Modelos de datos geoespaciales

Introducción a la Tecnología de Información Geográfica (IMSD1020)

Dr. Francisco Zambrano

2025-03-24

Contenidos

1. ¿Qué hemos visto?
2. Conceptos del espacio
3. Modelos de datos geoespaciales
4. Tipos de modelos de datos geoespaciales
5. Atributos

¿Qué hemos visto?

¿Qué son los SIG?

.center[Es un sistema basado en computador para ayudar a la recolección, mantención, almacenamiento, análisis, salida y distribución de
información y datos espaciales y no-espaciales]

1.- Recolección: a la habilidad del SIG de tomar diferentes tipos de información.
2.- Mantención: capacidad de mantener los datos recolectados actualizaods.
3.- Almacenamiento: la estructura de codificación de la información que es guardada en forma digital en el computador.
4.- Análisis: proceso de transformar los datos a información.
5.- Salida: se refiere a los mapas, reportes y estadísticas.
6.- Distribución: intercambio de datos espaciales y no-espaciales.

¿Los componentes del SIG?

1. Hardware: ej: computador, celular

2. Software: ej: QGIS

3. Datos: con lo que se trabaja en los SIG, ej: datos censales

4. Métodos: funciones algorítmos matemáticos

5. Personas: todo aquel que usa un SIG

6. Red: tanto la internet como la forma colaborativa de trabajar en forma de red

2. Conceptos del espacio

Conceptos Fundamentales de Análisis Espacial

1.- Espacio

2.- Localización

3.- Distancia

Espacio

El espacio se puede medir en términos absolutos, relativos y cognitivos

Espacio absoluto

• Se puede pensar como un espacio matemático

• Implica la precisa medición de la ubicación (x,y,z)

Espacio

El espacio se puede medir en términos absolutos, relativos y cognitivos

Espacio relativo

• Espacio topológico

• Se preocupa de la conección entre lugares

Espacio

El espacio se puede medir en términos absolutos, relativos y cognitivos

Espacio cognitivo: refleja las creencias, experiencias y percepciones de las personas sobre los lugares.

Localización

La ubicación/localización se puede medir en términos absolutos, relativos, cognitivos y nominales

Absolutos: Latitud/Longitud

Relativos: sitio y situación

Cognitivos: nombre del lugar

Nominal: ¿Dónde estabas tú cuando….?

Localización

Absoluta

se considera un descriptor inequívoco de la ubicación, típicamente expresado como una coordenada, como la latitud y la longitud.

Localización

Relativa: se puede medir usando sitio y situación

Sitio:

Atributo físico de un lugar

Ejemplo: terreno, suelo, vegetación, fuente de agua, entorno construido, etc

Situación

ubicación de un lugar en relación con otros lugares y actividades humanas

Ejemplo: a 50km de Santiago, cerca de una materia prima (cobre), lejos de oportunidades laborales

Localización

Cognitiva: se refiere a las imágenes cognitivas personales de lugares y regiones compiladas a partir de conocimientos, experiencias e impresiones personales.

Localización

Nominal: Una ubicación nominal es una ubicación en la que se recuerda haber estado cuando se enteró de un evento que tuvo lugar en una ubicación diferente.

Es importante tener en cuenta que los sistemas de medición que representan la ubicación, por ejemplo, absoluto, relativo, nominal, son sistemas culturales que están integrados en diferentes culturas y cosmovisiones y se pueden inscribir en los lugares.

Distancia

se puede definir en términos absolutos, relativos y cognitivos

Absoluto: es una unidad de medida física, por ejemplo, el número de kilometros entre el centro de la ciudad de Santiago y Rancagua.

Relativa: se calcula midiendo la distancia, utilizando métricas como tiempo, esfuerzo o costo. Ej. Cuanta bencina se gasta.

Cognitiva: se refiere a la percepción individual de cuán lejos son las cosas

Primera ley de la geografía

“Todo está relacionado con todo lo demás, pero las cosas cercanas están más relacionadas entre sí”

• Waldo Tobler (profesor emérito de la Universidad de California en Santa Bárbara, Departamento de geografía)

3. Modelos de datos geoespaciales

¿Qué son?

• medios formales de representar información espacialmente referenciada.

