LA REPRESENTACIÓN DE LOS DATOS

Según el Laboratorio Unidad Pacífico Sur CIESAS

Los datos SIG representan los objetos del mundo real (carreteras, el uso del suelo, altitudes). Los objetos del mundo real se pueden dividir en dos abstracciones: objetos discretos (una casa) y continuos (cantidad de lluvia caída, una elevación). Existen dos formas de almacenar los datos en un SIG: raster y vectorial.

                                                                                                 fuente: CIESAS
SEGÚN DESKTOP ARCGIS

Raster: 

En su forma más simple, un ráster consta de una matriz de celdas (o píxeles) organizadas en filas y columnas (o una cuadrícula) en la que cada celda contiene un valor que representa información, como la temperatura. Los rásteres son fotografías aéreas digitales, imágenes de satélite, imágenes digitales o incluso mapas escaneados.

Los datos almacenados en formato ráster representan fenómenos del mundo real:

• Los datos temáticos (también conocidos como discretos) representan entidades como datos de la tierra o de uso de la tierra.
• Los datos continuos representan fenómenos como la temperatura, la elevación o datos espectrales, entre ellos imágenes satelitales y fotografías aéreas.
• Las imágenes incluyen mapas escaneados o dibujos y fotografías de edificios.

Los rásteres temáticos y continuos se pueden visualizar en el mapa en forma de capas de datos junto con otros datos geográficos, pero a menudo se utilizan como datos de origen para el análisis espacial con la extensión de Extensión ArcGIS Spatial Analyst. Los rásteres de imágenes suelen utilizarse como atributos en tablas: pueden visualizarse con datos geográficos y se utilizan para transmitir información adicional acerca de las entidades geográficas de mapas.

Si bien la estructura de datos ráster es simple, es excepcionalmente útil para una amplia variedad de aplicaciones. En un SIG, los usos de los datos ráster se pueden dividir en cuatro categorías principales:

• Rásteres en forma de mapas base
  Un uso común de los datos ráster en un SIG es en forma de visualización de fondo para otras capas de entidades. Por ejemplo, las ortofotografías que se visualizan debajo de otras capas ofrecen al usuario de mapas la garantía de que las capas de mapa se alinean espacialmente y representan tanto objetos reales como información adicional. Las tres fuentes principales de mapas base ráster son las ortofotografías de fotografías aéreas, imágenes de satélite y mapas escaneados. A continuación se muestra un ráster que se utiliza como

  
• Rásteres en forma de mapas de superficie
  Los rásteres son apropiados para representar datos que cambian continuamente en un entorno (superficie). Ofrecen un método efectivo para almacenar la continuidad en forma de superficie. También proporcionan una representación de superficies con espacios regulares. Los valores de elevación que se miden desde la superficie de la Tierra son la aplicación más común de los mapas de superficie, pero otros valores, como las precipitaciones, la temperatura, la concentración y la densidad de población, también pueden definir superficies que se pueden analizar espacialmente. En el siguiente ráster se visualiza la elevación: se utiliza el color verde para mostrar una elevación menor y celdas de color rojo, rosa y blanco para mostrar elevaciones mayores.

  
• Rásteres en forma de mapas temáticos
  Los rásteres que representan datos temáticos se pueden derivar al analizar otros datos. Una aplicación de análisis común consiste en clasificar una imagen de satélite por categorías de cobertura de suelo. Básicamente, esta actividad agrupa los valores de datos multiespectrales en clases (como tipo de vegetación) y asigna un valor categórico. También es posible obtener mapas temáticos a partir de operaciones de geoprocesamiento que combinen datos de varias fuentes como, por ejemplo, datos vectoriales, ráster y de terreno. Por ejemplo, puede procesar datos por medio de un modelo de geoprocesamiento para crear un dataset ráster apropiado para una actividad específica. A continuación encontrará un ejemplo de dataset ráster clasificado en el que se muestra el uso del suelo.

