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Los Sistemas de Información Geográfica

Los Sistemas de Información Geográfica . introducción y antecedentes. Por: Roy Cruz Morales. C.R. Anécdota interesante.

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Los Sistemas de Información Geográfica

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  1. Los Sistemas de Información Geográfica introducción y antecedentes Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  2. Anécdota interesante En 1850 la enfermedad de cólera no era muy bien entendida. En 1854 hubo un brote de cólera en el distrito SOHO de Londres. El Dr. John Snow había concebido la hipótesis que el cólera era una enfermedad transmitida por beber agua contaminada en vez de ser transmitida por el aire como se creía comúnmente. El noto que todo se centraba en una bomba de agua localizada en la calle Broad y si su hipótesis era correcta el patrón mostrado en un mapa reflejaría la localización de las personas que bebían de esta agua. Así que produjo un mapa de las calles de Londres y la localización de las 578 muertes por cólera. Además de esto se agrego la posición de 13 bombas de agua incluyendo la de la calle Broad. Doctor en Medicina Aparentemente había anomalías ya que habían muertes que estaban localizadas cerca de otra bomba de agua, pero él confirmo que ellos llevaban el agua desde la bomba de la calle Broad. Al final el Dr. Snow hizo que quitaran la palanca de la bomba y los enfermos empezaron a disminuir proveyendo evidencia de la hipótesis que el había planteado. Este se puede decir es el primer ejemplo de análisis espacial. Pero después nadie le hizo mucho caso. Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  3. Mapa confeccionado por John Snow de las muertes por cólera ocurridas en el área de BroadStreet. La bomba de agua (pump) se ubica en la intersección de Broad y Cambridge Street. Las barras negras corresponden a muertes. John Snow, la epidemia de cólera y el nacimiento de la epidemiología moderna http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0716-10182007000400014 Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  4. Sistemas de Información: Programas diseñados para representar y gestionar grandes volúmenes de datos acerca de ciertos aspectos de mundo real. Sistemas de Apoyo a Decisiones: Conjunto de procesos informáticos que permiten producir, a partir de datos no tratados, información útil en la toma de decisiones. Sistemas de Información territorial Información parcelaria o sea del catastro.. Cartografía automatizada/Gestión de Facilidades Sistemas de Información Geográfica: Gestión de redes públicas: agua, electricidad, aguas, teléfono, etc. Permiten integrar y analizar información geográfica y temática, permitiendo visualizar los datos obtenidos en un mapa. Sistemas de Información Ambiental Para la gestión ambiental. Sistemas de Información para la Gestión de los Rec. Nat. Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  5. Afinidad con otros sistemas informáticos: Los SIG han evolucionado a partir de sistemas anteriores por ello es que tienen muchos rasgos en común pero también ciertos rasgos diferentes. El CAD(Diseño Asistido por Computadora): • El SIG maneja mayor volumen y métodos de análisis espacial. • Capacidad del SIG para integrar datos georeferenciados, y realizar operaciones de análisis espaciales (algebra espacial) La Cartografía Automática: • Genera cartografía de alta calidad pero no en el análisis (No generan topologías). • Los mapas son simplemente dibujos. • Son dibujos son como transparencias que se pueden superponer. • Sus bases de datos son básicas. Los Sistemas Gestores de Bases de Datos (SGDB): • Sistemas que manejan grandes volúmenes de información pero sus capacidades gráficas son muy limitadas. • Diseñados para almacenar y tratar información alfanumérica. Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  6. Afinidad con otros sistemas informáticos: Los SIG han evolucionado a partir de sistemas anteriores por ello es que tienen muchos rasgos en común pero también ciertos rasgos diferentes. La Teledetección: • Son sistemas para el tratamiento de imágenes de satélite o aéreas. • Sistemas desarrollados para tratar información proveniente de sensores remotos. • Son especiales para clasificar datos pero sus capacidades de análisis suelen ser reducidas. Diferenciación según el objetivo de cada uno: CAD: Producir un dibujo a escala de un objeto (casa, producto, área) Su producto es un mapa de alta calidad a base de herramientas y bibliotecas de símbolos para cartografía. Cartografía automática: Tratamiento de datos en forma de tablas. SGBD: Interpretación de la radiación electromagnética captada por sensores remotos Teledetección: Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  7. Qué es y que no es un SIG: Un SIG no es sólo un sistema informático para dibujar mapas a escalas diversas, con distintas proyecciones y con varios colores. Es una herramienta de análisis que permite identificar relaciones espaciales entre la distinta información que puede proporcionar los datos. Un SIG no almacena un mapa. Guarda datos a partir de los cuales genera mapas . Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  8. Utilidad de un un SIG: Su utilidad deriva de su capacidad de responder a pregustas de tipo espacial.

