PROCESO DE GESTIÓN DE FORMACIÓN PROFESIONAL INTEGRAL FORMATO GUÍA DE APRENDIZAJE IDENTIFICACIÓN DE LA GUIA DE APRENDIZAJE Denominación del Programa de Formación: FUNCIONES QUANTUM GIS (QGIS) APLICADAS A LA GENERACION DE MAPAS Código del Programa de Formación: 22540007 Competencia Georeferenciar proyectos de ingeniería de acuerdo con especificaciones técnicas de topografía. TÉCNICOS Y NORMATIVA Resultados de Aprendizaje Alcanzar: RAP 1. CREAR MAPAS BÁSICOS DEL PROYECTO SEGÚN ESPECIFICACIONES TÉCNICAS RAP 2. CLASIFICAR DATOS VECTORIALES DEL MAPA SEGÚN REQUERIMIENTOS DEL PROYECTO RAP 3. REALIZAR EL TRAZADO DEL MAPA SEGÚN ESPECIFICACIONES TÉCNICAS Duración de la Guía: 48 horas 2. PRESENTACIÓN Bienvenidos al curso básico de FUNCIONES QUANTUM GIS (QGIS) APLICADAS A LA GENERACION DE MAPAS. Con el desarrollo de esta guía, aprenderá todo sobre los conceptos básicos de la construcción, fomentando el aprendizaje AUTÓNOMO, socializando las actividades propuestas por el instructor en grupos de trabajo, de acuerdo a las presentaciones teóricas y los videos vistos en clase. Los temas a abarcar en el desarrollo de la formación son: Modulo 1: Introducción a los SIG Módulo 2: Introducción al entorno y Aplicaciones de QGIS Módulo 3: Entrada y Manejo de Datos Espaciales Módulo 4: Configuración del Sistema de Referencias y Coordenadas GFPI-F-135 V02 Módulo 5: Georreferenciación Módulo 6: Creación y edición de elementos vectoriales Módulo 7: Manejo de tablas Módulo 8: Simbolizando la información geográfica Módulo 9: Etiquetado de mapas vectoriales Módulo 10: Interacción con Google Earth Pro y Autocad Módulo 11: Elaboración de Mapas 3. FORMULACIÓN DE LAS ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE Ambiente Requerido: Salón Materiales: Video bean o Televisor, Internet, Computador, Parlantes, Calculadora, Papel bond, Papel periódico, Marcadores. a. Pregunta problematizadora y reflexión inicial: El desarrollo de proyectos comunitarios públicos o privados requieren de la localización de la población objetivo o beneficiada con el fin de brindarle una magnitud al proyecto y definir unos alcances, ya sea para proyectos de salud, de atención de emergencia, agrícolas, vías, acueductos, educativos y en sí lo que requiera la ubicación de un lugar sobre el cual poder intervenir. Conocer las distintas dimensiones y características de la población o región permiten establecer estrategias efectivas para actuar frente a las distintas problemáticas y eventualidades que se presenten. ¿Consideras que tener la mayor cantidad de información posible de la zona donde vas a intervenir te permitirá tener estrategías para mejorarla? Lectura del tema: https://www.geograma.com/blog/gis-urbanismo/ Actividades de Reflexión inicial Aprendiz, desde tu intención de beneficio o acción personal hacia una población o problemática en especial, identifica cuales son los requerimientos de un sistema de información geográfica (SIG o GIS) de las entidades públicas frente a este tipo de problemáticas y como se debe abordar según sus indicaciones (puede ser a través de un ejemplo). GFPI-F-135 V02 AD1: Cada aprendiz investigará en su campo de acción personal o profesional, cuales son las indicaciones o requerimientos de las entidades publicas u organizaciones para la presentación de proyectos con respecto a los SIG o GIS. c. Apropiación o generación de conocimientos necesarios para el aprendizaje: Georreterenciación de imágenes raster En el proceso de creación de datos de la región de La Plata se requiere realizar la georreferenciación de un archivo en pdf con información de las áreas de expansión, áreas campestres proyectadas en el PBOT. AC1: El aprendiz deberá crear un archivo raster con base en el archivo FU-04B División Barrios.pdf que se suministró en la carpeta de MATERIAL DE APOYO de la clase (drive). Generación de un archivo Shape Con base en el archivo raster anterior el aprendiz deberá crear un archivo vectorial donde represente los barrios de La Plata Huila usando las herramientas de QGIS mencionadas a continuación. En primer lugar vamos a crear un nuevo proyecto en QGIS, al cual le asignamos un mapa base de OpenStreetMap (como se muestra) o, como segunda opción, puedes