Análisis y modelamiento Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Análisis y Modelamiento Introduction 1-1 ¿Qué es el Análisis Espacial? ◆ Análisis especial: El proceso de examinar lugares, atributos, y las relaciones entre elementos en los datos espaciales, a través de la superposición y otras técnicas analíticas para direccionar las preguntas o ganar conocimiento útil. El análisis espacial extrae o crea nueva información a partir de los datos espaciales. ◆ En los beneficios de hacer análisis se pueden incluir cualquiera o todos los siguientes: ◆ Responder preguntas ◆ Solucionar problemas espaciales ◆ Ganar mejor entendimiento del mundo ◆ Tomar decisiones mejor informados ◆ Ahorrar dinero Copyright © 2018 All rights reserved. Análisis y Modelamiento Yull Salcedo 1-2 Introduction 1-2 Análisis espacial ◆ El proceso de usar mapas y datos SIG para solucionar problemas. Ver mapa -> Reconocer patrones o agrupaciones -> Tomar decisiones. Datos -> Información ◆ Enfoque Geográfico Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo 1-3 Convertir los datos en información nos permite entender mejor los datos y tomar decisiones informadas. Leer 1.2, 1.3 y 1.4 de Geographic Information Systems and Science Análisis y Modelamiento Introduction 1-3 Datos -> Sabiduría Longley Paul A. y otros. Geographic Information Systems and Science. Segunda edición. Pagina 13. Copyright © 2018 All rights reserved. Análisis y Modelamiento Yull Salcedo 1-4 Introduction 1-4 ¿Qué es el enfoque Geográfico? 1. Hacer una pregunta geográfica 2. Adquirir datos geográficos 3. Examinar los datos geográficos 4. Analizar la información geográfica 5. Actuar sobre el conocimiento geográfico El enfoque de solución de problemas espaciales Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo 1-5 Geographic approach: A method of problem-solving that integrates geographic information into how we understand and manage our planet. It can be used as a standard set of steps to apply to any spatial question or problem to help solve it. Preguntas: Where is the best location for a new store? What areas have the highest crime rate? Which facilities are at risk for hurricane storm surge damage? Geoprocessing: A GIS operation used to manipulate GIS data. A typical geoprocessing operation takes an input dataset, performs an operation on that dataset, and returns the result of the operation as an output dataset. Common geoprocessing operations include geographic feature overlay, feature selection and analysis, topology processing, raster processing, and data conversion. Geoprocessing allows you to define, manage, and analyze information used to form decisions. Análisis y Modelamiento Introduction 1-5 Enfoque Geográfico Paso Descripción 1. Hacer una pregunta geográfica. Abordar un problema geográficamente implica la creación de una pregunta desde una perspectiva basada en la localización. Estas preguntas tratan de identificar cómo un objeto o la ubicación espacial de un fenómeno afecta su interacción con otros elementos. 2. Adquirir datos geográficos. Este paso del enfoque geográfico se ocupa de conseguir los datos que necesita para apoyar el análisis. Ejemplo ¿Cuál es la mejor ubicación para una nueva tienda? ¿Qué áreas tienen la mas alta incidencia de crimen? ¿Qué instalaciones están en riesgo de daños por inundación o incendio? Capturar datos a través de GPS. Comprar datos. Obtener datos de Internet. Crear nuevos datos en ArcGIS. 3. Examinar los datos geográficos. Después de adquirir los datos, determinar si sus Verificar que el sistema de coordenadas datos servirán en el análisis. es apropiado para el área de estudio y el tipo de análisis que usted esta haciendo. Verificar que los atributos requeridos están en las tablas. 4. Analizar la información Determinar un enfoque de solución del problema y Select by location, buffer, o otras geográfica. hacer el análisis SIG. Correr las herramientas de herramientas de geoprocesamiento. ArcGIS sobre los datos para crear nuevos datos. 