GEORREFERENCIACIÓN DE LOS EJEMPLARES BOTÁNICOS DE LA COLECCIÓN DEL HERBARIO FORESTAL (UDBC)
PROYECTO DE GRADO
MODALIDAD PROYECTO DE APLICACIÓN
JUAN ANDRÉS MARTÍNEZ PULIDO (20092010031)
JUAN SEBASTIÁN SÁNCHEZ FERNÁNDEZ (20092010051)
DIRECTOR: WILLIAM ARIZA CORTÉS
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES
PROYECTO CURRICULAR INGENIERIA FORESTAL
BOGOTÁ D.C.
SEPTIEMBRE DE 2016
2
Contenido
1. INTRODUCCIÓN ... 3
2. OBJETIVOS ... 7
2.1 Objetivo general ... 7
2.2 Objetivos específicos ... 7
3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ... 7
4. JUSTIFICACIÓN... 8
5. SÍNTESIS DEL PROYECTO ... 9
6. ESTADO DEL CONOCIMIENTO... 10
6.1 Antecedentes ... 10
7. MARCO TEÓRICO ... 13
7.1 Georreferenciación ... 13
7.1.1 Georreferenciación Retrospectiva ... 13
7.1.2 Georreferenciación de localidades ... 16
7.2 Estandarización de localidades ... 17
7.3 Proceso de asignación de coordenadas ... 22
7.4 Validación ... 24
7.5 Métodos de georreferenciación ... 25
7.6 Obtención de incertidumbre a través de la calculadora MaNIS ... 30
8. METODOLOGÍA ... 31
9. RESULTADOS ... 36
9.1 Resultados anteriores ... 36
9.2 Resultados actuales ... 38
10. ANÁLISIS DE RESULTADOS ... 44
11. CONCLUSIONES ... 51
12. RECOMENDACIONES ... 52
13. BIBLIOGRAFÍA ... 53
3 1. INTRODUCCIÓN
El convenio de Diversidad Biológica, aprobado en Colombia mediante la ley 165 del año 1994 define la diversidad biológica (también llamada biodiversidad), como la variabilidad de los organismos vivos y de cualquier fuente, incluyendo los ecosistemas terrestres y marinos, y los complejos ecológicos de los que hace parte, así como también comprende la diversidad específica, entre las especies y de los ecosistemas (Andrade, 2011).
Los diferentes ecosistemas deben ser evaluados y explorados, ya que permiten establecer la toma de decisiones en los procesos de conservación y planeación ambiental, los cuales pueden verse de manera integral, es por esto que los datos y la información obtenida a través de colecciones biológicas son una fuente fundamental en los temas relacionados con la taxonomía, la sistemática vegetal y la ecología (Guisan & Thuiller, 2005).
Colombia cuenta con características especiales en su distribución geográfica, tales como su topografía y su ubicación en una zona tropical, lo cual lo hace estar dentro del grupo de 14 países que albergan el mayor índice de biodiversidad, que suelen ser denominados como países mega diversos, compartiendo la categoría con Argentina, Brasil, Costa Rica, entre otros (Andrade, 2011).
También cuenta con un Sistema de Información sobre Biodiversidad (SiB Colombia, iniciativa para brindar información sobre biodiversidad del país y de acceso libre), el cual establece un dato estimado para flora de cerca de treinta mil especies de plantas conocidas, divididas de la siguiente manera: 22480 especies de Angiospermas, 1643 especies de licófitos y helechos; 262 especies de palmas; 4010 especies de orquídeas, 45 especies de Gimnospermas y 1636 especies de musgos (SiB, 2015), así como el Catálogo de Plantas y Líquenes de Colombia (Bernal et al., 2015), que da
4 un dato de 28.521 registros de especies, de los cuales aproximadamente el 87% (25008) corresponde a plantas vasculares y el restante a no vasculares (líquenes y briófitos).
Los registros mencionados con anterioridad suelen ser almacenados en colecciones, museos, herbarios, centros de documentación o bibliotecas. Estos archivos describen la vida pasada y presente del planeta, en un lugar y un tiempo espacial determinado, constituyendo así una fuente de información para los estudios de biodiversidad (Smith & Blagoderov, 2012).
Las colecciones biológicas se han convertido en un tesoro incomparable y en una fuente principal de conocimiento. Las ejemplares de colección y sus datos han sido recolectados durante siglos, y contienen parte de la biodiversidad a nivel mundial. También representan una fuente de información fundamental para investigaciones básicas y ciencias aplicadas del medio ambiente (Smith & Blagoderov, 2012).
Una de las necesidades actuales es disponer y facilitar el acceso de la información de las colecciones biológicas, con el fin de generar información acorde a las necesidades de la biodiversidad, los ecosistemas y los recursos naturales. Actualmente la forma en que los conocimientos taxonómicos son documentados, consultados y utilizados ha cambiado debido a los avances de la informática para la biodiversidad y las diferentes tecnologías de la información.
Estos conocimientos buscan facilitar su dinámica y generar un libre acceso de la información (Cigliano, Pocco, & Pereira, 2014).
Ante estas necesidades los museos e instituciones han decidido iniciar un proceso de digitalización como medio para poner las colecciones biológicas a disposición de todo público (Smith &
Blagoderov, 2012)
5 La digitalización de la información botánica depende principalmente de la identificación taxonómica, junto con la cantidad y la calidad de la información asociada a cada uno de los ejemplares. Usualmente un ejemplar contiene la siguiente información: fecha, localidad, colector e información taxonómica. (Cigliano et al., 2014).
En la actualidad se busca ubicar geográficamente elementos en diferentes ámbitos de la Biología, como por ejemplo para la ubicación y el monitoreo de especies de flora y fauna silvestre, o para tener en cuenta aspectos relacionados con la distribución de especies o de estrategias de control biológico (Muñoz, Hernández, & Colin, 2004).
Lo anterior evidencia la necesidad de establecer estrategias que permitan mejorar la calidad de la información geográfica de la biodiversidad en el país, y en el caso de este trabajo, a los recursos forestales ya que permite la mejora y el desarrollo del sector en el mediano y largo plazo. Esto se realiza a través del registro de las ocurrencias de especies, ya sea por observación o por procedimientos de colectas con ejemplares testigo en herbarios. Por lo tanto, es necesario establecer procedimientos de mejora en cuanto a la calidad de información, teniendo en cuenta los aspectos taxonómicos y geográficos, por lo que es de vital importancia la geolocalización de las ocurrencias de especies reportadas.
Estos procedimientos deben estar enfocados y desarrollados con nuevas tecnologías, como el uso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Los SIG usan herramientas geográficas, tales como los sistemas de coordenadas, que pueden entenderse como representaciones matemáticas espaciales; o la georreferenciación, que consiste en el proceso de ubicación de objetos en un sistema de referencia de coordenadas (Dirección Provincial de Ordenamiento Urbano y Territorial, 2011).
