Este documento presenta información sobre bases de datos espaciales. Explica conceptos clave como datos espaciales, no espaciales y representación geométrica. También describe la arquitectura de un SDBMS, incluyendo modelos de integración y de tres niveles. Además, cubre temas como objetivos de un SDBMS, representación de datos espaciales y formatos. Finalmente, detalla el uso de PostgreSQL y PostGIS para almacenar datos espaciales.
Esta presentación fue compilada para la clase de Sistemas de Información Geográfica, tiene como objetivo avanzar el entendimiento en los sistemas de coordenadas geográficas y las proyecciones planimétricas de la superficie terrestre.
Esta presentación fue compilada para la clase de Sistemas de Información Geográfica, tiene como objetivo avanzar el entendimiento en los sistemas de coordenadas geográficas y las proyecciones planimétricas de la superficie terrestre.
Bases y Conceptos de la Geomática. Diplomado Básico en Tecnologías de Información Geográfica. Instituto de Investigaciones IFAD - Facultad de Arquitectura y Diseño. Universidad del Zulia. Geog. Nixon Molina. Maracaibo Edo. Zulia. Venezuela. Sep. 2011
Este trabajo esta realizado en plataforma Power Point y contiene información sobre como nos sirven las Bases de Datos a la hora de buscar información precisa. En el mismo encontraremos diferentes tipos de Bases de Datos confiables al realizar una investiestigación oficial.
Bases y Conceptos de la Geomática. Diplomado Básico en Tecnologías de Información Geográfica. Instituto de Investigaciones IFAD - Facultad de Arquitectura y Diseño. Universidad del Zulia. Geog. Nixon Molina. Maracaibo Edo. Zulia. Venezuela. Sep. 2011
Este trabajo esta realizado en plataforma Power Point y contiene información sobre como nos sirven las Bases de Datos a la hora de buscar información precisa. En el mismo encontraremos diferentes tipos de Bases de Datos confiables al realizar una investiestigación oficial.
<a><img src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/80x15.png" /></a><br /><span>Consideraciones para elegir un buen DBMS</span> por <a>Eva Viveros Zenteno</a> se distribuye bajo una <a>Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional</a>.<br />Basada en una obra en <a>http://es.slideshare.net/evavivez/consideraciones-para-elegir-un-buen-dbms</a>.
stos mapas muestran información espacial para indicar la ubicación y la distribución de fenómenos específicos. Estos mapas pueden mostrar solo una capa temática de datos o bien agrupar varias capas para resaltar patrones y las relaciones entre ellos.
3Redu: Responsabilidad, Resiliencia y Respetocdraco
¡Hola! Somos 3Redu, conformados por Juan Camilo y Cristian. Entendemos las dificultades que enfrentan muchos estudiantes al tratar de comprender conceptos matemáticos. Nuestro objetivo es brindar una solución inclusiva y accesible para todos.
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
2. Experiencias Profesionales
M.C.C. Omar Ríos González
• Ingeniería en Sistemas Computacionales, ITMina (2007)
• Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación, Cenidet (2010)
• Primer Trabajo.
• Exámenes, Superman, llamadas de atención, éxito.
• Consultoría 2010 – Actual
•
•
•
•
HP – Proyecto SAT
IBM – Proyecto BAM Iusacell
HP - Nextel Proyectos Recargas Electrónicas, IVR, MAR, MAPi y Loyalty
Kode – Fin Común Proyectos Tenderos, Call Center, Ahorronómina, Credinómina
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Base de Datos Espaciales
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3. Agenda
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Conceptos
Arquitectura de un SDBMS
Arquitectura de tres niveles
Objetivo de un SBDMS
Representación de datos espaciales
•
•
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•
PostGreSQL + PostGIS
… y traducido al Español
Algunas Áreas de aplicación
Conclusiones
• Modelo del espacio
• Modelo de representación
• Formatos
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Base de Datos Espaciales
3
4. Conceptos
BASE DE DATOS ESPACIAL
• DBMS con capacidades para representar y manipular datos con una
referencia en el espacio[1].
• Esta base de datos comprende la asociación entre sus dos principales
componentes: datos espaciales y atributos o datos no espaciales.