  9. Componentes de un SIG: Datos Usuarios Un SIG es un sistema de: hardware, software, métodos, personas y datos que facilita la: obtención, gestión, manipulación, análisis, modelado, representación y salida de datos espacialmente referenciados, para resolver problemas complejos de planificación y gestión. Métodos Hardware Software National Center for Geographic Information Systems and Analysis), 1990

  10. Componentes de un SIG: Hardware Software Usuarios • Computadora • Servidores • Periféricos • Redes • Satélites • GPS • Software SIG • Sistemas Administradores de Bases de Datos • Sistemas operativos • Software para redes • Administradores • Gerentes • Programadores • Técnicos en SIG • Gestores ambientales • Hidrogeólogos • Usuarios finales, etc. Datos Métodos • Vectores • Raster • Atributos • Fotografías, etc. • Guías • Especificaciones • Estándares • Procedimientos • Manuales, etc.

  11. Preguntas a las que puede responder un SIG: Estas cuestiones son primordiales en la planificación. Localización: ¿Qué hay en …?, Obtener información de un lugar determinado Condición: ¿Dónde se cumplen esas condiciones … ?, ¿Dónde hay algo con A y B condiciones? Tendencias: ¿Qué ha cambiado desde … ?, ¿Cambios con respecto al tiempo (Dos mapas) pasado? Rutas: ¿Cuál es el camino óptimo… ?, ¿Cual es la ruta más rápida o la más corta? Pautas: ¿Qué patrones espaciales existen… ?, Búsqueda de anormalidades o regularidades espaciales Pautas: ¿Qué patrones espaciales existen… ?, Patrones de distribución espacial asociada a una variable Modelos: ¿Qué pasaría si … ?, Hacer simulaciones a futuro

