base vectori y raster
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conceptos basicos SIGTRANSCRIPT
Modelo de Datos Vectorial y Raster
El modelo Raster, basa la creación de la base de datos
geográfica en la incorporación de capas temáticas superpuestas o
layers, donde cada uno representa un tema y contiene los datos
necesarios para su tratamiento.
Cada layer constituye una matriz cuadriculada de celdas continuas
de tamaño y área uniforme cada una de las cuales contiene un
número digital (DN) como dato que indica la categoría temática
incluida en su interior. Cada celda se denomina píxel (picture
element) y es la unidad mínima de representación espacial. El
contenido permitirá realizar cartografía temática cuando los DN
contenidos en los píxeles sean interpretados como colores o
procedimientos de Análisis Espacial cuando sean considerados
como matrices numéricas susceptibles a tratamiento matemático.
El Modelo Vectorial, mantiene separada la base de datos
alfanumérica de la gráfica y se basa en la representación de tres
entidades cartográficas básicas: puntos, líneas (arcos) y áreas
(polígonos) a las cuales asocia bases de datos relacionales que
toman el nombre de puntuales, lineales y areales respectivamente.
En este sentido la mayoría de sus Análisis Espaciales son realizados
mediante el tratamiento de los atributos de las bases de datos
alfanuméricos luego especializando los resultados a través de la
cartografía digital y algunos procedimientos consideran la
conjunción entidad – atributo.
Figura Nº Modelos de datos Raster y Vectorial
A. El mundo real
R R
R
P R E
P P P R E E
R E
R C
R
R
B. Representación Raster
600 BOSQUE PINO 500 400 300 BOSQUE EUCALIPTUS200 CASA100 RIO
100 200 300 400 500 600
C. Representación Vectorial
MODELO DE DATOS VECTORIAL
1. Definición
El modelo vectorial es una estructura de datos utilizada para almacenar
datos geográficos. Los cuales constan de líneas, arcos, polígonos definidos
por puntos de inicio y fin, y puntos donde se cruzan varios arcos, que son los
nodos.
Con una representación de tipo vector, los límites o el curso de los rasgos son
definidos por una serie de puntos (Fig. 1 ), que unidos a una línea recta
forman la representación gráfica de un rasgo. Estos puntos son codificados
por números dados en un sistema de coordenadas x,y como latitud y
longitud.
Un SIG vectorial se define por la representación vectorial de sus datos
geográficos. Los objetos geográficos se representan explícitamente y, junto a
sus características espaciales, se asocian sus valores temáticos.
Figura Nº 1 Formatos Vectoriales
Realidad (Un Canal de riego)
2. Componentes
Hay dos formas de organizar esta base de datos doble (espacial y temático).
Normalmente, los sistemas vectoriales tienen dos componentes (Fig. 2): uno
que almacena los datos espaciales y otro los datos temáticos. El cual se
denomina sistema de organización híbrido, por unir una base de datos
relacional, para los aspectos temáticos, con una base de datos topológica,
para los geográficos. El elemento clave en este tipo de sistemas es el
identificador de cada objeto. Éste es único y diferente para cada objeto y
permite la conexión entre ambas bases de datos. Cada entidad tiene sus
reglas de comportamiento.
Figura Nº 2 Componentes de datos geográficos
3. Tipos de Formato
vectorial
El modelo vectorial se basa en tres consideraciones:
El nodo o punto: es la unidad básica para representar entidades con
posición pero sin dimensión.
La línea o el arco: representa entidades de una dimensión y está
restringido a línea recta en algunas implementaciones
El polígono o área: se utiliza para representar las entidades
bidimensionales.
Algunos autores añaden una cuarta que es el volumen.
Normalmente se almacenan relaciones del tipo vectorial (Fig. 3):
Nodo origen, nodo final de arco y relación ordenada de los nodos
internos si existieran
Secuencia ordenada de los arcos que definen un polígono
Polígonos a derecha y a la izquierda de cada arco.
Figura Nº 3 Relaciones Nodo, Arco y Polígono
Se representa las entidades del mundo real a través de tres formas
básicas: Punto, Línea y Polígono (Fig. 4).
Figura 4. Representación del Mundo Real Punto, Línea y Polígono
La información se agrupa de acuerdo a sus similitudes temáticas.
Tres formas de almacenamiento de la data vectorial. Como ejemplo:
Puntos: escuelas Líneas: calles Polígonos: distritos
4. Estructuras de Datos en el modelo vectorial
Las más importantes son
Estructura de Datos Spaghetti (lista de coordenadas). Para cada
objeto espacial se registra su identificador, seguido por una lista de
coordenadas de los vértices (puntos) que definen su posición en el espacio.
