Sistemas de Información Geográfica
Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos
Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica
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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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
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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Modelo de Datos
Modelo: Representación simplificada de la realidad, reflejando lo fundamental e ignorando los detalles accesorios
Modelo de datos: Conjunto de reglas utilizadas para representar las diferentes entidades que deben almacenarse en la base de datos (trabajadores,
proveedores, clientes, etc.) mediante elementos sencillos.
Modelos de datos espaciales: Información imprecisa y en muchos casos subjetiva, construir modelos de datos espaciales es mucho más complejo
Modelo de Datos
Modelo: Representación simplificada de la realidad, reflejando lo fundamental e ignorando los detalles accesorios
Modelo de datos: Conjunto de reglas utilizadas para representar las diferentes entidades que deben almacenarse en la base de datos (trabajadores,
proveedores, clientes, etc.) mediante elementos sencillos.
Modelos de datos espaciales: Información imprecisa y
en muchos casos subjetiva, construir modelos de datos
espaciales es mucho más complejo
Modelo de Datos
Modelo: Representación simplificada de la realidad, reflejando lo fundamental e ignorando los detalles accesorios
Modelo de datos: Conjunto de reglas utilizadas para representar las diferentes entidades que deben almacenarse en la base de datos (trabajadores,
proveedores, clientes, etc.) mediante elementos sencillos.
Modelos de datos espaciales: Información imprecisa y en muchos casos subjetiva, construir modelos de datos espaciales es mucho más complejo
Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica
Proceso de modelización de datos espaciales
1
Realidad perceptible. Gestores, problemas de gestión y planificación del espacio.
2
Modelo conceptual. Científicos, teorías e hipótesis sobre variables y procesos espaciales. Se toman problemas abstractos del nivel anterior y se determinan las variables implicadas en su resolución.
3
Modelo lógico. Técnicos en SIG, herramientas del sistema para desarrollar las tareas requeridas por los niveles anteriores. Deben decidir cual es la forma de representación de la realidad más adecuada.
4 Modelo digital o estructura de datos. Nivel de
desarrolladores de SIG, optimización del almacenamiento de información y gestión de las herramientas para cumplir las necesidades de los científicos y técnicos.
Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica
Proceso de modelización de datos espaciales
1
Realidad perceptible. Gestores, problemas de gestión y planificación del espacio.
2
Modelo conceptual. Científicos, teorías e hipótesis sobre variables y procesos espaciales. Se toman problemas abstractos del nivel anterior y se determinan las variables implicadas en su resolución.
3
Modelo lógico. Técnicos en SIG, herramientas del sistema para desarrollar las tareas requeridas por los niveles anteriores. Deben decidir cual es la forma de representación de la realidad más adecuada.
4
Modelo digital o estructura de datos. Nivel de
desarrolladores de SIG, optimización del almacenamiento de información y gestión de las herramientas para cumplir las necesidades de los científicos y técnicos.
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Proceso de modelización de datos espaciales
1
Realidad perceptible. Gestores, problemas de gestión y planificación del espacio.
2
Modelo conceptual. Científicos, teorías e hipótesis sobre variables y procesos espaciales. Se toman problemas abstractos del nivel anterior y se determinan las variables implicadas en su resolución.
3
Modelo lógico. Técnicos en SIG, herramientas del sistema para desarrollar las tareas requeridas por los niveles anteriores. Deben decidir cual es la forma de representación de la realidad más adecuada.
4
Modelo digital o estructura de datos. Nivel de
desarrolladores de SIG, optimización del almacenamiento de información y gestión de las herramientas para cumplir las necesidades de los científicos y técnicos.
Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica
Proceso de modelización de datos espaciales
1
Realidad perceptible. Gestores, problemas de gestión y planificación del espacio.
2
Modelo conceptual. Científicos, teorías e hipótesis sobre variables y procesos espaciales. Se toman problemas abstractos del nivel anterior y se determinan las variables implicadas en su resolución.
3
Modelo lógico. Técnicos en SIG, herramientas del sistema para desarrollar las tareas requeridas por los niveles anteriores. Deben decidir cual es la forma de representación de la realidad más adecuada.
