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AGRADECIMIENTO

Quiero agradecer muy sinceramente a Enrique Pascual la amabilidad que ha tenido al facilitarme las Demos de ArcView 8.2, gracias a lo cual he podido hacer mi trabajo sin ningún problema y sin interrupción. Le estoy doblemente agradecido porque he aprendido y he disfrutado mucho haciéndolo.

En nombre de la Fundación Naturaleza y Hombre, para la que he trabajado, quiero agradecerle también que, como Director de la zona norte de la empresa ESRI GEOSISTEMAS, haya tenido la amabilidad de hacer las gestiones necesarias para que le fuera donada a la Fundación una licencia de ArcView.

Por último el agradecimiento a ESRI GEOSISTEMAS y a ESRI (USA) por habernos

tramitado y concedido la licencia de ArcView. Esperamos hacer un buen uso de tan valiosa ayuda.

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Índice

Pág.

Agradecimiento 2

Presentación 4

Introducción 5

Objetivos 11

Materiales y métodos 11

Cartografía 11

Hardware 12

Software 12

Procedimiento 12

1. Escaneado de la cartografía original en papel 12

2. Georreferenciación de las imágenes raster 13

3. Digitalización manual 14

4. Creación del TIN y el Raster 15

Resultados 16

1. Obtención y tratamiento de las imágenes raster 16

La resolución espacial 17

La georreferenciación 18

El solapamiento de imágenes 20

2. Digitalización manual 20 3. Creación del MDE 22 El TIN 22

El Raster 23

Conclusiones 27

Bibliografía 29

Algunos recursos en Internet 29

Figuras 31

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Presentación

La finalidad de esta memoria es exponer la metodología que he seguido y los resultados que he obtenido, pensando sobre todo en la persona o personas que deban seguir adelante con el proyecto, puesto que no ha quedado terminado aún y presumiblemente yo no podré llevarlo a término. He procurado explicar con detalle todo lo que he considerado importante en cada paso que he dado, intentando dejar lo más claro posible cuál era su propósito y los problemas que han ido apareciendo. He querido hacer especial énfasis en los errores que sé que he cometido (seguro que hay más que ignoro), porque creo que la mayoría pueden y deben corregirse. Creo que el trabajo en general ha estado correctamente planteado y que puede tener una buena continuidad, pero quizá puedan introducirse cambios si se consideran necesarios. Para realizar el trabajo me he apoyado en dos fuentes bibliográficas, los capítulos 2 y 3 del curso sobre Modelos Digitales del Terreno de A. M. Felicísimo y el manual de ayuda que viene incluido con ArcView. Me han sido de mucha ayuda y recomiendo su consulta para proseguir con el proyecto. He querido llegar hasta el final y generar el modelo raster, aún dejando cosas a medias por el camino (fases del proceso sin terminar y errores sin corregir), para poder ver los resultados de todo el proceso. Los análisis de error y su posterior corrección son una parte importante del trabajo que queda por hacer y que no he abordado. En esta memoria he incluído algunos ejemplos de estos errores y algunas sugerencias sobre cómo creo que podrían corregirse. Otras dos fases que tampoco he tocado son las de validación (estimación de la precisión del modelo) y la de creación de los metadatos. Ambas son muy importantes y creo que deben hacerse.

He incluido en el CD los archivos creados a lo largo del trabajo y el mapa que se ha construido con ellos (está en “Arc Map document” y debe ser abierto con ArcView), también lo he incluido como “Publisher Map”, para que pueda ser leído con ArcReader (por algún error en la gestión de los archivos algunos de ellos son inaccesibles en este documento, entre los que lamentablemente está el TIN). La memoria está ilustrada con algunas imágenes tomadas de este mapa. Se notará que entre algunas de ellas, pese a figurar escrita la misma escala, parecen estar a una escala distinta; la razón de esto es que algunas imágenes las he copiado usando la pantalla completa de ArcMap y otras no (al pasar de un tipo de pantalla al oto el tamaño de la imagen cambia).

Al final de la memoria cito la bibliografía que he utilizado, parte de la cual procede de

Internet y puede ser consultada accediendo a ella mediante el vínculo correspondiente. También he añadido algunas páginas relacionadas con la aplicación de los SIG en la Conservación, que igualmente pueden ser consultadas pinchando en el vínculo.

Espero que el esfuerzo haya merecido la pena y se lleve adelante con éxito este ambicioso

e importante proyecto. Suerte.

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Introducción1

La Naturaleza es un tema que parece atraer y suscitar interés a un número cada vez mayor

de personas y sin embargo, paralelamente, su conservación se está convirtiendo en un problema cada vez más acuciante y más complicado de abordar, aún contando con la consideración, al menos sobre el papel, de distintas administraciones. Al margen de las causas específicas para cada caso particular, el fondo del problema es que la conservación de la Naturaleza se contrapone en muchos casos a otro tipo de asuntos que suscitan un mayor interés y consideración, o porque se consideran más importantes, o porque rinden más beneficios económicos. Si queremos preservar el patrimonio natural, aunque sea una parte de él, es necesario tomarse el problema de su conservación en serio y otorgarle la importancia y el respeto que merece antes de emprender cualquier acción que pueda dañarlo. La solución pasa por adquirir el compromiso de buscar en todo momento el equilibrio entre conservación y desarrollo.

Para garantizar el éxito de cualquier proyecto de conservación o de recuperación que se

afronte, ya sea referido a una especie o población animal o vegetal, a un hábitat, a un paisaje, o a un territorio entero, es necesario tener un conocimiento previo profundo y detallado de la realidad del medio natural y humano (entendido medio como el conjunto de todos los elementos y factores bióticos y abióticos que participan y de las interacciones que se dan entre ellos), así como de su fragilidad y de los factores de amenaza presentes y futuros. Este conocimiento, que debería hacerse extensible a todos, implica el manejo de un buen número de datos y de información procedente de muy diversos campos y referente a muy diferentes temas, unas veces obtenido a partir de fuentes externas y otras como fruto de estudios propios. Información y datos que deben ser tratados de un modo integrado para que sea posible tener una visión adecuada de la realidad del problema que se aborda y se puedan plantear políticas eficaces para resolverlo.

Frecuentemente esta visión global no puede tenerse debido a lo difícil que resulta el

tratamiento y gestión de todos los datos que se recopilan y que muy a menudo quedan finalmente almacenados en archivos tan grandes como inútiles. Lo más habitual es emprender proyectos partiendo de una percepción sólo parcial del problema, dejando de lado asuntos importantes, a veces clave, que están implicados en él (por ejemplo el respaldo de la gente). En auxilio de la causa, los medios informáticos con los que se cuenta hoy en día proporcionan poderosas herramientas de gestión y tratamiento de datos que hacen posible enfocar los problemas de conservación de un modo más holístico y realista y a partir de ahí, diseñar políticas de actuación más eficaces para resolverlos. Dentro de estas herramientas y dado el componente geográfico y espacial intrínseco de la información y de los datos que se manejan, los Sistemas de Información Geográfica (SIG) aparecen como una herramienta idónea. El papel que los SIG pueden desempeñar en la conservación es, para decirlo de un modo sencillo, impresionante. Para tener una visión general de ello recomiendo leer el capítulo “The role of GIS in Conservation”, dentro del documento “ESRI Conservation Program”, y si se quiere tener un conocimiento más profundo y detallado, con abundante información y gran cantidad de ejemplos, ir a “GIS Conservation Unit” (http://149.170.202.120/teaching.htm). Ambos están incluidos en el CD.

Dado que los SIG se han popularizado recientemente y todavía pueden dar lugar a una

mala interpretación de su finalidad y aplicación, quiero incluir algunos fragmentos del capítulo 2, “Los modelos como herramientas de gestión de sistemas complejos”, del libro de F. Javier 1 Con esta introducción he querido situar el objeto del proyecto, la construcción de un MDE, dentro del contexto del proyecto de creación de un SIG de la Montaña Oriental y dado que el trabajo que presento en esta memoria es el primer paso que se da para su creación, he creído conveniente hacer una introducción general de todo el proyecto.

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Moldes “Tecnología de los SIG”, porque expone bastante bien la función principal de los sistemas de información geográfica en el contexto en el que nos movemos:

Un modelo es una representación simplificada de la realidad. Los modelos nos permiten una aproximación al conocimiento de la realidad, la cual está formada por sistemas complejos, no siempre comprensibles en toda su complejidad. Los modelos simplifican la realidad y nos presentan aquellos aspectos en los que estamos interesados, mediante objetos e imágenes (por ejemplo, un mapa de Europa nos permite concebir distintos aspectos de su geografía, régimen político, etc.). Estos modelos se denominan modelos instrumentales porque son la base para construir nuestro modelo intelectual de la realidad. Los modelos instrumentales serán todas aquellas representaciones que, teniendo un soporte real, tal como un mapa, una ecuación, un histograma, etc., nos permiten generar modelos conceptuales, es decir, ideas concebidas o adquiridas por la mente que permiten organizar percepciones y conocimientos.

Cuando se pretende alcanzar un objetivo, tal como reducir el número de siniestros en la carretera o lograr la protección del águila imperial, planteamos lo que se llama una política, es decir, un conjunto de acciones encaminadas a lograr el objetivo propuesto. Este conjunto de acciones se tiene que basar en un profundo conocimiento de la realidad si queremos alcanzar nuestro objetivo. Este conocimiento de la realidad sólo es posible a través del uso de un conjunto adecuado de modelos instrumentales que nos permita generar un modelo intelectual acertado de la realidad.

