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martes, 26 de agosto de 2014

LIBRO SIG TELEDETECCION

DESCARGUE LIBRO: 
EMPLEO DEL LOS SIG Y LA TELEDETECCIÓN EN LA PLANIFICACIÓN DEL TERRITORIO

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LIBRO TOPOGRAFÍA

LIBRO: TOPOGRAFÍA TORRES Y VILLATE

A continuación dejo a su disposición el libro: Topografía de Torres y Villate, un texto clásico sobre topografía y sobre el cual esta desarrollado el curso.
Para acceder al texto, click sobre el ícono:


 
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Clasificación de imágenes satelitales

Se encuentra disponible gratuitamente la Guía práctica: Clasificación de imágenes satelitalessobre la realización de clasificación supervisada y no supervisada de imágenes satelitales utilizando el software ILWIS 3.3gracias a la generosa contribución de Fernando Monterroso.
El objetivo en la utilización de la presente guía, es que el usuario sea capaz de entender el proceso y la metodología de trabajo para generación de un mapa temático digital con significado propio y concreto, a partir de una imagen o un conjunto de imágenes digitales obtenidas mediante técnicas de percepción remota. La clasificación de imágenes es comparar y relacionar las clases espectrales de las categorías de uso que deseamos obtener.
Guía práctica clasificación de imágenes satelitales

Cuenta con 31 páginas, combina didacticamente el texto y gráficos ilustrativos, la tabla de contenido se encuentra estructurada de la siguiente manera: 
  • Clasificación de Imágenes 
  • Clasificación Supervisada de Imágenes con una sola Banda 
  • Clasificación de Imágenes Multiespectrales 
  • Espacios Característicos (Feature Spaces) 
  • Tipos de Clasificación 
  • Evaluación de los resultados de la clasificación 
  • Clasificación no supervisada 
  • Bibliografía
Descargar Guía práctica: Clasificación de imágenes satelitalesde preferencia se recomienda realizar cualquier pregunta o comentario directamente al autor Fernando Monterroso.
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Cálculo y uso de mapas de visibilidad en aplicaciones GIS

