,"clust"])
names(TableauContingence) <- c("clust")
TableauContingence$Count <- 1
TableauContingence <- aggregate(Count ~ clust, TableauContingence, sum)
View(TableauContingence)
barplot(TableauContingence$Count, names = TableauContingence$clust, main = "Distribution des ménages par classe")

# Creation des dataframes decrivant les classes par les variables quanti et quali et affichage des diagrammes

for (i in 1:nbclasses)

# Nommage des dataframes
name<- paste("classeVarQuanti",i, sep="")

# Recuperation dans des dataframes de la description de chacune des N classes par les variables quanti

b<-assign(name,as.data.frame(res.hcpc$desc.var$quanti[[i]]))
b<-assign(name,b[which(colnames(b) == 'v.test')])
b<-signif(b,3) # pour arrondir les valeurs a un nombre de decimales significatif
fichier<-get(name)

# Nommage des dataframes
name2<- paste("classeVarQuali",i, sep="")

# Recuperation dans des dataframes de la description de chacune des N classes par les variables quali

b2<-assign(name2,as.data.frame(res.hcpc$desc.var$category[[i]])) # La fonction assign permet d'assigner un nom à une valeur/un element
b2<-assign(name2,as.data.frame(b2[which(b2$v.test>0),]))
b2<-assign(name2,b2[which(colnames(b2) == 'v.test')])
b2<-signif(b2,3) # pour arrondir les valeurs a un nombre de decimales significatif
fichier2<-get(name2)

# Nommage des dataframes
name3<- paste("classeVarQuantiQuali",i, sep="")

# Assemblage des tableaux avec les variables quanti et quali
```r
b3<-assign(name3,as.data.frame(rbind(b,b2))) # La fonction assign permet d'assigner un nom à
une valeur/un element
b3<-assign(name3,as.data.frame(cbind(b3, b3$label <- row.names(b3))))
colnames(b3) <- c("v.test", "label")
b3<-assign(name3,as.data.frame(b3[order(b3$v.test, decreasing = TRUE), ])))
fichier3<- get(name3)

# pour tracer les diagrammes en barres horizontaux
barplot((fichier3$v.test), names = row.names(fichier3), border = "white", horiz = TRUE, las
= 1, xlim = c(-5 - max(abs(fichier3$v.test)), 5 + max(abs(fichier3$v.test))), cex.names=0.8,
main = paste("classe",i, sep=""))
}
```

```r
# pour récupérer la colonne clust (numéro de la strate Modural) sur les points des ménages
(tableau initial)
EMU_hogares_Actif_Strate <- st_join(EMU_hogares_Zonas_Modal_Actifs.geo,
Stratification Barrios_Zonas_Modal[,"clust"])
names(EMU_hogares_Actif_Strate)[names(EMU_hogares_Actif_Strate) == "clust"] <- "Stratif"
EMU_hogares_Actif_Strate$geometry <- NULL
```

```r
# pour récupérer le profil des ménages
EMU_hogares_Actif_Strate <- cbind(EMU_hogares_Actif_Strate, res.hcpc.dataclust[,"clust"])
names(EMU_hogares_Actif_Strate)[names(EMU_hogares_Actif_Strate) == "res.hcpc.dataclust[", "clust"]] <- "clust"
```

```r
# pour calculer le nombre total de ménages par strate Modural suivant leur profil
EMU_hogares_Actif_Strate_Table <- table(EMU_hogares_Actif_Strate$Stratif,
EMU_hogares_Actif_Strate$clust, deparse.level = 2)
```

```r
# test du khi²
(test <- chisq.test(EMU_hogares_Actif_Strate_Table, simulate.p.value = TRUE, B = 4000)) #
affichage des résultats du test
```
## 7. Résultats des tests des distances au plus proche voisin successivement appliqués aux ménages appartenant au 5 profils et résidant dans les 4 zones d'enquête

### Altos de Cazucá (Soacha)

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

<figure><img src="image_36.png" /></figure>
<figure><img src="image_37.png" /></figure>

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

## El Porvenir (Bosa)

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

<figure><img src="image_42.png" /></figure>
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Histogramme de DistancePPV (Valeurs simulées)</figcaption></figure>

Effets :

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

n

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Histogramme de DistancePPV (Valeurs simulées)</figcaption></figure>

Effets :

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

n

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Histogramme de DistancePPV (Valeurs simulées)</figcaption></figure>

Effets :

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

n
<figure><img src="image_49.png" /></figure>

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

## El Rincón (Suba)

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

<figure><img src="image_54.png" /></figure>
<figure><img src="image_55.png" /></figure>

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>
Lucero (Ciudad Bolívar)

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

<figure><img src="image_66.png" /></figure>
<figure><img src="image_67.png" /></figure>

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

<figure><img src="image_70.png" /></figure>
## 8. Résultats des tests bivariés de colocalisation, appliqués aux îlots suivant leur taille (plus ou moins 20 ménages), par zone d'enquête

### Altos de Cazucá (Soacha)

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

### El Porvenir (Bosa)

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

<figure><img src="image_74.png" /></figure>
## El Rincón (Suba)

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

## Lucero (Ciudad Bolívar)

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

<figure><img src="image_78.png" /></figure>
## 9. Script R pour vérifier si la taille des îlots a une influence sur les pratiques de mobilité et les taux d'équipement des ménages

### test pour vérifier si les profils des ménages EMU2019 sont significativement différents en fonction de la taille de la manzana dans laquelle ils habitent

```r
library(sf)
library(tidyverse)
```

```r
# import de la couche des manzanas avec le nombre de ménages cibles qu'elles abritent
Mzas_Zonas_Encuesta_Modal <- st_read("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/SIG/Bgta/SIG_Modal_Bgta/Zonas_Encuesta_Modal/Couches_SIG/Mzas_Zonas_Encuesta_Modal.gpkg")
Mzas_Zonas_Encuesta_Modal$geom <- NULL
```

```r
# import de la couche des ménages cibles avec leur profil
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil <- st_read("EMU_hogares_Actif_Strate_Profil.gpkg")
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$geom <- NULL
```

```r
# pour récupérer la taille des manzanas (+ ou - 15 ménages cibles) dans la couches des ménages
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil <- merge(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil,
Mzas_Zonas_Encuesta_Modal[, c("MzaBinaire2", "MzaBinaire", "ID_Mza_EMU", "Hog_Ojetivo")],
by.x = "ID_MZA_EMU", by.y = "ID_Mza_EMU", all.x = T)
```

```r
# pour créer une distinction entre les mzas + ou - 25 ménages
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil <- mutate(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, MzaBinaire3 =
case When(
  Hog_Ojetivo >= 25 ~ "25HogaresyMas",
  TRUE ~ "Menos25Hogares"
))
```

```r
# pour créer une distinction entre les mzas + ou - 30 ménages
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil <- mutate(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, MzaBinaire4 =
case When(
  Hog_Ojetivo >= 30 ~ "30HogaresyMas",
  TRUE ~ "Menos30Hogares"
))
```

```r
# pour créer une distinction entre les mzas + ou - 35 ménages
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil <- mutate(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, MzaBinaire5 =
case When(
  Hog_Ojetivo >= 35 ~ "35HogaresyMas",
  TRUE ~ "Menos35Hogares"
))
```

```r
# pour créer une distinction entre les mzas + ou - 40 ménages
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil <- mutate(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, MzaBinaire6 =
case When(
  Hog_Ojetivo >= 40 ~ "40HogaresyMas",
  TRUE ~ "Menos40Hogares"
))
```

```r
# pour supprimer les valeurs inconnues dans une colonne donnée
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil <- EMU_hogares_Actif_Strate_Profil[!is.na(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$MzaBinaire),]
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil <- EMU_hogares_Actif_Strate_Profil[!is.na(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$MzaBinaire2),]
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil <- EMU_hogares_Actif_Strate_Profil[!is.na(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$MzaBinaire3),]
```

```r
# pour connaître la distribution des ménages EMU2019 suivant la taille des manzanas
aggregate(Profil ~ MzaBinaire, EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, length)
aggregate(Profil ~ MzaBinaire2, EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, length)
aggregate(Profil ~ MzaBinaire3, EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, length)
aggregate(Profil ~ MzaBinaire4, EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, length)
aggregate(Profil ~ MzaBinaire5, EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, length)
aggregate(Profil ~ MzaBinaire6, EMU_hogares_Actif_Strate_Profil, length)
```

```r
# pour calculer le nombre total de ménages cibles suivant leur profil et la taille de leur manzana de résidence
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table <- table(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$Profil,
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$MzaBinaire, deparse.level = 2)
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table2 <- table(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$Profil,
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$MzaBinaire2, deparse.level = 2)
```
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table3 <- table(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$Profil,
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$MzaBinaire3, deparse.level = 2)

EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table4 <- table(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$Profil,
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$MzaBinaire4, deparse.level = 2)

EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table5 <- table(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$Profil,
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$MzaBinaire5, deparse.level = 2)

EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table6 <- table(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$Profil,
EMU_hogares_Actif_Strate_Profil$MzaBinaire6, deparse.level = 2)

# test du khi²

(test <- chisq.test(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table, simulate.p.value = TRUE, B = 4000))

# affichage des résultats du test

(test <- chisq.test(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table2, simulate.p.value = TRUE, B =
4000)) # affichage des résultats du test

(test <- chisq.test(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table3, simulate.p.value = TRUE, B =
4000)) # affichage des résultats du test

(test <- chisq.test(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table4, simulate.p.value = TRUE, B =
4000)) # affichage des résultats du test

(test <- chisq.test(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table5, simulate.p.value = TRUE, B =
4000)) # affichage des résultats du test

(test <- chisq.test(EMU_hogares_Actif_Strate_Profil_Table6, simulate.p.value = TRUE, B =
4000)) # affichage des résultats du test
10. Script R pour (1) tirer au sort les îlots suivant les tailles d'échantillon définies par strate et par zone d'enquête, (2) tirer les bâtiments ou points GPS et (3) produire les cartes interactives associées

### Tirage au sort des îlots par strate et zone d'enquête en fonction des tailles d'échantillon définies au préalable

# tirage non-équiprobable, fonction de la taille des îlots calculée à partir du nombre de ménages éligibles qui y résident
# restriction de l'univers de sélection aux seuls îlots ayant 20 ménages éligibles ou plus
# + tirage non-équiprobable des bâtiments, fonction de leur surface totale habitable (nb étages x surface au sol)
# création des cartes interactives associées

library sf)
library (openxlxs)
library (tmap)
library (dplyr)
library (rosm)
library (raster)
library (qpdf)

## 1 - import et préparation du jeu de données

## Import des tailles d'échantillon par strate et des probabilités de sélection des îlots à partir d'un fichier Excel
Muestra <- read.xlsx("Tableau_Ilots_avec_variables_et_taille_ecantillon_v3.xlsx", sheet = 4)
Mzas <- read.xlsx("Tableau_Ilots_avec_variables_et_taille_ecantillon_v3.xlsx", sheet = 3)

## sélection des îlots (manzanas = mzas) ayant au moins 20 ménages éligibles
Mzas <- Mzas[which(Mzas$Hog_Objetivo >= 20), ]

## renommer colonne
names(Mzas)[names(Mzas) == "ProbaSelectionÎlot"] <- "ProbaSelection"

## renommer colonne
names(Muestra)[names(Muestra) == "Nombre.total.d'îlots.à.sélectionner.(sans.îlots.de.réserve).Taille.d'échantillon.(unités.prim.aires)"] <- "Muestra"

## calcul du nombre d'îlots à tirer incluant ceux de réserve par strate / zone
Muestra$Nb_îlots_a_tirer <- Muestra$Muestra + Muestra$'Nombre.d'îlots.de.réserve'

## création d'une liste des groupes (Zone/Strate)
ListaEstratosZonas <- as.character(Muestra$ID_Concat)

## 2 - création d'un tableau contenant les îlots tirés suivant les tailles d'échantillon par strate et les probabilités de sélection des îlots (boucle)
MzasSorteadas <- data.frame()

for (i in ListaEstratosZonas) {
  # récupération de la taille d'échantillon par zone/strate (nombre d'îlots à tirer)
  j <- Muestra$Nb_îlots_a_tirer[which(Muestra$ID_Concat == i)]
  # Nommage des fichiers
  name <- i

## Extraction des îlots par zone/strate et tirage au sort des îlots en fonction des probabilités de sélection associées
b <- assign(name, Mzas[which(Mzas$ID_Concat == i),])
fichier <- get(name)
fichier <- fichier[sample(nrow(fichier), j, prob = fichier$ProbaSelection),]
MzasSorteadas <- rbind(MzasSorteadas, fichier)

## Affichage des tableaux en sortie
View(MzasSorteadas)
View(summary(as.factor(MzasSorteadas$ID_Concat)))

## création d'une liste avec le code des îlots tirés au sort
ListaMzasSorteadas <- as.character(MzasSorteadas$MANZ_CCNCT)
## 3 - création d'un tableau contenant les îlots de réserve parmi les îlots tirés au préalable
MzasReserva <- data.frame()

for (i in ListaEstratosZonas){

```r
# récupération du nb de mzas de réserve à retenir par zone/strate
j <- Muestra$Nombre.d'îlots.de.réserve`[which(Muestra$ID_Concat == i)]
```

```r
# Extraction des manzanas de réserve par zone/strate (tirage équiprobable)
fichier <- MzasSorteadas[which(MzasSorteadas$ID_Concat == i), ]
fichier <- fichier[sample(nrow(fichier), j), ]
MzasReserva <- rbind(MzasReserva, fichier)
rm(fichier)
rm(i)
rm(j)
```

```r
}
```

```r
# création d'une liste avec le code des îlots de réserve tirés au sort
ListaMzasReserva <- as.character(MzasReserva$MANZ_CCNCT)
```

```r
# création d'une variable avec le distingo îlot de réserve si/no
MzasSorteadas$MzaReserva <- ifelse(MzasSorteadas$MANZ_CCNCT %in% ListaMzasReserva, "Si", "No")
```

```r
# Affichage des tableaux en sortie
View(MzasSorteadas)
View(summary(as.factor(MzasSorteadas$ID_Concat)))
```

## 4 - Préparation du jeu de données pour la cartographie

```r
# Import couches
setwd("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/SIG/Bgta/SIG_Modal_Bgta/Zonas_Encuesta_Modal/Couches_SIG")
Stratification_Barrios_Zonas_Modal <- st_read("Stratification_Barrios_Zonas_Modal.gpkg")
Transmilenio <- st_read("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/SIG/Bgta/SIG_Modal_Bgta/TransMilenioTroncales2020.shp")
```

```r
setwd("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/SIG/Bgta/SIG_Modal_Bgta")
Localidad_Municipio <- st_read("Localidad_Municipio_2017.shp")
Transmilenio_Estaciones <- st_read("TransMilenioEstaciones2020.shp")
```

```r
setwd("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/Valorizacion/Articulo_Piloto")
EmpriseZonasModural <- st_read("EmpriseZonasModural.gpkg")
```

```r
setwd("F:/Rennes/Recherche/ANR
MoDurAL/SIG/Bgta/SIG_Modal_Bgta/Zonas_Encuesta_Modal/Couches_SIG")
Mzas_Zonas_Encuesta_Modal <- st_read("Mzas_Zonas_Encuesta_Modal.gpkg")
```

```r
# sélection des manzanas tirées au sort dans l'objet sf
Mzas_Sorteadas <- Mzas_Zonas_Encuesta_Modal[which(Mzas_Zonas_Encuesta_Modal$MANZ_CCNCT %in% ListaMzasSorteadas),]
```

```r
# renommer les variables + suppression de certaines variables non indispensables
names(Mzas_Sorteadas)[names(Mzas_Sorteadas)] == "clust_2"] <- "EstratoMuestreo"
Mzas_Sorteadas$MzaBinaire2 <- NULL
Mzas_Sorteadas$clust <- NULL
names(Stratification_Barrios_Zonas_Modal)[names(Stratification_Barrios_Zonas_Modal)] ==
"clust"] <- "EstratoMuestreo"
```

```r
# jointure pour récupérer les probabilités de sélection
Mzas_Sorteadas <- merge(Mzas_Sorteadas, MzasSorteadas[, c("MANZ_CCNCT", "ProbaSelection")],
  by = "MANZ_CCNCT")
```

```r
# exporter les îlots tirés au sort en geopackage
st_write(Mzas_Sorteadas, "Mzas_Sorteadas.gpkg")
browseURL("Mzas_Sorteadas.gpkg")
```

