tres niveles de los sistemas de bases de datos

Manual de Sistemas de Información Geográfica (SIG).
Federico Benjamín Galacho Jiménez. e-mail: [email protected]
Departamento de Geografía. Universidad de Málaga.
4. Bases alfanuméricas de datos
geográficos. Integración de Atributos
Temáticos en SIG.
CONTENIDOS:
1. Concepto de base de datos y sistemas de gestión
de bases de datos (SGBD).
2. Características y requisitos de los datos en las
bases datos de un SIG.
3. ¿Qué se persigue en el mundo de los SIG con los requisitos
mencionados y una estructura de este tipo?
4. Operaciones con bases de datos en SIG.
1. Concepto de base de datos y sistemas de gestión de bases
de datos (SGBD).
Una base de datos es un conjunto de datos almacenados entre los que
existen relaciones lógicas y ha sido diseñada para satisfacer los requerimientos
de información de una empresa, una organización o un usuario determinado. En
una base de datos, además de los datos, también se almacena su descripción.
La base de datos es un gran almacén de datos que se define una sola vez
y que se utiliza al mismo tiempo por muchos departamentos y usuarios. En
lugar de trabajar con ficheros desconectados e información redundante, todos
los datos se integran con una mínima cantidad de duplicidad. Es imprescindible
entender que las bases de datos no nacen concebidas para ser utilizadas en la
mayoría de las ocasiones exclusivamente por un usuario, sino que serán
compartidas por toda una comunidad de usuarios (esto lleva implícito el tener
en cuenta una serie de consideraciones referidas a claridad e información).
Además, la base de datos no sólo debe contener los datos, sino también
almacenar una descripción de dichos datos. Esta descripción es lo que se
denomina como metadatos, que es un catálogo o diccionario de datos.
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En la actualidad el modelo seguido con los sistemas de bases de datos, en
donde se separa la definición de los datos de los programas de aplicación, es
muy similar al modelo que se sigue en la actualidad para el desarrollo de
programas, en donde se da una definición interna de un objeto y una definición
externa separada. Los usuarios del objeto sólo ven la definición externa y no se
deben preocupar de cómo se define internamente el objeto y cómo funciona.
Una ventaja de este modelo, conocido como abstracción de datos, es que se
puede cambiar la definición interna de un objeto sin afectar a sus usuarios ya
que la definición externa no se ve alterada. Del mismo modo, los sistemas de
bases de datos separan la definición de la estructura de los datos, de los
programas de aplicación y almacenan esta definición en la base de datos. Si se
añaden nuevas estructuras de datos o se modifican las ya existentes, los
programas de aplicación no se ven afectados ya que no dependen directamente
de aquello que se ha modificado.
He aquí algunas definiciones de Bases de Datos:






Colección de datos interrelacionados almacenados en conjunto sin
redundancias perjudiciales o innecesarias (MARTIN, 1975).
Colección o depósito de datos, donde los datos están lógicamente
relacionados entre sí, tienen una definición y descripción comunes y están
estructurados de una forma particular (CONFERENCE DES STATISTICIENS
EUROPÉENS, 1977).
Conjunto de datos de la empresa memorizando por un ordenador, que es
utilizado por numerosas personas y cuya organización está regida por un
modelo de datos (FLORY, 1982).
Conjunto estructurado de datos registrados sobre soportes accesibles por
ordenador para satisfacer simultáneamente a varios usuarios de forma
selectiva y en tiempo oportuno (DELOBEL, 1982).
Colección no redundante de datos compartibles entre diferentes sistemas de
aplicación (HOWE, 1983).
Colección de datos interrelacionados (EMASRI y NAVATHE, 1989).
Una visión más avanzada de las bases de datos convencionales fue el
denominado sistema de gestión de la base de datos (SGBD) que es una
aplicación que permite a los usuarios definir, crear y mantener la base de datos,
y proporciona acceso controlado a la misma.
A diferencia de los sistemas de ficheros, el SGBD gestiona la estructura
física de los datos y su almacenamiento. Con esta funcionalidad, el SGBD se
convierte en una herramienta de gran utilidad. Sin embargo, desde el punto de
vista del usuario, se podría discutir que los SGBD han hecho las cosas más
complicadas, ya que ahora los usuarios ven más datos de los que realmente
quieren o necesitan, puesto que ven la base de datos completa. Conscientes de
este problema, los Sistemas de Información Geográfica, que utilizan SGBD
proporcionan mecanismos de acceso a los datos como las vistas del programa
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ArcView (View) que permiten a cada usuario tener su propia vista o visión de la
base de datos. El lenguaje de definición de datos permite definir vistas como
subconjuntos de la base de datos. Las vistas, además de reducir la complejidad
permitiendo que cada usuario vea sólo la parte de la base de datos que necesita
2. Características y requisitos de los datos en las
bases datos de un SIG.
Los sistemas de bases de datos presentan numerosas ventajas que se
pueden dividir en dos grupos: las que se deben a la integración de datos y las
que se deben a la interface común que proporciona el SGBD. Pero al mismo
tiempo se deben de cumplir unos requisitos indispensables para que el sistema
funciones correctamente:
1. Los datos deben estar interrelacionados y estructurados de acuerdo con
un modelo capaz de recoger el máximo contenido semántico.
Dada la importancia que tienen en el mundo real las interrelaciones entre
los datos, es imprescindible que la base de datos sea capaz de almacenar estas
interrelaciones, al igual que hace con otros elementos (como las entidades y
atributos), siendo ésta una diferencia esencial respecto a los ficheros donde no
se almacenan las interrelaciones. En el mundo real existen, además,
restricciones semánticas, a las que se está concediendo una importancia
creciente y que, en los sistemas actuales, tienden a almancenarse junto con los
datos, al igual que ocurre con las interrelaciones.
2. La redundancia de los datos deber se controlada.
La redundancia de los datos hace referencia, por un lado, a la existencia
de duplicidades perjudiciales e innecesarias, y por otro, a que las redundancias
físicas, convenientes muchas veces a fin de responder a objetivos de eficiencia,
sean tratadas por el mismo sistema, de modo que no puedan producirse
incoherencias. Esto podría resumirse diciendo que en las bases de datos no debe
existir redundancia lógica, aunque sí se admite cierta redundancia física por
motivos de eficiencia. Por tanto, un dato podrá ser actualizado lógicamente por
el usuario de forma única, y el sistema se preocupará de cambiar físicamente
todos aquellos campos en los que el dato estuviese repetido, en caso de existir
redundancia física.
3. Las bases de datos han de atender a múltiples usuarios y a diferentes
aplicaciones.
Las bases de datos deben servir al conjunto de los usuarios, manejando
los datos como otro recurso que viene a añadirse a los ya tradicionales. Por
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tanto, éstas han de atender a múltiples usuarios y a diferentes aplicaciones, en
contraposición a los sistemas de ficheros, en los que cada fichero está diseñado
para responder a las necesidades de una determinada aplicación.
4. Independencia, tanto física como lógica, entre datos y tratamientos.
Otro aspecto importante de las bases de datos es la independencia, tanto
física como lógica, entre datos y tratamientos. Esta independencia, objetivo
fundamental de las bases de datos es una característica esencial que distingue a
las bases de datos de los ficheros y que ha tenido una enorme influencia en la
arquitectura de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos y por derivación en
la de los SIG.
El ESQUEMA EXTERNO o ESTRUCTURA LÓGICA es la visión que de la base
de datos tiene un usuario en particular, en él deberán encontrarse reflejados
sólo aquellos datos e interrelaciones que necesite el usuario correspondiente.
También habrán de especificarse las restricciones de uso, como puede ser el
derecho a insertar o borrar determinados datos o el acceso a los mismos, etc.
Asimismo, y aunque esto no sea lo más conveniente, ya que indica una fuerte
dependencia físico-lógica, puede que aparezcan en este nivel los caminos de
acceso a los datos, hecho que dependerá en gran medida del modelo de datos
en el que se apoya el sistema. Podrá haber tantos esquemas externos como
exijan las diferentes aplicaciones. Un mismo esquema externo podrá ser
utilizado por varias aplicaciones.
De este modo, un usuario (un operador de terminal) trata sólo una visión
parcial de la información, sólo aquella que interviene en el dominio de actividad
(el subsistema de la organización en el que interviene). Este usuario debe “ver”
la información que maneja como un registro, una ficha de datos con
independencia de a qué entidad pertenecen los ítems de datos, correspondientes
a ese registro, en el dominio del problema (sistema) y en qué relaciones se ven
implicados esos datos. Por otro lado, otro usuario (del mismo o cualquier otro
subsistema) verá también su “registro particular” de información cuyos ítems de
datos podrán ser comunes, o no, al de otros “registros particulares” de otros
usuarios. Estas “visiones particulares” de los usuarios son proporcionadas por
los procedimientos o programas de aplicación que sólo maneja parte de la
información de la base de datos.
La ESTRUCTURA CONCEPTUAL. De los niveles mencionados (externo,
conceptual y físico), es seguramente el nivel de descripción conceptual el más
importante, o por lo menos aquel en el que se apoyan en menor o mayor grado
los otros niveles y, con seguridad, en el que, en base a su calidad, se garantiza
que la base de datos solucione el problema que se trata. La visión conceptual de
una base de datos es una representación abstracta del problema e
independiente, en principio, de cómo va a ser tratada esta información, de qué
visiones externas pueda tener y de cómo esta información pueda ser
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almacenada físicamente. Así, la visión conceptual de una base de datos no
cambia a no ser que cambie la naturaleza del problema. Por tanto, el nivel
conceptual debe describir con claridad aquella parte del sistema que representa
el dominio del problema que se desea tratar. Una descripción conceptual de
calidad describirá todas y cada una de las entidades o clases de objetos que
intervienen en el problema sus propiedades y atributos, así como las
características de las relaciones existentes entre las mismas. En este nivel se
describe cada uno de los ítems de datos o elementos de información que
intervienen en el comportamiento del sistema y cuya información es necesaria
considerar.
Existen muchas formas de describir un sistema, todas ellas válidas y
correctas para obtener una visión conceptual de un determinado problema,
aunque cualquier procedimiento no puede reconocer e interpretar cualquier
descripción. Se puede hacer una descripción severa de un problema utilizando
técnicas como los diagramas de estructuras, de contexto, tablas de cualquier
tipo (procesos/datos, historia de la vida de la entidad, procesos/procesos,
entidad/procesos, etc.), diagramas de entidades y relaciones, árboles, tablas,
redes, etc., y sin embargo, no todos los procedimientos son capaces de
interpretar cualquier clase de representación conceptual.
De hecho, existen muchas formas de representar de forma abstracta un
fenómeno (un problema) observado del mundo real. Una representación
abstracta (conceptual) de un problema supone la aplicación de una serie de
reglas que restringen y dirigen la forma en que ese problema es representado.
Pero, por otro lado, el fenómeno del mundo real o problema que se está
representando debe ser y, de hecho lo es, independiente de la forma en que el
“ser humano” sea capaz de representarlo.
El ESQUEMA INTERNO o ESTRUCTURA FÍSICA, la cual es muy dependiente
de cada sistema, pero consiste fundamentalmente en definir claramente la
estrategia de almacenamiento. En este concepto se incluye la asignación de
espacios de almacenamiento para el conjunto de datos, así como las relaciones
que existen entre los distintos espacios de almacenamiento. También deberá
indicarse la estrategia de emplazamiento de los datos que ha sido utilizada para
optimizar tiempo y espacio. Por ejemplo, en su aceptación más simple se
trataría de las estructura de los ficheros relacionados con nuestro proyecto SIG.
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USUARIO
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ESTRUCTURA LÓGICA (Esquema externo)
Visión que tiene de la base de datos cada usuario en particular.
A B C D E F G
ESTRUCTURA CONCEPTUAL
Responde al enfoque del conjunto de los usuarios y a la definición e interpretación del fenómeno
estudiado.
ESTRUCTURA FÍSICA (Esquema interno)
Es la forma en que se organizan los datos
en el almacenamiento físico o estructura de ficheros.
A
B
C
E
F
D
G
5. La definición y la descripción del conjunto de datos contenidos en la base
deben ser únicas y estar integradas con los mismos datos.
