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

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

Geoprocesos utilizando Sistemas de Información

Geográfica

Geoprocesos utilizando Sistemas de Información

Geográfica

(… y un apéndice geoestadístico)(… y un apéndice geoestadístico)

Dr. Luis Carvacho BartInstituto de Geografía

Pontificia Universidad Católica de Chile

Dr. Luis Carvacho BartInstituto de Geografía

Pontificia Universidad Católica de Chile

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?

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?

Esquema

• Procesos de análisis y síntesis vectorial (geoprocesos vectoriales)

• Procesos de análisis y síntesis raster (geoprocesos raster)

• Procesos de análisis y síntesis vectorial (geoprocesos vectoriales)

• Procesos de análisis y síntesis raster (geoprocesos raster)

(¡y un apéndice geoestadístico!)(¡y un apéndice geoestadístico!)

Procesos de análisis y síntesis vectorial

(geoprocesos vectoriales)

Procesos de análisis y síntesis vectorial

(geoprocesos vectoriales)

INFORMACIÓNINFORMACIÓN ++ HERRAMIENTASHERRAMIENTAS == NUEVA INFORMACIÓNNUEVA INFORMACIÓN

1.1. Funciones de superposición gráfica (“OVERLAY”)

• Unión (“Union”)

• Intersección (“Intersect”)

1.1. Funciones de superposición gráfica (“OVERLAY”)

• Unión (“Union”)

• Intersección (“Intersect”)

1.2. Funciones de generalización

• Disolución (“Dissolve”)

1.2. Funciones de generalización

• Disolución (“Dissolve”)

1.3. Funciones de extracción

• Recortar (“Clip”)

1.3. Funciones de extracción

• Recortar (“Clip”)

1.4. Funciones de distancia

• Corredores (“Buffers”)

1.4. Funciones de distancia

• Corredores (“Buffers”)

1. GEOPROCESOS 1. GEOPROCESOS

“Union” o unión“Union” o uniónFu

ncio

nes d

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up

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osic

ión

Fu

ncio

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up

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ión

• Realiza una unión geométrica de las capas de entrada.• 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.• 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.• Todas las capas de entrada deben contener polígonos.

C_ID A_ID A_ATRIB B_ID B_ATRIB

1

2

…

5

6

…

15

16

B_ID B_ATRIB

1 100

2 200


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11 22

33 44

B_ID B_ATRIB

1 100

2 200

22

11

14141515

1616

55 88

1010 1111

66 77

1212 1313

1122

33

44 99

UU ==

C_ID A_ID A_ATRIB B_ID B_ATRIB

1

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…

5

6

…

15

16

11 ManuelManuel --------

---- ---- 22 200200

ManuelManuel

ManuelManuel

11

11

22 200200

11 100100

---- ----

---- ----44 DanielDaniel22 200200

A_ID A_ATRIB

1 Manuel

2 Andrés

3 José

4 Daniel

A_ID A_ATRIB

1 Manuel

2 Andrés

3 José

4 Daniel

Predios área influencia Áreas de afectación

Unión de predios y áreas de afectación


ncio

nes d

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==

Predios área influencia Predios área influencia

Áreas de afectaciónÁreas de afectación

Unión de predios y áreas de afectaciónUnión de predios y áreas de afectación


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==

“Intersect” o intersección“Intersect” o intersección

• Realiza una intersección geométrica de las capas de entrada.• 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.

• 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.

• Las capas de entrada pueden ser de distinto tipo (puntos, líneas o polígonos); de modo que es posible realizar cualquier tipo de combinación.

Fu

ncio

nes d

e s

up

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osic

ión

Fu

ncio

nes d

e s

up

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osic

ión

• 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.

• 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.

