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Introducción Proceso de modelización de datos espaciales El modelo conceptual El modelo lógico Sistemas de Información Geográfica Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Sistemas de Información Geográfica

Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos

Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Componentes de en un SI

Programa = Estructuras de datos + Instrucciones

Estructuras de datos: Trabajador{Nombre (80 caracteres)NIF (9 caracteres)Dirección (120 caracteres)Edad (número entero)Año de contratación (número entero)Categoría (20 caracteres)

}

Instrucciones codificadas con un lenguaje formal:

SELECT Nombre FROM Trabajador WHERE Edad>60

Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Componentes de en un SI

Programa = Estructuras de datos + Instrucciones

Estructuras de datos: Trabajador{Nombre (80 caracteres)NIF (9 caracteres)Dirección (120 caracteres)Edad (número entero)Año de contratación (número entero)Categoría (20 caracteres)

}

Instrucciones codificadas con un lenguaje formal:

SELECT Nombre FROM Trabajador WHERE Edad>60

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Componentes de en un SI

Programa = Estructuras de datos + Instrucciones

Estructuras de datos: Trabajador{Nombre (80 caracteres)NIF (9 caracteres)Dirección (120 caracteres)Edad (número entero)Año de contratación (número entero)Categoría (20 caracteres)

}

Instrucciones codificadas con un lenguaje formal:

SELECT Nombre FROM Trabajador WHERE Edad>60

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Modelo de Datos

Modelo: Representación simplificada de la realidad,reflejando lo fundamental e ignorando los detallesaccesorios

Modelo de datos: Conjunto de reglas utilizadas pararepresentar las diferentes entidades que debenalmacenarse en la base de datos (trabajadores,proveedores, clientes, etc.) mediante elementos sencillos.

Modelos de datos espaciales: Información imprecisa yen muchos casos subjetiva, construir modelos de datosespaciales es mucho más complejo

Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Modelo de Datos

Modelo: Representación simplificada de la realidad,reflejando lo fundamental e ignorando los detallesaccesorios

Modelo de datos: Conjunto de reglas utilizadas pararepresentar las diferentes entidades que debenalmacenarse en la base de datos (trabajadores,proveedores, clientes, etc.) mediante elementos sencillos.

Modelos de datos espaciales: Información imprecisa yen muchos casos subjetiva, construir modelos de datosespaciales es mucho más complejo

Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Modelo de Datos

Modelo: Representación simplificada de la realidad,reflejando lo fundamental e ignorando los detallesaccesorios

Modelo de datos: Conjunto de reglas utilizadas pararepresentar las diferentes entidades que debenalmacenarse en la base de datos (trabajadores,proveedores, clientes, etc.) mediante elementos sencillos.

Modelos de datos espaciales: Información imprecisa yen muchos casos subjetiva, construir modelos de datosespaciales es mucho más complejo

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Proceso de modelización de datos espaciales

1 Realidad perceptible . Gestores, problemas de gestión yplanificación del espacio.

2 Modelo conceptual . Científicos, teorías e hipótesis sobrevariables y procesos espaciales. Se toman problemasabstractos del nivel anterior y se determinan las variablesimplicadas en su resolución.

3 Modelo lógico . Técnicos en SIG, herramientas delsistema para desarrollar las tareas requeridas por losniveles anteriores. Deben decidir cual es la forma derepresentación de la realidad más adecuada.

4 Modelo digital o estructura de datos . Nivel dedesarrolladores de SIG, optimización del almacenamientode información y gestión de las herramientas para cumplirlas necesidades de los científicos y técnicos.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Proceso de modelización de datos espaciales

1 Realidad perceptible . Gestores, problemas de gestión yplanificación del espacio.

2 Modelo conceptual . Científicos, teorías e hipótesis sobrevariables y procesos espaciales. Se toman problemasabstractos del nivel anterior y se determinan las variablesimplicadas en su resolución.

3 Modelo lógico . Técnicos en SIG, herramientas delsistema para desarrollar las tareas requeridas por losniveles anteriores. Deben decidir cual es la forma derepresentación de la realidad más adecuada.

4 Modelo digital o estructura de datos . Nivel dedesarrolladores de SIG, optimización del almacenamientode información y gestión de las herramientas para cumplirlas necesidades de los científicos y técnicos.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Proceso de modelización de datos espaciales

1 Realidad perceptible . Gestores, problemas de gestión yplanificación del espacio.

2 Modelo conceptual . Científicos, teorías e hipótesis sobrevariables y procesos espaciales. Se toman problemasabstractos del nivel anterior y se determinan las variablesimplicadas en su resolución.

3 Modelo lógico . Técnicos en SIG, herramientas delsistema para desarrollar las tareas requeridas por losniveles anteriores. Deben decidir cual es la forma derepresentación de la realidad más adecuada.