CARACTERIZACIÓN Y USO DE LA EXPOSICIÓN VISUAL (VISUAL EXPOSURE)
El concepto de "conectividad visual" es relativamente nuevo en el campo del análisis cartográfico, si bien siempre ha ocupado un lugar importante en el pensamiento de los paisajistas. Ello ha sido así porque es ahora cuando la tecnología SIG permite una aproximación cartográfica al tema, cosa que antes no ocurría.
Aunque la idea de evaluar con qué frecuencia un determinado área es visto desde otra serie de lugares es vieja, realizar estos miles o millones de cálculos a mano era poco menos que imposible. Con el uso de la tecnología SIG, sin embargo, estos mapas detallados de conectividad visual se han convertido en una absoluta realidad e incluso se puede decir que hoy en día son una herramienta de uso bastante común.
Click para ampliarFigura 1. Cuenca visual (Viewshed) de todos los puntos del territorio cubiertos por agua (red hidrográfica). Click para ampliar.
Por ejemplo, el mapa de cuenca visual (viewshed) mostrado en la parte de arriba de la Figura 1 identifica todos los puntos del territorio que son visibles desde al menos una celda cubierta por agua. Así, hemos grafiado en color naranja las zonas visibles (cuenca visible), en azul los puntos ocupados por agua (red hidrográfica) y en gris claro las zonas no vistas desde dicha red (zonas no conectadas visualmente).
En lo que respecta a la parte de abajo de la figura, podemos ver un paso más allá en lo que se refiere a la conectividad visual, ya que hemos incorporado el número de veces que cada zona es vista desde las celdas de observación (es decir, las celdas ocupadas por la red hidrográfica). En el ejemplo mostrado hay 127 celdas pertenecientes a dicha red hidrográfica y hay una ubicación en el territorio arriba de la montaña más alta que tiene visuales con 121 de estas celdas... osea, que desde este punto hay una alta visibilidad de las zonas ocupadas por agua.
Lo que estamos viendo en este segundo caso (parte de abajo de la Figura 1) es la exposición visual, que nos muestra la superficie tridimensional pintada en diversos colores en función de la exposición relativa, en una gama que va desde el verde (zona con no mucha visibilidad) al rojo (zona con mucha visibilidad).
Click para ampliarFigura 2. Ejemplo de los cálculos a realizar para determinar la conectividad visual.
Bien, pero ¿cómo calcula el ordenador la conectividad visual? El procedimiento es en realidad bastante simple (al menos para un ordenador incansable y servicial), y se parece en esencia al cálculo de la proximidad efectiva. Podemos imaginarlo como una serie de "olas de distancia" que se originan en el punto considerado y se van radiando hacia afuera, como si hubiéramos arrojado una piedra en un estanque (véase la Figura 2). A medida que las olas se propagan, se calculan la distancia desde la celda de observación inicial (denominada celda "run") y la diferencia de elevación con cada una de las celdas que forman el anillo concéntrico de una ola (denominadas celdas "rise"). Si el coeficiente rise/run es mayor que cualquiera de los coeficientes de los anillos concéntricos previos, la celda en cuestión para la que estemos analizando el valor será catalogada como vista. Si por el contrario dicho coeficiente es menor, la celda pasará a ser marcada como no vista.
En el ejemplo mostrado en la Figura 2, los coeficientes rise/run al sur (ver flecha en la figura) son progresivamente más altos para los anillos concéntricos 1 al 4 (zonas todas ellas marcadas como vistas), pero no ocurre así con los anillos del 5 al 9 (etiquetados como zonas no vistas). El ordenador realiza estos cálculos en todas las direcciones alrededor de la posición de observación, de tal forma que cuando encuentra una celda que ha de ser etiquetada como vista la asigna un valor de uno. Así, se repite el proceso una y otra vez para el total de las celdas que conforman la red hidrográfica del ejemplo (osea, en las 127 celdas cubiertas por la categoría agua). Aquellas ubicaciones que reciben la denominación de vistas al menos una vez, conforman lo que llamamos la cuenca de visibilidad (viewshed). La exposición visual, por otro lado, es el mismo concepto sólo que sumando el número de veces que cada celda es vista por el total de las celdas de observación.
Ahora compliquemos el asunto un poco más... Supongamos que nos encontramos con un denso bosque en el que tenemos una masa de árboles de 20 metros de altura. En este caso, la altura media de las copas de los árboles equivale a incrementar en esa zona la altura del terreno ese mismo número de metros. A no ser que seamos un pájaro y nos podamos elevar sobre las copas de los árboles, la incidencia de esta masa de árboles será definitiva para nuestra visibilidad desde el terreno, dando lugar a una especie de "pantalla" que nos bloqueará todas las visuales en la dirección de la masa de árboles.
Click para ampliarFigura 3. La introducción de "pantallas visuales" permite bloquear o limitar conexiones entre visuales.
El diagrama tridimensional que vemos en la Figura 3 muestra el resultado de introducir el efecto de una masa forestal de 20 m de altura media. Fijémonos en lo abruptos que son los límites ahora entre las celdas de agua en los sectores del bosque (sobre todo en la parte derecha del modelo). La visibilidad desde estas áreas con agua ciertamente debería de ser menor ahora, al estar rodeadas de árboles y por tanto estar bloqueadas sus visuales por el efecto pantalla de dichos árboles. Así, el ordenador llega a "saber" esto gracias a que el coeficiente rise/run del primer anillo concéntrico es por efecto de los árboles muy grande (un valor rise muy alto para una distancia run muy corta), haciéndose muy difícil de superar en los siguientes anillos concéntricos que le suceden en el cálculo.
La consecuencia directa es lo que podemos ver en los mapas a la derecha de la figura, donde hemos incluido el cálculo sin el efecto de los árboles (arriba) y con el efecto de los árboles (abajo). Llama la atención de comparar los dos mapas el incremento que se produce en la superficie no vista (área gris) en la parte derecha, debido precisamente al efecto de apantallamiento visual producido por los supuestos árboles que hemos introducido en el cálculo.
Pensemos en la utilidad que este tipo de apantallamientos podrían tener de cara a la ocultación de elementos no deseados en el paisaje (como por ejemplo un vertedero), sobre una ruta de senderismo que discurra en las cercanías... La capacidad de calcular mapas de visibilidad fiables y precisos tiene muchas aplicaciones. Desde ver el impacto visual de un proyecto antes de ser construido, o determinar quiénes se verán afectados visualmente por una nueva actividad a introducir en el paisaje, hasta evaluar cómo optimizar la posición de los repetidores para una compañía de telefonía móvil u otro tipo de telecomunicaciones.
La tecnología de Sistemas de Información Geográfica nos permite simular distintas situaciones y dar respuesta a múltiples preguntas del tipo ¿qué pasaría si...? Todo ello variando las posiciones de las celdas de observación (origen de las visuales) y los apantallamientos en su caso, y comparando los mapas de exposición visual generados bajo diferentes escenarios. Y eso que de momento sólo hemos visto lo más sencillo de los cálculos de visibilidad.

