tema 7
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Poco a poco estos primeros problemas se fueron solucionando y se mejoraron las capacidades de análisis de los SIG, sobre todo con las mejoras tecnológicas del hardware. Para el análisis espacial sólo se necesita que los datos tengan dos tipos de información: la localización y algún atributo que los distinga. Manuel Arcila Garrido / Área de Análisis Geográfico Regional 82TRANSCRIPT
Manuel Arcila Garrido / Área de Análisis Geográfico Regional
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TEMA 7
EL ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
Aspectos generales del análisis de la información espacial en un SIG – Tipos de análisis – Análisis raster – Análisis vectorial – Las nuevas perspectivas del análisis espacial a través
de los SIG
En el presente capítulo vamos a tratar un aspecto básico de los sistemas de
información geográfica: el análisis espacial (AE). Sin esta capacidad los SIG perderían gran
parte de su importancia como herramienta para el tratamiento de la información geográfica.
Se puede definir el análisis espacial como el proceso de búsqueda de modelos geográficos y
las relaciones entre elementos espaciales (MITCHELL, 1999). Quizás sea la investigación en
este concepto la que ha tenido un menor desarrollo en comparación con el resto de
capacidades de los SIG. Pero es evidente que el futuro de los sistemas de información
geográfica está unido al progreso de las técnicas de análisis espacial.
7.1 Aspectos generales del análisis de la información espacial en un SIG
En los albores de los sistemas de información geográfica, las técnicas de análisis
espacial se unieron a ellos. En un principio estás técnicas eran herramientas matemáticas y
estadísticas que se usaban para el análisis de cualquier tipo de fenómeno fuera o no espacial.
Por tanto existía una falta de adecuación entre las técnicas utilizadas y las características
especiales de los datos espaciales (FISCHER, 1999).
Poco a poco estos primeros problemas se fueron solucionando y se mejoraron las
capacidades de análisis de los SIG, sobre todo con las mejoras tecnológicas del hardware.
Para el análisis espacial sólo se necesita que los datos tengan dos tipos de información: la
localización y algún atributo que los distinga.
Dependiendo del autor que elijamos los objetivos del análisis espacial varían.
Intentando recoger lo más ampliamente posible las opiniones de los principales investigadores
del tema, nos parece interesante esquematizar cual serían los objetivos básicos que tendrían
que cumplir el AE:
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1. Recuperar la información espacial individualizada.
2. Sistematizar la información geográfica.
3. Buscar patrones espaciales.
4. Predecir y modelizar.
Pero si importante es la capacidad de respuesta analítica del sistema, mayor
trascendencia tiene la capacidad de valoración del usuario. El AE nos dará una respuesta o
varias a las preguntas que hayamos formulado pero el usuario a partir de ellas, debe realizar
un juicio de valor que será lo que dé validez a los posibles resultados.
Por último, siguiendo a Comas, el análisis espacial sería la capacidad de respuesta del
sistema a las preguntas que los usuarios se harían en la búsqueda de soluciones a los
problemas espaciales. Dependiendo del tipo de pregunta podríamos distinguir diferentes
tipologías de análisis. Este tema lo trataremos en el siguiente epígrafe donde analizaremos los
posibles criterios de clasificación del AE.
7.2 Tipos de análisis
Generalmente se usan dos criterios a la hora de clasificar el análisis espacial. El
primero de ello, que podríamos denominar funcional, sería aquel que distingue al AE por las
funciones que realiza y por su nivel de complejidad (COMAS y RUIZ, 1993; BUZAI y
DURAN, 1997; MOLDES, 1995; FISCHER, 1999). El segundo, que denominaremos
estructural, se basa en el tipo de estructura de datos desde la que se hace el análisis, es decir si
es un análisis vectorial o raster (BOSQUE, 1992; GUTIÉRREZ PUEBLA y GOULD, 1994;
NAVARRO, MATAIX, GUERRERO Y GÓMEZ, 2000).
