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Sistemas de Información Geográfica. Bases de datos espaciales. Contexto. Agricultura de Precisión genera muchos datos Necesidad de almacenar y articular datos Limitaciones en las bases de datos relacionales. Antecedentes. Bases de datos tradicionales (RDBMS) Concepto de base de datos - PowerPoint PPT Presentation
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Contexto Agricultura de Precisión genera muchos
datos Necesidad de almacenar y articular datos Limitaciones en las bases de datos
relacionales
Antecedentes Bases de datos tradicionales (RDBMS)
Concepto de base de datos Concepto de tabla Concepto de campo – tipos Concepto de relaciones
Sistemas de Información Geográfica Datos vectoriales Datos raster (matriciales)
Objetivos
Diferenciar entre bases de datos relacionales (tradicionales) y espaciales.
ventajas bases de datos espaciales
vincular bases de datos espaciales con sistemas GIS
Programa Repaso
Ejemplo Planteo de la problemática Conclusión Bases de datos espaciales
Concepto Tipos de datos espaciales Operadores - Indices Nuevas funciones de consultas
Resolución de la problemática SDBMS + Sistemas GIS Ejercitación
Repaso Base de Dato: Es una herramienta para almacenar, agrupar,
relacionar y acceder a tablas de información - Básicamente almacenan texto y números en forma tabular
Tabla: Consiste en una agrupación de datos organizados en forma de Campos (columnas) y registros (filas)
Campo: Unidad básica de almacenamiento de información, de una base de datos. Se debe definir su “tipo”.
Relaciones Primary Key Foreign Key Integridad referencial
Repaso
SQL (Structured Query Language)
lenguaje de programación
comunicación con base de datos.
es el estándar para los sistemas de gestión de bases de datos relacionales.
Repaso
Sistemas de Información GeográficaDatos vectoriales
Datos raster (matriciales)
[(0,0),(0,1)][(0,0),(1,0)]
[(0,0),(1,0),(1,1),(0,1),(0,0)]
2
3
1
4
Ejemplo
52,27
11,179
64,931
38,916
19,902
70,655
2,192
80,843
42,296
46,627
3,2
68,643
Análisis de P
Empresa: Las tres margaritasCampo: LezamaAño: 2007
Ejemplo 1: Consultas ¿Cuánto rindió el lote 1 en el año 2006?select "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote, "Campanias".anio,
"Campanias".cultivo, "Campanias".rendimiento
from "Campanias", "Lotes", "Campos", "Empresas"
where "Campanias".anio = 2007
and "Lotes".id_lote = 1
and "Campos"."Nombre" = 'Lezama'
and "Empresas"."Nombre" = 'Las tres margaritas'
and "Lotes".id_campo = "Campos".id_campo
and "Campos".id_empresa = "Empresas".id_empresa
and "Campanias".id_lote = "Lotes".id_lote
Ejemplo 2: Consultas ¿Cuánto P había en cada lote en el año 2006?select "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote,
avg("AnalisisSuelo"."P")from "AnalisisSuelo", "Lotes", "Campos", "Empresas"where "Campos"."Nombre" = 'Lezama'and "Empresas"."Nombre" = 'Las tres margaritas'and "AnalisisSuelo".fecha BETWEEN '20060101' and '20070101'and "AnalisisSuelo".id_lote = "Lotes".id_loteand "Lotes".id_campo = "Campos".id_campoand "Campos".id_empresa = "Empresas".id_empresagroup by "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote,
"AnalisisSuelo".id_loteorder by "AnalisisSuelo".id_lote
1
3
2
5
4
52,27
11,179
64,931
38,916
19,902
70,655
2,192
80,843
42,296
46,627
3,2
68,643
Establecimiento: Las tres margaritasCampo: LezamaAño: 2009
Análisis de P
Conclusión
Los datos de campo (fertilidad, rendimiento) son georeferenciados
Los límites de los lotes son cambiantes Las bases de datos tradicionales poseen
limitaciones para modelar estas cuestiones.
Las bases de datos espaciales permiten superar estas limitaciones
SDBMS
(Spatial DBMS) Añade soporte para objetos geográficos a la
base de datos objeto-relacional
Trabaja con un DBMS de fondo Proporciona ADTs espaciales (spatial Abstract
Data Types ) accesibles desde un lenguaje de consultas (SQL)
Proporciona métodos para un procesamiento eficiente de consultas espaciales
SDBMS
Componentes que deben estar presentes en un SGDBR espacial
Tipo de dato espacial Esquema de indexación espacial Operadores espaciales.
Lenguaje de consultas, procesado y optimización espacial
Operadores - Indices
Los índices entran en juego cuando se reconoce un operador en la sentencia SQL.
Por ejemplo, en las RDBMS:
- SELECT * FROM tabla WHERE nombre = ‘Pablo’= es un operador
- SELECT * FROM tabla WHERE edad < 2< es un operador
Operadores - Indices
En las SDBMS, el operador del índice espacial es “&&”
A && B = TRUEA && B = FALSE
Funciones - Ejemplos ST_Intersects(A, B)
ST_Contains(A, B) ST_Within(B, A)
ST_Touches(A, B)
ST_Crosses(A, B)
Análisis Espacial - Ejemplos
¿Cuál es el área del lote 3?
select Nombre, st_area(the_geom)
from Lotes
where id_lote = 3;
Análisis Espacial - Ejemplos
¿Cuantos análisis de suelo se hicieron en el lote 3?
select count(AnalisisSuelos.id_analisisSuelo)from AnalisisSuelos, Loteswhere
ST_Within(AnalisisSuelos.the_geom,Lotes.the_geom)
and Lotes.id_lote = 3;
Resolución de la problemática ¿Cuánto P había en cada lote en el año 2006?
select "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote, avg("AnalisisSuelo"."P")
from "AnalisisSuelo", "Lotes", "Campos", "Empresas"
where "Campos"."Nombre" = 'Lezama‘
and "Empresas"."Nombre" = 'Las tres margaritas‘
and "AnalisisSuelo".fecha BETWEEN '20060101' and '20070101'
and ST_Within(“AnalisisSuelo”.the_geom, “Lotes”.the_geom)
and ST_Within(“Lote”.the_geom, “Campo”.the_geom)
and "Campos".id_empresa = "Empresas".id_empresagroup by "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote,
"AnalisisSuelo".id_loteorder by "AnalisisSuelo".id_lote
Ejercitación
1- Resolver el ejemplo 1 utilizando las ventajas de las bases de datos espaciales:
-¿Cuánto rindió el lote 1 en el año 2006?
2- ¿A qué campo y empresa pertenece el lote en el cual se registró la mayor concentración de “Fe” a lo largo del tiempo, y cuál es ese valor? (Considere el modelo espacial)
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