¡Descarga Análisis Geoespacial: Modelos Raster y Vectorial para Datos Espaciales - Prof. Ojeda y más Apuntes en PDF de Ciencias Ambientales solo en Docsity!
BLOQUE IV
1.- Describe y relaciona los Modelos Digitales de Superficies, tanto Raster como Vectorial. ()* Son estructuras de datos que representan la distribución espacial de una variable. Existen tanto en modelo Raster como Vectorial: Modelos Raster: · Modelos Digitales Terrestres (MDT) : Es una estructura de datos que representa la distribución espacial de una variable cuantitativa y continua tales como la temperatura, la humedad, la presión y se tiene que especificar un MDT de temperaturas, un MDT de humedad, etc. · Modelos Digitales de Elevaciones (MDE) : Es una estructura de datos que representa la distribución espacial de la altitud de la superficie del terreno. Pretende representar una superficie y sus propiedades. Es un MDT de altitudes. Se forma a partir de una serie de coordenadas (X,Y) sobre un sistema de coordenadas bidimensional y a cada una de ellas se le asocia un valor de elevación (Z) Los datos para confeccionar un MDE pueden proceder de fuentes como campañas topográficas, mapas topográficos, mapas vectoriales, altímetros en satélites, etc.
- La interpolación se utiliza para calcular el valor de una variable en un lugar del que no se tienen datos dentro del área de estudio. Para hacer una buena interpolación se necesitan muchos datos repartidos por toda la superficie. Existen varios métodos de interpolación y cada uno tiene una aplicación concreta:
- IDW: Para esta interpolación se necesita definir un área alrededor del punto a predecir; determinar el número de datos que hay que captura de esa área e incorporar información externa sobre las tendencias del valor.
- Spline: Pretende ajustar una función a un número pequeño de puntos originales asegurando la continuidad en la unión de diferentes curvas. Esta interpolación es de mínima curvatura dando lugar a una superficie suavizada.
- Kriging: Es una interpolación local que aplica un algoritmo a un pequeño subconjunto de datos muestrales. Este es un interpolador exacto que representa fielmente los datos muestrales produciendo una superficie suavizada como el IDW pero con diferencias como que es óptimo desde el punto de vista de la ponderación pero genera un valor de error asociado a cada punto interpolado.
Modelo Vectorial: · Estructura TIN (Triangulated Irregular Network) :
TIN son las iniciales de Triangulated Irregular Network que significa “red irregular de triángulos”. Es una estructura de datos vectorial simple que hace triangulaciones: dividir un área en triángulos. Es una variante de la estructura arco-nodo. Normalmente se usa para la representación de elevaciones del terreno pero se puede usar para representar cualquier otra variable continua. Para su formación se toma un conjunto de puntos que se conectan a través de líneas formando triángulos: Los triángulos están formados por tres líneas unidas en los nodos y cada vértice del triángulo tiene un valor z (variable continua). Se conoce la posición de cada nodo del triángulo y la distancia entre ellos. Con la interpolación se puede calcular cualquier valor dentro de los límites del TIN. Los triángulos son lo más regulares posibles y la longitud de los lados es mínima. La triangulación es única. De este modo se forma una red irregular de triángulos que ofrece una representación más fiel del terreno y que facilita la interpolación. (de aki he kitado una frase ke no tenia sentido) TRIANGULACIÓN DELAUNAY: Este tipo de triangulación es en la que una circunferencia circunscrita sobre cualquier triángulo que se forme uniendo tres puntos consecutivos de una nube de puntos; no contiene en su interior ningún punto de esta nube de puntos. Es decir, una circunferencia que pase por tres nodos (vértices del triángulo) no debe contener ningún otro nodo en su interior. La información que se obtiene es topológica; con información sobre los nodos de cada triángulo y los triángulos vecinos.
- VENTAJAS: Este modelo permite realizar análisis con superficies como cálculos de pendiente, análisis de intervisibilidad, delimitación de cuencas de drenaje y creación de mapas de isolíneas.