usar la información que obtuvimos en esta publicación para georreferenciar imágenes, nosotros utilizaremos esta última. GFPI-F-135 V02 Una vez que contamos con la cartografía base necesaria, en este caso la imagen georreferenciada, vamos a proceder a generar un archivo de polígonos tipo shape (Capa / Crear capa / Nueva capa de archivo shape). Asigna un nombre al archivo, por ejemplo juntasprueba (siempre verifica la ubicación en donde se almacena el archivo). Agreguemos un campo adicional tipo entero de 10 dígitos. Para continuar, debemos tener activa la capa de herramientas de digitalización (Ver / Barras de herramientas / Digitalización). La barra resultante se muestra a continuación. GFPI-F-135 V02 Para iniciar la digitalización debemos de activar el icono de Conmutar edición, el segundo de la barra. Con esto se activan varios iconos más. Entre ellos el de Añadir polígono. Procedemos a capturar un primer polígono, por ejemplo el 103. Tendremos como resultado el siguiente. Ahora bien, el siguiente polígono debe de contemplar la selección de vértices del primero a fin de hacer una captura de precisión y así evitar la superposición de polígonos o que queden espacios entre ellos, errores comunes que se muestran en la siguiente figura. GFPI-F-135 V02 Superposición de polígonos o polígonos incompletos. Para ello utilizaremos la Barra de autoensamblado (Ver / Barras de herramientas / Barra de autoensamblado). Dicha barra se activa con el primer botón (herradura) y nos permite accionar otros botones. Para lograr una captura de precisión primero vamos a activar el segundo botón y seleccionar Todas las capas , a continuación utilizamos el tercer botón con la opción Vértice. Asignamos un valor de dos en la siguiente caja y una unidad de metros (este valor representa que tan cerca debemos de posicionarnos del vértice para que pueda ser identificado y depende las unidades utilizadas en el proyecto). La caja queda de la siguiente manera. Procedemos a capturar un segundo polígono (Añadir polígono). Observe que cuando se acerca el cursor a una intersección de un polígono previamente generado, se enciende un recuadro que selecciona el vértice. Procedamos a capturar todos los vértices del nuevo polígono. GFPI-F-135 V02 Ahora bien, una vez capturados los polígonos de la parte superior nos encontramos con el numerado como 99 que implica un cambio de estrategia ya que no se puede seleccionar el vértice directamente y más bien hay que obtener un punto sobre la base del polígono 105. para ello, se cambia la opción de autoensamblado por Vértice y segmento. Se desliza el cursor cerca del polígono y se observa cómo se muestra una marca en donde se está haciendo la selección. Basta dar un click para seleccionar ese punto y se continua con la captura. Opción Vértice y segmento. GFPI-F-135 V02 Selección de la línea. Utilizando estas herramientas podemos capturar todos los lotes de la manzana y con ello, terminar el ejercicio. No hay que olvidar salvar la información de la capa (Guardar cambios de la capa). GFPI-F-135 V02 AC2: El aprendiz deberá crear un archivo vectorial con los barrios de La Plata Huila y deberá nombrarlo Barriospolitica.shp. Relacion de tablas de atributos para una región En las direcciones de los principales geoportales de Colombia se buscará si hay información que permite relacionar la cantidad de personas en cada elemento vectorial o representación del barrio de La Plata Huila. Es recabar información para poder localizar la población beneficiaria de los proyectos. A través de la información de bases de datos nacionales representar la cantidad de población por sector. PRINCIPALES GEOPORTALES Geoportal del Departamento Administrativo Nacional de Estadística DANE https://geoportal.dane.gov.co/servicios/descarga-y-metadatos/descarga-mgn-marco-geoestadisticonacional/ Instituto Geográfico Agustín Codazzi https://geoportal.igac.gov.co/ Servicio Geológico Colombiano https://www2.sgc.gov.co/sgc/mapas/Paginas/geoportal.aspx GFPI-F-135 V02 Sistema de Información Ambiental de Colombia SIAC https://sig.anla.gov.co/index.aspx Ministerio del Ambiente / Parques Nacionales Naturales de Colombia https://www.parquesnacionales.gov.co/portal/es/servicio-al-ciudadano/datos-abiertos/ Autoridad Nacional de Licencias Ambientales http://portal.anla.gov.co/sistema-informacion-geografica Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones / El Portal del Estado Colombiano https://www.datos.gov.co/Ambiente-y-Desarrollo-Sostenible/Zonificaci-n-Hidrogr-fica-2013/ahcupj8v AC3: Relacionar con las capas que se crearon anteriormente las tablas de permitan tener la información de la Población de los barrios urbanos de La Plata Huila. d. Actividades de transferencia del conocimiento: Crear un mapa de la población de La Plata Huila de los sectores urbanos inicando con simbología (categorizando) cuales son los que mayor población tienen con colores verde (baja), amarillo (media), rojo (alta). Categorizar por Baja, Media o Alto índice de población. AC4: Cada aprendiz entregará el mapa de la caracterización del índice de población de la zona urbana de la cabecera del Municipio de La Plata. 4. ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN AP2. Diligencie la lista de chequeo que se adjunta en el anexo 2 a esta guía de acuerdo con el cumplimiento de lo siguiente: GFPI-F-135 V02 Evidencias de Aprendizaje Evidencias de Conocimiento : AC1: El aprendiz deberá crear un archivo raster con base en el archivo FU-04B División Barrios.pdf que se suministró en la carpeta de MATERIAL DE APOYO de la clase (drive). Criterios de Evaluación Técnicas e Instrumentos de Evaluación • RAP 1. CREAR MAPAS BÁSICOS DEL PROYECTO SEGÚN ESPECIFICACIONES TÉCNICAS AC2: El aprendiz deberá crear un archivo vectorial con los barrios de La Plata Huila y deberá nombrarlo Barriospolitica.shp. Evidencias de Desempeño AC3: Relacionar con las capas que se crearon anteriormente las tablas de permitan tener la información de la Población de los barrios urbanos de La Plata Huila. Evidencias de Producto: AC4: Cada aprendiz entregará el mapa de la caracterización del índice de población de la zona urbana de la cabecera del Municipio de La Plata • RAP 2. CLASIFICAR DATOS VECTORIALES DEL MAPA SEGÚN REQUERIMIENTOS DEL PROYECTO Técnica: Estudio de casos. Instrumento: Lista de chequeo Instrumento de evaluación 1 IDENTIFICACION • RAP 3. REALIZAR EL TRAZADO DEL MAPA SEGÚN ESPECIFICACIONES TÉCNICAS Técnica: Estudio de casos. Instrumento: Lista de chequeo Instrumento de evaluación 2 EJECUTA 5. GLOSARIO DE TÉRMINOS (ACRONIMOS) API: Application Programming Interface. Una API es un conjunto de funciones y procedimientos (o métodos, en la programación orientada a objetos) que ofrece ciertas bibliotecas para ser utilizados por otro software como una capa de abstracción. Son usadas generalmente en las bibliotecas (también denominadas comúnmente «librerías»). AAG: Asociación Americana de Geógrafos. GFPI-F-135 V02 AGS: Sociedad Geográfica Americana. BIM: Building Information Modeling. CAADP: Comprehensive African Agricultural Development Program. CAD: Diseño Asistido por Computador. CaGIS: Sociedad de Información Geográfica y Cartografía. CCGI: Información Geográfica Construida Colaborativamente. CEGIS: Centro de Excelencia para la Ciencia de la Información Geoespacial. RAA: Comité de Satélites de Observación terrestre. CI: Ciberinfraestructura. CODATA: Committee on Data for Science and Technology. COG: Cloud Optimized GeoTIFF. CRS: Coordinate Reference System. Es la combinación de un sistema de coordenadas geográfico y un sistema de coordenadas proyectado. CSV: Comma-separated values representa datos en forma de tabla. Sirve para almacenar información alfanumérica. GeoCSV es una especificación del formato de archivo tabular CSV con una extensión opcional de geometría. CSW: Web Catalogue Service. Permite hacer búsquedas en un catálogo de metadatos y poder incorporar esta información en nuestro flujo de trabajo. CWSI: crop water stress index. CZML es un formato JSON para describir una escena gráfica dinámica en el tiempo, principalmente para mostrar en un navegador web que ejecuta Cesium. DAAC: Distributed Active Archive Center (de la NASA). GFPI-F-135 V02 DEM: Digital Elevation Model o Modelo Digital de Elevaciones. DMS: Degrees, minutes, seconds. DSM: Modelo Digital de Superficies. DWG: Formato de archivo de diseño. DXF: Drawing