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HERRAMIENTAS DE GESTIÓN DEL SUELO. SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA CON SOFTWARE LIBRE (gvSIG)

Módulo 7 Geoprocesamiento avanzado: Sextante y Grass

Autor: Método Estudios Consultores, S.L.U. Edita: Método Estudios Consultores, S.L.U. “Queda rigurosamente prohibida, sin la autorización escrita del editor, la reproducción parcial o total de esta obra por cualquier medio o procedimiento, comprendidos la reprografía y el tratamiento informático, y la distribución de ejemplares mediante alquiler o préstamo públicos”. © 2014 Método Estudios Consultores, S.L.U.

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Módulo 7. Geoprocesamiento básico:Sextante y Grass

Índice

1. INTRODUCCIÓN A SEXTANTE ...................................................................................... 5

1.1. Acerca de SEXTANTE ....................................................................................................................5 1.1.1. ¿Qué es SEXTANTE? ..............................................................................................................5 1.1.2. ¿Cómo está estructurado el módulo de SEXTANTE? ...................................................... 6

1.2. Qué cosas básicas que debemos saber para usar SEXTANTE ............................................... 7 1.3. ¿Qué puedo hacer con SEXTANTE? ............................................................................................ 7

1.3.1. ¿Qué es el análisis espacial? ............................................................................................... 8 1.3.2. ¿Qué puedo hacer con SEXTANTE? ................................................................................... 9

1.4. ¿Cómo instalar SEXTANTE? ...................................................................................................... 10 2. HERRAMIENTAS BÁSICAS ......................................................................................... 12

2.1. Herramientas Básicas de SEXTANTE ...................................................................................... 12 2.1.1. La pestaña Parámetros ...................................................................................................... 18 2.1.2. La pestaña Región de Análisis .......................................................................................... 20 2.1.3. Ayuda Contextual ............................................................................................................... 23

2.2. Objetos de datos generados por los algoritmos de SEXTANTE ......................................... 24 2.2.1. La tabla parámetros ........................................................................................................... 27 2.2.2. Rellenando la tabla de parámetros ................................................................................. 28 2.2.3. Estableciendo las características de las salidas raster ................................................ 31

2.3. Línea de comandos .................................................................................................................... 32 2.3.1. Obtener información sobre los datos .............................................................................. 33 2.3.2. Obtener información sobre los algoritmos de análisis geográfico ............................ 34 2.3.3. Ejecutando algoritmos ...................................................................................................... 35 2.3.4. Ajustar las características de la capa raster de salida .................................................. 36 2.3.5. Manejo de capas desde la consola ................................................................................... 37

2.4. Configuración de GRASS en SEXTANTE ................................................................................. 38 2.4.1. ¿Cómo funciona la integración SEXTANTE-GRASS?. Limitación y problemas ......... 40

3. ANÁLISIS RASTER ...................................................................................................... 40 3.1. Introducción ................................................................................................................................ 40 3.2. Representación y manejo de capas raster ............................................................................. 41 3.3. Álgebra de mapas ....................................................................................................................... 41

3.3.1. ¿Qué es el álgebra de mapas? ........................................................................................... 41 3.3.2. ¿Qué tipos de funciones engloba el álgebra de mapa? ................................................ 42

3.4. Geoalgoritmos en SEXTANTE de geoanálisis raster ............................................................ 44 3.4.1. La calculadora de mapas ................................................................................................... 44 3.4.2. ¿Cómo funciona el geoalgoritmo? ................................................................................... 45

4. GEOESTADÍSTICA ....................................................................................................... 47 4.1. Introducción ................................................................................................................................ 47

4.1.1. Estadística de celda para múltiples capas raster .......................................................... 47 4.1.2. Estadísticas por vecindad para una capa raster ............................................................ 48 4.1.3. Estadísticas de clases ........................................................................................................ 49 4.1.4. Filtros ................................................................................................................................... 49 4.1.5. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? ................................................................. 51 4.1.6. ¿Qué debes recordar? ........................................................................................................ 52

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HERRAMIENTAS DE GESTIÓN DEL SUELO.SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA CON SOFTWARE LIBRE (gvSIG)

4.2. Reclasificación ............................................................................................................................ 52 4.2.1. ¿Cómo funciona el geoalgoritmo? ................................................................................... 52 4.2.2. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? ................................................................. 54

4.3. Máscaras ...................................................................................................................................... 54 4.3.1. ¿Cómo funciona las máscaras? ......................................................................................... 54 4.3.2. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? ................................................................. 54

4.4. Completar datos de una capa .................................................................................................. 55 4.4.1. ¿Qué geoalgoritmos debes usar para completar celdas sin datos? ........................... 55

4.5. Estadísticas espaciales vectoriales ........................................................................................ 57 4.5.1. Medidas centrográficas ..................................................................................................... 57 4.5.2. Estadísticas sobre líneas ................................................................................................... 59 4.5.3. Estadísticas sobre puntos................................................................................................. 60

5. LOCALIZACIÓN ........................................................................................................... 65 5.1. Descripción .................................................................................................................................. 65 5.2. Parámetros .................................................................................................................................. 66 5.3. Salidas .......................................................................................................................................... 67 5.4. Información adicional ................................................................................................................ 67

5.4.1. Línea de comandos ............................................................................................................ 67 6. RASTERIZACIÓN E INTERPOLACIÓN ......................................................................... 68

6.1. Introducción ................................................................................................................................ 68 6.2. Rasterización .............................................................................................................................. 68 6.3. Interpolación ............................................................................................................................... 70

6.3.1. ¿Para qué que podemos emplear la interpolación? ...................................................... 71 6.3.2. Por vecindad ........................................................................................................................ 73 6.3.3. ¿Para qué que se emplea la interpolación por vecindad? ............................................ 74 6.3.4. Por distancia inversa (IDW) .............................................................................................. 74 6.3.5. Kriging .................................................................................................................................. 76

6.4. Densidad...................................................................................................................................... 79 6.4.1. ¿Para qué que podemos emplear el geoalgoritmo densidad? .................................... 81

7. RECLASIFICACIÓN ...................................................................................................... 82 7.1. Introducción ................................................................................................................................ 82

7.1.1. ¿Cómo funciona el geoalgoritmo? ................................................................................... 82 7.1.2. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? .................................................................. 83

7.2. Máscaras ...................................................................................................................................... 83 7.2.1. ¿Cómo funciona las máscaras? ......................................................................................... 83 7.2.2. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? .................................................................. 83

7.3. Completar datos de una capa ................................................................................................... 84 7.3.1. ¿Qué geoalgoritmos debes usar para completar celdas sin datos? ........................... 84

8. ANÁLISIS HIDROLÓGICO ............................................................................................ 86 8.1. Introducción ................................................................................................................................ 86 8.2. Direcciones de flujo ................................................................................................................... 87 8.3. Preparación del MDE para el análisis hidrológico ................................................................. 90

8.3.1. Zonas llanas ........................................................................................................................ 91 8.3.2. Depresiones ........................................................................................................................ 93

8.4. Acumulación de flujo ................................................................................................................. 95 8.5. Redes de drenaje ....................................................................................................................... 97

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8.5.1. ¿Qué capas de información deben utilizarse? ............................................................... 97 8.5.2. ¿Qué condición debe establecerse sobre la capa de información adicional? .......... 98

8.6. Cuencas vertientes .................................................................................................................... 99 8.6.1. ¿Cómo se delimitan las cuencas y subcuencas vertientes en SEXTANTE? ............ 100 8.6.2. ¿Cómo determinamos los rasgos característicos de las cuencas vertientes? ....... 102

8.7. Índice y otros parámetros hidrológicos ............................................................................... 104 9. MODELADOR DE GEOPROCESOS ............................................................................. 108

9.1. Modelos ..................................................................................................................................... 108 9.1.1. Definición de entradas ................................................................................................... 108 9.1.2. Definición de procesos .................................................................................................... 109 9.1.3. Edición del modelo sobre el lienzo ................................................................................ 112 9.1.5. Ejecutando modelos desde la línea de comandos ...................................................... 113

10. PROCESADO POR LOTES ........................................................................................ 114 10.1. La interfaz del procesado por lotes .................................................................................... 114 10.2. La tabla de parámetros ......................................................................................................... 114

10.2.1. Rellenando la tabla de parámetros ............................................................................. 115 10.2.2. Estableciendo las características de las salidas raster ............................................ 117 10.2.3. Ejecutando el proceso por lotes .................................................................................. 118

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1. INTRODUCCIÓN A SEXTANTE 1.1. Acerca de SEXTANTE El Sistema EXTremeño de ANálisis TErritorial (SEXTANTE) es una biblioteca de algoritmos de análisis espacial de código libre que se integra como una extensión en gvSIG Desktop. SEXTANTE cuenta con un gestor de geoprocesos, una línea de comandos, un gestor de procesado por lotes, un generador de modelos y un historial de comandos realizados por el usuario con el fin de facilitar la reiteración de procesos. Algunas de las utilidades que podemos encontrar en SEXTANTE incluyen funcionalidades para: análisis de patrones, análisis hidrológico, geoestadística, geomorfometría y análisis del relieve, análisis y cálculo de capas raster, iluminación y visibilidad, localización óptima de elementos, lógica difusa, perfiles, rasterización e interpolación, tratamiento y análisis de imágenes, índices de vegetación, índices y otros parámetros hidrológicos,... En este módulo desarrollaremos el uso práctico de SEXTANTE en gvSIG. 1.1.1. ¿Qué es SEXTANTE?

SEXTANTE es una librería que engloba un conjunto de algoritmos de análisis geográfico de código libre desarrollado para la Junta de Extremadura para satisfacer sus propias necesidades de análisis de la información espacial. Este proyecto sigue la línea de trabajo de la Junta de Extremadura en el desarrollo de programas libres, que comenzó con el proyecto LinEx.

Sextante es una librería Java libre desarrollada inicialmente en el año 2004 para dar a las agencias de gobierno locales de silvicultura una herramienta para el análisis SIG. Desde entonces se ha convertido rápidamente en líder dado que SEXTANTE (Sistema Extremeño de Análisis Territorial) no es sólo apto para los organismos forestales, sino también para otras instituciones donde se necesita una herramienta SIG profesional. GvSIG al mismo tiempo también se desarrolló y se decidió adaptar (que ya tiene alrededor de 200 algoritmos) para ser utilizadas en gvSIG y por lo tanto mejorar su capacidad de análisis existentes. La librería de SEXTANTE está integrada en algunos de los más populares SIG Java de escritorio. Cualquier aplicación SIG Java puede incorporar SEXTANTE a su repositorio. Tanto gvSIG como Quantum Gis ofrecen integrados SEXTANTE dentro de sus herramientas de geoprocesamiento.

http://sextantegis.com/

https://www.gvsig.org/


http://www.linex.org/joomlaex/index.php?option=com_content&task=section&id=1&Itemid=3


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SEXTANTE es software libre y se distribuye bajo licencia GPL. Al ser SEXTANTE un proyecto propio, resulta aconsejable visitar la web principal para conocer de cerca SEXTANTE. Antes de nada, no está de más ver el vídeo que os ayudará a entender la filosofía del proyecto. Si tenéis problemas para ver el vídeo, visita la web oficial del proyecto para poder verlo. http://sextantegis.com http://www.youtube.com/v/JKb0_W7f7Yk A lo largo de este módulo veremos los principales geoalgoritmos de SEXTANTE, nos acercaremos a su funcionamiento con la realización de ejercicios, así como consejos sobre su utilización desde un punto de vista práctico. Los casos prácticos nos permitirán conocer y comprender el uso de distintos procesos de análisis espacial, tanto raster como vectorial. 1.1.2. ¿Cómo está estructurado el módulo de SEXTANTE?

El módulo que ahora comenzamos, SEXTANTE, está compuesto de diez puntos Teórico Prácticos:

1. Introducción a la librería de geoprocesos SEXTANTE 2. Herramientas básicas 3. Análisis raster 4. Geoestadística 5. Localización 6. Rasterización e interpolación 7. Reclasificación 8. Análisis hidrológico 9. Modelador de geoprocesos 10. Procesado por lotes

El módulo no se desarrollará de un modo especialmente teórico, por lo que habrá que prestar una mayor atención a la realización de actividades que se presentan en cada punto. Es muy recomendable utilizar las referencias web, bibliográficas y de recursos expuestas en los diferentes puntos para ir más allá de lo que se expone. Las referencias que podréis ver al final del módulo son referencias bibliográficas de libros que se encuentran en la red, con los que su acceso es relativamente sencillo. Al final del módulo desarrollaremos un pequeño proyecto práctico en el que intentaremos abordar la mayor parte de los procesos estudiados. SEXTANTE se estructura con:

http://es.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License


http://www.youtube.com/v/JKb0_W7f7Yk

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• Lecturas: Lectura, compresión y reflexión de los contenidos teóricos de cada tema, contando con el apoyo de otros recursos bibliográficos.

• Actividades: Realización de ejercicios de los temas. • Evaluación: Envío de ficheros de actividades, participación en la resolución de

actividades. • Vídeos: Comprobación de la solución de cada actividad.

1.2. Qué cosas básicas que debemos saber para usar SEXTANTE Para seguir SEXTANTE es recomendable estar familiarizado con la interfaz de gvSIG, ya que nosotros vamos a usarlo integrado en este programa. SEXTANTE tiene un gran componente de análisis raster, aunque dispone de una vertiente vectorial muy importante. Contiene numerosos módulos y funciones específicas para el procesamiento vectorial, pero es en el trabajo con capas raster donde se ve la verdadera potencial del programa. Muchos de los geoprocesos que hemos visto con anterioridad para capas vectoriales se pueden ejecutar también desde Sextante. El análisis del terreno y los temas relacionados con el mismo son un elemento clave de todo Sistema de Información Geográfica, en especial en aquellos con una fuerte componente raster. Los módulos de SEXTANTE amplían la capacidad de análisis sobre el territorio dentro de gvSIG. A la hora de utilizar una gran parte de los módulos de SEXTANTE que vamos a ver, es recomendable tener un conocimiento básico de los algoritmos y formulaciones en las que éstos se basan, con el fin de que su uso sea más productivo. No es necesario saber programar ni tener unos conocimientos matemáticos avanzados, pero si es necesario saber cómo funcionan para determinar qué tipo de información necesitas para ejecutarlos. Todos los algoritmos disponen de una ayuda contextual para conocer el funcionamiento de esta; es necesario consultar esta ayuda cuando se requiere realizar un proceso y se tienen dudas de las características de un algoritmo, de la información necesaria para su uso, etc. las actividades. En este módulo, dentro de la sección "Elementos básicos de SEXTANTE", analizaremos en detalle la ayuda contextual. SEXTANTE puede trabajar con modelos de datos raster y vectorial. Por este motivo hay que tener en cuenta las características de cada modelo para hacer un uso correcto de ellos, eligiendo en cada caso el más adecuado, y combinándolos de la manera oportuna. 1.3. ¿Qué puedo hacer con SEXTANTE?

