Sistema para la visualización de datos georreferenciados en ambientes web

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(1)Ministerio de Educación Superior Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas Facultad de Matemática, Física y Computación Centro de Estudios de Informática. Ciencias de la Computación Trabajo de Diploma. Sistema para la visualización de datos georreferenciados en ambientes web AUTOR: TUTORES:. Jorge Norberto Leaty Voronina. Reinier Oves García. Romel Vázquez Rodríguez.. Santa Clara 2012.

(2) HAGO CONSTAR. Hago constar que el presente trabajo fue realizado en la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas como parte de la culminación de los estudios de la especialidad de Ciencia de la Computación, autorizando a que el mismo sea utilizado por la institución, para los fines que estime conveniente, tanto de forma parcial como total y que además no podrá ser presentado en eventos ni publicado sin la autorización de la Universidad.. Firma del autor. Los abajo firmantes, certificamos que el presente trabajo ha sido realizado según acuerdos de la dirección de nuestro centro y el mismo cumple con los requisitos que debe tener un trabajo de esta envergadura referido a la temática señalada.. Firma del Tutor. Firma del Jefe del Laboratorio.

(3) Dedicatoria A mis padres por el apoyo brindado en todos estos años..

(4) Agradecimientos A mis padres y a mi hermano que me dieron fuerza en todo momento para seguir adelante. A mi novia y a toda su familia que ya es también la mía. A Janel, Yanela y Yasmany con los cuales he compartido momentos difíciles y de felicidad en todos estos años que nos han unido en una gran amistad. A Mercedita, Victorita y Livan, que me acogieron y me hicieron sentir como en mi propia casa. A Abelardo y Enedis por toda la ayuda que me han dado. A mis amigos, que tanto apoyo y ayuda me dieron siempre, a Rafael, Vladimir, Ceballito. A Alina, Yanita, Marelis, Merlyn, Daily, Anabel, Misladis, Leidy, Ledis, Brenda, Pedro, Hector, Polo y Albanis. A mis tutores Reinier y Romel. A todas las personas que de una forma u otra se han preocupado y ayudado en estos años de universidad..

(5) Resumen En el mundo modernizado en que vivimos, es muy común obtener grandes volúmenes de datos en cortos espacios de tiempos. Esto se debe al gran desarrollo tecnológico al que estamos sometidos día a día. Uno de las principales áreas de investigación productoras de estas dimensiones de datos es la meteorología, la cual hace un uso excesivo de los métodos estadísticos y SIG (Sistemas de Información Geográfica) para el análisis de sus datos. La Visualización Científica es una herramienta que brinda buenas aproximaciones de los resultados en cortos espacios de tiempos, lo que trae consigo un aumento en el consumo de datos a analizar. La vinculación de técnicas de VisCi (Visualización Científica) en SIG brinda ventajas sustanciales para la toma de decisiones, por lo que se desarrolla un módulo de VisCi para el análisis de datos en SIG. Al módulo implementado se le denomina WVS (por sus siglas en inglés de Web Visualization Service) y se integra dentro de GeoServer. GeoServer es un servidor de mapas que posee una interfaz WEB e implementa los servicios estándares para la producción de mapas pronunciados por la OGC (WMS, WFS, WCS). De esta forma queda resumido el trabajo que posteriormente se desarrolla..

(6) Abstract In the modernized world we live in, is very common to get large volumes of data in a short space of time. This is due to great technological development to which we are subjected every day. One of the main research areas producing data of these dimensions is the meteorology, which makes excessive use of statistical methods and GIS (Geographic Information Systems) for analysis of their data. The Scientific Visualization is a tool that provides good approximations of the results in a short space of time, which brings with it an increase in the data consumption to analyze. Linking VisCi techniques (Scientific Visualization) in GIS offers substantial benefits for decision making, for that reason it is developed a VisCi module for the analysis of data in GIS. The implemented module is called WVS (for its acronym in English Visualization Web Service) and it is integrated into GeoServer. GeoServer is a server of map that has a web interface and implements the standard services for the production of maps given by the OGC (WMS, WFS, WCS). This is just a summary of the later developed work..

(7) Índice INTRODUCCIÓN ............................................................................................................ 2 Problema de investigación ............................................................................................ 4 Objetivo General:.......................................................................................................... 5 Objetivos específicos: ................................................................................................... 5 Hipótesis ....................................................................................................................... 5 Preguntas de Investigación ........................................................................................... 5 Justificación de la investigación ................................................................................... 6 CAPÍTULO I Sistemas de Información Geográfica y Visualización Científica. ............ 7 1.1. Sistemas de Información Geográfica (SIG). ...................................................... 7. 1.1.1 SIG de escritorio. ........................................................................................... 10 1.1.2 SIG en la Web................................................................................................ 11 1.2 Visualización Científica (VisCi)........................................................................... 13 1.3 SIG y VisCi........................................................................................................... 23 1.3.1 SIG y VisCi en entornos web. ....................................................................... 24 1.3.2 SIG y VisCi en entornos empresariales. ........................................................ 27 1.4 Resumen Parcial del Capítulo............................................................................... 30 CAPÍTULO II DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE LA HERRAMIENTA ............. 31 2.1 Diseño del modelo de la extensión WVS. ............................................................ 31 2.2 Interacción cliente servidor................................................................................... 34 2.3 Implementación de la extensión. .......................................................................... 35 2.4 Selección de las tecnologías necesarias para la implementación ......................... 42 2.5 Extensión del servicio WVS ................................................................................. 46 2.4 Resumen Parcial del Capítulo............................................................................... 48 CAPÍTULO III PRESENTACIÓN DE RESULTADOS ............................................... 50 3.1 Requerimientos ..................................................................................................... 50 3.2 Instalación de la aplicación................................................................................... 50 3.3 Aplicación Cliente. ............................................................................................... 52.

(8) 3.2 Resumen Parcial del Capítulo............................................................................... 65 CONCLUSIONES .......................................................................................................... 66 RECOMENDACIONES................................................................................................. 67 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................... 68.

(9) INTRODUCCIÓN El acelerado desarrollo de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), provocado en parte por la revolución de las nuevas tecnologías, los ha convertido en una herramienta de trabajo esencial para el análisis y resolución de diversos problemas que se presentan en. las. empresas,. industrias,. instituciones sociales y gubernamentales,. etc.. Su. versatilidad ha permitido que puedan ser empleados en casi todas las actividades que poseen una componente espacial. Así, encontramos aplicaciones de los SIG en tareas como (wikipedia, 2001): -. Localización: preguntar por las características de un lugar concreto.. -. Condición: el cumplimiento o no de una de las condiciones impuestas al sistema.. -. Tendencia: comparación entre situaciones temporales o espaciales distintas de alguna característica.. -. Rutas: cálculo de rutas óptimas entre dos o más puntos.. -. Pautas: detección de pautas espaciales.. -. Modelos: generación de modelos a partir de fenómenos o actuaciones simuladas. Tradicionalmente,. empresas. comerciales. como. ESRI,. Mapinfo,. Autodesk,. Intergraph, y otras, han dominado el mercado de software SIG con ofertas que abarcan un conjunto completo de aplicaciones profesionales. Sin embargo, en la actualidad existe una amplia gama de productos de código abierto y de tipo libre, que proporcionan muchas de las funcionalidades de los sistemas comerciales y son suficientes en la mayoría de los casos. “Un SIG es un sistema de hardware, software y procedimientos, diseñados para soportar la captura, el manejo, la manipulación, el análisis, el modelado y el despliegue de datos espacialmente referenciados (georreferenciados), para la solución de problemas complejos del manejo y planeamiento territorial” (Rhind, 1989). Esta es sólo una de las múltiples definiciones que se han hecho sobre los SIG. Según (Miguel A. Sánchez Celada 2006) “el Departamento de Agricultura de Canadá creó en el año 1964 el primer SIG que se registró y estuvo orientado al inventario y planificación del territorio y sus recursos naturales. Años después, el Harvard Laboratory of Computer Graphic and Spatial Analysis elaboró uno de los primeros productos de la cartografía automatizada. Estas dos potentes herramientas, con el paso. 2.

