Ejercicio 2. Herramientas de QGIS

Ejercicio 2. Sistemas de coordenadas, proyección de datos y mapeo.

Objetivo: Llevar a cabo procesos de conversión y transformación de coordenadas en QGIS 3.16 (

Hannover), de acuerdo con cartografía generada por el INEGI y el usuario.

Introducción

Una situación muy habitual en el trabajo con un SIG es disponer de cartografía en varios sistemas de

coordenadas, pero con parámetros diferentes (por ejemplo, diferente datum). Para poder emplear toda

esa cartografía de forma conjunta, resulta necesario trabajar en un sistema único y bien definido, lo cual

hace necesario convertir al menos una parte de ella.

En QGIS, Un Sistema de Coordenadas de Referencia (SCR) define entonces con la ayuda de las

coordenadas, cómo el mapa bidimensional proyectado en su GIS se relaciona con lugares reales en la

tierra. La decisión sobre el sistema de proyección cartográfica y el sistema de coordenadas de referencia

a usar depende de la extensión regional de la zona que se desea trabajar, del análisis que se quiere hacer

y, a menudo de la disponibilidad de datos.

Shapefile

Un shapefile es un formato sencillo y no topológico que se utiliza para almacenar la ubicación

geométrica y la información de atributos de las entidades geográficas. Se trata de un formato

multiarchivo, es decir está generado por varios archivos con diferentes extensiones. El número mínimo

requerido es de cuatro y tienen las siguientes extensiones:

▪ shp - es el archivo que almacena las entidades geométricas de los objetos.

▪ shx - es el archivo que almacena el índice de las entidades geométricas.

▪ dbf - es la base de datos, en formato dBASE, donde se almacena la información de los atributos

de los objetos.

▪ prj - Es el archivo que guarda la información referida al sistema de coordenadas en

formato WKT.

Además de estos cuatro archivos requeridos, opcionalmente se pueden utilizar otros para mejorar el

funcionamiento en las operaciones de consulta a la base de datos y metadatos

Geopackage

A diferencia del shapefile, el formato geopackage (.gpkg), este formato te permite tanto datos vectoriales

como datos raster, así mismo puede almacenar datos no espaciales (bases de datos). El número de

archivos que componen a un archivo geopackage es solo uno.

Ejercicio de mapeo y proyección

Nos dirigimos a la página de INEGI, y en el apartado de Hogares y Viviendas, nos vamos a la opción de

Programas, allí seleccionamos Censos y Conteos de Población y Vivienda 2020.

Nos dirige a la siguiente página, en donde seleccionamos Datos Abiertos y desplegamos el menú de

Principales resultados por AGEB y manzana urbana:

Se va a descargar los datos de manzana y AGEB para la Ciudad de México.

Ahora, podemos limpiar nuestra base y prepararla para unir a nuestro shapefile de dos maneras...

Rstudio (Instala las librerías en caso de que no las tengas)

Excel…

Ya que abrí mi archivo, lo que necesito es añadirle unos filtros para seleccionar el total de las AGEBS y

en el campo de NOM_LOC, seleccionar únicamente el Total AGEB urbana:

Lo que ahora hacemos es copiar y pegar los datos seleccionados en otra hoja y creo un campo que se

llame CVEGEO:

Y le voy concatenar las claves en tipo texto del campo Entidad, MUN, Loc, AGEB :

=CONCAT(,TEXTO(A2,"00"),TEXTO(C2,"000"),TEXTO(E2,"0000"),TEXTO(G2,"0000"))

Ahora, lo único que necesito hacer es arrastras con doble clic izquierdo en la parte inferior derecha:

Aún lo tenemos en formato de fórmulas, lo que ahora es necesario es seleccionar esa columna y copiar y

pegar en tipo valor:

Lo que a continuación hacemos ahora es eliminar los asteriscos para no tener valores de tipo texto al

momento de exportar nuestra base, esto lo hacemos seleccionando las demás columnas a partir de

población y buscamos la herramienta de Reemplazar:

Con ella vamos a remplazar todos los asteriscos por espacio en blanco, que sería de tipo nulo. Esto

mediante la virgulilla y un asterisco, y damos clic en Reemplazar todos

Con esto se podrán ir las formulas y estará listo para guardarse en formato .csv delimitado por comas e ir

a pegarlo a QGIS.

desde Agregar Texto Delimitado en la barra de control de capas.

Nos saldrá la siguiente ventana:

En caso de que no tengas dicha barra, te puedes ir a la pestaña de View, Toolbars y allí podrás activarla.

