3. la información geográfica

SISTEMAS DE INFORMACIÓN
GEOGRÁFICA
INTRODUCCIÓN
LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
Todos los Derechos Reservados © 1
Fabián Camargo Esp GIS, MscTIC, PMI®
fabian.camargo@gmail.com

CONTENIDO
La Información Geográﬁca
Datos que maneja un SIG.
Estructuras de datos espaciales: concepto y tipos.
Características principales de la estructura vectorial y
estructura raster.
Representación de la Información.
Formas de Agrupar la información en un SIG.
Análisis con Sistemas de Información Geográﬁca
Procesos de planeación de un SIG
2

Información Geográﬁca
SIGSIG
Personas
DatosSoftware
Hardware Procedimientos
Datos que puede manejar un SIG
Mapas impresos
Datos digitales
Bases de datos
Ortofotos y sensores remotos
CAD/CAM
GPS
3

Datos que puede manejar un SIG - Origen
Datos digitales del SIG
Datos temáticos y espaciales
(mapas impresos, imágenes remotas, reportes, documentos...)
Teledección Cartografía impresa GPS Datos Participativos
Datos de elevaciones Archivos digitales Bases de datos
4

Datos que puede manejar un SIG -Teledetección
Fundamento de la teledetección
Plataforma
Sensor
Satélite
Aeronave
Globo
Espectro
Laser
Microondas
Pasivo
Activo
Teledección
5

Datos que puede manejar un SIG -Teledetección - Algunos
Sistemas deTeledetección
IKONOS
QuickBird
LANDSAT
SPOT
NOOA
RADARSAT
Cobertura (Km) Resolución (mt) Periodo (días) Bandas
180 x 180
20000 km2
60 x 60
16,5 x 16,5
3000 x 3000
50 x 50 - 500 x 500
80 - 30
1 - 2
20
2,4 - 0,62
1100 - 1500
1 - 100
16
3 - 1
26
1 - 3,5
0.5
4 - 5
5 - 7
5
4
4
5
Microondas
MODIS 2330 x2330 250 - 500 -1000 16 2-5-27
6

Datos que puede manejar un SIG -Teledetección - Algunas imágenes
Ciudad de Bogotá en diferentes resoluciones espaciales. Proyectos de Investigación U. Nacional de Colombia
7

Datos que puede manejar un SIG - Mapas impresos (Digitalización)
- Líneas
-Puntos
-Polígonos
8

Datos que puede manejar un SIG - ortofotos (Digitalización)
- Líneas
-Puntos
-Polígonos
9

Datos que puede manejar un SIG - Fotogrametría (Digitalización)
- Líneas
-Puntos
-Polígonos
10

Datos que puede manejar un SIG - Esteroscopia
11

Datos que puede manejar un SIG - CAD y GPS (Importar datos)
- Líneas
-Puntos
-Polígonos
12

Datos que puede manejar un SIG - Servicios WEB
Datos digitales del SIG: Líneas, Puntos, Polígonos e Imágenes
IDE: WMS, MFS,WCS, Nomenclátor...
13

Datos que puede manejar un SIG - Operaciones sobre los datos
Mapas impresos
Datos digitales
Bases de datos Ortofotos y sensores CAD/CAM GPS
Capturar Recolectar Transformar
Vectoriales RasterTablas
Consultar Editar Analizar Procesar FormatearGenerar Tabular
14

Estructuras de datos -Tipos
Metadatos
TIN
15

Estructuras de datos -Vectoriales
Vectoriales
Los elementos son agrupados de acuerdo a sus propiedades
Descompone la realidad en cada uno de los elementos que la integran
Sus propiedades(atributos) se almacenan en estructuras deTablas
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4Metadatos
16

Estructuras de datos -Vectoriales
Vectoriales
Los elementos de la
realidad se representan
como geometrías.
Este modelo es
apropiado para las
variables de tipo discreto
REALIDAD
Puntos Polígonos
Metadatos
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4 A 2 3
B 2 3
C 1 4
17

Estructuras de datos -Vectoriales - Puntos
Vectoriales
Puntos
Metadatos
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4
El punto es la geometría más sencilla, para su
representación solo requiere de la
coordenada (x,y).
Permite deﬁnir la localización, más no,
dimensiones como área o longitud
18