En la figura de arriba se recoge un esquema en el que se refleja el proceso

cíclico de la gestión de un sistema complejo, En la parte superior está el modelo conceptual, que se apoya para su elaboración en los modelos instrumentales. Abajo está la realidad con toda su complejidad. A la derecha

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está la política como instrumento de modificación de la realidad a través de un análisis del modelo, la toma de decisiones y por último un conjunto de normas e inversiones. Y a la izquierda están los datos que alimentan los modelos. Nótese que se almacenan datos y no información, ya que ésta se elabora precisamente a través de los modelos instrumentales. Los sistemas de información según este esquema lo constituyen las técnicas e instrumentos que posibilitan la parte izquierda del ciclo.

Es difícil discernir entre información y modelo, sobre todo cuando la

información está elaborada y organizada en un sistema de información. Un sistema de información es la base para la creación de modelos instrumentales e incluso el propio sistema de información es un modelo instrumental. En un sistema de información caben los modelos matemáticos, ecológicos, estadísticos, etc., constituyendo éstas las partes del modelo instrumental global que es el sistema de información.

Una información es el contenido de un mensaje que modifica el estado de

conocimiento del receptor; es decir, modifica el modelo conceptual del receptor sobre el objeto real en cuestión. Un conjunto de datos no constituyen un modelo, a no ser que se organicen, se elaboren o se interpreten por parte del receptor. Un conjunto de datos que deja de estar actualizado no permite crear un modelo de la realidad actual, lo será de la realidad del día en que estaba actualizado; así pues, un sistema de información no actualizado deja de constituir un modelo, y por lo tanto deja de ser un instrumento adecuado para la toma de decisiones

Los SIG deben ser diseñados como modelos de la realidad que se pretende

gestionar. Por lo tanto, deben evitarse aquellos planteamientos en los que el SIG se conciba como sistema de gestión de cartografía y sistema de emisión de gráficos y esquemas, ya que para tal propósito hay herramientas más específicas y baratas, tales como los sistemas de cartografía automática o sistemas multimedia, que nos permitirán obtener estos productos con más calidad y menor coste.

La implantación de un SIG supone una nueva metodología de trabajo que

invalida una parte de los métodos tradicionales de la toma de decisiones, creando una nueva doctrina metodológica que en pocos casos se ha aplicado y de cuya eficacia no tengo la menor duda.

Dentro de la idea de modelo instrumental podemos hacer una distinción, atendiendo a su finalidad, en dos tipos principales (según se explica en el manual de ayuda de ArcView): aquellos que representan o describen los objetos en el paisaje (modelos de representación) y aquellos que tratan de simular procesos en el paisaje (modelos de procesos).

Los modelos de representación, o descriptivos, tratan de describir los objetos en el paisaje, tales como edificios, arroyos o bosques. El modo en que estos modelos son creados en un SIG es a través de un conjunto de capas temáticas. Estas capas de datos pueden definir localizaciones (raster), o entidades u objetos (vectoriales). Las capas raster se representan por una malla rectangular (grid) y cada localización en cada capa es

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representada por una celda que tiene un valor. Las celdas de varias capas se apilan unas obre otras, describiendo muchos atributos de cada localización. Las capas vectoriales se representan por puntos, líneas o polígonos que describen la forma y definen la posición de los objetos. Los modelos de representación tratan de capturar las relaciones espaciales dentro de un objeto (la forma del edificio, por ejemplo) y entre los otros objetos en el paisaje (la distribución de edificios). Además el modelo de representación también modela los atributos de los objetos (a quién pertenece el edificio).

Los modelos de procesos tratan de describir la interacción de los objetos que son modelados en el modelo descriptivo. Las relaciones son modeladas usando herramientas de análisis espacial. Los modelos de procesos pueden ser usados para describir procesos y también parara predecir acontecimientos en función de determinados factores.

La creación de estos modelos referidos a la Montaña Oriental tendría gran cantidad de

aplicaciones; entre otras cosas nos ayudarían a:

- Identificar, localizar y valorar2 los distintos hábitats (o biotopos) y comunidades vegetales. Dónde se localizan. Qué hábitat o vegetación hay en determinado sitio. Cómo es el relieve o el tipo de suelo donde se encuentran. Qué extensión tienen y cómo de fragmentados están. Qué valor natural o cultural tienen. En qué estado de conservación se encuentran actualmente. Qué tipo de amenaza pesa sobre ellos.

- Estudiar la biodiversidad y su distribución dentro del territorio. Qué especies hay en un

determinado sitio (qué especies de pícidos podemos encontrar en determinado bosque). Dónde están localizadas (dónde podemos encontrar nidos de alimoche). Qué características definen el sitio donde están.

- Analizar las interacciones que se producen entre las poblaciones animales y vegetales, el

medio físico y el medio humano. Qué selección de hábitat hace dentro de su territorio una determinada población animal (qué vegetación está asociada con el área de campeo de la población x de rebecos; dentro de qué rango de altitud vive). Qué tipo de relaciones intra o extraespecíficas se dan entre determinadas especies dentro de las comunidades donde viven (¿hay ganado dentro de las áreas de campeo de la población de rebecos? Dónde se han producido ataques de lobos).

- Predecir la distribución potencial de determinadas especies o poblaciones animales y

vegetales. De la información obtenida en los puntos anteriores se puede estimar el patrón de distribución que caracteriza a una determinada especie o población y cuáles son sus requerimientos mesológicos. Localizando en qué zonas del territorio se dan éstos, se pueden por ejemplo diseñar áreas de reintroducción o corredores biológicos para conectar poblaciones aisladas.

- Estudiar la evolución espacio-temporal de las poblaciones animales y vegetales y de su

medio. Cuánto ha retrocedido un determinado tipo de comunidad vegetal en los últimos años.

2 En la figura 1, tomada de “Metodología y práctica de la Biogeografía”, capítulo 4: “Valoración de la vegetación”. En este capítulo se expone una metodología para la diagnosis del estado actual de la vegetación y para su evaluación como recurso y patrimonio natural con fines conservacionistas. El cuadro representa los distintos parámetros que se usan para la diagnosis y evaluación. Éstos descansan en dos conceptos valorativos diferenciados: El Interés de conservación (interés natural e interés cultural) y la Prioridad de Conservación (basada en la amenaza).

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Cómo ha variado la distribución de los nidos de alimoche y qué ha cambiado en el paisaje que pueda explicar esta variación.

- Simular alteraciones en el medio y analizar sus posibles consecuencias. Qué efecto

macroecológico tendría la erradicación de los incendios provocados en los prados montanos y la consecuente recuperación de la vegetación natural. Qué efecto barrera o efecto borde produciría sobre un ecosistema una determinada infraestructura humana.

- Presentar la información de un modo claro, detallado y atractivo. Un proyecto de

conservación que se vaya a llevar a cabo puede ser presentado al público y al organismo del que se busque apoyo, haciendo uso de mapas temáticos interactivos a distintas escalas, gráficos, fotografías, etc.; mostrando cuál es la finalidad del proyecto, el área donde se pretende realizar, la situación actual del problema, los factores que intervienen en él, los objetivos que se pretenden conseguir y los resultados, cuando se obtengan. Una presentación así ayudaría a que nuestros argumentos fueran mejor entendidos y posiblemente compartidos, obteniendo con ello el respaldo por parte de todos y garantizando el éxito del proyecto.

La primera etapa en la creación del modelo, una vez que se ha diseñado a grandes rasgos, sería la obtención de las distintas capas temáticas que formarán parte de él: relieve, vegetación, suelos, hidrología, red viaria, propiedad y usos del suelo, son algunas de ellas. El relieve (o la topografía) del terreno es una capa básica dentro del modelo, ya que tiene una gran influencia en el resto. El relieve, a través de sus componentes de altitud, pendiente y exposición (orientación), determina de manera importante las condiciones del medio físico, influyendo directa o indirectamente en la distribución y en la actividad no sólo de la vegetación y de la fauna, sino también humana. La altitud y la exposición determinan en gran medida el ambiente climático -temperatura, humedad, insolación, presencia de nieve, régimen de viento-, que para la mayoría de las especies marca el límite de distribución: la variación altitudinal de la temperatura y de la pluviometría, a la que se suma el efecto producido por la orientación, determina la aparición de los pisos de vegetación y la distribución cliserial de gran parte de la fauna (un ejemplo de esto puede verse en la Figura 2). La pendiente del terreno condiciona directamente la aparición de determinadas especies vegetales y animales, como es el caso del buitre común y del alimoche, que localizan sus nidos en paredes verticales de farallones, o del rebeco, que establece sus áreas de campeo donde encuentra fuertes pendientes que usa como zonas de escape. Indirectamente, al estar ligada a procesos de erosión, deslizamientos, retención de agua, propagación de incendios, etc., la pendiente también ejerce influencia sobre la vegetación y la fauna. El relieve puede originar la aparición de barreras geográficas que afectan a la distribución de algunas especies animales, como en el caso de las sierras, que limitan los desplazamientos de la nutria; o la aparición de corredores utilizados por muchos animales en sus desplazamientos, como los collados, usados por los rebecos en sus migraciones. Por último el relieve determina también las actividades humanas de aprovechamiento agrario y ganadero, el uso lúdico y deportivo, la implantación de infraestructuras, etc.

La representación del relieve en un SIG se obtiene mediante el Modelo Digital de Elevaciones (MDE), que puede definirse como “una estructura numérica de datos que representan la distribución espacial de la altitud de la superficie del terreno” (en Felicísimo: “Modelos Digitales del Terreno, tema 2” se ofrece una descripción clara y detallada sobre lo que son, los tipos que hay y cómo se construyen los MDE). Un MDE permite obtener información sobre la altitud, la pendiente y la orientación del terreno, además de ofrecer una visión bastante

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realista de su relieve. Los dos tipos de modelos más importantes son el TIN (vectorial) y el de Matrices Regulares (raster).

El modelo TIN está basado en entidades geométricas, consistentes en triángulos irregulares adosados, definidas por las coordenadas de sus nodos o vértices. El terreno queda representado por el conjunto de superficies planas (triángulos) que se ajustan a un conjunto previo de puntos con atributos de altitud.