5. Actuar sobre el conocimiento Presentar sus resultados o compartirlos con otros Crear un mapa en ArcMap geográfico usuarios. Actuar sobre el conocimiento puede Compartir el mapa y los datos como un también significar que otra pregunta esta surgiendo map package. y usted hará otro análisis o continuará con el que Criterios adicionados al análisis, se acaba de ejecutar. necesitaría ejecutar herramientas adicionales. Copyright © 2018 All rights reserved. Análisis y Modelamiento Yull Salcedo 1-6 Introduction 1-6 El Lenguaje del Análisis Espacial Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo https://www.youtube.com/watch?v=_MDxq8vieRs Introduction 7 ¿Qué es el lenguaje del análisis espacial? Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo https://prezi.com/jltqy6fbads3/language-of-spatial-analysis/ Introduction 8 Beneficios Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Introduction 9 Proceso del Análisis Espacial Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Introduction 10 Vocabulario del Análisis Espacial Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Introduction 11 El Lenguaje del Análisis Espacial Copyright © 2018 All rights reserved. Análisis espacial - UMNG Yull Salcedo 1-12 Introduction 1-12 Análisis Espaciales Fundamentales ◆ Entender donde ◆ Medir el tamaño, forma y distribución ◆ Determinar como se relacionan los lugares Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Understand Places Analysis Tools: Attribute queries, spatial queries; proximity analysis Detect Patterns Analysis Tools: Density analysis and cluster analysis Determine Relationships Analysis Tools: Attribute joins, spatial joins, and overlay analysis Análisis y Modelamiento Introduction 1-13 Análisis Espaciales Fundamentales ◆ Buscar las mejores ubicaciones y rutas ◆ Detectar y cuantificar patrones ◆ Hacer predicciones ◆ http://www.esri.com/products/arcgis-capabilities/spatial-analysis Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Make Predictions Analysis Tools: Interpolation, regression, surface analysis Find Locations Analysis Tools: Site suitability, location-allocation, cost corridors Análisis y Modelamiento Introduction 1-14 ¿Por qué se dice que es un lenguaje? Map خريطة bản đồ Map kaart Mapa नक्शा carte マップ léarscáil harita マップ bản đồ léarscáil carte Map χάρτης 地圖 kaart газрын зураг χάρτης карта harita bản đồ Mapa नक्शा rtă ha नक्शा carte χάρτης नक्शा газрын зураг خريطة léarscáil kaart haマップ 地圖 Mapa 地圖 rtă газрын зураг خريطة Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Volvamos al titulo del poster: El lenguaje del análisis espacial, por que dice que es un lenguaje?, un lenguaje es una forma de comunicación y sin lugar a duda, los mapas y la información que contienen son una forma de comunicación, no hace falta hablar varios idiomas, no hace falta, como lo dice acá, escribir la palabra mapa en varios idiomas, porque los mapas en si son un lenguaje. El lenguaje del análisis especial es poder interpretar esos mapas. Este mapa, sin necesitar una sola palabra ya esta diciendo mucho mas que otras representaciones Introduction 15 Análisis vs Analítica “Nobody cares about Big Data, they care about Big Analitics” “A nadie le importan los grandes volúmenes de datos, lo que importa es la analítica de esos datos” Richard Saul Wurman- Creador de las conferencias TED Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Introduction 16 Análisis Analítica Obtener información de datos Procesar grandes volúmenes de datos Soportar la toma de decisiones Soportar procesos de análisis Hallar patrones a partir de los datos Automatizar métodos lógicos de análisis Se ejecuta en un momento dado del tiempo Se ejecuta en tiempo real Se ejecuta a partir de un set de datos Se ejecuta a partir de datos dinámicos Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Introduction 17 Compartir resultados ◆ Exportar mapas ◆ Layer package ◆ Map package ◆ Apps ◆ … Copyright © 2018 All rights reserved. Análisis y Modelamiento Yull Salcedo 1-18 Introduction 1-18 Tendencias “We’re going to find ourselves in the not too distant future swimming in sensors and drowning in data” Lt. General David A. Deptula Air Force Deputy Chief of Staff for Intelligence, Surveillance and Reconnaissance - USA Copyright © 2018 All rights reserved. Análisis y Modelamiento Yull Salcedo 1-19 Introduction 1-19 Superficies Copyright © 2018 All rights reserved. Análisis y Modelamiento Yull Salcedo Introduction 1-20 Modelo de superficies ◆ Representa “alturas” Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo 1-21 Una superficie