FACULTAD DE INGENIERÍAESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL Y GEOMÁTICA

Curso Modelo de datos para SIG (720145M )

Clase 2

Modelos y estructuras de datos.

Fabio Andrés Herrerafandresherrera@hotmail.com

http://cursomdsig.blogspot.com

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Modelos

•La construcción de un sistema de información geográfica implica un proceso de abstracción para pasar de la complejidad del mundo real a una representación simplificada asequible para el lenguaje de los ordenadores actuales. El proceso anterior se divide en varias fases que como es habitual en la construcción de sistemas informáticos, suele empezar por hacer un diseño inicial de la base de datos que va a dar soporte a la aplicación.

•La construcción de los modelos de estructuras de datos implica saber como representar los elementos por objetos geométricos, representar los objetos por primitivas topológicas y definir el tipo de control, es decir, como se miden los atributos sobre los

objetos.

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Existen varias formas de modelar la realidad geográfica que se diferencian en los principios de modelado que usan, los medios yelementos para representar los objetos reales y en los objetivos que persiguen.

Para construir un modelo hay que identificar los objetos de estudio y clasificarlos en función de su naturaleza. En geografía se distinguen dos grandes grupos de objetos:

Discretos: pueden ser naturales o artificiales pero tienen una manifestación física con límites reconocibles y diferenciables de otros individuos.

Continuos: prácticamente todos aquellos son de origen natural y su delimitación es fruto de definiciones. Sus valores son medidas de una característica de una localización espacial determinada.

Modelar la realidad

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diagrama de flujo esquemático

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TIPOS DE DATOS

Si consideramos la realidad como una sobre posición de objetos, cualquier entidad que aparezca en el espacio (casas, carreteras, lagos, tipos de roca, etc.) puede modelizarse a la escala adecuada como un objeto extraído de la geometría euclidiana.

Pueden ser clasificados en función del número de dimensiones en tres tipos:

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Representación Realidad

– Puntos X ,Y coordenadas– Líneas conjunto de puntos

– Áreas Conjunto de polígonos

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Modelos lógicos - formato raster y vectorial

El modelo lógico hace referencia a como se muestrean y organizan las variables y objetos para lograr unarepresentación lo más adecuada posible. En un SIG existen básicamente dos modelos lógicos que se conocencomo formato raster y formato vectorial y que dan lugar a los dos grandes tipos de capas de informaciónespacial.

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Modelos lógicos - formato raster y vectorial

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Entidades

• Datos espaciales– Puntos (0-no dimensión)– Datos lineales (1-dimensión)– Datos de área (2-dimensiones)– Superficies continuas (3-dimensiones)

• Atributos– Atributos espaciales– Atributos no espaciales

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Modelo Vectorial

•Tiene los atributos como control y el espacio libre.•Los atributos se miden de forma discreta asignando un número limitado de valores.•La representación del mundo real se hace por segmentos geométricos (puntos, líneas, polígonos).•Se realiza la individualización de elementos mediante sus propiedades y su localización.

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Modelo Topológico: características

Topología: método para definir relaciones espaciales entre puntos, líneas, polígonos.• Topología define:

– Contigüidad o similitud: elementos que tienen

características similares (i.e. polígonos iguales).

• Todos los SIG usan topología para el almacenamiento de datos en formato vectorial.

La idea de esta topología es muy sencilla y se basa en que la estructuración de toda la información geográfica en pares de coordenadas, que son la entidad básica de información para este modelo de datos. Con pares de coordenadas (puntos) forma vértices y nodos, y con agrupaciones de éstos puntos forma líneas, con las que a su vez puede formar polígonos.

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Modelo Topológico: características

Como se puede observar existe una tabla de polígonos que guarda información de los identificadores de los arcos que lo forman, además hay tablas para almacenar las coordenadas de cada arco, así como otras que definen la posición en el plano de los distintos polígonos.

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Modelo Topológico: estructura

Las relaciones se establecen de dos formas:

• Establecimiento de códigos comunes a las entidades.• Relaciones a través de su posición espacial.

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sobre-posición usando polígonos

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Operaciones con polígonos

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Sobre posición formato vector

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Funciones de “búsqueda” (search)

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Funciones lógicas

Operadores Booleanos

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Modelo Raster

La información es explícitamente registrada para la unidad básica de datos (celda, grid o pixel ).

La base de estos modelos es una estructura matricial que corresponde al marco de medida en el que utiliza el espacio como control: existe una discretización del espacio en cuadrículas y en ellas se mide libremente un atributo.

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Acceso de datos (modelo raster)

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Topología en rasterEn cuanto a las relaciones entre los elementos que componen el mapa, lo que se conoce como topología, se encuentra implícita en la regularidad de la rejilla, conociendo sin problemas los vecinos más cercanos de cada elemento del mapa.

