INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA

OCTUBRE DE 2003. OCTUBRE DE 2003.

Desarrollo Histórico

• Evolución del Trazado de Mapas Asistido por Computadora y SIG– El concepto de sistemas de información

geográfico evolucionó de la cartografía. – Sobreposición manual de mapas (papel

translúcido, hojas plásticas).– Utilidad de las computadoras para publicar atlas

nacionales e internacionales.

B.Wayne Luscombe, Ph.D.B.Wayne Luscombe, Ph.D.

Desarrollo Histórico

• Los primeros intentos usaron maquinas de escribir IBM modificadas manejadas por lectores de cartas con símbolos.

• Primer SIG en Norte América en la Universidad de Washington en 50s—por geografos e ingenieros de transporte que analizaron el transporte con datos.

B.Wayne Luscombe, Ph.D.B.Wayne Luscombe, Ph.D.

Desarrollo Histórico

• 1963 Laboratorio de Harvard para Gráficas por Computadora y Análsis Espacial en la Universidad de Harvard.

• 1966 SIG Canada Geographic Information System (CGIS)— presenta innovaciones:– Scanner de tambor para digitalización rápida de mapas.– Esquema de índices de datos eficiente. (Morton Index)– Esquemas de códigos topológicos para los límites de región.

(primer uso conocidosdel concepto de vínculo/nodo para codificar líneas)

• CGIS completamente operativo en 1971; en 1991 conteniás más de 1000 mapas sobre más de 100 diferentes temas.

B.Wayne Luscombe, Ph.D.B.Wayne Luscombe, Ph.D.

Desarrollo Histórico• Para 1976 > 285 paquetes de software que

manejaban datos espaciales; para 1980 fueron más de 500.

• Mucha duplicación. • Enorme desarrollo en los EU de sus propios

software• 1970s la CIA desarrollo el World Data Bank• 1979— hace época el artículo de Corbett que da

la justificación matemática para los principios topológicos que están detrás de la cartografía y SIG.

B.Wayne Luscombe, Ph.D.B.Wayne Luscombe, Ph.D.

Evolución de los SIG

• Cuatro desarrollos entorno a los GIS fueron de particular importancia:– a) Primero: Innovaciones conceptuales en el

modelado por sobreposiciones (años 60s).– b) Segundo: Desarrollo de modelos como oposición

a la simple descripción.– c) Tercero: La introducción de los enfoques

analítico y empírico como una forma de entender la geografía y los datos ambientales.

– d) Cuarto: El origen de los sistemas expertos (Teoría de Sistemas).

Nigel Waters, 2002

• a) Los inicios del análisis espacial se basaron en la aplicación de la extensamente usada sobreposición de capas (overlay) o capas de pastel (layer cake).– Enfoque analítico: Enfatiza la abstracción del mundo real

y construye modelos matemáticos basados en computadoras.

– Enfoque empírico: Hace énfasis en la experiencia y observaciones del mundo.

– Waters menciona que estos dos enfoques pueden ser igualados a la deducción (leyes o principios generales para inferior consecuencias) e inducción (casos particulares para ejemplificar principios generales).

Nigel Waters, 2002

• b) Hagget propone ir más allá de la descripción, discute y conceptualiza sobre el hombre y el ambiente en movimiento, redes, nodos, jerarquías, y superficies, un presagio para la cartografía primitiva de puntos, líneas y áreas. – Los modelos originales fueron representaciones

físicas de nuestro mundo.

Sugerencia: revisar el texto de Haggett, 1965: Locational Análisis in Human Geography:

Nigel Waters, 2002

• c) Muchos de los modelos mejor conocidos en la geografía surgieron de la observación y después se desarrollaron en modelos que pudieran ser formulados algebraicamente. Por ejemplo: Richardson hizo las mediciones de líneas de costa para deducir empíricamente la ley que dice que el largo de una característica geomorfológica es inversamente proporcional al largo o es sensible al dispositivo de medición. Este trabajo fue retomado por Mandlebroot (1982).

Nigel Waters, 2002

• d) Enfoque de análisis de sistemas para modelar. Programación generada en sus inicios por Jay Forrester en el leguaje Dynamo, usado para implementar la metodología de sistemas (ejemplo: Limits to Growth). Eventualmente se implemento en el software Stella.