MÁS ALLÁ DE LO QUE EL OJO VE
Hemos visto algunos conceptos básicos de cómo se calcula internamente la exposición visual y hemos podido constatar que una noción importante en todo el proceso son las "posiciones de observación", que básicamente son uno o varios puntos, que pueden formar líneas o áreas (por agrupación de celdas). En el ejemplo que hemos puesto en el epígrafe anterior, todas las celdas cubiertas por agua (lagos, ríos y arroyos, etc.) fueron evaluadas en el cálculo de visibilidad para sacar aquellos puntos de la superficie tridimensional que tenían visual con al menos una celda de esa red hidrográfica (posiciones de observación); a este proceso le dábamos el nombre de cálculo de la cuenca visual (viewshed), mientras que en los casos en los que además contábamos el número de celdas cubiertas de agua que se veían desde cada zona lo denominábamos exposición visual (visual exposure).
Por ilustrar este proceso de una forma un poco más exótica, pensemos en el ojo de una mosca, formado por la agregación de miles de lentes individuales que forman una especie de malla regular. Cada lente del ojo de la mosca sería el equivalente a una celda de observación de nuestro mapa; dicha lente evalúa desde sí misma qué zonas ve y no ve, en un cálculo repetido y reiterado en cada celda de observación. El mapa final se forma por simple agregación de las visuales que contiene cada celda de observación en toda la zona de proyecto.
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Figura 4. Identificación de la cuenca de visibilidad de una red de carreteras.
La Figura 4 muestra un análisis de cuenca de visibilidad para una red de carreteras. Las celdas que conforman dicha red son mostradas en el mapa de la parte izquierda de la figura, junto con un pequeño diagrama tridimensional en el que las hemos superpuesto con las altitudes de la zona. Cuando ordenamos realizar el cálculo, el ordenador "va" a una de las celdas que forman la red de carreteras, empieza a "mirar" en todas las direcciones teniendo en cuenta las ondulaciones del terreno y va"anotando" en cada celda del área de proyecto si se ve o no con un determinado valor (en este caso con el valor 1). Este proceso descrito de esta forma tan gráfica, se repite una y otra vez para todas las celdas que componen la red de carreteras, dando lugar al mapa que vemos a la derecha donde hemos marcado en naranja las zonas vistas y en gris las no vistas.
La interfaz gráfica que vemos en la parte central de la Figura 4 nos muestra cómo se suele dar la orden de cálculo en una aplicación GIS. Así, vemos que el usuario está usando en este ejemplo el comando 'Radiate' (radiación) sobre un mapa de entrada denominado Roadmap (mapa de carreteras) que actuará como base del cálculo. Un modelo de altitudes (Elevation) es designado como representación de la orografía del terreno; esta orografía será la que determinará con sus valles y ondulaciones qué se ve y qué no se ve. En cuanto al resto de parámetros que podemos ver, con 'To 35' decimos que el límite del cálculo son 35 celdas de distancia sobre la posición de observación (si cada celda son 100 metros, estamos diciendo que el cálculo de visibilidad cese a los 3.500 metros de distancia); la especificación 'At 1' establece al altura del observador (1 m, 5 m, etc.), término que a veces es referido en otras aplicaciones SIG como observation offset; el parámetro 'Null 0' le dice al SIG que las celdas de observación de la red de carreteras que tiene que tener en cuenta para el cálculo son todas aquellas con valores distintos a 0; por último, dejamos el significado de los parámetros 'Thru', 'Onto' y 'Mode' para un poco más adelante.
Este sería un menú de entrada para dar las órdenes en una aplicación GIS, si bien el nombre de comandos y parámetros cambia de una aplicación a otra. El comando que aquí se llama 'Radiate' en otra aplicación se puede llamar 'Visibility' o de otra forma, pero el concepto es siempre el mismo y la entrada de datos para el cálculo muy similar, usemos la herramienta que usemos (ya sea ArcView™, ArcInfo®, ArcGIS®, Geomedia™, MapInfo®, etc.)
Hace algunos años todos los Sistemas de Información Geográfica solían funcionar con largos comandos llenos de parámetros que el usuario tenía que escribir con la sintaxis adecuada. Hoy en día, los SIG de nueva generación han reemplazado esos interfaces basados en comandos por pantallas gráficas como la que hemos visto, donde la introducción de parámetros y opciones es rápida y sencilla. Con unos pocos movimientos de ratón la aplicación está preparada para calcular nuestro mapa (en el ejemplo le hemos llamado R_ViewShed) y darnos los resultados que podemos ver a la derecha de la Figura 4.
Click para ampliarFigura 5. Cálculo de Exposición Visual Simple y Exposición Visual Ponderada.
Aquellas celdas que en el cálculo de conectividad visual han obtenido un valor de 0, significa que no son vistas desde ninguna de las celdas correspondientes a la red de carreteras. Veamos ahora qué novedades introducen los mapas de la Figura 5, en la que hemos utilizado dos modos de cálculo distintos.
El mapa denominado 'Exposición Visual' ha sido realizado utilizando la opción 'Completely' del menú 'Select' que comentábamos anteriormente. De esta manera, hemos obtenido una gama de valores que va desde 0 (no vista) hasta 75 (número de veces vista). Una primera lectura de este mapa nos permitiría ubicar usos del territorio potencialmente atractivos en las zonas más expuestas a visibilidad y aquellos usos no atractivos en las zonas más ocultas, por así decirlo.
Lo que pasa es que la sola suma de celdas de carretera que están conectadas visualmente entre sí no siempre describe correctamente el problema de la visibilidad. Fijémonos que en el mapa de carreteras que presentábamos en la Figura 4 había distintos tipos de carreteras, en función de la densidad de tráfico que soportan. Veíamos valores que iban del 1 (nivel muy bajo de tráfico) hasta el 12 (tráfico muy denso), y cuyos valores numéricos no fueron asignados al azar sino para servir de 'poderación relativa' en función del número medio de coches en un período de 15 minutos. Es una cuestión de sentido común pensar que si una carretera tiene un tráfico más denso tiene también mayor número de observadores y por tanto debería tener mayor influencia a la hora de determinar la exposición visual que aquellas carreteras transitadas por pocos vehículos.
Así, la parte derecha de la Figura 5 muestra el mapa de exposición visual utilizando la opción 'Weighted' (ponderada) del menú 'Select' que presenta el SIG que estamos utilizando para estos ejemplos. En este caso, en vez de contar el número de veces que cada celda es vista desde las posiciones de observación, lo que contamos es en realidad los valores sumados de las celdas de observación (carreteras); si una celda es vista 1 vez desde una celda de una carretera con un valor de ponderación del tráfico de 12, lo que asignamos es ese valor de 12; si fuera vista 4 veces por celdas del mismo tipo, asignaríamos un valor de 48 (12 x 4 = 48). El resultado indica la exposición visual relativa en función de las densidades del tráfico, dando mayor peso a aquellas carreteras que tienen muchos vehículos que a aquellas por las que transitan pocos.
