3.   Formatos para SIG

Los Sistemas de Información Geográfica, utilizan dos tipos básicos de formatos digitales, estos son, el formato tipo Vector y el formato tipo Raster. Ambos son tipos básicos de representación de fenómenos reales, para ser procesados y analizados.

3.1.           Formato Raster

Los formatos raster son ampliamente utilizados en diferentes formas; Cuando se abre una imagen digital, como una fotografía por ejemplo, y se amplía la imagen, hasta que se distorsiona, se pueden ver pequeños “cuadritos” de diferente color, sí la imagen es en color, o en diferentes tonalidades de grises, sí la imagen es en blanco y negro; Esos “cuadros regulares” se denominan píxeles o celdas.

El formato matricial o raster, se constituye como un conjunto de celdas o píxeles, de forma cuadrada y tamaño idéntico, localizados de forma contigua, constituyendo un sistema de referencia de coordenadas; la matriz que constituyen es bidimensional. Cada celda, es referenciada por índices de línea y columna y contiene un número que representa el valor del atributo mapeado.

Los valores de los píxeles en la matriz, pueden estar dentro de un intervalo numérico dado, como por ejemplo, de 0 a 255 para imágenes de 8 bits, o bien, pueden ser valores asignados según una categoría definida para la identificación del elemento o pueden ser resultados de modelamientos numéricos que representan el comportamiento de una determinada variable a una condición dada.

Cada píxel, por ser parte de una matriz, representa una ubicación geográfica única que se identifica ya sea en una esquina o en el centroide (centro) del píxel, y además, cuenta con un atributo discreto asignado que representa las características adicionales del elemento.

La resolución de los datos raster depende del tamaño del píxel y puede variar desde valores submétricos hasta kilómetros.

Por ser una información bidimensional, el SIG guarda varios tipos de información como coberturas vegetales, tipos de suelos, usos de la tierra y otras capas temáticas de información (layers). Las capas temáticas son funcionalmente relacionadas con atributos del mapa. Generalmente la información raster requiere menos procesamiento que la información vector, pero consume mucho mas espacio en disco. Los sensores remotos que toman imágenes satelitales guardan inicialmente la información en formato raster, que luego puede ser convertida y almacenada en formato vector, Modelos Digitales de Terreno (DTM) y Modelos de Elevación Digital (DEM) son otros ejemplos de información tipo raster.

La resolución que está definida como el tamaño mínimo de dos elementos contiguos o  el tamaño mínimo de un elemento en una imagen o mapa, se determina por el nivel de detalle que presentan los elementos cuando se observan a través de un dispositivo de salida. De una forma más clara, la resolución se define como el número de píxeles por unidad de medida, por lo general, milímetros o pulgadas (similar a dpi, ppp).

Para el formato Raster, se definen cuatro tipos de resolución:

En general, cuando se decide adquirir una imagen tipo raster hay dos aspectos que tienen la mayor relevancia:

·        la resolución espacial, ya que está directamente relacionada con la utilidad práctica que se le pueda dar a la misma, es decir, a la cantidad de elementos que puedan reconocerse y cartografiarse.

·        La resolución temporal en términos de poder obtener la imagen más actual posible.

3.2.           Formato Vector

A diferencia del formato Raster, que utiliza celdas matriciales para la representación de los elementos, el formato vector, utiliza una combinación de NODOS y ARCOS, para determinar: puntos, líneas y polígonos, que a su vez, representan los elementos geográficos.

Los puntos son definidos por un par de coordenadas cartesianas  (x, y), las líneas y los arcos son una serie de puntos ordenados y las áreas o polígonos, también son almacenados como una lista de puntos ordenados, haciendo que los puntos inicial y final coincidan (sean un mismo nodo) para formar una figura cerrada y definida. Es así como un punto, es un nodo independiente con sus coordenadas geográficas definidas, una línea, es simplemente la unión de dos nodos por medio de uno o varios arcos, y un polígono, es la unión de varios nodos por intermedio de varios arcos, donde el nodo final y el inicial, son el mismo; es decir, constituyen una figura cerrada.

