La revista de los usuarios UNIGIS España

IG++Más que Información Geográfica

Núm.3 Primavera - Verano 2005

Edición UNIGIS - España ©(1999-2005) UNIGIS ES

Edita:Servicio de Sistemas de Información Geográf ica y Teledetecc ión (SIGTE)Plaza Ferrater i Mora, 117071 GironaTel.: +34 972 41 80 39Fax.: +34 372 41 82 30ig@correo.giscampus.org

IG+ más que información geográfi carevista semestralD.L.= Gi-519-2005

Coordinación:Jesús Rodríguez

Diseño y maquetación:Emma Puigmal

Ilustración de la portada:Rosa Olivella

Queda prohibida la redistribución, copia

o cesión, total o parcial de la información

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incluyendo: textos, diseño gráfico,

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de Competencia Desleal.

IG+ no se responsabiliza necesariamente

de la opinión que expresen los artículos

fi rmados.

IG++

Editorial

¡Ya tenemos aquí el tercer número de nuestra revista!

Llegamos a la edición de verano con contenidos muy interesantes. Para empezar, la entrevista, donde hemos charlado con un alumno de la primera promoción del Máster UNIGIS -o sea ¡de hace ya 7 años!- y seguro que os resultará interesante su visión de cómo el Programa UNIGIS infl uyó en su futuro profesional.

Os presentamos también nuestra participación en un proyecto europeo apasionante, cuyo objetivo es probar nuevas tecnologías de geo-visualización para mejorar la participación en procesos de planeamiento territorial. Combinando la información geográfi ca en 3D y los vuelos virtuales y otras tecnologías, pretendemos comunicar de forma más interactiva los grandes cambios de un territorio y los escenarios futuros posibles.

No os perdáis tampoco el estudio que ha hecho nuestro equipo de proyectos SIG sobre la oferta más actual de software SIG libre. Os servirá como punto de partida para seguir muy atentos a las nuevas incorporaciones a la creciente lista de productos opensource en nuestro sector.

Tenemos además las secciones habituales de noticias breves, colaboraciones de los alumnos en forma de artículos, experiencias UNIGIS y el calendario de eventos del sector. Por cierto que este verano nos encontrareis en un stand en A Coruña (España) con motivo de la ICC 2005 y también en la ESRI User Conference en San Diego (EEUU). Y como no, os veremos en Girona a todos los que participéis en la Semana UNIGIS 2005.

Y para terminar, las cigüeñas... este es un número de IG+ muy especial porque mientras se preparaba hemos celebrado la llegada al mundo de varios bebés, tanto del equipo UNIGIS como de muchos de nuestros alumnos. Así que felicidades desde aquí para los afortunados mamás y papás, y ¡que disfrutéis de la aventura!

Os informo que hemos iniciado los trámites para que IG+ tenga a partir del próximo número su código ISSN (International Standard Serial Number / Número Internacional Normalizado de Publicaciones Seriadas), que como sabréis es un código numérico reconocido internacionalmente para la identifi cación de las publicaciones seriadas. Sin duda esta novedad le dará un gran valor añadido a la revista, ya que todas vuestras contribuciones en forma de artículos tendrán un reconocimiento ofi cial que podréis ir añadiendo a vuestros currículums profesionales y académicos.

Estamos convencidos que éste será un aliciente más para que participéis activamente en el próximo número de IG+, ¡os esperamos!

Un saludo desde Girona y hasta la próxima,

Irene Compte LoberaDirectora del Programa UNIGIS EspañaServicio de SIG y Teledetección (SIGTE)Universitat de Girona

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Quiénes somos

“Participatory Spatial Planning in Europe”

http://www.pspe.net

Imagina que puedes viajar en el futuro en una máquina del tiempo y que puedes ver cómo cambia el paisaje a través de los años. Esto ya es posible gracias a las tecnologías de geo-visualización que permiten crear ambientes “virtuales”. Esta tecnología ofrece una vista de pájaro de la

situación actual –y los cambios futuros- de una zona. El Government Service for Land and Water Management (DLG) de Holanda ha desarrollado esta nueva herramienta en cooperación con la Free University of Amsterdam (Holanda), Wageningen University (Holanda), Ayuntamiento de Barreiro (Portugal), Facultad de Ciencia y Tecnología New University of Lisbon (Portugal), Flemish Land Agency (Bélgica), Support Center GIS-Flanders (Bélgica), Institute of Geography and Spatial Organization (Polonia), Polish Academy of Science (Polonia), Environmental Information Centre GRID-Warsaw (Polonia) y el Servicio de Sistemas de Información Geográfi ca de la Universidad de Girona.

Los nuevos sistemas de visualización son recursos que facilitarán la interacción entre las autoridades gubernamentales y la ciudadanía. Volar sobre el paisaje es sólo el principio. Pero mucho más es posible. Por ejemplo, puede permitir ayudar a visualizar de inmediato una nueva idea o ilustrar una alternativa de desarrollo de un área a través de Internet. Cada posibilidad es tenida en cuenta en el proyecto de cooperación internacional “Participatory Spatial Planning in Europe” entre Holanda, Portugal, Bélgica, España y Polonia.

Foto 1: Henk Scholten, Irene Compte, Joan Batlle (Rector UdG) y Rob Van de Velde, en la fi rma del proyecto

entre la UdG y el “Government Service for Land and Water Management“ de Holanda.

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Quiénes somos

El objetivo es involucrar a la población en los procesos de decisión y mostrarles en detalle cómo puede ser su territorio en el futuro. Las últimas tecnologías de la información y la comunicación y la geo-visualización son claves para transmitir esta idea. Los casos de estudio del proyecto son utilizados para ilustrar propuestas y planes de desarrollo en los espacios públicos.

Proyectando una imagen en una gran pantalla se puede mostrar como es un territorio actualmente y como afectaran los cambios futuros. El área puede ser vista (virtualmente) a una altura de entre 10 y 500 metros. Con la ayuda de la fotografía aérea y los datos topográfi cos es posible obtener una representación detallada de la zona. Utilizando tecnología 3D los datos son transformados en una imagen tridimensional. Como la imagen es construida capa por capa, se puede ir a delante y atrás alternando presente y futuro. Así se puede ver cómo sucederían los cambios futuros en el paisaje.

El aumento de la complejidad de los temas ambientales y el creciente deseo por parte de la población de ser considerada en los procesos de decisión, hace necesaria la aparición de nuevas

metodologías de comunicación. El problema de los procesos de participación interactivos llevados a cabo en la actualidad es que a menudo existe una falta de conocimiento y uso de las TIC. Esta nueva tecnología ya ha sido utilizada en uno de los casos de estudio (el proyecto de reordenación de usos del suelo del área de Meerstad en Groninen, Holanda) y en este sentido la población ha respondido con mucho interés y entusiasmo.

Desde el Servicio de Sistemas de Información Geográfi ca de la Universidad de Girona durante los 2 próximos años del proyecto se llevarán a cabo varios procesos de prueba de herramientas de geo-visualización enmarcados en iniciativas de participación territorial reales. Asimismo se pretende dar un impulso en el uso de estas herramientas entre los agentes implicados con el fi n de dar más recursos e impulso creciente a los procesos de participación ciudadana. ●

Foto 2: Sesión de trabajo del proyecto en Bruselas.

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Comparación de dos métodos de Clasifi cación Supervisada para la obtención de un Mapa

de Coberturas del Suelo.De la Estación Experimental - Forestal San Juan Tetla

y sus alrededores, en el Estado de Puebla, México.