• vista simplificada de entidades físicas

• una conceptualización de la realidad

Componentes

Compuestos de dos partes

Objeto

Atributo

Ejemplo 1

Ejemplo 2

Tipos de Fenómenos Espaciales

1.- Discretos

2.- Continuos

Fenómenos Espaciales Discretos

Discreto:

• individualmente distinguibles

• No existe entre observaciones

Ejemplos:

rios,lagos

caminos

Fenómenos Espaciales Continuos

Continuos:

• Existe entre observaciones

• Representa datos de naturaleza continua

Ejemplos:

temperatura

elevación

Fenómenos espaciales continuos

Organización (capas)

Típicamente, el fenómeno espacial se organiza en modelos de datos geoespaciales separados por tema.

Organización (capas)

Organización (capas)

Organización (capas)

4. Tipos de modelos de datos espaciales

Tipos de modelos de datos espaciales

• Dos modelos de datos espaciales

• Vectorial

• Raster

Datos Vectorial

• Define objetos discretos

  • Ej. hidrante, caminos, rios,

• Hay tres tipos de datos vectorial

  • Punto

  • Linea

  • Polígono

• están compuestos de coordenadas y atributos.

Datos Vectorial

• Punto

  • usa un par de coordenadas para definir la ubicación

  • se consiera que no tiene dimensión (puede tener dimensión real, pero para el propóstio del SIG se considera dimención cero)

  • la información de atributos se adjuna al punto

  • Ej. postes de luz, estación agroclimática, ubicación de un crimen

Datos Vectorial

• Punto

Datos Vectorial

• Linea

  • se define por un conjunto ordenado de coordenadas.

  • cada linea (y curva) están formadas de múltiples segmentos de linea

  • Ocasionalemnte, lineas curvas se representan matemáticamente

  • el punto de partida de una linea es un nodo

  • puntos intermedios de la linea son vertices

  • los atributos pueden estar adjuntos a toda la linea, un nodo o vertice.

  • Ej: caminos, tuberias, linea eléctrica

Datos vectoriales

Red de drenaje representada por lineas

Datos Vectorial

• Polígono

  • formado por un grupo de lineas conectadas

  • polígonos deben ser cerrados. El punto de partida y de término debe ser el mismo.

  • los polígonos tienen una región interior

  • información de atributos se adjunta al polígono

  • Ej. lagos, ciudad, límites administrativos

Datos Vectorial

• Polígono

Modelos de datos espaciales

• Dos modelos de datos espaciales

  • Vectorial

  • Raster

Datos Raster

• Representa objetos continuos Ej. temperatura, elevación

• conjunto regular de celdas (matriz) en un patrón cuadrículado

• objetos del mundo real son representados por valores en las celdas

Datos Raster

Datos Raster

Datos Raster

Datos Raster

Datos Raster

Resolución datos Raster

• El tamaño de la celda (pixel) corresponde a la resolución

• hay una compensación entre la resolución y el tamaño del archivo raster

• la coordenada de la celda corresponde al punto central del pixel

• la coordenada aplica al área total de la celda

Resolución datos Raster

• Cada celda raster representa una determinada área y el valor asignado representa toda esta área.

• el valor de la celda raster representa el valor promedio, más común, o el único valor cubierto por la celda.

Resolución datos Raster

Resolución datos Raster

Datos Raster

Datos Raster

Ejemplo: uso de suelo (landcover)

Zambrano et al. (2016)

Raster vs Vectorial

Raster

• buenos para cambios frecuentes

• modelo de datos simple

• fáciles superposiciones

• mejores para imágenes digitales

Vectorial

• almacenamiento de datos compacto

• ideal para representaciones lineales y de redes

• seres humanos más familiarizados con datos vectoriales

• puede contener topología

5. Atributos

Atributos

Atributos

• Registrar características no espaciales que describen entidades espaciales

• Dispuestos en tablas :

  • Fila: entidad

  • Columna: atributo

• se puede almacenar como un formato de archivo plano, o en un sistema de gestión de base de datos (SGBD).

Atributos

Categorias de atributos

• Nominal

• Ordinal

• Intervalo

• Razón

Categorias de atributos

• Nominal

  • Entrega información descriptiva Ej. color, nombre de ciudad, tipo de planta

  • no implica ningún orden

  • Tambien pueden ser imágenes, sonidos o peliculas

Categorias de atributos

• Ordinal

  • implican un ranking u orden basado en sus valores.