6 La georreferenciación, también puede ser entendida como un proceso que permite determinar la posición geográfica de un elemento, en un sistema de coordenadas dado. Este proceso se determina por medio de una relación de posiciones entre los elementos geográficos (Dávila & Camacho, 2012). Estos procesos pueden aplicarse tanto a observaciones, como para el caso de este proyecto, a ejemplares de herbario.
Un herbario puede ser definido como una colección de plantas secas, las cuales son prensadas y etiquetadas (León, 2010). El herbario posee múltiples funciones, como la identificación de plantas, la provisión de material para realizar medidas morfológicas, o para obtener información de estudios asociados a sistemas de información geográfica de expediciones pasadas, en relación con caracteres taxonómicos y ecológicos. (Funk, 2004).
La facultad de Medio Ambiente y Recursos Naturales de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas tiene como unidad académica el Herbario Forestal Gilberto Emilio Mahecha, cuyo acrónimo es UDBC, tiene como misión la colección, distribución y el incremento del conocimiento que se tiene sobre la flora de Colombia, teniendo como énfasis a las especies arbóreas (Herbario Forestal -UDBC-, 2015).
Teniendo en cuenta la existencia de una página web asociada al Herbario Forestal UDBC, en donde se muestran los especímenes colectados a través de los años, resulta de suma importancia la identificación geográfica de su colección, ya que permite mejorar la información, los aspectos relacionados con las distribuciones y los lugares del país en donde más se han recolectado muestras botánicas, así como también permite establecer estrategias y recomendaciones asociadas posteriores colecciones y tomas de decisiones ambientales.
7 Este proyecto busca continuar el proceso de georreferenciación realizado por Bohórquez y Ángel (2014), el cual buscaba la georreferenciación por localidades de los ejemplares botánicos depositados en el Herbario Forestal (UDBC), para mejorar la información referente a la posición geográfica de colecta de los mismos.
2. OBJETIVOS
2.1 Objetivo general
Realizar la georreferenciación de especímenes botánicos del Herbario Forestal (UDBC) y su implementación para los procesos de localización geográfica.
2.2 Objetivos específicos
Georreferenciación de 5450 localidades de la colección del Herbario Forestal UDBC.
Realizar una actualización al protocolo de georreferenciación usado en el Herbario Forestal UDBC.
3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Actualmente, la colección del Herbario Forestal UDBC cuenta con aproximadamente 35607 ejemplares botánicos (al mes de Julio de 2016), que albergan alrededor de 6596 especies identificadas y que abarcan todos los departamentos a nivel nacional. Estos ejemplares corresponden a 7868 localidades únicas. Toda la información registrada de estos ejemplares es almacenada en una base de datos desarrollada por la Universidad de Kansas: Specify.
La colección actualmente se encuentra en un proceso de actualización cartográfica, donde ya se han georreferenciado 1674 localidades que corresponden a aproximadamente un 21% de las
8 muestras botánicas depositadas en el Herbario UDBC. Este proceso comenzó en el año 2014 definiendo una metodología y protocolo de georreferenciación.
Este proyecto busca completar la información establecida para la georreferenciación de las localidades faltantes, de manera tal que sirvan como herramienta para la mejora de la calidad de la información presente en la página web del Herbario Forestal (UDBC), y que también permita establecer estrategias para la colección de futuras muestras botánicas y de sus respectivos análisis.
4. JUSTIFICACIÓN
En la actualidad, el conocimiento de la Biodiversidad ha tenido un amplio avance tecnológico, evidenciado en el aumento del uso y acceso a los SIG, así como también en el uso de nuevas tecnologías y programas que han ayudado a la mejora y al conocimiento (Sua, Mateus, & Vargas, 2005).
Colombia es una de las regiones más diversas de flora y fauna en el mundo y se ha identificado como un país megadiverso (Fandiño & Ferreira, 1998). Así mismo el grado de endemismos con los que cuenta el país, lo establece como un lugar con alta Biodiversidad (Mittermeier, Myers, &
Mittermeier, 1999).
Esta megadiversidad se deposita en colecciones biológicas que se consideran fuentes principales de información, de acuerdo a la calidad de la información, mayor va a ser la capacidad para afrontar las problemáticas de la actualidad (Escobar, Díaz, Jojoa, Rudas, & Saavedra, 2014).
Basado en lo anterior, la colección de muestras botánicas que tiene el Herbario Forestal UDBC se encuentra en el proceso de actualización constante, tanto en el número de ejemplares totales, como en el mejoramiento de la calidad de la información.
9 Se presenta como antecedente la Tesis de Grado realizado por Bohórquez y Ángel, en el año 2014, que fue el inicio del proceso de georreferenciación de ejemplares botánicos depositados en la colección. Este proyecto busca continuar dicho proceso, consolidando protocolos de georreferenciación con estándares internacionales y nacionales, promoviendo y garantizando la disponibilidad de datos de calidad que son primordiales para la toma de decisiones sobre la conservación de la biodiversidad, así como también para la mejora de la obtención de información en referencia al uso y manejo de los recursos naturales.
5. SÍNTESIS DEL PROYECTO
La georreferenciación puede ser entendida como un proceso para determinar la posición geográfica de un elemento, en un sistema de coordenadas. Este proceso se puede aplicar a observaciones, como para ejemplares de un herbario. La facultad de Medio Ambiente y Recursos Naturales de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas tiene como unidad académica el Herbario Forestal Gilberto Emilio Mahecha, cuyo acrónimo es UDBC. Este proyecto continuó el proceso de georreferenciación realizado por Bohórquez y Ángel (2014), el cual buscaba la georreferenciación por localidades de los ejemplares botánicos depositados en el Herbario Forestal (UDBC).
La metodología utilizada se basó en los principios de la georreferenciación retrospectiva, y constó de cinco pasos: Preparación de datos, estandarización de localidades, categorización de localidades (estableciendo 4 categorías), georreferenciación y validación de coordenadas. Los resultados obtenidos permitieron establecer la georreferenciación de 5458 localidades, de las cuales 1037 correspondieron a la categoría 1, 233 localidades a la categoría 2, 3994 localidades a la categoría 3 y 194 localidades en la categoría 4.
10 Los departamentos con el mayor número de localidades fueron Cundinamarca, Meta, Santander, Bogotá y Valle del Cauca. El total de localidades georreferenciadas de estos 5 departamentos fue de 2599. También se determinaron los cinco departamentos con la mayor representatividad municipal, los cuales fueron: Arauca, Bogotá, La Guajira, Quindío y Vaupés.
