FUNCIONES:

Suma focal:

Asigna a cada posición de la capa de salida la suma de valores que toma la variable temática en las celdas de un entorno de esa posición, en la capa de entrada. La capa de entrada debe ser como mínimo de intervalo y la variable de salida es de proporción. Sirve como paso intermedio en la determinación de densidades locales de un fenómeno.

Percentil focal:

Asigna a cada celda de la capa de salida el porcentaje de celdas del entorno de esa posición que, en la capa de entrada, tienen valor inferior al suyo. Puede aplicarse con variables ordinales, como mínimo. Permite localizar máximos y mínimos locales de una variable.

Variedad focal:

Asigna a cada celda de la capa de salida el numero de valores diferentes de la variable temática existentes en su entorno inmediato en la capa de entrada. Es posible utilizarla con todos los tipos de variables temáticas, y se encuadra entre las funciones focales del entorno inmediato. Puede utilizarse para obtener una aproximación de los límites de las zonas de la capa de entrada.

Percentil focal:

Asigna a cada celda de una capa de salida el porcentaje de celdas de su entorno inmediato que tienen valor inferior al suyo en la capa de entrada.  Ha de ser como mínimo ordinal puesto que implica una comparación de inferioridad. Esta función permite localizar los máximos locales de la capa de entrada.

Proximidad focal:

Asigna a cada celda de la capa de salida la distancia euclidea a la celda más próxima con valor no nulo de una capa de entrada. La variable de la capa de entrada puede ser de cualquier tipo, la de salida es de proporción.

Vecindad focal:

Asigna a cada celda de la capa de salida el valor de la celda más próxima con valor distinto del nulo en la capa de entrada. La variable temática puede pertenecer a cualquiera de los cuatro tipos.

Insularidad focal:
Asigna un identificador único a cada grupo de celdas que, siendo contiguas, tienen el mismo valor de la variable temática, en una capa.  Pueden existir varios grupos de posiciones contiguas que sean disjuntos entre sí, pero que tengan todos el mismo valor de la variable temática. Las posiciones de cada uno de esos grupos corresponderían a la misma zona en la capa de partida, pero a distintas zonas en la capa de llegada.

Gravitación focal:

Asigna en cada posición de la capa de salida la media ponderada de los valores de los focos no nulos de la capa de entrada, siendo el factor de ponderación el inverso del cuadrado de la distancia a cada foco no nulo. Es aplicable solo a variables numéricas, es decir, de intervalo o proporción. No se limita solo a las ocho posiciones adyacentes del entorno inmediato, siendo por tanto del entorno extendido.

Media local:

Calcula el valor de cada celda en la capa de salida con los valores de esa misma celda en las capas de entrada, utilizando la operación “promedio”. La variable de las capas de entrada debe ser numérica (como mínimo de intervalo) y la de la capa de salida será del mismo tipo.

Máximo local:

Calcula el valor de cada celda en la capa de salida con los valores de esa misma celda en las capas de entrada, utilizando la operación “valor máximo”. La variable de las capas de entrada debe ser ordinal y la de la capa de salida será del mismo tipo.

Moda local:

Calcula el valor de cada celda en la capa de salida con los valores de esa misma celda en las capas de entrada, utilizando la operación “valor modal”. La variable de las capas de entrada debe ser nominal y la de la capa de salida será del mismo tipo.

Gradiente incremental:

Calcula el modo en que varia espacialmente el valor que toma la variable temática de una capa. Para ello relaciona, en el entorno inmediato de cada celda, los valores explícitos de la variable temática con los implícitos de distancia al foco.

Suma zonal:

Todas las celdas de cada grupo de la capa de salida reciben el valor resultante de sumar los valores del grupo correspondiente de la capa de entrada.

Media zonal:

Todas las celdas de cada grupo de la capa de salida reciben valor resultante de hallar la media de los valores del grupo correspondiente de la capa de entrada. Es aplicable a capas de valores cuyas variables sean de tipo intervalo o razón. Ej.: Media de altitudes.