- DESVENTAJAS: No siempre se adapta al terreno; cuando el terreno es llano sobran puntos y cuando es abrupto faltan. No garantiza que se registren los puntos críticos de modo que puede aparecer una representación poco fiel. Para solucionar estos problemas se pueden añadir o eliminar puntos y se pueden reconocer los puntos críticos en la propia superficie.
Tanto el modelo TIN como el MDT y el MDE permiten realizar análisis de la realidad a través de cálculo de pendientes, análisis de intervisibilidad, delimitación de cuencas de drenaje, mapas de isolíneas, etc.
2.- Desarrolla el siguiente ejemplo: Localizar las casas rurales que se encuentran a menos de 1Km de los ríos de tercer orden que existen en la región de estudio. 1º) Información que necesitamos: Usaremos una capa con la posición de las casas rurales y otra con los ríos de la zona de estudio de los cuales solo nos interesará los de tercer orden.
- Kriging: Es una interpolación local que aplica un algoritmo a un pequeño subconjunto de datos muestrales. Este es un interpolador exacto que representa fielmente los datos muestrales produciendo una superficie suavizada como el IDW pero con diferencias como que es óptimo desde el punto de vista de la ponderación pero genera un valor de error asociado a cada punto interpolado.
5.- ¿Cómo se calcula el área de un polígono en vectorial? Es más difícil que en raster ya que no se trabaja con polígonos regulares. Este cálculo se realiza a través de un algoritmo basado en la descomposición del polígono en trapezoides. En muchos sistemas se calcula automáticamente y se almacena en la base de datos. ¿Y en raster? Para calcular el área en un sistema raster necesitamos saber la resolución de la rejilla y el número de píxeles que forman el área que queremos medir. Solo necesitamos multiplicar estos datos.
6.- Describe los operadores lógicos y su utilidad en los SIG. Los operadores lógicos se usan dentro de la Lógica Booleana. Los operadores lógicos son:
- Y lógico (and): Inclusión: Consisten en definir dos o más condiciones e identificar el área donde se cumplan todas ellas.
- O lógico (or): Alternativa (una u otra posibilidad): Consiste en definir varias condiciones y hallar el área donde se de una de ellas.
- NO lógico (not): Exclusión
- (^) NI lógico (nor) Estos operadores se utilizan para realizar superposiciones lógicas. Con ellos obtenemos nuevos mapas binarios donde normalmente se le asigna el valor 1 al que cumple las condiciones y el valor 0 al que no las cumple.
7.- ¿Qué es una superficie de fricción? · La fricción es la resistencia que opone una superficie al movimiento de un objeto sobre ella. Este factor varía según el relieve, la topografía, la presencia de agua, etc. Es un factor muy importante que de debe tener en cuenta a la hora de realizar mapas de coste de transporte y de proximidad en el sistema Raster para lo cual necesitamos una nueva capa que informe del valor de este parámetro en cada píxel. En el modelo Vectorial no se tiene en cuenta la fricción.
¿Y una barrera? · Una barrera es una superficie en la cual el valor del rozamiento es tan elevado que impide el transporte o el paso por esa zona.
8.- Explica que son los buffers (tanto en el modelo raster como el vectorial). Ilustra tu respuesta con ejemplos. Un buffer es el área de influencia que tiene un objeto. · Modelo raster: Consiste en conocer que píxeles se encuentran a una determinada distancia de un píxel dado. Este proceso se realiza a través de una reclasificación de un mapa
dado. Obtendremos un mapa binario donde pondremos valor 1 a los píxeles que están dentro de la distancia establecida y valor de 0 a los que están fuera. Con este nuevo mapa podremos hacer las operaciones necesarias como superposición lógica para identificar áreas que cumplan los criterios establecidos.
0 = a más de 100 m. 1 = a menos de 100 m.