## 5 - création de la carte interactive avec les 4 zones Modural en vis-à-vis (îlots tirés au sort)
```
# Creation d'une palette avec les couleurs du dendrogramme 3D
rbPal <- c("#000000", "#ff0000", "#00cd00", "#0000ff", "#65ffe", "#ff00ff", "#a9a9a9",
"#b8860b", "#006400", "#ee82ee", "#40e0d0", "#ffa500", "#ffb6c1", "#e6e6fa", "#ffff04")
```

```
tmap_mode("view")
```

```
tmShape(Transmilenio) + tm_lines("blue", lwd=1) +
tmShape(EmpreseZonasModural) + tm_borders("NA") + tm_facets(by = "Nombre") +
tmShape(Stratification_Barrios_Zonas_Modal) +
tm_fill("EstratoMuestreo", title = "Estratificación (agrupación<br>de barrios) y manzanas
sorteadas<br>con 20 hogares o más para las<br>encuestas Modural (Bogotá)",
breaks = rbPal[findInterval(Stratification_Barrios_Zonas_Modal$EstratoMuestreo,
vec = classes <- c(1:8), all.inside = FALSE, rightmost.closed = FALSE)],
palette = rbPal, alpha = 0.8, popup.vars = c("NOM_BARRIO", "NOM_UTAM",
"EstratoMuestreo")) +
tm_borders("grey90", lwd=2) + tm_view(alpha = 0.7) + tm_facets(by = "NOM_UTAM") +
tm(Localidad Municipio) + tm_borders("grey40", lwd=0.7) +
tm(Mzas_Sorteadas) + tm_borders("white", lwd = 4) + tm_facets(by = "UTAM_NOMBR") +
tmvol(Mzas_Sorteadas) + tm_borders("black", lwd = 1.5) + tm_facets(by = "UTAM_NOMBR") +
tm_fill(alpha = 0, popup.vars = TRUE) +
tm_scale_bar() +
tmvol(Transmilenio_Estaciones) + tmSymbols(size = 1, col = "blue", shape = 21,
popup.vars = "ETRNOMBRE") +
tm_basemap(server = "https://s tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png", group = "Open
Street Map", alpha = 0.4) +
tm_basemap(server = "https://mtl.google.com/vt/lyrs=r&x={x}&y={y}&z={z}", group = "Google
Maps", alpha = 0.4) +
tm_basemap(server = "https://cartodb-basemaps-
a.global.ssl.fastly.net/light_all/{z}/{x}/{y}.png", group = "Carto Positron", alpha = 1) +
tm_basemap(server =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}", group = "ESRI World Imagery", alpha = 0.6) +
tm_basemap(server = "https://www.google.cn/maps/vt?lyrs=s@189&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}",
group = "Google Satellite", alpha = 0.6) +
tm_basemap(server =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_ Topo_Map/MapServer/tile/{z}/{y}/{x
}", group = "ESRI Topo", alpha = 0.6) +
tm_basemap(server = "http://a tile.stamen.com/terrain/{z}/{x}/{y}.png", group = "Stamen
Terrain", alpha = 0.6)
```

## 6 - Tirage au sort des bâtiments dans le DC

```
setwd("F:/Rennes/Recherche/ANR MoDurAL/EncuestaPorCuestionario/Ined/00_Encuesta_Final/")
```

```
# import couche bâtiments
```

```
ConstruccionesTotal <- st_read("old/ConstruccionesConsolidees_v4.geojson")
```

```
# calcul du nombre de bâtiments par îlot
View(table(ConstruccionesTotal$ID_Mza_EMU))
```

```
# création d'un numéro de 1 a n pour chaque bâtiment, dans chaque îlot
List_id_unique <- c(1:max(table(ConstruccionesTotal$ID_Mza_EMU)))
List_Mzas <- as.character unique(ConstruccionesTotal$ID_Mza_EMU))
```

```
fichier <- ConstruccionesTotal[which(ConstruccionesTotal$ID_Mza_EMU == i), ]
```

```
fichier$id_unique <- List_id_unique[1:nrow(fichier)]
```

```
ConstruccionesTotal_v2 <- rbind(ConstruccionesTotal_v2, fichier)
```

```
rm(fichier)
```

```
rm(i)
```

```
ConstruccionesTotal <- ConstruccionesTotal_v2
```

```
rm(ConstruccionesTotal_v2)
```

```
# création d'un identifiant concaténant l'id mza et l'id bâtiment
ConstruccionesTotal$Id_Concat <- paste(ConstruccionesTotal$ID_Mza_EMU,
ConstruccionesTotal$id_unique, sep = "-")
```

```
# sélection des îlots qui ont au moins 12 bâtiments
ConstruccionesTotal_Sup12Edificios <-
```

```
ConstruccionesTotal[which(!ConstruccionesTotal$ID_Mza_EMU %in% MzasMenos12Edificios), ]
```

```
# création d'une liste des îlots qui ont au moins 12 bâtiments
```
List_Mzas_Sup12Edificios <-
as.character unique(ConstruccionesTotal_Sup12Edificios$ID_Mza_EMU))

# Tirage au sort de 12 bâtiments par îlot
ConstruccionesSeleccion <- data.frame()

for (i in List_Mzas_Sup12Edificios) {
  # création d'un objet avec le nombre de bâtiments à tirer par îlot
  j <- 12
  # Extraction des 12 bâtiments à enquêter par îlot (probabilité de sélection fonction de la
  surface totale habitable)
  fichier <-
    ConstruccionesTotal_Sup12Edificios[which(ConstruccionesTotal_Sup12Edificios$ID_Mza_EMU == i),
    ]
  fichier <- fichier[sample(nrow(fichier), j, prob = fichier$ProbaSelectionBatiment), ]
  ConstruccionesSeleccion <- rbind(ConstruccionesSeleccion, fichier)
  rm(fichier)
  rm(i)
  rm(j)
}

## 7 - Tirage au sort des bâtiments de réserve

# création d'un tableau avec les bâtiments dont le nombre est inférieur à 12 par îlot
ConstruccionesTotal_Infl12Edificios <- ConstruccionesTotal[which(ConstruccionesTotal$ID_Mza_EMU %in% MzasMenos12Edificios), ]

# assemblage des deux tableaux
ConstruccionesSeleccion2 <- rbind(ConstruccionesSeleccion, ConstruccionesTotal_Infl12Edificios)
ConstruccionesSeleccion <- ConstruccionesSeleccion2
rm(ConstruccionesSeleccion2)

# Tirage au sort de 5 bâtiments parmi les 12 (ou moins), par îlot
ConstruccionesSeleccionRojo <- data.frame()

for (i in List_Mzas) {
  # création d'un objet avec le nombre de bâtiments rouges à tirer par îlot
  j <- 5
  # Extraction des 5 bâtiments où commencer à enquêter par mza (tirage équiprobable)
  fichier <- ConstruccionesSeleccion[which(ConstruccionesSeleccion$ID_Mza_EMU == i), ]
  fichier <- fichier[sample(nrow(fichier), j, )]
  ConstruccionesSeleccionRojo <- rbind(ConstruccionesSeleccionRojo, fichier)
  rm(fichier)
  rm(i)
  rm(j)
}

# création d'une liste de bâtiments où commencer à enquêter par mza
List_ConstruccionesSeleccionRojo <- as.character(ConstruccionesSeleccionRojo$Id_Concat)

# création d'une couche avec le distingo edificio de réserve si/no
ConstruccionesSeleccion$EdificioReserva[ConstruccionesSeleccion$Id_Concat %in%
List_ConstruccionesSeleccionRojo] <- "No"
ConstruccionesSeleccion$EdificioReserva[!ConstruccionesSeleccion$Id_Concat %in%
List_ConstruccionesSeleccionRojo] <- "Si"

# ajout d'un identifiant unique de 01 à 12 (ou moins dans les îlots qui comportent moins de 12 bâtiments)
ConstruccionesSeleccion_v2 <- data.frame()

List_06_a_12 <- c("06", "07", "08", "09", "10", "11", "12")

for (i in List_Mzas) {
  fichier <- ConstruccionesSeleccion[which(ConstruccionesSeleccion$ID_Mza_EMU == i), ]
  fichier$Id_unique[fichier$EdificioReserva == "No"] <- c("01", "02", "03", "04", "05")
  fichier$Id_unique[fichier$EdificioReserva == "Si"] <- List_06_a_12[1:nrow(fichier)]
  ConstruccionesSeleccion_v2 <- rbind(ConstruccionesSeleccion_v2, fichier)
  rm(fichier)
  rm(i)
}
}

ConstruccionesSeleccion <- ConstruccionesSeleccion_v2
rm(ConstruccionesSeleccion_v2)

# mise à jour de la variable id concat
ConstruccionesSeleccion$Id_Concat <- paste(ConstruccionesSeleccion$ID_Mza_EMU,
ConstruccionesSeleccion$Id_unique, sep = "-")

st_write(ConstruccionesSeleccion, "ConstruccionesSeleccion.kml")

## 8 - Calcul des coordonnées XY du pseudo-centroïde des bâtiments et des îlots

ConstruccionesSorteadas <- ConstruccionesSeleccion

# calcul des coordonnées du pseudo-centroïde des bâtiments
ConstruccionesSorteadas_DD_WGS84 <- st_transform(ConstruccionesSorteadas, crs = 4326)
Coord_ConstruccionesSorteadas_DD_WGS84 <-
as.data.frame(st_coordinates(st_point_onSurface(st_geometry(ConstruccionesSorteadas_DD_WGS84))),
row.names = ConstruccionesSorteadas_DD_WGS84$Id_Concat)
Coord_ConstruccionesSorteadas_DD_WGS84$Id_Concat <-
rownames(Coord_ConstruccionesSorteadas_DD_WGS84)
ConstruccionesSorteadas <- merge(ConstruccionesSorteadas,
Coord_ConstruccionesSorteadas_DD_WGS84, by = "Id_Concat")

# renommer les variables XY
names(ConstruccionesSorteadas)[names(ConstruccionesSorteadas) == "X"] <- "X_long"
names(ConstruccionesSorteadas)[names(ConstruccionesSorteadas) == "Y"] <- "Y_lat"

# calcul des coordonnées du pseudo-centroïde des mzas
Mzas_Sorteadas_DD_WGS84 <- st_transform(Mzas_Sorteadas, crs = 4326)
Coord_Mzas_Sorteadas_DD_WGS84 <-
as.data.frame(st_coordinates(st_point_onSurface(st_geometry(Mzas_Sorteadas_DD_WGS84))),
row.names = Mzas_Sorteadas_DD_WGS84$ID_Mza_EMU)
Coord_Mzas_Sorteadas_DD_WGS84$ID_Mza_EMU <- rownames(Coord_Mzas_Sorteadas_DD_WGS84)
Mzas_Sorteadas <- merge(Mzas_Sorteadas, Coord_Mzas_Sorteadas_DD_WGS84, by = "ID_Mza_EMU")

# renommer les variables XY
names(Mzas_Sorteadas)[names(Mzas_Sorteadas) == "X"] <- "X_long"
names(Mzas_Sorteadas)[names(Mzas_Sorteadas) == "Y"] <- "Y_lat"

# création d'une colonne Lat_Long dans les manzanas
Mzas_Sorteadas$Lat_Long <- paste(sep = ", ", Mzas_Sorteadas$Y_lat, Mzas_Sorteadas$X_long)

# création d'une colonne Lat_Long dans les bâtiments
ConstruccionesSorteadas$Lat_Long <- paste(sep = ", ", ConstruccionesSorteadas$Y_lat,
ConstruccionesSorteadas$X_long)

# Export en geopackage et en Excel
ConstruccionesSorteadas DF <- ConstruccionesSorteadas
ConstruccionesSorteadas DF$geometry <- NULL
Mzas_Sorteadas DF <- Mzas_Sorteadas
Mzas_Sorteadas DF$geometry <- NULL

st_write(Mzas_Sorteadas, "Mzas_Sorteadas_v2.gpkg")
write.xlsx(Mzas_Sorteadas DF, "Mzas_Sorteadas_v2.xlsx", overwrite = TRUE)
st_write(ConstruccionesSorteadas, "ConstruccionesSorteadas_v2.gpkg") ### MARCHE PAS
write.xlsx(ConstruccionesSorteadas DF, "ConstruccionesSorteadas_v2.xlsx")

# import couche de toutes les constructions
Construcciones_Todas <- st_read("0_General/Construcciones_Todas.gpkg")

# fusion des polygones pour que ce soit plus léger
Construcciones_Todas <- Construcciones_Todas %>% group_by(UTAM_NOMBR) %>% summarize()

## 9 - Calcul des coordonnées XY des points GPS de Cazuca et création d'un distingo si/no pour les points de réserve

# import de la couche des points créés dans QGIS pour Cazuca
PuntosSorteadosCazuca <- st_read("old/PuntosSorteadosCazuca_v6.geojson")