Máximo, Mínimo y Moda zonal:

Todas las celdas de cada grupo de la capa de salida reciben el valor resultante de hallar el máximo (mínimo o moda) de los valores del grupo correspondiente de la capa de entrada.

Tipos de variables temáticas en el modelo raster:

– VARIABLES DE PROPORCION: Valores referidos a una escala calibrada y con origen fijo, de tal modo que la razón entre dos valores cualesquiera es significativa en relación con el fenómeno considerado.

– VARIABLES DE INTERVALO: Valores referidos a una escala calibrada sin origen fijo, de modo que la diferencia entre dos valores cualesquiera es significativa en relación con el fenómeno considerado.

– VARIABLES ORDINALES: Valores referidos a escalas no calibradas, de modo que la comparación de superioridad o inferioridad entre dos valores cualesquiera es significativa en relación con el fenómeno considerado.

– VARIABLES NOMINALES: Valores que representan cualidades en vez de cantidades; no hay relación con escala numérica de medida.

TEORIA:

– La capa de resultados de una operación zonal ¿conserva necesariamente el mismo número de zonas que la capa de zonas utilizada como capa de entrada?

El resultado de operaciones llevadas a cabo con los datos de la capa o capas de datos agrupándolos según las zonas de la capa de zonas puede coincidir para dos o más de estas; así, el numero de zonas de la capa de salida es , como máximo, igual al de la capa de zonas, pero puede ser inferior…

– Función de los diccionarios de datos:

Los diccionarios de datos permiten establecer estructuras de datos y construir e interpretar adecuadamente los ficheros de datos en los SIG organizados en esta modalidad de entorno unitario.

– Soluciones al almacenamiento de información espacial en los SIG construidos en entornos unitarios sobre Bases de Datos Relacionales:

Tipos de datos simples: En cada columna de cada fila se almacena el valor de una sola coordenada. Pueden construirse tablas de puntos, que, mediante unión relacional, se asocian con tablas de entidades puntuales o con tablas de poligonales que, a su vez, se asocian con tablas de entidades lineales o con tablas de polígonos, que, a su vez,  se asocian con tablas de entidades de área.

Columnas del tipo “cadena de bits”: La secuencia completa de coordenadas correspondientes a una entidad se almacena en cada fila en una columna de este tipo de datos; esto puede hacerse en la misma tabla en que se recoge el resto de los datos de una entidad o en tablas especiales dedicadas exclusivamente a los datos posicionales, enlazadas con las de atributos mediante unión relacional. Conceptualmente, la posición se trata como un todo, de modo que no se vulnera la 1ª Forma Normal.

– Polígonos ficticios o jirones:

Son polígonos debidos a la falta de coincidencia geométrica entre líneas que deberían coincidir, sea compartiendo primitivas en los niveles de topología que las utilizan, sea coincidiendo exactamente si trabaja con topología de nivel cero. Pueden aparecer al integrar conjuntos de datos precedentes de diversas fuentes o por errores en el proceso de digitalización.

Son polígonos muy estrechos y alargados, de modo que el cociente entre su área y el cuadrado de su perímetro es un numero pequeño. Estableciendo un umbral para dicho cociente, es posible pedir al sistema que localice aquellos polígonos tales que el cociente entre su área y el cuadrado de su perímetro sea menos que el umbral fijado, que serian potencialmente polígonos ficticios.

 –

Definición de operador espacial elemental:

Un operador espacial elemental es cada uno de los que componen un conjunto de operadores espaciales completo y mínimo, dada una situación espacial cualquiera, existe un operador del conjunto y solamente uno que se verifica para ella.

– Propiedades de las relaciones en el modelo entidad-relación:

PAPELES O ROLES de las entidades relacionadas: función que cumple cada miembro en la relación.

CARDINALIDAD: máximo número de entidades de un miembro que se relacionan con cada entidad del otro miembro; en su virtud, se distingue entre relaciones 1:1, 1:M y M:M.