Entrada y salida poligonalEntrada y salida poligonal

Fu

ncio

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up

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osic

ión

Fu

ncio

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Entrada y salida linealEntrada y salida lineal

Entrada y salida puntualEntrada y salida puntual

Entrada lineal y poligonal / salida linealEntrada lineal y poligonal / salida lineal

Entrada puntual, lineal y poligonal / salida puntual

Entrada puntual, lineal y poligonal / salida puntual

Fu

ncio

nes d

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up

erp

osic

ión

Fu

ncio

nes d

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Comunas

Poblados

Intersección de comunas y poblados

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ComunasComunas

PobladosPoblados

Intersección de comunas y pobladosIntersección de comunas y poblados

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UU

==

Parcelas

Intersección de parcelas y suelos

Suelos

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==

ParcelasParcelas

SuelosSuelos

Intersección de suelos y parcelasIntersección de suelos y parcelas

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==

“Dissolve” o disolución“Dissolve” o disoluciónFu

ncio

nes d

e g

en

era

liza

ció

nFu

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en

era

liza

ció

n

• Agrega elementos a partir de uno o varios atributos especificados, mediante la disolución de bordes.• 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.

• 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.• Se puede realizar un “dissolve” a una capa de puntos, líneas o polígonos.

“Dissolve” o disolución“Dissolve” o disolución

División comunalDivisión comunal

División provincialDivisión provincial

Fu

ncio

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en

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liza

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“Clip”“Clip”Fu

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acció

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e e

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n

• Extrae los elementos de la capa de entrada que intersecten los elementos de la capa de corte.

• 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.

• 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.

• Los elementos a extraer pueden ser puntos, líneas o polígonos. Sin embargo el “clip” debe ser una capa de polígonos.

Límite Peñalolén

Red vial Peñalolén

“Clip”“Clip”Fu

ncio

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Red vial Santiago

Fu

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• “Buffer” o corredor • “Buffer” o corredor Área cuyos puntos se encuentran a una distancia menor o igual a aquella que se especifique respecto a otro elemento.

Área cuyos puntos se encuentran a una distancia menor o igual a aquella que se especifique respecto a otro elemento.

• Es posible construir corredores a partir de elementos con cualquier tipo de geometría (puntos, líneas y polígonos).• Es posible construir corredores a partir de elementos con cualquier tipo de geometría (puntos, líneas y polígonos).

• El resultado es la creación de nuevos objetos poligonales que rodean a los objetos sobre los que se realiza el análisis. • El resultado es la creación de nuevos objetos poligonales que rodean a los objetos sobre los que se realiza el análisis.

“Buffer” o corredor (simple)“Buffer” o corredor (simple)

• Es posible realizar un “dissolve”para remover polígonos sobrepuestos. • Es posible realizar un “dissolve”para remover polígonos sobrepuestos.

Estaciones de metroEstaciones de metro

Áreas a 1000 mÁreas a 1000 m

“Buffer” o corredor (simple)“Buffer” o corredor (simple)Fu

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Buffer a 1000 mBuffer a 1000 m

Estaciones de metro sobrepuestas a corredor

Estaciones de metro sobrepuestas a corredor

“Multiple Ring Buffer” o corredor múltiple“Multiple Ring Buffer” o corredor múltipleFu

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“Multiple Ring Buffer” o corredor múltiple“Multiple Ring Buffer” o corredor múltiple

RíoRío

Áreas a 1000, 2000 y 3000 mÁreas a 1000, 2000 y 3000 m

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ncio

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Fu

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Río sobrepuesto a corredoresRío sobrepuesto a corredores

Buffer a 1000, 2000 y 3000 mBuffer a 1000, 2000 y 3000 m

2. MODELADO CARTOGRÁFICO 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

Mod

ela

do c

art

og

ráfi

co

Mod

ela

do c

art

og

ráfi

co

• 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.

• 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.

• Información base disponible:

a)“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.

b)“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.

c)“Shapefile” con las industrias nocivas en estudio.


a)“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.

b)“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.

c)“Shapefile” con las industrias nocivas en estudio.

