Análisis espacial
Cuando introducimos en el análisis la componente “espacial”, el “hecho” espacial, la localización de un fenómeno, pasa a convertirse en el “individuo” de la colección, ya que dicha localización es el elemento que permite que las distintas variables que se tengan sobre ella converjan sobre un mismo punto que permite relacionarlas.
Para ello, en primer lugar, se debe definir un “terreno de
juego” común y conocido para todas las variables que se desean relacionar (correspondiente
a un determinado territorio, puede ser toda la superficie de la tierra).
Es decir, toda la información deberá estar referida al mismo
Sistema de Referencia Espacial (SRS). Un sistema de referencia muy conocido y
aplicable a estos análisis cuando se trabaja a nivel global es el WGS 84 (EPSG:4326),
dado que nos ofrece cobertura global y tiene una precisión suficiente que suele
ser suficiente en este ámbito.
En segundo lugar, debemos considerar que los fenómenos que
se producen sobre la superficie de la tierra y que aportan las variables pueden
ser de dos tipos: discretos (el punto exacto donde se ha registrado un
accidente de tráfico, por ejemplo) o continuos (por ejemplo la altura o
elevación del terreno de un territorio).
Tipos de representación geográfica en GIS
Los sistemas de información geográfica (GIS) utilizan distintas aproximaciones a la hora de representar dichos fenómenos.
Así, para el primer tipo (fenómenos discretos), se utiliza la representación vectorial en la que los distintos “individuos” de una determinada variable (o capa, como en el caso del ejemplo el accidente de tráfico), se representan mediante puntos (un par de coordenadas X, Y), líneas o polígonos.
Para el segundo tipo (fenómenos continuos) se utilizan representaciones que permitan cubrir una superficie continua como por ejemplo las redes de triángulos irregulares (TINs, la base de los videojuegos actuales) o los rasters.
Un raster no es otra cosa que una malla regular de celdas (normalmente de forma cuadrada) que cubren completamente un espacio, que están referidos a un origen geográfico (debemos saber a qué punto de la realidad corresponde algún punto del raster, normalmente su esquina inferior izquierda) y de cuyas celdas necesitamos conocer cuál es su resolución y extensión (es decir, cuál es el espacio geográfico abarcado por cada una de ellas y por todas ellas en conjunto).
Dentro de un raster, para cada celda conoceremos habitualmente:
- Un identificador de celda: normalmente un número secuencial que empieza en 1.
- El número de fila y el número de columna de cada celda: no es imprescindible ya que puede obtenerse si se conoce el identificador (posición) de la celda y el número de filas por celda.
- El valor de la variable representada.
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| Ejemplo de ráster: modelo digital de elevaciones. |
En el ejemplo anterior, correspondiente a un modelo digital de elevaciones, el espacio objetivo está dividido en celdas, y para cada una de ellas se conoce el valor de la variable altura, que es representable en un mapa asignando un color distinto a cada uno de los valores (o rangos de valores) de altura.
Es decir, cada raster nos permite recoger el valor de una variable dentro de un espacio subdividido en celdas regulares, aportando cada celda el valor de la variable que se puede atribuir al espacio que delimita dicha celda.
Como puede deducirse, la precisión de la información estará
condicionada por la resolución del raster (espacio real delimitado por cada
celda) ya que todo el espacio comprendido dentro de una celda ha de asumir un
mismo valor para la variable.
Asimismo, dependiendo de cuál sea el SRS elegido, las celdas
podrán estar definidas en unidades de medida angulares (en sistemas de
coordenadas geográficas) o en unidades lineales (en sistemas de coordenadas
proyectadas).
Es frecuente el uso de rasters basados en celdas cuyo extensión se define en unidades de medida angular (esto equivale a realizar una proyección Plate Carrée en el raster resultante) ya que facilitan el trabajo a nivel global. Nótese que en ese caso debe asumirse la variabilidad de la resolución de las celdas dado que la distancia lineal de un grado de longitud en el Ecuador y en los Polos no es la misma (siendo cero en los Polos).