Continuando con la explicación de los parámetros que podemos utilizar en la interfaz de la aplicación SIG utilizada en el ejemplo, fijémonos ahora en lo que significan las especificaciones 'Thru' y 'Onto', que antes dijimos que las dejaríamos para más tarde. La opción 'Thru' permite al usuario seleccionar un mapa que contenga la altura y ubicación de las barreras visuales que queramos interponer en el modelo 3D a utilizar; ya vimos el resultado y uso de este tipo de barreras visuales en el epígrafe anterior con el ejemplo que poníamos de interposición de una masa forestal de 20 metros de altura media. Así, el mapa que introduzcamos en la opción 'Thru' deberá contener alturas de las barreras para todas las celdas del área de proyecto, que luego se sumarán a las altitudes del terreno en cada caso. Con valores de 0 indicamos que no queremos interponer barrera visual alguna en esa celda, mientras que con valores de 20 indicamos la presencia de un obstáculo visual de 20 metros de altura en esa celda, que serán sumados a la altitud del terreno en esa celda antes de ejecutar el cálculo visual.
En lo que se refiere al parámetro 'Onto', se puede decir que conceptualmente es similar a 'Thru' salvo por una diferencia muy importante: se refiere a la altura de objetos en el campo visual, tales como penachos de humo o torres de alta tensión, que pueden ser visibles pero no lo suficientemente densas o anchas como para bloquear las visuales a través de ellos. Se trata de un parámetro que es bastante más difícil de ser encontrado en aplicaciones GIS, mientras que las que hemos comentado hasta el momento están recogidas de una u otra manera en las distintas herramientas presentes en el mercado. Las alturas de las barreras introducidas bajo esta variante 'Onto' son añadidas en la celda de destino como en el caso anterior pero no afectan a las celdas que están detrás de la propia barrera cuando se ejecuta el cálculo visual. Es decir, causan el efecto de poder ver si una determinada estructura (pongamos el penacho de humo de una industria) es visible desde determinados sitios, pero su altura y presencia no ocultarían lo que tiene detrás, ejecutándose el cálculo en ese caso como si no hubiera barrera alguna. El efecto es la presencia de una estructura semitransparente, que puede verse pero que no oculta totalmente lo que tiene detrás.
Click para ampliarFigura 6. Determinación de la exposición/impacto visual del trazado de dos líneas eléctricas alternativas.
Vamos a ver este concepto aplicado en la Figura 6, donde vemos esta nueva forma de trabajar con elementos extendidos en Z. Un buen ejemplo para trabajar con elementos 'transparentes' son las líneas de alta tensión eléctrica, que son muy visibles en el paisaje pero dejan ver perfectamente lo que tienen detrás.
Imaginemos que queremos valorar el impacto visual del trazado alternativo de dos líneas eléctricas, cuya geometría es la representada en el gráfico 3D de la parte superior izquierda. Procedemos en dos etapas: primero cogemos el mapa con las celdas que definen el recorrido de la línea eléctrica 1 como celdas de observación (viewer map); en el parámetro 'At'introducimos 20 como altura de objeto. En una segunda etapa procedemos de igual forma con el trazado de la línea eléctrica 2.
En la parte derecha de la Figura 6 vemos los resultados obtenidos en forma de mapas, en los cuales se ha contado el número de veces que cada celda es vista desde las posiciones que definen el recorrido de la línea eléctrica. Y por supuesto, si en un caso tenemos visual (line-of-sight) con la línea eléctrica, significa que ésta nos puede ver, pero también que nosotros la podemos ver a ella desde nuestra ubicación porque el proceso es siempre recíproco.
La comparativa de los dos mapas resultantes pone en evidencia el dispar impacto visual de los dos trazados. A golpe de vista podemos ver qué zonas son las más afectadas y cuáles las menos y actuar en consecuencia y en función de los recursos paisajísticos afectados en una u otra zona del territorio. A continuación vamos a indagar un poco más en cómo estos modelos de visibilidad nos pueden ayudar en el proceso de toma de decisiones territoriales.
  VALORACIÓN DEL IMPACTO VISUAL
Recapitulando lo visto hasta el momento, hemos manejado conceptos para analizar el tema de la visibilidad desde las aproximaciones más sencillas (mapas de cuenca visual) y exposición visual (frecuencia de elementos vistos), hasta las más o menos sofisticadas en las que hacíamos una ponderación de la importancia relativa de las conexiones visuales. Luego hemos ido viendo de la mano de una aplicación típica de SIG los distintos parámetros que solemos tener a nuestra disposición para jugar con alturas de los objetos, barreras visuales, rangos de distancias para el cálculo y objetos especiales semitransparentes.
Click para ampliarFigura 7. Proceso de cálculo de la exposición visual para dos líneas eléctricas.
La Figura 7 vuelve a resumirnos el proceso para abordar el tema del cálculo de visibilidad. Por un lado, los mapas mostrados en la parte izquierda presentan la información de partida para el cálculo de la exposición visual. El mapa denominado LineaElec1 fija las celdas de observación sobre las que realizaremos el cálculo; el mapa AltArboles muestra las áreas cubiertas por una mancha forestal de 23 m de altura media, a sumar sobre las altitudes obtenidas para cada celda; obviamente, el mapa altitudes contiene el modelo digital del terreno de la zona analizada. El diagrama 3D muestra una composición tridimensional de las tres capas de información.
Por otro lado tenemos el interfaz de la aplicación SIG mostrada en el medio de la figura , y donde se muestra los parámetros introducidos con todos sus valores: altura de las celdas de origen a 50 (altura de las torres de alta tensión), distancia máxima para el cálculo a 50 celdas. Además expecificamos el modo de cálculo en completo (Completely) y asignamos como nombre de salida Linea1_Exp_Visual para el nuevo mapa calculado.
Veamos ahora los mapas que resultan de los cálculos expuestos. En la parte derecha de la figura vemos en tonos verdes, amarillos y rojos el mapa de exposición visual de las dos líneas eléctricas propuestas. Fijémonos en que para su cálculo sólo hemos variado ligeramente los parámetros: LineaElec2 como celdas de origen de las observaciones y Linea2_Exp_Visual como nombre para el nuevo mapa calculado. Ahora que tenemos los dos mapas calculados y uno encima del otro, comparémoslos... ¿En qué parte producen unos resultados similares de niveles de exposición visual? ¿En dónde se producen las mayores diferencias? ¿Cuál de las dos alternativas afectaría a un mayor número de residentes de la zona?
