viernes, 2 de diciembre de 2016

Análisis topológico con FME Desktop


Existen muchas alternativas para realizar un análisis topológico de nuestro conjunto de datos, sin duda el más completo, desde mi punto de vista es ArcGIS, ya que permite realizarlo desde un primer momento, hasta las últimas fases del mismo realizando una limpieza total de los datos de partida. Pero que sea el más completo no significa que sea el más eficiente, ni que todas las fases del análisis respondan al 100% a nuestras necesidades y expectativas. 

Actualmente encontramos en el mercado una gran variedad de herramientas y programas que pueden completar las “debilidades” del programa de la firma ESRI, e incluso mejorar muchas de las utilidades implementadas en el mismo, haciéndolo más eficiente. Para mi, sin duda, uno de los mejores es FME Desktop, que como ya comenté en una entrada anterior es una herramienta ETL mayormente centrada en la manipulación de información geoespacial. 

Evidentemente este programa no hace milagros, y sí como en el caso que veíamos en la entrada “Revisión de topologías en ArcGIS” (en la cual pretendíamos crear polígonos a partir de líneas), los datos iniciales presentan errores topológicos, como por ejemplo colgantes, el resultado no será todo lo completo que nos gustaría, quedándonos líneas sin su polígono correspondiente.

FME ofrece multitud de herramientas para realizar un análisis topológico previo, para detectar y depurar errores, pero sin duda lo más interesante es que podemos resolver los errores directamente, sin crear una topología previa, ya que el programa la genera en tiempo de ejecución.

Así pues en el ejemplo anterior, y para minimizar los errores, podemos añadir una serie de transformadores que hacen una depuración previa de los datos de partida. El modelo podría quedar de la siguiente manera:

Cada una de las partes del modelo presenta una serie de características y variables que podemos modificar según consideremos. Vamos a analizar uno a uno todos los elementos del modelo, pero hay que tener en cuenta que el programa contiene al rededor de 500 transformadores, y cada uno de ellos con sus propias variables. Evidentemente esto es solo una pequeña muestra del potencial de este programa, que intentaré desarrollar en futuras entradas.

  • Snapper: esta herramienta se utiliza para alargar líneas (o añadir vértices), hasta la línea más próxima. También nos permite utilizar un atributo en concreto para realizar esta acción. Por ejemplo si tenemos en un mismo shapefile distintos elementos lineales tales como alambradas, muros, tapias… puede ser que necesitemos realizar este proceso solo sobre un tipo de entidades. Para ello realizaremos esta acción especificando el campo concreto en el cual queremos realizar el proceso. Obligatoriamente tendremos que asignar una tolerancia al proceso (cuanto mayor sea esta más impredecible será el resultado). Otra serie de variables son el tipo de snapping, añadir vértice adicional, que modificaremos en función de nuestras necesidades.


  • Intersector: esta herramienta se utiliza para romper elementos que se cruzan ya sean poligonales o lineales. Por ejemplo si tenemos un archivo de líneas que van a conformar una red del tipo que sea, esta herramienta es útil porque nos generara vértices en las intersecciones de la red. En el caso de tener un shape poligonal, por ejemplo de cultivos de una zona, nos será útil para eliminar solapes entre parcelas, para no falsear la superficie total de trabajo. Las distintas opciones que nos brinda esta herramienta son por ejemplo tener en consideración la z del elemento, ya que en muchos casos los cruces entre líneas a distinta cota no necesitan un vértice adicional. También nos da la opción de partir líneas que se cruzan con sí mismas, y otra serie de opciones que vendrán definidas por las necesidades del tipo de trabajo a realizar.

  • Area builder: esta herramienta se utiliza para crear polígonos a partir de líneas. Si los procesos anteriores se han realizado de forma correcta, y han solucionado los errores topológicos, los polígonos serán generados correctamente.



jueves, 10 de noviembre de 2016

Aplicaciones de los MDT


En esta ocasión retomaré un tema tratado en entradas anteriores, los Modelos Digitales del Terreno (MDT), Si en los post anteriores nos centrábamos en el proceso de creación del modelo a partir de diferentes fuentes de datos, y utilizando diferentes técnicas y herramientas disponibles dentro de ArcGIS, ahora es momento de centrarnos en el resultado, y las posibles aplicaciones del mismo.

Lo primero que hay que considerar para poder aplicar un MDT, entre otros muchos factores, es la resolución del mismo, para saber si puede ser empleado en nuestro proyecto en particular. Así pues si se precisa un modelo en detalle de un área determinada, los datos de partida han de tener una resolución apropiada. Por ejemplo si necesitamos estudiar la localización de una laguna artificial de 1x1 km de superficie, un modelo de una resolución de 1 km2 lógicamente no nos será de utilidad, necesitaríamos un mayor grado de precisión.

Se podría pensar en este punto, qué a mayor resolución mejor calidad y precisión de nuestro modelo, y aunque esto es verdad, hay que considerar otros factores, ya que un modelo muy detallado ocupa mayor espacio de almacenamiento en disco, y mayor tiempo de procesamiento.

A continuación se muestran varios ejemplos de las posibles utilidades de los MDT. Por supuesto esto es una pequeña muestra de las muchas en las que pueden ser empleados. Algunas de estas son creadas de una manera inmediata en ArcGIS, por ejemplo los mapas de radiación solar, otros por el contrario necesitan la combinación de diferentes técnicas y herramientas para su correcta elaboración (creación de cuencas de drenaje, por ejemplo)

  • Mapas de Pendientes: Se usan para multitud de análisis, y suele ser el punto de partida para la elaboración de otros mapas como alguno de los detallados a continuación. Cada color representa una pendiente del terreno, lo cual nos permite separar de una manera rápida y visual las zonas con mayor pendiente, de las de  poca pendiente. Este suele ser un paso preliminar en estudios derivados como por ejemplo la vulnerabilidad o erodabilidad del suelo.
  • Mapas de erosión y erodabilidad, que están definidos además de por la pendiente del terreno, por otros factores intrínsecos, como por ejemplo la litología y otros extrínsecos como la presencia de agua u otros agentes erosivos.
  • Mapas de Vulnerabilidad: los mapas de vulnerabilidad pueden ser de muy diverso tipo y estar basados en diversos factores, entre ellos la elevación y la pendiente del terreno. El resultado de estos mapas suele enfatizar las zonas con mayor grado de vulnerabilidad (susceptibilidad de un sistema al impacto de un peligro)
  • Mapas de radiación. En ocasiones necesitaremos saber la exposición a la luz solar de una determinada zona, por ejemplo para determinar la cantidad de energía que puede ser producida por una planta solar, o para conocer la viabilidad de un cultivo de un tipo determinado. En este caso ArcGIS dispone de varias herramientas que nos permiten definir, clasificar y representar estas zonas

  • Mapas de visibilidad: otra interesante funcionalidad en ArcGIS es la de definir líneas o zonas de visibilidad a partir de una localización determinada, el cual nos dará como resultado el área accesible visualmente desde un punto determinado. Esta puede ser utilizada para ubicar el emplazamiento de torres de vigilancia forestal, por ejemplo.
  • Calculo de cuencas hídricas: los MDT son una herramienta fundamental para definir redes de drenaje, y delimitar la cuenca hidrográfica. También se pueden definir la acumulación de flujo y el aporte total en el punto de salida de la cuenca, así como otros parámetros relacionados con el ciclo hidrológico de la misma.


