Visión General de los Procesos
El modelo del SPRING no está limitado a un área particular de aplicación del Geoprocesamiento y puede incorporar aplicaciones tan diversas como Estudios Ambientales, Agricultura, Geología y Redes.
Las diversas áreas de aplicación del Geoprocesamiento, en función de los tipos de datos utilizados fueron mapeadas, como se ilustra en la siguiente Tabla.
Aplicaciones Típicas del
Geoprocesamiento
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Aplicaciones |
Escalas típicas |
Tipos de datos |
Represent.
Gráficas |
Operaciones |
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Bosques |
1:10.000 a 1:500.000 |
Catastro rural (parcelas) |
Matricial, vectorial |
Clasif. imágenes, consulta espacial |
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Agricult. |
1:25.000 a 1:250.000 |
Datos temáticos, P. Remota, MNT |
Matricial, vectorial, retículas, TIN |
Análisis espacial, pendiente |
|
Geología |
1:100.000 a 1:2,500,000 |
MNT, datos temáticos, imágenes |
Matricial, retículas |
Transf. IHS, visualiz. 3D |
|
Redes |
1:1.000 a 1:10.000 |
Redes lineales (topología) |
Vectorial |
Consulta espacial, cálculos dedicados |
|
Estudios Urbanos
|
1:1.000 a 1:25.000 |
Redes, catastro urbano |
Vectorial |
Consulta espacial |
Consulte
también:
Como crear un Proyecto
Como crear un PI
Como definir el Esquema Conceptual en el SPRING
En Geoprocesamiento, el espacio geográfico es modelado según dos visiones complementares: los modelos de campos y los de objetos (Worboys, 1995). El modelo de campos ve el espacio geográfico como una superficie continua, sobre la cual varían los fenómenos que son observados, según diferentes distribuciones. Por ejemplo, un mapa de vegetación describe una distribución que asocia a cada punto del mapa, un tipo específico de cobertura vegetal, en cuanto un mapa geoquímico asocia el tenor de un mineral a cada punto.
El modelo de objetos representa el espacio geográfico como una colección de entidades diferentes e identificables. Por ejemplo, un catastro especial de los lotes de un municipio identifica cada lote como un dato individual, con atributos que lo distinguen de los demás. Igualmente, se podría pensar como geobjetos los ríos de una cuenca hidrográfica o los aeropuertos de un estado.
Las aplicaciones de Geoprocesamiento tratan con estos dos grandes tipos de datos:
El aspecto fundamental de la distinción entre campos y objetos es la cuestión de la identidad. Existen miles de áreas en Brasil clasificadas como “latosol rojo”, mas existe apenas un “Jardim Botânico de Rio de Janeiro”.
La existencia de un campo solo se materializa cuando está representado en un espacio geográfico. La región geográfica que define un área de “latosol rojo” en São José dos Campos no es una entidad individual. Lo que puede ser identificado es el “mapa de suelos del Valle de Paraíba”.
Los objetos existen independientemente de su representación en un mapa; en un sistema de Geoprocesamiento, son usualmente creados a partir de sus atributos y sólo después localizados en el espacio. Por ejemplo, es posible hablar de los objetos “escuelas de São José dos Campos” y especialmente del “Colegio Mater Dei”.
Inicialmente, será importante establecer la base geométrica sobre la cual las clases del modelo son definidas. A partir de una región continua de la superficie terrestre, podemos definir nuestro concepto de región geográfica (o reticulado geográfico).
“Se define una región geográfica R como una superficie cualquiera
perteneciente al espacio geográfico, que puede ser representada en un plano o
reticulado, en dependencia de una proyección cartográfica apropiada.”
La región geográfica R sirve de soporte geométrico para localizaciones geográficas, pues toda una localización geográfica será representada por un punto de R. El uso de un conjunto discreto de puntos facilita una definición formal de las clases de datos geográficos y de las operaciones asociadas. La definición de región geográfica propuesta no restringe la selección de la representación geométrica (matricial o vectorial) asociada a los objetos geográficos.
Las clases básicas del modelo, definidas a continuación, son:
Consulte
también:
Resumen del Universo Conceptual
Al discutir el universo de representación, se estará indicando cuáles estructuras serán utilizadas para construir un sistema de Geoprocesamiento.
El concepto básico utilizado es el de REPRESENTACIÓN GEOMÉTRICA. Una representación define una descripción geométrica de un plano de información, que puede ser especializado en:
Universo de representación.
Consulte
también:
¡Diferencias entre representación vectorial y
raster!
¿Cómo convertir de vector p/ raster?
¿Cómo convertir de raster p/ vector?
LA REPRESENTACIÓN GEOMÉTRICA MATRICIAL puede ser especializada según la jerarquía de clases mostrada en la próxima figura.
Jerarquía de clases para REPRESENTACIÓN MATRICIAL.
Las clases derivadas de la REPRESENTACIÓN MATRICIAL son:
Para definir esta jerarquía, necesitamos inicialmente precisar mejor lo que entendemos por primitivas geométricas: coordenadas2D, coordenadas 3D, nodo 2D, nodo red, arcos, arcos orientados, isolíneas y polígonos.