4
Modelo digital o estructura de datos. Nivel de
desarrolladores de SIG, optimización del almacenamiento de información y gestión de las herramientas para cumplir las necesidades de los científicos y técnicos.
Esquema de la modelización de datos en SIG
Modelo conceptual
La realidad puede entenderse siguiendo dos modelos conceptuales diferentes:
Como un continuo definido por una serie de variables. Una porción del territorio se caracteriza por la superposición de variables. 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 y con características homogeneas, parcelas de propiedad, nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estos objetos va a tener un identificador único
Las variables cubren el espacio de forma completa, un conjunto de objetos puede no hacerlo.
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Modelo conceptual
La realidad puede entenderse siguiendo dos modelos conceptuales diferentes:
Como un continuo definido por una serie de variables. Una porción del territorio se caracteriza por la superposición de variables. 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 y con características homogeneas, parcelas de propiedad, nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estos objetos va a tener un identificador único
Las variables cubren el espacio de forma completa, un conjunto de objetos puede no hacerlo.
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Modelo conceptual
La realidad puede entenderse siguiendo dos modelos conceptuales diferentes:
Como un continuo definido por una serie de variables. Una porción del territorio se caracteriza por la superposición de variables. 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 y con características homogeneas, parcelas de propiedad, nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estos objetos va a tener un identificador único
Las variables cubren el espacio de forma completa, un conjunto de objetos puede no hacerlo.
Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica
Modelo conceptual
La realidad puede entenderse siguiendo dos modelos conceptuales diferentes:
Como un continuo definido por una serie de variables. Una porción del territorio se caracteriza por la superposición de variables. 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 y con características homogeneas, parcelas de propiedad, nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estos objetos va a tener un identificador único
Las variables cubren el espacio de forma completa, un conjunto de objetos puede no hacerlo.
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Modelo conceptual
La realidad puede entenderse siguiendo dos modelos conceptuales diferentes:
Como un continuo definido por una serie de variables. Una porción del territorio se caracteriza por la superposición de variables. 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 y con características homogeneas, parcelas de propiedad, nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estos objetos va a tener un identificador único
Las variables cubren el espacio de forma completa, un conjunto de objetos puede no hacerlo.
Modelo conceptual
La realidad puede entenderse siguiendo dos modelos conceptuales diferentes:
Como un continuo definido por una serie de variables. Una porción del territorio se caracteriza por la superposición de variables. 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 y con características homogeneas, parcelas de propiedad, nucleos urbanos, carreteras , etc. Cada uno de estos objetos va a tener un identificador único
Las variables cubren el espacio de forma completa, un conjunto de objetos puede no hacerlo.
Categorías de información de las entidades
Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica
Modelo lógico
El modelo logico hace referencia a como se muestrean y organizan las variables y objetos para lograr una representación lo más adecuada posible.
En un SIG existen básicamente dos modelos lógicos que se conocen como formato raster y formato vectorial y que dan lugar a los dos grandes tipos de capas de información espacial.
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Modelo lógico
El modelo logico hace referencia a como se muestrean y organizan las variables y objetos para lograr una representación lo más adecuada posible.
En un SIG existen básicamente dos modelos lógicos que se conocen como formato raster y formato vectorial y que dan lugar a los dos grandes tipos de capas de información espacial.
Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica
Modelo lógico: Raster
En el formato raster se divide el espacio en un conjunto regular de celdillas
Cada una de estas celdillas contiene un número que puede ser el identificador de un objeto (si se trata de una capa que contiene objetos) o del valor de una variable (si la capa contiene esta variable).
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Modelo lógico: Raster
En el formato raster se divide el espacio en un conjunto regular de celdillas
Cada una de estas celdillas contiene un número que puede ser el identificador de un objeto (si se trata de una capa que contiene objetos) o del valor de una variable (si la capa contiene esta variable).
Modelo lógico: Vectorial
En el formato vectorial los diferentes objetos se representan como puntos, lineas o polígonos.
La representación de puntos o lineas es inmediata
Al representar polígonos aparecen dos situaciones
Modelo lógico: Vectorial
En el formato vectorial los diferentes objetos se representan como puntos, lineas o polígonos.