  • Mapas de riesgos de inundación: para crear un mapa de riesgos de inundaciones se necesitan multitud de datos de diversa índole, muchos de ellos aportados por los modelos de elevaciones y sus mapas derivados.
  • Calculo de volúmenes de tierras: por ejemplo nos permitirá saber el volumen de material a movilizar en desmontes y rellenos en el estudio del trazado de una carretera. Con ello podemos anticipar el coste de este concepto antes de ejecutar la obra.
NOTA: algunas de las imágenes mostradas en esta entrada han sido tomadas de la web de ayuda de ArcGIS.


martes, 25 de octubre de 2016

Exportar Capas GIS a formato CAD

Una de las tareas más solicitadas por los usuarios de GIS, y una fuente inagotable de quebraderos de cabeza y discusiones, es la más que recurrente transformación de la información GIS en formato CAD. Sin entrar en detalles de si es necesario, o por el contrario una pérdida de tiempo, la realidad es que cada día nos encontramos con más de una petición para transformar de un formato a otro.

La primera aproximación que se puede hacer al problema es la utilización de las herramientas que incorpora por defecto ArcGIS (10.3 en este caso y sin la extensión "Data Interoperability"). Sería tan fácil como seleccionar la capa que se desea exportar, y con el botón derecho del ratón Exportar a formato CAD.





Seleccionaríamos la carpeta de salida y tendríamos nuestra capa en formato CAD. Si en lugar de exportar toda la capa, solo queremos una parte de ella, podemos utilizar cualquier herramienta de selección, y solo se exportará la parte seleccionada. También se puede seleccionar un conjunto de capas, que serán exportadas en un único archivo CAD. También se puede acceder a la misma herramienta por medio de ArcToolBox

Aunque esta funcionalidad puede resultar suficiente en muchos casos, en otros muchos no lo es, ya que el fichero de salida solo tendrá información de los elementos geométricos (puntos, líneas y polígonos), y nada referente a los atributos de dichas geometrías.

Llegados a este punto tenemos tres opciones. La primera sería acudir a algún Software externo que nos permita personalizar el fichero CAD de salida, como por ejemplo Xtools, o el ya mencionado en otras entradas FME. Este segundo permite una personalización completa del producto de salida, y si se dispone del Software y de los conocimientos necesarios, sería una opción más óptima que la que se va a detallar a continuación.

Le segunda sería desarrollar un script o programa utilizando Python u otro lenguaje de programación, por supuesto para ello tendríamos que saber programar. 

La tercera, como ya os podréis imaginar, es el uso de Model Builder para crear nuestra propia herramienta. Dependiendo del número de capas que queramos exportar, y de los atributos que queramos representar en el CAD de salida el modelo generado podría ser algo como esto:




A pesar de su horrible aspecto, la mayoría de las tareas en este proceso están repetidas para las diferentes capas que queremos exportar. 

La herramienta mostrada arriba no crea el fichero en formato CAD por sí misma, es un paso previo para preparar una Geodatabase con las capas en el formato adecuado para, posteriormente, usando la herramienta "Export to CAD", genere los archivos con la simbología y los niveles deseados. 

Los ficheros generados por la herramienta para crear archivos en formato CAD (AutoCAD en este ejemplo), vienen definidos no solo por la geometría del elemento de entrada, sino también por cierto atributos que definirán entre otras cosas, el color, el grosor, el tipo de línea, y si es un texto, o un elemento geométrico. 

Para ello la herramienta lee los atributos de la capa de origen y si encuentra algún campo "clave", entonces lee la información almacenada en él, para representarla de la forma definida. Estos campos que denomino clave son por ejemplo:
  • CadType: define el tipo de elemento de salida (Texto, Numero entero, decimal...)
  • TxtValue: en caso de que el tipo anterior haya sido definido como texto o número, el valor que pongamos aquí será el que se exportara en el fichero de salida como caracteres (números o letras). En este caso la entidad de origen, línea, punto o polígono será remplazada por el texto del campo (por ejemplo si tenemos los nombres de las calles en un fichero de líneas, solo se representara el texto). 

Para los elemento que queremos representar además de como texto, como entidad geométrica, por ejemplo el uso de una parcela rustica y el borde que la delimita, será necesario duplicar la entidad de entrada  para obtener por un lado el texto, y por el otro el polígono en este caso.

En caso de solo necesitar las geometrías, podremos modificar la simbología del fichero CAD, añadiendo más campos "clave", como por ejemplo:
  • Color: define el color de salida y tiene que ser definido como doble
  • LineWt: determinará el grosor de la línea. También ha de ser definido como doble.

Así pues y en términos generales partimos de una o varias capas GIS (shapefile, Geodatabase...), con la herramienta "Add Field" añadiremos los campos o atributos "clave" que consideremos necesarios y con la herramienta "Calculate Field" le asignaremos el valor que consideremos. Si por ejemplo el nombre de la calle está almacenado en un campo llamado "Street" simplemente tendremos que crear una expresión que referencie el campo TxtValue (el cual previamente habremos definido como CadType= Texto) al campo "Street". 

Todo lo anterior será almacenado en una Geodatabase que será el fichero de entrada en la herramienta "Export to CAD", que ahora si representara los niveles de la manera que defininmos previamente.

sábado, 8 de octubre de 2016

Capas GIS y "Excel Dashboards" (Parte II)

A continuación se detalla los pasos esbozados en la entrada anterior, a un nivel más técnico, con toda la información necesaria para implementar el proceso, tanto en ArcGIS como en Excel:

1. Crear un modelo en ArcToolBox (o un script en Python) que convierta los datos de  partida a formato Personal Geodatabase. La herramienta que usaremos aquí será "Copy Feature", pero podría ser cualquier otra que transfiera los datos de partida a nuestra "personal geodatabase", la cual tendremos que haber creado anteriormente. En este punto, y antes de ejecutar la herramienta nos aseguraremos de que el archivo (capa) de salida, reemplaza a la previamente existente, marcando la opción de sobrescribir los ficheros de salida dentro de "Opciones de Geoprocesamiento". Esto es importante ya que el Excel tomará la información de la Base de Datos y buscara la tabla con el nombre que le especifiquemos de origen.



2. Crear un Excel, y asignarle como datos de origen el archivo .mdb creado en el paso anterior. Seleccionar Tabla como formato a mostrar.




3. Si en el paso primero construimos una ArcToolBox, crear un script que ejecute la herramienta, y guardarla con la extensión .py. Si anteriormente elegimos la opción de crear la herramienta como un Script en Python, este paso no es requerido. Esto es necesario porque como ya veremos en el siguiente punto, definiremos una tarea programada dentro de Windows que llame a nuestra herramienta, y un ArcToolbox no puede ser ejecutada de esta manera. El script sería algo como:

   import arcpy  
  arcpy.ImportToolbox(r" RutaDeLaHerramienta\NombreDeLaHerramienta.tbx", "TBX")           arcpy.Model_TBX()

4. Ir a las tareas programadas de Windows y definir la ejecución del script con la frecuencia deseada, por ejemplo todos los días a primera hora de la mañana, así los cambios realizados la jornada anterior en la base de datos GIS, serán reflejados al día siguiente en nuestro archivo .mdb



5. El último paso sería actualizar los datos en el Excel, para ello la forma más sencilla es en el menú de tablas de origen de datos externos/propiedades de conexión, marcaremos actualizar datos cuando se abra el archivo. En caso de que tus conocimientos en Python sean más avanzados, podrás crear otro script, o ampliar el código del primero, para llamar a la función RefreshAll() utilizando la extensión para Windows de Python.