Iván Ernesto Roldán Aragón (México, Distrito Federal), alumno de la tercera promoción del Máster UNIGIS.Artículo resumen del Trabajo Fin de Máster dirigido por Montserrat Pujadas.E-mail: raie7025@correo.xoc.uam.mx

Se comparan dos métodos de clasifi cación supervisada para la elaboración de un mapa de coberturas del suelo. El primer método utiliza información espectral y, el segundo, incorpora planos de probabilidad a priori obtenidos de variables del terreno (altitud, inclinación de ladera). Los resultados mostraron un incremento de la fi abilidad global con la incorporación de información auxiliar de entre el 3 % y 9 %, respecto a la clasifi cación espectral.

Sección alumn@s

INTRODUCCIÓN

La teledetección espacial como fuente de información ha permitido ampliar el estudio del ambiente y los Recursos Naturales en las últimas décadas, ofreciendo ventajas importantes sobre otras metodologías. Sin embargo, a pesar de sus bondades, en muchas ocasiones los productos derivados no alcanzan los niveles requeridos de calidad para ser utilizados de forma confi able en diversas aplicaciones. Comúnmente, los niveles de fi abilidad global, para planos de uso del suelo y vegetación, oscilan entre un 40% y un 82%, valores inferiores a los estándares recomendados. Por esta razón, se ha buscado desarrollar nuevos métodos que incrementen la confiabilidad, como aquellos que incorporan información auxiliar.La información auxiliar utilizada considera planos geológicos, de uso del suelo y vegetación y de variables del terreno (inclinación, aspecto y altitud), entre otras. Los resultados experimentados con estos métodos, han producido mejoras de entre un 5% y 16%, dependiendo del método utilizado y del número de clases de la leyenda de trabajo. Por ejemplo, Palacio-Prieto y Luna-González (1996) hacen uso de un modelo digital y de unidades del terreno a través de reglas de decisión, obteniendo mejoras del 10% para una clasifi cación no supervisada (de 73.1% a 83.0%) y de alrededor del 6% (de 82.3% a 88.2%) para una supervisada, para cinco clases de coberturas del suelo. Franklin y Peddle (1989), citado por Trodd (2002), desarrollan una clasifi cación convencional obteniendo una fi abilidad del 59% para 9 clases y de 39% para 14 clases, en comparación con aquella en donde incorpora información auxiliar (modelo digital del terreno) y obtiene el 90% de los píxeles correctamente clasifi cados para 9 clases y el 85% para 14 clases. Asimismo, Hyltén y Uggla

(2000) en el parque nacional de Krkonose, en la frontera Checa-Polaca, generan un mapa de uso del suelo y vegetación considerando información del Plan de Manejo del Parque, consiguiendo un incremento de la fi abilidad global del 21.6%, es decir del 45.7% en la clasifi cación convencional al 67.3% incorporando información auxiliar, para 21 clases.

OBJETIVO

Teniendo en mente que la utilidad de un mapa se basa en su calidad, en este trabajo de Fin de Master, se planteó la tarea de comparar los resultados obtenidos de una clasifi cación digital convencional (información espectral), con otra que incorporará información auxiliar (planos de probabilidad a priori), en la elaboración de un mapa de cobertura del suelo de la Estación Experimental - Forestal San Juan Tetla y alrededores en el estado de Puebla, México. Asimismo, tuvo el propósito de servir como pauta de introducción a la teledetección espacial (procesamiento de imágenes de satélite), tecnología y fuente de información que ofrece un gran abanico de posibilidades para el estudio de los Recursos Naturales. ÁREA DE ESTUDIO

Se ubica en el Eje Neovolcánico de la República Mexicana, en la ladera oriental del volcán Iztaccíhuatl, a tres horas aproximadamente de la Ciudad De México. Tiene una superfi cie de 100 km2, con relieve montañoso en la parte este y plana a ligeramente ondulada al oeste, con un intervalo de altitud de los 2500 a los 4200 msnm. Presenta coberturas del suelo como bosques mixtos templados de coníferas y latífoliadas, pastizales, cultivos y zonas pobladas.

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Figura1. Fiabilidad obtenida para los diferentes niveles de agregación de la leyenda de trabajo.

Sección alumn@s

MÉTODOS

Se contó con una imagen Landsat 7 ETM+ del 21 de mayo del 2000, de la cual se obtuvo una subescena de 425 columnas por 225 renglones. La leyenda de trabajo utilizada fue la considerada en el Inventario Nacional Forestal 2000-2001 de México, que considera tres niveles: Nivel I - Formación (5 clases), Nivel II - Tipo de vegetación y uso del suelo (9 clases) y Nivel III - Comunidad y otras coberturas (11 clases). Se agregó un cuarto nivel (14 clases) que consideró la forma de vida y especie dominante de cada comunidad.Posteriormente, se llevó a cabo una exploración de las bandas. Se generaron diversas composiciones a color e índices de vegetación, así como, las transformaciones de Tasseled Cap y los componentes principales 1, 2 y 3. Con estos planos se procedió a digitalizar los campos de entrenamiento, previa visita a la zona de trabajo, con un número mínimo de 40 píxeles para cada clase. Se generaron las fi rmas espectrales, con lo que se procedió a elegir las bandas, índices de vegetación o transformaciones mas adecuadas para la separación de clases, con base en el computo de la divergencia transformada. Finalmente, los elementos elegidos fueron la banda 1, 3 y 4, la transformación de brillo de Tasseled Cap y los componentes principales 1 y 2.Para la generación de los planos de probabilidad a priori se utilizó un modelo digital del terreno, del cual se derivaron el plano de aspecto e inclinación de ladera. De cada uno de estos tres planos se extrajeron los datos de 797 puntos ubicados aleatoriamente. De igual forma, de diversos planos de uso del suelo y vegetación de la zona, se obtuvieron las coberturas correspondiente a cada punto de muestreo. Como paso siguiente, se llevó a cabo un análisis discriminante con el fi n de conocer el peso de cada variable del terreno en la defi nición de las clases de cobertura, resultando una ponderación de .9 para la altitud y de .1 para la inclinación. La

variable de aspecto fue descartada por su bajo valor obtenido. Concluido lo anterior, se procedió a generar los planos de probabilidad de cada clase con base en la formula de la distribución normal, para posteriormente generar los planos de probabilidad condicional para cada una de las clases. Para la asignación de píxeles, se realizó una clasifi cación únicamente con información espectral y otra incluyendo los planos de probabilidad a priori. El algoritmo utilizado fue el de máxima verosimilitud.Finalmente, para la fase de validación se consideraron 221 puntos obtenidos en el campo.

RESULTADOS

La clasifi cación uno (información espectral) obtuvo una fiabilidad global del 42.99%, comparada con la clasifi cación dos (información espectral + planos de probabilidad) que obtuvo un valor del 49.77%, resultando así, en una mejoría del 6.78% considerando 14 clases. Respecto a los resultados obtenidos a partir de la agrupación de la leyenda, se observó que la agrupación al nivel III mostró valores de fi abilidad global de 59.27% para la uno y de 67.87% para la dos, representando esto una mejoría del 8.58% considerando 11 clases. La agregación al nivel II presentó valores de 60.63% para la primera clasifi cación y de 69.68% para la segunda, representando una diferencia del 9.05%, para nueve clases. Finalmente para el nivel I (cinco clases) la fi abilidad global de la primera clasifi cación fue de 87.33% y de la segunda de 90.05%, una diferencia escasamente de poco más de tres puntos porcentuales entre ellas.

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Figura 2. Clasifi cación espectral (14 clases).

Figura 3. Clasifi cación espectral + planos de probabilidad a priori (14 clases).