Mod

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PobladosPoblados

IndustriasIndustrias ComunasComunas

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Poblados

Poblados

Industrias

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Comunas

Intersección

Intersección

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BufferBuffer Industrias_Buffer

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Selección por

localización

Selección por

localización

Poblados localizados en

el área de influencia



Mod

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Poblados

Poblados

Comunas

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Intersección

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Industrias_Buffer

Industrias_Buffer

Selección por

localización

Selección por

localización





Procesos de análisis y síntesis raster

(geoprocesos raster)

Procesos de análisis y síntesis raster

(geoprocesos raster)

• 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.

• 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.

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

• En el modelo raster el mundo real se representa por medio de celdas. • En el modelo raster el mundo real se representa por medio de celdas.

• 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.

• 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.

Habitualmente cada variable se representa en una capa o cobertura distinta, teniéndose tantas capas como variables se quieran medir.

Habitualmente cada variable se representa en una capa o cobertura distinta, teniéndose tantas capas como variables se quieran medir.

Celda

• En ArcGIS el trabajo con capas raster se realiza a través de la extensión “Spatial Analyst”. • En ArcGIS el trabajo con capas raster se realiza a través de la extensión “Spatial Analyst”.

TRABAJO CON CAPAS RASTER EN ARCGISTRABAJO CON CAPAS RASTER EN ARCGIS

• Terminología propia de ArcGIS:

- Zona;

- Región;

- NoData;

- Tabla de atributos (VAT, Value Attribute Table).

• Terminología propia de ArcGIS:

- Zona;

- Región;

- NoData;

- Tabla de atributos (VAT, Value Attribute Table).

• Las herramientas de “Spatial Analyst” están destinadas principalmente para trabajar con datos temáticos. Todas estas herramientas procesan la primera banda de cualquier raster.

• Las herramientas de “Spatial Analyst” están destinadas principalmente para trabajar con datos temáticos. Todas estas herramientas procesan la primera banda de cualquier raster.

• Dos o más celdas con el mismo valor pertenecen a la misma zona. Una zona puede estar formada por celdas conectadas, desconectadas, o ambas.

• Dos o más celdas con el mismo valor pertenecen a la misma zona. Una zona puede estar formada por celdas conectadas, desconectadas, o ambas.

ZONASZONAS

• Las zonas cuyas celdas están conectadas generalmente representan elementos únicos en un área, como una construcción, un lago o un camino.

• Las zonas cuyas celdas están conectadas generalmente representan elementos únicos en un área, como una construcción, un lago o un camino.

• Cada celda de un raster pertenece a una zona. Algunos raster contienen sólo unas pocas zonas, mientras que otros contienen muchas.

• Cada celda de un raster pertenece a una zona. Algunos raster contienen sólo unas pocas zonas, mientras que otros contienen muchas.

Zona con valor 1

Zona con valor 2

Zona con valor 3

Zona con valor 4

Zona con valor 5

• 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.

• 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 grupo de celdas conectadas de una zona es considerado una región. • Cada grupo de celdas conectadas de una zona es considerado una región.

REGIONESREGIONES

• El número de celdas que constituyen una región no tiene límites. • El número de celdas que constituyen una región no tiene límites.

• 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.

• 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.

Zona con valor 1

Zona con valor 2

Zona con valor 3

Zona con valor 4

Zona con valor 5

1 región

2 regiones

3 regiones

• 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.

• 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.

NODATANODATA

• NoData no es lo mismo que 0; este último es un valor válido. • 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. • El valor NoData es tratado de forma distinta a cualquier otro valor por todas las operaciones y funciones.

Zona con valor 1

Zona con valor 2

Zona con valor 3

Zona con valor 4

Zona con valor 5

NoData

• Los raster que describen fenómenos discretos, y que por tanto poseen valores enteros, usualmente tienen una tabla de atributos asociada (VAT, Value Attribute Table).

