Idioma: Español
Fecha: Subida: 2021-02-09T00:00:00+01:00
Duración: 29m 58s
Lugar: Curso
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Transcripción (generada automáticamente)

Para presentar información espacial en un ordenador vamos a utilizar el formato Raster o el formato vectorial, por ejemplo, para representar una capa de suelo asignaría a cada uno de los píxeles, un número que correspondería con un uso de suelo determinado. Esto podría ser cultivo de secano. Esto podría ser cultivo de regadío por ejemplo, agua es un bosque, es una ciudad, y esto el mar también agua por ejemplo y en formato bin vectorial lo queríamos sería dibujar todos los correspondientes polígonos, ya, cada polígono asignarle una serie de variable, dependiendo del uso de suelo que fuese una capa de formato Raster, va a necesitar una serie de componentes. En primer lugar, una matriz de datos que va a contener todos estos valores, que normalmente se representa en formato binario información geométrica. Para poder asignar unas coordenadas quise ahí el título longitud a cada una de las cerillas, un sistema de referencia espacial que especifique cuál es el sistema de referencia espacial en el que están basadas esas coordenadas, una paleta de colores y etiquetas de texto en algunos casos. Por ejemplo, si esto es uso de suelo como lo vamos a modificar mediante números uno dos tres cuatro o cinco por ejemplo necesitaremos una etiqueta de texto que nos indique qué significa cada cada uno bien la matriz de datos se guarden binario, y el resto a veces se guarda también en binario en uso guardando toda la información en un solo fichero o a veces se puede codificar por separado para dar por separado en un fichero de diferente formato. Aquí tenéis otros ejemplos de dos capas Raster. La primera representa elevaciones y la segunda uso de suelo. Como veis, en la primera tenemos cada celda y ya contiene un valor concreto, que es el valor de la elevación. Aquí estamos guardando una variable cuantitativa cuando gozamos una variable cuantitativa en una capacidad, este normalmente el valor que guardamos en cada celda y ya va a ser el valor de la variable. En ese punto y al mismo tiempo necesitamos una serie de información geométrica, como puede ser el número de columnas y número de filas y las coordenadas de las esquinas superior superior derecha e inferior izquierda, para poder ubicar esta matriz de datos en el territorio. Si la variable cualitativa pues no vamos a poner en él la etiqueta dentro de cada día porque eso significaría muchísimo espacio en el disco duro y lo que vamos a hacer es almacenar un número identificador numérico uno 2, 3, cuatro cinco vamos a necesitar lógicamente hacer corresponder a cada uno de sus identificador numérico, es una etiqueta de texto Cano bosques matorral urbano se descuenta también necesitamos una paleta de colores que nos relacione de alguna manera los valores que estamos guardando con el color con el que vamos a ver la capa arrastre cuando la represente en, o si bien lógicamente en una para una variable cuantitativa, vamos a necesitar una paleta apropiada para valores cuantitativos, y para una capa con una variable cualitativa vamos a necesitar una paleta adecuada. Para los valores cualitativos esto sí me lo recordáis. Lo que significa paleta cuantitativa o paleta, para ver cualitativos podéis mirarlo en el tema. Uno de los problemas que tienen las es que pueden llegar a contener muchísima hoy en día, pues no es nada extraño que una capa de estrés contenga pues 2, 4, 8.000.000 de ellas, y si nos ponemos ya con capas muy detalladas y con volúmenes grandes de datos, pues podemos llegar a los centenares de millones de 100 días en una única. Esto lógicamente, significa mucho espacio en disco duro y se suelen ensayar diferentes técnicas de compresión de datos; una de las más habituales es el rally, que es un sistema de lo que se llama también un sistema de codificación de compresión. Por fin vale, no, queríamos sería cuando tenemos una capa rastro cualitativa como esta. Como hay muchos valores que se repiten, pues lo que vamos a hacer es decir. Bueno, pues en vez de colocar todos estos valores de la primera fila, lo que vamos a hacer es decir, pues el valor dos se repite dos veces, 2, 2, que el valor 1, se repite nueve veces, 1, 9, el valor tres se repite nueve veces, 3, nueve lo mismo para todas las filas. De esa manera, en una variable para una variable cualitativa vamos a conseguir un fichero, bastante comprimido, bastante más pequeños. Lógicamente, esto lo podemos hacer igual en una variable cuantitativa porque va a ser extraño que 12 días consecutivas tengan el mismo valor, bien, y pasamos ahora el formato vectorial, modelo vectorial, vamos a representar tres tipos de objetos, básicamente puntos, líneas y polígonos, y los componentes de una capa de historias, igual que antes hemos visto los componentes de una capa de historias, van a ser la geometría, los identificadores de los diferentes objetos, la información temática, la tipología, un punto presentaremos como un de coordenadas, una línea, la presentaremos como un conjunto ordenado de pared de coordenadas, es decir, un conjunto de puntos a estos puntos se denomina vértices y el vértice inicial y el vértice final. Se les denomina un polígono, lo podemos representar como un una línea cerrada o bien como un conjunto de líneas separadas. Este caso tendríamos tres líneas, La uno La 2, 3, que todas juntas formarían el polígono Bale, y esta línea es en este caso denominar aquí que pudiéramos un polígono y aquí tendríamos otro, polígono, pero formado por por arcos, cuál es la diferencia? Bueno, gesto que se denomina formato orientada a objetos. Tiene el inconveniente de que si tenemos dos polígonos, vecinos que tienen frontera común, esa frontera la vamos a representar dos veces, mientras que con este formato, que se denomina forma cada frontera se va a representar una sola vez. Este es el formato más tradicional, cuando, bueno, pues había que tener cuidado con no con no representar la misma cosa varias veces para ahorrar espacio en los discos duros, y este formato es el que se está imponiendo ahora, porque al final acaba siendo más más eficientes, y tenemos un ordenador más eficiente en formato con ello? Pues ya lo veréis, es un poquito más complejo. Tenemos que tener por una parte los arcos y luego definir qué, qué arcos forman, cada uno de los de los políticos. Como ejemplo, el cuadro está formado por los arcos 1, dos tres en todos los casos. Además de tener las las coordenadas del punto de los vértices, necesitamos un identificador, es decir, un identificador único para cada objetos si este punto pertenece a una capa de puntos del Observatorio Meteorológico, por ejemplo, cada observatorio va a tener un identificador único. Si esta línea corresponde a la capa de carreteras, cada carretera va a tener su identificador y lo mismo para los polígonos. Cuál es la diferencia? Bueno, pues que, mientras que en los tres otros casos podemos colocar el identificador dentro del objeto en el caso del formato, el identificador tiene que estar fuera del objeto porque este arco no es realmente el polígono cuatro ni tampoco ni tampoco. Entonces, lo que hacemos es colocar el identificador en un centro y de lo que denomina un centro, que es un punto dentro del dentro del polígono. Bien, las propiedades espaciales son todas aquellas variables que podemos medir en los diferentes objetos que estamos representando en una capa de historia. Aquí tienes un ejemplo. Tenemos una capa de municipios. Cada pol es un municipio, por lo tanto, cada polígono tiene un identificador en este caso por procedencia. Tiene identificados número 20, Murcia. El identificadas número 31 como digo, los identificadores tienen que ser único bueno, pues podemos utilizar una tabla, una tabla con una hoja de cálculo en la cual una de las columnas de esta tabla debe contener los mismos identificadores numéricos que hay en esta en esta capa, vale de manera que la fila que corresponde a Cieza tiene el identificador 20 la fila que corresponde a Murcia. Tiene identificados 31. Esto lo veremos con más detalle en el tema. En el tema cuatro bueno, pues a parte de esta, de esta columna con los identificadores podemos tener todas las columnas que queramos con información temática asociada a los políticos, por ejemplo, su nombre, la población en 1900, 1920, 1930, etc. De manera que podamos representar todas estas variables, con colores diferentes en diferentes. Vamos a hablar ahora de tipología en formato vectorial. Los datos se pueden representar de tres maneras diferentes en lo que se llama formato espagueti, que es un formato sintomatología; es decir, tenemos todas las líneas, los polígonos, los puntos los tenemos representados todos en el mismo fichero, sin tener en cuenta que cada tipo de objeto debe tener una capa diferente. No tenemos en