  
• Rásteres en forma de atributos de una entidad
  Los rásteres utilizados como atributos de una entidad pueden ser fotografías digitales, documentos escaneados o dibujos escaneados relacionados con un objeto o ubicación geográfica. Una capa de parcela podría tener documentos legales escaneados que identifiquen la transacción más reciente de dicha parcela, o una capa que represente las entradas a una cueva que podría incluir imágenes de las entradas reales a las cuevas asociadas a las entidades de puntos. A continuación encontrará una imagen digital de un viejo árbol de gran tamaño, que podría utilizarse como atributo de una capa de paisaje que puede mantener una ciudad.

  

¿Por qué se han de almacenar datos en forma de ráster?

En ocasiones no contará con la opción de almacenar los datos en forma de ráster, ya que, por ejemplo, las imágenes solo se encuentran disponibles en forma de ráster. No obstante, existen otras muchas entidades (como de puntos) y mediciones (como de precipitaciones) que se podrían almacenar ya sea en forma de ráster o de tipo de datos de entidad (vector).

Las ventajas de almacenar los datos en forma de ráster son las siguientes:

• Estructura de datos simple: matriz de celdas con valores que representan una coordenada y que, en ocasiones, se encuentra vinculada a una tabla de atributos
• Formato potente para análisis espacial y estadístico avanzado
• Capacidad de representar superficies continuas y llevar a cabo análisis de superficie
• Capacidad de almacenar puntos, líneas, polígonos y superficies de manera uniforme
• Capacidad de llevar a cabo superposiciones rápidas con datasets complejos

Existen otras consideraciones para almacenar los datos en forma de ráster que podrían convencerle para que utilice una opción de almacenamiento basada en vectores. Por ejemplo:

• podrían producirse imprecisiones espaciales debido a los límites impuestos por las dimensiones de celda del dataset ráster.
• Los datasets ráster son potencialmente de gran tamaño. La resolución aumenta a medida que disminuye el tamaño de la celda. Sin embargo, el coste también aumenta en el espacio en disco y en las velocidades de procesamiento. Para un área determinada, el cambio de celdas a la mitad del tamaño actual requerirá cuatro veces más espacio de almacenamiento, dependiendo del tipo de datos y las técnicas de almacenamiento utilizadas.
• Además, se producirá una pérdida de precisión que ocasionará una restructuración de datos a un límite de celda ráster con espacios regulares.

Características generales de datos ráster

En los datasets ráster, cada celda (también conocida como píxel) posee un valor. Los valores de celda representan el fenómeno descrito por el dataset ráster, como, por ejemplo, una categoría, magnitud, altura o valor espectral. La categoría podría ser una clase de uso del suelo como, por ejemplo, una pradera, bosque o carretera. Una magnitud podría representar la gravedad, contaminación acústica o porcentaje de precipitaciones. La altura (distancia) podría representar una elevación de superficie por encima del nivel medio del mar, que se utilizaría para obtener propiedades de pendiente, orientación y cuenca hidrográfica. Los valores espectrales se utilizan en las imágenes de satélite y en las fotografías aéreas para representar la reflectancia de la luz y el color.

Los valores de celda pueden ser positivos o negativos, enteros o de punto flotante. Los valores enteros es mejor utilizarlos para representar datos categóricos (discretos) y los valores de punto flotante para representar superficies continuas. Para obtener más información acerca de los datos discretos y continuos. Las celdas también pueden incorporan un valor NoData para representar la ausencia de datos. Para obtener más información sobre los NoData.

Los rásteres se almacenarán en forma de lista ordenada de valores de celda, como, por ejemplo, 80, 74, 62, 45, 45, 34, etc.

El área (o superficie) representada por cada celda contiene el mismo ancho y altura, y es una parte equivalente a toda la superficie representada por el ráster. Por ejemplo, un ráster que represente la elevación (es decir, modelo digital de elevación) puede cubrir un área de 100 kilómetros cuadrados. En el caso en el que hubiera 100 celdas en este ráster, cada celda representaría 1 kilómetro cuadrado con ancho y altura iguales (es decir, 1 km x 1 km).