Estructuras de datos -Vectoriales - Líneas
Vectoriales
Metadatos
La línea es una geometría compleja que requiere para
su construcción de uno o más “arcos”, cada arco
posee un par de coordenadas para cada uno de sus
extremos:
Arco = (x1, y1 ; x2, y2)
Línea = Arco 1 + Arco 2 ...
La línea permite manejar información de localización
y longitud
A 2 3
B 2 3
C 1 4
A 2 3
B 2 3
C 1 4
19

Estructuras de datos -Vectoriales - Polígonos
Vectoriales
Metadatos
La polígono es una geometría compleja que requiere
para su construcción varios “arcos”, el primer vértice
coincide con el último
Arco = (x1, y1 ; x2, y2)
Polígono = Arco 1 + Arco 2 ....Arco n
El polígono permite manejar información de localización,
perímetro y área
Polígonos
A 2 3
B 2 3
C 1 4 A 2 3
B 2 3
C 1 4
20

Estructuras de datos -Vectoriales -Tablas de Atributos
Vectoriales
Metadatos
PolígonosPuntos
ID Tipo Nombre Construida Material
1 Avenida Santander 1960 Asfalto
2 Calle Mayor 1900 Piedra
3 Calle Minerva 1990 Cemento
4 Callejón El perdido 1950 Terracería
Fila
Columna
Valor del Campo
CampoCampo Clave/Llave
21

Estructuras de datos -Vectoriales - Formatos más utilizados*
Vectoriales
Metadatos
Shapeﬁle (SHP): creado por ESRI, hoy en día es un
estándar. Se compone de varios archivos que almacenan:
geometrías, atributos e índices espaciales
MapInfoTAB: creado por MapInfo
Formatos CAD
DWG: creado por AutoCAD, almacena datos
bidimensionales y tridimensionales y sus metadatos
DXF: creado por AutoCAD, orientado a compartirse
con otros programas
DGN: creado por Intergraph para MicroStation
*Sistemas de información geográﬁca.Victor Olaya. 2011
PolígonosPuntos
22

Estructuras de datos -Vectoriales - Ejemplos
Vectoriales
Metadatos
Sitios
Arqueológicos
Ríos Municipios
23

Estructuras de datos - Raster
Raster
Metadatos
Los elementos o
variables que componen
la realidad se representan
como rejillas. Cada celda
de la rejilla toma el valor
correspondiente a la
variable sobre el
territorio
REALIDAD
El modelo raster es muy
eﬁciente para variables
de tipo continuo:
distancia, altitud,
pendiente, etc.
24

Raster
Metadatos
Resolución: Dimensión de la unidad más pequeña (celda o píxel) del
espacio geográﬁco
Orientación: Ángulo formado por el norte y la dirección de las
columnas de la cuadrícula
Zona: Conjunto de celdas contiguas con un mismo valor
Localización: Número de ﬁla y columna de una unidad.
Relaciones entre unidades espaciales: Contigüidad, Proximidad,
Orientación relativa
Estructuras de datos - Raster
25

Raster
Metadatos
Estructuras de datos - Raster - Formatos más utilizados
TIF: formato complejo y ﬂexible. Permite compresión sin/con
pérdida. Permite valores decimales. La variante GeoTIF
incorpora información de georeferenciación.
JPG/JPEG: formato usado para imágenes, incorpora compresión
con pérdida, no apto para información diferente a imágenes.
ECW: Adecuado para imágenes de gran tamaño, permite
descompresión selectiva, permite alta compresión con pérdida
MrSID: formato cerrado, alta compresión para imágenes de
gran volumen y descompresión selectiva
ArcInfo ASCII: formato de texto plano, soporta una sola banda.
*Sistemas de información geográﬁca.Victor Olaya. 2011
26

Raster
Metadatos
Estructuras de datos - Raster - Ejemplos
Ortofoto
27

Metadatos
Metadatos
Metadatos
TIN
Triangulated irregular network (TIN)
Es un tipo de dato exclusivamente dedicado para el
modelamiento de la superﬁcie.
Cada nodo (vértices) común entre diferentes triángulos posee
una coordenada (X,Y, Z). La Z siempre se asocia a altitud.
Los TIN pueden ser derivados de otra información del terreno
como: Modelos digitales del terreno (MDT) o curvas de nivel.
Cada triángulo representa una zona del terreno que es
homogenea
Estructuras de datos - Red de triángulos irregulares
28