• El lenguaje de consulta (SQL) es extendido para manejar la geometría de
los datos a través de puntos, líneas y polígonos y son incorporadas nuevas
funciones que permiten la selección y recuperación de los datos tanto por
criterios alfanuméricos como geométricos
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Base de Datos Espaciales
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5. Conceptos
ESPACIO
• Establece un marco de referencia para definir la localización y relación
entre objetos.
DATO ESPACIAL
• Dato que se ubica en el espacio, ya sea con referencia a un sistema de
coordenadas o a un orden topológico (ubicación, dimensión, forma).
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6. Conceptos
DATOS NO ESPACIALES
• Son las características cuantitativas asociadas al objeto que se desea
describir (Tablas con atributos E-R).
CAPAS GEOGRÁFICAS
• Son las características del área que se desea modelar, organizadas en
temas para facilitar la información (hidrología, cartografía, caminos,
etc). Estas capas pueden estar almacenadas en archivos diferentes.
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7. Conceptos
REPRESENTACIÓN GEOMÉTRICA
• Es la representación digital del componente espacial de un rasgo
geográfico. Existen 3 tipos básicos: puntos, líneas y áreas.
MODELOS DE DATOS ESPACIALES
• Es una representación del mundo real que puede ser usado en un SIG
(Sistema de Información Geográfica) para producir mapas, realizar
consultas y diferentes análisis.
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8. Agenda
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Conceptos
Arquitectura de un SDBMS
Arquitectura de tres niveles
Objetivo de un SBDMS
Representación de datos espaciales
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PostGreSQL + PostGIS
… y traducido al Español
Algunas Áreas de aplicación
Conclusiones
• Modelo del espacio
• Modelo de representación
• Formatos
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9. Arquitectura de un SDBMS [2]
• No Integrada: DBMS + Archivos con Geometría
• Integrada: DBMS relacional extendido u orientado a objeto.
Programas de Aplicaciones
DBMS
Relacional
DB
Programas
Aplicaciones
Procesamiento
De Geometría
Files
SDBMS
DB
No Integrado
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Interfaz
Interactiva
Integrado
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10. Agenda
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Conceptos
Arquitectura de un SDBMS
Arquitectura de tres niveles
Objetivo de un SBDMS
Representación de datos espaciales
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•
PostGreSQL + PostGIS
… y traducido al Español
Algunas Áreas de aplicación
Conclusiones
• Modelo del espacio
• Modelo de representación
• Formatos
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12. Agenda
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Conceptos
Arquitectura de un SDBMS
Arquitectura de tres niveles
Objetivo de un SBDMS
Representación de datos espaciales
•
•
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•
PostGreSQL + PostGIS
… y traducido al Español
Algunas Áreas de aplicación
Conclusiones
• Modelo del espacio
• Modelo de representación
• Formatos
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13. Objetivo de un SBDMS
• Integrar la representación y manipulación de datos geométricos o
espaciales con los datos no espaciales en un nivel lógico.
• Proveer un soporte eficiente para almacenar y procesar los datos a nivel
físico.
• Manejar la representación física de los datos mediante SQL con
funciones extendidas sobre componentes geográficos.
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14. Agenda
•
•
•
•
•
Conceptos
Arquitectura de un SDBMS
Arquitectura de tres niveles
Objetivo de un SBDMS
Representación de datos espaciales
•
•
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•
PostGreSQL + PostGIS
… y traducido al Español
Algunas Áreas de aplicación
Conclusiones
• Modelo del espacio
• Modelo de representación
• Formatos
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15. Representación de datos espaciales
Modelo del espacio
• Modelo basado en superficie o campo.
• Cada punto en el espacio es asociado a varios atributos, definidos como
funciones continuas.
y
10
PINE
“PINE”, 0= x <= 8; 8 < y <= 10
F(x,y) “OAK”, 0= x <= 6; 0 <= y <= 4
4
“MAPLE”, 6 = x <= 8; 0 <= y <= 4
OAK
(0,0)
MAPLE
6
8
x
• Las operaciones sobre este modelo pueden ser local, focal y zonal.
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16. Representación de datos espaciales
Modelo del espacio
• Modelo basado en entidades, figuras u objetos.