En los sistemas basados en ficheros, los datos se encuentran almacenados
en soporte magnético, mientras su descripción (muy somera) está separada de
los mismos formando parte de los programas. Suele haber, además, una
documentación adicional, habitualmente en soporte papel, y, en general,
insuficiente y obsoleta (no actualizada). Este tipo de organización da origen a
infinidad de problemas, ya que ocurre a veces que no se sabe cual es la
descripción de un determinado fichero, bien por pérdida de la misma, bien
porque no se ha actualizado debidamente la correspondiente documentación y
tampoco se conoce exactamente el programa que lo trataba. Es las bases de
datos, la descripción y, en algunos caos, también una definición y
documentación completas (metadatos) se almacenan junto con los datos, de
modo que éstos están autodocumentados, y cualquier cambio que se produzca
en dicha documentación se ha de reflejar y quedar recogido en el sistema, con
todas las ventajas que de este hecho se derivan.
6. Versatilidad para la representación de la información.
Si bien la información que forma parte del dominio de un problema es
única y caracteriza a ese problema o sistema, pueden existir diferentes visiones
de esa información. Visiones parciales en las que sólo se tiene en cuenta parte
del dominio del problema y/o visiones globales que observan el problema desde
diferentes puntos de vista.
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Un procedimiento, un programa de aplicación, que maneja la información
correspondiente a un problema puede, por tanto, tener en cuenta sólo parte del
conjunto de información, mientras que otro procedimiento puede conservar a
otro conjunto diferente, o no, de información del mismo problema.
Si se considera que un procedimiento “ve” la información que maneja
como un registro, la organización de la información en la base de datos debe
permitir que diferentes procedimientos puedan construir diferentes registros a
partir de la información existente en la base de datos. Estos registros (lógicos)
estarán formados por ítems de datos que forman parte del dominio del problema
y que son derivados del conjunto de los ítems de datos existentes en ese
problema y, además, cada uno de estos registros lógicos construidos por los
procedimientos deben ser independientes de los registros físicos existentes en la
base de datos para almacenar la información.
VISIONES PARCIALES
VISIÓN
A
VISIÓN
B
INF
O
INF
O
INF
O
INFO
PROBLEMA
DEL MUNDO
REAL
INFO
INF
O
INF
O
INF
O
VISIÓN
C
VISIONES GLOBALES
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VISIÓN
A
VISIÓN
B
INF
O
INF
O
INF
O
INFO
PROBLEMA
DEL MUNDO
REAL
INFO
INF
O
INF
O
INF
O
VISIÓN
C
7. Capacidad de acceso.
Los usuarios de la base de datos reclaman a ésta continuamente
información sobre los datos almacenados. Estas interrogaciones a la base de
datos, que pueden ser conocidas o no, cuando se diseño la misma, solicitan
información correspondiente a distintos ítems de datos, así como sus relaciones,
representadas en la base de datos y, por añadidura, agrupados, formateados,
etc., de múltiples formas.
Una base de datos debe ser capaz de responder, en un tiempo aceptable,
a cualquier consulta sobre la información que mantiene, sin restricciones graves
en cuanto a los ítems, relaciones, formato, etc., solicitados en la misma, y
respondiendo al usuario rápidamente.
Esta característica va a depender directamente de la organización física de
los datos en la base de datos. De nuevo una solución de compromiso deberá ser
adoptada por el diseñador de la misma. Una organización física “muy completa”
garantiza una respuesta rápida a las consultas, aunque requiere un mayor coste
computacional en actualizaciones –entre otras razones debido a la redundancia
que se añade- y viceversa.
8. Simplicidad e integridad.
La base de datos representa el dominio de un problema que se necesita
tratar computacionalmente. La naturaleza de este problema puede ser muy
variada y, por tanto, existir en el mismo un número de objetos variable que se
relacionan de múltiples formas. Es, por ello, que en la misma naturaleza del
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problema se encuentra un factor de complejidad de partida de las bases de
datos que se debe analizar y eliminar para que se garanticen otras de las
características que se le requieren.
Las bases de datos deben estar basadas en representaciones lógicas
simples que permitan la verificación en la representación del problema que
abordan en un momento determinado y, más aún, la modificación de sus
requerimientos, de tal forma que la inclusión de nuevos ítems de datos y
relaciones no ocasione una complejidad excesiva.
9. Afinación.
La afinación hace referencia a la organización física de la información de la
base de datos, la cual determina directamente el tiempo de respuesta de los
procedimientos que operan sobre la misma. Si una de las características que
debe tener una base de datos es un buen desempeño, la organización física de
los datos debe ser tal que ésta pueda ser alcanzada. Pero la base de datos
evoluciona con el tiempo, el volumen de información va haciéndose cada vez
más importante y, por añadidura, tanto los ítems de datos como las relaciones
entre ellos pueden ampliarse y/o modificarse. Esto implica que una buena
organización física de los datos en un momento dato, puede no ser tan buena en
otro. Por ello, la base de datos debe ser flexible a la modificación de esta
organización física, lo que puede suponer además una migración de los datos
según evolucione la base de datos, sin que por ello se vean afectados los
procedimientos u otras representaciones de los datos pero, sin embargo, se
consiga un desempeño más alto.
3. ¿Qué se persigue en el mundo de los SIG con los requisitos
mencionados y una estructura de este tipo?
El marco actual introduce nuevos requerimientos a los Sistemas de
Información Geográfica:
1. Necesidad de almacenar la mayor información posible para conocer no
sólo el comportamiento presente sino también para prever los cambios
futuros (modelar y simular).
2. Modificación de los modos de trabajar para adaptarlos a las nuevas
situaciones.
3. Necesidad de obtener información más detallada y en periodos de tiempo
más cortos.
Cualquier Sistema debe recibir y proporcionar los datos e información
necesaria cuando éstos se necesiten. Sin duda, los catálogos de datos se
constituyen como una pieza clave en este sistema. Facilitan el acceso a los datos
y se constituyen como sistemas de acceso a información. Esto es la base para
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cualquier propuesta en la que se pretendan compartir datos y debe satisfacer las
necesidades al menos en dos niveles:
1) Nivel de datos: sistema tolerante a fallos que asegure el servicio al
usuario permanentemente.
2) Nivel de usuarios: sistema que permita desde un solo catálogo
realizar búsquedas sobre toda la información corporativa,
independientemente de su formato, ubicación física, etc. Por
ejemplo, búsqueda por un catálogo conectado a diferentes bases de
datos que permita búsqueda de metadatos.
En la línea expuesta, la creación de una vista en ArcView (“view”) debe
estar en función de las necesidades de acceso y en las aplicaciones que se
pretendan desarrollar. Por una parte, las vistas pueden mostrar los datos
geográficos de una manera específica (con simbología determinada), por lo que
diferentes vistas pueden responder a diferentes usos de una misma cartografía.
Por otra parte, cada uno de las vistas debe poseer su propia documentación lo
que permitirá hacer al usuario búsquedas por criterios muy flexibles.
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Coordenadas de mapa
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temas
COMPONENTE
S DE UNA
VISTA
4. Operaciones con bases de datos en SIG.
Las operaciones que un SIG permite con las bases de datos se enmarcan
en las denominadas funciones de gestión de la información espacial. Se pueden
enumerar dos grandes grupos de operaciones:
1. Las operaciones de interconexión e interrelación de bases de datos
de distinta procedencia y formato mediante las cuales pueden unirse
o relacionarse múltiples fuentes de datos.
2. Las operaciones de consulta y extracción de información mediante
visualización gráfica de datos alfanuméricos (datos en tablas
contenidos en bases de datos) y gráficos (geometría).
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4.1. Operaciones de interconexión e interrelación de bases de
datos de distinta procedencia y formato.
En este grupo se pueden distinguir las siguientes operaciones:
1. Conexión de bases de datos mediante acceso directo o consulta SQL.
2. Construcción de relaciones entre tablas: uniones y enlaces.
La conexión de bases de
datos mediante acceso
directo permite la carga
en sistema de distintas
bases de datos en formato
Info (tablas Info) de
ArcInfo, ficheros Dbase
(extensión dbf) y archivos
de texto (extensión txt).
En el caso de ArcView,
como muestra la figura de
la
izquierda,
podemos
proceder a esta operación
desde
la
ventana
de
proyectos, posicionandonos en la opción de Tables, y mediante el comando Add
(Add Table).
Si los requisitos son más específicos se puede recurrir a ArcGIS, que
permite ampliar estas posibilidades mediante el modulo ArcCatalog.
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Como muestra la figura anterior, existen dos posibilidades de conexión a
bases de datos externas en ArcGIS, a través de Database Connections (conexión
a bases de datos) o conexión a un servidor de datos mediante ArcGIS SerVer.
La diferencia estriba en que la primera permite la conexión a software de bases
de datos como Oracle, SQlserver, Infomix, etc., y la segunda a estructuras
propias como ArcIMS o ArcGIS Server.
Otra posibilidad en la conexión de bases de datos es la consulta SQL.
SQL es un lenguaje de consultas relacional. Los sistemas de base de datos
necesitan de un lenguaje de consultas
más cómodo para el usuario. Aunque SQL
se considere un lenguaje de consultas,
contiene muchas otras capacidades que
incluyen
características
para
definir
estructuras de datos, modificación de
datos y la especificación de restricciones
de integridad.
SQL se ha establecido como el
lenguaje estándar de base de datos
relacionales. Hay numerosas versiones de
SQL. La versión original se desarrollo en el
laboratorio de investigación de San Jose,
California (San Jose Research Center) de
IBM,
este
lenguaje
originalmente
denominado
Sequel,
se
implementó como parte del
proyecto System R, a principios
de 1970. Desde entonces ha
evolucionado a lo que ahora se
conoce como SQL (Structured
Query Language, o lenguaje
estructurado de consultas).
SQL
proporciona
una
función
para
expresar
las
consultas y actualizaciones de la
base de datos que se denomina
Lenguaje de definición de datos
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(DDL – Data Definition Language) mediante el cual es posible obtener un
conjunto de tablas, relaciones y reglas cuyas definiciones quedan almacenadas
en un archivo (tabla u otro medio de almacenamiento). En la figura se puede
observar el interfaz para las consultas SQL de ArcView.
Se trata de un sencillo interfaz para realizar consultas del tipo SQL. Se
accede a él desde la ventana de proyectos como mostraba la figura anterior.
En Connection se establece el formato de la base de datos, disponiéndose
de tres opciones: Microsoft Acess (extensión mdb), Microsoft Excell (extensión
xls) y Dbase (extensión dbf). Una vez realizada esta operación en Tables
(columna de la izquierda de la imagen) se seleccionan las distintas tablas
contenidas en la base de datos u hoja de cálculo; una vez seleccionada una de
estas. En Columns, (columna de la derecha de la imagen) aparecen los campos
disponibles en la tabla seleccionada. Más abajo, en los espacios denominados
Select, from y Where se muestra automáticamente la sintaxis SQL que
construye la definición de los datos y características de la consulta. Finalmente
en Output Table
se genera una tabla virtual con la consulta. Podremos
visualizar o exportarla pero no trabajar con ella dado que se trata de una
consulta virtual que se mantiene activa mientras dispongamos en la misma
ubicación de la base de datos fuente seleccionada en la conexión del principio.
Por su parte, la construcción de relaciones entre tablas: uniones y enlaces
permite la fusión de dos tablas. Normalmente nuestro interés puede radicar en
añadir a una capa de geometría distintos tipos de datos a modo de atributos
temáticos, o bien la unión de dos tablas simplemente para disponer de la
información conjunta de las mismas para cualquier análisis o representación
gráfica. Recordemos y como ya vimos, que una entidad geográfica se puede
descomponer en dos elementos: geometría y atributos temáticos.
Por ejemplo a una geometría que representa distritos censales (figura de
la izquierda) queremos añadir atributos temáticos de población total contenidos
en una tabla de datos (figura de la derecha) para representar gráficamente la
población de los distritos censales, como muestra la figura más abajo.
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La operación de unión de dos o más tablas requiere que exista un campo
común en las dos tablas que se vayan a unir y que actuará de campo de
relación; como muestra la figura. Las características del campo de relación
deben ser las mismas en una y otra tabla: los dos numéricos o los dos
alfanuméricos. Esta cuestión hay que tenerla presente cuando se genera la
información de las tablas ya que será requisito indispensable posteriormente
para poder realizar la unión de tablas.
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TABLA 1
CAMPO COMÚN
TABLA 2
También hay que tener en cuenta la mayoría de los aspectos mencionados
al inicio de este tema respecto a los requisitos de las bases de datos cuando
diseñemos las tablas de datos que, en definitiva, pueden actuar por sí mismas
como verdaderas bases de datos.
4.2. Operaciones de consulta y extracción de información
mediante visualización gráfica de datos alfanuméricos (datos
en tablas contenidos en bases de datos) y gráficos
(geometría).