Todo lo que hacemos con la información geográfica implica algún tipo de análisis espacial. Desde una mera consulta a un modelo muy complejo. Existe una gran variedad de procesos de análisis espacial. Éstos pueden tomar datos espaciales de diversas fuentes y generar

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resultados también muy diversos, por lo que su clasificación es compleja. Por ejemplo, la superposición de capas o el análisis combinado de distintos factores como herramienta de apoyo en la toma de decisiones. La creación de zonas de influencia es también uno de los análisis más habituales, englobado dentro de un conjunto de procesos de transformación de datos geográficos. Decimos que SEXTANTE es una librería de análisis espacial, pero antes habrá que definir qué entendemos por análisis espacial. 1.3.1. ¿Qué es el análisis espacial? De manera formal, podemos decir que el análisis espacial es el estudio de aquellos fenómenos que se manifiestan en el espacio. Esto destaca la importancia clave de la localización, la superficie, la distancia y la interacción a través del propio espacio. Para que estos conceptos tengan sentido, se necesita que toda la información este referenciada espacialmente. Desde un punto de vista menos formal, podemos entender el análisis espacial como el conjunto de operaciones que desarrollamos en base a los datos espaciales en el trabajo habitual con éstos. En realidad, prácticamente todo cuanto hacemos con los datos espaciales constituye alguna forma de análisis. El análisis espacial no es algo novedoso, y todos en algún momento hemos utilizado algún mapa clásico y efectuado algún análisis sobre él. Por ejemplo, hemos cogido un mapa de elevaciones y hemos buscado dónde se sitúa el pico más alto, o bien hemos visto la elevación concreta a la que se encuentra un elemento dado como, por ejemplo, una población. De la misma manera, hemos buscado en un mapa de carreteras intentando planificar una jornada turística, viendo qué lugares de interés podemos visitar o cómo llegar desde uno a otro de estos lugares haciéndolo por las mejores carreteras o de la forma más rápida. Estas actividades habituales son ejemplos de análisis geográficos que podemos igualmente realizar dentro de un SIG. Actividades cotidianas como usar los navegadores de nuestros coches o la utilización de aplicaciones de nuestros smartphones y tablets para determinar rutas, o para gestionar nuestra actividad física, o para valorar los espacios que visitamos es “análisis espacial”. No debe verse el análisis espacial como un conjunto de complejos algoritmos, sino como una colección de procesos con los que explotar los datos espaciales. Los tipos de análisis espaciales principales son:

• Consulta espacial • Análisis topológico • Medición • Combinación • Transformaciones

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• Análisis de superficies • Estadística descriptiva • Inferencia • Toma de decisiones y optimización • Modelización

Capas de la estructura GIS. Obtenido de: http://www.utpl.edu.ec Por tanto... 1.3.2. ¿Qué puedo hacer con SEXTANTE? Los distintos geoalgoritmos de SEXTANTE permiten el estudio de los datos geográficos con el fin de obtener respuestas a cuestiones muy variadas. Pero debemos tener en cuenta que la mayor importancia a la hora de plantear un análisis espacial óptimo no recae sobre los algoritmos, sino sobre los planteamientos previos. Es decir, no sobre las respuestas, sino sobre las preguntas que nos planteamos acerca de los datos y los procesos espaciales. Por este motivo, es importante desarrollar un adecuado razonamiento espacial y conocer bien el tipo de cuestiones que podemos plantear y cómo formular éstas. Incluso antes de la utilización de cualquier geoalgoritmo y de haber planteado previamente las preguntas que nos hacemos hay que contar con los “datos” de los que disponemos. Si los datos no son correctos, válidos o suficientes la aplicación de un geoalgoritmo no será lo eficaz que se necesitaría. Con SEXTANTE podremos, tanto formular cuestiones geográficas como resolverlas. Un ejemplo de estas formulaciones:

• ¿Qué superficies de zonas arboladas hay en mi término municipal? • ¿Tiene las distintas zonas de usos del suelo formas compactas o por el contrario son

principalmente alargadas y de tipo fusiforme? • ¿Existe alguna tendencia de los individuos de una especie a congregarse, o por el

contrario se dispersan por todo el territorio minimizando el contacto con otros congéneres?

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• ¿Existe alguna dirección predominante en los movimientos de individuos de una especie o se desplazan erráticamente?

• ¿Cuál es el mejor lugar para emplazar una nueva construcción en función de su impacto sobre el medio?

• ¿Por qué trazado es más conveniente construir una nueva carretera? • ¿Dónde situar un nuevo hospital para que el servicio en la comarca mejore lo más

posible? En la siguiente imagen vemos todos los grupos de geoalgoritmos que podemos usar en SEXTANTE para conseguir nuestros objetivos:

Por tanto, comprender el significado de los parámetros de entrada de los distintos geoalgoritmos de SEXTANTE es fundamental a la hora de sacar el máximo provecho a los análisis de acuerdo a las necesidades profesionales. 1.4. ¿Cómo instalar SEXTANTE? SEXTANTE viene integrado con la versión oficial de gvSIG. La página principal de gvSIG es https://www.gvsig.org.

https://www.gvsig.org/

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• Para instalar gvSIG con SEXTANTE, puedes seguir las siguientes instrucciones en la página. En la pestaña “descargas” están disponibles todas las versiones “oficiales” y versiones “en desarrollo”; así como versión RC, es decir, candidatas a ser versiones oficiales definitivas (están todavía en fase de desarrollo pero muy avanzado).

Al abrir gvSIG, SEXTANTE aparece en la barra de herramientas de la parte superior izquierda.

Herramientas de SEXTANTE

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2. HERRAMIENTAS BÁSICAS 2.1. Herramientas Básicas de SEXTANTE SEXTANTE consta de cinco elementos básicos en su interfaz gráfica; estos elementos permiten el acceso a todas las herramientas, en función de las necesidades de cada usuario y cada proyecto de trabajo:

• Gestor de extensiones • Proceso por lotes • Modelizador gráfico • Línea de comandos • Historial

Dependiendo de la aplicación SIG que se esté usando, estos elementos pueden estar disponibles a través del menú (generalmente debajo del menú llamado SEXTANTE) o la barra de herramientas como se muestra a continuación.

• Gestor de extensiones de SEXTANTE. El Gestor de extensiones es el elemento principal de la interfaz gráfica de la librería.

Permite ejecutar una extensión o correr un proceso por lotes basado en un algoritmo. La utilización del Gestor de Extensiones es la forma más habitual de utilización de SEXTANTE.

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• Modelizador gráfico de SEXTANTE. El modelizador permite la combinación de varios algoritmos gráficamente, creando un proceso mayor que engloba varios subprocesos (algoritmos). Es decir, permite la agrupación de varios algoritmos en un modelo que ejecuta consecutivamente varios algoritmos.

• Línea de comandos de SEXTANTE. La consola de SEXTANTE permitirá a los usuarios más avanzados hacer un uso más ágil del programa y automatizar tareas mediante la creación de sencillos scripts.

• Historial de SEXTANTE. Todas las acciones llevadas a cabo con SEXTANTE se registran en un historial. Éste puede posteriormente consultarse, así como ejecutar desde él sistemáticamente dichas acciones, facilitando la repetición de procesos.

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A continuación veremos en detalle todos los elementos de SEXTANTE.

• Gestor de extensiones y configuración de SEXTANTE

El gestor de extensiones es el elemento principal de la interfaz gráfica de usuario para el control de las extensiones. Este gestor muestra todos los algoritmos disponibles de análisis geográfico agrupados en bloques (de acuerdo con el tipo de análisis que se lleven a cabo) para facilitar su empleo y manejo. Desde el gestor de algoritmos puede ejecutarse una extensión o un proceso por lotes basado en un algoritmo.

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Dependiendo de los datos a utilizar en el SIG, podremos ejecutar o no un determinado algoritmo. Cuando hay suficientes datos para que el algoritmo pueda ser ejecutado, el nombre del mismo aparece en negro en el gestor de extensiones. Cuando no tenemos datos suficientes los algoritmos nos aparecen en color gris.

Lo mismo sucede con las agrupaciones de los diferentes algoritmos. Si no hay datos suficientes /necesarios para la ejecución de alguno de los algoritmos agrupados el nombre de la misma aparecerá en gris. La parte inferior del gestor de extensiones presenta un cuadro de texto que nos permite buscar/filtrar una determinada extensión con el botón Buscar. Con esta utilidad reducimos el número de algoritmos que muestra el gestor y hace más fácil la búsqueda de la extensión que queremos ejecutar. Para buscar un algoritmo escribiremos cualquier palabra o frase en el cuadro de texto y haremos clic en el botón de búsqueda. SEXTANTE buscará los ficheros de ayuda asociados a cada algoritmo y mostrará sólo aquellos algoritmos que incluyen la palabra o frase en sus correspondientes ficheros de ayuda. Haciendo una búsqueda con una cadena de texto vacía volverá a mostrar todas las extensiones en el gestor.

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En la parte inferior derecha del gestor de extensiones se localiza un botón para acceder al diálogo de configuración de SEXTANTE, en el cual podremos ajustar los valores de algunos parámetros del programa.

Configuración de parámetros de los algoritmos La configuración e algunos de los parámetros los veremos conforme avancemos con el Módulo y, sobre todo, con los casos prácticos asociados al mismo. Para ejecutar un algoritmo, hay que hacer doble clic en el nombre del mismo.

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• El cuadro de diálogo del algoritmo

Haciendo doble clic en el gestor de extensiones sobre el nombre de una extensión aparece la ventana de ejecución del algoritmo correspondiente, similar siempre en su diseño a la que podemos ver en la imagen siguiente (en este caso, se trata de la ventana de la extensión capa vectorial con geometrías aleatorias).

El cuadro dialogo muestra los valores de entrada que necesita el algoritmo para ser ejecutado con éxito. La cantidad de parámetros es diferente en los algoritmos y varía en función de la información que necesita para ejecutarse. En el cuadro de diálogo encontramos tres partes diferenciadas:

• Al abrir el algoritmo se presenta la pestaña denominada Parámetros, en la que tenemos que seleccionar los datos de entrada de la extensión antes de que ésta efectúe los análisis que le requerimos. Los parámetros se presentan en filas, mostrándose en el lado izquierdo el nombre del parámetro en cuestión, y en el derecho el valor asignado al mismo.

• En algunas extensiones encontraremos una pestaña con estructura fija denominada Región de Análisis. Esta pestaña aparece en aquellas extensiones que generan como resultado alguna capa raster, y permite al usuario especificar la extensión y el tamaño de celda que desee para dicho resultado.

• Para finalizar, en la ventana de ejecución de cada extensión encontraremos siempre el botón de ayuda contextual que nos muestra la información disponible relativa a la extensión, de cara a poder sacar a ésta el mayor provecho posible. En ella se explica con detalle el análisis desarrollado por la extensión, así como el significado de cada uno de los parámetros de entrada.

A continuación veremos con más detalle el contenido de estas dos pestañas (Parámetros y Salida Raster) y el botón de ayuda contextual.

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2.1.1. La pestaña Parámetros El número de parámetros que forman parte de un algoritmo depende de la extensión en sí y sus requerimientos, pero la estructura es similar en todos los casos. Estos parámetros pueden ser de alguno de los siguientes tipos:

• Una capa raster, a seleccionar de entre todas las disponibles en la aplicación SIG que se esté usando.

• Una capa vectorial, a seleccionar de entre todas las disponibles en la aplicación SIG que se esté usando.

• Una tabla, a seleccionar de entre todas las incluidas en la aplicación SIG que se esté usando.

• Un método o función, a seleccionar de entre los que se proponen para el parámetro en cuestión.

• Un valor numérico, a introducir en una caja de texto. • Una cadena de texto. • Un campo, a elegir de entre los contenidos en la tabla de atributos de una capa

vectorial seleccionada en otro parámetro de la extensión, o bien de una tabla aislada seleccionada igualmente en otro parámetro.

• Una banda, a elegir de entre las contenidas en una capa raster seleccionada en otro parámetro de la extensión. Tanto en éste como en el anterior parámetro, las opciones entre las cuales elegir varían en función de cuál sea el valor asignado al parámetro del que dependen.

• Una lista de elementos, que pueden ser capas raster, bandas de capas raster, capas vectoriales o tablas, a elegir de entre todos los disponibles en la aplicación SIG que se esté usando. En este caso, el valor del parámetro en el lado derecho presenta un botón, que al ser pulsado muestra la ventana con todos los elementos entre los cuales elegir. A continuación puede verse un ejemplo para la selección de una serie de capas raster y la ventana que se muestra al hacer clic sobre el botón asociado.

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• Un archivo o un directorio de disco. • Un punto de la vista, especificando sus coordenadas (coordenadas X e Y). También

puede hacerse clic sobre el botón situado a la derecha de las cajas de texto y seleccionar alguno de los puntos capturados mediante el capturador de coordenadas. Esta es una herramienta adicional que encontrarás junto a las demás herramientas de SEXTANTE, y que te permite capturar las coordenadas de un punto sobre un mapa. Simplemente selecciónala, haz clic sobre un mapa o vista de tu SIG, y las coordenadas del punto sobre el que has pinchado quedaran almacenadas

• Una tabla a editar por el usuario. Esto es útil para casos en los que se necesite información tabular tales como núcleos de filtrado o tablas de asignación, entre otros. En la siguiente figura puedes ver un ejemplo.

Dependiendo del algoritmo, pueden añadirse o eliminarse nuevas filas, mientras que en otros el número de éstas es fijo.

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Si en algún momento has ejecutado alguna vez este mismo algoritmo (bien durante esta sesión de trabajo o en una anterior), encontrarás en la parte inferior un nuevo componente.

Haciendo clic en los botones a derecha e izquierda, puedes recuperar los valores asignados a los parámetros del algoritmo en esas ejecuciones anteriores, haciendo así más fácil rellenar los campos necesarios. Por defecto, la ventana se rellena con los valores de la última ejecución. No solo se cambian los valores de la pestaña de parámetros, sino también los de la pestaña de salida raster utilizados en dicha ejecución. 2.1.2. La pestaña Región de Análisis La pestaña región de Análisis aparece en aquellas extensiones que como resultado de su aplicación dan a una capa raster. Permite al usuario especificar la extensión y el tamaño de celda que desee para dicho resultado (para ello hay que abrir la pestaña “Región de Análisis”). En la mayoría de los SIG es obligatorio que las capas de entrada tengan el mismo tamaño de celda y extensión para el análisis. Sin embargo, en SEXTANTE las capas no tienen que tener necesariamente las mismas características. Las características de la capa de salida se definen en esta pestaña y SEXTANTE realiza el correspondiente remuestreo y genera una capa acorde con lo especificado.

Por supuesto, es deber del usuario no hacer mal uso de esta funcionalidad y aplicar unos ciertos conocimientos cartográficos a fin de evitar resultados muy «aparentes» pero carentes por completo de sentido y rigurosidad (por ejemplo, se puede seleccionar un tamaño pequeño de celda para una capa raster resultante, pero si las capas de entrada que se han usado no tienen una buena resolución el resultado no será geográficamente riguroso)

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La pestaña “Región de Análisis” presenta las siguientes opciones:

• Ajustar a datos de entrada. Se puede dar un ajuste automático, que es el establecido por defecto, que garantiza un resultado coherente con la práctica cartográfica, y que es realizado por la extensión en función de los datos de entrada.

Definida por el usuario. Se puede introducir manualmente un conjunto de coordenadas y un tamaño de celda. Esta opción es útil en diferentes supuestos.

Utilizar extensión de la vista. Dependiendo de la aplicación SIG que se esté usando, esta opción permite tomar los valores de extensión de la capa resultante de una de las vistas que tengamos cargadas en el Gestor de Proyectos.

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Finalmente se puede utilizar la extensión de otra capa. La extensión de una capa puede ser definida según las características de otra capa, aunque esa capa no sea la que usamos como capa de entrada en el algoritmo. Hay que tener en cuenta que si la capa seleccionada es vectorial, el tamaño de celda tendrá que escribirse de manera manual (ya que las capas vectoriales no tienen asociado un tamaño de celda).

En caso de no optar por el ajuste automático, el único control que se realiza es comprobar que la capa a crear no tiene un tamaño excesivo que pueda ser producto de un error en la introducción de coordenadas o tamaño de celda. Si la capa resultante fuese muy voluminosa, se mostrará al usuario un cuadro de diálogo como el siguiente, para que confirme que efectivamente ésa es la capa que desea crear.