# calcul des coordonnées des points de Cazuca
PuntosSorteadosCazuca_DD_WGS84 <- st_transform(PuntosSorteadosCazuca, crs = 4326)
```
Coord_PuntosSorteadosCazuca_DD_WGS84 <-
as.data.frame(st_coordinates(st_geometry(PuntosSorteadosCazuca_DD_WGS84)), row.names =
PuntosSorteadosCazuca_DD_WGS84$Id)
```

```
PuntosSorteadosCazuca$X <- Coord_PuntosSorteadosCazuca_DD_WGS84$X
```

```
PuntosSorteadosCazuca$Y <- Coord_PuntosSorteadosCazuca_DD_WGS84$Y
```

```
# renommer les variables XY
```

```
names(PuntosSorteadosCazuca) [names(PuntosSorteadosCazuca) == "X"] <- "X_long"
```

```
names(PuntosSorteadosCazuca) [names(PuntosSorteadosCazuca) == "Y"] <- "Y_lat"
```

```
PuntosSorteadosCazuca$Id <- NULL
```

```
# ajout d'un identifiant de 01 à 12 pour chacun des points dans chacun des îlots de Cazucá
PuntosSorteadosCazuca_v2 <- data.frame()
```

```
for (i in unique(PuntosSorteadosCazuca$ID_Mza_EMU)) {
```

```
# création d'un numéro de 01 a 12 pour chaque point dans chaque îlot
fichier <- PuntosSorteadosCazuca[which(PuntosSorteadosCazuca$ID_Mza_EMU == i), ]
fichier$Id_unique <- c("01","02","03","04","05","06","07","08","09","10","11","12")
PuntosSorteadosCazuca_v2 <- rbind(PuntosSorteadosCazuca_v2, fichier)
rm(fichier)
rm(i)
}
```

```
}
```

```
# création d'un identifiant concaténant l'id mza et l'id point
PuntosSorteadosCazuca_v2$Id_Concat <- paste(PuntosSorteadosCazuca_v2$ID_Mza_EMU,
PuntosSorteadosCazuca_v2$Id_unique, sep = "-")
```

```
# Tirage au sort de 5 points par manzana parmi les 12, pour avoir les 5 où commencer à
enquêter et les 7 en réserve.
# création d'un tableau contenant les points de réserve (5 par îlot)
PuntosReserva <- data.frame()
```

```
for (i in unique(PuntosSorteadosCazuca_v2$ID_Mza_EMU)) {
```

```
# PuntosReserva <- data.frame()
```

```
rm(j)
}
```

```
# création d'un objet avec le nombre de points rouges à tirer par îlot
j <- 5
```

```
# Extraction des 5 points rouges par îlot (tirage équiprobable)
fichier <- PuntosSorteadosCazuca_v2[which(PuntosSorteadosCazuca_v2$ID_Mza_EMU == i), ]
fichier <- fichier[which(PuntosSorteadosCazuca_v2$ID_Mza_EMU == i), ]
PuntosReserva <- rbind(PuntosReserva, fichier)
rm(fichier)
rm(i)
rm(j)
}
```

```
}
```

```
# création d'une liste de points rouges
List_PuntosRojo <- as.character(PuntosReserva$Id_Concat)
```

```
List_PuntosRojo <- List_PuntosRojo %in%
```

```
# création d'une couche avec le distingo points de réserve si/no
PuntosSorteadosCazuca_v2$PuntoReserva <- ifelse(PuntosSorteadosCazuca_v2$Id_Concat %in%
List_PuntosRojo, "No", "Si")
```

```
PuntosSorteadosCazuca_v2$PuntoReserva <- ifelse(PuntosSorteadosCazuca_v2$Id_Concat %in%
List_PuntosRojo, "No", "Si")
```

```
rm(PuntosSorteadosCazuca_v2)
```

```
rm(PuntosSorteadosCazuca_v2)
```

```
# pour numéroter de 01 à 05 les points rouges et de 06 à 12 les points verts
PuntosSorteadosCazuca_v2 <- data.frame()
```

```
List_06_a_12 <- c("06","07","08","09","10","11","12")
```

```
List_06_a_12 <- c("06","07","08","09","10","11","12")
```

```
for (i in unique(PuntosSorteadosCazuca$ID_Mza_EMU)) {
```

```
fichier <- PuntosSorteadosCazuca[which(PuntosSorteadosCazuca$ID_Mza_EMU == i), ]
fichier$Id_unique[fichier$PuntoReserva == "No"] <- c("01","02","03","04","05")
fichier$Id_unique[fichier$PuntoReserva == "Si"] <- List_06_a_12[1:nrow(fichier)]
PuntosSorteadosCazuca_v2 <- rbind(PuntosSorteadosCazuca_v2, fichier)
rm(fichier)
rm(i)
}
```

```
}
```

```
PuntosSorteadosCazuca <- PuntosSorteadosCazuca_v2
```

```
rm(PuntosSorteadosCazuca_v2)
```
PuntosSorteadosCazuca$URL_Gmaps <- paste0("=LIEN_HYPERTEXTE(CONCATENER(", "\",
"https://www.google.com/maps/place/",
"\",";","\",""," ,
"\",";","\","","/@",
"\",";","\",""," ,
"\",";","\",""," , "20z", "\"," )", ")")

\"\", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", ", \_blank\>" >,

Mzas_Sorteadas$ID_Mza_EMU, "</a>")

Mzas_Sorteadas$GeoURL_OSM <- paste0("<a href="https://www.openstreetmap.org/note/new?lat=",
Mzas_Sorteadas$Y_lat, "&",
Mzas_Sorteadas$X_long, "#map=19/",
Mzas_Sorteadas$Y_lat, "/",
Mzas_Sorteadas$X_long, "&layer=N",
" ", "target="_blank">",
Mzas_Sorteadas$ID_Mza_EMU, "</a>")

Mzas_Sorteadas$GeoURL_Gmaps <- paste0("<a href="https://www.google.com/maps/place/",
Mzas_Sorteadas$Y_lat, ",",
Mzas_Sorteadas$X_long, "/@",
Mzas_Sorteadas$Y_lat, ",",
Mzas_Sorteadas$X_long, ",", "20z", "\",
" ", "target="_blank">",
Mzas_Sorteadas$ID_Mza_EMU, "</a>")

ConstruccionesSorteadas$GeoURL_OSM <- paste0("<a href="https://www.openstreetmap.org/note/new?lat=",
ConstruccionesSorteadas$Y_lat, "&",
ConstruccionesSorteadas$X_long, "#map=19/",
ConstruccionesSorteadas$Y_lat, "/",
ConstruccionesSorteadas$X_long, "&layer=N",
" ", "target="_blank">",
ConstruccionesSorteadas$Id_Concat, "</a>")

ConstruccionesSorteadas$GeoURL_Gmaps <- paste0("<a href="https://www.google.com/maps/place/",
ConstruccionesSorteadas$Y_lat, ",",
ConstruccionesSorteadas$X_long, "/@",
ConstruccionesSorteadas$Y_lat, ",",
ConstruccionesSorteadas$X_long, ",", "20z",
" ", "target="_blank">",
ConstruccionesSorteadas$Id_Concat, "</a>")

PuntosSorteadosCazuca$GeoURL_OSM <- paste0("<a href="https://www.openstreetmap.org/note/new?lat=",
PuntosSorteadosCazuca$Y_lat, "&",
PuntosSorteadosCazuca$X_long, "#map=19/",
PuntosSorteadosCazuca$Y_lat, "/",
PuntosSorteadosCazuca$X_long, "&layer=N",
" ", "target="_blank">",
PuntosSorteadosCazuca$Id_Concat, "</a>")

PuntosSorteadosCazuca$GeoURL_Gmaps <- paste0("<a href="https://www.google.com/maps/place/",
PuntosSorteadosCazuca$Y_lat, ",",
PuntosSorteadosCazuca$X_long, "/@",
PuntosSorteadosCazuca$Y_lat, ",",
PuntosSorteadosCazuca$X_long, ",", "20z", "\",
" ", "target="_blank">",
PuntosSorteadosCazuca$Id_Concat, "</a>")

## 11 - création de jeux de données par zone

Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero <-
Stratification_Barrios_Zonas_Modal[which (Stratification_Barrios_Zonas_Modal$NOM_UTAM ==
"El Lucero"),]

Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Porvenir <-
Stratification_Barrios_Zonas_Modal[which (Stratification_Barrios_Zonas_Modal$NOM_UTAM ==
"El Porvenir"),]

Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon <-
Stratification_Barrios_Zonas_Modal[which (Stratification_Barrios_Zonas_Modal$NOM_UTAM ==
"El Rincon Suba"),]
Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca <- Stratification_Barrios_Zonas_Modal[which(Stratification_Barrios_Zonas_Modal$NOM_UTAM == "Altos de Cazuca"),]
Mzas_Sorteadas_Lucero <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$UTAM_NOMBR == "EL LUCERO"),]
Mzas_Sorteadas_Porvenir <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$UTAM_NOMBR == "EL PORVENIR"),]
Mzas_Sorteadas_Rincon <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$UTAM_NOMBR == "EL RINCON"),]
Mzas_Sorteadas_Cazuca <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$UTAM_NOMBR == "ALTOS DE CAZUCA"),]
Construcciones_Todas_Lucero <- Construcciones_Todas[which(Construcciones_Todas$UTAM_NOMBR == "EL LUCERO"),]
Construcciones_Todas_Porvenir <- Construcciones_Todas[which(Construcciones_Todas$UTAM_NOMBR == "EL PORVENIR"),]
Construcciones_Todas_Rincon <- Construcciones_Todas[which(Construcciones_Todas$UTAM_NOMBR == "EL RINCON"),]
ConstruccionesSorteadas_Lucero <- ConstruccionesSorteadas[which(ConstruccionesSorteadas$UTAM_NOMBR == "EL LUCERO"),]
ConstruccionesSorteadas_Porvenir <- ConstruccionesSorteadas[which(ConstruccionesSorteadas$UTAM_NOMBR == "EL PORVENIR"),]
ConstruccionesSorteadas_Rincon <- ConstruccionesSorteadas[which(ConstruccionesSorteadas$UTAM_NOMBR == "EL RINCON"),]

## 12 - création de 4 cartes interactives (une par zone)

# creation d'un tableau de correspondances avec pour chaque classe son code couleur
Correspondance_palette <- as.data.frame(cbind(c(1:8), rbPal[1:8]))
names(Correspondance_palette)[names(Correspondance_palette) == "V1"] <- "Id_Strate"
names(Correspondance_palette)[names(Correspondance_palette) == "V2"] <- "Code_couleur"

# création de la carte interactive de Lucero
tmap_mode("view")

# création d'une liste de classes présentes dans chacune des zones
liste_classes_presentes <- as.character unique(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero$EstratoMuestreo))

# création d'une palette de couleurs correspondant uniquement aux classes présentes
couleurs_classes_presentes <- Correspondance_palette[which(Correspondance_palette$Id_Strate %in% liste_classes_presentes),]
tmap_options(check.and.fix = TRUE) +

tmStratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero) +
tm_fill("EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo<\br>(agrupación de barrios)<\br>y manzanas sorteadas<\br>Encuesta Modural Bogotá",
        palette = as.character(couleurs_classes_presentes$Code_couleur), alpha = 0.2,
popup.vars = c("NOM_BARRIO", "NOM_UTAM", "EstratoMuestreo"), id = "NOM_BARRIO") +
tm_borders("white", lwd=1, lty = "dotted") +
tm_view(alpha = 1) +
tmShape(Localidad Municipio) +
tm_borders("grey40", lwd=0.7) +
tmShape(Transmilenio) + tm_lines("blue", lwd=1, id = "FIN_TRAZAD") +
tmShape(Mzas_Sorteadas_Lucero) +
tm_fill("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4, popup.vars =
c("Id_Concat", "NOM_BARRIO", "UTAM_NOMBR", "EstratoMuestreo", "MzaReserva", "EdificioReserva",
"ConNPisos", "Lat_Long")) +
tm_borders("white", lwd = 5) +
tmShape(Construcciones_Todas_Lucero) +
tm_fill("black", alpha = 0.8, popup.vars = FALSE, interactive = FALSE) +
tm_borders("white", lwd = 0.5) +
tmShape(ConstruccionesSorteadas_Lucero) +
tm_fill("EdificioReserva", palette = c("red", "green"), alpha = 1, popup.vars =
c("Id_Concat", "NOM_BARRIO", "UTAM_NOMBR", "EstratoMuestreo", "MzaReserva", "EdificioReserva",
"ConNPisos", "Lat_Long")) +
tm_borders("white", lwd = 1.5) +
tm_scale_bar(position=c("left", "bottom")) +
tmShape(Transmilenio_Estaciones) + tm(Transmilenio_Estaciones) + tm_symbols(size = 0.3, border.col = "white",
border.lwd = 5, alpha = 1, col = "blue", shape = 21, popup.vars = "ETRNOMBRE", id =
"ETRNOMBRE") +
tm_basemap(server = "https://s tile.openstreetmap.org/ {z} / {x} / {y}.png", group = "Open
Street Map", alpha = 0.4) +
tm_basemap(server = "https://mtl.google.com/vt/lyrs=r&x={x}&y={y}&z={z}", group =
"Google Maps", alpha = 0.4) +
```
tm_basemap(server = "https://cartodb-basemaps-
a.global.ssl.fastly.net/light_all/{z}/{x}/{y}.png", group = "Carto Positron", alpha = 1) +
tm_basemap(server =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}", group = "ESRI World Imagery", alpha = 0.6) +
tm_basemap(server = "https://www.google.cn/maps/vt?lyrs=s@189&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}",
group = "Google Satellite", alpha = 0.6) +
tm_basemap(server =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Topo_Map/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}", group = "ESRI Topo", alpha = 0.6) +
tm_basemap(server = "http://a tile.stamen.com/terrain/{z}/{x}/{y}.png", group = "Stamen
Terrain", alpha = 0.6)
```

```
# création de la carte interactive de El Porvenir
# création d'une liste de classes présentes dans chacune des zones
liste_classes_presentes <-
as character (unique (Stratification Barrios Zonas Modural Porvenir $ EstratoMuestreo))

# création d'une palette de couleurs correspondant uniquement aux classes présentes
couleurs_classes_presentes <-
Correspondance palette [which (Correspondance palette $ Id Strate %in% liste_classes_presentes),]
tmap_options (check.and.fix = TRUE) +
tm shape (Stratification Barrios Zonas Modural Porvenir) +
tm fill ("EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo <br> (agrupación de barrios) < br > y
manzanas sorteadas < br > Encuesta Modural Bogotá",
� palette = as character (couleurs_classes_presentes $ Code coupleur), alpha = 0.2,
popup.vars = c("NOM BARRIO", "NOM UTAM", "EstratoMuestreo"), id = "NOM BARRIO") +
tm borders ("white", lwd = 1, lty = "dotted") +
tm view (alpha = 1) +
tm shape (Localidad Municipio) +
tm borders ("grey40", lwd = 0.7) +
tm shape (Transmilenio) + tm lines ("blue", lwd = 1, id = "FIN TRAZAD") +
tm shape (Mzas Sorteadas Porvenir) +
tm fill ("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4, popup.vars =
c("ID Mza EMU", "NOM BARRIO", "UTAM NOMBR", "EstratoMuestreo", "MzaReserva")) +
tm borders ("white", lwd = 5) +
tm shape (Construcciones Todas Porvenir) +
tm fill ("black", alpha = 0.8, popup.vars = FALSE, interactive = FALSE) +
tm borders ("white", lwd = 0.5) +
tm shape (Construcciones Sorteadas Porvenir) +
tm fill ("EdificioReserva", palette = c("red", "green"), alpha = 1, popup.vars =
c("Id Concat", "NOM BARRIO", "UTAM NOMBR", "EstratoMuestreo", "MzaReserva", "EdificioReserva",
"ConNPisos", "Lat Long")) +
tm borders ("white", lwd = 1.5) +
tm scale bar (position = c("left", "bottom")) +
tm shape (Transmilenio Estaciones) + tm symbols (size = 0.3, border.col = "white",
border.lwd = 5, alpha = 1, col = "blue", shape = 21, popup.vars = "ETRNOMBRE", id =
"ETRNOMBRE") +
tm basemap (server = "https://s tile.openstreetmap.org/ { z } / { x } / { y }.png", group = "Open
Street Map", alpha = 0.4) +
tm basemap (server = "https://mtl.google.com/vt/lyrs=r&x={x}&y={y}&z={z}", group =
"Google Maps", alpha = 0.4) +
tm basemap (server = "https://cartodb-basemaps-
a.global.ssl.fastly.net/light_all/{z}/{x}/{y}.png", group = "Carto Positron", alpha = 1) +
tm basemap (server =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}", group = "ESRI World Imagery", alpha = 0.6) +
tm basemap (server = "https://www.google.cn/maps/vt?lyrs=s@189&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}",
group = "Google Satellite", alpha = 0.6) +
tm basemap (server =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Topo_Map/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}", group = "ESRI Topo", alpha = 0.6) +
tm basemap (server = "http://a tile.stamen.com/terrain/{z}/{x}/{y}.png", group = "Stamen
Terrain", alpha = 0.6)
```

```
# création de la carte interactive de El Rincon
# création d'une liste de classes présentes dans chacune des zones
liste_classes_presentes <-
as character (unique (Stratification Barrios Zonas Modural Rincon $ EstratoMuestreo))
```
# création d'une palette de couleurs correspondant uniquement aux classes présentes
couleurs_classes_presentes <-
Correspondance palette[which(Correspondance palette $Id Strate %in% liste_classes_presentes),]

tmap_options(check.and.fix = TRUE) +

tm.shape(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon) +

tm_fill("EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo<br>(agrupación de barrios)<br>y manzanas sorteadas<br>Encuesta Modural Bogotá",