geográfica o un modelo de superficie representa un fenómeno natural o artificial, que puede ser medido continuamente sobre la misma parte de la superficie terrestre. La superficie de elevación del terreno (DEM para Digital Elevation Model -Modelo digital de elevación o DTM para Digital Terrain Model Modelo digital del terreno) es probablemente el ejemplo más común. Otros fenómenos geográficos como tipo de suelo, cobertura de la tierra, temperatura, precipitación o densidad de población también son ejemplos muy utilizados A menudo diferentes modelos de la misma área son utilizados para solucionar un problema. Por ejemplo analizar cual es la mejor ubicación para plantar árboles depende de factores como la pendiente, la precipitación y la exposición a los rayos del sol. Análisis y Modelamiento Introduction 1-21 Fundamentos de Superficies ◆ Raster ◆ TIN ◆ Terrains (Terrenos) ◆ LAS dataset Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Un modelo de superficie 3D es una representación digital de entidades, ya sea real o hipotética, en un espacio tridimensional. Algunos ejemplos simples de superficies 3D son un paisaje, un corredor urbano, depósitos de gas subterráneos y una red de profundidades de pozos que determinan la profundidad del nivel freático. Todos estos son ejemplos de entidades reales, pero las superficies podrían ser derivadas o imaginarias. Un ejemplo de superficie derivada son los niveles de contaminación de una bacteria en particular en cada uno de los pozos. Estos contaminantes podrían ser representados como una superficie 3D también. Los ejemplos imaginarios de superficies 3D son a menudo los tipos encontrados en videojuegos o entornos de simulación por ordenador. Una superficie 3D suele derivarse o calcularse, mediante algoritmos especialmente diseñados para ello que toman datos de puntos, de líneas o de polígonos como muestra y los convierten en una superficie 3D digital. ArcGIS puede crear y almacenar cuatro tipos de modelos de superficie: ráster, de red irregular de triángulos (TIN), los datasets de terreno, y datasets LAS. Estos modelos de superficie se pueden crear a partir de una amplia variedad de fuentes de datos. Los dos métodos principales a la hora de crear modelos de superficie son la interpolación y la triangulación. Existen diversos métodos de interpolación para crear superficies de ráster, como Distancia inversa ponderada, Spline, Kriging y Vecino natural. Puede crear superficies trianguladas mediante la creación de una superficie TIN, dataset de terreno o dataset LAS. También puede convertir entre estos modelos de superficie. Introduction to ArcGIS II Introduction 1-22 ¿Qué son los datos ráster? ◆ Raster ◆ Imágenes ◆ Datos Continuos ◆ Datos Discretos Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo En su forma más simple, un ráster consta de una matriz de celdas (o píxeles) organizadas en filas y columnas (o una cuadrícula) en la que cada celda contiene un valor que representa información, como la temperatura. Los rásteres son fotografías aéreas digitales, imágenes de satélite, imágenes digitales o incluso mapas escaneados. Los datos almacenados en formato ráster representan fenómenos del mundo real: • Los datos temáticos (también conocidos como discretos) representan entidades como datos de la tierra o de uso de la tierra. • Los datos continuos representan fenómenos como la temperatura, la elevación o datos espectrales, entre ellos imágenes satelitales y fotografías aéreas. • Las imágenes incluyen mapas escaneados o dibujos y fotografías de edificios. Los rásteres temáticos y continuos se pueden visualizar en el mapa en forma de capas de datos junto con otros datos geográficos, pero a menudo se utilizan como datos de origen para el análisis espacial con la extensión de Extensión ArcGIS Spatial Analyst. Los rásteres de imágenes suelen utilizarse como atributos en tablas: pueden visualizarse con datos geográficos y se utilizan para transmitir información adicional acerca de las entidades geográficas de mapas. Introduction to ArcGIS II Introduction 1-23 Aplicaciones de los datos Raster ◆ Mapas base ◆ Mapas de superficies ◆ Mapas temáticos ◆ Raster como atributos Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo 1-24 Rásteres en forma de mapas base: Un uso común de los datos