La última pregunta de las realizadas requiere para su contestación un poco más de análisis espacial: ubicar las áreas residenciales, superponer su exposición visual y comparar de nuevo resultados. La próxima figura que vamos a ver expone un modelo simple de impacto para determinar las diferencias entre los dos trazados propuestos. Así, los mapas de exposición visual de la parte izquierda siguen siendo los mismos que los mostrados en la Figura 7, con sus mismos datos de partida.
Sin embargo ahora introducimos una variable nueva, como es el mapa de edificios (viviendas), en el cual se indican las celdas del área de proyecto donde existe al menos una casa. Los valores en estas celdas indican cuántas casas tenemos dentro: de 1 a 5 casas en este caso; si tenemos un valor en una celda de 0, significa que no hay edificios de vivienda en esa celda. Este mapa de edificios residenciales es multiplicado por los mapas de exposición visual para derivar el mapa de impacto visual para los dos trazados (Impacto_L1 e Impacto_L2). Fijémonos en que la exposición visual en aquellas zonas donde no hay viviendas (capa de edificios donde las celdas valen 0), dan lugar a un impacto visual también de 0; si estamos valorando el impacto sobre los observadores y el nivel de observadores permantentes es cero, el nivel de impacto según este criterio será siempre cero independientemente del nivel de exposición visual que esa zona tenga. También fíjese cómo las zonas con 1 edificio residencial mantienen el mismo nivel de exposición visual, e igualmente las zonas con más de un edificio residencial incrementan su nivel de exposición multiplicando el valor de la celda de la capa de edificios por el nivel de exposición visual (por ejemplo, un valor de 2 en la capa edificios, duplica el valor de la exposición visual para calcular el impacto relativo).
Click para ampliarFigura 8. Proceso para la determinación del impacto visual relativo sobre los observadores permanentes (residentes).
El paso final se consiste en comparar los dos mapas de impacto calculados mediante una resta de ambos conseguida por álgebra de mapas. En dicho mapa (Diferencia) podemos ver tonos rojos en las zonas impactadas más por el trazado de la línea eléctrica 1 (cuanto más alto sea el valor, más diferencia de impacto). Por otro lado, los tonos verdes indican más afección de la línea eléctrica 2 (cuanto más claro es el verde, más diferencia impacto causada por este trazado).
El cuadro que se muestra en la parte de abajo de la imagen es crítico para comprender el proceso que hemos seguido en el cálculo. Muestra los comandos agrupados en un script que va replicando paso a paso todas las operaciones descritas anteriormente. Téngase en cuenta que la sintaxis de las operaciones y el aspecto de la interfaz corresponden a la aplicación SIG(MapCalc™) que estamos utilizando para este ejemplo y que varían de una a otra herramienta, pero el concepto de fondo es el mismo en todo caso.
La conceptualización de un determinado problema espacial, como es el caso del impacto visual sobre los residentes de una zona, debe ser trasladado siempre que trabajemos con GIS a una secuencia de operaciones cartográficas concretas. En el ejemplo que hemos puesto antes, hay tres partes principales:
  • 1. Cálculo de la exposición visual de cada una de las dos líneas eléctricas.
  • 2. Cálculo del impacto visual de cada trazado.
  • 3. Comparación de los impactos entre sí.
Estas fases comprenden varios comandos que han sido agrupados en un único fichero de guión (script) que puede ser guardado, editado y ejecutado en cualquier momento que el usuario necesite. Incluso la secuencia de comandos puede servirnos para aplicar el modelo de análisis en otra zona de proyecto y con otros datos, sólo con hacer algunas pequeñas modificaciones.
Click para ampliarFigura 9. Identificación y caracterización en función de la distancia a un punto concreto de visualización de los tramos visibles del trazado de una línea eléctrica.
Esta capacidad de guardar y reutilizar secuencias de comandos y métodos es una de las enormes ventajas que nos brinda la tecnología GIS. En la Figura 9 podemos encontrar otro ejemplo de una secuencia de comandos para analizar en este caso los segmentos del trazado de una línea eléctrica que se ven desde un punto de observación concreto (Mi_Casa), y caracterizar los mismos en función de la distancia a la que se encuentren de dicho punto de observación.
El diagrama de flujo incluido en la ilustración muestra con claridad la estructura lógica del ánalisis, así como los mapas intermedios utilizados en el proceso:
  • 1. Calcular la cuenca visual (Casa_Cuenca) para el punto de observación seleccionado (Mi_Casa).
  • 2. Obtener los tramos del tendido eléctrico comprendidos dentro de esa cuenca de visibilidad (Casa_Linea_Vista).
  • 3. Calcular el mapa de proximidades (Casa_Proximidad) al punto de observación (Mi_Casa).
  • 4. Superponer el mapa de proximidad (Casa_Proximidad) con la parte del trazado visto desde el punto de observación (Casa_Linea_Vista) para dar lugar al mapa final (Casa_Linea_Prox).
El script incluido en la figura incluye las cuatro sentencias de MapCalc™ usadas para resolver el problema espacial planteado. Y un pequeño detalle que hemos pasado por alto... en la ilustración podemos ver también un botón llamado 'Fat Button', que lo que nos permite es ejecutar este u otro script en cualquier momento y con un solo click. Actualmente la mayor parte de los Sistemas de Información Geográfica existentes en el mercado permiten personalizar la interfaz con botones mágicos de este tipo que conectan a scripts diseñados a medida y totalmente integrables dentro del programa. La integración de comandos realizada de este modo permite altos niveles de personalización de las aplicaciones por parte de los usuarios utilizando sus scripts omacros adaptadas a sus propias necesidades. Ello redunda en una mayor comodidad de uso y en un incremento muy notable de la productividad cuando se manejan debidamente los lenguajes de programación y el dominio de la herramienta GIS es alto.
Y más allá aún... el concepto de 'caja de herramientas SIG' (GIS Toolbox) tiene sus más elevados niveles de aplicación con las nuevas tecnologías COM, que permiten que las potencialidades de análisis espacial sean integradas por completo en aplicaciones no espaciales (externas al motor GIS utilizado). Así, ya es posible a día de hoy desarrollar aplicaciones con un lenguaje de programación convencional y llamar desde estas aplicaciones creadas por nosotros mismos a las potentes funciones espaciales de los GIS compatibles COM para visualizar y analizar datos espaciales sin tener que pasar por la interfaz del propio GIS utilizado, lo que abre notablemente el campo de las soluciones de aplicación específicas que requieren de capacidad espacial.
Así, los campos de aplicación del GIS, que hasta hoy lo veíamos como algo bastante específico, empezarán a aplicarse en entornos y aplicaciones en las que ni siquiera habíamos soñado hasta ahora.

