Sistema de información geográfica

Concepto básico del SIG

Un sistema de información geográfica (GIS) es un tipo de base de datos que contiene datos geográficos (es decir, descripciones de fenómenos para los cuales la ubicación es relevante), combinados con herramientas de software para administrar, analizar y visualizar esos datos. En un sentido más amplio, se puede considerar que dicho sistema también incluye usuarios humanos y personal de apoyo, procedimientos y flujos de trabajo, cuerpo de conocimiento de conceptos y métodos relevantes y organizaciones institucionales.

El plural incontable, sistemas de información geográfica, también abreviado GIS, es el término más común para la industria y profesión relacionada con estos sistemas. Es aproximadamente sinónimo de geoinformática y parte del campo geoespacial más amplio, que también incluye GPS, sensores remotos, etc. La ciencia de la información geográfica, la disciplina académica que estudia estos sistemas y sus principios geográficos subyacentes, también puede abreviarse como GIS, pero el la ciencia SIG inequívoca es más común. La ciencia SIG a menudo se considera una subdisciplina de la geografía dentro de la rama de la geografía técnica.

Los sistemas de información geográfica se utilizan en múltiples tecnologías, procesos, técnicas y métodos. Están adscritos a varias operaciones y numerosas aplicaciones, que se relacionan con: ingeniería, planificación, gestión, transporte/logística, seguros, telecomunicaciones y negocios. Por esta razón, las aplicaciones SIG y de inteligencia de ubicación son la base de los servicios habilitados para la ubicación, que se basan en el análisis y la visualización geográficos.

GIS brinda la capacidad de relacionar información previamente no relacionada, mediante el uso de la ubicación como la "variable de índice clave". Las ubicaciones y extensiones que se encuentran en el espacio-tiempo de la Tierra se pueden registrar a través de la fecha y hora de ocurrencia, junto con las coordenadas x, y y z; representando, longitud (x), latitud (y) y elevación (z). Todas las referencias de ubicación y extensión basadas en la Tierra, espacio-temporales deben relacionarse entre sí y, en última instancia, con un "real" ubicación física o extensión. Esta característica clave de SIG ha comenzado a abrir nuevas vías de investigación y estudios científicos.

Historia y desarrollo

Si bien los SIG digitales datan de mediados de la década de 1960, cuando Roger Tomlinson acuñó por primera vez la frase "sistema de información geográfica", muchos de los conceptos y métodos geográficos que los SIG automatizan datan de décadas antes.

E. W. Gilbert versión (1958) del mapa de John Snow de 1855 del brote de cólera Soho que muestra los racimos de casos de cólera en la epidemia de Londres de 1854

Uno de los primeros casos conocidos en los que se utilizó el análisis espacial provino del campo de la epidemiología en el "Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Seine" (1832). El geógrafo y cartógrafo francés, Charles Picquet, creó un mapa que describe los cuarenta y ocho distritos de París, utilizando gradientes de color de medios tonos, para proporcionar una representación visual del número de muertes notificadas debido al cólera por cada 1000 habitantes.

En 1854, John Snow, epidemiólogo y médico, pudo determinar el origen de un brote de cólera en Londres mediante el uso del análisis espacial. Snow logró esto trazando la residencia de cada víctima en un mapa del área, así como las fuentes de agua cercanas. Una vez que se marcaron estos puntos, pudo identificar la fuente de agua dentro del grupo responsable del brote. Este fue uno de los primeros usos exitosos de una metodología geográfica para identificar la fuente de un brote en epidemiología. Si bien los elementos básicos de la topografía y el tema existían anteriormente en la cartografía, el mapa de Snow era único debido a su uso de métodos cartográficos, no solo para representar, sino también para analizar grupos de fenómenos geográficamente dependientes.

A principios del siglo XX, se desarrolló la fotocincografía, que permitía dividir los mapas en capas, por ejemplo, una capa para la vegetación y otra para el agua. Esto se usó particularmente para imprimir contornos: dibujarlos era una tarea que requería mucho trabajo, pero tenerlos en una capa separada significaba que se podía trabajar sin las otras capas para confundir al dibujante. Esta obra se dibujó inicialmente sobre placas de vidrio, pero luego se introdujo la película plástica, con las ventajas de ser más liviana, usar menos espacio de almacenamiento y ser menos quebradiza, entre otras. Cuando se terminaron todas las capas, se combinaron en una sola imagen usando una gran cámara de proceso. Una vez que llegó la impresión en color, la idea de las capas también se utilizó para crear placas de impresión separadas para cada color. Si bien el uso de capas se convirtió mucho más tarde en una de las características típicas de un SIG contemporáneo, el proceso fotográfico que acabamos de describir no se considera un SIG en sí mismo, ya que los mapas eran solo imágenes sin una base de datos a la que vincularlos.

Dos desarrollos adicionales son notables en los primeros días de GIS: la publicación de Ian McHarg "Design with Nature" y su método de superposición de mapas y la introducción de una calle en el sistema DIME (Dual Independent Map Encoding) de la Oficina del Censo de EE. UU.

La primera publicación que detalla el uso de computadoras para facilitar la cartografía fue escrita por Waldo Tobler en 1959. El desarrollo adicional de hardware de computadora impulsado por la investigación de armas nucleares condujo a un 'mapeo' por computadora de uso general más generalizado. aplicaciones a principios de la década de 1960.

En 1960, el Departamento Federal de Silvicultura y Desarrollo Rural desarrolló el primer SIG realmente operativo del mundo en Ottawa, Ontario, Canadá. Desarrollado por el Dr. Roger Tomlinson, se llamó Sistema de Información Geográfica de Canadá (CGIS) y se usó para almacenar, analizar y manipular los datos recopilados para el Inventario de Tierras de Canadá, un esfuerzo para determinar la capacidad de la tierra para las zonas rurales de Canadá mediante el mapeo de información sobre suelos, agricultura, recreación, vida silvestre, aves acuáticas, silvicultura y uso de la tierra a una escala de 1:50,000. También se agregó un factor de clasificación de calificación para permitir el análisis.

CGIS fue una mejora con respecto al "mapeo por computadora" aplicaciones, ya que proporcionó capacidades para el almacenamiento de datos, superposición, medición y digitalización/escaneo. Admitía un sistema de coordenadas nacional que se extendía por todo el continente, codificaba líneas como arcos con una verdadera topología incrustada y almacenaba los atributos y la información de ubicación en archivos separados. Como resultado de esto, Tomlinson es conocido como el 'padre de los SIG', particularmente por su uso de superposiciones para promover el análisis espacial de datos geográficos convergentes. CGIS duró hasta la década de 1990 y creó una gran base de datos digital de recursos terrestres en Canadá. Fue desarrollado como un sistema basado en mainframe en apoyo de la planificación y gestión de recursos federales y provinciales. Su punto fuerte era el análisis continental de conjuntos de datos complejos. El CGIS nunca estuvo disponible comercialmente.

