Sistemas de Información Geográfica Bases de datos espaciales.

Contexto Agricultura de Precisión genera muchos datos Necesidad de almacenar y articular datos Limitaciones en las bases de datos relacionales

Antecedentes Bases de datos tradicionales (RDBMS) Concepto de base de datos Concepto de tabla Concepto de campo – tipos Concepto de relaciones Sistemas de Información Geográfica Datos vectoriales Datos raster (matriciales)

Objetivos Diferenciar entre bases de datos relacionales (tradicionales) y espaciales. ventajas bases de datos espaciales vincular bases de datos espaciales con sistemas GIS

Programa Repaso Planteo de la problemática Conclusión Ejemplo Planteo de la problemática Conclusión Bases de datos espaciales Concepto Tipos de datos espaciales Operadores - Indices Nuevas funciones de consultas Resolución de la problemática SDBMS + Sistemas GIS Ejercitación

Repaso Base de Dato: Es una herramienta para almacenar, agrupar, relacionar y acceder a tablas de información - Básicamente almacenan texto y números en forma tabular Tabla: Consiste en una agrupación de datos organizados en forma de Campos (columnas) y registros (filas) Campo: Unidad básica de almacenamiento de información, de una base de datos. Se debe definir su “tipo”. Relaciones Primary Key Foreign Key Integridad referencial

Repaso SQL (Structured Query Language) lenguaje de programación comunicación con base de datos. es el estándar para los sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

Repaso Sistemas de Información Geográfica Datos vectoriales Datos raster (matriciales) [(0,0),(1,0)] [(0,0),(0,1)] [(0,0),(1,0),(1,1),(0,1),(0,0)]

Repaso

Ejemplo 1 2 3 4 Empresa: Las tres margaritas Campo: Lezama Año: 2007

Ejemplo 64,931 Análisis de P 70,655 11,179 42,296 52,27 19,902 80,843 68,643 38,916 1 3,2 2,192 2 3 46,627 4 Empresa: Las tres margaritas Campo: Lezama Año: 2007

Ejemplo: DER (base de datos tradicional)

Ejemplo 1: Consultas ¿Cuánto rindió el lote 1 en el año 2006? select "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote, "Campanias".anio, "Campanias".cultivo, "Campanias".rendimiento from "Campanias", "Lotes", "Campos", "Empresas" where "Campanias".anio = 2007 and "Lotes".id_lote = 1 and "Campos"."Nombre" = 'Lezama' and "Empresas"."Nombre" = 'Las tres margaritas' and "Lotes".id_campo = "Campos".id_campo and "Campos".id_empresa = "Empresas".id_empresa and "Campanias".id_lote = "Lotes".id_lote

Ejemplo 2: Consultas ¿Cuánto P había en cada lote en el año 2006? select "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote, avg("AnalisisSuelo"."P") from "AnalisisSuelo", "Lotes", "Campos", "Empresas" where "Campos"."Nombre" = 'Lezama' and "Empresas"."Nombre" = 'Las tres margaritas' and "AnalisisSuelo".fecha BETWEEN '20060101' and '20070101' and "AnalisisSuelo".id_lote = "Lotes".id_lote and "Lotes".id_campo = "Campos".id_campo and "Campos".id_empresa = "Empresas".id_empresa group by "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote, "AnalisisSuelo".id_lote order by "AnalisisSuelo".id_lote

1 2 3 4

2 3 1 4 5

Análisis de P 64,931 2 70,655 11,179 3 42,296 52,27 1 19,902 80,843 68,643 38,916 4 3,2 2,192 5 46,627 Establecimiento: Las tres margaritas Campo: Lezama Año: 2009

El modelo tradicional deja de servir

Las bases de datos espaciales permiten superar estas limitaciones Conclusión Los datos de campo (fertilidad, rendimiento) son georeferenciados Los límites de los lotes son cambiantes Las bases de datos tradicionales poseen limitaciones para modelar estas cuestiones. Las bases de datos espaciales permiten superar estas limitaciones

SDBMS (Spatial DBMS) Añade soporte para objetos geográficos a la base de datos objeto-relacional Trabaja con un DBMS de fondo Proporciona ADTs espaciales (spatial Abstract Data Types ) accesibles desde un lenguaje de consultas (SQL) Proporciona métodos para un procesamiento eficiente de consultas espaciales

Lenguaje de consultas, procesado y optimización espacial SDBMS Componentes que deben estar presentes en un SGDBR espacial Tipo de dato espacial Esquema de indexación espacial Operadores espaciales. Lenguaje de consultas, procesado y optimización espacial

Tipos de datos espaciales

Tipos de datos espaciales

Operadores - Indices Los índices entran en juego cuando se reconoce un operador en la sentencia SQL. Por ejemplo, en las RDBMS: SELECT * FROM tabla WHERE nombre = ‘Pablo’ = es un operador SELECT * FROM tabla WHERE edad < 2 < es un operador

Operadores - Indices En las SDBMS, el operador del índice espacial es “&&” A && B = TRUE A && B = FALSE

Funciones - Ejemplos ST_Intersects(A, B) ST_Touches(A, B) ST_Crosses(A, B) ST_Contains(A, B) ST_Within(B, A)

Análisis Espacial - Ejemplos ¿Cuál es el área del lote 3? select Nombre, st_area(the_geom) from Lotes where id_lote = 3;

Análisis Espacial - Ejemplos ¿Cuantos análisis de suelo se hicieron en el lote 3? select count(AnalisisSuelos.id_analisisSuelo) from AnalisisSuelos, Lotes where ST_Within(AnalisisSuelos.the_geom,Lotes.the_geom) and Lotes.id_lote = 3;

Resolución de la problemática

Resolución de la problemática ¿Cuánto P había en cada lote en el año 2006? select "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote, avg("AnalisisSuelo"."P") from "AnalisisSuelo", "Lotes", "Campos", "Empresas" where "Campos"."Nombre" = 'Lezama‘ and "Empresas"."Nombre" = 'Las tres margaritas‘ and "AnalisisSuelo".fecha BETWEEN '20060101' and '20070101' and ST_Within(“AnalisisSuelo”.the_geom, “Lotes”.the_geom) and ST_Within(“Lote”.the_geom, “Campo”.the_geom) and "Campos".id_empresa = "Empresas".id_empresa group by "Empresas"."Nombre", "Campos"."Nombre", "Lotes".id_lote, "AnalisisSuelo".id_lote order by "AnalisisSuelo".id_lote

SDBMS + Sistemas GIS + +

Librerías GIS

Plataformas web

¿Preguntas?

Ejercitación 1- Resolver el ejemplo 1 utilizando las ventajas de las bases de datos espaciales: -¿Cuánto rindió el lote 1 en el año 2006? 2- ¿A qué campo y empresa pertenece el lote en el cual se registró la mayor concentración de “Fe” a lo largo del tiempo, y cuál es ese valor? (Considere el modelo espacial)

Muchas Gracias !