Sistema de información geográfica (GIS)

Un sistema de información geográfica (SIG o GIS por sus siglas en inglés geographic information system) 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 la 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.

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 proporciona 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 una ubicación o extensión física "real". Esta característica clave de SIG ha comenzado a abrir nuevas vías de investigación y estudios científicos.

Historia y desarrollo

Si bien el SIG digital data 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 automatiza el SIG se remontan a décadas anteriores.

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 reportadas 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 previamente en la cartografía, el mapa de Snow fue 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 produjo el desarrollo de la fotozincografía, 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 originalmente 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.

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 red de calles 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 llevó a aplicaciones de "mapeo" de computadora de propósito general más generalizadas 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 a las aplicaciones de "mapeo por computadora", 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 se ha hecho conocido como el "padre de 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.

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 en la década de 1970 se 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. a la organización de datos de atributos en estructuras de bases de datos.

En 1986, Mapping Display and Analysis System (MIDAS), el primer producto GIS de escritorio, fue lanzado 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 fines del siglo XX, el rápido crecimiento de varios sistemas se había consolidado y estandarizado en relativamente pocas plataformas y los usuarios comenzaban 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

La distinción debe hacerse entre un sistema de información geográfica singular, que es una instalación única de software y datos para un uso particular, junto con el hardware, el personal y las instituciones asociadas (p. ej., el GIS para un gobierno de ciudad en particular); y software GIS, un programa de aplicación de propósito general que está destinado a ser utilizado en muchos sistemas de información geográfica individuales en una variedad de dominios de aplicación.Desde finales de la década de 1970, se crearon muchos paquetes de software específicamente para aplicaciones GIS, incluidos programas comerciales como Esri, ArcGIS, Autodesk y MapInfo Professional y programas de código abierto como QGIS, GRASS GIS y MapGuide. 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.

Comenzando a fines de la década de 1990 con el surgimiento de Internet, el SIG de servidor se ha desarrollado como otro mecanismo para brindar capacidades de SIG. Este es un software independiente instalado en un servidor, similar a otro software de servidor, como servidores HTTP y sistemas de administración de bases de datos relacionales, que permite a los clientes tener acceso a datos GIS y herramientas de procesamiento sin tener que instalar software de escritorio especializado, a menudo accediendo al servidor a través de un navegador web. Esta estrategia se ha ampliado mediante el desarrollo de plataformas GIS basadas en la nube, como ArcGIS Online y software como servicio (SAAS) especializado en GIS.

Un enfoque alternativo es integrar 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 de datos GIS y el procesamiento en software personalizado, incluidos sitios web de mapas 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 la variable de índice clave para toda la demás 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 utilizando 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"

Relacionados por información espacial precisa, se puede analizar, interpretar y representar una increíble variedad 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). {rp|pages=62-65}} Otros tipos de fenómenos geográficos, como eventos (p. ej., la Segunda Guerra Mundial), procesos (p. ej., suburbanización) y masas (p. ej., suelo) se representan de forma menos común o indirecta, o se modelado en procedimientos de análisis en lugar de datos.

Tradicionalmente, se utilizan dos métodos amplios para almacenar datos en un SIG para ambos tipos de referencias de mapeo 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

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 utilizando una técnica llamada 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 posibilidad 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 terreno. 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.

La mayoría de los datos digitales provienen actualmente de la fotointerpretación 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 teledetección satelital 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 capacidades 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 SIG, los datos generalmente requieren edición, para eliminar errores o procesamiento adicional. Para los datos vectoriales, debe hacerse "topológicamente correcto" antes de que pueda usarse para algún análisis avanzado. 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 dado 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 North American Datum de 1983 para mediciones en EE. UU. y el Sistema Geodésico Mundial para mediciones en todo el mundo.