• Los raster que describen fenómenos discretos, y que por tanto poseen valores enteros, usualmente tienen una tabla de atributos asociada (VAT, Value Attribute Table).

LA TABLA DE ATRIBUTOS ASOCIADA (VAT)LA TABLA DE ATRIBUTOS ASOCIADA (VAT)

• 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.

• 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.

• Un número esencialmente ilimitado de campos opcionales pueden ser incorporados en esta tabla para representar otros atributos de cada zona.

• Un número esencialmente ilimitado de campos opcionales pueden ser incorporados en esta tabla para representar otros atributos de cada zona.

TIPO CODIGO

Bosques BQ00

Cuerpos de agua CA19

Praderas PR25

Suelo urbano SU55

OID

0

1

2

3

El valor NoData no es incluido en la tabla de atributos asociada.

El valor NoData no es incluido en la tabla de atributos asociada.

Almacena el valor asignado a cada zonaAlmacena el valor asignado a cada zona

Almacena el número total de celdas que pertenecen a cada zonaAlmacena el número total de celdas que pertenecen a cada zona

Identificador asignado por el sistema a cada registroIdentificador asignado por el sistema a cada registro

COUNT

9

5

9

11

VALUE

1

2

3

4

• Estas tablas se trabajan de forma similar a las típicas (se pueden ver en ArcCatalog, editar en ArcMap, realizar “join” para añadirles campos).

• Estas tablas se trabajan de forma similar a las típicas (se pueden ver en ArcCatalog, editar en ArcMap, realizar “join” para añadirles campos).

Campos opcionalesCampos opcionales

• ArcGIS permite trabajar con una gran variedad de capas raster, a continuación se detallan algunos formatos: • ArcGIS permite trabajar con una gran variedad de capas raster, a continuación se detallan algunos formatos:

TIPOS DE CAPAS RASTER SOPORTADAS POR ARCGISTIPOS DE CAPAS RASTER SOPORTADAS POR ARCGIS

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)

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)

Formato nativo de ESRI para el almacenamiento de datos raster.

Formato nativo de ESRI para el almacenamiento de datos raster.

Tipos de grids:Tipos de grids:

ESRI GRIDESRI GRID

Entre los archivos que se pueden encontrar en la carpeta de un grid están:

1.BND: almacena los límites del grid.

2.HDR: almacena información específica acerca de las características del grid, como por ejemplo el tamaño de la celda.

3.STA: contiene estadísticas del grid.

4.VAT: almacena los atributos asociados a las zonas del grid. (Existe solo en caso de datos discretos)

5.w001001.adf: almacena los datos de las celdas.

6.w001001x.adf: índice que acompaña al archivo anterior.

Entre los archivos que se pueden encontrar en la carpeta de un grid están:

1.BND: almacena los límites del grid.

2.HDR: almacena información específica acerca de las características del grid, como por ejemplo el tamaño de la celda.

3.STA: contiene estadísticas del grid.

4.VAT: almacena los atributos asociados a las zonas del grid. (Existe solo en caso de datos discretos)

5.w001001.adf: almacena los datos de las celdas.

6.w001001x.adf: índice que acompaña al archivo anterior.

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.

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.

• Enteros (Integer) → Datos discretos

→ Poseen tabla de atributos

• Enteros (Integer) → Datos discretos

→ Poseen tabla de atributos

• Decimales (Floating point) → Datos continuos→ No poseen tabla de atributos

• Decimales (Floating point) → Datos continuos→ No poseen tabla de atributos

• ¿Qué es?

Proceso mediante el cual se clasifica o reclasifica los valores originales de las celdas en nuevas categorías de valores enteros.

• ¿Qué es?

Proceso mediante el cual se clasifica o reclasifica los valores originales de las celdas en nuevas categorías de valores enteros.

ALGUNAS OPERACIONES SIMPLES: RECLASIFICACIONESALGUNAS OPERACIONES SIMPLES: RECLASIFICACIONES

• ¿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.