consideración sido de ninguna manera si dos polígonos tienen frontera común o no, si dos líneas se cruzan o no, y, bueno, pues sería un primer formato muy crudo de digitalizar información, espacial, vale. El siguiente formato sería el formato que ya hemos hablado, un poco de él, en el cual ya se las capas de puntos, la ladera de polígonos y la de líneas, y hay que tener en cuenta toda una serie de consideraciones. Bueno, el caso de los puntos es muy sencillo, no hay mayor problema en el caso de los polígonos, pues ya hemos visto que vamos a representar en forma, es decir, que cada polígono va a estar en realidad representado por una serie de arcos y todos esos arcos acaban formando un polígono. Por ejemplo, aquí tenemos el polígono 1, está formado por el arco 1, el arco. 2. Vale, y esto nos lo indica. Nos viene indicado en una tabla asociada que polígono uno está formado por el arco uno el arco dos el arco uno va del vértice uno al vértice 2, eso también está representado aquí y además el arco, uno en la frontera entre el polígono 1, el Polígono universo el polígono universo. Siempre es lo que está fuera de cualquier polígono, vale? Por lo tanto, el arco. Uno es frontera entre el polígono universo, y el polígono uno todo esto lo tenemos también codificado. Aquí todo esto que estoy diciendo es lo que se llama, es decir, no simplemente dibujar las líneas, sino tener de alguna manera controlado, cuáles son las relaciones que polígono tiene, frontera, con qué polígono que línea se cruza, con qué líneas, etc. Y eso lo vamos a hacer en formato mediante este tipo de tablas. En el caso de las líneas, pues también tenemos que tener en cuenta las. Si dos líneas se cruzan, tendremos que descomponer las líneas en 4. Vale una primera línea hasta llegar al punto de cruce; otra segunda línea a partir del punto de cruz; y lo mismo para la segunda esta manera aquí tendríamos cuatro líneas uno dos tres cuatro que cada una parte de un nuevo y llega otro lado y lo interesante aquí es que el nodo, no 12, corresponde a un punto de cruce, porque es necesario hacer esto. Bueno, pues si no lo hiciéramos, si esta línea como aquí esta línea fuera una línea completa y esta otra línea completa que se cruzan, pero no le hemos dicho de ninguna manera al ordenador que se cruzan, luego no podríamos utilizar estas líneas para hacer una para buscar la ruta entre dos puntos. Si yo quiero desde el punto de Al punto b, pues el ordenador tiene que saber que hay un punto ce en el cual puedo pasar de esta línea a esta línea, sino el ordenador me va a decir que solamente pueden ir desde el punto hasta el punto. Finalmente, el formato oriental de objetos es en cuanto a los puntos y los y las líneas es similar. En cuanto a los polígonos, cambió un, poco, y ya lo hemos visto, porque ahora cada polígono va a ser simplemente una línea cerrada. Vale, no se codifica la tipología de los polígonos, de ninguna manera. Por qué? Porque luego se reconstruye conforme leemos el fichero, esto significa que a la hora de hacer un fichero en formato digital sea el resto de líneas, tenemos que tener en cuenta una serie de normas de Toxicología para evitar tener un fichero erróneo. Son complejas y a menudo, pues bueno, pues no es. No es raro que incluso mapas oficiales de sitios oficiales tengan restos biológicos. Vamos a ver ahora, algunas, vamos a ver todos ellos, y cómo corregirlo. En primer lugar, un error sería tener arcos o líneas duplicados vale aquí tenéis por ejemplo el arco uno que está duplicado unir polígonos con las mismas características. Aquí tenemos este polígono, que es el polígono b. Este polígono también es el Polígono, b, y tenemos aquí una frontera que no debería estar, porque en realidad este polígono es el mismo que entonces, pues la corrección consistiría en eliminar este polígono. Otro caso de corrección topográfica sería aproximar nuestros sueldos cercanos. Para formar un icono, por ejemplo, que aquí tenemos tres nodos que están separados. El ordenador va a interpretar que yo no puedo pasar de esta línea esta línea, lo cual es erróneo. Por lo tanto, tenemos que unir estos tres nodos y formar un único, eliminar objetos de tamaño inferior al umbral dado por cuatro líneas, 4, cinco seis son líneas muy pequeñas, que probablemente se debe a errores de digitalización, por lo tanto, nos vamos a eliminar romper líneas cruzadas insertando un oro aquí tenemos, la Línea siete en el punto 7, el punto 8, el punto