Etapas del diseño de un sig

Transcripción

1 Etapas del diseño de un sig Conceptualización Diseño Implementación Implantación (evaluación) Conceptualización Se desarrolla una descripción general del mundo real a modelar dentro de un SIG. Se determinan las funciones, reglas que rigen los procesos, objetivos y metas a desarrollar. Se definen los requerimientos de los usuarios internos y externos. Se definen los requerimientos y lineamientos de la información necesaria para desarrollar el proyecto. Diseño Diseño del modelo conceptual Diseño del modelo Entidad Relación Diseño del modelo lógico Diseño del modelo físico Estructuración de la información Modelo funcional o cartográfico Productos y salidas 1

2 Implementación Adquisición de la información Evaluación preliminar de la información Digitalización y digitación Estructuramiento físico Integración de los datos Análisis y Evaluación holística (en su conjunto, general) Generación de reportes Implantación Definición de zona piloto Evaluación y control de los modelos Confrontación con la realidad Depuración de errores Control y definición de estándares Personalización de las interfaces Documentación Distribución Subsistemas de un SIG Consideraciones subsistema de captura Subsistema de Captura (Entrada) Subsistema de Almacenamiento (manejo) Subsistema de Análisis y Modelamiento (Análisis) Subsistema de Salida (Salida) Fuentes: Con relación a quien produce los datos (productores públicos y privados). De datos: mapas análogos, fotografías aéreas, imágenes de satélite o de radar, Terreno o campo. 2

3 Métodos de captura Otras consideraciones del subsistema de captura Digitalización convencional o manual Digitalización automática o escaneo Digitalización en pantalla o vectorización Restitución fotogramétrica Fotogrametría Digital. Percepción remota o Teledetección Levantamientos Topográficos Levantamientos Geodésicos Trabajo en campo: Encuestas, Censos, Inventarios Procesos automáticos de rasterización y vectorización El objetivo principal de este subsistema es adquirir (obtener) datos del mundo real o realidad que se este modelando. Se ingresa en el computador los datos de un caso particular (proyecto). El costo aproximado de este subsistema en un proyecto SIG es de un 40 a un 60%, es alto por lo cual debe planificarse de forma adecuada. En este subsistema de realiza integración de los datos por: Datos de diferentes fuentes Datos con posibles sistemas de referencia o coordenadas diferentes Diferentes sistemas de proyección, diferentes escalas, diferentes geometrías, diferentes formatos de almacenamiento, diferentes orígenes, etc. Inclusive es posible tener diferentes niveles de calidad. En el proceso de integración algunas veces es necesario realizar empalmes entre hojas o mapas. Se deben tener en cuenta las especificaciones técnicas que se estipulen para cada proceso. Se deben tener en cuenta las consideraciones de calidad tanto para información geográfica como no geográfica: Como se generan los datos (consideraciones técnicas) Como se han documentado los datos (metadatos) Como se han actualizado o mantenido los datos Control de calidad de los procesos Estándares de calidad Los procesos de adquisión e integración son complejos y están directamente vinculados con la calidad y eficiencia en la implementación de los SIG En muchos casos a la información capturada se le debe realizar un proceso de edición para corregir errores durante la adquisición de datos. Los errores mas comunes son: Duplicaciones o elementos repetidos Picos que deben suavizarse Errores por brechas (Undershoot) Errores por rebasamientos (Overshoot) Errores de medición Elementos desconectados en zonas de empalmes entre hojas 3

4 CUADRO RESUMEN MÉTODOS DE ADQUISICIÓN DE DATOS IMPORTANCIA DEL SUBSISTEMA DE CAPTURA Del éxito y calidad del proceso de captura depende el éxito de los procesos siguientes como la estructuración, el análisis y modelamiento de dicha información así como la manipulación de la información dentro del SIG. PROFESOR Dr. Shunji Murai, Universidad de Tokio, SUBSISTEMA DE ALMACENAMIENTO Modelos de datos para representar información geográfica Modelo de datos Raster Modelo de datos Vectorial EL VECTOR DESCRIBE Y EL RASTER ANALIZA! 4