En 1964, Howard T. Fisher formó el Laboratorio de Gráficos por Computadora y Análisis Espacial en la Escuela de Graduados de Diseño de Harvard (LCGSA 1965–1991), donde se desarrollaron varios conceptos teóricos importantes en el manejo de datos espaciales, y que por el 1970 había distribuido códigos y sistemas de software seminales, como SYMAP, GRID y ODYSSEY, a universidades, centros de investigación y corporaciones de todo el mundo. Estos programas fueron los primeros ejemplos de software GIS de propósito general que no se desarrolló para una instalación en particular, y fue muy influyente en el futuro software comercial, como Esri ARC/INFO, lanzado en 1983.

A fines de la década de 1970, se estaban desarrollando dos sistemas GIS de dominio público (MOSS y GRASS GIS) y, a principios de la década de 1980, M&S Computing (más tarde Intergraph) junto con Bentley Systems Incorporated para la plataforma CAD, Environmental Systems Research Institute (ESRI), CARIS (Sistema de información de recursos asistido por computadora) y ERDAS (Sistema de análisis de datos de recursos terrestres) surgieron como proveedores comerciales de software GIS, incorporando con éxito muchas de las características de CGIS, combinando el enfoque de primera generación para la separación de información espacial y de atributos. con un enfoque de segunda generación para organizar datos de atributos en estructuras de bases de datos.

En 1986, se lanzó Mapping Display and Analysis System (MIDAS), el primer producto GIS de escritorio para el sistema operativo DOS. Este se renombró en 1990 a MapInfo para Windows cuando se transfirió a la plataforma Microsoft Windows. Esto inició el proceso de trasladar SIG del departamento de investigación al entorno empresarial.

A finales del siglo XX, el rápido crecimiento de varios sistemas se consolidó y estandarizó en relativamente pocas plataformas y los usuarios comenzaron a explorar la visualización de datos GIS a través de Internet, lo que requería formatos de datos y estándares de transferencia. Más recientemente, un número creciente de paquetes GIS gratuitos y de código abierto se ejecutan en una variedad de sistemas operativos y se pueden personalizar para realizar tareas específicas. La principal tendencia del siglo XXI ha sido la integración de las capacidades GIS con otras tecnologías de la información e infraestructura de Internet, como bases de datos relacionales, computación en la nube, software como servicio (SAAS) y computación móvil.

Software SIG

Debe hacerse la distinción entre un sistema de información geográfica singular, que es una única instalación de software y datos para un uso particular, junto con el hardware, el personal y las instituciones asociadas (p. para el gobierno de una ciudad en particular); y software GIS, un programa de aplicación de propósito general destinado a ser utilizado en muchos sistemas de información geográfica individuales en una variedad de dominios de aplicación. Desde fines de la década de 1970, se crearon muchos paquetes de software específicamente para aplicaciones GIS. ArcGIS de Esri, que incluye ArcGIS Pro y el software heredado ArcMap, domina actualmente el mercado GIS. Otros ejemplos de GIS incluyen Autodesk y MapInfo Professional y programas de código abierto como QGIS, GRASS GIS, MapGuide y Hadoop-GIS. Estas y otras aplicaciones GIS de escritorio incluyen un conjunto completo de capacidades para ingresar, administrar, analizar y visualizar datos geográficos, y están diseñadas para usarse por sí solas.

A partir de fines de la década de 1990 con el surgimiento de Internet, a medida que avanzaba la tecnología de redes informáticas, la infraestructura y los datos GIS comenzaron a trasladarse a servidores, proporcionando otro mecanismo para brindar capacidades GIS. Esto fue facilitado por un software independiente instalado en un servidor, similar a otro software de servidor, como servidores HTTP y sistemas de gestión de bases de datos relacionales, lo que permite a los clientes tener acceso a datos GIS y herramientas de procesamiento sin tener que instalar un software de escritorio especializado. Estas redes se conocen como GIS distribuidos. Esta estrategia se ha extendido a través de Internet y el desarrollo de plataformas GIS basadas en la nube como ArcGIS Online y software como servicio (SAAS) especializado en GIS. El uso de Internet para facilitar el SIG distribuido se conoce como SIG de Internet.

Un enfoque alternativo es la integración de algunas o todas estas capacidades en otras arquitecturas de software o tecnología de la información. Un ejemplo es una extensión espacial del software de base de datos relacional de objetos, que define un tipo de datos de geometría para que los datos espaciales se puedan almacenar en tablas relacionales, y extensiones de SQL para operaciones de análisis espacial como la superposición. Otro ejemplo es la proliferación de bibliotecas geoespaciales e interfaces de programación de aplicaciones (p. ej., GDAL, Leaflet, D3.js) que amplían los lenguajes de programación para permitir la incorporación y el procesamiento de datos GIS en software personalizado, incluidos sitios de mapas web y servicios basados en la ubicación en teléfonos inteligentes

Gestión de datos geoespaciales

El núcleo de cualquier SIG es una base de datos que contiene representaciones de fenómenos geográficos, modelando su geometría (ubicación y forma) y sus propiedades o atributos. Una base de datos GIS se puede almacenar en una variedad de formas, como una colección de archivos de datos separados o una sola base de datos relacional espacialmente habilitada. La recopilación y el manejo de estos datos generalmente comprenden la mayor parte del tiempo y los recursos financieros de un proyecto, mucho más que otros aspectos como el análisis y el mapeo.

Aspectos de los datos geográficos

GIS utiliza la ubicación espacio-temporal (espacio-tiempo) como variable de índice clave para el resto de la información. Así como una base de datos relacional que contiene texto o números puede relacionar muchas tablas diferentes usando variables de índice clave comunes, GIS puede relacionar información que de otro modo no estaría relacionada usando la ubicación como la variable de índice clave. La clave es la ubicación y/o extensión en el espacio-tiempo.

Cualquier variable que se pueda ubicar espacialmente, y cada vez más también temporalmente, se puede referenciar mediante un SIG. Las ubicaciones o extensiones en el espacio-tiempo de la Tierra pueden registrarse como fechas/horas de ocurrencia y coordenadas x, y y z que representan la longitud, la latitud y la elevación, respectivamente. Estas coordenadas GIS pueden representar otros sistemas cuantificados de referencia temporoespacial (por ejemplo, número de cuadro de película, estación de medición de flujo, marcador de milla de carretera, punto de referencia de topógrafo, dirección de edificio, intersección de calles, puerta de entrada, sondeo de profundidad de agua, POS o dibujo CAD origen/unidades). Las unidades aplicadas a los datos espaciotemporales registrados pueden variar ampliamente (incluso cuando se usan exactamente los mismos datos, consulte las proyecciones de mapas), pero todas las referencias de ubicación y extensión espaciotemporales basadas en la Tierra deberían, idealmente, relacionarse entre sí y, en última instancia, con un "real" ubicación física o extensión en el espacio-tiempo.

Relacionados por información espacial precisa, se puede analizar, interpretar y representar una variedad increíble de datos pasados o futuros del mundo real y proyectados. Esta característica clave de SIG ha comenzado a abrir nuevas vías de investigación científica sobre comportamientos y patrones de información del mundo real que anteriormente no se habían correlacionado sistemáticamente.

