sistemas de información geográfica5

Títulos Propios de la Universidad de Valladolid

Master Universitario en Sistemas de Información Geográfica, GPS y Teledetección aplicados a la Ordenación del Territorio

BLOQUE 1. INTRODUCCIÓN Fundamentos de Sistemas de Información Geográfica

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BLOQUE 1. INTRODUCCIÓN Fundamentos de Sistemas de Información Geográfica SESIÓN 1. INTRODUCCIÓN A LOS SIG. CONCEPTOS PREVIOS.

Docente: Julián Gonzalo Jiménez Indice 1.1. Definición de sistema de información geográfica 1.2. Datos geográficos: características y componentes 1.3. Estructura y representación de datos vectoriales 1.4. Estructura y representación de datos ráster 1.5. Organización de datos espaciales 1.6. Captura, almacenamiento y explotación de datos 1.7. Arquitectura ArcGIS 1.8. Aplicaciones: Arccatalog, Arcmap y Arctoolbox




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1.1. Definición de Sistema de Información Geográfica

- Como modelo del mundo real

" Un modelo informatizado del mundo real, descrito en un sistema de referencia ligado a la tierra, establecido para satisfacer unas necesidades de información específicas respondiendo a un conjunto de preguntas concreto" (Rodríguez Pascual, 1993)

- Como conjunto de herramientas

"Un SIG es un conjunto de herramientas muy potente para reunir, introducir (en el ordenador), almacenar, recuperar, transformar (manipular), visualizar y cartografiar datos espaciales sobre la realidad para un conjunto particular de objetivos" (Burrough, 1986)

"Un sistema de hardware, software y procedimientos informáticos para facilitar la

obtención, gestión, manipulación, análisis, modelado, representación y salida de datos espacialmente referenciados, para resolver problemas complejos de planificación y gestión" (NCGIA, 1991, vol1 pp. 1-3)

"Un SIG es cualquier conjunto de procedimientos informáticos utilizados para almacenar

y manipular datos geográficamente referenciados" (Aronoff 1989)

"Un sistema informático de apoyo a la toma de decisiones que implica la integración de datos espacialmente referenciados en un entorno de solución de problemas" (Cowen 1988).

- Como base de datos

"Un SIG es un sistema de bases de datos en el cual la mayoría de estos están geográficamente indexados, y sobre los cuales se operan un conjunto de procedimientos encaminados a responder cuestiones sobre las entidades espaciales de la base de datos" (Smith et al 1987)




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- Como entidad de una institución " Una entidad institucional que proporciona a los profesionales herramientas avanzadas para el almacenamiento, recuperación, y visualización de datos geográficamente localizados" (Ozemoy, Smith and Sisherman 1981)

A la vista de estas definiciones observamos los siguientes caracteres principales de un Sistema de Información Geográfica: - Implica una abstracción de la realidad: se trabaja con modelos de datos geográficos. - Responde a unas necesidades de información concretas. - Se construye apoyándose en programas informáticos y en bases de datos. - Se alimenta fundamentalmente de datos localizables en coordenadas x,y; permite realizar con ellos complejas operaciones de análisis espacial. 1.2. Datos Geográficos: características y componentes La información geográfica es información relevante desde un punto de vista económico, social o cultural acerca de elementos del entorno que tienen una determinada distribución espacial (Calero 1994). Según Rodríguez Pascual (1993) la información geográfica es intrínsecamente: 1. Voluminosa

(Antiguamente) Plantea(ba) problemas de gestión 2. Borrosa

Es resultado de una abstracción que tiene sus dificultades 3. Fractal

Cada dato es "prisionero" de una escala 4. Dinámica

La actualización es un aspecto esencial 5. Multiforme

Cada SIG implica una visión del mundo, un modelo particular que depende del ambiente cultural del que lo diseñe, y la utilidad prevista para el SIG. Conceptualmente los datos geográficos1 se pueden descomponer en dos componentes:

1 Datos: hechos sin procesar, sin resumir

Información: datos que han sido procesados e interpretados en modo tal que ahora tienen sentido




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i) La observación o soporte (hecho de la realidad con una posición espacial definida y en la cual se pueden medir diferentes características o atributos temáticos, también denominados "variables"), y en

ii) La variable o atributo temático que puede ser cualquier hecho que adopte diferentes valores en cada observación (Bosque 1992).

En un SIG, sin embargo los datos geográficos tienen una triple componente: 1) Geométrica (en el sistema de coordenadas elegido), 2) Topológica (relaciones espaciales entre los objetos) y 3) Atributos (cualitativos o cuantitativos de ese dato). De manera que, dentro de un SIG, un elemento geográfico puede localizarse en el espacio de dos maneras:

- mediante sus coordenadas (x, y, z) con relación a un sistema de referencia exterior (absoluto o relativo),

- mediante las relaciones topológicas cualitativas que mantiene con otros elementos. La topología es una rama de las matemáticas que apareció hacia 1736 y que explica las relaciones espaciales entre objetos. Estas relaciones son del tipo:

- Conectividad de los arcos en las intersecciones. - Existencia de conjuntos ordenados de arcos formando los límites de los polígonos. - Relaciones de contigüidad / adyacencia entre polígonos.

La facultad de explotar estas relaciones topológicas, dota a los SIG de su capacidad más característica: la capacidad de analizar y de generar nueva información manipulando y reelaborando un conjunto previo de datos mediante operaciones complejas de análisis espacial. Este aspecto es el que permite diferenciar un SIG de un programa de diseño asistido por ordenador (CAD - AUTOCAD, Microstation, por ejemplo), que también manejan elementos gráficos (puntos, líneas, polígonos) pero sin relacionarlos entre sí, ni con los elementos de una base de datos temáticos. Un visualizador (Geovisor) tampoco está dotado de capacidad de análisis ni edición, ni un sistema de gestión de bases de datos (Access, Oracle, Informix, por ejemplo) - en el que no hay referenciación espacial ninguna.




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Nociones básicas de topología Vamos a centrarnos brevemente en estudiar un concepto básico en los SIG como es la TOPOLOGÍA. Vamos a explicar unas normas básicas en las que se profundizará en posteriores sesiones. Formalmente, la topología es el campo de las matemáticas que estudia las relaciones de los elementos en el espacio. La existencia de estas relaciones es la clave para diferenciar entre sistemas de cartografía automática (A.M.) y SIG. La concepción de estas relaciones varía entre los modelos de datos (sistemas ráster y vectoriales). En los sistemas matriciales, las relaciones se producen entre celdas mediante un análisis de vecindad, conformándose las entidades espaciales a partir de la proximidad física y/o de los atributos vinculados a los píxeles. Los sistemas vectoriales se suelen basar en una topología arco-nodo que viene definida por la direccionalidad, la conectividad y la proximidad entre vectores; de forma tal que a partir de éstos y otros valores se definen las diferentes entidades espaciales. La creación y almacenamiento de relaciones topológicas tiene evidentes ventajas. La topología facilita las funciones de análisis, como el seguimiento del recorrido definido por un conjunto de líneas conectadas, la combinación de polígonos adyacentes con la misma característica, averiguar qué entidades están contenidas en otras…etc Para almacenar las relaciones topológicas, se utiliza una estructura de datos Arco-Nodo. Esta estructura, que estudiaremos con más detalle a continuación, permite la aplicación de los tres principales conceptos topológicos: Conectividad: Los arcos se conectan entre sí a través de nodos (coord. inicial y final de una entidad lineal) Definición de superficies: Los arcos conectados entre si formando un área definen un polígono. Contigüidad: Los arcos son un conjunto ordenado de coordenadas, por tanto tienen una dirección y permiten establecer una división en el espacio que ocupan: derecha e izquierda.