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Aunque esta pestaña tiene una forma fija, admite en ocasiones una pequeña modificación: en aquellos módulos que producen resultados en formato raster pero no toman ninguna capa raster como entrada, no es posible realizar el ajuste automático, por lo que esta opción no existe. En tal caso, es obligatorio ir a esta pestaña y especificar las características de salida raster deseadas. Una vez configurado, aplicados los parámetros y superadas las advertencias nos abre un cuadro de evolución del geoproceso:

2.1.3. Ayuda Contextual Todos los algoritmos de SEXTANTE tienen su correspondiente ayuda contextual, para que todo usuario pueda extraer de cada módulo el mayor provecho posible. Para ver la ayuda contextual de una extensión hay que hacer clic en el botón de ayuda que se encuentra en la parte inferior derecha de la ventana de ejecución del algoritmo.

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En la ayuda contextual se describe lo que hace el algoritmo, los parámetros de entrada que se necesitan y la salida de información geográfica (alfanumérica, textos y gráficas) que el algoritmo genera.

Pero la ventana de ayuda contextual no sólo contiene información de cada algoritmo, sino también de cada elemento de la interfaz gráfica de usuario de SEXTANTE. Se puede ver esta información en la parte superior izquierda del árbol de navegación.

2.2. Objetos de datos generados por los algoritmos de SEXTANTE La ejecución de un algoritmo de SEXTANTE generará los siguientes tipos de documentos como objetos de salida:

• Una capa raster. • Una capa vectorial.

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• Una tabla. • Un resultado gráfico (curva, diagrama de barras, etc.). • Un resultado en texto en formato HTML.

Las capas y tablas pueden salvarse como un fichero permanente en disco, donde debe introducirse, en el cuadro de texto, la ruta donde se guardará el archivo, o seleccionarla haciendo clic en el botón a su derecha y empleando el cuadro de diálogo que aparece. Si no se determina la salida del fichero (nombre y dirección de la carpeta de destino) se generará un archivo temporal. Los formatos de los datos de salida dependen de la aplicación SIG en la que SEXTANTE se está ejecutando. Los formatos soportados hasta la fecha son los siguientes:

• gvSIG: shp, dxf, tif, asc • OpenJUMP: shp, tif • uDig: shp, tif

Para seleccionar un formato determinado hay que elegir la extensión del fichero correspondiente. El formato se establece automáticamente en función de la extensión del fichero. Se puede seleccionar en la ventana de configuración (recuerda que puedes acceder a ella mediante el botón en la parte inferior derecha del gestor de extensiones) una carpeta por defecto para resultados. Si introduces un nombre de fichero sin ruta (por ejemplo salida.shp, ese resultado se almacenara con ese nombre en la carpeta por defecto. Nota: En el apartado ``Carpetas’’ dentro de la ventana de configuración hay una caja de texto donde poder establecer la ruta por defecto para resultados. Otro ajuste que podemos realizar relativo a los resultados de tipo capa o tabla es la corrección automática de nombres. Encontrarás un check box en la la pestaña “General’’. Activándolo, SEXTANTE sustituirá automáticamente todos los caracteres no estándar (vocales acentuadas, corchetes, paréntesis, eñes…) que aparezcan en los nombres de los objetos resultantes de ejecutar un algoritmo. Esto nos evitará muchos problemas si después queremos emplear esos objetos en otros algoritmos como la calculadora de mapas o, especialmente, si trabajamos con la interfaz en línea de comandos. Además de capas y tablas, SEXTANTE puede generar también resultados gráficos y de texto. Éstos resultados son almacenados en memoria y se muestran al terminar la ejecución del algoritmo en una nueva ventana, denominada Resultados. Esta ventana almacena los resultados de los algoritmos ejecutados en la sesión actual y puede mostrarse en cualquier momento usando el botón Resultados.

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Los resultados gráficos pueden guardarse como una imagen en formato .png, y los textos como ficheros .HTML. Para ello, hay que hacer clic en el botón derecho del ratón y seleccionar la opción Guardar elemento.

Resultado gráfico de la ejecución de un algoritmo

Resultado tipo texto de la ejecución de un algoritmo

• Proceso por lotes Todas las extensiones de SEXTANTE (incluyendo los modelos) pueden ejecutarse como un proceso por lotes. Un proceso por lotes es la ejecución repetida sobre un conjunto de parámetros de entrada, sin necesidad de llamar en varias ocasiones a la extensión correspondiente a través del gestor de extensiones. Esto sirve, entre otras cosas, para ejecutar una operación (por ejemplo, la aplicación de un filtro) sobre un conjunto de capas, tales como todas las contenidas en una carpeta dada.

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2.2.1. La tabla parámetros Ejecutar un proceso por lotes no difiere mucho de ejecutar una extensión de SEXTANTE. Hay que especificar los parámetros que controlan la ejecución del algoritmo correspondiente, las entradas de éste y sus salidas. La configuración se realiza en una tabla, como la mostrada en la siguiente figura.

Pantalla de configuración del proceso por lotes Cada línea de la tabla representa una ejecución individual de la extensión sobre una capa, y las celdas de esa línea contienen los valores de los parámetros, de la misma forma que éstos se introducirían en los distintos campos.

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Por defecto, la tabla contiene únicamente dos filas. Puede variarse el número de éstas utilizando los botones Añadir fila y Eliminar fila situados en la parte derecha de la ventana.

Al finalizar el procesado por lotes gvSIG emite un informe de texto sobre la ejecución del geoalgoritmo. Una vez que se ha definido el tamaño deseado de la tabla, el siguiente paso es rellenar cada una de las celdas con los valores adecuados. 2.2.2. Rellenando la tabla de parámetros Todas las celdas de la tabla contienen una cadena de texto como valor asociado, con independencia del tipo de parámetro al que se asocien. Haciendo doble clic sobre una celda, puede editarse su contenido y teclear el texto que se desee introducir. Salvo que el parámetro asociado sea un valor numérico o una cadena como tal, aparecerá en la parte derecha de la celda un botón que permite introducir el valor del parámetro de una forma distinta.

Por ejemplo, en el caso de una selección, que en la ejecución normal de la extensión se elegiría de una lista desplegable, se puede introducir el valor directamente (el texto que se seleccionaría en dicha lista), o hacer clic sobre el botón de la parte derecha de la celda y utilizar la lista que aparece en un cuadro de diálogo nuevo.

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Independientemente del tipo de parámetro del que se trate, si el valor que introducimos es correcto el texto aparece en negro. Si no lo es (por ejemplo, una selección que no existe en las opciones disponibles, un valor alfanumérico en un campo donde se espera un número, o un valor numérico fuera del rango válido), aparecerá en rojo.

Ejemplos de valores introducidos correctos e incorrectos dentro de los parámetros Una diferencia importante con respecto a la ejecución de una extensión de la forma habitual es que todos los objetos de entrada (capas raster, capas vectoriales y tablas) se toman directamente de ficheros y no del proyecto actual o la vista activa. Por esta razón, cualquier extensión puede ejecutarse como un proceso por lotes con independencia de cuál sea la ventana activa o la información que contenga, a diferencia de lo que sucede con esa misma extensión si se llama desde el gestor de extensiones. También existen dos posibilidades, una es la de realizar un proceso por lotes con capas cargadas en la ToC o con capas que podamos tener en nuestros archivos. En el primer caso seleccionaremos las capas entre todas las que tenemos cargadas en la ToC; en el segundo caso tendremos que buscar las capas que queremos procesar entre las carpetas de nuestro ordenador.

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Los nombres de los archivos de entrada se introducen directamente tecleándose sobre la celda en edición o mediante el cuadro de diálogo que aparece al hacer clic en el botón lateral. Este cuadro de diálogo permite la selección de múltiples archivos. Si el parámetro editado es una selección múltiple, todos los nombres de archivo pasan a la celda, separados por comas. En caso de ser una capa simple o una tabla, el nombre del primer archivo pasa a la celda, y los restantes se ponen en las celdas situadas por debajo de ésta. De este modo, se facilita la ejecución de un proceso sobre un conjunto de archivos, tales como todos los de una carpeta. Cuando un procesado por lotes requiere la selección de múltiples bandas aparece un cuadro algo más complejo, con una nueva tabla. En ella tendríamos que seleccionar en la columna izquierda el fichero deseado, y en la columna derecha las bandas de éste a emplear. Por defecto se pueden escoger bandas en el rango 1-250, ya que a priori no se conoce el número de bandas del archivo (sería necesario abrirlo). Si se selecciona una banda por encima del rango de bandas disponibles en un archivo dado, SEXTANTE arrojará un error informará de ello una vez se lance la ejecución del proceso por lotes.

Para el caso de archivos de salida, existe la opción de almacenar el resultado en un archivo temporal. En versiones anteriores era obligatorio especificar un nombre de archivo para guardarlo de forma permanente.

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También en este caso disponemos de un elemento que facilita el rellenar las celdas correspondientes. El cuadro de diálogo que aparece en este caso contiene componentes adicionales en su lado derecho.

Si dejamos la opción por defecto No autorellenar, el archivo seleccionado pasa a la celda en cuestión, no añadiéndose nada más en otras celdas. Con cualquiera de las otras opciones, se toma el nombre de dicho archivo como nombre base y se rellenan todas las celdas situadas por debajo con nuevos nombres de archivo creados a partir dicho nombre base y valores numéricos correlativos, o los valores de otro parámetro seleccionado. 2.2.3. Estableciendo las características de las salidas raster De la misma manera que en la ejecución de una extensión de manera individual, hay que establecer las dimensiones y el tamaño de celda cuando la extensión en concreto genere capas de salida de tipo raster. En el caso de un proceso por lotes, este proceso se lleva a cabo estableciendo una configuración única que se aplica a todos los subprocesos. Ésta se establece mediante una pestaña independiente, aunque, a diferencia de la ejecución normal de una extensión, no existen las opciones de ajuste a la vista y ajuste a una capa. Por lo demás, el manejo es igual. La selección elegida en la Salida raster será aplicada a todas las operaciones. Si se quiere usar una configuración diferente de Salida raster, entonces se debe definir un proceso por lotes diferente.

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Si se quiere usar una configuración diferente de Salida raster para cada una de las capas implicadas en el proceso habría que definir un proceso por lotes diferente para cada tipo de salida. 2.3. Línea de comandos La línea de comandos de SEXTANTE permite a usuarios avanzados hacer un uso más ágil del programa y automatizar tareas mediante la creación de sencillos scripts.

• La interfaz

Para empezar a utilizar la línea de comandos en SEXTANTE haz clic en el icono

correspondiente y se abre la siguiente ventana:

La línea de comandos de SEXTANTE está basada en BeanShell.

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Nota: BeanShell es un intérprete de código de Java en modo script que permite ejecutar dinámicamente la sintaxis estándar de Java y comandos comunes, como los de Perl y JavaScript. Si se quiere profundizar y conocer BeanShell puedes visitar su página web. En este capítulo sólo haremos mención a los elementos de BeanShell relacionados con los algoritmos de análisis geográfico de SEXTANTE. SEXTANTE añade nuevos comandos que permiten ejecutar los algoritmos y obtener nueva información geográfica de los datos que se estén usando, entre otras cosas. Los usuarios de Java pueden crear pequeños scripts y programas combinando los elementos de Java con los comandos de SEXTANTE. Sin embargo, quien no esté familiarizado con Java puede usar la línea de comandos de SEXTANTE para ejecutar un proceso o un conjunto de ellos, simplemente llamando al correspondiente método del algoritmo. En las próximas líneas se puede encontrar una descripción detallada de todos los comandos de SEXTANTE. 2.3.1. Obtener información sobre los datos Todos los algoritmos necesitan datos para ser ejecutados con éxito. Las capas geográficas y tablas son identificadas usando el nombre que tienen en la tabla de contenidos de la aplicación SIG que se esté usando. El comando data () escribe una lista de todos los objetos de datos disponibles que pueden ser usados, junto con el nombre particular de cada uno de ellos. Llamando a un dato se obtendrá algo como esto:

RASTER LAYERS

----------------- mdt25.asc

VECTOR LAYERS ----------------- Curvas de nivel

TABLES -----------------

Hay que tener en cuenta que algunos SIG permiten tener varias capas de información (datos) con el mismo nombre. SEXTANTE cogerá el primero de esos nombres, por tanto sería conveniente renombrar los datos para cada uno de ellos si tuvieran el mismo nombre. El comando describe (nombre del objeto) permite obtener información sobre un objeto o dato concreto. Para referirnos a ese objeto, usamos el nombre que tiene en la tabla de contenidos. A continuación se muestra una serie de ejemplos con este comando donde se obtiene información sobre una capa vectorial, una capa raster y una tabla.

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>describe points.shp Type: Vector layer. Point Number of entities: 300 Table fields: | ID | X | Y | SAND | SILT | CLAY | SOILTYPE | EXTRAPOLAT | >describe dem25.asc Type: Raster layer X min: 262846.525725 X max: 277871.525725 Y min: 4454025.0 Y max: 4464275.0 Cellsize X: 25.0 Cellsize Y: 0.0 Rows: 410 Cols: 601 >describe spatialCorrelation.dbf Type: TableNumber of records: 156 Table fields: | Distance | I_Moran | c_Geary | Semivariance | 2.3.2. Obtener información sobre los algoritmos de análisis geográfico Una vez descritos los datos vamos a ver a continuación los algoritmos que se pueden usar para extraer el máximo provecho posible para el análisis. Cuando se ejecuta un algoritmo con el gestor de extensiones de SEXTANTE, se usa la ventana de parámetros con varios campos, cada uno de ellos corresponden a un sólo parámetro. En SEXTANTE cada algoritmo de análisis espacial es identificado por un comando. Cuando se usa la línea de comandos de SEXTANTE, se debe conocer que parámetros son necesarios, para pasar los valores correctos y usar el método que haga correr el algoritmo. SEXTANTE posee un método para describir en detalle un algoritmo. Pero antes necesitamos conocer el nombre del algoritmo, y para ello utilizamos el comando algs (). Se muestra a continuación una parte de los algoritmos de SEXTANTE. bsh % algs(); acccost-------------------------------: Accumulated cost(isotropic) acccostanisotropic--------------------: Accumulated cost (anisotropic) acccostcombined-----------------------: Accumulated cost (combined) accflow-------------------------------: Flow accumulation acv-----------------------------------: Anisotropic coefficient of variation addeventtheme-------------------------: Points layer from table aggregate-----------------------------: Aggregate aggregationindex----------------------: Aggregation index ahp-----------------------------------: Analytical Hierarchy Process (AHP) aspect--------------------------------: Aspect buffer--------------------------------: Buffer

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En la izquierda hay una lista con el nombre de cada algoritmo. Este nombre es el que se tiene que usar para hacer referencia en la línea de comandos. En la derecha se puede ver el nombre del algoritmo en el actual lenguaje, el cual es el mismo nombre que identifica el algoritmo en el Gestor de extensiones. Sin embargo, el nombre no es el mismo ya que depende del lenguaje actual en la aplicación SIG, y por lo tanto puede ser usado para llamar al algoritmo. A continuación vamos a ver cómo obtener una lista de parámetros que un algoritmo necesita para que se ejecute con éxito. Para ver la descripción de los parámetros que requiere un algoritmo usa el comando describealg(nombre_del_algoritmo). Recordar que se debe usar el nombre del algoritmo (lado izquierdo), no la descripción del algoritmo (lado derecho). Por ejemplo, si queremos calcular la acumulación de flujo desde un MDE, necesitamos ejecutar el correspondiente modulo, el cual, de acuerdo a la lista de algoritmos ags(), es identificado como accflow. Una descripción de las entradas y salidas de dicho algoritmo podemos ver a continuación: >describealg("accflow") Usage: accflow(DEM[Raster Layer] WEIGHTS[Optional Raster Layer] METHOD[Selection] CONVERGENCE[Numerical Value] FLOWACC [output raster layer]) 2.3.3. Ejecutando algoritmos Para ejecutar los algoritmos utilizamos el comando runalg. La sintaxis es la siguiente: > runalg{name_of_the_algorithm, param1, param2, ..., paramN) La lista de parámetros para añadir depende del algoritmo que quieras ejecutar. Para ver una lista de parámetro debemos utilizar el comando describealg. Los valores se introducen de manera diferente, dependiendo del tipo de parámetro. Veamos los diferentes tipos de parámetros y cómo deben introducirse sus valores correspondientes para ejecutar con éxito el algoritmo. Si se quiere utilizar un valor por defecto de un parámetro de entrada hay que escribir una almohadilla (#). En los parámetros opcionales, el uso del valor por defecto es equivalente a no utilizar entrada alguna.

