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LECCIÓN 29: BASES DE DATOS ESPACIAL EN EL MODELO RASTER
LECCIÓN 29: BASES DE DATOS ESPACIAL EN EL MODELO RASTER
OBJETIVOS DE LA LECCIÓN:
™ Conocer la base de datos espacial del un sistema raster.
™ Comprender la estructuración de los datos y una aproximación a su
manejo
™ Aprender distintos tipos de organización de la base de datos espacial, y
sus ventajas o inconvenientes para la realización de diversas funciones.
1.- INTRODUCCIÓN
En esta lección se pretende estudiar cómo es y cómo se trabaja con la
base de datos gráfica de los SIG raster.
La diferencia entre los dos modelos conceptuales principales, el raster y
el vector, se fundamenta precisamente en la concepción del espacio. Según
Couclelis (1992), existen dos perspectivas distintas desde las que concebir el
mundo, y son:
•
enfoque basado en objetos: existen entes en el espacio y en el
tiempo que tienen atributos asociados: “un pinar es un ente del
espacio que posee unas características determinadas, entre otras
una densidad determinada de una especie de pino concreta”.
•
enfoque basado en propiedades: cuando un conjunto de
lugares del espacio posee una propiedad determinada este
conjunto forma un ente real: “aquellos lugares del espacio que
poseen una densidad determinada de una especie de pino
concreta dan lugar a un pinar”
El modelo conceptual raster se apoya en esta segunda perspectiva, y
como ya se ha indicado anteriormente (ver Lección 13) en el se fracciona el
espacio en unidades espaciales homogéneas llamadas celdillas o teselas, cuya
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forma y tamaño está previamente definido, que forman una retícula que cubre
la totalidad del espacio y que van adquiriendo distintos valores para un
determinado atributo en función de la posición que ocupan en el espacio.
Figura 29.1. Representación raster de dos lagos unidos por un canal de agua
En la figura 29.1. se representa según un modelo raster una zona de
estudio en la que se identifican dos lagos unidos por un canal de agua y
rodeados por una zona de tierra.
Así pues, el modelo raster propone una aproximación basada en objetos
elementales (celdas), que pueden agruparse para constituir entidades
complejas que representan objetos del mundo real. (Gutierrez y Gould 1994).
Como se deduce fácilmente de la explicación anterior, en el modelo raster la
base de datos temática o de atributos está íntimamente ligada a la
espacial, siendo necesario definir el atributo o característica que se está
valorando para que queden definidas las entidades que representan objetos
reales. Así en el ejemplo de la figura 29.1., el atributo o característica recogida
sería presencia o ausencia de agua, las celdas cuyo valor contiene presencia
de agua definen el canal y los lagos.
2.- MODELO LÓGICO DE LA BASE DE DATOS RASTER
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En la lección anterior se ha explicado el paso de la realidad territorial al
modelo conceptual, y una vez en él se ha descrito la base de datos geográfica
con sus componentes. Pero la construcción del modelo lógico implica ir un
poco más allá en las definiciones, y concretar un poco más, (aunque sin llegar
al detalle del sistema informático concreto), de que forma y con que
convencionalismos, es decir, cual es “el lenguaje”, que se usa para traducir los
datos geográficos al sistema.
Aunque en la citada lección se realiza un avance de la construcción de
este modelo lógico, este no puede concretarse para un sistema genérico,
precisamente por las peculiaridades que presenta en función de que el modelo
conceptual sea raster o vector.
Una de estas particularidades se ha expresado ya y consiste justamente
en que se deberá realizar una capa de datos raster para cada “atributo o
característica a recoger”.
ATRIBUTOS
1
1
1
1
3
1
1
1
3
3
1
1
1
3
2
1
3
2
2
2
3
3
3
2
2
CODIGO
USO
1
Cereal
2
Erial a pastos
3
Pinar
Figura 29.2. Representación raster de usos del suelo en teselación regular
Así, el modelo lógico que deberemos construir para un SIG raster
genérico sería:
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•
Base de datos temática o de atributo: se almacena un valor de
un determinado atributo contenido en cada celdilla, en la Figura
29.2. se representa el uso del suelo mediante un código
numérico. El valor se asigna a la celdilla de tres formas:
•
•
Modal: se asigna el valor más representativo en la celda
•
Punto medio: se asigna el valor encontrado en el punto
central de celda
•
Lógico: si una entidad en cuestión aparece o no.
