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Taller regional sobre Cartografía censal con miras a la ronda de censos 2010 en Latinoamérica

Taller regional sobre Cartografía censal con miras a la ronda de censos 2010 en Latinoamérica. Geoprocesos utilizando Sistemas de Información Geográfica. (… y un apéndice geoestadístico). Dr. Luis Carvacho Bart Instituto de Geografía Pontificia Universidad Católica de Chile.

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Taller regional sobre Cartografía censal con miras a la ronda de censos 2010 en Latinoamérica

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Presentation Transcript


  1. Taller regional sobre Cartografía censal con miras a la ronda de censos 2010 en Latinoamérica Geoprocesos utilizando Sistemas de Información Geográfica (… y un apéndice geoestadístico) Dr. Luis Carvacho Bart Instituto de Geografía Pontificia Universidad Católica de Chile

  2. Objetivo general e ideas clave Dar una visión sintética de la capacidad de un SIG para generar información nueva • El SIG es mucho más que un productor de mapas de alta calidad • El corazón de un SIG son los llamados Geoprocesos • Según el modelo de datos utilizado, las formas de realizar los geoprocesos cambian • ¿Cómo enfocar la información para procesarla con eficacia al momento de generar nuevas capas?

  3. Esquema • Procesos de análisis y síntesis vectorial (geoprocesos vectoriales) • Procesos de análisis y síntesis raster (geoprocesos raster) (¡y un apéndice geoestadístico!)

  4. Procesos de análisis y síntesis vectorial (geoprocesos vectoriales)

  5. 1. GEOPROCESOS INFORMACIÓN + HERRAMIENTAS = NUEVA INFORMACIÓN • 1.1. Funciones de superposición gráfica (“OVERLAY”) • Unión (“Union”) • Intersección (“Intersect”) • 1.2. Funciones de generalización • Disolución (“Dissolve”) • 1.3. Funciones de extracción • Recortar (“Clip”) • 1.4. Funciones de distancia • Corredores (“Buffers”)

  6. “Union” o unión • Realiza una unión geométrica de las capas de entrada. • El resultado es una nueva capa con todos los elementos de las capas de entrada y sus atributos. • Todas las capas de entrada deben contener polígonos. Funciones de superposición

  7. “Union” o unión 2 3 1 2 8 2 1 5 4 9 6 7 U = 1 12 13 3 4 11 10 14 16 15 1 -- -- Manuel Funciones de superposición 2 200 -- -- 1 2 200 Manuel 100 1 1 Manuel -- -- 2 200 4 -- -- Daniel

  8. “Union” o unión Áreas de afectación Predios área influencia U Unión de predios y áreas de afectación Funciones de superposición =

  9. “Union” o unión Predios área influencia Áreas de afectación U = Unión de predios y áreas de afectación Funciones de superposición

  10. “Intersect” o intersección • Realiza una intersección geométrica de las capas de entrada. • El resultado es una nueva capa que contiene solo los elementos o partes de elementos que intersectan todas las capas de entrada y sus atributos. • Las capas de entrada pueden ser de distinto tipo (puntos, líneas o polígonos); de modo que es posible realizar cualquier tipo de combinación. • Al combinar capas que poseen elementos con distinta geometría, la geometría de la capa de salida será por defecto la misma que la de la capa de entrada con menor dimensión. Funciones de superposición

  11. “Intersect” o intersección Entrada y salida poligonal Entrada y salida lineal Funciones de superposición Entrada y salida puntual

  12. “Intersect” o intersección Entrada lineal y poligonal / salida lineal Entrada puntual, lineal y poligonal / salida puntual Funciones de superposición

  13. “Intersect” o intersección Poblados Comunas U Intersección de comunas y poblados Funciones de superposición =

  14. “Intersect” o intersección Comunas Poblados U = Intersección de comunas y poblados Funciones de superposición

  15. “Intersect” o intersección Suelos Parcelas U Intersección de parcelas y suelos Funciones de superposición =

  16. “Intersect” o intersección Suelos Parcelas U = Intersección de suelosy parcelas Funciones de superposición

  17. “Dissolve” o disolución • Agrega elementos a partir de uno o varios atributos especificados, mediante la disolución de bordes. • El resultado es una nueva capa en la cual los elementos con el mismo valor o combinación de valores serán agregados en un solo elemento. Esta capa de salida contendrá solo el o los campos a partir de los cuales se realice la disolución. • Se puede realizar un “dissolve” a una capa de puntos, líneas o polígonos. Funciones de generalización