• ¿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.

• ¿Cómo funciona?• ¿Cómo funciona?

ALGUNAS OPERACIONES SIMPLES: RECLASIFICACIONESALGUNAS OPERACIONES SIMPLES: RECLASIFICACIONES

• 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?

• 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?

CONSULTAS - INTRODUCCIÓNCONSULTAS - 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?

• 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?

Álgebra de Álgebra de mapasmapas

Álgebra de Álgebra de mapasmapas

INFORMACIÓNINFORMACIÓN ++ HERRAMIENTASHERRAMIENTAS == NUEVA INFORMACIÓNNUEVA INFORMACIÓN

• 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.

• 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.

ÁLGEBRA DE MAPASÁLGEBRA 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.

• 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.

• 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.

1. ¿Qué es?1. ¿Qué es?

• 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).

• 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).

• 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.

• 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.

Esto genera un conjunto de valores temáticos sobre los cuales se puede realizar una serie de operaciones.

Esto genera un conjunto de valores temáticos sobre los cuales se puede realizar una serie de operaciones.


2. ¿Cómo funciona?2. ¿Cómo funciona?

• Estas expresiones algebraicas se calculan para cada una de las celdas en función de los valores que tienen en 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.


3. Ejemplo de su funcionamiento3. Ejemplo de su funcionamiento

1 1 1 1

1 1 1 1

0 0 1 1

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 1 0

0 1 1 0

0 1 1 0

0 0 0 0

1 1 1 1

1 1 2 1

0 1 2 1

0 1 1 0

0 0 0 0

Área de expansión industrialÁrea de expansión industrial Área de protección ambientalÁrea de protección ambiental ÁREA AMENAZADAÁREA 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.

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.

• Aritméticos• Aritméticos

• Relacionales• Relacionales

• Booleanos• Booleanos


4. Tipos de operadores4. Tipos de operadores

Tienen su origen en cálculos lógicosTienen su origen en cálculos lógicos

Suma (+) Suma (+) Resta (-)Resta (-)

Mutiplicación (*) Mutiplicación (*)

División (/) División (/)

Tienen su origen en cálculos numéricosTienen su origen en cálculos numéricos

AND (&) AND (&)

OR (|)OR (|)

XOR (!)XOR (!)

NOT (^)NOT (^)= (==)= (==)

>>

<<

<><>>=>=

<=<=

Tienen su origen en relaciones condicionalesTienen su origen en relaciones condicionales


4.1. Operadores aritméticos4.1. Operadores aritméticos

Precipitación en 1970Precipitación en 1970

• Cálculo de la precipitación media a partir de los datos de 1970 y 2000.• Cálculo de la precipitación media a partir de los datos de 1970 y 2000.

Precipitación en 2000Precipitación en 2000

7 7 7 7

7 10 10 7

7 11 11 11

8 11 11 11

9 14 14 14

PRECIPITACIÓN MEDIAPRECIPITACIÓN MEDIA

10 10 10 10

10 15 15 10

10 15 15 15

10 15 15 15

12 20 20 20

4 4 4 4

4 5 5 4

4 7 7 7

6 7 7 7

6 8 8 8

Capa 1Capa 1 Capa 2Capa 2

(Capa 1 + Capa 2) / 2(Capa 1 + Capa 2) / 2


4.2. Operadores booleanos4.2. Operadores booleanos

• Por lo tanto, como resultado de cualquier operación booleana se obtendrá una nueva capa solo con valores 0 y 1.• Por lo tanto, como resultado de cualquier operación booleana se obtendrá una nueva capa solo con valores 0 y 1.

• Las operaciones booleanas consisten en probar dos suposiciones mediante un operador lógico. • 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). • La prueba de estas dos suposiciones puede resultar verdadera (1) o falsa (0).

• Ejemplo: ¿Dónde hay cursos de agua y hay zonas planas?• Ejemplo: ¿Dónde hay cursos de agua y hay zonas planas?