La dimensión de las celdas puede ser tan grande o pequeña como sea necesario para representar la superficie transmitida por el dataset ráster y las entidades dentro de la superficie, como, por ejemplo, un kilómetro cuadrado, un pie cuadrado o incluso un centímetro cuadrado. El tamaño de celda determina el grosor o la delgadez con la que aparecerán los patrones o las entidades en el ráster. Cuanto más pequeño sea el tamaño de celda, más suave o más detallado será el ráster. Sin embargo, cuanto mayor sea el número de celdas, más tiempo tardará en procesar, aumentándose a su vez la demanda de espacio de almacenamiento. Si el tamaño de una celda es demasiado grande, se podría perder información o los patrones sutiles podrían oscurecerse. Por ejemplo, si el tamaño de celda es superior al ancho de una carretera, la carretera podría no existir en el dataset ráster. En el siguiente diagrama podrá apreciar la forma en la que esta entidad poligonal simple se representará mediante un dataset ráster en varios tamaños de celda.

La ubicación de cada celda se define por la fila o columna en la que se ubica dentro de la matriz ráster. Esencialmente, la matriz queda representada por un Sistema de coordenadas cartesianas, en las que las filas de la matriz son paralelas al eje x y las columnas al eje y del plano cartesiano. Los valores de fila y columna parten de 0. En el siguiente ejemplo, si el ráster se encuentra en un sistema de coordenadas proyectadas de proyección universal transversal de Mercator (UTM) y posee un tamaño de celda de 100, la ubicación de celda en 5,1 sería 300.500 este, 5.900.600 norte.

En ocasiones deberá especificar la extensión de un ráster. La extensión queda definida por las coordenadas superior, inferior, izquierda y derecha del área rectangular cubierta por un ráster, tal y como se muestra a continuación:

Según Qgis:

Dato Vectorial proporciona una manera de representar “objetos espaciales” del mundo real dentro de un ambiente SIG. Un objeto espacial es algo que puede ver en el paisaje. Imagine que esta en lo alto de una colina. Mirando abajo, puede ver casas, carreteras, arboles, ríos etc. (vea figure_landscape). Cada una de estas cosas sería un objeto espacial cuando los representamos en una aplicación SIG. Los objetos espaciales vectoriales tienen atributos, que consiste en texto o información numérica que describe los objetos espaciales.

Figure Landscape 1:

Observando un paisaje, se pueden apreciar objetos tales como carreteras, casas y árboles.

Un objeto espacial tiene su forma representada utilizando geometría. La geometría se compone de una o más vértices interconectados. Un vértice describe una posición en el espacio utilizando un X, Y y opcionalmente un eje z. Las geometrias que tienen vértices con el eje Z se refieren a menudo como 2.5D ya que describen altura o profundidad en cada vértice, pero no ambos.

Cuando la geometría de una objeto espacial consiste en un solo vértice, se conoce como una elemento punto (véase la ilustración figure_geometry_point). Cuando la geometría consiste en dos o más vértices y el primer y último vértice no son iguales, un elemento polilínea se forma (ver ilustración figure_geometry_polyline). Cuando tres o más vértices están presentes, y el último vértice es igual a la primero, un elemento polígono se forma (vea la ilustración figure_geometry_polygon).

Figure Vector Geometries 1:

Un objeto de tipo punto se describe por sus coordenas X, Y y opcionalmente Z. El punto es descrito mediante atributos como por ejemplo si se trata de un árbol o una farola.

Figure Vector Geometries 2:

Una polilínea es una secuencia de vértices unidos. Cada vértice posee unas coordenadas X e Y (y opcionalmente Z). Los atributos describen la polilínea.

Figure Vector Geometries 3:

Un polígono, al igual que una polilínea, es una secuencia de vértices. Sin embargo, en un polígono el primer y último vértices se localizan siempre en la misma posición.

Mirando hacia atrás en la imagen de un paisaje que le mostramos más arriba, debería ser capaz de ver los diferentes tipos de objetos en la forma en que un SIG los representa ahora (ver ilustración figure_geometry_landscape).

Figure Landscape 2:

Los objetos espaciales del paisaje como nos gustaría presentarlos en un SIG. Ríos (azul) y carreteras (verde) pueden ser representados como líneas, árboles como puntos (rojo) y casas como polígonos (blanco).