NECESIDAD-CONTINGENCIA de la relación para cada uno de sus miembros; en su virtud, las relaciones pueden ser totales por los dos lados, por la derecha, por la izquierda o por ningún lado.

– Índices espaciales: descríbanse sus fundamentos e indíquese algunas de sus aplicaciones

Los índices espaciales se fundamentan en la construcción de un recubrimiento celular exhaustivo (no necesariamente exclusivo) del conjunto de datos, y en la asociación de los identificadores de cada celda del recubrimiento con los identificadores de cada unidad de datos posicionales (geometría, primitiva…) que se superponen con ella o están contenidos en ella, a través de una tabla. Su finalidad es acelerar los procesos de:

Localización de una entidad por punto. (localizar)

Localización de una entidad por recinto. (localizar por recinto)

Localización de una entidad por relación espacial con otra u otras. (enlace relación espacial)

¿En que se basa la capacidad discriminante de los operadores espaciales cuyos algoritmos utilizan primitivas topológicas?

En los conjuntos de primitivas de las entidades cuya situación espacial se analiza que se tengan en cuenta, y en el número de resultados que se consideren en las operaciones realizadas entre dichos conjuntos.

– Entidades compuestas: concepto y posibles razones para su uso

Una entidad compuesta es una agrupación de entidades, de modo recursivo (es decir, los componentes de una entidad compuesta pueden ser entidades simples o compuestas).

Entre las razones para su empleo pueden citarse:

Representación de entidades que precisan de objetos con geometrías de tipos distintos para su representación

Representación de entidades que precisan varios objetos de un mismo tipo de geometría para su representación.

Representación de entidades en las que algunos atributos tienen valores constantes en toda su extensión, mientras otros pueden tomar valores variables.

Por conveniencia para la construcción de un cierto modelo de usuario.

¿Cuál es la mínima unidad de datos que puede actualizarse o seleccionarse en una tabla? ¿Cual es la mínima unidad de datos que puede insertarse o borrarse en una tabla?

La mínima unidad de datos que puede actualizarse o seleccionarse en una tabla es la columna; esto es así porque de otro modo se vulneraria la Primera Forma Normal (valores únicos e indivisibles).

La mínima unidad de datos que puede insertarse o borrarse en una tabla es la fila; esto es así porque la cardinalidad de las filas de una tabla es la misma en todas ellas, e igual al número de columnas de la tabla.

– Elementos del Modelo Entidad-Relación. Su representación mediante bases de datos relacionales

Elementos: –

Entidad

Representación individualizada de un ente o fenómeno del Mundo Real.

-Atributo: Elemento de información de una entidad, correspondiente a una propiedad del ente representado por aquella.

-Dominio: Conjunto de los valores que puede tomar un atributo en una entidad.

-Relación: Cualquier asociación que pueda establecerse entre entidades, de clases distintas o de la misma.

-Clase de entidad: Conjunto de entidades que representan fenómenos de la misma naturaleza, con atributos, dominios y relaciones comunes.

Representación:

Cada clase de entidad se representa mediante una tabla. Cada entidad se representa mediante una fila de la tabla correspondiente a su clase.

Cada atributo considerado para una clase se representa mediante una columna de la tabla, que tomara en cada fila el valor correspondiente al individuo que esta representa.

El tipo de datos definido para cada columna deberá adaptarse a la representación del atributo correspondiente y a su dominio.

Las relaciones uno a uno y uno a muchos se representan mediante enlace directo entre las tablas de las entidades relacionadas.

Las relaciones muchos a muchos se representan mediante enlace a través de otra tabla, de las tablas de las entidades relacionadas.

– La columna orientación: ¿En qué tablas se emplea en el modelo vectorial de topología de nivel 3? ¿Cual es su finalidad?