Los resultados no son sustancialmente distintos. Aquí se va a optar por una vía
intermedia aunque mucho más próxima a la estructural. La razón de esta opción se basa en la
existencia de fuertes diferencias entre análisis similares según sea el tipo de estructura. Por
ejemplo la superposición, que se trata de un tipo de análisis espacial, se realiza tanto en
vectorial como en raster pero sus características difieren en gran medida según el modelo de
datos que utilicemos. Por ello hemos considerado conveniente usar el segundo criterio, el
criterio estructural, en vez del primero.
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Fuente: COMAS y RUIZ, 1993.
Pero antes de continuar con el siguiente epígrafe nos gustaría comentar la clasificación
realizada por Comas que divide al análisis espacial en tres niveles dependiendo del grado de
complejidad. En el primer nivel estaría la representación y medida de datos existentes; en un
segundo nivel la búsqueda de patrones existentes y en el tercer nivel la generación y
predicción de nueva información. La complejidad del proceso aumentaría en cada uno de los
niveles, siendo el último el objetivo final del análisis espacial (COMAS y RUIZ, 1993).
7.3Análisis raster
El análisis de los SIG que trabajan con estructura raster se basa en las operaciones que
se realizan en cada una de las celdas que forman las coberturas de datos espaciales. Las
principales funciones que se pueden realizar son: medición e identificación de elementos,
reclasificación, superposición y vecindad. A continuación se detallará cada una de ellas,
usando como ejemplos módulos y comandos del programa Idrisi, uno de los más conocidos
en formato raster.
7.3.1 Mediciones e identificación de elementos
En el caso de los sistemas raster se ataca directamente a la base de datos formada por
las celdas. Estas consultas pueden ser de dos tipos: la localización exacta de una celda
determinada o la entidad existente en una localización concreta. De igual forma el sistema nos
puede ofrecer la información sobre superficie o perímetro de celdas de un mismo atributo. En
el caso de Idrisi esto se realiza a través de los comandos Area y Perimeter .
7.3.2 Reclasificación
En la mayor parte de los programas raster la reclasificación supone la creación de un
nuevo mapa con nuevos valores resultado de determinadas operaciones matemáticas basadas
Cuadro 7.1 Funciones de los SIG a partir del análisis espacial según COMAS y RUIZ
RECUPERACIÓN SUPERPOSICIÓN
VECINDAD CONECTIVIDAD
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en los valores iniciales. Es un tipo de operación en donde exclusivamente se utiliza un único
mapa. Los tipos de reclasificación pueden ser varios (BOSQUE, 1992):
1) Reetiquetado; supone cambiar el valor de celdas con el mismo atributo por otro valor.
2) Agregación; supone unir dos valores distintos en un único valor.
3) Intervalos; es el paso de variable continua a discreta.
4) Operacional; se trata de crear un nueva tabla a partir de la realización de una operación
matemática (suma, resta, multiplicación, etc.) a cada uno de los pixeles.
Siguiendo con el ejemplo del programa Idrisi el comando a utilizar incluido en el
módulo Database query es Reclass.
7.3.3 Superposición
La primera diferencia con el anterior tipo de análisis es que en este caso se utiliza más
de un mapa. En principio la mayor parte de los programas de SIG raster sólo permiten el
análisis de dos en dos capas (como es el caso de Idrisi). Por tanto cuando se necesita
superponer más de dos capas el proceso debe ser continuado, es decir primero dos y luego el
resultado de esa superposición con una tercera y así sucesivamente.
En principio existen dos grandes grupos de superposiciones, las que podríamos
denominar lógicas y aquellas que denominaríamos aritméticas (GUTIÉRREZ PUEBLA y
GOULD, 1994).