Los objetos de tipo punto en detalle

Lo primero que tenemos que darnos cuenta cuando cuando hablamos de objetos espaciales puntuales es que lo que describimos como un punto en el SIG es una cuestión de opinión, y a menudo depende de la escala. veamos a las ciudades, por ejemplo. Si usted tiene un mapa a escala pequeña (que cubre una área grande), puede tener sentido representar una ciudad utilizando un objeto puntual. Sin embargo, como el zum en el mapa, avanzar hacia una mayor escala, tiene más sentido mostrar los límites de la ciudad como un polígono.

Cuando elija utilizar los puntos para representar un objeto espacial es sobre todo una cuestión de escala (a qué distancia se encuentran del objeto), comodidad (se tarda menos tiempo y esfuerzo para crear entidades de puntos que las entidades poligonales), y el tipo de objeto espacial (algunas cosas como postes de teléfono simplemente no tienen sentido almacenarlas como polígonos).

Como mostramos en la ilustración figure_geometry_point, un punto tiene un valor X, Y y opcionalmente Z. Los valores X y Y dependerán del Sistema de Referencia de Coordenadas (SRC) que se utiliza. Vamos a entrar en más detalle acerca de los sistemas de referencia de coordenadas en un tutorial más adelante. Por ahora vamos simplemente a decir que un SRC es una manera de describir con precisión dónde está un lugar en particular sobre la superficie de la tierra. Uno de los sistemas de referencia más comunes es Longitud y Latitud. Líneas de Longitud van del Polo norte al Polo sur. Líneas de Latitud van de Este a Oeste. Se puede describir con precisión dónde se encuentra algún lugar de la tierra, dando su Longitud (X) y Latitud (Y). Si realiza una medición similar para un árbol o un poste de teléfono y lo marca en un mapa, habrá creado una entidad de punto.

Ya que sabemos que la tierra no es plana, a menudo es útil añadir un valor de Z a una entidad puntual. Esto describe qué tan alto sobre el nivel del mar se encuentra.

Los objetos polilínea en detalle

Cuando un elemento punto es un sólo vértice, una polilínea tiene dos o mas vértices. La polilínea es una ruta continua trazada a través de cada vértice, como muestra en figure_geometry_polyline. Cuando dos vértices están unidos, una línea es creada. Cuando mas de dos están unidos, forman una ‘línea de líneas’ o polilínea

Una polilínea se utiliza para mostrar la geometría de las entidades lineales como las carreteras, los ríos, las curvas de nivel, senderos, rutas de vuelo y así sucesivamente. A veces tenemos reglas especiales para polilíneas, además de su geometría básica. Por ejemplo las curvas de nivel pueden tocar (por ejemplo, en un acantilado), pero nunca deben cruzar entre sí. Del mismo modo, polilíneas utilizados para almacenar una red de carreteras deben conectarse en las intersecciones. En algunas aplicaciones SIG se pueden establecer estas reglas especiales para un tipo de entidad (por ejemplo, carreteras) y el SIG se asegurará de que estas polilíneas siempre cumplan con estas normas.

Si una polilínea curva tiene distancias muy grandes entre vértices, puede parecer angular o irregular, dependiendo de la escala a la que se vea (ver figure_polyline_jagged). Debido a esto, es importante que las polilíneas se digitalizen (capturado en la computadora) con distancias entre vértices que sean lo suficientemente pequeña para la escala en la que desea utilizar los datos.

Figure Polyline 1:

Polilíneas vistos a una escala menor (1:20 000 a la izquierda) pueden aparecer lisa y curvada. Cuando el zum a una mayor escala (1: 500 a la derecha) las polilíneas pueden parecer muy angular.