ráster en un SIG es en forma de visualización de fondo para otras capas de entidades. Por ejemplo, las ortofotografías que se visualizan debajo de otras capas ofrecen al usuario de mapas la garantía de que las capas de mapa se alinean espacialmente y representan tanto objetos reales como información adicional. Las tres fuentes principales de mapas base ráster son las ortofotografías de fotografías aéreas, imágenes de satélite y mapas escaneados. Rásteres en forma de mapas de superficie: Los rásteres son apropiados para representar datos que cambian continuamente en un entorno (superficie). Ofrecen un método efectivo para almacenar la continuidad en forma de superficie. También proporcionan una representación de superficies con espacios regulares. Los valores de elevación que se miden desde la superficie de la Tierra son la aplicación más común de los mapas de superficie, pero otros valores, como las precipitaciones, la temperatura, la concentración y la densidad de población, también pueden definir superficies que se pueden analizar espacialmente. Rásteres en forma de mapas temáticos: Los rásteres que representan datos temáticos se pueden derivar al analizar otros datos. Una aplicación de análisis común consiste en clasificar una imagen de satélite por categorías de cobertura de suelo. Básicamente, esta actividad agrupa los valores de datos multiespectrales en clases (como tipo de vegetación) y asigna un valor categórico. También es posible obtener mapas temáticos a partir de operaciones de geoprocesamiento que combinen datos de varias fuentes como, por ejemplo, datos vectoriales, ráster y de terreno. Por ejemplo, puede procesar datos por medio de un modelo de geoprocesamiento para crear un dataset ráster apropiado para una actividad específica. Rásteres en forma de atributos de una entidad: Los rásteres utilizados como atributos de Introduction to ArcGIS II Introduction 1-24 una entidad pueden ser fotografías digitales, documentos escaneados o dibujos escaneados relacionados con un objeto o ubicación geográfica. Una capa de parcela podría tener documentos legales escaneados que identifiquen la transacción más reciente de dicha parcela, o una capa que represente las entradas a una cueva que podría incluir imágenes de las entradas reales a las cuevas asociadas a las entidades de puntos. Análisis espacial - UMNG Introduction 1-24 ¿Qué es una superficie TIN? ◆ TIN ◆ Triangulación de Delaunay Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo 1-25 La comunidad SIG ha utilizado las redes irregulares de triángulos (TIN) durante muchos años y son un medio digital para representar la morfología de la superficie. Las TIN son una forma de datos geográficos digitales basados en vectores y se construyen mediante la triangulación de un conjunto de vértices (puntos). Los vértices están conectados con una serie de aristas para formar una red de triángulos. Existen diversos métodos de interpolación para formar estos triángulos, como la triangulación de Delaunay o el orden de distancias. ArcGIS es compatible con el método de triangulación de Delaunay. La triangulación resultante cumple el criterio de triángulo de Delaunay, que afirma que la circunferencia circunscrita de cada triángulo de la red no debe contener ningún vértice de otro triángulo. Si se cumple el criterio de Delaunay en todo el TIN, se maximizará el ángulo interior mínimo de todos los triángulos. El resultado es que los triángulos finos y largos se evitan en lo posible. Las aristas de los TIN forman facetas triangulares contiguas y no superpuestas que se pueden utilizar para capturar la posición de entidades lineales que juegan un papel importante en una superficie, como cadenas montañosas o arroyos. A continuación encontrará unos gráficos en los que se pueden ver los nodos y aristas de un TIN (izquierda) y los nodos, bordes y caras de un TIN (derecha). Introduction to ArcGIS II Introduction 1-25 ¿Qué es un dataset de terreno? ◆ Terrains (Terrenos) Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Un dataset de terreno es una superficie basada en TIN de resolución múltiple creada a partir de mediciones almacenadas como entidades en una geodatabase. Generalmente, se hacen a partir de fuentes Lídar, sonar y fotogramétricas. Los terrenos residen en la geodatabase, dentro