Los resultados obtenidos permitieron estimar tiempos de georreferenciación por categorías, encontrándose que para la categoría 1 se pudieron georreferenciar 26 localidades por hora, para la categoría 2 se georreferenció aproximadamente 9 localidades por hora, y para la localidad tres se tuvo un promedio de 5 localidades georreferenciadas por hora.
Los resultados permitieron establecer que la georreferenciación retrospectiva es fundamental para mejorar la calidad de la información de colecciones biológicas. Se deben establecer nuevas rutas de colecta para los departamentos de Antioquia, Atlántico, Bolívar, Cesar y Magdalena, de acuerdo a la representatividad en relación con la división político administrativa del país.
6. ESTADO DEL CONOCIMIENTO
6.1 Antecedentes
Las colecciones biológicas albergan una gran riqueza de la diversidad nacional. Se han coleccionado aproximadamente unos tres millones quinientos mil ejemplares, desde el año 1783 época de inicio de la Expedición Botánica del Reino de Granada. Estas colecciones se han convertido en fuentes primarias de la información, conceptualmente son bibliotecas o centros de documentación con información primordial e irremplazable (Simmons & Muñoz-Saba, 2005).
Las colecciones tienen archivos detallados de la vida pasada y presente del planeta, en un lugar y un tiempo espacial determinado, constituyendo así una fuente de información relacionada a la
11 geología y la distribución geográfica de un espécimen. Con esta información se pueden realizar investigaciones relacionadas con: taxonomía, sistemática, estudios evolutivos, estudios de modelos predictivos de la biodiversidad del planeta, estudios ecológicos, estudios químicos, estudios moleculares, estudios de monitoreo de las especies, patrones de riqueza, estudios de biodiversidad, estudios multi temporales, determinación de áreas vulnerables, entre otros (Simmons & Muñoz-Saba, 2005).
Actualmente se ha aumentado la demanda de información de las colecciones biológicas, esto está relacionado con el incremento de investigaciones a nivel mundial. Así mismo se ha incrementado la población que busca tener acceso a los archivos de datos y a los ejemplares. Se debe resaltar que muchas de las colecciones biológicas no tienen un uso eficiente debido a que los datos y la información no está sistematizada, por esta razón en la actualidad se promueve la disponibilidad de datos a nivel mundial, evidenciando la necesidad de contar con información de calidad (Simmons & Muñoz-Saba, 2005).
Usualmente la información es almacenada a través de bases de datos, que durante los últimos años han facilitado el manejo de datos taxonómicos, con información clara, sistematizada, accesible y actualizada. Algunas de las bases de datos que existen son las siguientes: Specify, del Museo de Historia Natural de la Universidad de Arkansas en Estados Unidos; Atta, del Instituto Nacional de Biodiversidad de Costa Rica; ITIS, que está organizada como una asociación entre México, Canadá y EU, y Biótica de la Conabio, que homogeneiza los datos de las colecciones biológicas del Sistema Nacional de Información sobre Biodiversidad Mexicana (SNIB) y es uno de los sistemas pioneros en la administración de las colecciones biológicas a nivel mundial.
12 Sin embargo, la implementación de las bases de datos se dificulta debido a la calidad de la información obtenida, la temporalidad de los registros, la escasez de especialistas, los recursos económicos y la baja frecuencia en campañas de difusión (Plascencia, Castañón, & Raz, 2011).
La idea principal es conformar, utilizar e intercambiar la información biológica contenida en las bases de datos para que esté disponible a cualquier usuario en cualquier parte del mundo y sea de fácil acceso. La información presente en estas bases de datos debe contener datos básicos de las especies, datos taxonómicos, datos ecológicos y datos geográficos en donde la georreferenciación juega un papel fundamental.
La georreferenciación es entendida como un proceso de asignación de coordenadas espaciales a la descripción de un sitio. Dicho proceso permite ubicar geográficamente un espécimen en un tiempo y lugar determinado, mejorando la calidad de la información de las colecciones biológicas.
Algunas de las plataformas que han incluido la georreferenciación son: Global Biodiversity Information Facility (GBIF), Australia’s Virtual Herbarium (AVH), The Biological Collection Access Service for Europe (BioCASE), European Natural History Specimen Information Network, Fisnet y HerpNet (Escobar, et al. 2014).
A nivel nacional surge el Sistema de Información sobre Biodiversidad de Colombia –SiB Colombia–, que tiene como propósito brindar libre acceso a la información relacionada con la diversidad biológica del país con el objetivo de construir y generar una sociedad sostenible. Esta entidad es liderada por el Ministerio de Medio Ambiente y Desarrollo Sostenible, los cinco institutos de investigación del Sistema Nacional Ambiental –SINA– y la Universidad Nacional de Colombia (SIB Colombia, 2016).
13 7. MARCO TEÓRICO
7.1 Georreferenciación
La georreferenciación es un proceso de asignación de coordenadas espaciales a la descripción textual de un sitio, permite integrar un valor espacial con la ocurrencia de un registro biológico en el tiempo y en el espacio generando información de calidad y confiable (Escobar et al., 2014).
También se puede definir como un proceso que permite determinar la posición de un elemento en un sistema de coordenadas espaciales, la georreferenciación es definida por una función matemática del tipo 𝑋 = 𝐹(𝑥, 𝑦) o 𝑌 = 𝐹(𝑥, 𝑦), función utilizada con frecuencia en los sistemas de información geográfica (SIG) (Martínez, Francisco, & Nacional, n.d.).
La información geográfica de una colección biológica es muy variable, ya que depende de la percepción del colector o colectores, el sistema de posicionamiento global y el cambio temporal de las entidades geográficas entre otros. Parte de las colecciones de museos y herbarios presentan información básica de una localidad generando un mayor esfuerzo para convertir descripciones textuales a coordenadas (Cezón, 2015).
También hay que tener en cuenta que la mayoría de los datos geográficos de las colecciones son textos con referencias que no tienen un tratamiento de datos y tampoco tienen cartografía (Francesc, Uribe; Prieto, 2014). Ante esta problemática surge la georreferenciación retrospectiva.
7.1.1 Georreferenciación Retrospectiva
Es un proceso de asignación de coordenadas a localidades, en la que sólo se dispone de su descripción textual (Francesc, Uribe; Prieto, 2014). Para la asignación de coordenadas de este método se establecen diferentes herramientas y recursos, tales como:
14 - Información de carácter físico: Atlas, nomenclaturas, mapas, libros, artículos entre otros.
- Información de carácter digital: servicios web de consulta global o local (Google, Services, entre otros) así como aplicaciones específicas (Getty, GeoLocate, Google Earth entre otros).