Modelado de datos

Los datos GIS representan fenómenos que existen en el mundo real, como carreteras, uso del suelo, elevación, árboles, vías fluviales y estados. Los tipos más comunes de fenómenos que se representan en los datos se pueden dividir en dos conceptualizaciones: objetos discretos (p. ej., una casa, una carretera) y campos continuos (p. ej., cantidad de lluvia o densidad de población). Otros tipos de fenómenos geográficos, como eventos (p. ej., la Segunda Guerra Mundial), procesos (p. ej., suburbanización) y masas (p. ej., suelo) se representan con menos frecuencia o indirectamente, o se modelan en procedimientos de análisis en lugar de datos.

Tradicionalmente, se utilizan dos métodos generales para almacenar datos en un SIG para ambos tipos de referencias de mapas de abstracciones: imágenes rasterizadas y vectoriales. Los puntos, las líneas y los polígonos representan datos vectoriales de referencias de atributos de ubicación asignadas.

Un nuevo método híbrido de almacenamiento de datos es el de identificar nubes de puntos, que combinan puntos tridimensionales con información RGB en cada punto, devolviendo una "imagen en color 3D". Los mapas temáticos SIG se están volviendo cada vez más realistas y visualmente descriptivos de lo que se proponen mostrar o determinar.

Adquisición de datos

Ejemplo de hardware para el mapeo (GPS y rangefinder láser) y la recopilación de datos (computador controlado). The current trend for geographical information system (GIS) is that accurate mapping and data analysis are completed while in the field. El hardware descrito (tecnología de mapas de campo) se utiliza principalmente para inventarios forestales, monitoreo y cartografía.

La adquisición de datos GIS incluye varios métodos para recopilar datos espaciales en una base de datos GIS, que se pueden agrupar en tres categorías: captura de datos primarios, los fenómenos de medición directa en el campo (p. ej., detección remota, el sistema de posicionamiento global); captura de datos secundarios, la extracción de información de fuentes existentes que no están en formato GIS, como mapas en papel, a través de la digitalización; y transferencia de datos, la copia de datos GIS existentes de fuentes externas como agencias gubernamentales y empresas privadas. Todos estos métodos pueden consumir mucho tiempo, dinero y otros recursos.

Captura de datos primarios

Los datos topográficos se pueden ingresar directamente en un SIG desde sistemas de recopilación de datos digitales en instrumentos topográficos mediante una técnica denominada geometría de coordenadas (COGO). Las posiciones de un sistema global de navegación por satélite (GNSS) como el Sistema de posicionamiento global también se pueden recopilar y luego importar a un GIS. Una tendencia actual en la recopilación de datos brinda a los usuarios la capacidad de utilizar computadoras de campo con la capacidad de editar datos en vivo mediante conexiones inalámbricas o sesiones de edición desconectadas. La tendencia actual es utilizar aplicaciones disponibles en teléfonos inteligentes y PDA: SIG móvil. Esto se ha visto mejorado por la disponibilidad de unidades GPS de calidad cartográfica de bajo costo con precisión decimétrica en tiempo real. Esto elimina la necesidad de postprocesar, importar y actualizar los datos en la oficina después de recopilar el trabajo de campo. Esto incluye la capacidad de incorporar posiciones recopiladas mediante un telémetro láser. Las nuevas tecnologías también permiten a los usuarios crear mapas y análisis directamente en el campo, lo que hace que los proyectos sean más eficientes y los mapas más precisos.

Los datos de detección remota también juegan un papel importante en la recopilación de datos y consisten en sensores conectados a una plataforma. Los sensores incluyen cámaras, escáneres digitales y lidar, mientras que las plataformas suelen consistir en aviones y satélites. En Inglaterra, a mediados de la década de 1990, cometas/globos híbridos llamados helikites fueron pioneros en el uso de cámaras digitales aerotransportadas compactas como sistemas de información geográfica aerotransportados. Se utilizó un software de medición de aeronaves, con una precisión de 0,4 mm, para vincular las fotografías y medir el suelo. Los helikitas son económicos y recopilan datos más precisos que los aviones. Los helikitas se pueden usar en carreteras, vías férreas y ciudades donde los vehículos aéreos no tripulados (UAV) están prohibidos.

Recientemente, la recopilación de datos aéreos se ha vuelto más accesible con UAV y drones en miniatura. Por ejemplo, el Aeryon Scout se utilizó para mapear un área de 50 acres con una distancia de muestreo del suelo de 1 pulgada (2,54 cm) en solo 12 minutos.

Actualmente, la mayoría de los datos digitales provienen de la interpretación fotográfica de fotografías aéreas. Las estaciones de trabajo de copias electrónicas se utilizan para digitalizar características directamente a partir de pares estéreo de fotografías digitales. Estos sistemas permiten capturar datos en dos y tres dimensiones, con elevaciones medidas directamente desde un par estéreo utilizando principios de fotogrametría. Las fotografías aéreas análogas deben escanearse antes de ingresarlas en un sistema de copias electrónicas; para las cámaras digitales de alta calidad, este paso se omite.

La detección remota por satélite proporciona otra fuente importante de datos espaciales. Aquí, los satélites usan diferentes paquetes de sensores para medir pasivamente la reflectancia de partes del espectro electromagnético o las ondas de radio que se enviaron desde un sensor activo como un radar. La teledetección recopila datos de trama que pueden procesarse aún más utilizando diferentes bandas para identificar objetos y clases de interés, como la cobertura del suelo.

Captura de datos secundarios

El método más común de creación de datos es la digitalización, donde un mapa impreso o un plan topográfico se transfiere a un medio digital mediante el uso de un programa CAD y funciones de georreferenciación. Con la amplia disponibilidad de imágenes ortorrectificadas (de satélites, aeronaves, helicópteros y vehículos aéreos no tripulados), la digitalización frontal se está convirtiendo en la vía principal a través de la cual se extraen los datos geográficos. La digitalización frontal implica el rastreo de datos geográficos directamente sobre las imágenes aéreas en lugar del método tradicional de rastrear la forma geográfica en una tableta digitalizadora separada (digitalización frontal). La digitalización con la cabeza hacia abajo, o digitalización manual, utiliza una pluma magnética especial, o estilete, que alimenta la información a una computadora para crear un mapa digital idéntico. Algunas tabletas usan una herramienta similar a un mouse, llamada disco, en lugar de un lápiz óptico. El disco tiene una pequeña ventana con retícula que permite una mayor precisión y señala las características del mapa. Aunque la digitalización con la cabeza hacia arriba se usa más comúnmente, la digitalización con la cabeza hacia abajo sigue siendo útil para digitalizar mapas de mala calidad.

Los datos existentes impresos en papel o mapas de película PET se pueden digitalizar o escanear para producir datos digitales. Un digitalizador produce datos vectoriales a medida que un operador traza puntos, líneas y límites de polígonos en un mapa. El escaneo de un mapa da como resultado datos de trama que podrían procesarse aún más para producir datos vectoriales.