Esto hará que cada vez que abramos nuestro excel se carguen los datos de nuestra Geodatabase, que a su vez está alimentada por nuestra base de datos GIS.

Este sería una visión resumida del proceso en su conjunto:



Una vez realizada la "conexión" entre nuestra fuente de datos GIS y nuestra hoja de cálculo, solo queda pensar que información queremos visualizar, y de qué manera. 

Como comentamos en la entrada anterior una excelente manera de hacer más accesible la información será con el uso de los cada vez más extendidos "Excel Dashboards" en los cuales podremos incluir "Pivot Tables" y "Slicers" entre otros elementos, para facilitar la visualización y el análisis de la información alfanumérica.

En el ejemplo que se muestra a continuación, la información representada es relativa a las tuberías de una red de drenaje urbano de aguas residuales. La red está organizada en diferentes áreas de captación (Slicer de la derecha), y puede ser filtrada por diferentes atributos como el diámetro de la tubería, el material o el año de instalación. La información puede ser representada a modo de gráfico, que se actualiza automáticamente cuando el filtro es modificado.






Capas GIS y "Excel Dashboards" (Parte I)

Como comentaba en la entrada anterior, una de las opciones para presentar los datos contenidos en una base de datos GIS, es utilizando Microsoft Excel. Dentro de este programa, y más concretamente en las últimas versiones, existen multitud de herramientas de análisis de datos, y de representación de los mismos.

Entre estas múltiples opciones vamos a profundizar un poco más en la creación de los denominados Dashboards, y la creación de gráficos dinámicos y slicers asociados a estos datos.

El primer factor a tener en cuenta es el origen de los datos, y si queremos que el resultado sea dinámico o no. Con dinámico quiero decir que si es necesario para el objeto de nuestro trabajo, que la información se actualicen al mismo tiempo que se actualiza la información en el GIS, o por el contrario simplemente necesitamos una instantánea de nuestro GIS en un momento determinado.

El segundo supuesto no supone un gran problema para alguien con unos mínimos conocimientos en SIG, simplemente tendremos que exportar los datos de la tabla de atributos de la capa que queramos analizar, y abrirla en Excel, es más, si el formato en el que estamos trabajando es shapefile, podremos abrir directamente el archivo .dbf.





En caso de encontrarnos en el primer supuesto, que bajo mi punto de vista es el que siempre tendríamos que seguir, la cosa se complica ligeramente, ya que tenemos que encontrar la forma de vincular el excel que conformará nuestro dashboard, con los datos de origen. Dentro de Excel existe la opción de importar datos de muy diversas fuentes (incluidas Bases de Datos Oracle o incluso Esri GeoDatabase).





En esta entrada no utilizaremos estas funcionalidades, que a decir verdad es la forma más óptima, por dos motivos, el primero es que necesitaríamos un perfil más técnico a nivel de bases de datos para configurar la conexión, y el segundo es porque el origen de nuestros datos puede ser diverso, lo cual nos llevaría a establecer la conexión con diversas proveedores de datos.

Así pues, mi propuesta para crear Dashboards a partir de datos GIS, y mantener el vínculo con los datos de origen es la que explicaré a continuación de manera resumida para desarrollarla de una manera más detallada en la siguiente entrada:


  1. Crear un modelo en ArcToolBox (o un script en Python) que convierta los datos de  partida a formato Personal Geodatabase.
  2. Crear un Excel, y asignarle como datos de origen el archivo .mdb creado en el paso anterior.
  3.  Si en el paso primero construimos una ArcToolBox, crear un script que ejecute la herramienta, y guardarla con la extensión .py. Si creamos un script en Python, este paso no es necesario.
  4. Ir a las tareas programadas de Windows y definir la ejecución del script con la frecuencia deseada, por ejemplo todos los días a primera hora de la mañana, así los cambios realizados la jornada anterior en la base de datos GIS, serán reflejados al día siguiente en nuestro archivo .mdb
  5. El último paso sería actualizar los datos en el Excel, para ello la forma más sencilla es en el menú de tablas de origen de datos externos/propiedades de conexión, marcaremos actualizar datos cuando se abra el archivo
  6. Esto hará que cada vez que abramos nuestro excel se carguen los datos de nuestra Geodatabase, que a su vez está alimentada por nuestra base de datos GIS
En la próxima entrada hablaré más en detalle en la parte técnica del proceso (script, toolboxes, etc.), incluyendo algunos ejemplos básicos en la representación de la información en forma de Excel Dashboard (o Smartsheets).


domingo, 2 de octubre de 2016

Distribución de la Información Geoespacial

Como ya he comentado en otras entradas, los Sistemas de Información Geográfica son una fuente (casi) inagotable de información para nuestro negocio, siempre y cuando el proceso de creación y actualización de la información esté correctamente implementado, y los usuarios y partes implicadas, mantengan la comunicación con el departamento responsable de actualizar la base de datos GIS.

Prácticamente cualquier información referente a un activo físico puede ser almacenada en una base de datos GIS, aunque en algunos casos no sea el método más eficiente, y puede hacerse accesible prácticamente al instante en cualquier lugar (aplicaciones de escritorio, dispositivos móviles, entornos web...).

Hasta aquí todo es muy bonito y aunque estamos ante una herramienta con usos casi ilimitados en la gestión y análisis de la información geoespacial, por supuesto tiene inconvenientes.

Como casi todos los programas informáticos del mercado, desde hojas de cálculo como Excel hasta Sistemas de Planificación de Recursos Empresariales como SAP o Maximo, requieren de una serie de conocimientos que no se terminan en la práctica y utilización del software, sino que se basan en la experiencia y conocimientos más profundos, de las capacidades y funcionalidades del Software, de la formación académica previa, y de cómo se pueden plasmar todos ellos dentro del campo en el cual queramos aplicarlo.

Al igual que no se puede decir que un novelista es alguien que se limita a utilizar un procesador de texto, sería un error decir que un profesional de los Sistemas de Información Geográfica es alguien que solo produce mapas (por desgracia aún hay mucha gente que piensa de esta manera)

Así pues, y aunque alcanzar un nivel básico de uso de un SIG, debería estar al alcance de cualquiera que le dedique un poco de tiempo, en muchas ocasiones nos encontramos con que esto no sucede, y se hace necesario el empleo de otras herramientas y formatos para hacer llegar la información a los potenciales consumidores de información geoespacial.

En otros casos la información ha de ser accesible, sintética, y fácilmente comprensible para los responsables de departamentos estratégicos encargados de la toma de decisiones.

Llegados a este punto, se puede considerar que ya habremos claudicado, y estaremos buscando nuevas formas para distribuir la información. La primera y más inmediata es la creación de mapas en formato papel o PDF. Estos han de ser claros y enfocados al objetivo que se pretende representar, manteniendo la información necesaria, eliminando la superflua y remarcando la fundamental. En cuanto al formato PDF se pueden incluir ciertas funcionalidades de los GIS, como el manejo de capas y la inclusión de atributos.