  18. “Dissolve” o disolución División comunal División provincial Funciones de generalización

  19. “Clip” • Extrae los elementos de la capa de entrada que intersecten los elementos de la capa de corte. • El resultado es una nueva capa con los elementos extraídos y todos sus atributos originales. • Los elementos a extraer pueden ser puntos, líneas o polígonos. Sin embargo el “clip” debe ser una capa de polígonos. Funciones de extracción

  20. “Clip” Red vial Santiago Límite Peñalolén Red vial Peñalolén Funciones de extracción

  21. “Buffer” o corredor (simple) Área cuyos puntos se encuentran a una distancia menor o igual a aquella que se especifique respecto a otro elemento. • “Buffer” o corredor • El resultado es la creación de nuevos objetos poligonales que rodean a los objetos sobre los que se realiza el análisis. • Es posible construir corredores a partir de elementos con cualquier tipo de geometría (puntos, líneas y polígonos). • Es posible realizar un “dissolve”para remover polígonos sobrepuestos. Funciones de distancia

  22. “Buffer” o corredor (simple) Estaciones de metro Áreas a 1000 m Buffer a 1000 m Funciones de distancia Estaciones de metro sobrepuestas a corredor

  23. “Multiple Ring Buffer” o corredor múltiple Funciones de distancia

  24. “Multiple Ring Buffer” o corredor múltiple Río Áreas a 1000, 2000 y 3000 m Buffer a 1000, 2000 y 3000 m Funciones de distancia Río sobrepuesto a corredores

  25. 2. MODELADO CARTOGRÁFICO • Técnicas de tratamiento de las características espaciales y temáticas de los datos geográficos para crear nuevos objetos, cada uno con sus propias características geométricas, topológicas y temáticas que resultan de las que tenían los objetos que les dieron origen. • Estas técnicas se aplican sobre dos o más coberturas o capas de información para generar una nueva que se agrega a las ya existentes en la base de datos. • A través del modelado cartográfico se pueden aprovechar todas las potencialidades de manejo y procesamiento de información que permiten los SIG como programa. No obstante, su utilidad adquiere sentido en la medida que colaboran en la solución de problemas espaciales.

  26. Problema: • El Intendente de la VI Región desea saber qué poblados de su región están siendo afectados por una serie de industrias con efectos nocivos para la salud de las personas. Asimismo, el Intendente requiere saber a qué comunas pertenecen estos poblados, y la cantidad de población que se encuentra afectada. • Criterios entregados: • El Intendente, asesorado por un equipo de expertos, ha señalado que el área de influencia de los efectos de estas industrias corresponde a 8 km. Modelado cartográfico • Información base disponible: • “Shapefile” con los límites comunales, el cual tiene como atributos: el nombre de la comuna, el de la provincia a la cual pertenece y región. • “Shapefile” con los poblados de la región, el cual tiene como atributos: el tipo de poblado al que corresponde y el número de personas que lo habita. • “Shapefile” con las industrias nocivas en estudio.

  27. Poblados Industrias Comunas Modelado cartográfico

  28. Poblados Intersección Poblados_comunas_Intersect Comunas Selección por localización Modelado cartográfico Industrias Buffer Industrias_Buffer Poblados localizados en el área de influencia

  29. Poblados Intersección Poblados_comunas_Intersect Comunas Modelado cartográfico

  30. Industrias Buffer Industrias_Buffer Modelado cartográfico

  31. Poblados_comunas_Intersect Poblados localizados en el área de influencia Selección por localización Industrias_Buffer Modelado cartográfico

  32. Procesos de análisis y síntesis raster (geoprocesos raster)

  33. Celda INTRODUCCIÓN • En el modelo raster el mundo real se representa por medio de celdas. • El proceso de creación de un raster se puede comprender imaginando lo que ocurriría al superponer una malla regular sobre el área de estudio; el espacio queda estructurado como una matriz compuesta de un número determinado de filas y columnas. Habitualmente cada variable se representa en una capa o cobertura distinta, teniéndose tantas capas como variables se quieran medir. • El espacio o área enmarcada en cada celda de la matriz espacial constituye la unidad de observación para la cual se recoge en distintas capas la información relativa al componente temático.