  VALORACIÓN DE LA VULNERABILIDAD VISUAL
Ya hemos citado brevemente en los puntos anteriores que el algoritmo utilizado para calcular la visibilidad se basa en una serie de anillos concéntricos imaginarios que se van expandiendo hacia afuera desde la posición de observación (origen de las visuales), determinando en cada caso diferencias de altitudes con los anillos predecesores; en los casos en que las diferencias de altitud son menores que en el anillo previo, las zonas son clasificadas como no vistas; en el caso de que dicha comparativa de altitudes sea mayor, se clasifican como zonas vistas.
Click para ampliarFigura 10. Cálculo de la cuenca visual (Viewshed).
Veamos la parte de arriba del gráfico de la derecha. El coeficiente formado por la diferencia de elevaciones (indicado en la imagen mediante cajas con trama rayada blanca y roja) y elincremento de distancia horizontal (indicado con línea punteada) es la clave para determinar la conectividad visual. Siempre y cuando dicho coeficiente exceda el coeficiente previo, se debe marcar el punto como visto (rojo). Si dicha condición no se cumple, el punto es entonces no visto (gris).
Para conceptualizar de una forma más gráfica aún el procedimiento descrito, podemos imaginar que colocamos un inmenso faro en el punto de observación. Encendemos el faro y a medida que su luz rotatoria gira, va iluminando areas conectadas visualmente en todas las direcciones alrededor. Las zonas que quedan a oscuras (no iluminadas directamente), son aquellas que lógicamente no son visibles y que tampoco pueden ver el faro. El resultado de superponer las zonas 'iluminadas' sobre el modelo digital del terreno de la zona de estudio es precisamente lo que se muestra en la parte de abajo de la Figura 10. Consideraciones adicionales como la altura del faro (osea, la altura del punto de observación), barreras de vegetación, límite de visualización en cuanto a ángulos y distancias permiten mayor precisión en la definición de condicionantes para el cálculo de la conectividad visual.
Pasemos ahora a analizar el contenido de la Figura 12. La parte de arriba de la imagen muestra tres cuencas visuales calculadas desde tres ubicaciones de observación diferentes. Cada mapa ilumina las zonas del área de proyecto conectadas visualmente al punto de observación de que se trate. Fijémonos en que parece que existe un solape considerable entre las zonas vistas (en rojo) de los tres mapas. También es curioso observar que la mayor parte de la zona situada al este del área de proyecto no es vista desde ninguna de las posiciones de observación consideradas, apareciendo de color gris.
Click para ampliarFigura 11. Cálculo de un mapa de exposición visual.
Como ya hemos expuesto en este artículo, un mapa de exposición visual contiene el número de veces que una determinada celda es vista desde varias posiciones de observación. En la figura de la derecha podemos ver el proceso de agregación de tres mapas de cuencas distintos para formar el mapa de exposición vianl que vemos en la parte de abajo. Dicho mapa final contiene celdas con valores 0 (zonas no vistas), 1 (vistas desde sólo un punto de observación), 2 (vistas desde dos puntos) y 3 (vistas desde los tres puntos de observación considerados, lo que da lugar a una escala relativa de exposición visual.
Continuando con un ejemplo más sofisticado, la parte de arriba de la Figura 12 muestra el resultado de considerar la red de carreteras de la zona como el conjunto de posiciones de observación. Además, hemos promediado los cálculos en función del tipo de carreteras (intensidad media por hora de dichos viales). A tal objeto, el total de 'número de coches' sustituye en este caso al total de 'número de veces vista' en cada celda del área de proyecto.
Click para ampliarFigura 12. Cálculo de la vulnerabilidad visual.
El efecto conseguido con esta sustitución es dotar de una importancia extra a los tipos de carreteras en función de su intensidad de tráfico; aquellos viales que tienen mayor número de coches obtendrán un mayor peso en el mapa de exposición visual. La escala relativa va desde 0 (zona no vista, en color gris), 1 (conexión visual con una zona expuesta a un 1 coche, en verde oscuro) hasta 12.614 (exposición visual a muchísimos coches, en rojo oscuro). Luego se reclasificó este mapa para identificar con mayor claridad las áreas de alta exposición visual (lo que llamaremos áreas de vulnerabilidad), extrayendo aquellas zonas que están expuestas a la vista de más de 5.500 coches. La delimitación de esas zonas con alta exposición compone el mapa de zonas de vulnerabilidad visual mostrado en la Figura 12.
Dicho mapa de vulnerabilidad visual puede ser muy útil en planeamiento y en los procesos de toma de decisiones asociados al mismo. Para los gestores del territorio, este mapa les previene de áreas donde el desarrollo de ciertas actividades puede ser una barbaridad, precisamente por su altísima exposición visual a carreteras u observadores estáticos (residentes).
Antes de que se empezara a aplicar estos procedimientos de análisis visual que hemos descrito, las tomas de decisiones eran realizadas por aproximaciones subjetivas y viscerales frente a mapas topográficos viejos y arrugados colgados de una pared. Ahora hemos visto que la cosa ha cambiado: quien quiere puede aplicar valoraciones de la vulnerabilidad de un territorio con un elevado nivel de detalle, sólo con sentanse a trabajar un poco frente al ordenador y el razonamiento espacial en la cabeza.
  VALORACIÓN ESTÉTICA DEL PAISAJE
Como siempre, hacemos una pequeña recapitulación de lo visto hasta el momento antes de introducir nuevos conceptos... En la sección anterior, hemos visto algunos procedimientos para caracterizar la vulnerabilidad visual de un territorio, a partir de una aproximación basada en 'posiciones sensibles de observación' que se toman como base de las visuales y a partir de las zonas vistas desde ellas sacamos la exposición visual relativa para todas las demás zonas del espacio analizado. Cuando considerábamos la red de carreteras como base para el cálculo, estábamos asumiendo cada una de las celdas que componían los viales como puntos de observación y actuando de la misma manera para caracterizar la vulnerabilidad.
Click para ampliarFigura 13. Conectividad visual a un elemento zonal (afloramiento geológico singular), identificando el número de veces que cada celda del espacio analizado ve a alguna de las celdas que componen el afloramiento geológico.
En la Figura 13 tenemos un afloramiento geológico de especial singularidad (mancha pintada de color azul compuesta por 120 teselas en la parte central del área de proyecto). Podría ser cualquier otro tipo de objeto o actividad presente en el paisaje lo que analizáramos, sin que ello variara los conceptos del ejemplo que vamos a poner; por ejemplo, en vez de un afloramiento geológico singular podríamos hablar de una cantera... o de un parque eólico... no cambiaría nada del ejemplo...
