Vista general del diseño de geodatabases

Vista general del diseño de geodatabases

El diseño de geodatabases está basado en un conjunto común de pasos de diseño SIG fundamentales, de modo que es importante comprender la base de estos objetivos y métodos del diseño SIG. Esta sección proporciona una vista general.

El diseño SIG implica la organización de información geográfica en una serie de temas de datos; capas que se pueden integrar mediante la ubicación geográfica. De modo que tiene sentido que el diseño de geodatabases comience con la identificación de los temas de datos que se van a utilizar y continúe con la identificación del contenido y las representaciones de cada capa temática.

Esto incluye definir

• Cómo se van a representar las entidades geográficas para cada tema (por ejemplo, como puntos, líneas, polígonos o rásteres) junto con sus atributos tabulares
• Cómo los datos se organizarán en datasets, como clases de entidades, atributos, datasets ráster, etc.
• Qué elementos espaciales y de base de datos adicionales se necesitarán para las reglas de integridad, la implementación de un comportamiento SIG enriquecido (como topologías, redes y catálogos de ráster) y la definición de relaciones espaciales y de atributos entre datasets

Representación

Cada diseño de base de datos SIG comienza por decidir cuáles serán las representaciones geográficas para cada dataset. Las entidades geográficas individuales se pueden representar como

• Clases de entidad (conjuntos de puntos, líneas y polígonos)
• Imágenes y rásteres
• Superficies continuas que se pueden representar mediante entidades (como contornos), rásteres (modelos digitales de elevación [DEM]) o redes irregulares de triángulos (TIN) mediante datasets de terreno
• Tablas de atributos para datos descriptivos

Temas de datos

Las representaciones geográficas se organizan en una serie de temas de datos (suelen denominarse capas temáticas). Un concepto clave de un SIG es uno de capas de datos, o temas. Un tema de datos es una adquisición de elementos geográficos comunes como una red de carreteras, una adquisición de límites de parcelas, tipos de suelos, una superficie de elevación, imágenes de satélite para una fecha determinada, ubicaciones de pozos, etc.

El concepto de una capa temática es uno de los más antiguos en SIG. Los profesionales pensaron acerca de cómo la información geográfica en mapas se podía dividir en capas de información lógica; como más que una adquisición aleatoria de objetos individuales (como una carretera, un puente, una colina, una vivienda, una península). Estos usuarios de SIG organizaban la información en capas temáticas que describían la distribución de un fenómeno y cómo se debía representar en una extensión geográfica. Estas capas también proporcionaban un protocolo (reglas de captura) para adquirir las representaciones (como conjuntos de entidades, capas ráster, tablas de atributos, etc.).

En SIG, las capas temáticas constituyen uno de los principios de organización más importantes para el diseño de base de datos SIG.

Cada SIG contiene varios temas para un área geográfica común. La adquisición de temas funciona como las capas en una pila. Cada tema se puede administrar como un conjunto de información independiente de otros temas. Cada tema cuenta con sus propias representaciones (puntos, líneas, polígonos, superficies, rásteres, etc). Debido a que los diversos temas independientes incluyen una referencia espacial, se superponen entre sí y se pueden combinar en una visualización de mapa común. Además, las operaciones de análisis SIG, como la superposición, pueden combinar información entre temas.

Los datasets SIG son adquisiciones de representaciones para un tema de datos

Las adquisiciones de datos geográficos se pueden representar como clases de entidad y datasets basados en rásteres en una base de datos SIG.

Muchos temas se representan mediante una adquisición simple de entidades homogéneas como una clase de entidad de polígonos de tipo de suelo y una clase de entidad de puntos de ubicaciones de pozos. Otros temas, como la estructura del transporte, se representan mediante varios datasets (como un conjunto de clases de entidad relacionadas espacialmente para calles, intersecciones, puentes, rampas de autopistas, etc).

Los datasets ráster se utilizan para representar superficies continuas, como elevación, pendiente y orientación, y para mantener imágenes de satélite, fotografía aérea y otros datasets de cuadrícula (como cobertura de suelo y tipos de vegetación).