Dada una región geográfica R, es posible definir:
Una vez definidas las primitivas geométricas vectoriales, podemos establecer la jerarquía de representaciones geométricas vectoriales, como se muestra en la próxima figura.
Jerarquía de clases para REPRESENTACIÓN VECTORIAL.
En la figura anterior, se distinguen las relaciones de especialización (“is-a”), inclusión de una instancia (“part-of”), inclusión de un conjunto de instancias (“set-of”) e inclusión de una lista de identificadores de instancias (“list-of”). Esta última relación será utilizada para mantener la topología 2D. Consideramos aquí, las siguientes especializaciones de REPRESENTACIÓN VECTORIAL:
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Al discutir el universo de implementación, estaremos indicando cuales estructuras de datos deben ser utilizadas para construir un sistema de Geoprocesamiento. Aquí tratamos con decisiones concretas de programación y que pueden admitir un gran número de variaciones. Estas decisiones pueden tomar en cuenta las aplicaciones para las cuales el sistema está dirigido, la disponibilidad de algoritmos para el tratamiento de datos geográficos y el desempeño del hardware. Para una discusión sobre los problemas de implementación de operaciones geográficas, vea Güting et al. (1995).
Uno de los aspectos principales a ser tomados en cuenta en el universo de implementación es el uso de estructuras de indexación espacial. Los métodos de acceso a datos espaciales se componen de estructuras de datos y algoritmos de búsqueda y recuperación y representan un componente determinante en el desempeño total del sistema. Bosquejos generales en la literatura se encuentran en Cox Junior (1991) y Rezende (1992).
Estos métodos operan sobre llaves multidimensionales y se dividen conforme la representación de los datos asociados: puntos (Ej.: árboles K-D), líneas y polígonos (ejemplo: árboles R y R+) e imágenes (ejemplo: árboles cuaternarias). Estos y otros métodos han posibilitado (principalmente en el caso de puntos y líneas) grandes mejorías de desempeño en el acceso a datos geográficos.
El principal factor limitante de la mayor parte de los métodos de acceso estudiados es que fueron proyectados para operar en memoria principal. En un SGBDG de gran porte, es preciso hacer eficiente el acceso a datos en memoria secundaria. Esto vale tanto para datos vectoriales como para datos matriciales. En el caso de datos vectoriales, Mediano, Casanova y Dreux (1994) presentan una nueva propuesta de utilizar una extensión de los árboles-B para poder representar apenas los datos geográficos relevantes para una determinada escala, sin incurrir en procedimientos desnecesarios. Esta estructura, llamada de árbol-V, permite también el acceso a datos de diferente resolución y es muy conveniente como soporte a métodos de revisar grandes bancos de datos.
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El paradigma de los “cuatro universos de modelado” (Gomes e Velho, 1995) parte del principio que el mapeo entre cada universo no es reversible y admite alternativas. Discutiremos a continuación estas relaciones.
El paso del mundo real para el universo conceptual puede admitir algunas variaciones, conforme el dominio de aplicación. En algunos casos, el mapeo es directo: por ejemplo, las imágenes de satélite y magnitudes topográficas y geofísicas son naturalmente mapeadas para instancias de GEOCAMPO. En el caso de mapas municipales y de división política, su asociación con las clases GEOBJETO y MAPA DE GEO-OBJETOS es también directa.
Los levantamientos temáticos se pueden prestar a dos interpretaciones, conforme su uso: cuando se trata de trabajos de inventario (como el mapa de vegetación del Amazonas), deben ser modelados como instancias de GEOCAMPO (o, más específicamente, de la clase TEMÁTICO). En el caso de estudios detallados en medias y grandes escalas (como en la zonificación ecológico-económica), donde cada región es caracterizada por calificadores específicos, es conveniente que estos levantamientos sean asociados a instancias de GEO-OBJETOS y de MAPA DE GEO-OBJETOS.
Este mapeo presenta varias alternativas no excluyentes, como:
La literatura ha consagrado la conclusión de que un SIG de propósito general debe proveer todas las alternativas de representación.
Conforme dijimos anteriormente, la realización del universo de implementación es decisión concreta de programación. Haremos aquí algunas consideraciones de orden práctico:
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Para comprender mejor la relación entre los diferentes universos (niveles) del modelo, la tabla siguiente muestra varios ejemplos de entidades del mundo real y sus correspondientes en el modelo.
CORRESPONDENCIA ENTRE UNIVERSOS DEL MODELO
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Mapa de vegetación |
Geocampo Temático |
Imagen temática Subdivisión Planar |
Matriz 2D Líneas 2D (con R-Tree) |
Mapa altimétrico |
Geocampo Numérico |
Retícula regular, Retícula triangular, Conjunto Puntos 3D, Conjunto Isolíneas |
Matriz 2D, Líneas 2D y Nodos 3D, Puntos 3D (KD-tree), Líneas 2D |
Lotes urbanos |
Geoobjetos |
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Mapa de lotes |
Catastral |
Subdivisión Planar |
Líneas 2D (con R-Tree) |
Red eléctrica |
Red |
Retícula Orientada |
Líneas 2D (con R-Tree) |
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