Base de datos gráfica o espacial: a su vez se distinguen varios
componentes que son:
o Localización: se realiza para cada elemento gráfico del
sistema a representar, es decir, para cada celdilla se hace
en función de la posición dada por el cruce de fila-columna
dentro de la retícula.
(Figura 29.3.) Por lo que, por la
simple posición se conoce su localización relativa, para
conocer su localización absoluta sólo es necesario aportar
las coordenadas de algún punto significativo de la
cuadricula.
o Propiedades de la entidad: con las salvedades que luego
se estudiarán, las celdillas son rectangulares o cuadradas
del mismo tamaño y distribución uniforme. (Figura 29.3.)
o Relaciones
espaciales:
entre
celdillas
se
definen
fácilmente en función de la posición de la celdilla. (Figura
29.4.)
LOCALIZACIÓN
PROPIEDADES
1-1
1-2
1-3
1-4
1-5
2-1
2-2
2-3
2-4
2-5
3-1
3-2
3-3
3-4
3-5
4-1
4-2
4-3
4-4
4-5
5-1
5-2
5-3
5-4
5-5
La entidad espacial es una
celdilla, por lo que la definición de
su forma, tamaño, superficie etc.
es única para todo el espacio, se
almacena el valor una sola vez en
un fichero de datos.
Figura 29.3. Numeración de celdillas en una representación raster y características espaciales de una celdilla.
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RELACIONES ESPACIALES
E
L
E
L
x
L
E
L
E
Figura 29.4. Expresión de la vecindad respecto a la celdilla 3-3.
Supongamos que se pretende identificar la relación de vecindad de la
celdilla que ocupa la posición 3-3 (ver figura 29.3.) con sus vecinas. Por el
simple hecho de su posición, dada por su numeración, se sabe que las celdillas
2-3 y 4-3 y las 3-2 y 3-4 comparten un lado con la celdilla en cuestión, incluso
se conoce en que dirección se encuentra el lado que comparten (Norte, Sur,
Este u oeste), también sabemos que las celdillas 2-2, 2-4, 4-2 y 4-4 ocupan una
posición vecina compartiendo la esquina.
Como puede observarse, se trata de un modelo muy sencillo, no sólo las
propiedades de las entidades gráficas (celdillas), sino su localización en el
espacio se realiza de forma simple (conocimiento de la numeración de la celda)
y lo que es más importante, sus relaciones espaciales con otras entidades, es
decir, sus relaciones topológicas se deducen muy fácilmente en este modelo.
Se trata de un buen modelo para representar objetos del mundo real que
tengan carácter superficial, no adaptándose bien a otro tipo de elementos como
los lineales.
Así, en el modelo raster no quedan registrados de forma explícita los límites
entre los elementos geográficos (como ocurre en el vectorial), aunque estos se
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puedan inferir aproximadamente a partir de los valores que toman las celdas.
(Gutiérrez y Gould 1994).
Y esa aproximación suele ser una de las desventajas del sistema, ya
que, sabemos que un río o canal de agua pasa por una determinada celda,
pero no sabemos el lugar exacto por el que discurre el agua; y sabemos por
que celda continúa el río, aunque tampoco se sepa con exactitud por que lugar
de ella se prolonga.
Por otra parte, y también incidiendo en la capacidad de representación
de elementos “superficiales” este modelo se adapta muy bien a la descripción
de fenómenos de variación continua en el espacio: tipo de suelo, altitud,
precipitación media, concentración de contaminantes, etc. Es decir, aquellas
variables que no generan unos límites nítidos, sino transiciones difusas de unos
valores a otros, o lo que es lo mismo, que no se asocian fácilmente con objetos
reales definidos: una tubería, una línea eléctrica, una parcela catastral etc.
Las principales características asociadas a un SIG raster son los
siguientes (NCGIA, 1990):
•
Resolución: es la unidad mínima en la que se están tomando datos,
en modelos con las celdillas homogéneas coincide con la dimensión
mínima de la celdilla. A menor superficie representada, mayor
resolución. La resolución depende del nivel de detalle con el que se
quiera realizar la representación del mundo real; es muy importante
considerar adecuadamente este factor, ya que un pequeño aumento
en la resolución produce aumentos exponenciales en la capacidad de
almacenamiento necesaria, la velocidad de tratamiento de datos y
obtención de resultados.
•
Orientación: es el ángulo entre la dirección Norte y la dirección
establecida por la columna de la retícula. Normalmente este ángulo
suele ser cero, sin embargo la forma y dimensión del área de estudio
puede hacer aconsejable otra orientación.
•
Zona o clase: conjunto de celdillas que presentan el mismo valor. En
la figura 29.2.