TIN y capa de tipo Raster
Estructuras de datos - Red de triángulos irregulares - Ejemplos
Visualización en 3D de unTIN, Raster de elevaciones y polígonos de ediﬁcaciones
Fuente: www.foro3d.com
29

Estructuras de datos -Vector - Ventajas y Desventajas
Ventajas
Gran disponibilidad de datos
Gran cantidad de información por
entidad
Capacidad de asociar relaciones
topológicas entre entidades
Poca demanda de espacio para
almacenamiento
Desventajas
Adquisición de datos lenta y costosa
No adecuando para representar
fenómenos continuos
Falta de homogeneidad de los datos
Operación de análisis complejo
30

Estructuras de datos - Raster - Ventajas y Desventajas
Ventajas
Adquisición de datos sencilla y
de bajo costo
Adecuado en representación
de fenómenos continuos
Mayor velocidad en
procesamiento
Desventajas
La selección de la resolución
afecta los resultados
Alta demanda de espacio
para almacenamiento
No adecuado para
representar fenómenos discretos
La calidad de salidas depende
de la resolución de los datos
31

Estructuras de datos - Metadatos
Metadatos
Metadatos
Metadatos
32

MetadatosMetadatos
Estructuras de datos - Metadatos - características
Metadatos
Son la descripción de los datos
Garantizan la calidad y confiabilidad de los datos
Permiten localizar con facilidad los datos de
acuerdo a un criterio determinado
Orientan en el uso adecuado de los datos
Son datos comunes en los metadatos
Autor
Editor
Fecha de creación
Fecha de actualización/modificación
Cantidad de modificaciones
Descripción de los objetos que almacena
La estructura viene definida por las normas:
ISO 19115 - ISO19119
Metadatos
33

Estructuras de datos - Metadatos y su importancia
?
Lugar: Guatemala
Dato: Ortofoto
Año de captura: 2002
Autor: IGN-Guatemala
Formato:TIF, 3 bandas
... ¿está clara su importancia?
34

Representación de la información - Sistemas de Proyección
La necesidad, en la práctica, de conocer
las coordenadas de la Red Geodésica
en un sistema de coordenadas
cartesiano, se soluciona mediante la
proyección de la superficie del elipsoide
sobre una superficie plana, de acuerdo
con un sistema de proyección o Sistema
de Representación Cartográfica.
35

La Forma de laTierra:
Geoide:
Superﬁcie deﬁnida por los mares
en reposo prolongada por debajo de los
continentes.
Elipsoide:
Forma matemática mas semejante al
geoide.
Datum:
Vértice en el que se hace coincidir
geoide y elipsoide. En éste coordenadas
astronómicas y geodésicas coinciden.
(NAD27 Central para Guatemala)
Los Datum:
WGS: Sistema Geodésico Mundial
NAD: Datum de Norte América
ED : Datum Europeo
36

37

38

Representación de la información - La Escala
Expresión numérica y/o gráﬁca
Relación de la realidad VS representación
1 1 1
1000. 10000 50000
1:1000 1:10000 1:50000
39

CIUDAD
1: 25000
1: 150000
Representación de la información - La Escala
RIO
1: 500
1: 25000
Gran escala
Ofrece mayor
detalle y se utiliza
para áreas
pequeñas
Pequeña escala
Ofrece menor
detalle y se utiliza
para áreas
grandes
De acuerdo a la escala utilizada, los elementos de la realidad
se muestran con diferente forma y diferente tamaño:
40

Representación de la información - Calidad Cartográﬁca
Residencial
Pol. Industrial Comercial
Industrial
Autovía
Exactitud posicional: localización de los elementos en el mapa en relación a la realidad
Exactitud temática: valores de los atributos de los elementos
Consistencia Lógica: valores de las relaciones entre los elementos
Temporalidad: Información actualizada y referente al mismo tiempo.
41