5 Modelo de datos raster VENTAJAS Facilidad de captura de datos con un escáner. Estructura de datos simple (pixel) Sencillez de manejo: técnicas de gestión y algoritmos de tratamiento. Sencillez en procesos de comparación pixel a pixel (operaciones de superposición de mapas). Trata eficientemente datos de variación espacial alta Formato adecuado par el tratamiento y realce de imágenes digitales. Desventajas Los mapas temáticos ocupan mucho espacio en memoria. No se recomienda representación por pixel para entidades lineales. Menos exactitud en la ubicación espacial de los objetos o entidades. La técnica raster tiene en general poca precisión en los cálculos de superficie, distancia, etc. a menos que se disminuya la anchura del pixel lo cual compromete el espacio y la ligereza del sistema. Ciertas relaciones topológicas son mas difíciles de representar. Representación final puede ser menor estética. Fuente: Gutierrez y Gould, 1994; Moldes,1995. Modelo de Datos Vector Estructura de datos más compacta (menos espacio de almacenamiento). Representación de entidades geográficas mas precisas. Permite medir distancias, superficies y volúmenes de forma mas precisa. Codificación eficiente de la topología. (mejora el análisis de redes, entre otros). Manejo eficiente de las operaciones topológicas. Gestión individualizada de las entidades geográficas. Modifica fácilmente la escala y grado de detalle de un mapa grafico. Mas adecuado para generar salidas graficas. Desventajas del modelo Vectorial Captura de datos mas complejo y costoso. Estructura de datos mas complejo (punto, línea y polígono). Operaciones de superposición de mapas son difíciles de implementar (comparación de mapas temáticos), así como los análisis y simulación en tiempo real. Poco eficiente cuando la variación de los datos es alta. Imposible el tratamiento de imágenes digitales o poco eficiente. 5

6 Estructuras de almacenamiento para el modelo de Datos Vectorial ESTRUCTURA SPAGHETTI ESTRUCTURA DICCIONARIO DE VERTICES ESTRUCTURA LISTA DE COORDENADAS 6

7 ESTRUCTURA ARCO-NODO ES UNA DE LAS ESTRUCTURAS DE ALMACENAMIENTO PARA MODELO DE DATOS VECTORIAL MÁS IMPORTANTE Y MÁS EMPLEADA POR SU COMPLEJIDAD PERO A LA VEZ POR SER LA MÁS COMPLETA EN EL ALMACENAMIENTO DE LOS OBJETOS. TOPOLOGIA DE POLIGONOS POLY ARC 1 1,9,10 2 1,3,4,5,-2 3 3,10,8, ,6,8,9 6 4,6,7 TOPOLOGIA DE ARCOS ARC LPOLY RPOLY ANALISIS DE CONTINUIDAD, CONTIGUIDAD, ASIGNACION ATRIBUTOS A POLIGONOS Y VERIFCACION DE POLIGONOS CERRADOS PERMITE CUANTIFICAR AREA DE CADA POLIGONO COORDENADAS DE ARCOS Y VERTICES ARC X,Y PAIRS 1 XY, XY, XY 2 XY, XY, XY XY, XY, XY 10 ESTRUCTURA TIN (Triangulated Irregular Network) Estructura de almacenamiento para el Modelo de Datos Raster ESTRUCTURAS SIMPLES Enumeración exhaustiva Longitud variable: (Run- Lenght Encoding) Punto valor Estandar ESTRUCTURAS JERARQUICAS Quadtree 7

8 ESTRUCTURAS SIMPLES ENUMERACIÓN EXHAUSTIVA ESTRUCTURA CODIFICACIÓN POR GRUPOS DE LONGITUD VARIABLE (RUN Length Encoding) 8

9 Próximo tema: topología 9