El caso es que queremos calcular la exposición visual del territorio a este elemento singular. Para ello, el ordenador procecerá como ya hemos visto anteriormente, trazando 'visuales virtuales' en línea recta desde cada una de las celdas de la mancha azul a todo el resto de celdas del territorio, comprobando si la rugosidad del terreno permite que cada celda sea vista o no vista.
Este proceso de cálculo repetido para todas las celdas que definen el área del afloramiento geológico singular, es realizado a la par que se conserva la cuenta del número de veces que cada celda del territorio es vista... y si una celda es vista n veces desde el afloramiento, ello implica también que dicha celda ve n celdas del afloramiento geológico, puesto que es un proceso recíproco.
La vista tridimensional de la parte superior derecha de la Figura 13 muestra el resultado del cálculo de la exposición visual con un rango que va desde no vista (exposición=0, celdas de color gris), a visible la totalidad del afloramiento geológico (exposición= 120, celdas de color rojo intenso). Como nos podemos figurar, una gran parte de la ladera situada en frente del afloramiento geológico analizado tiene una elevadísima exposición visual, mientras que esa especie de cubeta que queda al sureste no tiene exposición visual alguna.
En la parte de abajo de la misma Figura 13, extendemos el concepto de exposición visual de nuevo mediante la introducción de la distancia para definir zonas de proximidad al afloramiento geológico cuya visibilidad analizamos. Es algo de sentido común el pensar que aquello que tenemos más cerca tiene mayor impacto visual que aquello que queda en la lejanía; mientras que lo que tenemos cerca lo vemos en primer plano, por así decirlo, lo que queda muy lejos es parte del fondo de lo que vemos. Por ello, hemos realizado un mapa de proximidad a las celdas tomadas como posiciones de observación (el afloramiento geológico). Dicho mapa es después cruzado (intersectado) con el mapa de exposición visual, dando lugar a los mapas que podemos ver en la esquina inferior derecha de la Figura 13. El mapa pequeño de la parte de dicha esquina muestra la exposición visual para sólo las zonas de proximidad 1 y 2 (hasta 600 m de distancia al afloramiento), y la tabla que acompaña al mapa muestra la exposición media para cada una de las 7 zonas definidas; como se puede ver, la exposición visual media es mucho más alta para las zonas 1 y 2 (34.3 y 41.3 respectivamente) que para el resto de los sectores más alejados (27.3 o menos), lo cual es lógico.
Dando un paso más allá en el análisis, vamos a buscar ahora la manera de crear un mapa de estética del paisaje, con lo difícil que a primera vista puede resultar plasmar esto en forma de cartografía. Buscamos un mapa que nos permita valorar a qué esta expuesta cada celda del territorio: si entre las visuales que tiene predominan las vistas a elementos bonitos del paisaje, o por contra está expuesta a vistas repulsivas desde el punto de vista estético... y ¿en qué niveles de predominio o intensidad?
Para ello, será vital establecer los niveles de exposición visual, pero ahora de una forma ponderada, a los principales aspectos del paisaje del entorno analizado. Así, tomamos para el ejemplo varias zonas que caracterizan el paisaje de la zona y las escalamos en términos de su belleza relativa:
  • Entre 0 a 10, según sea la belleza del elemento considerado. A mayor belleza, mayor puntuación.
  • Entre 0 a -10, para los sitios repulsivos desde el punto de vista estético. Cuanto más antiestético sea el elemento o actividad, más valoración negativa le daremos.
En la Figura 14 expuesta más abajo tenemos un ejemplo de selección y valoración ponderada de los principales elementos del paisaje. En este ejemplo vemos que el afloramiento geológico singular del que antes hablábamos resulta un lugar terriblemente atractivo, con una cresta de rocas que articula todo el paisaje a su alrededor, luego le asignamos un valor de 10. Sin embargo, la cantera a cielo abierto y un gran deterioro del paisaje se le asigna un valor de -9.
Luego, para realizar el cálculo de la exposición visual ponderada lo que se hace es que se añade el valor estético dado para cada celda en sus visuales; es decir, todas las celdas con visual a la cantera tendrán un -9 por cada vez que es vista dicha celda; si además la misma celda es vista también por el afloramiento geológico, recibirá un valor de 10 cada vez, y así con cada elemento. Se compone de esta forma un valor final que será el indicativo de la exposición visual estética ponderada. El resultado final será un valor positivo alto para aquellos lugares conectados visualmente con muchos lugares estéticamente atractivos. Para los lugares neutros o sin visibilidad con los elementos considerados obtendremos valores cero. Por último, para los lugares conectados con muchos elementos repulsivos desde el punto de vista estéticos obtendremos valores negativos. Este baremo puede verse cómo queda en un ejemplo mostrado en la parte de abajo de la Figura 14.
Click para ampliarFigura 14. Un mapa de estética del paisaje determina el atractivo de las vistas de cada zona a partir de la exposición visual ponderada a los elementos que articulan dicho paisaje, debidamente ponderados en función de su belleza.
La parte de arriba de la Figura 14 muestra la valoración que hemos hecho de seis elementos definitorios del paisaje, tanto atractivos como repulsivos estéticamente. Los hemos puesto también juntos en el medio sobre la superficie del relieve en 3D, mientras que en los mapas en 2D hemos detallado la valoración que hemos hecho en cada caso.
En la parte de abajo de la ilustración vemos el mapa general de estética del paisaje; digamos que este mapa muestra el balance general resultante de las ganancias (vistas a sitios bonitos) menos las pérdidas (visuales a elementos repulsivos). De esta forma obtenemos una valoración estética para cualquier punto de la zona de projecto, a partir de combinas el mapa de exposición visual a zonas atrativas con el mapa de exposición visual a zonas repulsivas.
La interpretación visual del mapa es muy sencilla: las áreas con valores negativos van en tonos rojos (exposición a más zonas repulsivas que atractivas) y las áreas con valores verdes van en tonos verdes (exposición a más zonas atractivas y por tanto mayor calidad estética del paisaje).
Click para ampliarFigura 15. Ejemplo de un análisis de exposición visual ponderada sobre la relación entre un hipotético Parque Natural y una carretera nacional que discurre cercana.
Por último, y para terminar, quisiera dar algunas ideas más para aplicar lo aprendido... Supongamos que tenemos que analizar la relación entre un Parque Natural u otra figura de protección y una futura carretera a construir discurriendo por sus alrededores, tal y como se muestra en la Figura 15.
Releyendo y repasando lo que hemos visto, todos deberíamos ser capaces a estas alturas de entender cómo se llega al mapa de la derecha, cuáles son las interioridades del cálculo y las implicaciones del análisis del mapa resultante. Si es así, estamos en disposición de empezar a aplicar este tipo de técnicas a un sinfín de aplicaciones potenciales.