Los atributos de cada polilínea describe las propiedades o características. Por ejemplo una polilínea de carretera puede tener atributos que describan si es una superficie de grava o alquitrán, cuantos carriles tiene, si es un camino, calle, etc. El SIG puede utilizar estos atributos para simbolizar la entidad de polilínea con un color adecuado o estilo de línea

Objetos de tipo polígono en detalle

Las entidades poligonales son zonas cerradas como presas, islas, limites del país, etc. Como las entidades de polilínea, los polígonos se crean de una serie de vértices que se conectan con una línea continua. Sin embargo, debido a que un polígono siempre describe un área cerrada, ¡el primer y último vértice deberán siempre estar en el mismo lugar! Los polígonos regularmente tienen geometría compartida —- limites que tienen en común con un polígono vecino. Muchas aplicaciones SIG tienen la capacidad para asegurar que los limites de los polígonos vecinos coinciden exactamente. Nosotros examinaremos el tema Topología más adelante en este tutoríal

Como con los puntos y las polilíneas, los polígonos poseen attributes. Los atributos describen cada polígono. Por ejemplo, una presa podría tener atributos de profundidad y calidad del agua.

Datos vectoriales en capas

Ahora que hemos descrito lo que son los datos vectoriales, vamos a ver cómo los datos vectoriales son administrados y utilizados en un entorno SIG. La mayoría de aplicaciones SIG agrupa las entidades vectoriales en capas. Los objetos espaciales de una capa tienen el mismo tipo de geometría (por ejemplo, todos ellos serán puntos) y los mismos tipos de atributos (por ejemplo, información sobre las especies de árbol para una capa de árboles). Por ejemplo si ha grabado las posiciones de todos los senderos en su escuela, por lo general se almacenarán juntos en el disco duro del ordenador y se muestran en el SIG como una sola capa. Esto es conveniente porque le permite ocultar o mostrar todas las entidades de la capa en la aplicación SIG con un solo clic del ratón.

Edición de datos vectoriales

La aplicación SIG le permitirá crear y modificar los datos de la geometría en una capa — un proceso llamado digitalización — que vamos a ver más de cerca en un tutorial más tarde. Si una capa contiene polígonos (por ejemplo, presas agrícolas), la aplicación SIG sólo le permitirá crear nuevos polígonos en esa capa. Del mismo modo, si usted desea cambiar la forma de un objeto espacial, la aplicación sólo le permitirá hacerlo si la forma cambiada es correcta. Por ejemplo, no le permitirá editar una línea de tal manera que sólo tenga un vértice — recuerde en nuestra discusión de las líneas anteriores que todas las líneas deben tener al menos dos vértices.

Creación y edición de datos vectoriales es una función importante de un SIG, ya que es una de las principales formas en que se pueden crear datos de carácter personal por las cosas que le interesan. Digamos por ejemplo que está supervisando la contaminación en un río. Se podría utilizar el SIG para digitalizar todos los emisarios de desagüe de aguas pluviales (como una entidad de puntos). También puede digitalizar el río en sí (como una entidad de polilínea). Por último se puede tomar lecturas de los niveles de pH a lo largo del curso del río y digitalizar los lugares en que haya realizado estas lecturas (como una capa de puntos).

Así como la creación de sus propios datos, hay una gran cantidad de datos vectoriales gratis que se puede obtener y utilizar. Por ejemplo, se pueden obtener datos vectoriales que aparece en las hojas 1:50 000 de mapas de la Dirección Principal: Topografía y Cartografía.

Escala y datos vectoriales

escala de mapa es un importante punto a considerar cuando se trabaja con datos vectoriales en un SIG. Cuando se capturan datos, por lo general digitalización de mapas existentes, o tomando información de los registros topográficos y dispositivos de sistemas de posicionamiento global. Los mapas tienen diferentes escalas, así que si importa datos vectoriales de un mapa a un entorno SIG (por ejemplo al digitalizar mapas en papel), los datos vectoriales digitales tendrán los mismos problemas de escala que el original. Este efecto se puede ver en las ilustraciones figure_vector_small_scale y figure_vector_large_scale. Muchos problemas pueden surgir de hacer una mala elección de la escala de mapa. Por ejemplo el uso de los datos vectoriales en la ilustración figure_vector_small_scale para planificar un área de conservación de humedales podría resultar ¡que partes importantes del humedal quedan fuera de la reserva! Por otro lado si esta tratando de crear un mapa regional, utilizar datos capturados a escala 1:1000 000 podría estar bien esto va a ahorrar mucho tiempo y esfuerzo de captura de datos.