�elette = as.character(couleurs_classes_presentes$Code coupleur), alpha = 0.2,
popup.vars = c("NOM BARRIO", "NOM UTAM", "EstratoMuestreo"), id = "NOM BARRIO") +

tm_borders("white", lwd=1, lty = "dotted") +

tm_view(alpha = 1) +

tm(sLocalidad Municipio) +

tm_borders("grey40", lwd=0.7) +

tm-shape(Transmilenio) + tm_lines("blue", lwd=1, id = "FIN_TRAZAD") +

tm-shape(Mzas_Sorteadas_Rincon) +

tm_fill("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4, popup.vars =

c("ID Mza EMU", "NOM BARRIO", "UTAM NOMBR", "EstratoMuestreo", "MzaReserva")) +

tm_borders("white", lwd = 5) +

tm-shape(Construcciones_Todas_Rincon) +

tm_fill("black", alpha = 0.8, popup.vars = FALSE, interactive = FALSE) +

tm_borders("white", lwd = 0.5) +

tm-shape(ConstruccionesSorteadas_Rincon) +

tm_fill("EdificioReserva", palette = c("red", "green"), alpha = 1, popup.vars =

c("Id Concat", "NOM BARRIO", "UTAM NOMBR", "EstratoMuestreo", "MzaReserva", "EdificioReserva", "ConNPisos", "Lat_Long")) +

tm_borders("white", lwd = 1.5) +

tm_scale bar (position = c("left", "bottom")) +

tm-shape(Transmilenio_Estaciones) + tm_symbols(size = 0.3, border.col = "white",
border.lwd = 5, alpha = 1, col = "blue", shape = 21, popup.vars = "ETRNOMBRE", id =
"ETRNOMBRE") +

tm_basemap(server = "https://s tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png", group = "Open Street Map", alpha = 0.4) +

tm_basemap (server = "https://mtl.google.com/vt/lyrs=r&x={x}&y={y}&z={z}", group = "Google Maps", alpha = 0.4) +

tm_basemap (server = "https://cartodb-basemaps-
a.global.ssl.fastly.net/light_all/{z}/{x}/{y}.png", group = "Carto Positron", alpha = 1) +

tm_basemap (server = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}", group = "ESRI World Imagery", alpha = 0.6) +

tm_basemap (server = "https://www.google.cn/maps/vt?lyrs=s@189&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}", group = "Google Satellite", alpha = 0.6) +

tm_basemap (server = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Topo_Map/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}", group = "ESRI Topo", alpha = 0.6) +

tm_basemap (server = "http://a tile.stamen.com/terrain/{z}/{x}/{y}.png", group = "Stamen Terrain", alpha = 0.6)

# création de la carte interactive de Cazuca

# création d'une liste de classes présentes dans chacune des zones

liste_classes_presentes <-

as character (unique (Stratification Barrios Zonas Modural Cazuca $ EstratoMuestreo))

# création d'une palette de couleurs correspondant uniquement aux classes présentes

couleurs_classes_presentes <-

Correspondance palette[which(Correspondance palette $Id Strate %in% liste_classes_presentes),]

tmap_options(check.and.fix = TRUE) +

tm-shape(ConstruccionesSorteadas_Rincon) +

tm_fill("EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo<br>(agrupación de barrios)<br>y manzanas sorteadas<br>Encuesta Modural Bogotá",

�elette = as.character(couleurs_classes_presentes$Code coupleur), alpha = 0.2,
popup.vars = c("NOM BARRIO", "NOM UTAM", "EstratoMuestreo"), id = "NOM BARRIO") +

tm_borders("white", lwd=1, lty = "dotted") +

tm_view(alpha = 1) +

tm-shape(Transmilenio) +

tm-borders("grey40", lwd=0.7) +

tm-shape(Transmilenio) + tm_lines("blue", lwd=1, id = "FIN_TRAZAD") +
```
tm shape(Mzas_Sorteadas_Cazuca) +
tm_fill("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4, popup_vars = c("ID_Mza_EMU", "NOM_BARRIO", "UTAM_NOMBR", "EstratoMuestreo", "MzaReserva")) +
tm_borders("white", lwd = 5) +

tmShape(PuntosSorteadosCazucaDilat) +
tm_fill("PuntoReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 1,
popup_vars = c("Id_Concat", "NOM_BARRIO", "UTAM_NOMBR", "EstratoMuestreo",
"MzaReserva", "PuntoReserva", "Lat_Long"),
id = "id_unique") +

tm_scale_bar(position=c("left", "bottom")) +
tmShape(Transmilenio_Estaciones) + tm symbols(size = 0.3, border.col = "white",
border.lwd = 5, alpha = 1, col = "blue", shape = 21, popup_vars = "ETRNOMBRE", id =
"ETRNOMBRE") +
tm_basemap(server = "https://s tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png", group = "Open
Street Map", alpha = 0.4) +
tm_basemap(server = "https://mtl.google.com/vt/lyrs=r&x={x}&y={y}&z={z}", group =
"Google Maps", alpha = 0.4) +
tm_basemap(server = "https://cartodb-basemaps-
a.global.ssl.fastly.net/light_all/{z}/{x}/{y}.png", group = "Carto Positron", alpha = 1) +
tm_basemap(server =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}", group = "ESRI World Imagery", alpha = 0.6) +
tm_basemap(server = "https://www.google.cn/maps/vt?lyrs=s@189&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}",
group = "Google Satellite", alpha = 0.6) +
tm_basemap(server =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_ Topo_Map/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}", group = "ESRI Topo", alpha = 0.6) +
tm_basemap(server = "http://a tile tile.stamen.com/terrain/{z}/{x}/{y}.png", group = "Stamen
Terrain", alpha = 0.6)
```

## 13 - Export des fichiers

```
## exports Excel
Mzas_Sorteadas_xlsx <- Mzas_Sorteadas[which(colnames(Mzas_Sorteadas) != "GeoURL_OSM" &
colnames(Mzas_Sorteadas) != "GeoURL_Gmaps")]
Mzas_Sorteadas_xlsx$geometry <- NULL
write.xlsx(Mzas_Sorteadas_xlsx, "Mzas_Sorteadas_xlsx.xlsx", overwrite = TRUE)
browseURL("Mzas_Sorteadas_xlsx.xlsx")

ConstruccionesSorteadas_xlsx <-
ConstruccionesSorteadas[which(colnames(ConstruccionesSorteadas) != "GeoURL_OSM" &
colnames(ConstruccionesSorteadas) != "GeoURL_Gmaps")]
ConstruccionesSorteadas_xlsx$geom <- NULL
write.xlsx(ConstruccionesSorteadas_xlsx, "ConstruccionesSorteadas_xlsx.xlsx", overwrite =
TRUE)
browseURL("ConstruccionesSorteadas_xlsx.xlsx")

PuntosSorteadosCazuca_xlsx <- PuntosSorteadosCazuca[which(colnames(PuntosSorteadosCazuca)
!= "GeoURL_OSM" & colnames(PuntosSorteadosCazuca) != "GeoURL_Gmaps")]
PuntosSorteadosCazuca_xlsx$geometry <- NULL
write.xlsx(PuntosSorteadosCazuca_xlsx, "PuntosSorteadosCazuca_xlsx.xlsx", overwrite =
TRUE)
browseURL("PuntosSorteadosCazuca_xlsx.xlsx")
```

```
## ## exports Geopackage (en vue ensuite de les exporter en kml depuis QGIS avec l'extension
MMQGIS)
st_write(Mzas_Sorteadas[which(colnames(Mzas_Sorteadas) != "URL_OSM" &
colnames(Mzas_Sorteadas) != "URL_Gmaps")], "Mzas_Sorteadas_Export.gpkg", append = FALSE)
browseURL("Mzas_Sorteadas_Export.gpkg")

Variable_recuperer <- Mzas_Sorteadas[, c("ID_Mza_EMU", "Lat_long", "GeoURL_OSM",
"GeoURL_Gmaps")]
Variable_recuperer$geom <- NULL
Mzas_Sorteadas <- merge(Mzas_Sorteadas, Variable_recuperer, by = "ID_Mza_EMU")
st_write(Mzas_Sorteadas[which(colnames(Mzas_Sorteadas) != "URL_OSM" &
colnames(Mzas_Sorteadas) != "URL_Gmaps")], "Mzas_Sorteadas.gpkg", append = FALSE)
browseURL("Mzas_Sorteadas.gpkg")

st_write(ConstruccionesSorteadas[which(colnames(ConstruccionesSorteadas) != "URL_OSM" &
colnames(ConstruccionesSorteadas) != "URL_Gmaps")], "ConstruccionesSorteadas_v8.gpkg", append
= FALSE)
browseURL("ConstruccionesSorteadas.gpkg")
```
st_write(PuntosSorteadosCazuca[which(colnames(PuntosSorteadosCazuca) != "URL_OSM" & colnames(PuntosSorteadosCazuca) != "URL_Gmaps")], "PuntosSorteadosCazuca_v6.gpkg", append = FALSE)
browseURL("PuntosSorteadosCazuca.gpkg")

## exports Geopackage (en boucle, un jeu de données par zone d'enquête)

List_Zonas_Encuesta <- as.character unique(ConstruccionesSorteadas$UTAM_NOMBR))

for (i in List_Zonas_Encuesta) {

# Nommage des fichiers

name <- i

# Extraction des objets par zone/strate et export en geopackage
b <- assign(name, ConstruccionesSorteadas[which(ConstruccionesSorteadas$UTAM_NOMBR == i), ])  
st_write(b, paste0("ConstruccionesSorteadas", "_", name, ".gpkg"))
}

List_Zonas_Encuesta <- as.character unique(Mzas_Sorteadas$UTAM_NOMBR))

for (i in List_Zonas_Encuesta) {

# Nommage des fichiers

name <- i

# Extraction des objets par zone/strate et export en geopackage
b <- assign(name, Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$UTAM_NOMBR == i), ])  
st_write(b, paste0("Mzas_Sorteadas", "_", name, ".gpkg"))
}

List_Zonas_Encuesta <- as.character unique(Stratification_Barrios_Zonas_Modal$NOM_UTAM))

