Modelos de Datos en un SIG

En el mundo real todo fenómeno puede ser referenciado a una ubicación, es decir una vez identificado el objeto del mundo real, se obtienen tanto sus propiedades descriptivas (atributos, término usado en el lenguaje informático) como las propiedades geométricas (topología, término usado en el lenguaje de los SIG).

Sin embargo una vez identificado el objeto y sus propiedades se presenta una dificultad: ¿Cómo abstraemos el objeto “espacial”, hasta que podamos modelarlo?

Para responder a esa pregunta debemos entender que los procesos del mundo real están sujetos a muchas influencias y factores, los cuales no podemos asignar propiedades sin haber realizado una división en unidades “mínimas”. Este procesamiento detallado, generalmente se lo dejamos a la computadora, ya que describir el mundo es un enorme trabajo.[1]

[1] Strobl, J. (2013). Entrevista prensa “Der Standard”.

Son las computadoras las que calculan valores y procesan grandes cantidades de datos de manera estructurada, para luego ser evaluadas e interpretadas por nosotros. Esta estructuración que realizan las computadoras se ejecutan bajo normativas y lógicas, llamado “modelamiento de datos”, de tal manera que puedan ser ordenados para representar cualquier fenómeno del mundo real.

Modelando el mundo real

La base de la modelación de datos es las abstracción del espacio.[2] Pero lo abstracción depende del “punto de vista” que tengan la personas u organización que estén observando el mismo “espacio”.

[2] Strobl, J. Resl, R. (2014). Modelación del mundo real.

Por ejemplo:

• Geólogo, ve en la forma de la superficie información acerca de la edad y procesos que formaron la superficie.
• Analista (teledetección), usando imágenes de satélite ve propiedades de reflectancia de un área determinada
• Paisajista, observa las características visibles y físicas actuales de un espacio.
• Agricultor, observa y determina la capacidad de rendimiento agrario.

Por eso en la abstracción encontramos, indirectamente, los atributos de los objetos en el espacio y estos estarán en función de la visión de cada observador.

Fig 1: Escena 3D del sistema urbano de Róterdam en los Países Bajos. Fuente: The ArcGIS Book, 2da. edición. (veálo aquí).

Abstracción y Modelado del espacio

Los procedimientos de abstracción se tratan de generalizar y agregar datos del mundo real a una adaptación digital en estructuras accesibles, a manera simplificada es:

• Observar y comprender la realidad: en este nivel hay que comprender e identificar fenómenos relevantes de la realidad y abstraerlos, obteniendo información que represente correctamente el fenómeno observado.
• Desarrollar un modelo: tomar las propiedades más importantes del fenómeno y estructura los datos de tal forma se pueda transformar el modelo conceptual en un modelo digital.
• Visualización: encontrar la estructura de datos correcta que refleje los datos registrados en un código digital.

Todo este proceso ya está desarrollado dentro de los SIG, los usuarios en general lo que hacen es seleccionar un software que modele sus datos.

Finalmente el modelamiento de datos, consiste en tomar las estructuras digitales y convertirlas en estructuras gráficas para ilustrar la información geográfica observada, por ejemplo, los mapas son un modelo análogo que registra información geográfica y la simplifica en una representación gráfica. Pero los SIG son simplificaciones dinámicas de objetos geométricos por signaturas (marcas), orientados a objetos (objetivos) requeridos para representar (referencia) los objetos visibles y no visibles sobre la superficie de la tierra.

Fig. 2: Abstraer las relaciones de los objetos espaciales en formato digital con el mundo real. Fuente: ESRI, Data Management.

Proceso de estructuración modelo datos espaciales

Generalmente se distinguen tres fases para la modelación, que consisten en llevar la abstracción del mundo real a un modelo digital apto para usarse en un sistema, donde cada fase es una abstracción más avanzada que la anterior.

• Modelo Conceptual: aquí se trata de encontrar una abstracción común como síntesis de la diversidad de realidad. Esta representación del mundo real busca uniformizar y estandarizar la forma como caracterizamos los objetos geográficos.
• Modelo Lógico: Este modelo toma los objetos geográficos representados en el modelo conceptual y los representa por medio de objetos geográficos (entidades), relaciones espaciales y características (atributos) que se visualizan en un esquema. Por lo general nn esquema lógico es una descripción de la estructura de la base de datos. El modelo lógico consolida, refina y convierte el esquema conceptual en un sistema específico de modelado.
• Modelo Físico: representación física del modelo lógico en formas de almacenamiento y productos de software. Es decir un esquema de cómo almacenar los distintos del modelo de representación.

Fig. 3: Propuesta para alcanzar un diseño de un modelo base datos espaciales usando software ArcGis. Fuente: elaboración propia.

 

Modelo de datos geográficos

La realidad geográfica debe recogerse en un formato que pueda ser entendido por el ordenador y luego emplearse dentro de un SIG[3]. Para ello, se usan distintos tipos de modelos conceptuales del espacio para cumplir con la necesidad del mundo real de generar información con formas adecuadas de entender, interpretar y manejar. Estas formas de obtener datos geográficos representados digitalmente se denominan objetos espaciales, que no son más que modelos de datos geográficos que contienen las propiedades (atributos, en el lenguaje de los SIG), dimensiones, ubicación, etc. Es por eso que se usan modelo de datos para representar las características del mundo real digitalmente, teniendo presente dos grandes grupos de variables: discretas y continuas; las cuales están asociadas a los formatos de archivos que las representan: vectorial y raster.

[3] Olaya, V. (2016). Sistemas de Información Geográfica. Modelos para la información geográfica. España: SIG

• Variable discreta se define como «la variable tal que entre dos cualesquiera valores observables, hay por lo menos un valor no observable». Representa objetos que son fáciles de definir donde comienza y termina sus límites, por ejemplo, el límite de un lago. Estos objetos pueden estar representados tanto en formato vector o como raster.

Fig. 4: Representación discreta de un lago y su entorno. Fuente: Datos continuos y discretos, Ayuda de ArcGIS. (véalo aquí)

 

• Variable continua (formato raster) se define como «la variable tal que entre dos cualesquiera valores observables, hay otro valor observable». Representan fenómenos en los que cada ubicación de la superficie es una medida del nivel de concentración, donde cada posición evidencia como el fenómeno se mueve y varían progresivamente, por ejemplo, la altitud o elevación.

Fig. 5: Representación continua de un lago y su entorno. Fuente: Datos continuos y discretos, Ayuda de ArcGIS. (véalo aquí)

 

Dicho de manera coloquial una variable discreta se caracteriza por presentar unos límites físicos claros (ejemplo: un edificio) y una variable continua por no presentarlos (ejemplo: la temperatura).[4]

[4] ESRI (2017). Plataforma de Formación en ArcGIS.