Sección alumn@s

CONCLUSIONES

En el presente trabajo se desarrollaron dos métodos de clasificación supervisada con el objetivo de generar un mapa de coberturas del suelo con calidad aceptable. Los resultados mostraron que la incorporación de información auxiliar (planos de probabilidad a priori) incrementó la fi abilidad global en los cuatro niveles de la leyenda jerárquica utilizada. Se consigue un aumento de la fi abilidad global de entre 3% y 9% en los diferentes niveles de agregación de la leyenda de trabajo. La mayor diferencia en la fi abilidad global fue obtenida en los niveles intermedios (9 y 11 clases), lo que coincide con el nivel al cual fue recabada la información auxiliar. El máximo valor de fi abilidad global fue obtenido en las agregaciones al nivel I (5 clases), superando el valor mínimo de calidad aceptado internacionalmente del 85%. •

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Sección alumn@sSección alumn@s

Análisis de resultados de un modelo regional de calidad del aire alimentado con

distribuciones de emisiones de contaminantes obtenidas mediante

análisis espacial con SIG

Carmen Pastor Gradolí, (Massachusetts, USA), alumna de la cuarta promoción del Máster UNIGIS.E-mail: cpastor@mit.edu

Sector PM10 PM2.5 SO2 CO NOX COV

Fuentes puntuales

%

2,809

(27.16)

572

(9.48)

10,288

(70.08)

10,004

(0.49)

24,717

(12.77)

22,010

(5.12)

Fuentes de área

%

509

(4.92)

492

(8.16)

45

(0.31)

6,633

(0.32)

10.636

(5.50)

197,803

(3.62)

Vegetación y suelos

%

1,736

(16.79)

380

(6.30)

N/A N/A 955

(0.49)

15,552

(3.62)

Fuentes móviles

%

5,287

(51.13)

4,589

(76.06)

4,348

(29.62)

2,018,788

(99.18)

157,239

(81.24)

194,517

(45,25)

Total 10,341 6,033 14,681 2,035,425 193.547 429,882

Tabla 1.

Total de emisiones según tipo de fuente (Ton/año, porcentaje) en la ZMVM

N/A: No aplica

Fuente: adaptado de SMA, 2004.

Con el fi n de pronosticar las consecuencias de la puesta en marcha de acciones para el control de la contaminación del aire, se están llevando a cabo iniciativas científi cas para entender y modelizar los procesos de química atmosférica que tienen lugar en una ciudad tan poblada y extensa como la Ciudad de México. Un funcionamiento acertado de los modelos regionales de calidad del aire es crucial en este sentido. Este artículo examina la variabilidad de los resultados de un modelo ambiental, el CIT, según el detalle espacial de la información geográfi ca con la que ha sido alimentado.

INTRODUCCIÓN

La elevada contaminación de la cuenca aérea de la Ciudad de México provoca efectos adversos sobre la salud de sus habitantes, la agricultura y el clima de la región (Molina y Molina, 2002). Las condiciones naturales de la ciudad son en buena parte responsables de esta situación: la altura a la que se localiza, el hecho de estar rodeada por una cadena montañosa que difi culta la dispersión de los contaminantes, la radiación solar intensa que recibe debido a su latitud y que acelera la formación fotoquímica de estas sustancias (SMA, 2004); pero de comparable importancia son las elevadas emisiones procedentes de la nutrida (>3.5 millones) y pobremente mantenida fl ota de vehículos

de la ciudad (Gakenheimer et al., 2002). La Tabla 1 muestra la decisiva importancia de las emisiones de contaminantes procedentes de las fuentes móviles (vehículos) respecto a las emisiones totales. Desde hace más de una década se están llevando a cabo iniciativas científi cas con el fi n de entender mejor los procesos de química atmosférica que tienen lugar en una ciudad tan extensa y densamente poblada como la Ciudad de México y de modelizarlos, para así poder pronosticar y evaluar las consecuencias de estrategias políticas encaminadas al control de la contaminación. Un funcionamiento acertado de los modelos regionales de calidad del aire es crucial en este sentido.

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Sección alumn@s

LOS OBJETIVOS DEL TRABAJO Y LA INFORMACIÓN DISPONIBLE

Este trabajo tiene dos objetivos considerados complementarios:

1. Elaboración de mapas de emisiones de contaminantes procedentes del tráfico de vehículos en la Ciudad de México o Zona Metropolitana del Valle de México (ZMVM). 2. Análisis de la sensibilidad del modelo ambiental CIT (California Institute of Technology Model) a grados diferentes de generalización de información geográfica relacionada con la distribución de emisiones de contaminantes procedentes de vehículos en la ZMVM.

Para llevar a cabo estos objetivos se cuenta, en primer lugar, con el inventario más reciente de emisiones de la Ciudad de México (SMA, 2004), que ofrece información sobre emisiones procedentes de vehículos desagregadas según seis contaminantes principales (CO, NOx, SO2, PM10, PM2.5, COV), cinco grandes zonas geográfi cas (noroeste, sudoeste, centro, noreste y sudeste) y hora del día; segundo, con un mapa digital de la ZMVM dividida en estas cinco grandes zonas; y por último, con un mapa digital de la red vial de la ZMVM con información sobre tipo de calzada (autopista, carretera, red primaria, red secundaria, etc.), número de carriles y velocidad máxima permitida.

LA ELABORACIÓN DE LOS MAPAS Para la elaboración de los mapas se optó, siguiendo el diseño de los mapas incluidos en el Inventario, por la creación de una malla superpuesta sobre la ciudad con celdas de 2 Km de lado con su cantidad de emisiones correspondiente. Por otro parte, como estos mapas iban, en última instancia, a alimentar el modelo ambiental CIT y se requerían grados diferentes de generalización de la información geográfi ca para estudiar su sensibilidad, se decidió mapifi car la información del Inventario por duplicado, empleando dos enfoques distintos.

Según el primer enfoque, se practicó una distribución homogénea de las emisiones correspondientes a cada una de las zonas. Según el segundo enfoque, la distribución de contaminantes en cada zona se haría corresponder con alguna variable/s que indicara la mayor o menor presencia de tráfi co de vehículos. El resultado es un reparto de emisiones de tipo heterogéneo, es decir, con mayor detalle espacial, dentro de cada una de las zonas. Se utilizó el programa ArcINFO para la elaboración de todos los mapas.

3.1. Elaboración de los mapas que siguen el primer enfoqueA partir de las cifras que ofrecía el Inventario sobre toneladas anuales de cada uno de los contaminantes y las cifras relativas del perfi l diario de emisiones de los diferentes contaminantes y su distribución relativa según zonas, se construyeron perfi les diarios para cada una de las zonas y contaminantes en cifras absolutas.

A continuación se unió el mapa de las cinco zonas de la ZMVM con la correspondiente malla de celdas de 2 km de lado, con lo que se obtuvo un mapa de polígonos que representaban celdas completas o secciones de celdas como resultado de su fraccionamiento entre zonas. Calculando el área de cada uno de estos polígonos y conociendo a qué zona y celda madre pertenecían, se pudo calcular la cantidad de emisiones generadas en cada celda aplicando las fórmulas siguientes:

Emisión de un polígono i perteneciente a una zona j = área del polígono i x emisiones correspondientes a la zona j / área de la zona j.

Emisión de una celda i = Σ de las emisiones de los polígonos que pertenecen a la celda i.

La combinacion de 24 horas y 6 contaminantes dio lugar a un total de 144 mapas. Para construirlos se vinculó la malla de 2 Km de lado con una tabla de dos columnas, una con el número de identifi cación de la celda y otra con la cantidad de emisiones de la celda para un contaminante específi co a una hora concreta del día.