El modelo de Matrices Regulares está basado en localizaciones espaciales (obtenidas al

superponer una retícula sobre el área representada) definidas por su posición en la matriz, una vez se han definido el origen y el valor del intervalo entre sus filas y columnas. A cada localización se le asigna el valor medio de altitud para la unidad elemental de superficie, la celda. En función del modo en que estructura sus datos, cada modelo tiene unas cualidades

específicas (viene muy bien explicado en el manual de ayuda de ArcView)

El TIN tiene la ventaja de que:

Representa el relieve con más precisión y detalle que el raster, ya que los vértices que forman su estructura conservan intactos los valores de altitud reales y se puede adaptar a la complejidad del terreno incorporando más vértices, así como elementos estructurales que definen su forma (crestas, fondos de valle, etc.)

Permite representar entidades lineales y puntuales (ríos, cimas, etc.)

Permite medir distancias lineales (euclídeas) y superficies planas de forma más

precisa que en el raster

Permite identificar y tratar cada elemento o entidad individualmente. El raster tiene la ventaja de que:

Proporciona unas condiciones mucho mejores para la creación y uso de modelos, especialmente cuando están involucradas variables continuas

Permite trabajar con distintos mapas temáticos (superposición de capas) de un modo

más flexible y rápido Permite realizar potentes operaciones de análisis espacial a partir de las cuales se

deriva nueva información Permite la integración de información procedente de sensores remotos (fotografías

aéreas e imágenes de satélites)

Para nuestro propósito de usar el modelo como instrumento de trabajo, no cabe duda de que el modelo de datos raster es el idóneo. La capacidad del TIN para representar más fielmente la topografía del terreno lo hace útil para capturar la información y generar a partir de él el raster y también para tenerlo de referencia.

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Objetivos

El objetivo propuesto es la obtención de un Modelo Digital de Elevaciones (MDE) TIN y otro Raster del área LIC de la Montaña Oriental de Cantabria y su zona de influencia a escala 1:25.000, que represente lo más fielmente posible la topografía del territorio. Su finalidad es incorporarlos posteriormente en modelos descriptivos (“representation models”) y en modelos de procesos (“process models”) como herramienta de trabajo para proyectos de conservación en la Montaña Oriental.

La consecución del objetivo supone obtener un modelo:

Georreferenciado correctamente Preciso planimétrica y altimétricamente Validado

El grado de precisión planimétrica, altimétrica y de georreferenciación, requeridas para los MDE, teniendo en cuenta sus futuras aplicaciones, no se ha determinado exactamente. No se han establecido por tanto los límites de error que pueden ser aceptados para considerar válidos los modelos. Se tiene propuesto no establecer límites muy estrechos de error a priori, en función de consideraciones externas, aunque sí procurar que éstos sean lo más bajos posible. El planteamiento propuesto es localizar las fuentes de error, cuantificar su valor, estudiar el efecto que tienen en el resultado final y, en la medida en que sea posible, cuando el error sea importante tratar de reducirlo. La validación posterior del modelo y de todos los pasos intermedios permitirá estimar su bondad de ajuste, que será tenido en cuenta en las aplicaciones posteriores.

Materiales y métodos

Cartografía:

• Hojas en papel del Mapa Topográfico Nacional del I.G.N. a escala 1:25.000

Nombre Nº de hoja Año de edición o Sarón 59-I (1994) o Arredondo 59-II (1994) o Selaya 59-III (1994) o Veguilla 59-IV (1994) o Ramales de la Victoria 60-I (1997) o Concha 60-III (1997) o Vega de Pas 84-I (1997) o Bárcenas 84-II (1997) o Bercedo 85-I (1997)

La mayoría de las hojas habían sido adquiridas con anterioridad al inicio del trabajo pero en apariencia presentaban buenas condiciones. Tan solo se compraron tres hojas nuevas expresamente para usarlas en este proyecto.

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• Archivos cartográficos vectoriales procedentes del CD realizado por CETYMA SL con el título “Red Natura 2000 Cantabria”, que incluye distintas capas de información geográfica de toda la Comunidad de Cantabria3.

• Hardware:

• Escaner Hewlett Packard Scan Jet 3400 C

Software:

• Sistema operativo Microsoft Windows XP Home Edition versión 2002 • ArcView 8.2, con la extensión ArcGIS 3D Analyst • ArcPublisher, ArcReader, Microsoft Word y Adobe Acrobat (para presentar los

resultados y redactar la memoria). Procedimiento:

El procedimiento ha consistido en la digitalización manual en pantalla de las curvas de nivel, los puntos de cota y la red fluvial, utilizando como molde imágenes raster obtenidas por escaneado de mapas topográficos del IGN en papel, posteriormente georreferenciadas. Los resultados de la digitalización se han usado como datos de entrada para la construcción del MDE vectorial con estructura TIN. A partir de éste se ha generado un modelo raster con estructura de Matrices Regulares. A continuación se detallan los pasos seguidos: 1. Escaneado de la cartografía original en papel

Las hojas del IGN han sido escaneadas con un escáner de formato A4 (Heulett Packard Scan Jet 3400 C). El tamaño reducido del escaner ha obligado a dividir cada hoja en cuatro partes, dejando zonas de solapamiento entre ellas. La resolución vertical y horizontal para el escaneado no se ha prefijado para la mayoría de las hojas (por descuido), tan solo hay cuatro imágenes raster para las que se ha ajustado a 600 ppp. En cualquier caso se ha considerado que la resolución era aceptable para realizar el trabajo. Las imágenes obtenidas no han sido manipuladas y se han guardado directamente como archivos JPEG para ser usadas con ArcView. 2. Alineación y georreferenciación de las imágenes raster Previamente se habían añadido a ArcMap ficheros vectoriales (shapefile) con información sobre los límites municipales y provinciales, las áreas LIC (lugares de importancia comunitaria), los núcleos de población y la red de carreteras de toda la comunidad de Cantabria

3 Este trabajo ha sido publicado por el Gobierno de Cantabria. Consejería de Ganadería, Agricultura y Pesca. Dirección General de Montes y Conservación de la Naturaleza. Y fue presentado en la última conferencia nacional de ESRI en Madrid.

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Estos ficheros están georreferenciados con respecto al mismo sistema de proyección que los mapas del IGN de escala 1:25.000 que se iban a utilizar (Datum Europeo 1950 UTM zona 30 T). La finalidad de incorporarlos era la de partir de un mapa digital con buena calidad para crear con él una red de referencia de coordenadas en el SIG. A parte de esto, la información que incluyen es útil para la base de datos del SIG. Estos ficheros se obtuvieron de un CD realizado por la empresa Cetyma, conteniendo información sobre la red Natura 2000 en Cantabria.

Para realizar la alineación y georreferenciación de las imágenes raster se han construido dos capas vectoriales, rejilla y malla; la primera contiene los puntos de intersección de los ejes de coordenadas XY que delimitan las cuadrículas UTM de 1 Km de lado en nuestra proyección; la segunda, las líneas que definen estas coordenadas. La edición de esta rejilla se ha hecho incorporando, con ayuda del ratón, uno a uno los puntos en la pantalla, ajustando su posición con la mayor precisión posible, guiándose por los valores X e Y que aparecen en el monitor. Se ha trabajando a una escala de 1:2.500, porque a esta escala la resolución espacial en la pantalla está por debajo de 70 cm (del modelo real), lo que permite obtener errores menores de 1 m en cada punto, más que aceptables para nuestros propósitos, (al aumentar la escala de trabajo lógicamente aumenta la resolución espacial en la pantalla y con ello la precisión espacial de los vértices introducidos). Los puntos de intersección de coordenadas de la rejilla se han usado más tarde como puntos control de referencia (target) para la alineación de las imágenes raster (usando los correspondientes puntos de intersección de coordenadas del mapa original como puntos control homólogos). Las líneas de la malla se han usado para comprobar visualmente en las cuadrículas el error de georreferenciación cometido. La ventaja de usar los vértices de las coordenadas UTM como puntos control es que resulta muy sencillo localizarlos y por otro lado que la alineación se realiza homogéneamente en todo el raster. El único problema se presenta cuando en los márgenes de la imagen hay un espacio grande más allá de las coordenadas, porque no hay otros puntos comunes entre la imagen raster y el mapa de referencia para usar como puntos control.

Cada imagen escaneada ha sido añadida a ArcMap y se ha georreferenciado usando su

herramienta de georreferenciación. La alineación de la imagen se ha realizado enlazando primeramente los puntos control en las cuatro esquinas, después se han ido creando enlaces (“links”) en puntos interiores críticos separados entre sí. El número de puntos control enlazados ha estado en función de que se estimara que la imagen presentaba ya una alineación suficiente con la rejilla, o que la introducción de más enlaces sólo contribuyera a aumentar el error residual en los otros. El tipo de transformación (orden del polinomio) usado para la alineación del raster no ha sido especificado previamente, de manera que el programa (creo) ha recurrido por defecto a una transformación lineal o de primer orden, que implica una traslación, un giro y un cambio de escala del raster. No se ha recurrido expresamente a una transformación de orden superior, que produce una deformación geométrica de la imagen, pese a que quizá habría sido aconsejable para algunas de ellas. El error cometido en la alineación de cada punto control enlazado -error residual- y el error total -error cuadrático medio- (quedan registrados automáticamente en una tabla) no han sido analizados estadísticamente, por lo que no se ha podido cuantificar la precisión del resultado. Se ha estimado, en cualquier caso que, salvo en algunas imágenes, el error cometido es despreciable cuando se trabaja a escala 1:25.000 ó 1:10.000. En los resultados se comenta este punto.