(10) Introducción de los años, se fusionaron y en la actualidad los SIG presentan no sólo un módulo de análisis, sino también uno de salida altamente satisfactorio. Con el desarrollo de las técnicas de sensores remotos y la consiguiente adquisición de imágenes de mayor calidad, se ha incrementado la posibilidad de la obtención de datos, ya sean espaciales o alfanuméricos (uno de los grandes problemas de los SIG) con una mayor resolución, cuya integración en los Sistemas de Información Geográfica proporciona grandes ventajas para los diferentes tipos de estudio. ” La visualización es la formación de imágenes visuales. Como lo define J. Foley, es la conversión de datos en representaciones que pueden ser percibidas. La visualización no es un fenómeno nuevo. El hombre ha utilizado estas técnicas desde hace miles de años para entender mejor su medio ambiente. Un ejemplo de estos son los mapas, como el mapa de china de 1137 d.C. o el mapa de la invasión rusa por Napoleón de 1812. Con el paso de los años, la computadora se ha integrado a la visualización y actualmente constituye una herramienta fundamental en ella. La visualización por computadora es un proceso de asociación de las representaciones hechas por la computadora a representaciones preceptúales, eligiendo técnicas de codificación para maximizar el entendimiento y comunicación con los seres humanos. Básicamente, la visualización nos permite interpretar datos que se obtienen de investigaciones matemáticas o científicas. Se utilizan los sistemas computacionales no para simular, sino para representar estos datos. Una rama específica de la visualización es la visualización científica (VisCi) la cual es un área de gran importancia en la computación. Al igual que en otras áreas, gracias al avance del software y al abaratamiento del hardware, se han hecho grandes avances en visualización. Es una herramienta que permite a los científicos analizar, entender y comunicar los datos numéricos generados durante una investigación. Son muchas las técnicas de visualización científica existentes. Diversos enfoques se han empleado para agruparlas y clasificarlas. Un enfoque establecido para clasificar las técnicas, es a través del tipo de dato sobre los que operan. Por el tipo de datos nos referimos al tipo que pertenecen los atributos o variables. Según este criterio podemos encontrar las siguientes categorías (Theisel, 2000, Hansen and Johnson, 2005): . Técnicas de visualización para datos volumétricos. . Técnicas de visualización para fluidos 3.

(11) Introducción . Técnicas de visualización para datos multiparamétricos. . Técnicas de visualización de la información. Este trabajo de diploma centrará su atención en las Técnicas de visualización para datos multiparamétricos, por ser las más adecuadas para resolver la problemática que se presenta en esta introducción. La integración de técnicas de visualización científica en SIG es una idea innovadora que combina las ventajas y fortalezas para el análisis de datos de los dos enfoques. Esta es un área interesante de investigación dentro de la Geovisualización. La geovisualización es un campo emergente que está basado en la integración de muchas disciplinas como la cartografía, la visualización científica, el análisis de imágenes, la visualización de información, el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y la ciencia de los SIG para proporcionar la teoría, los métodos y las herramientas para la exploración visual, análisis, síntesis y presentación de datos que contengan información geográfica (Dykes et al., 2005, Kraak, 2006, MacEachren and Kraak, 2001). Las interacciones entre estas disciplinas son fluidas, como lo son las fronteras que las delimitan. El arte y la ciencia de la cartografía se ha desarrollado para acoger y soportar la visualización. Esto ha ocurrido de manera informal a través de los esfuerzos de los cartógrafos para contribuir al uso de mapas mediante el empleo de las nuevas herramientas que han surgido con el desarrollo y de manera más formal a través de las comisiones de la Asociación Cartográfica Internacional (ICA por sus siglas en inglés) sobre el uso de mapas, visualización y, más recientemente, sobre visualización y ambientes virtuales (MacEachren and Kraak, 2001).. Problema de investigación El aumento incesante del uso de tecnologías trae consigo un aumento sustancial en la recuperación y obtención de datos. Las grandes compañías producen grandes niveles de información diariamente y en la mayoría de los casos, se producen con mayor rapidez de la que pueden ser analizados. Muchas de las veces estos datos están acompañados de su componente espacial y están medidos en diferentes intervalos de tiempo. Las herramientas actuales para visualizar datos espacio-temporales, normalmente están concentradas por área de aplicación y en este sentido la integración de técnicas de visualización para datos multiparamétricos en SIG constituye una herramienta general para múltiples áreas de aplicación. 4.

(12) Introducción Se han dado varios pasos con el fin de integrar este tipo de herramientas en SIG basados en WEB, muestra de ello es la tesis de pregrado del Lic. Reinier Oves García. Los SIG actuales no incorporan técnicas de visualización científica en sus metáforas visuales, y por otra parte los sistemas de visualización científica no disponen de las. herramientas cartográficas y de representación de datos geoespaciales que poseen. los SIG. Se necesitan buscar formas apropiadas para la integración de técnicas de visualización científica en SIG.. Objetivo General: Definir e implementar un sistema para la visualización de datos georreferenciados en ambientes Web. Objetivos específicos: 1. Redefinir la estructura del servicio WVS. 2. Incorporar nuevas técnicas de visualización científica al servicio WVS. 3. Crear una aplicación Web para el análisis, consulta y la visualización de datos mediante el servicio WVS.. Hipótesis La implementación de nuevas técnicas de VisCi en GeoServer hace que la potencialidad del mismo aumente en un grado considerable, tanto para los usuarios finales como para el uso por aplicaciones secundarias. La creación de una aplicación web para la visualización de datos científicos georreferenciados sobre la web usando GeoServer mejora el desempeño y la utilidad de GeoServer para los especialistas. Facilitará el rápido y amplio uso de información de la Infraestructura de Datos Espaciales de la República de Cuba.. Preguntas de Investigación. - ¿Qué framework de desarrollo es apropiado para la creación de aplicaciones Rich Internet Applications (RIA) bajo la tecnología cliente-servidor? -. ¿Cuáles mecanismos de comunicación pueden implementarse con el servidor de mapas seleccionado, y cómo pueden integrarse a la aplicaciones Web, las técnicas de visualización científica y el SIG en un ambiente de trabajo uniforme? 5.

(13) Introducción. Justificación de la investigación Existen numerosas áreas de aplicación como la Geofísica, Geología, Medio Ambiente y la Meteorología que están generando datos continuamente. La adición de un módulo de VisCi a un SIG aportaría valiosas herramientas a los especialistas, permitiéndoles visualizar los datos mediante gráficos generados por las técnicas. La representación visual de los datos permitiría a los usuarios conocer con facilidad características de los mismos, que podrían ser desde informaciones estadísticas básicas hasta conclusiones importantes. El estado actual de las técnicas de VisCi y el desarrollo de los SIG ofrece una amplia gama de ideas a desarrollar en este trabajo. Para el desarrollo de esta investigación se cuenta con los recursos necesarios para acometer las tareas propuestas, que incluyen el servidor de mapas Geoserver y la capacidad de procesamiento de datos y de gráficos. Por otro lado se cuenta con el apoyo del grupo de investigación Computación Gráfica del Centro de Estudios de Informática, que tiene suficiente experiencia en el área.. Estructura general de la tesis. El trabajo se estructura en tres capítulos. En el primero de ellos se. exponen las. características generales de los SIG y se profundiza en algunos de ellos. Se abordan los aspectos teóricos relacionados con la VisCi, se describen los tipos de datos que utilizan las técnicas de visualización y en base a ese criterio se efectúa una clasificación de las mismas, abordándose con mayor profundidad las técnicas de visualización de datos multiparamétricos. Además se analizan las variantes de integración entre la VisCi y los SIG mostrando ejemplos de aplicaciones que implementan el enfoque mezclado de integración. En el capítulo dos se exponen los aspectos relacionados con el diseño y la implementación de un módulo de visualización de datos multiparamétricos incorporado al servidor. de. mapas. Geoserver.. Se mencionan algunos aspectos sobre la. implementación de las técnicas, el modo de integración con Geoserver y la metodología para extender el módulo. En el capítulo tres se muestra el manual de usuario de la extensión. Finalmente se formulan las conclusiones y recomendaciones,. y se relaciona. la bibliografía.. 6.