3.2. Elaboración de los mapas que siguen el segundo enfoque Mediante la intersección del mapa de la red vial con el mapa de la ZMVM dividida en sus cinco zonas se obtuvo un nuevo mapa donde sabemos a qué zona pertenece cada una de las calles o fracciones de calle de la red vial. Después de calcular la longitud de cada una de estas calles o fracciones de calle, se averiguó cuantos gramos de emisiones se generaban en cada kilómetro de calle en cada una de las cinco zonas mediante la fórmula siguiente:

Emisiones por km de calle del contaminante i en la zona j = emisiones totales de contaminante i en la zona j / cantidad total de km de red vial en la zona j.

A continuación, con la intersección del mapa de la red vial y del mapa de polígonos obtenido para la elaboración de los mapas del primer enfoque, se pudo averiguar qué calles caían en cada polígono. A partir del cálculo de la longitud de cada una de las calles o fracciones de calle que pertenecían a cada uno de estos polígonos pudieron calcularse

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Valor Límite de Exposición

Aguda Crónica

Concentración y

Tiempo Promedio

de Exposición

Frecuencia

Máxima

Aceptable

(para protección

de la salud de

grupos de riesgo)

Ozono0.11 partes por

millón (1 hora)

1 vez cada

3 años

Monóxido

de carbono

11 partes por

millón (8 horas)1 vez al año

Partículas

suspendidas

totales

260 microgramo/

metro cúbico

(24 horas)

1 vez al año 75 µg/m3 (*)

Partículas

suspendidas

PM10

150 microgramo/

metro cúbico

(24 horas)

1 vez al año 50 µg/m3 (*)

Dióxido de

azufre

0.13 partes por

millón (24 horas) 1 vez al año

0.03 partes por

millón (*)

Dióxido de

nitrogeno

0.21 partes por

millón (1 hora) 1 vez al año

(*) Media aritmética anual

Fuente: Gobierno del Estado de México.

http://www.edomex.gob.mx/se/rama/html/conceptos_normatividad.

htm (acceso febrero 2004).

Tabla 2. Normas de Calidad del Aire Vigentes

Sección alumn@s

las emisiones totales para cada celda aplicando las fórmulas siguientes:

Emisiones totales de contaminante i en el polvígono j = Σ de km de calles en el polígono j x Emisiones por km de calle del contaminante i en la zona a la que pertenece el polígono j.

Emisiones totales de contaminante i en la celda j = Σ de Emisiones totales de contaminante i de todos los polígonos que pertenecen a la celda j.

Además de la ubicación de la red vial, la distribución de emisiones tuvo en cuenta las características de la vía en cuestión. De las diferentes opciones posibles, se optó por considerar la capacidad de acogida de vehículos de cada vía como sinónimo de su capacidad para generar emisiones. Así, la longitud de cada una de las calles se multiplicó por su número de carriles. Se contempló la posibilidad de manejar el tipo de vía como factor indicativo de la velocidad de circulación de los vehículos, pues la velocidad media de circulación de los vehículos infl uye considerablemente en su capacidad de generar emisiones, de tal manera que cuando se circula a velocidades de entre 30 y 90 Km/h las emisiones se minimizan, mientras que se disparan cuando se circula a velocidades inferiores a los 30 o superiores a los 90 Km/h. Según el informe Radian International, cuando se carece de datos sobre velocidades medias de circulación de vehículos pueden tomarse los máximos de velocidad permitidos como una primera aproximación, aunque esto no resulta adecuado para ciudades con problemas de congestión de tráfi co (1996, cap.3, p. 39). La Ciudad de México sufre graves problemas de congestión que los conductores intentan subsanar excediendo los límites de velocidad cuando el tráfi co es fl uido y por esta razón se rechazó utilizar el tipo de vía como factor indicativo de la velocidad de circulación de los vehículos.

Se construyeron 144 mapas que siguen este segundo enfoque.

RESULTADOS OBTENIDOS CON EL MODELO CIT

Durante su fase de operación el CIT aplica ecuaciones de química atmosférica y transporte de masas de aire que afectan a las emisiones con el que lo hemos alimentado. Sus resultados refl ejan la concentración de contaminantes (en partes por millón o ppm) para una malla de 4.5 km de lado. El CIT nos da información sobre muchos contaminantes, pero aquí me limitaré a analizar los resultados relacionados con el monóxido de carbono (CO), el dióxido de nitrógeno (NO2) y el ozono (O3). Por una parte, porque estos contaminantes aparecen regulados por las normas de calidad del aire vigentes en

Mèxico (ver Tabla 2); y, por otra, porque son compuestos que se relacionan de manera muy diferente con las emisiones. El CO es un compuesto exclusivamente emitido por fuentes móviles y poco afectado por la química atmosférica en el plazo de un día (contaminante primario), el O3, en cambio, es un compuesto formado exclusivamente mediante química atmosférica (contaminante secundario) y no emitido por fuentes móviles. Por último, el NO2 es tanto emitido por los automóviles como formado mediante química atmosférica.

A continuación muestro un conjunto de mapas que representan: la distribución de concentración de contaminantes cuando el modelo se ha alimentado con mapas resultado del primer enfoque; y el cambio, respecto a los mapas anteriores, cuando se alimenta el CIT con una distribución que considera la red vial. El cálculo de este cambio se realizó mediante la siguiente fórmula:

Cambio de [CO]i = ([CO]i, red vial - [CO]i, homogéneo) / [CO]i, homogéneo x 100

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Sección alumn@s

El índice i identifi ca una celda concreta de la malla. La formula se aplica igual para los otros contaminantes aunque aquí quede referida al CO.Se eligió la hora 8:30 porque a esta hora los mapas reflejan concentraciones de los contaminantes primarios, CO y NO2, en la hora pico de la mañana, cuando la atmósfera está recién cargada con emisiones frescas; y las 15:30 porque entonces la química atmosférica ha tenido tiempo de producir contaminantes secundarios como el O3.

Mapa 2: Cambio en la distribución de NO2 a las 15:30 Diferencia, cuando se alimenta el CIT con una distribución que considera la red vial.

Mapa 1: Cambio en la distribución de CO a las 8:30, cuando se alimenta el CIT con una distribución que considera la red vial.

Mapa 3: Cambio en la distribución de O3 a las 15:30, cuando se alimenta el CIT con una distribución que considera la red vial (mapas segundo enfoque).

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Sección alumn@s

DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS

El efecto de redistribuir las emisiones considerando la red vial o de manera homogénea según zonas tiene un impacto significativo sobre todo para las concentraciones de contaminantes primarios. El cambio es mas acentuado para CO en la hora pico de la mañana (ver mapa 1), cuando se observan desviaciones que llegan hasta un 140%. O lo que es lo mismo, en el caso de la red vial las concentraciones de CO llegan a exceder en más del doble las del caso homogéneo para ciertas áreas de la ZMVM. Un efecto similar se observa para NO2 en la hora pico de la mañana, aunque ligeramente inferior en magnitud.

Estas grandes diferencias refl ejan la íntima relación entre la concentración de contaminantes primarios con la distribución de las emisiones por la mañana. Por la tarde, a las 15:30 horas, esta dependencia ya no es tan obvia, dado que los contaminantes se han transformado como resultado de los procesos de química atmosférica (NO2) y han sido transportados por el movimiento del aire (CO y NO2). Las desviaciones son máximas para NO2, cuyo cambio de concentración puede superar el 100% en ciertas zonas de la ZMVM (ver mapa 2). El cambio es menos obvio para el CO (ver mapa 1), probablemente debido al mezclado de masas de aire que no están afectadas directamente por emisiones (downward mixing).