La representación de puntos o lineas es inmediata Al representar polígonos aparecen dos situaciones
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Modelo lógico: Vectorial
En el formato vectorial los diferentes objetos se representan como puntos, lineas o polígonos.
La representación de puntos o lineas es inmediata Al representar polígonos aparecen dos situaciones
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Modelos lógicos para representar superficies
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Modelos lógicos para representar variables cualitativas
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Modelos lógicos para representar entidades Escala
El concepto tradicional de escala en cuanto relación entre dos longitudes, no tiene sentido en un SIG.
La escala de un SIG es la de los mapas que se han utilizado como información de entrada
En el caso de los mapas de puntos la resolución se relaciona, aunque de manera algo difusa, con la distancia media entre los puntos.
En SIG podemos sustituir el concepto de escala por otro
concepto, algo difuso, que es el de precisión espacial de
los datos.
Escala
El concepto tradicional de escala en cuanto relación entre dos longitudes, no tiene sentido en un SIG.
La escala de un SIG es la de los mapas que se han utilizado como información de entrada
En el caso de los mapas de puntos la resolución se relaciona, aunque de manera algo difusa, con la distancia media entre los puntos.
En SIG podemos sustituir el concepto de escala por otro concepto, algo difuso, que es el de precisión espacial de los datos.
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Escala
El concepto tradicional de escala en cuanto relación entre dos longitudes, no tiene sentido en un SIG.
La escala de un SIG es la de los mapas que se han utilizado como información de entrada
En el caso de los mapas de puntos la resolución se relaciona, aunque de manera algo difusa, con la distancia media entre los puntos.
En SIG podemos sustituir el concepto de escala por otro concepto, algo difuso, que es el de precisión espacial de los datos.
Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica
Escala
El concepto tradicional de escala en cuanto relación entre dos longitudes, no tiene sentido en un SIG.
La escala de un SIG es la de los mapas que se han utilizado como información de entrada
En el caso de los mapas de puntos la resolución se relaciona, aunque de manera algo difusa, con la distancia media entre los puntos.
En SIG podemos sustituir el concepto de escala por otro concepto, algo difuso, que es el de precisión espacial de los datos.
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Exactitud, Precisión y Error
Precisión es el detalle con el que un instrumento o procedimiento puede medir una variable en SIG el concepto de precisión se relaciona con el de resolución en formato raster.
Exactitud es lo que se acerca esta medición al valor real Error es la diferencia entre el valor real y el medido, sin embargo puesto que el valor real nunca se conoce realmente, el error siempre debe estimarse.
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Exactitud, Precisión y Error
Precisión es el detalle con el que un instrumento o procedimiento puede medir una variable en SIG el concepto de precisión se relaciona con el de resolución en formato raster.
Exactitud es lo que se acerca esta medición al valor real Error es la diferencia entre el valor real y el medido, sin embargo puesto que el valor real nunca se conoce realmente, el error siempre debe estimarse.
Exactitud, Precisión y Error
Precisión es el detalle con el que un instrumento o procedimiento puede medir una variable en SIG el concepto de precisión se relaciona con el de resolución en formato raster.
Exactitud es lo que se acerca esta medición al valor real
Error es la diferencia entre el valor real y el medido, sin
embargo puesto que el valor real nunca se conoce
realmente, el error siempre debe estimarse.
Exactitud, Precisión y Error
Precisión es el detalle con el que un instrumento o procedimiento puede medir una variable en SIG el concepto de precisión se relaciona con el de resolución en formato raster.
Exactitud es lo que se acerca esta medición al valor real Error es la diferencia entre el valor real y el medido, sin embargo puesto que el valor real nunca se conoce realmente, el error siempre debe estimarse.
Los errores en las operaciones en coma flotante de los ordenadores pueden afectar a los resultados, por ello es recomendable utilizar siempre números enteros.
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FIN
FIN
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Realidad
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Modelo conceptual: Superficies
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Modelo conceptual: Objetos
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Modelo conceptual: Objetos
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Modelo lógico: Raster
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Modelo lógico: Raster
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Tema 3. Modelos y Estructuras de Datos Sistemas de Información Geográfica
Modelo lógico: Vectorial
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