La segunda, y no menos importante, es el análisis de la información alfanumérica que acompaña a la información geográfica. Con el uso de hojas de cálculo o bases de datos externas al GIS, se pueden realizar análisis muy diversos y gráficos para ayudar a comprender mejor los datos que yacen bajo la información geográfica.

En la siguiente entrada hablaré de los  "Excel Dashboards", y el uso de gráficos dinámicos partiendo de la información tabular de una capa GIS. Si bien es verdad que las últimas versiones de ArcGIS, están centrándose mucho en estos aspectos, bajo mí punto de vista, aún no se pueden comparar con las funcionalidades que aporta el software de Microsoft. En cualquier caso aquí dejo un enlace para conocer más a fondo el uso de Dashboards en ArcGIS, y no descarto hacer una entrada en el futuro ahondando más en este asunto.


sábado, 3 de septiembre de 2016

Revisión de topologías en ArcGIS

Después del parón estival, es hora de volver a la carga con energías renovadas y con la mochila cargada de ideas y esperando que las sucesivas entradas os resulten útiles... 

Como vimos en la entrada anterior es relativamente fácil localizar los distintos errores topológicos que pueden presentar nuestras capas de datos, bien sean colgantes, líneas coincidente, lazos, etc. Lo que no es tan fácil (o por lo menos tan inmediato) es solucionar estos errores de una manera relativamente automática, o por lo menos de una forma no muy tediosa. 

En el ejemplo que tratamos en la entrada anterior el problema consistía en que teníamos una capa lineal que definía el perímetro de los edificios, y a partir de ella queríamos generar una capa poligonal, pero al utilizar la herramienta “Feature to Polygon” en ArcMap nos encontramos con que muchas de esas líneas no están cerradas y por ello el programa no nos genera el recinto correspondiente. Utilizando la herramienta de creación de topología encontraremos los errores que no nos permiten crear los polígonos.

Una manera de arreglarlos, es armarnos de paciencia y recorrer toda la extensión del mapa editando y solucionándolos uno a uno. Esta solución, que en muchas ocasiones es la única viable, es sin duda la más tediosa de todas, por no decir que la más lenta, lo cual se traduce en la más cara.

ArcGIS presenta una serie de herramientas que permiten solucionar estos errores de una manera semiatomatica. 

  • La primera sería “Planarize Lines”. Esta herramienta es muy útil para pequeños errores y cuando el volumen de datos es relativamente pequeño. La forma de proceder seria la siguiente: una vez tengamos cargada la capa de datos y la de errores topológicos, comenzamos una sesión de edición, seleccionamos la línea que esté abierta y pulsamos en “Planarize Lines”, situada en la barra de herramientas de Topología. Si la distancia entre las líneas no es muy grande posiblemente  el error se solucione de una manera satisfactoria.
    Como se ha dicho esta herramienta funciona bien cuando la distancia es corta, porque aunque podamos modificar la tolerancia todo lo que queramos, cuanto mayor sea ésta, más impredecible es el resultado. 
    Esta herramienta también presenta otro problema cuando estamos utilizando equipos no demasiado potentes, ya que si tenemos un gran volumen de datos, el proceso es muy lento y en muchas ocasiones puede incluso echarnos del programa, con lo que ello implica (perdida de datos no guardados e incluso ficheros corruptos). Además para ejecutarla tenemos que iniciar una sesión de edición, seleccionar todos los datos y ejecutarla con la pérdida de tiempo que ello conlleva.
  • El siguiente paso lógico a seguir sería utilizar la herramienta “Error Inspector” para ver una lista de los errores que aun nos siguen quedando después de pasar la herramienta anterior.
    En ella podemos ver el número de errores totales que nos quedan por revisar, y el tipo de error que son. Además podemos ir seleccionando uno a uno para analizarlos individualmente y solucionarlos según consideremos. Para ello seleccionaremos el error en cuestión (pasará a ponerse de color negro) con la herramienta   “Fix Topology Error Tool” y con el botón derecho desplegamos el menú contextual
    Aquí tenemos varias opciones (que dependen del tipo de error y de la regla topológica que se viole) desde alargar las líneas a cortarlas, e incluso podemos decidir no solucionar el error y marcarlo como una excepción. Esta es la manera más ordenada de corregir los errores pero no es la más rápida ya que tendríamos que ir revisando los errores uno por uno, pero en muchas ocasiones no nos quedará más remedio que operar de esta manera.
  • Una manera alternativa para solucionar ciertos errores, no es una nueva utilidad de las versiones más recientes de ArcGIS, al contrario es un comando que estaba implementada en las primeras versiones de ArcInfo. Esta es el comando  CLEAN, el problema es que solo se puede realizar sobre coberturas, así que tendríamos que pasar previamente los datos a este formato que por cierto es poco usado en la actualidad. Para más información sigue el siguiente enlace: http://books.google.es/books?id=ufQOAQAAIAAJ&pg=PP17&lpg=PP17&dq=clean
En definitiva ArcGIS ofrece multitud de métodos para realizar una revisión de los posibles errores topológicos presentes en nuestros ficheros de trabajo, pero como hemos podido ver no todas son lo suficientemente efectivas o rápidas como nos gustaría, en la mayoría de los casos no nos quedará otra solución que hacer una edición manual de los datos para solventar los errores, sin embargo existen alternativas que permiten optimizar el trabajo previamente a ésta edición manual.

jueves, 23 de junio de 2016

Creación de topologías en ArcGIS

La capacidad de realizar análisis topológicos, es una de las piedras angulares en los Sistemas de Información Geográfica, y que entre otras cosas, lo diferencia de programas de Diseño Asistido por Ordenador (CAD).

La topología (geoespacial en este caso) dentro de un GIS se podría definir como las relaciones espaciales entre las distintas entidades geométricas de los elementos de nuestro proyecto. Estas relaciones son por ejemplo; vecindad, proximidad, superposición, etc. 

Estas propiedades tienen una gran relevancia en el estudio de elementos con una componente espacial, por ejemplo, para determinar las distancias entre elementos que han de interactuar entre ellos (la distancia entre una estación de bomberos y una fábrica de productos inflamables). A lo largo de los años los SIG han desarrollado y mejorado la capacidad de análisis basadas en la topología. 

Muchos de los problemas que nos encontramos a la hora de trabajar con datos vectoriales de distintos formatos, es la falta de consistencia topológica que presentan. En muchos casos esto se debe a que en su origen estos no fueron concebidos pensando en sus relaciones espaciales sino como una mera representación de la realidad geográfica de una determinada zona. En otras muchas ocasiones la conversión de formatos entre distintas plataformas genera este tipo de inconsistencias que nos pueden generar más de un quebradero de cabeza. Un caso habitual es intentar crear un shape poligonal, a partir de uno lineal y ver que de los 5000 polígonos esperados solo tenemos 1000.

ArcGis ofrece distintas herramientas para identificar, y en algunos casos subsanar dichos problemas. Evidentemente el primer paso para solventar este tipo de situaciones es localizar los errores, para ello lo primero que tendremos que hacer es migrar los datos en cuestión dentro de un Feature Dataset, que a su vez estará dentro de una Geodatabase. La forma mas cómodo para hacerlo es creando en ArcCatalog la geodatabase y dentro ella el Feature Dataset, y dentro de este, importar el fichero en cuestión.