Conectividad

A través de la conectividad, podemos identificar rutas. Un arco queda definido por un vértice inicial (from-node), una serie de vértices intermedios ordenados, y un vértice final (to-node). Esta es la base de la topología arco-nodo. La topología arco-nodo se implementa como una lista de relaciones entre arcos y nodos. Los arcos conectados se determinan buscando en la lista los nodos comunes, identificados con un número único. En el ejemplo del gráfico, los arcos 1,2 y 3 intersectan entre sí (están conectados) porque todos




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comparten el nodo número 11. Debida a esta relación, se puede determinar que es posible pasar del arco 1 al 3 a través del nodo común 11; pero que no es posible pasar directamente del arco 1 al 5 por que no comparten ningún nodo.

Definición de superficies

Un área se representa por un conjunto de arcos conectados que definen un polígono cerrado. Un polígono puede tener “islas”, es decir otros polígonos interiores a él. En la estructura polígono-arco, define un polígono como una secuencia ordenada de arcos, en lugar de una secuencia cerrada de coordenadas X,Y.

En la figura ilustrativa, el polígono F está formado por los arcos 8,9,10 y 7. El cero antes del arco 7 indica que ese arco está formando una isla dentro del recinto principal. Cada arco forma parte de dos polígonos. En la ilustración, el arco 8 aparece en la lista de polígonos B y F.




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Puesto que cada polígono es simplemente una lista de los arcos que lo definen, y a su vez cada arco es una lista de coordenadas, cada coordenada en el modelo se almacena una sola vez, reduciendo la cantidad de espacio necesario para su alojamiento, y evitando que los contornos de polígonos adyacentes no se solapen.

Contigüidad

La contigüidad es el concepto topológico que permite al modelo de datos vectorial establecer relaciones de adyacencia.

Los nodos inicial y final definen la dirección (sentido) del arco, de esta forma pueden determinarse los polígonos que quedan a su izquierda y derecha. En la ilustración, el polígono B está a la izquierda del arco 6, y el polígono C está a la derecha. Como los polígonos B y C comparten un arco, podemos establecer que son adyacentes. Existe un polígono especial, llamado Polígono Universal, que es exterior a todos los demás. De esta forma se garantiza que todos los arcos siempre tienen asociado un polígono a derecha e izquierda.




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Modelos de datos espaciales La realidad ha de ser abstraída para poder ser estudiada y representada. Todos los datos que se almacenan en un SIG han sido previamente esquematizados usando modelos espaciales para datos geográficos. El objetivo de los modelos espaciales es simplificar la realidad convirtiéndola en un número finito (discreto) de objetos.

Esta abstracción del mundo real se hace incorporando sólo aquellas propiedades que son relevantes para la aplicación que nos interese. La simplificación se hace a dos niveles:

i) en el espacio. Para ello en GIS, hay dos recursos comunes: percibir el espacio: - como un conjunto de entidades (puntos, polígonos o líneas) - como un conjunto de celdas.

ii) en la caracterización de los elementos. Estas dos formas de percibir la realidad (modelos de datos) se corresponden con dos estructuras de datos diferentes: matricial raster y vector. Lo cual a su vez implica una estructura diferente de ficheros o

Modelo de datos

Estructura de datos Raster/vect

Estructura de ficheros o B.D

Modelo conceptual Modelo Entidad- Relación

Diseño lógico Diseño físico

Mundo real

Imagen del mundo real




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bases de datos. 1.3. Estructura y representación de datos vectoriales En el modelo vectorial se utilizan coordenadas discretas para representar los elementos geográficos: puntos, líneas y polígonos. Esta representación soporta operaciones geométricas como cálculo de longitudes y áreas, identificación de superposiciones e intersecciones, así como búsqueda de entidades que son adyacentes o cercanas.

Tres tipos de objetos:

Puntos

Son formas unidimensionales que representan entidades geográficas demasiado pequeñas para constituir líneas o superficies (un pozo, un poste eléctrico, por ejemplo). Se almacenan como simples coordenadas X,Y (Z) con atributos asociados.

Líneas

Son formas unidimensionales que representan entidades geográficas demasiado estrechas para definir un área (eje de red viaria, cursos de agua en pequeñas escalas), o entidades que tienen longitud pero no área (curvas de nivel, por ejemplo) . Se almacenan como un conjunto ordenado de coordenadas X,Y (Z) con atributos. Los segmentos que definen una línea pueden ser rectos, circulares, elípticos o definidos mediante splines.

Polígonos

Son formas bidimensionales que representan entidades geográficas constituidas por una serie de segmentos que encierran un área (naciones,parcelas, tipos de suelos, por ejemplo).




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Anotaciones

Son un tipo especial de vector. En realidad son etiquetas descriptivas que se asocian con las entidades geográficas y que pueden representar nombres y atributos.

Cada elemento (en los que se discretiza la realidad) puede tener asociado más de un atributo. El modelo vectorial está especialmente indicado para variables discretas (numéricas o categóricas), pero también permite representar variables continuas mediante puntos o polígonos, por ejemplo:

- Distribución irregular de puntos (x,y,z) Ej. Datos provenientes de interpolación de datos de estaciones meteorológicas, o bien datos de elevación en un modelo del terreno. - Líneas de contorno (x,y). Son pares de x,y y la z es constante en la línea de contorno. Datos de elevación.




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Desde un punto de vista geométrico, a cada tipo de modelos de datos le corresponde una estructura de datos. Así, en el modelo vectorial, la "realidad" se “estructura” mediante 3 tipos de elementos geométricos: Nodos, vértices y arcos. Con ellos se construyen las entidades puntos, líneas y polígonos:

- Punto : Nodo - Líneas: uno o más arcos

Los arcos: Nodos y Vértices: - Polígono: uno o más arcos cerrados (que encierran una superficie)

Objeto ID ElevaciónPolyline 3 200 Polyline 4 210

P

P P

P P P

P P

P

P Polígono Arco Nodo Vértice




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1.4. Estructura y representación de datos RASTER Representación de variables espacialmente continuas (temperatura, precipitación, etc.) en una serie de elementos discretos teselando el espacio mediante celdas. Cada celda lleva asociados:

- Implícitamente un valor (x,y) en un sistema de coordenadas - Explícitamente el valor de una variable (altitud, humedad relativa, biomasa/ m2…)

Este modelo permite representar elementos concretos: Un punto se representa mediante una celda, una línea mediante una secuencia de celdas alineadas y un polígono mediante una agrupación de celdas contiguas. A diferencia del modelo vectorial, en el modelo RASTER queda explícito el contenido mientras que los límites quedan marcados de forma implícita. El tamaño de las celdas (resolución espacial) debe estar de acuerdo con la frecuencia de variación de la variable que se quiere representar, ya que si es mayor se pierde nivel de detalle.

Formato RASTER clásico: Celdas en una red rectangular (x,y) llamadas píxeles (pixel: picture element). Cada punto dentro de la celda tiene el mismo valor. Ej. Datos de humedad relativa resultantes de interpolación.