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Calculadora de mapas

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Reclasificación de datos usando tablas(re-asignación basada en columna de atributos)

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Operadores lógicos y relacionales

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Condicional

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Operaciones aritméticas

• Aritméticas (+, - , * , /)• Relacional (< , > , =)• Operadores lógicos (and , or , xor , not)• Condicional ( if , then , else )

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Funciones Relacionales

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Clasificación automática

El usuario especifica únicamente el número de clase s en el mapa de salida, el software determina los valores que determinan cada clase (break points).

Ejemplos: Intervalos iguales y Igual frecuencia

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Raster vs Vector

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Análisis EspacialConsultas de información

Sobreposición de información

Proceso de análisis

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Ejercicio

Con lo que tenemos hasta el momento, diseñemos un SIG para el salón de clases, el cual permita conocer lo siguiente.

¿ Cuantos alumnos hay en el salón de clases ?

¿Cuál es la capacidad del salón de clase, y en que edificio se encuentra ubicado?

¿Cuántos computadores hay disponibles y cuantos son usados por los alumnos presentes ?

- Liste los alumnos por edades de mayor a menor.

- Área y perímetro del salón.

- Porcentaje de computadores con sistema operativo Windows y Linux.

- Cohorte y Plan de estudios de los alumnos menores de 22 años.

- Alumnos mas cercanos al video beam.30 minutos

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Concepto de modelo de datos

Definición formal

Mecanismo formal para representar y manipular información de manera general y sistemática.

Debe constar de:

1.- Notación para describir datos

2.- Notación para describir operaciones

3.- Notación para describir reglas de integridad

Historia

1º Modelo es el relacional (basado en grafos) (Codd)

Se recuperan los modelos basados en grafos (1974)

El modelo E/R ( Chen, 1975), otros modelos semánticos

Modelos orientados a objetos (1983, 1986,...)

Modelos lógicos (1986...)

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Un modelo de datos semántico: el modelo E/R

Elementos del modelo:

Entidad: objeto que existe en el “mundo” y que es distinguible de otros (un libro, un autor...)

Conjuntos de entidades (tipos): grupos de entidades con cualidades similares (libros, autores....)

Atributos: propiedad asociada a un conjunto de entidades (ISBN, nombre, etc...). Para cada atributo hay un conjunto de valores permitidos llamado DOMINIO.

Llave primaria: conjunto de atributos que identifican unívocamente a una entidad dentro de un conjunto de entidades.

Asociación (relación): conexión semántica entre dos conjuntos de entidades (escribe, trata...).

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Un modelo de datos semántico: el modelo E/R

Características de las conexiones

Orden: existen relaciones binarias, ternarias etc...

Cardinalidad: número máximo de elementos de un tipo que se conectan con un elemento de otro. En el caso de relaciones binarias:

Relaciones n:m (muchos a muchos)

Relaciones 1:m, m:1 (uno a muchos)

Relaciones 1:1 (uno a uno)

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Un modelo de datos semántico: el modelo E/R

Diagrama entidad/relación:

Esquema gráfico que permite describir cualquier información formulada de acuerdo con el modelo E/R

Símbolos:

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Un modelo de datos semántico: el modelo E/R

Ejemplo de diagrama

El sistema de matrícula de alumnos de un programa de la Universidad:

Hipótesis SEMÁNTICAS:

•Se considera que un profesor pertenece a un solo departamento y que debe pertenecer a alguno.

•Se considera que un profesor imparte varias asignaturas y que una asignatura ha de estar impartida por al menos un profesor.

•Las asignaturas tienen clases en días, horas y aulas determinadas.

•Los alumnos se matriculan de varias asignaturas, (al menos una), y una asignatura puede tener varios alumnos matriculados.

•Todo departamento debe tener un director que es un profesor.

•Los atributos de cada entidad son los habituales.

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Un modelo de datos semántico: el modelo E/R

Ejemplo de diagrama: análisis previo:

Entidades:

Relaciones:

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Un modelo de datos semántico: el modelo E/R

Diagrama Entidad/Relación del ejemplo

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Un modelo de datos semántico: el modelo E/R

Elementos adicionales del modelo E/R

Dependencias existenciales:

A

A se denomina entidad fuerte o subordinante --- con clave primaria

B se denomina entidad débil o subordinada ----- sin clave primaria

B

Ejemplos

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Un modelo de datos semántico: el modelo E/R

Generalización y especialización

El tipo A es una especialización del tipo B si , el conjunto de objetos A estáincluido en el conjunto de objetos B. Alternativamente se dice que B es una generalización de A, que A es un subtipo de B, o que B es un supertipo de A.

Los subtipos heredan las propiedades de los superti pos .

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Un modelo de datos semántico: el modelo E/R

Generalización y especialización

Se emplea para resaltar las características comunes de varios conjuntos de entidades.

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Ejercicios

Construya el diagrama E/R correspondiente a cada caso.

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