Las lógicas sería aquellas que buscan áreas donde coincidan unas determinadas
condiciones lógicas. Dichas posibilidades se encuentran a partir de la utilización operaciones
de lógica booleana. Los dos comandos son Y (and) y O (Or). Es decir en el primer caso la
búsqueda se ciñe a las celdas donde se cumpla las dos condiciones. Por ejemplo si estamos
analizando una capa donde se localiza el suelo urbanizables y otro mapa que representa la
localización de pinos, el mapa resultante sería aquellas celdas donde coinciden pinos y suelo
urbanizable. En el segundo caso se busca áreas donde se cumplan alguna de las dos
condiciones.
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En la superposición aritmética se combinan dos capas, celda a celda, utilizando un
operación aritmética (suma, resta, división, etc.). Idrisi con el comando Overlay da un serie de
posibilidades presentadas en el siguiente cuadro:
Tabla 7.1 Opciones del comando Overlay de Idrisi
COMANDO OVERLAY DENTRO DEL MÓDULO DATABASE QUERY DE IDRISI
ADD Primera imagen más la segunda
SUBTRACT Primera imagen menos la segunda
MULTIPLY Primera imagen por la segunda
RATIO Primera imagen dividida por la segunda
NORMALIZED RATIO Primera menos segunda dividida de la suma de primera y segunda
EXPONENTIATE Primera imagen elevada a la segunda
COVER La primera cubre la segunda excepto cuando el valor sea cero
MINIMUM El valor mínimo de la primera o segunda imagen
MAXIMUN El valor máximo de la primera o segunda imagen
Elaboración propia.
7.3.4 Vecindad
Es aquel análisis por el cual el resultado está en función del valor de celdas
relacionadas, ya sea por cercanía inmediata o por otro tipo de relaciones. Así podemos hablar
de análisis de vecindad inmediata y operaciones de vecindad extendida (GUTIÉRREZ
PUEBLA y GOULD, 1994).
El análisis de vecindad inmediata se realiza a partir de los valores de las celdas
contiguas a la celda analizada. Por tanto el resultado de cada celda del nuevo mapa vendrá en
función de sus celdas contiguas en el mapa base. Existen varias formas de análisis de
vecindad inmediata, dos de los más importantes son el filtrado de mapas y las pendientes.
El filtrado de mapas consiste en tomar un grupo de celdas, usualmente 3 por 3, y se
establece el valor de la celda central. Normalmente el valor suele ser la media ponderada de
los valores de todas las celdas analizadas. Dependiendo la ponderación que utilicemos dará
dos efectos distintos: suavizado o realce.
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Cuando el atributo de las celdas es la altitud es posible, de forma automática,
conseguir los valores de pendientes y orientación. De nuevo se utiliza también grupo de
celdas de tres por tres.
El análisis de vecindad extendida consiste en operaciones que relacionan a una celda
con celdas que no tienen porque estar contigua. Su base está en el cálculo de distancia, sea
euclidiana o de superficie de fricción. Existen diversos tipos de análisis según sea utilizando
uno u otro cálculo de distancia. Aquí sólo nos vamos a referir al análisis de proximidad o más
conocido como Buffer. Es un sencillo cálculo por el cual se hallan las celdas que se localizan
a una determinada distancia de otra celda o un conjunto de ellas. Dos comandos que realizan
operaciones de este tipo en Idrisi sería Costpush y Costgrow.
7.4 Análisis vectorial
De igual forma que en el modelo raster los SIG vectoriales ofrecen diferentes
posibilidades para realizar análisis espacial. Su potencialidad y características está en función
del tipo de elementos geográficos que vayamos a analizar. La configuración de este modelo lo
hace más compatible con cierto tipo de análisis, y además nos hace identificar claramente
elementos geográficos con determinada tipología analítica. Así si hablamos de superposición
pensamos en polígonos y si nos referimos a análisis de redes es seguro que lo unimos a líneas.