• Raster Layer, Vector Layer o Table. Simplemente introduce el nombre que identifica el objeto a usar. Si la entrada es opcional y no se quiere añadir ningún objeto, escribir ``#''.

• Numerical value. Valor numérico. • Selection. Escribe el número correspondiente a la opción deseada, como muestra el

comando options. • String. Cadena de texto.

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• Boolean. Escribe cualquier de los dos valores true o false (incluidas comillas). • Multiple selection. tipo_datos. Se necesita un grupo de objetos como parámetro para

ejecutar el modulo, separados por comas y encerrados entre comillas. Por ejemplo, para el algoritmo maxvaluegrid: Usage: runalg("maxvaluegrid", INPUT [Multiple Input. Raster Layer] NODATA [Boolean], RESULT [Output raster layer]) La siguiente línea muestra un ejemplo de uso: > runalg("maxvaluegrid", "lyr1, lyr2, lyr3", "false", "#") Por supuesto, lyr1, lyr2, lyr3 deben ser una capas raster válidas ya cargadas. En el caso de [Multiple Input. Band] (múltiples bandas), cada parámetro es definido por un par de valores (capa, banda). Por ejemplo, para el algoritmo cluster. Usage: runalg( "cluster", INPUT [Multiple Input. Band], NUMCLASS [Numerical Value], RESULTLAYER [output raster layer], RESULTTABLE [output table], );

• Un ejemplo válido es la siguiente línea: • runalg("cluster, "lyr1, 1, lyr1, 2, lyr2, 2", 5, "#", "#") • El algoritmo usará 3 bandas, dos de ellas de lyr1 (bandas 1 y 2), y una de lyr2 (banda

2). • Table Field from XXX. Escribe el nombre del campo de una capa vectorial o una tabla. • Fixed Table Tabla fija. Simplemente introduce todos los valores de las celdas de la

tabla, separados por comas y entre comillas. Primero los valores de la fila superior, de izquierda a derecha, luego los de la segunda, y así sucesivamente. La siguiente línea muestra un ejemplo de uso de tabla fija con la extensión Filtro 3 X 3 definido por el usuario:

• runalg("kernelfilter", mdt25.asc, "-1, -1, -1, -1, 9, -1, -1, -1, -1", "#") • Point. Las dos coordenadas de un punto deben estar separadas por comas y

encerradas entre comillas. Ejemplo: ``220345, 4453616'' Los parámetros de entrada como las cadenas de texto o los valores numéricos tienen valores por defecto. Para usar estos, escribir ``#'' en la entrada correspondiente en lugar del valor de expresión. Los objetos de salida, como la ruta de salida, pueden ser salvadas a un fichero temporal usando el signo ``#''. Si lo que quieres es salvar la capa de salida a un fichero permanente, escribe el nombre del fichero de salida. 2.3.4. Ajustar las características de la capa raster de salida Si intentas ejecutar cualquier algoritmo que genere nuevas capas raster, las creará con un tamaño de celda y una extensión automática calculada a partir de la capa raster de entrada. Este funcionamiento puede ser modificado usando el comando autoextent.

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> autoextent("true"/"false) Por defecto, tiene valor verdadero (true). Sin embargo, si quieres definir una extensión y tamaño de celda en particular para todas las capas raster de salida, debes usar el comando extent. Usage: extent(raster layer[string]) extent(vector layer[string], cellsize[double]) extent(x min[double], y min[double], x max[double], y max[double], cell size[double]) Type "autoextent" to use automatic extent fitting when possible Al establecer una extensión fija, automáticamente se desactiva el ajuste automático (es decir, como si ejecutaras un comando autoextent false). 2.3.5. Manejo de capas desde la consola Puedes realizar algunas operaciones de gestión de capas desde la interfaz en línea de comandos, como por ejemplo:

• Cerrar una capa. Utiliza el comando close(nombre_capa) • Cambiar el valor de sin datos de una capa raster. Utiliza el comando

setnodata(nombre_capa, nuevo_valor) • Cambiar el nombre de una capa. Utiliza el comando

rename(nombre_capa,nuevo_nombre_capa)

• Historial

Todas las acciones llevadas a cabo con SEXTANTE se registran en un historial. Éste puede consultarse en cualquier momento, así como ejecutar desde él sistemáticamente dichas acciones, facilitando la repetición de procesos. En el historial se guardan, por tanto, los parámetros usados, la fecha y hora. Con este elemento de SEXTANTE, es fácil obtener un control de todos los procesos que han sido llevados a cabo con SEXTANTE, y repetirlos nuevamente. El historial de procesos agrupa los procesos de acuerdo a la fecha de ejecución de los mismos, haciendo fácil buscar información sobre un determinado algoritmo que ha sido ejecutado en un momento particular.

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Los procesos de información son guardados como una expresión de línea de comandos, incluso si el algoritmo fue lanzado desde el gestor de extensiones. Esto es útil para aprender a conocer cómo usar la línea de comandos, por ejemplo, se puede ejecutar un algoritmo desde el gestor de extensiones y ver, en el historial de procesos, como este algoritmo es procesado en la línea de comandos. Para ejecutar un proceso en el historial se puede hacer de dos maneras. La manera más sencilla es hacer doble clic en el proceso elegido. Al mismo tiempo que se ejecuta el proceso se abrirá la ventana de la línea de comandos con la descripción de las características del proceso que hemos ejecutado. La segunda opción, es hacer clic con el botón derecho del ratón sobre un comando que represente a un algoritmo (es decir, que empiece por runalg), y seleccionar la opción “Mostrar diálogo de ejecución''. En lugar de ejecutarse el algoritmo, se abrirá la ventana correspondiente a la ejecución del algoritmo en cuestión, con sus parámetros rellenos con los valores de la ejecución que el comando elegido representa. 2.4. Configuración de GRASS en SEXTANTE Este documento describe cómo configurar SEXTANTE para que pueda acceder a algoritmos de GRASS e incorporarlos dentro de su propio conjunto de geoprocesos. Se incluye también información adicional sobre el mecanismo utilizados por SEXTANTE para llevar a cabo esta integración, que resultará de interés para usuarios, especialmente aquellos que ya tengan experiencia previa usando la interfaz en línea de comandos de GRASS. Configurar SEXTANTE para usar GRASS requiere pocos pasos. Una vez que lo hayas configurado, podrás utilizar los algoritmos de GRASS en cualquiera de los componentes gráficos de SEXTANTE tales como el modelizador o la caja de herramientas. Como paso previo, debes instalar GRASS. Se recomienda utilizar la versión 6.4 o superior. Encontrarás información sobre cómo instalar GRASS en la página web del programa.

http://grass.fbk.eu/

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Abre el diálogo de configuración de SEXTANTE y selecciona el apartado "GRASS" en la parte izquierda. Verás una pantalla como la siguiente:

Tan sólo debes ajustar los valores de dos parámetros:

• La ruta a la carpeta donde está instalado GRASS. Necesaria para ejecutar comandos de GRASS. bajo Linux, habitualmente es usr/lib/grassXX

• La ruta a un mapset de GRASS. El mapset no ha de contener datos, ya que estos se importarán automáticamente cada vez que se llame desde SEXTANTE a un algoritmo de GRASS. Lo único relevante del mapset es su sistema de coordenadas (CRS). Al definirlo y crearlo (utilizando las herramientas habituales de GRASS), asegúrate de que especificas el mismo CRS que tienen los datos que luego querrás procesar desde SXETANTE. Al importar los datos, no se realiza ninguna reproyección, y se asume que los datos están ya en el CRS del mapset.

Una vez configuradas las dos rutas anteriores, selecciona "Aceptar" para cerrar el diálogo. SEXTANTE intentará ejecutar GRASS y crear los ficheros que definen a cada algoritmo, y que serán los que posteriormente se empleen para generar las interfaces de usuario, así como las ayudas contextuales. Este proceso puede llevar algunos segundos. Una vez que ha concluido, la caja de herramienta aparecerá con nuevos algoritmos, que podrás identificar con el icono de GRASS. Los encontrarás en dos grupos (r.* para algoritmos raster y v.* para vectoriales) dentro de un nuevo bloque denominado "GRASS". Además, aparecerán en los grupos ya existentes dentro del bloque "Algoritmos" (donde los restantes algoritmos de SEXTANTE), para que sean más fáciles de localizar para usuarios sin experiencia en GRASS. No todos los algoritmos de GRASS están disponibles desde SEXTANTE. Algunos no son compatibles con la arquitectura de SEXTANTE y su semántica para definir algoritmos, mientras que otros no tienen mucho sentido en el contexto de SEXTANTE (por ejemplo,

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aquellos encargados de crear y digitalizar capas vectoriales). Estos algoritmos son eliminados automáticamente y no aparecerán en ninguno de los componentes gráficos de SEXTANTE. 2.4.1. ¿Cómo funciona la integración SEXTANTE-GRASS?. Limitación y problemas Si eres un usuario de GRASS, puede ser útil para ti conocer cómo SEXTANTE se conecta con la interfaz de GRASS y ejecuta sus comandos. El proceso se puede resumir en tres pasos principales:

• Importación de datos. Las capas seleccionadas como entradas en un algoritmo se importan al mapset de GRASS. No todas las capas pueden importarse a la hora de ejecutar un algoritmo de GRASS. Debe tratarse de una capa almacenada en un fichero (no puede ser una capa a partir de una conexión a una base de datos o un servicio remoto) y debe tener un formato que los módulos de GRASS encargados de importar datos puedan leer. Consulta la ayuda de GRASS para tener más información al respecto.

• Procesado. Se ejecuta el algoritmo de GRASS. • Exportación de resultados. Las capas resultantes generados por GRASS se

exportan a los ficheros seleccionados por el usuario en la interfaz de SEXTANTE. Cualquier otro resultado generado por GRASS (por ejemplo, resultados en forma de texto que aparecen en la consola) no se gestiona, por lo que no se consideran como resultados del algoritmo de SEXTANTE y no podrás obtenerlos. Tampoco has de olvidar que la exportación de capas resultantes también tiene sus limitaciones. Por ejemplo, si un módulo genera información topológica, ésta se perderá, ya que las capas vectoriales se exportan en formato shapefile, el cual no soporta este tipo de información. Puede consultar la ayuda de los comandos de exportación para tener más detalles al respecto.

Todos estos pasos se almacenan en un fichero de texto que se usa como script y se almacena en la variable de entorno GRASS_BATCH_JOB. Cuando SEXTANTE llama a GRASS, los comandos en este fichero se ejecutan y GRASS devuelve después el control a SEXTANTE una vez acabada la tarea. Nota: Al comenzar este módulo se subirá al Foro de Debate un documento sobre cómo instalar GRASS en Sextante paso a paso. 3. ANÁLISIS RASTER 3.1. Introducción Este tema servirá de introducción al análisis espacial raster con SEXTANTE. En este tema veremos distintos módulos destinados a preparar capas de información de forma que puedan emplearse en mejores condiciones para llevar a cabo análisis de todo tipo, probablemente mediante el uso de otra serie de módulos que se verán en diferentes temas del presente módulo. Este hecho les confiere una importancia práctica grande, como

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comprobarás por ti mismo cuando empieces a trabajar con los distintos módulos más adelante y manejes información diversa para alimentarlos. 3.2. Representación y manejo de capas raster Antes de profundizar con distintos conceptos y métodos del análisis espacial raster con SEXTANTE, es preciso conocer el uso de capas raster que hace la librería. La representación y manejo de capas raster de SEXTANTE están basadas en la filosofía del SIG sobre el que se integre. Es necesario conocer cómo trabaja gvSIG con capas raster para sacar el máximo provecho a SEXTANTE. Antes de empezar con el punto siguiente es importante que veas los siguientes recursos donde se puede ver en detalle la forma de trabajar con capas raster.

3.3. Álgebra de mapas El álgebra de mapas es la base fundamental sobre la que se apoya otras funcionalidades o geoalgoritmos en SEXTANTE. Es clave conocer el álgebra de mapas para poder entender el análisis raster de la librería. 3.3.1. ¿Qué es el álgebra de mapas? El álgebra de mapas engloba el conjunto de técnicas y procedimientos que, operando sobre una o varias capas en formato raster, nos permite obtener información derivada, generalmente en forma de nuevas capas de datos. A pesar de que nada impide que este proceso se lleve a cabo sobre capas vectoriales, se entiende que el álgebra de mapas hace referencia al análisis desarrollado sobre capas raster, ya que éstas, por su estructura regular y sus características inherentes, son mucho más adecuadas para plantear los algoritmos y formulaciones. Como tal, el álgebra de mapas lo forman un conjunto de variables (los mapas), expresiones y funciones, los cuales, a través de una síntesis adecuada, permiten la obtención de nuevos resultados geográficos. Sin embargo, el concepto de álgebra de mapas constituye no una herramienta puntual, sino un completo marco de trabajo para el manejo de capas raster y, muy especialmente, su análisis encaminado a la obtención de nuevos resultados.

• Versión en línea del manual de usuario de gvSIG 1.11, sección "Herramientas raster". Recuerda que puedes descargar todo el manual completo, en pdf o en línea.

• Video tutorial de trabajos con capas raster. Autor: Jesús Palomar. Ojo: son enlaces, a ver si se puede poner de forma más atractiva.

https://gvsig.org/web/projects/gvsig-desktop/docs/user/gvsig-desktop-1-11-manual-de-usuario/gvsig-desktop-1-11-manual-de-usuario/gvsig_freemind_toc_view?folder=Manual%20usuario%20gvSIG-1.11/Documentos/Vistas%202D/Herramientas%20raster

https://gvsig.org/web/projects/gvsig-desktop/docs/user/gvsig-desktop-1-11-manual-de-usuario/gvsig-desktop-1-11-manual-de-usuario/gvsig_freemind_toc_view?folder=Manual%20usuario%20gvSIG-1.11/Documentos/Vistas%202D/Herramientas%20raster

http://forge.osor.eu/docman/view.php/89/705/gvSIG-1_11-man-v1-es.pdf

https://gvsig.org/web/projects/gvsig-desktop/docs/user/gvsig-desktop-1-11-manual-de-usuario/

http://politube.upv.es/play.php?vid=46850

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3.3.2. ¿Qué tipos de funciones engloba el álgebra de mapa? Las principales funciones del álgebra de mapas son Cuatro y se agrupan en función de la forma en que toman la información necesaria para su cálculo de entre la contenida en todas las celdas de las capas de origen. Esas cuatro funciones son las siguientes:

• Local • Focal • Zonal o regional • Global

La combinación de distintas funciones y de enfoques variados da lugar a un gran conjunto de operaciones de análisis basados en el álgebra de mapas. Este conjunto es el que dota al SIG como herramienta de análisis del espacio geográfico, y permite extraer de los datos geográficos raster toda la información que potencial y realmente contienen. A lo largo de este módulo veremos numerosos ejemplos de cada una de las funciones, ya que, constituyen la base conceptual sobre la que se construyen la práctica totalidad de algoritmos de análisis de capas raster en SEXTANTE.