  34. TRABAJO CON CAPAS RASTER EN ARCGIS • En ArcGIS el trabajo con capas raster se realiza a través de la extensión “Spatial Analyst”. • Las herramientas de “Spatial Analyst” están destinadas principalmente para trabajar con datos temáticos. Todas estas herramientas procesan la primera banda de cualquier raster. • Terminología propia de ArcGIS: • - Zona; • - Región; • - NoData; • - Tabla de atributos (VAT, Value Attribute Table).

  35. Zona con valor 1 Zona con valor 2 Zona con valor 3 Zona con valor 4 Zona con valor 5 ZONAS • Dos o más celdas con el mismo valor pertenecen a la misma zona. Una zona puede estar formada por celdas conectadas, desconectadas, o ambas. • Las zonas cuyas celdas están conectadas generalmente representan elementos únicos en un área, como una construcción, un lago o un camino. • Entidades compuestas, como tipos de suelos de una comuna o tipos de usos del suelo de una región, son representadas mejor por zonas constituidas a partir de varios grupos de celdas desconectados. • Cada celda de un raster pertenece a una zona. Algunos raster contienen sólo unas pocas zonas, mientras que otros contienen muchas.

  36. Zona con valor 1 Zona con valor 2 Zona con valor 3 Zona con valor 4 Zona con valor 5 REGIONES • Cada grupo de celdas conectadas de una zona es considerado una región. • Una zona que consiste en un único grupo de celdas conectadas tiene una sola región. Una zona puede estar compuesta por tantas regiones como sea necesario para representar un elemento. 1 región 2 regiones 3 regiones • El número de celdas que constituyen una región no tiene límites.

  37. Zona con valor 1 Zona con valor 2 Zona con valor 3 Zona con valor 4 Zona con valor 5 NoData NODATA • Cada celda en un raster posee un valor; sin embargo cuando no se dispone de información suficiente para ella, puede ser asignada como NoData o valor nulo. • NoData no es lo mismo que 0; este último es un valor válido. • El valor NoData es tratado de forma distinta a cualquier otro valor por todas las operaciones y funciones.

  38. LA TABLA DE ATRIBUTOS ASOCIADA (VAT) • Los raster que describen fenómenos discretos, y que por tanto poseen valores enteros, usualmente tienen una tabla de atributos asociada (VAT, Value Attribute Table). • Al generar este tipo de tablas se crean por defecto 3 campos: OID, VALUE y COUNT. Estos campos son obligatorios y su contenido no se puede editar. Identificador asignado por el sistema a cada registro Almacena el número total de celdas que pertenecen a cada zona Almacena el valor asignado a cada zona Campos opcionales El valor NoData no es incluido en la tabla de atributos asociada. • Un número esencialmente ilimitado de campos opcionales pueden ser incorporados en esta tabla para representar otros atributos de cada zona. • Estas tablas se trabajan de forma similar a las típicas (se pueden ver en ArcCatalog, editar en ArcMap, realizar “join” para añadirles campos).

  39. TIPOS DE CAPAS RASTER SOPORTADAS POR ARCGIS • ArcGIS permite trabajar con una gran variedad de capas raster, a continuación se detallan algunos formatos: Formato nativo de ESRI para el almacenamiento de datos raster. • ESRI GRID • Idrisi Raster Format (.RST) • Intergraph Raster File (.CIT o .COT) • JPEG (.JPG) • PCI Geomatica (.PIX) • Tagged Image File Format (.TIF) • Windows Bitmap (.BMP)

  40. ESRI GRID Tipos de grids: • Enteros (Integer) → Datos discretos • → Poseen tabla de atributos • Decimales (Floating point) → Datos continuos • → No poseen tabla de atributos Forma de almacenamiento: Un grid es almacenado como un directorio (carpeta) separado, donde se guardan las tablas y archivos asociados que contienen información específica acerca de él. • Entre los archivos que se pueden encontrar en la carpeta de un gridestán: • BND: almacena los límites del grid. • HDR: almacena información específica acerca de las características del grid, como por ejemplo el tamaño de la celda. • STA: contiene estadísticas del grid. • VAT: almacena los atributos asociados a las zonas del grid. (Existe solo en caso de datos discretos) • w001001.adf: almacena los datos de las celdas. • w001001x.adf: índice que acompaña al archivo anterior.