Cuando se capturan datos, el usuario debe considerar si los datos deben capturarse con una precisión relativa o absoluta, ya que esto no solo podría influir en cómo se interpretará la información, sino también en el costo de la captura de datos.

Después de ingresar datos en un GIS, los datos generalmente requieren edición, para eliminar errores o procesamiento adicional. Para los datos vectoriales, debe hacerse "topológicamente correcto" antes de que pueda ser utilizado para algunos análisis avanzados. Por ejemplo, en una red de carreteras, las líneas deben conectarse con nodos en una intersección. También se deben eliminar los errores tales como subimpulsos y sobreimpulsos. Para los mapas escaneados, es posible que sea necesario eliminar las imperfecciones del mapa de origen del ráster resultante. Por ejemplo, una mancha de suciedad podría conectar dos líneas que no deberían estar conectadas.

Proyecciones, sistemas de coordenadas y registro

La Tierra se puede representar mediante varios modelos, cada uno de los cuales puede proporcionar un conjunto diferente de coordenadas (p. ej., latitud, longitud, elevación) para cualquier punto determinado de la superficie de la Tierra. El modelo más simple es asumir que la tierra es una esfera perfecta. A medida que se han acumulado más mediciones de la tierra, los modelos de la tierra se han vuelto más sofisticados y precisos. De hecho, existen modelos llamados datums que se aplican a diferentes áreas de la tierra para proporcionar una mayor precisión, como el Datum de América del Norte de 1983 para las mediciones de EE. UU. y el Sistema Geodésico Mundial para las mediciones mundiales.

La latitud y la longitud de un mapa creado con un dato local pueden no ser las mismas que las obtenidas con un receptor GPS. La conversión de coordenadas de un datum a otro requiere una transformación de datum como una transformación de Helmert, aunque en ciertas situaciones una simple traducción puede ser suficiente.

En el popular software GIS, los datos proyectados en latitud/longitud a menudo se representan como un sistema de coordenadas geográficas. Por ejemplo, datos en latitud/longitud si el datum es el 'North American Datum of 1983' se denota por 'GCS North American 1983'.

Calidad de los datos

Si bien ningún modelo digital puede ser una representación perfecta del mundo real, es importante que los datos GIS sean de alta calidad. De acuerdo con el principio de homomorfismo, los datos deben estar lo suficientemente cerca de la realidad para que los resultados de los procedimientos GIS se correspondan correctamente con los resultados de los procesos del mundo real. Esto significa que no existe un estándar único para la calidad de los datos, porque el grado de calidad necesario depende de la escala y el propósito de las tareas para las que se van a utilizar. Varios elementos de la calidad de los datos son importantes para los datos SIG:

Precisión

El grado de similitud entre una medición representada y el valor real; por el contrario, error es la cantidad de diferencia entre ellos. In GIS data, there is concern for accuracy in representations of location (precisión de posición), propiedad (precisión del atributo), y el tiempo. Por ejemplo, el Censo US 2020 dice que la población de Houston el 1 de abril de 2020 era de 2.354.580; si en realidad era 2.310.674, esto sería un error y por lo tanto una falta de precisión de atributos.

Precisión

El grado de refinamiento en un valor representado. En una propiedad cuantitativa, este es el número de dígitos significativos en el valor medido. Un valor impreciso es vago o ambiguo, incluyendo una gama de valores posibles. Por ejemplo, si se dijera que la población de Houston el 1 de abril de 2020 era "alrededor de 2,3 millones", esta declaración sería imprecisa, pero probablemente exacta porque se incluye el valor correcto (y muchos valores incorrectos). Como con precisión, las representaciones de ubicación, propiedad y tiempo pueden ser más o menos precisas. Resolución es una expresión común de precisión posicional, especialmente en conjuntos de datos de raster.

Incertidumbre

A general acknowledgement of the presence of error and imprecision in geographical data. Es decir, es un grado de duda general, dado que es difícil saber exactamente cuánto error está presente en un conjunto de datos, aunque puede intentarse alguna forma de estimación (un intervalo de confianza es tal estimación de incertidumbre). Esto se utiliza a veces como término colectivo para todos o la mayoría de los aspectos de la calidad de los datos.

Vagueness o fuzziness

El grado en que un aspecto (ubicación, propiedad o tiempo) de un fenómeno es inherentemente impreciso, en lugar de la imprecisión siendo en un valor medido. Por ejemplo, la extensión espacial del área metropolitana de Houston es vaga, ya que hay lugares en las afueras de la ciudad que están menos conectados a la ciudad central (medida por actividades como la conmutación) que lugares más cercanos. Herramientas matemáticas como la teoría de conjuntos borrosos se utilizan comúnmente para gestionar la vaguedad en los datos geográficos.

Completeness

El grado en que un conjunto de datos representa todas las características reales que pretende incluir. Por ejemplo, si una capa de "carreteras en Houston" falta algunas calles reales, es incompleta.

Moneda

El punto más reciente en el que un conjunto de datos afirma ser una representación precisa de la realidad. Esta es una preocupación por la mayoría de las aplicaciones del SIG, que intentan representar al mundo "en la actualidad", en cuyo caso los datos más antiguos son de menor calidad.

Consistencia

El grado en que las representaciones de los muchos fenómenos en un conjunto de datos correctamente se corresponden entre sí. La coherencia en las relaciones topológicas entre objetos espaciales es un aspecto especialmente importante de la consistencia. Por ejemplo, si todas las líneas de una red callejera fueron trasladadas accidentalmente 10 metros al este, serían inexactas pero todavía consistentes, porque todavía se conectarían adecuadamente en cada intersección, y las herramientas de análisis de redes como el camino más corto todavía darían resultados correctos.

Propagación de la incertidumbre

El grado en que la calidad de los resultados de los métodos de análisis espaciales y otras herramientas de procesamiento deriva de la calidad de los datos de entrada. Por ejemplo, la interpolación es una operación común utilizada de muchas maneras en el SIG; porque genera estimaciones de valores entre mediciones conocidas, los resultados siempre serán más precisos, pero menos seguros (como cada estimación tiene una cantidad desconocida de error).

La precisión del SIG depende de los datos de origen y de cómo se codifican para hacer referencia a los datos. Los agrimensores han podido proporcionar un alto nivel de precisión posicional utilizando las posiciones derivadas del GPS. Las imágenes digitales del terreno y aéreas de alta resolución, las computadoras potentes y la tecnología web están cambiando la calidad, la utilidad y las expectativas de los SIG para servir a la sociedad a gran escala, pero, sin embargo, existen otros datos de origen que afectan la precisión general de los SIG, como los mapas en papel. estos pueden ser de uso limitado para lograr la precisión deseada.

Al desarrollar una base de datos topográfica digital para un SIG, los mapas topográficos son la fuente principal, y las fotografías aéreas y las imágenes satelitales son fuentes adicionales para recopilar datos e identificar atributos que se pueden mapear en capas sobre una ubicación facsímil de escala. La escala de un mapa y el tipo de representación del área de representación geográfica, o proyección del mapa, son aspectos muy importantes, ya que el contenido de la información depende principalmente del conjunto de escalas y la localización resultante de las representaciones del mapa. Para digitalizar un mapa, el mapa debe verificarse dentro de las dimensiones teóricas, luego escanearse en un formato ráster, y los datos ráster resultantes deben recibir una dimensión teórica mediante un proceso de tecnología de deformación/deformación elástica conocido como georreferenciación.