Por otro lado, la manera en como se distribuyen las emisiones también tiene efecto en el O3, aunque éste es de menor magnitud ya que la relación entre O3 y las emisiones de contaminantes primarios es menos directa. En este sentido se han observado desviaciones de un 5% en casi la mitad del territorio de la ZMVM (ver mapa 3). Aunque esto puede parecer un cambio insignifi cante, hay que subrayar

que sólo se debe a una distribución diferente de la misma cantidad de emisiones, y que puede llegar a ser crucial cuando se tienen en cuenta las normas de calidad del aire vigentes en México (ver Tabla 2). En el caso del ozono, la violación de la norma implica la puesta en marcha de una estrategia de emergencia que puede incluir desde restricciones a la circulación hasta suspensión de las actividades escolares para proteger a la población infantil.

La Figura 1 es un ejemplo de las concentraciones de O3 pronosticadas por el CIT para una estación de monitoreo de calidad del aire localizada en el centro-noroeste de la ciudad. A pesar de que el perfi l de concentración del O3 cuando se ha alimentado el modelo con una distribución homogénea de emisiones es muy similar al observado cuando las emisiones son introducidas considerando la localización y capacidad de la red vial, el modelo pronostica que se excederá la norma de calidad del aire en el primer caso, mientras que la situación queda dentro de la normalidad cuando se le alimenta con una distribución de emisiones considerando la red vial.

Dado que los resultados generados por el modelo pueden llegar a ser tan diferentes según la localización de las emisiones a la atmósfera, es esencial que determinemos qué nivel de detalle es necesario para garantizar unos resultados fi ables capaces de orientarnos sobre la idoneidad de posibles estrategias políticas dirigidas al control de la contaminación. Por otro lado, la posibilidad, habitualmente contemplada, de usar un modelo ambiental, en este caso el CIT, para cotejar la validez de los inventarios ofi ciales de emisiones queda completamente descartada si el modelo no usa una distribución ajustada de las emisiones, ya que los resultados del modelo dependen en gran medida de cómo se reparten las emisiones en el espacio. ●

Figura 1: Perfi l diario de cantidad de O3 pronosticado por CIT en la Estación de Enep Acatlan según se le alimente con mapas del primer enfoque (homogéneo) o del segundo (red vial).

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Experiencia de un miembro del SIGTE a través de una beca Leonardo

Francesc Xavier Turró i Palé.Geógrafo, miembro del equipo de diseño y programación (DiP Orange)del SIGTE.E-mail: xevi@giscampus.udg.es

Figura 1: Captura de imagen del IMS del proyecto ALARM.

Experiencias UNIGIS

En el presente artículo me dispongo a exponer mi experiencia de trabajo en un país extranjero, y a su vez, intentar dar algunas razones para animaros a hacer lo mismo, si tenéis la oportunidad.

En enero de 2004, y gracias a una beca Leonardo, tuve la oportunidad de viajar a Ámsterdam (Holanda) para trabajar durante seis meses en el Spatial Information Laboratory (SPINlab) y con el grupo de UNIGIS Amsterdam de la Vrije Universiteit. Era la primera vez que realizaba una estancia tan larga en un país extranjero.Una vez allí me puse a trabajar de inmediato. Debido a mi perfi l: geógrafo que había trabajado en el diseño de páginas web, de Internet Map Servers, con conocimientos de Teledetección y un poquito de SIG, el trabajo no me faltó. En primer lugar empecé a trabajar con el objetivo principal de mi estancia en Holanda: el diseño de la página web ofi cial del SPINlab. De todas formas, y debido a la gran cantidad de proyectos en los que participé, esta página web dejó de ser un objetivo principal para ser un proyecto más. Tuve la oportunidad de trabajar con Alfred Wagtendonk en el proyecto ALARM (Assessment of Landslide Risk and Mitigation in Mountain Areas) dentro del Programa Europeo “Energía, medio ambiente, y desarrollo sostenible”. En este proyecto, teníamos que realizar un Internet Map Server utilizando ArcIMS, para cada una de las cinco áreas

de estudio que participaban en el proyecto. Fue debido a mi implicación en este proyecto que tuve que expandir mi estancia tres meses más. Además, pude participar en proyectos como MANOLO sobre e-learning, y PSPE (Participatory Spatial Planning in Europe), diseñando sus respectivas páginas web. Al fi nal de mi estancia tuve la oportunidad de participar como docente en la asignatura de Teledetección dentro del master en Medio Ambiente impartido en la Vrije Universiteit, junto con Marieke Eleveld. En esta ocasión tuve que rehacer los materiales de la asignatura, que estaban preparados para ERDAS y los adapté a ENVI y ArcGIS. Asimismo también tuve que encargarme de supervisar las clases prácticas que duraron dos semanas. Finalmente, terminé la página web del SPINlab, una página web dinámica, donde los mismos miembros del laboratorio pueden actualizar sus contenidos a partir de una intranet basada en tecnología ASP (Active Server Pages), y sin necesidad alguna de tener conocimientos sobre creación de páginas web.

Durante mi estancia en Holanda, a parte de los conocimientos adquiridos, tanto a nivel profesional como a nivel de idiomas, debo nombrar otros aspectos también muy positivos que hicieron de esta aventura un éxito personal. Entre estos aspectos está en primer lugar, el hecho de vivir en un país extranjero: con otra cultura, otra lengua que intenté

aprender, otra forma de vivir a la que intenté integrarme, etc. En segundo lugar el hecho de compartir la misma situación con otras personas extranjeras como yo, mayoritariamente europeos y procedentes de las ex-colonias holandesas. Y fi nalmente, el complementar la responsabilidad del trabajo con el turismo constante, una sensación a la que no estamos acostumbrados, y que me gustaría animaros a probar. •

URL de los distintos proyectos mencionados en el artículo:SPINlab: www.spinlab.vu.nl/ALARM: web de acceso restringidoPSPE: www.pspe.netMANOLO: www.spinlab.vu.nl/manolo

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Sección Noticias

Finaliza en la Universidad Jawaharlal Nehru (JNU) de Nueva Delhi (India) el proyecto InterGIS

El proyecto InterGIS, de cooperación en educación entre Europa y Asia, ha tenido como objetivos desarrollar un Currículo estándar en Sistemas de Información Geográfi ca y formar profesores y estudiantes de las diferentes universidades que han colaborado en el proyecto: Universidad de Girona, Salzburg University (Austria), Free University of Amsterdam (Holanda), Jawaharlal Nehru University (India) Delhi, Goa University (India) y University of Jaffna (Sri Lanka).

Del 5 al 8 de febrero tuvo lugar en la Universidad Jawaharlal Nehru en Nueva Delhi el último encuentro de profesores e investigadores organizado por el proyecto InterGIS y que atrajo a más de cincuenta profesionales procedentes de todas partes de la India, así como del Nepal. Mayoritariamente geógrafos, pero también geólogos, economistas, expertos en ciencias de la tierra o en matemáticas, todos

y todas centraron su interés en la necesidad de defi nir las bases didácticas de los estudios de Sistemas de Información Geográfi ca: defi nir los objetivos, los procesos, las herramientas. En este último sentido se coincidió con la necesidad de incidir en el uso de programario libre. El encuentro incluyó también la visita de la feria y conferencia internacional MapIndia (http://www.mapindia.org/), uno de los encuentros internacionales más importantes en SIG desarrollado desde un país asiático.

Con este encuentro se ha dado también por fi nalizado el proyecto que ha tenido una duración de 2 años. A lo largo de este tiempo se ha establecido una estrecha relación entre todos los miembros del consorcio con el fi n de diagnosticar el estado de los estudios en SIG en Europa y Asia, defi nir un currículo común, contrastar este con profesionales, la industria SIG, usuarios y otros centros de enseñanza superior. Así mismo, se han llevado a cabo 3 cursos de verano en: Ámsterdam (Holanda), Salzburg (Austria) y Goa (India) y 2 workshops en Nueva Delhi (India).