Se emplea en la tabla que relaciona las entidades lineales con los arcos que las forman (arco a línea), y en la tabla que relaciona las caras topológicas con los arcos que las delimitan (arco a cara). En la primera de las tablas citadas, permite asociar a una entidad lineal todos los arcos que la componen de tal modo que la línea pueda recorrerse de modo coherente, registrando con orientación positiva los arcos cuyo sentido de digitalización coincida con el sentido de la línea, y con orientación negativa los que no cumplan esa condición. En la segunda tabla, permite asociar a una cara topológica los arcos que la delimitan de modo que se cumplan las siguientes condiciones: · El límite exterior de la cara debe poder recorrerse en el sentido de las agujas del reloj. · Los limites interiores de la cara, si los hubiere, deberán poder recorrerse en sentido contrario al de las agujas del reloj.

– Integración de datos procedentes de diversas fuentes:

Conversión de formato (empleando traductores) y reducción de todas las clasificaciones a unas sola, la de la organización destinataria, empleando reglas que permitan decidir qué clase de entidad corresponde en el conjunto de datos traducido a cada clase de entidad en el conjunto o conjunto de datos de entrada.

Densidad de puntos en las líneas, puede ser necesaria en el caso de que se haga transformación de proyección.

Transformaciones del sistema de proyección, lo que puede incluir proyección cartográfica, elipsoide y datum. Esta transformación no es, por supuesto, lineal. Afirmar que este cambio se lleva a cabo con transformaciones lineales es un error grave de concepto, que ha dado lugar al suspenso directo.

Transformación de coordenadas para unificar el sistema de referencia. Según las circunstancias, puede ser suficiente una transformación lineal (afín, helmert) o una transformación no lineal. Esta última es necesaria en el caso de que se hayan digitizado documentos que hayan podido sufrir deformaciones no lineales.

Las discrepancias residuales, debidas a errores accidentales en los distintos levantamientos y procesos de digitalización, deben ser objeto de un proceso de edición geométrica.

Reorganización de particiones verticales y horizontales.

– Matrices de clasificación de situaciones espaciales relativas: criterios para su construcción

Los elementos que pueden intervenir en dichas matrices son las intersecciones entre distintos subconjuntos de la posición espacial de las entidades que se relacionan: clausuras, fronteras, interiores y exteriores. Así, en la matriz de cuatro intersecciones se consideran las intersecciones entre la frontera y el interior de una entidad con la frontera y el interior de la otra entidad; en la matriz de nueve intersecciones se consideran las intersecciones entre la frontera, el interior y el exterior de una entidad y la frontera, el interior y el exterior de la otra.

Los valores que pueden considerarse para tales intersecciones pueden ser: · Distinción binaria (intersección vacía o no vacía)

· Máxima dimensión del conjunto intersección: -1 vacio; 0 contiene nodos, 1 contiene arcos, 2 contiene caras.

–

¿Por qué es necesario en el modelo raster registrar valores en todas las celdas?

En el modelo raster, la distribución espacial de los valores de la variable temática se infiere a partir de la secuencia ordenada de los mismos. Si se omitiesen valores de dicha secuencia sería imposible tal inferencia. Por ello es preciso codificar un valor en cada posición, eventualmente el valor nulo.

“Las primitivas topológicas son mutuamente excluyentes en el modelo vectorial de topología completa” ¿Qué quiere decir esto?
En el modelo raster, la distribución espacial de los valores de la variable temática se infiere a partir de la secuencia ordenada de los mismos. Si se omitiesen valores de dicha secuencia sería imposible tal inferencia. Por ello es preciso codificar un valor en cada posición, eventualmente el valor nulo.

– ¿Qué es la armonización en el proceso de integración de datos posicionales procedentes de distintas fuentes?

Cuando se integran varios conjuntos de datos, un mismo ente puede tener representación en todos ellos. La armonización es el proceso de localización, unificación de los datos y fusión en una sola entidad de aquellas entidades que representan el mismo ente. Puede ser:

· Armonización vertical: entre conjuntos de datos que se superponen.

