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Ejemplos


Introducción

Las Operaciones de Vecindad son un método de análisis de datos en un SIG. Son especialmente importantes cuando una situación requiere el análisis de relaciones entre lugares, más que para interpretar las características en ubicaciones individuales.

La Celda de Referencia y su Vecindad

A las Operaciones de Vecindad se las llama frecuentemente 'Operaciones Focales', debido a que cada operación que se realiza genera un valor para el 'centro' de una vecindad. Al centro de la vecindad generalmente se le llama celda de referencia y sus vecinos (las celdas que lo rodean) son los que forman la vecindad. Ésta puede tener varios tamaños y formas, las cuales se definen seleccionando la opción apropiada en el SIG.
Las formas más comunes de vecindades son éstas:

Nota: en estos ejemplos la celda de referencia aparece en gris, y las celdas de la vecindad (delimitada por una línea roja) aparecen en rosa. También hay que destacar que la celda de referencia está incluida dentro de la vecindad en todas las formas excepto en la de donut (la tercera por la izquierda).

Aunque aparentemente a esta escala no parece que haya diferencias entre la vecindad circular y la cuadrada, una vez vistos los Algoritmos Interactivos la diferencia entre estas dos formas se hará más evidente. El usuario del SIG puede definir cualquier tamaño para la vecindad, en función del problema que se le plantee. Los ejemplos que se encuentran al final de esta página ilustran varios casos donde se pueden usar las diferentes formas de vecindad.

Cómo trabajan las Operaciones de Vecindad

Las Operaciones de Vecindad trabajan moviéndose a través de la rejilla de un mapa raster, celda a celda. La celda visitada en cada momento se convierte en la celda de referencia y se calcula un nuevo valor para esa celda como una función de su vecindad. Todos los valores calculados son entonces colocados en las correspondientes celdas del mapa de salida.

Operaciones estadísticas de Vecindad

Se pueden usar varias estadísticas para caracterizar la vecindad de una celda de referencia. Hay que tener en cuenta que, aunque hay cuatro tipos de datos numéricos que pueden estar presentes en un mapa de entrada, las estadísticas que se usen en las operaciones de vecindad dependerán del tipo de dato con el que se esté trabajando).

En los siguientes enlaces se puede ver información sobre cada tipo de dato, incluídos ejemplos y las operaciones estadísticas que pueden ser aplicadas a cada uno:

Razón
Intervalo
Ordinal
Nominal

Hay que tener en cuenta que si una función puede ser aplicada a alguno de los tipos de datos anteriores, también puede ser aplicada al tipo de proceso.

Este módulo detalla nueve operaciones estadísticas: Suma, Media, Máximo, Mínimo, Mediana, Mayoría, Minoría, Diversidad y Diferencia. Debajo de este párrafo se puede observar un ejemplo de celda de referencia y su vecindad. A continuación se describe cada operación estadística con su resultado para este ejemplo.

Suma ( = 110)

Esta operación suma los valores de la celda de referencia y los de las celdas de su vecindad, y guarda esta suma en el mapa de salida. Los datos del mapa de entrada pueden ser de los tipos razón o intervalo.

Un ejemplo del uso de la SUMA es medir la densidad de determinadas características en un mapa, como puede ser la generación de un mapa de densidad residencial, medida como el número de viviendas por cada 100 Ha.

Media ( = 12.22)

Esta estadística calcula el valor medio de los datos presentes en las celdas de la vecindad. Los datos del mapa de entrada deben ser nuevamente razones o intervalos.

La MEDIA se utiliza habitualmente para "Suavizar" valores en un mapa, es equivalente a un filtro de paso bajo en Teledetección. Un ejemplo lo tenemos en el suavizado del terreno previo al análisis, con el objetivo de eliminar pequeños errores (lo que se conoce como ruido) en los datos.

Máximo ( = 30)

La operación Máximo selecciona el valor más alto de todos los de las celdas de la vecindad. Los datos del mapa de entrada pueden ser de tipo ordinal, intervalo o razón.

Un ejemplo del uso de esta estadística es valorar cada celda de acuerdo con el recurso más valioso en un área determinada.