El proyecto ha concluido con tanto éxito que en estos momentos se está perfi lando el diseño de un nuevo proyecto que dé continuidad al que ahora se acaba, y que permita integrar tanto las nuevas ideas generadas durante estos 2 años, como a otras universidades de Bhutan, Bangladesh o Nepal.

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Sección Noticias

6ª Semana Geomática

Virginia Vargas, exalumna del Programa UNIGIS, participó con un artículo en la 6ª Semana Geomática celebrada en Barcelona del 8 al 11 de Febrero.

La Semana Geomática es un congreso de carácter bianual y multidisciplinar organizado por el Institut Cartogràfi c de Catalunya (ICC), el Instituto de Geomática (IG), el Colegio

Ofi cial de Ingenieros Técnicos en Topografía-sede Cataluña (COETT) y la Escuela Politécnica Superior de Edifi cación de Barcelona (EPSEB) en el que se tratan en profundidad todo el conjunto de disciplinas Geomáticas: Geodesia y Navegación, Fotogrametría y Topografía, Cartografía y Sistemas de Información Geográfi ca (SIG).

Con el paso de las ediciones, el congreso se ha consolidado como el evento de esta temática con más proyección que se realiza en nuestro país y se ha consolidado como punto de encuentro entre científi cos, profesionales y estudiantes del sector tanto a nivel nacional como internacional.

Publicación de artículos de TFM en revistas del mundo SIG

UNIGIS España trabaja diariamente para que los miembros de la comunidad UNIGIS y el actual alumnado dispongan de más servicios y ventajas dentro del mundo profesional de los Sistemas de Información Geográfi ca.

Uno de los servicios que se está llevando a cabo con los exalumnos UNIGIS es la gestión de artículos vinculados a los Trabajos Fin de Máster (TFM) para publicar en revistas digitales, en revistas analógicas, en portales, ... del mundo de los Sistemas de Información Geográfi ca. En estos momentos se está trabajando con GeoInformatics, AutoCAD Magazine, GeoFocus, Cartesia.org, GeoTrópico, y como no, con la revista de los usuarios UNIGIS IG+, para poder publicar un artículo del Trabajo realizado al fi nalizar el Máster. Es una oportunidad única para darse a conocer dentro el mundo SIG. Algunos ejemplos de publicaciones realizadas por exalumnos UNIGIS de la promoción 2001-2004:

▪ Timoteo Rivera en AutoCAD Magazine bajo el título Análisis SIG de prominencia visual de monumentos megalíticos en Sierra Morena Occidental. (Núm. 96, Abril-Mayo 2005).

▪ Virginia Vargas en GeoInformatics bajo el título Clasifi cación de Usos de Suelo en la desembocadura de la Ría de San Martín de la Arena a partir de Imágenes Ikonos. (Núm. 4, June 2005, Volume 8)

▪ Flor Álvarez en IG+ bajo el título Inventariación de las masas de Pinus radiat D. Don en el Bierzo (León) empleando teledetección con imágenes multiespectrales y clasifi cadores orientados a objetos. (Núm. 5, July/August 2005, Volume 8)

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SERVIDOR DE MAPAS DEL PATRIMONIO MARÍTIMO-PESQUERO DEL MEDITERRÁNEO

Mundo SIG: Área de proyectos

Desde el Área de Proyectos SIG del SIGTE, y en colaboración con la Cátedra de Estudios Marítimos de la Universitat de Girona y el Museo de la Pesca de Palamós, se está realizando un servidor de mapas por internet (IMS) para la publicación de la información gráfi ca y las bases de datos del patrimonio marítimo y pesquero del Mediterráneo. En concreto el ámbito territorial se enmarca en la costa catalana, especialmente en la Costa Brava que es de donde se dispone más información.

El encargo inicial de la Cátedra de Estudios Marítimos fue crear una herramienta de trabajo que permitiese integrar toda la documentación y datos relacionados con las actividades pesqueras y los recursos marítimos, para permitir su visualización y consulta de forma interactiva y en un entorno sencillo y amigable. Para ello se disponía de una serie de inventarios y bases de datos recogidos por el Grupo de Estudios Sociales de Pesca Marítima (GESPM), la Cátedra de Estudios Marítimos y el Museo de la Pesca de Palamós, así como otras capas de información recogida de otras fuentes como el Departament d’Agricultura Ramaderia i Pesca (DARP) de la Generalitat de Catalunya y el Institut Cartogràfi c de Catalunya (ICC). Parte de esta información ya era consultable en forma de base de datos desde el catálogo de bibliotecas de la Universitat de Girona.El objetivo era relacionar estas bases de datos con su correspondiente localización espacial e integrarlas en un Sistema de Información Geográfi ca. Dado que los técnicos que trabajarán con esta información no son usuarios habituales de programas SIG y que las funciones que tenían que implementarse eran básicamente de consulta y visualización, se optó por la creación de un servidor de mapas por internet debido a la gran facilidad que presenta para su manejo. No se requiere de ningun tipo de instalación por parte del usuario (a excepción de la consola de Java) y permite a éste acceder automáticamente y en tiempo real a las últimas actualizaciones de los datos en el caso de que estas se produzcan.

Por otro lado, los servidores de mapas por internet son una potente herramienta que permite difundir y publicar información geográfi ca que puede ser consultada por un número ilimitado de personas de forma fácil y segura. Estos sólo pueden visualizar y consultar los datos, pero no pueden descargárselos.

Para la realización del servidor de mapas del patrimonio marítimo-pesquero se ha utilizado la versión 4.1 de Mapserver. Mapserver es una popular

aplicación para la publicación de mapas a través de internet, creada por la Universidad de Minnesota, gratuita y de código abierto. Permite al usuario programar multitud de funciones de visualización y consulta de información gráfica. Los otros componentes del servidor de mapas son HTML y JavaScript, para el diseño de la interfaz de usuario, y Acces y ASP (Active Server Page), para la consulta a las bases de datos desde la aplicación.Mapserver soporta un gran número de formatos, tanto raster como vectoriales. En nuestro caso concreto las capas que componen nuestro servidor de mapas están en formato shapefi le de la casa ESRI.

Tanto las capas SIG como las bases de datos que integran el servidor de mapas fueron proporcionadas por la Cátedra de Estudios Marítimos, no obstante desde el SIGTE se tuvo que realizar una labor previa de preparación y adecuación de los datos antes de poder ser integrados en el sistema. Estas capas provenían de fuentes y escalas diferentes lo que comportó problemas de unifi cación de estas, y, en algunos casos, fue necesario un posterior proceso de edición. Por otro lado, también se tuvo que realizar una importación de capas provenientes de otros formatos, una generación de nuevas capas de información derivadas de otras, una depuración y un manejo de las bases de datos para su posterior enlace con sus correspondientes capas gráfi cas.

El principal interés de este servidor de mapas radica en que permite visualizar gráfi camente información inédita hasta este momento. En algunos casos estas capas o inventarios están disponibles únicamente para el ámbito de la Costa Brava, mientras que en otros casos el ámbito territorial abarca la totalidad de la costa catalana.

Entre las capas de información consultables destacaríamos el inventario de puntos de interés relacionados con las actividades pesqueras que incluye más de 500 puntos como podrían ser faros, casas y barrios de pescadores, astilleros, zonas de amarre, muelles, puertos, zonas de pesca, lonjas de pesca, balizas, etcétera. Todos ellos acompañados de una completísima base de datos con más de 50 campos de información.

También es de gran interés, por la originalidad y la difi cultad que supuso su obtención, toda la información relativa a los caladores de pesca. Esta incluye una capa de puntos que indican caladores de pesca por un lado y por otro, dos capas de

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Mundo SIG: Área de proyectos

líneas que indican zonas de caladores, obtenidas a partir de los datos de los GPS de las embarcaciones pesqueras y, de la cual, se ha extrapolado la capa de trayectorias de pesca.

