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ORGANIZACION Y MANEJO DE DATOS ORGANIZACION Y MANEJO DE DATOS MODELOS DE DATOS ESPACIALES MODELOS DE DATOS DE ATRIBUTOS

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  • ORGANIZACION Y MANEJO DE DATOS

    MODELOS DE DATOS ESPACIALES

    MODELOS DE DATOS DE ATRIBUTOS

  • Modelos de datos espacialesDOS ENFOQUES FUNDAMENTALES:

    MODELO VECTORIALModelo EspaguetiModelo Topolgico

    MODELO RASTER

  • Modelo vectorialEn un SIG basado en vectores, los datos son manejados como:PuntosX,Y pares de coordenadas + etiquetasLneasSeries de puntosAreasLnea(s) formando sus bordes (series of polgonos)Caracterstica linealCaracterstica arealCaracterstica puntual

  • Modelo vectorial

  • Modelo Spaghetti UNA COLECCION DE HILERAS DE COORDENADAS SIN ESTRUCTURA INHERENTE

    Sheet1

    70

    Y - AXIS60L1

    50A

    40

    30B

    20P1C

    10

    0

    010203040506070

    X - AXIS

    Sheet2

    Sheet3

  • Modelo topolgicoLAS RELACIONES ESPACIALES ENTRE ENTIDADES SE ALMACENAN EXPLICITAMENTE

    Sheet1

    70

    Y - AXIS60L1

    50A

    40

    30B

    20P1C

    10

    0

    010203040506070

    X - AXIS

    70E

    a3N1a1

    Y - AXIS60L1

    a4

    50AN2

    a4

    40

    a5E

    30a7B

    N3N6

    20P1a7Ca7a2

    a2

    10

    0

    010203040506070

    X - AXIS

    Sheet2

    Sheet3

  • Estructura de datos topolgicosLos elementos principales de la topologa son:La conectividadLas relaciones entre nodos, lneas y polgonosDBcAFGETopolgicasA dentro de BD conectado a BC desunido de BG sobrepone a EProximidadC cerca de BD lejos de E

    DireccionalidadG al este de CC al norte de D

  • Modelo espagueti vs. modelo topolgico

    Modelo espagueti

    Modelo topolgico

    Muy simple y fcil de comprender

    Las relaciones espaciales no son retenidadas

    Las lneas entre las reas adyacentes deben ser digitalizadas y almacenadas 2 veces

    Las islas solo se construyen grficamente

    Estructura de datos ms compleja

    Las relaciones espaciales son retenidadas

    El anlisis especial puede ser ejecutado sin especificar datos de coordenadas

    La actualizacin del Mapa requiere el restablecimiento de la topologa

  • Modelo Raster La informacin de la entidad es almacenda explcitamente en una unidad bsica de datos(celda, cuadrcula o pixel)

  • Tamao del Pixel Las dimensiones de las celdas de la cuadrcula (pixeles) son un aspecto crucial en la estructuracin de los datos raster.

    El tamao del pixel se relaciona a las dimensiones del rea mnima a ser espacialmente representada.

    Un tamao de pixel de un cuarto de las dimensiones de la caracterstica ms pequea del mapa se necesita para detectar todas las reas e.g.:Si la unidad ms pequea del mapa es 1 ha (100 x 100 m), un tamao de pixel mximo de 25 m deber escogerse.Sin embargo, se requieren 100 celdas o ms por polgono para obtener estimados reales.

  • Estructura de datos RasterAsignacin

    Considere una hoja topogrfica a escala 1:50,000.Tpicamente tal hoja cubre un rea de 20x20 km.

    Cuntas filas y columnas se requieren para codificar un mapa?, con:

    100 m de pixel.250 m de pixel.1 km de pixel.