Nigel Waters, 2002

¿Qué es un sistema de información geográfica?

• Es un conjunto de procesos manuales o computarizados usados para almacenar y manipular datos geográficamente referenciados (Aronoff )

• Es un apoyo para la toma de decisiones con el propósito de resolver problemas del medio ambiente (Owen)

• Un SIG se compone de gente, datos disponible y precisos, hardware (circuitería), software (paquetería) y procedimientos

Componentes de un SIG

• Personas: El más importante componente de un SIG, desarrollo de procedimientos y definición de tareas

• Datos disponibles y precisos: afectan los resultados de cualquier consulta o análisis

• Hardware: afectan la velocidad de procesos, facilidad de uso, y el tipo de resultados disponibles

• Software: nos solo es el SIG, también lo componen bases de datos, estadísticos, imágenes y paquetes de aplicación específica.

• Procedimientos: ordenes para obtener respuestas correctas, una serie de pasos que deben ser seguidos.

Funciones de un SIG

• Captura de datos

• Manipulación de datos y análisis

• Creación de despliegues y copias en papel

(mapas y reportes)

¿Qué puedes hacer con un SIG?

•Puedes resolver problemas del mundo real con un SIG. Usando varias fuentes, análisis y técnicas de salidas.•Puedes manipular tanto datos geográficos como tabulares.•Las fuentes de infoemación puden ser:

•Digitalizando un mapa o registrando una imagen•Convirtiendo un archivo en formato ASCII•Convirtiendo datos digitales desde otros formatos.•Introduciendo datos recopilados desde el teclados o leyendolos desde un archivo.

• Entidades espaciales:

• Puntos: adimensionales, representan ubicaciones específicas

• Líneas: una dimensión (longitud), representan caminos, ríos, vías etc.

• Áreas: bidimensionales (ancho y largo), representan lagos, caracteres cualitativos

• Superficies: tridimensionales (ancho, largo y alto), representan formas del terreno

Rasgos cartografiables y almacenamiento de datos

Datos espaciales: Atributos medibles en la naturaleza (cuantitativos, como altitud, precipitación entre otros)

Datos no espaciales: Atributos cualitativos que califican un fenómeno (cobertura vegetal, tipo de suelo)

Vectores Raster

Características •Estructura de datos más compacta pero más compleja•Eficiente soporte de relaciones topológicas•Es más apto para el soporte gráfico•Es ineficiente para representar la alta variabilidad espacial•La manipulación y realce de imágenes no es hecho con efectividad en los dominios vectoriales•Las operaciones de sobreposición son más difíciles de implementar.•Más apto para pequeñas cantidades de datos•Sensitivo al tiempo de los datos de entrada y manejo•Alto grado de exactitud geométrica•Alto grado de representación gráfica

•Simple pero más compacta estructura de datos•Las operaciones de sobreposición son mas sencillas y eficientemente implementadas•La alta variación espacial es representada eficientemente •Variación geográfica continua•Favorece la manipulación eficiente y realce de imágenes digitales•Rápida captura de datos, frecuentemente de dispositivos de entrada de datos directamente•La salida puede ser menos placentera visualmente por que tiene apariencia de bloques más que de líneas suavizadas; puede ser mejorada pero hace excesivos los requisitos de almacenamiento.

Vectores Raster

Fuentes de datos

•Manual o digitalización automatizada de una copia impresa•Geometría de coordenadas (COGO)•Datos de terceros (DLG, DRG, TIGER,/ line)•GPS/Topografía•Mediciones fotogramétricas.

•Percepción remota•Ortofotografías digitales•Scanners•Camaras CCD

Aplicaciones •Planeación y Aplicaciones Emergentes•Información de mapas basados en parcelas•Análisis de redes lineal y modelado•Infraestructura /Manejo de bienes

•Ambiente y manejo de recursos•Mapeo de ortofotos•Modelos de terreno•Uso de suelo/Cubierta de terreno•Estimación de producción de cultivos

Fuente: Varma, A. 2002. Data Sources and Measurement Technologies for Modeling.

Análisis EspacialConsultas de información

Sobreposición de informaciónProceso de análisis

Modelos de representación:

• Los modelos de representación tratan de describir los “objetos” de un paisaje geográfico, tales como la infraestructura urbana, rasgos geográficos y ecosistemas.

