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Curso Sistemas de Información Geográfica Aplicados al Manejo de RRNN Profesor: MSc. Sergio Velásquez Tel/Ext: 2335 ó 2652 (secretaria)

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Presentación del tema: "Curso Sistemas de Información Geográfica Aplicados al Manejo de RRNN Profesor: MSc. Sergio Velásquez Tel/Ext: 2335 ó 2652 (secretaria)"— Transcripción de la presentación:

1 Curso Sistemas de Información Geográfica Aplicados al Manejo de RRNN Profesor: MSc. Sergio Velásquez Tel/Ext: 2335 ó 2652 (secretaria) Oficina: Edif. Principal, Ala Norte, 2o nivel, Area de Cuencas

2 Capítulo 3 Sistemas Procesadores de Datos

3 ¿Qué son los Sistemas Procesadores de Datos? Los SPD son sistemas computadorizados con componentes de hardware para el proceso, almacenamiento y transferencia de datos, así como los componentes de software para el manejo del hardware, dispositivos periféricos y datos. – Tendencias del equipo y programas – SIG como manejador de datos espaciales – Sistemas manejadores de base de datos (SMBD) – Uso combinado de SIG y SMBD

4 Tendencias de equipos y programas Los equipos computarizados se están desarrollando a gran velocidad Primera Generación: Blaise Pascal (1642) Solamente sumaba Cuarta Generación: 1991: Primer chip Intel Pentium II (7.5 millones transistores) 2003: Intel Pentium IV, 3 GHz

5 Tendencias de equipos y programas Los programas se desarrollan con menos rapidez que el hardware, pero siempre debe buscarse la tecnología de punta. Los sistemas operativos más populares son por el momento: Windows 2000 NT, Windows XP, MacOS. Los sistemas abiertos se están popularizando porque adoptan una arquitectura y protocolos estandarizados para la conexión a red. (es decir tienen interoperatibilidad)

6 Componentes de un SIG Equipos – Almacenamiento: Discos Duros, LAN, Internet – Salida: Monitores, video, ploteadores, impresoras – CPU: Basados en Intel, Unix, MacOS – Entrada: Digitalizadoras, scanners, otros Unidad Central de Proceso Digitalizadora Salida Servidor Discos Otros Medios de Almacenamiento

7 Programas SIG Modulos de Programa – Verificación y Entrada de Datos Análogo a digital, digital a digital (terminales, digitalizadoras, scanners, archivos de texto) – Almacenamiento, Recuperación y Manejo de Datos Cómo están estructurados los datos en el sistema (raster, vector) – Salida y Presentación de Datos – Manipulación y análisis de Datos (Transformación) Remover Errores, Procesar Datos – Interacción con el usuario Sistema Manejo Base de Datos Entrada RecuperaciónTransformación Base Datos Geográfica Topología Atributos Posición

8 Entrada de datos Generalmente se hace con equipos de topografía, ingeniería, fotogrametría, sensores remotos y por medio de digitalización (manual y semiautomática) MétodoDispositivos Digitalización manualTeclado Mesa Digitalizadora Mouse y cursor Fotogrametría Digitalización automáticaScanner Digitalización semiautomáticaSeguidores de línea Datos digitales disponiblesCinta magnética o CD Internet o red local

9 Salida y Visualización Generalmente se relaciona con disciplinas como la cartografía, impresión y publicación. MétodoDispositivos Copias impresasImpresora Ploteador Película Copias suavesPantalla del computador Salida de grupos de datos digitales Cinta magnética CD-ROM Redes de computadoras

10 Almacenamiento de datos Los datos generalmente se guardan de acuerdo a categorías temáticas (uso de la tierra, topografía, división política) o de acuerdo a la escala. Los datos se guardan de tanto en formato vector como en formato raster. Los raster se guardan como una lista de valores (uno por cada celda), precedidos por un encabezado (ordenamiento por líneas). Los vectores se almacenan siguiendo el principio de proximidad espacial, es decir, objetos cercanos geográficamente se deben guardar contiguo en el espacio de almacenamiento. Los datos vectoriales (espacial) y los datos de atributos se guardan en diferentes estructuras. Generalmente los SIG proveen soporte tanto para la parte espacial como la de los atributos. Sin embargo, para aplicaciones grandes se prefiere utilizar un SMBD externo.