Las operaciones de extracción de información de una base de datos se
utilizan para buscar y extraer objetos/entidades espaciales, seleccionando
aquellos que cumplen una condición establecida por el usuario. En ellas el usuario
debe conocer tanto los atributos temáticos como las características espaciales de
los objetos recuperados. El objetivo, por lo tanto, consiste en obtener un mapa,
y/o una tabla de valores, que mantenga todos los objetos geográficos con un
conjunto particular de atributos, ya sean espaciales (una localización) ya sean
temáticos (un valor de una variable). Al realizar ese tipo de actividades se trabaja
en una de las formas más características de un sistema de información geográfica
de tipo general, de hecho, en muchos casos, estas tareas son casi las únicas que
se llevan a cabo muchas veces con las bases de datos.
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Existen dos formas diferentes de operaciones de búsqueda y recuperación
de información: la búsqueda temática, se realiza a través de los atributos
temáticos de las bases de datos (tablas de datos) y la búsqueda espacial, que
se realiza a través de los atributos gráficos (geometría) (BOSQUE SENDRA
1992, 115-119). De cualquier forma el objetivo de la extracción de información
de las bases de datos SIG es seleccionar registros que reúnen criterios, por lo
que previamente a la consulta habrá que definir los criterios de selección. Así
pues los pasos a seguir son:
1. Definir los criterios de selección con el constructor de consultas y
2. Especificar un campo, operador y valor.
VALORES DEL
CAMPO
SELECCIONADO
CAMPOS
OPERADORES
Las búsquedas temáticas se pueden hacer de tres formas:
1. Mediante especificación simbólica o nominal. Sintaxis: ([Nombre de
campo] = [Valor]).
Ejemplo: ([Municipios] = “ALCAUCIN”).
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BÚSQUEDA TEMÁTICA:
Mediante especificación
simbólica o nominal.
2. Mediante condición aritmética. Sintaxis: [Nombre de campo] operador
aritmético [Valor]. Los operadores aritméticos son: MAYOR QUE (>),
MENOR QUE (<), MAYOR O IGUAL QUE (>=), MENOR O IGUAL QUE (<=),
DIFERENTE QUE (<>), IGUAL QUE (=).
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Ejemplo: ([Total] > 10000). El campo total hacer referencia al volumen
total de población de cada municipio mayor de 10000 habitantes.
BÚSQUEDA TEMÁTICA:
Mediante condición aritmética.
3. Mediante condición aritmética y/o lógica.
Sintaxis: [Nombre de campo] > [Valor] y/o (and/or) [Nombre de campo] <
[Valor].
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Ejemplo: ([Total] > 10000 and ([Nivins96] > 40.00). La primera parte de la
expresión hace referencia al volumen total de población de cada municipio
mayor de 10000; seguidamente el operador lógico (and) establece la
condición de inclusión (que se cumpla tanto la primera condición como la
segunda); nivel de instrucción mayor del 40 por ciento.
BÚSQUEDA TEMÁTICA:
Mediante condición aritmética y
lógica.
Como muestran el ejemplo mediante una condición aritmética y lógica se
establece un criterio que afecta a uno o a varios atributos temáticos, todos los
objetos espaciales que cumplan dicha condición se extraen y se representan
mediante una tabla o un mapa.
Los operadores aritméticos, operadores lógicos (lógica de Boole) y
constantes más usados son los siguientes:
Operadores aritméticos: MAYOR QUE (>), MENOR QUE (<), MAYOR O IGUAL
QUE (>=), MENOR O IGUAL QUE (<=), DIFERENTE QUE (<>), IGUAL QUE (=).
Operadores lógicos: Y lógico (AND), inclusión; O lógico (OR), una u otra
posibilidad (alternativa); NO lógico (NOT), exclusión; Ni lógico (NOR o XOR),
etc. Este tipo de cálculos boolenanos sólo actúa sobre variables binarias, con
valores 1 y 0. Por lo tanto, la combinación con los operadores aritméticos se
basa en que éstos crean variables binarias 1 ó 0 y, después, dos de estas
variables binarias se combinan mediante un operador lógico. Es posible construir
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las llamadas tablas de verdad, para cada uno de los operadores lógicos, que
muestran el resultado para todas las combinaciones posibles de los operandos.
La búsqueda espacial, por su parte, se puede realizar de tres modos
distintos:
1) Especificando un dominio espacial.
2) Mediante condición geométrica.
3) Búsqueda entre varias capas temáticas (CEBRIAN Y MARK, 1986)1.
Veamos cada una de ellas con más detalle.
1) Búsqueda espacial mediante especificación de un dominio espacial.
Esta operación es usual que se realice mediante manipulaciones gráficas
en una pantalla que muestra el mapa de la región de trabajo. La información
extraída se refiere, tanto a los valores de los atributos temáticos, como a las
características espaciales (extensión superficial, longitud, topología...) de los
objetos espaciales seleccionados.
Un ejemplo, sobre el mapa de las secciones censales, debemos delimitar
las secciones donde se está considerando instalar un nuevo equipamiento; con
esta extracción de datos se conocen todos los atributos temáticos de las zonas
más directamente afectadas por la nueva instalación. La determinación del
dominio espacial a explorar se puede realizar de varias formas, son las
siguientes:
1
CEBRIAN DE MIGUEL, J.A. Y MARK, D. (1986): Sistemas de Información Geográfica. Funciones y estructuras de datos.
Rev. Estudios Geográficos, núm. 184, Madrid, págs. 277-299.
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1) Selección de uno o varios objetos, mediante el establecimiento en
pantalla de un par de coordenadas (dominio puntual), los cuales se
recuperan de la base de datos para poder después manejarlos con otras
funciones del sistema.
Mediante la opción
“Select Feature”, al
hacer click sobre el
polígono que queremos
seleccionar estamos
estableciendo un par
de coordenadas en
pantalla.
Para
selecciones múltiples pulsar la tecla [SHIFT].
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2) Recuperación de todos los objetos que tocan a uno seleccionado por el
usuario.
El polígono
señalado es el
elemento
seleccionado que,
a su vez, actúa
como selector.
Mediante la opción de Select By Theme
(Seleccionar por tema) podemos
seleccionar los polígonos contiguos al
polígono seleccionados, tal y como
muestran las figuras inferiores.
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3) Se dibuja una caja rectangular y todos los objetos en el interior o que
son tocados por la caja se extraen de la base de datos.
Mediante la
opción “Select
Feature”, abrimos
una ventana de
selección sobre la
vista.
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4) Establecer una línea o corte transversal en el mapa y los valores
temáticos existentes a todo lo largo de la línea se extraen. Esta línea bien
puede ser el trazado de una calle o cualquier grafismo predefinido.
Tema activo
en la Vista:
Base
Tema selector:
Theme1
Mediante la opción de Select By Theme
(Seleccionar por tema) podemos seleccionar
los polígonos que son tocados por la línea
dibujada de la forma que muestra la figura
superior.
2) Búsqueda espacial mediante una condición geométrica.
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Se establece el dominio espacial de interés especificando una condición de
tipo geométrico. Por ejemplo, el centro (de coordenadas fijadas por el usuario) y
el radio (de longitud determinada por el usuario) de un círculo. Todos los
objetos espaciales que están dentro de eso ámbitos se extraen y se representan
mediante tablas y/o mapas. Un ejemplo, se trata de establecer el área de
influencia sobre la población de los distintos centros de atención social en un
radio de 500 metros para ver si algunos centros se están superponiendo en sus
funciones. En esta ocasión se extraen de una base de datos todas las unidades
territoriales que tienen alguna extensión del terreno dentro de un ámbito cuyas
coordenadas cumplen las condiciones aritméticas establecidas por áreas de
influencia. Los pasos que se siguen son los siguientes:
1. Se crean
las áreas de
influencia
mediante la
opción
Buffer.
La figura de la izquierda
muestra una serie de
centros de atención
social (puntos en rojo).
Para cada uno de esos
centros se ha
establecido un área de
influencia de 500 metros
para atención al usuario.
(círculos en azul). En
primer lugar, ya
podemos observar
centros que se
superponen en sus
funciones, por ejemplo.
2. Se realiza
una selección
por tema de
de la capa
resultante
del buffer
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En este caso, en la
figura de la izquierda
muestra las áreas de
atención social
(polígonos en amarillo)
que bien se podrían
corresponder con
unidades territoriales, y
que son cubiertas por
los centros de atención
(puntos en rojo). Ahora
es posible saber a qué
unidades atienden
concretamente y
cuantificar la población
atendida porque en la
tabla de atributos han
quedado seleccionadas.
3) Búsqueda espacial entre varias capas temáticas.
Otra posibilidad muy interesante es llevar a cabo búsquedas selectivas de
información que tenga en cuenta la existencia en la base de datos espaciales de
varios niveles o capas temáticas diferentes. Esta posibilidad es especialmente
relevante para realizar búsquedas espaciales de objetos que son seleccionados de
una capa mediante el filtro que introduce otra capa.
Estas combinaciones ofrecen un amplio abanico de posibilidades
búsqueda y extracción selectiva de información y forman una de
herramientas más potentes para la resolución de problemas prácticos.
entremezclarse en este punto funciones de búsqueda espacial y funciones
análisis espacial.
de
las
Al
de
Pongamos un ejemplo. Se trata de localizar las oficinas de atención al
ciudadano que se encuentran a menos de 500 metros de los centros de salud, y
al mismo tiempo saber en qué unidades territorial se encuentran. Las oficinas de
atención al ciudadano, los centros de salud y las unidades territoriales
pertenecen a capas diferentes. Pasos a seguir:
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Paso 1) Localizar las oficinas de atención al ciudadano situadas a menos de 500
metros de los centros de salud.
RELACIÓN ESPACIAL.
Estar a la distancia de menos de 500 metros de los centros de salud.
TEMA ACTIVO EN LA VISTA (TEMA DIANA): Oficinas de atención al usuario.
TEMA SELECTOR: Centros de salud.
DISTANCIA: 500 metros
Resultado de la búsqueda
espacial entre las dos capas.
Paso 2) Seleccionar en qué unidades territoriales se localizan las oficinas de
atención al ciudadano que se encuentran a menos de 500 metros de un centro
de salud.
RELACIÓN ESPACIAL.
Estar completamente contenidas en
TEMA ACTIVO EN LA VISTA (TEMA DIANA): Capa de unidades territoriales.
TEMA SELECTOR: Oficinas de atención al usuario.
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Resultado de la búsqueda
espacial entre las dos capas.
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5. Operaciones de análisis espacial.
Los modelos de Geoprocesamiento.
CONTENIDOS:
1. Las funciones de análisis espacial en los SIG.
2. Los tipos de operaciones.
3. Modelos de Geoprocesamiento.
1. Las funciones de análisis espacial en los SIG.
El término análisis espacial hace referencia a un cuerpo de conceptos, métodos y
técnicas cuantitativas que revolucionaron las ciencias geográficas en los años cincuenta
y sesenta, de manera muy marcada en los países anglosajones (CHORLEY Y HAGGET,
19642, BILLINGUE, GREGORY Y MARTIN, 19843). En los primeros años concernió a la
adaptación de métodos estadísticos existentes al tratamiento de datos espaciales,
pasando más tarde a extenderse hasta la construcción de modelos matemáticos y
nuevos métodos de investigación, algunos de los cuales han pervivido hasta la
actualidad. El análisis espacial ha sido de gran importancia para las ciencias
geográficas, a pesar de que buena parte de sus aportaciones no pudieron ponerse en
práctica por las limitaciones del tratamiento numérico en los años sesenta e incluso en
los setenta.
Las prestaciones analíticas que la mayoría de SIG ofrecen en los años noventa
pueden ser calificadas como un cuerpo de conceptos y técnicas de análisis espacial aún
poco desarrollado. Se han generado repetidas discusiones en torno a la necesidad de
mayores capacidades analíticas (GOODCHILD, 19884 : OPENSHAW, 19915; RAPER,
2
CHORLEY,R.J., y HAGGET, P., (coords.) (1964): Models in Geography, Methuen, London.
BILLINGUE, M.; GREGORY, D., y MARTIN, R. (coords.) (1984): Recollections of a Revolution. Geogrpahy as a spatial
Science, MacMillan Press, London.
4 GOODCHILD, M. (1988): “A spatial analytical perspective on Geographic Information Systems”, en International Jouranl
of Geogrpahical Information Systems, núm.1, pags. 327-334.