La latitud y la longitud en un mapa hecho contra un dato local pueden no ser las mismas que las obtenidas de 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, los 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:ExactitudEl grado de similitud entre una medida representada y el valor real; a la inversa, el error es la cantidad de diferencia entre ellos. En los datos GIS, existe preocupación por la precisión en las representaciones de ubicación (precisión posicional), propiedad (precisión de atributos) y tiempo. Por ejemplo, el Censo de EE. UU. 2020 dice que la población de Houston el 1 de abril de 2020 era 2,304,580; si en realidad fuera 2.310.674, sería un error y, por lo tanto, una falta de precisión del atributo.PrecisiónEl 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, e incluye un rango de valores posibles. Por ejemplo, si uno dijera que la población de Houston el 1 de abril de 2020 era "alrededor de 2,3 millones", esta declaración sería imprecisa, pero probablemente precisa porque se incluye el valor correcto (y muchos valores incorrectos). Al igual que con la precisión, las representaciones de ubicación, propiedad y tiempo pueden ser más o menos precisas. La resolución es una expresión comúnmente utilizada de precisión posicional, especialmente en conjuntos de datos ráster.IncertidumbreUn reconocimiento general de la presencia de error e imprecisión en los datos geográficos. Es decir, es un grado de duda general, dado que es difícil saber exactamente cuánto error está presente en un conjunto de datos, aunque se puede intentar alguna forma de estimación (un intervalo de confianza es una estimación de la incertidumbre). Esto a veces se usa como un término colectivo para todos o la mayoría de los aspectos de la calidad de los datos.Vaguedad o borrosidadEl grado en que un aspecto (ubicación, propiedad o tiempo) de un fenómeno es inherentemente impreciso, en lugar de que la imprecisión esté en un valor medido. Por ejemplo, la extensión espacial del área metropolitana de Houston es imprecisa, ya que hay lugares en las afueras de la ciudad que están menos conectados con el centro de la ciudad (medido por actividades como los desplazamientos) que lugares que están más cerca. Las herramientas matemáticas como la teoría de conjuntos borrosos se usan comúnmente para manejar la vaguedad en los datos geográficos.Lo completoEl grado en que un conjunto de datos representa todas las características reales que pretende incluir. Por ejemplo, si a una capa de "carreteras en Houston" le faltan algunas calles reales, está incompleta.DivisaEl momento más reciente en el que un conjunto de datos afirma ser una representación precisa de la realidad. Esta es una preocupación para la mayoría de las aplicaciones GIS, que intentan representar el mundo "actualmente", en cuyo caso los datos más antiguos son de menor calidad.ConsistenciaEl grado en que las representaciones de los muchos fenómenos en un conjunto de datos se corresponden correctamente entre sí. La consistencia en las relaciones topológicas entre objetos espaciales es un aspecto especialmente importante de la consistencia. Por ejemplo, si todas las líneas en una red de calles se movieran accidentalmente 10 metros hacia el este, serían inexactas pero aún consistentes, porque aún se conectarían correctamente en cada intersección, y las herramientas de análisis de red como la ruta más corta aún darían resultados correctos.Propagación de la incertidumbreEl grado en que la calidad de los resultados de los métodos de análisis espacial y otras herramientas de procesamiento se deriva de la calidad de los datos de entrada. Por ejemplo, la interpolación es una operación común que se usa de muchas maneras en SIG; debido a que genera estimaciones de valores entre medidas conocidas, los resultados siempre serán más precisos, pero menos seguros (ya que cada estimación tiene una cantidad desconocida de error).

La precisión de GIS depende de los datos de origen y de cómo se codifican para que se hagan 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.

En el desarrollo de una base de datos topográfica digital para un SIG, los mapas topográficos son la fuente principal, y la fotografía aérea y las imágenes satelitales son fuentes adicionales para recopilar datos e identificar atributos que se pueden mapear en capas sobre un facsímil de escala de ubicación. La escala de un mapa y el tipo de representación del área de representación geográfica, o proyección cartográfica, 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 GIS en 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 GIS 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. La mayor disponibilidad ha creado una nueva dimensión para la inteligencia comercial 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.