A pesar que algunos autores usan los elementos geográficos como eje de la
clasificación de la tipología de análisis posible en el modelo vectorial, aquí se ha decidido
seguir manteniendo una estructura similar a la que se utilizó en el anterior modelo raster
incluyendo aquellos aspectos singulares del vectorial.
7.4.1 Mediciones e identificación de elementos
El sistema vectorial al localizar a los objetos espaciales por sus límites utilizando
coordenadas geográficas le resulta muy sencillo medir distancias euclidianas tanto entre
distintos objetos como dentro de un mismo elemento. De esta forma se puede medir, en
algunos casos el programa nos lo da de forma automática, en las líneas su longitud y en los
polígonos el área y el perímetro. Por otro lado es también muy fácil acceder a la información
de distancias entre objetos sean del tipo que sean.
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Otras de las posibilidades es atacar a la base de dato de atributos relacionada con la
gráfica para obtener información sobre un elemento concreto. Esto en la mayor parte de los
programas se puede hacer de forma interactiva a través de pantalla o accediendo a la base de
datos.
7.4.2 Análisis de proximidad
Como ya vimos en el modelo raster, el análisis de proximidad es quizás uno de los
más típicos de los sistemas de información geográfica (GUTIÉRREZ PUEBLA Y GOULD,
1994). La acción que refleja este análisis es lo que denominamos buffer.
Figura 7.1 Tipos de buffer
Elaboración propia.
Con este análisis se consigue delimitar un área próxima al objeto seleccionado que
esté a menos de una distancia determinada. Dicha operación se puede realizar sobre punto,
línea o polígonos. El resultado es siempre una nueva capa de información poligonal que
incluye el nuevo buffer. La diferencia principal con el modelo raster es que en el caso
vectorial estas áreas sólo pueden ser halladas a partir de la distancia euclidiana, aunque en el
cálculo podemos incluir factores relativos a los atributos de los objetos geográficos.
7.4.3 Superposición
En el modelo vectorial la superposición es una operación de mayor complejidad que
requiere cálculos geométricos y topológicos para construir la capa de información resultante
del análisis. De igual manera que en el raster la mayor parte de los programas SIG sólo son
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capaces de realizar superposiciones de dos en dos capas de información. Además es
importante el orden de la capas según cual sean los resultados que deseamos obtener. Uno de
los factores que implican mayor dificultad en el modelo vectorial es la necesidad de trabajar
con elementos geográficos distintos. Esto último añadido a lo anterior provoca que los
resultados deban ser depurados con posterioridad al análisis pues se suele generar falsos
objetos e incorrecciones provocadas por procesos anteriores.
Las principales y más utilizadas posibilidades de superposición entre elementos
geográficos son: puntos con polígonos, líneas con polígonos y polígonos con polígonos. La
capa resultante es siempre de la misma tipología de la primera introducida donde las posibles
modificaciones afectan tanto a los elementos gráficos y a los atributos temáticos. Las nuevas
capas resultante deben ser editadas y corregidas por ejemplo con la generalización de
polígonos con similares atributos.
Usando el ejemplo de Arcinfo la superposición es denominada Overlay y presenta tres
opciones: la unión de ambas capas (Union), la intersección de los dos mapas (Intersection) y
el corte de uno de los mapas basándonos en el otro (Clip). El proceso de generalización a
través de atributos comunes se realiza a partir del comando Dissolve.
7.4.4 Análisis de redes
Es quizás en este tipo de análisis donde los programas vectoriales han desarrollado
mayores capacidades. La estructura vectorial facilita y potencia este tipo de operaciones. Los
objeto lineales pueden agruparse de diferentes formas: líneas aisladas, árboles y circuitos o
redes (BOSQUE SENDRA, 1992). Este último tipo de agrupación es la que permite un mayor
nivel de análisis dentro los elementos geográficos lineales. Una red sería, según Bosque
Sendra, “un sistema interconectado de elementos lineales que forman una estructura espacial
por la que pueden pasar flujos de algún tipos (personas, mercancías, energía, información
etc.)”. El análisis de redes se basa en la búsqueda de estos flujos y la posible predicción de los
mismos.