5 OPENSHAW, S. (1991): “Developing appropiate spatial analysis methods for Geographic Information Systems”, en
Maguire, Rhind y Goodchild (coords.), Geographical Information Systems: Principles and Applications, Longman, London,
págs. 389-402.
3
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19936; STEINITZ, 19937), sobre todo por parte de usuarios con fuertes necesidades de
modelización como universidades, centros de estudios y de planificación. Lo que parece
muy claro por un lado es que la actual oferta de capacidades analíticas ha sido hasta el
momento suficiente para la mayoría de usuarios. Por otro lado, parece evidente que la
capacidad analítica va a aumentar de manera inevitable aunque sea tan sólo para
rentabilizar los miles y miles de Gigabytes que ocupan las bases de datos geográficos
existentes. El desarrollo de funciones analíticas que permitan sacar partido de los datos
ha ido convirtiéndose en una necesidad con protagonismo creciente y se ha apoyado en
buena medida en ideas y métodos del análisis espacial.
El cuerpo de conceptos, métodos y técnicas del análisis espacial será sin duda
aprovechado selectivamente para desarrollar en los años noventa las capacidades
analíticas de los SIG, aunque la tarea no deja de tener ciertas complicaciones (CLARKE,
19908: OPENSHAW, 19919; GOODCHILD, HAINING, WISE ET ALII, 199210).
Recordemos, por ejemplo, que en el contexto de los SIG el análisis espacial se
caracteriza por tratar conjuntamente los datos cartográficos y sus atributos temáticos.
En su conjunto, las funciones de análisis facilitan la interpretación de la base de datos
hasta obtener la información requerida. Debemos entender el análisis como un proceso
en el cual los hechos recogidos y dispuestos de manera genérica, los registros de la
base de datos, se traducen en hechos presentados de una manera específica y útil,
convirtiéndose por tanto en información con significado para su usuario.
Esta conversión de datos a información geográfica no se consigue
solamente con pulsar una tecla o una cadena de teclas. La realización de análisis
espaciales en una base de datos geográficos es un proceso complejo y muchas
veces complicado. Por sofisticado que sea el proceso, por muy evolucionado que
sea la tecnología, es el usuario quien debe realizar el juicio de valores, quien
debe valorar y, por tanto, encauzar de antemano los resultados que el sistema
acabe obteniendo. La clave en este caso es, evidentemente, la capacidad del
usuario para entender la naturaleza de la información, su capacidad para
RAPER, J. (1993): “Environmental GIS: A Different Kind of Challenge”, ponencia plenaria de la Fourth European
Coference on Geographic Information Systems, Génova, 30 de marzo de 1993, EGIS Foundation.
7 STEINITZ, C. (1993): “GIS Applied: An “Historical Perspective and a Current Prospect 1966-1993”, ponencia plenaria de
la Fourth European Coference on Geographic Information Systems, Génova, 30 de marzo de 1993, EGIS Foundation.
8 CLARKE, M. (1990): “A Geographical Informatio Systems and model based analysis: towards effective decision support
systems”, en Scholten y Stillwell (coords.), Geographical Information Systems for Urban and Regional Planning, Kluwer
Academic Press, Dordrecht (Netherland), págs, 165-175.
9 OPENSHAW, S. (1991): “Developing appropiate spatial analysis methods for Geographic Information Systems”, op. cit en
nota 4.
10 GOODCHILD, M.F.; HAINING, R., WISE, R., et Alii (1992): “Integrating GIS and spatial data analysis: problems and
possibilities”, International Journal of Geografphical Information Systems, vol. 6, núm. 5, págs. 407-423.
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formular las preguntas de una manera que el sistema entienda y su dominio de
las funciones del sistema.
En el contexto de las respuestas, preguntas y funciones analíticas de los
SIG podemos entender conceptualmente cualquier proceso de análisis de la
información geográfica en un SIG como una interacción entre las preguntas
planteadas por el usurario, las respuestas obtenidas y las funciones del sistema
utilizadas por extraerlas de la base de datos geográfica. Por ejemplo,
supongamos que una cadena de grandes superficies comerciales decide
aumentar el número de sus establecimientos en el litoral mediterráneo español.
La respuesta que los ejecutivos de la empresa esperan es un mapa que muestre
el ranking de las mejores localizaciones posibles para sus hipermercados desde
el Estrecho de Gibraltar hasta el Cap de Creus. La pregunta que formulan es:
¿Dónde se encuentran las mayores concentraciones de demanda aún no
satisfecha por la competencia y qué previsiones de beneficios se esperan en
cada caso? Las funciones analíticas del sistema que permitirán formular la
pregunta y obtener la respuesta son varias, entre las cuales se cuentan la
recuperación filtrada, la superposición, la medida de vecindad, de proximidad,
de localización y la conectividad con la red de comunicaciones.
Para obtener respuestas útiles debemos realizar las preguntas adecuadas,
por lo cual parece sugerente empezar por el final, por la respuesta deseada, e ir
luego remontando hacia atrás, hasta el principio, el proceso de análisis. Si
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empezamos suponiendo que tenemos la respuesta deseada podemos
plantearnos con mayor exactitud las preguntas que nos llevan a ese respuesta,
los datos necesarios para obtener la misma, los juicios de valor que debe
realizar el usuario y las funciones del SIG que deben intervenir en el proceso.
Este método de planteamiento de análisis hacia atrás nos asegurará como
mínimo algo muy importante: que el complejo proceso de análisis desemboque
en la obtención de las respuestas adecuadas, circunstancia que
lamentablemente no siempre ocurre.
En la interrelación de respuestas, preguntas y funciones pueden darse tres
niveles de respuestas posibles, tres niveles de preguntas posibles y tres niveles de
funciones posibles, atendiendo cada nivel a un grado de complejidad. Existen por lo
tanto tres niveles de complejidad analítica en los que encajan de una forma u otra las
respuestas, preguntas, preguntas y funciones posibles.
En el NIVEL I, el de menor complejidad analítica, los esfuerzos se
encaminan a examinar la base de datos, siendo la clave distintiva que no se
genera nueva información, tan sólo se cambia la forma o se totalizan los datos
existentes en la base de datos. Las funciones analíticas del SIG que pertenecen
a este nivel coinciden plenamente con las de recuperación. El tipo de respuesta
buscada es una representación y medida de datos existentes, las cartográficos y
los atributos temáticos. Un ejemplo de respuesta de este tipo es cartografiar la
red de autopistas de Andalucía con su longitud desagregada por tramos como
un atributo más. El tipo de funciones analíticas del nivel I se corresponde a las
de recuperación, tal como las entendimos en el tema anterior. En el ejemplo de
la red de autopistas de Andalucía las funciones del nivel I permiten consultar la
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base de datos de la red de autopistas, representarla simbolizada en gruesos y
colores, medir la longitud de los tramos e interrogar interactivamente la
información. Las preguntas del nivel I buscan una descripción selectiva de la
información existente.
En el NIVEL II el objetivo va más allá de examinar la base de datos, pues
de busca generar nueva información a partir de información existente. Se trata
de añadir el valor necesario para descubrir y formalizar los patrones de
interrelación entre los elementos geográficos de la base de datos. Las funciones
analíticas de un SIG en este nivel son las de superposición, vecindad y
conectividad. En el nivel II las respuestas requieren análisis de los patrones que
dibujan los datos, del comportamiento espacial de las variables. En el ejemplo
de la red de autopistas la respuesta requerida es el cálculo de la velocidad
máxima aconsejable en caso de lluvia para cada tramo de autopista. Las
funciones del nivel II comprenden la mayoría de funciones analíticas, sean de
recuperación, superposición, vecindad o conectividad, cuando se utilizan
básicamente para comprender los patrones espaciales de las variables. Las
consideramos de este nivel cuando sus resultados no pretenden explicar
procesos causales y por ello no se encadenan necesariamente en un complejo
proceso de modelización, que sería propio del nivel III. En el ejemplo de las
autopistas las funciones de este nivel II son el cálculo de pendientes en un
Modelo Digital del Terreno, la conectividad medida en el número de nodos por
Kilómetros en cada tramo y la superposición de la capa de autopistas con la
capa del subsuelo. Las preguntas del nivel II se orientan siempre a conocer los
patrones espaciales de los datos. En nuestro ejemplo, las preguntas buscan
saber cuál es el número de curvas y cuál es el tipo de sustrato geológico, de
modo que se puedan cruzar estos datos con los promedios mensuales de
precipitaciones, desglosados por cada tramo de la red de autopistas andaluzas
para poder obtener así la respuesta deseada: la velocidad máxima aconsejable
en caso de lluvia.
El NIVEL III es el más complejo y a la vez el menos desarrollado en la
tecnología SIG. Se trata de la modelización de procesos, de analizar la base de
datos para generar nueva información sobre los procesos causales, lo cual va
más allá de los objetivos del nivel II. Éste es el reto más innovador de los SIG,
en buena medida porque se basa en una asunción de gran trascendencia: la
base de datos es un modelo realmente representativo del territorio, con la
ventaja de que puede ser medido, manipulado y transformado por las funciones
del SIG, un modelo que aspira a representar toda la complejidad territorial.
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En la mayoría de los sistemas las capacidades del nivel III se encuentran
hay en día en un estado de puesta en funcionamiento, si bien algunos SIG con
estructura raster disponer de algunas funciones de este nivel. Debido a parte a
este vacío relativo, varias funciones analíticas del nivel III tienen una doble
“nacionalidad” porque pueden encasillarse en ambos niveles, según el uso que
se haga de ellas. La peculiaridad distintiva de este nivel III es utilizar las
funciones de una manera encadenada para poder expresar un proceso complejo
de modelización. Un caso de función analítica exclusiva de este nivel III son las
funciones de simulación parametrizada, como por ejemplo la función Random
del sistema Idrisi.
En el nivel III las respuestas deben generar nueva información para
comprender los procesos causales, simular escenarios que no existen y evaluar
diferentes alternativas. La respuesta para nuestro ejemplo es un plan de nuevas
autopistas para el horizonte del año 2010 en Andalucía que reúna diferentes
alternativas según la previsión de necesidades y de disponibilidad financiera. Las
funciones analíticas SIG del nivel III pueden ser las mismas que las del nivel II,
pero utilizadas en un encadenamiento complejo para expresar la modelización
del territorio. Por ejemplo, la búsqueda inteligente del camino óptimo entre el
inicio y el final de una nueva vía necesita encadenar varias funciones: cálculo de
pendientes, ponderación de usos del suelo, generar buffers o áreas de
proximidad, generar una superficie de fricción y, finalmente, trazar los tramos
que van a unir los puntos de origen y de destino. Las preguntas del nivel III se
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refieren siempre a cambios importantes en los datos disponibles, sea de las
condiciones, del horizonte temporal o espacial. En el caso anterior, la pregunta
sería: ¿Cuáles son los mejores trazados para una nueva autopista que sirva de
cinturón de ronda para la población de Ecija?.
2. Los tipos de operaciones.
Las funciones del software SIG no se refieren a ningún producto concreto ni
pretenden limitarse a un modelo de datos determinado sino ser representativas de las
funciones que realizan los SIG mejor dotados. En este apartado desarrollaremos el
esquema de las funciones del software SIG. Recordemos que ésta es una tipología
imperfecta, en la cual una función puede ser encasillada en más de una clase, como
ocurre por ejemplo con la superposición. Es ante todo una tipología útil para
adentrarnos en el conocimiento individual y a la vez interrelacionado de las funciones
del sistema.
1) OPERACIONES ESPACIALES SIMPLES.
Las funciones de recuperación combinan datos cartográficos con datos
temáticos, pero solamente los segundos son modificados. Estas funciones no
representan cambios en la localización de las entidades cartográficas ni crean
tampoco nuevas entidades.
La recuperación es una función de propósito general en un SIG que
utiliza para obtener una visión de los datos contenidos en la base de datos.
una función relativamente simple pero muy útil e interesante, que incluye
búsqueda selectiva o filtrada y la representación de los datos, sin variar
localización ni crear nuevas entidades geográficas.
se
Es
la
su
En su forma más simple y menos espacial las condiciones de selección
pueden basarse solamente en los atributos temáticos de las entidades. Así, por
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ejemplo, una recuperación selectiva permite extraer de una base de datos
catastral las casas con un valor superior a las 100.000 ptas/m2, con una
reducción fiscal por motivos sociales, situadas en el distrito segundo de un
municipio y construidas entre los años 1981 y 1990. La recuperación selectiva
más peculiar de un SIG es la basada en las propiedades espaciales, combinadas
a veces con los atributos temáticos.