El 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

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:

• Pendiente o grado es la inclinación o gradiente de una unidad de terreno, generalmente medido como un ángulo en grados o como un porcentaje.
• El aspecto se puede definir como la dirección en la que se enfrenta una unidad de terreno. El aspecto generalmente se expresa en grados desde el norte.
• Cortar y rellenar es un cálculo de la diferencia entre la superficie antes y después de un proyecto de excavación para estimar los costos.
• El modelado hidrológico puede proporcionar un elemento espacial del que carecen otros modelos hidrológicos, con el análisis de variables como la pendiente, el aspecto y la cuenca hidrográfica o el área de captación. El análisis del terreno es fundamental para la hidrología, ya que el agua siempre fluye cuesta abajo. Dado que 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 usar 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 divergente también pueden dar una indicación clara de los límites de una cuenca. Una vez que se ha creado una matriz de acumulación y dirección del flujo, se pueden realizar consultas que muestren áreas de contribución o dispersión en un punto determinado.Se pueden agregar más detalles 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 lo tanto, influir en el flujo superficial. Uno de los principales usos de la modelización hidrológica es en la investigación de la contaminación ambiental. Otras aplicaciones de la modelización hidrológica incluyen el mapeo de aguas subterráneas y superficiales, así como mapas de riesgo de inundaciones.
• El análisis de la cuenca visual predice el impacto que tiene el terreno en la visibilidad entre ubicaciones, lo cual es especialmente importante para las comunicaciones inalámbricas.
• El relieve sombreado es una representación de la superficie como si fuera un modelo tridimensional iluminado desde una dirección determinada, que es muy utilizado en los mapas.

La mayoría de estos se generan utilizando 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 los 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 para realizar un análisis espacial especial sobre 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

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 la matriz de cada 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 esas 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, los promedios móviles (ponderados), la ponderación de distancia inversa, el kriging, el spline y el análisis de superficie de tendencia son métodos matemáticos para producir datos interpolativos.

Geocodificación de direcciones

La geocodificación interpola ubicaciones espaciales (coordenadas X, 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.

Geocodificación inversa

La geocodificación inversa es el proceso de devolver un número de dirección de calle estimado en relación con una coordenada determinada. 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 estimado de la casa. 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 geocodificación inversa no devuelve direcciones reales, solo estimaciones de lo que debería estar allí en función de lo predeterminado. distancia.

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.

Minería 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 aplicada 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 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 oa una parte de un edificio. Es adecuado para la visualización de datos de pérdida de calor.

Representación del terreno

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, aumentando la capacidad de extraer y analizar información. Por ejemplo, se combinaron dos tipos de datos en un GIS para producir una vista en perspectiva de una parte del condado de San Mateo, California.

• El modelo de elevación digital, que consta de elevaciones de superficie registradas en una cuadrícula horizontal de 30 metros, muestra las elevaciones altas en blanco y las elevaciones bajas en negro.
• La imagen adjunta de Landsat Thematic Mapper muestra una imagen infrarroja de color falso mirando hacia abajo en la misma área en píxeles de 30 metros, o elementos de imagen, para los mismos puntos de coordenadas, píxel por píxel, que la información de elevación.

Se usó un GIS para registrar y combinar las dos imágenes para representar la vista en perspectiva tridimensional mirando hacia la falla de San Andrés, usando los píxeles de la imagen Thematic Mapper, pero sombreados usando la elevación de los accidentes geográficos. La pantalla GIS depende del punto de vista del observador y la hora del día de la pantalla, para representar adecuadamente 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 mapas de uso 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, percibidos por muchos usuarios 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. El mapeo 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.

