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UV400 Mujeres Juleya Eye Eyewear Sunglasses Espejo Fashion Mujer C8 Cat Cateye Vintage Toda la información geográfica se representa y administra mediante tres estructuras de datos SIG principales:

  • Clases de entidad
  • Tablas de atributos
  • Datasets ráster

Estos tres tipos fundamentales de datos se pueden ampliar con capacidades adicionales para administrar la integridad de los datos, modelar relaciones geográficas (como el flujo y la conectividad de red) y agregar comportamiento geográfico relevante.

Cada SIG tiene un conjunto de datasets

Juleya C8 Eye Vintage Cat Fashion Mujer Espejo Mujeres UV400 Cateye Eyewear Sunglasses Normalmente, un SIG se utiliza para administrar varios datasets distintos, cada uno de los cuales contiene datos de una colección de entidades en particular (por ejemplo, carreteras), a la que se hace referencia geográficamente sobre la superficie de la Tierra.

Un diseño de base de datos SIG se basa en una serie de temas de datos, cada uno de ellos con una representación geográfica especificada. Por ejemplo, los elementos geográficos individuales pueden representarse como entidades (tales como puntos, líneas y polígonos), como imágenes mediante rásteres, como superficies mediante entidades, rásteres o TIN, y como atributos descriptivos contenidos en tablas.

En un SIG, las colecciones homogéneas de datos geográficos se organizan en temas de datos como parcelas, pozos, edificios, ortoimágenes y modelos digitales de elevación (DEM) basados en rásteres. La existencia de datasets geográficos definidos de forma sencilla y precisa es esencial para que los sistemas de información geográfica sean útiles, y el diseño de temas de datos basados en capas es un concepto de SIG clave.

Los datasets SIG son colecciones lógicas de entidades geográficas.

Las representaciones geográficas se organizan en una serie de datasets o capas. La mayoría de datasets son grupos de elementos geográficos simples, por ejemplo, una red de carreteras, una colección de límites de parcelas, tipos de suelo, una superficie de elevación, imágenes de satélite de una fecha determinada, ubicaciones de pozos o la superficie del agua.

En un SIG, las colecciones de datos espaciales normalmente se organizan como datasets de clases de entidad o datasets basados en rásteres.

Eye C8 UV400 Espejo Mujer Juleya Cateye Cat Vintage Mujeres Sunglasses Fashion Eyewear Muchos temas de datos se representan mejor por medio de un dataset individual, como es el caso de los tipos de suelo o las ubicaciones de pozos. Otros temas, como un marco de transporte o una elevación de superficie, se suelen representar mediante varios datasets. Por ejemplo, el transporte podría representarse como varias clases de entidad para calles, intersecciones, puentes, rampas de autopista, vías férreas, etc. En la tabla siguiente se muestra cómo se podría representar la elevación de superficie mediante varios datasets.

Se emplean datasets ráster para representar imágenes georreferenciadas, además de superficies continuas como elevación, pendiente y aspecto.

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Tema

Eye Juleya Fashion C8 Espejo Sunglasses Eyewear UV400 Mujeres Vintage Cat Mujer Cateye Representación geográfica

Arroyos

Líneas

Grandes masas de agua

Polígonos

Vegetación

Mujer Eyewear C8 Fashion Eye Espejo Cat Sunglasses Mujeres Vintage Cateye UV400 Juleya Polígonos

Mujeres Eyewear Vintage C8 Sunglasses Mujer Cateye Eye UV400 Juleya Cat Espejo Fashion Áreas urbanas

Polígonos

Líneas de centro de carretera

Espejo Cateye Mujeres Juleya Eye UV400 Vintage Mujer Eyewear Sunglasses C8 Fashion Cat Líneas

Límites administrativos

Polígonos

Eye Juleya Vintage Eyewear C8 Sunglasses Mujer Fashion Cat Mujeres Espejo UV400 Cateye Ubicaciones de pozos

Puntos

Ortofotografía

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Imágenes de satélite

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Elevación de superficie

Rásteres DEM

Líneas de curvas de nivel

Puntos de elevación

C8 Fashion Espejo Mujer Mujeres Cat Eye Sunglasses UV400 Juleya Vintage Eyewear Cateye Rásteres de relieve sombreado

Parcelas de suelo

Polígonos

Registros fiscales de parcelas

Tablas

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Las capas temáticas se convierten en datasets. Este es el principio organizativo clave en una base de datos SIG.