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En el modelo de datos ráster, cada localización se representa como una celda en una matriz, organizada en filas y columnas se denomina. Comúnmente se denomina a esta estructura GRID. La estructura del modelo RASTER es matricial. Cada celda está dispuesta por medio de una matriz de filas y columnas, y por tanto su identificación se hace a través del número de fila y de columna al que corresponde. En esta estructura las relaciones topológicas están implícitas, ya que cada celda está relacionada espacialmente con sus vecinos.




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El valor de una celda puede representar una gran variedad de información: un valor de color para una fotografía, el valor de la zeta para un modelo de elevación del terreno, el valor de un tipo de vegetación… Igual que en el modelo vectorial, en el modelo ráster podemos representar puntos discretos, líneas y superficies. Una entidad puntual se representa por un valor en una celda. Una entidad lineal se representa como una serie de celdas conectadas definiendo segmentos lineales. Una entidad superficial se representa como un grupo de celdas adyacentes definiendo una superficie discreta.




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La precisión de la representación viene dada por el tamaño de la celda básica de información, es decir del tamaño del área real que se representa en ella. Cuanto mayor es el área que queremos representar en una celda, menor es la precisión.




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Georeferenciación de un modelo ráster

La forma de georreferenciar un modelo ráster es estableciendo las coordenadas de la esquina sup. izquierda (o inf. izquierda, dependiendo del convenio adoptado) y el tamaño de la celda en unidades reales de trabajo. De esta forma podremos conocer la localización geográfica de cada celda por su posición relativa respecto del origen conocido.

Relaciones espaciales en un modelo ráster

Debido a que el modelo ráster es una malla regular de celdas, las relaciones espaciales son implícitas, es decir, no hace falta recalcular ni guardarlas como en el modelo vectorial.




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En un ráster, excepto en los bordes, cada celda tiene 8 celdas vecinas. Cuatro en las esquinas y cuatro en los lados. Las celdas se identifican con su posición dentro del grid, expresado en fila,columna o columna,fila dependiendo del barrido y del origen que establezcamos para el grid. Para encontrar cualquier celda vecina, simplemente tenemos que añadir o restar 1 de los valores de fila y/o columna. En la ilustración, la el valor de la celda (3,2) será el de la celda (3-1,2), es decir, la de la celda (2,2).

Si tenemos georreferenciado nuestro modelo ráster, mediante una sencilla fórmula podremos saber en qué fila y columna situar cualquier coord. X,Y. fila = (y_origen - y) / tamaño_celda col = (x - x_origen )/ tamaño_celda

Clasificación de datos ráster

Tradicionalmente se establecen dos categorías de datos ráster: temáticos e imagen.

Datos temáticos

El valor de cada celda o pixel representa una cantidad medida o clasificación. Al dibujarse el ráster, podemos obtener un temático. Podemos establecer dos subcategorías:




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Datos espaciales contínuos: El valor de las celdas adyacentes varía suavemente, de forma que el aspecto colectivo de todas ellas pueden modelar algunos tipos de superficies. Como ejemplo podemos tener medidas de elevación, nivel de polución o régimen de lluvias, por ejemplo.

Datos espaciales discretos: El valor de una celda y las adyacentes es típicamente el mismo o bien cambia bruscamente. Los valores de las celdas pueden representar categorías o clasificaciones de datos, como por ejemplo un tipo de vegetación o cultivo.

Datos imágen

La imagen ráster se genera a partir de fotografías aéreas o de satélite. El registro de las imágenes se realiza aprovechando los valores de la luz reflejada de una o varias bandas del espectro de luz electromagnético. Habitualmente se suelen capturar las porciones roja, verde y azul del espectro para poder visualizarse en un monitor o pintarse en un mapa, aunque existen satélites que pueden capturar otras porciones del espectro para poder analizar estructuras geológicas, de vegetación..




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Redes triangulares: Son triángulos irregulares. El valor de la variable está en cada vértice y varía linealmente dentro del triángulo. Ej. Modelos TIN de elevación. Más adecuado que el formato RASTER clásico para representación de la topografía. Esta estructura presupone que los puntos que están dentro de un triángulo pertenecen al plano formado por los tres vértices.

El término Malla de Triángulos Irregulares es una concisa descripción de las características de este modelo de datos. Los triángulos se forman al organizar de forma optimizada un conjunto de puntos que no tienen por qué estar distribuidos regularmente. Puesto que tres puntos con zeta conocida nos definen un plano en el espacio tridimensional, podemos representar de forma bastante aproximada una porción local de una superficie.




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Debido a que la distribución de los puntos no tiene por que ser regular, podemos establecer una mayor o menor densidad de puntos en aquellas áreas donde los cambios en el relieve de una superficie así lo aconsejen.

Cada triángulo se denomina cara, y cada punto viene a ser un nodo. La unión entre nodo y nodo se denomina arista.

Los triángulos o caras no pueden intersectar entre sí, y tienen definidas relaciones topológicas de contigüidad entre ellos. En un modelo TIN, se almacena la lista de nodos por cada cara, y por cada cara, la lista de caras adyacentes.




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Un TIN puede modelar superficies discontinuas o con huecos en su interior.

1.5. Organización de datos espaciales El almacenamiento y estructura física en el ordenador de la componente geométrica (coordenadas)de los datos geográficos, depende del modelo de datos: ESTRUCTURA CLÁSICA DE FICHEROS VECTORIALES Ficheros que almacenan las relaciones topológicas entre las entidades de forma explícita: estructura Arco-nodo (indicada anteriormente), típica de las coberturas de ArcInfo (antiguas):




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Tabla de coordenadas

Arco Nodo origen Vértices intermedios Nodo finala1 x,y x,y ; x,y; x,y ; x,y x,ya2 .. .. ..a3 .. .. .. Topología de nodos Nodo Arcon1 a2, a3n2 a4n3 a3, a1n4 a1, a2n5 a6

Topología de polígonos Polígono ArcoA a2, a3, a5B a5, a1, 0a6C a6D a7E Pol. Exterior Topología de arcos Arco Nodo Inicial Nodo Final Pol Dcha Pol. Izqa1 n3 n4 B Aa2 n4 n1 A Ea3 n1 n3 A Ea4 Ficheros SHAPE de ArcView El mantenimiento de la topología es importante sea cual sea el tipo de archivo, o de SIG vectorial; sin embargo los ficheros shape, en los que la topología no queda explícita, permiten trabajar con ella o sin ella. FICHEROS DE DATOS RASTER Existen varias formas de codificar datos RASTER; ejemplos de los formatos admitidos por ArcView son el RASTER ASCII:

A

B C

D

a2

a1

a3

a4 a5

a6

a7

n1

n2

n3

n4 n5

n6

A

Figura 7. Ficheros de datos vectoriales con estructura "Arco-Nodo"




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ncols 480, nrows 450 xllcorner 378923 yllcorner 4072345 cellsize 30 nodata_value -32768 43 3 45 7 3 56 2 5 23 65 34 6 32 etc 35 45 65 34 2 6 78 4 38 44 89 3 2 7 etc etc

Y el Binary RASTER, donde existe un fichero de cabecera (*.hdr) y otro que contiene los datos (*.bil) listados uno a continuación del otro.




