fundamentos de los sistemas de información...

Fundamentos de los Sistemas de Información Geográfica

Descripción del tema: Introducir el concepto de sistema de información geográfica (SIG) y diagrama de flujo del dato en el mismo

Entrada y edición de datosSistemas de posicionamiento globalDe los datos a la información

Describir el concepto de bases de datos geográficos y sistema de manejo de bases de datos

Entidades geométricas (puntos, líneas, áreas)Atributos temáticos de las entidadesFormatos: Sistemas analógicos y digitalesConceptos de estructuras vectoriales y en celdas para entidadesConcepto de estructura relacional para atributos

De los datos a la informaciónSistemas de Información Geográfica

ObjetivosTransformar datos geográficos en información válida para la toma de decisiones ambientales, utilizando herramientas analíticas provenientes de diversas disciplinas temáticas (modelos).

Incrementar el conocimiento a partir de la transformación de datos en información

De los datos a la informaciónSistemas de Información Geográfica

Objetivos específicos

1. Manejar bases de datos grandes y heterogéneas, en forma georeferenciada.

2. Interrogar a las bases de datos sobre la existencia de grandes fenómenos.

3. Interactuar (sistema/interprete) en forma flexible.4. Incrementar el conocimiento sobre el fenómeno en

estudio (implementación de modelos).

• Funciones en un SIG

- De mantenimiento de la base de datos

- De análisis- De presentación

SIG. Subsistemas (módulos)

Subsistema de selección, entrada de datos y control de calidadSubsistema de manejo y edición de datosSubsistema de análisis y modelamiento de datosSubsistema de presentación de información y control de calidad

Sistema de procesamiento de la información Introducción

Ventajas principales de los sistemas digitales

1. Capacidad de almacenamiento (múltiples niveles de datos).2. Los datos se almacenan y presentan en forma separada. La

presentación es múltiple.3. Capacidad de manejo (edición y actualización).4. Rapidez en la operación.5. Capacidad de establecer una relación coherente entre

datos espaciales y sus atributos y de manipularlos simultáneamente.

6. Capacidad de análisis (implementación de modelos).


Limitaciones

1. Relativamente altos costo de adquisición y mantenimiento del sistema.

2. Costos y problemas técnicos en la captura de datos (conversión, analógica-digital y en la transferencia).

3. Costos de mantenimiento.4. Necesidad de formación de cuadros especializados.5. Falsa sensación de exactitud.


Ventajas principales del uso de sistemas cartográficos no digitales

1. Transportable y fácil de distribuir.2. Utilizable fácil e inmediatamente.3. Familiar.4. Bajos requerimientos tecnológicos.


Limitaciones principales del uso de sistemas cartográficos no digitales

1. Inestabilidad del medio (papel).2. Altos costo inicial de producción y actualización.3. Ineficiente para almacenar y recuperar información

(pocos niveles de datos).4. Almacena y representa datos en el mismo medio

(papel).

Sistema de procesamiento de la información.Introducción

Tipos de datosDatos Cualitativos (nominales)

Establece identidad. Los atributos son descritos con nombres sin un orden específico (Agricultura, Cuerpos de agua, matorral, etc.)

Sistema de procesamiento de la información.IntroducciónDatos Cuantitativos

Puede ser medidos con algún instrumento

OrdinalesEstos valores establecen un orden inherente o arreglo (primero, segundo, etc).

IntervaloAtributos con intervalo natural e intervalos iguales sobre una escala con cero arbitrario (temperatura).

RazónAtributos con la mismas características que los de intervalo, pero con un cero no arbitrario (precipitación)

Sistema de procesamiento de la información.Introducción

Temas centrales

1. Alta complejidad en los temas (datos) geográficos (x, y, z, t).

2. Temas que requieren un enfoque inter- y multidisciplinario.

3. Importancia del trabajo en equipo.4. Objetivos del SIG vs. capacidades del conjunto equipo

programas.5. SIG como herramienta de análisis vs. almacenamiento

per se.6. SIG vs. cartografía automatizada (y otros sistemas

gráficos).

Sistema de procesamiento de la información.Bases de datos

AplicacionesEn estudio de fenómenos geográficos

Naturales (Investigación geológica, geomorfológica, edafológica)Generados por el hombre (Análisis en caminos, de rutas de recolección de basura)Ambos tipos involucrados (Efectos de las actividades humanas en el Ambiente)


AplicacionesAplicaciones basadas en proyectos (Estudios de factibilidad, modelación de la erosión)Aplicaciones institucionales (Sistemas de alarma temprana de escasez de agua o alimentos, cartografía nacional, censos)

Esquema deanálisis integrado


Conceptos generales de las bases de datos

Una base de datos es un conjunto de datos sobre objetos así como de sus relaciones entre sí. Una base de datos actúa como un modelo de la realidad. El objetivo general de una base de datos es relacionar hechos y situaciones que previamente estaban separados.