En este punto estamos en disposición de comenzar a generar la topología para dicha capa. Lógicamente hemos de saber cuáles son nuestras necesidades ya que tendremos que definir ciertas reglas topológicas, por ello antes de nada tendremos que analizar cuáles son los problemas que se nos presentan. En el ejemplo anterior posiblemente el error esté en que la capa lineal no está correctamente cerrada (o por lo menos no dentro de la tolerancia permitida). Para localizar dichos errores tendríamos que indicar dentro de la topología que tuviese en cuenta esta incidencia. Para ello ArcGis ofrece una serie de reglas topológicas, como por ejemplo la detección de colgantes, que en nuestro ejemplo sería la que nos sería de utilidad. Para añadir una (o varias) reglas topológicas dentro de nuestra geodatabase simplemente tendremos que desplegar el menu con el botón derecho del ratón y marcar la opción “New - Topology” 


Una vez aquí solo tendremos que ir siguiendo al asistente para definir el nombre de la topología , la tolerancia de la misma, la capa sobre la que será aplicada y por último la regla topológica concreta que vamos a aplicar, en nuestro caso “Must not have dangles”


Entonces el programa creara las relaciones especificadas, y nos preguntara si queremos validarla, le decimos que si y veremos como aparece una nueva capa dentro de nuestra Geodatabase. En este punto ya podremos conocer la magnitud de nuestro problema, ya que mirando las propiedades de la nueva capa, y pinchando en “Generate Summary”, podremos ver el número de elementos que incumplen la(s) regla(s) topológica(s) definidas.


Una vez llegados a este punto el siguiente paso lógico sería solucionar estos errores, a ser posible de la manera más automática que se pueda, y como veremos más adelante esto no siempre es fácil. 

Por supuesto ArcGIS ofrece múltiples formas de eliminar colgantes, pero en ocasiones (por lo menos a mi entender) no siempre es la más óptima, tanto en tiempos de procesos como en la calidad del resultado. 




sábado, 4 de junio de 2016

Creación de un MDT con ArcGIS. (Continuación)

Como vimos en la entrada anterior la creación de un MDT a partir de un archivo vectorial del formato que sea es relativamente fácil de realizar en ArcGIS, pero como tantos otros procesos en un GIS se puede hacer de muchas maneras. 

Esta otra forma de realizar un modelo digital de elevaciones es un poco más complicada, pero sin duda es más precisa que la anterior. 

Supongamos nuevamente que tenemos como fichero de origen un fichero DGN, el cual tiene definidas las entidades que la componen no solo por niveles (lo que en AutoCAD serían Layers), sino también por un vínculo a una BBDD que nos da un número que hace referencia al tipo de elemento que nos encontramos. Los que hayan utilizado MicroStation GeoGraphics sabrán de lo que hablo, para los que no, simplemente tendrán que cargar el fichero en ArcGIS, y abrir la tabla de atributos y entre las múltiples columnas verán una llamada MsLink-ODBC que hace referencia al vínculo que tenía ese elemento con la BBDD que definía el tipo de entidad.


Con este campo podremos conocer el tipo de entidad al que nos enfrentamos (por supuesto siempre que tengamos la correspondencia entre el número y la entidad geográfica a la que hace referencia, que estará definido en la BBDD a la que el fichero .dgn estaba vinculado). De esta manera podremos separar cada elemento para la posterior generación del MDT.

El paso siguiente será hacer la extracción de los elementos según este MSlink, para ello tendremos que reflexionar sobre qué elementos nos pueden ser útiles, y realmente pueden definir un MDT, ya que por ejemplo las líneas de los edificios o alambradas son elementos que cuando se restituyen no tienen cota terreno, y no han de ser tenidos en cuenta para este propósito.

Después de examinar todos los elementos, ya tendremos una lista de todos los MSlink que vamos a utilizar para generar nuestro MDT, ahora podemos operar de dos maneras, o bien separar los ficheros en el de origen (posiblemente para los que estén acostumbrados a trabajar con Microstation Geographics, será más rápido de esta manera), o hacerlo en ArcGIS. Aquí lo haremos en ArcGIS para no tener que depender de ningún otro Software externo para realizar el proceso completo.

Así pues, cargamos en ArcGIS el fichero inicial (en este caso al abrirlo veremos que como con los ficheros .dwg el programa los separa según el tipo de elemento), en nuestro caso será suficiente con el fichero de puntos y de polilineas


Haremos una selección por atributos de cada MSlink (este sería un buen ejemplo para crear una herramienta en Model Builder si tuviésemos que repetir este proceso en distintos ficheros) y la exportamos a un shape con el nombre de la entidad.



El resultado sería algo de este estilo, dependiendo del número de entidades que se utilicen para crear el MDT:



En ArcToolBox seleccionamos la herramienta Topo to Raster y añadimos los diferentes shapes de la siguiente forma:



El resto de valores los podemos dejar como aparecen por defecto, lo único que hay que definir es el “Type” ya que dependiendo del tipo que le asignemos, la interpolación que realizará ArcGIS será distinta. Es aquí donde reside la mayor diferencia con respecto al método anterior, ya que asignando un tipo más apropiado de interpolación, dependiendo de la entidad considerada, el resultado será más preciso.



Y a este le aplicaremos la herramienta Raster to Tin para crear el TIN, si es el tipo de archivo de salida que necesitamos.



sábado, 21 de mayo de 2016

Creación de un MDT con ArcGIS.


Los MDT o MDE (DTM o DEM en inglés) son una representación en 3D de la superficie de un terreno o de un planeta, creada a partir de los datos de altitud del terreno. Los modelos digitales del terreno pueden tener muchos usos, como por ejemplo creación de mapas de pendientes, de radiación solar… y a partir de estos se pueden realizar otros análisis derivados, para crear mapas temáticos de diversa índole: erodabilidad, planeamiento de zonas cultivables, riesgos de inundaciones, etc. Un MDT puede representar también otras superficies como por ejemplo el conjunto de niveles piezometricos de un acuífero, o el contacto entre dos litologías diferentes.

La manera de crear un MDT es muy variada dependiendo del software que utilicemos, y del tipo de MDT que necesitemos, ya que estos pueden ser de muchos tipos, principalmente diferenciados por el formato de los datos. Así podemos clasificar los MDT (esta es una clasificación mía, y para nada exhaustiva) en : MDT raster, MDT vectorial y MDT númerico.

ArcGIS nos permite crearlos de cualquiera de los tipos antes mencionados y pasar de uno a otro con relativa facilidad.
  
Evidentemente la calidad del MDT puede variar mucho, y depende de diversos factores como por ejemplo: la calidad y cantidad de los datos de partida, el proceso utilizado para la creación, el formato de salida requerido, el propósito del mismo y la escala…

Respecto a esto último, ArcGIS nos da la opción de crear un MDT modificando estos parámetros, ya que muchas veces tendremos que elegir entre la calidad del modelo, y por ejemplo, el peso del fichero de salida (puede ser que necesitemos ficheros de pocos megas para hacer más fluida su utilización en un servicio web, o para su posterior uso con herramientas de geoprocesamiento).

Así pues la primera forma que vamos a ver para crear un MDT es con la herramienta Create TIN. Un TIN (Triangles Irregular Network) es un tipo de modelo digital del terreno que se forma a partir de un conjunto de puntos, en los que se conoce la elevación, y con ellos se traza un conjunto de triángulos, formados por tripletas de puntos cercanos no colineales, formando un mosaico.Para ello el programa descompone los elementos no puntuales del mapa en puntos y a partir del valor de la coordenada vertical crea el MDT. 

