Introducción a los SIG Raster

Los SIG representan el mundo real mediante un proceso de abstracción, en el que se simplifica la realidad para hacerla más manejable.

En este ámbito, se conoce como modelo de datos de la realidad al conjunto de reglas que nos permiten convertir las variaciones geográficas de la realidad en objetos discretos representables de forma digital.

Los dos principales modelos

son el modelo RASTER y el modelo VECTORIAL.

Introducción a los SIG Raster

El modelo Raster divide la zona objeto de estudio en una malla regular de celdas, de tal forma que a cada celda o pixel se le asigna un valor.

Frente al modelo vectorial, proporciona total cobertura

geográfica de una zona.

No obstante,

no representa explícitamente los objetos del mundo real, sino implícitamente a través de cambios

de valor de las celdas.

Introducción a los SIG Raster

Los valores almacenados en las celdas de una fuente de datos raster pueden ser de dos tipos:

-cuantitativos o continuos.

Permiten modelar fenómenos que varían de forma continua en el terreno, y que suelen tener una elevada autocorrelación espacial (altura, temperatura, índice de vegetación, etc.)

-cualitativos o discretos.

Permiten representar objetos de forma implícita (frente al modelo vectorial, que los representa explícitamente).

Determinadas operaciones de análisis sobre objetos son más fáciles de realizar trabajando con datos raster (superposición de capas u 'overlay', generación de áreas de influencia o 'buffer', etc.).

Toda operación que implique manipular objetos de forma explícita, será mucho más simple de realizar con datos vectoriales. Ej: superficie de una parcela ¡el modelo raster no entiende de objetos, sino de píxeles!

Introducción a los SIG Raster

ORÍGENES DE DATOS RASTER

Sensores activos:LIDAR, RADAR, etc.

Interpolación de observaciones puntuales

Sensores aerotransportados

(fotogrametría)

Introducción a los SIG Raster

Sensores hiper - espectrales

Sensores multiespectrales

ORÍGENES DE DATOS RASTER

El valor contenido en cada celda puede representar múltiples variables:

-altitud

-temperatura

-radiancia o reflectancia (imágenes de satélite y ortoimágenes)

O simplemente una categorización de los píxeles que conforman el raster:

-clasificación supervisada de una escena multibanda, etc.

Introducción a los SIG Raster

Las funciones de análisis aplicables sobre fuentes de datos Raster se pueden clasificar en:

-Funciones Locales.

-Funciones de vecindad.

-Funciones Zonales.

-Funciones Globales.

Introducción a los SIG Raster

Funciones locales.

Se aplican sobre una o varias capas raster de entrada.

Trabajan celda a celda, de tal forma que en el cálculo del valor de un pixel del raster resultado intervienen los pixels análogos de los rasters de partida.

Ejemplos sobre un único raster: operadores trigonométricos (sin, cos, tan), exponencia, logarítmico, etc.

Ejemplos sobre múltiples raster de partida: aritméticos (+,-,*,/), lógicos (and, or, not), estadísticos (max, min, media, mediana), etc.

Introducción a los SIG Raster

Introducción a los SIG Raster

Funciones de vecindad

En este caso, el valor de un píxel del raster resultado depende del valor del píxel análogo del raster de partida y de los valores de los píxeles vecinos de éste.

Esto nos conduce al concepto de “vecindad” en una capa raster: 4-vecindad, 8-vecindad, 16-vecindad, N-vecindad, Z-vecindad, etc.

La vecindad en un SIG raster es el equivalente a la topología de un SIG vectorial ¡pero mucho más simple!

Ejemplos: filtros (media, mediana, detección de bordes, etc.), modelos de pendiente, modelos de sombreado, etc.

Introducción a los SIG Raster

Funciones zonales

Similares a las anteriores: el valor de un píxel del raster resultante es fruto de aplicar una función (lineal o no) al entorno del píxel análogo del raster de partida.

En este caso, la “vecindad” no viene dada por la “topología del pixel”

(i,j) -> (i+1,j);(i-1,j);(i,j+1);(i,j-1); ... ; etc.

Ej: cruce de capas raster con capas vectoriales

Determinar la altura media de un municipio a partir del polígono del término y de un M.D.T.

Cálcular el NDVI medio del ámbito de una comunidad de regantes para el mes de Octubre

Ejemplos: operaciones de kernel (filtro de la media, máximo, mínimo, etc.)

Introducción a los SIG Raster

Funciones globales

El valor de los píxels del raster resultante implica aplicar una función en la que puede intervenir cualquier píxel del raster de entrada.

Ej: Obtención del raster de costes

acumulados con respecto a puntos

de partida incluido en el raster de

salidas (análisis de rutas raster)

Ejemplos: operaciones de kernel (filtro de la media, máximo, mínimo, etc.)

Introducción a los SIG Raster

Funciones auxiliares

Facilitan las tareas de análisis permitiendo la integración de fuentes heterogéneas.

Remuestreo -> Dados dos rasters de distinto tamaño de celda, hace que el de mayor resolución tenga idéntica resolución que el de menor resolución aplicando técnicas de interpolación (vecino más próximo, bilineal, bicúbica)

Reclasificación -> Disminuye el rango posible de valores de las celdas de un raster estableciendo categorías.

Transformaciones geométricas -> Aplican una transformación espacial a los píxeles (reproyección, georreferenciación, etc.)

Ejemplos: operaciones de kernel (filtro de la media, máximo, mínimo, etc.)

Introducción a los SIG Raster

Algunos escenarios de utilización de SIG Raster

Asignación de

equipamientos

Cálculo de rutas a partir de

modelos de coste

Análisis de grado de

centralidad

Identificación de ejes de carreteras

mediante uso de imágenes hiperespectrales

Introducción a los SIG Raster

Algunos escenarios de utilización de SIG Raster

Extracción automática de líneas de

costa

Teledetección aplicada al mantenimiento e inventariado de infraestructuras de transportes

Diapositiva 1

2005-07-06T05:25:41