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COMPARACIÓN PRÁCTICA MODELOS RASTER- VECTOR. La integración raster-vector es algo ”relativamente reciente ya que antes los SIG eran o raster o vector. Gran parte de las posibilidades actuales de explotación de un SIG vienen de esta "nueva" capacidad. Las ventajas de uno y otro formato son:

VECTOR RASTER - Más de acuerdo con la cartografía tradicional (y por tanto más intuitivo) y más apropiado para la representación cartográfica de datos precisos. - Organización compleja de los datos, que implica cálculos largos. - La estructura Arco-nodo hace que algunas operaciones sean fáciles: buscar polígono contiguos, polígonos en el interior de otros (identificados con un signo menos). Otras en cambio son más complicadas (la simulación y el cálculo de modelos, por usar diferentes entidades espaciales: puntos, líneas y polígonos) - Topología explícita: modelo óptimo para análisis de redes

- Enfocado a facilitar el análisis de datos, Organización muy simple de los datos que permite realizar con facilidad procesos de análisis (operaciones con matrices): modelización matemática muy sencilla

- Organización de datos simple. Más adecuado para representar la variación espacial de las variables continuas - No reconoce de forma explícita la existencia de objetos geográficos lo cual implica limitaciones en su empleo. - Más adecuado en modelos en los que existen datos de teledetección y/o modelos digitales del terreno (MDT). - Requiere gran capacidad de espacio en disco, tanto más cuanto mayores sean las necesidades de precisión, lo que obliga a disminuir el tamaño del pixel. - Lentitud en algunos procesos (transformación de coordenadas)




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ALMACENAMIENTO DE LA INFORMACIÓN TEMÁTICA. BASES DE DATOS En un SIG vectorial tanto la variación de la componente temática de los elementos, como la topología se registra en una base da datos que es el "corazón" de SIG. Una base de datos es "una colección de uno o más ficheros almacenados en una forma estructurada y que contienen información no redundante, de modo que las relaciones entre ellos pueden ser usadas por un Sistema Gestor de Bases de Datos (SGBD) para manipular y recuperar los mismos”. Es necesario diferenciar entre organización física y el diseño lógico de las relaciones entre los conjuntos de datos almacenados en la base de datos. El diseño lógico de estas relaciones implica un análisis previo de la información que se va a incluir en ella y definir conceptualmente las relaciones entre los elementos que la integran. El método más comúnmente aceptado para llevar a cabo este análisis lógico es el modelo "Entidad-Relación" (E-R). En este modelo:

- Entidades: son objetos relevantes para resolver una cuestión concreta - Los Atributos: son las características o variables asociadas a cada entidad. Cada uno tiene

un dominio de valores posibles. Es necesario definir la forma en la que se va a codificar. - Las Relaciones: son los mecanismos de cualquier orden que permiten relacionar unas

entidades con otras El diseño físico se refiere a la organización de los ficheros en el ordenador y a su localización física en una o varias máquinas conectadas entre sí a través de una red (también internet). Éste, que es el caso más normal para un SIG en una organización, permite el uso simultáneo de un dato (registro) por más de un usuario, lo cual implica que la no-redundancia sea un característica clave en la base de datos. El SGBD es el encargado de "gestionar" las distintas transacciones asegurando en todo momento la consistencia de la base de datos. Para asegurar que dos transacciones simultáneas no destruyan un registro, el SGBD "bloquea" todas las demás transacciones en cuanto la primera se inicia. El registro se "libera" cuando el operador que lo estaba manipulando termina. El cómo se hace esto depende de cómo se organice (físicamente) la base de datos, de forma Centralizada, Distribuida, o según Modelo Cliente - Servidor.




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En el primer caso los datos están en una sola máquina y su control es más fácil; en el segundo los datos (ficheros) están repartidos en diferentes máquinas. El último caso (Cliente-Servidor) es un intermedio entre los dos anteriores y aúna las ventajas de ambos: un ordenador "central" actúa como servidor y almacena todos los datos (una sola copia). El resto de máquinas (todas conectadas por red) almacenan las aplicaciones (ArcView, AutoCAD, Geovisor). Las ventajas son un control centralizado (facilita además las copias de seguridad), y flexibilidad ya que permite la integración de máquinas y aplicaciones diferentes.

Bases de datos relacionales En cuanto a la estructura de la base de datos lo más común es modelo Relacional - otros modelos que podrían usarse en un SIG son el de BD jerárquica, y el de BD Orientada a objetos. El modelo Relacional está pensado para asegurar la independencia de las "vistas" de los usuarios (fragmentos de la base de datos que ven los usuarios desde sus ordenadores) de la base de datos en sí. Los datos se almacenan en unas tablas (llamadas relaciones) formadas por filas (registros) y columnas (campos). La base de datos más simple estaría formada por una sola tabla. De acuerdo con el modelo E-R cada registro de una tabla se refiere a una Entidad y cada columna a un Atributo. No puede existir ninguna tabla con dos entidades iguales para ello se recurre a un campo particular llamado "campo clave". Este campo sirve para referirse a otras tablas de la base de datos, de manera que todas las tablas en una base de datos relacional quedan así interrelacionadas. Esto permite realizar búsquedas entre varios conjuntos de datos. Ventajas: - Metodología con fundamentos teóricos importantes - Flexibilidad: las nuevas tablas o filas de datos se añaden sin ningún problema

ENTIDADES: - Montes - Infraestructuras lineales - Infraestructuras puntuales - Parcelas rústica - Términos municipales - Núcleos de población

RELACIONES: VARIABLES: Superficie Tipo propiedad Número parcela Longitud

Ejemplo

Situado en Incluido en Atraviesa por

T.M Buenavista

Incluido en

Monte UP X

Incluido en

Atraviesa

Abrevadero Pista forestal

Figura 8 . Ejemplo Modelo E-R para una base datos de montes




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- Agiliza las consultas de los datos. Varios sistemas de gestión de bases de datos comerciales utilizan un lenguaje estándar de consulta muy potente, el SQL, el cual también está incorporados a los SIG.

Tabla Montes Tabla Infraestructuras puntuales Id_Monte UP Elenco Propietario

2333025 233 3025 J.V.2413033 241 3033 AYTO.2423034 242 3034 AYTO.

Id_Infraestr. Tipo EstadoA Abrevadero BuenoT Tenada MaloC Caseta Regular

Tabla infraestructuras lineales Id_Infraestr_l Tipo Longitud_Tot

1 Vía Pecuaria 252 Pista 103 Sendero 5

Tabla "Situado en" Id_Monte Infraestr_p Estado

2333025 A Bueno2333025 T Bueno2413033 T Malo2413033 C Regular2423034 A Bueno

Tabla "Se cruza con"

Id_Infraestr_l Id_Infraetr_l2 Señalizado1 2 si2 3 no

Notas sobre algunos problemas de las bases de datos geográficos:

- Diversidad de escalas espaciales de validez - Almacenan datos de distinta resolución - Muchas veces la extensión geográfica de los datos obliga a dividirlos por hojas. Esto

proporciona mayor rapidez de acceso pero perjudica a una de las principales aportaciones que se espera de un SIG: el disponer de una capa de la realidad continua. Por otro lado está la división en estratos temáticos. Las operaciones o consultas que se realicen sobre una sola hoja y en un solo estrato temático serán más rápidas.