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el sistema es capaz de reconocer las distintas
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superficies generadas, y realizar cálculos sobre sus propiedades
espaciales
(área,
perímetro
etc.),
además
puede
almacenar
información sobre otros atributos no espaciales (estado de
conservación, densidad, otras tipologías dentro de cada superficie
etc.) la gestión de estos atributos puede realizarse desde un gestor
externo, realizando una conexión a Oracle o dBase etc.
•
Valor: es el atributo principal de información recogido en cada
celdilla, y cuya recopilación ha dado origen a la capa de información.
Así en el ejemplo de la figura 29.2. se trata de los usos del suelo.
Aunque algunos sistemas permiten el almacenamiento de valores
alfabéticos, por la complejidad de las operaciones (normalmente de
comparación celda a celda y otras muchas) que se van a realizar
después estos valores se convierten en numéricos.
•
Localización: como ya se ha indicado se realiza la localización
relativa por conocimiento de la fila y la columna de cada celda. La
localización absoluta se obtiene referenciando algunos puntos
significativos de la retícula de acuerdo a un sistema de coordenadas
geográfico. Como se ha indicado también, con el sólo conocimiento
de la fila y columna, se pueden conocer además ciertas relaciones
topológicas como contigüidad, proximidad, etc.
Los SIG raster suelen almacenar toda la información a la que se ha hecho
referencia para cada capa temática (capa1= usos del suelo; capa 2: parcelas
catastrales; capa3= clase agrológica etc.), y crean dos ficheros diferentes, el de
valores y el de documentación. En el primero se almacenan los valores
contenidos en las celdas, en el segundo todo lo relativo a localización,
información sobre la retícula etc.
3.- MEJORÍA DE RENDIMIENTO RASTER: TIPOS DE ORGANIZACIÓN
Como se ha indicado ya, una de las mayores dificultades o
inconvenientes del modelo raster se presenta cuando, por unas u otras razones
se necesita aumentar la precisión.
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Supongamos por ejemplo, que en el supuesto de la figura 29.2. la
precisión de la celda es de 200 * 200 mts.; y que por alguna razón fuese
necesario recoger información individualizada sobre una parcela cuyas
dimensiones son 100*100 mts. La única forma de poder realizarlo es aumentar
la precisión, de manera que la parcela quede representada por una o varias
celdillas. Así, si decidimos que la celdilla va a ser de 100*100 mts.,
aumentamos muy considerablemente el número de celdillas, y como
consecuencia la capacidad de almacenaje, de gestión y de velocidad para el
tratamiento de los datos, en el ejemplo:
PRECISIÓN 200 * 200 m.
PRECISIÓN 100 * 100 m.
1
1
1
1
3
1
1
1
3
3
1
1
1
3
2
1
3
2
2
2
3
3
3
2
2
25 celdillas
100 celdillas
Figura 29.5. Aumento de precisión en una capa raster.
3.1.- Tipos de almacenamiento de datos:
Para el almacenamiento de los valores de las celdas en un fichero se
han desarrollado varios tipos de estructuras de datos, algunas de las más
usadas son:
1. Enumeración exhaustiva: consiste en almacenar uno a uno el valor
de cada celda. Se puede realizar en forma matricial, pero también
todo seguido, por columnas o filas. En el ejemplo de la figura 29.5. si
se eligiese la forma de fila continua sería:
1111311133111321322233322
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en cualquier caso el sistema puede reorganizar los valores porque
conoce mediante un fichero de información el número de filas y
columnas
2. Codificación por grupos de longitud variable o run length encoding: se
codifica a través de dos cifras: la primera indica el número de veces
que se repite un determinado valor y la segunda cifra es el valor que
se repite. Así, en el ejemplo de la figura 29.5. el fichero podría tener
este aspecto:
41
13
31
23
31
13
12
12
11
13
32
33
22
con la secuencia habitual (leyendo de izquierda a derecha y
pasando del final de una fila a la izquierda de la siguiente), otra
modalidad (modalidad de punto de valor) puede ser la primera
cifra el valor del grupo y la segunda la posición donde dicho grupo
termina; en el ejemplo de antes: hay unos hasta la posición
número cuatro, treses hasta la posición cinco, de nuevo unos
hasta la posición 8, treses hasta la posición diez, y así
sucesivamente, de forma que el fichero sería
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3 10
1 13
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3 17
2 20
3 23
2 25
Este tipo de codificación se realiza para aumentar la compresión de los
datos raster, es decir, que ocupen menos espacio y que las búsquedas se
realicen de una forma mucho más rápida.