• Funciones locales. El valor en cada celda de la capa resultante es función únicamente de los valores en esa misma celda en las capas de partida.

Ejemplos de tipos de funciones locales son:

o Normalización de valores o Cálculo de área acumulada o Combinación de capas categóricas o Reclasificación de capa continúa a capa discreta.

• Funciones focales. El valor en cada celda de la capa resultante es función del valor

en dicha celda y en las situadas en un entorno definido alrededor de la misma.

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Cuando trabajamos, es frecuente encontrarse con celdas de borde, celdas fuera de la capa de las que no existe información, y por tanto, la ventana de análisis no puede definir la totalidad del cálculo. En este caso tenemos varias opciones para solucionar este inconveniente:

o Definirse una nueva formulación para estas celdas de borde. o Trabajar únicamente con las celdas interiores de la capa. o Asignar un valor sin datos a la capa resultante, indicando que no puede evaluarse

el parámetro en ausencia de algún dato. El optar por una u otra alternativa será función, como ya vimos antes, de si el valor resultante depende o no de la posición de los valores de partida.

En cualquier caso, es recomendable no limitar la extensión de la capa a la mínima que englobe el área del territorio que queramos estudiar, sino tomar una porción adicional alrededor para que estos efectos de borde no tengan influencia sobre nuestro estudio. Algunos ejemplos de funciones focales:

o Clasificación de formas del terreno o Filtros

• Funciones zonales. El valor en cada celda de la capa resultante es función del valor

de todas las celdas conectadas a ésta que representan un mismo valor para una de las capas de entrada (pertenecen a la misma clase que ésta).

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Algunos ejemplos de funciones zonales:

o Cálculo de mapa de pérdidas de suelo o Estudio del paisaje

• Funciones globales. El valor resultante de la función es obtenido a partir de todas

las celdas de la capa.

Algunos ejemplos de funciones globales:

o Cálculo de perfil entre dos puntos o Trazado de ruta óptima sobre una superficie de coste acumulado

3.4. Geoalgoritmos en SEXTANTE de geoanálisis raster A continuación veremos algunos geoalgoritmos en SEXTANTE. 3.4.1. La calculadora de mapas La calculadora de mapas es uno de los geoalgoritmos más potentes y de uso más frecuente de los que se incluyen en la galería SEXTANTE. La calculadora de mapas es una herramienta que permite efectuar operaciones aritméticas con una serie de capas, aplicando estas operaciones en cada una de

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las celdas de las capas seleccionadas, y generando nuevas capas de datos geográficos. Es un módulo que puede emplearse para una larga lista de propósitos, y es probable que tarde o temprano debas usarlo en tu trabajo en las herramientas de SEXTANTE, por lo que resulta básico e imprescindible adquirir un conocimiento adecuado de su manejo. Para ello, en este punto veremos los detalles de su funcionamiento, citaremos ejemplos y finalmente realizaremos actividades.

Cuadro de algoritmo “Calculadora de Mapas”. 3.4.2. ¿Cómo funciona el geoalgoritmo? La calculadora de mapas se encuentra en el bloque de “Herramientas de cálculo para capas raster”, aunque escribiendo calculadora en el cuadro de búsqueda del Gestor de Extensiones de SEXTANTE ya lo filtra.

Filtro Gestor de Extensiones

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En la parte izquierda de la ventana Calculadora de mapas aparecen todos los elementos que pueden ser seleccionados: capas, funciones, operadores, constantes. Haciendo doble clic sobre un elemento en cuestión se añade al cuadro de texto Expresión. Por ejemplo, para añadir una capa a la fórmula, simplemente desplegar el elemento Capas y hacer doble clic sobre la capa seleccionada. También pueden teclearse directamente sobre dicho cuadro de texto las distintas expresiones y valores (ver más abajo sobre sintaxis general). En la parte derecha de la ventana Calculadora de mapas aparecen por un lado los operadores más habituales de cálculo, y por otro lado los distintos botones de selección de números. Aconsejamos mirar la ayuda contextual para conocer en mayor medida las funciones, operadores y constantes de la calculadora de mapas.

La calculadora de mapas no admite capas que estén nombradas con algún símbolo tal como paréntesis, o signos positivos y negativos, entre otros, por lo que deben evitarse. También

debe evitarse que existan capas cuyo nombre contenga al de otra capa. Por ejemplo, "capa" y "capa2".

Todas las funciones se pueden combinar y anidar para crear fórmulas tan complejas como se puedan necesitar. Una vez ejecutada la formula SEXTANTE comprobará si hay algún error. Los errores posibles incluyen una síntesis errónea, así como el uso de caracteres no asignables a capas. Un aspecto importante a tener en cuenta es el relativo a las celdas sin datos. Si dentro del raster aparece una celda sin datos, el resultado arrojado, con independencia de la expresión, es otra celda sin datos. De igual modo, expresiones como 0/0 también devuelven valor de sin datos. Las divisiones por cero, como por ejemplo 4/0, devuelven valor infinito. También es recomendable prestar atención a los valores nulos que pueden aparecer en una capa al usar la calculadora de mapas.

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4. GEOESTADÍSTICA 4.1. Introducción En SEXTANTE se pueden realizar numerosos análisis estadísticos sobre datos espaciales; dichos análisis se pueden realizar sobre capas raster y sobre capas vectoriales. En este punto nos centraremos en analizar algunos de los más básicos para las capas raster. Estadísticas para capas raster. Con la extensión Estadísticas básicas podemos calcular una serie de variables estadísticas elementales para una capa raster: valor medio, valor cuadrático medio, valor mínimo, valor máximo, varianza, suma total, coeficiente de variación, celdas con valores válidos, celdas sin datos. Estadísticas para una serie de capas raster. Dada una serie de capas raster, es una tarea relativamente habitual y sumamente útil el conocer, de todo el conjunto, una serie de parámetros básicos estadísticos. En SEXTANTE se puede calcular, de una sola vez, una pequeña serie de simples pero valiosas variables estadísticas. El módulo Estadísticas de clases calcula una serie de variables estadísticas para capas discretas. 4.1.1. Estadística de celda para múltiples capas raster Para una serie de capas raster es una tarea relativamente habitual y útil el conocer de todo el conjunto una serie de parámetros básicos estadísticos. En la siguiente imagen puedes ver estos parámetros estadísticos calculados, y para cada uno de los cuales se genera una nueva capa:

• Asimetría • Capa de máximo valor • Capa de mínimo valor • Conteo igual a • Conteo mayor que • Conteo menor que • Kurtosis • Máximo • Mayoría • Media • Mediana • Mínimo • Minoría • Rango • Varianza

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4.1.2. Estadísticas por vecindad para una capa raster Para una capa raster, podemos conocer una serie de parámetros básicos estadísticos. En la siguiente imagen se pueden ver estos parámetros estadísticos calculados, y para cada uno de los cuales se genera una nueva capa:

• Asimetría • Conteo igual a • Conteo mayor que • Conteo menor que • Kurtosis • Máximo • Mayoría • Media • Mediana • Mínimo • Minoría • Rango • Varianza

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4.1.3. Estadísticas de clases Este algoritmo calcula una serie de variables estadísticas para una capa con información categórica calculando éstas para cada una de las clases presentes en la capa. El resultado es una nueva tabla que contiene diversa información estadística: área total, número de zonas, área media por zona, varianza del área, área máxima de zona, área mínima de zona.

4.1.4. Filtros Cuando hablamos de una capa raster, un filtro implica una modificación de las celdas de dicha capa mediante la aplicación de formulas o algoritmos, en general relativas a los valores de las celdas contiguas, de tal modo que se obtiene una nueva versión de dicha capa. El uso de un filtro de por sí no genera ninguna información adicional, sino que modifica la existente, y es por ello que en ese uso la capa resultante contiene la misma variable que la original, representando un mismo aspecto del área cubierta por ambas.

Podemos dividir los filtros en:

• Filtros de suavizado (o paso bajo). Producen un efecto de desenfoque, restando definición a la imagen. Atenúan las diferencias entre celdas vecinas. Por ejemplo, la

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siguiente figura provoca una pérdida de foco en la imagen. Este efecto se consigue disminuyendo las diferencias entre celdas vecinas (por ejemplo con filtro de media).

Otra forma de modificar el efecto de suavizado es dando más peso a la celda central. Por ejemplo:

• Filtros de realce (o de paso alto). Producen un efecto de enfoque, aumentando la definición de la imagen. Acentúan las diferencias de intensidad entre celdas vecinas. Para obtener un filtro de realce, puede partirse de uno suavizado, ya que una forma de realzar las diferencias entre celdas es emplear un filtro de paso bajo para obtener una imagen suavizada, y después restar esta imagen de la imagen original. Haciendo esto se elimina el valor medio y se deja en cada celda el valor que refleja la variación local de los Niveles Digitales.

• Filtros de detección de bordes. Estos filtros permiten localizar las zonas donde se producen transiciones bruscas de intensidad. Aplicado esto al análisis de imágenes en un contexto geográfico, puede emplearse este tipo de filtros como herramientas para identificar zonas y fronteras entre distintas formaciones de un área de estudio.

Filtro Laplaciano, tienen su base en el análisis de las segundas derivadas de la función que los Niveles Digitales definen y la detección de puntos donde esta se anule.

En la siguiente figura se puede ver el efecto de un filtro Laplaciano en dos imágenes. En la imagen a), se ha aplicado sobre la imagen de ejemplo original. En el caso b) se ha empleado

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como imagen base la imagen ecualizada. Como puede apreciarse, la ecualización realza el efecto de filtro de detección de bordes, haciendo más patentes los resultados.

Aplicación de un filtro de detección de bordes sobre la imagen original (a) y la imagen ecualizada (b). Filtro de Sobel, donde se limita a una dirección que se quiera:

Filtro de Prewitt, donde las variantes en las direcciones indicadas pueden combinarse en un filtro global según la expresión:

4.1.5. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? El uso más habitual de un filtro es la eliminación de ruido. Por ruido entendemos, por ejemplo, la presencia de celdas dentro de una malla raster cuyos valores son inesperadamente altos, revelando que la información que contienen no es real sino debida a algún tipo de error o como resultado de procesos previos utilizados para la creación de dicha malla. En el caso de una imagen, si aparecen puntos o pequeñas manchas (que son bloques de celdas cuya intensidad y color no es la "lógica" en esas posiciones de la imagen), eso es también ruido, y la eliminación de estos puntos es una tarea clásica que cualquier programa para tratamiento de imágenes es capaz de realizar.

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Sin embargo, al trabajar con capas de información geográfica tal vez se deba tener una mayor precaución a la hora de emplear un filtro. Por una parte, el objetivo final de una imagen (al menos desde el punto de vista fotográfico y estético), es mejorar esa imagen y su apariencia, y los resultados de un filtrado o de cualquier otro proceso puede comprobarse y juzgarse como positivos o no simplemente mirando la imagen. En el caso de una capa con, por ejemplo, un valor de temperatura, no es tan obvio percibir la bondad de los datos, y la aplicación de un filtro reduce el nivel de detalle de la malla raster, no siendo esto siempre inmediatamente apreciable. Por otra parte, para muchas tareas concretas existen formas más adecuadas y precisas de preparar una capa raster que aplicar un filtro en toda su extensión. Por ejemplo, en el caso de emplear un MDE para un análisis hidrológico es necesario eliminar las depresiones existentes antes de comenzar dicho análisis. Para esta labor existen algoritmos que detectan estas depresiones y las eliminan, alterando únicamente las celdas dentro de una depresión. Puesto que en cierta medida estas depresiones pueden considerarse como un tipo de ruido (al menos las de poco tamaño), un filtro de suavizado puede utilizarse para eliminarlas, aunque en este caso también actuaría sobre las celdas que no lo requieren y causaría una pérdida de detalle en las mismas que no es en absoluto necesaria si se emplean otros métodos. 4.1.6. ¿Qué debes recordar? En general, cuanto menos modifiquemos una capa original, y suponiendo que la información que contiene es fiable, tanto mejores serán los resultados que obtengamos con la misma. Los filtros son un elemento básico y muy importante, pero no debe perderse de vista lo que suponen, y deben utilizarse sin excesos. 4.2. Reclasificación En muchos casos es necesario clasificar los valores de una capa, siendo esta una acción que en muchos casos es de gran utilidad. El geoalgoritmo Reclasificación de SEXTANTE modifica los valores de una capa y genera una nueva capa según con los valores establecidos por el usuario en una tabla de asignación, que establecen la conversión entre valores originales y valores finales. 4.2.1. ¿Cómo funciona el geoalgoritmo? Bajo estas líneas se puede ver la ventana de parámetros del módulo. Sobre el método a usar, existen dos opciones:

• Min < x < Max: donde todas las celdas cuyos valores son mayores que el límite inferior y menores que el superior tendrán en la capa reclasificada el valor situado en el campo Nuevo valor.

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• Min < x <= Max: donde todas las celdas cuyos valores son mayores que el límite inferior y menores o iguales que el superior tendrán en la capa reclasificada el valor situado en el campo Nuevo valor.

Se accede a la tabla de asignación haciendo clic en el botón correspondiente. La tabla contiene los campos "Valor mínimo", "Valor máximo" y "Nuevo valor", que se utilizarán según el criterio seleccionado en el campo anterior.

Se pueden añadir tantas clases (filas) como quieras y eliminarlos según consideres.

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4.2.2. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? Por ejemplo, para una capa de usos del suelo, la reclasificación permite sintetizar una serie de categorías en un número menor.; para temas de determinación de alturas o pendientes agruparlas en categorías, etc. 4.3. Máscaras Las máscaras con elementos muy versátiles que pueden emplearse para excluir unas determinadas celdas de una capa raster y que éstas no sean empleadas en posteriores cálculos, o simplemente para eliminarlas de la representación dentro de un mapa. La forma más sencilla de emplear máscaras es mediante valores 0 y 1, o mejor aún, haciendo uso del valor de celdas sin datos. Cuando al evaluar una expresión la calculadora de mapas encuentra una celda sin datos, el resultado es siempre un valor de celda sin datos (más exactamente, el valor de celda sin datos de la capa resultante, que puede o no ser coincidente con los de las celdas de entrada). 4.3.1. ¿Cómo funciona las máscaras? Funciona con los fundamentos del álgebra de mapas, para poder realizar máscaras puedes emplear el geoalgoritmo calculadora de mapas. 4.3.2. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? La versatilidad y potencia de las máscaras es enorme, y hacer un buen uso de las mismas añade un número de posibilidades muy elevado, utilizando únicamente módulos simples como los que hasta el momento hemos visto. Las máscaras son de utilidad cuando queremos limitar nuestro ámbito de trabajo a una zona concreta de detalle. Por ejemplo, si tenemos una cuenca hidrológica y queremos tener cartografía raster que se limita al ámbito de interés de la cuenca. Podemos así cortar el MDE por el límite de la cuenca, o cortar una capa de pendientes, etc. A veces resulta necesario eliminar de una capa las celdas con valores que no son de interés para cálculos que realizaremos posteriormente (celdas sin datos). No debemos olvidar que una capa raster tiene una forma rectangular, la cual raramente se va a corresponder con la de la región de análisis, ya sea ésta definida por un límite natural o no. El uso de máscaras es muy práctico a estos efectos. Por ejemplo, si queremos delimitar los límites de una capa de cuencas vertientes. Resulta más lógico aplicar una máscara sobre la capa, de forma que las celdas que no estén en la unidad sean ignoradas.