• Este modelo considera entidades del mundo real: conjunto de atributos que
describen el objeto así como su geometría y relaciones.
Posición:
{(x1,y1), …, (xn,yn)}
Forma:
Densidad
Relaciones
Tamaño
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17. Representación de datos espaciales
Modelo del espacio
• Modelo basado en entidades, figuras u objetos.
• Objetos espaciales de 1 dimensión
Segmento
Polilínea y
monotónica
Polilínea y no
monotónica
Polilínea no simple
• Objetos espaciales de 2 dimensiones
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Polígono
simple
Polígono
convexo
Polígono
Polígono Polígono
monotónico no simple Con hoyo
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Región
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18. Representación de datos espaciales
Modelo de representación
• Datos Ráster
• Una celda contiene un valor que puede significar muchas cosas como ser
reflactancia de la luz de una parte del espectro, un color de una
fotografía, atributo temático de un tipo de vegetación, una altura, etc.
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19. Representación de datos espaciales
Modelo de representación
• Datos Ráster (Usos)
• Proximidad (distancia euclideana u otras como tiempo de viajero)
• Análisis de superficie (cualidades de superficies continuas tales como
elevación, contaminación, cálculo de pendiente).
• Dispersión (simulación de un derrame de petróleo, de la propagación de un
incendio)
• Camino de costo mínimo (a través de una superficie según una cierta
impedancia)
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20. Representación de datos espaciales
Modelo de representación
• Datos Vectoriales
• Representan la geometría de los elementos geográficos en forma precisa y
compacta, como un conjunto ordenado de coordenadas y atributos asociados
• Puntos y Multipuntos son dimensión cero. Una o más coordenadas x,y, más
atributos
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21. Representación de datos espaciales
Modelo de representación
• Datos Vectoriales
• Polígonos son dimensión dos.
Serie de segmentos que determinan un área.
• Otro tipo son las Anotaciones. Etiquetas descriptivas asociadas con
elementos para desplegar nombres y atributos.
Cuarei
m
Plaza
Libertad
18 de Julio
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22. Representación de datos espaciales
Modelo de representación
• Datos Vectoriales
• Envelope. Rectángulo mínimo que contienen a todas las componentes geométricas
de un elemento geográfico.
YMax
YMin
XMin
XMax
• Camino (Path). Secuencia de segmentos conectados que no se interceptan.
• Anillo (Ring). Camino que se cierra y que tiene un lado interno y externo no ambiguo.
Es un simple polígono.
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23. Representación de datos espaciales
Modelo de representación
• Comparación Ráster y Vectorial
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24. Representación de datos espaciales
Formatos
• Descripción y transferencia de datos raster y vectoriales.
•
•
•
•
•
•
DXF: Drawing Interchange Format (CAD/CAM)
DIGEST: Digital Geographic Information Exchange Standard (aplicaciones militares – DGIWG)
NTF: National Transfer Format (BSI)
SDTS: Spatial Data Transfer Standard (USGS)
EDIGéO: versión francesa de DIGEST pero para aplicaciones civiles (AFNOR)
SAIF: Spatial Archive and Interchange Format, estándar canadiense.
• Sólo para raster:
• TIFF: Tagged Image File Format
• CGM: Computer Geographic Metafile
• ASRP: Arc Standard Raster Product
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25. Agenda
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•
•
Conceptos
Arquitectura de un SDBMS
Arquitectura de tres niveles
Objetivo de un SBDMS
Representación de datos espaciales
• Modelo del espacio
• Modelo de representación
• Formatos
PostGreSQL + PostGIS
… y traducido al Español
Algunas Áreas de aplicación
Conclusiones
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26. PostgreSQL + PostGIS
PostGIS ofrece soporte espacial a la popular base de datos objetorelacional PostgreSQL.
Es posible importar y exportar datos mediante herramientas en línea
de comandos (shp2pgsql, pgsql2shp, ogr2ogr, dxf2postgis) o a través de
clientes SIG de escritorio o web.
¿Qué se necesita?
• Tener instalado PostgreSQL (http://www.postgresql.org/download/)
• Descargar e instalar el módulo de PostGIS (http://postgis.net/install)
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27. PostgreSQL + PostGIS
• Adopta el estándar para la definición de objetos espaciales del OpenGIS: Simple
Features Specification for SQL.