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3. Digitalización manual

La digitalización de las curvas de nivel y de los otros elementos se ha realizado con las herramientas de edición de ArcMap. Primeramente se había empezado trabajando a escala 1:10.000, pero después se ha aumentado a 1:2.500 (escala 1:10.000 en el mapa y uso de la lupa con un aumento del 400%) para tener una mayor precisión en el trazado. Se ha procurado seguir bien el contorno de las líneas, usando la herramienta de arcos (arc tool) para las líneas curvas e introduciendo el número de vértices necesario para que la polilínea no rebasara los pixels de la línea de referencia del raster. Se ha procurando seguir el criterio de que la distancia entre vértices en una línea sea parecida a la distancia entre líneas contiguas. En cualquier caso, el número final de vértices en cada línea lo establece el propio programa en función del que necesite para ajustar los tramos curvos. Los valores de altitud de cada elemento se han registrado en la correspondiente tabla de atributos.

Primeramente se han digitalizado las curvas de nivel maestras de todo el área de estudio (su

equidistancia es de 50 m). Las curvas secundarias (equidistancia 10 m) se han digitalizado parcialmente en determinadas zonas y en algunos casos sólo fragmentos de ellas. Se ha escogido un área de ensayo (comprendida en las imágenes “Concha 1” y “Veguilla 2”) donde se ha realizado una digitalización exhaustiva de prácticamente todas las curvas secundarias, con la idea de ver el efecto que tiene incorporar una alta densidad de datos altimétricos a la hora de generar el MDE y comparar el resultado con el que se obtiene en zonas donde la densidad es menor. En otras zonas del área de estudio, hasta que el tiempo lo ha permitido, se han digitalizado fragmentos de curvas secundarias en zonas donde la distancia entre curvas maestras era grande y en zonas con relieve crítico (collados, fondos de valle, líneas de cresta, etc.).

En ocasiones ha sido necesario recurrir al mapa de papel, lupa en mano, para distinguir líneas

que estaban muy próximas entre sí y que debido a la pequeña resolución de la imagen raster no podían ser discriminadas en la pantalla. En estos casos se ha procurado seguir su contorno cometiendo el mínimo error. A cada curva de nivel se le ha asignado su correspondiente valor de altura en la tabla de atributos. Para diferenciar que una curva representa una depresión en el terreno, como una hondonada o una dolina, se le ha dado un valor de 1 en el correspondiente campo de la tabla; las curvas normales tienen un valor 0 en ese campo. Los resultados están guardados en el archivo “Curvas de nivel”.

De los puntos de cota sólo se han digitalizado unos pocos, que al igual que las curvas de

nivel, tienen registrado su valor de altitud en la tabla de atributos. Tienen además asignado un código que permite distinguir si el punto corresponde a una cima (1), a un hoyo o dolina (0), o a un collado (2). Están guardados en el archivo “Mass points” (debería llamare “puntos de cota”, lo siento).

Los elementos fluviales se han digitalizado como polilíneas sin valores de altura (por error);

están almacenados en el archivo “Hidrografía”. Tienen registrado el atributo del nombre del río o arrollo si es conocido. Se ha digitalizado tan solo una polilínea, representando un arrollo, a cuyos vértices se les ha incorporado información altimétrica como coordenada Z. Se encuentra en el archivo “Ríos”.

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El inconveniente que tiene incorporar datos altimétricos cuando se digitaliza una línea como un río o una carretera, cuya altura varía continuamente, es que es necesario asignar un valor de altitud a todos y cada uno de sus vértices (ya que ésta no se puede registrar como un atributo, como sí ocurre con las curvas de nivel). El problema aparece cuando hay vértices importantes que incorporar a la línea (un recodo en un río, por ejemplo) de los que no se conoce su altura, porque ninguna curva de nivel o punto de cota se cruza con ellos. Cuando esto ha ocurrido en nuestro trabajo, o bien se ha optado por omitir el vértice, o bien se le ha asignado una altura estimada. En el primer caso se comete un error de generalización, que da lugar a un error posicional (localización imprecisa de la trayectoria de la línea) y en el segundo se comete un error atributivo (asignación imprecisa de la altitud). La decisión de elegir una u otra opción se ha tomado ponderando intuitivamente los dos errores posibles y optando por la opción menos mala. En cualquier caso se estima que el error cometido es despreciable.

El polígono que delimita el área de estudio se ha fijado de modo que se incluyera dentro de él

todo el área LIC de la Montaña Oriental y una porción del territorio circundante hasta llegar más o menos a la divisoria de aguas próxima. Este elemento no tiene ningún tipo de atributo y carece de datos altimétricos.

La falta de tiempo no ha permitido (ni mucho menos) concluir el trabajo de digitalización. El

proceso de digitalización manual es muy laborioso y ha ocupado la mayor parte del tiempo (unos cuatro meses de trabajo continuado). 4. Creación del MDE El TIN Los elementos usados para crear el TIN han sido las “Curvas de nivel” (maestras y secundarias), los puntos de cota (“Mass points”), que definen cumbres, fondos de dolinas y collados, la “Hidrografía” y los “Ríos”. Los límites del modelo se han fijado con el polígono del “Área de estudio”. Estos elementos se han incorporado como cuatro tipos de datos de entrada:

Puntos acotados (Mass Points): los puntos de cota del archivo “Mass points” y los vértices de las “Curvas de nivel”; estos últimos sin haber pasado por un proceso de generalización para reducir su número. Líneas estructurales (Hard Breaklines): el único elemento del archivo “Ríos”. Líneas de inflexión o rotura (Soft Breaklines): la red fluvial del archivo “Hidrografía”. Zonas de recorte (Clip Polygons): el polígono que delimita el “Área de estudio”. El programa procesa automáticamente estos datos para crear la red de triángulos

adosados TIN.

De los cuatro tipos, sólo los dos primeros tienen información altimétrica y participan activamente en la construcción del TIN. Los puntos acotados (Mass points) y los vértices de las Curvas de nivel proporcionan la información altimétrica puntual y se convierten en los nodos o

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vértices de la red de triángulos. Las líneas estructurales (Ríos) representan discontinuidades en la pendiente del terreno y contribuyen a dar forma a la superficie, definiendo bordes de triángulos. Las líneas de inflexión o rotura (la Hidrografía) sólo tienen información planimétrica, su efecto en el TIN se limita a superponerse a la superficie creada sin modificar su forma. Las zonas de recorte (el Área de estudio) delimitan la frontera más allá de la cual cualquier dato es ignorado en la interpolación.

El Raster

El modelo raster (de Matrices Regulares) se ha creado a partir del TIN, seleccionado el atributo elevaciones y ajustando el tamaño de la celda a 25 m (el tamaño que proponía la aplicación por defecto era mayor). El programa automáticamente procesa los datos y genera el modelo.

Se ha elegido generar el modelo raster a partir del TIN y no directamente a partir de los

datos digitalizados (vértices de curvas de nivel, puntos de cota, etc.), porque el proceso de interpolación que se emplea en el primer caso es específico para esta estructura de datos y permite en teoría aprovechar parcialmente la capacidad del TIN para integrar discontinuidades en la generación del modelo (los métodos de interpolación usados para tratar datos puntuales no discriminan las líneas estructurales ni los puntos singulares, como las cimas)4.

Resultados y discusión

Puesto que el trabajo ha quedado interrumpido sin haberse podido terminar, los resultados que se muestran deben considerarse provisionales.

1. Obtención y tratamiento de las imágenes raster

El resultado final es un mosaico de veintiuna imágenes raster georreferenciadas con respecto al sistema de coordenadas definido para nuestro trabajo, que cubre todo el área de estudio. Puede verse en la Figura 3.

Las imágenes, tal y como han sido obtenidas en el escaneado y se han usado como molde para la posterior digitalización, pueden verse en el fichero imágenes raster incluído en el CD. La posición que ocupa cada imagen en el mosaico aparece en la figura de abajo.

4 No puedo afirmar con certeza que ArcView realice este tipo de interpolación específica para datos TIN; sólo lo supongo.

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Arredondo 4 Arredondo 3 Ramales 3

Sarón 1 Arredondo 1 Arredondo 2 Ramales 1 Ramales 2

Selaya 1 Veguilla 4 Veguilla 2 Concha 1 Concha 2

Selaya 3 Veguilla 1 Veguilla 3 Concha 3

Vega de Pas 2 Bárcenas 1 Bárcenas 2 Bercedo 1

A continuación se comentan los resultados obtenidos en esta etapa del proceso. La resolución espacial de las imágenes escaneadas

Se pretendía que la calidad de las imágenes escaneadas permitiera seguir bien el trazado

de las líneas, discriminando entre ellas cuando están muy juntas, a una escala de trabajo de 1:2.500. La resolución espacial de cada imagen, medida en puntos por pulgada, puede verse consultando sus propiedades en la carpeta Imágenes raster.

Como ejemplo la figura 4 muestra un fragmento de una imagen raster obtenida

ajustando la resolución del escaneado a 600 ppp. La figura siguiente muestra un fragmento de una imagen raster cuya resolución no fue ajustada previamente y quedó determinada por el propio programa en aproximadamente 100 ppp (la línea que se ve a la derecha de la coordenada es un doblez de la hoja original). Si se hubiera querido hacer una digitalización automática, esta última imagen habría dado problemas a la hora de eliminar selectivamente los elementos no deseados, porque es muy difícil discriminarlos por el color del pixel. Para una digitalización manual esta resolución permite trabajar bien salvo en las zonas donde las líneas se aproximan mucho. Según el grado de precisión que se quiera obtener esto puede ser un problema o no.

La georreferenciación Cada imagen raster georreferenciada está almacenada en un archivo con la extensión .aux, que contiene la información de sus coordenadas en el mapa. Este archivo puede modificarse permanentemente usando el comando de rectificación (Rectify) de la herramienta de georreferenciación de ArcMap; al hacerlo se le asignan nuevas coordenadas.