Diccionario de vértices. Un mapa se representa mediante dos
archivos de datos: Un archivo esta constituido por una relación de vértices,
en la que constan las coordenadas X,Y, y otro archivo con los vértices que
definen cada objeto.
Estructura arco-nodo. El elemento fundamental es el arco. Donde el
arco es una sucesión de líneas o segmentos que comienza en un nodo y
termina en otro. Los nodos se marcan donde se produce la intersección entre
líneas o donde una línea termina.
En esta estructura se utilizan diferentes tablas para el registro de las
relaciones topológicas: Tabla para topología de polígonos, Tabla de topología
de nodos, Tabla de topología de arcos, Tabla de coordenadas de arcos.
Archivos DIME. Son uno de los primeros ejemplos de representación
vectorial en que se recoge la topología. Su utilidad principal es la
representación de polígonos, creándose una lista de vértices con nombres y
coordenadas X,Y de cada uno. El objeto lineal se representan indicando en
que vértice empieza y en que vértice termina.
TIN (Triangulated Irregular Network). Esta estructura se basa en
la estructura arco-nodo, diseñada especialmente para representar la
elevación del terreno, puede ser utilizada para representar la distribución
espacial de cualquier variable continua. Se trata de una red de triángulos
irregulares interconectados, en la que se registran las coordenadas (X, Y) de
los nodos que definen los triángulos y el valor de la elevación (Z) de dichos
nodos, así como la contigüidad de los triángulos.
5. Importancia del modelo Vectorial
Los procedimientos de análisis en el modelo vectorial es mas laboriosos, pero
más preciso que en el modelo raster, ya que conllevan la resolución analítica
de intersecciones entre arcos, la determinación de áreas y la evaluación de
posiciones relativas entre elementos diferentes.
La posición de los datos puede ser georreferenciada directamente, por medio
de un sistema de coordenadas. Los atributos no espaciales son almacenados
en una base de datos alfanuméricos interrelacionada con la base de datos
cartográficos, ofreciendo con ello posibilidades muy distintas de las del
modelo raster. Este modelo es mucho más parecido a la percepción humana
del espacio que la que ofrecen los modelos raster y en parte por ello tiene
más variantes y más dificultades añadidas.
Está más de acuerdo con la cartografía tradicional y, por ello, resulta más
intuitiva. Pero la principal ventaja es su capacidad para expresar las
relaciones espaciales existentes entre las entidades.
MODELO RASTER
1. Definición
Es un modelo de datos geográfico que representa (Fig. 1), la
información a través de una malla regular de tipo un mosaico, donde
cada celda (píxel) es la unidad mínima de información que lleva
asociado un número.
El modelo raster discretiza el espacio en pequeños rectángulos o
cuadrados. Utiliza un formato primitivo muy similar al punto que es el
píxel (picture element). Una malla de puntos de forma cuadrada o
rectangular que contiene valores numéricos, que representa las
entidades cartográficas y sus atributos a la vez.
Los modelos lógicos menos complejos están basados en el modelo
raster, porque la georreferenciación y la topología son implícitas a la
posición - columna y fila - del pixel en la malla. Cada atributo temático
es almacenado en una capa propia. La separación entre datos
cartográficos y datos temáticos no existe, pues cada capa representa
un único tema y cada celda contiene un único dato numérico. La
resolución espacial está dada por el tamaño de la celda.
El raster es en realidad una matriz de datos, y para toda la capa se
define la ubicación y el tamaño de celda.
Polígonos Puntos líneas
Figura Nº 1 Representación de los puntos, líneas y polígonos en modelo raster
2. Objetivo
Proporcionar una aproximación basada en objetos elementales
(celdas), que pueden agruparse para constituir objetos complejos que
representan el mundo real (Fig. 2).
Figura Nº 2 Representación del Mundo Real
3. Formato Raster
Un punto (Point). Se representa mediante una celda
Una Línea (Line): se representa mediante una sucesión de celdas
alineadas.
Un polígono (Area). Se representa mediante una agrupación de celdas
contiguas (Fig. 3).
Figura Nº 3 Formas de Representar en Raster
4. Estructuras de Datos
4.1. Estructuras raster Simples.
4.1.1.- Enumeración Exhaustiva. Se trata de almacenar uno
por uno el valor de cada celda, de acuerdo con la secuencia que
se establezca, generalmente fila a fila a partir de la celda
superior.
4.2.2.-Codificación por grupos de longitud variable (run
length encoding), la codificación no se hace valor a valor, sino
por grupos de valores iguales seguidos. hay dos modalidades:
- Modalidad Estándar
- Modalidad de punto valor
4.2. Estructuras raster Jerárquica. Trata de operar en una misma
capa con distintos tamaños de bloques o grupos de celdas, que
significa trabajar con una resolución variable.