de los datasets de entidades con las entidades que se utilizaron para crearlos. Los terrenos tienen reglas y clases de entidad participantes, similares a las topologías. Las clases de entidad comunes que actúan como fuentes de datos para los terrenos incluyen lo siguiente: • Clases de entidad multipunto de puntos de masa 3D creadas desde una fuente de datos tal como lidar o sonar • Clases de entidad de punto y línea 3D creadas en estaciones de trabajo fotogramétricas mediante imágenes estéreo • Límites del área de estudio utilizados para definir los límites del dataset de terreno Las reglas del dataset de terreno controlan cómo se utilizan las entidades para definir una superficie. Por ejemplo, una clase de entidad que contiene el borde de las líneas de pavimento para las carreteras podría participar con la regla de que sus entidades se utilicen como líneas de corte estrictas. Esto tendrá el efecto deseado de crear discontinuidades lineales en la superficie. Las reglas también pueden indicar cómo participa una clase de entidad a través de un rango de escalas. Es posible que las entidades de borde de pavimento sólo se necesiten para las representaciones de superficie de escala media a gran escala. Las reglas se Introduction to ArcGIS II Introduction 1-26 pueden utilizar para no permitir que se utilicen en las escalas pequeñas, lo que podría mejorar el rendimiento. Un dataset de terreno en la geodatabase hace referencia a las clases de entidad originales. En realidad, no almacena una superficie como un ráster o un TIN. En su lugar, organiza los datos para una recuperación rápida y deriva un superficie TIN al vuelo. Esta organización implica la creación de "pirámides" de terreno que se utilizan para recuperar rápidamente sólo los datos necesarios para crear una superficie del nivel de detalle requerido (LOD) para una determinada área de interés (AOI) desde la base de datos. El nivel de pirámide adecuado se utiliza en relación a la escala de visualización actual o puede elegirse según las funciones de análisis del usuario, por lo tanto, el nivel de resolución adecuado se utiliza para satisfacer los requisitos de exactitud. El dataset de terreno, junto con el conjunto de herramientas compatibles, facilita el almacenamiento y el mantenimiento de las mediciones de superficie basadas en vectores, a lo que se agrega la capacidad de utilizar las superficies derivadas de estas mediciones. Las funciones de geoprocesamiento se proporcionan para cargar datos desde fuentes externas en las clases de entidad de geodatabase. Las herramientas de edición y de geodatabase se utilizan para mantener y actualizar los datos a lo largo del tiempo. La visualización interactiva y las herramientas de consulta proporcionan los medios para explorar y utilizar las superficies de terreno. Los TIN y los rásteres se pueden extraer de terrenos según el área de interés (AOI) y el nivel de detalle (LOD). El conjunto de herramientas proporciona medios integrales de producción y uso de superficies. Análisis espacial - UMNG Introduction 1-26 ¿Qué es un dataset LAS? ◆ LAS dataset Copyright © 2018 All rights reserved. ◆ LAS dataset Yull Salcedo Un dataset LAS almacena referencia a uno o más archivos LAS en el disco, así como a entidades de superficie adicionales. Un archivo LAS es un formato binario estándar de la industria para almacenar datos LIDAR aéreos. El dataset LAS le permite examinar archivos LAS, en su formato original, rápida y fácilmente, proporcionando estadísticas detallas y cobertura del área de los datos LIDAR incluidos en los archivos LAS. Un dataset LAS también puede almacenar referencias a clases de entidades que contienen restricciones de superficie. Las restricciones de superficie son las líneas de corte, polígonos de agua, límites de áreas o cualquier otra restricción de superficie que se va a aplicar al dataset LAS. Un archivo LAS contiene datos de la nube de punto LIDAR. Introduction to ArcGIS II Introduction 1-27 Modelo de superficies ◆ Conjunto de muestras de puntos. Cada punto tiene valores de x,y y un valor de z, el cual define su altura (elevación, o precipitación, o temperatura, etc.) Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo 1-28 Un modelo del terreno no tiene datos para cada punto en la extensión de la superficie, en su lugar se tienen muestras de los datos, con el fin de estimar la superficie. Si las muestras fueron bien tomadas y son suficientes, se tendrá una buena aproximación de la realidad. El único atributo necesario para cada punto (además de sus coordenadas x,y) es un valor numérico de z. Análisis y Modelamiento Introduction 1-28 Superficies ◆ Se consideran continuas ◆ Para una localización x,y, solo un valor-z X,Y . .. .’. ‘.’ ‘’ Z1 ◆ Puede ser usada para representar elevación, precipitación, valores de suelos, pH ◆ Las superficies no pueden representar objetos 3D como edificios . .. .’. ‘.’ ‘’ . .. .’.Z‘.’ 2 ‘’ . .. .’. ‘.’ ‘’ ◆ No es un verdadero modelo 3D: 2½dimensional . .. .’. ‘.’ ‘’ Copyright © 2018 All rights reserved. . .. Z3 .’. ‘.’ ‘’ Yull Salcedo Todas las superficies ráster, TIN, de terreno y datasets LAS son todos los tipos de superficie funcional. Una superficie funcional es un campo continuo de valores que puede variar en un número infinito de puntos. Por ejemplo, los puntos de un área de la superficie terrestre pueden variar en elevación, proximidad a una entidad o concentración de una sustancia química en concreto. Cualquiera de estos valores se puede representar en el eje z de un sistema de coordenadas x, y, z tridimensional, por lo que suelen conocerse como valores z. Los modelos de superficie le permiten almacenar la información de superficie en un SIG. Dado que una superficie contiene un número infinito de puntos, es imposible medir y registrar el valor z en cada punto. Un modelo de superficie se aproxima a una superficie tomando una muestra de los valores en diversos puntos de la superficie e interpolando los valores entre dichos puntos. Análisis y Modelamiento Introduction 6-29 Modelo TIN (Red de triángulos irregulares) ◆ Superficie funcional ◆ Modelos sólidos Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo 1-30 Superficies funcionales 3D Analyst trata las superficies de ráster, de TIN dataset de terreno y las de dataset LAS como funcionales. Las superficies funcionales pueden almacenar un valor z individual, en lugar de varios valores z, de cualquier ubicación x, y determinada. Probablemente, las superficies terrestres que representan la superficie de la Tierra son el ejemplo más común de superficie funcional. Entre otros ejemplos de superficies funcionales terrestres se incluyen los datos batimétricos, las profundidades de niveles freáticos y los estratos geológicos individuales. Las superficies funcionales pueden utilizarse también para representar superficies estadísticas que describen datos climáticos y demográficos, la concentración de recursos y otros datos biológicos. Además, las superficies funcionales pueden utilizarse para representar superficies matemáticas basadas en expresiones aritméticas como, por ejemplo, Z = a + bX + cY. Las superficies funcionales a menudo se denominan superficies 2,5D. Continuidad de superficie (2,5D vs. 3D) Las superficies funcionales se consideran continuas. Esto significa que, en el caso en el que se aproxime desde cualquier dirección a una ubicación x, y determinada de una superficie funcional, observará el mismo valor z en la ubicación. Esto puede contrastarse con una superficie discontinua, en la podrían obtenerse distintos valores z según la dirección en la que se aproxime. Un ejemplo de superficie discontinua es una falla vertical que desplace la superficie de la Tierra. Dependiendo de si se aproxima a esta falla vertical desde la izquierda o desde la derecha en esta superficie discontinua, será posible observar valores z distintos en la misma ubicación x, y. Análisis y Modelamiento Introduction 1-30 Una ubicación en la parte superior de la falla tiene una elevación, pero justo por debajo de este punto, en la parte inferior de la falla, podrá observar otra elevación. Como puede observar, un modelo que es capaz de almacenar una superficie discontinua debe ser a su vez capaz de almacenar más de un valor z para una ubicación x, y determinada. Superficies de modelos sólidos Los modelos de superficie funcional pueden contrastarse con superficies de modelos sólidos, que son modelos 3D verdaderos capaces de almacenar varios valores z de cualquier ubicación x, y determinada. Los modelos sólidos son de uso común en el diseño asistido