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El punto de la tierra más alejado de su centro

¿Cuál es el punto de la tierra más alejado de su centro? 
Si consideramos el nivel del mar como origen de la medición de alturas, todos sabemos que el título de la montaña más alta de la tierra lo tiene el Monte Everest con 8.848 m sobre el nivel del mar. Sin embargo, si consideráramos como origen de la medición el centro de la tierra, constataríamos que el punto más alejado de dicho centro no es la cima del Everest sino el Nevado Chimborazo, situado en la provincia del mismo nombre de Ecuador. Con sus 6.267 m de altura, la cima del Chimborazo es el punto más alejado del centro de la tierra.

El efecto se debe a la forma de la tierra que como es sabido tiene tendencia elipsoidal. Debido a la fuerza centrífuga, nuestro planeta está achatado por los polos y presenta un mayor grosor en la zona ecuatorial. Esta distancia compensa con creces la mayor altitud del Monte Everest frente al Chimborazo. En el siguiente esquema se han marcado dos arcos con origen en el centro de la tierra -y que por tanto denotan la distancia al mismo- para constatar el efecto:

Así pues, cuanto menor es la latitud, mayor es en términos generales la distancia al centro de la tierra. Y más aún, incluso las playas de las zonas ecuatoriales están más lejos del centro de la tierra que la propia cima del Monte Everest.
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lunes, 25 de agosto de 2014

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miércoles, 20 de agosto de 2014

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SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA - PROYECTO DESARROLLO DE CAPACIDADES PARA EL ORDENAMIENTO TERRITORIAL DE LA REGION PUNO

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