4.2.1.-La estructura quadtree es el resultado de una división
del espacio basada en estructuras jerárquicas de 4 cuadrantes
El espacio inicial es una matriz regular de 2x2 celdas; cada celda
puede dividirse en otras 4 si el atributo varía en su dominio
espacial
5. Tipos de datos en un Raster
Un raster contiene tres tipos de información:
– Datos temáticos– Datos espectrales– Fotografías
5.1. Datos temáticos en un raster
Un raster puede representar un fenómeno particular tal como
aspecto.
Estos son almacenados en una única banda.
5.2. Datos espectrales en un raster
El uso más común de un raster es presentar imágenes de la
tierra adquiridas mediante fotografía aérea o satélites.
5.3. Fotografías en un raster
Un raster puede contener fotografías tales como mapas
rastreados o fotografías de edificios.
6. Métodos de dibujo para capas raster
Los métodos de dibujos para capas raster incluyen:
– Dibujo de celdas por valor único
– Dibujo de celdas clasificadas por colores graduados
– Dibujo de celdas con colores graduados
– Dibujo de celdas usando rojo-verde-azul compuesto
6.1. Dibujo de celdas por valor único
Un raster puede ser asociado con una tabla que
contenga atributos para cada celda.
Este método de dibujo es aplicable cuando existe un
atributo
que
describe una categoría, tipo, o clasificación.
6.2. Dibujo de celdas
clasificadas por colores graduados
Algunos atributos de las celdas representan un rango
de valores que contienen información temática.
Este método de dibujo permite definir una
clasificación en la misma forma que se hace para
capas de elementos.
Se pueden normalizar o excluir algunos valores.
Una vez que se hace la clasificación se puede usar
una rampa de colores.
7. Operaciones con mapas raster
En la visualización (2D, 3D, histogramas, composiciones).
En un Sistema de Información Geográfica puede considerarse
como una base de datos georreferenciada, por tanto se van a
poder llevar a cabo consultas de diverso tipo. Entre las
herramientas más sencillas están las que permiten señalar
pixeles individuales en la capa ráster visualizada y obtener el
valor correspondiente.
En la estadística de mapas incluye tanto el caso de un sola mapa
(estadísticos básicos, geoestadística) como el de varios mapas-
variables incluyendo análisis de correlación, varianza, factorial,
etc. También el caso de análisis estadístico por zonas dentro de
un mismo mapa.
En el álgebra de mapas constituye el marco teórico de las
operaciones en mapas raster, incluye operaciones aritméticas y
lógicas que utilizan como variables los diversos valores de un
pixel en varias capas, los valores de varios pixels en una sola
capa o los valores de varios pixels en varias capas.
8. Elementos que componen una capa raster
Una capa en formato rater está compuesta por cuatro elementos
fundamentales:
La matriz de datos, que puede contener tres tipos de datos:
- Valores numéricos en caso de que la variable representada
sea cuantitativa
- Identificadores numéricos en caso de que se trate de una
variable cualitativa. Estos identificadores se corresponden
con etiquetas de texto que describen los diferentes valores
de la variable cualitativa
- Identificadores numéricos únicos para cada una de las
entidades representadas en caso de que la capa raster
contenga entidades (puntos, lineas o polígonos)
Aunque el formato raster responde fundamentalmente a una
concepción del mundo como conjunto de variables puede
utilizarse también para representar entidades. Si suponemos un
fondo en el que no exista nada (valor N U LL en todas las
celdillas) podemos representar objetos puntuales mediante
celdillas aisladas con un valor (diferente de cero) que actuará
normalmente como identificador; las líneas estarían constituidas
por ristras de celdillas adyacentes con valores diferentes de
cero, los polígonos por conjuntos de polígonos con un mismo
valor diferente de cero.
Por tanto es necesario introducir el concepto de valor nulo
(NULL), que es el que tienen las celdillas en las que no aparece
ninguna entidad.
Si el conjunto de polígonos cierra el espacio, el resultado es
similar a representar una variable espacial cualitativa, la
diferencia estriba en que en un mapa de polígonos, cada
uno de ellos tiene su propio identificador. Por ejemplo, en un
mapa de usos de suelo considerado como variable cualitativa,
todos los campos de secano tendrán el mismo valor, pero en un
mapa de polígonos representado en formato raster cada
polígono tiene su propio identificador, posteriormente a cada
identificador se asigna su uso de suelo.
La matriz de datos se almacena en un fichero como una lista de
valores numéricos, pero una capa raster necesita además
información que permita al programa y al usuario ubicar en el
espacio estos valores y entender su significado. Concretamente
se necesita.
Información geométrica, acerca de la matriz y de su posición
en el espacio:
Número de columnas (nc)
Número de filas (nf )
Coordenadas de las esquinas de la capa (e, w, s, n)
Resolución o tamaño de pixel en latitud (rx) y en
longitud (ry )