Interchange File. ECMWF: European Center for Medium range Weather Forecasting. ECW: Enhanced Compression Wavelet (compresión wavelet mejorada). Los archivos ECW se pueden comprimir y descomprimir con una cantidad mínima de RAM, y sus procesos son tan rápidos que se pueden transferir y gestionar como si fueran archivos convencionales. ED50: European Datum 1950. Antiguo sistema de referencia geodésico empleado en Europa, siendo sustituido por el sistema ETRS89. EOS: Ciencia de Observación de la Tierra. EOSDIS: Sistema de Observación de la Tierra y la información de datos del sistema. EPA: Agencia de Protección Ambiental. EPSG: European Petrol Survey Group. ESA: Agencia Espacial Europea. ESERO: Oficina de recursos de Educación Espacial Europea. ETL: Extracción, transformación y carga de datos. ETRS89 es un sistema geodésico de referencia tridimensional, utilizado como un estándar para la georreferenciación GPS de alta precisión en Europa. EUROGI: Organización Europea para la Información geográfica. EuroSDR: European Spatial Data Research. GFPI-F-135 V02 FOSS: Free Open Source Sofware (Software Libre y Open Source). FOSS4G: Como el anterior pero para lo GEO. GCP: Punto de control Terrestre. GeoJSON. Javascript Object Notation, un formato de texto que es muy rápido de analizar en máquinas virtuales Javascript. GEOS: Geometry Engine Open Source. Contiene la funcionalidad de JTS en C++. Esto incluye todas las funciones de predicado espacial y operadores espaciales de OpenGIS Simple Features para SQL, así como las funciones de topología. GIS: Geographic Information System o SIG, sistema de información geográfica. Un SIG captura, almacena, analiza, gestiona y representa datos vinculados a una locación. GDAL: Geospatial Data Abstraction Library. Biblioteca de abstracción de datos geoespaciales. Se pronuncia “GOO-duhl”, es un acceso a una librería open source raster con soporte a un gran número de formatos. GloFAS: Sistema Global de Alerta de Inundaciones. GML: Geography Markup Language. GML es el estándar XML de la OGC para representar información de elementos espaciales. Por ejemplo, las consultas espaciales que se pueden hacer usando el servicio WFS, se realizan usando este formato de intercambio. GNSS: Sistema Global de navegación por satélite. GNU: General Public License. Licencia Pública General, es una licencia creada por la Free Software Foundation en 1989 (la primera versión), y está orientada principalmente a proteger la libre distribución, modificación y uso de software. Su propósito es declarar que el software cubierto por esta licencia es software libre y protegerlo de intentos de apropiación que restrinjan esas libertades a los usuarios. GODAN: Global Open Data for Agriculture and Nutrition. GPS: Sistema de Posicionamiento Global. GFPI-F-135 V02 GPX: GPS eXchange Format (Formato de Intercambio GPS) es un esquema XML pensado para transferir datos GPS entre aplicaciones. GRACE: Gravity Recovery and Climate Experiment (Experimento climático y de recuperación gravitacional). GRASPgfsGPS: Recursos Geoespaciales para especies agrícolas y plagas y patógenos con modelado de flujo de trabajo integrado para apoyar la seguridad global alimentaria. GSoC: Google Summer of Code. GTFS: General Transit Feed Specification. La especificación General de Tránsito (GTFS) es una especificación de datos que permite a las agencias de transporte público publicar sus datos de tránsito en un formato que puede ser consumido por una amplia variedad de aplicaciones de software. HOT: Equipo de OpenStreetMap Humanitario. ICA: Asociación Cartográfica Internacional. IDE: Infraestructura de Datos Espaciales. Una Infraestructura de Datos Espaciales integra datos, metadatos, servicios e información de tipo geográfico para promover su uso. Una IDE es el conjunto «tecnologías, políticas, estándares y recursos humanos para adquirir, procesar, almacenar, distribuir y mejorar la utilización de la información geográfica». Al igual como las carreteras y autopistas facilitan el transporte vehicular, las IDE facilitan el transporte de información geoespacial. Las IDE promueven el desarrollo social, económico y ambiental del territorio. INSPIRE: infraestructura de información