por PC (CAD), ingenierías y otras aplicaciones en las que se representen objetos sólidos. ArcGIS puede representar en pantalla modelos 3D en forma de entidades en una clase de entidad multiparche. Entre los ejemplos de objetos apropiados para el modelado sólido se encuentran piezas de maquinaria, estructuras de autopistas, edificios y otros tantos objetos ubicados en la superficie terrestre. En algunos casos, es posible representar algunos objetos tridimensionales, tales como fallas y edificios en una superficie funcional, mediante un ligero desplazamiento de las coordenadas x, y duplicadas. Análisis espacial - UMNG Introduction 1-30 Interpolación ◆ Genera superficies a partir de mediciones en un punto Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Generally speaking, things that are closer together tend to be more alike than things that are farther apart. This is a fundamental geographic principle. Suppose you are a town planner and need to build a scenic park in your town. You have several candidate sites, and you may want to model the viewsheds at each location. This will require a more detailed elevation surface dataset for your study area. Suppose you have preexisting elevation data for 1,000 locations throughout the town. You can use this to build a new elevation surface. When trying to build the elevation surface, you can assume that the sample values closest to the prediction location will be similar. But how many sample locations should you consider? Should all of the sample values be considered equally? As you move farther away from the prediction location, the influence of the points will decrease. Considering a point too far away may actually be detrimental because the point may be located in an area that is dramatically different from the prediction location. One solution is to consider enough points to give a good prediction, but few enough points to be practical. The number will vary with the amount and distribution of the sample points and the character of the surface. If the elevation samples are relatively evenly distributed and the surface characteristics do not change significantly across your landscape, you can predict surface values from nearby points with reasonable accuracy. To account for the distance relationship, the values of closer points are usually weighted more heavily than those farther away. This principle is common to all the interpolation methods offered in Geostatistical Analyst (except for global polynomial interpolation, which assigns equal weights to all points). Análisis y Modelamiento Introduction 1-31 Tipos de datos en los Raster Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo Hay dos tipos de grids: Integer grids y Floating-point grids. La diferencia entre los dos es que los integer grids almacenan los valores de las celdas como integers (enteros), y los floating-point grids almacenan los valores con decimales. Dependiendo de los datos representados, uno u otro puede ser el más apropiado. La elevación y otras medidas son almacenadas como floating point grids, a menudo los cambios de una celda a otra podrán ser calculados. En algunos grids, sin embargo, los valores no representan las medidas pero pueden ser codificados con valores arbitrarios. Un ejemplo podría ser la cobertura del suelo, donde cada celda especifica el tipo de vegetación (1 = chaparral, 2 = pasto, 3 = Area de robles). En este caso, únicamente un integer grid seria apropiado. Dos clases de grid pueden ser desplegados, simbolizados y analizados en 3D Analyst. Integer grids tiene tablas de atributos asociadas (Todas las celdas del grid con el mismo valor tienen un único registro en la tabla). Los Floating-point grids no tienen tablas de atributos Introduction to ArcGIS II Introduction 1-32 ¿Cómo funciona el análisis de superficies? ◆ El análisis de superficies es un proceso ◆ Entrada - grid(s) Ambiente de análisis ◆ Parámetros ◆ Salida Funciones - grid Operaciones Sentencias condiconales ◆ Un nuevo grid puede ser la entrada para otro proceso Input Output/Input Output Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo •Generally, surface analysis involves finding out the properties of the surface (grid) and uncovering or deriving new information from the surface •Produce a new dataset that