Las dos operaciones más usadas son la búsqueda del camino mínimo y la red de
influencia de lugares centrales. Con el primero de ellos conseguimos calcular el camino más
corto para llegar de un punto a otro. Esta ruta más cercana puede estar medida en distancia
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euclidiana o la suma de ésta a otro factor que se tome como impedancia1. Esta impedancia
puede estar asociada a dos de los elementos de un línea: los arcos y los nodos. En el segundo
caso, la red de influencia, nuestro objetivo es encontrar todos los elementos de la red que se
encuentra situados a un distancia máxima de un punto seleccionado. De nuevo es posible
utilizar otras impedancias que no sean exclusivamente la euclidiana. Siguiendo con el ejemplo
de Arcinfo los dos comandos que realizarían este tipo de análisis sería Route y Allocate.
7.5 Las nuevas perspectivas del análisis espacial a través de los SIG
Las nuevas líneas de investigación nos hacen pensar que en los próximos años la
capacidad de los SIG para el análisis espacial van a crecer exponencialmente. Posiblemente se
mejorarán y perfeccionarán las actuales, y es seguro que aparecerán otras nuevas.
Una de esta nuevas técnicas es el uso de Redes Neuronales2. Las redes neuronales
artificiales “son un sistema de computación compuesto por un gran número de elementos de
procesos simples, denominados nodos o neuronas, que procesan información por medio de su
estado dinámico como respuesta a entradas externas” (HILERA GONZÁLEZ, J.R., 2000).
Apartándonos de los aspectos matemáticos y telemáticos que sobrepasan la temática de este
capítulo, lo interesante de esta nueva técnica es su capacidad de aprendizaje y por tanto de
generar información que no se ha introducido de forma explícita. Las redes neuronales deben
reforzar las técnicas que ayudan a resolver los problemas de optimización, predicción,
aproximación de funcionamiento, clasificación, reconocimiento de patrones, identificación de
objetos en imágenes satélites, etc. (HILERA GONZÁLEZ, J.R., 2000).
Por último insistir en la importancia del análisis espacial. Los SIG tienen identidad
propia, en parte, debido a su capacidad de análisis. A pesar de estos la mayor parte de los
programas informáticos de Sistemas de Información Geográficas han mantenidos ciertas
lagunas en estas capacidades que deberán ir mejorando con las nuevas versiones.
1 La impedancia sería una medida de resistencia al desplazamiento que se expresa de diversas maneras. 2 Para un análisis más detallado del tema se puede consultar la bibliografía y texto de la ponencia presentada por José Ramón Hilera González en el IX Congreso del Grupo de Métodos Cuantitativos, Sistemas de Información Geográfica y Teledetección celebrado en Alcalá de Henares en 2000 titulada “Nuevas técnicas de modelización y predicción de fenómenos complejos: redes neuronales artificiales y algoritmo genéticos”.
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Ideas básicas del Tema 7
• Se puede definir el análisis espacial como el proceso de búsqueda de modelos
geográficos y las relaciones entre elementos espaciales (MITCHELL, 1999).
• Para el análisis espacial sólo se necesita que los datos tengan dos tipos de
información: la localización y algún atributo que los distinga.
• Los objetivos del Análisis espacial serían: 1. Recuperar la información espacial
individualizada.2. Sistematizar la información geográfica. 3. Buscar patrones
espaciales. 4. Predecir y modelizar.
• El análisis de los SIG que trabajan con estructura raster se basa en las
operaciones que se realizan en las celdas que forman las coberturas de datos
espaciales.
• El análisis raster puede ser: Mediciones e identificación de elementos,
Reclasificación, Superposición y Vecindad.
• Existen dos grandes grupos de superposiciones raster, las que podríamos
denominar lógicas y aquellas que denominaremos aritméticas.