Una solución a esto puede radicar en añadir campos que informen sobre las fuentes, y las fechas de los datos. Además de crear archivos de meta-datos.

Ejemplo de consultas "temáticas": - Estado medio de los

abrevaderos en un monte o conjunto de montes

- Montes pertenecientes a un determinado propietario

Ejemplo consultas "espaciales": - Distancia: Camino más

corto para llegar a una tenada - Densidad (Nº de km) de

infraestructuras lineales en cada monte

Ejemplo Base de datos RELACIONAL para el caso de montes




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Geodatabase en ArcGIS Se trata de un nuevo concepto introducido en la nueva familia de productos de ESRI – ArcGIS. Es un nuevo modelo de datos orientado a objeto llamado modelo de datos de geodatabase. El propósito de este nuevo modelo de datos es permitir al usuario que las entidades en su GIS sean "inteligentes", dotándoles de "comportamiento", y permitiendo que se pueda definir cualquier tipo de relación entre distintas entidades. El modelo de datos de geodatabase trae un modelo de datos físico unido a su modelo de datos lógico. Los objetos en una geodatabase son prácticamente los mismos objetos que se podrían definir en un modelo de datos lógico, tales como edificios, parcelas o carreteras. El modelo de datos de geodatabase permite implementar comportamientos mediante dominios, reglas de validación y otras funciones proporcionadas por la estructura de ArcInfo y ArcEditor, además, como es lógico de código para las funciones más avanzadas. Las características más importantes de una geodatabase que amplían la tecnología de bases de datos relacionales son:

• Una geodatabase puede representar datos geográficos de cuatro maneras diferentes: Objetos discretos mediante vectores, fenómenos continuos mediante raster, superficies mediante TINs, y referencias a lugares mediante localizadores y direcciones.

• Una geodatabase almacena la geometría de entidades y ArcGIS proporciona funciones para realizar operaciones espaciales tales como localizar los objetos que estén próximos, tocando o intersectando. Una geodatabase tiene una estructura para definir y gestionar el sistema de coordenadas de un conjunto de datos.

• Una geodatabase puede modelar conjuntos de entidades topológicamente integradas tales como redes de infraestructuras y subdivisiones de la tierra basadas en recursos naturales y en la propiedad de la tierra.

• Una geodatabase puede definir relaciones generales y arbitrarias entre objetos y entidades.

• Una geodatabase puede imponer la integridad de los atributos mediante dominios y reglas de validación.




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• Una geodatabase almacena entidades y los enlaces al comportamiento de éstas.

• Una geodatabase puede presentar múltiples versiones para que varios usuarios puedan editar los mismos datos.

Geodatabases personales y multiusuarios Una geodatabase personal está implementada como una base de datos de Microsoft Access. Cuando se instala ArcInfo, también se instala Microsoft Jet, que proporciona las funciones para que ArcInfo pueda crear y actualizar bases de datos de Access. No es necesario instalar Microsoft Access por separado. Para grandes proyectos se puede utilizar geodatabases multiusuario con ArcSDE. ArcSDE se instala sobre el sistema gestor de la base de datos relacional. A través de la red TCP/IP, ArcSDE sirve geodatabases a las aplicaciones ArcGIS que están ejecutándose en los PC's. ArcSDE está soportado sobre Windows NT o UNIX.

ArcSDE permite acceso remoto a datos geográficos, así como que varios usuarios vean y editen los mismos datos geográficos.




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1.6. Captura, almacenamiento y explotación de datos El dato geográfico digital presenta numerosas ventajas técnicas con respecto al dato analógico: almacenamiento compacto, seguridad, precisión (en el cálculo de coordenadas y medidas), facilidad en la actualización, versatilidad, facilidad de tratamiento; junto a otra ventaja no-técnica, pero también importante: la difusión (Gª Pérez, 96). Tanto desde el punto de vista de la explotación del dato por sus "dueños" (en un SIG, por ejemplo), como desde el punto de vista de la difusión de éste a otras personas, se hace necesario el documentar ese dato en cuanto a contenido, condiciones de captura (fecha, precisión) y a calidad. A este tipo de información sobre los datos geográficos se le denomina Metadatos. Para obtener resultados adecuados los datos han de ser suficientemente fiables y libres de error (el proceso de modelización espacial en SIG así lo asume), por lo que la captura, entrada y pre-procesamiento de los datos (en modo tal que se aseguren unos mínimos de calidad) supone un gran porcentaje del coste de un proyecto SIG. Al hablar de calidad de los datos es necesario conocer las fuentes de error en la introducción de datos y diferenciar entre los aspectos espaciales (más problemáticos) y los temáticos. Así por ejemplo hay una serie de aspectos obvios que influyen en la calidad de un dato: - La edad - La cobertura superficial (información disponible no uniforme para toda la cobertura) - La escala del mapa fuente (no adecuada para el propósito del estudio) - Densidad de observaciones (muestreo no es el óptimo para discernir patrones de interés) - Pertinencia de los datos para el estudio y su formato - Accesibilidad y costes Un aspecto importante acerca de la calidad del dato es la Exactitud, que se puede definir como el acercamiento de una magnitud al valor tomado como real. La exactitud de los datos geográficos viene definida por una componente posicional y otra semántica. Para medir ambas es necesario tomar una muestra de elementos y medir el error medio cuadrático y el nivel de confianza de la muestra. Las inexactitudes posicionales resultan de:

i) Error de medida: aparatos no fiables, procedimientos de observación no definidos/estandarizados, sesgos del observador…




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ii) Distorsión del mapa en papel que se escanea iii) Vectorización de mala calidad

Las inexactitudes en el contenido (referida a los atributos) pueden ser:

iv) Cualitativa (valores/etiquetas incorrectas) v) Cuantitativa (sesgo al estimar valores asignados)

Y pueden producirse tanto en la toma de datos, como resultar de análisis SIG erróneos. Una vez los datos están dentro del SIG, los errores pueden provenir del procesamiento: - El ordenador: incapacidad para procesar los datos al nivel de precisión requerido - Errores asociados a análisis topológicos - Otros problemas: empleo de límites bien definidos para describir la variación de fenómenos naturales

(Tª de fractales) Por último, la teoría de bases de datos, proporciona algunas variables que sirven para medir la validez de estas:

Completitud: el grado en el cual todas las entradas deseadas han sido codificadas en la base de datos Consistencia o integridad de la base de datos, que consiste:

- Carencia de errores topológicos - No-existencia de contradicciones en las relaciones entre los objetos codificados

RESOLUCIÓN Y ESCALA CARTOGRÁFICA En cartografía digital nos referimos habitualmente al concepto de resolución frente a la escala que utilizamos normalmente para la edición cartográfica. Creemos necesario aclarar una serie de conceptos relacionados con la resolución de elementos cartográficos (Eastman, 1995):

- la resolución de la base de datos cartográfica hace referencia al tamaño de pixel (celda) en unidades de terreno,

- la resolución del mapa de bits, expresa el número de celdas que pueden visualizarse por cada

unidad de medida en la página (puntos o celdas por pulgada ppi/ppp). Esta resolución refleja adecuadamente la del mapa, o bien el doble de la resolución de la media tinta (mejor 2,5 veces), que siempre deberá ser menor.