Figure Vector Scale 1:

Datos vectoriales (lineas rojas) que fueron difitalizadas desde una escala pequeña de mapa(1:1000 000).

Figure Vector Scale 2:

Datos vectoriales (lineas verdes) que fueron digitalizadas de una escala grande de mapa (1:50 000).

Simbología

Al añadir las capas vectoriales a la vista del mapa en una aplicación SIG, estas se dibujaran con colores al azar y símbolos básicos. Una de las grandes ventajas de utilizar un SIG es que puede crear mapas personalizados muy fácilmente. El programa SIG le permitirá elegir los colores del tipo de entidad (por ejemplo,)

Figure Vector Symbology 1:

En el GIS, se puede utilizar un panel (como la de arriba) para determinar como deben dibujarse los objetos espaciales en su capa.

Figure Vector Symbology 2:

Cuando una capa (por ejemplo la capa de arboles anterior) se cargo primero, una aplicación SIG le dará un símbolo generico.

Figure Vector Symbology 3:

Después de hacer los ajustes es mucho más fácil ver que los puntos representan árboles.

La simbología es una característica de gran alcance, haciendo mapas más reales y los datos de su GIS más fácil de entender. En el tema que sigue (Datos de atributo de vector) vamos a examinar más profundamente cómo la simbología puede ayudar al usuario a entender los datos vectoriales.

¿Qué se puede lograr con los datos vectoriales en SIG?

Al nivel más simple podemos utilizar datos vectoriales en una aplicación SIG de la misma manera que utilizaría un mapa topográfico normal. El verdadero poder de los SIG comienza a manifestarse cuando se empieza a hacer preguntas como ‘¿qué casas están dentro del nivel de inundación de 100 años de un río?’; ‘¿dónde está el mejor lugar para poner un hospital para que sea fácilmente accesible a la mayor cantidad de gente posible?’; ‘¿qué alumnos viven en un suburbio particular?’. Un SIG es una gran herramienta para responder a este tipo de preguntas con la ayuda de los datos vectoriales. Generalmente nos referimos al proceso de responder a este tipo de preguntas como análisis espacial. En temas posteriores de este tutorial vamos a ver el análisis espacial con más detalle.

Problemas usuales con datos vectoriales

Trabajar con datos vectoriales tiene algunos problemas. Ya hemos mencionado los problemas que pueden surgir con los vectores capturados en diferentes escalas. Los datos vectoriales también necesita mucho trabajo y de mantenimiento para asegurar que sea exacta y fiable. Los datos vectoriales incorrectos pueden tener lugar cuando los instrumentos utilizados para capturar los datos no están debidamente establecidos, cuando las personas que capturan los datos no están siendo cuidadosos, cuando el tiempo o el dinero no permiten suficiente detalle en el proceso de recolección, etc.

Si se tienen datos vectoriales de mala calidad, a menudo se puede detectar este al ver los datos en un SIG. Por ejemplo slivers pueden ocurrir cuando los bordes de dos áreas de polígonos no se unen correctamente (ver figure_vector_slivers).

Figure Vector Issues 1:

Los slivers ocurren cuando los vértices de dos polígonos no coinciden en sus fronteras. A una pequeña escala (por ejemplo 1 a la izquierda) es posible que no sea capaz de ver estos errores. A una gran escala, son visibles como tiras finas entre dos polígonos (2 a la derecha).

Overshoots puede ocurrir cuando un elemento línea como una carretera no se une con otro exactamente en una intersección. Undershoots puede ocurrir cuando un elemento línea (por ejemplo, un río) do se une exactamente con otro elemento con el que debería conectarse. La figura figure_vector_overshoots demuestra como se ve un undershoots y overshoots.

Figure Vector Issues 2:

Undershoots (1) ocurre cuando las líneas vectoriales digitalizadas que deben conectarse con otras no hacen contacto del todo. Overshoots (2) ocurren si una línea termina más allá de la línea a la que debe conectarse.