4 Modelo digital o estructura de datos . Nivel dedesarrolladores de SIG, optimización del almacenamientode información y gestión de las herramientas para cumplirlas necesidades de los científicos y técnicos.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Proceso de modelización de datos espaciales

1 Realidad perceptible . Gestores, problemas de gestión yplanificación del espacio.

2 Modelo conceptual . Científicos, teorías e hipótesis sobrevariables y procesos espaciales. Se toman problemasabstractos del nivel anterior y se determinan las variablesimplicadas en su resolución.

3 Modelo lógico . Técnicos en SIG, herramientas delsistema para desarrollar las tareas requeridas por losniveles anteriores. Deben decidir cual es la forma derepresentación de la realidad más adecuada.

4 Modelo digital o estructura de datos . Nivel dedesarrolladores de SIG, optimización del almacenamientode información y gestión de las herramientas para cumplirlas necesidades de los científicos y técnicos.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Esquema de la modelización de datos en SIG

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Modelo conceptual

La realidad puede entenderse siguiendo dos modelosconceptuales diferentes:

Como un continuo definido por una serie de variables. Unaporción del territorio se caracteriza por la superposición devariables. Estas pueden ser:

de tipo cuantitativo superficies (elevaciones, precipitación,etc.) .de tipo cualitativo (litología, usos del suelo, etc.) .

Como la yuxtaposición de entidades de límites definidos ycon características homogeneas, parcelas de propiedad,nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estosobjetos va a tener un identificador únicoLas variables cubren el espacio de forma completa, unconjunto de objetos puede no hacerlo.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Modelo conceptual

La realidad puede entenderse siguiendo dos modelosconceptuales diferentes:

Como un continuo definido por una serie de variables. Unaporción del territorio se caracteriza por la superposición devariables. Estas pueden ser:

de tipo cuantitativo superficies (elevaciones, precipitación,etc.) .de tipo cualitativo (litología, usos del suelo, etc.) .

Como la yuxtaposición de entidades de límites definidos ycon características homogeneas, parcelas de propiedad,nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estosobjetos va a tener un identificador únicoLas variables cubren el espacio de forma completa, unconjunto de objetos puede no hacerlo.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Modelo conceptual

La realidad puede entenderse siguiendo dos modelosconceptuales diferentes:

Como un continuo definido por una serie de variables. Unaporción del territorio se caracteriza por la superposición devariables. Estas pueden ser:

de tipo cuantitativo superficies (elevaciones, precipitación,etc.) .de tipo cualitativo (litología, usos del suelo, etc.) .

Como la yuxtaposición de entidades de límites definidos ycon características homogeneas, parcelas de propiedad,nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estosobjetos va a tener un identificador únicoLas variables cubren el espacio de forma completa, unconjunto de objetos puede no hacerlo.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Modelo conceptual

La realidad puede entenderse siguiendo dos modelosconceptuales diferentes:

Como un continuo definido por una serie de variables. Unaporción del territorio se caracteriza por la superposición devariables. Estas pueden ser:

de tipo cuantitativo superficies (elevaciones, precipitación,etc.) .de tipo cualitativo (litología, usos del suelo, etc.) .

Como la yuxtaposición de entidades de límites definidos ycon características homogeneas, parcelas de propiedad,nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estosobjetos va a tener un identificador únicoLas variables cubren el espacio de forma completa, unconjunto de objetos puede no hacerlo.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Modelo conceptual

La realidad puede entenderse siguiendo dos modelosconceptuales diferentes:

Como un continuo definido por una serie de variables. Unaporción del territorio se caracteriza por la superposición devariables. Estas pueden ser:

de tipo cuantitativo superficies (elevaciones, precipitación,etc.) .de tipo cualitativo (litología, usos del suelo, etc.) .

Como la yuxtaposición de entidades de límites definidos ycon características homogeneas, parcelas de propiedad,nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estosobjetos va a tener un identificador únicoLas variables cubren el espacio de forma completa, unconjunto de objetos puede no hacerlo.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Modelo conceptual

La realidad puede entenderse siguiendo dos modelosconceptuales diferentes:

Como un continuo definido por una serie de variables. Unaporción del territorio se caracteriza por la superposición devariables. Estas pueden ser:

de tipo cuantitativo superficies (elevaciones, precipitación,etc.) .de tipo cualitativo (litología, usos del suelo, etc.) .

Como la yuxtaposición de entidades de límites definidos ycon características homogeneas, parcelas de propiedad,nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estosobjetos va a tener un identificador únicoLas variables cubren el espacio de forma completa, unconjunto de objetos puede no hacerlo.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

Categorías de información de las entidades

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico

El modelo logico hace referencia a como se muestrean yorganizan las variables y objetos para lograr unarepresentación lo más adecuada posible.

En un SIG existen básicamente dos modelos lógicos quese conocen como formato raster y formato vectorial yque dan lugar a los dos grandes tipos de capas deinformación espacial.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico

El modelo logico hace referencia a como se muestrean yorganizan las variables y objetos para lograr unarepresentación lo más adecuada posible.

En un SIG existen básicamente dos modelos lógicos quese conocen como formato raster y formato vectorial yque dan lugar a los dos grandes tipos de capas deinformación espacial.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico: Raster

En el formato raster se divide el espacio en un conjuntoregular de celdillas

Cada una de estas celdillas contiene un número quepuede ser el identificador de un objeto (si se trata de unacapa que contiene objetos) o del valor de una variable (sila capa contiene esta variable).