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- Resolución del aparato de salida (impresión), se expresa como el número de dots con las que permite trabajar dicho aparato por unidad de medida, generalmente pulgadas (dpi/dpp): 1200, 2400, 3600 dpi.

- Resolución de la representación gráfica. En reproducción litográfica tradicional la resolución de

dots (motas) de media tinta se expresa en líneas o motas de medio tono por pulgada (lpi/lpp). Se elige de acuerdo a la naturaleza del soporte y su no apreciación de visu.

- Resolución del mapa. Tradicionalmente se expresa como la escala del mapa, no obstante , en la

cartografía digital la escala tiende a expresarse como una resolución en celdas por unidad de medida sobre la página y estará determinada por el objetivo del mapa (cpi/cpp).

Como reglas básicas de representación cartográfica tenemos: - la regla clásica de compilación a la mitad de la escala del trabajo es una regla de oro para obtener reproducciones de calidad. La resolución del mapa de bits (ppp) será el doble de la resolución deseada en la reproducción. - el tamaño de celdilla no debe exceder en su representación, los 0,2 mm. correspondientes al umbral de percepción visual humana: Escala= 1/ (tamaño de celda/(2 x 10-4)) ENTRADA DE DATOS EN UN SIG Observación directa de la realidad Reúne los métodos más fiables pero también implica un alto coste monetario y de tiempo.

Levantamiento topográfico clásico Actualmente este método se aplica en zonas muy concretas en las que se requiere capturar la información con un alto grado de detalle. La precisión depende del aparato de medida (mm, cm o dm). Sigue siendo básico en el trazado de planos de proyectos de edificaciones e infraestructuras y cartografías de urbana (y rústica). Su trabajo se suele apoyar en redes de bases GPS. GPS (Sistema de Posicionamiento Global):




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Satélites artificiales (Ondas de radio de alta precisión) + Sistema de Control + Receptor terrestre. La posición se calcula a partir de la recepción de tales señales desde un mínimo de 3 satélites (planimetría) o 4 satélites (altimetría). La precisión oscila entre decenas de metros a pocos cm, dependiendo del tipo de receptor, del número de receptores que se utilicen simultáneamente, de la distancia entre ellos, del método de medida y de los procedimientos de cálculo. Las aplicaciones van desde las geodésicas a las topográficas, pasando por la toma de puntos de control (fotogrametría) y por el levantamiento de elementos geográficos (infraestructuras, p ej.) para ser incluidos en cartografías (pueden ser temáticas) a escalas medias. Empleo de fuentes secundarias Podemos tomar datos de la realidad accediendo indirectamente a ella. Para ello: Conversión de la información contenida en mapas analógicos en información digital:

i) Tableta digitalizadora (digitalización manual) - Cuando los mapas fuente son demasiado confusos para poder acometer una vectorización

automática - Cuando lo que se quiere incorporar al SIG son sólo unas pocas líneas cuya digitalización es rápida. - Más barato en términos económicos, más caro en cuanto a tiempo (+ caro en términos absolutos). El resultado es un archivo vectorial (sin topología). La exactitud del método la da el nivel de precisión de la estructura interna del tablero, la estabilidad del soporte (papel) + el error de apreciación visual del operador. ii) Escaneo (digitalización automática) - Cuando el mapa fuente está "limpio" - Para mapas con grandes volúmenes de información, la digitalización manual es impensable El resultado es un archivo en formato raster (matriz regular de píxeles a cada uno de los cuales se le asocia un código (ej: negro=1, blanco = 0)). La precisión la da el tamaño del pixel del escáner (micras), es decir su resolución. Error debido a que cada celda representa sólo puede tener un valor (el valor medio de la variable). Puede ser necesario transformar este formato en formato vectorial. La vectorización puede ser (semi-)automática, o bien manual, pero siempre en la pantalla del ordenador. En ambos casos de la conversión raster-> vector se derivan nuevos errores.




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Restitución fotogramétrica de un vuelo y Ortoproyección Las ortofotos son de gran utilidad en un SIG; particularmente en la generación de nuevas capas temáticas(ej. pistas forestales, tipos de vegetación), o en la generación de ortofotomapas (ortofotos a las que se les superpone información vectorial georreferenciada). En este caso, puesto que la información de partida ya es digital, la nueva capa (vector) se digitaliza manualmente en la pantalla del ordenador, en la que se ha abierto la foto. La digitalización manual en pantalla es más eficaz, precisa y flexible que la digitalización manual con tableta. Entre otras facilidades permite jugar con otras capas de información auxiliares que ayudan a la fotointerpretación, en la misma ventana o en otras ventanas de la interfaz del SIG. En el caso particular de vectorización de mapas en papel escaneados existen herramientas de ayudas a la vectorización semi-automática como es el reconocimiento de patrones. Hay que decir que el proceso de digitalización en pantalla no está exento de errores, existe una deformación de la pantalla que da lugar a un error sistemático, y por otro lado es necesario fijar unas escalas umbrales de trabajo, para que la información capturada sea homogénea. Teledetección: sensores remotos (aerotransportados o espaciales) Las imágenes de satélite (ondas electromagnéticas) son ampliamente utilizadas en entornos SIG en combinación con datos vectoriales. Su explotación se hace a través de: i) Clasificaciones espectrales: la imágenes se integran en modelos (ecológicos o no) en los

que la información espectral es convertida en variables físicas (ej. temperatura, humedad en la vegetación o en el suelo, contaminación atmosférica…etc

ii) Fotointerpretación: el objetivo suele ser la creación/ actualización de bases de datos temáticas (ej: CORINE Land Cover).

TRATAMIENTO DE LOS DATOS DIGITALIZADOS La información capturada como se describe en los puntos anteriores debe ser tratada antes de poderse integrar en un SIG: En general se deben efectuar las siguientes fases:

1- Recepción y primer control: - Adaptar la información a un formato de entrada único. - A veces, transformar las coordenadas al sistema de referencia de trabajo. - Casi siempre, depurar los puntos en función de la escala de trabajo: simplificar líneas. 2- Arreglar la geometría:




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Para generar la topología es necesario que las uniones, las intersecciones, etc.. sean exactas (Figura 10). 3.- Generar topología - Parcial (de puntos, de líneas o de polígonos) - Total (necesaria para análisis espacial)

4.- Codificar la información Cuando trabajamos con datos vectoriales es fundamental que cada objeto geográfico disponga de un identificador unívoco (campo clave) que se ha podido introducir en la fase de digitalización, o bien generar a posteriori por el programa. 5- Adición de atributos Asociación de otras bases de datos con más atributos Los atributos se pueden añadir en el mismo SIG, añadiendo campos e introduciendo la información por teclado. La alternativa más operativa es tener los datos en un fichero tipo texto (txt) o tipo base de datos (dbf) – los cuales pueden ser generados en cualquier hoja de cálculo – importarlo en el SIG y asociarlo a los elementos geométricos. Es necesario que en este fichero haya una columna (campo) con el campo clave que identifica a cada elemento para poder asociar a cada elemento sus atributos de forma unívoca.