• El modelo conceptual de los objetos espaciales está formado por tres tablas:
GEOMETRY_COLUMN, FEATURE_TABLE, SPATIAL_REF_SYS.
.
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28. PostgreSQL + PostGIS
• ¿Qué contienen estas tablas?
• El nombre de la tabla donde se encuentra el elemento espacial
(F_TABLE_NAME)
• El nombre del atributo que define la geometría (F_GEOMETRY_COLUMN)
• Tipo de Geometría (TYPE): point, linestring, polygon, multipoint,
multilinestring, multipolygon, geometrycollection.
• Las coordenadas que definen el elemento espacial almacenadas en la
columna geométrica (GID) usando el estándar Well-known text (WKT)
• Sistema de referencia espacial (SRID)
• La dimensión espacial (COORD_DIMENSION)
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29. PostgreSQL + PostGIS
• El estándar para la implementación de objetos espaciales del OpenGIS
define tres categorías de funciones: (1) básicas, (2) consulta de relación
espacial y (3) análisis.
http://postgis.net/docs/manual-2.1/reference.html
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30. Agenda
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Conceptos
Arquitectura de un SDBMS
Arquitectura de tres niveles
Objetivo de un SBDMS
Representación de datos espaciales
• Modelo del espacio
• Modelo de representación
• Formatos
PostGreSQL + PostGIS
… y traducido al Español
Algunas Áreas de aplicación
Conclusiones
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31. … y traducido al Español
• BDR + Módulo con soporte de objetos geográficos = BDE
• Las BDR está compuesta de tablas o relaciones con registros (columnas y
filas).
• La relación se realiza por medio de las claves primarias y foráneas (clave
primaria del registro padre).
• Una clave primaria debe cumplir con la integridad de datos (valor único).
• Una clave foránea es el valor que la clave primaria del registro padre.
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32. … y traducido al Español
• Tomando en cuenta lo anterior, ejemplificaremos con postgis de
PostgreSQL.
• Se requiere agregar la ubicación geográfica de los árboles Pine, Oak y
Maple, utilizando una tabla llamada Bosques que contiene el atributo
Densidad.
Bosques
Tipo
Pine
7.4
Oak
3.0
Maple
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Densidad
4.8
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33. … y traducido al Español
• Se crea la tabla Bosques
CREATE TABLE bosques ( id int4, tipo varchar(50), densidad real );
• Se agrega columna que almacenará la localización de los árboles
SELECT AddGeometryColumn ( 'bosques', 'the_geom', 4326, 'POINT', 2);
• Se insertan las ubicaciones
INSERT INTO bosques (id, tipo, densidad, the_geom) VALUES (1, 'Pine', 7.4,
ST_GeomFromText('POINT(-0.1257 51.508)',4326));
INSERT INTO bosques (id, tipo, densidad, the_geom) VALUES (2, 'Oak', 3.0,
ST_GeomFromText('POINT(-81.233 42.983)',4326));
INSERT INTO bosques (id, tipo, densidad, the_geom) VALUES (3, 'Maple', .8,
ST_GeomFromText('POINT(27.91162491 -33.01529)',4326));
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34. … y traducido al Español
• Representación en base de datos espacial
bosques
tipo
Pine
7.4
Oak
3.0
Maple
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densidad
the_geom
4.8
Base de Datos Espaciales
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35. … y traducido al Español
• Consultando
• SELECT b.id, b.tipo, b.the_geom FROM bosques b;
id | tipo
|
the_geom
----+-----------------+---------------------------------------------------1 | Pine
| 0101000020E6100000BBB88D06F016C0BF1B2FDD2406C14940
2 | Oak
| 0101000020E6100000F4FDD478E94E54C0E7FBA9F1D27D4540
3 | Maple
| 0101000020E610000040AB064060E93B4059FAD005F58140C0
SELECT b.id, ST_AsText(b.the_geom), ST_AsEwkt(b.the_geom), ST_X(b.the_geom), ST_Y(b.the_geom)
FROM bosques b;
id |
st_astext
|
st_asewkt
| st_x
| st_y
----+------------------------------+----------------------------------------+-------------+----------1 | POINT(-0.1257 51.508)
| SRID=4326;POINT(-0.1257 51.508)
| -0.1257 | 51.508
2 | POINT(-81.233 42.983)
| SRID=4326;POINT(-81.233 42.983)
| -81.233 | 42.983
3 | POINT(27.91162491 -33.01529) | SRID=4326;POINT(27.91162491 -33.01529) | 27.91162491 | -33.01529
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36. … y traducido al Español
• Obtener la distancia asumiendo que el terreno es esférico
SELECT p1.tipo,p2.tipo,ST_Distance_Sphere(p1.the_geom,p2.the_geom)
FROM bosques as p1, bosques as p2
WHERE p1.id > p2.id;
tipo
| tipo
| st_distance_spheroid
-----------------+-----------------+---------------------Oak
| Pine
| 5892413.63776489
Maple
| Pine
| 9756842.65711931
Maple
| Oak
| 13884149.4140698
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37. Requieres mayor información ?