Es frecuente el uso de rasters basados en celdas cuyo extensión se define en unidades de medida angular (esto equivale a realizar una proyección Plate Carrée en el raster resultante) ya que facilitan el trabajo a nivel global. Nótese que en ese caso debe asumirse la variabilidad de la resolución de las celdas dado que la distancia lineal de un grado de longitud en el Ecuador y en los Polos no es la misma (siendo cero en los Polos).
No obstante lo anterior, los raster permiten relacionar
espacialmente distintas variables de manera directa e inmediata ya
que, dadas dos variables referidas al mismo espacio (espacio definido por el
raster, es decir, origen, extensión y resolución) la relación espacial de ambas
la obtendremos a través del número de celda al que pertenecen, esto es, podemos
decir que el número de celda nos define el “individuo” (que en este caso es la
porción de espacio definida por la celda) y sobre él podremos agrupar y
relacionar los distintos valores de las distintas variables que se tengan sobre
él.
Por tanto, un raster puede reducirse a una colección de
valores numéricos y literales (datos alfanuméricos),
y un conjunto de rasters puede entenderse como una matriz o tabla, en la que
cada fila se corresponde a cada una de las celdas (identificada mediante un
número único que facilita los procesos posteriores) del raster y en la que cada
columna representa cada una de las variables obtenidas de cada uno de los raster
originales.
El identificador de celda, fila y columna los podemos
considerar variables aportadas por un raster base que nos define el espacio o “terreno
de juego”.
A partir de aquí, se
podrán aplicar técnicas de análisis tradicionales y las herramientas del ámbito
del BI como pueden ser Stata o el
lenguaje y herramientas de código abierto R (http://www.r-project.org) sobre dichas tablas o matrices de datos alfanuméricos.
Descripción del proceso
Se describe a continuación los pasos principales para realizar un análisis de distintas variables referidas al espacio con la aproximación raster:
- Deberá definirse un “terreno de juego” común, es decir un raster base que abarque todo el espacio objetivo del análisis y que tenga la resolución necesaria. Al tratarse de un espacio geográfico su origen y tamaño de cada celda deberá estar referido a un determinado SRS. Necesitaremos también una representación vectorial de dicho raster para el tratamiento de la información vectorial de la que dispongamos: por cada celda de nuestro raster tendremos un polígono que delimite su extensión que tendrá como atributos (o campos temáticos) el identificador de la celda (y opcionalmente sus coordenadas de fila y columna).
- Todas las fuentes de información deben estar referidas al mismo SRS que el raster base para lo cual se deberán realizar las transformaciones necesarias mediante el uso de herramientas GIS como QGIS.
- La información vectorial deberá rasterizarse, es decir, deberemos obtener una capa raster por cada variable de las capas vectoriales que dispongamos. Esto puede hacerse mediante análisis espacial, concretamente por intersección de las capas vectoriales y la capa raster base representada en forma vectorial. Debemos tener en cuenta que un mismo fenómeno representado vectorialmente puede solapar con varias celdas de nuestro raster base. En este caso no es preciso que el raster resultante esté en un formato GIS, basta con tener el resultado alfanumérico que nos indique cuál es el valor que le corresponde a cada celda del raster, siendo inicialmente dos los valores posibles: que en dicha celda exista intersección con la capa vectorial o que no. Estos valores pueden incrementarse con los dos distintos valores de los atributos (campos temáticos) de la capa vectorial original.
- La información raster que dispongamos puede requerir transformación en caso de que su resolución no sea la misma que la del raster base. En caso de que la resolución sea mayor que la del raster base se realizará un proceso de generalización. En caso de que sea menor se tendrá que asumir la resolución de la fuente original.
- Una vez se tenga toda la información en formato raster y referida al mismo raster base se deberá exportar a un formato alfanumérico admitido por los programas de BI / análisis estadístico.
- Se realiza el proceso de análisis estadístico multi-variable siguiendo las técnicas de análisis tradicionales.
- El resultado del análisis, se podrá representar en un mapa. Ejemplo: si como resultado del análisis se ha predicho el valor de una nueva variable, dicha variable estará referida a una celda y podrá ser representado en un mapa en forma de raster. Para ello pueden utilizarse las capacidades de ploteo de los paquetes de BI mencionados o se podría exportar la variable a un formato raster o vectorial (raster vectorizado) comprensible por un GIS.