(14) Introducción. CAPÍTULO I Sistemas de Información Geográfica y Visualización Científica. 1.1 Sistemas de Información Geográfica (SIG). Los SIG son una nueva tecnología que permite gestionar y analizar la información espacial. Surgen por la necesidad de disponer rápidamente de información para resolver problemas y contestar a preguntas de modo inmediato, alcanzando gran relevancia en el mundo de la informática. Su desarrollo en los últimos años evidencia la actividad constante en pos de su mejoramiento, y su estructura perfectamente organizada les permite el protagonismo en una gran cantidad de aplicaciones, convirtiéndose así en un modelo plenamente operativo, haciéndose cada vez más aceptada y más costosa a medida que la tecnología de cómputo se perfecciona. Un GIS (por sus siglas en inglés de Geographic Information System) es un término que implica el uso de las computadoras para crear y mostrar mapas digitales con rasgos asociados a los distintos atributos de una zona geográfica determinada, es un sistema de información computarizado, con una característica sustancial que lo diferencia de los demás: "toda la información disponible en él, está geográficamente referenciada", es decir, está asociada a una localización del planeta (Bolstad, 2005) Otras de las definiciones son: Según (Great Britain. Committee of Enquiry into the Handling of Geographic Information, 1987)es un sistema para capturar, almacenar, comprobar, manipular y visualizar datos que estén espacialmente referenciados a la tierra. Según (Clarke, 1990)es un sistema automatizado para la captura, almacenamiento, composición, análisis y visualización de datos espaciales. Otra definición es en la que se considera como un sistema de hardware, software y procesamiento diseñado para la captura, gestión, manipulación, análisis, modelado y. 7.

(15) visualización de datos espacialmente referenciados para resolver problemas complejos de planeamiento y gestión (Cowen, 1989). Como se puede apreciar existen muchas definiciones de SIG, algunas de ellas acentúan su componente de base de datos y otras sus funcionalidades, pero todas coinciden en referirse a un SIG como un sistema integrado para trabajar con información espacial, útil para el análisis y apoyo en la toma de decisiones en muchas áreas vitales para el desarrollo empresarial. El uso de SIG de tipo corporativo no ha alcanzado el auge esperado por la gran cantidad de fracasos de instalaciones SIG que nunca funcionaron, o que no alcanzaron satisfactoriamente los objetivos propuestos. En los inicios estos fracasos eran de tipo técnico, los cuales se han ido superando con el tiempo según los SIG se han ido afianzando. Según (Morant et al.) “ Actualmente, al tiempo que las limitaciones y dificultades técnicas se van solventando, se ponen de manifiesto otras dificultades: de carácter metodológico en cuanto a la forma de desarrollar e implementar el SIG, debidas a la propia organización en la que se va a implantar (entre las que se incluyen las derivadas de la inadecuación y/o rechazo de la organización y de los individuos a los procesos de cambio impuestos por la nueva situación). ” Estas dificultades difieren poco de las que nos podemos encontrar en cualquier organización que se encuentre en proceso de adaptación al empleo racional y eficiente de las nuevas tecnologías de la información en su rutina diaria(D. Reeve and Petch, 1999). Fuera de los ámbitos académicos y de las revistas y congresos especializados en los SIG, es opinión generalizada que el grado de implementación exitosa de proyectos SIG presenta. una. realidad. poco. halagüeña.. Numerosos. SIG. corporativos. acaban. desintegrándose en meros sistemas SIG departamentales de manera desordenada; proyectos ambiciosos que tras muchos años de esfuerzos no producen productos que merezcan la pena; muchas organizaciones finalmente se dan cuenta de que no tienen necesidad de algunas de las avanzadísimas capacidades que les brindan los SIG adquiridos, que sus trabajadores los rechazan o no utilizan y las financiaciones desaparecen o se ven reducidas por la falta de progreso en los resultados (D. Reeve and Petch, 1999), (H. Campell, 1995).. 8.

(16) Capítulo 1 Desde el mundo empresarial, para las inversiones en proyectos SIG a largo plazo, se advierte del peligro de que los impulsores de los proyectos se desilusionen pronto si el SIG no reporta los beneficios esperados dentro del plazo considerado. El 69% de los proyectos SIG en USA no reúnen todos los requisitos impuestos por sus organizaciones de origen. En el ámbito de las administraciones públicas el éxito de las aplicaciones SIG es más una excepción que una regla, y en numerosas ocasiones amparándose en la cortina de “servicio público” se justifican inversiones y proyectos que no tienen justificación alguna en cuanto a la relación coste/beneficio tanto económico como social (Hamil, 2002). Según un reciente estudio de KPGM Information Technology hecho sobre la industria SIG en Canadá, el porcentaje de fracasos es alarmante tanto en el sector público como en el privado. De los proyectos fracasados, el 87% lo fue por sobrepasar en un 50% su presupuesto inicial estimado, el 45% no produjo los beneficios esperados y el 92% no se ajustó a los plazos establecidos (2003). Principalmente se atribuye la causa de estos fracasos a cuatro factores: la falta de planificación, la falta de apoyo a la gestión (recursos humanos y presupuesto), la mala gestión del proyecto en todas sus fases y el no centrarse desde el principio en las necesidades y participación del usuario (Hamil, 2002) En los primeros tiempos la causa de retrasos y frustraciones se debía a una tecnología defectuosa: el software SIG era de difícil uso, algunos requerían largos cursos de formación, presentaban una funcionalidad limitada y se „colgaban‟ con facilidad en momentos críticos. En los últimos 20 años, sin embargo, las características del software SIG han cambiado radicalmente, incrementando su calidad, usabilidad y mejorando los productos. En estos momentos muchos SIG cumplen expectativas bajo entornos convencionales y su uso es mucho más sencillo. Mientras se superan los problemas técnicos, y los problemas de disponibilidad de datos van disminuyendo, hay que destacar que la mayor causa actual de fallos en el desarrollo e implementación exitosa de un SIG radica en no contemplar la importancia del factor “organizacional” u “organizativo”, presentando especial importancia el rechazo de los trabajadores y la organización a las nuevas herramientas y la no adecuación de las estructuras organizativas, tradicionalmente piramidales y altamente jerarquizadas, a la nueva lógica de la automatización de los procedimientos (D. Reeve and Petch, 1999).. 9.

(17) Capítulo 1 La importancia del factor organizacional cobra mayor importancia si cabe con el surgir de las IDE (Infraestructuras de Datos Espaciales), ya que es en el marco de las mismas donde los SIG alcanzarán en un futuro próximo su máxima expresión, gracias a accesibilidad e interoperabilidad entre sistemas remotos, con lo que ya se augura que serán las IDE, a través de las inmensas posibilidades de la red internet, las infraestructuras que posibiliten el acceso y uso de los SIG trascendiendo el lugar en el que estén almacenados los datos y los recursos(INSPIRE, 2004). 1.1.1 SIG de escritorio. En la actualidad contamos con una amplia gama de SIG. Entre ellos tenemos: * JUMP (JUMP Unified Mapping Platform) fue uno de los primeros SIG gratuitos, y por lo tanto ha servido de base a otros desarrollos posteriores, tanto de dominio público como sistemas comerciales. Su origen se ubica en Canadá, ya que nace como un proyecto financiado por varias instituciones canadienses. Es un SIG programado en Java, que basa su funcionalidad en módulos (plugins). De esta forma, si se requiere cargar cualquier tipo de imagen o dato vectorial no soportado por el sistema, puede programarse un módulo para ello. Lo mismo ocurre con cualquier funcionalidad adicional que se desee implementar: consultas, ediciones avanzadas, etc. El núcleo del software no presenta funcionalidades para realizar interpolaciones, pero su aspecto modular permite la integración de nuevos módulos para conseguirlo.. Figura1: Interfaz gráfica de JUMP La interfaz de usuario es similar a la que proporciona ArcView, con una tabla de contenidos a la izquierda y una ventana central para el mapa (véase ¡Error! No se 10.