• Los principales tipos de análisis vectorial son: Mediciones e identificación de
elementos, Análisis de proximidad, Superposición y Análisis de redes.
• En el modelo vectorial la superposición es un operación de mayor complejidad
que requiere cálculos geométricos y topológicos para construir la capa de
información resultante del análisis.
• Las principales y más utilizadas posibilidades de superposición vectorial entre
elementos geográficos son: puntos con polígonos, líneas con polígonos y
polígonos con polígonos.
• Los objeto lineales en el modelo vectorial pueden agruparse de diferentes
formas: líneas aisladas, árboles y circuitos o redes (BOSQUE SENDRA,
1992).
• Las redes neuronales artificiales “son un sistema de computación compuesto
por un gran número de elementos de procesos simples, denominados nodos o
neuronas, que procesan información por medio de su estado dinámico como
respuesta a entradas externas” (HILERA GONZÁLEZ, J.R., 2000).
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Lecturas recomendadas
BOSQUE SENDRA, J. ; GÓMEZ DELGADO y SALAS REY, F. J. (1997). I Reunión de
usuarios de Idrisi. Alcalá de Henares, Universidad de Alcalá de Henares.
Los textos que forman este CD-ROM son las comunicaciones presentadas a la I Reunión de
usuarios del programa IDRISI, celebrada en Alcalá de Henares en 1997. Se presentaron un
total de 21 comunicaciones, de las que 14 se publican completas en este CD-ROM (2 en
lengua inglesa y 12 en castellano), del resto se incluyen los resúmenes de su contenido en
castellano. Los principales temas de estas comunicaciones se centran en diversos análisis
sobre modelos digitales del terreno (cuencas de drenaje, análisis climáticos, etc.), cuestiones
relacionadas con impactos ambientales (emisiones atmosféricas, trazado de carreteras, etc.) y
cuestiones de ordenación del territorio (gestión forestal, evaluación de riesgos, etc.).
Disponible Departamento
GOODCHILD, M. F.; PARKS B. P. y STEYAERT, L. T. (1993). Environmental modeling
with GIS. New York , Oxford University.
Se trata de un libro coral donde se presentan en sus casi quinientas páginas diferentes
ejemplos del uso de los sistemas de información geográfica para el análisis medioambiental a
través de la utilización de modelos. Es un manual muy recomendables por la calidad de los
textos y la disparidad de temas tratados bajo el prisma medioambiental a pesar de haber
pasado casi una década desde su publicación.
Disponible Biblioteca UCA
MITCHELL, A. (1999). Gis Análisis. Geographic pattern & relationships. The Esri Guide.
Redland, Esri Press.
Es un libro publicado por la empresa Esri responsable del programa Arcinfo. Esto provoca
que el texto tenga un sesgo evidente hacia el análisis vectorial y más concretamente hacia el
tipo de análisis que es posible con Arcinfo. Está dividido en siete capítulos y destaca la
profusión de ejemplos y gráficos que hace más compresible las explicaciones. Clasifica los
capítulos por las utilidades que pueden generar los diferentes tipos de análisis.
Disponible Departamento
Ciencias Ambientales / Técnicas de desarrollo de los sistemas de información geográfica
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TORRES ALFOSEA, F. J. (1995) Aplicación de un sistema de información geográfica al
estudio de un modelo de desarrollo local. Crecimiento turístico de Torrevieja (1956-1993).
Alicante, Universidad de Alicante.
Es un buen ejemplo del uso de un SIG para un caso práctico como es la evolución de los usos
del suelo en una zona litoral alicantina. Se utilizó el programa Arcinfo en su versión para PC.
Es interesante leer la parte introductoria donde el autor justifica el uso de un sistema de
información geográfica y los problemas con lo que se encontró. También son de interés los
diferentes mapas elaborados a partir del análisis de la información introducida en el SIG.
Disponible Departamento