Todos los nodos y todos los arcos en un sistema vector tienen una identificación propia, y están georreferenciados. En general, se utilizan los puntos para determinar una posición, no un área; las líneas para determinar una longitud, no un ancho; y los polígonos para  determinar áreas y perímetros.

Un ejemplo de la utilización de los elementos geométricos tipo vector puede ser:[1]

La determinación de la utilización de puntos, líneas o polígonos, para representar un determinado elemento geográfico, depende de su semejanza con la realidad y con la escala de representación; por ejemplo, si se trabaja con una escala 1:50.000, una casa, se representaría posiblemente con un punto, pero si se utiliza una escala 1:10, la casa, podría ser un polígono. Este tipo de decisiones, también depende del tipo de análisis a realizar, por ejemplo, si se quiere conocer únicamente, la longitud de un río, este podría ser representado por medio de una línea, pero si se requiere conocer, su área de influencia o su ancho, para algún tipo de análisis específico, muy seguramente, su representación se hará utilizando un polígono.

Muchas operaciones de SIG, requieren que se conozca más acerca de las relaciones espaciales de los elementos entre sí; esta relación geográfica entre los elementos se conoce como Topología, de la cual se hablará más adelante. Los modelos topológicos definen la conectividad en los sistemas basados en vector. Los sistemas vectoriales son capaces de representar información con alta resolución (depende del tipo de datos en el que estén representados los números – float, double, int., etc.) y los resultados gráficos son similares a los mapas dibujados a mano. Este sistema trabaja bien con azimutes, distancias y puntos, pero requiere estructuras complejas de datos y es menos compatible con datos provenientes de sensores remotos. Los datos vectoriales requieren menos capacidad de almacenamiento en disco y mantener las relaciones topológicas es más sencillo con este sistema.

El modelo vectorial para SIG, construye un modelo del mundo real, desde puntos, líneas y regiones o polígonos; los puntos son colocados según el sistema de referencia que se esté utilizando, como X,Y,Z ó Latitud y Longitud; La aplicación determina el nivel de precisión.

Las estructuras tipo vector ofrecen muchas ventajas, entre las cuales están: su capacidad de manipular puntos, líneas y áreas como clases independientes de datos; La topología puede ser completamente descrita, permitiendo determinar rutas; excelente forma de presentación, los mapas se muestran como realmente deben ser; La clasificación y generalización de elementos es sencilla, y el usuario final no detecta que el mapa fue homogeneizado.

3.3.           Comparación de los Formatos Raster y Vector

La mayoría de los software para SIG trabajan tanto formatos vectoriales como raster; sin embargo, todos, muestran claras inclinaciones a manejar mejor uno de los dos formatos, por esto, es muy importante hacer una buena elección en caso de que se desee adquirir un software determinado; es importante, entonces, evaluar cual de los formatos es el más utilizado en la empresa y más bien, utilizar software de conversión entre formatos, en caso de que sea necesario trabajar con el que no se eligió.

Cualquier situación del mundo real puede ser representada tanto en modo vectorial o raster, la decisión es del usuario y en último término, depende de las características técnicas, académicas, económicas y operativas con las que se cuente. Cada uno de estos sistemas de representación tiene ventajas y desventajas, a continuación se presenta un cuadro comparativo que muestra las características positivas y negativas de cada uno de los formatos:

La representación vectorial es más apropiada para la individualización de elementos geográficos debido a su capacidad de manejar independientemente puntos, líneas y polígonos, la representación raster, es mas indicada para modelar fenómenos que presenten cambios espacio-temporales.

Como se mencionó anteriormente,  los datos modelados en un sistema, pueden ser convertidos al otro, esto es, que los datos raster pueden ser vectorizados y los datos vector pueden ser rasterizados.

Muchos sistemas, incluso, permiten que los datos modelados en formato raster sean superpuestos en formato vectorial y viceversa.

3.4.           Conversión entre Formatos Raster y Vector

Como vimos en la conversión análogo a digital, siempre que se realiza una conversión de un formato al otro se produce perdida de información, que puede ser de varios tipos entre los cuales están:

VECTOR - RASTER

La mayoría de las veces la conversión vector-raster se "ve bonita" pero algunas celdas pueden terminar no representando lo que originalmente eran ya que siempre aparecerá el efecto de "escalitas".