(18) Capítulo 1 encuentra el origen de la referencia.). Es posible conectarse a servidores de cartografía WMS y existen plugins para numerosos formatos, tanto de archivos como de servidores. Una de las características más interesantes son las herramientas de edición que dispone para modificar datos vectoriales, así como herramientas básicas de geoprocesamiento. Existe también una versión para la edición y corrección de topología (Jump Conflation Suite), que se aproxima a funcionalidades de ArcMap en su versión de ArcINFO. * GRASS: Es uno de los más antiguos en esta área. Fue desarrollado por la armada de los Estados Unidos, hace varias décadas, con el propósito de realizar análisis territoriales. Posteriormente pasó a las universidades con fines educativos y finalmente fue liberado hacia todos los usuarios. Es un SIG que está escrito en varios lenguajes (C: implementación de los módulos, tcl\tk: define la interfaz de usuario). Producto a su antigüedad posee una interfaz de usuario poco robusta y difícil de manejar, pero tiene una inmensa potencialidad, tanto en el análisis de datos tipo ráster como vectorial. Este software está diseñado sobre una arquitectura modular, lo que facilita la inclusión de nuevas funcionalidades. Además, posee una amplia documentación en su sitio oficial. * gvSIG: SIG desarrollado en lenguaje Java, con una interfaz de usuario bastante fácil de utilizar. Posee una arquitectura modular, lo cual simplifica el trabajo a la hora de incluir nuevas funcionalidades. Este sistema está diseñado, desde sus inicios, para el análisis de datos vectoriales, por lo que posee una gran variedad de módulos que facilitan el trabajo con este tipo de datos. Para el análisis de datos tipo ráster se le desarrolló un módulo denominado Pilot3D. Además, se cuenta con una amplia documentación en Internet y, sobre todo, en su sitio oficial. * Quantum GIS: SIG desarrollado en lenguaje C++, haciendo uso de una biblioteca denominada Qt. Esta biblioteca brinda soporte a los programadores para la realización de ricas interfaces de usuario. El sistema ofrece grandes facilidades al usuario para el análisis de datos tipo vectorial. Los datos del tipo ráster son analizados a través de una extensión del GIS GRASS. Además, este SIG permite la inclusión de nuevos módulos escritos en lenguaje Python, lo que aumenta su adaptabilidad para la realización de trabajos específicos.. 11.

(19) Capítulo 1 1.1.2 SIG en la Web. * MapServer: Es un entorno de desarrollo en código abierto (Open Source Initiative) para la creación de aplicaciones SIG en Internet/Intranet con el fin de visualizar, consultar y analizar información geográfica a través de la red mediante la tecnología IMS (por sus siglas en Inglés de Internet Map Server). Muchos autores no consideran a MapServer como un SIG completamente definido, por lo que se suele tratar bajo la terminología. de. servidor. de. mapas.. MapServer. posee. un. sitio. oficial. en. http://mapserver.org/ donde se puede acceder a la documentación del mismo. * PostGIS: Es una extensión a PostgreSQL para soportar datos espaciales. PostgreSQL es un sistema de administración de bases de datos objeto-relacional considerado como el nuevo paradigma en la modelación, al incorporar a las bases de datos relacionales los tipos de datos abstractos y otros principios del diseño orientado a objetos. Posee características. modernas. tales. como:. consultas. complejas,. llaves. extranjeras,. disparadores, vistas, integridad transaccional, control de concurrencia multiversión, puede ser extendido por el usuario en múltiples formas; por ejemplo, agregando nuevos tipos de datos, funciones, operadores, métodos de indexación, funciones de agregación y lenguajes procedurales (PostGis, 2012). La extensión PostGIS agrega al motor de base de datos soporte para objetos geográficos e incorpora las siguientes funcionalidades: objetos simples según la definición del OGC, soporte para las representaciones WellKnown Text y Well-Known Binary de objetos geográficos, indexación rápida de objetos espaciales usando GiST (por las siglas en inglés de Generalized Search Tree), funciones de análisis geoespacial, soporte para las funciones de acceso OGC según la definición SFS (por las siglas en inglés de Simple Features Specification). * MySQL Spatial: Es una extensión a MySQL, que sigue las especificaciones de la OGC. La OGC publicó en 1997 las OpenGIS® Simple Features Specifications para SQL, un documento que propone un conjunto de conceptos para extender los Sistemas Gestores de Bases de Datos (SGBD) para que soporten datos espaciales (MySQL, 2012). MySQL ha sido extendido para soportar un conjunto primitivo de tipos de datos geométricos. Para utilizar esta característica se especifica una columna extra que indica el tipo geométrico. Antes de la versión 5.0.16 de MySQL solo se soportaban las extensiones espaciales para la generación, almacenamiento y análisis de características 12.

(20) Capítulo 1 geográficas en las tablas MyISAM; de esa versión en adelante también están disponibles para las tablas InnoDB, NDB, BDB y ARCHIVE. Para columnas espaciales, MyISAM soporta tanto índices espaciales como no espaciales, las otras formas de almacenamiento solamente soportan índices no espaciales.. Por estudios realizados anteriormente para este trabajo hemos seleccionado el servidor de mapas GeoServer. Este servidor brinda una arquitectura orientada a servicios, sobre los cuales se distribuyen mapas e información a través de la WEB. GeoServer implementa las tres especificaciones (Web Map Service, Web Feature Service, Web Coverage Service) dictadas por la OGC, la cual se encarga de estandarizar los criterios y características que debe cumplir un servicio orientado a la visualización de datos geográficos. Además posee una interfaz de usuario para la comunicación con el cliente, sobre la cual se pueden solicitar mapas, información sobre mapas, ejemplos, publicar nuevos mapas desde diferentes formatos de archivo, establecer grupos de trabajo y conectarse a base de datos.. 1.2 Visualización Científica (VisCi). El incremento constante del volumen de datos generados en muchos campos de aplicación crea la necesidad de contar con métodos que permitan extraer información de estos datos de manera eficiente, uno de estos métodos se basa en la creación de imágenes a partir de datos, al cual se le conoce como visualización. Este campo ha sido impulsado en gran medida mediante el uso de la computación, esto ocurre porque en muchas esferas de aplicación hay un incremento constante de los volúmenes de datos generados y por el aumento sostenido de la potencia de las interfaces gráficas modernas, que permiten generar imágenes cada vez más sofisticadas. La visualización de datos permite alcanzar diferentes metas. La naturaleza del objetivo que se desee está en relación directa al conocimiento que se tenga sobre los datos iniciales (Theisel, 2000). La visualización de información es el estudio interdisciplinario de la representación visual de colecciones a gran escala de información no numérica como archivos y líneas de código en sistemas de software, librerías y bases de datos bibliográficas, redes relacionales en Internet, etcétera(Friedly, 2008).El análisis visual de datos es un nuevo 13.