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4.4. Completar datos de una capa Las celdas sin datos pueden usarse para diferentes motivos. Algunas preguntas frecuentes al respecto son: ¿Por qué es necesario definir un valor para celdas sin datos? ¿Por qué no utilizar valor cero para esas celdas? En primer lugar, una capa raster tiene siempre una extensión rectangular, pero la información puede no cubrirla por completo. Este es un caso típico cuando trabajamos por ejemplo con datos de una comunidad autónoma cerca de la frontera de la misma. Si adquirimos los datos de una fuente autonómica, es probable que la capa contenga información únicamente en las celdas que caen dentro de la comunidad que nos suministra la información, con lo que es necesario expresar ese vacío en las restantes, ya que deben estar ahí completando la extensión de la capa. En segundo lugar, un valor cero no es adecuado en la mayoría de los casos, ya que puede dar lugar a confusión. Por ejemplo, en un MDT ese valor indicaría elevación cero con respecto al nivel del mar, lo cual no tiene porque ser cierto. Además, ese valor se emplearía para realizar cálculos, y se trata de evitar que esas celdas entren en ese proceso de cálculo, pues no son válidas debido a su carencia de información. Por supuesto, puede emplearse el valor 0 como valor para celdas sin datos, pero hay que hacérselo saber al programa explícitamente. En general, es mejor emplear valores no factibles para la variable que representa la capa. En el caso de un MDT expresado en metros, valores como 9000 o -99999 son inviables, por lo que suponen una buena opción. Lejos de ser simplemente un recurso necesario para poder utilizar capas incompletas, las celdas sin datos pueden usarse para hacer muchas más cosas, como veremos cuando empleemos máscaras. 4.4.1. ¿Qué geoalgoritmos debes usar para completar celdas sin datos? Debes usar estas dos extensiones:

• Rellenar celdas sin datos. Este algoritmo completa la información de una capa raster que presenta celdas sin datos. La información para completar las celdas sin datos se toma de la propia capa, mediante métodos de interpolación.

Sobre el umbral de tensión, la interpolación se realiza mediante splines (curvas adaptativas) con tensión. El parámetro de tensión controla el comportamiento de la superficie. Haciendo un símil físico, el proceso de interpolación es similar al ajuste de una lámina de un material dado sobre una serie de puntos fijos. La tensión establece las propiedades físicas del material con el que está construida esa lámina, tales como su rigidez, lo que condiciona la forma resultante.

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• Completar grid. Este algoritmo completa la información de una capa raster que presenta celdas sin datos. La información para completar las celdas sin datos se toma de otra capa adicional.

Como capa base se define la capa que presenta celdas sin datos. Como capa adicional la capa de celdas con datos para completar la capa base. Sobre el método de interpolación a utilizar para completar los valores de la capa base a partir de los de la capa adicional, a elegir entre los siguientes:

• Vecino más cercano • Bilineal • Distancia inversa • Spline bicúbico • B-spline

En la siguiente imagen puedes ver el proceso.

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a) Capa base; b) capa adicional; c) capa completada. (Imagen Víctor Olaya) 4.5. Estadísticas espaciales vectoriales A continuación veremos algunas de las estadísticas espaciales más importantes para capas vectoriales. 4.5.1. Medidas centrográficas a. Centro medio y distancia típica Este algoritmo calcula un punto cuyas coordenadas son la media en cada eje de las coordenadas de los puntos analizados. Por tanto, la nueva capa resultante es un círculo de radio igual a la distancia típica y localizada en el centro medio geográfico. El valor de atributo del polígono es la distancia típica.

Círculo de radio igual a la distancia típica calculado en el centro medio del conjunto. (Imagen Víctor Olaya)

Podemos elegir los siguientes métodos:

• Centro medio. Todos los puntos tienen el mismo peso. • Centro medio ponderado: los puntos se ponderan según los valores del campo

elegido.

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(Imagen Víctor Olaya) b. Centro mediano Este algoritmo calcula el centro mediano, señalándolo como la intersección entre dos líneas, una vertical y otra horizontal. Las líneas del centro mediano dividen el conjunto de puntos en partes iguales. Por ejemplo, para la vertical que pasa por la componente en x del centro mediano, y si se trabaja con una serie de puntos que representan poblaciones, ponderando éstos según su número de habitantes, esta línea divide el territorio en dos zonas igualmente pobladas. La mitad de los habitantes viven a un lado de ella, y la otra mitad al otro lado.

(Imagen Víctor Olaya) Podemos elegir los siguientes métodos:

• Centro medio. Todos los puntos tienen el mismo peso. • Centro medio ponderado: los puntos se ponderan según los valores del campo

elegido.

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(Imagen Víctor Olaya) 4.5.2. Estadísticas sobre líneas a. Media direccional Este geoproceso calcula la media direccional de una capa de líneas, creando una nueva capa de líneas. Cada segmento de la capa de líneas de entrada es tratado como un vector. La capa resultante de su suma vectorial será otro vector con la dirección media de todos los segmentos, y cuyo módulo o longitud aporta información acerca de la tendencia y variación de las direcciones a lo largo de la línea. Si la dirección es uniforme, la longitud será mayor, siendo menor si no lo es. Se obtiene, por tanto, una media vectorial resultado de dividir el vector resultante por el número total de segmentos iniciales.

Media direccional (línea roja) de la red de drenaje (líneas azules) (Imagen Víctor Olaya) La tabla de atributos resultante contiene los siguientes campos: distancia media, ángulo, varianza circular.

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4.5.3. Estadísticas sobre puntos a. Análisis de cuadrantes Este algoritmo divide la zona de estudio en cuadrantes regulares y estudia el número de puntos que aparecen dentro de cada una, calculando una serie de parámetros estadísticos. El objetivo es identificar un tipo de patrón que un proceso de puntos puede generar.

• Patrones de puntos agregado • Patrones de puntos regular • Patrones de puntos aleatorio

(Imagen Víctor Olaya)

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(Imagen Víctor Olaya) b. Análisis de vecino más próximo Este algoritmo calcula una serie de índices estadísticos basados en las distancias de cada punto a su vecino más cercano. El objetivo es identificar un tipo de patrón que un proceso de puntos puede generar:

• Patrones de puntos agregado • Patrones de puntos regular • Patrones de puntos aleatorios.


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(Imagen Víctor Olaya) c. Función K de Ripley Este algoritmo calcula la función K de Ripley para un conjunto de puntos. Esta función se emplea para el análisis de procesos puntuales, y para la determinación del tipo de distribución de estos, que puede ser aleatoria, agregada o regular.

La tabla resultante contiene los siguientes campos:

• Distancia • K: K de ripley para la distancia anterior • K Teórica Poisson. K a la distancia anterior para una distribución de Poisson

(aleatoriedad completa) • L

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d. Autocorrelación espacial La autocorrelación espacial es la expresión formal de la primera ley geográfica de Tobler, y puede ser tanto positiva (los puntos cercanos exhiben valores más similares que los puntos lejanos) o negativa (los puntos lejanos exhiben valores más similares que los puntos cercanos). El geoalgoritmo correlación espacial calcula una serie de parámetros que definen la relación entre el valor de una variable existente en un punto dado y los de la misma variable en el entorno cercano de dicho punto. Estos parámetros permiten establecer si existe alguno de los siguientes tipos de autocorrelación espacial:

• Autocorrelación espacial positiva: si las entidades cercanas se parecen mucho entre sí.

• Autocorrelación espacial negativa: si las entidades cercanas difieren mucho entre sí. • Ausencia de autocorrelación espacial (independencia).


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Se generan dos resultados en forma de tabla.

• Tabla con dos de las medidas más habituales para cuantificar la autocorrelación espacial de una variable: el parámetro I de Moran y el parámetro c de Geray.

• Tabla con la nube del variograma. Recuerda que los variogramas se fundamentan en el concepto de semivarianza, una medida de la autocorrelación espacial de una variable x entre dos puntos i, j, y viene expresada por:

Los variogramas son fundamentales para entender otras formulaciones como el kriging. e. Estadísticas de puntos en polígonos Este algoritmo calcula estadísticas de una capa de puntos dentro de unos polígonos definidos. El resultado es una capa idéntica a la capa de entrada de polígonos, pero creándose nuevos campos en su tabla de atributos resultado del cálculo estadístico: media, varianza, mínimo, máximo

(Imagen Víctor Olaya) f. Estadísticas de grid en polígonos Este algoritmo calcula estadísticas de una o varias capas raster dentro de los polígonos de una capa dada, generando nuevos campos en la tabla de atributos de dicha capa. La capa resultante es idéntica a la capa de entrada de polígonos, pero creándose nuevos campos en su tabla de atributos con los resultados del cálculo estadístico: media, varianza, mínimo, máximo.

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(Imagen Víctor Olaya) 5. LOCALIZACIÓN 5.1. Descripción Este algoritmo calcula la mejor localización de un número dado de servicios (oferta) para servir a una serie de centros usuarios de dichos servicios (demanda), siendo una herramienta útil para la toma de decisiones territoriales. La demanda se entiende como las personas que desean utilizar el servicio y que se encuentran distribuidas por el territorio. La oferta como los lugares donde se sitúan las instalaciones en las que se pueden adquirir o usar los servicios. A continuación se muestra un ejemplo simplificado del mismo.

Parámetros de entrada: puntos de demanda (en azul) y puntos de oferta existentes (en rojo).

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(Imagen Víctor Olaya) Salida: nueva capa vectorial "Conexiones", con una distancia Euclídia y 4 nuevas localizaciones 5.2. Parámetros

• Puntos de demanda [Capa vectorial. Punto]: los puntos indican la localización de las zonas de demanda.

• Campo [Campo]: el campo para ponderar la intensidad de la demanda (por ejemplo, la población de cada zona).

• Puntos de oferta existentes [Capa vectorial. Punto]: capa con los puntos de oferta ya existentes en la zona.

• Puntos de oferta candidatos [Capa vectorial. Punto]: capa donde se localizan los lugares o centros de la oferta. De entre los puntos que se encuentran en esta capa, se seleccionaran tantos como se indiquen en el campo nuevas localizaciones a establecer.

• Tipo de distancia [Selección]: a elegir entre Euclídea o Manhattan. • Método [Selección]: el criterio a aplicar para la selección de los emplazamientos

óptimos, a elegir entre: o Suma mínima o Suma mínima con restricción de alejamiento, o Desviación típica mínima o Minimizar máximo alejamiento o Cobertura máxima o Suma máxima o Cobertura mínima

• Nuevas localizaciones a establecer [Numerical_Value]: establecer el número de localizaciones deseadas

• Distancia máxima [Numerical_Value]: establecer la distancia entre las localizaciones (en unidades del mapa).

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5.3. Salidas Las estadísticas referentes a la función objetivo aparecen en un nuevo documento en el gestor de resultados

• Conexiones [Capa vectorial. Línea]: nueva capa vectorial de líneas con las conexiones de localización óptima.

• Estadísticas [Texto]: calculo de estadísticas mostradas en la ventana de resultados.

(Imagen Víctor Olaya) 5.4. Información adicional 5.4.1. Línea de comandos Usage: runalg( "locateallocate", DEMAND[Vector Layer], FIELDDEMAND[Table Field from DEMAND], OFFER[Optional Vector Layer], CANDIDATES[Vector Layer], DIST[Selection], METHOD[Selection], NEWLOCATIONS[Numerical Value], MAXDIST[Numerical Value], SPIDER[output vector layer], );

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6. RASTERIZACIÓN E INTERPOLACIÓN 6.1. Introducción En este tema trabajaremos exclusivamente con capas de puntos para crear nuevas capas raster a partir de procesos como la rasterización, interpolación y la densidad. Veremos los conceptos fundamentales básicos de métodos de interpolación, así como al propio manejo de los geoalgoritmos implementados en SEXTANTE desde un punto de vista práctico. Lo que veremos serán conceptos básicos que serán necesarios reforzar con más documentación específica.

6.2. Rasterización La Rasterización es el proceso que nos permite generar nuevas capas raster a partir de información vectorial. El problema es en todos los casos la creación de una estructura regular a partir de información que no es regular, tal como la contenida en un TIN, una capa de polígonos, una de líneas, o una capa de valores puntuales. Si disponemos de una capa de polígonos y éstos cubren la totalidad del territorio, este proceso no es difícil. Basta ver dentro de qué polígono cae la coordenada que define cada celda, y asignar a ésta el valor de uno de los atributos de la capa de polígonos, el cual contenga la variable a recoger en la capa raster. En realidad, y aunque ésta sea una manera sencilla de rasterizar unos polígonos, operando de este modo el rendimiento que se obtendría sería insuficiente, ya que el número de celdas a comprobar es muy elevado. Existen otro tipo de algoritmos, denominados de barrido, que resultan más eficaces, aunque no los detallaremos aquí. Estos algoritmos no tienen en su origen ninguna relación con un SIG, sino con la mera representación gráfica. Piensa que la pantalla de tu ordenador es como una capa raster, formada por una malla de pequeños puntos de luz, y representar todo polígono en ella requiere en primer lugar expresar ese polígono en la forma en la que la estructura de la pantalla lo requiere. En [1] [2] se puede encontrar más información al respecto. Si tenemos una capa de líneas la cosa no es muy distinta. Basta ver por qué celdas pasan esas líneas y asignar el valor de éstas a dichas celdas. Una referencia fundamental es [3]. En la

1 Dunlavey, M. R. Efficient Polygon-Filling Algorithms for Raster Displays ACM Trans. Graph., 1983, 2, 264-273. 2 http://www.cimec.org.ar/twiki/pub/Cimec/ComputacionGrafica/Rasterizacion.pdf 3 Bresenham, J. E. Algorithm for Computer Control of a Digital Plotter IBM Systems Journal, 1965, 4, 25-30.

http://www.cimec.org.ar/twiki/pub/Cimec/ComputacionGrafica/Rasterizacion.pdf

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siguiente figura podemos ver un ejemplo de rasterización de una capa de líneas, en función del criterio empleado. Es decir, si se considera cuánto ha de recorrer una línea a través de una celda para considerar que pasa por ésta y asignarle el valor correspondiente.

Formas distintas de rasterizar una línea en función del criterio empleado. Por último, para el caso de una capa de puntos, la conversión en una capa raster es aún más sencilla. Basta con asignar los correspondientes valores a aquellas celdas en las que se sitúen los puntos. Las restantes, y puesto que no existe información al respecto, deberán llevar el valor que codifica la ausencia de datos. Sin embargo, estas formas de rasterización pueden no ser idóneas según las circunstancias. En los dos últimos casos (líneas y puntos), y especialmente para el caso de puntos, la situación que se recoge en la capa raster puede no ser la óptima para el análisis, y realmente no estaremos aprovechando las capacidades del modelo de datos raster a pesar de haber llevado a cabo una conversión. Por ejemplo, si las líneas que rasterizamos son curvas de nivel, van a indicar la elevación en las mismas. Fuera de ellas, la capa raster generada no tendrá datos, pero en realidad esas celdas sí que tienen una elevación concreta. Del mismo modo sucede si medimos esa elevación en una serie de puntos en lugar de en líneas y después rasterizamos la capa, o si medimos cualquier otra variable en un número dado de localizaciones puntuales y hacemos lo propio. Estos problemas, de celdas sin datos, se solucionan con métodos de interpolación que veremos a continuación. Recuerda que ya has visto de manera práctica, como convertir una capa vectorial en una capa raster de forma sencilla con SEXTANTE. Además, también has realizado el proceso contrario, el de vectorizar capa raster. En SEXTANTE, contamos con el geoalgoritmo Rasterizar capa vectorial, y el proceso es el siguiente: Seleccionamos la capa vectorial a convertir y en el parámetro "Campo" tenemos que elegir cuál de los campos de la tabla de atributos deseamos utilizar para tomar la información necesaria para la rasterización. Debe ser un campo numérico (no cadena de texto) debido a que una capa raster solo puede contener un este tipo de valores en sus celdas. En la pestaña Región de análisis hay que definir el tamaño de celda que deseamos para la nueva capa raster que se generará, en base a la escala de análisis espacial en el que estemos

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trabajando. Es conveniente emplear un tamaño de celda que conserve toda la información que sea necesaria, evitando general celdas de datos de un tamaño excesivo.