Más específicamente, una base de datos es un conjunto de datos interrelacionados, almacenados con la menor cantidad posible de redundancia. Una BD debe servir para una o más aplicaciones.


Conceptos generales de las bases de datos

Una base de datos debe estas orientada a las aplicaciones; sólo es exitosa si cumple con las necesidades de los usuarios.

Los SIG disponen o interactúan con una base de datos geográficos. Una base de datos geográficos es un conjunto de datos geo-referenciados descritos en términos de entidades geométricas.


Naturaleza de los datos geográficos

Los datos geográficos (geo-referenciados) caracterizan fenómenos cuya distribución espacial es crucial en la comprensión de su naturaleza y comportamiento.

El mapa es la forma más común de representar datos geográficos. Es una representaciónorganizada de la realidad, a manera de un modelos espacial, bidimensional.


Naturaleza de los datos geográficos

Independientemente de su contenido (mapa base o temáticos), un mapa consiste en entidades espaciales: puntos, líneas y áreas, referidos a un sistema de coordenadas conocido

La leyenda de un mapa es el eje del modelo, y permite relacional coherentemente las entidades espaciales con sus atributos.


Componentes

1. Posición (localización) DÓNDEAbsoluta (x, y) (única)Relativa (relaciones espaciales)

2. Atributos QUÉDescriben el fenómeno localizado en el espacio


Componentes

3. Tiempo CUÁNDO

¿Cuándo ocurrió el fenómeno?¿Cuándo fueron recolectados los datos?

Nota: estas dimensiones explican la complejidad de los fenómenos espaciales


Tipos (representación) de datos geográficos

Los datos geográficos se representan cuatro entidades geométricas:

1. Puntos: objetos que tienen posición pero carecen de longitud (x, y) (0 dimensiones).

2. Líneas: objetos que tienen longitud; son conjunto de pares de coordenadas describiendo una línea continua (x1, y1; x2, y2;…; xn, yn) (1 dimensión)


Tipos (representación) de datos geográficos

3. Áreas (polígonos): objetos que tienen longitud y ancho. Son superficies encerradas por líneas (x1, y1; x2, y2;…; x1, y1) (2 dimensiones).

4. Superficies continuas: objetos que tienen largo, ancho y profundidad/elevación (3 dimensiones).

Nota: una base de datos geográficos es un conjunto de datos geo-referenciados descritos en términos y tipos de entidades geométricas.


Manejo operacional de los datos geográficos (tipo de unidades espaciales)

1. Construcción de superficies continuas por interpolación de datos puntuales

2. representación mediante muestreo de propiedades espectrales (modelo de percepción remota)


Manejo operacional de datos geográficos (tipos de unidades espaciales)

3. Construcción de unidades espaciales homogéneasLito-Geomorfológicas mayor estabilidad en el tiempoGeopedológicasEcológicas (vegetación) menor estabilidad en el tiempo

Notas:Representar la variabilidad espacialLa escala cartográfica como un nivel de conceptualización.

Bases de datos geográficos. Datos espaciales

Estructuras de datos espaciales (entidades geométricas)

La distribución espacial de puntos, líneas, áreas y superficies continuas se representa mediante dos tipos de modelos espaciales: vectorial y en celdas.

Estos son los enfoques principales en la representación del componente espacial de los datos geográficos.

Estructura vectorial

La estructura vectorial se refiere a puntos y líneas que definen los límites de los objetos que se representan. El elemento primitivo es el punto.

Los objetos del mundo real se representan como si fueran dibujados sobre un mapa (tableta digitalizadora).

La posición de cada objeto se define por su localización en un espacio cartográfico, organizado de acuerdo con un sistema de coordenadas de referencia.

Estructura vectorial

El área de trabajo se presupone como un espacio continuo, donde la posición de la entidad puede definirse tan precisamente como se requiera.

Un punto se codifica como un par de coordenadas (x, y). Una línea como una serie de pares de coordenadas. Un área es un elemento cerrado de pares de coordenadas, que definen el límite del área (polígono).