Un análisis cuantitativo de los mapas pone de relieve los problemas de precisión. El equipo electrónico y de otro tipo utilizado para realizar mediciones para GIS es mucho más preciso que las máquinas de análisis de mapas convencionales. Todos los datos geográficos son intrínsecamente inexactos, y estas imprecisiones se propagarán a través de las operaciones SIG de formas que son difíciles de predecir.

Traducción de ráster a vector

La reestructuración de datos puede ser realizada por un GIS para convertir datos en diferentes formatos. Por ejemplo, se puede usar un SIG para convertir un mapa de imagen satelital en una estructura vectorial al generar líneas alrededor de todas las celdas con la misma clasificación, mientras se determinan las relaciones espaciales de las celdas, como la adyacencia o la inclusión.

Puede ocurrir un procesamiento de datos más avanzado con el procesamiento de imágenes, una técnica desarrollada a fines de la década de 1960 por la NASA y el sector privado para proporcionar una mejora del contraste, reproducción de colores falsos y una variedad de otras técnicas, incluido el uso de transformadas de Fourier bidimensionales. Dado que los datos digitales se recopilan y almacenan de varias formas, es posible que las dos fuentes de datos no sean totalmente compatibles. Entonces, un SIG debe poder convertir datos geográficos de una estructura a otra. Al hacerlo, los supuestos implícitos detrás de diferentes ontologías y clasificaciones requieren análisis. Las ontologías de objetos han ganado una importancia cada vez mayor como consecuencia de la programación orientada a objetos y el trabajo sostenido de Barry Smith y sus colaboradores.

ETL espacial

Las herramientas de ETL espacial brindan la funcionalidad de procesamiento de datos del software tradicional de extracción, transformación y carga (ETL), pero con un enfoque principal en la capacidad de administrar datos espaciales. Brindan a los usuarios de SIG la capacidad de traducir datos entre diferentes estándares y formatos propietarios, mientras transforman geométricamente los datos en el camino. Estas herramientas pueden venir en forma de complementos para software existente de propósito más amplio, como hojas de cálculo.

Análisis espacial

El análisis espacial GIS es un campo que cambia rápidamente, y los paquetes GIS incluyen cada vez más herramientas analíticas como funciones integradas estándar, como conjuntos de herramientas opcionales, como complementos o 'analistas'. En muchos casos, estos son proporcionados por los proveedores de software originales (proveedores comerciales o equipos de desarrollo colaborativos no comerciales), mientras que en otros casos las instalaciones han sido desarrolladas y proporcionadas por terceros. Además, muchos productos ofrecen kits de desarrollo de software (SDK), lenguajes de programación y compatibilidad con lenguajes, funciones de secuencias de comandos y/o interfaces especiales para desarrollar sus propias herramientas analíticas o variantes. El aumento de la disponibilidad ha creado una nueva dimensión para la inteligencia empresarial denominada "inteligencia espacial" que, cuando se entrega abiertamente a través de la intranet, democratiza el acceso a datos geográficos y de redes sociales. La inteligencia geoespacial, basada en el análisis espacial GIS, también se ha convertido en un elemento clave para la seguridad. El SIG en su conjunto puede describirse como una conversión a una representación vectorial oa cualquier otro proceso de digitalización.

Geoprocesamiento es una operación GIS utilizada para manipular datos espaciales. Una operación de geoprocesamiento típica toma un dataset de entrada, realiza una operación en ese dataset y devuelve el resultado de la operación como un dataset de salida. Las operaciones comunes de geoprocesamiento incluyen superposición de entidades geográficas, selección y análisis de entidades, procesamiento de topología, procesamiento de ráster y conversión de datos. El geoprocesamiento permite la definición, la gestión y el análisis de la información utilizada para tomar decisiones.

Análisis del terreno

Modelo de Hillshade derivado de un modelo de elevación digital de la zona de Valestra en el norte de Apennines (Italia)

Muchas tareas geográficas involucran el terreno, la forma de la superficie de la tierra, como la hidrología, el movimiento de tierras y la biogeografía. Por lo tanto, los datos del terreno son a menudo un conjunto de datos central en un SIG, generalmente en forma de un modelo de elevación digital (DEM) ráster o una red irregular triangulada (TIN). Hay una variedad de herramientas disponibles en la mayoría del software GIS para analizar el terreno, a menudo mediante la creación de conjuntos de datos derivados que representan un aspecto específico de la superficie. Algunos de los más comunes incluyen:

• La pendiente o grado es la empinada o gradiente de una unidad de terreno, generalmente medido como un ángulo en grados o como porcentaje.
• El aspecto puede definirse como la dirección en la que se enfrenta una unidad de terreno. El aspecto se expresa generalmente en grados del norte.
• Cortar y llenar es un cálculo de la diferencia entre la superficie antes y después de un proyecto de excavación para estimar costos.
• El modelado hidrológico puede proporcionar un elemento espacial que otros modelos hidrológicos carecen, con el análisis de variables tales como pendiente, aspecto y cuenca hidrográfica o área de captación. El análisis del terrano es fundamental para la hidrología, ya que el agua siempre baja por una pendiente. Como el análisis básico del terreno de un modelo de elevación digital (DEM) implica el cálculo de la pendiente y el aspecto, los DEM son muy útiles para el análisis hidrológico. La pendiente y el aspecto se pueden utilizar para determinar la dirección de la escorrentía superficial, y por lo tanto la acumulación de flujo para la formación de arroyos, ríos y lagos. Las áreas de flujo divergentes también pueden dar una clara indicación de los límites de una captación. Una vez que se ha creado una matriz de flujo y acumulación, se pueden realizar consultas que muestran áreas de contribución o dispersión en cierto punto. Se puede añadir más detalle al modelo, como la rugosidad del terreno, los tipos de vegetación y los tipos de suelo, que pueden influir en las tasas de infiltración y evapotranspiración y, por consiguiente, influir en el flujo superficial. Uno de los principales usos del modelado hidrológico es la investigación de contaminación ambiental. Otras aplicaciones de modelado hidrológico incluyen el mapeo de aguas subterráneas y aguas superficiales, así como mapas de riesgo de inundaciones.
• El análisis analizado predice el impacto que tiene el terreno en la visibilidad entre ubicaciones, que es especialmente importante para comunicaciones inalámbricas.
• El relieve afeitado es una representación de la superficie como si fuera un modelo tridimensional iluminado de una dirección dada, que es muy comúnmente utilizado en mapas.

La mayoría de estos se generan mediante algoritmos que son simplificaciones discretas del cálculo vectorial. La pendiente, el aspecto y la curvatura de la superficie en el análisis del terreno se derivan de las operaciones de vecindad utilizando los valores de elevación de los vecinos adyacentes de una celda. Cada uno de estos se ve fuertemente afectado por el nivel de detalle en los datos del terreno, como la resolución de un DEM, que debe elegirse con cuidado.