· Armonización horizontal o ajuste de bordes: entre conjuntos de datos que corresponden a regiones adyacentes.

–

Detección de errores según criterios de coincidencia geométrica en el proceso de Armonización Vertical.  Solo se explicaran los métodos de detección errores aplicables a elementos superficiales: ·

Área común: comparación pos cociente entre el área de la intersección y la de la unión.

· Razón de alargamiento: comparación por cociente entre las razones de las áreas y los respectivos cuadrados de los perímetros. La comparación debe dar un número próximo a 1. [área/perimetro²] debe dar un número próximo a 1.

· Discrepancia lineal: Máxima distancia que se admitirá entre los perímetros de dos entidades superficiales. (elemento no superficial)

–

Criterio geométricos en la localización de pares de entidades candidatas a la fusión en el proceso de Armonización Horizontal.

· Angulo: Máxima desviación respecto de la línea recta que se admite para los tramos de las entidades lineales.

· Máxima distancia: máxima separación que se admite entre los extremos de las líneas.

· Mínima longitud: recorrido mínimo de cada entidad en la compensación del desajuste de los extremos.

– Concepto de operador espacial elemental:

Un operador espacial elemental es cada uno de los que componen un conjunto de operadores espaciales completo y mínimo; dada una situación espacial cualquiera, existe un operador del conjunto y solamente uno que se verifica para ella.

–

Concepto de determinante y su relación con las Formas Normales:

Sean A y B dos conjuntos de columnas de una tabla T. Si para cada valor de A en T existe un valor y solamente uno de B, se dice que A es un determinante de B. En virtud de la Forma Normal de Boyce-Codd, todo determinante existente en una tabla debe ser clave candidata de la misma.

–

Conceptos de dependencia funcional, determinante y dependencia funcional plena

Sean A y B dos conjuntos de columnas de una tabla de una base de datos. Se dice que B depende funcionalmente de A cuando para cada combinación de valores de A en cada fila existe una combinación y solo una de valores de B. Sean A y B dos conjuntos de columnas de una tabla de una base de datos. Se dice que A es determinante de B si B depende funcionalmente de A. Sean A y B dos conjuntos de columnas de una tabla de una base de datos. Se dice que B depende de A con dependencia funcional plena si A es determinante de B y ningún subconjunto propio de A es a su vez determinante de B.

– Pasos necesarios en la eliminación de las diferencias sistemáticas (unificación de coordenadas) en la integración de datos posicionales procedentes de distintas fuentes.

· Unificación del sistema de referencia cartográfico: Coordenadas cartográficas (sistema de partida) a coordenadas geodésicas (en el Datum de partida) ; Cambio de Datum ; Coordenadas geodésicas (en el Datum de llegada) a coordenadas cartográficas (en el sistema de llegada)

· Transformación de coordenadas para eliminar las diferencias debidas a la materialización del sistema d referencia.

–

Problemas del modelo vectorial de topología de nivel cero. Su solución en los modelos de topología de nivel superior: ·

En el modelo vectorial de topología de nivel cero, los datos posicionales se tratan como propiedades de las entidades geográficas, asociándolos directamente a estas. Por ello, cuando hay coincidencia espacial, sea parcial o total, entre dos o más entidades, se producen duplicaciones innecesarias de datos posicionales, lo que posibilita la introducción de incoherencias.

· En los modelos de topología de nivel mayor que cero, los datos posicionales se asocian directamente a las primitivas de dimensión cero (nodos) y uno (arcos), e indirectamente a las entidades geográficas. Si varias de estas comparten posición espacial, comparten algunas primitivas, siendo así posible evitar las duplicaciones innecesarias de datos y las incoherencias.