6.3. Interpolación Como se ha indicado anteriormente en la sección de Rasterización, podemos suponer que queremos convertir una capa de puntos en una nueva capa raster empleando el módulo Rasterizar Capa Vectorial. Lo más probable es que la capa resultante contenga muchas celdas sin datos. Con los geoalgoritmos de interpolación de SEXTANTE podremos generar directamente una capa raster "completa" y continua, incluso si la capa vectorial de partida contiene un único punto. Los métodos de interpolación permiten rellenar esas celdas restantes a partir de los valores puntuales conocidos, realizando estimaciones. Para ello, aplican conceptos de estadística espacial más o menos complejos según su formulación particular, de tal modo que los puntos cercanos a cada celda son los que determinan el valor estimado de ésta. Este hecho es una aplicación directa de la ley de Tobler [4], que establece que los puntos cercanos tienen mayor probabilidad de tener valores similares que aquellos separados por una distancia mayor. En términos generales, un método de interpolación es una herramienta que permite el cálculo del valor de una variable en una coordenada para la cual dicho valor no es conocido, a partir de los valores conocidos para otra serie de coordenadas. En el caso particular de la creación de una capa raster, las coordenadas X e Y donde han de calcularse los valores desconocidos son los centros de las celdas sin dato recogido. Existen muchos métodos de interpolación distintos, y es importante reseñar que la bondad o no de uno u otro va ligado no sólo al método en sí, sino también a la variable interpolada y al uso que se dé posteriormente a la capa resultante. SEXTANTE cuenta con los siguientes:

4 Tobler, W. R. Smooth Pycnophylactic Interpolation for Geographical Regions Journal of the American Statistical Association, 1979, 74, 519-530.

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• Decremento lineal • Distancia inversa • Kriging • Kriging universal • Vecindad

6.3.1. ¿Para qué que podemos emplear la interpolación? La aplicación de los métodos de interpolación es muy diversa. Casos habituales son, por ejemplo, la realizada a partir de datos de elevación tomados en campo mediante GPS o estación total, o de los datos climatológicos de precipitación y temperatura registrados en los observatorios de una red. Resulta imposible recoger valores para cada una de las celdas de una capa raster que cubra el territorio a estudiar, pero estas variables, por ser continuas, se manejarán mejor y serán más útiles si se dispone de ellas en formato raster. Los métodos de interpolación son los encargados de convertir esos datos puntuales en mallas regulares. Otro ejemplo claro es la realización de calicatas para la medida de las propiedades del suelo tales como porcentajes de arcilla o limo. Resulta de igual modo inviable muestrear todo el suelo, pero tomando un numero dado de muestras puede crearse una capa raster de toda una zona a través del uso de métodos de interpolación. En general, cualquier variable recogida mediante muestreo puede ser el punto de partida para la aplicación de dichos métodos. En algunos de los casos anteriores, los valores en las celdas guardan una dependencia no sólo con los puntos que contienen la variable interpolada, sino también con otras variables de las que puede o no disponerse de información. Por ejemplo, para el caso de la temperatura, ésta se encuentra influenciada por la elevación. De igual modo, las características del suelo tendrán relación con parámetros del relieve tales como la pendiente o índices relacionados con la humedad topográfica. Estas variables, que denominamos variables de apoyo o predictores, pueden incorporarse como datos de partida a algunos métodos de interpolación, aumentando así su precisión. En general, se requiere que dichas variables de apoyo estén recogidas en formato raster. Asimismo, pueden plantearse análisis de regresión mediante los cuales, y sin necesidad de utilizar la componente espacial, puedan estimarse los valores en las celdas problema a partir de los valores de la variable en los puntos conocidos y los valores de los predictores tanto en dichos puntos como en las celdas a rellenar. Junto con lo anterior, la información de una determinada variable cuantitativa tomada en ciertos puntos puede servir para estimar densidades de dicha variable (tales como, por ejemplo, individuos de una especie) y crear superficies continuas. Este análisis se lleva a cabo no con métodos de interpolación o regresión, sino con otra serie de algoritmos habituales en los SIG que veremos al final del tema (Densidad). Algunos ejemplos para entender mejor la interpolación.

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En la siguiente imagen, los cuatro puntos señalados han sido muestreados y se dispone de un valor en ellos. Adviértase que no han de encontrarse necesariamente en el centro de las celdas. Queremos estimar los valores en las celdas de la malla, en particular en la celda marcada con un interrogante. La lógica nos indica que el valor en esta celda debe estar alrededor de 10, ya que este valor sigue la tendencia natural de los valores recogidos, que tienen todos ellos un valor de esa magnitud. Si aplicamos cualquiera de los métodos de interpolación que veremos a continuación, el valor que obtengamos será con seguridad muy aproximado a esa cifra.

Otro ejemplo en la imagen siguiente. En este caso, la lógica nos indica que el valor ser inferior a 10, y también probablemente a la media de los valores muestrales (9), ya que se la celda problema se sitúa más cerca de los valores inferiores que de los superiores a ese valor medio. Razonando de este modo, aplicamos el hecho de que la proximidad incrementa la semejanza de valores. Es decir, que existe autocorrelación espacial para la variable interpolada.

Otro ejemplo algo distinto. En este caso, no parece tan sencillo adivinar el valor que corresponde. Esto es así no porque las operaciones sean más complejas, sino porque no existe de la misma forma que en los ejemplos anteriores la autocorrelación espacial de la variable, y esa lógica no resulta tan obvia. Utilizando los distintos métodos de interpolación, puede ser que estos den valores distintos, ya que se comportarán de forma diferente ante tal situación.

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6.3.2. Por vecindad El geoalgoritmo Vecindad o “vecino más próximo” en SEXTANTE es uno de los métodos más sencillos de interpolación. En este geoalgoritmo el valor asignado a cada celda es el correspondiente al punto más cercano. No existe formulación matemática que emplee las distancias entre puntos o los valores de estos, sino que el valor resultante es sencillamente el del punto más próximo. Se trata, por tanto, de un método local, exacto y determinístico. Si vemos el geoalgoritmo en SEXTANTE, simplemente selecciona la capa vectorial a convertir y en el parámetro "Campo", selecciona el campo de la tabla de atributos asociada a la tabla que contiene los valores a usar para la interpolación. En la pestaña Región de análisis hay que definir el tamaño de celda que deseas para la nueva capa raster que se generará, en base a la escala de análisis espacial que se trabaja.

(Imagen V. Olaya) El resultado es una nueva capa con saltos abruptos (tanto como lo sean las diferencias entre los valores de puntos cercanos), con un aspecto aterrazado (siguiente figura). El conjunto de celdas con el mismo valor (dentro de la misma terraza) representa el lugar geométrico de las celdas cuyo punto más cercano de entre los de partida es uno dado.

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Superficie obtenida mediante interpolación por vecindad 6.3.3. ¿Para qué que se emplea la interpolación por vecindad? La interpolación por vecindad no es adecuada para el trabajo con variables continuas, pero sí para variables categóricas. Por ejemplo, para un conjunto de puntos cada uno de los cuales este identificado con un código numérico, la interpolación por vecindad de ese valor da como resultado una capa donde los valores de las celdas identifican el punto más cercano. Esto puede utilizarse para calcular la influencia de cada uno de ellos en el espacio representado. Este tipo de razonamientos ha sido empleado tradicionalmente para calcular los denominados polígonos de Thiessen, de uso habitual en el análisis climatológico, asociando a cada zona los valores de la estación meteorológica más cercana. 6.3.4. Por distancia inversa (IDW) Los métodos basados en ponderación por distancia son algoritmos de interpolación de tipo local, aproximados y determinísticos. El valor en una coordenada dada se calcula mediante una media ponderada de los puntos de influencia seleccionados (bien sea la selección por distancia o por número de éstos). La función más habitual es la que da lugar al método de interpolación de datos por distancia inversa, de la forma:

Siendo Pi, el peso o valor asignado al punto i-ésimo. Donde el exponente k toma habitualmente el valor 2. SEXTANTE cuenta con el geoalgoritmo Distancia inversa, donde habrá que seleccionar una capa de puntos y su variable a interpolar, como datos de entrada. El valor en una coordenada dada se calcula mediante una media ponderada de los puntos de influencia seleccionados

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(bien sea la selección por distancia o por número de éstos). Al ser un método basado en ponderación por distancia, sólo se tiene en cuenta el alejamiento, pero no la posición. Es decir, un punto situado a una distancia (x) hacia el norte tiene la misma influencia que uno situado a esa misma distancia (x) pero hacia el oeste. Otra particularidad del método, común a otros métodos basados en distancia, es que no generan valores que se encuentren fuera del rango de valores de los datos de entrada. Eso causa efectos indeseados en caso de que el muestro de datos no recoja los puntos característicos de la superficie interpolada. La siguiente figura muestra en un caso unidimensional cómo, de no recogerse los valores extremos (tales como cimas o valles), estos desaparecen y son sustituidos por tramos llanos.

La interpolación basada en ponderación por distancia (a) no crea valores extremos si estos no han sido recogidos, lo cual deriva en un aplanamiento de la superficie y la aparición de falsas terrazas. Otros métodos tales como los splines (b) sí que permiten la aparición de valores fuera del rango. En el parámetro Radio de búsqueda se debe indicar la distancia dentro del cual se desea buscar todos los puntos con valores. Sólo los puntos dentro del radio de búsqueda se utilizan, por lo que es conveniente utilizar un radio mínimo que asegure que alrededor de todas las celdas se encuentra un número suficiente de puntos. El punto que caiga fuera de ese radio de búsqueda, no se podrá hacer la interpolación, dando como resultado una celda sin datos. Debes encontrar un equilibrio adecuado, probando diversos ajustes hasta encontrar uno correcto. Como se ha indicado, el valor 2 de exponente k de la función anterior, es un valor óptimo a aplicar para el cálculo de los valores o pesos.

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El resultado es nueva capa raster interpolada y una tabla de validación cruzada que contiene los siguientes campos: X, Y, valor real, valor estimado, diferencia. El valor estimado es el valor que le correspondería a un punto si se interpola todos los puntos menos el punto en cuestión.

Superficie obtenida mediante interpolación por distancia inversa 6.3.5. Kriging El kriging es un método de interpolación estocástico, exacto, aplicable tanto de forma global como local. Se trata de un método complejo con una fuerte carga geoestadística, del que existen además diversas variantes. El kriging se basa en la teoría de variables regionalizadas, la cual fue desarrollada por [5] a partir del trabajo pionero de [6]. El objetivo del método es ofrecer una forma objetiva de establecer la ponderación óptima entre los puntos en un interpolador local. Tal interpolación óptima debe cumplir los siguientes requisitos, que son cubiertos por el kriging:

• El error de predicción debe ser mínimo. • Los puntos cercanos deben tener pesos mayores que los lejanos. • La presencia de un punto cercano en una dirección dada debe restar influencia

(enmascarar) puntos en la misma dirección pero más lejanos.

5 Matheron, G. Principles of geostatistics Economic Geology, 1963, 58, 1246-1266. 6 Krige, D. A statistical approach to some mine valuations and allied problems at the Witwatersrand University of Witwatersrand, 1951.

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• Puntos muy cercanos con valores muy similares deben agruparse, de tal forma que no aparezca sesgo por sobre muestreo.

• La estimación del error debe hacerse en función de la estructura de los puntos, no de los valores.

En su expresión fundamental, el kriging es semejante a un método basado en ponderación por distancia. Dicha expresión es de la forma:

Siendo Ai, los pesos asignados a cada uno de los puntos considerados. El cálculo de estos pesos, no obstante, se realiza de forma más compleja que en la ponderación por distancia, ya que en lugar de utilizar dichas distancias se acude al análisis de la autocorrelación a través del variograma teórico. Por ello se requiere, asimismo, que exista un número suficiente de puntos (mayor de 50) para estimar correctamente el variograma. SEXTANTE cuenta con dos geoalgoritmos de kriging:

• Kriging (ordinario) • Kriging universal

El geoalgoritmo Kriging crea una superficie de valores estimados a partir de una serie de valores puntuales, basando su análisis previo de la autocorrelación espacial de la variable a través del variograma teórico. Por ello se requiere, asimismo, que exista un número suficiente de puntos para estimar correctamente el variograma. A partir de los valores del variograma, se estima un vector de pesos que, multiplicado por el vector de valores de los puntos de influencia, da el valor estimado. Como siempre, hay que seleccionar una capa de puntos y su variable a interpolar, como datos de entrada.

(Imagen V. Olaya)

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En el parámetro Radio de búsqueda se debe indicar la distancia dentro del cual se desea buscar todos los puntos con valores. Sólo los puntos dentro del radio de búsqueda se utilizan, por lo que es conveniente utilizar un radio mínimo que asegure que alrededor de todas las celdas se encuentra un número suficiente de puntos. El punto que caiga fuera de ese radio de búsqueda, no se podrá hacer la interpolación, dando como resultado una celda sin datos. Hay que encontrar un equilibrio adecuado, probando diversos ajustes hasta encontrar uno correcto. Se debe establecer un mínimo número de puntos que se van a utilizar en la predicción. Si existen menos puntos cercanos que este mínimo, la celda recibe el valor de sin datos. Así mismo, se necesita un número máximo que se van a utilizar en la predicción. Se cuenta con varios modelos del semivariograma que será empleado:

• Esférico (éste es el usado por defecto) • Exponencial • Gaussiano

El parámetro Nugget representa el valor en el que el modelo del semivariograma intersecta el eje-y. El parámetro Sill representa el valor del semivariograma para el rango. El máximo del variograma. Representa la máxima variabilidad en ausencia de dependencia espacial. El Rango representa la máxima distancia a partir del cual existe correlación espacial. Es el valor en el que se alcanza la máxima varianza, o a partir del cual ya presenta una tendencia asintótica. El resultado es una nueva capa que muestra la superficie obtenida mediante kriging, junto con la capa de varianzas asociada. Además, se genera una tabla con la validación cruzada que contiene los siguientes campos: X, Y, valor real, valor estimado, diferencia. El valor estimado es el valor que le correspondería a un punto si se interpola todos los puntos menos el punto en cuestión.

Superficie obtenida mediante interpolación por kriging ordinario (a) y capa de varianzas (b). Nótese, que para lograr una representación visual mejor, la vista 3D tiene una orientación

contraria a la vista 2D.

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Distintos resultados obtenidos por kriging a partir de un mismo juego de puntos, utilizando diferentes ajustes.

El otro geoalgoritmo de kriging en SEXTANTE es el kriging universal. Usa este método cuando no puede asumirse la estacionariedad de primer orden y existe una tendencia marcada en el valor medio esperado en los distintos puntos. Además, de los valores a interpolar y sus coordenadas, este método permite el uso de predictores relacionados con dicha tendencia [7] [8].