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La georreferenciación de las imágenes raster ha sido el paso más crítico en todo el proceso de construcción del MDE, debido a lo difícil que es conseguir un resultado preciso y a la trascendencia que tiene para la fiabilidad del modelo final cometer un error importante. La calidad de la georreferenciación de una imagen raster en nuestro trabajo depende de dos factores: la precisión espacial con la que se localizan los puntos control en el mapa de referencia (la rejilla) y la precisión con la que éstos se alinean con los puntos control homólogos del raster una vez realizada la transformación en éste. Del grado de fiabilidad de la georreferenciación depende el grado de fiabilidad del modelo digital de elevaciones que se obtenga al final, ya que el error cometido en este punto se transmite a lo largo del proceso de digitalización posterior como un error posicional. La precisión de los puntos que forman la rejilla está en función de la resolución espacial que presenta la pantalla a la escala en la que se ha construído (distancia mínima que se puede registrar entre dos coordenadas X y entre dos coordenadas Y). A la escala 1:2.500 (nuestro caso) la resolución ha permitido localizar los puntos con un error de posición por debajo de los 70 cm., tanto en la coordenada X como en la coordenada Y (algunos puntos tienen un error de mm). Hay que decir que, curiosamente, la resolución no es homogénea a lo largo de la pantalla, no sé porqué. En cualquier caso se ha considerado que la precisión con que está hecha la rejilla es más que aceptable para un modelo a escala territorial como el que pretendemos crear (1:25.000 – 1:10.000). En las imágenes que se muestran como ejemplo los puntos de la rejilla tienen el símbolo +. La alineación de las imágenes raster varía de un caso a otro, dependiendo (es de suponer) del grado de deformación que presentaba el mapa original de papel a partir del cual se ha obtenido cada una. Para algunas imágenes no se ha necesitado más que un mínimo de puntos control (siempre igual o superior a tres) para conseguir un resultado satisfactorio en toda ella (como en el ejemplo que se muestra en la figura 5). En otros casos, pese a haberse utilizado un buen número de puntos, la alineación del raster no puede considerarse aceptable, ya que muchos puntos presentan errores residuales aparentemente importantes, que además afectan al solapamiento de imágenes contiguas.

El error cometido en la transformación del raster se mide comparando las coordenadas de los puntos control en la rejilla (target), con las coordenadas de los puntos homólogos en el raster, resultantes de aplicar la transformación. El error cometido en cada punto es el error residual; el error global, aplicable a la totalidad de los puntos utilizados en la transformación, se mide como error cuadrático medio (raíz cuadrada de la media de los cuadrados de los errores residuales). Estos dos errores se expresan separadamente para la coordenada X y para la coordenada Y. La herramienta de georreferenciación de ArcMap registra automáticamente en una tabla los valores de las coordenadas de los puntos control de la rejilla y de los puntos transformados del raster a medida que éstos se van enlazando, compara estos dos valores y proporciona el valor del error residual; también realiza los cálculos para dar el ECM.

Teniendo en cuenta que los puntos de la rejilla usados para alinear y transformar el raster

tienen un pequeño error de posición (comentado arriba), el error de georreferenciación real (que es el que nos interesa) debe medirse en relación al sistema de coordenadas reales de nuestra proyección UTM y no al de la rejilla (usado sólo como referencia aproximativa):

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ex = Xtransformado –Xreal ; ey = Ytransformado –Yreal

La Figura 6 muestra dos ejemplos de error de alineación (error residual): El primero de ellos corresponde a un fragmento de la imagen “Selaya 3”. El vértice

de coordenadas UTM (en metros) que aparece es el (XY) 441.000 4.784.000. En la rejilla creada este vértice (+) tiene los valores 440.999,81 4.784.000,47 (error de posición: X= -0,19m; Y= 0,47m). El valor que toma este punto en la imagen raster después de aplicar la transformación es aproximadamente 441.001,91 4.784.008,88 (error residual X≈2,1m; Y≈8,41m). El error de georreferenciación real es aproximadamente X≈1,91 m; Y≈8,88 m.

El segundo ejemplo es un fragmento de la imagen “Concha 1”. El vértice de

coordenadas UTM es el 462.000 4.788.000. En la rejilla tiene los valores 461.999,74 4.787.999,96 (error de posición X=-0,26m; Y=-0,04m). Después de aplicar la transformación el valor de ese punto en el raster es aproximadamente 462.005,44 4.788.003,27 (error residual X≈5,7m; Y≈3,31m). El error de georreferenciación real X≈5,44m; Y≈3,27m.

Un error de georreferenciación en una imagen raster que va a ser usada como

molde para la digitalización de distintos elementos cartográficos (curvas de nivel, puntos de cota, ríos, etc.) se propaga como un error posicional (planimétrico) en la capa vectorial resultante y en todas las capas que se creen a partir de ella. El efecto de la inexacta localización de elementos con datos de cota se traduce en un error de altitud en el modelo, que es proporcional a la tangente de la pendiente del terreno (localizar una cota en el modelo con un error planimétrico de por ejemplo 10 m en un terreno llano no tiene ningún efecto, pero localizarla en el pico de una montaña supone desplazar esta cota 10 m y situarla en un punto donde en el peor de los casos ya no hay montaña). Este tipo de errores puede dar problemas si posteriormente el modelo se va a ver implicado en un proceso de análisis espacial o va a formar parte de un mapa temático, casos en los que se van a superponer otras capas de distinta procedencia (mapa de vegetación, mapa de suelos, etc.).

Corregir los errores graves de georreferenciación es fundamental. Para hacerlo, lo primero

sería examinar todos los puntos control (+) e identificar aquellos que tienen un error de alineación importante; marcarlos con un color distinguible (rojo, por ejemplo) sería muy práctico para tenerlos localizados. Si toda la imagen raster estuviera mal georreferenciada (cosa que creo, no ocurre en ningún caso), habría que rectificarla de nuevo. Si sólo hay algunos puntos control afectados por errores graves de alineación (como es el caso en alguna imágenes), se podrían hacer dos cosas:

● como la finalidad de las imágenes raster es sólo servir de molde para la digitalización y

luego se pueden eliminar, no es necesario que cada una de ellas esté bien georreferenciada en su conjunto (aunque es preferible); basta con que lo esté el fragmento que se está digitalizando en ese momento. De este modo se podrían respetar los elementos que se han digitalizado sobre fragmentos de la imagen comprendidos entre puntos control bien alineados y digitalizar los que falten, luego rectificar los puntos control afectados por un

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error de alineación (usando el comando de rectificación) y posteriormente digitalizar los elementos del fragmento de la imagen comprendido entre ellos.

● rectificar toda la imagen aplicando una transformación de orden superior. Con esto quizá se

ganaría en precisión general de la imagen (reducción del ECM), pero podría perderse precisión en los puntos que originalmente estaban bien alineados.

El solapamiento de imágenes

Cuando dos imágenes raster contiguas están más o menos bien georreferenciadas, al menos en los bordes que comparten, solapan correctamente entre sí. Esto ha ocurrido en un buen número de casos como los que se muestran en la Figura 7 y en la Figura 8; en la primera el solapamiento es entre dos imágenes obtenidas a partir de hojas distintas del mapa topográfico y en la segunda el solapamiento es entre imágenes procedentes de la misma hoja. En otras ocasiones, los errores de georreferenciación de al menos una de las dos imágenes vecinas en el mosaico se evidencian, a veces de un modo dramático, en la zona de solapamiento. Un ejemplo de solapamiento defectuoso (y no el más grave) se muestra en la figura 9.

El problema del mal solapamiento de imágenes en teoría podría solucionarse de una de

estas maneras:

● rectificando el error de alineación en el borde conflictivo (con el comando de rectificación) usando los vértices de coordenadas si están cerca del borde, y si no, buscando otros puntos control que sean comunes en las dos imágenes (un punto de cota, un símbolo del mapa) y seleccionando como los de referencia (target) los que correspondan a la imagen que esté mejor georreferenciada.

● rectificando la imagen entera aplicando una transformación de orden superior

● si las dos imágenes comparten una zona de solapamiento más o menos ancha y el problema

se presenta sólo en el borde visible, de manera que más allá las dos se superponen correctamente (como ocurre en algunos casos), prescindir de la imagen problemática (la superior) y utilizar la imagen inferior como molde para la digitalización hasta donde el problema de solapamiento desaparezca.

2. Digitalización manual Para construir el modelo TIN lo más fielmente ajustado al modelo real posible, es necesaria la participación de distintas estructuras vectoriales que ayuden a reproducir con el suficiente detalle y precisión los elementos topográficos que definen el relieve. Estas estructuras son: curvas de nivel maestras; curvas de nivel secundarias, en zonas donde la distancia entre las curvas maestras sea demasiado grande5, o donde desempeñan un papel importante para definir el relieve (cimas, fondos de valle, collados, etc.); puntos de cota; red fluvial (ríos, arroyos, lagunas); red viaria (carreteras, caminos, sendas, etc.); líneas no representadas explícitamente en la cartografía, pero que definen implícitamente la forma del relieve, como líneas de cresta, líneas de fondo de barranco y de valle, aristas de ladearas, etc. 5 Este punto es especialmente importante cuando se quiere generar un modelo raster.

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De todos estos elementos vectoriales mencionados, hasta ahora tan sólo se han digitalizado los siguientes: la totalidad de las curvas de nivel maestras, una parte de las curvas de nivel secundarias (están en el archivo “Curvas de nivel”), un reducido número de puntos de cota (en el archivo “Mass points”) y casi toda la red fluvial (en los archivos “Hidrografía” y “Ríos”). El resultado de la digitalización en toda el área de estudio se muestra en la figura 10. A continuación quiero comentar algunos puntos importantes.