En un SIG, tanto el uso previsto como las fuentes de datos existentes influyen en las representaciones espaciales. Al diseñar una base de datos SIG, los usuarios tienen en cuenta un conjunto de aplicaciones. Saben qué preguntas se realizarán sobre el SIG. La definición de estos usos ayuda a determinar la especificación del contenido para cada tema y cómo cada uno se representa geográficamente. Por ejemplo, existen numerosas alternativas para representar una elevación de superficie: como líneas de curvas de nivel y ubicaciones de altura de punto (cimas de colinas, picos), como una superficie de terreno continua (una TIN) o como un relieve sombreado. Una o todas estas alternativas pueden ser relevantes para cada diseño de base de datos SIG en particular. Los usos previstos de los datos ayudan a determinar cuáles de estas representaciones será necesaria.

Por lo general, las representaciones geográficas estarán predeterminadas en algún grado mediante las fuentes de datos disponibles para el tema. Si una fuente de datos preexistente se adquirió en una escala y representación en particular, generalmente será necesario adaptar el diseño para poder utilizarlo.

Los datasets SIG individuales suelen adquirirse conjuntamente con otras capas de datos

Mientras cada dataset SIG se puede utilizar en forma independiente de otros datos SIG, por lo general es importante adquirir los datasets conjuntamente con otras capas de información para que se pueda mantener el comportamiento espacial y las relaciones espaciales fundamentales, y para que estos sean consistentes entre las capas de datos SIG relacionadas. Aquí podrá encontrar algunos ejemplos que ayudan a ilustrar este concepto:

• La información hidrológica sobre cuencas hidrográficas y cuencas de drenaje se debe adquirir al unísono con la red de drenaje. Las líneas de drenaje se deben ajustar a las cuencas. Todas estas capas se deben ajustar a la representación de la superficie del terreno.
• Las diversas capas de datos en una estructura de parcela se deben adquirir conjuntamente con otras capas catastrales y con información topográfica subyacente para que las entidades de parcela se ajusten al marco de control topográfico. Otros tantos conjuntos de entidades, como derechas de camino, servidumbres y clases de zonificación, se compilan para que puedan ajustarse a la estructura de parcela.
• Las relaciones espaciales entre elevación, forma de suelo, tipo de suelo, pendiente, vegetación, geología superficial y otras propiedades del terreno comúnmente se compilan al unísono para caracterizar unidades de recursos del medioambiente. Comprender la ciencia detrás de estas relaciones espaciales ayuda a construir una base de datos lógica y consistente en donde las entidades de cada capa de datos son consistentes entre sí.
• La información de mapas base topográfica se compila de manera integrada. La hidrografía, el transporte, las estructuras, los límites administrativos y otras capas de mapa topográficas se compilan al unísono. Estas representaciones cartográficas en la visualización del mapa se construyen de manera integrada para comunicarse de forma clara y precisa, y dirigir la atención a las ubicaciones de mapa clave.

En cada uno de estos casos, un modelo de datos define una adquisición de temas de datos relacionados que se ajustan a un marco de información general. Cada marco es básicamente una adquisición de temas de datos relacionados que se capturan mejor al unísono. Las pautas de la captura de datos siguen principios científicos sólidos sobre el comportamiento y las relaciones espaciales. Cada tema juega un rol importante en la caracterización holística de un entorno específico. Por ejemplo:

• Entorno del terreno. Mapas topográficos, elevación, red de drenaje, red de transporte, entidades de mapa, movimiento de país cruzado, etc.
• Entorno urbano. Edificios, infraestructura crítica, etc.
• Entorno de imágenes. Activos de satélite y aéreos locales, regionales y nacionales, etc.
• Entorno humano. Información demográfica (características de la población), centros culturales, ciudadanos, zonas y distritos administrativos, etc.
• Entorno de la fuerza de trabajo. Seguimiento de la fuerza de trabajo móvil, centros de servicios, condiciones del tráfico, depósitos, etc.
• Entorno de sensor. Ubicaciones de cámaras, dispositivos, etc.
• Entorno de operaciones y planos. Zonas de control, movimientos planificados, respuestas, etc.

Este concepto de adquisición de temas de datos integrados al unísono es uno de los principios del diseño clave de cada uno de los Modelos de datos de ArcGIS.