11 Consulta, mantenimiento y análisis espacial La combinación de la base de datos, el SIG, reglas y un mecanismo de razonamiento lógico nos conduce a lo que se conoce como el Sistema de Soporte de Decisión Espacial PreguntasRespuestas Funciones de SIG ¿Qué es......?Despliegue de los datos como mapa, reportes y tablas. Funciones de almacenamiento y consulta ¿Qué patrón......?Patrones en los datosFunciones de consulta con restricciones ¿Qué....sí......?Una predicción acerca de los datos a determinado tiempo o en determinada localidad Funciones de modelado

12 Funciones de Consulta y Análisis Las clases más importantes de funciones de consulta y análisis de un SIG son: – Mantenimiento y análisis de datos espaciales – Mantenimiento y análisis de datos de atributos – Análisis integrado de datos espaciales y atributos

13 Mantenimiento y análisis de datos espaciales El mantenimiento de datos comprende las actividades combinadas para guardar los datos actualizados y como apoyo a la comuidad de usuarios. Entre las principales funciones proveídas a los usuarios están: – Funciones de transformación de formatos – Transformaciones geométricas – Proyecciones de mapas – Coincidencia de bordes – Edición de elementos gráficos – Afinamiento de coordenadas

14 Análisis Integrado de Datos Espaciales y Atributos El Análisis de datos se define como el cálculo de nueva información a partir de datos existentes y almacenados. Entre las principales funciones proveídas a los usuarios están: – Recuperación, Clasificación y Medición Recuperación: Búsqueda selectiva y manipulación de datos sin necesidad de crear nuevas entidades Clasificación: Asignar elementos a una clase sobre la base de los valores de atributos o rango de atributos (definición de patrones) Generalización: Es una función que une diferentes clases de objetos con características comunes a un nivel de clase más alto. Medición: Funciones que permiten la medición de áreas, longitudes o perímetros.

15 Análisis Integrado de Datos Espaciales y Atributos - Operaciones de sobreposición Son las operaciones más frecuentemente utilizadas en SIG Implican la combinación de dos o más capas de datos por medio de la aplicación de operaciones de intersección, unión, diferencia y complemento utilizando los valores de los atributos geométricos. –Parcelas con cultivo de banano sobre suelos arcillosos (int.) –Parcelas con cultivos de maíz o sorgo (unión) –Parcelas que no tienen cultivo de papas (complemento)

16 Análisis Integrado de Datos Espaciales y Atributos - Funciones de vecindad Operan sobre elementos vecinos de un elemento o grupo de elementos Funciones de búsqueda: Elementos que caen dentro de determinada ventana. Funciones de línea en polígono o punto en polígono: Determinan si una línea o punto se localizan dentro de un polígono o reportan los polígonos que tienen una deteminada línea o punto contenido en ellos. Funciones topográficas: Calculan pendiente o aspecto a partir de un modelo digital de terreno. Funciones de interpolación: Predicen valores desconocidos utilizando valores conocidos de localidades cercanas. Funciones de generación de contornos: Calculan contornos (curvas) que conectan grupos de puntos con igual valor de atributo.

17 Análisis Integrado de Datos Espaciales y Atributos - Operaciones de conectividad Acumulan valores conforme atraviesan un elemento o sobre un grupo de elementos. Medidas de contiguidad: Evalúan las características de las unidades espaciales que son contiguas Funciones de Proximidad: El mejor ejemplo son las funciones para trazar zonas de amortiguamiento. Análisis de Redes: Se utiliza para calcular la ruta más corta (en términos de distancia o tiempo de viaje), entre dos puntos en una red. Funciones de visibilidad: Se utilizan para calcular los puntos que son visibles desde una localida dada utilizando un modelo digital de terreno.

18 Sistemas Manejadores de Bases de Datos Una Base de Datos (BD) es una colección de datos estructurados. Un Sistema Manejador de Bases de Datos (SMBD) es una paquete de programas que permite al usuario configurar, usar y mantener una base de datos. Como en los SIG, los SMBD ofrece una variedad de funciones para utilizar la BD. En las siguientes diapositivas exploraremos: – Potencialidades y debilidades de los SMBD – Opciones o alternativas cuando no se desea utilizar SMBD – Modelos relacionales – Técnicas de extracción de datos – Desarrollos recientes en el campo de los SMBD

19 Utilizando un SMBD Razones para utilizar un SMBD: – Un SMBD soporta el almacenamiento y manipulación de grandes cantidades de datos. – Un SMBD se puede instruir para guardar algunos niveles de corrección (restricciones de integridad). – Un SMBD soporta el uso concurrente de los mismos datos por muchos usuarios (control de concurrencia). – Un SMBD soporta el uso de un modelo de datos. – Un SMBD incluye funciones de respaldo y recuperación para asegurar la disponibilidad de datos todo el tiempo. – Un SMBD permite el control de la redundancia de datos.