Una de las ventajas de este tipo de modelo es que nos da una rápida visión del tipo de superficie que tenemos para hacer un análisis no exhaustivo del terreno en cuestión. Así pues a partir de un fichero vectorial del formato que sea (siempre que lo podamos abrir en ArcGis)  y siempre que este tenga definidas las elevaciones internamente, podemos crear un MDT de una manera muy sencilla. 

Como se ve en la imagen nos permite definir varios ficheros de entrada, y de cada uno de ellos la interpolación que queremos aplicar. En nuestro caso el fichero de entrada es un único  fichero .dgn de Microstation y en el todos los elementos son susceptibles de crear el MDT, ya que son elementos que definen la orografía del terreno, como por ejemplo, cauces, carreteras y por supuesto los elementos de restitución como curvas de nivel y puntos de cota. 

El problema al crear un MDT con un único fichero de entrada es que la interpolación que realiza el programa es la misma para todos los elementos, cuando lo más correcto sería  tratarlos de manera individualizada. Por ejemplo un lago se tendría que representar en el MDT como una superficie completamente plana, y utilizando este método puede ser que no resulte así. 

Así pues, si buscamos una representación más detallada de nuestro modelo, necesitaríamos hacer un procesado previo de los datos de origen para descomponerlos en entidades del mismo tipo, y así procesarlos individualmente de una manera más optima.








domingo, 8 de mayo de 2016

La Gestión de la Información. Factores limitantes.

Muy a menudo, cuando se intenta instaurar una política de gestión de activos en una empresa, es habitual encontrarse multitud de problemas y situaciones, que harán más complicada la implantación de ésta, de lo teóricamente previsto.

Estos factores limitantes afectaran en mayor o menor medida a todas las actividades que se requieren para desarrollar una correcta gestión de los activos físicos de nuestra empresa. En este caso y como era de esperar nos centraremos en los que dificultan las actividades relacionadas con la gestión de la información, y los efectos que estos pueden tener sobre el global de la estrategia.

  • Fragmentación de la información. Uno de los problemas más habituales en las empresas que gestionan un gran volumen de datos, y están compuestas por diferentes departamentos o secciones, es la falta de coordinación en las políticas de gestión de la información. Es cierto que cada departamento o sección tiene unas necesidades distintas en cuanto a los datos que gestionan o necesitan, aun refiriéndonos al mismo activo. Es necesario, pues,  definir en este punto la información disponible, y buscar una estrategia para unificarla en un único sistema, que satisfaga en gran medida las necesidades de todas las partes implicadas en el proceso, para evitar así duplicidad e inconsistencia en la información actual, y la que se vaya a recopilar en un el futuro.
  • Resistencia al cambio. Otro factor importante a la hora de implementar un sistema de gestión de activos eficiente, es la resistencia al cambio de las personas o departamentos que han de utilizar o mantener el sistema. Esta resistencia al cambio puede ser de diversos tipos y estar originada por distintas causas, pero en definitiva afecta al conjunto de la estrategia, dificultando su implementación, y en el peor de los casos haciéndola inviable.
  • Sistema poco eficiente. En ocasiones el sistema elegido para la gestión de la información de nuestros activos no es el más apropiado, esto se soluciona haciendo un estudio detallado inicial de las necesidades, tanto presentes como futuras del negocio, para elegir un sistema apropiado, que no necesariamente tiene por qué ser el más moderno e innovador del mercado. 
  • Sistema no utilizado. En ocasiones el problema es la no utilización del sistema disponible, bien por desconocimiento o falta de formación, bien como una consecuencia de la resistencia al cambio. Las estrategias de difusión y promoción dentro de la empresa del sistema es una parte fundamental para alcanzar el nivel de uso deseado, y ésta, en gran medida, ha de ser promocionada por la directiva de la empresa.
  • Sistema no apropiado para el negocio. En ocasiones la elección del sistema no es la adecuada, y esto puede ser por diversos motivos, pero uno de los principales es la falta de comunicación entre departamentos en las fases iniciales del proyecto. Es necesaria una coordinación inicial entre todos los usuarios del sistema, para conocer las necesidades y expectativas de cada uno de ellos. Una adecuada actuación en esta fase es beneficiosa además para conseguir involucrar de una manera más efectiva a las distintas secciones de nuestra empresa, y mitigar en cierta medida la resistencia al cambio.
  • Sistema no accesible. Esto sucede por ejemplo cuando una importante cantidad de datos se adquieren en las tareas diarias de operación y mantenimiento. Los encargados de realizar estas tareas han de estar equipados con dispositivos adaptados a sus necesidades que permitan realizar la toma de datos de una manera eficiente y sencilla. 
  • Sistema no actualizado. Es muy habitual encontrarse con un sistema correctamente implementado, con la capacidad de soportar y gestionar de una manera apropiada la información de nuestros activos, pero por diferentes motivos la información está incompleta o desactualizada. En este caso la estrategia ha de centrarse en la toma de datos para recabar la información necesaria, y adecuada para actualizar nuestro sistema. En este sentido es necesario definir en las fases iniciales la información que queremos adquirir y en el formato que la queremos adquirir, para poder gestionarla e integrarla de una manera eficiente en nuestro registro
  • Sistema difícil de actualizar. Un exceso de celo en la verificación de la procedencia y veracidad de la información, incluyendo los trámites burocráticos relacionados, suelen ser factores que afectan de una manera negativa en el proceso de actualización de la base de datos de activos de una empresa. Encontrar una manera más eficiente, sin renunciar a la calidad de la información, es otro punto fundamental para conseguir una estrategias de gestión de la información apropiada y efectiva.





sábado, 23 de abril de 2016

Gestión de la Información.

Una gestión de la información adecuada, no solo desde el punto de vista de la gestión de activos, sino desde una perspectiva más general, es siempre beneficiosa para nuestro negocio y nos permitirá tomar medidas  adecuadas a nuestras necesidades, por supuesto la información geoespacial no es una excepción.

Sin embargo, una buena estrategia de gestión de la información, no significa necesariamente, que tengamos que poseer un conocimiento exhaustivo del total de nuestros activos, de hecho, ésto es muy poco habitual, y por lo general, el coste económico para alcanzar este objetivo, está fuera del alcance de cualquier empresa, y por lo general se podría considerar una mala práctica para el negocio.

Por ejemplo, imaginemos que nuestra compañía se dedica a la distribución de agua para consumo humano. Tenemos una planta desaladora y dos localidades a las que abastecer. La primera está junto a la desaladora y la segunda, a unos 50 km. Sabemos que la información almacenada en nuestro GIS de la localidad más cercana es bastante completa y precisa. Sin embargo, la otra localidad, incluyendo la línea de conexión no está registrada en nuestro sistema. En total se estima que representa un 70% del total de nuestra red.

A primera vista se podría decir que el conocimiento de nuestra red es bastante pobre, y realmente lo es, pero si en lugar de aplicar un enfoque clásico, lo hacemos desde el punto de vista de la gestión de activos físicos, hay más factores a tener en cuenta que los meramente estadísticos.

Estudiando más a fondo el ejemplo, la localidad más alejada resulta ser una zona de viviendas unifamiliares, usadas mayormente durante fines de semana y vacaciones. Por el contrario la ciudad cercana a la planta, está compuesta por edificios de varias alturas, y su ocupación es elevada a lo largo de todo el año.
Es aquí donde entran en juego la criticidad, la priorización, el análisis de riesgos y el análisis de coste-beneficio.