Análisis de proximidad

La distancia es una parte clave para resolver muchas tareas geográficas, generalmente debido a la fricción de la distancia. Por lo tanto, una amplia variedad de herramientas de análisis han analizado la distancia de alguna forma, como áreas de influencia, polígonos de Voronoi o Thiessen, análisis de costos de distancia y análisis de redes.

Análisis de datos

Es difícil relacionar los mapas de humedales con las cantidades de lluvia registradas en diferentes puntos, como aeropuertos, estaciones de televisión y escuelas. Sin embargo, un SIG se puede utilizar para representar características bidimensionales y tridimensionales de la superficie, el subsuelo y la atmósfera de la Tierra a partir de puntos de información. Por ejemplo, un SIG puede generar rápidamente un mapa con isopletas o líneas de contorno que indican diferentes cantidades de lluvia. Tal mapa puede considerarse como un mapa de contorno de precipitaciones. Muchos métodos sofisticados pueden estimar las características de las superficies a partir de un número limitado de mediciones puntuales. Un mapa de contorno bidimensional creado a partir del modelado de superficie de mediciones de puntos de precipitación puede superponerse y analizarse con cualquier otro mapa en un SIG que cubra la misma área. Este mapa derivado de SIG puede proporcionar información adicional, como la viabilidad del potencial de la energía hidráulica como fuente de energía renovable. De manera similar, GIS se puede usar para comparar otros recursos de energía renovable para encontrar el mejor potencial geográfico para una región.

Además, a partir de una serie de puntos tridimensionales o un modelo de elevación digital, se pueden generar líneas isopletas que representan contornos de elevación, junto con análisis de pendiente, relieve sombreado y otros productos de elevación. Las cuencas hidrográficas se pueden definir fácilmente para cualquier tramo dado, calculando todas las áreas contiguas y cuesta arriba desde cualquier punto de interés dado. De manera similar, se puede calcular una vaguada esperada de adónde querría viajar el agua superficial en corrientes intermitentes y permanentes a partir de los datos de elevación en el GIS.

Modelado topológico

Un SIG puede reconocer y analizar las relaciones espaciales que existen dentro de los datos espaciales almacenados digitalmente. Estas relaciones topológicas permiten realizar análisis y modelos espaciales complejos. Las relaciones topológicas entre entidades geométricas tradicionalmente incluyen adyacencia (qué se une a qué), contención (qué encierra qué) y proximidad (qué tan cerca está algo de otra cosa).

Redes geométricas

Las redes geométricas son redes lineales de objetos que se pueden utilizar para representar entidades interconectadas y realizar análisis espaciales especiales en ellas. Una red geométrica se compone de bordes, que están conectados en puntos de unión, de forma similar a los gráficos en matemáticas e informática. Al igual que los gráficos, las redes pueden tener peso y flujo asignados a sus bordes, que se pueden usar para representar varias características interconectadas con mayor precisión. Las redes geométricas se utilizan a menudo para modelar redes de carreteras y redes de servicios públicos, como redes eléctricas, de gas y de agua. El modelado de redes también se emplea comúnmente en la planificación del transporte, el modelado hidrológico y el modelado de infraestructura.

Modelado cartográfico

Ejemplo de uso de capas en una aplicación GIS. En este ejemplo, la capa cubierta forestal (verde claro) forma la capa inferior, con la capa topográfica (líneas de contorno) sobre ella. A continuación hay una capa de agua de pie (pod, lago) y luego una capa de agua corriente (stream, río), seguido por la capa de límite y finalmente la capa de carretera en la parte superior. El pedido es muy importante para mostrar correctamente el resultado final. Tenga en cuenta que los estanques están capas bajo los arroyos, para que una línea de corriente pueda ser vista sobrevolando uno de los estanques.

Dana Tomlin acuñó el término "modelado cartográfico" en su tesis doctoral (1983); más tarde lo utilizó en el título de su libro, Sistemas de Información Geográfica y Modelado Cartográfico (1990). El modelado cartográfico se refiere a un proceso donde se producen, procesan y analizan varias capas temáticas de una misma área. Tomlin usó capas ráster, pero el método de superposición (ver más abajo) se puede usar de manera más general. Las operaciones en las capas del mapa se pueden combinar en algoritmos y, finalmente, en modelos de simulación u optimización.

Superposición de mapa

La combinación de varios conjuntos de datos espaciales (puntos, líneas o polígonos) crea un nuevo conjunto de datos vectoriales de salida, visualmente similar a apilar varios mapas de la misma región. Estas superposiciones son similares a las superposiciones de diagramas matemáticos de Venn. Una superposición de unión combina las características geográficas y las tablas de atributos de ambas entradas en una sola salida nueva. Una superposición de intersección define el área donde ambas entradas se superponen y conserva un conjunto de campos de atributo para cada una. Una superposición de diferencia simétrica define un área de salida que incluye el área total de ambas entradas excepto el área superpuesta.

La extracción de datos es un proceso GIS similar a la superposición de vectores, aunque se puede utilizar en el análisis de datos vectoriales o ráster. En lugar de combinar las propiedades y características de ambos conjuntos de datos, la extracción de datos implica el uso de un "clip" o "máscara" para extraer las características de un conjunto de datos que se encuentran dentro de la extensión espacial de otro conjunto de datos.

En el análisis de datos ráster, la superposición de conjuntos de datos se logra a través de un proceso conocido como "operación local en múltiples rásteres" o "álgebra de mapas", a través de una función que combina los valores de cada matriz de ráster. Esta función puede sopesar algunas entradas más que otras mediante el uso de un "modelo de índice" que refleja la influencia de varios factores sobre un fenómeno geográfico.

Geoestadística

La geoestadística es una rama de la estadística que se ocupa de datos de campo, datos espaciales con un índice continuo. Proporciona métodos para modelar la correlación espacial y predecir valores en ubicaciones arbitrarias (interpolación).

Cuando se miden los fenómenos, los métodos de observación dictan la precisión de cualquier análisis posterior. Debido a la naturaleza de los datos (por ejemplo, patrones de tráfico en un entorno urbano, patrones climáticos sobre el Océano Pacífico), siempre se pierde un grado constante o dinámico de precisión en la medición. Esta pérdida de precisión se determina a partir de la escala y distribución de la recopilación de datos.

Para determinar la relevancia estadística del análisis, se determina un promedio para que se puedan incluir puntos (gradientes) fuera de cualquier medición inmediata para determinar su comportamiento previsto. Esto se debe a las limitaciones de los métodos estadísticos y de recopilación de datos aplicados, y se requiere interpolación para predecir el comportamiento de partículas, puntos y ubicaciones que no se pueden medir directamente.