Para facilitar la georreferenciación retrospectiva se ha desarrollado el método radio – punto, el cual consiste en generar un radio de incertidumbre al punto central de la localidad, también conocido como centroide, el cual fija una posición en el mapa a partir de las coordenadas del mismo y la distancia de su radio, representando el área donde posiblemente se realizó la colecta (Francesc, U & Prieto, M, 2014). Asimismo, se requiere que la descripción de la localidad contenga varios elementos geográficos que permitan localizar con mayor precisión el sitio de colecta (Cezón, 2015).
En la actualidad los sistemas de posicionamiento global (GPS) han permitido generar con mayor frecuencia y precisión las coordenadas del sitio de colecta. Sin embargo, los registros sin coordenadas siguen siendo considerables (Merchand et al, 2008).
En la figura 1 se observa el proceso de la georreferenciación retrospectiva.
15 Figura 1: proceso de georreferenciación retrospectiva, obtenida de (Cezón, 2015)
El primer paso, correspondiente a la organización, busca definir los estándares y los métodos para llevar a cabo la georreferenciación, así como también busca separar la información utilizada de la colección a georreferenciar.
Posteriormente se da un proceso de clasificación y depuración, el cual cuenta con tres pasos fundamentales: ordenar la base de datos que se planea georreferenciar; observar si existen registros de la misma localidad y si existen datos ya validados de esta y excluir las localidades con falta de elementos para poder georreferenciarla.
El tercer paso de la georreferenciación retrospectiva corresponde a la asignación de coordenadas, a través del uso de cartografía o uso de SIG, y el cálculo de las incertidumbres correspondientes, según sea el caso.
ORGANIZACIÓN CLASIFICACIÓN Y
DEPURACIÓN ASIGNACIÓN DE
COORDENDADAS VALIDACIÓN Y
CHEQUEO DOCUMENTACIÓN
16 A continuación, se establece la validación y el chequeo que corrobora la información de las localidades georreferenciadas, y por último se establece la documentación pertinente, referente a los resultados obtenidos.
7.1.2 Georreferenciación de localidades
Una localidad puede definirse como la posición de una entidad en el espacio (Escobar et al., 2014).
El proceso de georreferenciación de localidades consiste en convertir la descripción textual del sitio de colecta en coordenadas.
Para convertir esta información es fundamental la descripción de la localidad. En este caso el colector describe un sito de colecta de acuerdo a los medios que tiene a su disposición y a la percepción que tiene del lugar, siendo lo más detallado posible (Merchand et al, 2008).
En la figura 2, se observan algunos tipos de localidades comúnmente encontrados en las colecciones biológicas:
TIPO DESCRIPCIÓN
Inconsistente La descripción de localidad tiene elementos inconsistentes o dudosos.
Sin información suficiente o
impreciso
Los datos de la descripción de localidad contienen información que no corresponde, o no se encuentra el rasgo geográfico en ninguna fuente disponible.
Presenta homónimos que no pueden
resolverse
La descripción de la localidad presenta homónimos que no pueden ser diferenciados.
Coordenadas La descripción de localidad ya posee coordenadas con o sin una descripción textual.
Rasgo geográfico La descripción de localidad sólo posee el nombre de un rasgo geográfico (una localidad, un cerro, una cueva, isla, etcétera).
17 Rasgo geográfico y
dirección
La descripción de localidad posee el nombre de un rasgo geográfico y una dirección (una localidad, un cerro, una cueva, isla, etcétera).
Rasgo geográfico y altitud
La descripción de localidad posee el nombre de un rasgo geográfico y una altitud (una localidad, un cerro, una cueva, isla, etcétera).
Distancia sin dirección
La descripción de localidad consiste en una distancia asociada a un elemento geográfico.
Distancia con dirección
Se describe un rasgo geográfico con una distancia recorrida sobre una carretera, camino, río, etcétera. La descripción contiene una distancia definida en una dirección.
Distancia en direcciones ortogonales
En la descripción de localidad se mencionan dos distancias trazadas en direcciones ortogonales a partir de un elemento geográfico.
Punto medio entre dos rasgos geográficos.
Descripción de localidad que hace referencia a un punto entre rasgos geográficos.
Kilometrajes En la descripción de localidad se indica como referencia una carretera, especificando un kilometraje determinado.
Figura 2: tipos de localidades comúnmente encontradas en colecciones biológicas. Fuente: Merchand et al.
(2008)
Es fundamental que en la descripción de la localidad exista un orden jerárquico, lo anterior representa que la descripción debe partir de lo general a lo específico. La jerarquía es aplicada en caso de que la descripción tenga más de un rasgo geográfico (Escobar et al., 2014).
7.2 Estandarización de localidades
La estandarización de localidades es la aplicación de una serie de parámetros que definen de forma correcta una localidad, dichos parámetros permiten mejorar la calidad de la información para el posterior proceso de georreferenciación (Escobar et al., 2014). La estandarización de localidades se divide en dos fases:
a. Preparación de datos: consiste en organizar los datos de la localidad de una forma correcta con un orden jerárquico que va desde lo general a lo especifico, por ejemplo:
18 País, descripción de la localidad, latitud, longitud, entre otros. La base de datos debe ser analizada con el fin de evaluar su calidad, así como para identificar inconsistencias en la información. Se recomienda trabajar con un rasgo geográfico de nivel departamental, para facilitar el proceso, ya que existen localidades que no tienen dato de rasgo geográfico a nivel municipal (Diaz, Jojoa, & Escobar, 2014).
b. Depuración y normalización de localidades: consiste en ajustar la descripción de una localidad, para esto se han establecido criterios básicos y unas reglas específicas, los cuales son explicados a continuación:
Criterios básicos
Para llevar a cabo el proceso de georreferenciación es necesario no modificar la información original de la localidad. Además de esto, el proceso de estandarización debe aplicarse a todas las descripciones con el objetivo de establecer una estructura ordenada en las bases de datos. Al estandarizar las localidades se logra reducir la cantidad y el manejo de las mismas resulta más sencillo (Diaz et al., 2014) .
Para cumplir criterios expuestos anteriormente, se deben cumplir las siguientes reglas:
a. Verificación del nombre oficial de entidades geográficas: la entidad debe ser escrita correctamente según las fuentes del IGAC y del DANE, debe tener la primera letra en mayúscula. En caso de presentarse entidades con más de una palabra se usan mayúsculas donde lo indique la fuente oficial, por ejemplo:
Fuente original: magdalena
Fuente depurada: Magdalena
19 b. Jerarquía en la descripción de la localidad: la descripción debe mantener una estructura jerárquica, que va desde lo general hasta lo específico. Durante este proceso se debe evitar no modificar el sentido de la descripción, ni agregar ni quitar información. Por ejemplo:
c. Ortografía: con frecuencia hay descripciones que contienen diferentes signos de puntuación, mal uso de mayúsculas y escritura incorrecta, lo cual puede generar duplicados de las localidades. Se recomienda el uso de comas para separar referencias espaciales; se omiten signos de puntuación como: punto y coma, dos puntos, puntos seguidos y punto final. Por ejemplo:
d. Datos que no corresponden a la descripción de la localidad: la localidad debe contener datos específicos, se debe omitir información relacionada con entidades político administrativa, áreas protegidas, hábitat, elevación, coordenadas entre otros datos. Si estos datos están en la descripción deben ser eliminados y ser asignados al elemento correspondiente.
e. Descripciones sin datos de localidad: la descripción de la localidad no posee referentes espaciales específicos del sitio de colecta.