ZONAS PLANASZONAS PLANASCURSOS DE AGUACURSOS DE AGUA YY

Evaluación celda a celda de la operación lógica. Dado que cada cobertura tiene 10.000 celdas, se realizarán 10.000 comparaciones (operaciones lógicas).

Evaluación celda a celda de la operación lógica. Dado que cada cobertura tiene 10.000 celdas, se realizarán 10.000 comparaciones (operaciones lógicas).

100100

100100

10

010

0 10

010

0



• AND → Y• AND → Y • OR → O inclusivo• OR → O inclusivo

• XOR → O exclusivo• XOR → O exclusivo

• NOT → No lógico• NOT → No lógico

P Q P AND Q

V V V

V F F

F V F

F F F

P Q P OR Q

V V V

V F V

F V V

F F F

P QP XOR

Q

V V F

V F V

F V V

F F F

P Not P

V F

F V

Ambas deben ser verdaderas para que el resultado sea verdadero.

Ambas deben ser verdaderas para que el resultado sea verdadero.

Basta que una sea verdadera para que el resultado sea verdadero.

Basta que una sea verdadera para que el resultado sea verdadero.

Solo una debe ser verdadera para que el resultado sea verdadero.

Solo una debe ser verdadera para que el resultado sea verdadero.

Negación lógica de la proposición inicial.

Negación lógica de la proposición inicial.



• Identificación de áreas donde hay cursos de agua y zonas planas.• Identificación de áreas donde hay cursos de agua y zonas planas.

Cursos de aguaCursos de agua Zonas planasZonas planas

0 1 0 0

0 0 1 0

0 0 1 0

0 0 0 0

0 0 0 0

ÁREAS CON CURSOS DE AGUA Y PLANASÁREAS CON CURSOS DE AGUA Y PLANAS

0 3 0 0

0 0 2 3

0 0 2 0

0 2 0 0

2 0 0 0

1 1 1 1

0 1 1 0

0 1 1 0

0 0 0 0

0 0 0 0

Capa 1Capa 1 Capa 2Capa 2

YY


4.3. Operadores relacionales4.3. Operadores relacionales

• Estos operadores evalúan relaciones condicionales; si la condición es verdadera se le asignará valor 1 a la celda en la capa de salida, mientras que si es falsa se le asignará 0.

• Estos operadores evalúan relaciones condicionales; si la condición es verdadera se le asignará valor 1 a la celda en la capa de salida, mientras que si es falsa se le asignará 0.

• Por lo tanto, como resultado de cualquier operación relacional se obtendrá una nueva capa solo con valores 0 y 1.• Por lo tanto, como resultado de cualquier operación relacional se obtendrá una nueva capa solo con valores 0 y 1.

• Ejemplo: ¿Dónde no hay suelos con capacidad de uso I (valor 1)?• Ejemplo: ¿Dónde no hay suelos con capacidad de uso I (valor 1)?

SuelosSuelos

2 2 3 3

2 2 3 3

2 2 2 1

2 1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 0

1 0 0 0

0 0 0 0

ÁREAS QUE NO TIENEN SUELOS CON CAPACIDAD DE USO I

ÁREAS QUE NO TIENEN SUELOS CON CAPACIDAD DE USO I

Suelos <> 1Suelos <> 1

OTRAS HERRAMIENTAS: EXTRACCIÓN POR ATRIBUTOSOTRAS HERRAMIENTAS: EXTRACCIÓN POR ATRIBUTOS

• Esta herramienta permite extraer o seleccionar el conjunto de celdas de una capa de entrada que cumplan con cierto atributo.• Esta herramienta permite extraer o seleccionar el conjunto de celdas de una capa de entrada que cumplan con cierto atributo.