Otro tipo de recuperación selectiva que muestra es la selección basada en
una ventana definida interactivamente por el usuario en la pantalla del
ordenador, que podría ser además combinada con las mismas condiciones de los
atributos catastrales ya descritas. La diferencia esencial aquí es que podemos
seleccionar una parte de la capa de la base de datos con criterios espaciales.
Queda por añadir que una vez recuperados selectivamente los datos, el sistema
permite utilizarlos a efectos de representación en cualquier periférico pero
también permite su procesamiento a todos los niveles. Es posible una sucesión
de recuperaciones filtradas que, ordenadas de forma lógica, lleguen a expresar
razonamientos muy refinados y complejos de representación del territorio.
Las operaciones de recuperación enlazan directamente con las operaciones
de búsqueda y recuperación de información vistas en el apartado de las
operaciones con bases de datos en SIG. Principalmente con la búsqueda
temática, se realiza a través de los atributos temáticos de las bases de datos
(tablas de datos). Recordemos que el objetivo de la extracción de información
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de las bases de datos SIG es seleccionar registros que reúnen criterios, por lo
que previamente a la consulta habrá que definir los criterios de selección con el
constructor de consultas especificando un campo, un operador y un valor. En el
caso de ArcView:
Un ejemplo de recuperación es el siguiente: necesitamos saber cuáles
son las secciones de la ciudad de Málaga que tienes más de 500 empleos. El
resultado se muestra en la figura. Ya se explicaron estas operaciones en el
apartado 4.2 del tema anterior.
La consulta e interrogación de la base de datos es una función simple
utilizada cotidianamente. Consiste en una demanda puntual de información,
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realizada típicamente en pantalla por medio del mouse. En el caso de ArcView,
la consulta se realiza preguntando al sistema qué entidad hay en una
localización determinada mediante el comando “identify”.
El resultado se muestra en la figura siguiente:
La reclasificación es una función básicamente analítica, aunque también
tiene un papel destacado en algunas tareas de manipulación. Consiste en
cambiar el valor de los atributos temáticos de las entidades cartográficas, con lo
cual variamos también la clase a la que pertenecen, de ahí su nombre. Debemos
distinguir dos grados de complejidad en esta función que son de naturaleza muy
distinta.
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En la forma más simple la reclasificación consiste en un tratamiento a
espacial de la información basado en los atributos temáticos, de modo que sea
posible identificar y formar nuevas clases, en cuyos casos se produce o bien una
agregación o bien una desagregación. Un ejemplo es agrupar en 5 intervalos el
número de empleos de los distritos para representar los datos gráficamente.
Esta operación se puede realizar mediante el editor de leyenda, como muestran
las figuras más abajo.
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Más adelante, en el apartado de las operaciones espaciales complejas,
veremos formas más sofisticadas y complejas de la reclasificación, conocida
normalmente como clasificación, reúne un conjunto de técnicas que permiten
manejar múltiples capas y, en base a una familia de procesos de estadísticas
espaciales, obtener una capa final sintética (STAR Y ESTES 199011, pág. 149).
La combinación de estadísticas espaciales y algoritmos de reclasificación permite
identificar y describir regiones relativamente homogéneas, lo cual es
absolutamente crítico para el tratamiento de las imágenes de satélite. La
diferencia principal de esta reclasificación sofisticada o clasificación espacial
respecto a la reclasificación basada en atributos temáticos yace en el
protagonismo de la especialidad a la hora de agrupar las entidades. Por motivos
conceptuales y lógico-matemáticos la clasificación se realiza tan sólo en
sistemas raster mientras que la reclasificación de atributos es posible en los
modelos raster y vectorial.
La medida de áreas y líneas es una función analítica siempre posterior a
la estructuración topológica de los datos. El resultado obtenido es sencillo:
superficies de áreas y longitudes de líneas, expresadas en las unidades de
medida de la georreferenciación, generalmente centímetros, metros y
kilómetros que aparecen añadidas como un campo más en las tablas de
atributos temáticos de las capas de información. La sencillez del resultado no
debe ofuscar la complejidad y sofisticación de las operaciones necesarias para
obtener estas medidas, sobre todo en el caso de medir superficies de polígonos
11
STAR, J., y ESTES, J. (1990): Geographic Information Systems. An Introduction. Prentice Hall, New Jersey (USA).
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complejos y de grandes dimensiones. La medida
naturalezas muy distintas en el modelo raster y
razones conceptuales y lógicas. Al mismo tiempo,
como el shapefile, no tienen recogidas las áreas y
no ser que se les calcule expresamente.
de superficies y líneas tiene
en el modelo vectorial, por
algunos formatos vectoriales
las longitudes de las líneas a
En el modelo raster, la unidad de medida indivisible a todos los afectados
es el pixel y, en segundo lugar, el sistema raster no gestiona eficazmente
múltiples atributos temáticos asociados a las entidades cartográficas. Por ello los
sistemas vectoriales suelen ser los más adecuados para realizar funciones de
medida y a ellos nos referiremos aquí. El área y el perímetro de los polígonos
junto a la longitud de los segmentos se consideran atributos fundamentales y se
calculan durante el proceso de estructuración topológica, guardándose de
manera permanente en la base de datos.
Los SIG vectoriales ofrecen otras posibilidades de carácter interactivo,
como medir la distancia entre dos puntos o la longitud de varios tramos
indicados en la pantalla por medio del cursor. El sistema vectorial corrige la
distorsión de la proyección y el sistema de coordenadas, lo cual es muy
importante cuando se requiere alta precisión topográfica o para aplicaciones de
pequeñas escala, como el tráfico aéreo y marítimo. Los SIG raster ofrecen
algunas funciones de medida de gran interés, como por ejemplo generar el perfil
topográfico de una línea trazada interactivamente por el usuario, en cuyo caso
hablaremos de perfil espacial porque describe una distribución de datos en el
espacio. Hablaremos de perfil temporal cuando analice varias capas de una
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misma temática pero de momentos distintos y mida, por tanto, la variación de
una serie de localizaciones a lo largo del tiempo.
El último tipo de funciones analíticas de recuperación son las de
estadísticas espacial, útiles para identificar, cuantificar y describir patrones
espaciales en los datos. La mayoría de estas operaciones están fundamentadas
o inspiradas en el cuerpo de métodos y conceptos del análisis espacial y la
mayoría de ellas son propias de los sistemas raster, si bien algunos sistemas
vectoriales disponen de algunas de ellas. Se tratarán aquí las estadísticas
propias de los SIG, dejando a un lado las que pertenecen al tratamiento de
imágenes y a la Teledetección espacial, consultables en la bibliografía
especializada.
Las estadísticas descriptivas más comunes son aespaciales, como la
media, la mediana, la desviación estándar, el valor mínimo, el valor máximo, los
cuantiles y los histogramas. Una estadística aespacial muy importante es la
regresión, útil para expresar polinómicamente la interrelación entre dos
variables que sean cuantitativas y continuas. Una vez obtenida la ecuación es
posible realizar simulaciones o completar la información insuficiente. Cuando las
dos variables son cualitativas y discretas los SIG ofrecen la función de
Tabulación/Crosstab, muy conocida por su uso en paquetes estadísticos del tipo
SPSS, que genera una tabla de frecuencias con todas las combinaciones posibles
entre dos atributos.
Las estadísticas espaciales son muchos más interesantes, y a la vez
complejas, que las anteriores. Entre las más apreciadas por su potencial está la
regresión espacial, que determina la interrelación entre la localización de las
entidades y los valores de estas entidades, de modo que muestra los patrones
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espaciales significativos. Por ejemplo, puede determinar si existe o no existe un
patrón territorial para la localización de un equipamiento determinado. La
autocorrelación espacial examina la dependencia espacial de las variables, la
variación de la correlación en el espacio. Puede ser útil para determinar por
ejemplo la distancia necesaria para fijar el umbral en que una variable deja de
depender del espacio, el umbral a partir del cual la correlación entre el espacio y
la variable deja de ser significativa. En ArcView las estadísticas espaciales se
realizan en la tabla mediante el comando Calculate (Calculadora).
2) OPERACIONES ESPACIALES COMPLEJAS.
La primera de ellas es la SUPERPOSICIÓN actúa como puerta de entrada
a las verdaderas esencias analíticas de los SIG. Se relaciona con las operaciones
de reclasificación. Aun siendo una de las funciones más sencillas de comprender,
la superposición ha estado en la base de la mayoría de análisis espaciales
realizados con un SIG desde los tiempos pioneros hasta hoy (TOMLIN, 199012).
La superposición tiene dos aspectos fundamentales: el geométricocartográfico y el de los atributos temáticos. La superposición geométricocartográfica maneja los datos gráficos e implica necesariamente la generación
12
TOMLIN, DANA (1990): Geographic Information Systems and Cartographic Modelling. Prentice Hall, Englewood Cliffs,
New Jersey (USA).
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de nuevas entidades cartográficas, producto de la intersección de las entidades
originales de las dos capas superpuestas.
La superposición de los atributos complementa la anterior y puede ser
nominal o aritmética. Recordando lo ya dicho, la superposición nominal opera
con atributos temáticos cualitativos y genera nuevas categorías compuestas en
la capa resultante, que pueden ser examinadas mediante lenguajes basados en
los operadores booleanos AND, OR, NOT, INP Y EQV. La superposición aritmética
opera combinando atributos cuantitativos, normalmente con valores continuos,
mediante operadores matemáticos como la suma o la exponenciación. El
resultado son valores numéricos sintéticos que no permiten conocer la
participación de cada una de las dos capas superpuestas en el resultado final.
La superposición interrelaciona múltiples capas de información que se
combinan de dos en dos en cada operación. Cuando encadenamos las
superposiciones correctamente podemos combinar un número virtualmente
ilimitado de capas, con la única precaución de hacer un buen planteamiento de
cada operación y del proceso en conjunto. Por ejemplo, un típico proceso
analítico: necesitamos superponer varias capas para obtener la localización
óptima de una planta de tratamiento de residuos sólidos: planificación
urbanística, red de carreteras, usos del suelo y localización de emisores de
residuos. La idea fundamental es que superponemos las capas de información
siempre de dos en dos, lo cual no deja de ser una limitación importante, a la vez
que una complejidad añadida, por el número de operaciones a realizar.
En primer lugar, superponemos las capas correspondientes con la atención
puesta en las áreas con una calificación urbanística de servicios en una capa (A,
por ejemplo) y la presencia de una vía de comunicación rápida en otra capa (la
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B). El resultado se almacena en una capa, AB, que actuará como intermediaria
para superponer la tercera capa, la capa C de usos del suelo. Superponemos,
pues, la capa AB con la capa C y obtenemos una nueva capa intermedia,
denominada capa ABC, con la atención fijada sobre la capa C a fin de evitar
situar la planta de tratamiento de residuos en zonas habitadas y primar su
localización en una zona de servicios cercana a una autovía.
En último lugar superponemos la cuarta capa, la capa D de los centros
emisores, con la capa ABC para completar el proceso de análisis. En este caso
añadimos a los requisitos anteriores que la planta se localice en un punto
equidistante de los tres centros emisores de residuos, siendo óptimo que
coincida con el centro de gravedad ponderado por las toneladas que emite cada
uno de ellos. El resultado de esta última superposición se almacena en una
nueva capa, la capa final ABCD que sintetiza ya la superposición de las cuatro
capas anteriores.
Obtenida la superposición final deseada estamos en disposición de utilizar
todo el arsenal de funciones analíticas que creamos convenientes para conocer
las interrelaciones entre las capas superpuestas. Como ya hemos explicado,
entre las más utilizadas están los operadores lógicos de Boole, disponibles de
una forma y otra en la mayoría de Sistemas de Información Geográfica.
ESQUEMA DE LOS TIPOS DE SUPERPOSICIÓN.
A) SUPERPOSICIÓN SEGÚN EL TIPO DE ELEMENTO:
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1. ANÁLISIS DE PUNTO EN POLÍGONO. Permite la creación de una capa
de puntos cuyos atributos corresponden tanto a la capa de puntos inicial
como a los del polígono en donde se ha situado cada punto.
2. ANÁLISIS DE LÍNEA EN POLÍGONO. En este caso, una capa de líneas
es superpuesta sobre una de polígonos. Los arcos que caen sobre más de
una región son cortados en las intersecciones con los polígonos de la
segunda capa. La capa de salida es de líneas y a sus atributos se añaden
los de los polígonos que atraviesan.
3. SUPERPOSICIÓN DE POLÍGONOS. Genera una capa con nuevos
polígonos en donde sus valores temáticos combinan los de las dos capas
de entrada.