  12. Los Datos Geográficos Conocer la naturaleza de los datos geográficos supone una tarea previa al manejo de cualquier sistema Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  13. Abstracción de la realidad: La construcción de una base de datos geográfica implica un proceso de abstracción para pasar de la complejidad del mundo real a una representación simplificada en capas temáticas que pueda ser procesada por el lenguaje de las computadoras actuales. Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  14. Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  15. Matriz geográfica: Se compone de: Datos espaciales describen la ubicación y el tipo de dato Datos no espaciales o atributos temáticos son las características de estos rasgos. Datos espaciales Datos no espaciales o atributos temáticos Tipo X Y ID Nombre NCanton Suelo etc Punto 345214 394732 32 casa1 Heredia fértiles … Filas (Registros) Rows Columnas (Campos) Fields Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  16. Componentes de los datos geográficos: • Existen tres componentes que definen a los datos geográficos: • Espacial • Temático • Temporal Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  17. Componentes de los datos geográficos: Espacial • Hace referencia a la ubicación de los componentes espaciales: • La localización geográfica: Se expresa mediante un sistema de coordenadas (X y Y) • Las propiedades espaciales de los objetos: Los objetos que representan la realidad tienen ciertas propiedades espaciales según su naturaleza: • Líneas: Longitud, forma, pendiente y orientación. • Polígonos: Superficie, perímetro, forma, pendiente y orientación. • Las relaciones espaciales (Topología).: Los objetos espaciales mantienen ciertas relaciones entre si basadas en el espacio. • Conectividad • Contigüidad • Proximidad • Dentro de • Entre, etc. Azul está adyacente a verde Rojo está cruzado con naranja Rojo esta adyacente a verde y azul Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  18. Componentes de los datos geográficos: Temático • Hace referencia a las características del componente espacial: • Autocorrelación espacial y temporal: • Autocorrelación Espacial: Màs cercanos espacio màsautocorrelaciòn. • Autocorrelación Temporal: Igual al anterior pero temporal . • Tipos de variables: • Continuas: Poseen decimales. (Ej.: 23,58 ó Altura de una persona) • Discretas: No poseen decimales. (Ej.: 20 ó Numero de estudiantes en la clase.) • Fundamentales: Se pueden establecer con facilidad. (Ej.: Numero de estudiantes de la clase) • Derivadas: Son producto de alguna operación aritmética. (Ej.: Promedio de estudiantes en la EDECA) • Escalas de medida: • Nominales: No tienen un orden específico. (Ej.: Naranjo, Heredia, Alajuela, Cartago, Barva, …) • Ordinales: Poseen un orden específico. (Ej.: Lunes, martes, miércoles, jueves,… Enero, febrero,…) Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  19. Componentes de los datos geográficos: Temporal • El tiempo juega un papel especial en los SIG, muchos de los análisis tienen que ver con la interpretación que se les de a los datos espaciales desde dos perspectivas: • Cambio en los componentes espacial-temático: • "Villa Vieja de la Inmaculada Concepción de Cubujuquí de Heredia" paso de ser con el tiempo un pequeño poblado a ser una gran provincia llamada " Heredia". • Representación de los componentes espacial-temporal: • Secuencia de mapas: Sucesión de instantáneas de mapas en diferentes momentos temporales (+ de 2). • Mapas de diferencias temporales: Diferencia entre sólo 2 momentos temporales. • Mapas animados: Muchos mapas de diferentes momentos para hacer la animación. Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  20. Criterios para asegurar la Calidad de los datos geográficos: Se refiere a la calidad de la información que usted recoge sea espacial o temática: Exactitud posicional Es la exactitud de los componentes en el mapa con respecto a la realidad. Cuan real son las características de los datos recopilados: Censos poblacionales por año, que tan exactos son esos censos. Exactitud temática Consistencia lógica Errores en las formas. Temporalidad La información debe ser lo más actualizada posible y referida al mismo tiempo. Criterios que se deben definir para que la base de datos se homogénea y coherente. Ej: Casa - Vivienda (sólo usar vivienda) Integridad Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  21. Tipos de errores en los datos geográficos: Errores que podemos cometer al recolectar y presentar datos geográficos: Nivel de error estadístico que se supone tendrá el mapa o la base de datos. Errores inherentes a la recogida de información Derivados de la captura de información Puede ser un error de la equipo, del software, del proceso, del método o por error humano. La precisión de las coordenadas o de los atributos numéricos. (A mayor decimales mayor precisión pero mayor consumo de memoria) Derivados del almacenamiento Derivados de la manipulación y el análisis de los datos Cuando los polígonos no calzan bien se crean huecos o polígonos ficticios. Salidas cartográficas Se debe por la impresora, el medio en donde se imprime, la calidad de la tinta, el monitor Errores debido a la utilización de los resultados Conclusiones equivocadas aunque la información sea veridica Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  22. Modelos y Estructuras de Datos RASTER y VECTORIAL http://outsidetheneatline.blogspot.com/2009/08/did-you-know-6-raster-vs-vector.html

  23. Los datos en SIG representan los objetos del mundo real (carreteras, el uso del suelo, altitudes). Existen dos formas de almacenar los datos en un SIG: raster y vectorial. Los SIG que se centran en el manejo de datos en formato vectorial son más populares en el mercado. No obstante, los SIG raster son muy utilizados en estudios que requieran la generación de capas continuas, necesarias en fenómenos no discretos; también en estudios medioambientales donde no se requiere una excesiva precisión espacial (contaminación atmosférica, distribución de temperaturas, localización de especies marinas, análisis geológicos, etc.). Los objetos del mundo real se pueden dividir en dos abstracciones: objetos discretos (una casa) y continuos (cantidad de lluvia caída, una elevación). Recopilado por: Roy Cruz Morales. CR