  41. ALGUNAS OPERACIONES SIMPLES: RECLASIFICACIONES • ¿Qué es? • Proceso mediante el cual se clasifica o reclasifica los valores originales de las celdas en nuevas categorías de valores enteros. • ¿Por qué reclasificar? • Para reemplazar valores basándose en nueva información. • Para agrupar ciertos valores. • Para reclasificar valores en una escala común. • Para asignar ciertos valores como NoData.

  42. ALGUNAS OPERACIONES SIMPLES: RECLASIFICACIONES • ¿Cómo funciona?

  43. CONSULTAS - INTRODUCCIÓN • Consultas a la base de datos: • ¿Qué lugares tienen un uso del suelo agrícola? • ¿Qué celdas tienen una altitud mayor a 2.000 msnm y como cobertura del suelo bosque nativo? • ¿Cuál es la pendiente media de cada comuna? • Geoprocesos: • ¿Dónde se dan las condiciones adecuadas para la construcción de un aeropuerto? • - ¿Qué celdas cumplen con los requisitos mínimos para la instalación de un relleno sanitario? Álgebra de mapas INFORMACIÓN + HERRAMIENTAS = NUEVA INFORMACIÓN

  44. ÁLGEBRA DE MAPAS 1. ¿Qué es? • La principal capacidad de los SIG radica en la obtención de nuevas capas de información a partir de otras preexistentes. Para ello, en el ámbito del trabajo con capas raster, se dispone de un conjunto de herramientas de cálculo a partir de matrices de datos que reciben el nombre genérico de Álgebra de Mapas. • El Álgebra de Mapas incluye un amplio conjunto de operadores y funciones que se ejecutan sobre una o varias capas raster de entrada para producir una nueva capa de salida. • Cada capa raster es una matriz de números y la operación se realiza para todos los números de esta matriz, por tanto para todas las celdas de la capa raster.

  45. ÁLGEBRA DE MAPAS 2. ¿Cómo funciona? • Se considera la misma celda en las distintas capas de entrada, es decir, las celdas que se encuentran en la misma posición (tienen la misma fila y columna). Esto genera un conjunto de valores temáticos sobre los cuales se puede realizar una serie de operaciones. • En el Álgebra de Mapas se define una ecuación que relaciona la nueva variable temática (a graficar en la capa de salida) en función de las variables temáticas de las capas de entrada. • Estas expresiones algebraicas se calculan para cada una de las celdas en función de los valores que tienen en las capas de entrada.

  46. ÁLGEBRA DE MAPAS 3. Ejemplo de su funcionamiento Área de expansión industrial Área de protección ambiental ÁREA AMENAZADA + = A menudo es necesaria la manipulación de múltiples capas de datos para conseguir el objetivo de la operación de superposición. Esto se hace mediante un proceso por pasos, en el que dos capas de entrada se combinan para formar una capa intermedia, la cual se combina entonces con una tercera capa para formar otra capa intermedia, y así hasta que se consiga la capa resultante deseada.

  47. ÁLGEBRA DE MAPAS 4. Tipos de operadores Suma (+) Resta (-) • Aritméticos Tienen su origen en cálculos numéricos Mutiplicación (*) División (/) AND (&) OR (|) Tienen su origen en cálculos lógicos • Booleanos XOR (!) NOT (^) = (==) > < • Relacionales Tienen su origen en relaciones condicionales <> >= <=

  48. ÁLGEBRA DE MAPAS 4.1. Operadores aritméticos • Cálculo de la precipitación media a partir de los datos de 1970 y 2000. Capa 1 Capa 2 Precipitación en 1970 Precipitación en 2000 (Capa 1 + Capa 2) / 2 PRECIPITACIÓN MEDIA

  49. ÁLGEBRA DE MAPAS 4.2. Operadores booleanos • Las operaciones booleanas consisten en probar dos suposiciones mediante un operador lógico. • La prueba de estas dos suposiciones puede resultar verdadera (1) o falsa (0). • Por lo tanto, como resultado de cualquier operación booleana se obtendrá una nueva capa solo con valores 0 y 1. • Ejemplo: ¿Dónde hay cursos de agua y hay zonas planas? CURSOS DE AGUA ZONAS PLANAS Y 100 100 100 100 Evaluación celda a celda de la operación lógica. Dado que cada cobertura tiene 10.000 celdas, se realizarán 10.000 comparaciones (operaciones lógicas).

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