El tamaño que se seleccione de las celdas para realizar la conversión es el factor predeterminante para eliminar el efecto de escalitas

Converting vector data into a raster data structure is conceptually straightforward, although practically difficult.

Point Data Elements: The cell or pixel in the raster array whose center is closest to the geographic coordinate of the point is coded with the attribute of the point. For example: the elevation value from a surveyed benchmark is transferred to the raster cell whose location is closest to that original point.
The stored location of the point may be slightly changed, depending on the cell size.
This also ignores the problem of different objects occupying the same cell.
The original data point can not be retrieved from the derived raster data without error.

Linear Data Elements: the data structure conversion can be visualized by overlying the vector or linear element in the raster array.
The simplest conversion strategy would be to identify those raster elements that are crossed by the line and then code these cells with the attribute or class value associated with the line. For lines that are not oriented along the rows or columns of the array, the raster representation shows a stair-step distortion.

Polygons or Areas: Polygons can be converted into a raster format in two steps:
The line segments that form the boundary of the polygon can be converted in the same manner as linear features, producing what sometimes called the skeleton or hull of the polygon, or:
Every raster element contained by the polygonal boundaries is recorded to the appropriate attribute value.

RASTER - VECTOR

Convertir datos raster a vector es bastante más complicado.  Este trabajo se hace generalmente con software especializado.

La clave de el software de conversión de raster a vector se centra en el manejo avanzado de los filtros que se pueden aplicar sobre las imagenes y en las clasificaciones temáticas (o de colores).  Por ejemplo en el mapa escaneado de la imagen de abajo, es obvio que el software solo tiene que diferenciar el color verde del café y convertir el café a líneas.

Aunque parece sencillo, no lo es.

http://www.ablesoftware.com/r2v/tutor.html

http://wintopo.com Freeware y profesional.

Los errores mas probables de la vectorización automática son

Scanning is faster: But usually requires more user input, especially if the source documents are not high quality. If source document is a high quality map separate than scanning is quite rapid and accurate, a separate is a Mylar with only one theme of data on it;

Line breaks: Line symbology, i.e. intermittent streams or high symbol, will cause problems for the scanner;

Text or Annotation: The letter "O" being interpreted as a polygon, requires operator input or training to recognize text;

Direction: Only an issue with line follower;

Indistinct borders: If polygons are delineated based on shades, the scanner has problems with subtle shading differences.

Para que la vectorización automática sea efectiva se requiere que los mapas empleados sean de muy buena calidad aunque generalmente se requiere gran cantidad de ediciones posteriores hechas por los  usuarios (quienes serán mas efectivos si conocen el tema que están editando)

3.5.           Información no espacial o atributos

Tanto la información vectorial como la raster componen la información espacial pero un SIG esta compuesto además por información no espacial.  La manera usual de enlazar la información espacial a la no espacial es mediante identificadores únicos o unique IDs

La información no espacial se maneja usualmente a través de un Sistema de Manejo de Bases de Datos, DBMS.

Estos sistemas permiten almacenar, relacionar, realizar operaciones y consultar la información no espacial y luego relacionarla con la información espacial para desplegar los resultados en un mapa.

El DBMS tiene funciones adicionales al almacenamiento como son la de forzar las restricciones de los datos (constrains). Definir las restricciones de manera correcta es muy importante para garantizar la calidad de la información. Estas restricciones pueden ser de tipo (texto, número entero, número real), de valor (rango, dominio), de existencia (allow null, allow duplicates)

La información no espacial es tan importante como la espacial ya que muchas veces es la que se usa para realizar las búsquedas. Un caso frecuente seria aquel en el que queremos saber la localización de las viviendas de los empleados de una empresa mayores de 40 años que ganan más de 4 salarios mínimos. Para esto requeriríamos como información espacial, un mapa de la ciudad en el que se encontraran localizadas las viviendas de los empleados y como información no espacial seria necesario contar con la base de datos de empleados donde tendrían que existir los atributos edad (fecha de nacimiento) y salario. En el mapa de la ciudad tendríamos la localización de las viviendas de los empleados pero por preciso que este fuera, seria de poca utilidad si la información espacial estuviera mala o incompleta.