Reglas específicas
Como reglas específicas se han establecido las siguientes:
Fuente original: 7 Km (N.E.)
Campo Capote, Estación Montoya Fuente depurada: Campo capote, estación Montoya 7 km (N.E).
Fuente original: Finca La Carmelita, 7 Km de Caicedonia, Valle del Río La Vieja,
Cordillera Central Fuente depurada: Cordillera central, Valle del Río La Vieja, Finca la Carmelita, 7 Km
de Caicedonia
20 a. Siglas: el uso de siglas se admite para el nombre de entidades institucionales (corporaciones,
institutos, organismos de gestión pública, descripción de entidades mercantiles).
b. Abreviaturas: el uso de abreviaturas es permitido para unidades en distancia rigiéndose bajo los estándares internacionales de unidades, para orientaciones cardinales se rige por sus siglas en ingles. No se permite abreviaturas para nombres de entidades geográficas.
c. Idioma: las descripciones en otro idioma deben ser traducidas al español, los nombres propios se mantienen en el idioma de origen.
d. Uso de conectores: se usan cunado la expresión de la localidad no es clara para su interpretación.
En la figura 3 se observa un diagrama de flujo que permite divisar la continuidad en el proceso de estandarización de datos
21 Figura 3: Proceso de estandarización de datos. Fuente: (Diaz et al., 2014)
22 7.3 Proceso de asignación de coordenadas
Las localidades suelen ser muy diversas. Pueden existir localidades con descripciones precisas con facilidad para ubicar cartográficamente, hasta localidades ambiguas, inconsistentes o sin descripción. Para facilitar el proceso de georreferenciación se han propuesto siete tipos de localidades de acuerdo a los datos que contiene la localidad, como se menciona a continuación (Escobar et al., 2014):
1) Localidades con coordenadas
i. Coordenadas próximas al sitio de descripción ii. Coordenadas que no coinciden con la localidad iii. Localidades sin coordenadas
2) Localidades con información de orientaciones y distancias i. Distancias con orientaciones
ii. Distancia en rutas
iii. Entidad geográfica con orientación iv. Entidad geográfica con solo distancia v. Localidades con orientaciones ortogonales
3) Localidades con entidades geográficas sin datos de distancias ni orientaciones i. Entidades geográficas conectadas por rutas y ríos
ii. Entidad geográfica no delimitada en la cartografía
4) Descripciones sin datos de localidad con reporte de división político administrativa i. Entidades geográficas que comparten varias entidades político administrativas 5) Localidades con descripciones muy generales
6) Localidades que no pueden ser cartografiados o no tienen datos de la localidad.
23 7) Localidades con inconsistencia y ambigüedades.
A partir de la anterior clasificación se puede pasar al proceso de asignación de coordenadas o georreferenciación. En esta etapa se evalúa la concordancia entre la descripción de la localidad y las coordenadas. Para las localidades que poseen coordenadas se requiere su verificación, para localidades sin coordenadas el proceso de georreferenciación inicia con la asignación de coordenadas al sitio probable de colecta de acuerdo a la descripción y al rasgo geográfico.
Por otro lado, Bohórquez y Ángel (2014) establecen una correlación entre 4 grupos definidos para el proceso de estandarización, con la descripción de las 12 descripciones de localidades comúnmente encontradas, teniendo en cuenta la clasificación realizada por Wieczorek, Guo e Hijmans (2004). En la figura 4 se muestra dicha correlación
24 Figura 4: correlación grupos para estandarización y descripción de localidades (Bohórquez y Ángel, 2014)
7.4 Validación
Con frecuencia se presentan errores en la digitalización de la información durante el proceso de georreferenciación, por este motivo se debe realizar la validación, proceso que asegura la calidad de la información. Usualmente se evalúan las coordenadas con respecto a la geografía general (País, Departamento o Municipio).
Conjunto Descripción N Tipo Descripción
1 Localidades que cuentan con dato de
coordenadas. 1 Coordenadas La descripción de localidad Posee coordenadas con o
sin una descripcion del lugar.
2 Rasgo Geográfico
La descripción de localidad solo posee el nombre de un rasgo geográfico (Localidad, Vereda, Río, Cerro, Isla…).
3 Rasgo Geográfico y Dirección
La descripción de localidad posee el nombre de un rasgo geográfico y una dirección o dato específico asociado.
4 Rasgo Geográfico y Altitud La descripción de localidad posee el nombre de un rasgo geográfico y una elevacion asociada.
5 Distancia Sin Dirección La descripción de localidad consiste en una distancia asociada a un elemento geográfico.
6 Distancia Con Dirección
La descripción de localidad contiene una distancia definida en una direccion, a partir de un recorrido (carretera, camino, río …).
7 Distancias En Direcciones Ortogonales
La descripción de localidad menciona dos distancas trazadas a partir de un elemento geográfico.
8 Punto Medio entre dos Rasgos Geográficos
La descripción de localidad hace referencia a un punto medio entre elementos geográficos.
9 Kilometrajes La descripción de localidad indica una kilometraje especifico de una carretera.
10 Presenta Homónimos que no pueden resolverse
La descripción de la localidad presenta Homónimos que no pueden ser diferenciados.
11 Sin Información Suficiente o Impreciso
Los Datos de la Descripcion de la localidad contienen informacion que no corresponde o no se encuentra el rasgo geográfico en ninguna fuente disponible.
12 Inconsistente La descripción de la localidad tiene elementos inconsistentes o dudosos.
4 Localidades que poseen poca información, dudosa o inconsistente.
Tipos de descripción de localidades más comunes Grupos definidos para la estandarización
Localidades que dentro del campo localidad cuentan con información de rasgos geográficos.
Localidades que dentro del campo localidad cuentan con información de direcciones y/o distancias.
2
3
25 7.5 Métodos de georreferenciación
a. Método punto: consiste en asignar un punto georreferenciado por localidad (Wieczorek, Guo
& Hijmans. 2004) (Figura 5).