EXPLOTACIÓN DE LOS DATOS EN UN SIG Consultas Consulta: toda aquella operación realizada por un usuario básico, a través de la cual obtiene una/varias prestación/nes, cualquiera que sea la naturaleza de estas. Por ejemplo (Gª Asensio 1994):

Obtención de:

Atributos y/o geometría y/o interrelaciones de objetos contemplados en el SIG Explícitamente residentes en él Derivados en función de otros

En forma:

Gráfica (gráficos, mapas) Alfanumérica (tablas, listados, informes) Sobre:

Monitor y/ o soporte magnético Soporte deformable




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E imponiendo:

Condiciones geométricas Condiciones topológicas

Condiciones sobre los atributos La explotación del SIG por parte de los usuarios se lleva a cabo mediante:

i) Herramientas y menús desplegables accesibles desde la interfaz de usuario Detrás de cada una de las herramientas y menús desplegables accesibles desde la interfaz de usuario hay un script particular (instrucciones para que el programa haga algo en concreto…). Ejemplo: (ArcView v 3.2.-Avenue) Autoetiquetar: theView = av.GetActiveDoc theTheme = theView.GetActiveThemes.Get(0) AutoLabelDialog.Show(theTheme) O, por ejemplo, para hacer un “zoom” hacia una escala mayor: av.GetProject.SetModified(true) theView = av.GetActiveDoc theView.GetDisplay.ZoomIn(125)

ii) Sentencias (SQL) de consulta accesibles desde la interfaz de usuario. iii) Códigos escritos en lenguaje de programación

El lenguaje de programación de ArcView 3.2. se llama Avenue. Este tipo de lenguajes se denomina "interno" porque sólo puede ser utilizado dentro de una aplicación particular, en este caso ArcView, pero no sirve para comunicarse con otras aplicaciones. Esto no limita a ArcView, ya que un script de Avenue, puede hacer una llamada al sistema para que ponga en marcha un código escrito en Visual Basic o en C++, que son lenguajes de programación de propósito general. De manera que una misma aplicación, en entorno ArcView, puede estar escrita en más de un lenguaje de programación. Actualmente las nuevas versiones de ArcGIS 8.*/9* incorporan Visual Basic como lenguaje de producción de sus aplicaciones (C++, Java, etc.).




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EXTRACCIÓN SELECTIVA DE LA INFORMACIÓN El objetivo: extraer una tabla y/o un mapa y/o gráfico que contenga los objetos geográficos que cumplan una/unas determinadas condiciones -temáticas y/o espaciales - predefinidas por el usuario. Existen diferentes formas de "recuperar" estos subconjuntos de datos, que después pueden ser re-clasificados y visualizados de forma diferente a los originales. Búsqueda entre uno o varios estratos temáticos ("capas") facilitada por la estructura relacional de la base de datos. Consulta temática. - Por nombre/ valor

Ejemplo: extraer el monte nº 26 del C.U.P

- Mediante condiciones aritméticas (mayor o igual que, menor que, distinto de.. etc) y/o lógicas (AND, OR, XOR, NOT), para ver si una condición particular es verdadera (1) o falsa (0). Ejemplo: extraer los términos municipales de una determinada comarca, cuya población sea mayor que 1500 habitantes y cuya superficie forestal sea menor que x ha. Estas consultas se pueden hacer mediante la herramienta (botón) correspondiente (“Seleccionar”) o mediante consulta SQL:

"SELECT CUP = 26” "SELECT Comarca = **** AND Población > 1500 AND SupFor <x"

Búsqueda espacial Estas consultas se pueden hacer i) Mediante la especificación de un dominio espacial Dando coordenadas, una línea un polígono, o trazar línea o corte transversal

ii) Relaciones topológicas con otro objeto Ejemplo: extraer parcelas atravesadas por una carretera, seleccionar núcleos urbanos dentro de un parque natural, vías que intersectan una vía determinada…

iii) Mediante condición geométrica, por ejemplo "distancia"

Ejemplo: señalar las edificaciones que se encuentran a menos de 1 km de un río de 2º orden




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ANÁLISIS ESPACIAL INTEGRADO DE OBJETOS GEOGRÁFICOS i) Medición de distancias/ costes - SIG raster: Costes de recorrido en términos de tiempo, esfuerzo o monetarios en función de

"barreras" existentes entre dos puntos, o de la accesibilidad. Determinación del camino óptimo (ejemplo: cálculo de escorrentías)

- SIG vectorial: Medidas de accesibilidad topológica en una red (ej.transporte férreo) ii) Medición de longitudes, perímetros y áreas iii) Reclasificación y cambio de tipología de objetos. Raster: paso de variables continuas a discretas (estableciendo intervalos de valores y marcas de clase para cada intervalo). Ej. reclasificación de la orientación dada inicialmente en grados en 8 valores (N, NO, NE, S, SO, SE, E y O). Vector: pasar de una variable cuantitativa a cualitativa iv) Superposición (intersección de polígonos) y reclasificación de polígonos resultantes Una vez realizada la intersección, identificados los nuevos polígonos y generada su topología, existen varias formas de otorgarles un valor: - Variables nominales u ordinales: uso de lógica booleana Ej. identificación de zonas de exposición a productos tóxicos a partir de 2 bases de datos iniciales, una de fábricas donde se usan productos tóxicos y otra con las rutas por las que los productos son transportados. Implicaría el uso del operador “O”. - Variables nominales u ordinales: Tabulación cruzada "Look up tables" tablas donde se expresa el valor de una variable en función de otras y que sirve al SIG para asignar los valores a los polígonos resultantes. Ejemplo: asignación modelos de combustibles.

Uso suelo Asociación Vegetal

Biomasa Viva

Modelo de Combustible

US1 A1 < 50% M1

US1 A1 50< X< 75% M2

US1 A2 < 50% M3

US1 A2 50< X< 75% M4

US3 A3 75% M2

- Variables cuantitativas: álgebra de mapas.




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Ejemplo aplicación: en riesgo de incendio forestal v) Análisis de proximidad (vecindad), Interpolación superficial Raster: 1) Aplicación de filtros que suavicen o realcen el valor de laS variables usando ventanas móviles. 2) Cálculos de pendiente, orientación, líneas de cumbre.. vi) Generación de áreas de influencia (buffers) Ejemplo: modelización expansión de alguna sustancia contaminante. vii) Operaciones de álgebra cartográfica

Aplicación de algoritmos matemáticos y modelos estadísticos

viii) Reconocimiento de formas Ejemplo: Identificación de áreas quemadas ix) Cambios de proyecciones cartográficas. Transformación de coordenadas x) Generación y explotación de modelos digitales del terreno xi) Gestión de redes Ejemplo: Aplicaciones en hidrografía, cálculo de caudales ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE ATRIBUTOS TEMÁTICOS Un SIG (no enfocado a ninguna tema en particular es capaz de..)