(21) Capítulo 1 enfoque que integra tanto la percepción humana como los métodos computacionales automáticos, lo que permite una mejor comprensión y análisis de grandes y complejos conjuntos de datos. Las técnicas de visualización se agrupan en las siguientes categorías: . Visualización de Volúmenes.. La Visualización de volúmenes se refiere generalmente a campos escalares. Se extiende desde el examen de datos científicos a la reconstrucción de datos dispersos y a la representación de objetos geométricos sin una descripción matemática de su superficie. Permite el examen del interior de un volumen utilizando técnicas como las del slicing y la transparencia. Una cuestión no tan madura en la Visualización de volúmenes la constituye el problema de la dimensionalidad: cuando la dimensión de los datos excede cierta dimensión, la visualización no puede manejarse usando los métodos tradicionales y se requieren nuevas técnicas. Los datos volumétricos representan una malla de tres dimensiones donde cada punto tiene asociado un valor. En general los datos se definen como un conjunto S de muestras, donde cada elemento s Є S es un vector de la forma (x, y, z, v) que contiene las coordenadas espaciales y un elemento que es un escalar (Hansen and Johnson, 2005, Theisel, 2000). . Visualización de Flujo Este campo se utiliza para la visualización en general de Sistemas Dinámicos, es decir, aquellos sistemas en los que hay involucrados datos que evolucionan en el tiempo. El comportamiento cualitativo de dichos sistemas puede comprenderse adecuadamente a partir de la estructura de la evolución temporal de sus trayectorias. Estos contienen implícitamente una gran cantidad de datos que no es directa ni fácilmente observable.. . Visualización de Datos Multiparamétricos Los datos multiparamétricos son aquellos en que el número de variables relacionadas con cada observación es mayor o igual que dos. Estas variables pueden ser cuantitativas o cualitativas y a su vez ordinales o nominales(Pérez and Ortega, 2005, Hansen and Johnson, 2005).. . Visualización de Información 14.

(22) Capítulo 1 En algunas aplicaciones los datos presentan una estructura que no concuerda con ninguna de las anteriores o que sencillamente no puede ser definida con exactitud. A estos datos se les suele llamar información y entre las principales se identifican estructuras como árboles, grafos e hipertext(Hansen and Johnson, 2005, Keim, 2002, Theisel, 2000). La Visualización de la Información consiste en el uso interactivo de representaciones visuales, auditivas y sensoriales en general de datos abstractos soportadas en una computadora con el objetivo de ampliar el conocimiento; esta área ha ampliado su espectro debido al desarrollo de la Visualización en computadoras en tiempo real. Este medio es promisorio fundamentalmente porque acrecienta los recursos del humano en la forma de procesamiento perceptual expandiendo su memoria de trabajo, permite reducir el tiempo de búsqueda de información, puede mejorar el reconocimiento de patrones, permite el uso de inferencia y monitoreo perceptual todo en un medio manipulable e interactivo. En este trabajo se incorporó técnicas de visualización de datos multiparamétricos al SIG GeoServer, por lo cual a continuación se da una breve descripción de ellas. Técnicas de visualización para datos multiparamétricos. Existen una serie de problemas en que cada punto de dato contiene más de un atributo, estos atributos pueden ser fechas, precios o valores descriptivos. A este tipo de datos se les llama multiparamétricos y se encuentran generalmente en aplicaciones de minería de datos, estadísticas e inteligencia artificial (Keim, 2002). Los datos multiparamétricos, también llamados multidimensionales o datos n-dimensionales, consisten en un número de n registros donde cada uno está definido por un vector de d valores. Estos datos pueden ser vistos como una matriz de nxd, donde cada fila representa un registro y cada columna representa una observación, variable o dimensión(Ward, 2008). El objetivo fundamental de los métodos de visualización para datos multiparamétricos es lograr que las representaciones revelen correlaciones o patrones entre los atributos (Keim, 2002, Theisel, 2000, Eick, 2000). Con este fin existe actualmente una amplia gama de técnicas de visualización, para las cuales se han creado además diversas mejoras. Las técnicas pueden ser clasificadas en geométricas, basadas en iconos, basadas en píxel y proyecciones (Keim, 2002, Theisel, 2000). Técnicas geométricas.. 15.

(23) Capítulo 1 Las técnicas geométricas son aquellas que utilizan elementos como puntos, líneas o curvas como propiedades visuales para representar los datos (Keim, 2002, Theisel, 2000). Existe un gran número de ellas, entre las que se encuentran prosections views (Furnas and Buja, 1994), hyper slices (van Wijk and van Liere, 1993) y parahistogramas (Ong and Lee, 1996), pero hay tres que sobresalen por su generalidad y gran uso, estas son los Diagramas de Dispersión, Coordenadas Paralelas y Gráfico de Andrews . Diagramas de dispersión El Diagrama de Dispersión es una técnica sencilla muy utilizada. Su forma más simple se manifiesta cuando los datos poseen solo dos dimensiones. Con dos dimensiones la técnica consiste en trazar dos ejes de coordenadas y utilizar los valores de las dimensiones como puntos (x, y) de R2, resultando un gráfico donde se encuentran dispersos los puntos de datos. Para visualizar datos de más de dos dimensiones pueden utilizarse proyecciones, que. provocan pérdida de información debido a la reducción de. la dimensión (Hansen and Johnson, 2005, Theisel, 2000, Keim, 2002). Para datos multiparamétricos es muy frecuente utilizar matrices de diagramas de dispersión. Las matrices resultantes son cuadradas y el elemento (i, j) de la matriz es un diagrama de dispersión de la dimensión i y la j. El diseño evita la pérdida de información pero en cambio los análisis complejos son engorrosos. Una deficiencia adicional es que la diagonal principal de la matriz es subutilizada. Algunos trabajos actuales están encaminados a aprovechar mejor esta región de la representación (Cui et al., 2006). Ver Figura 2.. Figura 2: Matriz de diagramas de dispersión con la diagonal principal con histogramas. Coordenadas Paralelas La técnica Coordenadas Paralelas es un esquema simple de gran generalidad que permite visualizar conjuntos de datos multidimensionales. Esta técnica geométrica es 16.

(24) Capítulo 1 una de las más utilizadas producto de lo fácil que resulta su implementación y los buenos resultados que se obtienen al aplicarla (Keim, 2002). Ver Figura 3. Esta técnica utiliza un sistema de coordenadas como base y consiste en crear un eje de coordenadas para cada atributo colocándolos paralelamente, uno a continuación del otro. El valor de cada dimensión en un determinado. punto de datos es marcado en el eje. correspondiente. La representación final. para un objeto es una línea que recorre las. posiciones marcadas en cada dimensión (Theisel, 2000, Keim, 2002). Resulta especialmente útil para mostrar patrones en los datos o para percibir relaciones entre los atributos, pues el resultado es muy intuitivo (Theisel, 2000).. Figura 3: Coordenadas Paralelas. Se muestra la visualización de un conjunto de datos con tres variables. El color de las líneas que representan los objetos puede ser elegido por varios criterios. El más simple es utilizar un color constante para todos los objetos. Un criterio que maximiza la calidad de la imagen es asignar el color de los objetos de acuerdo a una dimensión (Theisel, 2000, Keim, 2002). Gráfico de Andrews Una idea similar para representar datos multiparamétricos es el Gráfico de Andrews (Obsérvese la Figura 4). En esta técnica cada observación es representada por una función f(t) que se evalúa en el intervalo [0,1]. Cada función es una serie de Fourier cuyos coeficientes se igualan a los valores de las dimensiones para cada observación (Matlab, 2004, Andrews, 1972).. 17.