Figura 5: Método punto. Obtenido de Google Earth
La localización geográfica de un punto se puede realizar de dos maneras: mediante coordenadas geográficas con latitud y longitud o coordenadas (𝑥, 𝑦), también conocidas como Universal Transversal de Mercator. Asimismo, se deben cumplir con los siguientes parámetros para la localización:
i) que el punto sea único
ii) claridad sobre el sistema de proyección empleado para localizar el punto (Datum)
iii) que se permita referenciar la coordenada z del punto (altura media sobre el nivel del mar ) (Fernández-Coppel, 2001).
26 Actualmente las coordenadas se capturan con GPS, esto influye directamente en el incremento de localidades con coordenadas geográficas facilitando el rastreo cartográfico del sitio de colecta.
Sin embargo, hay factores que generan incertidumbre como: el método de captura de la coordenada, el desconocimiento del Datum y la precisión del instrumento con que se tomó la coordenada (Diaz et al., 2014).
b. Método del polígono: consiste en la delimitación de un rasgo geográfico mediante uno o varios polígonos, puede considerarse uno de los métodos con mayor precisión al delimitar la forma del área, aunque es una forma compleja de representar la distribución espacial de una localidad (Merchand et al, 2008).
Figura 6: método del polígono. Obtenido de Google Earth
Se considera un método inoperativo al momento de archivar en las bases de datos, es más complejo archivar un conjunto de coordenadas a un par de coordenadas.
27 c. Método del cuadrado o rectángulo: consiste en generar un cuadrado con cuatro pares de coordenadas sobre el área descrita, es un método que sirve para describir rasgos geográficos, su delimitación es sencilla sin embargo no es especifico y su manejo en las bases de datos es complejo (Merchand et al., 2008).
Figura 7: Método del cuadrado o rectángulo. Obtenido de Google Earth
d. Método radio – punto: consiste en generar una coordenada (𝑥, 𝑦) a partir de la descripción de una localidad, asociado a una medida de longitud que representa una incertidumbre, esta distancia define el radio del área probable del sitio de colecta original.
28 Figura 8: método radio punto, obtenida de Google Earth
El rango de precisión está determinado por el radio que parte desde el punto de coordenadas obtenidas, la longitud del radio depende de seis parámetros que influyen en la incertidumbre, los parámetros de incertidumbre varían de acuerdo al tipo de localidad (Muñoz, Hernández, & Colín, 2004). A continuación, se enuncian los parámetros de incertidumbre:
i. Extensión de la localidad de referencia: la descripción de la localidad reporta una o varias entidades geográficas, estas se utilizan como referencia para ubicar el sitio de colecta, luego se delimita por una circunferencia que se extiende hasta el límite más lejano.
Cabe resaltar que los puntos utilizados en la descripción de la localidad pueden varias con el tiempo (ejemplo tamaño del pueblo, nombre de las veredas, nombre de los drenajes, Fincas, Vías) en este caso se considera el centroide de la entidad geográfica como punto de partida para medir la incertidumbre extendiéndose hasta el límite más lejano de la entidad. Así la extensión de la entidad puede ser entendida como la distancia entre el punto medio hasta el punto más lejano de los extremos del vector (Diaz et al., 2014).
29 ii. Desconocimiento del Datum: el desconocimiento del Datum genera imprecisión en la localización de las coordenadas añadiendo un error y generando un mayor grado de incertidumbre. No siempre las entidades geográficas están registradas con la información del Datum geodésico o en algunos casos el Datum es erróneo, este error genera desplazamiento de varios metros.
En Colombia los Datum utilizados con frecuencia son: WGS 84 (World Geodetic System, 1984) MAGNA SIRGAS (Marco Geocéntrico Nacional de Referencia, densificación en Colombia del Sistema de Referencia Geocéntrico para las Américas) y Datum BOGOTA.
Para Colombia el mayor desplazamiento se presenta entre Datum MAGNA -SIRGAS Y Datum BOGOTA con un valor de diferencia aproximado de 500 m, valor a tomar en el caso de desconocimiento Datum (Diaz et al., 2014).
iii. Imprecisión de la medición: la distancia en la localidad se asocia a una ruta u orientación, con frecuencia se desconoce el método de cálculo, la percepción que tiene el colector de la distancia recorrida o el equipo empleado para su medición. En este caso la medición presenta un error en la distancia reportada generando un mayor grado de incertidumbre.
iv. Incertidumbre por orientación: la orientación espacial por parte de los colectores genera una variación hacia las orientaciones próximas, la incertidumbre por orientación se interpreta como la mitad de la diferencia entre las orientaciones cercanas.
Para orientaciones primarias (N, S, E, W), se maneja una amplia incertidumbre con un ángulo de 45° a los lados de la entidad geográfica. Si la orientación es secundaria (NE, SE, SW, y NW), el área de incertidumbre disminuye a 25° hacia orientaciones próximas debido a la orientación (Diaz et al., 2014).
30 v. Incertidumbre por coordenadas: definido el nivel de precisión de las coordenadas se determina el nivel de incertidumbre asociado al número de decimales reportados, entre más dígitos sean mayor es la precisión de la coordenada.
vi. Escala del mapa: el nivel de precisión depende de la escala del mapa y su resolución, por esta razón el cálculo de la incertidumbre por escala del mapa resulta de la multiplicación del error grafico por la escala del mapa. De no tener certeza del estándar que tiene la cartografía, se establece un valor de 1 mm de error que se multiplica por la escala del mapa.
Otra manera de determinar la incertidumbre es mediante el uso de diferentes herramientas como calculadoras geográficas, estas permiten calcular la incertidumbre a partir de ciertas variables.
7.6 Obtención de incertidumbre a través de la calculadora MaNIS
La incertidumbre también se puede calcular mediante la implementación de la calculadora MaNIS.
Esta calculadora es una herramienta que se usa para la georreferenciación de localidades de colecciones biológicas, se ha adoptado en proyectos de georreferenciación como: Biogeomancer y GeoLocate.
La herramienta permite calcular la incertidumbre de localidades que han sido georreferenciadas por el método radio – punto. Esta maneja parámetros similares a los mencionados en el método radio punto, los cuales son: fuente de coordenadas, sistema de coordenadas, datum, precisión de la coordenada, extensión de la entidad, error de medición, precisión de la distancia, incertidumbre por orientación.
31 La calculadora permite estimar la incertidumbre para diferentes tipos de localidades: localidades con coordenadas, localidades con un lugar citado, localidades con una distancia, localidad con distancia y dirección, localidad con distancia y direcciones ortogonales (Post-taller, Georreferenciaci, & Biol, 2014).
