Claves de los Sistemas de Información Geográfica (SIG): Vectorial vs. Raster

Introducción a los Sistemas de Información Geográfica (SIG)

Definición de un SIG

Un Sistema de Información Geográfica (SIG) es un conjunto de hardware, software y procedimientos diseñado para realizar la captura, almacenamiento, manipulación, análisis, modelización y presentación de datos referenciados espacialmente, con el fin de resolver problemas complejos de planificación y gestión.

Fases en la Evolución de un SIG

Un sistema de este tipo no se implanta en una empresa u organismo de forma rápida y completa. Normalmente, sigue una evolución que será más o menos profunda en función del grado de complejidad del sistema. Esta evolución también está condicionada por el alto coste económico de las herramientas necesarias, por lo que es posible ir adquiriéndolas a medida que son requeridas.

En sistemas muy completos se pueden diferenciar tres fases de evolución:

1. Fase Inicial: El número de aplicaciones o programas requeridos es bajo, centrándose casi exclusivamente en aquellos que permiten introducir datos.
2. Fase de Análisis: Además de las aplicaciones para introducir datos, toman importancia aquellas que se emplean en los análisis. Modestamente, también pueden aparecer funciones de gestión.
3. Fase de Gestión y Actualización: Se caracteriza por un menor uso de las funciones de introducción de datos, que se convierten en funciones de actualización. Sigue teniendo importancia el análisis y se nota un incremento significativo en el uso de las funciones de gestión. A esta fase llegan los sistemas más evolucionados.

Clasificación de los SIG según la Representación Espacial

Según el tipo de representación de la información espacial, los SIG se pueden clasificar en dos grandes modelos:

Modelo Vectorial

El modelo vectorial representa los objetos espaciales codificados de modo explícito, sin fronteras. Las líneas que actúan de frontera se representan mediante las coordenadas de los puntos o vértices que determinan los segmentos rectos que la forman. Se utiliza una codificación continua de coordenadas, por lo que se emplean números reales. El elemento fundamental de representación es la línea o segmento recto.

Este tipo de representación es intuitivo y cercano a los mapas tradicionales, lo que facilita su aceptación. Existen varios tipos de estructuras de datos en los modelos vectoriales.

Modelo Raster

El modelo ráster es el dual lógico del planteamiento vectorial. En lugar de definir las fronteras de los objetos, se registra y almacena el interior y sus límites. Para obtener este tipo de codificación, se superpone al mapa analógico una rejilla de unidades regulares en forma y tamaño (celdas o píxeles) y, en cada celda, se registra el valor que el mapa analógico adopta.

La rejilla puede ser de tres tipos: cuadrados-rectángulos, triángulos regulares o hexágonos, siendo los cuadrados los más usados. El tamaño de las unidades de la rejilla es muy importante: cuanto menor sea, mayor precisión tendrá el mapa. El origen de coordenadas se suele situar en la esquina superior izquierda y la estructura de datos es muy sencilla, normalmente una matriz.

Comparativa de Modelos: Vectorial vs. Raster

Modelo Vectorial

Ventajas

• La calidad de la representación gráfica es muy buena.
• Es una representación intuitiva y fácil de comprender.
• Genera una estructura de datos más compacta.
• La topología es más completa y precisa.
• Algunas operaciones de análisis espacial, como el análisis de redes, son más sencillas y rápidas de realizar.

Desventajas

• La organización de los datos es compleja.
• La implementación de los algoritmos de superposición es difícil.
• Los cálculos pueden ser largos y complicados.
• La actualización de la base de datos es laboriosa.
• El tratamiento y realce de las imágenes digitales no puede ser realizado de manera eficiente.

Modelo Raster

Ventajas

• La organización de los datos es simple.
• La implementación de operaciones de superposición es sencilla.
• Es la forma más eficiente de representación cuando la variación espacial de los datos es muy alta.
• Facilita la realización de análisis espaciales complejos.
• Es el formato más conveniente si se trabaja con muchas imágenes digitales.

Desventajas

• Requiere un gran volumen de almacenamiento.
• La estructura de datos es poco compacta.
• Ciertas relaciones topológicas son de difícil representación.
• La salida gráfica puede ser de poca calidad, con un aspecto "pixelado".