espacial Europea IPGH: Instituto Panamericano de Geografía e Historia. ISO: Organización Internacional de Estandarización. ISPRS: Sociedad Internacional de Fotogrametría y Teledetección. JSON. Javascript Object Notation, un formato de texto que es muy rápido de analizar en máquinas visrtuales Javascript virtual machines. En el ámbito espacial, la especificación extendida GeoJSON se utiliza frecuentemente. GFPI-F-135 V02 JSP: JavaServer Pages. Un sistema de scripting para aplicaciones de servidor Java que permite la intercalación de marcado y el código de procedimiento de Java. JSTL. JavaServer Page Template Library, es una etiqueta de la librería JSP que encapsula muchas de las funcionalidades estándar manejadas en JSP (consultas en la base de datos, iteraciones y condicionales) dentro de una sintaxis concisa. JTS: Java Topology Suite. KML: Keyhole Markup Language. Es un lenguaje de marcado basado en XML para representar datos geográficos en tres dimensiones. LBS: Servicio Basado en Localización. LEO: Órbita Terrestre Baja. LIDAR: Light Detection and Ranging o Laser Imaging Detection and Ranging. LRS: Linear reference system. MEO: Órbita Terrestre Media. MoU: Memorando de entendimiento. MSS: Escáner multiespectral. MrSID: multi-resolution Seamless Image Database. NAD: North American Datum. NCSA: Centro Nacional para Aplicaciones de Supercomputación. NEPAD: NEw Partnership for African Development. NSF: National Science Foundation. PDAL: Point Data Abstraction Library. REA: Open Educational Resources. GFPI-F-135 V02 ODK: Open Data Kit. OGC: Open Geospatial Consortium. Fue creado en 1994 y agrupa (en febrero de 2012) a 445 organizaciones públicas y privadas. Las raíces del OGC se encuentran en la software open source GRASS y la subsiguiente fundación OGF (Open GIS Foundation) fundada en 1992. Su fin es la definición de estándares abiertos e interoperables dentro de los Sistemas de Información Geográfica y de la World Wide Web. Persigue acuerdos entre las diferentes empresas del sector que posibiliten la interoperación de sus sistemas de geoprocesamiento y facilitar el intercambio de la información geográfica en beneficio de los usuarios. OSGeo: La Open Source Geospatial Foundation es una organización no gubernamental cuya misión es dar soporte y promover el desarrollo colaborativo de tecnologías geoespaciales y datos abiertos. Tiene entidad legal de fundación y fue constituida en febrero de 2006 para proporcionar apoyo financiero, legal y organizativo a toda la Comunidad geoespacial del software libre y el software de código abierto. También sirve, como entidad legal independiente a través de la cual sus miembros pueden realizar contribuciones de código, fondos u otros recursos con la seguridad de que ese conocimiento y el resto de contribuciones estarán disponibles para beneficio de todo el mundo. OSI: Open Source Initiative. Es una organización dedicada a la promoción del código abierto. OSM: OpenStreetMap. OTB: Caja de Herramientas Orfeo (ORFEO ToolKit). QAD: Quantum Aided Design: comandos tipo CAD en QGIS. RBV: Return Beam Vidicon. RCMRD: Centro Regional para la Cartografía de Recursos para el Desarrollo. RDA: Research Data Alliance. ROSCOSMOS: Agencia Federal Espacial de Rusia. RUFORUM: Regional Universities Forum for capacity building in agriculture. SaaS: Software como Servicio. GFPI-F-135 V02 SAR: Synthetic Aperture Radar. SCP: Semi-Automatic Classification Plugin. SDI: Infraestructura de Datos Espaciales. SFSQL: Simple Features for SQL (SFSQL) es una especificación de la OGC que define los tipos y las funciones que conforman un base de datos espacial estándar. SIG: Sistema de Información Geográfica. SIGPAC: El Sistema de Información Geográfica de Parcelas Agrícolas de España. Permite identificar geográficamente las parcelas declaradas por los agricultores y ganaderos, en cualquier régimen de ayudas relacionado con la superficie cultivada o aprovechada por el ganado. SIGTE: Servicio de SIG y Teledetección de la Universidad de Girona, España. SLD: Styled Layer Descriptor (SLD). Especificación de la OGC que define un formato para describir la representación cartográfica de elementos vectoriales. SPIDER: open SPatial