8 METODOLOGÍA
La metodología que se utilizó en este proyecto se basó en los dos manuales establecidos por Ángel y Bohórquez (2014), titulados “Revisión de los ejemplares botánicos de la colección del Herbario Forestal UDBC y la base de datos Specify” y “Georreferenciación para localidades de los ejemplares de la colección del Herbario Forestal (UDBC)”. Además de esto, se utilizó la metodología establecida por Escobar, et al. (2014), denominado “Georreferenciación de localidades: Una guía de referencia para colecciones biológicas”.
Inicialmente se contaba con una matriz base, compuesta por un total de 7323 localidades, y que contenía la siguiente información: ID, país, departamento, municipio, descripción de localidad, latitud, longitud, elevación mínima, elevación máxima, zona de vida original y GUID, esta matriz se obtuvo a partir base de datos Specify (Aplicación de software que se utiliza para almacenar todos los registros del Herbario Forestal -UDBC-). La matriz se organizó en orden jerárquico, partiendo desde el nivel nacional, luego por división departamental y por último por un nivel municipal. Cada campo contiene la información de las localidades asociadas a los ejemplares de la colección.
En primer lugar, se realizó un proceso de preparación de los datos. Este proceso consiste en reconocer la información que contiene la localidad en la base de datos. Para esto, es necesario
32 realizar una revisión que permita dimensionar el esfuerzo de trabajo en el proceso de georreferenciación. Este proceso también permite identificar inconsistencias de las localidades (Diaz et al., 2014). Esta revisión se realizó por departamento con el fin de hacer más operativo el proceso ya que la mayoría de las localidades contiene información en este campo.
Posteriormente se realizó un procedimiento de estandarización de los datos, consistente en la unión de la información existente. El proceso de estandarización incluyó un proceso de normalización y depuración de los datos de localidades. La normalización permite homogenizar los datos que presentaban problemas en las localidades relacionados con errores de escritura, puntuación, uso de mayúsculas y duplicidad de localidades por nombre o ID lo cual generaba un aumento significativo en el número total de localidades a georreferenciar.
Al terminar el proceso de estandarización de localidades, la matriz redujo la cantidad de localidades a georreferenciar, estableciendo 5458 localidades únicas. El paso siguiente en el proceso metodológico consistió en establecer una categorización de la matriz de localidades, que permitió dividir la matriz de datos en cuatro categorías de localidades, a saber:
1. Localidades con dato de coordenadas
2. Localidades con información de direcciones y/o distancias
3. Localidades que solo poseen información de rasgos geográficos
4. Localidades que poseen información dudosa o inconsistente
La clasificación establecida busca ordenar el nivel de incertidumbre de menor a mayor, teniendo en cuenta el nivel de la calidad de la información que presenta cada categoría.
33 Para la categoría 1, correspondiente a localidades que cuentan con dato de coordenada, se estableció el método de punto (x,y), este método consiste en localizar un punto mediante coordenadas geodésicas del sitio de colecta. Dichas coordenadas se establecen mediante GPS representando un modelo acorde de presición para su posterior ubicación geográfica (Escobar, et al. 2014). En esta categoría se tuvo en cuenta que el tipo de datum utilizado fue WGS 1984.
Esta categoría se dividió en tres subcategorías, de la siguiente manera:
Coordenadas que coinciden con la localidad descrita: Se corroboraron los datos teniendo en cuenta que la coordenada resultante estuviera acorde a los datos de la matriz de departamento, municipio y localidad.
Coordenadas que no coinciden con la localidad, pero son próximas a ella: En este caso las coordenadas coinciden a nivel departamental, pero el punto ubicado se ubica en un municipio aledaño al de la localidad establecida. En este caso se corrigió la ubicación del punto, posicionandolo en un punto limítrofe al del municipio de la localidad descrita. Usualmente este error se debe al desconocimiento en los patrones de configuración y manejo del GPS.
Coordenadas que no coinciden en absoluto con el dato de la localidad: En este caso las coordenas no coinciden ni a nivel municipal, departamental e incluso nacional. Teniendo en cuenta lo anterior se descartaron estos datos, pero la descripción de localidad tiene información coherente, puede ser corroborada en campo en una futura colecta, para su posterior georreferenciación.
Para la categoría 2, correspondiente a localidades con información de direcciones y/o distancias, se estableció el método radio punto. Para la obtención de las coordenadas, se utilizaron tres
34 herramientas básicas, las cuales fueron Google Earth, y la información de las localidades obtenida de la matriz de datos.
El cálculo de la incertidumbre para la obtención del radio se obtuvo mediante el uso de la calculadora Manis3.
En esta categoría se tuvo en cuenta los siguientes parámetros, los cuales otorgaron el valor de la incertidumbre:
Datum conocido: el datum establecido para esta categoría fue WGS 1984.
Presición de las coordenadas: se utilizó una presición de 0.0001 grados, teniendo en cuenta que los datos de coordenadas otorgados por Google Earth arrojan datos de coordenadas con este nivel de presición.
Fuente de la coordenada: se utilizó la fuente de Google Earth para la definición de la fuente, en todos los puntos de esta categoría.
Extensión del rasgo geográfico: este valor se obtuvo teniendo en cuenta la localización inicial establecida en base a la información que se tenia de la localidad descrita. Este valor es una medida de longitud y es fundamental para obtener el valor final de incertidumbre.
Error de medición: el valor utilizado para este parámetro fue de 10 metros (Becek & Ibrahim, 2011), teniendo en cuenta que Google Earth tiene este nivel de error de medición asociado a la resolución de las imágenes satelitales obtenidas.
Precisión de la distancia: por defecto la precisión de la distancia se establece de 1 metro en la calculadora.
La categoría 2 se dividió en dos subcategorías, a saber:
35 A) Rasgos geográficos con distancias: la descripción de la localidad presentaba una distancia asociada a una entidad geográfica (p.e: Kilómetro 15 de la carretera Fresno – Tolima)
B) Rasgos geográficos con distancias ortogonales: la descripción de la localidad presentaba una distancia, con una descripción de datos cardinales (p.e: 7 km N.E. Campo Capote. Estación Montoyas)
Para la categoría 3, correspondiente a localidades que solo poseen información de rasgos geográficos, también se estableció el metodo radio punto. Para la obtención de las coordenadas, se utilizaron las mismas herramientas que se utilizaron en la categoría 2.
En esta categoría se tuvo en cuenta los siguientes parámetros, los cuales otorgaron el valor de la incertidumbre:
Datum conocido: se estableció el datum datum desconocido debido a la poca existencia de información en la descricpción de localidad
Presición de las coordenadas: se utilizó una presición de 0.0001 grados, teniendo en cuenta que los datos de coordenadas otorgados por Google Earth arrojan datos de coordenadas con este nivel de presición.
Fuente de la coordenada: se utilizó la fuente de Google Earth para la definición de la fuente, en todos los puntos de esta categoría.