B) SUPERPOSICIÓN SEGÚN EL TIPO DE OPERACIÓN:
1. INTERSECCIÓN. La capa resultante tras una superposición de este
tipo contiene únicamente
los elementos gráficos presentes
simultáneamente en las dos capas de entrada. Tras una operación de
intersección se obtiene una nueva capa en donde están presentes los
elementos que espacialmente son comunes a ambas capas de entrada.
Desde el punto de vista temático, responde a una operación booleana
de tipo "AND".
2. UNIÓN. Esta operación permite la obtención de una capa que contiene
tanto los elementos de la primera como los de la segunda capa de
entrada. La unión permite representar en una sola capa todos los
elementos de dos capas de entrada. Desde el punto de vista temático,
responde a una operación booleana de tipo "OR".
3. ENMASCARADO DE EXTENSIÓN LIMITADA (CLIP). En este tipo de
superposición, la primera capa de entrada actúa como una máscara
sobre la que los elementos de la segunda son cortados, incluyéndose
en la capa de salida únicamente aquellas partes que coinciden con la
primera. Es decir, es un tipo de unión en donde la extensión máxima de
la capa de salida está limitada a la de una de las capas de entrada. El
enmascarado permite añadir a una capa todos los elementos de otra
que coincidan espacialmente con la primera. Temáticamente, responde
a una operación booleana de tipo "XOR".
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En Arcview las funciones de análisis espacial complejo del tipo
superposición se conocen como funciones de geoprecesamiento y para
mostrarlas se debe activar la extensión de Geoprocessing en la barra de menús
como muestra la figura. Para posteriormente acceder al asistente de
geoprocesamiento en la barra de menús, opción View, como muestran la figuras
siguientes.
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La segunda función de análisis espacial complejo es la VECINDAD que
evalúa las características del área que envuelve una localización determinada,
como por ejemplo la relación entre los centros de atención social y la densidad
de urbanización. En cada caso se deben especificar tres parámetros que son
necesarios: las localizaciones de referencia, el ámbito de vecindad alrededor de
las localizaciones y la función concreta a realizar. En general, los sistemas raster
ofrecen mayores prestaciones y velocidad que los vectoriales, en las funciones
analíticas, siendo esto especialmente cierto en el caso de las funciones de
vecindad y proximidad.
A modo de ejemplo simple supongamos que un usuario elige una escuela
como localización de referencia, la cual servirá como centro del círculo que
define el ámbito de vecindad. A continuación el usuario define un radio del
círculo de 500 metros. En tercer lugar el usuario ordena al sistema que
elabore índices estadísticos sintéticos como la media de edades, de renta per
cápita, el valor mínimo y el valor máximo de las viviendas.
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En otro ejemplo más complejo supondremos que disponemos de una nube
de puntos que indican la localización espacial de las infracciones de tráfico
sancionadas por la policía municipal en una ciudad de unos dos millones de
habitantes como Barcelona a lo largo de los años ochenta. Decenas de miles de
puntos que representan millones de multas, impuestas por docenas de motivos
diferentes en años diferentes. Además de las capacidades analíticas de la
estadística no espacial un SIG nos ofrece la posibilidad de analizar la nube de
puntos a partir de las manzanas, las unidades censales o los distritos
predefinidos en una capa de divisiones administrativas. El análisis a realizar en
este caso hipotético será, evidentemente, la agrupación de los puntos por
manzanas de edificios, elaborando estadísticas y mapas por cada año y también
para toda la década. Esta función “de estar contenido en...” suelo ser
denominada Punto en polígono/Point in polygon.
La vecindad engloba varios tipos de operaciones: El filtrado automático
es un tipo de función analítica muy sofisticada, prácticamente exclusiva de los
sistemas raster. El filtrado automático se aplica a todas las celdas de la capa,
mientras que el ámbito de vecindad y la operación a realizar son escogibles
entre una lista de posibilidades predefinidas. La ventana de vecindad, por
ejemplo, puede ser un cuadrado de 3 por 3 pixels y la operación es el cálculo de
las medias móviles. El valor de la celda que se señala con trazo grueso es
recalculado en función de la media aritmética de su valor y del de las ocho
celdas vecinas. El filtro usado es el llamado de medias móviles porque, una vez
recalculado el valor de la celda central, la ventana se desplaza hacia la derecha
uy repite el cálculo de la celda central de la nueva ventana, y así sucesivamente
hasta filtrar toda la matriz de pixels. El filtrado automático es una función
proveniente del tratamiento de imágenes y tiene múltiples aplicaciones
analíticas en las SIG, como por ejemplo el reconocimiento automático de las
zonas más elevadas y deprimidas de un área.
La función de poligonación automática o buffering define regiones
homogéneas o áreas de influencia alrededor de una serie de puntos. Conocida
también por poligonación Thiessen o Voronoi, esta función genera polígonos
alrededor de un conjunto de puntos de manera que el perímetro de los
polígonos generados sea equidistante de los puntos vecinos, es decir, la manera
que cada localización dentro de un polígono sea más cercana al resto de puntos
de su polígono que a los puntos de cualquier otro polígono (ARONOFF, 198913,
pág. 218). Los polígonos Thiessen/Voronoi se utilizan normalmente para
análisis de datos climáticos del tipo de las precipitaciones. Por ejemplo, si
disponemos de una red de estaciones de medida de precipitaciones en Andalucía
enumeradas de la A a la I que actuarán como puntos de control. La función
genera lógicas y con valores homogéneos en su interior. La poligonación
Thiessen/Voronoi genera áreas de influencia a partir de una razonamiento puro
y simplemente espacial, basándose en la distancia euclidiana. Otros aplicaciones
13
ARONOFF, S. (1989): Geographic Information Systems. A Management Perspctive, WDL Publications, Cánada.
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muy interesantes son la determinación de las áreas de atención para centros de
salud, farmacias o escuelas rurales en función de la distancia.
Las funciones de interpolación sirven para predecir valores desconocidos
en la vecindad de unas localizaciones cuyos valores son conocidos. Su base
conceptual es la llamada Primera ley de la Geografía, formulada por Tobler
(TOBLER, 195914), por la cual los puntos más cercanos espacialmente tienden a
tener valores más parecidos que los puntos más alejados entre sí. No existen
ningún método de interpolación que asegura un resultado completamente
correcto, por lo cual siempre deben documentarse los resultados de la operación
con índices de fiabilidad y calidad. La interpolación asume que la conducta del
fenómeno a predecir puede ser representada eficazmente por la función
matemática escogida, que actuará como interpolador. La calidad de los
resultados depende de dos factores: por un lado, la exactitud, el número, la
densidad y la distribución de los puntos de observación y, por otro lado, el grado
en que la función matemática escogida sepa modelizar el fenómeno. Existen
muchos tipos de interpolación, dependiendo del tipo de datos iniciales –sean
éstos puntos, líneas o polígonos-, de la conducta propia del fenómeno –como,
por ejemplo, el relieve escarpado o las temperaturas graduales- y del método
matemático escogido. Respecto a la distribución de los datos originales, existen
patrones de muestreo, entre los que podemos citar por se más frecuentes para
datos altimétricos: la malla regular de puntos, los perfiles, la nube aleatoria de
puntos, las curvas de nivel y las líneas de ruptura. Entre los métodos de
interpolación más frecuentes en las SIG se encuentran la interpolación por
medias móviles ponderando la distancia, la regresión polinómica, las series de
Fourier o el Kriging. Ésta es una cuestión técnica, compleja y muy poco
estandarizable, por lo cual no vamos a extendernos en ella y nos remitimos a las
lecturas especializada, por lo cual no vamos a extendernos en ella y nos
remitimos a las lecturas especializadas (BURROUGH, 198915; GOODCHILD Y
KEMP, 199216, págs. II/40-41; PÉREZ, 199217).
Finalmente, la tercera función de análisis espacial es la CONECTIVIDAD.
Una de las funciones clásicas de un SIG es su habilidad para identificar la
conectividad de las entidades geográficas representadas en su base de datos. La
esencia de estas funciones es que acumulan valores a lo largo del ámbito
espacial por el que se desplazan (ARONOFF, 1989, pág. 221). Cada función
necesita tres parámetros. El primero es la especificación de la forma de
interconexión entre las entidades en la base de datos. El segundo parámetro son
las reglas que guían los movimientos entre las entidades interconectadas y el
tercer parámetro es la unidad de medida. El resultado final acumulado puede ser
cuantitativo, como por ejemplo el tiempo consumido en el desplazamiento entre
TOBLER, W.R. (1959): “Automation and Cartography”, Geographical Review, págs. 526-534.
BURROUGH, P. (1989): Principles of Geographical Information Systems for Land Resources Assessment, Clarendon
Press, Oxford.
16 GOODCHILD, M. F., y KEMP, K. (1992): NCGIA Core Curriculum, NCGIA Publications, California.
17 PÉREZ, R. (1992): “Utilización de los Modelos Digitales del Terreno en las representaciones cartográficas del relieve”. I
Semana Cartografica de Barcelona. Barcelona.
14
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varios puntos, o cualitativo, como estar o no estar a menos de 100 metros de
una central nuclear. Algunas de estas operaciones son realizadas con mayor
facilidad en el modelo raster, si bien otras lo son en el modelo vectorial. Las
funciones de conectividad más notarias son las de contigüidad, proximidad,
redes, difusión, trazados y visibilidad.
En las funciones de conectividad se engloban otros conceptos como la
contigüidad evalúa las características de las entidades interconectadas, que,
por tanto, comparten una o determinadas características y forman una unidad.
El análisis incluye, en primer lugar, el reconocimiento de las entidades que
forman una unidad y, en segundo lugar, la medida de atributos como la porción
del área contigua, el camino más corto y el camino más largo que la atraviesan.
Una ejemplo de aplicación común es identificar y describir los locales
comerciales contiguos a las calles principales de una ciudad y medir los metros
potenciales de escaparate de cada local para asignarles una carga fiscal.
La proximidad es la medida de la distancia entre entidades, bien sea una
distancia geométrica simple –medida en metros, pro ejemplo- o bien sea una
distancia que sintetice variables más complejas, como pueden ser la velocidad
de desplazamiento en la red de carreteras o las coronas de ruido de una autovía
urbana. Los parámetros a especificar son cuatro: las localizaciones de
referencia, la unidad de medida, la función que evalúe la proximidad y el área a
analizar (ARONOFF, 1989, P. 223). La forma más simple y habitual de analizar
la proximidad es de generación buffers o corredores a partir de entidades
existentes, como puede ser una carretera, un aeropuerto o una línea de costa.
Un Buffer/corredor es un polígono con una anchura determinada por su distancia
en relación a una entidad geográfica, sea ésta puntual, lineal o poligonal.
El análisis de la difusión espacial es una función sofisticada que puede
utilizarse para fenómenos territoriales que sean cuantificables y ponderables con
la distancia. Podemos entender estas funciones a partir de la siguiente analogía:
como una rastreador inteligente que se desplaza en todas direcciones a partir de
un punto, o de una serie de puntos que es capaz de realizar cálculos difusión, de
acumular resultados finales e intermedios y de decidir la dirección a tomar.
Éstas son unas funciones muy valiosas y flexibles a efectos de modelización y a
análisis territorial, especialmente porque pueden detectar e incorporar
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información sobre la variabilidad de las condiciones, registrado los efectos de
esta variabilidad.
La función de trazado sintoniza con la de difusión y de hecho es parecida
técnicamente en cuanto a su funcionamiento. Siguiendo con la analogía anterior,
podemos entender la función como un rastreador inteligente de caminos entre
un punto origen y uno o varios puntos de destino que busca siempre el mínimo
coste de desplazamiento a partir de una superficie de fricción. Por ejemplo,
calcular el trazado de un camino óptimo entre los puntos A y B a partir de la
superficie de fricción de manera que sea la ruta menos costosa de
desplazamiento, la ruta de menor esfuerzo para ir del punto A al punto B.
Las funciones de análisis de redes tienen un rango de posibilidades de
aplicación muy elevado. Una red es un conjunto interconectado de entidades
lineales que forman una estructura espacial por la cual se desplazan recursos,
sean vehículos, personas, energía o información. Las redes se representan en
base a segmentos y nudos que corresponden a cruces de segmentos, en
sintonía con la teoría matemática de los grafos. Los SIG realizan normalmente
tres grandes tipos de análisis de redes: la predicción de la carga que soportará
la red, la búsqueda de rutas óptimas y la relocalización de recursos. Las redes
tienen propiedades peculiares que requieren funciones analíticas especiales.