Base de datos de puntos y sus atributos (Beek, CLAS)

Base de datos de líneas y sus atributos (Beek, CLAS)

Base de datos puntos, líneas y polígonos (Beek, CLAS)

Estructura vectorial: tipo no estructurado

El mapa (en papel) es convertido (representado, codificado) línea a línea en una lista de pares de coordenadas x, y.

La estructura de los datos es el mapa expresado en términos de las coordenadas cartesianas de sus puntos, líneas y áreas. Esta estructura estáorganizada y almacenada en un archivo de la computadora donde se almacenan los pares de coordenadas

Estructura vectorial: tipo no estructurado

Las relaciones espaciales entre los rasgos representados (puntos, líneas y polígonos), no se representan.

El enfoque no-estructurado es eficiente para reproducir mapas, pero ineficiente para desarrollar análisis espaciales.

Estructura vectorial, modalidad no estructurada

Estructura vectorial: tipo estructurado (topológico)

Topología : es el método matemático para definir relaciones espaciales

Las relaciones espaciales se representan explícitamente; la entidad básica es elarco-nodo.


Arco: una serie de puntos que empiezan y terminan en un nodo.

Nodo: punto de intersección donde dos o más arcos se encuentran, o donde termina un arco.

Puntos: se representan como nodos aislados.

Polígonos: se representan como una cadena cerrada de arcos


En este enfoque, la posición (x, y) se almacena en un cuadro de datos de coordenadas de arco;

Las relaciones se almacenan en cuadros de topología de polígonos, arcos y nodos, que describen la representación espacial de los datos.

Estructura vectorial, modalidad arco-nodo (topológica)

Ventajas estructura vectorial

1. La estructura de los datos es compacta y eficiente.2. La topología está incorporada; se facilitan

operaciones que la requieren (contigüidad, adyacencia, redes), sin utilizar datos de coordenadas.

3. Permite manejar el ambiente gráfico en formas eficiente, y aproximarse a la idea de “mapas dibujados a mano”.

Desventajas estructura vectorial

1. La estructura de los datos es compleja y la tecnología es cara.

2. Las operaciones de sobreposición son difíciles de implementar.

Estructura de datos en celdas (ráster)

El espacio a ser representado (modelado) se divide regularmente en celdas (“pixel”), generalmente de forma cuadrada.

La localización de cada celda está definida por la intersección de una fila y una columna. El valor adjudicado a la celda indica el valor del atributo que representa.


Cada celda, en un archivo, sólo puede representar un atributo. Cada atributo se almacena en un archivo diferente. La necesidad de almacenamiento es alta.

Las operaciones con múltiples archivos en celdas implican la recuperación y el procesamiento de datos de atributos, de celdas correspondientes, de archivos diferentes.

Comparación estructuras de datos


a) Situación Real

b) Creación de seg-mentos y procesode rasterización

c) Mapa de salida

rasterizado

Sistema de procesamiento de la información Bases de datos

Estructuras de datos no espaciales

La estructura jerárquica: los datos están organizados en una estructura tipo árbol. Excepto la raíz, cada elemento tiene un nivel superior y uno (o más de uno) nivel inferior subordinado.

Es eficiente para estructuras taxonómicas; las relaciones son difíciles de modificar y las búsquedas están restringidas a respetar la jerarquía.

Sistema de procesamiento de la información Bases de datos

Estructuras de datos no espaciales

Estructuras de redes: cada elemento puede ser múltiples relaciones superiores o subordinadas. Se deben conocer de antemano las relaciones, también difíciles de modificar.

Estructura relacional: no existe jerarquía, ni red; los datos se almacenan como un conjunto de valores en la forma de una matriz (o cuadro bi-dimensional).

Muy flexible; se pueden incorporar relaciones en forma indefinida (utiliza el enfoque entidad-relación). Por este motivo es el modelo más usual en SIG.


Conceptos básicos estructura relacional (datos no espaciales: atributos

Empresa: esa porción de la realidad que se describe o modela a través de la base de datos y su aplicación.

Ejemplo: los recursos hídricos de una región.

Una empresa se describe en términos de entidades y las funciones que cumplen estas entidades.


Conceptos básicos estructura relacional (datos no espaciales: atributos

Entidades: un objeto, perteneciente a la empresa, identificable en forma unívoca, acerca del cual se recolectan datos. Percibimos las entidades en forma de cuadros.

Ejemplo: las presas de irrigación de la región en cuestión, identificadas por nombre (o número).

Una entidad es descrita en términos de propiedades (o

elementos), a los cuales se les adjudican valores.