Aplicaciones

Desde su origen en la década de 1960, SIG 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 puede clasificarse en términos generales como investigación científica o gestión de recursos.. El propósito de la investigación, definido de la manera más amplia posible, es descubrir nuevos conocimientos; esto puede hacerlo alguien que se considere un científico, pero también puede hacerlo cualquiera que esté tratando de aprender por qué el mundo parece funcionar de la manera en que lo hace. Un estudio tan práctico como descifrar por qué ha fracasado un local comercial sería una investigación en este sentido. La administración (a veces denominada aplicaciones operativas), también definida de la manera más amplia posible, es la aplicación del conocimiento para tomar decisiones prácticas sobre cómo emplear los recursos sobre los que se tiene control para alcanzar los objetivos. Estos recursos pueden ser tiempo, capital, mano de obra, equipo, tierra, yacimientos minerales, vida silvestre, etc.
  • Nivel de decisión: Las aplicaciones de gestión se han clasificado además como estratégicas, tácticas, operativas, una clasificación común en la gestión empresarial. Las tareas estratégicas son decisiones visionarias a largo plazo sobre los objetivos que uno debe tener, como si un negocio 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 manejo de pastoreo. Las decisiones operativas tienen que ver con las tareas del día a día, como una persona que encuentra la ruta más corta a una pizzería.
• Tema: los dominios en los que se aplica SIG caen en gran medida en aquellos relacionados con el mundo humano (por ejemplo, economía, política, transporte, educación, arquitectura paisajista, arqueología, planificación urbana, bienes raíces, salud pública, mapeo del crimen, defensa nacional), y los relacionados con el mundo natural (por ejemplo, geología, biología, oceanografía, clima). Dicho esto, una de las poderosas capacidades de GIS y la perspectiva espacial de la geografía es su capacidad de integración para comparar temas dispares, y muchas aplicaciones se ocupan de múltiples dominios. Los ejemplos de dominios de aplicación humanos-naturales integrados incluyen la mitigación de riesgos naturales, la gestión de la vida silvestre, el desarrollo sostenible, los recursos naturales y la respuesta al cambio climático.
• Institución: GIS se ha implementado en una variedad de diferentes tipos de instituciones: gobierno (en todos los niveles, desde municipal hasta internacional), empresas (de todos los tipos y tamaños), organizaciones sin fines de lucro (incluso iglesias), así como usos personales. Este último se ha vuelto cada vez más prominente con el auge de los teléfonos inteligentes habilitados para la ubicación.
• Vida útil: las implementaciones GIS pueden centrarse en un proyecto o una empresa. Un Proyecto GIS se enfoca en realizar una sola tarea: se recopilan datos, se realizan análisis y los resultados se producen por separado de cualquier otro proyecto que la persona pueda realizar, y la implementación es esencialmente transitoria. Un GIS empresarial está destinado a ser una institución permanente, incluida una base de datos cuidadosamente diseñada para ser útil para una variedad de proyectos durante muchos años, y probablemente sea utilizada por muchas personas en una empresa, con algunos empleados a tiempo completo solo para mantener eso.
• Integración: Tradicionalmente, la mayoría de las aplicaciones GIS eran independientes y utilizaban software GIS especializado, hardware especializado, datos especializados y profesionales especializados. Aunque estos siguen siendo comunes hasta el día de hoy, las aplicaciones integradas han aumentado considerablemente, ya que la tecnología geoespacial se fusionó con aplicaciones empresariales 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 está impulsada por requisitos jurisdiccionales (como una ciudad), de propósito o de 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.

GIS también se está desviando 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 "habilitan geográficamente" la Web, los servicios inalámbricos y basados ​​en la ubicación, y la TI convencional, y permiten a los desarrolladores de tecnología 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.

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

Los productos de implementación son productos de software que implementan las especificaciones de OpenGIS pero aún no han pasado una prueba de cumplimiento. Las pruebas de cumplimiento no están disponibles para todas las especificaciones. Los desarrolladores pueden registrar sus productos como borradores de implementación o especificaciones aprobadas, aunque OGC se reserva el derecho de revisar y verificar cada entrada.