(25) Capítulo 1. Figura 4: Gráfico de Andrews. La virtud fundamental de la técnica es que puede representar conjuntos de datos de un tamaño relativamente grande y además con un número de dimensiones elevado. Técnicas basadas en iconos. Las técnicas basadas en iconos tienen dos parámetros que la caracterizan. El primero es el tipo de figura que representará cada observación, o sea, la forma del icono; el segundo parámetro es la forma en que se definirá la posición de cada icono en la imagen (Ward, 2002, Theisel, 2000). Estas técnicas no sufren de pérdida de información. Se logra evitar la pérdida de información al realizar una proyección de las dimensiones a los diferentes rasgos del icono (Theisel, 2000). Entre los métodos para crear iconos están los rostros de Chernoff (Chernoff, 1973) y los campos de estrellas. Además suelen crearse editores de iconos para aplicaciones específicas (Theisel, 2000, Salgado, 2003). Las técnicas basadas en iconos son recomendadas cuando el número de dimensiones oscila entre diez y quince y el número de mediciones de las mismas es alto. Estas técnicas se pueden utilizar con una referencia espacial. Campo de Estrellas (en inglés Starfield) La técnica de campo de estrellas utiliza un método procedural para representar cada icono y permite elegir entre varias opciones para colocar los mismos. Tiene el potencial para mostrar datos de múltiples dimensiones sin pérdida de información y es habitualmente usada por los especialistas (Theisel, 2000, Andrews, 2005). El campo de estrellas utiliza un algoritmo para componer los iconos, lo que le confiere cierta generalidad. En la forma básica el método utiliza dos dimensiones como coordenadas de posición en un eje imaginario. El resto de las dimensiones son 18.

(26) Capítulo 1 normalizadas al intervalo [0,1]. Estas coordenadas son el punto de inicio en el dibujado del icono. Las dimensiones restantes se expresan a partir de líneas que parten del punto inicial y cuya longitud está determinada por el valor del atributo. Estas líneas o rayos que representan las diferentes dimensiones están dispuestos entre sí con igual distancia angular, lo que genera una figura de estrella. Frecuentemente los extremos de las líneas son conectados entre sí. Esta variación elimina la silueta de estrella y crea una figura cerrada que suele presentar más claramente las características del objeto (Eick, 2000). En la Figura 5 puede observarse un ejemplo.. Figura 5: Campo de Estrellas. Todos los puntos del conjunto de datos pueden mostrarse con el mismo color, pero resulta muy conveniente utilizar esta característica para codificar algún atributo de interés. Igualmente pueden usarse otros rasgos de la figura para codificar otras informaciones, como por ejemplo la calidad de los datos (Xie et al., 2006).. Una. cuestión de particular importancia en la técnica es la estrategia de posicionamiento del icono. En el proceso de posicionamiento de los iconos pueden usarse los datos de ciertas dimensiones, que en el caso más simple utiliza dos dimensiones y en caso de un número mayor de dimensiones requiere el uso de proyecciones (Ward, 2002). Icono en forma de barras (en inglés Profile Glyph ) Las características de este icono están dadas por la longitud y el color de las barras que lo forman. Las dimensiones son representadas. por barras ubicadas secuencialmente. cuyas longitudes están determinadas por el valor de los atributos. El color de cada barra se selecciona de acuerdo. a la dimensión visualizada, de manera tal que permita. identificar qué dimensión está codificada en los atributos del icono(Toit et al., 1986). Ver la Figura 6.. 19.

(27) Capítulo 1. Figura 6: Icono en forma de barras. Se muestra la visualización de 28 observaciones de cuatro variables. Este icono permite reconocer con facilidad las relaciones existentes entre dimensiones adyacentes. La comparación de las longitudes de las barras con una línea base común es más fácil de percibir que las longitudes de los rayos de un icono en forma de estrella (Ward, 2008). Las relaciones entre dimensiones que están más separadas son difíciles de determinar. Este problema se puede resolver reordenando las dimensiones, tratando de que queden adyacentes aquellas que se deseen correlacionar o reordenarlas de manera aleatoria hasta obtener la visualización deseada. Existen estrategias de reordenamiento de las dimensiones que aumentan las posibilidades de obtener información más valiosa que utilizando reordenamientos aleatorios (Ward, 2008). Shape Coding Este icono es un rectángulo que contiene una malla regular. Cada celda de la malla es usada para una dimensión cuyo color depende del valor de la dimensión en el punto de dato visualizado. Obsérvese la Figura 7. Los iconos rectangulares usualmente son localizados de forma linear, aunque pueden ser considerados otros criterios de ordenamiento como pueden ser: correlaciones espaciales o temporales o un orden de acuerdo a valores especiales de los datos (Beddow, 1990).. 20.

(28) Capítulo 1. Figura 7: Shape Coding. Se muestra la visualización de nueve observaciones de diecisiete variables. Técnicas orientadas a píxel. La visualización de un conjunto de datos de gran tamaño resulta un reto para técnicas geométricas y basadas en iconos. Al graficarlos suele surgir desorden en la imagen, que está originado por el tamaño de la figura que representa una observación simple. Partiendo de esta idea resulta lógico concluir que minimizando el espacio que ocupa un solo punto de dato en la imagen se mejoraría la percepción visual (Hansen and Johnson, 2005, Andrews, 2005). Las técnicas basadas en píxel son las más eficientes cuando el número de dimensiones es grande y cuando crece el número de registros. Esto se debe a que utilizan un píxel para representar cada atributo de una observación. Los retos fundamentales en estos métodos son la elección del color para cada elemento y el modo de posicionamiento de los píxeles (Keim, 2002, Keim, 2000). El procedimiento en las técnicas basadas en píxel consiste en relacionar cada valor de una dimensión a un color y agrupar los píxeles de cada dimensión en áreas adyacentes. Puesto que este método utiliza un píxel simple por cada valor de dato, la técnica permite mostrar hasta más de un millón de valores (Keim, 2002). Este tipo de técnicas utilizan diferentes modos de posicionamiento de los píxeles para lograr diferentes objetivos. Colocar los píxeles en la forma apropiada ofrece la posibilidad de observar información sobre correlaciones, dependencias y regiones trascendentales. Dos de los modos de posicionamiento de los píxeles son los patrones recursivos y los segmentos de círculo (Hansen and Johnson, 2005). Patrones Recursivos La técnica orientada a píxel patrones recursivos tiene una manera especial de interactuar. con. los datos,. permitiendo. la definición de diferentes. niveles de. recursividad. Está particularmente dirigida a representar un conjunto de datos con un orden natural de acuerdo a un atributo, propiedad que la convierte en una opción para problemas de series de tiempo. Ver la Figura 8. 21.

(29) Capítulo 1. Figura 8: Patrones Recursivos. Una posibilidad simple que provee la técnica es la de organizar los puntos de datos de izquierda a derecha, línea por línea o columna por columna. Una vía posible de mejorar la visualización es la organización de los píxeles en pequeños grupos y organizar los grupos para formar un patrón global. Esta estrategia corresponde a un planteamiento en dos fases con un patrón de primer orden formado por la agrupación de los píxeles y un patrón de segundo orden formado por el orden global. Al tomar los resultados de la estructura de segundo orden como el elemento básico de construcción de una estructura de tercer nivel, puede realizarse la introducción de un tercer patrón. Este proceso puede ser repetido hasta un nivel arbitrario formando un esquema general recursivo. Este esquema general recursivo puede ser distribuido de dos formas para cada nivel de recursividad: línea a línea (line by line), donde las estructuras de cada orden se posicionan en la imagen de izquierda a derecha o intercalando el sentido (back and fort), las estructuras de cada orden se posicionan intercalando el sentido, es decir para una línea se posicionan de izquierda a derecha y en la siguiente línea de derecha a izquierda (Keim et al., 1995). Segmentos de Círculo Los segmentos de círculo utilizan como imagen base un círculo que es dividido en segmentos iguales a partir del origen. Cada segmento corresponde a un atributo del conjunto de datos. Dentro de cada segmento el valor del atributo para cada registro de datos se representa con un píxel simple. La colocación de los píxeles comienza en el centro de la circunferencia y continúa hacia fuera dibujando sobre una línea ortogonal al segmento (Ankerst et al., 1996). Obsérvese la Figura 9.. 22.