Para crear la estructura del TIN (construir los triángulos) sólo son aprovechables los elementos que contienen datos de altura: las curvas de nivel, los puntos de cota y un arroyo (el Barranco del Rosario, en el archivo “Ríos”). El resto de la red hidrográfica (en “Hidrografía”) no cuenta con información altimétrica y tiene que ser digitalizada de nuevo, asignando a cada vértice de las polilíneas su correspondiente altura como valor de z (cuando se creó este shapefile, desde ArcCatalog, no se indicó que las coordenadas contendrían valores z y por tanto no se pueden incluir hora –un fallo lamentable). Las polilíneas creadas de nuevo deben incluirse en el archivo “Ríos”, porque en éste sí se especificó que las coordenadas tendrían valores z.

Queda pendiente también digitalizar los demás elementos estructurales. Al igual que en el caso de la red fluvial, se deben incorporar los valores de Z en cada vértice de la polilínea, tomándolos de los datos de altura que aportan las curvas de nivel o los puntos de cota que se cruzan con ellos. Los tramos entre dos datos de altura conocidos tendrán que ser rectos y si esto supone cometer un error de generalización importante (línea recta donde debería ser curva), habrá que optar por introducir un vértice con una altura aproximada.

Los elementos digitalizados pueden estar sujetos a tres tipos de error: errores

derivados de la inexactitud en la georreferenciación de las imágenes raster, errores cometidos por la imprecisión en el trazado de las líneas al usar una escala de trabajo pequeña (1:10.000) y errores al asignar una altitud incorrecta a un punto de cota, a una curva de nivel, o a un vértice de una polilínea.

El primer tipo de error afecta a los puntos y líneas digitalizados a partir de

imágenes mal georreferenciadas. Para corregirlo es necesario rectificar primero estas imágenes (del modo que se ha comentado en el apartado de “Georreferenciación” en “Materiales y métodos”) y después, con la imagen ya bien georreferenciada, corregir el trazado de las líneas y puntos, bien moviendo uno a uno los vértices mal localizados, o, en el caso de las líneas, también redibujándolas mediante el comando “Reshape Feature” de la herramienta de edición de ArcMap. La escala de trabajo sería 1:2.500.

El error cometido por la imprecisión en el trazado afecta sólo a algunas curvas

maestras y a unos pocos puntos de cota que se digitalizaron al principio (un ejemplo puede verse en la figura 14. Se corrigen moviendo los vértices o redibujando las líneas, como he indicado arriba.

La asignación errónea de un dato de altura se corrige localizando la curva de

nivel, o el punto de cota afectado y cambiando el valor erróneo por el valor real en la tabla de atributos. Si el error afecta a un vértice de una polilínea, se selecciona primero la línea y con el botón derecho del ratón se selecciona el vértice y se rectifica el valor Z.

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El número de vértices que se han incluido en cada polilínea es quizá excesivo para ser usados como datos de entrada de tipo punto acotado (mass point) en la creación del TIN. En principio cada uno de estos vértices da lugar a un nodo en la red de triángulos, de modo que si hay demasiados vértices habrá un número excesivo de pequeños triángulos, muchos de los cuales no aportan información útil y ocupan memoria innecesariamente. No sé si el programa lleva a cabo automáticamente una generalización de vértices, eliminando los que no son necesarios en el proceso de interpolación; si no es así, quizá sería conveniente hacer esta generalización por nuestra cuenta (previamente habría que hacer una copia del archivo “Curvas de nivel” y trabajar con ella, para no perder los datos del archivo original).

En la Figura 11 y en la Figura 13 se muestran ejemplos de digitalización de todas las curvas de nivel, maestras y prácticamente todas las secundarias y los puntos de cota. En la Figura 12 sólo se han digitalizado las maestras y algunos puntos de cota.

3. El Modelo Digital de Elevaciones El TIN El programa ha creado automáticamente el archivo TIN a partir de los datos de entrada que se le han suministrado. El TIN es una estructura vectorial constituida por una red de superficies triangulares adosadas entre sí por los vértices o nodos y los bordes que forman cada triángulo. Los nodos se corresponden con los vértices que se han usado como datos de entrada y conservan intacto en el TIN su valor de altitud y posición. Cada triángulo de la red contiene información de altitud, pendiente, orientación, área y perímetro, de modo que a partir de ellos se puede obtener un mapa de elevaciones, un mapa de pendientes, o un mapa de orientaciones. El mapa que se presenta en esta memoria es un mapa de elevaciones, en el que las alturas se han agrupado en 10 clases de 200 m de amplitud distinguibles con una rampa de color (la clase correspondiente al último intervalo de alturas, 1.800-2.000, no debería figurar, ya que se ha formado debido a un error en la asignación de la altura de un punto de cota; después fue corregido). En la Figura 15 se muestra la superficie TIN de casi todo el área de estudio, primero con los elementos a partir de los cuales se ha creado (curvas de nivel, puntos de cota y red hidrográfica) superpuestos, y después sin ellos. La Figura 16 muestra un fragmento de la superficie a una escala mayor.

Una de las características más interesantes que tiene el MDE de estructura TIN es que puede ajustarse cuanto se desee a la complejidad del relieve, incorporando los vértices y las líneas estructurales que sean necesarios.

La importancia de las líneas estructurales (hard breaklines) a la hora de modelar un

relieve se pone de manifiesto cuando aparecen “zonas críticas”: valles, barrancos, cauces fluviales, dolinas, crestas, aristas de laderas, carreteras y en general cualquier elemento que suponga un cambio abrupto o una discontinuidad en la pendiente de la superficie. En estos casos la misión de una línea estructural es delimitar esta discontinuidad formando una secuencia de bordes de triángulos que se interpone entre secuencias de vértices próximos a ambos lados de la discontinuidad. En ausencia de la línea estructural se formarían triángulos entre estos vértices próximos, que ocultarían la zona crítica; el resultado sería, por ejemplo, que donde debería

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figurar una línea de cresta aparecería una meseta, o donde debería haber un fondo de valle, un cauce de un río o de un barranco, aparecería una terraza o un “peldaño”.

La Figura 17 ilustra un ejemplo de esto. En ella se muestra un tramo del valle de

Soba con un tramo del río Gándara discurriendo por su fondo hacia el Norte y cuatro arroyos que confluyen en él por sus dos márgenes. Para construir esta superficie TIN se han usado las curvas de nivel (que aparecen dibujadas en azul) y la red hidrográfica (también en azul). El arrollo que desciende hacia el río Gándara por la parte superior izquierda del mapa es el Barranco del Rosario (el único elemento fluvial que contiene datos de altitud), que se ha incorporado al modelo como línea estructural (hard breakline); por otro lado, el río Gándara y los otros tres arroyos que se le unen se han añadido como líneas de inflexión o rotura (shoft breaklines). En la imagen inferior que acompaña a la figura 15 se muestra el fragmento del mapa topográfico sobre el que se ha realizado la digitalización de estas líneas (corresponde a la imagen “Concha 1”). Puede verse cómo incluyendo el río Gándara, los tres arroyos, las carreteras y las líneas de aristas, como líneas estructurales, el modelo ganaría en realismo. También se mejoraría mucho si se añadieran algunas curvas de nivel secundarias de la ladera situada en la margen derecha.

La Figura 18 y la Figura 19 muestran el resultado que se obtiene cuando se

incorpora una alta densidad de curvas de nivel y algunos puntos de cota. Puede apreciarse que el relieve queda bastante bien definido sin necesidad, casi, de añadir otro tipo de líneas estructurales en las zonas críticas.

Quizá la mejor manera de construir el TIN sea empezar haciendo un modelo sencillo y

posteriormente ir incorporando los elementos estructurales que se vayan requiriendo para ajustarlo al modelo real con el detalle que se desee. En este sentido los resultados que se muestran aquí pueden ser útiles para tener una idea de cómo actuar. El Raster El modelo raster de Matrices Regulares se ha generado a modo de prueba, para tener una idea de la precisión y resolución que pueden conseguirse en función de los datos que se aportan y de las características del relieve. La estructura de Matrices Regulares consiste básicamente en una matriz de n filas y m columnas que dan lugar a un conjunto de celdas cuadradas de un tamaño determinado; la matriz se superpone imaginariamente sobre la superficie del terreno como si fuera una retícula. Cada celda (unidad se superficie) representa una porción concreta del terreno, georreferenciada, y describe una cualidad suya determinada mediante un valor que lleva asociado; en nuestro caso esta cualidad es la altitud. El valor de cada celda se obtiene por estimación a partir de una muestra de datos conocidos. Para calcularlo primero se definen las localizaciones de los puntos problema (los puntos para los que se realiza la estimación), que se corresponden con los centros de cada celda, y después se estima por interpolación el valor en cada uno de ellos en función de los datos del entorno, proporcionados en nuestro caso por el TIN. Los valores de altitud que se obtienen no tienen porqué corresponder exactamente con los valores reales en el terreno, porque los valores estimados están influidos por los valores vecinos. Debido a su estructura de datos, el modelo raster no puede representar elementos lineales como ríos, carreteras, puntos singulares (cimas, fondos de dolinas), etc.

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Nuestro modelo se ha creado a partir del TIN, seleccionando el atributo elevaciones para su conversión a raster y reduciendo el tamaño de celda que por defecto ofrecía la aplicación, a 25 m (no sé si ello afectó al cálculo de los valores de los puntos problema). No estoy seguro de si la conversión de TIN a Raster se realizó satisfactoriamente, porque tras seguir los pasos especificados y pulsar la tecla OK, apareció un mensaje en la pantalla advirtiendo que se había encontrado un determinado número de puntos (unos 2.000, creo recordar) con el mismo valor (¿o con un único valor?); no sé si esto puede suponer un inconveniente a la hora de llevar a cabo el proceso de conversión6. Aceptando el mensaje se mostró un típico raster en escala de grises, que posteriormente se pasó a rampa de color. Como resultado final se obtuvo la imagen coloreada, pero sin el sombreado que se esperaba, de un mapa de elevaciones, donde las alturas aparecen agrupadas (por defecto) en 10 clases, con una amplitud de 163 m. Se muestra en la Figura 20 (el área que cubre el modelo es más pequeña que la que aparece en otras figuras, porque el raster se creó antes de terminar la digitalización. Se ha incluido la hidrográfica como referencia para distinguir fácilmente las zonas bajas de las altas). Se puede tener una idea comparativa del raster con respecto al TIN con más detalle viendo la Figura 16, por un lado y la Figura 18 y Figura 27, por otro.