nueve se descuenta que tenemos el error que hemos visto antes. Tenemos dos líneas que se cruzan, pero no hay 1, por lo tanto tenemos que ponerle los correspondientes. Nosotros otra opción sería convertir no desconsolados dos líneas o arcos en vértices, por ejemplo, aquí tenemos este no lo vale que se descuenta, se para solamente dos líneas no separa tres líneas, pues realmente no tiene ningún sentido que tengamos un molde. Aquí entonces se elimina, pasa a ser un vértice normal y en vez de tener dos líneas tendremos una Solari y finalmente tendremos que extender líneas cercanas a otros objetos, hasta tocarlos y formar uno por ejemplo. Aquí tenemos esta línea que está tan cerca de este de esta otra línea, que probablemente en realidad sea una carretera que llegue a esta carretera, por ejemplo. Bueno, pues también tendremos que alargarla y poner aquí un nodo para que el programa sepa que puede venir por aquí y cambiará esta carretera para que hacemos todo esto. Bueno, pues lógicamente con esta es con esta estructura. La capa de líneas que tiene tipología pues podéis intuir que va a resultar relativamente fácil para un programa determinar cuál es la ruta más corta para llegar a este punto hasta este punto, porque ahora sí puede en cada uno de los nodos determinar cuál es la ruta óptima para llegar al punto de destino. Una vez que hemos visto cuáles son los formatos que podemos utilizar para representar información espacial, rastro y vectorial, vamos a ver ahora diferentes tipos de variables y objetos espaciales cuál es el formato idóneo para representarnos. En primer lugar, vamos a empezar con las variables espaciales cuantitativas, que se pueden representar de diferentes maneras en un ordenador básicamente de estas cuatro mediante maillot de puntos; es decir, cada punto tenemos una Amaia y en el que cada punto contiene un valor de la variedad cuantitativa. Podemos utilizar eso líneas de asesoría de un mapa en papel, pero por eso podemos digitalizar y tenemos una representación mediante líneas. Podemos representarla esta variable también mediante triángulos, tienen, en vez de hacer un muestreo regular que sería esto, es decir, en vez de tener los valores de la variable, una manera regular, tendríamos los valores de la variable en una malla irregular y, a partir de esos puntos de mayor regular, generamos triángulo Bale. Este es un formato, suele funcionar bastante bien para representaciones visuales, pero no es nada operativo para trabajar, para trabajar con datos. Por lo tanto, se suele utilizar cuando cuando queremos hacer una representación, tres D, por ejemplo, de un paisaje, pero no lo vamos a ir, pero en la práctica no lo vamos a utilizar para trabajar y luego tenemos el formato rastro que es el que hemos visto durante los más prácticos. Son evidentemente la mayoría de puntos y que en realidad se cuenta, pues vienen a ser más o menos lo mismo vale, lo único. Hay una pequeña diferencia y es que una diferencia de concepto en una mayoría de puntos asumimos que este valor corresponde exactamente a este punto, mientras que en una capacidad estela asumimos que el valor que guardamos en la villa es representativo de toda la vida, pero las dos se utilizan mucho y nosotros más o menos lo mismo para variables espaciales cualitativas. Podemos utilizar el formato, rastro. El formato vectorial, como hemos visto antes, no tenemos una capa de suelo bueno, porque en realidad nos da un poco igual representar cada una de estas parcelas con un único uso de suelo mediante en formato Raster o mediante polígonos en un formato vectorial, cuando trabajemos con objetos espaciales, es decir, con coco núcleos urbanos, municipios, carreteras, puntos de muestreo. Por ejemplo, están a partir de aquí representados. En verde. Podemos representar la victoria, pero suele ser preferible representarlos en victorias primero porque podemos podemos tener un mayor detalle en la forma de los objetos, sin crear grandísimas, y también porque vectorial podemos asociar a cada uno de los objetos una serie de variables en una tabla, como hemos visto antes, al hablar de información temática; es decir, si tenemos una capa de núcleos urbanos, pues podemos asociar esos núcleos urbanos, un conjunto de variables, por ejemplo la población, el número de establecimientos comerciales que hay la natalidad, etc. Un caso aparte es el de las imágenes. Una imagen no es. No es una variable ni un objeto que aparezca en el