· Modelo vectorial: Consiste en realizar un análisis de distancia para determinar el área de influencia de un punto, una línea o un polígono. Esto se hace viendo que área está a menos de una determinada distancia del objeto. El resultado es un nuevo objeto rodeando al objeto base. En el modelo vectorial solo se hacen análisis de proximidad sobre distancias euclidianas sin tener en cuenta la fricción. Si los objetos están muy juntos o la distancia determinada es muy grande, las áreas se solapan de modo que se puede recurrir a la unión de objetos por atributos mediante difusión y fusión.
9.- ¿Qué es la pendiente? Este concepto indica la inclinación del terreno respecto a la horizontal ¿Cómo se analiza en un SIG raster? A través de una capa de altitud es posible calcular el valor de la pendiente de cada píxel automáticamente. Para calcular el valor de la pendiente de una celda se calcula este valor para las ocho celdas vecinas de modo que se le asignará a la celda central el valor de la pendiente más alta de las celdas vecinas. Los datos necesarios para realizar este proceso son:
- La diferencia de altura entre ambos píxeles
- La altura (diferencia con la horizontal) Así obtendremos la pendiente en %: Pendiente = (D altura / D horizontal) * 100
¿Y en vectorial?
puntos a través de triángulos. Con esto se obtiene un mapa donde se observan los puntos de altura y los puntos de profundidad y se puede determinar qué zonas son potencialmente visibles desde un punto y cuales no. ¿Y en raster? Con esta función se puede determinar que celdas son visibles y cuales no lo son desde un píxel dado. Obtenemos un mapa binario donde el valor 0 se le asigna a las celdas que no son visibles desde el píxel dado y el valor 1 a las que si son visibles. Este proceso se realiza trazando líneas de división en todos los sentidos de modo que se puede ver si hay algún obstáculo que impida ver una celda desde otra dada. Los análisis de intervisibilidad se usan para localizaciones óptimas donde el factor de visibilidad sea importante, tanto por que interesa que una celda se vea desde un píxel concreto o por que interesa que no se vea.
12.- Ventajas y desventajas de los modelos Raster y Vectorial ()*
RASTER: · Ventajas:
- Tiene una estructura de datos simple.
- La manipulación de atributos de una ubicación específica es fácil.
- Pueden usarse muchas formas de análisis espacial y filtrado.
- El modelo matemático resulta fácil porque todas las entidades espaciales tienen una forma simple y regular.
- (^) La tecnología no es cara.
- Hay gran cantidad de datos distintos disponibles.
- Se puede usar para realizar operaciones como superposición lógicas y cálculo.
· Desventajas:
- Tiene grandes volúmenes de datos.
- (^) Utiliza celdillas grandes para reducir el volumen de datos, disminuye la resolución espacial con lo cual hay pérdida de información.
- Son poco atractivos.
- Las transformaciones de coordenadas son difíciles y requieren mucho tiempo si no se usan hardware y algoritmos especiales que puede provocar pérdida de información o distorsión de celdas.
VECTORIAL:
· Ventajas:
- Buena representación de entidades.
- Estructura de datos compacta.
- (^) La topografía puede ser descrita de forma explícita.
- Fácil transformación de coordenadas.
- Representación gráfica precisa en todas las escalas.
· Desventajas:
- Estructura de datos compleja.
- Es difícil combinar varias redes de polígonos mediante intersecciones y superposiciones. Necesita mucha capacidad en el ordenador.
- Representación en pantalla e impresión de resultado en alta calidad y color, a menudo es lento y costoso.
- Imposible realizar análisis espaciales entre unidades básicas como polígonos, es imposible sin datos complementarios.
- Simulación de procesos de interacción espacial sobre caminos no definidos por topología explícita es más difícil que en raster ya que cada entidad espacial tiene una forma diferente.
13.- Genera un mapa y su tabla correspondiente, que presente las secciones censales más pobladas (con 1.000 o más habitantes) y menos afectadas por el paro (número de parados inferior a 500).