for (i in List_Zonas_Encuesta) {

# Nommage des fichiers

name <- i

# Extraction des objets par zone/strate et export en geopackage
b <- assign(name, Stratification_Barrios_Zonas_Modal[which(Stratification_Barrios_Zonas_Modal$NOM_UTAM == i), ])  
st_write(b, paste0("Stratification_Barrios", "_", name, ".gpkg"), append = TRUE)
}
## 11. Script R pour produire la série de cartes au format pdf détaillant les zones d'enquêtes avec les îlots et bâtiments/points où enquêter

```r
## ce script est la suite du précédent
## pour automatiser la production des planches cartographiques des zones d'enquête Modural
```

```r
## 14 - Elaboration des cartes générales statiques au format pdf pour impression, par zone d'enquête
```

```r
cr = 4326)), zoomin = 3, type = "sat")
```

```r
tmap_mode("plot")
```

```r
register_tile_source(sat =
```

```r
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")
```

```r
# pour créer un RasterBrick à partir de l'image satellitale ESRI
Image.sat <- osm.raster(st_bbox(st_transform(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero, crs = 4326)), zoomin = 3, type = "sat")
```

```r
# pour créer un RasterBrick à partir du fond OSM
OSM.bg <- osm.raster(st_bbox(stTransform(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero, crs = 4326)), zoomin = 3, type = "osm")
```

```r
# création d'un tableau de correspondances avec pour chaque strate son code couleur
Correspondance <- as.data.frame(cbind(c(1:8), rbPal[1:8]))
names(Correspondance_palette) [names(Correspondance_palette) == "V1"] <- "Id Classe"
names(Correspondance_palette) [names(Correspondance_palette) == "V2"] <- "Color"
```

```r
# création d'une liste de strates présentes dans la zone d'enquête
liste_strates_presentes <-
as.character(unique(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero$EstratoMuestreo))
```

```r
# pour trier les enregistrements de la colonne EstratoMuestreo
Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero <-
Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero[order(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero$EstratoMuestreo, decreasing = FALSE), ]
```

```r
# pour trier les enregistrements de la colonne MzaReserva
Mzas_Sorteadas_Lucero <- Mzas_Sorteadas_Lucero[order(Mzas_Sorteadas_Lucero$MzaReserva, decreasing = FALSE), ]
```

```r
# création d'une palette de couleurs correspondant uniquement aux strates présentes
couleurs_strates_presentes <-
Correspondance_palette[which(Correspondance_palette$Id Classe %in% liste_strates_presentes),]
```

```r
pdf("Lucero.pdf", paper = "a4r", width = 10, height = 10)
```

```r
####
print(
```

```r
tm-shape(Image.sat, raster.downsample = FALSE) + tm-rgb(alpha=0.5) +
tm-layout(title= Stratification Barrios Zonas Modural Lucero$NOM_UTAM) +
tm-graticules labels.show = TRUE, n.x = 5, n.y = 5, col = "grey30", lwd = 0.1) +
tm-legend(legend.outside = TRUE) +
tm-shape(Stratification Barrios Zonas Modural Lucero) +
tm-fill("EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo\n(agrupación de barrios)\nymanzanas sorteadas\nEncuesta Modural Bogotá",
    palette = as character(couleurs_strates_presentes$Color), alpha = 0.2) +
tm-borders("white", lwd=0.05, lty = "dotted") +
tm-view(alpha = 1) +
tm-shape(Mzas_Sorteadas Lucero) +
tm-fill("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4) +
tm-borders("white", lwd = 0.2) +
tm-text("ID Mza EMU", size = 0.1, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = TRUE,
    remove.overlap = F) +
tm-scale-bar(position=c("right", "bottom"), breaks = c(0, 0.5), text.color = "black",
    lwd = 0.5) +
tm-compass(position=c("right", "top"), north = 0, size = 1) +
```
```R
tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri Image\nAutor: F. Demoraes - ANR Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
size = 0.4, position=c("LEFT", "BOTTOM"))
)
```

```R
devel
print(
```

```R
tmIAM

#tm Shape

#tm Shape (OSM.bg, raster.downsample = FALSE) + tm

tmShape

tmShape (Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Lucero) +
tmFill

tmFill ("EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo\n(agrupación de barrios)\ny
manzanas Sorteadas\nEncuesta Modural Bogotá",
    palette = as.character(couleurs_strates_presentes$Color), alpha = 0.2) +
tmBorders

tmView

tmShape (Mzas_Sorteadas_Lucero) +
tmFill

tmFill ("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4) +
tmBorders

tmText

tmScaleBar

#tm Compass

tmCompass

tmCompass (position=c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
tmLegend

tmLegend (legend.outside = TRUE)
```

```R
dev.off()
browseURL("Lucero.pdf")
```

```R
tmap_mode("plot")

# register a custom tile source
register_tile_source(sat =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")
```

```R
# création de 2 cartes correspondant à PORVENIR (1) sur fond d'imagerie satellitale ESRI et
(2) sur fond OSM
```

```R
tmap_mode("plot")
```

```R
# register a custom tile source
register tile source (sat =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")
```

```R
# pour créer un RasterBrick à partir de l'image satellitale ESRI
Image.sat <-
  osm.raster(st_bbox(st_transform Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Porvenir, crs = 4326)),
  zoomin = 2, type = "sat")
```

```R
# pour créer un RasterBrick à partir du fond OSM
OSM.bg <- osm.raster(st_bbox(st_transform Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Porvenir, crs = 4326)), zoomin = 2, type = "osm")
```

```R
# création d'un tableau de correspondances avec pour chaque strate son code couleur
Correspondance_palette <- as.data.frame(cbind(c(1:8), rbPal[1:8]))
names(Correspondance_palette)[names(Correspondance_palette)] == "V1" <- "Id_Classe"
names(Correspondance_palette)[names(Correspondance_palette)] == "V2" <- "Color"
```

```R
# création d'une liste de strates présentes dans la zone d'enquête
liste_strates_presentes <-
  as.character( unique (Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Porvenir $EstratoMuestreo))
```

```R
# pour trier les enregistrements de la colonne EstratoMuestreo
Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Porvenir <-
  Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Porvenir[order (Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Porvenir $EstratoMuestreo, decreasing = FALSE), ]
```

```R
# pour trier les enregistrements de la colonne MzaReserva
Mzas_Sorteadas_Porvenir <-
  Mzas_Sorteadas_Porvenir[order (Mzas_Sorteadas_Porvenir $MzaReserva, decreasing = FALSE), ]
```
```R
# création d'une palette de couleurs correspondant uniquement aux strates présentes
couleurs_strates_presentes <-
Correspondance palette[which(Correspondance palette $Id Classe %in% liste_strates_presentes),]

pdf("Porvenir.pdf", paper = "a4r", width = 10, height = 10)
```

```R
###
print(
```

```R
tm-shape(Image.sat, raster.downsample = FALSE) + tm-rgb(alpha=0.5) +
tm-layout(title= Stratification Barrios Zonas Modural Porvenir $NOM_UTAM) +
tm-graticules labels.show = TRUE, n.x = 5, n.y = 5, col = "grey30", lwd = 0.1) +
tm-legend(legend.outside = TRUE) +
tm-shape Stratification Barrios Zonas Modural Porvenir) +
tm-fill("EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo
(n(agrupación de barrios)
ny manzanas sorteadas
nEncuesta Modural Bogotá",
    palette = as character couleurs strates presentes $Color), alpha = 0.2) +
tm-borders("white", lwd = 0.05, lty = "dotted") +
tm-view(alpha = 1) +

tm-shape(Mzas Sorteadas Porvenir) +
tm-fill("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4) +
tm-borders("white", lwd = 0.2) +
tm-text("ID Mza EMU", size = 0.1, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = TRUE,
remove.overlap = F) +

tm-scale bar (position=c("right", "bottom"), breaks = c(0, 0.5), text.color = "black",
lwd = 0.5) +
tm-compass (position=c("right", "top"), north = 0, size = 1) +
tm-credits ("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri Image

ANR Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
size = 0.4, position=c("LEFT", "BOTTOM"))
)
```

```R
###
print(
```

```R
tm-shape(OSM.bg, raster.downsample = FALSE) + tm-rgb(alpha=0.5) +
tm-layout (title= Stratification Barrios Zonas Modural Porvenir $NOM_UTAM) +
tm-graticules (labels.show = TRUE, n.x = 5, n.y = 5, col = "grey80", lwd = 0.1) +
tm-shape Stratification Barrios Zonas Modural Porvenir) +
tm-fill("EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo
(n(agrupación de barrios)
ny manzanas sorteadas
nEncuesta Modural Bogotá",
    palette = as character couleurs strates presentes $Color), alpha = 0.2) +
tm-borders ("white", lwd = 0.05, lty = "dotted") +
tm-view (alpha = 1) +

tm-shape(Mzas Sorteadas Porvenir) +
tm-fill("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4) +
tm-borders ("white", lwd = 0.2) +
tm-text("ID Mza EMU", size = 0.1, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = TRUE,
remove.overlap = F) +

tm-scale bar (position=c("RIGHT", "BOTTOM"), breaks = c(0, 0.5), text.color = "black",
lwd = 0.5) +
tm-compass (position=c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
tm-credits ("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, OSM

ANR Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
size = 0.4, position=c("LEFT", "BOTTOM")) +
tm-legend(legend.outside = TRUE)
)
```

```R
dev.off()
browseURL("Porvenir.pdf")
```

```R
# création de 2 cartes correspondant à RINCON (1) sur fond d'imagerie satellitale ESRI et (2)
sur fond OSM

tmap_mode("plot")
```
```R
# register a custom tile source
register_tile_source(sat =
"https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/${z}/${y}/$
{x}.jpg")
```

```R
# pour créer un RasterBrick à partir de l'image satellitale ESRI
Image.sat <- osm.raster(st_bbox(st Transform(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon,
  crs = 4326)), zoomin = 3, type = "sat")
```

```R
# pour créer un RasterBrick à partir du fond OSM
OSM.bg <- osm.raster(st_bbox(st Transform(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon,
  crs = 4326)), zoomin = 3, type = "osm")
```

```R
# création d'un tableau de correspondances avec pour chaque strate son code couleur
Correspondance_palette <- as.data.frame(cbind(c(1:8), rbPal[1:8]))
names(Correspondance_palette)[names(Correspondance_palette)] == "V1"] <- "Id Classe"
names(Correspondance_palette)[names(Correspondance_palette)] == "V2"] <- "Color"
```

```R
# création d'une liste de strates présentes dans la zone d'enquête
liste_strates_presentes <-
as.character unique(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon$EstratoMuestreo))
```

```R
# pour trier les enregistrements de la colonne EstratoMuestreo
Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon <-
Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon[order(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon$
EstratoMuestreo, decreasing = FALSE), ]
```

```R
# pour trier les enregistrements de la colonne MzaReserva
Mzas_Sorteadas_Rincon <- Mzas_Sorteadas_Rincon[order(Mzas_Sorteadas_Rincon$MzaReserva,
  decreasing = FALSE), ]
```

```R
# création d'une palette de couleurs correspondant uniquement aux strates présentes
couleurs_strates_presentes <-
Correspondance_palette[which(Correspondance_palette$Id Classe %in% liste_strates_presentes),]
```

```R
pdf("Rincon.pdf", paper = "a4r", width = 10, height = 10)
```

```R
####
print(
```

```R
tm.shape(Image.sat, raster.downsample = FALSE) + tm(rgb(alpha=0.5) +
tm_layout( title = Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon$NOM_UTAM) +
tm_graticules( labels.show = TRUE, n.x = 5, n.y = 5, col = "grey30", lwd = 0.1) +
tm legend( legend.outside = TRUE) +
tm shape( Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon) +
tm_fill( "EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo
(a gruación de barrios)
ny
manzanas sorteadas
Bogotá", palette = as character( couleurs_strates_presentes$Color), alpha = 0.2) +
tm borders( "white", lwd = 0.05, lty = "dotted") +
tm_view( alpha = 1) +
tm shape(Mzas_Sorteadas_Rincon) +
tm_fill( "MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4) +
tm borders( "white", lwd = 0.2) +
tm_text( "ID Mza EMU", size = 0.1, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = TRUE,
remove.overlap = F) +
tm scale bar( position = c("right", "bottom"), breaks = c(0, 0.5), text. color = "black",
lwd = 0.5) +
tm compass( position = c("right", "top"), north = 0, size = 1) +
tm credits( "Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri Image
Autor: F. Demoraes -
ANR Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
size = 0.4, position = c("LEFT", "BOTTOM"))
)
```

```R
####
print(
```

```R
tm.shape(OSM.bg, raster.downsample = FALSE) + tmHQrgb(alpha=0.5) +
tm layout( title = Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon$NOM_UTAM) +
tm_graticules( labels.show = TRUE, n.x = 5, n.y = 5, col = "grey80", lwd = 0.1) +
tm shape( Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Rincon) +
tm_fill( "EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo
(a gruación de barrios)
ny
manzanas sorteadas
Bogotá", palette = as character( couleurs_strates_presentes$Color), alpha = 0.2) +
tm borders( "white", lwd = 0.05, lty = "dotted") +
```
tm_view(alpha = 1) +
tmShape(Mzas_Sorteadas_Rincon) +
tm_fill("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4) +
tm_borders("white", lwd = 0.2) +
tm_text("ID_Mza_EMU", size = 0.1, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = TRUE,
remove.overlap = F) +

tm_scale_bar(position=c("RIGHT", "BOTTOM"), breaks = c(0, 0.5), text.color = "black",
lwd = 0.5) +
tm_compass(position=c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, OSM\nAutor: F. Demoraes - ANR
Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
size = 0.4, position=c("LEFT", "BOTTOM")) +
tm legend(legend.outside = TRUE)

)

dev.off()
browseURL("Rincon.pdf")

# création de 2 cartes correspondant à CAZUCA (1) sur fond d'imagerie satellitale ESRI et (2)
sur fond OSM

tmap_mode("plot")

# register a custom tile source
register tile source(sat = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")

# pour créer un RasterBrick à partir de l'image satellitale ESRI
Image.sat <- osm.raster(st_bbox(stTransform(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca, crs = 4326)), zoomin = 3, type = "sat")

# pour créer un RasterBrick à partir du fond OSM
OSM.bg <- osm.raster(st_bbox(stTransform(Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca, crs = 4326)), zoomin = 3, type = "osm")

# création d'un tableau de correspondances avec pour chaque strate son code couleur
Correspondance palette <- as.data.frame(cbind(c(1:8), rbPal[1:8]))
names(Correspondance palette) [names(Correspondance palette) == "V1"] <- "Id Classe"
names(Correspondance palette) [names(Correspondance palette) == "V2"] <- "Color"

# création d'une liste de strates présentes dans la zone d'enquête
liste_strates_presentes <-
as character( unique ( Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca $ EstratoMuestreo ))

# pour trier les enregistrements de la colonne EstratoMuestreo
Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca <-
Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca[order (Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca$
EstratoMuestreo, decreasing = FALSE), ]

# pour trier les enregistrements de la colonne MzaReserva
Mzas_Sorteadas_Cazuca <- Mzas_Sorteadas_Cazuca[order(Mzas_Sorteadas_Cazuca$MzaReserva,
decreasing = FALSE), ]

# création d'une palette de couleurs correspondant uniquement aux strates présentes
couleurs_strates_presentes <-
Correspondance palette[which(Correspondance palette $ Id Classe %in% liste_strates_presentes), ]

pdf("Cazuca.pdf", paper = "a4r", width = 10, height = 10)

#######
print(

tm_shape(Image.sat, raster.downsample = FALSE) + tm(rgb(alpha=0.5) +
tm_layout( title = Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca $ NOM_UTAM) +
tm_graticules( labels.show = TRUE, n.x = 5, n.y = 5, col = "grey30", lwd = 0.1) +
tm legend( legend.outside = TRUE) +
tm Shape( Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca) +
tm_fill( "EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo \n( agrupación de barrios ) \ny
manzanas sorteadas \nEncuesta Modural Bogotá ",
palette = as character( couleurs_strates_presents $ Color), alpha = 0.2) +
tm_borders("white", lwd=0.05, lty = "dotted") +
tm_view(alpha = 1) +

tm_shape(Mzas_Sorteadas_Cazuca) +
tm_fill("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4) +
tm_borders("white", lwd = 0.2) +
tm_text("ID Mza EMU", size = 0.1, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = TRUE,
remove.overlap = F) +

tm_scale_bar(position=c("right", "bottom"), breaks = c(0, 0.5), text.color = "black",
lwd = 0.5) +
tm_compass(position=c("right", "top"), north = 0, size = 1) +
tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri Image\nAutor: F. Demoraes -
ANR Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
size = 0.4, position=c("LEFT", "BOTTOM"))
)

###
print(

tm

shape (OSM.bg, raster.downsample = FALSE) + tm

layout (title = Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca$NOM_UTAM) +
tm_graticules (labels.show = TRUE, n.x = 5, n.y = 5, col = "grey80", lwd = 0.1) +
tm

shape (Stratification_Barrios_Zonas_Modal_Cazuca) +
tm_fill ("EstratoMuestreo", title = "Estratos de muestreo\n(agrupación de barrios)\ny
manzanas sorteadas\nEncuesta Modural Bogotá",
    palette = as.character(couleurs_strates_presentes$Color), alpha = 0.2) +
tm_borders ("white", lwd = 0.05, lty = "dotted") +
tm_view(alpha = 1) +

tm

shape (Mzas_Sorteadas_Cazuca) +
tm_fill("MzaReserva", palette = c("red", "darkgreen"), alpha = 0.4) +
tm_borders("white", lwd = 0.2) +
tm_text("ID Mza EMU", size = 0.1, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = TRUE,
remove.overlap = F) +

tm

scale_bar (position = c("RIGHT", "BOTTOM"), breaks = c(0, 0.5), text.color = "black",
lwd = 0.5) +
tm_compass (position = c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
tm_credits ("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, OSM\nAutor: F. Demoraes - ANR
Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
size = 0.4, position = c("LEFT", "BOTTOM")) +
tm legend (legend.outside = TRUE)

)

dev.off()
browseURL("Cazuca.pdf")

## 15 - Elaboration des atlas présentant chacun des îlots au format pdf pour impression, par
zone d'enquête

# LUCERO

# pour créer une série de cartes centrées sur les îlots tirés au sort (avec fond Esri Image et OSM)

# register a custom tile source
register tile source (sat = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")
register tile source (EsriTopo = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Topo_Map/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")

Nom_Zone_Enquête <- "EL LUCERO"

# pour créer une liste avec l'id des mzas
Liste_Mza <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$UTAM_NOMBR == Nom_Zone_Enquête),]
Liste_Mza <- as.character( Liste_Mza$ID_Mza_EMU )
Liste_Mza <- Liste_Mza[ order (Liste_Mza, decreasing = FALSE) ]

# création d'un répertoire de stockage par zone
setwd("F:/Rennes/Recherche/ANR MoDurAL/EncuestaPorCuestionario/Ined/00_Encuesta_Final")
dir.create (Nom_Zone_Enquête)
setwd(paste0(getwd(), "/", Nom_Zone_Enquête))

# boucle
for (i in Liste_Mza[10:length(Liste_Mza)]) {
  Mza_courante <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$ID_Mza_EMU == i),]

  Construcciones_courantes <-
    ConstruccionesSorteadas[which(ConstruccionesSorteadas$ID_Mza_EMU == i),]

  Construcciones_courantes <-
    Construcciones_courantes[order(Construcciones_courantes$EdificioReserva, decreasing = FALSE),]

  # pour créer une emprise autour de chaque manzana pour élargir un peu les cartes
  bbox_new <- st_bbox(Mza_courante) # current bounding box

  xrange <- bbox_new$xmax - bbox_new$xmin # range of x values
  yrange <-bbox_new$ymax -bbox_new$ymin # range of y values

  bbox_new[1] <-bbox_new[1] - (50) # xmin - left (en m)
  bbox_new[3] <-bbox_new[3] + (50) # xmax - right (en m)
 bbox_new[2] <-bbox_new[2] - (50) # ymin - bottom (en m)
bbox_new[4] <-bbox_new[4] + (50) # ymax - top (en m)

 bbox_new <- st_as_sfc(bbox_new)

  bbox_new <- as_Spatial(bbox_new)
  bbox_new <- as(bbox_new, "sf")

