Con el
desarrollo de las tecnologías orientadas al almacenamiento, análisis y salida
gráfica de la información espacial aparecen los Sistemas de Información
Geográfica (SIG) o en vocablo anglosajón Geographic Information Systems (GIS).
Son programas informáticos que almacenan, gestionan y representan gráficamente
datos con algún componente espacial. Es decir, que la información está
georreferenciada y puede relacionarse de formas muy diversas. Este software
facilita la resolución de múltiples operaciones que por los medios
convencionales resultaría muy difícil de resolver: generalización cartográfica,
integración de variables espaciales, modelado del relieve, análisis de áreas
urbanas, gestión de recursos naturales, gestión de riesgos, planificación, uso
militar, arqueología, etc.
El SIG en su concepción actual es una
herramienta integradora que busca abarcar en su ámbito todas las
funcionalidades que se requieren para el trabajo con variables y elementos
espacialmente localizados, incorporando para ello capacidades variadas La
tecnología SIG permite incorporar las características del espacio geográfico a
todo estudio como categorías fundamentales desde un punto de vista
interdisciplinario. Constituyen así bases de datos geográficos digitales
actualizadas con fines diversos.
Un SIG ha de permitir la realización de las
siguientes operaciones:
q
Lectura,
edición, almacenamiento y, en términos generales, gestión de datos espaciales.
q
Análisis de
dichos datos. Esto puede incluir desde consultas sencillas a la elaboración de
complejos modelos, y puede llevarse a cabo tanto sobre la componente espacial
de los datos (la localización de cada valor o elemento) como sobre la
componente temática (el valor o el elemento en sí).
q
Generación de
resultados tales como mapas, informes, gráficos, etc.
El origen de SIG
se remonta a 1964 cuando se realizó Canadian Geographic Information System
(CGIS) un inventario de los recursos forestales de Canadá bajo la dirección de
Dr. Roger Tomlinson y ese mismo año el geógrafo Brian J. L. Berry propuso “la
matriz de datos geográfica” para organizar los datos que sistematizaban
distintas perspectivas del estudio del espacio geográfico.
SIG y práctica docente
A fin de lograr un aprendizaje
geográfico significativo en los estudiantes el área de trabajo debe ser un
espacio cercano y comprometido como el barrio donde habita o el de la escuela a
la que concurre y luego avanzar con otras escalas locales, regionales o
nacionales. Es importante que usen también mapas, fotografías aéreas e imágenes
satelitales. Es prioritario incentivar la construcción de cartografía digital
para tratar las problemáticas territoriales, sociales, económicas o ambientales
del espacio geográfico que habitan los estudiantes con el objetivo de
desarrollar un espíritu crítico y proponer posibles soluciones que se deberían
elevar a las autoridades de gobierno a fin de colaborar con la administración
local.
El hardware y software que se usan con
fines educativos deben ser gratuitos de organismos estatales y académicos. La característica más destacable del software
libre para SIG es su modularidad, un hecho inherente al propio tipo de
software. Ello favorece las interrelaciones entre proyectos, que se conectan
unos con otros y reutilizan elementos de otros proyectos con mucha mayor
frecuencia que en el caso del software privativo, ya que la licencia bajo la
que se liberan así lo permite. La principal fortaleza de las soluciones libres
en el entorno SIG las encontramos en el acceso a datos, ya que éstas presentan
una mayor interoperabilidad y respetan en mayor medida los estándares. Existen
aún algunas áreas donde las soluciones SIG libres no alcanzan el nivel de las
soluciones privativas, como por ejemplo en lo relativo al procesado de imágenes
y productos de la teledetección. En otras, como por ejemplo las relacionadas
con análisis, encontramos soluciones libres perfectamente capaces de reemplazar
a las privativas, mientras que existen elementos como los clientes Web donde
las soluciones libres incluso se muestran superiores.
En la actualidad la visualización
tridimensional es una de las tendencias más importantes dentro del ámbito SIG.