20 Alternativas para el manejo de datos Para proyectos a pequeña escala (pocos datos, uso sencillo y un solo usuario) se puede utilizar archivos de texto y un procesador de texto. Para proyectos a pequeña escala en donde se desee hacer algún tipo de operación matemática o lógica sencilla puede ser implementado en hojas electrónicas. Si se desea relacionar los valores en la tabla con valores de otra naturaleza en otra tabla, se necesita la utilizacion de una base de datos con su lenguaje de consulta.

21 El modelo de datos relacional Un modelo de datos es un lenguaje que permite la definición de: – Las estructuras (atributos, tuples y relaciones) que serán utilizadas para guardar la base de datos. – Las restricciones de integridad que tienen que cumplir los datos guardados en todo momento. – Los programas de computo utilizados para manipular los datos (consultas y actualizaciones o transacciones).

22 El modelo de datos relacional NIP_IDApellidoFecha_Nac García10/05/ Chen26/01/ Fakolo14/09/1931 PARC_IDLocalizacionArea_parc LOTEPropietarioFecha_reg /12/ /01/ /09/ /09/1996 Tres relaciones: Tablas Cada tabla tiene 3 atributos (campos) Una tabla tiene 3 tuples, la segunda 4 tuples y la tercera 3 tuples (registros) Cada tabla tiene su nombre Personas privadas Parcelas Registro_titulos

23 Relaciones, tuples y atributos En el modelo de datos relacional, una BD es una colección de relaciones conocidas como tablas. Una tabla o relación es una colección de tuples (registros) con forma semejante. Un atributo es un campo nombrado de un tuple, con el cual a cada tuple se asocia un valor, el valor de atributo. Todos los tuples en la misma relación deben tener los mismos atributos. El dominio de un atributo es un grupo (posiblemente infinito) de valores que puede tomar un atributo (ej: texto, enteros, reales, etc.). Cuando se crea una relación necesitamos indicar cuál tipo de tuples guardará. Esto significa que debemos: – Proveer un nombre para la relación (tabla) – Indicar cuáles atributos tendrá, y – Cuál es el dominio de cada atributo

24 Relaciones, tuples y atributos La relación que se obtiene de la manera anterior se conoce como el esquema de la relación. Los esquemas de la relación juntos forman lo que conoce como el esquema de la base de datos. Los esquemas de la relación son estables y raramente cambian con el tiempo. Lo tuples cambian con el tiempo (adición, remoción o actualización) El grupo de tuples en una relación a un tiempo dado se conoce como la instancia de la relación.

25 Relaciones, tuples y atributos Acá se muestran los esquemas de la relación para las tres tablas de la base de datos anterior: Los atributos subrayados representan las llamadas llaves primarias de la relación Personas privadas (NIP_ID: texto, Apellido: texto, Fecha_nac: fecha) Parcelas (Parc_Id: número, Localizacion: polígono, Area: número Registro_títulos (Lote: número, Propietario: texto, Fecha_reg: fecha

26 Encontrando tuples y construyendo vínculos entre ellos Una base de datos bien designada almacena hechos y por lo tanto representa hechos de interés. En el caso de una base de datos catastral lo que nos interesa son los datos de propiedad de las parcelas (que pueden ser miles o millones). Una llave de una relación abarca uno o más atributos. Si se tiene un valor para cada uno de los atributos llave, esto nos garantiza que encontraremos al menos un tuple en la tabla con esa combinación de valores. Puede no existir tuple para una combinación dada. Por ejemplo {NIP_Id, Apellido} es una llave en la relación Personas privadas: si se conocen ambos NIP_Id y el Apellido, podemos encontrar al menos un tuple con esa combinación de valores. Entre menos atributos tenga una llave mejor. Una llave foránea es un atributo que se refiere a otro tuple por medio del almacenamiento del valor de la llave de este último tuple.