En cuanto a la precisión del modelo, ésta está en función en primer lugar, de la precisión

del TIN (porque ha sido generado directamente a partir de sus datos), de modo que cualquier error que aparezca en él se transmite al raster. El TIN puede tener errores de precisión altimétrica en las zonas de la superficie que están comprendidas entre vértices y bordes de triángulos (donde los valores sí son exactos); este tipo de errores se producen en el proceso de interpolación que se sigue para establecer los triángulos y son, supongo, inevitables. Otro tipo de errores, evitables al menos parcialmente, son debidos a la ausencia de elementos estructurales en zonas críticas (como expliqué en el apartado anterior). Así por ejemplo, si en el TIN aparece un aterrazamiento o una meseta, donde debería haber un fondo de valle o una cresta, en el modelo raster las celdas registrarán valores de altitud correspondientes a estas formas erróneas. Ejemplos de esto pueden verse en las dos siguientes figuras:

La Figura 22 muestra el mismo tramo del valle de Soba que aparecía en la figura

17. En el TIN se podía apreciar un aterrazamiento en las márgenes del río Gándara (sobre todo en la parte inferior izquierda de la imagen) y en las márgenes de los dos arroyos inferiores, producido por no haberse incorporado los cauces de estos cursos de agua como líneas estructurales. En el modelo raster este aterrazamiento no puede verse por la ausencia de sombreado, pero accediendo (mediante el botón de identificación) a los valores de altitud de las celdas que comprenden estas zonas aterrazadas, se ve que estos valores coinciden con los de las curvas de nivel que las rodean (200 m).

La Figura 23 muestra otro ejemplo de aterrazamiento, que aunque sin mucha

importancia en cuanto a la fidelidad del modelo, es bastante ilustrativo. En este caso el aterrazamiento se produce porque una curva de nivel dibuja un bucle cóncavo en una ladera, que hace que vértices de la misma curva que están enfrentados formen triángulos entre sí. En el TIN aparece una especie de peldaño en lugar de la hondonada real (no hay imagen de esto, pero en la figura 16 se ven ejemplos similares). En el modelo raster este “peldaño” queda registrado por los valores de altitud de las celdas que están dentro del bucle, que en este caso concreto se puede apreciar muy bien porque la curva de nivel responsable (con una cota de 560 m) marca la división entre dos clases de altura en el mapa: el interior del bucle debería ser de color marrón oscuro y no claro, como aparece.

6 Sería interesante conocer el mecanismo de interpolación a partir de datos TIN (superficies, nodos y bordes de triángulos)

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Este tipo de errores se pueden corregir localizando las formas erróneas en el TIN y

añadiendo los elementos estructurales necesarios. Una vez hecho se puede generar un nuevo raster más ajustado a la realidad.

La precisión del modelo raster está también determinada por factores que intervienen en

el proceso de interpolación y de creación de la matriz. La topografía del terreno por un lado y el número, altitud y distribución espacial de los nodos, que determinan la estructura TIN por otro, influyen a la hora de calcular el valor de altitud asignado a cada celda. Para calcular este valor cada punto problema debe integrar los datos de altitud de su entorno, lo que será tanto más complejo cuanto mayor sea el número de éstos y más variados sus valores. De este modo si en el entorno de un punto problema (el centro de una celda) hay un número determinado de nodos (o triángulos) cuyos valores de altitud varían mucho entre sí, esto afectará mucho al cálculo de su valor de altitud y el resultado lo reflejará dando un valor más impreciso. El tamaño de celda asignado a la hora de crear la matriz determina la resolución del modelo; cuanto más pequeña sea, mayor será su número y por tanto más puntos problema habrá definidos. Más puntos definidos significa más valores de altitud en el modelo y por tanto, más resolución. La cuestión está en establecer un tamaño de celda apropiado, teniendo en cuenta la precisión que se quiere obtener para el modelo y la precisión de los datos de los que se parte para crearlo.

Mediante un correcto análisis del error, realizado sobre una muestra amplia de puntos

control representativos del relieve se puede: calcular el error de cada punto (error local), estimar el grado de precisión del modelo (validación) y ver si los errores de precisión detectados son aleatorios, o presentan un patrón de distribución asociado por ejemplo a determinadas formas del relieve, o a la distribución de los nodos o triángulos del TIN. El análisis del error se haría tomando los datos de altitud reales (aportados por el mapa topográfico original) en los puntos control seleccionados y comparándolos con los valores de altitud de esos mismos puntos en el modelo, de modo similar a como se propuso para analizar el error de georreferenciación. El error en cada punto sería la diferencia entre la altitud en el modelo y la altitud real. El cálculo del error medio (EM) permitiría ver si los errores observados son de tipo aleatorio (en cuyo caso el EM sería próximo a cero) o se deben a algún factor que los determina. Para estimar la precisión del modelo no se puede usar el EM, porque los errores positivos y los negativos se anulan entre sí; en su lugar se emplea el error cuadrático medio (ECM). Por último, si los errores obtenidos son reflejados en una tabla de atributos, pueden ser posteriormente representados como una capa superpuesta sobre el modelo raster o el TIN, lo que nos permitirá ver su localización en el mapa y analizar un posible patrón de distribución.

La elección del número de puntos control y su localización es muy importante y hay que

hacerlo con cuidado. La finalidad del análisis del error es, por un lado detectarlo para corregirlo cuando sea posible y por otro, validar el modelo, proporcionando información sobre el grado de precisión que presenta (que será necesario conocer para sus posteriores aplicaciones). En ambos casos es importante distinguir el tipo de error del que se trata, si es aleatorio, o por el contrario está asociado con algún elemento topográfico, de la estructura de datos del TIN, o con ambos. Por esta razón los puntos control deben localizarse sobre todos los tipos de estructuras topográficas existentes en el terreno: picos de montañas, cimas de montes y colinas, crestas, fondos de dolinas, fondos de valles y barrancos, cursos de agua, laderas empinadas, laderas suaves, collados, zonas llanas, etc. Como lógicamente el punto elegido debe tener una altitud conocida, debe situarse sobre un punto de cota o una curva de nivel. Para ver si la distribución de los datos del TIN tienen un papel en la aparición de errores, estas localizaciones deberán elegirse en zonas con una alta y una baja densidad de vértices o nodos de triángulos. Por otra parte quizá

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sería conveniente elegir también algunos puntos control fuera de curvas de nivel y puntos de cota, o sea fuera de la influencia de los vértices del TIN. La altura exacta no se conoce en estas zonas, pero se sabe que está dentro de un intervalo de 10 m (la equidistancia de las curvas secundarias. El valor de altura de un punto en el modelo debe estar también dentro de ese intervalo de altura.

Por falta de tiempo el análisis del error no se ha llevado a cabo. Para ilustrar un poco

cómo se procedería, quiero poner algunos ejemplos donde se calculan los errores en puntos de cota.

La Figura 24 muestra un fragmento de la Sierra del Hornijo (“Veguilla 2”) a escala 1:5.000. En la imagen pueden verse las curvas de nivel y seis puntos de cota; también puede apreciarse el tamaño de las celdas (25 m) y cómo éstas “tratan” de ajustarse al contorno de las curvas de nivel (donde están situados los vértices de los triángulos del TIN que han servido como datos para calcular los valores de altura en los puntos problema). La imagen que acompaña al raster en la figura 22 muestra el fragmento correspondiente del mapa topográfico, en el que se pueden ver los datos de altitud de los puntos de cota y de las curvas de nivel (su equidistancia es de 10 m). En la tabla de abajo se representan las altitudes reales y las calculadas por el modelo para los seis puntos de cota de la figura (de izquierda a derecha y de arriba a abajo). Todos los valores están expresados en metros.

punto i Coord. X Coord. Y Altura en MDE Altura real Error (ei)

1 455.964 4.787.774 1008,8151 1008 0,8151

2 456.228 4.787.862 974,5884 973 1,5884

3 456.055 4.787.298 1.242,3811 1.245 -2,6189

4 456.320 4.787.353 1.253,0746 1.258 -4,9254

5 456.572 4.787.269 1.211,5702 1.212 -0,4298

6 456.873 4.787.432 1.231,0151 1.236 -4,9849

La columna de errores muestra que en los dos primeros puntos el modelo sobreestima

ligeramente la altitud real y en los cuatro de abajo la subestima. El error medio para estos seis puntos sería: EM = 1/n ∑ ei = -1,7592 m El error cuadrático medio sería: ECM = √1/n ∑ei

2 = 0.9482 m (la raíz cuadrada afecta a todo el segundo miembro de la igualdad)

En Figura 25 los cuatro puntos de los que se van a calcular los errores locales se encuentran localizados en una zona muy llana, las curvas de nivel están muy separadas entre sí y por tanto los vértices de los triángulos del TIN están muy distanciados entre sí también. La imagen corresponde al pueblo de Arredondo (“Arredondo 2”), donde por cierto se encuentra situado el Centro Ecológico de la Montaña Oriental, que gestiona la Fundación Naturaleza y Hombre y donde. Los puntos están ordenados de arriba abajo y de izquierda a derecha.