  # pour créer un RasterBrick à partir de l'image satellitale ESRI
  Image.sat.courant <- osm.raster(st_bbox(st_transform(bbox_new, crs = 4326)), zoomin = 2,
    type = "sat")

  # pour créer un RasterBrick à partir du fond OSM
  OSM.bg.courant <- osm.raster(st_bbox(stTransform(bbox_new, crs = 4326)), zoomin = 2,
    type = "osm")

  # pour créer un RasterBrick à partir du fond Esri
  EsriTopo.bg.courant <- osm.raster(st_bbox(st_transform(bbox_new, crs = 4326)), zoomin =
    2, type = "EsriTopo")

  #ouverture du fichier pdf dans lequel enregistrer les cartes
  pdf(paste0(Nom_Zone_Enquête, "_EstratoMuestreo", Mza_courante$EstratoMuestreo, "_Mza_",
    Mza_courante$ID_Mza_EMU, ".pdf"), paper = "a4r", width = 12, height = 12)

  print(
    tm(bbox_new) + tm_fill(alpha = 0) +
    tmShape(Image.sat.courant, raster.downsample = FALSE) + tm Red(alpha=0.8) +
    tm layout( title = paste0(Mza_courante$UTAM_NOMBR, "\n", "Estrato_Muestreo: ",
      Mza_courante$EstratoMuestreo, "\n", "Id Mza: ", Mza_courante$ID_Mza_EMU)) +
    tmGraticules( labels. show = TRUE, n.x = 4, n.y = 5, col = "grey70", lwd = 0.01) +

    tm shape(Mza courante) +
    tm fill("MzaReserva", palette = ifelse(Mza courante$MzaReserva == "Si", "darkgreen",
      "red"), alpha = 0.2) +
    tm borders("white", lwd = 0.2) +

    tm shape(Construcciones courantes) +
    tm fill("EdificioReserva", palette = c("red", "darkgreen"), style = "cat", alpha =
      0.8) +
    tm borders("white", lwd = 0.1) +
    tm text("id_unique", size = 0.7, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = F,
      remove.overlap = F, ymod = 0) +

    tm scale bar( position = c("LEFT", "TOP"), breaks = c(0, 0.05), text. color = "black",
      lwd = 0.1) +
    tm compass( position = c("right", "top"), north = 0, size = 1) +
    tm credits( "Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri Image\nAutor: F. Demoraes -
      ANR Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
      position = c("LEFT", "BOTTOM")) +
    tm legend( legend.outside = TRUE)
  )
```R
print(
  tm.shape(bbox_new) + tm_fill(alpha = 0) +
  tmShape(OSM.bg.courant, raster.downsample = FALSE) + tm alpha=0.6) +
  tm_layout(title = paste0(Mza_courante$UTAM_NOMBR, "\n", "Estrato_Muestreo: ",
  Mza_courante$EstratoMuestreo, "\n", "Id Mza: ", Mza_courante$ID_Mza_EMU)) +
  tm_graticules labels. show = TRUE, n.x = 4, n.y = 5, col = "grey80", lwd = 0.01) +

  tmShape(Mza_courante) +
  tm_fill("MzaReserva", palette = ifelse(Mza_courante$MzaReserva == "Si", "darkgreen",
  "red"), alpha = 0.2) +
  tm_borders("white", lwd = 0.2) +

  tmShape(Construcciones_courantes) +
  tm_fill("EdificioReserva", palette = c("red", "darkgreen"), style = "cat", alpha =
  0.8) +
  tm_borders("white", lwd = 0.1) +
  tm_text("id_unique", size = 0.7, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = F,
  remove.overlap = F, ymod = 0) +

  tm_scale_bar(position=c("LEFT", "TOP"), breaks = c(0, 0.05), text.color = "black",
  lwd = 0.1) +
  tm_compass(position=c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
  tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, OSM\nAutor: F. Demoraes - ANR
  Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
  position=c("LEFT", "BOTTOM")) +
  tm legend(legend.outside = TRUE)
)
```

```R
dev.off()
}

# delete the directory rosm.cache in working directory
unlink("rosm.cache", recursive=TRUE)

# pour récupérer la liste des fichiers pdf
details <- file.info(list.files(getwd(), full.names = FALSE))
details <- rownames/details)
details <- details[order details, decreasing = FALSE)]

# pour assembler les fichiers pdf en un seul
pdf combine(input = details, output = paste0("Mapas_Mzas_", Nom_Zone_Enquête,".pdf"))
```

# PORVENIR
# pour créer une série de cartes centrées sur les îlots tirés au sort (avec fond Esri Image et OSM)

# register a custom tile source
register_tile_source(sat = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")
register_tile_source(EsriTopo = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Topo_Map/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")

Nom_Zone_Enquête <- "EL PORVENIR"

# pour créer une liste avec l'id des mzas
Liste_Mza <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$UTAM_NOMBR == Nom_Zone_Enquête),]
Liste_Mza <- as.character(unique(Liste_Mza$ID_Mza_EMU))
Liste_Mza <- Liste_Mza[order(Liste_Mza, decreasing = FALSE)]

# création d'un répertoire de stockage par zone
setwd("F:/Rennes/Recherche/ANR MoDurAL/EncuestaPorCuestionario/Ined/00_Encuesta_Final")
dir.create(Nom_Zone_Enquête)
setwd(paste0(getwd(), "/", Nom_Zone_Enquête))

# boucle
for (i in Liste_Mza[1:length(Liste_Mza)]) {

Mza_courante <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$ID_Mza_EMU == i),]

Construcciones_courantes <-
ConstruccionesSorteadas[which(ConstruccionesSorteadas$ID_Mza_EMU == i),]

Construcciones_courantes <-
Construcciones_courantes[order(Construcciones_courantes$EdificioReserva, decreasing = FALSE),]

# pour créer une emprise autour de chaque manzana pour élargir un peu les cartes

bbox_new <- st_bbox(Mza_courante) # current bounding box

xrange <- bbox_new$xmax - bbox_new$xmin # range of x values

yrange <- bbox_new$ymax - bbox_new$ymin # range of y values

bbox_new[1] <- bbox_new[1] - (50) # xmin - left (en m)

bbox_new[3] <- bbox_new[2] + (50) # xmax - right (en m)

bbox_new[2] <- bbox_new[2] - (50) # ymin - bottom (en m)

bbox_new[4] <- bbox_new[4] + (50) # ymax - top (en m)

bbox_new <- st_as_sfc(bbox_new)

bbox_new <- as_Spatial(bbox_new)

bbox_new <- as(bbox_new, "sf")

# pour créer un RasterBrick à partir de l'image satellitale ESRI
Image.sat.courant <- osm.raster(st_bbox(st_transform(bbox_new, crs = 4326))), zoomin = 2,
type = "sat")

# pour créer un RasterBrick à partir du fond OSM
OSM.bg.courant <- osm.raster(st_bbox(st_transform(bbox_new, crs = 4326))), zoomin = 2,
type = "osm")

# pour créer un RasterBrick à partir du fond Esri
EsriTopo.bg.courant <- osm.raster(st_bbox(st_transform(bbox_new, crs = 4326))), zoomin =
2, type = "EsriTopo")

#ouverture du fichier pdf dans lequel enregistrer les cartes
pdf(paste0(Nom_Zone_Enquête,"_EstratoMuestreo", Mza_courante$EstratoMuestreo,"_Mza_",
Mza_courante$ID_Mza_EMU, ".pdf"), paper = "a4r", width = 12, height = 12)

print(
tmShape(bbox_new) + tm_fill(alpha = 0) +
tmShape(Image.sat.courant, raster.downsample = FALSE) + tm(rgb(alpha=0.8) +
tm_layout( title = paste0(Mza_courante$UTAM_NOMBR, "
", "Estrato_Muestreo: ",
Mza_courante$EstratoMuestreo, "
", "Id Mza: ", Mza_courante$ID_Mza_EMU)) +
tm_graticules labels. show = TRUE, n.x = 4, n.y = 5, col = "grey70", lwd = 0.01) +
tmShape(Mza_courante) +
```R
tm_fill("MzaReserva", palette = ifelse(Mza_courante$MzaReserva == "Si", "darkgreen",
"red"), alpha = 0.2) +
tm_borders("white", lwd = 0.2) +
tmShape(Construcciones_courantes) +
tm_fill("EdificioReserva", palette = c("red", "darkgreen"), style = "cat", alpha =
0.8) +
tm_borders("white", lwd = 0.1) +
tm_text("id_unique", size = 0.7, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = F,
remove.overlap = F, ymod = 0) +
tm_scale_bar(position=c("LEFT", "TOP"), breaks = c(0, 0.05), text.color = "black",
lwd = 0.1) +
tm_compass(position=c("right", "top"), north = 0, size = 1) +
tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri Image\nAutor: F. Demoraes -
ANR Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
position=c("LEFT", "BOTTOM")) +
tm legend(legend.outside = TRUE)
)
```

```R
print(
  tmShape(bbox_new) + tm_fill(alpha = 0) +
  tmShape(OSM.bg.courant, raster.downsample = FALSE) + tm准rgb(alpha=0.6) +
  tm layout( title = paste0(Mza_courante$UTAM_NOMBR, "\n", "Estrato_Muestreo: ",
  Mza_courante$EstratoMuestreo, "\n", "Id Mza: ", Mza_courante$ID_Mza_EMU)) +
  tm_graticules labels. show = TRUE, n.x = 4, n.y = 5, col = "grey80", lwd = 0.01) +

tmShape(Mza_courante) +
tm_fill("MzaReserva", palette = ifelse(Mza_courante$MzaReserva == "Si", "darkgreen",
"red"), alpha = 0.2) +
tm_borders("white", lwd = 0.2) +
tmShape(Construcciones_courantes) +
tm_fill("EdificioReserva", palette = c("red", "darkgreen"), style = "cat", alpha =
0.8) +
tm_borders("white", lwd = 0.1) +
tm_text("id_unique", size = 0.7, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = F,
remove.overlap = F, ymod = 0) +
tm_scale_bar(position=c("LEFT", "TOP"), breaks = c(0, 0.05), text.color = "black",
lwd = 0.1) +
tm_compass(position=c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, OSM\nAutor: F. Demoraes - ANR
Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
position=c("LEFT", "BOTTOM")) +
tm legend(legend.outside = TRUE)
)
```

```R
print(
  tmShape(bbox_new) + tm_fill(alpha = 0) +
  tmShape(EsriTopo.bg.courant, raster.downsample = FALSE) + tm准rgb(alpha=0.7) +
  tm layout( title = paste0(Mza_courante$UTAM_NOMBR, "\n", "Estrato_Muestreo: ",
  Mza_courante$EstratoMuestreo, "\n", "Id Mza: ", Mza_courante$ID_Mza_EMU)) +
  tm_graticules labels. show = TRUE, n.x = 4, n.y = 5, col = "grey80", lwd = 0.01) +

tmShape(Mza_courante) +
tm_fill("MzaReserva", palette = ifelse(Mza_courante$MzaReserva == "Si", "darkgreen",
"red"), alpha = 0.2) +
tm_borders("white", lwd = 0.2) +
tmShape(Construcciones_courantes) +
tm_fill("EdificioReserva", palette = c("red", "darkgreen"), style = "cat", alpha =
0.8) +
tm_borders("white", lwd = 0.1) +
tm_text("id_unique", size = 0.7, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = F,
remove.overlap = F, ymod = 0) +
tm_scale_bar(position=c("LEFT", "TOP"), breaks = c(0, 0.05), text.color = "black",
lwd = 0.1) +
tm_compass(position=c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri\nAutor: F. Demoraes - ANR
Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
position=c("LEFT", "BOTTOM")) +
tm legend(legend.outside = TRUE)
)
```
dev.off()
}
# delete the directory rosm.cache in working directory
unlink("rosm.cache", recursive=TRUE)

# pour récupérer la liste des fichiers pdf
details <- file.info(list.files(getwd(), full.names = FALSE))
details <- rownames/details)
details <- details[order/details, decreasing = FALSE)]

# pour assembler les fichiers pdf en un seul
pdf combine(input = details, output = paste0("Mapas_Mzas_", Nom_Zone_Enquête, ".pdf"))

# RINCON
# pour créer une série de cartes centrées sur les îlots tirés au sort (avec fond Esri Image et OSM)

# register a custom tile source
register_tile_source(sat = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")
register_tile_source(EsriTopo = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Topo_Map/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")

Nom_Zone_Enquête <- "EL RINCON"

# pour créer une liste avec l'id des mzas
Liste_Mza <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$UTAM_NOMBR == Nom_Zone_Enquête),]
Liste_Mza <- as.character(unique(Liste_Mza$ID_Mza_EMU))
Liste_Mza <- Liste_Mza[order(Liste_Mza, decreasing = FALSE)]

# création d'un répertoire de stockage par zone
setwd("F:/Rennes/Recherche/ANR MoDurAL/EncuestaPorCuestionario/Ined/00_Encuesta_Final")
dir.create(Nom_Zone_Enquête)
setwd(paste0(getwd(), "/", Nom_Zone_Enquête))

# boucle
for (i in Liste_Mza[1:length(Liste_Mza)]) {
  Mza_courante <- Mzas_Sorteadas[which(Mzas_Sorteadas$ID_Mza_EMU == i),]
  Construcciones_courantes <- ConstruccionesSorteadas[which(ConstruccionesSorteadas$ID_Mza_EMU == i),]
  Construcciones_courantes <- Construcciones_courantes[order(Construcciones_courantes$EdificioReserva, decreasing = FALSE),]

  # pour créer une emprise autour de chaque manzana pour élargir un peu les cartes
  bbox_new <- st_bbox(Mza_courante) # current bounding box
  xrange <-bbox_new$xmax -bbox_new$xmin # range of x values
  yrange <-bbox_new$ymax -bbox_new$ymin # range of y values
  bbox_new[1] <-bbox_new[1] -(50) # xmin - left (en m)
 bbox_new[3] <-bbox_new[3] +(50) # xmax - right (en m)
bbox_new[2] <-bbox_new[2] -(50) # ymin - bottom (en m)
bbox_new[4] <-bbox_new[4] +(50) # ymax - top (en m)

 bbox_new <- st_as_sfc(bbox_new)
  bbox_new <- as_Spatial(bbox_new)
  bbox_new <- as(bbox_new, "sf")

  # pour créer un RasterBrick à partir de l'image satellitale ESRI
  Image.sat.courant <- osm.raster(st_bbox(st_transform(bbox_new, crs = 4326)), zoomin = 2,
  type = "sat")