(30) Capítulo 1. Figura 9: Segmentos de Círculo. Las técnicas escogidas para insertar en el Geoserver fueron Coordenadas Paralelas, Gráfico de Andrew, Shape Coding, Icon Shape, Star Shape, Segmentos de Círculo y Patrones Recursivos.. 1.3 SIG y VisCi. A finales de los años ochenta y principio de los noventa las técnicas de VisCi y SIG se desarrollaron en paralelo y de forma independiente(Rhyne, 1997). Como resultado de esto surgieron muchas ineficiencias asociadas con la visualización de datos geográficos. Entre estas deficiencias se encontraban las dificultades con el registro de los datos espaciales dentro de los Sistemas de Visualización Científica (SVC), producciones engorrosas de secuencias de animaciones en SIG y quizás la más importante, la falta de conexión entre bases de datos y los ambientes que soportaban la visualización de datos espaciales (Hearnshaw and Unwin, 1994) . Los desarrolladores de herramientas SIG y de VisCi hicieron esfuerzos para ampliar e integrar sus sistemas (Rhyne et al., 1994). Los desarrolladores de SIG estudiaron la forma de incorporar las capacidades de la animación de series de tiempo en tres dimensiones en su software. Los desarrolladores de herramientas de VisCi comenzaron la construcción de lectores de datos que soportaban los formatos de datos espaciales como modelos digitales de elevación, así como formatos de SIG comerciales. Al examinar estos esfuerzos fueron definidos cuatro niveles de métodos de integración entre SIG y VisCi: rudimentario, operacional, funcional y mezclado (Rhyne, 1997). El enfoque rudimentario utiliza una mínima integración de datos e intercambio entre las dos tecnologías. El nivel operacional proporciona. coherencia entre los datos mientras. se eliminan las redundancias entre las dos tecnologías (Cook et al., 1997). La forma funcional intenta proporcionar una comunicación transparente entre los entornos de 23.

(31) Capítulo 1 software correspondientes(Mitas et al., 1997). El enfoque. mezclado se refiere al. desarrollo de sistemas donde los conceptos de cartografía, SIG y VisCi se funden en una única herramienta. El nivel rudimentario de intercambiar datos en formatos de SIG hacia las herramientas de VisCi se ha logrado en casos puntuales. Algunos ambientes de VisCi se han aproximado en el nivel operacional permitiendo accesos directos a bases de datos de SIG; sin embargo esto suele ser en un solo sentido, una vez que la herramienta de VisCi genera la imagen tridimensional o la animación, generalmente no es posible activar las funciones de consulta de los SIG desde la pantalla de visualización. Lograr la integración funcional de SIG y herramientas de VisCi requiere de estándares abiertos de datos de SIG, enlaces a programas que permitan que las herramientas de VisCi realicen análisis de datos espaciales y funciones de extracción de información. También es factible el uso de sistemas expertos o una arquitectura basada en reglas con agentes inteligentes para facilitar la comunicación transparente entre SIG y herramientas de VisCi (Treinish and Rogowitz, 1993). Los sistemas que implementan el enfoque mezclado replantean el proceso de desarrollo de herramientas SIG-VisCi. En este sentido la cartografía está bien posicionada como puente entre ambas tecnologías. Algunos de los primeros intentos del enfoque mezclado entre los SIG y la VisCi se han materializado a través de herramientas. como GeoVista Studio y Snap-Together. Visualization. Ambas herramientas están basadas en redes de componentes que permiten la construcción de complejos flujos de trabajos que vinculan componentes para el manejo de formatos de datos geográficos y de diferentes técnicas de VisCi. 1.3.1 SIG y VisCi en entornos web. En la actualidad existen varias especificaciones para los servicio WEB empleados en la producción de mapas a través de la WEB. Estos servicios están estandarizados según los criterios dictados por la OGC, quien los ha venido perfeccionando y actualizando desde la década de los 90. Estos servicios son: - WMS: Servicio para la producción de mapas - WFS: Servicio para la extracción de rasgos 24.

(32) Capítulo 1 - WCS: Servicio para la producción de coberturas La mayoría de los SIG existentes brindan la infraestructura adecuada para consumir cada uno de estos servicios, ya sea en la misma aplicación o a través de la WEB, como por ejemplo: - GRASS: Posee una módulo para la visualización de mapas a través de la WEB, los cuales son pedidos a un servidor de mapas mediante el estándar WMS - gvSIG: Posee un módulo para la visualización de mapas a través de la WEB, los cuales son pedidos a un servidor de mapas mediante el estándar WMS Las aplicaciones anteriormente mencionadas son aplicaciones de escritorio. Por otra parte existen también otras basadas en aplicaciones WEB que implementan estos servicios y a su vez brindan herramientas para la visualización de mapas a través de ellos; GeoServer y MapServer. A continuación se hace una descripción un poco más detallada acerca de los servicios WMS, WFS y WCS. WMS El servicio WMS (por sus siglas en Inglés de Web Map Service) a partir de información geográfica produce dinámicamente mapas geográfica y espacialmente referenciados. Este estándar internacional define un “mapa” como una representación geográfica, disponible en forma de imagen, para ser visualizada en las computadoras. Los mapas generados por WMS son generalmente creados en los formatos que se conocen actualmente: PNG, GIF, JPG, SVG, etc. El estándar define tres operaciones: - Devolver metadatos del nivel de servicio. - Devolver un mapa cuyos parámetros geográficos y dimensionales han sido bien definidos. -. Devolver. información. de. características particulares mostradas en el mapa. (opcionales). 25.

(33) Capítulo 1 Las operaciones WMS pueden ser invocadas usando un navegador estándar, realizando peticiones en la forma de URLs (Uniform Resource Locators). El contenido de tales URLs depende de la operación solicitada. Concretamente, al solicitar un mapa, la URL indica qué información debe ser mostrada en el mapa, qué porción de la tierra debe dibujar, el sistema de coordenadas de referencia, y la anchura y la altura de la imagen de salida. Cuando dos o más mapas se producen con los mismos parámetros geográficos y tamaño de salida, los resultados se pueden solapar para producir un mapa compuesto. El uso de formatos de imagen que soportan fondos transparentes (e.g., GIF o PNG) permite que los mapas subyacentes sean visibles. Además, se puede solicitar mapas individuales de diversos servidores. El servicio WMS permite así la creación de una red de servidores distribuidos de mapas, a partir de los cuales los clientes pueden construir mapas “a la medida”. Las operaciones WMS también pueden ser invocadas usando clientes avanzados SIG, realizando igualmente peticiones en la forma de URLs. Las aplicaciones GRASS, uDIG, gvSIG, Kosmo y otros, permiten este acceso avanzado a la información remota, añadiendo la ventaja de poder cruzarla, con información local y disponer de una gran variedad de herramientas SIG. WFS El servicio de publicación de objetos WFS (por sus siglas en Inglés de Web Feature Service) permite recuperar y modificar (consultar, insertar, actualizar y eliminar) datos espaciales de un fenómeno o rasgo geográfico como un río, una ciudad o un lago, representado en formato vectorial y codificados en Geography Markup Language (GML) con una geometría descrita por un conjunto de coordenadas. Cada servicio puede manejar uno o más tipos de fenómenos, cada uno de los cuales tiene asociado un XML Schema que describe su estructura. Para acceder y manipular estos fenómenos geográficos, el estándar WFS define interfaces que operan mediante la utilización de HTTP como plataforma de cómputo distribuido.. 26.