Aunque el SIG de escritorio sigue siendo fundamentalmente una herramienta 2D, las
aplicaciones con capacidades 3D van ganando relevancia al tiempo que incorporan
cada vez más funcionalidades que las acercan a las del SIG de escritorio
completo. Además de su mejor capacidad para incorporar de forma realista los
elementos geográficos
(que son tridimensionales, así como los fenómenos que los originan), una de las
razones indudables del éxito y la
popularidad del SIG 3D es su gran atractivo visual. La tercera dimensión hace
más sencillo interpretar buena parte de la información representada, ya que
permite mostrarla de un modo más asequible y fácil de entender, especialmente
para el observador no especializado. Frente al mapa impreso o la representación
bidimensional en pantalla, la representación en tres dimensiones resulta mucho
más intuitiva y real. Al ser más natural y cercano al objeto que se representa,
un mapa tridimensional se percibe menos como un elemento simbólico y más como
una realidad.
Algunas preguntas clave para resolver el análisis socioterritorial en la práctica docente con SIG
q
¿Cuántas
categorías pueden distinguirse en esta estructura?
q
¿Qué
superficie /porcentajes abarca cada una?
q
¿¿Cuál
es la superficie de crecimiento de cada categoría entre cada año o entre
períodos temporales?
q
¿Cómo
impactan las actividades socio-económicas en la evolución de la estructura
territorial?
q
¿Dónde
deberían ubicarse las nuevas instalaciones de infraestructura para satisfacer
con mayor capacidad la demanda distribuida?
q
¿Cuáles
son las zonas de aptitud locacional para la expansión física del área urbana?
q
¿Cuáles
son las zonas para ser conservadas como áreas naturales?
q
¿Dónde
se ubican las mejores locaciones para el desarrollo de un determinado uso del
suelo?
q
¿Qué
porcentaje del área de estudio tiene potencialidad de conflicto ante la
evolución espacial de usos de suelo?
Los componentes de un SIG son:
El modelo o estructura de datos raster
Facilita la división del espacio a través
de una matriz cuadriculada en donde cada una de las celdas contiene la
información correspondiente a la categoría del espacio geográfico dominante en
ella. Es una estructura de datos simple y la primera que se utilizó. Se
organiza por capas temáticas (layers) superpuestas que permiten el análisis de
forma rápida y precisa a partir de la combinación de temas del mismo lugar.
Cada una de éstas es un tema diferente (vegetación, tipos de clima, suelos) o
diferentes tiempos históricos de un mismo tema (un espacio rural en 1930, 1970
y 2010) o distintas bandas de reflectancia de un mismo lugar (infrarrojo
cercano, medio y lejano). Tiene mayor aptitud para las aplicaciones en estudios
ambientales como incendios forestales, inundaciones, sequías o erupciones
volcánicas.
Algunos
ejemplos de sistema raster son: OSU MAP, Idrisi, ILWIS, ERDAS, ERMapper.
El modelo o estructura de datos vectorial
Este sistema se basa en la existencia de
un mundo real definido por objetos que permite diseñar cartografía de mejor
calidad digitalmente mediante puntos, líneas y áreas cerradas (polígonos). Los
datos se almacenan en bases de datos asociadas que guardan la información con
la misma precisión con las que se las ha obtenido. Se utiliza con mayor
frecuencia en aplicaciones de estudios en áreas urbanas como catastro, redes de
servicios o movimiento del tránsito automotor.
Algunos ejemplos de sistema vectorial son:
ARC/INFO, Arc View, ArcGIS, ArcExplorer Java Edition for Education, ESRI,
Mapinfo y MGE.
Otras aplicaciones
Se conoce como mashup
o aplicación Web híbrida a una aplicación que basa sus contenidos en los de otras
páginas Web, integrándolos y creando una nueva página que ofrece un servicio
distinto. Un mashup accede a los servicios que otras páginas proporcionan de
forma pública dando un uso distinto a estos en un nuevo contexto. Por lo
general, la creación de un nuevo mashup resulta sencilla, mucho más que lo que
sería el desarrollo desde cero de esa misma aplicación. Los mashups suponen una
extensión de los conceptos de la Web 2.0 al terreno de la programación, ya que
permiten una participación mayor por parte de los usuarios en los contenidos de
la propia Web. Los mashups hacen sencillo aportar a la Web contenidos
interactivos en forma de nuevas aplicaciones, sin requerir unos elevados conocimientos de programación o tecnologías Web
a bajo nivel. De este modo, los mashups favorecen sobre todo la creatividad, y
cuando una aplicación Web pone sus servicios a disposición de otros para que
los empleen en la creación de algún tipo de mashup, ello no va enfocado a
programadores expertos, sino a cualquiera que sea capaz de tener una idea
relevante para utilizar esos servicios y sea capaz de ponerla en práctica.