data Infrastructure eDucation nEtwoRk. SQL: Structured query language es el es el medio estándar para la consulta de bases de datos relacionales. SQL/MM: SQL Multimedia; Incluye varias secciones sobre tipos extendidos, incluyendo un apartado sobre importantes tipos espaciales. SRID: Spatial reference ID. Es un identificador único asignado a un particular CRS (coordinate reference system.). STAC: SpatioTemporal Asset Catalogs. SVG: Scalable vector graphics es una familia de especificaciones de un formato de archivo basado en XML para describir gráficos vectoriales de dos dimensiones, tanto estáticos como animados. SWIR: Infrarrojo de Onda Corta TIN: Red irregular de triángulos. GFPI-F-135 V02 UML: Lenguaje Unificado de Modelado. UAV: Vehículo Aéreo No Tripulado. ONU-GGIM: Gestión de Información Geoespacial Global de las Naciones Unidas. USGS: US Geological Survey. UTM: Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator. VGI: Información geográfica Voluntaria. VNIR: Espectro Visible a infrarrojo cercano (visible to near-infrared). XSEDE: Extreme Science and Engineering Discovery Environment. WCS: Web Coverage Service. WFS: Web Feature Service. KML: Keyhole Markup Language es un lenguaje de marcado basado en XML para representar datos geográficos en tres dimensiones. Al publicar datos como KML los usuarios pueden usar Google Earth para visualizarlos, o que los desarrolladores hagan interesantes mashups. Google Earth estaba escrito originalmente por una compañía llamada “Keyhole”, de ahí la referencia en el nombre. WGCapD: Working Group on Capacity Building and Data Democracy. WGS: World Geodetic System o Sistema Geodésico Mundial. OMM: Organización Meteorológica Mundial. WCS: Web Coverage Service. Se podría definir como el WFS para las imágenes. Permite realizar operaciones raster con nuestras imágenes a través de un estándar abierto. No se debería confundir con el WMS. Si se quiere publicar una imagen raster para su visualización se debe usar el WMS, pero si lo que se necesita es hacer algún tipo de procesamiento con imágenes o acceder a algún tipo de información de la misma, es entonces cuando el WCS es importante. GFPI-F-135 V02 WFS: Web Feature Service o Servicio de entidades vectoriales que proporciona la información relativa a la entidad almacenada en una capa vectorial (cobertura) que reúnen las características formuladas en la consulta. El acceso y edición de los datos se realiza a través de WFS-T. WKT: Well-known Text. WKB: Well-known Binary. WMS: Web Map Service o servicio de mapas en la web que produce mapas en formato imagen a demanda, para ser visualizados por un navegador web o en un cliente simple. Sin duda la estrella del OGC y el protocolo más utilizado y extendido. WMTS: Web Map Tile Service. WPS: Web Processing Service. Un WPS define una interfaz estandarizada que facilita la publicación de procesos geoespaciales, y la publicación y la unión de los procesos por los clientes. 6. REFERENTES BILBIOGRÁFICOS -Programa de Formación Titulada – (SENA)-http://es.slideshare.net/juanu/herramientas-para-la- GDALSOFTWARE-SUITE. Biblioteca de abstracción de datos geoespaciales. https://gdal.org, 2013. GRASS-PROJECT. Sistema de soporte de análisis de recursos geográficos. https://grass.osgeo.org, 2013. NETELER, M., AND MITASOVA, H. Open source gis: A grass gis approach, 2008. OGR-SOFTWARE-SUITE. Biblioteca de abstracción de datos geoespaciales. https://gdal.org, 2013. OPEN-GEOSPATIAL-CONSORTIUM. Especificación de implementación del servicio de mapas web (1.1.1). https://portal.ogc.org/files/?artifact_id=1081&version=1&format=pdf, 2002. OPEN-GEOSPATIAL-CONSORTIUM. Especificación de implementación del servicio de mapas web (1.3.0). https://portal.ogc.org/files/?artifact_id=14416&format=pdf, 2004. POSTGIS-PROJECT. Apoyo espacial para postgresql. http://www.refractions.net/products/postgis/, 2013. GFPI-F-135 V02 7. CONTROL DEL DOCUMENTO Autor (es) Nombre Cargo Dependencia Fecha Andres Felipe Castillo Instructor Campesena Abril de 2024 CORREO INSTITUCIONAL: [email protected] 8. CONTROL DE CAMBIOS (diligenciar únicamente si realiza ajustes a la guía) Nombre Cargo Autor (es) GFPI-F-135 V02 Dependencia Fecha Razón del Cambio