  # pour créer un RasterBrick à partir du fond OSM
```R
tm_fill("MzaReserva", palette = ifelse(Mza_courante$MzaReserva == "Si", "darkgreen",
"red"), alpha = 0.2) +
tm_borders("white", lwd = 0.2) +
tmShape(Construcciones_courantes) +
tm_fill("EdificioReserva", palette = c("red", "darkgreen"), style = "cat", alpha =
0.8) +
tm_borders("white", lwd = 0.1) +
tm_text("id_unique", size = 0.7, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = F,
remove.overlap = F, ymod = 0) +
tm_scale_bar(position=c("LEFT", "TOP"), breaks = c(0, 0.05), text.color = "black",
lwd = 0.1) +
tm_compass(position=c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri\nAutor: F. Demoraes - ANR
Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
position=c("LEFT", "BOTTOM")) +
tm legend(legend.outside = TRUE)
)
dev.off()
}
```

```R
# delete the directory rosm.cache in working directory
unlink("rosm.cache", recursive=TRUE)

# pour récupérer la liste des fichiers pdf
details <- file.info(list.files(getwd(), full.names = FALSE))
details <- rownames/details
details <- details[order/details, decreasing = FALSE]]

# pour assembler les fichiers pdf en un seul
pdf combine(input = details, output = paste0("Mapas_Mzas_", Nom_Zone_Enquête, ".pdf"))
```

```R
# CAZUCA
# pour créer une série de cartes centrées sur les îlots tirés au sort (avec fond Esri Image et OSM)

# register a custom tile source
register tile source(sat = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")
register tile source(EsriTopo = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Topo_Map/MapServer/tile/${z}/${y}/${x}.jpg")

Nom_Zone_Enquête <- "ALTOS DE CAZUCA"

# pour créer une liste avec l'id des mzas
Liste_Mza <- as.character(unique(Mzas_Sorteadas_Cazuca$ID_Mza_EMU))
Liste_Mza <- Liste_Mza[order(Liste_Mza, decreasing = FALSE)]

# création d'un répertoire de stockage par zone
setwd("F:/Rennes/Recherche/ANR MoDurAL/EncuestaPorCuestionario/Ined/00_Encuesta_Final")
dir.create(Nom_Zone_Enquête)
setwd(paste0(getwd(), "/", Nom_Zone_Enquête))

# boucle
for (i in Liste_Mza[5:length(Liste_Mza)]) {
  Mza_courante <- Mzas_Sorteadas_Cazuca[which(Mzas_Sorteadas_Cazuca$ID_Mza_EMU == i),]
  Points_courants <- PuntosSorteadosCazuca[which(PuntosSorteadosCazuca$ID_Mza_EMU == i),]
  Points_courants <- Points_courants[order(Points_courants$PuntoReserva, decreasing = FALSE),]

  # pour créer une emprise autour de chaque manzana pour élargir un peu les cartes
  bbox_new <- st_bbox(Mza_courante) # current bounding box
  xrange <- bbox_new$xmax - bbox_new$xmin # range of x values
  yrange <- bbox_new$ymax - bbox_new$ymin # range of y values
```
bbox_new[1] <- bbox_new[1] - (50) # xmin - left (en m)
bbox_new[3] <- bbox_new[3] + (50) # xmax - right (en m)
bbox_new[2] <- bbox_new[2] - (50) # ymin - bottom (en m)
bbox_new[4] <- bbox_new[4] + (50) # ymax - top (en m)
bbox_new <- st_as_sfc(bbox_new)
bbox_new <- as_Spatial(bbox_new)
bbox_new <- as(bbox_new, "sf")

# pour créer un RasterBrick à partir de l'image satellitale ESRI
Image.sat.courant <- osm.raster(st_bbox(st_transform(bbox_new, crs = 4326)), zoomin = 2,
type = "sat")

# pour créer un RasterBrick à partir du fond OSM
OSM.bg.courant <- osm.raster(st_bbox(st_transform(bbox_new, crs = 4326)), zoomin = 2,
type = "osm")

# pour créer un RasterBrick à partir du fond Esri
EsriTopo.bg.courant <- osm.raster(st_bbox(st_transform(bbox_new, crs = 4326)), zoomin =
2, type = "EsriTopo")

#ouverture du fichier pdf dans lequel enregistrer les cartes
pdf(paste0(Nom_Zone_Enquête, "EstratoMuestreo", Mza_courante$EstratoMuestreo, "_Mza_",
Mza_courante$ID_Mza_EMU, ".pdf"), paper = "a4r", width = 12, height = 12)

print(
  tm.shape(bbox_new) + tm_fill(alpha = 0) +
  tmShape(Image.sat.courant, raster.downsample = FALSE) + tmRGB(alpha=0.8) +
  tm_layout(title = paste0(Mza_courante$UTAM_NOMBR, "\n", "Estrato_Muestreo: ",
  Mza_courante$EstratoMuestreo, "\n", "Id Mza: ", Mza_courante$ID_Mza_EMU)) +
  tm_graticules labels.show = TRUE, n.x = 4, n.y = 5, col = "grey70", lwd = 0.01) +
  tm.shape(Mza_courante) +
  tm_fill("MzaReserva", palette = ifelse(Mza_courante$MzaReserva == "Si", "darkgreen",
  "red"), alpha = 0.2) +
  tm_borders("white", lwd = 0.2) +
  tm.shape(st_buffer(Points_courants, 2)) +
  tm_fill("PuntoReserva", palette = c("red", "darkgreen"), style = "cat", alpha = 0.8)
+
  tm_borders("white", lwd = 0.1) +
  tm_text("id_unique", size = 0.7, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = F,
  remove.overlap = F, ymod = 0.8) +
  tm_scale_bar(position = c("LEFT", "TOP"), breaks = c(0, 0.05), text.color = "black",
  lwd = 0.1) +
  tm_compass(position = c("right", "top"), north = 0, size = 1) +
  tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri Image\nAutor: F. Demoraes -
  ANR Modual - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
  position = c("LEFT", "BOTTOM")) +
  tmLegend(legend.outside = TRUE)
)

print(
  tm.shape(bbox_new) + tm_fill(alpha = 0) +
  tmShape(OSM.bg.courant, raster.downsample = FALSE) + tmRGB(alpha=0.6) +
  tmLayout( title = paste0(Mza_courante$UTAM_NOMBR, "\n", "Estrato_Muestreo: ",
  Mza_courante$EstratoMuestreo, "\n", "Id Mza: ", Mza_courante$ID_Mza_EMU)) +
  tm_graticules labels.show = TRUE, n.x = 4, n.y = 5, col = "grey80", lwd = 0.01) +
  tm.shape(Mza_courante) +
  tm_fill("MzaReserva", palette = ifelse(Mza_courante$MzaReserva == "Si", "darkgreen",
  "red"), alpha = 0.2) +
  tm_borders("white", lwd = 0.2) +
  tmShape(st_buffer(Points_courants, 2)) +
  tm_fill("PuntoReserva", palette = c("red", "darkgreen"), style = "cat", alpha = 0.8)
+
  tm_borders("white", lwd = 0.1) +
  tm_text("id_unique", size = 0.7, col = "black", shadow = TRUE, auto.placement = F,
  remove.overlap = F, ymod = 0.8) +
  tm_scale_bar(position = c("LEFT", "TOP"), breaks = c(0, 0.05), text.color = "black",
  lwd = 0.1) +
)
```R
tm_compass(position=c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, OSM\nAutor: F. Demoraes - ANR
Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
position=c("LEFT", "BOTTOM")) +
tm legend(legend.outside = TRUE)
}

print(
tm.shape(bbox_new) + tm_fill(alpha = 0) +
tm.shape(EsriTopo.bg.courant, raster.downsample = FALSE) + tm alpha=0.7) +
tm layout( title= paste0(Mza_courante$UTAM_NOMBR, "\n", "Estrato_Muestreo: ",
Mza_courante$EstratoMuestreo, "\n", "Id Mza: ", Mza_courante$ID_Mza_EMU)) +
tm_graticules labels. show = TRUE, n.x = 4, n.y = 5, col = "grey80", lwd = 0.01) +

tm .shape(Mza_courante) +
tm_fill("MzaReserva", palette = ifelse(Mza_courante$MzaReserva == "Si", "darkgreen",
"red"), alpha = 0.2) +
tm .borders("white", lwd = 0.2) +

tm .shape(st_buffer Points_courants, 2)) +
tm_fill("PuntoReserva", palette = c("red", "darkgreen"), style = "cat", alpha = 0.8)
+

tm .borders("white", lwd = 0.1) +
tm_text("id unique", size = 0.7, col = "black", shadow = TRUE, auto .placement = F,
remove.overlap = F, ymod = 0.8) +

tm .scale bar (position=c("LEFT", "TOP"), breaks = c(0, 0.05), text. color = "black",
lwd = 0.1) +
tm .compass(position=c("RIGHT", "TOP"), north = 0, size = 1) +
tm_credits("Fuentes: Censo de población 2018 DANE, Esri\nAutor: F. Demoraes - ANR
Modural - UMR ESO 6590 CNRS - Université Rennes 2 - Ifea - Mayo 2022 - package R tmap",
position=c("LEFT", "BOTTOM")) +
tm legend(legend.outside = TRUE)
)

dev.off()
}
```

```R
# delete the directory rosm.cache in working directory
unlink("rosm.cache", recursive=TRUE)

# pour récupérer la liste des fichiers pdf
details <- file.info(list.files(getwd(), full.names = FALSE))
details <- rownames/details)
details <- details[order/details, decreasing = FALSE)]

# pour assembler les fichiers pdf en un seul
pdf combine(input = details, output = paste0("Mapas_Mzas_", Nom_Zone_Enquête,".pdf"))
```
## 12. Atlas papier à destination du prestataire

### Cartes générales des quatre zones d'enquête

<figure><img src="image_79.png" /></figure>
<figure><img src="image_80.png" /></figure>
<figure><img src="image_81.png" /></figure>

## El Lucero

Estratos de muestreo
(agrupación de barrios)
y manzanas sorteadas
Encuesta Modural Bogotá

MzaReserva
<figure><img src="image_82.png" /></figure>

El Lucero

Estratos de muestreo
(agrupación de barrios)
y manzanas sorteadas
Encuesta Modural Bogotá

MzaReserva
<figure><img src="image_83.png" /></figure>
<figure><img src="image_84.png" /></figure>
<figure><img src="image_85.png" /></figure>
<figure><img src="image_86.png" /></figure>

El Rincon Suba

Estratos de muestreo
(agrupación de barrios)
y manzanas sorteadas
Encuesta Modural Bogotá

MzaReserva
Altos de Cazucá (Soacha)

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

<figure><img src="image_92.png" /></figure>

<figure><img src="image_93.png" /></figure>

<figure><img src="image_94.png" /></figure>
<figure><img src="image_95.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 1
Id_Mza: 25754100130512
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100100120
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100100120
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100100120
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140116
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140116
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140116
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140118
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva
<figure><img src="image_103.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140118
MzaReserva

<figure><img src="image_104.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140118
MzaReserva

<figure><img src="image_105.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140127
MzaReserva

<figure><img src="image_106.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140127
MzaReserva

<figure><img src="image_107.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140127
MzaReserva

<figure><img src="image_108.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140203
MzaReserva

<figure><img src="image_109.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140203
MzaReserva

<figure><img src="image_110.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140203
MzaReserva
<figure><img src="image_111.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140304
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_112.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140304
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_113.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140304
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_114.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140413
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_115.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140413
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_116.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100140413
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_117.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100141005
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_118.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100141005
MzaReserva

PuntoReserva
<figure><img src="image_119.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100141005
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_120.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100170220
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_121.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100170220
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_122.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100170220
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_123.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100170313
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_124.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100170313
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_125.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 2
Id_Mza: 25754100170313
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_126.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
Id_Mza: 25754100120213
MzaReserva

PuntoReserva
<figure><img src="image_127.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
Id_Mza: 25754100120213
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_128.png" /></figure>

<figure><img src="image_129.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
Id_Mza: 25754100120213
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_130.png" /></figure>

<figure><img src="image_131.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
Id_Mza: 25754100120401
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_132.png" /></figure>

<figure><img src="image_133.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
Id_Mza: 25754100120401
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_134.png" /></figure>

<figure><img src="image_135.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
Id_Mza: 25754100120401
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_136.png" /></figure>

<figure><img src="image_137.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
Id_Mza: 25754100120611
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_138.png" /></figure>

<figure><img src="image_139.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
Id_Mza: 25754100120611
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_140.png" /></figure>

<figure><img src="image_141.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
Id_Mza: 25754100120611
MzaReserva

PuntoReserva

<figure><img src="image_142.png" /></figure>
<figure><img src="image_143.png" /></figure>

ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

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ALTOS DE CAZUCA
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MzaReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva
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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva
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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 3
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MzaReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 25754100170714
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva

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ALTOS DE CAZUCA
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 25754100170718
MzaReserva

PuntoReserva

PuntoReserva
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El Porvenir (Bosa)

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
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Mzakeserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
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Mzakeserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
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Mzakeserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
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Mzakeserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145190241
Mzakeserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
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Mzakeserva

EdificioReserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
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ItzalReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430128
ItzalReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430128
ItzalReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
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ItzalReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430130
ItzalReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430130
ItzalReserva
EdificioReserva
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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430134
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430134
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430134
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430135
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430135
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 4
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EdificioReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato: Muestreo: 4
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Uzrelieserva
EdificioRosina

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EL PORVENIR
Estrato: Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430136
Uzrelieserva
EdificioRosina

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EL PORVENIR
Estrato: Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430136
Uzrelieserva
EdificioRosina

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EL PORVENIR
Estrato: Muestreo: 4
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MzaRosina
EdificioRosina

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EL PORVENIR
Estrato: Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430141
MzaRosina
EdificioRosina

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EL PORVENIR
Estrato: Muestreo: 4
Id_Mza: 11001145430141
MzaRosina
EdificioRosina
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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 4
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MzaReserva

Edificio Reserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 4
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MzaReserva

Edificio Reserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 4
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MzaReserva

Edificio Reserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 5
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MzaReserva

Edificio Reserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 5
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MzaReserva

Edificio Reserva

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EL PORVENIR
Estrato, Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145190502
MzaReserva

Edificio Reserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145190510

MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145190636

MzaReserva

EdificioReserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145192412
MzaReserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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UzraReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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UzraReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145192519
UzraReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430107
UzraReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430107
UzraReserva
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430107
UzraReserva
EdificioReserva
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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001145430129

ItzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001145430129

ItzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001145430129

ItzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

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ItzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001145430132

ItzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001145430132

ItzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430143
MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430143
MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430151
MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430151
MzaReserva

EdificioReserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430152
Itzalieserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430152
Itzalieserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430152
Itzalieserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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Itzalieserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430204
Itzalieserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430204
Itzalieserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430222
MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430222
MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430318
MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430318
MzalReserva

EdificioReserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430413

Mzaleserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430413

Mzaleserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430413

Mzaleserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430421

Mzaleserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430421

Mzaleserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430421

Mzaleserva

EdificioReserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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Uztraleserv

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001145430441
Uztraleserv

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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Uztraleserv

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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Uztraleserv

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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Uztraleserv

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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Uztraleserv

EdificioReserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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UzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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UzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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UzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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UzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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UzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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UzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserv
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserv
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserv
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserv
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserv
EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserv
EdificioReserva
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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

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MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

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MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

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MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

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MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

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MzalReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR

Estrato_Muestreo: 5

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MzalReserva

EdificioReserva
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EL PORVENIR
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL PORVENIR
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MzReserva

IndicoReserva

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EL PORVENIR
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MzReserva

IndicoReserva

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EL PORVENIR
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MzReserva

IndicoReserva

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EL PORVENIR
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MzReserva

IndicoReserva

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EL PORVENIR
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MzReserva

IndicoReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzReserva

IndicoReserva
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EL PORVENIR
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MzahReserva

EdificoReserva

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EL PORVENIR
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MzahReserva

EdificoReserva

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EL PORVENIR
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MzahReserva

EdificoReserva

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EL PORVENIR
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MzahReserva

EdificoReserva

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EL PORVENIR
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MzahReserva

EdificoReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MzahReserva

EdificoReserva
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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MitaReserva
EcotocoReserva

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EL PORVENIR
Estrato_Muestreo: 5
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MitaReserva
EcotocoReserva

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EL PORVENIR
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MitaReserva
EcotocoReserva

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EL PORVENIR
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MitaReserva
EcotocoReserva

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EL PORVENIR
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MitaReserva
EcotocoReserva

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EL PORVENIR
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MitaReserva
EcotocoReserva
El Rincón (Bosa)

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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MzRReserva
IndoReserve

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EL RINCON
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MzRReserva
IndoReserve

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EL RINCON
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MzRReserva
IndoReserve

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EL RINCON
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MzRReserva
EditoReserva

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EL RINCON
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MzRReserva
EditoReserva

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EL RINCON
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MzRReserva
EditoReserva
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EL RINCON
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MzalReserva

botolReserva

1.280m

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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MzalReserva

botolReserva

1.280m

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EL RINCON
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MzalReserva

botolReserva

1.280m

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EL RINCON
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botolReserva

1.280m

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EL RINCON
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MzalReserva

botolReserva

1.280m

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EL RINCON
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MzalReserva

botolReserva

1.280m
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EL RINCON
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BzReserva
IndoorReserva

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EL RINCON
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BzReserva
IndoorReserva

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EL RINCON
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BzReserva
IndoorReserva

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EL RINCON
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BzReserva
EotocoReserva

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EL RINCON
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BzReserva
EotocoReserva

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EL RINCON
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BzReserva
EotocoReserva
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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Itzalteserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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Itzalteserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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Itzalteserva

EdificioReserva

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EL RINCON
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Itzalteserva

EdificioReserva

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EL RINCON
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Itzalteserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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Itzalteserva

EdificioReserva
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EstadReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EstadReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EstadReserva

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EL RINCON
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EstadReserva

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EL RINCON
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EstadReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EstadReserva
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EL RINCON
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MciReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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MciReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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MciReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
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MciReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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MciReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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MciReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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ItzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

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ItzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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ItzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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ItzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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ItzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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ItzaReserva

EdificioReserva
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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UzalaReserva
EdificioReserva

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EL RINCON
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UzalaReserva
EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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UzalaReserva
EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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MzaReserva
EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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MzaReserva
EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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MzaReserva
EdificioReserva
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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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MzaReserva
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
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EdificioReserva
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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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MoReserva

EdtCoReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

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IzakReserva

EdtCoReserva

<figure><img src="image_420.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192060106

MoReserva

EdtCoReserva

<figure><img src="image_421.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192060113

IzakReserva

EdtCoReserva

<figure><img src="image_422.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192060106

MoReserva

EdtCoReserva

<figure><img src="image_423.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192060113

IzakReserva

EdtCoReserva
<figure><img src="image_424.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192060304

Iztrafesena

EdificioReserva

<figure><img src="image_425.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192060304

Iztrafesena

EdificioReserva

<figure><img src="image_426.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192060304

Iztrafesena

EdificioReserva

<figure><img src="image_427.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192070203

Iztrafesena

EdificioReserva

<figure><img src="image_428.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192070203

Iztrafesena

EdificioReserva

<figure><img src="image_429.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 4

Id_Mza: 11001192070203

Iztrafesena

EdificioReserva
<figure><img src="image_430.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070213
EdificioReserva

<figure><img src="image_431.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070213
EdificioReserva

<figure><img src="image_432.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070213
EdificioReserva

<figure><img src="image_433.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070239
EdificioReserva

<figure><img src="image_434.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070239
EdificioReserva

<figure><img src="image_435.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070239
EdificioReserva
<figure><img src="image_436.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070304
MzafReserva

Individuales

<figure><img src="image_437.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070304
MzafReserva

Individuales

<figure><img src="image_438.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070304
MzafReserva

Individuales

<figure><img src="image_439.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070319
MzafReserva

Bicicletas

<figure><img src="image_440.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070319
MzafReserva

Bicicletas

<figure><img src="image_441.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070319
MzafReserva

Bicicletas
<figure><img src="image_442.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070325
Materiales

EdificioReserva

<figure><img src="image_443.png" /></figure>

<figure><img src="image_444.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070325
Materiales

EdificioReserva

<figure><img src="image_445.png" /></figure>

<figure><img src="image_446.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070325
Materiales

EdificioReserva

<figure><img src="image_447.png" /></figure>

<figure><img src="image_448.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070409
Materiales

EdificioReserva

<figure><img src="image_449.png" /></figure>

<figure><img src="image_450.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070409
Materiales

EdificioReserva

<figure><img src="image_451.png" /></figure>

<figure><img src="image_452.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070409
Materiales

EdificioReserva

<figure><img src="image_453.png" /></figure>
<figure><img src="image_454.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070413
Mzalesana

EstudioReserva

<figure><img src="image_455.png" /></figure>

<figure><img src="image_456.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070413
Mzalesana

EstudioReserva

EstudioReserva

<figure><img src="image_457.png" /></figure>

<figure><img src="image_458.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070413
Mzalesana

EstudioReserva

EstudioReserva

<figure><img src="image_459.png" /></figure>

<figure><img src="image_460.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070803
Mzalesana

EstudioReserva

<figure><img src="image_461.png" /></figure>

<figure><img src="image_462.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070803
Mzalesana

EstudioReserva

<figure><img src="image_463.png" /></figure>

<figure><img src="image_464.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070803
Mzalesana

EstudioReserva

<figure><img src="image_465.png" /></figure>
<figure><img src="image_466.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070814
MzaReserva

MzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_467.png" /></figure>

<figure><img src="image_468.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070814
MzaReserva

MzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_469.png" /></figure>

<figure><img src="image_470.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070814
MzaReserva

MzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_471.png" /></figure>

<figure><img src="image_472.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070815
MzaReserva

MzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_473.png" /></figure>

<figure><img src="image_474.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070815
MzaReserva

MzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_475.png" /></figure>

<figure><img src="image_476.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 4
Id_Mza: 11001192070815
MzaReserva

MzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_477.png" /></figure>
<figure><img src="image_478.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192070105

MzafReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_479.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192070105

MzafReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_480.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192070105

MzafReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_481.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192070508

MzafReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_482.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192070508

MzafReserva

<figure><img src="image_483.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192070508

MzafReserva
<figure><img src="image_484.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070520
ItzalReserva

<figure><img src="image_485.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070520
ItzalReserva
EdificioReserva

<figure><img src="image_486.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070520
ItzalReserva
EdificioReserva

<figure><img src="image_487.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070608
ItzalReserva
EdificioReserva

<figure><img src="image_488.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070608
ItzalReserva
EdificioReserva

<figure><img src="image_489.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070608
ItzalReserva
EdificioReserva
<figure><img src="image_490.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070609
MtzReserva

<figure><img src="image_491.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070609
MtzReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070609
MtzReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070612
MtzReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070612
MtzReserva

<figure><img src="image_495.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192070612
MtzReserva
<figure><img src="image_496.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192080614
50%Reserva
Indicación: Reserva

<figure><img src="image_497.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192080614
50%Reserva
Indicación: Reserva

<figure><img src="image_498.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192080614
50%Reserva
Indicación: Reserva

<figure><img src="image_499.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192080618
Materiales
Estudio: Reserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192080618
Materiales
Estudio: Reserva

<figure><img src="image_501.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192080618
Materiales
Estudio: Reserva
<figure><img src="image_502.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090206
MzReserva

<figure><img src="image_503.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090206
MzReserva

<figure><img src="image_504.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090206
MzReserva

<figure><img src="image_505.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090405
MzReserva

<figure><img src="image_506.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090405
MzReserva

<figure><img src="image_507.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090405
MzReserva
<figure><img src="image_508.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090502
Izraileserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_509.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090502
Izraileserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_510.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090502
Izraileserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_511.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090503
Mazafoserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_512.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090503
Mazafoserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_513.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192090503
Mazafoserva

EdificioReserva
<figure><img src="image_514.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192090508

UzalReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_515.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192090508

UzalReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_516.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192090508

UzalReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_517.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192140106

UzalReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_518.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192140106

UzalReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_519.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192140106

UzalReserva
<figure><img src="image_520.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192180107

ItzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_521.png" /></figure>

<figure><img src="image_522.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192180107

ItzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_523.png" /></figure>

<figure><img src="image_524.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192180107

ItzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_525.png" /></figure>

<figure><img src="image_526.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192180214

ItzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_527.png" /></figure>

<figure><img src="image_528.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192180214

ItzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_529.png" /></figure>

<figure><img src="image_530.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192180214

ItzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_531.png" /></figure>
<figure><img src="image_532.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160320
MzateReserva

<figure><img src="image_533.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160320
MzateReserva

<figure><img src="image_534.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160320
MzateReserva

<figure><img src="image_535.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160406
MzateReserva

<figure><img src="image_536.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160406
MzateReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160406
MzateReserva
<figure><img src="image_538.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160412
MzalReserva

Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160412
MzalReserva

<figure><img src="image_539.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160902
MzalReserva

Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160902
MzalReserva

<figure><img src="image_540.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160412
MzalReserva

Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160412
MzalReserva

<figure><img src="image_541.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160902
MzalReserva

Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160902
MzalReserva

<figure><img src="image_542.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160412
MzalReserva

Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160412
MzalReserva

<figure><img src="image_543.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160902
MzalReserva

Estrato_Muestreo: 5
Id_Mza: 11001192160902
MzalReserva
<figure><img src="image_544.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192161016

Mzalereserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_545.png" /></figure>

<figure><img src="image_546.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192161016

Mzalereserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_547.png" /></figure>

<figure><img src="image_548.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192161016

Mzalereserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_549.png" /></figure>

<figure><img src="image_550.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192161024

Mzalereserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_551.png" /></figure>

<figure><img src="image_552.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192161024

Mzalereserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_553.png" /></figure>

<figure><img src="image_554.png" /></figure>

EL RINCON

Estrato_Muestreo: 5

Id_Mza: 11001192161024

Mzalereserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_555.png" /></figure>
<figure><img src="image_556.png" /></figure>

<figure><img src="image_557.png" /></figure>

<figure><img src="image_558.png" /></figure>

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<figure><img src="image_563.png" /></figure>

<figure><img src="image_564.png" /></figure>

<figure><img src="image_565.png" /></figure>

<figure><img src="image_566.png" /></figure>

<figure><img src="image_567.png" /></figure>
<figure><img src="image_568.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080304
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080304
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080304
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080338
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080338
EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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Mzarensa

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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Mzarensa

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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Mzarensa

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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Mzarensa

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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Mzarensa

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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Mzarensa

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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Mzatreserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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Mzatreserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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Mzatreserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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Mzatreserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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Mzatreserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080706
Mzatreserva
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080709
Materiasa

Estacionamiento

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080709
Materiasa

Estacionamiento

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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Materiasa

Estacionamiento

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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Materiasa

Estacionamiento

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080711
Materiasa

Estacionamiento

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192080711
Materiasa

Estacionamiento

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

Id_Mza: 11001192100418

MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

Id_Mza: 11001192100418

MzaReserva

EdificioReserva
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MitoReserva
IndirizzoReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192100706
MitoReserva
IndirizzoReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192100706
MitoReserva
IndirizzoReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MitoReserva
IndirizzoReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MitoReserva
IndirizzoReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MitoReserva
IndirizzoReserva
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192100811
MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192100835
MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva
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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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izqReserva

IzqReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

Id_Mza: 11001192170708

izqReserva

EditoReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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izqReserva

IzqReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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izqReserva

EditoReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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izqReserva

IzqReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

Id_Mza: 11001192170708

izqReserva

EditoReserva
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200105
MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200105
MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON

Estrato_Muestreo: 6

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EdificioReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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Uzaliesens

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200509
Uzaliesens

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200509
Uzaliesens

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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Uzaliesens

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200524
Uzaliesens

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200524
Uzaliesens

EdificioReserva
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200609
MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200609
MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200702
MzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 6
Id_Mza: 11001192200702
MzaReserva

EdificioReserva
<figure><img src="image_670.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100110
MozosReserva

EstoReserva

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<figure><img src="image_672.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100110
MozosReserva

EstoReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100110
MozosReserva

EstoReserva

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<figure><img src="image_676.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100115
MozosReserva

EstoReserva

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<figure><img src="image_678.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100115
MozosReserva

EstoReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100115
MozosReserva

EstoReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100132
Mzalieserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100132
Mzalieserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100132
Mzalieserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
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Mzalieserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100135
Mzalieserva

EdificioReserva

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<figure><img src="image_692.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 7
Id_Mza: 11001192100135
Mzalieserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_693.png" /></figure>
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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020102
ItzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020102
ItzaReserva

EdificioReserva

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EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020102
ItzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_697.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020117
MzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_698.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020117
MzaReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_699.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020117
MzaReserva

EdificioReserva
<figure><img src="image_700.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020321
MitoReserva

<figure><img src="image_701.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020321
MitoReserva

<figure><img src="image_702.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020321
MitoReserva

<figure><img src="image_703.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020338
MitoReserva

<figure><img src="image_704.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020338
MitoReserva

<figure><img src="image_705.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020338
MitoReserva
<figure><img src="image_706.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020341
McReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_707.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020341
McReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_708.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020341
McReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_709.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020345
McReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_710.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020345
McReserva

EdificioReserva

<figure><img src="image_711.png" /></figure>

EL RINCON
Estrato_Muestreo: 8
Id_Mza: 11001192020345
McReserva

EdificioReserva
Lucero (Ciudad Bolívar)

<figure><img src="image_712.png" /></figure>

EL LUCERO
Estrato_Muestreo: 1
Id_Mza: 11001125190521
MzaReserva

<figure><img src="image_713.png" /></figure>

EL LUCERO
Estrato_Muestreo: 1
Id_Mza: 11001125190521
MzaReserva

<figure><img src="image_714.png" /></figure>

EL LUCERO
Estrato_Muestreo: 1
Id_Mza: 11001125190521
MzaReserva

<figure><img src="image_715.png" /></figure>

EL LUCERO
Estrato_Muestreo: 1
Id_Mza: 11001125230101
MzaReserva

<figure><img src="image_716.png" /></figure>

EL LUCERO
Estrato_Muestreo: 1
Id_Mza: 11001125230101
MzaReserva

<figure><img src="image_717.png" /></figure>

EL LUCERO
Estrato_Muestreo: 1
Id_Mza: 11001125230101
MzaReserva

<figure><img src="image_718.png" /></figure>

EL LUCERO
Estrato_Muestreo: 1
Id_Mza: 11001125230106
MzaReserva

<figure><img src="image_719.png" /></figure>

EL LUCERO
Estrato_Muestreo: 1
Id_Mza: 11001125230106
MzaReserva
<figure><img src="image_720.png" /></figure>

EL LUCERO
Estrato_Muestreo: 1
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MzaReserva

EdificioReserva

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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EL LUCERO

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EdificioReserva

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EL LUCERO

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EdificioReserva

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EL LUCERO

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EdificioReserva

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EL LUCERO

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EdificioReserva

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EdificioReserva

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EdificioReserva

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EdificioReserva

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EL LUCERO

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EdificioReserva
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EL LUCERO
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IndirioReserva

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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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IndirioReserva

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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EdificioReserva
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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EdificioReserva

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EL LUCERO
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EdificioReserva
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EL LUCERO
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EditaReserva

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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EdificioReserva

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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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EL LUCERO
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