territorio, sino que es una representación del territorio, pero nos puede resultar interesante incluirlo en un sistema de información geográfica como cartografía digital. Se trata simplemente, por ejemplo, de un mapa escaneado o una foto aérea en una foto en color, y en estos casos lo importante, realmente no son los identificadores numéricos que hay en una capa. Realmente. Si tenemos un o una foto aérea en color, pues vamos a tener formato Raster. Las imágenes se representan en torno a este, pero como decía, lo importante no es el identificador numérico que parezca sino lo importante, es el color con el que se representa. Vale? Es la única diferencia entre estoy una capa de una variable de una variable espacial, como digo. Aquí lo importante es que los núcleos urbanos representan de amarillo y el número que que utilicen internamente el ordenador para guardar ese amarillo, pues realmente me da un poco lo mismo. Vale, hay que tener en cuenta una serie de conceptos a la hora de manejar información espacial en formato digital, que sería la escala de la resolución, la precisión la exactitud y el error, incertidumbre. Tenemos que empezar teniendo claro que un modelo siempre es una simplificación de la realidad. Una capa de historia son siempre simplificación entre la realidad que nos resultan útiles para trabajar con ellos. Vale, igual que un mapa también. No deja de ser un modelo de representación de la realidad, no podemos modificar la escala de lo que hemos visto antes, podremos hacer tú y tendremos una escala diferente en una escala de visualización diferente, pero la fuente de información que estamos utilizando tienen toda una escala de trabajo, es decir, si sí mapa de uso de suelo, por ejemplo, originalmente tenía una escala unos 50.000, pues no tiene mucho sentido que yo me engañé haciendo un club muy, muy, muy grande. Vea tenga una representación en cada 1, uno o 2000, me crea que mi mapa tiene un escalón o mí no me iba realmente capa mejor dicho, tienen una escala, unos 50.000, que la escala de la fuente original, el formato de la resolución, sino para indicar un poquito la escala del mapa de la cara de la capa, y si hacemos tú pues vamos a empezar a verlo píxeles un poquito gordos, días un poco grandes. Con lo cual, y eso ya nos da una idea de que nos estamos pasando a la hora de hacer que no tiene sentido pretender una escala de visualización tan tan grande, 2, dos conceptos que se suelen confundir mucho, son precisión y exactitud. Precisiones, el nivel de detalle, el número de cifras significativas con el que se da una medida y esa actitud, lo cerca que está una medida del valor real, por ejemplo, si me preguntáis, la hora o yo digo que son las tres cuarto, pues estudiando una medida relativamente poco precisa. Pero si yo digo que son las tres 17 con 2, por eso estoy dando una medida muy precisa. Pero cuál es el problema? Porque el problema es que son las seis de la tarde, en cuyo caso las dos medidas la precisa y la poco precisa son absolutamente inexactas, vale, entonces es preferible decir que son las tres cuarto cuando son las tres 16 que decir que son las seis 17 cuando en realidad son las tres 16, vale la diferencia entre precisión y exactitud. Un error es lo contrario a esa actitud, es decir, cuanto difiere el valor obtenido respecto al valor real y la incertidumbre es cómo de seguros podemos estar del valor obtenido, es decir, si yo he calculado a partir de un mapa de delegaciones y calculado un mapa de pendientes como de seguro puedo estar yo de que la la pendiente, que obtenido es exactamente esa realidad nunca voy a poder estar seguro, sino que se obtendría una pendiente del tres por 100 por la incertidumbre puede ser, pues entre un dos por 100 un 4. Por ejemplo, vale una vez que tenemos toda una serie de capas en formato digital, pues puedo hacer diferentes tipos de trabajos. Con ellas puede hacer diferentes tipos de analistas. Por ejemplo, imaginarios que nos han encargado un estudio sobre la cobertura wifi de la Región de Murcia, qué tipo de capa vamos a necesitar pues evidentemente punto una capa de puntos wifi un mal considerando junto a Buffy públicos, claro una capa de límites administrativos, una callejero, con que sería una capa de líneas un que sería capaz de polígonos uso de suelo, que sería una variable cualitativa. Elevación que sería una variable cuantitativa para todo esto. Son capas que representan diferentes aspectos de la realidad. De