Hay que considerar como muy importante para este tema la
“autocorrelación espacial de los datos” (ver Lección 3) ya que con el orden
convencional se mejora la situación, pero mejora mucho si consideramos por
ejemplo el orden de greca, consistente en leer la primera fila de izquierda a
derecha y la siguiente fila de derecha a izquierda. Así, con esta forma de
lectura y la primera codificación, el aspecto del fichero de datos sería:
41
33
61
13
42
13
11
33
22
Es decir, describimos la información con un conjunto de 18 cifras,
mientras que con la primera codificación necesitábamos 26. Este tipo de
codificación en ficheros reales es mucho más eficaz debido a la dimensión de
los ficheros y a la repetición de los valores en fenómenos geográficos.
Además del orden convencional y en greca, otros muy usados son el
“orden N de Morton” y el “orden pi”.
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3.2.- Otros tipos de estructuras raster.
En algunas ocasiones no es necesario ampliar la precisión en toda la
superficie del ámbito a tratar, sino únicamente de forma selectiva en algunas
zonas, es ejemplo clásico la representación del borde de grandes polígonos;
mientras que en la zona central del polígono la resolución o tamaño de la
celdilla no tiene que ser muy pequeña, para describir el borde es conveniente
aumentar la precisión.
Lo dicho se ilustra en la figura 29.6, que representa una estructura
jerárquica en árboles cuaternarios. En la práctica representa una resolución
variable (Burrough, 1986) los bloques son más pequeños allí donde se requiere
más detalle.
Figura 29.6. Estructura de árboles cuaternarios
El sistema realiza el proceso de partición en cuadrantes hasta que
obtiene un valor homogéneo en cada celdilla o en caso de no encontrarlo se
detiene para un valor prefijado de la precisión. Después se sigue un sistema de
numeración e identificación de los cuadrantes de distinto rango, generalmente
el “número matricial de Morton” (NCGIA, 1990).
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2
30
0
31
1
Figura 29.7. Identificación de celdas según el número matricial de Morton
Este sistema se ilustra en la figura 29.7. , donde se han dividido las
celdas dos veces consecutivas hasta obtener un valor homogéneo, es decir,
hasta identificar la coloreada de rosa cuya numeración resultante es la 322.
Este sistema de numeración consiste en la codificación de las celdas de 0 a 3,
cada vez que es necesario subdividir una celda, el código comienza por el
número que dicha celda tenía y se vuelve a numerar añadiendo la cifra
correspondiente por la derecha (ver figura 29.7.)
El sistema presenta grandes ventajas:
•
Aumento de la velocidad de acceso
•
Reducción del tamaño de los ficheros
•
Dirección de las celdas se conoce mediante un único número: el
número matricial de Morton y no con fila y columna o latitud longitud
•
La resolución se conoce automáticamente por el número de dígitos
de la dirección de la celda.
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RESUMEN
El modelo raster propone una aproximación basada en objetos elementales
(celdas), que pueden agruparse para constituir entidades complejas que
representan objetos del mundo real.
En el modelo raster la base de datos temática o de atributos está
íntimamente ligada a la espacial, siendo necesario definir el atributo o
característica que se está valorando para que queden definidas las entidades
que representan objetos reales.
BASE DATOS GEOGRÁFICA:
•
Temática o de Atributos
•
Gráfica o Espacial
o Localización
o Propiedades
o Topología
o Geometría
Base de datos de atributo:
Se asignan valores a la celdilla, y existen varias formas de hacerlo: Modal: se
asigna el valor más representativo en la celda. Punto medio: se asigna el valor
encontrado en el punto central de celda. Lógico: si una entidad en cuestión
aparece o no.
Base de datos gráfica o espacial: a su vez se distinguen varios componentes
que son:
o Localización: según los sistemas, el más simple cruce de filacolumna dentro de la retícula
o Propiedades de la entidad: con las salvedades estudiadas, las
celdillas son rectangulares o cuadradas del mismo tamaño y
distribución uniforme.
o Relaciones espaciales: entre celdillas se definen fácilmente en
función de la posición de la celdilla. (Figura 29.4.)
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Uno de los mayores problemas en el modelo raster es el aumento de precisión
que complica mucho el trabajo por el aumento considerable de los ficheros y
los tiempos de acceso.
Se pueden mejorar considerablemente el rendimiento de un sistema raster
mediante los Métodos de almacenamiento y las Estructuras raster como la
de árboles cuaternarios con el número de Morton.
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