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punto i Coord. X Coord. Y Altura en MDE Altura real Error (ei)

1 451.072 4.792.010 192,9731 192 0,9731

2 450.816 4.791.886 163,3330 162 1,3330

3 451.562 4.791.706 164,7427 164 0,7427

4 451.612 4.791.444 162,9780 162 0,9780

Todos los errores son pequeños y de sobreestimación de la altura. Quizá el hecho de que los cuatro puntos de cota estén más debajo que las curvas de nivel que los rodean (representan “depresiones” en el terreno) tenga algo que ver. EM = 1/n ∑ ei = 1,0067 m

ECM = √1/n ∑ei2 = 0,0286 m

Por último la Figura 26 muestra un ejemplo de digitalización exhaustiva de prácticamente todas las curvas de nivel y los puntos de cota, donde tan solo faltaría incluir el río que discurre por el fondo del valle y algunas líneas estructurales definiendo fondos de barranco. El aporte de datos para construir el TIN es pues máximo y la densidad de curvas de nivel en algunas zonas es tal que muchas celdas del raster se ven afectadas por más de una y más de dos. Los valores de altitud de los puntos de cota y los errores son los siguientes (de izquierda a derecha y de arriba abajo) punto i Coord. X Coord. Y Altura en MDE Altura real Error (ei)

1 460.290 4.787.540 883,1404 885 -1,8596 2 460.520 4.787.587 803,6638 805 -1,3362 3 460.798 4.787.611 904,4124 909 -4,5876 4 461.018 4.787.574 896,6171 899 -2,3829 5 461.126 4.787.561 868,2658 868 0,2658 6 461.221 4.787.598 894,4811 896 -1,5189 7 462.846 4.786.973 717,8712 719 -1,1288 8 461.047 4.786.190 454,8694 455 -0,1306

Todas las alturas calculadas por el modelo, salvo la quinta, subestiman la altura real. EM = 1/n ∑ ei = -1,5848 m

ECM = √1/n ∑ei2 = 2,1086 m

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Conclusiones

El objetivo del proyecto no se ha cumplido, puesto que no se ha obtenido el modelo

digital de elevaciones definitivo y todavía quedan pendientes cosas importantes en los pasos previos. Posiblemente el objetivo era demasiado pretencioso, pues construir un MDE a partir de cartografía en papel por el procedimiento seguido es una tarea laboriosa, que requiere mucho tiempo y además ciertos conocimientos técnicos y teóricos con los que en un principio apenas contaba. Siendo realistas podría decirse que se ha conseguido hacer la mitad del trabajo.

Visto desde un punto de vista positivo, podría considerarse el trabajo realizado en estos

escasos cinco meses como una primera fase del proyecto, en la que se han conseguido unos resultados más o menos satisfactorios, que no son definitivos, pero sí útiles. Un aspecto interesante del trabajo es que se ha pasado por todas las etapas del proceso de construcción del modelo, desde el escaneado de los mapas hasta la obtención del raster (tan solo faltan las fases de validación y de creación de los metadatos). Algunas de estas etapas no se han completado del todo y ofrecen resultados con errores más o menos importantes que deben corregirse, pero a partir de lo que se ha hecho se puede tener una idea de lo que falta por hacer, de los problemas que deben abordarse y más o menos del modo de resolverlos. Por otra parte, a partir del análisis de los resultados obtenidos y de los errores cometidos se puede hacer una estimación del grado de precisión que se puede conseguir y fijar unos límites de error.

Las tareas pendientes en cada etapa del proceso son las siguientes: Georreferenciación de las imágenes raster Corrección de errores. Como he propuesto en el apartado de resultados de la georreferenciación, o como se considere oportuno. Validación de cada imagen del el archivo .aux, incluyendo para cada una de ellas una tabla con los errores residuales de los puntos control enlazados y del ECM de la transformación. Creación de los Metadatos para cada imagen del archivo aux. Digitalización. Corrección de errores de digitalización en las curvas maestras y los puntos de cota afectados. Corrección de errores debidos a la incorrecta georreferenciación en todos los elementos afectados.

Digitalización con inclusión de datos de altitud de curvas de nivel secundarias, puntos de cota, red hidrográfica, red de carreteras y caminos, y de líneas estructurales “implícitas”: líneas de cresta, de fondo de valle y de barranco, etc. Generalización de vértices de las curvas de nivel para utilizarlos como datos de entrada de tipo punto acotado (Mass point) en la generación del TIN. Es una opción que debe estudiarse. En caso de llevarse a cabo, debe hacerse sobre una copia del fichero “curvas de nivel”.

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Creación de los Metadatos para cada archivo. Generación del MDE TIN y RASTER. Generación del TIN a partir de los datos digitalizados y generación del Ester a partir del TIN. Validación de los dos modelos incluyendo para cada uno una tabla con los errores locales para cada punto control, el error medio y el ECM. Creación de los Metadatos para cada modelo. Bibliografía consultada

ArcGIS Desktop Help. Manual de ayuda del programa ArcView. Felicísimo, A.M.: Curso de Modelos Digitales del Terreno

http://www.etsimo.uniovi.es/~feli/CursoMDT/CursoMDT.html

Moldes Teo, F.J.: Tecnología de los Sistemas de Información Geográfica.RA-MA (1995) Meaza, G. y col. Metodología y práctica de la Biogeografía. Ediciones del Serbal (2000)

Un libro recomendado

“La diversidad de la vida”, escrito por Edward O. Wilson. Crítica (Grijalbo) 1994. Algunos recursos en Internet Bookmarks

Behavioural Environmental Biology (U. Manchester) index.html Material on-line del master de Biología de la Conservación que imparte el Departamento de Ciencias Biológicas de la Universidad Metropolitana de Manchester. Incluye tres interesantes módulos: Research Methods, Multivariate Statistics y GIS Conservation Unit. El referente a SIG es muy interesante, con mucha información y muchos enlaces (merece mucho la pena entrar). Los tres módulos pueden consultarse (para acceder a ellos hay que pinchar en “web based teaching”

ESRI Conservation Program conservation geography, activism and multicultural social change Página web del Programa de Conservación de ESRI

ESRI Conservation Program Resources General Conservation

Documento donde se informa sobre el Programa de Conservación de ESRI. Dentro hay un vínculo a Un documento donde se detalla claramente todo lo referente a este programa, incluyéndose información

muy interesante sobre la aplicación de un SIG en la conservación de la Naturaleza; está en “ESRI Conservation Program Charter PDF”

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ESRI

Página web de ESRI España. Con mucha información útil y muchos enlaces interesantes.

Página personal de A.M. Felicísimo Una página muy interesante. Incluye material extraído de un curso que imparte en distintas

universidades sobre Modelos Digitales del Terreno y que he consultado hasta la saciedad (está en Cursos”). También incluye distintos trabajos sobre el tema, realizados por otras personas (está en “Invitados”) y un pequeño glosario.

Gabriel Ortiz Analista de Cantabria en GIS SIG (Sistemas de Información Geográfica) y cartografía.

Programación en ArcGIS, Ma Es una página muy interesante (y muy bien diseñada). Con mucha información. Merece la pena visitarla. Su autor trabaja en el CIMA (Centro de investigaciones Medio Ambientales), en Cantabria y tiene un amplísimo conocimiento sobre SIG.

Pagina de presentacion del proyecto Fauna Iberica

Ofrece amplia y detallada información sobre el proyecto Fauna Ibérica que lleva a cabo el Museo Nacional de Ciencias Naturales. Pinchando en la casilla “organización” aparece el organigrama del proyecto. Pinchando luego en “Banco de Datos y SIG” y luego en el vínculo “Sistemas de Información Geográfica (SIG)”, se puede ver una pequeña explicación de cómo aplican el SIG en el proyecto.

CTSP - The Conservation Technology Support Program

Este programa concede (o concedía) becas para equipamientos, software y prácticas para ayudar a organizaciones conservacionistas a implantar un SIG. Independientemente de esto, la página tiene información interesante y enlaces con otras páginas de SIG aplicado a la conservación.

GIS Lounge - Geographic Information Systems, Remote Sensing, Data, Analysis

En esta página se ofrece información, noticias, recursos, etc. sobre SIG. (Al pinchar en el vínculo aparece un mensaje diciendo que la página no está disponible sin conexión, no hay que hacer caso; pinchando 2 ó 3 veces en “seguir desconectados” por fin se abre la página.

Wildlife Ecology Software Es un servidor de softwares relacionados con la Ecología.

Jenness Enterprises - GIS Consultation Ofrece servicios de consulta personalizados sobre SIG basado en ArcView y muchas aplicaciones

gratuitamente (puede ser interesante).

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Figuras Figura 1

32

Figura 2

Tomado del capítulo 6 “Métodos y Técnicas en Zoogeografía” del libro “Metodología y Práctica de la Biogeografía”. Ediciones del Serbal.

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Figura 3

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Figura 4 Escala 1:2.500

Escala 1:2.500

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Figura 5 Escala 1:25.000

Escala 1:10.000

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Figura 6 Escala 1:2.500

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Figura 7 Escala 1:10.000

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Figura 8 Escala 1:10.000

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Figura 9 Escala 1:10.000

Selaya 1 Escala 1:10.000

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Figura 10 Escala 1:150.000

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Figura 11 Escala 1:25.000

Figura 12 Escala 1:25.000

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Figura 13 Escala 1:10.000

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Figura 14 Escala 1:2.500

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Figura 15 Escala 1:100.000

Escala 1:100.000

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Figura 16 Escala 1:25.000

Imagen del raster mostrando el mismo área Escala 1:25.000

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Figura 17 Escala 1:10.000

Escala 1:10.000

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Figura 18 Escala 1:10.000

Escala 1:10.000

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Figura 19 Escala 1:10.000

Escala 1:10.000

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Figura 20 Escala 1:125.000 1.537-1.700 1.374-1.537 1.211-1.374 1.048-1.211 885-1.048 722-885 559-722 396-559 233-396 70-233

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Figura 21 Escala 1:25.000

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Figura 22 Escala 1:10.000

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Figura 23 Escala 1:5.000

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Figura 24 Escala 1:5.000 1.211-1.374 1.048-1.211 885-1.048

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Figura 25 Escala 1:10.000

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Figura 26 Escala 1:10.000

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Figura 27 Escala 1:10.000