En el servidor de mapas podemos consultar una completísima toponimia de la Costa Brava con casi 2000 nombres de playas, calas, islas, cabos, bahías, infraestructuras, puertos, parajes, etcétera.

A destacar también, el inventario de naufragios de la costa catalana con datos relativos a su situación, fecha y causa del naufragio, actividad, carga, bandera, reseñas históricas y una treintena más de datos sobre cada naufragio.

También se incluye un mapa de profundidades de la costa mediterránea española realizado a partir de una capa de curvas batimétricas. Aunque gráfi camente solo se muestran diez intervalos de profundidades, el IMS implementa un herramienta llamada “sonda” que permite consultar la profundidad aproximada para cada punto.

Por último destacar que se ha puesto un especial cuidado en el diseño de la interfaz de usuario. Las herramientas y botones de función que se incluyen han sido diseñados y creados especialmente para este trabajo. Mención especial recibe también el diseño de los símbolos que representan los puntos de interés relacionados con las actividades pesqueras.

El Servidor de mapas del Patrimonio Marítimo-Pesquero del Mediterráneo se encuentra en fase de fi nalización, faltando tan solo algunos detalles para su conclusión. Está prevista su presentación a fi nales de julio, y será a partir de entonces cuando pueda ser accesible desde internet. •

Ferran OrduñaResponsable de Proyectos SIG

Figura 1: Interfaz del IMS

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En los últimos años, frente a la oferta de software comercial, se está posicionando y cobrando cada vez más fuerza el software libre u ‘open source’. En el caso concreto de los SIG , esto representa una alternativa interesante debido especialmente al elevado coste de muchos programas comerciales que limitaban, en cierto modo, la utilización de los SIG al ámbito profesional y a la investigación especializada dentro del entorno universitario.

Software free, al contrario de lo que mucha gente cree, signifi ca libre, no gratis. Y es libre porque al ser open source o de código fuente abierto, el usuario puede acceder a dicho código fuente y modifi carlo, editarlo, mejorarlo y adaptarlo a sus propias necesidades. Así mismo cualquier usuario puede utilizar, copiar, modifi car, desarrollar y distribuir el programa libremente, ... Incluso, cualquier usuario puede vender cualquier modifi cación o adaptación del programa eso si, distribuyendo el producto solamente en formato binario (sin la inclusión del código fuente).

El software libre permite que cualquier usuario pueda crear su propio SIG con una inversión económica nula en cuanto a software y sin tener que recurrir a las copias ilegales de los principales software comerciales.La contrapartida es que la funcionalidad de estos programas no siempre llega al nivel de los software más conocidos, aunque se están haciendo grandes progresos y algunos programas libres incorporan o están a punto de incorporar funciones realmente interesantes que cubren las necesidades de un alto porcentaje de los usuarios. Por otro lado, al ser programas de código fuente abierto, podemos adaptarlo a nuestras necesidades y programar nosotros mismos las funciones que necesitemos.Otro handicap del software libre radica en que su manejo a veces puede resultar algo complejo. La interfaz de usuario por otro lado no resulta, en la mayoría de los casos, tan amigable e intuitiva como en los programas de pago. Por último, en algunos casos, la instalación puede llegar a ser realmente compleja. Todo esto es lógico si tenemos en cuenta que los desarrolladores de estos programas son muchas veces usuarios privados o entidades sin ánimo de lucro cuyo objetivo principal es cubrir unas determinadas necesidades. Por tanto, normalmente la mayor parte de los recursos se focalizan en aumentar la funcionalidad del programa, pasando el resto de aspectos a un segundo orden de prioridades.

En el caso concreto de los Sistemas de Información Geográfi ca el software libre se encuentra en una fase de crecimiento, el abanico de productos es cada vez más amplio y diverso, disponiendo de una gran oferta de software compatible con diferentes sistemas operativos y que integran la capacidad de leer y trabajar con modelos de datos raster y vectorial. Estos programas eran, hasta no hace muchos años, poco más que simples visualizadores de cartografía y bases de datos. Actualmente, la tendencia es aumentar la potencia en cuanto a funcionalidad analítica de estas aplicaciones. En este sentido algunos de estos programas están a la altura de conocidos software comerciales. Por otro lado, las herramientas de edición y estructuración topológica todavía se encuentran en un estadio de desarrollo inferior. Es difícil decir qué productos son mejores que otros, ya que muchas veces estos programas han sido diseñados para un objetivo en concreto y por tanto, trabajan muy bien determinados tipos de análisis y no realizan otros que consideraríamos imprescindibles para nuestro trabajo. Podemos encontrar programas especializados en tratamiento de imágenes satélite, en análisis tridimensional del terreno, análisis hidrológico, análisis geológico y un largo etcétera. Esto hace que algunos incorporen funciones muy particulares y complejas y en cambio, no cuenten con funciones consideradas más básicas.

Para terminar comentar que, junto con la oferta de SIG libre también hay que destacar los productos que no siendo de código abierto, sí que son gratuitos. Estos últimos normalmente suelen ser versiones LT o limitadas de un programa comercial. En algunos casos la limitación viene dada en cuanto a funcionalidad del producto, mientras que en otros, el límite está en el tamaño de los fi cheros de trabajo.

A continuación enumeramos, a modo de ejemplo, algunos productos SIG tanto libres como gratuitos que hemos analizado y que pueden resultar de interés.

La oferta de software SIG libre ‘open source’ y software gratuito

Mundo SIG: Área de proyectos 18

GeoDa, SIG vectorial, es bastante limitado en cuanto a funciones, realiza operaciones espaciales simples. (Gratuito)

SADA, vectorial, es capaz de realizar operaciones de superposición de capas y también permite realizar consultas sobre la base de datos. Está bien para llevar a cabo una primera aproximación al trabajo con un modelo de datos vectorial. (Gratuito)

UDIG, desarrollado en Java. Las funciones son limitadas, aunque se encuentra bastante avanzado en el tratamiento de archivos vectoriales pero no en el mismo grado con los archivos raster. (Libre)

Map Maker es la versión gratuita del Pro (versión completa). Básicamente la diferencia de funcionalidad entre la versión gratuita y el Pro es la capacidad de tratar archivos con dimensiones de información más alta y restricción en las herramientas de análisis espacial. (Gratuito)

LandSerf, desarrollado en Java. Las operaciones espaciales múltiples son bastante limitadas y tampoco realiza un gran análisis espacial. Trabaja básicamente el modelado del terreno en tres dimensiones. (Libre)

JUMP, “The Java Unifi ed Mapping Platform (JUMP)”, es una aplicación basada en la visualización y procesado de datos espaciales, incluyendo muchas de las más comunes herramientas y funciones de análisis espacial en un SIG utilizando modelos de datos vectoriales. (Libre)

SIGIS, muy completo. Trabaja muy bien los datos vectoriales así como también los raster y también incorpora procesamiento de imágenes. Aunque con la versión gratuita se ve limitado en el tamaño de los archivos. (Gratuito)

TNTlitle es la versión gratuita del TNT Mips conllevando limitaciones en el tamaño de los archivos vectoriales y de los raster. Permite realizar operaciones espaciales múltiples, análisis espacial; se encuentra en una fase avanzada. (Gratuito)

SPRING, software potente y avanzado. Realiza operaciones espaciales complejas, análisis espacial, así como un potente módulo de procesamiento de imágenes de satélite. (Libre)

SAGA, basado en el lenguaje de programación C++, se trata de un potente y versátil software versado en el trabajo y manejo de modelos de datos raster. (Libre)

gvSig, desarrollado en Java. Impulsado por la Generalitat Valenciana. Software que recientemente ha salido al mercado por lo cual aún se encuentra en una fase inicial de trabajo con archivos raster y vectoriales. (Libre)

GRASS, software con un gran potencial y puede que el más avanzado en capacidades de análisis espacial, tratamiento de imágenes, visualización 3D y análisis vectorial. (Libre)

Evidentemente existen muchos más programas con las características de software libre (open source), pero aquí tan sólo queríamos introducir los fundamentos del software open source. Este sencillo artículo evidencia la disponibilidad de bastante variedad de productos, tanto en sus funcionalidades como en la capacidad para el tratamiento de modelos de datos raster y vectorial. •

Silvia CorcollFerran Orduña

Lluís VicensÁrea de Proyectos SIG

Mundo SIG: Área de proyectos

Imagen 1: Interfaz del Spring.