(34) Capítulo 1 Gracias a esas interfaces, un usuario o servicio web puede combinar, utilizar y gestionar información acerca de los fenómenos que constituyen los mapas siempre que cumpla determinados requisitos. El almacén de datos utilizado para almacenar fenómenos geográficos puede ser opaco para la aplicación cliente, siendo el único acceso a los datos a través del interfaz del WFS. La única función de un WFS, cuando interacciona con el sistema de almacenamiento de fenómenos geográficos, es asegurarse que los cambios realizados en los datos sean coherentes. WCS Este servicio WCS (por sus siglas en Inglés de Web Coverage Service) provee el acceso a una rica y potente información geoespacial, la cual es renderizada por el cliente en un navegador u otra aplicación y permite la obtención de datos geoespaciales en forma de “coberturas”, es decir, información geográfica espacial digital que representa fenómenos de variación espacial (distribución continua), de modo que sean útiles para la representación, o como dato de entrada de modelos científicos. Al igual que el OGC Web Map Service (WMS) y el Web Feature Service (WFS), permite al cliente seleccionar parte de la información que posee el servidor, basándose en diferentes criterios, como por ejemplo las restricciones espaciales. La diferencia principal con el WMS es que el servicio WCS proporciona los datos con su semántica original, lo cual permite que puedan ser interpretados, extrapolados, etc., y no sólo representados de forma estática. La diferencia principal con el WFS es que este devuelve fenómenos geoespaciales discretos, mientras que el WCS proporciona coberturas que reflejan fenómenos de variación espacial y que relacionan el dominio espacio-temporal con un rango de propiedades (probablemente multidimensional). 1.3.2 SIG y VisCi en entornos empresariales. Un campo de la visualización que relaciona los GIS con la visualización científica y la visualización de información es la Geovisualización. Este es un término que se refiere a un conjunto de herramientas, técnicas y métodos para el análisis de datos geoespaciales apoyándose principalmente en la visualización interactiva (MacEachren and MennoJan, 1997, Jiang and Li, 2005, MacEachren, 2004).. 27.

(35) Capítulo 1 Según (Duménigo Benítez, 2011) la geovisualización fue desarrollada como campo de investigación en los inicios de la década de 1980 y ha continuado su crecimiento ya no sólo como campo de investigación sino también de forma aplicada en distintas áreas. Algunos campos de investigación y desarrollo favorecidos con la continua mejora de la geovisualización son, por ejemplo, la geoinformática, la cartografía, las ciencias forestales, dentro de la cual se encuentran los servicios forestales, la silvicultura y la planificación de tierras para plantaciones agrícolas, la arqueología, la planificación urbana y los estudios medioambientales, dentro de los cuales se incluyen estudios meteorológicos, predicción de sucesos medioambientales y estudios de niveles de contaminación en el medio ambiente. Según (IED, 2008) el Instituto Geográfico Militar (IGM) de Ecuador pone a disposición de la comunidad el Portal de la Infraestructura Ecuatoriana de Datos Geoespaciales IEDG / GeoPortal IGM, con enlaces de libre acceso a Cartografía Básica, Hidrográfica, Vial, de Infraestructura, Localidades y Temática, a escala nacional (1:1'000.000), así como a escala regional (1:250.000) en estándares WMS, WFS y en formato SHP y KML http://www.geoportaligm.gov.ec/index2.html. El Visualizador de mapas puede accederse en http://www.geoportaligm.gov.ec/index2.html Sus componentes principales: • Datos: Deben permitir el análisis y aceptar superposición de grupos de datos de cualquier tipo, a condición de que cumplan con las normas y especificaciones declaradas para la información geográfica (Geoinformación). • Metadatos: Intentan responder a las preguntas quién, qué, cuándo, dónde, porqué y cómo, sobre cada una de las facetas que se documentan en un proyecto. • Servicios: Mediante los servidores, se puede apreciar el servicio de búsqueda (Catálogo), Mapas (imágenes, Web Map Service - WMS), Datos (fenómenos), Web Feature Service - WFS, Web Coverage Service - WCS), Nomenclator (Localización de Topónimos). La implementación del Proyecto METADATOS en el Instituto Geológico Minero y Metalúrgico de Perú (INGEMMET), surge como una necesidad institucional de catalogar e inventariar los datos espaciales generados; basados en las Normas Internacionales ISO 19115 - 19139 se desarrolló el primer perfil de metadatos a nivel 28.

(36) Capítulo 1 Institucional y la primera propuesta nacional que sirven de núcleo y modelo para los catálogos de mapas y datos espaciales. Así mismo se elaboraron las normas técnicas y perfiles de metadatos según la información inventariada. También se desarrolló una arquitectura SIG bajo el enfoque de Infraestructura de Datos Espaciales IDE, usando software libre, constituyéndose en el primer nodo de Clearinghouse del Perú interactuando con más de cinco Nodos Nacionales y la Red Internacional a través de Infraestructura Global de Datos espaciales (en inglés GSDI). El Servicio Geológico Minero Argentino (SEGEMAR) digitalizó la carta geológica siguiendo el concepto de un sistema integrado de información, con dos objetivos principales 1) Análisis y consulta de la información geológica; y 2) Producción de cartografía geológica digital. Este sistema permite manejar volúmenes considerables de información,. generar su cruzamiento. en condiciones controladas,. monitorear la. evolución de proyectos y generar informes bajo norma o demanda, en forma de mapas o datos descriptivos: • SIG de Infraestructura de la República Argentina • SIG Institucional de Geología • SIG de Proyecto • Sistema de Producción Cartográfica Digital • Atlas Satelital de estudios Geológicos-Geográficos de la República Argentina • Red de Ordenamiento y Planificación Territorial • CGI-IUGS Comisión para el Manejo y Aplicación de Información en Geociencias La Dirección Nacional de Geología de Ecuador, ha desarrollado un Sistema de Información Geográfica denominado el. Catastro Minero Nacional. El sistema permite. visualizar y redibujar mapas y capas de información georreferenciadas relacionadas con el sector minero a nivel nacional. La Dirección también dispone de una Base de Datos Minera que permite la consulta de áreas y estadísticas mineras en línea, con fines netamente informativos y para mayor transparencia en el sector minero. El Instituto Geográfico “Agustín Codazzi” y la Agencia Nacional de Hidrocarburos (ANH) han lanzado el Sistema de consulta para áreas de Reglamentación Especial de 29.

(37) Capítulo 1 Colombia, proyecto realizado mediante convenio entre las partes. El Sistema permite consultar y modificar interactivamente datos e información geográfica relacionada con comunidades y resguardos indígenas, tierras de comunidades negras, reservas forestales, parques nacionales, y áreas ecológicas especiales como paramos y humedales, entre otros. El sistema puede consultarse en: http://sigotn.igac.gov.co/siganh/ Como se puede apreciar hay un gran auge en el desarrollo de Sistemas de Información Geográficas con Visualización Científicas en entornos empresariales. Pero todavía no se explota lo suficiente, Son muchas las ideas que se pueden desarrollar y los usos de estas herramientas. Por esto es que queremos con esta investigación mostrar los beneficios que traen implícito estos software que pueden ser utilizados por la República de Cuba.. 1.4 Resumen Parcial del Capítulo. En este capítulo se lleva a cabo una revisión del estado actual de la investigación en los temas: Visualización Científica y Sistemas de Información Geográfica haciendo énfasis en la vinculación existente entre estos tópicos, además de esbozar algunos de los diferentes retos que enfrentan las comunidades científicas que trabajan directamente con estos, tratándolos tanto de manera separada como relacionada. Se muestran, también, algunos ejemplos de software tanto propietario como Open Source que se emplean con el sentido de que de una forma u otra traten la relación entre estos términos, y se incluye la descripción de las principales características de cada uno. Se concluye que las técnicas de visualización de datos multiparamétricos constituyen valiosas herramientas para el análisis visual de datos, por lo que se escogieron algunas de ellas para ser implementadas en un módulo de visualización e incorporarlas al Geoserver. La integración de este tipo de técnicas en Geoserver constituye un esfuerzo más en el acercamiento entre estas dos disciplinas. En el siguiente capítulo se presentan los aspectos de diseño e implementación relacionados con la integración de las técnicas de visualización de datos multiparamétricos en Geoserver.. 30.