Las funciones de visibilidad/viewshed determinan el territorio visible
desde uno o varios puntos, teniendo en cuenta la altura del observatorio, las
elevaciones del terreno, el ángulo y la distancia máxima de visión. Las
aplicaciones son evidentemente múltiples, desde la simulación del impacto
visual de una nueva carretera, la capa de telefonía móvil de una torre de
comunicaciones o las áreas no visibles desde una torre de vigilancia forestal, Si
la función es suficientemente sofisticada puede llegar a emular la visión
humana, con la enorme diferencia de representar cartográficamente, y por tanto
georreferenciar, los campos de visión, adjetivarlos y usarlos para tomar
decisiones territoriales. Es una función simple de entender porque tiene una
enorme analogía humana. Es ideal para procesos de ensayo-error de localización
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de nuevas entidades, pudiendo reevaluar interactivamente las repercusiones en
los cambios de localización, de trazado, de altura de las entidades localizadas
para un territorio y para sus habitantes.
3. Modelos de geoprocesamiento.
Los modelos de geoprocesamiento son flujos de procesos que permiten
automatizar tareas que se repiten con frecuencia, pudiendo enlazar unos
modelos con otros. Más concretamente el geoprocesamiento puede ser definido
como el conjunto de procesos orientados a la recopilación y tratamiento de
informaciones espaciales con un objetivo específico. Así, las tareas que se
diseñan con el modelo de geoprocesamiento son ejecutadas por las
herramientas específicas para cada aplicación por el Sistemas de Información
Geográfica.
Las herramientas de Geoprocesamiento son propias de los SIG, razón por
la cual, éstos no deben ser entendidos sólo como Sistemas de Gestión de Bases
de Datos a los que se les ha añadido la referencia espacial de los datos. Los SIG
disponen de herramientas de análisis espacial que incorporan lo más rico tanto
de la antigua como de la más reciente investigación geográfica y matemática en
materia de modelado físico y geoestadístico de fenómenos espacialmente
distribuidos. Hoy en día, las aplicaciones se diversifican cada vez más para
satisfacer las necesidades del usuario, como por ejemplo en análisis de sitio,
distribución de contaminantes, modelado hidrológico, modelado de erosión,
entre otras.
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6. Representación gráfica y
elaboración de mapas temáticos
con SIG.
CONTENIDO:
1. Técnicas cartográficas. La cartografía temática asistida por
ordenador.
2. Fundamentos técnicos de la cartografía temática ambiental asistida
por ordenador.
3. Procedimiento de representación de variables sociales con SIG
usando ArcView.
1. Técnicas cartográficas. La cartografía temática asistida por
ordenador.
Actualmente se dispone de muchas técnicas, para la representación de los
datos, para describir, representar, almacenar y generalizar información, entre
ellas destaca la elaboración de mapas con SIG. Con ellos se trata de producir
mapas automáticamente por medios informáticos con la información de las bases
de datos elaboradas de acuerdo a unos procedimientos determinados.
Conceptualmente hay que diferenciar entre cartografía básica y la
derivada, específicamente la temática. A diferencia de la primera, centrada en
la representación precisa de los elementos territoriales más estables y
permanentes del territorio, con el énfasis puesto en la adecuada definición
geométrica de cualquier dato (con una atención muy especial al dato
altimétrico) y con unos requerimientos de precisión métrica muy exigentes,
como hemos visto; la cartografía temática es una cartografía especializada,
destinada específicamente a la representación de cualquier elemento, proceso
o actividad, con el énfasis puesto ahora en la correcta identificación,
caracterización, evaluación y representación del mismo.
La cartografía básica o topográfica se realiza de acuerdo con una norma
cartográfica establecida por la Administración del Estado y se obtienen por
procesos directos de observación y medición de la superficie terrestre basados
en técnicas fotogramétricas y topográficas, por tanto propias de un reducido
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tipo de profesionales como matemáticos, ingenieros geógrafos, topógrafos).
Mientras la cartografía temática se elabora con técnicas (toma de muestras y su
correspondiente análisis, visitas al campo, tratamiento estadístico, etc.) que
permiten identificar y caracterizar el tema a analizar de forma puntual y
discontinua para derivar en un proceso de representación cartográfica final en el
que en la mayor parte de los casos será necesario trabajar directamente con
una representación visual del territorio, proporcionada por fuentes de
información específicas: la fotografía aérea o las imágenes de satélite. Por ello a
diferencia de la cartografía básica más normalizada en sus procesos de
ejecución y representación gráfica, en la cartografía temática el proceso de
interpretación determina el tipo de representación, que es muy difícil de
normalizar, y en el que además pueden intervenir un extraordinario número de
especialistas de muy diversas materias (geólogos, agrónomos, biólogos,
arquitectos, sociólogos, geógrafos, etc.) con técnicas de análisis y
procedimientos de elaboración y representación que les son propios. Como
resultado de ello, no existe una norma común de realización o de
representación, a veces, ni siquiera dentro de una misma especialidad, menos
aún dentro de un mismo estado.
Mediante los instrumentos de la cartografía temática asistida por
ordenador pueden crearse mapas digitales a partir de mapas analógicos
mediante digitalización o importando datos procedentes de formatos de archivo
de mapas comunes. Las ventajas de la cartografía temática asistida por
ordenador son numerosas:
1. Se puede aplicar la exactitud y la escalabilidad del sistema informático a la
cartografía.
2. Se pueden combinar y analizar con facilidad datos procedentes de
diferentes mapas para el análisis espacial o la toma de decisiones. Por
ejemplo, los datos de elevación, mapas de usos del suelo, datos de la
infraestructura del sistema de abastecimiento de agua, información de
precipitaciones, pueden combinarse para determinar las áreas de prioridad
para reparar o instalar nuevas tuberías.
3. Su utilización para gestionar mapas le permite catalogar, almacenar y
extraer con facilidad toda la información de grandes áreas geográficos,
tales como regiones.
4. Al almacenar datos cartográficos de forma digital, los datos quedan
disponibles
para
cualquier
persona
que
quiera
consultarlos,
independientemente del lugar donde se mantienen los datos. Todos los
usuarios pueden acceder y visualizar simultáneamente la información.
Pueden estructurarse la información en capas y éstas pueden utilizarse
con el fin de mostrar sólo la información que se requiere y ocultar los
datos que no se necesitan.
5. Se pueden vincular datos geográficos de mapas con una base de datos
externa que mantiene datos textuales tabulares y desde los que se
pueden generar informes que acompañen a la cartografía.
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6. La gestión de mapas digitales es más sencilla que el almacenamiento de
copias en papel. Asimismo, se pueden integrar mapas digitales
procedentes de distintos softwares.
7. Es más sencillo intercambiar y compartir datos. Es más fácil convertir
datos a otros formatos.
2. Fundamentos de la cartografía temática asistida por
ordenador.
En la cartografía temática asistida por ordenador los datos se almacenan
en formato digital como coordenadas x,y,z, que forman puntos, líneas, áreas o
volúmenes. Los datos digitales se utilizan para almacenar información
perfectamente definida.
Hay tres tipos de información contenida en los mapas digitales:
1. Datos geográficos, que proporcionan información sobre las formas y
posiciones de los accidentes geográficos, que se almacenan como puntos,
líneas, círculos o polígonos. Se incluye aquí la representación gráfica de
las capas de información según su geometría. Siempre es preciso adecuar
los modos de implantación a las variables representadas. Los modos de
implantación son los signos con los que pueden dibujarse, esto es
implantarse, en el mapa las tres disposiciones geométricas básicas: líneas,
puntos o polígonos. Se forman así tres familias muy selectivas de signos
independientes, con gran capacidad de diferenciación y que no se
confunden entre sí. Esta propiedad de los modos de implantación es muy
útil en la construcción gráfica porque es posible emplear simultáneamente
puntos, líneas y áreas o polígonos para representar información.
Disposiciones geométricas básicas:



El PUNTO. Por definición sólo es una posición en el plano, pero el signo
que la hace visible puede variar según las seis variables visuales
(tamaño, valor, grano, color, orientación y forma), a condición de que
tenga un tamaño suficiente y un color visible.
La LÍNEA. Es un momento del plano, con longitud pero sin superficie.
Los signos que la dibujan pueden variar también según las variables
visuales.
El AREA, ZONA ó POLÍGONO. Es una superficie y las variaciones de
tamaño, orientación y forma modifican su esencia. Pero, al igual que
en la línea, los signos que la rellenan pueden pertenecer a cualquiera
de las variables visuales mencionadas.
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2. Datos de atributos en tablas, que proporcionan información
alfanumérica sobre los datos geográficos, almacenándose como datos de
objetos del dibujo o como datos en una base de datos externa vinculada.
Se incluyen aquí los atributos temáticos.
Campos
Registros
COMPONENTES
DE UNA TABLA
3. Herramientas de visualización, que controlan el modo en que los datos
geográficos aparecen en la pantalla.
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La realización de los mapas temáticos requiere la resolución de varias
cuestiones prácticas. La primera y más importante, la selección del símbolo a
emplear para representar cada objeto geográfico. Hay que prestar atención
especial a la elección de la gama de tramas y/o colores a emplear cuando se
trate de un mapa de polígonos.
Una cuestión de gran importancia es la adecuada selección de una gama
de colores o tramas adecuada a las características de la variable a representar.
Una incorrecta selección de las tramas o los colores reduce, de forma
substancial, la capacidad informativa del mapa generado. Existen para ello
algunas reglas elementales que se deben representar (BOSQUE 1992, pág.
279):
1. En caso de tratarse de una variable que forma una serie creciente de
valores, lo correcto es usar tramas o colores que crezcan en
intensidad gráfica en el sentido en que lo hacen los valores
numéricos de la variable. Por ejemplo, empezar otorgando una
trama de baja densidad de líneas al valor más bajo de la variable e ir
aumentando la densidad de líneas al incrementarse los valores
temáticos.
2. En otras ocasiones, la variable puede mostrar dos tipos de
situaciones muy diferentes u opuestas (por ejemplo, municipios
donde crece la población y aquellos otros donde disminuye entre dos
fechas concretas). En estos casos es recomendable emplear tramas
o gamas de colores muy diferentes para cada tipo de situación
(colores cálidos para el crecimiento y fríos para la disminución, por
ejemplo).
3. El número de tramas y colores que se emplean para dibujar un
mapa no debe ser muy elevado, en otro caso lo abigarrado y confuso
de la cartografía la hace muy difícil de leer y entender, en especial si
está dirigida a un público poco experto en su uso y lectura. Por ello,
se debe tender a no emplear más de 15-20 diez tramas o colores
diferentes como máximo, y en general una cifra entre cinco y diez es
la más adecuada. De existir mayor número de valores numéricos en
la variable a cartografiar es recomendable agregar algunos de ellos
para elaborar la cartografía de manera más legible y sencilla.
3. Procedimiento de representación de variables sociales con
SIG usando ArcView.
La representación de las variables sociales almacenadas en nuestras bases
de datos es una de las grandes prestaciones de los SIG. Vamos a exponer el
procedimiento para realizar mapas exportables a distintos formatos. Si bien este
proceso se explica utilizando ArcView, es aplicable a cualquier otro software ya
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que los pasos que se exponen aquí son comunes a cualquier SIG, y por lo tanto,
sólo habría que utilizar los comandos pertinentes del software utilizado,
siguiendo el procedimiento expuesto.
En primer lugar, debemos entender que disponemos de la información
requerida para cualquier representación gráfica. Por tanto, tenemos los datos
geográficos adecuados a los modos de implantación (puntos, líneas o
polígonos) y los datos de atributos o atributos temáticos, que proporcionan
información complementaria sobre los datos geográficos. Llegados a este punto
realizaríamos ahora la representación visual de las variables mediante las
herramientas de visualización de mapas.
En el caso de ArcView, los datos geográficos se encuentran en las vistas
(Views) y los datos de atributos o atributos temáticos en las tablas (tables).
Para realizar mapas nos tendríamos que dirigir a composiciones de mapas
(layouts) y si queremos realizar un gráfico a gráficos (charts).
VISTAS (Views)
TABLAS (Tables)
Componentes de
un PROYECTO
(Project)
GRÁFICOS (Charts)
COMPOSICIONES DE
MAPAS (Layouts)
Una composición de mapa o layout se compone de una serie de elementos
como se muestra en la figura:
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Barra de menús
Barra de botones
Barra de herramientas
Elementos de la
composición de mapa:
Mapa propiamente
dicho.
Leyenda.
Escala gráfica.