• Oracle con Oracle Spatial
http://www.oracle.com/technetwork/database-options/spatialandgraph/overview/index.html
• Postgresql con PostGis
http://postgis.refractions.net/
• Informix con Informix Spatial DataBlade
http://www-01.ibm.com/software/data/informix/spatial/index.html
• DB2 con DB2 Spatial Extender
http://www-03.ibm.com/software/products/us/en/db2spaext/
• Software Open Source Geo Espacial
http://live.osgeo.org/es/overview/postgis_overview.html
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38. Agenda
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Conceptos
Arquitectura de un SDBMS
Arquitectura de tres niveles
Objetivo de un SBDMS
Representación de datos espaciales
• Modelo del espacio
• Modelo de representación
• Formatos
PostGreSQL + PostGIS
… y traducido al Español
Algunas Áreas de aplicación
Conclusiones
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39. Algunas áreas de aplicación…
Medio Ambiente
Planeación
Transporte
Administración financiera
Seguridad
Portal ciudadano
Obras Públicas
Administración de
Infraestructura
Salud
Educación
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Topográfica / Raster
Catastro
Direcciones Geo-codificada
Ejes de Calles
Activos
Medio Ambiente
Transporte
Servicios Social / Salud
Educación
Delitos
Base de Datos Espaciales
Justicia
Planeación de Salud
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40. Agenda
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Conceptos
Arquitectura de un SDBMS
Arquitectura de tres niveles
Objetivo de un SBDMS
Representación de datos espaciales
• Modelo del espacio
• Modelo de representación
• Formatos
PostGreSQL + PostGIS
… y traducido al Español
Algunas Áreas de aplicación
Conclusiones
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41. Conclusiones
• Las BDE no solo sirven para modelar mapas, adicional se utilizan en una amplia
gamas de aplicaciones explotando los datos mediante sistemas de información
geográfica.
• Los sistemas de información geográfica nos apoyan a mostrar la información un
tanto gráfico de la extracción de datos espaciales.
• Son utilizados para la generación de capas en los mapas, un ejemplo es maps de
Google.
• La información contenida en BDE sirve para analizar e investigar redes e
interconexión en cualquier área de la vida cotidiana. Por ejemplo distribuir de
forma y ubicación precisa la instalación de repetidores de señal, realizando
consultas radiales de intersección y unión.
• Sólo basta tener una red imaginaria en nuestra mente para lograr que nuestros
datos espaciales puedan hacerse realidad, en este espacio llamado Vía Láctea.
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42. Referencias
• [1] R.H. Güting, An Introduction to Spatial Database Systems, VLDB
Journal 3, pp. 357-399, 1994.
• [2] Ph. Rigaux, M. Scholl, A. voisard. Spatial Databases: With
Application to GIS, Elsevier Science, pp. 24-25, 2002
• [3] Sh. Shekhar, S. Chawla; Spatial Databases: A Tour. Prentice Hall,
2003
• [4] Inegi, Información Geográfica en Bases de Datos Espaciales, 2008
• [5] Esri, GIS Mapping Software, http://www.esri.com/, 2013
• [6] Mariella Gutiérrez Valenzuela, El rol de las bases de datos
espaciales, 2013
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Base de Datos Espaciales
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