identifies a specific pattern within an original dataset. Patterns that were not readily apparent in the original surface can be derived such as contours, angle of slope, steepest downslope direction (aspect), shaded relief (hillshade), and viewshed •Most surface analysis results in a new grid •By default, most results from analysis are temporary. Exceptions are the conversion functions and functions that do not output raster data. In these cases, results will be permanent by default •Results from all other functions can be made permanent in three ways: 1. By supplying a name for the results in a function dialog box. 2. By creating a temporary result, then making the temporary result permanent. 3. By saving the map document, which makes all temporary results permanent in the specified working directory using the default output names •A new surface or grid can be used as the input for another process. •This allows you to think in terms of components of a whole or of the variables needed to solve a problem and to study the interrationships between different phenomenon Introduction Course title 1-33 Cálculo de un valor de salida para cada celda ◆ El valor de su ubicación específica (celda) ◆ La manipulación que se realizará en el valor de la celda (Herramienta) ◆ ¿Qué otras celdas y sus valores se incluirán en sus cálculos? Copyright © 2018 All rights reserved. Yull Salcedo La forma más fácil de entender el modelado basado en celdas es desde la perspectiva de una celda individual (opción de vista de gusano) en oposición al ráster completo (opción de vista de pájaro). Para hacerlo así, piense en usted mismo como si fuera una celda en el dataset ráster. Usted representa una ubicación y tiene un valor. Todas las herramientas de la Extensión ArcGIS Spatial Analyst le pedirán que manipule o retenga su valor en función de una serie de reglas definidas. Calcular un valor de salida para cada celda Para calcular un valor de salida para su ubicación específica (celda) utilizando alguna herramienta de Spatial Analyst, hay tres cosas que necesita saber: • El valor de su ubicación específica (celda) • La manipulación que se llevará a cabo en el valor • Qué otras ubicaciones de celda y valores incluir en sus cálculos ¿Cómo se determinan esas tres cosas? • Automáticamente sabe cuál es el valor para su ubicación (su valor de celda de entrada). • Cada una de las herramientas de Spatial Analyst manipula el valor de su ubicación de diversas formas. La documentación para la herramienta indica la lógica que existe tras la forma en la que se manipula el valor. • Con algunas herramientas de Spatial Analyst puede calcular un valor de salida Introduction to ArcGIS II Introduction 1-34 conociendo únicamente el valor de su ubicación, como por ejemplo mostrando su valor mediante una potencia específica. Con otras herramientas específicas puede determinar los valores de otras ubicaciones dentro del dataset ráster al que pertenece la ubicación específica, como por ejemplo mirando en una vecindad a su alrededor (una herramienta focal) o incluyendo ubicaciones de celda y sus valores definidos mediante otros datasets ráster (herramientas zonales). • Este proceso de tres pasos se realiza para cada ubicación (celda) en el dataset ráster dentro de cualquier herramienta de Spatial Analyst. Todas las herramientas de trabajo celda a celda y cada uno de los cálculos para cada celda requieren que se incluya el valor de la celda, la manipulación que se aplica y otras ubicaciones de celda en los cálculos. Las herramientas de Spatial Analyst están agrupadas en categorías en función de cómo manipulan los valores: solo necesita entender cómo se manipulan los valores de celda en las distintas categorías. • Para muchas herramientas puede refinar cómo se llevará a cabo la manipulación (los cálculos) mediante los parámetros definidos por el usuario. Por ejemplo, las celdas a incluir en cada cálculo para una herramienta focal pueden variar en función de la vecindad definida. Análisis espacial - UMNG Introduction 1-34 Tarea ◆ Funciones 3D Analyst – ArcToolbox: Guía rápida de herramientas ◆ 2. Fuctional Surface ◆ 3. Raster Interpolation ◆ 4. Raster Math ◆ 6. Raster Surface Copyright © 2018 All rights reserved. Análisis y Modelamiento Yull Salcedo 1-35 Introduction 1-35