  • Compresin de datos RasterCodificacin de longitud extendida Run-length encoding

    Codificacin estndar run-lengthCodificacin de valor puntual

    Quadtrees

  • Codificacin Run-length Las celdas adyacentes a lo largo de una fila que tienen el mismo valor son tratadas como un grupo (termed a run)

    Sheet1

    Columns

    12345678

    Rows111111111

    211122333

    355553333

    455544444

    555444444

    Codificacin total raster (40 valores)

    Sheet2

    Sheet3

    Sheet1

    Columns

    ValorLongitudFila

    12345678

    Rows111111111181

    211122333132

    355553333222

    455544444332

    555444444543

    343

    Full raster encoding (45 values)534

    454

    525

    465

    Cod. estndar "run-length"

    (30 valores)

    Sheet2

    Sheet3

    Sheet1

    Columns

    ValueLengthRowValorPunto

    12345678

    Rows111111111181123

    211122333132225

    355553333222328

    455544444332534

    555444444543338

    343543

    Full raster encoding (45 values)534448

    454552

    525458

    465

    Cod. puntual de valores

    Standard run-length encoding(18 valores)

    (30 values)

    Sheet2

    Sheet3

  • QuadtreesSe usan tamaos de celdas variablesUna sub-divisin ms fina para ms detalleLas celdas ms grandes para reas homogneas ms grandes2000203121013303133322323320321112113110111012013010011MAP0123000102031011121330313233010011012013110111112113320322321323

  • Modelo Raster vs. Vector

    Modelo Raster

    Modelo Vectorial

    Estructura de datos simple

    Sobreposicin fcil y eficiente

    Compatible con imgenes de Sensores Remotos

    La alta variabilidad espacial es eficientemente representada

    Simple para programacin por el usuario

    Igual definicin de celdas en la cuadrcula para varios atributos

    Ineficiente uso de almacenamiento de computadora

    Errores en permetro y forma

    Difcil ejecutar anlisis de redes

    Ineficientes transformaciones de projeccin

    Se pierde informacin cuando se usan grendes tamaos de pixeles

    Menos precisin y menos apariencia de las salidas de los mapas

    Compleja estructura de datos

    Difcil ejecutar sobreposiciones

    No compatible con imgenes de Sensores Remotos

    Ineficiente representacin de la alta variabilidad especial

    Estructura de datos compacta

    Eficiente codificacin de la topologa

    Anlisis de redes fcil de realizar

    Mapas de salida altamente precisos

  • MODELOS DE DATOS DE ATRIBUTOSModelo de atributos de archivos planos

    Modelo jerrquico

    Modelo de redes

    Modelo relacional

    Model orientado a objetos

  • Modelos de datos de AtributosModelo jerrquicoModelo de redes

    _983084627.doc

    Dept. name

    Nr. employees

    PhD students

    Larus

    53

    14

    Department

    ParticipID

    Name

    Age

    Emp.ID

    Name

    Course particpant

    Employee

    Course

    Course name

    Duration

    Contract

    Course

    08724

    Escobar

    41

    GS2

    Smitse

    1981

    FOR3

    Forestry

    12

  • Modelo relacional

  • Modelo relacionalTabla relacional

  • Ejemplos de manejo de datos espaciales

  • Operaciones de AnlisisRecuperacin, (re)clasificacin y operaciones de medicin

    Operations de sobreposicin

    Operaciones de vecindad

    Operaciones de conectividad

  • Recuperacin, (re)clasificacin y medicin

  • Sobreposicin de mapasEsta operacin incluye la integracin de diferentes capas de datosOperacin visual Operacin analtica

  • Clculos de mapas Funciones aritmticas (lgebra de mapas)

    Funciones relacionales

    Operaciones lgicas (lgebra booleana)

    Instrucciones condicionales

  • Funciones aritmticas

  • Funciones relacionalesOperadores relacionales:

    =mayor o igual

  • Funciones lgicasOperadores booleanosAND= ORXORNOT= = = interseccinuninAAAAABBBBBexclusinnegacinAAABBB

  • Sobreposicin utilizando la instruccin ANDUso de la tierra = bosquePendiente = escarpadoAND

  • Operaciones de vecindadEvalan las caractersticas de un rea alrededor de una localizacin especfica

    Funciones Topogrficas

  • InterpolacinEl procedimiento de estimar valores no conocidos en sitios sin muestreo a partir de valores conocidos de observaciones existentes.