  • los valores pueden ser texto descriptivo o numérico

    • Ej. alto/mediano/bajo o 1/50/100

  • especifiqua solo rango, y no escala

    • Ej. alto/50 es mayor que bajo/1 pero no sabemos por cuanto

Categorias de atributos

• Intervalo

  • orden de rango y magnitud está implícito

  • No tiene un cero natural

    • Usa un cero arbitrario

  • Usa atributos númericos

    • Ej: 30° C son 10°C mayor que 20°C

  • suma y resta aplica pero no multiplicación ya que los valores son absolutos de un cero arbitrario.

Categorias de atributos

• Razón

  • orden de rango y magnitud está implícito

  • Tiene un cero natural

  • Usa atributos númericos

    • Ej: 50 km/hr es dos veces más rápido que 25 km/hr

  • suma, resta, división y multiplicación tiene sentido, ya que los valores son absolutos de un cero natural

Categorias de atributos

Identficar columnas como:
- Nominal
- Ordinal
- Intervalo/Razón

Tipos de datos de atributos

• los datos de atributos son guardados en la memoria

• el tipo de dato del atributo necesita ser definido para un eficiente uso de la memoria y determinación de la aplicabilidad operativa

• hay cuatro tipos comunes de datos

  1. entero

  2. flotante/real

  3. texto/caracter

  4. fecha

Tipos de datos de atributos

1.- Entero

• Sin punto decimal

• se puede usar para cálculos matemáticos

  • sin embargo el resultado de una fracción será redondeado

• Ejemplos:

  • 1
  • 2458
  • -54

Tipos de datos de atributos

2.- Flotante/real

• Número decimal

• se puede usar para cálculos matemáticos

• Ejemplos:

  • 1,4532

  • 254783,1

  • -845,157

Tipos de datos de atributos

3.- texto/caracter

• no se puede usar para cálculos matemáticos

• el texto puede ser manipulado, ej. para encontrar subcadenas o para cortar cadenas.

• Ej.

  • “A”

  • “SIG”

  • “Avenida Bernardo O’Higgins 2345”

Tipos de datos de atributos

4- fecha

• guarda fechas

• no se puede usar para cálculos matemáticos

• sin embargo, se puede usar para calcular el periodo de tiempo entre dos fechas

• Ej.

  • 12-12-1980

  • 12 de diciembre 1980

  • 12/12/80

6. Consideraciones con datos vectoriales

Inclusiones en polígonos y generalización de límites.

Topología

La topología expresa las relaciones espaciales entre entidades vectoriales adyacentes o conectadas (puntos, polilíneas y polígonos) en un SIG.

Los datos topológicos o basados en topología son útiles para detectar y corregir errores de digitalización.

La topología es necesaria para realizar algunos tipos de análisis espacial, como el análisis de redes.

Topología

Topología

Topología

Tipos de formatos de archvios en SIG

Datos Vectoriales

• ESRI Shapefile : formado por una serie de archivos con el mismo nombre pero diferente extensión.
  shp: es el archivo principal que almacena la geometría de la entidad; necesario.
  .shx: es el archivo de índice que almacena el índice de la geometría de la entidad; necesario.
  *.dbf: es la tabla dBASE que almacena la información de atributos de las entidades; necesaria.

Entre la geometría y los atributos existe una relación de uno a uno, basada en el número de registro. Los registros de atributo del archivo dBase deben estar en el mismo orden que registros del archivo principal.

Tipos de formatos de archvios en SIG

Datos Raster

GeoTIFF: es un estándar de metadatos de dominio público que permite incrustar información de georreferenciación en un archivo TIFF.

TIFF (Tagged Image File Format) es un formato de archivo informático para almacenar imágenes de mapa de bits.

La posible información adicional incluye proyección de mapas, sistemas de coordenadas, elipsoides, datos de referencia y todo lo demás necesario para establecer la referencia espacial exacta para el archivo.

Tipos de formatos de archvios en SIG

Vectorial y raster

El estándar de codificación GeoPackage describe un conjunto de convenciones para almacenar lo siguiente dentro de una base de datos SQLite:

• características vectoriales
• conjuntos de matrices de mosaicos de imágenes y mapas ráster a varias escalas
• atributos (datos no espaciales)
• extensiones