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico: Raster

En el formato raster se divide el espacio en un conjuntoregular de celdillas

Cada una de estas celdillas contiene un número quepuede ser el identificador de un objeto (si se trata de unacapa que contiene objetos) o del valor de una variable (sila capa contiene esta variable).

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico: Vectorial

En el formato vectorial los diferentes objetos serepresentan como puntos, lineas o polígonos.

La representación de puntos o lineas es inmediata

Al representar polígonos aparecen dos situaciones

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico: Vectorial

En el formato vectorial los diferentes objetos serepresentan como puntos, lineas o polígonos.

La representación de puntos o lineas es inmediata

Al representar polígonos aparecen dos situaciones

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico: Vectorial

En el formato vectorial los diferentes objetos serepresentan como puntos, lineas o polígonos.

La representación de puntos o lineas es inmediata

Al representar polígonos aparecen dos situaciones

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelos lógicos para representar superficies

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelos lógicos para representar variablescualitativas

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelos lógicos para representar entidades

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Escala

El concepto tradicional de escala en cuanto relación entredos longitudes, no tiene sentido en un SIG.

La escala de un SIG es la de los mapas que se hanutilizado como información de entrada

En el caso de los mapas de puntos la resolución serelaciona, aunque de manera algo difusa, con la distanciamedia entre los puntos.

En SIG podemos sustituir el concepto de escala por otroconcepto, algo difuso, que es el de precisión espacial delos datos.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Escala

El concepto tradicional de escala en cuanto relación entredos longitudes, no tiene sentido en un SIG.

La escala de un SIG es la de los mapas que se hanutilizado como información de entrada

En el caso de los mapas de puntos la resolución serelaciona, aunque de manera algo difusa, con la distanciamedia entre los puntos.

En SIG podemos sustituir el concepto de escala por otroconcepto, algo difuso, que es el de precisión espacial delos datos.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Escala

El concepto tradicional de escala en cuanto relación entredos longitudes, no tiene sentido en un SIG.

La escala de un SIG es la de los mapas que se hanutilizado como información de entrada

En el caso de los mapas de puntos la resolución serelaciona, aunque de manera algo difusa, con la distanciamedia entre los puntos.

En SIG podemos sustituir el concepto de escala por otroconcepto, algo difuso, que es el de precisión espacial delos datos.

Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Escala

El concepto tradicional de escala en cuanto relación entredos longitudes, no tiene sentido en un SIG.

La escala de un SIG es la de los mapas que se hanutilizado como información de entrada

En el caso de los mapas de puntos la resolución serelaciona, aunque de manera algo difusa, con la distanciamedia entre los puntos.

En SIG podemos sustituir el concepto de escala por otroconcepto, algo difuso, que es el de precisión espacial delos datos.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Exactitud, Precisión y Error

Precisión es el detalle con el que un instrumento oprocedimiento puede medir una variable en SIG elconcepto de precisión se relaciona con el de resolución enformato raster.

Exactitud es lo que se acerca esta medición al valor real

Error es la diferencia entre el valor real y el medido, sinembargo puesto que el valor real nunca se conocerealmente, el error siempre debe estimarse.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Exactitud, Precisión y Error

Precisión es el detalle con el que un instrumento oprocedimiento puede medir una variable en SIG elconcepto de precisión se relaciona con el de resolución enformato raster.

Exactitud es lo que se acerca esta medición al valor real

Error es la diferencia entre el valor real y el medido, sinembargo puesto que el valor real nunca se conocerealmente, el error siempre debe estimarse.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Exactitud, Precisión y Error

Precisión es el detalle con el que un instrumento oprocedimiento puede medir una variable en SIG elconcepto de precisión se relaciona con el de resolución enformato raster.

Exactitud es lo que se acerca esta medición al valor real

Error es la diferencia entre el valor real y el medido, sinembargo puesto que el valor real nunca se conocerealmente, el error siempre debe estimarse.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Exactitud, Precisión y Error

Precisión es el detalle con el que un instrumento oprocedimiento puede medir una variable en SIG elconcepto de precisión se relaciona con el de resolución enformato raster.

Exactitud es lo que se acerca esta medición al valor real

Error es la diferencia entre el valor real y el medido, sinembargo puesto que el valor real nunca se conocerealmente, el error siempre debe estimarse.

Los errores en las operaciones en coma flotante de losordenadores pueden afectar a los resultados, por ello esrecomendable utilizar siempre números enteros.

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

FIN

FIN

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Realidad

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo conceptual: Superficies

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo conceptual: Objetos

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo conceptual: Objetos

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico: Raster

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico: Raster

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IntroducciónProceso de modelización de datos espaciales

El modelo conceptualEl modelo lógico

RasterVectorialFormas de representación en formato raster y vectorialEscala, Exactitud, Precisión y Error

Modelo lógico: Vectorial

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