    Ejemplos tpicos:Interpolacin puntual (lluvia, hitos de elevacin, etc)Interpolacin lineal (contornos)

  • InterpolacinValores conocidosValores conocidos y predecidos despus de la interpolacin

  • Funciones TopogrficasPara calcular valores que describen la topografa en una localizacin especfica.

    Los vecinos se usan para caracterizar el terreno local

    Ejemplos tpicos:Clculo de pendientesClculo de gradientesClculo de aspectos

  • Mapas de GradientesMapa de contornos linealesMapa de clases de gradientes

  • Operaciones de conectividadPara caracterizar unidades espaciales que estn conectadasFunciones de contigidad Funciones de proximidadFunciones de dispersinFunciones bsquedaFunciones de redes

  • Funciones de ContigidadInput: land cover mapOutput:contiguous areasDeterminar unidades de tierra a ser usadas como reservas naturales. Incluir bosque, ros y pantanos bajos esta condicin. El rea mnima debe ser de 400 km2 con secciones mayores a 10 km de ancho

  • Funciones de proximidadLa medida de distancias entre caractersticas (distancia en unidades de longitud, tiempo de viaje, etc.)

    Ejemplos tpicos:

    Determinacin de zonas de amortiguamiento buffer en fuentes de agua subteranea.Construccin de polgonos de ThiessenDeterminacin of accesibilidad para tomas de agua potable

  • Mapeo de accesibilidadReglas:Caminos2 km/hourCampos:1 km/hourArbustos:0.7 km/hourPantanos y rosInaccessible

    Unidad de Medicin:Tiempo

  • Polgonos de ThiessenA+B+C+F+D+E+E+D+C+A+B+F+Localizacin estaciones de lluviaPolgonos de Thiessen

  • Determinacin de zonas Buffer Estaciones de lluviaClculo de distanciasZonas de distancia alrededor de estaciones de lluvia

  • Funciones de DispersinLas funciones de dispersin - propagacin valoran fenmenos que dispersan, diluyen o acumulan con la distancia

    Ejemplo tpicos:Determinacin de reas inundadas debido a un rompimiento de presa.Determinacin de reas inundadas debido a ruptura de un dique.Difusin de contaminacin (polucin).

  • Funciones de dispersinAreas con una elevacin abajo de2.35 m.s.n.m.Areas con una elevacin abajo de2.35 m.s.n.m. y conectadas con una falla de dique.Falla de diqueVolumen total: 1.000.000 m3Area total : 3.000.000 m2

  • Funciones de dispersinNivel de agua: + 290 mVolumen total: 8.500 m3Area total: 7.600 m2Nivel de agua: + 295 mVolumen total: 61.000 m3Area total: 14.000 m2

  • Funciones de bsquedaLas funciones de bsqueda determinan rutas ptimas usando reglas de decisin especficas.

    Ejemplo tpicos:Determinacin de rutas de flujos de aguaPlaneamiento de vas

  • Funciones de bsqueda Mapa de curvas Rutas de Flujoxxxx: puntos de inicioGeneracin de flujos automticos

  • INFORMACIN DE SALIDAPERMANENTEHARDCOPY:Impresiones paper prints o plotsFilm fotogrficoELECTRNICO:Archivos digitales compatiblesNO-PERMANENTESOFTCOPY:Monitor del computador

  • INFORMACIN DE SALIDA

  • Perifricos de impresinVectorialesPlotter de plumasPlotter laser or inyeccinRasterImpresora de matrizImpresora laser Impresora electrostticaPlotter de inyeccinPlotter trmico Impresora de films pticos