  24. Los Modelos de Datos Base de datos Mundo real ENTIDADES OBJETOS ESPACIALES Elementos visibles línea línea polígono polígono o punto Elementos no visibles polígono polígono línea Elementos visibles Río Camino Pasto Propiedad Elementos no visibles Cantidad de habitantes Área de influencia División administrativa Se ven afectados por la escala Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  25. Los Modelos de Datos Una base de datos espacial es un modelo del mundo real representado por formas georeferenciadas Modelo de datos Estructura de datos Conceptualización de los datos Formas de implementación de esos modelos de datos Detalles prácticos referidos al almacenamiento de los datos geográficos mediante procedimientos en la base de datos RASTERVECTORIAL POLIGONO PUNTO LINEA CELDA Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  26. Vectorial Raster Cada objeto puede manejar muchos atributos Cada pixel puede manejar solo un atributo Rasterización: Paso de vector a raster. Vectorización: Paso de raster a vector Recopilado por: Roy Cruz Morales. CR

  27. El Modelo de datos RASTER Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  28. El modelo de datos: RASTER El modelo de datos RASTER está compuesto por celdas, pixeles o teselas El conjunto de celdas regulares se le da el nombre de rejilla, malla o red (Grid) Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  29. El modelo de datos: RASTER Identificación de las celdas por su número de fila y columna 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 1-1 1-7 1-8 1-2 1-3 1-4 1-5 1-6 2-1 2-7 2-8 2-2 2-3 2-4 2-5 2-6 3-1 3-7 3-8 3-2 3-3 3-4 3-5 3-6 4-1 4-7 4-8 4-2 4-3 4-4 4-5 4-6 5-1 5-7 5-8 5-2 5-3 5-4 5-5 5-6 Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  30. El modelo de datos: RASTER Valores que pueden representar las celdas 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 1 3 1 1 1 1 1 3 USOS DEL SUELO 1 = Pastos 2 = Vivienda 3 = Cultivos 1 3 1 1 1 1 3 3 2 3 1 2 1 3 3 3 1 1 1 1 1 3 3 3 1 2 2 1 3 3 3 1 A cada celda se le asigna solamente un valor que puede ser continuo o discreto y este representa una característica, nada más Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  31. El modelo de datos: RASTER Valores que pueden representar las celdas 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 1 3 1 1 1 1 1 3 USOS DEL SUELO 1 = Pastos 2 = Vivienda 3 = Cultivos 1 3 1 1 1 1 3 3 2 3 1 2 1 3 3 3 1 1 1 1 1 3 3 3 1 2 2 1 3 3 3 1 A cada celda se le asigna solamente un valor que puede ser continuo o discreto y este representa una característica, nada más Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  32. El modelo de datos: RASTER Modelo RASTER Representación en la realidad Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  33. El modelo de datos: RASTER Principales conceptos que se aplican a una capa SIG raster: RESOLUCIÓN: ORIENTACIÓN ZONA Y CLASE VALOR LOCALIZACIÓN Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  34. El modelo de datos: RASTER Principales conceptos que se aplican a una capa SIG raster: A. RESOLUCIÓN: Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  35. El modelo de datos: RASTER Principales conceptos que se aplican a una capa SIG raster: B. ORIENTACION: Es el ángulo formado por el norte y la dirección de las columnas de la cuadrícula. Lo habitual es que el ángulo sea 0 ya que los mapas se suelen orientar hacia el norte pero algunas veces no sucede eso. N N Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  36. El modelo de datos: RASTER Principales conceptos que se aplican a una capa SIG raster: B. ORIENTACION: Es el ángulo formado por el norte y la dirección de las columnas de la cuadrícula. Lo habitual es que el ángulo sea 0 ya que los mapas se suelen orientar hacia el norte pero algunas veces no sucede eso. N N Afecta en la cantidad de celdas en blanco que debe mostrar por lo que la imagen se hace más grande Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  37. El modelo de datos: RASTER Principales conceptos que se aplican a una capa SIG raster: • C. ZONA Y CLASE: • Cada zona es un conjunto de celdas contiguas que presentan el mismo valor. • Varias zonas que muestran el mismo valor constituye una clase. Hay dos ZONAS A y B en el dibujo formado por las cuadriculas verdes cada una es un remanente de bosque. Entre las dos forman la CLASE: Bosques. Hay tres zonas de pastos (crema). Entre todas forman la CLASE: Pastos. A Zona 1 B Hay una zona para lago (celeste). Ella sola conforma la CLASE: Lagos. Zona 2 Tres zonas para caminos (naranja). Ellas conforman la CLASE: Caminos. Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  38. El modelo de datos: RASTER Principales conceptos que se aplican a una capa SIG raster: • D. VALOR: • Es el valor almacenado en una celda. Las celdas de la misma zona tienen almacenado el mismo valor. • Pueden ser números enteros (sin decimales) o reales (con decimales) pero estos últimos consumen más memoria pues se necesitan más colores. 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  39. El modelo de datos: RASTER Principales conceptos que se aplican a una capa SIG raster: • E. LOCALIZACIÓN: • El número de fila y de columna se utiliza para identificar la celda y situarla en relación con las demás (relaciones topológicas en raster). Ubicación: columna 2, fila 2. Relaciones: Arriba: 1,2 Abajo: 3,2 Izquierda: 2,1 Derecha: 2,3 Encima de: 3,2 Debajo de: 1,2 Etc. Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  40. El modelo de datos: RASTER Algebra RASTER: Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  41. El modelo de datos: RASTER SUMA: -1 -2 5 5 5 8 5 1 3 3 2 2 2 3 2 3 3 3 - + -1 0 0 3 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3 2 2 0 0 RESTA: 0 0 1 1 1 8 2 0 1 6 0 0 1 0 1 0 7 7 Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  42. El modelo de datos: RASTER Máximo: 5 3 5 5 2 3 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3 Min Max 0 0 1 2 0 2 3 0 1 2 3 2 0 1 2 3 2 0 Mínimo: 0 0 1 1 1 1 1 4 1 1 0 0 1 1 0 0 7 4 Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  43. El modelo de datos: RASTER Promedio: 5 3 2 2 3 2,5 3 3 2,5 0 Prom 1 2 3 2 0 1,5 1,0 1,5 0 1 1 1 0 7 4,0 1,0 0,0 Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  44. El modelo de datos: RASTER Condición AND (Y): Si los dos se cumplen la respuesta es 1 5 0 1 5 1 1 1 1 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3 A > 2 or B > 1 A > 2 AND B > 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 2 3 2 0 1 2 3 2 0 Condición OR (O): 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 7 7 Si por lo menos 1 de los dos se cumple entonces la respuesta es 1 Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  45. El modelo de datos: RASTER Aplicaciones: Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  46. El modelo de datos: RASTER Aplicaciones: Mapa de uso del suelo: Tipo de suelo: Pendiente: 5 5 8 5 3 2 2 3 3 + 0 3 2 3 1 2 3 2 0 0 1 1 8 2 0 1 0 7 Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  47. El modelo de datos: RASTER Aplicaciones: Mapa de aptitud del terreno para la construcción: Tipo de suelo: Pendiente: 1 0 1 0 0 1 0 1 0 and 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 = Apta 0 = No apta 1 = Apto 0 = No apto 1 = Apto 0 = No apto Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  48. El modelo de datos VECTORIAL Recopilado por: Roy Cruz Morales. CR

  49. El modelo de datos: VECTORIAL En el modelo de datos vectorial los datos geográficos se representan en forma de coordenadas. Las unidades básicas de información geográfica en los datos vectoriales son: puntos, líneas (arcos) y polígonos. Cada una de éstas se compone de uno o más pares de coordenadas, por ejemplo, una línea es una colección de puntos interconectados, y un polígono es un conjunto de líneas interconectadas. Por: Roy Cruz Morales. C.R.

  50. El modelo de datos: VECTORIAL La localización de un punto viene dada por un único par de coordenadas, con sus atributos temáticos almacenados en un archivo separado. Archivo 1 Coordenadas (x,y) Archivo 2 Atributos temáticos: Casa Alajuela 325C Urbanización La Gestora Por: Roy Cruz Morales. C.R.

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