Con la ventana activada, damos clic en los tres puntos al final de File name, nos saldrá la ventana y

seleccionamos nuestro archivo de AGEBS_urbanas. En la misma ventana, seleccionamos que es un

archivo delimitado por comas. Así como no tiene geometrías y verificar que la codificación muestre los

acentos. Con ello podremos dar clic en Add:

Con esto tendremos nuestro archivo de AGEBS en QGIS:

Ahora bien, tomando el archivo creado en la primera sesión. Lo que ahora realizaremos será la unión que

con R se hizo en una línea de código, aquí será de manera manual.

Esto lo hacemos dando clic derecho sobre nuestra capa:

Allí nos vamos al apartado de Joins, y damos clic en el símbolo de +. Saldrá una nueva ventana:

Allí seleccionamos la base de datos que agregamos en la capa a unir, el campo de unión será CVEGEO y

el Target será el mismo CVEGEO Así también, activamos la casilla de custom field y eliminamos el

contenido, y damos clic Ok, Apply, y Ok.

Teniendo así la unión de nuestra base a nivel AGEB del censo 2020 en nuestro shapefile de AGEBS.

Esta unión es de manera virtual, es decir, si cerramos el programa se perderá la unión. Por ello, es

necesario exportar la capa para tener consolidada dicha unión.

Le damos ruta y nombre de salida. En este caso le llamamos “Censo2020_agebs_CDMX” (Voilà!)

Con base en lo aprendido en la primera sesión, utilizaremos un poco más la calculadora de campos.

Vamos a calcular:

Porcentaje de personas solteras ("P12YM_SOLT"/"P_12YMAS")*100

Porcentaje de viviendas particulares habitadas sin computadora ni Internet. ("VPH_SINCIN" /

"TOTHOG" )*100

Porcentaje de viviendas particulares habitadas con servicios de películas/música por internet.

("VPH_SPMVPI" / "TOTHOG" )*100

Ejercicio de mapeo.

En Google, buscamos InsideAirbnb , allí nos vamos al apartado de Get the data.

Allí podremos descargar ya sea el zip o el csv de Listings. El primero tendrás que descomprimirlo y trae

más detalles si es que deseas hacer un análisis más profundo de los Airbnb.

Ahora lo que haremos será descargar las colonias a partir de Datamx, nos vamos al apartado de Explorar

e Ir al recurso, y empieza la descarga.

La llevamos a nuestra carpeta de la práctica y allí extraemos los archivos.

Si nos vamos a nuestro proyecto de QGIS, veremos que las colonias son para todo el país.

Lo primero que haremos será agregar nuestros Airbnb de la CDMX. Esto lo hacemos desde Agregar

Texto Delimitado en la barra de control de capas.

Nos saldrá la siguiente ventana:

En caso de que no tengas dicha barra, te puedes ir a la pestaña de View, Toolbars y allí podrás activarla.

Volviendo a la ventana mencionada, lo que haremos será irnos a los tres puntos de File Name y nos

saldrá una nueva ventana, en donde agregamos el archivo csv de Listings que es la base de datos de

Airbnb.

Al abrir la base, automáticamente se llenan los demás campos y solo damos clic en Add:

Al desplegar nuestra capa, es de manera virtual ya que no hemos creado ningún archivo shapefile para

los Airbnb, es por ello que es necesario exportar la capa. Esto lo hacemos mediante clic derecho sobre la

capa, Export< Save Feature As…

Le damos ruta y nombre de salida en la carpeta de la segunda práctica, le cambiamos el CRS y estará

lista para exportarla.

Antes de trabajar con el complemento Visualist, necesitaremos las colonias de la Ciudad de México que

anteriormente descargamos.

Por ello agregaremos nuestras colonias:

Lo que vemos aquí es que tenemos que extraer las colonias de la Ciudad de México…

Ejercicio: Extraer las colonias de la Ciudad de México en ITRF2008 de acuerdo a lo aprendido en

la clase anterior.

El complemento Visualist nos permitirá realizar ciertos análisis visuales, como su nombre lo indica. Este

puede ir a partir de un mapa coroplético, mapa de cuadricula, hasta análisis espacial de acuerdo a la

distancia o al vecino más cercano.

Lo que haremos enseguida será trabajar con dos herramientas dentro del complemento anteriormente

mencionado, el primero será Choropleth Map.

Se va a desplegar la siguiente ventana, en donde los polígonos serán las coloniasCDMX, y los puntos

serán los Airbnb. Le damos ruta y nombre de salida:

Como resultado tendremos el número de Airbnb por colonia en la Ciudad de México.

Ahora veremos la diferencia con un Grid, utilizando la herramienta Grid Map,

Se desplegará la siguiente ventana, donde los puntos son los Airbnb, el Grid Extent serán las

coloniasCDMX. Así también se le dará un grid de 400 metros, y una ruta y nombre de salida.

En este caso se le llama Grid_Airbnb

Como resultado será algo distinto al de las colonias:

Ejercicio: Realiza la misma cuadrícula ahora a 200 y 800 metros.