Tanto los servicios en sí como los datos en los que éstos pueden basarse, y que
son empleados para la creación de un mashup, alcanzan así a un público mayor,
rompiendo las barreras que
anteriormente restringían el uso de esas tecnologías a entornos profesionales
especializados. De entre los muchos existentes en la actualidad, Google
Maps es el servicio más popular para la creación de mashups, y el que ha
supuesto una verdadera revolución en este sentido.
SIG nacional
El Instituto Geográfico Nacional de la
República Argentina en el año 1997 incursionó en el área de los Sistemas de
Información Geográfica, con la producción del “SIG-250” nombre asignado por
tratarse de información con escala de captura 1:250.000, sus capas temáticas
contenían información geográfica extraída de la cartografía oficial producida por
el organismo. Este producto fue el resultado de la labor del Instituto
realizada en el marco del Proyecto de Apoyo al Sector Minero Argentino (PASMA).
El proceso consistió básicamente en la conversión de la cartografía en formato
CAD al formato SIG. Los datos se referenciaron en coordenadas geográficas,
utilizando el Sistema de referencia WGS 84 y el Marco de referencia POSGAR 07.
Enmarcada en un contexto nacional, regional y global del
desarrollo de las infraestructuras de datos espaciales (IDE), nace en el año
2012 la iniciativa para la conformación de una IDE Institucional para el Instituto
Geográfico Nacional (IGN) de la República Argentina. Esta nueva línea de
trabajo busca brindar las capacidades para el almacenamiento, documentación,
edición y distribución de los datos geográficos manejados en el ámbito del
Instituto, así como también para la distribución de los mismos y sus productos
derivados como Argenmap a usuarios externos, instituciones y organismos del
estado.
Actualmente,
el Instituto avanza también hacia la adecuación a las normas surgidas de las
diferentes iniciativas IDE en las que participa, como la Infraestructura de Datos Espaciales de la República Argentina, IDERA, que ha
establecido su perfil de metadatos, la norma para publicación de servicios Web
y una primera versión de su catálogo de objetos. El visualizador o mapa navegable, es una aplicación Web que permite ver
y consultar las capas provenientes de los servicios WMS de todos los nodos de
la IDERA. De la misma manera, el
IGN participa activamente en la definición del catálogo de objetos del COSIPLAN, Consejo
Suramericano de Infraestructura y Planeamiento, que define y estructura los
objetos geográficos que serán utilizados para la planificación regional de las
grandes infraestructuras.
Para profundizar en el tema se
recomienda la lectura:
q Buzai,
G. D. 2000. La exploración geodigital. Buenos Aires: Lugar.
q Buzai,
G. D. 2004. Geografía global. Buenos Aires: Lugar.
q Buzai,
G. D. - Baxendale, C. A. 2006. Análisis socioespacial con Sistemas de
Información Geográfica. Buenos Aires: Lugar.
q Buzai,
G. D. 2008. Sistemas de Información Geográfica y cartografía temática.
Métodos y técnicas en el aula. Buenos Aires: Lugar.
q Buzai,
G. D. 2011. Análisis socioespacial con Sistemas de Información Geográfica.
Perspectiva científica de base raster y vectorial. Tomo 1 y 2. Buenos
Aires: Lugar.
q Chuvieco
Salinero, E. 2002. Teledetección ambiental. La observación de la Tierra
desde el espacio. Barcelona: Ariel Ciencia.
q Gómez
Delgado, M. – Barredo Cano, J.I. 2006. Sistemas de Información geográfica y
evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. México: Alfaomega- Ra-Ma.
q
Legg,
C.A. 1994. Remote sensing and Geographic Information Systems.
Chichester: John Wiley & Sons.
q
Mather,
P.M. 1995. Terra 2. Understanding the terrestrial environment. Remote
sensing data systems and networks. Chichester: John Wiley & Sons.
q
Moreno
Jiménez, A. 2006. Sistemas y análisis de la información geográfica. Manual
de autoaprendizaje con ArcGIS. México: Alfaomega- Ra-Ma.
q
Tomlinson, Roger 2007, Pensando en el SIG. Redlands: ESRI Press.