Norte.
Gráficos.
Tablas de datos.
Imágenes.
Cajas y recuadros.
Ventana para el
despliegue de
los mapas
COMPONENTES DE
UNA COMPOSICIÓN
DE MAPA
Partimos de la Vista (View) donde se representa la variable que queremos
representar en el mapa. Supongamos que queremos visualizar la población de
las entidades municipales de una región determinada. Tendremos cargada en la
vista la capa correspondiente que contenga los polígonos que representan los
límites municipales. Sobre la capa seleccionada activamos la leyenda, tal y como
muestra la figura.
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En el tipo de legenda (Legend Type) seleccionamos la opción deseada
(figura de la izquierda). En este caso vamos a representar una variable
cuantitativa continua mediante la elección de intervalos (Graduated Color). A
continuación será preciso asignar el campo que contiene la variable a
representar (Classification Field). En este caso se ha denominado P_2000.
Una variable continua suele presentar un número muy elevado de valores,
los cuales no pueden ser representados en un mapa, pues no es distinguible por
la vista humana un número tan alto de tramas o colores, y aunque fue posible
su distinción, el mapa resultante sería muy poco adecuado visualmente. Por ello
es preciso, antes de decidir qué tramas emplear, la definición de unos pocos
intervalos en los valores de la variable continua a los que se asigna una trama o
color para su representación (BOSQUE 1992, pág. 280). De este modo se
simplifica la información temática, y aunque se pierde parte de ella, el mapa
resultante es más asequible y explícito. El número más adecuado de intervalos
oscila, como ya se ha indicado, entre cinco y diez, con una cifra de siete como la
más habitual, en ellos se tiene que agrupar toda la amplia variedad de valores
cuantitativos. Se trata de un problema semejante al ya estudiado para
reclasificar una variable continua como discreta. Una posible solución sencilla y
muy eficiente (aunque no en todos los casos la más adecuada) es emplear la
mediana y los cuartiles para crear una gama de intervalos, esto tiene la ventaja
de que asigna a cada uno de ellos el mismo número de casos, lo que hace el
mapa más equilibrado desde el punto de vista gráfico (BOSQUE 1992, 280). En
CAUVIN, REYMOND Y SERRADJ (1987)18 existe un estudio exhaustivo sobre los
diferentes procedimientos de fijar intervalos para cartografiar variables
continuas.
18
CAUVIN, C., REYMOND, H. Y SERRADJ, A. (1987): Discrétisation et representation cartographique, Maison de la Geographie,
Montpellier.
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Existen cuatro formas de establecer los intervalos para un mapa de
coropletas o tramas:
1. En primer lugar, las llamadas divisiones naturales (Natural Breaks),
donde se seleccionan como límites de los intervalos los valores de la
variable que presentan las frecuencias más bajas.
2. Una opción diferente es la selección de intervalos mediante el
procedimiento de números redondos/amplitudes iguales (Equal
Interval); ahora, los intervalos tienen todos los mismos rangos y
coinciden con cifras redondas, por ejemplo, acabadas en cinco: 25 a
35, 35 a 45, 45 a 55, etc.
3. Una tercera posibilidad es emplear la media y la desviación típica de
la variable a cartografiar (Standard Deviation), los intervalos se basan
en sumar y restar la desviación típica a la media aritmética para
establecer sus límites.
4. La cuarta opción, usa la mediana y cuartiles (Quantile) para definir
los límites de los intervalos.
Realizadas estas operaciones y determinados tanto el método de
establecer los intervalos como el número de los mismos, se visualizan los datos
pulsando en Apply, haciendo efectiva la operación como muestra la figura de
abajo. A la izquierda tenemos la leyenda y a la derecha, en la ventana para el
despliegue de los temas, los datos representados.
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Seguidamente, cerramos la vista y pasamos a la opción Layout (primera
figura de la izquierda), donde realizaremos el mapa. Podremos usar plantillas
preestablecidas para hacer el mapa (en la barra de menus: Layout > Use
Template), o realizarlo libremente mediante la opción View Frame (figura a la
derecha). La diferencia principal estriba en que la primera opción añade todos
los elementos necesarios para la realización de un mapa en una disposición de
los elementos predefinida y la segunda opción es totalmente interactiva,
requiriendo que se vayan añadiendo los componentes del mapa en la posición
deseada.
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Para los cambios en la simbolización del mapa,
será preciso volver a la vista (view) para
realizar en ella los cambios pertinentes
mediante la edición de la leyenda; cambios
que se realizarán paralelamente en la
composición de mapa o layout relacionada con
la vista activa.
Las opciones de representación son múltiples y dependen de las capas de
información de las que dispongamos. Por ejemplo, en la figura siguiente se
muestra la representación figurada de centros de atención social sobre la
ortofoto raster de la ciudad de Málaga.
Finalmente los mapas realizados pueden ser exportados a ficheros o
impresos (wmf, jpeg, eps…) a formato papel mediante la opción de la barra de
menús: File > export ó File > Print, respectivamente.
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7. Propuesta de sistema de un
Sistema de Información Geográfica
para un área de bienestar social.
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Para trabajar con el Sistema de Información Geográfica, como instrumento
de tratamiento de información, requeriremos dos tipos de fuentes de datos:
bases cartográficas y bases alfanuméricas, las cuales son manejadas por un
interfaz o software. Por tanto, el SIG se compondría de tres grandes elementos:
1. Bases cartográficas.
2. Bases alfanuméricas.
3. Interfaz o software de conexión entre ambas.
1. BASES CARTOGRÁFICAS.
El objetivo fundamental de las bases cartográficas será facilitar la
información digital que ha de servir para la georreferenciación de la información
social y la representación gráfica o cartográfica de la misma. Los contenidos de
las bases de datos cartográficas, como referentes espaciales de la información,
determinan la estructura operativa del sistema y su capacidad para la
georreferenciación, elaboración de las bases de datos y tratamiento gráfico. A
fin de georeferenciar la información social y otra información alfanumérica la
base cartográfica de referencia debería contener los siguientes elementos:
• A) Callejero actualizado:
– Viales y nombres de calles (capa de líneas). Se corresponde a los
ejes de calles, que llevaran asociados asociada una tabla de
atributos con las variantes de los nombres de calles, con la
asignación de un código de vía único.
– Número de portales. Asociados a número de parcela y a su vez a
manzanas y a calles.
• B)
Divisiones
básicas
de
las
entidades
territoriales
administrativas:
– Distritos, Barrios, Unidades Territoriales, Secciones Censales, etc.
(capa de polígonos).
• C) Capas complementarias:
– Capa de Puntos de Interés (capa de puntos o polígonos), con la
localización de aquellos elementos (EQUIPAMIENTOS PUBLICOS O
PRIVADOS) que se puedan considerar
oportunos a efectos de
análisis de bienestar social o de prestación de servicios.
– Capa con la división de Áreas de Influencia que son las
demarcaciones derivadas de los puntos de interés de acuerdo al
alcance estimado de su área de influencia.
• D) Ortofoto (E. 1:5.000 y E. 1:1.000):
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– Imagen de las áreas de la ciudad lo que facilitará el reconocimiento
visual de la ciudad. Podría contener la zonificación urbana, textos
descriptivos (anotaciones: viales, zonas industriales e hitos de
referencia) para hacer comprensible la imagen.
2. BASES DE DATOS SOCIALES, de carácter alfanumérico, asociados a las
bases cartográficas.
Se podría disponer de cinco bases de datos independientes pero
interrelacionadas por código común.
• 1. Base de datos de indicadores sociales. Es una gran base de datos
con el conjunto de los indicadores sociales georreferenciados y objetivo
fundamental del proyecto.
• 2. Base de datos de información extensivas a la población y a la
vivienda (se podría prever acceso a actualización continua):
– Padrón de habitantes
– Impuestos municipales.
– Viviendas de Protección Oficial.
•
3. Base de datos de información temática extensiva a los
colectivos afectados:
– Información sobre población activa: Seguridad Social.
– Información sobre pensionistas y jubilados: Seguridad Social, Junta
de Andalucía.
– Información sobre escolares: Delegación Provincial de la Consejería
de Educación y Delegación Provincial de la Consejería de Asuntos
Sociales.
– Información sobre vivienda municipal: Instituto Municipal de la
Vivienda.
• 4. Bases de datos de los equipamientos de interés en las prestaciones
de servicios sociales, georeferenciados con la localización de
equipamientos de interés en las prestaciones de servicios sociales. Los
datos pueden provenir de dos fuentes:
– Planeamiento urbanístico municipal: Localización de equipamientos,
actuaciones y reservas previstas, nivel de consolidación de los
equipamientos. Tipologías.
– Inventario de equipamientos públicos y privados. Trabajo de campo.
• 5. Relación con otras bases de datos de información sobre
colectivos que demandan prestaciones sociales:
– SIUSS.
– RIM.
– MASCERCA.
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– OTROS.
3. INTERFAZ O SOFTWARE DE CONEXIÓN
CARTOGRÁFICAS Y ALFANUMÉRICAS.
ENTRE
LAS
BASES
Para la construcción del SIG de Indicadores Sociales se puede optar por un
software comercial que sirva a esta finalidad (ArcView, ArcGIS, MapInfo,
Geomedia…) o programar un interfaz sencillo que sirva para realizar operaciones
básicas de búsqueda y consulta no dependiente de ningún software comercial.
Respecto a lo primero sólo se trataría de adquirir el software correspondiente y
aprender su utilización. De hecho en los apartados de este manual de SIG que
han precedido a este actual, se han realizado los ejemplos con referencias al
software ArcView, por ser uno de los más extendidos y fácil de utilizar. A
continuación, exponemos como podría ser el diseño de una utilidad para realizar
operaciones básicas de búsqueda y consulta. No obstante, también se puede
abrir la posibilidad de que el interfaz SIG use prestaciones de un software
comercial ya implantado en el ayuntamiento que implante este SIG.
Se trataría de desarrollar una utilidad básica del sistema que permita el
acceso a las bases de datos sociales, en relación a su localización espacial. La
consulta puede referirse a cada una, al conjunto, o a una selección de las
unidades territoriales adoptadas de referencia. Igualmente, a cada uno de los
atributos o conjunto de ellos asociados a esta áreas en las bases de datos
alfanuméricas: demográficas, de vivienda de renta etc. También se comprende
en esta utilidad al acceso a la base de datos de las Áreas Básicas de Referencia
(en el caso de Málaga, UTS), mediante un interfaz que sería la FICHA RESUMEN
DE INFORMACIÓN POR ENTIDAD TERRITORIAL BÁSICA, con capacidad de
manipulación de información, e introducción de datos, de manejo en archivos
personales, para posterior actualización de la información por responsables de
este proceso.
Se realiza una propuesta de Sistema de Información Geográfica con
interfaz, para el uso y gestión de servicios de un Área de Bienestar Social,
encargada de gestionar las prestaciones sociales de un Ayuntamiento.
Como se ha expuesto, el objetivo principal es facilitar la consulta de
datos y la visualización gráfica de las consultas. La consulta de datos es
la forma que el SIG facilitaría el acceso a la información estadística.
Se plantean una serie de utilidades asociadas a la consulta y
representación de los datos de acuerdo a las funciones principales que debe
cubrir el sistema. De este modo, pueden incorporarse un conjunto de utilidades
específicas para la explotación de los datos con el SIG de acuerdo a las
necesidades planteadas por cada Área de Bienestar Social en el desarrollo de
sus actividades. Tales utilidades pueden clasificarse en la siguiente forma:
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:
1) OPERACIONALES.
BÁSICAS:
De consulta, búsqueda y representación cartográfica.
ASOCIADAS:
De análisis espacial.
De apoyo a la toma de decisión.
2) DOCUMENTACIÓN Y ARCHIVO.
De almacenamiento y actualización de la información.Una
estructura que permita el uso y la actualización de la información
territorial, social y de la actividad realizada en el ámbito de la
aplicación de las políticas de bienestar social.
La utilidad básica de consulta podría efectuarse a través de un cuadro de
diálogo como el siguiente:
Con el constructor de consultas se crean nuevas consultas que son
almacenadas en la biblioteca de consultas para recuperar posteriores análisis. Al
mismo tiempo el constructor de consultas permite realizar consultas mediante
selección espacial (por áreas o capas de información) o mediante selección de
atributos temáticos. Los esquemas tanto de una como de otra se muestran en
las figuras siguientes:
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Finalmente al interfaz se le podría dotar de una serie de herramientas de
búsqueda espacial una vez realizada la representación gráfica de los datos.
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