Esta página muestra los procedimientos para realizar un mosaico entre proyectos o simplemente copiar datos (líneas, puntos, imágenes, etc) entre PIs. Para las líneas es posible también simplificar las mismas.
Los tópicos abordados aquí son:
Consulte
también:
Importación y exportación de datos.
¿Cómo crear un PI?
Edición vectorial de mapas.
El proceso de mosaicar puede ser definido como la unión de diferentes imágenes en una única imagen correspondiente a un área geográfica determinada (entiéndese como término imagen - mapas en las representaciones raster y/o vectorial).
El término mosaico en Sistemas de Informaciones Geográficas (SIGs) es un sinónimo de unión de mapas, o sea, mapas separados, no obstante adyacentes, son automáticamente agrupados en un único mapa. El producto final del mosaico es una imagen o un mapa topológicamente consistente, con continuidad física (Bonhom - Later, 1994).
La próxima figura muestra un ejemplo donde dos PIs adyacentes son mosaicados. En esta versión el SPRING apenas hace el mosaico basado en las coordenadas de los datos existentes, de modo que el ajuste de las líneas y la topología debe rehacerse después de mosaicar.
El mosaico en el SPRING permite que el usuario intercambie datos, o sea, planos de informaciones, entre proyectos diferentes y con proyecciones también diferentes, o mismo entre un único proyecto (en este caso tiene la función de copiar datos entre PIs). Por otra parte, la opción de mosaico implementada satisface la necesidad de cambios de datos (PIs) solamente dentro de un mismo Banco de Datos. Si el usuario desea intercambiar datos entre bancos diferentes, deberá utilizar los recursos de exportación e importación.
En el mosaico entre planos de información de categorías iguales, todas las representaciones pueden ser transferidas del PI fuente para el PI destino. Ya en el caso de planos de información de categorías diferentes, ni todas o ninguna de las representaciones pueden ir de un PI para otro. Por ejemplo: un PI de la categoría temática (origen) solamente es copiado para un PI de la categoría numérica (destino), las representaciones de Líneas (L) y Puntos (P).
La siguiente tabla muestra cuáles representaciones son transferidas de un PI origen para un destino.
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Destino |
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IMAGEN |
TEMÁTICO |
NUMÉRICO |
CATASTRAL |
REDES |
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IMAGEN |
M/S |
- |
- |
- |
- |
Origen |
TEMÁTICO |
- |
L/P/C/I |
L/P |
L/P |
L/P |
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NUMÉRICO |
- |
M |
M/R/Ti/I |
M |
M |
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CATASTRAL |
- |
L/P |
L/P |
L/P/O |
L/P |
|
REDES |
- |
L/P |
L/P |
L/P |
L/P/O |
Los códigos de las representaciones que aparecen en la tabla anterior son:
Para el mosaico de imágenes es fundamental que las imágenes estén georreferenciadas con aproximadamente la misma precisión. Las imágenes pueden estar en proyectos diferentes o en archivos GRIB que aún no son parte de un proyecto, en este segundo caso deben existir puntos de control asociados al archivo (vea como importar un archivo GRIB - Registro de Imágenes). Sin el registro no es posible mosaicar imágenes, una vez que no existe referencia geográfica asociada.
La calidad de un mosaico está directamente asociada a la precisión del registro de las imágenes cuando están en proyectos diferentes.
NOTA: La operación de mosaico es realizada considerando como PI destino, el que está activo en el "Panel de Control", o sea, aquel que recibirá los datos provenientes de otros PIs, Vea a continuación como realizar un mosaico entre imágenes.
Realizando
un Mosaico entre imágenes:
OBS: Repita los pasos anteriores para cada PI que será insertado en el
PI destino.
Para el mosaico de datos vectoriales (PIs temáticos, numéricos, catastrales y redes) el SPRING no ajusta las líneas de contacto entre los dos PIs que serán colados uno al lado del otro. Entonces después de hacer el mosaico se deben verificar las fronteras entre los PIs importados y hacer un trabajo de edición en estos puntos.
La calidad de un mosaico está directamente asociada a la precisión y escala de los datos originales que se encuentran en proyectos y PIs diferentes.
En esta versión del SPRING, se puede escoger entre mosaicar o copiar todo de un dato origen para el destino, o copiar solamente el contenido seleccionado indicando que líneas del PI origen serán copiadas o también elegir todas las líneas dentro de un rectángulo definido por el usuario. En esta última opción las líneas serán recortadas en los límites del rectángulo, manteniéndose solamente las que sean internas al rectángulo.
NOTA: La operación de mosaico es realizada considerando como PI destino,
el que está activo en el "Panel
de Control", o sea, aquel que recibirá los datos provenientes
de otros PIs, Vea a continuación como realizar un mosaico entre datos
vectoriales, seleccionando líneas o recortando a través de un rectángulo.
Realizando
un Mosaico para copiar líneas:
OBS: Repita los pasos anteriores para cada PI que será insertado en el PI destino.
NOTAS:
La generalización cartográfica, puede ser entendida como la posibilidad de simplificar el espacio geográfico que observamos, de modo que permita su representación en un mapa. En el dominio digital al cual pertenece la tecnología de sistemas de informaciones geográficas, la generalización cartográfica tiene como principal objetivo universalizar el contenido de una base de datos de acuerdo con una cierta finalidad. Se trata de un proceso dependiente de la escala de representación de los datos que busca reducir la complejidad sin prejuicio de la exactitud espacial y de los atributos de los datos, que también debe considerar el propósito del mapa en cuestión y que procura una comunicación más eficiente con los usuarios del mapa.
Los sistemas de informaciones geográficas normalmente propician a los usuarios algunas herramientas para la generalización cartográfica, que se basan en transformaciones espaciales, que alteran la representación de los datos en términos de su localización geográfica (simplificación, suavizado, agregado, exageración y desplazamiento) y del significado topológico (clasificación y simbolismo). Como la mayoría de los objetos utiliza la línea como entidad básica para su representación, la simplificación de líneas ha sido bastante estudiada y es la transformación más comúnmente encontrada en los sistemas existentes. Los métodos de simplificación de líneas procuran seleccionar y mantener los puntos que mejor caracterizan a la representación digital de una línea. En otras palabras, se trata de rechazar puntos redundantes, o sea, aquellos que no contribuyen significativamente para la representación digital de la línea. Un buen ejemplo de redundancia es la digitalización vía mesa en modo continuo, que genera líneas digitales con un número excesivo de puntos. La siguiente figura ilustra el objetivo de la simplificación de las líneas.
El SPRING posee tres opciones de algoritmos para simplificación de líneas:
Cuando un PI del modelo Temático, Catastral o Redes tiene la representación de
líneas, se puede realizar una simplificación de las mismas, haciendo con que
las mismas tengan menos puntos para representar el contorno de entidades
geográficas. Vea a continuación como hacerlo.
Realizando
una simplificación de líneas: