Análisis Espacial con Datos Raster en ArcGIS Desktop 9.2

65 Pages·2008·5.73 MB·Spanish

Análisis Espacial con Datos Raster en
ArcGIS Desktop 9.2
Autor: Francisco José Reyes Peralta
Análisis Espacial con Datos Raster en ArcGIS Desktop 9.2
ÍNDICE
1. El Modelo de Datos Raster.
2. Fuentes de origen de datos raster.
3. Breve introducción al tratamiento y funciones de análisis raster: Análisis Local, Focal,
Zonal y Global.
4. Almacenamiento de Raster en Geodatabase.
5. Introducción a la Extensión Spatial Analyst para ArcGIS Desktop.
6. Especificación de las opciones de análisis de Spatial Analyst.
7. Obtención del MDE mediante la herramienta 3D Analyst.
8. Obtención de los parámetros morfométricos derivados del MDE con Spatial Analyst.
9. Funciones de análisis Raster con Spatial Analyst.
10.El uso de ArcToolbox y Model Builder para el análisis espacial de datos raster.
11.Breve referencia de aplicaciones reales.
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1. El Modelo de Datos Raster.
Teniendo en cuenta que un Sistema de Información Geográfica almacena de forma estructurada los
datos que describen un fenómeno, construyendo con ellos un modelo, que representa en el contexto
teográfico la porción de la realidad cuya información se desea analizar, podemos decir que un
modelo no es más que una “representación parcial de la realidad” en base a unos criterios que
delimitan tanto espacial como temáticamente una zona de la superficie terrestre. Así los procesos y
fenómenos del mundo real se representan en un sistema de información geográfico mediante
objetos con coordenadas de localización en la superficie terrestre (información espacial), sus
características mediante atributos (información temática) e incluso se pueden establecen relaciones
entre dichos objetos (relaciones topológicas).
Dado que cada usuario se plantea un determinado estudio del territorio, y más concretamente de
una porción de la realidad (Subset), debemos llevar a cabo una “simplificación” de la misma, dado
que no es posible representar toda la realidad de la superficie terrestre, por lo que aislaremos
aquellos elementos así como sus propiedades y relaciones que son más útiles para nuestro estudio.
Aunque a veces se utilizan como sinónimos, conviene establecer una diferenciación entre los
términos modelo de datos (la conceptualización del espacio) y estructura de datos (la
implementación de esa conceptualización en el ordenador). (Gutiérrez Puebla y Michael Gould, 1993,
pág. 76)
En resumen dentro del campo de los Sistemas de Información Geográfica, la información
georreferenciada es susceptible de ser analizada mediante distintos modelos de datos entre los que
destacan los que se muestran en la tabla siguiente:
Modelo de Datos Ejemplo de aplicación
Datos CAD Diseño Automatizado en Ingeniería y dibujo asistido por ordenador.
Gráfico (no topológico) Mapeado simple.
Imagen Procesamiento Digital de Imágenes (ADI).
Raster/Grid Análisis Espacial y Modelado, aplicado especialmente en estudios ambientales y de
recursos naturales.
Vector/Georrelacional Operaciones basadas en geometría de vectores en Cartografía, análisis de recursos,
socio-economía, y modelado espacial, donde la exactitud prima a la velocidad de
Topológico
proceso.
Redes (Networks) Análisis de redes de transportes, Hidrología y utilities.
Red Irregular Análisis y visualización del Terreno.
Triangulada (TIN)
Objetos Suelen englobar distintos modelos (raster/vectorial/TIN) y tienen múltiples usos.
Tabla 1. Modelos de datos en GIS.
¿Pero por qué es tan difícil saber si el fenómeno que vamos a analizar es mejor analizarlo mediante
un modelo de datos raster o un modelo de datos vectorial? Es aquí donde entran en juego los límites
del fenómeno analizado, así desde un punto de vista conceptual, en general los elementos
paisajísticos naturales, normalmente no presentan bordes marcados sino zonas de transición, por lo
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que estamos ante fenómenos caracterizados por una variación continua (superficie) en el espacio
cuya mejor representación es mediante el modelo de datos raster, mientras que los elementos que
son resultado de la acción antrópica como son las divisiones administrativas, vías de comunicación,
etc. Tienen unos límites más marcados y una variación discreta del fenómeno, fácilmente
delimitable, por tanto se pueden representar mediante pares de coordenadas y un modelo de datos
vectorial, aunque pueden haber excepciones en dicha representación (ej. Variable continua Altitud –
representación mediante curvas de nivel).
Dado que vamos a abordar el estudio de los fenómenos de la superficie terrestre y su análisis
mediante el modelo de datos raster, no vamos a entrar en detalle sobre el modelo de datos vectorial
y otros modelos de datos como el TIN o modelos de datos híbridos (tan sólo veremos unas
pinceladas del almacenamiento de datos Raster en Geodatabase). En nuestro caso vamos a
centrarnos en el modelo de datos Raster pero debemos tener en cuenta que la principal diferencia
entre ambos modelos de datos (raster-vector) es la forma de almacenar la información; en el
modelo vectorial se almacena la información en forma de geometrías (puntos, líneas, polígonos) y
en el caso de los datos matriciales la información se almacena como valores numéricos asociados a
una posición dentro de una matriz denominada pixel.
Definición de Raster:
Se trata de un Modelo de datos en el cual las entidades geográficas son representadas usando
celdas, generalmente cuadrados (aunque algunos sistemas utilizan otras figuras geométricas como
triángulos o hexágonos), ordenados conformando una grilla regular. Un raster es esencialmente
como una matriz bidimensional (filas y columnas) cuyo origen se sitúa en el extremo superior
izquierdo, al contrario de lo que ocurre con el Sistema de Coordenadas Cartesiano cuyo origen se
encuentra en el punto inferior izquierdo (véase Fig. 2). Un raster puede tener una o más bandas de
información (entiéndase Fotografía Aérea con tres bandas una por cada color visible RGB; imágenes
de Satélite multiespectrales o hiperespectrales, etc.) y la mínima entidad en la que se descompone
dicho raster o grilla es el píxel que permite almacenar tres tipos de variables (X o Longitud, Y o
Latitud, y Z o variable que representamos mediante dicho raster). Así el modelo de datos raster se
centra más en las propiedades y variaciones de las variables en el espacio que en la representación
discreta de los elementos que lo conforman.
Fig. 1. Formato Raster a. Simple, b. Multiespectral.
Todo ello conlleva un problema derivado de la falta de exactitud a la hora de delimitar los elementos
representados, y la única aproximación que se puede llevar a cabo es mediante el aumento de la
resolución o una clasificación del fenómeno a nivel de subpixel. Por lo que estamos ante un
problema no tanto de exactitud posicional, sino de resolución del raster.
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El ejemplo más destacable es el del Modelo Digital del Terreno que viene a representar la variación
continua de una variable que se presenta en la superficie terrestre mediante una malla teselar con
coordenadas XY y la representación de una tercera variable de acuerdo al fenómeno analizado. Los
modelos digitales del terreno son aplicables no solo a la variable elevación, sino a cualquier otra
variable que presente una variación continua sobre el espacio (precipitaciones, presión atmosférica,
temperaturas, pendientes, etc.)
Fig. 2. Relación entre el sistema de coordenadas raster y cartesiano.
Existen diversas clasificaciones de los datos raster que tienden a diferenciarlos utilizando criterios
como los que detallo a continuación:
- Según el valor del pixel.
o Continuos.
o Discretos o temáticos.
- Según el número de bandas o variables almacenadas en el raster.
- Según el tipo de datos almacenado y la fuente de procedencia
o Imágenes de Satélite o Raster espectrales (incluye fotografía aérea).
o Modelos Digitales del Terreno.
o Raster temáticos.
o Fotografía convencional (podría incluirse dentro del primer grupo)
A) Según el valor del píxel:
Continuos: se refiere a datos que se encuentran distribuidos de forma continúa como su nombre
indica en cualquier lugar de la superficie terrestre (por ejemplo: temperatura, precipitación, altitud,
presión atmosférica, etc.) y por tanto cualquier pixel tendrá un valor de dicha variable.
Discretos o temáticos: por otro lado tenemos los raster discretos que proceden de una
esquematización o discretización del fenómeno estudiado de acuerdo a un criterio, o se trata de
representaciones de fenómenos cuyos límites quedan perfectamente establecidos (como es el caso
de un raster de usos del suelo, tipología de suelos, etc.). El proceso de discretización de una variable
continua pasa por la agrupación de los píxeles que componen el raster en determinadas unidades y
la posterior asignación de un valor común a todos los píxeles que componen cada clase o intervalo,
lo que se ha venido a denominar RECLASIFICACIÓN de un raster continuo para la obtención del un
raster discreto.
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B) Según el número de bandas o variables almacenadas en el raster:
A pesar de que la mayor parte de los datos raster suelen ser monobanda (una única variable
representada) como es el caso de un MDE (Modelo Digital de Elevaciones), dado que no es posible la
representación de múltiples variables en un solo raster nos vemos en la obligación de usar los
denominados raster multiespectrales que pueden tener distinta significación según el contexto en el
que se usen. Así tenemos por un lado los raster multiespectrales basados en la discriminación de las
distintas zonas del espectro electromagnético (véase Fig. 3) o los raster múltiples que pueden
formar parte de una agrupación posterior mediante la aplicación de cualquier análisis de Evaluación
Multicriterio, pudiendo tener una imagen raster que almacene cada una de las variables para su
posterior agrupación (Álgebra de Mapas).
Fuente:http://www.lib.utexas.edu/chem/info/ems3.jpg
Fuente: The Remote Sensing Tutorial:
http://www.fas.org/irp/imint/docs/rst
Fig. 3. El espectro electromagnético y las imágenes multiespectrales (imágenes de satélite y
fotografías aéreas) e hiperespectrales.
C) Según el tipo de datos almacenado y la fuente de procedencia:
Siguiendo este criterio podemos diferenciar temáticamente los raster de acuerdo a la fuente de
información utilizada así como la finalidad del análisis (conversión vector a raster, extracción de
información o reconocimiento de patrones, etc.). Así tenemos:
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o Imágenes de Satélite o Raster espectrales (incluye fotografía aérea). Se trata una
de las tipologías de datos raster con mayor antigüedad dentro del campo de los
SIG, y su representación se limita a la variación de la reflectancia de la superficie
terrestre como respuesta al flujo energético proporcionado por la principal fuente
energética, el Sol, aunque también existen fuentes secundarias y artificiales ante
las que se produce una reacción de la superficie terrestre y que posteriormente es
grabada a bordo de los sensores aerotransportados (cámaras métricas o digitales
en avión, o sensores aerotransportados a bordo de satélites). Esta recepción de la
señal no se limita a la porción visible del espectro electromagnético, sino que
también podemos disponer de raster que contemplan otras longitudes de onda y
porciones de dicho EEM, como son el radar o las bandas térmicas. Dentro del
rango del EEM de la porción visible tenemos como ejemplo las fotografías aéreas y
ortofotografías.
Fig. 4. Imagen de Satélite Landsat 7 ETM+. Zona del Torcal de Antequera (Málaga)
o Modelos Digitales del Terreno. Raster cuya característica principal es la
representación de un fenómeno continuo sobre la superficie terrestre mediante
una malla de píxeles que se componen de una componente espacial (tamaño del
pixel y localización del mismo en coordenadas XY), y componente temática o de
atributos (el valor de la variable almacenada). A partir de este tipo de datos raster
podremos derivar otro tipo de información mediante la aplicación de las funciones
de análisis espacial.
Fig. 5. Modelo Digital del Terreno (Representación de un MDE)
o Raster temáticos. Proceden de la agrupación temática de los datos continuos de
acuerdo a un criterio preestablecido.
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Fig. 6. Raster temático con tres valores de altitud (menor de 200 metros, de 200 a 700 y más de
700 metros) procedente de la reclasificación del modelo digital de elevaciones de la Fig. 5.
o Fotografía convencional (podría incluirse dentro del primer grupo). Veremos un
ejemplo de este tipo de datos que puede almacenarse no como un raster
georreferenciado, sino como un atributo raster en el modelo de datos de
geodatabase, o como un hiperenlace en cualquier clase de entidad (Shapefile).
Fig. 7. Imagen como atributo raster en Geodatabase.
Centrándonos momentáneamente en los raster multiespectrales debemos atender a la organización
de dichos raster de acuerdo a la siguiente ilustración, donde se introduce otro eje cartesiano
derivado de la señal detectada en los píxeles de cada banda de información.
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Fig. 8. Ejes en el espacio n-dimensional de imágenes multiespectrales.
Así de izquierda a derecha y de arriba abajo tendríamos respectivamente las columnas y filas que
componen cada una de las bandas, y cada una de éstas variarán en función del atributo
representado en el eje Z que nos muestra la variabilidad temática de un conjunto raster
Multiespectral, que iría desde 1 hasta n bandas (3 en el caso de una fotografía aérea o fotografía
convencional, hasta centenares de bandas para imágenes hiperespectrales.).
ESTRUCTURA Y CARACTERÍSTICAS MÁS SIGNIFICATIVAS DE UN RASTER
Como se ha comentado un fichero raster es similar a una malla de píxeles en cuya posición se
almacena un valor (usualmente un Nivel Digital [ND] dada una codificación específica). Este valor
suele asociarse por convención a un color conformando la apariencia visual de dicho fichero en un
ordenador, pero en ocasiones esto no es del todo cierto ya que en determinadas ocasiones un pixel
no almacena un valor o característica visual, sino otro elemento, a veces abstracto como puede ser
la altitud o la temperatura, no perceptible visualmente (pero sí su manifestación).
Generalmente el almacenamiento de dicha información en las computadoras se realiza recorriendo
dicha malla de izquierda a derecha y de arriba abajo desde la esquina superior izquierda del raster,
para posteriormente reconstruir dicha imagen el software, asignando un color de acuerdo a una
paleta de colores especificada, aunque existen otros tipos de almacenamiento raster como los que
se detallan a continuación:
Estructuras de Raster Simples:
-Enumeración Exhaustiva. Se trata de almacenar uno por uno el valor de cada celda, de
acuerdo con una secuencia, generalmente fila a fila a partir de la celda superior izquierda.
Fig. 9.
-Codificación por grupos de longitud variable (Run Length Encoding). La codificación
no se hace valor a valor, sino por grupos de valores iguales seguidos. Fig. 10.
Estructuras de Raster Jerárquicas:
-Arboles Cuaternarios. Una derivación de las estructuras convencionales para ordenar y
codificar datos raster es la de árboles cuaternarios (quadtrees). Se trata de operar en una
misma capa raster con distintos tamaños celdas, lo que significa trabajar con una resolución
variable, algo poco frecuente. Dicha estructura es el resultado de una división del espacio
basada en estructuras jerárquicas de 4 cuadrantes. El espacio inicial es una matriz regular de
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2x2 celdas; cada celda puede dividirse en otras 4 si el atributo varía en su dominio espacial,
lo que reduce la necesidad de espacio cuando la variable es homogénea. Como contrapartida
se complican las operaciones de análisis, combinación y modificación (rotaciones,
proyecciones). Fig. 11.
Fig. 9. Codificación Raster mediante Enumeración Exhaustiva.
Fuente: http://www.geogra.uah.es/gisweb/1modulosespanyol/IntroduccionSIG/GISModule/GIST_Raster.htm
Fig. 10. Codificación Raster mediante Run Length.
Fuente:http://www.geogra.uah.es/gisweb/1modulosespanyol/IntroduccionSIG/GISModule/GIST_Raster.htm
Fig. 11. Codificación Raster mediante Árboles Cuaternarios.
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