27 Encontrando tuples y construyendo vínculos entre ellos Ej: La tabla Registro_titulos tiene un atributo especial Lote que es una llave foránea porque se refiere a una llave primaria (Parc_Id) de otra relación (Parcelas). LOTEPropietarioFecha_reg /12/ /01/ /09/ /09/1996 PARC_IDLocalizacionArea_parc Parcelas Registro_titulos Dos tuples de la misma relación pueden tener un valor de llave foránea idéntica (relación muchos a uno) Una llave foránea no es una llave de la relación en la cual aparece!!!

28 Tres reglas de oro de la integridad de datos Unicidad de la llave: El valor de la llave de cualquier tuple en cualquier instancia de la relación debe ser diferente de cualquier otro tuple en la misma instancia de la relación. Integridad de la llave: El valor de cualquier atributo llave de cualquier tuple en cualquier instancia de la relación es siempre conocido (no se puede dejar en blanco). Integridad referencial: El valor de una llave foránea, es ya sea blanco (para todos sus atributos) o es el valor llave de un tuple existente en la relación a la que esta llave se refiere.

29 Interrogando una base de datos relacional Los operadores de consulta de una base de datos tienen algunas características en común: – Requieren una entrada – Producen una salida – Tanto la entrada como la salida son relaciones Los operadores de consulta son: – Selección de tuples – Proyección de atributos – Unión

30 Selección de Tuples Al operador se le provee de una entrada Se le provee de una condición de selección: Area_parc > 1000 La selección de tuples resulta en una nueva relación con el mismo esquema, pero con menos tuples. PARC_IDLocalizacionArea_parc Parcelas Selección de Tuples PARC_IDLocalizacionArea_parc

31 Proyección de Atributos Al operador se le provee de una entrada Se requiere una lista de atributos, los cuales deberán ser atributos del esquema de la relación (ej: Parc_Id y Localizacion). La relación de salida tiene el mismo número de tuples pero tiene en su esquema solamente los atributos en la lista Area_parcLocalizacionPARC_ID Parcelas Proyección de Atributos LocalizacionPARC_ID

32 Lenguaje SQL (Structured Query Language) SELECT Parc_Id, Localización FROM Parcelas Area_parcLocalizacionPARC_ID Parcelas Proyección de Atributos LocalizacionPARC_ID Area_parc Localizacion PARC_ID Parcelas Selección de Tuple Area_parcLocalizacion PARC_ID SELECT * FROM Parcelas WHERE Area > 1000

33 Unión PARC_IDLocalizacionArea_parc LOTEPropietarioFecha_reg /12/ /01/ /09/ /09/1996 Parcelas Registro_titulos Unión LOTEPropietarioFecha_regPARC_IDLocalizacionArea_parc /12/ /01/ /09/ Se utiliza una condición que expresa cuáles tuples de la pri- mera relación se combinan con los tuples de la segunda La relación de salida de salida tiene los atributos de los de la primera y segunda relación Los tuples de salida se obtienen pegando los tuples de entrada con los de salida SELECT * FROM Registro_titulos, Parcelas WHERE Registro_titulos.Lote=Parcelas.Parc_Id

34 Consultas Complejas Unión LOTEPropietarioFecha_regPARC_IDLocalizacionArea_parc /12/ /01/ /09/ SELECT Propietario, Fecha_reg FROM Registro_titulos, Parcelas WHERE Registro_titulos.Lote=Parcelas.Parc_Id and Area > 1000 Selección de Tuples σ LOTEPropietarioFecha_regPARC_IDLocalizacionArea_parc /12/ Proyección Atributos π PropietarioFecha_reg /12/1996

35 Otros SMBD Las bases de datos relacionales no son todo lo adecuado para manejar datos espaciales Los modelos mejor ajustados a este tipo de datos son los orientados a objetos y entidad-relacion (E-R). Quien desee profundizar sobre estos dos temas puede consultar los documentos que al respecto se encuentran disponibles en la página Web del curso.

36 Utilización conjunta de SIG y SMBD Las bases de datos relacionales no son todo lo adecuado para manejar datos espaciales Los modelos mejor ajustados a este tipo de datos son los orientados a objetos y entidad-relacion (E-R). Quien desee profundizar sobre estos dos temas puede consultar los documentos que al respecto se encuentran disponibles en la página Web del curso.


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