Mínimo ( = 0)

Esta operación selecciona el valor más bajo de todos los de las celdas de la vecindad. Los tipos de datos del mapa de entrada son los mismos que en el Máximo.

El MÍNIMO se usa habitualmente para localizar "depresiones" en un mapa de elevaciones, como por ejemplo detectar "falsas depresiones" (una única celda) como paso previo a realizar simulaciones de escorrentía.

Mediana ( = 10)

Esta operación elige la mediana (el valor que se encuentra en el medio) de todos los de las celdas de la vecindad. Los datos del mapa de entrada pueden ser ordinales, intervalos y razones.

La operación MEDIANA se usa de manera similar a la media, por ejemplo, para suavizar valores en un mapa.


Mayoría ( = 10)

Esta operación elige el valor que más veces se repite en las celdas de la vecindad. Los datos del mapa de entrada pueden ser de los siguientes tipos: razón, intervalo, ordinal y nominal.

Un ejemplo del uso de la MAYORÍA es reponer valores perdidos en un mapa, como por ejemplo asignando el uso del suelo más común en una vecindad a franjas o puntos sin datos sobre un mapa digitalizado.

Minoría ( = 30)

La operación minoría elige el valor que menos veces se repite en las celdas de la vecindad. Nuevamente los datos del mapa de entrada pueden ser los cuatro mencionados.

Esta operación se utiliza muy poco.



Diversidad ( = 5)

También se la puede llamar VARIEDAD. Esta operación selecciona el número de valores diferentes en todas las celdas de la vecindad. Los datos del mapa de entrada pueden ser ordinales, nominales, intervalo o razón.

La diversidad se utiliza habitualmente para localizar los límites de polígonos. El resultado de esta operación ofrece los siguientes valores: 1 para los interiores de los polígonos, 2 a lo largo de los límites de dos polígonos adyacentes y 3 ó 4 donde tres o cuatro polígonos, respectivamente, se juntan. Un ejemplo de esto es el estudio ecológico de comunidades de vegetación.

Diferencia ( = 30)

Esta operación selecciona la diferencia entre el máximo y el mínimo valor de los de las celdas de la vecindad. Los datos del mapa de entrada pueden ser ordinales, intervalo o razón.

La DIFERENCIA se usa frecuentemente para valorar cada celda de acuerdo a la diferencia de valores de una determinada característica que le rodea. Un ejemplo de esto es encontrar la diferencia entre las cumbres que rodean un punto de la tierra.

Ejemplos
A continuación se pueden ver tres ejemplos "reales" que ilustran el uso de diferentes formas, tamaños y operaciones de vecindad:
1. Una vecindad circular de 2 Km. de radio se puede usar para mostrar cuántas celdas de costa hay dentro de una distancia de 2 Km. a la redonda desde cada localización en un mapa.
2. Cuando se quieren eliminar falsas depresiones en un MDT antes de utilizarlo para un análisis hidrológico, la operación MÍNIMO, basada en un cuadrado de 3 x 3 celdas, podría ser usada primero para identificar celdas bajas (cuando el valor MÍNIMO equivale a la celda de referencia). Para estas celdas, su valor actual será sustituído por la media de los valores en una vecindad de forma de donut, con una celda en el centro, cuyo valor de elevación quedaría fuera de la vecindad, y no se tendría en cuenta.
3. Una persona puede desear instalarse en un lugar que no tenga montañas hacia el este para poder disfrutar del amanecer. En este caso, el análisis se basará en aplicar la operación MÁXIMO a un MDT utilizando una vecindad en forma de cuña entre 45° y 135° de orientación. Cuando tengamos el MDT resultante sabremos donde están las mayores elevaciones al este de cada celda.

En estos ejemplos se puede ver cómo para llevar a cabo las operaciones de vecindad frecuentemente hay que realizar varios pasos, lo cual dificulta su comprensión. La siguiente lección (Algoritmos Interactivos) muestra algunos ejemplos básicos de las operaciones estadísticas más comunes.

Nota: Algunos componentes de las lecciones interactivas requieren el plugin Macromedia Shockwave
Pincha aquí para descargarte toda la teoría aparecida en este módulo
bibliografía
 


D. 1990, Geographic Information Systems and Cartographic Modelling, Prentice-Hall Inc., New Jersey, pp. 14-22, 9