La interpolación es el proceso mediante el cual se crea una superficie, generalmente un conjunto de datos ráster, a través de la entrada de datos recopilados en varios puntos de muestra. Existen varias formas de interpolación, cada una de las cuales trata los datos de manera diferente, según las propiedades del conjunto de datos. Al comparar métodos de interpolación, la primera consideración debe ser si los datos de origen cambiarán o no (exactos o aproximados). Lo siguiente es si el método es subjetivo, una interpretación humana u objetivo. Luego está la naturaleza de las transiciones entre puntos: son abruptas o graduales. Finalmente, está si un método es global (utiliza todo el conjunto de datos para formar el modelo), o local donde se repite un algoritmo para una pequeña sección de terreno.

La interpolación es una medida justificada debido a un principio de autocorrelación espacial que reconoce que los datos recopilados en cualquier posición tendrán una gran similitud o influencia de aquellas ubicaciones dentro de su vecindad inmediata.

Los modelos de elevación digital, las redes irregulares trianguladas, los algoritmos de búsqueda de bordes, los polígonos de Thiessen, el análisis de Fourier, las medias móviles (ponderadas), la ponderación de distancia inversa, el kriging, el spline y el análisis de superficie de tendencia son métodos matemáticos para producir datos interpolados.

Geocodificación de direcciones

La codificación geográfica consiste en interpolar ubicaciones espaciales (coordenadas X e Y) a partir de direcciones de calles o cualquier otro dato de referencia espacial, como códigos postales, lotes de parcelas y ubicaciones de direcciones. Se requiere un tema de referencia para geocodificar direcciones individuales, como un archivo de línea central de carretera con rangos de direcciones. Históricamente, las ubicaciones de direcciones individuales se han interpolado o estimado mediante el examen de rangos de direcciones a lo largo de un segmento de carretera. Por lo general, se proporcionan en forma de tabla o base de datos. Luego, el software colocará un punto aproximadamente donde pertenece esa dirección a lo largo del segmento de la línea central. Por ejemplo, un punto de dirección de 500 estará en el punto medio de un segmento de línea que comienza con la dirección 1 y termina con la dirección 1000. La geocodificación también se puede aplicar contra datos de parcelas reales, generalmente de mapas de impuestos municipales. En este caso, el resultado de la geocodificación será un espacio realmente posicionado en lugar de un punto interpolado. Este enfoque se utiliza cada vez más para proporcionar información de ubicación más precisa.

Codificación geográfica inversa

La codificación geográfica inversa es el proceso de devolver un número de dirección de calle estimado en relación con una coordenada dada. Por ejemplo, un usuario puede hacer clic en el tema de la línea central de una carretera (proporcionando así una coordenada) y recibir información que refleje el número de casa estimado. Este número de casa se interpola a partir de un rango asignado a ese segmento de carretera. Si el usuario hace clic en el punto medio de un segmento que comienza con la dirección 1 y termina con 100, el valor devuelto estará cerca de 50. Tenga en cuenta que la codificación geográfica inversa no devuelve direcciones reales, solo estimaciones de lo que debería estar allí en función de lo predeterminado. rango.

Análisis de decisión multicriterio

Junto con GIS, los métodos de análisis de decisiones multicriterio ayudan a los responsables de la toma de decisiones a analizar un conjunto de soluciones espaciales alternativas, como el hábitat ecológico más probable para la restauración, frente a múltiples criterios, como la cubierta vegetal o las carreteras. MCDA utiliza reglas de decisión para agregar los criterios, lo que permite clasificar o priorizar las soluciones alternativas. GIS MCDA puede reducir los costos y el tiempo involucrados en la identificación de posibles sitios de restauración.

Extracción de datos SIG

GIS o minería de datos espaciales es la aplicación de métodos de minería de datos a datos espaciales. La minería de datos, que es la búsqueda parcialmente automatizada de patrones ocultos en grandes bases de datos, ofrece grandes beneficios potenciales para la toma de decisiones basada en SIG. Las aplicaciones típicas incluyen el monitoreo ambiental. Una característica de tales aplicaciones es que la correlación espacial entre las mediciones de datos requiere el uso de algoritmos especializados para un análisis de datos más eficiente.

Salida de datos y cartografía

La cartografía es el diseño y la producción de mapas o representaciones visuales de datos espaciales. La gran mayoría de la cartografía moderna se realiza con la ayuda de computadoras, generalmente utilizando GIS, pero la producción de cartografía de calidad también se logra mediante la importación de capas en un programa de diseño para refinarla. La mayoría del software GIS brinda al usuario un control sustancial sobre la apariencia de los datos.

El trabajo cartográfico cumple dos funciones principales:

Primero, produce gráficos en la pantalla o en papel que transmiten los resultados del análisis a las personas que toman decisiones sobre los recursos. Se pueden generar mapas de pared y otros gráficos, lo que permite al espectador visualizar y, por lo tanto, comprender los resultados de los análisis o simulaciones de eventos potenciales. Los servidores de mapas web facilitan la distribución de mapas generados a través de navegadores web utilizando varias implementaciones de interfaces de programación de aplicaciones basadas en web (AJAX, Java, Flash, etc.).

En segundo lugar, se puede generar otra información de la base de datos para su posterior análisis o uso. Un ejemplo sería una lista de todas las direcciones dentro de una milla (1,6 km) de un derrame tóxico.

Un arqueocromo es una nueva forma de mostrar datos espaciales. Es una temática en un mapa 3D que se aplica a un edificio específico o a una parte de un edificio. Es adecuado para la visualización de datos de pérdida de calor.

Representación del terreno

Un mapa topográfico tradicional en 3D

Los mapas tradicionales son abstracciones del mundo real, una muestra de elementos importantes representados en una hoja de papel con símbolos para representar objetos físicos. Las personas que usan mapas deben interpretar estos símbolos. Los mapas topográficos muestran la forma de la superficie terrestre con líneas de contorno o con relieve sombreado.

Hoy en día, las técnicas de visualización de gráficos, como el sombreado basado en la altitud en un SIG, pueden hacer visibles las relaciones entre los elementos del mapa, lo que aumenta la capacidad de extraer y analizar información. Por ejemplo, se combinaron dos tipos de datos en un SIG para producir una vista en perspectiva de una parte del condado de San Mateo, California.

• El modelo de elevación digital, compuesto por elevaciones de superficie registradas en una rejilla horizontal de 30 metros, muestra elevaciones altas como blancas y baja elevación como negras.
• La imagen de Landsat Thematic Mapper muestra una imagen infrarroja de color falso mirando hacia abajo en la misma zona en píxeles de 30 metros, o elementos de imagen, para los mismos puntos de coordenadas, pixel por pixel, como la información de elevación.

Se usó un GIS para registrar y combinar las dos imágenes para representar la vista en perspectiva tridimensional mirando hacia abajo de la falla de San Andrés, usando los píxeles de imagen de Thematic Mapper, pero sombreados usando la elevación de los accidentes geográficos. La pantalla SIG depende del punto de vista del observador y la hora del día de la pantalla para representar correctamente las sombras creadas por los rayos del sol en esa latitud, longitud y hora del día.