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6 - 8 Julio AGIT 2005 Salzburg (Austria)

4 - 15 Julio The Vespucci Initiative Florencia (Italia) Summer School on GIS

9 - 16 Julio International Cartografi c La Coruña (España) Conference

25 - 29 Julio ESRI International User Conference California (EEUU)

12 - 19 Agosto UNIGIS Summer School Szekesfehervar (Hungría)

6 - 9 Septiembre X Conferencia de la Sociedad San Juan Iberoamericana del SIG (Puerto Rico)

21 - 23 Septiembre XI Congreso Nacional de Teledetección Tenerife (España)

4 - 6 Octubre Intergeo 2005 Dusseldorf (Alemania)

26 - 28 Octubre AGIC 2005 GIS Conference Arizona (EEUU)

23 - 25 Noviembre GEO - INFO Congres Amsterdam (Holanda)

Para una lista más completa y actualizada de eventos SIG, visita nuestro campus, www.giscampus.org.

Eventos 20

Un ex-alumno del Máster UNIGIS

Primera Promoción del Máster UNIGIS, 1999 - 2001.Cargo que desarrolla actualmente: Responsable de Sistemas de Información Geográfi ca de WASSER.Titulación académica: Licenciado en C.C. Geológicas.Localidad: Madrid, España.

Jesús DE DIEGO ALARCÓN

Hablamos con...

¿Cuándo y cómo te iniciaste en los Sistemas de Información Geográfi ca?

Mis primeros contactos con un software GIS fueron en la facultad, precisamente con IDRISI, para el desarrollo de mi tesina de licenciatura. La tesina no la terminé (de momento…) pero el gusanillo me picó y me fui introduciendo en el mundillo. ¿Cuáles fueron los motivos que te llevaron a cursar el Postgrado y Máster Internacional a distancia en SIG del Programa UNIGIS?

Una vez iniciada la tesina vi que era necesario profundizar un poco más, que necesitaba más conocimientos. Al tiempo, también veía el mundo SIG como un “fi lón” laboral que está por explorar y “explotar”, en cuanto a que iba a tener una fuerte demanda, como creo que se está demostrando.En mi caso el principal motivo por el que elegí el Máster fue el hecho de que fuera a distancia. Con el tiempo que disponía no me podía plantear un Máster presencial.Además, precisamente el Programa UNIGIS no está centrado en “aprender a manejar un software”, como se podía ver en los Máster o Cursos presenciales que había en Madrid.El curso se presenta muy centrado en aspectos fundamentales de los Sistemas de Información Geográfi ca. Estos conocimientos aportan la base sufi ciente para que migrar después de un software a otro no sea una difi cultad.Finalmente, un último punto que me pareció importante es la enorme calidad del equipo de tutores/profesores. Además de ser un lujo poder aprender directamente de los mejores, te da la seguridad de poder profundizar siempre en el tema que desees.

¿Cómo valorarías tu paso por la primera promoción de Postgrado y Máster Internacional a distancia en SIG del Programa UNIGIS? ¿Hubo algún aspecto en especial que te sorprendió durante el desarrollo del curso?

He de reconocer que no fue fácil, fundamentalmente porque estudiar a distancia implica una disciplina diaria que a veces te cuesta mantener. Además del hecho de no poder comunicarte presencialmente con tus compañeros y/o profesores, que siempre supone también un esfuerzo mayor.Por eso, recomiendo a cualquier estudiante del curso que pueda asistir a los Seminarios presenciales. Además de conocer Girona, preciosa ciudad, te ayuda a poner rostro a aquellos que están tras el correo electrónico/chat. Además,

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Hablamos con...

viene estupendamente bien para poner en común dudas, compartir experiencias, sin la difi cultad que siempre supone tener que expresarlas por escrito.Un aspecto que me sorprendió fue la claridad de los temarios. La verdad es que siendo la primera promoción en español los materiales estaban muy trabajados. Y aunque al fi nal la correción de las prácticas se demoró un poco (provocada también por nuestro retraso en la entrega) la comunicación con el equipo de profesores era casi inmediata.

Dices ser el responsable del Producto GIS de una pequeña empresa de Agua. Desde esta perspectiva laboral privilegiada, ¿Cómo ves el desarrollo de los Sistemas de Información Geográfi ca en el mundo laboral y/o profesional? ¿Crees que existe una clara tendencia a la informatización del territorio?

Bueno, yo creo que en líneas generales el SIG empieza a tenerse en cuenta ya en muchas instituciones y/o empresas no como la herramienta de un par de “piraos” de tal o cual departamento, sino como una herramienta corporativa más, que nos permite, en el más simple de los casos, ponerle una ubicación a la información con la que estamos trabajando.Desde esta perspectiva, cada vez más las instituciones y empresas tienden al tratamiento de la información geográfi ca integrada con el resto de sistemas de información. Este es, a mi juicio, uno de los campos en el que los SIG experimentará un mayor crecimiento en los próximos años. Es decir, en las organizaciones sólo un pequeño grupo de personas genera información geográfi ca, ya sea mediante la digitalización, ya sea mediante análisis. Ahora bien, esa información puede y debe ser explotada por el resto de la institución/empresa y por tanto es necesario hacerla accesible e integrarla en los procesos diarios de quienes la puedan necesitar.

Una vez fi nalizado el Máster, y con los conocimientos adquiridos a lo largo del curso, ¿te fue difícil introducirte en el mundo laboral de los Sistemas de Información Geográfi ca?

Bueno, la verdad es que según entregué el Proyecto de Fin de Máster, y sin haber tenido experiencia laboral previa en nada relacionado con los SIG, empecé a trabajar en una empresa que hacía callejeros para Internet utilizando ArcINFO WS como digitalizador. Después fui poco a poco demostrando mis conocimientos y como no, aprendiendo un montón. En las primeras entrevistas, por otro lado, el Máster era poco conocido (yo soy de la primera promoción), y tenía que contar a todo el mundo la historia: que si es un Máster a Distancia; que si es una red internacional; que si está esta profesora y este otro,… Eso ya no es así, y el hecho de que el Máster sea más conocido también facilita las cosas.

Y para fi nalizar, la misma pregunta que se les ha realizado a los exalumnos entrevistados en anteriores números de la revista; ¿Qué consejo darías a los actuales alumnos UNIGIS sobre el desarrollo del curso que están llevando a cabo?

Creo que ya he comentado alguna cosa al respecto: que intenten asistir a los Seminarios presenciales. Te ayudan a centrarte, conocer a tus compañeros, profes, consultar dudas, aprender nuevas herramientas,... y como no, compartir unas cervezas…… Como ya he dicho, es duro estudiar a distancia, además durante DOS AÑOS!!!, por lo que, precisamente, no hay que desaprovechar esta oportunidad para romper la dinámica del estudio en casa. •

Entrevista realizada por: Jesús Rodríguez

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23 Entretenimientos

Dibujante: Ferran Pérez Cufí

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