• La manera que los modelos de representación se crean en un sistema de información geográfica es a través de una serie de capas o “estratos”.

• En los analizadores espaciales de ArcView, ArcInfo, IDRISI, ILWIS, Grass entre otros, los estratos de información y datos se representan en formato raster o vector.

• El formato raster es un arreglo rectangular (o “GRID”) donde cada localidad de cada estrato se representa por una celda con valor único. Así, múltiples atributos de una localidad se describen cuando se acumulan múltiples estratos.

Modelos de representación:

Modelos de procesos • Los modelos de procesos describen la interacción de

los objetos usados en el modelo de representación. Las relaciones entre objetos (“geodatasets”) se modelan con “operandos” y “funciones”.

Modelos de procesos:• Las posibles interacciones

entre geodatasets son de varios tipos (p.e., funcionales o lógicas), y las herramientas que describen las interacciones pueden ser desde operaciones aritméticas y/o trigonometricas, hasta sofisticados análisis de contextos y de vecindarios.

• El modelado de procesos es también conocido como “modelado cartográfico”. Aunque estos modelos describen básicamente procesos, también son usados para la construcción de escenarios

U = f( a,b,c,...,n)

Funciones analíticas de un SIG

Aplicación de operadores booleanos (Palacio, 1992)

Modelos de procesos• Se pueden implementar modelos complejos combinando

operaciones lógicas, combinando diferentes modelos de procesos, o utilizando modelos de objetos.

• En ArcView (Avenue), ArcInfo (AML), IDRISI etc los modelos se pueden “formalizar” en “scripts” o usando paquetes de programación alternos como Visual Basic.

Generación de nueva información:

• Operadores: aritméticos, de asignación, boleanos, bitwise, combinatoriales, lógicos y relacionales (map calculador)

• Análisis de distancia:• Calculo de densidades• Interpolación• Análisis de superficie• Funciones matemáticas• Funciones

trigonometricas

• Estadísticas locales• Estadísticas de vecindario• Estadísticas de bloque• Estadísticas de zona• Estadísticas

multivariadas• Reclasificación• Análisis condicional• Generalización• Transformación

geométrica• Selección

Implementación de modelos conceptuales para la resolución de problemas espaciales

• Establecimiento del problema• Disgregación del problema• Exploración de la información de entrada• Realizar el análisis• Verificar los resultados del modelo• Implementación de resultados

Paso 1: Identificación del problema

• Para solucionar un problema espacial, se necesita un buen planteamiento del problema. ¿Cual es la meta? ¿Como es el mapa final que se pretende obtener? “Obtener un mapa que muestre…”

Paso 2: Disgregación del problema

• Disgregación en objetivos, construcción de la visión general del problema espacial a resolver

• Identificación de elementos cartográficos e interacciones

• Desarrollo de modelos de representación.

• Análisis de interacciones entre estratos (temas) para desarrollar los modelos de procesos.

• Construcción del modelo cartográfico completo (que se construye a través de una serie de objetivos, modelos de procesos, y datos de entrada) provee una representación de la realidad que ayuda en los procesos de toma de decisiones.

Paso 3: Exploración de la información de entrada

• Análisis de las relaciones espaciales y de atributos de los diferentes objetos en el paisaje geográfico dentro de cada estrato

• Análisis de las relaciones de estos entre estratos (es decir las relaciones específicas del modelo de representación)

• Implementación de un análisis exploratorio de la base de datos

Paso 4: Realizar el análisis

• En este paso, se necesitan identificar las herramientas de análisis que se utilizaran para construir el modelo cartográfico

Paso 5: Verificar los resultados del modelo

• Verificar los resultados del modelo con observaciones de campo o información adicional.

• ¿Será necesario cambiar los parámetros para ofrecer un mejor resultado?

• Si se han implementado varios modelos de proceso, será necesario determinar cual es el modelo a usarse en la generación de los resultados finales.

Paso 6: Implementación de resultados

• Una ves que se ha resuelto el problema especial, y después de evaluar los resultados del modelo de acuerdo a las metas especificadas en el paso 1 hay que implementar los resultados. Debe decidirse el tipo y formato de presentación de resultados (cartografía análoga o cibernética)

Funciones generales de un SIG (Aronoff, 1991)