• Ejemplos de posibles aplicaciones:

- A partir de una cobertura de pendientes de la IX Región se desea generar una nueva capa que contenga sólo pendientes mayores a 10%, sin perder los valores de pendiente de cada celda.


- A partir de una cobertura de pendientes de la IX Región se desea generar una nueva capa que contenga sólo pendientes mayores a 10%, sin perder los valores de pendiente de cada celda.

• Todas las celdas que cumplan con lo requerido conservarán en la capa de salida su valor original, mientras que las que no lo cumplan serán asignadas como NoData.

• Todas las celdas que cumplan con lo requerido conservarán en la capa de salida su valor original, mientras que las que no lo cumplan serán asignadas como NoData.

PendientesPendientes

7 6 6 6

7 8 8 8

10 9 9 8

11 11 11 11

15 15 15 13

ND ND ND ND

ND ND ND ND

ND ND ND ND

11 11 11 11

15 15 15 13

PENDIENTES > 10PENDIENTES > 10

Extracción de valores

> 10

Extracción de valores

> 10

OTRAS HERRAMIENTAS: EXTRACCIÓN POR ATRIBUTOSOTRAS HERRAMIENTAS: EXTRACCIÓN POR ATRIBUTOS

- Se tiene una cobertura con todas las comunas de la VI Región, pero se requiere trabajar solo con las comunas de Navidad (2) y Litueche (4).

- Se tiene una cobertura con todas las comunas de la VI Región, pero se requiere trabajar solo con las comunas de Navidad (2) y Litueche (4).

Extracción de valores = 2 OR = 4

Extracción de valores = 2 OR = 4

Leyenda

Leyenda

OTRAS HERRAMIENTAS: MEDICIÓN DE DISTANCIAS → Straight Line DistanceOTRAS HERRAMIENTAS: MEDICIÓN DE DISTANCIAS → Straight Line Distance

• A partir de la función Straight Line Distance es posible determinar cuan alejada se encuentra cada celda respecto del elemento más próximo de una capa específica.

• A partir de la función Straight Line Distance es posible determinar cuan alejada se encuentra cada celda respecto del elemento más próximo de una capa específica.

• El formato de la capa que contiene los elementos de origen puede ser cualquiera de los soportados por ArcGIS, tanto raster como vectorial.

• El formato de la capa que contiene los elementos de origen puede ser cualquiera de los soportados por ArcGIS, tanto raster como vectorial.• Opcionalmente es posible especificar una distancia máxima; las celdas que se encuentren fuera de esta distancia no serán consideradas en el cálculo y serán asignadas como NoData.

• Opcionalmente es posible especificar una distancia máxima; las celdas que se encuentren fuera de esta distancia no serán consideradas en el cálculo y serán asignadas como NoData.


- Se desea identificar todas aquellas zonas de la VI Región que se encuentran a menos de 1.000 m de un curso de agua principal, para lo cual se dispone de un shapefile con los ríos y esteros de la región.


- Se desea identificar todas aquellas zonas de la VI Región que se encuentran a menos de 1.000 m de un curso de agua principal, para lo cual se dispone de un shapefile con los ríos y esteros de la región.

OTRAS HERRAMIENTAS: MEDICIÓN DE DISTANCIAS → Straight Line DistanceOTRAS HERRAMIENTAS: MEDICIÓN DE DISTANCIAS → Straight Line Distance

Leyenda

Straight Line Distance

Distancia máxima = 1.000 m

Straight Line Distance

Distancia máxima = 1.000 m

MODELADO CARTOGRÁFICOMODELADO CARTOGRÁFICO

• Problema:

El Alcalde de Pichilemu desea realizar una primera prospección en su comuna acerca de lugares donde se podrían desarrollar proyectos inmobiliarios de índole turística, siendo el primer requisito a evaluar la ausencia de bosques o plantaciones forestales en dichos lugares.