– Formas normales de las bases de datos: enunciado de cada una y finalidad de su empleo

PRIMERA FORMA NORMAL: · EXISTENCIA DE AL MENOS UNA CLAVE CANDIDATA: No puede haber filas duplicadas. Es decir, filas de una tabla con valores idénticos en todas sus columnas.· ATOMICIDAD DE LOS VALORES: En cada fila, cada columna podrá tomar un valor atómico (un valor y solamente uno, e indivisible). · IRRELEVANCIA EN EL ORDEN: El orden de filas y columnas debe ser irrelevante a efectos de la búsqueda por el usuario de los datos contenidos en una tabla.

SEGUNDA FORMA NORMAL: · La tabla está en Primera Forma Normal. · Existe dependencia funcional plena de cualquier columna que no forme parte de la clave primaria respecto de la clave primaria. Si la clave primaria consta de más de una columna, cualquier columna que no pertenezca a la clave primaria debe ser funcionalmente dependiente de la combinación de todas las columnas que componen dicha clave primaria.

TERCERA FORMA NORMAL: · La tabla está en Segunda Forma Normal. · La dependencia funcional plena exigida por la Segunda Forma Normal es directa. No debe ser posible establecer una cadena transitiva de dependencias entre la clave primaria y cualquier otra columna, a través de otra columna o conjunto, salvo que estos últimos sean clave candidata.

FORMA NORMAL DE BOYCE-CODD: · La tabla está en Tercera Forma Normal.

Operadores espaciales:

Un operador espacial es la expresión formalizada de las condiciones que dos entidades han de cumplir para encontrarse en una determinada situación espacial relativa. Permiten decidir si dichas entidades comparten posición espacial, y en caso afirmativo, distinguir el modo en que lo hacen.

–

Dígase razonando la respuesta, si el número de valores diferentes que toma la clave candidata de una tabla puede ser igual a la cardinalidad de esa tabla.

Lo es. Cardinalidad de una tabla es el número de filas que contiene. Una clave candidata permite la identificación sin ambigüedades de cada fila de una tabla, luego una clave candidata tiene tantos valores diferentes como filas tiene la tabla.

– ¿Por qué es necesario, en el modelo raster, registrar valores en todas las celdas?

En el modelo raster, la distribución espacial de los valores de la variable temática se infiere a partir de la secuencia ordenada de los mismos. Si se omitiesen valores de dicha secuencia sería imposible tan inferencia. Por ello es preciso codificar un valor en cada posición, eventualmente el valor nulo.

–

Concepto de clave externa y restricción diferencial:

Clave externa: columna o conjunto de columnas de una tabla T1 cuyo contenido coincide con la clave primaria de otra tabla T2. Se utilizan para establecer una unión o enlace relacional entre dos tablas T1 y T2. Representan relaciones del tipo 1:1 y 1:M.

– Modos de implementación de un SIG: entorno unitario, entorno hibrido

· Entorno unitario: Todos los datos, tanto posicionales como descriptivos, se almacenan en el mismo tipo de estructura: ficheros o bases de datos.

· Entorno unitario sobre ficheros: es necesario utilizar diccionarios de datos que permitan definir  interpretar las estructuras de datos de los distintos usuarios. Pueden presentarse, entre otros, los siguientes inconvenientes:

 a) El usuario debe conocer nombre y ubicación de todos y cada uno de los ficheros que componen el conjunto de datos.

B) Pueden producirse conflictos de acceso simultáneo de varios usuarios al mismo fichero

C) Si los datos crecen pueden llegar a sobrepasar el máximo tamaño del fichero permitido en el sistema operativo

· Entorno unitario sobre bases de datos: los sistemas gestores de bases de datos pretenden solucionar los problemas señalados al anterior de modo eficiente. Como inconveniente propio, presentan l hecho de que la mayoría de los sistemas de bases de datos no se han diseñado teniendo en cuenta las características de los datos posicionales, y el gran volumen que pueden alcanzar éstos pueden provocar fuertes degradaciones en los tiempos de respuesta.

· Entorno hibrido: los datos posicionales de las entidades se almacenan en ficheros controlados desde el sistema operativo, y manejados por lo general con paquetes gráficos, mientras los datos descriptivos se almacenan en tablas de una base de datos.

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