Lo primero que nos tendremos que preguntar ante una situación como la descrita arriba, es, si la falta de información realmente supone una gran pérdida, en el sentido más amplio de la palabra, para la compañía, o si por el contrario es ¨algo¨ con lo que podemos vivir. Para ello, y aplicando una buena estrategia de gestión de activos, tendremos que analizar y clasificar los elementos de nuestra red, teniendo en cuenta diversos factores, para establecer así que activos son más "importantes" (priorización) basándonos en las consecuencias ocasionadas por una falta de suministro (análisis de riesgo y criticidad).

En base a lo anterior, es momento ahora de plantearse si la falta de información en nuestro sistema, necesita ser solucionada, y si el coste económico de hacerlo aporta beneficios suficientes (del tipo que sean), o por el contrario, podemos asumir el riesgo de no hacerlo.

Siguiendo con el ejemplo anterior, imaginemos ahora que en la localidad más alejada, se está construyendo un hospital que estará conectado a nuestra red de abastecimiento, en este caso nos tendremos que replantear nuevamente nuestra estrategia, ya que en este caso la criticidad de nuestro activos se verá afectada, y por lo tanto la priorización de los activos tendrá que ser revisada.

Así pues la falta de información, no es necesariamente algo que tengamos que subsanar inmediatamente, primero tendremos que evaluar si realmente la necesitamos para gestionar de una manera eficiente nuestros activos.




sábado, 16 de abril de 2016

Modelos con FME

Siguiendo con la entrada anterior, me gustaría introducir en este caso un Software que complementa, y en muchas ocasiones aporta nuevas funcionalidades a ArcGIS (no en vano, éste, está integrado dentro de la extensión Data Interoperability del Software de la casa ESRI).

Este programa se engloba dentro de los procesos conocidos como ETL (Extract, Transform and Load o extraer, transformar y cargar), que permiten exportar, importar, analizar y limpiar datos entre distintos formatos y/o plataformas.

FME, software desarrollado por la casa Safe Software, es una fantástica herramienta ETL mayormente centrada en la manipulación de información geoespacial. Aparte de la multitud de formatos admitidos y transformadores que posee el programa, otro gran punto a su favor es la facilidad a la hora de crear modelos o herramientas, en parte gracias a su interface sencilla e intuitiva.

Así pues, es posible crear modelos como el que presentamos anteriormente en Model Builder sin la necesidad del uso de ArcGIS. Igual que comparábamos ModelBuilder con  una especie de lenguaje programación a alto nivel, FME permite aún más funcionalidades que el módulo de ArcGIS, y siguiendo con la analogía, se podría decir que tiene muchas más clases y métodos con los que implementar nuestro programa, ofreciéndonos así   una gama mucho más amplia de posibilidades.

A grandes rasgos el funcionamiento del programa es el siguiente: Tenemos un dato (o conjunto de datos) de entrada, a los cuales les aplicaremos uno (o varios) procesos, llamados transformadores, que arrojaran como resultado uno o varios ficheros de salida. Así por ejemplo, teniendo un fichero en formato DWG de líneas que representan el contorno de las fincas rústicas de un municipio, necesitamos como resultado un fichero en formato SHP poligonal. En el programa indicaremos el fichero de entrada “Reader” que será el fichero en formato DWG, el transformador apropiado, en este caso “AreaBuilder” y por último definiremos el formato del fichero de salida o “Writer”


Otra gran ventaja del programa es que permite manejar una amplia multitud de formatos tanto GIS y CAD como otros formatos tabulares, archivos Excel y Bases de Datos por ejemplo. Así pues podremos realizar uniones entre tablas de una base de datos Oracle y un shapefile de una manera muy sencilla y eficiente.

En futuras entradas se presentaran varios ejemplos desarrollados, tanto en ArcGIS como en FME, y se intentará evaluar cuál de los dos métodos es más eficiente, tanto en el proceso de elaboración, como a los resultados arrojados.


sábado, 9 de abril de 2016

Crear modelos en ArcGIS. Model Builder.

En esta ocasión voy a rescatar una de las entradas de mi antiguo No-Blog. Como ya mencioné, las entradas desarrolladas en aquella ocasión eran más técnicas, y 100% relacionadas con los Sistemas de Información Geográfica. En este caso la entrada trata sobre Model Builder, una utilidad incluida dentro de ArcGIS que nos permite la automatización de tareas de una manera intuitiva y más o menos sencilla. Se podría decir (pido perdón de antemano a los desarrolladores informáticos) que es una especie de programación a muy alto nivel, en la cual de hecho, cuantos más conocimientos se tengan de programación, mejores y más completos modelos se podrán crear.

Cuando trabajamos con datos geoespaciales en muchas ocasiones nos encontramos con que estos están divididos geográficamente por una gran diversidad de factores: límites administrativos, barreras geográficas, cambios de usos de suelos… En estos casos es posible que la información la tengamos segmentadas en distintos ficheros, y por diversas razones no podamos (o queramos) unificarlos en uno solo. El problema se nos presenta cuando necesitamos realizar uno o varios procesos sobre estos ficheros, ya que tendríamos que procesarlos de manera individual, con la pérdida de tiempo que ello supone, y la posible pérdida de precisión de los datos.

Para solventar este problema tenemos, principalmente, dos posibilidades: la primera es la creación de scripts o programas que automaticen estos procesos para lo cual evidentemente tendremos que saber programar en algún lenguaje, lo cual no suele estar al alcance de los que nos dedicamos a los GIS, en una perspectiva más aplicada al análisis de información, y a la gestión de datos geoespaciales. Por otro lado ArcGIS nos ofrece la oportunidad de crear modelos para encadenar subrutinas y herramientas implementadas dentro del propio programa (o incluso externas), utilizando datos de muy diversas fuentes y formatos. En definitiva Model Builder (asi se llama esta utilidad de ArcGIS), nos permite automatizar procesos y crear modelos que nos evitarán tener que repetir una y otra vez sobre toda la colección de datos los mismos procesos rutinarios. Es evidente que tiene sus limitaciones y no nos da tanta flexibilidad como lo haría la programación en Python u otros lenguajes, pero bien aplicado es una herramienta muy potente que nos ahorrará muchas horas de trabajo.

Por ejemplo supongamos que tenemos una serie de ficheros en formato .dwg de AutoCad del parcelario rustico de un determinado termino municipal. Supongamos también que el fichero está compuesto por líneas y textos, las líneas delimitan las parcelas y los textos indican el uso rustico de las mismas. Si el objetivo del trabajo que nos encomendasen fuese calcular la superficie total de cada cultivo en concreto necesitaríamos realizar una serie de procesos que pasarían por la importación de los datos a formato .shp (u otro operativo dentro de ArcGIS), y después toda la serie de procesos para crear las superficies, identificarlas a través de sus etiquetas y por ultimo calcular las superficies de cada uso.