Debido a este tipo de errores, es muy importante digitalizar los datos cuidadosamente y con precisión. En el próximo tema topología vamos a revisar algunos de estos tipos de errores en mayor detalle.

FUNCIONES

FUNCIONAMIENTO DE UN SIG

Según el Laboratorio Unidad Pacífico Sur CIESAS

El SIG funciona como una base de datos con información geográfica (datos alfanuméricos) que se encuentra asociada por un identificador común a los objetos gráficos de un mapa digital. De esta forma, señalando un objeto se conocen sus atributos e, inversamente, preguntando por un registro de la base de datos se puede saber su localización en la cartografía.
La razón fundamental para utilizar un SIG es la gestión de información espacial. El sistema permite separar la información en diferentes capas temáticas y las almacena independientemente, permitiendo trabajar con ellas de manera rápida y sencilla, y facilitando al profesional la posibilidad de relacionar la información existente a través de la topología de los objetos, con el fin de generar otra nueva que no podríamos obtener de otra forma.

Las principales cuestiones que puede resolver un Sistema de Información Geográfica, ordenadas de menor a mayor complejidad, son:

1. Localización: preguntar por las características de un lugar concreto.
2. Condición: el cumplimiento o no de unas condiciones impuestas al sistema.
3. Tendencia: comparación entre situaciones temporales o espaciales distintas de alguna característica.
4. Rutas: cálculo de rutas óptimas entre dos o más puntos.
5. Pautas: detección de pautas espaciales.
6. Modelos: generación de modelos a partir de fenómenos o actuaciones simuladas.

Por ser tan versátiles, el campo de aplicación de los Sistemas de Información Geográfica es muy amplio, pudiendo utilizarse en la mayoría de las actividades con un componente espacial. La profunda revolución que han provocado las nuevas tecnologías ha incidido de manera decisiva en su evolución.


y Según Arcgis resources


Cómo se usan los mapas para aplicar SIG

Existe un nuevo tipo de mapa, el mapa SIG, que es mucho más que una presentación cartográfica estática. Un mapa SIG es una ventana interactiva a toda la información geográfica y datos descriptivos, y a ricos modelos de análisis espacial creados por profesionales de SIG.

Los mapas SIG se usan para:

1. Dar a conocer y compartir el SIG.
2. Compilar y mantener el contenido del SIG.
3. Diseñar y organizar la información geográfica por medio de capas temáticas
4. Obtener nueva información mediante geoprocesamiento y, posteriormente, visualizar, resumir, analizar, comparar e interpretar los resultados analíticos.
5. Compartir la información geográfica para su uso en la Web.

En un SIG, el mapa es la interfaz.

Galería: 

-FUNCIONES DE UN SIG:

¿QUE ES UN S.I.G?

Segun arcGIS Resources:

¿Qué es un SIG?

Un sistema de información geográfica (SIG) es un sistema empleado para describir y categorizar la Tierra y otras geografías con el objetivo de mostrar y analizar la información a la que se hace referencia especialmente. Este trabajo se realiza fundamentalmente con los mapas.

Su Objetivo

El objetivo de SIG consiste en crear, compartir y aplicar útiles productos de información basada en mapas que respaldan el trabajo de las organizaciones, así como crear y administrar la información geográfica pertinente.

Interfaz

Los mapas representan colecciones lógicas de información geográfica como capas de mapa. Constituyen una metáfora eficaz para modelar y organizar la información geográfica en forma de capas temáticas. Asimismo, los mapas SIG interactivos ofrecen la interfaz de usuario principal con la que se utiliza la información geográfica.


Según el Laboratorio Unidad Pacífico Sur CIESAS


¿Qué es un SIG?
Un Sistema de Información Geográfica (SIG o GIS, en su acrónimo inglés [Geographic Information System]) es una integración organizada de hardware, software y datos geográficos diseñada para capturar, almacenar, manipular, analizar y desplegar en todas sus formas la información geográficamente referenciada con el fin de resolver problemas complejos de planificación y de gestión.






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