- Listas y resúmenes de datos alfanuméricos - Tablas de frecuencia - Medidas de tendencia central y de variabilidad - Representaciones gráficas: histogramas, diagramas de barras - Tests estadísticos (o se programa o se acopla un módulo de estadística..Arcview lo tiene) - Correlación variables temáticas, regresiones espaciales.. - Autocorrelación espacial: Variogramas




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PRESENTACIÓN DE RESULTADOS

Producción de cartografía - Concepto actual de "mapa" como representación parcial y estática de los datos contenidos

en una base de datos - GIS como gestor de bases de datos (no de mapas) - Ventajas que implica Informes




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1.7. Arquitectura ArcGIS A finales de 2000, ESRI dio a conocer la primera fase del sistema de ArcGIS, una nueva arquitectura integrada para los productos GIS. Esta arquitectura proporciona una solución escalable y global para construir y servir aplicaciones GIS de todos los tipos dentro de todas las arquitecturas de ordenadores. ArcGIS comprende una gama escalable de productos software que comparten la misma arquitectura de componentes (ArcObjects). El sistema de ArcGIS se diseña para interactuar con la tecnología, aplicaciones y bases de datos existentes en la empresa. Por medio del uso de estándares abiertos, tales como COM, XML y SQL, ArcGIS puede comunicarse con las bases de datos de la empresa (con o sin extensiones espaciales), servidores Web, y aplicaciones complementarias para la gestión de recursos de la empresa y gestión de la relación con el cliente. Los usuarios pueden desplegar múltiples clientes de ArcGIS (ArcView, ArcEditor, ArcInfo, ArcExplorer, Navegadores) y servidores de ArcGIS (ArcSDE y ArcIMS) para resolver sus necesidades por medio de las soluciones escalables GIS. ArcGIS tiene una nueva interfaz gráfica de usuario que facilitará e incrementará la productividad. Se han añadido tres nuevas aplicaciones para realizar la mayoría de las tareas que estaban asociadas con el GIS en el pasado. Estas aplicaciones ayudan a interactuar con GIS a través de métodos básicos, mapas, datos y herramientas.




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MODELO DE DATOS El nuevo concepto de modelo de datos en ArcGIS es el "modelo de datos de objetos". Un Modelo de datos de objetos permite la creación de bases de datos orientadas a la información geográfica (Geodatabase). Una base de datos de este tipo permite combinar las propiedades de los objetos con su "comportamiento". Estas bases de datos inteligentes otorgan al usuario la habilidad de añadir definiciones y comportamiento a objetos, que de esta manera son más parecidos a los del mundo real. El modelo de geodatabase define un modelo genérico para información geográfica. Este modelo genérico puede ser usado para definir y trabajar con una amplia variedad de usuarios o modelos para aplicaciones específicas. Definiendo e implementando diferentes comportamientos sobre un modelo geográfico genérico, se proporciona una plataforma para la definición de diferentes modelos de datos de usuario. PERSONALIZACIÓN Los usuarios finales y no programadores pueden personalizar ArcGIS mediante herramientas dirigidas por menú. Para los desarrolladores y los usuarios más avanzados, la personalización de ArcGIS puede realizarse de dos maneras diferentes. Con la inclusión de VBA (Visual Basic para aplicaciones) podremos incorporar en nuestros proyectos scripts que realicen ciertas tareas utilizando el modelo de objetos de ArcGIS (ArcObjects). Además, dado que sigue las especificaciones COM de Microsoft, podremos ampliar dicho modelo de objetos o combinarlo con componentes ajenos a un SIG, pudiendo así integrar la funcionalidad geográfica con la de otras aplicaciones, de una manera sumamente elegante. El entorno de desarrollo de ArcGIS, incluye ahora C++, Delphi, VB y cualquier entorno de desarrollo que soporte COM. ESTRUCTURA DE ARCGIS ArcGIS es la nueva familia de productos GIS de ESRI. Esta familia se compone de varios productos que siguen la línea tecnológica iniciada con ArcInfo 8 y ArcSDE. ArcInfo Profesional, ArcEditor y ArcView son los nuevos productos cliente de la gama ArcGIS que se completa con dos productos servidores: ArcSDE. y ArcIMS. La versión que vamos a utilizar de ArcInfo es la 9.2.




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Comparación de las capacidades de los clientes Desktop de ArcGIS. ArcView 9.2 pertenece a la siguiente generación de ArcView de ESRI. ArcView 9.2 proporciona la misma funcionalidad que ArcView 3.2a, con muchos cambios notables, como la nueva aplicación ArcCatalog para manejar y administrar datos, personalización con VBA (Visual Basic para Aplicaciones), mayor número de herramientas de edición, soporta anotaciones, y mucho más. ArcView 9.2 comprende las aplicaciones ArcCatalog, ArcMap y ArcToolBox (sólo una versión reducida). ArcEditor está principalmente diseñado para crear y editar geodatabases. Abarca una versión completa de ArcMap, incluyendo todo el editor de objetos, y ArcCatalog. Con el ArcEditor se pueden crear y modificar bases de datos y esquemas de bases de datos para ficheros shape, coberturas, geodatabases personales, y geodatabases de compañías. ArcInfo es el producto funcionalmente más rico en la familia de productos ArcGIS. Incluye toda la potencia que puede dar ArcView y ArcEditor e incluye la aplicación completa ArcToolbox y una versión completa de ArcInfo Workstation (ARC, ARCEDIT, ARCPLOT, ARC Lenguaje y todas las extensiones). Arcinfo es un sistema GIS completo: permite crear datos, actualizarlos, consultarlos, hace mapas y realizar análisis.




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ArcGIS 9.2 sigue la tendencia de integración completa de clientes GIS con ArcSDE, que proporciona un interfaz capaz de almacenar y manejar datos en un sistema gestor de bases de datos. ArcSDE trabaja con las bases de datos líderes del mercado como Oracle, Informix, IBM DB2, Microsoft SQL Server y Sybase. Con ArcIMS, ESRI ha integrado Internet y la World Wide Web en el sistema ArcGIS. ArcIMS proporciona un conjunto de servicios para trabajar con información geográfica en la Web. Una nueva capacidad significativa es que todos los clientes desktop de ArcGIS (ArcInfo, ArcEditor, ArcView, ArcExplorer y los visualizadores de ArcIMS) pueden trabajar ahora con datos raster y vector a través de la Web desde un servidor ArcIMS. Con estos nuevos tipos de capas se puede dibujar, consultar y realizar análisis, así como salvarlos en local para un uso posterior.




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1.8. Aplicaciones: ArcCatalog, ArcMap y ArcToolbox ArcCatalog, sirve para organizar y gestionar todos los datos SIG. Incluye herramientas para buscar y encontrar información geográfica, registrar y visualizar metadatos, realizar una rápida visualización de cualquier dataset y definir la estructura de las capas de datos. ArcMap, proporciona herramientas para visualizar datos, realizar consultas y generar presentaciones de mapas de gran calidad. ArcMap facilita la composición de la impresión de los mapas, la inserción de estos en otros documentos o la edición electrónica. Además ArcMap incluye funciones de análisis, de generación de gráficos e informes y un exhaustivo conjunto de herramientas de edición para crear y editar los datos geográficos. Al guardar un mapa se conserva automáticamente todo nuestro trabajo de composición, símbolos, texto y gráficos. ArcMap es el módulo principal de ArcGIS para visualizar, consultar, editar, crear y analizar datos. ArcToolbox, proporciona herramientas para la conversión de datos, para la gestión de sistemas de coordenadas, y para cambiar las proyecciones de mapa. Para facilitar su utilización, ArcToolbox tiene la función de “arrastrar y soltar” operaciones desde ArcCatalog. Para los usuarios de ArcInfo, ArcToolbox proporciona herramientas adicionales más sofisticadas de conversión de datos y análisis espacial.




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Documentación: Ana Sebastián López

Julián Gonzalo Jiménez Tomás Cabezudo Sayón Puntos 7 y 8. Fuente ESRI España

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