diseño gps

1. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS DE
INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
OCTUBRE DE 2003.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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

7. • 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

8. • 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

9. • 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

10. • 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

11. ¿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

12. 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.

13. 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.

14. • 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)

16. 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.

17. 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.

18. Análisis Espacial
Consultas de información
Sobreposición de información
Proceso de análisis

19. 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”.

20. • 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:

21. 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”.

22. 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

23. U = f( a,b,c,...,n)
Funciones analíticas de un SIG

24. Aplicación de operadores booleanos (Palacio, 1992)

26. 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.

27. 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

28. 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

29. 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…”

30. 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.

31. 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

32. Paso 4: Realizar el análisis
• En este paso, se necesitan
identificar las
herramientas de análisis
que se utilizaran para
construir el modelo
cartográfico

33. 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.

34. 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)

36. Funciones generales de un SIG (Aronoff, 1991)