manera que cuando yo tengo todas estas capas, de alguna manera tengo un modelo de la realidad. Cuál es el problema? Bueno, que me tengo que preocupar de que todas las fuentes de información tengas tu tengan todas una escala más o menos homogénea para que todas mis capas tengan la misma escala, una escala similar y que todas tengan el mismo sistema de referencia. Bale. Claro, ya tenemos las capas de las capas, de las variables espaciales o de los objetos espaciales. Que pasen formato. Victoria como la cuarta. Cuáles son los formatos de fichero, los tipos de fichero más habituales para almacenar datos en formato vectorial. Tenemos el formato Seiji, que, bueno, si habéis visto antes alguna otra asignatura, es decir, pues me imagino que son, era que el formato y ya sabéis que Fomento, 6. P Está formado por una serie de ficciones diferentes, con diferentes extensiones. Por ejemplo, si tenemos una una capa de municipios, pues podremos tener un fichero que sea municipios, puntos y hp, otros municipios puntos veces municipios puntos y h. Municipios. Punto plj vale entonces el fichero que tiene, extensiones y hp va a contener las coordenadas para ser el fichero más grande, y contiene las coordenadas de los objetos. El fichero de DC para contener información temática para contener la tabla de datos que emplazamos a eso, a esos objetos que forman poesía, ché, va a contener un índice espacial que permite acelerar un poquito las consultas espaciales y el fichero en formato plj va a contener un información sobre el sistema de referencia espacial, sobre la predicción que se ha utilizado para dar coordenadas a nuestros datos, en ocasiones podéis encontrar algún otro, pero los los que suelen estar siempre son estos 4. Otro formato es el formato placaje Bale, que es un formato basado en una base de datos el formato gemelo, o que es una derivación del formato XML, el formato, que es otra derivación de XML que es bueno, es bastante conocido porque es el que utiliza Google Maps para dejarnos subir información, vectorial y verla junto con las con las imágenes de satélite que nos proporciona, pasando a formar el formato José Ortiz, que es un fichero, ti con información geométrica, un fichero. No sé si os suena, son ficheros de fotografía, suelen utilizar la fotografía digital. Si tienes una cámara digital puedes dejar a guardar en formato row, en formato tiff y en formato JPG. El formato JPG es un formato comprimido ahora hablaremos de forma un formato sin complejos y sin compresión, y el formato a raro es un formato con un poquito más de calidad para lo que nos interesa a nosotros, simplemente porque ese país, que forma, es un fichero al que se le añade información geométrica para poder colocar esa amaia esa sobre el territorio. Otros formatos habituales son el formato y emerge de. Es una, es una empresa, es un programa de manejo de imágenes de satélite que bueno, pues utiliza un formato propio que se llama y emerge, que se suele utilizar también bastante en otros tipos de sí y luego ya tendríamos los formatos. Comprimidos que sería por ejemplo sido el jp, que son formatos que lo que realmente hacen es comprimir la información con pérdida de datos. Es decir, el formato por un lado lo que hemos visto antes es un formato sin pérdida de información, sin pérdida de datos, pero estos formatos suelen tener pérdida, vale, con lo cual es bueno también para guardar, por ejemplo, imágenes de satélite que vamos a visualizar en el monitor pero no son adecuados y luego queremos realmente analizar esos datos. Bueno, pues todos estos formatos son los que suele utilizar Google Maps, por ejemplo. Bueno, similares a los que suele utilizar Google Maps, no me imagino que Google tiene un formato de conversión propia. Otro formato interesante es el que lo que tiene es nuestro fichero, almacena diferentes capas de información y suele utilizarse cuando queremos utilizar, cuando queremos almacenar varias capas de información espacial correspondientes o bien a diferentes alturas, o bien a diferentes periodos de tiempo, por ejemplo, se suele utilizar mucho geofísica. La gente que trabaja en Oceanografía utiliza el formato PDF para guardar una única variable a diferentes profundidades, o la gente que trabaja en meteorología lo utiliza para guardar una sola variable a diferentes altitudes.

Intervienen

Francisco Alonso Sarria

Propietarios

Francisco Alonso Sarria

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