Agregar la dimensión del tiempo

El estado de la superficie, la atmósfera y el subsuelo de la Tierra se puede examinar alimentando datos satelitales a un SIG. La tecnología GIS brinda a los investigadores la capacidad de examinar las variaciones en los procesos de la Tierra durante días, meses y años mediante el uso de visualizaciones cartográficas. Como ejemplo, los cambios en el vigor de la vegetación a lo largo de una temporada de crecimiento pueden animarse para determinar cuándo la sequía fue más extensa en una región en particular. El gráfico resultante representa una medida aproximada de la salud de las plantas. Trabajar con dos variables a lo largo del tiempo permitiría a los investigadores detectar diferencias regionales en el retraso entre una disminución de las precipitaciones y su efecto sobre la vegetación.

La tecnología GIS y la disponibilidad de datos digitales a escala regional y global permiten tales análisis. La salida del sensor satelital utilizada para generar un gráfico de vegetación es producida, por ejemplo, por el radiómetro avanzado de muy alta resolución (AVHRR). Este sistema de sensores detecta las cantidades de energía reflejada desde la superficie de la Tierra a través de varias bandas del espectro para áreas de superficie de aproximadamente 1 kilómetro cuadrado. El sensor satelital produce imágenes de una ubicación particular en la Tierra dos veces al día. AVHRR y, más recientemente, el espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS) son solo dos de los muchos sistemas de sensores utilizados para el análisis de la superficie terrestre.

Además de la integración del tiempo en los estudios ambientales, GIS también se está explorando por su capacidad para rastrear y modelar el progreso de los humanos a lo largo de sus rutinas diarias. Un ejemplo concreto de progreso en esta área es la reciente publicación de datos de población de tiempo específico por parte del Censo de EE. UU. En este conjunto de datos, las poblaciones de las ciudades se muestran durante el día y la noche, lo que destaca el patrón de concentración y dispersión generado por los patrones de desplazamiento de América del Norte. La manipulación y generación de datos necesarios para producir estos datos no habría sido posible sin GIS.

El uso de modelos para proyectar los datos contenidos en un GIS hacia adelante en el tiempo ha permitido a los planificadores probar las decisiones políticas utilizando sistemas de soporte de decisiones espaciales.

Semántica

Las herramientas y tecnologías que surgen de la Web Semántica del Consorcio World Wide Web están resultando útiles para los problemas de integración de datos en los sistemas de información. En consecuencia, dichas tecnologías se han propuesto como un medio para facilitar la interoperabilidad y la reutilización de datos entre las aplicaciones SIG y también para habilitar nuevos mecanismos de análisis.

Las ontologías son un componente clave de este enfoque semántico, ya que permiten una especificación formal y legible por máquina de los conceptos y relaciones en un dominio determinado. Esto, a su vez, permite que un SIG se centre en el significado previsto de los datos en lugar de su sintaxis o estructura. Por ejemplo, razonar que un tipo de cobertura terrestre clasificado como árboles de hoja caduca en un conjunto de datos es una especialización o un subconjunto del tipo de cobertura forestal en otro conjunto de datos clasificado de manera más aproximada puede ayudar a un SIG a fusionar automáticamente los dos conjuntos de datos bajo la clasificación de cobertura terrestre más general. Se han desarrollado ontologías tentativas en áreas relacionadas con aplicaciones GIS, por ejemplo, la ontología de hidrología desarrollada por Ordnance Survey en el Reino Unido y las ontologías SWEETdesarrollado por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA. Además, W3C Geo Incubator Group propone ontologías más simples y estándares de metadatos semánticos para representar datos geoespaciales en la web. GeoSPARQL es un estándar desarrollado por Ordnance Survey, United States Geological Survey, Natural Resources Canada, la Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization de Australia y otros para respaldar la creación y el razonamiento de ontologías utilizando literales OGC bien entendidos (GML, WKT), relaciones topológicas (Simple Funciones, RCC8, DE-9IM), RDF y los protocolos de consulta de base de datos SPARQL.