Para alguien familiarizado con ArcGIS el proceso no es muy complicado en sí, pero si por ejemplo en lugar de un único termino municipal, son varios, el tiempo en realizar todos los procesos se ve significativamente incrementado. Como hemos dicho antes, para este tipo de situaciones existe ModelBuilder. Es posible que cuando abramos por primera vez está utilidad nos planteemos si realmente nos va a suponer un ahorro real de tiempo, ya que la creación del modelo nos llevará, en sí,  cierto tiempo, para ello debemos valorar el volumen de datos a procesar, y cuantificar el tiempo efectivo del procesado de los datos, frente al tiempo de creación del modelo. En nuestro ejemplo hemos cuantificado que realmente el volumen de datos es suficientemente grande como para “perder” tiempo en la creación del modelo.

El primer paso será crear un Toolbox vacía que almacenará nuestro modelo, para ello dentro de ArcCatalog en la carpeta deseada pulsaremos el botón derecho del ratón y añadiremos la caja de herramientas , y nuevamente con el botón derecho sobre esta, añadiremos un nuevo modelo.


Esto nos abre el interfaz de desarrollo para crear el modelo desde cero. Como vemos existen diferentes opciones, y herramientas para implementar nuestro modelo. Además podemos arrastrar sobre este las distintas herramientas de ArcToolbox, o datos del catálogo, para añadir nuevas utilidades a nuestro modelo. Así pues y después de varias pruebas el modelo quedaría de la siguiente manera. La forma de realizar el modelo, es arrastrar los distintos elementos que lo van a componer y definir los distintos parámetros de cada herramienta.

 


Los pasos que sigue el modelo son en resumidas cuentas los siguientes:

1. Trasformación de las líneas en polígonos.
2. Join espacial de los polígonos creados y la capa de etiquetas.
3. Añadimos un campo que almacenará las superficies.
4. Calculamos las superficies de cada polígono y lo añadimos al campo anterior.
5. Creamos la tabla de salida con los sumatorios de las superficies de cada cultivo en concreto

Así pues partiendo de los datos en formato CAD de las líneas del parcelario (topológicamente conectadas) y de las etiquetas de los usos rústicos conseguimos un resumen de las superficies de cada tipo de uso.



 

sábado, 2 de abril de 2016

La importancia de los GIS en la Gestión de Activos

Me gustaría aclarar en este punto que un SIG no tiene por qué ser, y normalmente no lo es, el único componente de un sistema de Gestión de la Información dentro de una compañía que se dedique a la gestión de activos físicos. Suele ser, por el contrario, un componente más, dentro de este sistema que lo engloba, junto con otros, por ejemplo: gestión de incidencias, sistemas de adquisición de datos en tiempo real, BBDD, etc.

A pesar de ser una parte integrante de un conjunto que puede ser muy amplio, es (y en este caso es mi opinión personal), en la mayoría de los casos, el que más relevancia tiene, al ser la componente geoespacial, un factor determinante en la mayoría de las industrias o negocios de este tipo, y aunque mucha información relacionada con un activo físico no dependa de su localización de una manera directa, ésta es determinante en muchos aspectos.

Por ejemplo en una red de saneamiento una sección de tubería con unas determinadas características (por ejemplo diámetro, pendiente y material) teóricamente cumplirá su función de transportar un caudal determinado de agua, sin importar su localización espacial, ya que éste está determinado por las dimensiones de la tubería y la velocidad del agua. 

Sin embargo a parte de las características físicas, e hidrodinámicas de la tubería, hay otros factores a tener en cuenta, sobre todo desde el punto de vista de la gestión de activos, que vienen determinados por su localización espacial, y su relación con otros elementos de la red y del entorno, por ejemplo los componentes geoquímicos del suelo. Evidentemente todos estos factores pueden ser considerados sin la utilización de un SIG, pero la manera más óptima de realizarlo es con herramientas que permitan realizar un análisis geoespacial, sobre todo cuando el volumen de datos es considerablemente grande.

Otro factor que hace necesario el uso de un GIS en la gestión de activos físicos, es que estos han  de ser operados y mantenidos, y para que estas actividades sean eficientes, la localización de estos ha de ser perfectamente conocida para, por ejemplo, minimizar el tiempo de respuesta ante una incidencia y reducir así el posible impacto por una interrupción en el servicio.

En definitiva la Gestión de Activos es una cuestión compleja, en la cual hay muchos factores a tener en cuenta, pero sin duda uno de los más importantes es la localización espacial del activo, y su relación con otros elementos, sean estos parte del negocio, o no.





jueves, 10 de marzo de 2016

¿Qué es la Gestión de Activos? (Parte II)

Probablemente si necesitabas una definición exhaustiva de lo que es la Gestión de Activos Físicos en la entrada anterior, te habrás llevado una decepción. No es mi intención en este blog copiar definiciones, o intentar ser 100% preciso en mis afirmaciones. Al igual que en la representación cartográfica, en ocasiones es necesario sacrificar la precisión en favor de la claridad y legibilidad de la información.

En cualquier caso en sucesivas entradas iré profundizando más en conceptos más complejos y para los cuales las analogías no son tan representativas.

En esta segunda entrada me gustaría introducir también el concepto de la gestión de la información desde el punto de vista de la Gestión de Activos. Es evidente que para una gestión apropiada de un negocio es necesario conocer los activos lo mejor posible, y para ello es fundamental tener un sistema de gestión de la información de los activos (Asset Management Information System) apropiado y eficiente, dependiendo del tipo de industria y de activos que tengamos que gestionar. 

La elección del sistema adecuado ha de ser una tarea englobada dentro de una Estrategia de Información de Activos (Asset Information Strategy), la cual está definida también por los standards (definen los atributos necesitados y la clasificación de los activos por ejemplo) y la disponibilidad, calidad y precisión de los datos que se quieren integrar en el sistema.

En esta entrada no entraremos más en detalle en la definición de la estrategia, pero sin duda es un punto fundamental para conseguir una información de calidad y suficiente, que nos permita tomar las decisiones adecuadas de cara a una gestión óptima de nuestros activos.

Es importante reseñar que un sistema de gestión de la información de activos físicos no es mejor por la cantidad de la información que pueda almacenar, sino que depende más de la calidad de los datos, y la facilidad para acceder a ellos. Para ello es necesario definir las necesidades de los potenciales consumidores de estos datos, y que información esperan obtener de ellos. Incluso dentro del mismo negocio existen diferentes niveles de usuarios que consultaran los mismos datos, pero la información que se les ha de proveer a de adaptarse a su perfil.

Por ejemplo desde el punto de vista de la operación de una determinada instalación, el operario encargado de acudir en caso de alarma por un corte de la corriente eléctrica, lo único que necesitará saber es la localización de la instalación que tiene la incidencia, y recibir el aviso tan pronto como este suceda.
Para la misma avería, el centro de atención al cliente de la misma empresa necesitara saber además los clientes conectados a esa instalación, para plantear una alternativa de suministro, en el caso de ser requerida.
El responsable del departamento que gestiona un área en la ciudad con vareas instalaciones necesitará conocer el número de averías por mes, para poder hacer una provisión adecuada de material y personal para los sucesivos meses.
El departamento de Gestión de Activos por su parte, deberá recopilar toda la información posible para establecer el motivo de este problema para determinar si estos incidentes son algo fortuito, o por el contrario es algo que puede ser previsto y eliminado, o al menos mitigado, aplicando los principios de la gestión de activos.

En definitiva, y recurriendo a uno de los principios de la Gestión de Activos, para gestionar de una manera óptima un activo físico, es necesario tener información relevante del mismo, y hacerla accesible a aquellos que la necesiten en el momento que sea requerida.