La colección de temas actúa como una pila de capas. Cada tema se puede administrar como un conjunto de información independiente de los demás temas. Cada uno dispone de su propia representación (como una colección de puntos, líneas, polígonos, superficies, rásteres, etc.).

Como se hace referencia a las capas espacialmente, éstas se superponen unas a otras y se pueden combinar en una visualización de mapa común. Además, herramientas de análisis SIG, como la superposición poligonal, pueden combinar la información entre capas de datos para descubrir y trabajar con las relaciones espaciales derivadas.

Cualquier base de datos SIG eficaz seguirá estos principios y conceptos comunes. Cada SIG requiere un mecanismo para describir los datos geográficos en estos términos, junto con un completo conjunto de herramientas para usar, administrar y compartir esta información.

Cómo trabajan con la información geográfica los usuarios de SIG

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Los usuarios trabajan con los datos geográficos fundamentalmente de dos formas:

  • Como datasets, que son colecciones homogéneas de entidades, rásteres o atributos, por ejemplo, parcelas, pozos, edificios, ortoimágenes y modelos digitales de elevación basados en rásteres
  • Como elementos o subconjuntos individuales, por ejemplo, entidades, rásteres y valores de atributos individuales contenidos en cada dataset

Trabajar con datasets SIG

En ArcGIS, las colecciones homogéneas de objetos geográficos se organizan en datasets de temas comunes, como parcelas, pozos, carreteras, edificios, ortoimágenes y DEM basados en rásteres.

Muchas de las operaciones que realizan los usuarios en ArcGIS usan los datasets como entradas o crean nuevos datasets como resultados. Los datasets también representan el método más común de intercambio de datos entre usuarios de SIG.

Los datasets constituyen las fuentes de datos principales para cada uno de los siguientes elementos:

Mapas, globos y escenas 3D: estas vistas ofrecen la visualización principal de la información geográfica como una serie de capas de mapa. Cada capa de mapa hace referencia a un dataset SIG determinado y se usa para representar simbólicamente y etiquetar el dataset. De este modo, las capas de mapa ayudan a dar vida a los datasets SIG en el sistema de información geográfica.

Las capas de mapa en los mapas 2D y las escenas 3D se usan para representar simbólicamente y etiquetar los datasets SIG. Este mapa cuenta con capas para ciudades, autopistas, límites estatales y de condado, masas de agua y arroyos. Cada una de estas capas se usa para representar un dataset SIG.

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Sunglasses Espejo Mujer Vintage Fashion Eye Cat Mujeres Juleya Eyewear Cateye UV400 C8 Entradas de geoprocesamiento y datasets derivados: los datasets SIG son fuentes de datos comunes utilizadas para geoprocesamiento, y resultan útiles para el procesamiento de datos automatizado y el análisis SIG. Los datasets se emplean como entradas, y se derivan nuevos datasets como resultados para distintas herramientas de geoprocesamiento.

El geoprocesamiento permite automatizar muchas tareas como una serie de operaciones, de tal modo que se pueden ejecutar en un solo paso. Esto ayuda a crear un flujo de trabajo de procesamiento de datos bien documentado y que puede repetirse.

Los usuarios también trabajan con datasets de ArcGIS para realizar análisis espacial.

Este modelo ilustra cómo se identifican y clasifican los sitios potenciales para nuevos parques. Las ubicaciones candidatas con posibilidades son las que tienen un alto índice de población y que no están muy cerca de parques existentes.

Trabajar con entidades y elementos individuales en datasets

Además de trabajar con datasets, los usuarios también trabajan con los elementos individuales contenidos en ellos. Entre estos elementos se incluyen entidades, filas y columnas individuales en tablas de atributos, y celdas individuales en datasets ráster. Por ejemplo, cuando se identifica una parcela señalándola, se está trabajando con los elementos de datos individuales de un dataset:

Asimismo, se trabaja con elementos de datos individuales cuando se editan entidades, como en este ejemplo de edición de líneas de centro de carretera:

Cuando trabajan con tablas, los usuarios tratan con información descriptiva contenida en filas y columnas, tal y como se muestra aquí:

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