Los resultados de investigaciones recientes en esta área se pueden ver en la Conferencia Internacional sobre Semántica Geoespacial y el taller Terra Cognita - Direcciones a la Web Semántica Geoespacial en la Conferencia Internacional de Web Semántica.

Implicaciones sociales

Con la popularización de SIG en la toma de decisiones, los académicos han comenzado a analizar las implicaciones sociales y políticas de SIG. Los SIG también pueden ser mal utilizados para distorsionar la realidad en beneficio individual y político. Se ha argumentado que la producción, distribución, utilización y representación de la información geográfica están en gran medida relacionadas con el contexto social y tienen el potencial de aumentar la confianza de los ciudadanos en el gobierno. Otros temas relacionados incluyen la discusión sobre los derechos de autor, la privacidad y la censura. Un enfoque social más optimista para la adopción de SIG es usarlo como una herramienta para la participación pública.

En educación

A finales del siglo XX, los SIG comenzaron a ser reconocidos como herramientas que podían utilizarse en el aula. Los beneficios de los SIG en la educación parecen enfocados a desarrollar el pensamiento espacial, pero no hay suficiente bibliografía o datos estadísticos que muestren el alcance concreto del uso de los SIG en la educación alrededor del mundo, aunque la expansión ha sido más rápida en aquellos países donde el currículo los menciona.

Los SIG parecen ofrecer muchas ventajas en la enseñanza de la geografía porque permiten realizar análisis basados ​​en datos geográficos reales y también ayudan a plantear muchas preguntas de investigación a profesores y estudiantes en las aulas. También contribuyen a la mejora del aprendizaje al desarrollar el pensamiento espacial y geográfico y, en muchos casos, la motivación de los estudiantes.

En el gobierno local

GIS ha demostrado ser una tecnología duradera, empresarial y para toda la organización que continúa cambiando la forma en que opera el gobierno local. Las agencias gubernamentales han adoptado la tecnología GIS como un método para administrar mejor las siguientes áreas de la organización gubernamental:

• Los departamentos de desarrollo económico utilizan herramientas cartográficas GIS interactivas, agregadas con otros datos (demográficos, mano de obra, negocios, industria, talento) junto con una base de datos de sitios y edificios comerciales disponibles para atraer inversiones y respaldar negocios existentes. Las empresas que toman decisiones de ubicación pueden usar las herramientas para elegir las comunidades y los sitios que mejor se adapten a sus criterios de éxito.
• Operaciones de seguridad pública, como centros de operaciones de emergencia, prevención de incendios, tecnología móvil y despacho de policías y alguaciles, y mapeo de riesgos climáticos.
• Departamentos de parques y recreación y sus funciones en el inventario de activos, la conservación de la tierra, la gestión de la tierra y la gestión de cementerios
• Obras y servicios públicos, seguimiento de drenaje de agua y aguas pluviales, activos eléctricos, proyectos de ingeniería y activos y tendencias de transporte público
• Gestión de redes de fibra para activos de redes interdepartamentales
• Datos analíticos y demográficos de la escuela, gestión de activos y planificación de mejora/expansión
• Administración pública para datos electorales, registros de propiedad y zonificación/gestión

La iniciativa de Datos Abiertos está presionando al gobierno local para que aproveche tecnologías como la tecnología GIS, ya que abarca los requisitos para adaptarse al modelo de transparencia de Datos Abiertos/Gobierno Abierto. Con Open Data, las organizaciones gubernamentales locales pueden implementar aplicaciones de participación ciudadana y portales en línea, lo que permite a los ciudadanos ver información sobre terrenos, informar baches y problemas de señalización, ver y ordenar parques por activos, ver tasas de criminalidad en tiempo real y reparaciones de servicios públicos, y mucho más. El impulso de los datos abiertos dentro de las organizaciones gubernamentales está impulsando el crecimiento del gasto en tecnología GIS de los gobiernos locales y la gestión de bases de datos.