Representación de la información - Errores
Residencial
Pol. Industrial Comercial
Industrial
Autovía
En la recogida de la información: trabajo de campo
Derivados de la captura de los datos: paso a medios informáticos
En el almacenamiento: precisión de almacenamiento
Derivados de la manipulación y análisis: superposición de datos no coincidente
Salidas cartográﬁcas: equipos y materiales utilizados
Utilización de los resultados: inadecuado e inexacto
42

Formas de agrupar la información
Organizar los datos tanto a nivel de archivos como en bases de datos es una labor
fundamental
Localización
geográﬁca
Criterios de acuerdo a las características de los datos
Tipo de Dato Formato Digital Temática
43

Formas de agrupar la información - Ejemplos
Localización
Raster
Vector
TIF
ECW
MrSID
SHPPuntos
Líneas
Territorio A
Tipo de Dato Formato Digital
Polígonos
DGN
SHP DGN
SHP DGN
Temática
Hidrología
44

Localización
Raster
Vector
TIF
ECW
MrSID
SHPPuntos
Líneas
Territorio A
Polígonos
DGN
SHP DGN
SHP DGN
Temática
Hidrología
45

Localización
Vector
SHP
Puntos
Territorio B
Territorio A
DGN
Temática
Hidrología
SHP DGN
46

Con base en relaciones
entre las tablas
• uno a muchos
• uno a uno
Características
(atributos) Con base en los valores de los
atributos:
Numéricos y fechas:
Mayor que, menor que, igual que,
intervalos de valores
Textos:
Que contengan una cadena de texto,
iguales a una cadena de texto.
Se incluye el análisis de valores
geométricos: longitud, área y perímetro
Se permite análisis integrando más de
un atributo por medio de operadores
lógicos:“Y”,“O”,“NO”,“NULO”
• Intersección
• Contenido
• Contenido por
• Segmentos de línea en
común
• Contactos de bordes
• Contenido a una distancia X
• Igualdad entre elementos
• Centrado entre otro
elemento
Análisis de la Información geográﬁca -Tipos
Situación en el
espacio
Relación con otros elementos Características de los
elementos
47

Transformación y Exportación: Vector <-> Raster
Análisis de la Información geográfica - Herramientas comunes
Temáticas Específicas
Relieve Hidrografía
Redes: costos, distancias y rutas
Algebra de capas raster Geoestadística
Manejo Imágenes
Topología
Vectorización ReclasificaciónRasterización
Vegetación
Zonas de Influencia Iluminación yVisibilidad
48

Lo más complejoLo más sencillo
SIG
estación de
trabajo
SIG
estación de
trabajo
SIG
Usuarios
SIG
Usuarios
Planeación de un SIG - Se aplica a:
SIG
estación de
trabajo SIG
estación de
trabajo
SIG
estación de
trabajo
Servidor SIG
SIG
Usuarios
Servidor
Corporativo
Internet
Público
49

Planeación de un SIG
Propósito del proyecto
Plan
Nivelación de conocimientos y Sensibilización
Productos informativos
Diseño de datos Alcance del sistema
Modelos de datos
Requisitos del Sistema
Costo-Beneﬁcio Migración
Plan de Implementación
EntregaMantenimiento
50

Planeación de un SIG - Problemas a resolver
PersonalTécnico:
Capacitación
Directivos:
Desconocimiento
Información:
Inexistente,
incompatible,
costosa
Infraestructura:
Inadecuada,
Limitada
51

Planeación de un SIG - Buenas Prácticas
PersonalTécnico:
Nuevos retos y desarrollo
Directivos:
Como diferenciación e
innovación. Mejores decisiones
Información:
Optimización y mejora en la toma de
decisiones. Nuevo activo
Infraestructura:
Suﬁciente
Alcance del proyecto:
Realista
Público:
Nueva forma de
comunicar
Procesos:
Dentro de un marco de
calidad
52

SISTEMAS DE INFORMACIÓN
GEOGRÁFICA
INTRODUCCIÓN
LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
FIN DE LA PRESENTACIÓN
53
Innovatig formación
Todos los Derechos Reservados ©
Fabián Camargo Esp GIS, MscTIC, PMI®
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