Conceptos básicos de las estructuras relacionales (datos no espaciales: atributos)

Elementos de los datos: Son propiedades de la entidad. Pueden ser identificadores o atributos

Ejemplo: nombre de la presa (id), superficie, profundidad (atr).

Los nombres de los elementos o propiedades son almacenados como parte de la descripción o estructura de la base de datos.


Conceptos básicos de las estructuras relacionales (datos no espaciales: atributos) (continuación)

Record o registro: es el conjunto de valores que describe un caso particular. Los valores son parte de la base de datos. cada Record está dividido en campo.

Ejemplo:

Empresa: recursos hídricos región 1002Entidad: presa de irrigación de la región 1002Nombre Area Profundidad <---- elementosNorte 200 ha 100 m <---- Valores (récord)Identificador: Nombre; Atributos: área, profundidad (campos)


Relaciones entre elementos (propiedades) y entidades

1:1 (uno a uno)

1:M (uno a muchos) (perfil de suelos y horizontes)

M:N (muchos a muchos) (unidad geomorfológica y unidad de vegetación)


Diseño de bases de datos no espaciales: Normalización

Objetivo minimizar redundancia; maximizar coherencia

1a Forma normalizada: todos los valores de los atributos son únicos.

2a Forma normalizada: cada atributo (no identificador) depende del identificador (o llave).

3a. Forma normalizada: cada atributo no identificador es funcionalmente independiente; es decir no existe dependencia funcional entre atributos que no son identificadores.


Diseño de la base de datos no espaciales: conceptualización

1. Definir: empresa, entidades (cuadros), atributos, identificadores.2. Representar cada entidad como un cuadro separado, normalizada al

tercer nivel.3. Seleccionar identificador(es) por cuadro.4. Definir la dependencia funcional de cada atributo sobre el

identificador(es).5. Representar cada relación 1:M entre entidades mediante un

identificador externo en el cuadro “M”, que se igual al identificador del cuadro “1” (repetir el identificador en los cuadros conectados).

6. Romper las relaciones entre los cuadros “muchos a muchos” (M:N), mediante la creación de un tercer cuadro, donde los identificadores sean los dos identificadores de los cuadros anteriores.

Presentación de la información

Salida/presentación de la información: conceptos

La salida de la información es la operación que consiste en presentar los resultados del análisis de los datos geográficos en el SIG, de tal manera que sea comprensible por el usuario. Puede implicar la transferencia a otros sistemas de cómputo (por ejemplo, de la cartografía automatizada).

La información puede ser presentada en uno de tres formatos:

Copia dura (mapa en papel)Imagen (mapa en monitor)Archivo (para conversión)


Requerimientos básicos

La salida de la información supone el uso de uno o más de los siguientes periféricos:

Impresoras (texto y color; formato celdas)Graficador (plotter) (formato vectorial)Escritora óptica de película (“optical film writer”)

(celdas)El internet

PerspectivasEl internet


Observaciones conceptuales sobre la salida de información

1. Diferencia entre un SIG y un sistema de cartografía automatizada y otros sistemas gráficos (CAD/CAM, etc.).

2. Importancia de buenas posibilidades de conversión de datos de información (entrada y salida de y a otros sistemas.

3. Coherencia entre la escala y la calidad (resolución espacial) de entrada y salida

4. Uso de la convenciones cartográficas de la disciplina específica; cuidado en la elaboración de la leyenda.

5. Los documentos digitales tienden a ser considerados más precisos que los producidos con métodos no digitales.


Calidad de la información: concepto

El error debe ser manejado (no necesariamente eliminado ), de acuerdo con consideraciones costo-beneficio, objetivos del SIG, tipo de institución, etc.

Exactitud implica la probabilidad de corrección; precisión es la resolución con la que se expresa esa corrección. Exactitud y precisión permiten señalar una indicación de la calidad de los datos.

El error (o la calidad) de los datos en un SIG puede ser caracterizado considerando:

niveles o componentes de la calidadorigen del error


Origen del error

1. Recolección de datoCampo (mediciones, equipos).Mapas y/o otros documentos existentes.Análisis de los datos de percepción remota.

2. Entrada de datosDigitalización (operador, sistema)Imprecisión inherente a los datos (ej: contactos de unidades

cartográficas.

3. Manejo de los datosInsuficiente imprecisión numérica o espacialIntervalos de clase inapropiadosPropagación de errores al sobreponer Creación de falsos polígonosUsos de modelos equivocados o inapropiados

Origen del error (continuación)

4. Salida de informaciónEscalasImpresión (sistema, papel)

5. Uso de la informaciónEquivocada compresión de la informaciónUso erróneo de la información


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