Extensión del rasgo geográfico: este parámetro se obtuvo relacionando el rasgo geográfico descrito con la distancia más alejada del municipio al que hace referencia dicho rasgo establecido en la descripción de local
Error de medición: el valor utilizado para este parámetro fue de 10 metros, teniendo en cuenta que Google Earth tiene este nivel de error de medición asociado a la resolución de las imágenes satelitales obtenidas.
Precisión de la distancia: por defecto la precisión de la distancia se establece de 1 metro en la calculadora.
Los datos que no pudieron ser georreferenciados debido a la información dudosa o que fue inconsistente en la descripción de la localidad, en relación con los datos de departamento y municipio, se establecieron en la categoría 4. (Anexos Diagrama proceso de categorización).
9 RESULTADOS
9.1 Resultados anteriores
Con anterioridad se inició el proceso se georreferenciación mediante el proyecto denominado
“Revisión de los ejemplares botánicos de la colección del Herbario Forestal UDBC y la base de datos Specify” y “Georreferenciación para localidades de los ejemplares de la colección del Herbario Forestal (UDBC)” (Bohórquez y Ángel, 2014). En este se obtuvo como resultado un total de 1674 localidades georreferenciadas, distribuidas en las siguientes categorias como se observa en la tabla 1.
CATEGORÍA DESCRIPCIÓN ENTIDAD TOTAL
LOCALIDADES
1 A Coordenada GPS GPS 681
2 Ubicación detallada a partir de Localidad Puntual
UP 129
3 Acercamiento a Vereda V 292
4 Acercamiento a Centro Poblado CP, CAS,
IP, IPM, IPD
55
37
5 Acercamiento a Cabecera
Municipal
CM 370
6 Acercamiento a Área Especifica AE 98
7 Acercamiento a Corregimiento Municipal
C 36
8 Acercamiento a Corregimiento Departamental
CD 13
9 Acercamiento a Departamento D 5
10 Acercamiento a País P 1
0 Sin Ubicación Afín 0 251
Tabla 1: Resultados por categoría (Bohórquez y Ángel, 2014).
A continuación, se observa el mapa de las localidades georreferenciadas por Bohórquez y Ángel, 2014 (figura 9).
Figura 9: Localidades
totales
georreferenciadas (Bohórquez y Ángel, 2014).
38 Es importante resaltar que los departamentos de Sucre, Atlántico, Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina no presentaron localidades georreferenciadas. Estas localidades representaban el más del 50% de la colección a la fecha.
9.2 Resultados actuales
Se georreferenció un total de 5458 localidades, de los cuales 1037 corresponden a la categoría uno.
La categoría uno se dividió a su vez en tres subcategorías, de las cuales 922 registros correspondieron a la subcategoría A, referentes a localidades que coincidían con la localidad descrita; 110 registros correspondieron a la subcategoría B, referentes a localidades que no coinciden con la descripción de la localidad, pero eran próximos a ella y 5 registros correspondientes a la subcategoría C, referentes a coordenadas que no coincidían en absoluto a la descripción de la localidad.
En segundo lugar, se georreferenció la categoría dos la cual presentó un total de 233 localidades.
Esta categoría se dividió en dos subcategorías, de las cuales 179 registros correspondieron a la subcategoría A, referente a localidades con rasgos geográficos y distancias; a su vez se establecieron 54 registros de la subcategoría B, referentes a localidades con rasgos geográficos y presencia de distancias ortogonales.
Posteriormente se georreferenció la categoría tres, la cual presentó un total de 3994 localidades, que corresponde aproximadamente al 73 % del total de las localidades georreferenciadas. Por ultimo las localidades que tenían información dudosa o inconsistente se ubicaron en la categoría cuatro. El total de esta última categoría fue de 194 localidades. Los resultados obtenidos se observan en la tabla 2.
39 Tabla 2: Resultados por categoría y subcategoría
El mapa de las localidades georreferenciadas con el proyecto actual, se puede observar en la figura 10
CATEGORÍA SUBCATEGORÍA
LOCALIDADES POR SUBCATEGORÍA
%
SUBCATEGORÍA
TOTAL LOCALIDADES
CATEGORÍA
% TOTAL CATEGORÍA
1
Localidades con dato de coordenadas
A) Coordenadas que coinciden con
la localidad descrita
922 88,90%
1037 19,0%
B) Coordenadas que no coinciden
con la localidad, pero son próximas a
ella
110 10,60%
C) Coordenadas que no coinciden en absoluto con el dato
de la localidad
5 0,50%
2
Localidades con información de direcciones y/o
distancias
A) Rasgos geográficos con
distancias
179 76,80%
233 4,3%
B) Rasgos geográficos con
distancias ortogonales
54 23,20%
3
Localidades que solo poseen información de
rasgos geográficos N/A N/A N/A
3994 73,2%
4
Localidades que poseen información
dudosa o
inconsistente N/A N/A N/A
194 3,6%
TOTAL 5458 100%
40 Figura 10: Mapa georreferenciación actual
41 Resultados generales por departamento
En la Figura 11 se observa el total de localidades por departamento, todos los departamentos presentan al menos una localidad georreferenciada, los valores oscilan entre 2 y 759 localidades por departamento.
Figura 11: Total de localidades por departamento
En la tabla 3 muestra los resultados de los cinco departamentos con mayor cantidad de localidades.
42
DEPARTAMENTO TOTAL
LOCALIDADES
CATEGORÍA
1 2 3 4
Cundinamarca 759 128 20 580 31
Meta 684 56 21 595 12
Santander 477 113 39 317 8
Bogotá, D.C. 341 46 1 289 5
Valle del Cauca 338 30 10 294 4
Tabla 3: Departamentos con mayor cantidad de localidades
Resultados departamentales por representatividad municipal
La tabla 4 indica los resultados obtenidos de la representatividad por departamento, teniendo en cuenta los municipios totales presentes en cada departamento (DANE 2005), en relación con los municipios donde estuviera presente al menos una localidad georreferenciada.
DEPARTAMEN TO
LOCALIDADE S
MUNICIPIOS PRESENTES
MUNICIPIOS TOTALES (DANE 2005)
REPRESENTA TIVIDAD
Amazonas 259 8 11 73%
Antioquia 181 32 125 26%
Arauca 74 7 7 100%
Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina
3 1 2 50%
Atlántico 2 1 23 4%
Bogotá, D.C. 341 1 1 100%
Bolívar 49 10 46 22%
Boyacá 269 43 123 35%
Caldas 37 12 27 44%
Caquetá 167 11 16 69%
Casanare 98 13 19 68%
Cauca 52 13 42 31%
Cesar 24 6 25 24%
Chocó 64 12 30 40%
Córdoba 29 12 28 43%