• Problema:

El Alcalde de Pichilemu desea realizar una primera prospección en su comuna acerca de lugares donde se podrían desarrollar proyectos inmobiliarios de índole turística, siendo el primer requisito a evaluar la ausencia de bosques o plantaciones forestales en dichos lugares.


a) GRID de las comunas de la VI Región.

b) GRID de las coberturas del suelo de la VI Región.


a) GRID de las comunas de la VI Región.

b) GRID de las coberturas del suelo de la VI Región.


Valor de celda 5: bosques y plantaciones forestalesValor de celda 5: bosques y plantaciones forestales

Valor de celda 10: PichilemuValor de celda 10: Pichilemu


Comunas

Comunas

Coberturas

Coberturas

Sin_bosque:

Sectores de Pichilemu que no están cubiertos por bosques o plantaciones

forestales

Sin_bosque:

Sectores de Pichilemu que no están cubiertos por bosques o plantaciones

forestales

Calculadora:

Pichilemu = [Comunas] = 10

Calculadora:


Calculadora:

Bosque = [Coberturas] = 5

Calculadora:


Pichilemu

Pichilemu

BosqueBosque

Calculadora:

Sin_bosque = Pichilemu AND (NOT Bosque)

Calculadora:



Comunas

Comunas

Calculadora:


Calculadora:


Pichilemu

Pichilemu


Coberturas

Coberturas

Calculadora:


Calculadora:


BosqueBosque


Sin_bosqueSin_bosque

Pichilemu

Pichilemu

BosqueBosque

Calculadora:


Calculadora:


Apéndice geoestadísticoApéndice geoestadístico

¿Por qué?

No es Estadística Espacial (¡eso es otra cosa!)

La Geoestadística es esencialmente un proceso de interpolación espacial

¿Por qué?

No es Estadística Espacial (¡eso es otra cosa!)

La Geoestadística es esencialmente un proceso de interpolación espacial

En otras palabras, puede generar una superficie continua de valores interpolados a partir de puntos de muestra discretos

En otras palabras, puede generar una superficie continua de valores interpolados a partir de puntos de muestra discretos

Mapa predictivo de estimaciones de radiocesio en el suelo de Bielorrusia a causa del accidente nuclear de Chernobyl

El análisis geoestadístico se basa en la forma de los variogramas de los datos de muestraEl análisis geoestadístico se basa en la forma de los variogramas de los datos de muestra

Semivariograma esféricoSemivariograma esférico Semivariograma exponencialSemivariograma exponencial

Los semivariogramas, lo que hacen es dar información respecto a la autocorrelación espacial de los datosLos semivariogramas, lo que hacen es dar información respecto a la autocorrelación espacial de los datos

• Básicamente, lo que se busca es conocer la variabilidad de los datos de muestra

• Esta variabilidad es omnidireccional, pero se pueden determinar tendencias o sesgos

• Básicamente, lo que se busca es conocer la variabilidad de los datos de muestra

• Esta variabilidad es omnidireccional, pero se pueden determinar tendencias o sesgos

• Si se conoce la variabilidad o autocorrelación espacial y los sesgos o tendencias (anisotropías) que estos muestren, es posible interpolar puntos no conocidos con gran precisión

• Básicamente, la Geoestadística es capaz de reconocer tanto las variaciones globales de un fenómeno en el espacio como las variaciones locales

• Definitivamente, la Geoestadísitica NO ES Estadística convencional aplicada en estudios espaciales. Es un concepto totalmente distinto.

• Si se conoce la variabilidad o autocorrelación espacial y los sesgos o tendencias (anisotropías) que estos muestren, es posible interpolar puntos no conocidos con gran precisión

• Básicamente, la Geoestadística es capaz de reconocer tanto las variaciones globales de un fenómeno en el espacio como las variaciones locales

• Definitivamente, la Geoestadísitica NO ES Estadística convencional aplicada en estudios espaciales. Es un concepto totalmente distinto.

taller regional sobre cartografía censal con miras a la ronda de censos 2010 en latinoamérica...

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