Mapeo web

En los últimos años ha habido una proliferación de software de creación de mapas gratuito y de fácil acceso, como las aplicaciones web patentadas Google Maps y Bing Maps, así como la alternativa gratuita y de código abierto OpenStreetMap. Estos servicios brindan al público acceso a grandes cantidades de datos geográficos, que muchos usuarios perciben como confiables y utilizables como información profesional.

Algunos de ellos, como Google Maps y OpenLayers, exponen una interfaz de programación de aplicaciones (API) que permite a los usuarios crear aplicaciones personalizadas. Estos conjuntos de herramientas suelen ofrecer mapas de calles, imágenes aéreas/satélites, geocodificación, búsquedas y funciones de enrutamiento. La cartografía web también ha descubierto el potencial de los geodatos de colaboración abierta en proyectos como OpenStreetMap, que es un proyecto colaborativo para crear un mapa editable gratuito del mundo. Se ha demostrado que estos proyectos combinados brindan un alto nivel de valor y beneficio a los usuarios finales fuera de lo posible a través de la información geográfica tradicional.

La cartografía web no está exenta de inconvenientes. La cartografía web permite la creación y distribución de mapas por parte de personas sin la formación cartográfica adecuada. Esto ha llevado a mapas que ignoran las convenciones cartográficas y son potencialmente engañosos.

Aplicaciones

Desde su origen en la década de 1960, GIS se ha utilizado en una gama cada vez mayor de aplicaciones, lo que corrobora la importancia generalizada de la ubicación y ayuda con la continua reducción de las barreras para adoptar tecnología geoespacial. Los quizás cientos de usos diferentes de SIG se pueden clasificar de varias maneras:

• Objetivo: el propósito de una aplicación se puede clasificar ampliamente como investigación científica o gestión de los recursos. El propósito de la investigación, definido en términos tan generales como sea posible, es descubrir nuevos conocimientos; esto puede ser realizado por alguien que se considera un científico, pero también puede ser hecho por cualquiera que está tratando de aprender por qué el mundo parece trabajar de la manera que lo hace. Un estudio tan práctico como descifrar por qué una ubicación de negocio ha fracasado sería la investigación en este sentido. La gestión (a veces llamada aplicaciones operativas), también definida en términos generales, es la aplicación del conocimiento para tomar decisiones prácticas sobre cómo emplear los recursos que uno tiene control para alcanzar sus objetivos. Estos recursos podrían ser tiempo, capital, mano de obra, equipo, tierra, depósitos minerales, vida silvestre, etc.
  • Nivel de decisión: Las solicitudes de gestión se han clasificado como estratégico, táctica, operacionales, una clasificación común en la gestión empresarial. Las tareas estratégicas son decisiones a largo plazo y visionarias sobre qué objetivos uno debe tener, como si una empresa debe expandirse o no. Las tareas tácticas son decisiones a mediano plazo sobre cómo lograr objetivos estratégicos, como un bosque nacional que crea un plan de gestión de pastoreo. Las decisiones operacionales se refieren a las tareas cotidianas, como una persona que encuentra la ruta más corta a un restaurante de pizza.
• Tema: los dominios en los que se aplica el SIG caen en gran medida en los que se ocupan del mundo humano (por ejemplo, economía, política, transporte, educación, arquitectura paisajística, arqueología, planificación urbana, bienes raíces, salud pública, cartografía del crimen, defensa nacional), y los que se ocupan del mundo natural (por ejemplo, geología, biología, oceanografía, clima). Dicho esto, una de las capacidades poderosas del SIG y la perspectiva espacial de la geografía es su capacidad integradora para comparar temas dispares, y muchas aplicaciones están relacionadas con múltiples dominios. Ejemplos de dominios integrados de aplicaciones humanas naturales incluyen la mitigación de los riesgos naturales, la gestión de la vida silvestre, el desarrollo sostenible, los recursos naturales y la respuesta al cambio climático.
• Institución: El SIG se ha implementado en diferentes tipos de instituciones: gobierno (a todos los niveles de municipalidad a internacional) negocios (de todos los tipos y tamaños), organizaciones sin fines de lucro (incluso iglesias), así como personal usos. Este último se ha hecho cada vez más prominente con el aumento de teléfonos inteligentes habilitados para la ubicación.
• Lifespan: Las implementaciones del SIG pueden centrarse en un proyecto o un empresa. A Project GIS is focused on achieving a single task: data is gathered, analysis is performed, and results are produced separately from any other projects the person may perform, and the implementation is essentially transitory. Una empresa GIS está destinada a ser una institución permanente, incluyendo una base de datos cuidadosamente diseñada para ser útil para una variedad de proyectos a lo largo de muchos años, y es probable que sea utilizada por muchas personas en una empresa, con algunos empleados a tiempo completo sólo para mantenerlo.
• Integración: Tradicionalmente, la mayoría de las aplicaciones del SIG independiente, utilizando software GIS especializado, hardware especializado, datos especializados y profesionales especializados. Aunque estos siguen siendo comunes al día actual, integrada Las aplicaciones han aumentado considerablemente, ya que la tecnología geoespacial se fusionó en aplicaciones institucionales más amplias, compartiendo infraestructura de TI, bases de datos y software, a menudo utilizando plataformas de integración empresarial como SAP.

La implementación de un SIG a menudo depende de la jurisdicción (como una ciudad), el propósito o los requisitos de la aplicación. En general, una implementación SIG puede diseñarse a medida para una organización. Por lo tanto, una implementación de GIS desarrollada para una aplicación, jurisdicción, empresa o propósito puede no ser necesariamente interoperable o compatible con un GIS que se haya desarrollado para alguna otra aplicación, jurisdicción, empresa o propósito.

Los SIG también se están diversificando hacia los servicios basados en la ubicación, lo que permite que los dispositivos móviles con GPS muestren su ubicación en relación con objetos fijos (restaurante más cercano, gasolinera, boca de incendios) u objetos móviles (amigos, niños, coche de policía), o para transmitir su posición a un servidor central para su visualización u otro procesamiento.

Estándares del Consorcio Geoespacial Abierto

El Open Geospatial Consortium (OGC) es un consorcio industrial internacional de 384 empresas, agencias gubernamentales, universidades e individuos que participan en un proceso de consenso para desarrollar especificaciones de geoprocesamiento disponibles públicamente. Las interfaces abiertas y los protocolos definidos por las especificaciones de OpenGIS admiten soluciones interoperables que "geo-habilitan" la Web, los servicios inalámbricos y basados en la ubicación, y la TI convencional, y empoderar a los desarrolladores de tecnología para hacer que la información y los servicios espaciales complejos sean accesibles y útiles con todo tipo de aplicaciones. Los protocolos de Open Geospatial Consortium incluyen Web Map Service y Web Feature Service.

El OGC divide los productos GIS en dos categorías, según la forma en que el software sigue las especificaciones del OGC de manera completa y precisa.

Las normas OGC ayudan a las herramientas GIS a comunicarse.

Productos compatibles son productos de software que cumplen con las especificaciones OpenGIS de OGC. Cuando un producto ha sido probado y certificado como conforme a través del Programa de Pruebas de OGC, el producto se registra automáticamente como "cumple" en este sitio.