6.4. Densidad Como hemos visto en la introducción de éste módulo, además de los métodos de interpolación, hay otro tipo de operaciones que pueden realizarse sobre capas de puntos, y que dan como resultado nuevas capas raster. El geoalgoritmo Densidad en SEXTANTE calcula el valor de densidad de puntos para cada celda de la capa raster de salida, es decir, calcula la intensidad del patrón de puntos.

7 http://spatial-analyst.net/wiki/index.php?title=Best_Combined_Spatial_Prediction 8 http://spatial-analyst.net/book/spatial_predictors.R

http://spatial-analyst.net/wiki/index.php?title=Best_Combined_Spatial_Prediction

http://spatial-analyst.net/book/spatial_predictors.R

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Como siempre, selecciona la capa de puntos de entrada a estudiar, y el atributo de la capa de puntos para ponderar éstos, si lo deseas. Se necesita establecer el área de influencia máxima de cada punto. Se asume por defecto que el área de influencia es circular (mismo alcance de dicha influencia en todas direcciones), y que es la misma para todos los puntos. Este parámetro es el más importante y debe seleccionarse de acuerdo con la distribución de los puntos de muestreo (ya que condiciona directamente al resultado). Por ejemplo, en la siguiente imagen se puede ver un ejemplo de distintos mapas de densidad en función del tamaño de radio de influencia considerado.

Capas de densidad a partir de una capa de puntos. El tamaño del radio de influencia en (b) es el doble que en (a).

Se genera una nueva capa raster donde el valor de cada celda es el número de puntos (ponderados correspondientemente) a una distancia de dicha celda menor que el radio de búsqueda. Vamos a ver algunos ejemplos: En la siguiente figura se puede ver esquema sencillo con el cálculo de densidades utilizando un área de influencia fija de dos únicos puntos. Donde ambas áreas intersecan, la densidad es, lógicamente, mayor. Las celdas que no están en el área de influencia de ningún punto tienen un valor de densidad nulo.

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Cálculo de densidades, considerando área de influencia En esta figura se puede un esquema del cálculo de densidades utilizando un área de influencia fija y ponderación según valores. El punto inferior izquierdo tiene un peso p = 2, mientras que el superior derecho un peso p = 1.

Cálculo de densidades, considerando área de influencia y ponderación de los puntos 6.4.1. ¿Para qué que podemos emplear el geoalgoritmo densidad? Supongamos que queremos calcular un mapa de densidad de una determinada especie animal. A partir de las observaciones de dicha especie, la capa de densidad nos proporciona una medida de la probabilidad de encontrar esa especie en cada celda. El cálculo de estas probabilidades es la base para el desarrollo de modelos predictivos más complejos. Para intentar entender mejor el concepto, ignora por el momento los atributos asociados a cada punto (punto de la especie). Es decir, consideraremos únicamente el dato espacial, que nos dice que en las coordenadas del punto ha sido observada una especie. Asociando a cada punto un área de influencia (por ejemplo, el radio de movimiento conocido de la especie), podemos calcular la capa de densidad de ésta sin más que contar en cada celda el número de puntos observados cuyo área de influencia incluye a dicha celda, y dividiendo después por la superficie del área de influencia. Por otra parte, además de emplear las coordenadas de cada punto para la estimación de densidad, pueden ponderarse éstos con los atributos de cada uno de ellos. Así, para el caso anterior de observaciones de individuos de una especie, no solo podemos conocer el hecho de que se ha producido un avistamiento, sino cuántos de ellos. Otro ejemplo sería en una capa de puntos que represente núcleos poblacionales, para cada uno de los cuales se disponga de su número de habitantes, puede obtenerse una capa de densidad de población.

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7. RECLASIFICACIÓN 7.1. Introducción En muchos casos necesitaremos clasificar los valores de una capa que nos resultará de gran utilidad. El geoalgoritmo reclasificación de SEXTANTE modifica los valores de una capa y genera una nueva capa según con los valores establecidos por el usuario en una tabla de asignación, que establecen la conversión entre valores originales y valores finales. 7.1.1. ¿Cómo funciona el geoalgoritmo? Bajo estas líneas puedes ver la ventana de parámetros del modulo. Sobre el método a usar, tienes dos opciones:

• Min < x < Max: donde todas las celdas cuyos valores son mayores que el límite inferior y menores que el superior tendrán en la capa reclasificada el valor situado en el campo Nuevo valor.

• Min < x <= Max: donde todas las celdas cuyos valores son mayores que el límite inferior y menores o iguales que el superior tendrán en la capa reclasificada el valor situado en el campo Nuevo valor.

Se puede acceder a la tabla de asignación haciendo clic en el botón correspondiente. La tabla contiene los campos "Valor mínimo", "Valor máximo" y "Nuevo valor", que se utilizarán según el criterio seleccionado en el campo anterior. Se pueden añadir tantas clases (filas) como quieras y eliminarlos según consideres.

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7.1.2. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? Por ejemplo, para una capa de usos del suelo, la reclasificación permite sintetizar una serie de categorías en un número menor. 7.2. Máscaras Las máscaras con elementos muy versátiles que pueden emplearse para excluir unas determinadas celdas de una capa raster y que éstas no sean empleadas en posteriores cálculos, o simplemente para eliminarlas de la representación dentro de un mapa. La forma más sencilla de emplear máscaras es mediante valores 0 y 1, o mejor aún, haciendo uso del valor de celdas sin datos. Cuando al evaluar una expresión la calculadora de mapas encuentra una celda sin datos, el resultado es siempre un valor de celda sin datos (más exactamente, el valor de celda sin datos de la capa resultante, que puede o no ser coincidente con los de las celdas de entrada). 7.2.1. ¿Cómo funciona las máscaras? Funciona con los fundamentos del álgebra de mapas, para poder realizar máscaras puedes emplear el geoalgoritmo calculadora de mapas. 7.2.2. ¿Qué puedes hacer con este geoalgoritmo? La versatilidad y potencia de las máscaras es enorme, y hacer un buen uso de las mismas añade un número de posibilidades muy elevado, utilizando únicamente módulos simples como los que hasta el momento hemos visto. Las máscaras son de utilidad cuando queremos limitar nuestro ámbito de trabajo a una zona concreta de detalle. Por ejemplo, si tenemos una cuenca hidrológica y queremos tener cartografía raster que se limita al ámbito de interés de la cuenca. Podemos así cortar el MDE por el límite de la cuenca, o cortar una capa de pendientes, etc.

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A veces resulta necesario eliminar de una capa las celdas con valores que no son de interés para cálculos que realizaremos posteriormente (celdas sin datos). No debemos olvidar que una capa raster tiene una forma rectangular, la cual raramente se va a corresponder con la de la región de análisis, ya sea ésta definida por un límite natural o no. El uso de máscaras es muy práctico a estos efectos. Por ejemplo, si queremos delimitar los límites de una capa de cuencas vertientes. Resulta más lógico aplicar una máscara sobre la capa, de forma que las celdas que no estén en la unidad sean ignoradas. 7.3. Completar datos de una capa Las celdas sin datos pueden usarse para diferentes motivos. Algunas preguntas frecuentes al respecto son: ¿Por qué es necesario definir un valor para celdas sin datos? ¿Por qué no utilizar valor cero para esas celdas? En primer lugar, una capa raster tiene siempre una extensión rectangular, pero la información puede no cubrirla por completo. Este es un caso típico cuando trabajamos por ejemplo con datos de una comunidad autónoma cerca de la frontera de la misma. Si adquirimos los datos de una fuente autonómica, es probable que la capa contenga información únicamente en las celdas que caen dentro de la comunidad que nos suministra la información, con lo que es necesario expresar ese vacío en las restantes, ya que deben estar ahí completando la extensión de la capa. En segundo lugar, un valor cero no es adecuado en la mayoría de los casos, ya que puede dar lugar a confusión. Por ejemplo, en un MDT ese valor indicaría elevación cero con respecto al nivel del mar, lo cual no tiene por qué ser cierto. Además, ese valor se emplearía para realizar cálculos, y se trata de evitar que esas celdas entren en ese proceso de cálculo, pues no son válidas debido a su carencia de información. Por supuesto, puede emplearse el valor 0 como valor para celdas sin datos, pero hay que hacérselo saber al programa explícitamente. En general, es mejor emplear valores no factibles para la variable que representa la capa. En el caso de un MDT expresado en metros, valores como 9000 o -99999 son inviables, por lo que suponen una buena opción. Lejos de ser simplemente un recurso necesario para poder utilizar capas incompletas, las celdas sin datos pueden usarse para hacer muchas más cosas, como veremos cuando empleemos máscaras. 7.3.1. ¿Qué geoalgoritmos debes usar para completar celdas sin datos? Debes usar estas dos extensiones:

• Rellenar celdas sin datos. Este algoritmo completa la información de una capa raster que presenta celdas sin datos. La información para completar las celdas sin datos se toma de la propia capa, mediante métodos de interpolación.

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Sobre el umbral de tensión, la interpolación se realiza mediante splines (curvas adaptativas) con tensión. El parámetro de tensión controla el comportamiento de la superficie. Haciendo un símil físico, el proceso de interpolación es similar al ajuste de una lámina de un material dado sobre una serie de puntos fijos. La tensión establece las propiedades físicas del material con el que está construida esa lámina, tales como su rigidez, lo que condiciona la forma resultante.

• Completar grid. Este algoritmo completa la información de una capa raster que presenta celdas sin datos. La información para completar las celdas sin datos se toma de otra capa adicional.

Como capa base se define la capa que presenta celdas sin datos. Como capa adicional la capa de celdas con datos para completar la capa base. Sobre el método de interpolación a utilizar para completar los valores de la capa base a partir de los de la capa adicional, a elegir entre los siguientes:

• Vecino más cercano • Bilineal • Distancia inversa • Spline bicúbico • B-spline

En la siguiente imagen puedes ver el proceso.

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a) Capa base; b) capa adicional; c) capa completada. (Ver: ayuda contextual del programa) 8. ANÁLISIS HIDROLÓGICO 8.1. Introducción En este tema veremos los fundamentos principales del análisis hidrológico en SEXTANTE, otro de los puntos fuertes del proyecto. Veremos, en primer lugar, los fundamentos teóricos de direcciones de flujo, con correcciones necesarias del MDE para eliminar depresiones de origen artificial y así poder asignar direcciones de flujo en todas las celdas. A continuación, estudiaremos las diversas formas de asignar dichas direcciones y, posteriormente, cómo emplearlas para el cálculo de nuevos parámetros.

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8.2. Direcciones de flujo Los algoritmos de dirección de flujo constituyen el elemento clave del análisis hidrológico basado en MDT. La dirección de flujo está fundamentada en el principio básico y evidente de que el agua en su recorrido se mueve siempre hacia el menor potencial posible, esto es, hacia la dirección de máxima pendiente. Las direcciones de flujo definen el comportamiento hidrológico de cada celda como unidad aislada. Este comportamiento viene condicionado directamente por las celdas circundantes, ya que es la relación entre las alturas de cada una de ellas con la celda central, la que indica la dirección de flujo. La asignación de direcciones de flujo se lleva a cabo mediante un análisis de tipo focal, al igual que los parámetros morfométricos que hemos visto hasta el momento en el punto 4. Esas direcciones implican una conectividad entre las celdas del MDE, y esta conectividad la emplearemos para definir regiones de celdas hidrológicamente relacionadas entre sí y realizar un análisis regional. Los métodos de dirección de flujo pueden agruparse, desde un punto de vista, en dos grupos: aquellos que consideran que el flujo se mueve entre los centros de las celdas y aquellos que consideran que lo hace libremente por el MDT, pudiendo ocupar cualquier posición dentro de la celda. Los del primer grupo están relacionados con la metodología D8 (en las siguientes líneas comentaremos), mientras que las restantes son más complejas y su uso algo más restringido. Desde otro punto de vista, estos métodos de dirección de flujo pueden separarse en aquellos que consideran un flujo unidireccional (SFD, Single Flow Direction) y aquellos que consideran uno bidimensional (MFD, Multiple Flow Direction Algorithms).

• D8 (Deterministic 8): como se ha indicado es el método clásico y más sencillo de direcciones de flujo, y el que encontrarás como única alternativa en otros SIG. SEXTANTE incorpora más alternativas posibles. El D8, es por su simplicidad, el más didáctico de los métodos, y permite comprender visualmente el concepto de este parámetro. El flujo va desde el centro de una celda hasta el centro de una (y sólo una) de las 8 circundantes en la ventana de análisis 3 x 3. Por tanto, el flujo puede abandonar ésta únicamente en 8 direcciones posibles. Por ello, las direcciones de

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flujo están restringidas a ángulos múltiplos de 45º, (360º / 8), lo cual constituye la razón para la mayor parte de los inconvenientes de este método.

El proceso de cálculo de la dirección de flujo es sencillo, y requiere únicamente el cálculo de una pendiente media entre la celda central y las 8 circundantes, la cual se evalúa mediante la expresión:

Expresión método D8 Donde l representa la distancia entre los centros de las celdas entre las que se calcula la pendiente. La dirección de flujo viene definida por la celda que marca la mayor de las pendientes. Como se ha indicado, el principal problema de este método es que las direcciones de flujo están restringidas a ángulos múltiplos de 45º. Así, flujos que presenten rutas distintas pueden quedar englobados dentro de una misma dirección, ya que la dirección real resulta truncada para encajar dentro de uno de los intervalos. A continuación se muestran dos ejemplos de estas limitaciones:

Propagación de errores de dirección en el modelo D8.

La flecha señala la dirección real de la pendiente y las celdas sombreadas la dirección de flujo calculada

Líneas rectilíneas paralelas de flujo en zonas llanas

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• Rho8: igual que la anterior pero añadiendo un componente estocástico que en teoría lo mejora. La dirección de flujo se determina basada en un parámetro aleatorio que depende de la diferencia entre la orientación y la dirección hacia las celdas adyacentes en dicha dirección. Es decir, se calcula la orientación de la celda y en función de ésta se asigna hacia una de las dos celdas que definen una dirección más similar.

Por ejemplo, para una celda con orientación 15º, la dirección asignada puede ser hacia la celda superior (0º) o la superior derecha (45º). La asignación de una u otra dirección se tiene una probabilidad en función de la diferencia entre la orientación de la celda y la de cada dirección posible. En realidad se trata de un método de poca aplicación práctica.

• FD8: método de flujo bidimensional, derivado del D8, en el cual el flujo en lugar de verter hacia una única celda, se reparte entre las circundantes. La proporción de flujo asignada a cada una de las celdas viene dada por:

Donde, fm es el flujo asignado a la celda m de la ventana de análisis, si la pendiente hacia la celda i, y x es un factor de convergencia cuyo valor define el comportamiento del algoritmo. A valores más altos de este coeficiente, el flujo resultante es más concentrado, resultando una mayor dispersión del mismo para valores bajos. En Sextante aparece como Multiple Flow Direction (MFD)

• DInfinity: este método considera una submalla 3 x 3 como una superficie representada por caras triangulares, cada uno de los cuales está definido por la celda central y dos celdas consecutivas de su entorno. Se tienen así un total de 8 de estos triángulos, cada uno de los cuales define un plano que permite el cálculo de una pendiente asociada.

Con las pendientes de todos y cada uno de los ocho triángulos, simplemente se tomará la mayor de todas ellas y la orientación asociada a dicho triángulo, siendo ésta la que deberá ser considerada de cara a establecer la dirección de flujo en la celda analizada. En definitiva, el flujo va del centro de una celda hasta los centros de dos celdas contiguas del entorno, por lo que considera un flujo bidimensional y supera así una de las deficiencias del D8.

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En definitiva, comprender la dirección de flujo es imprescindible para la obtención de otros parámetros importantes. El más importante de ellos es, sin duda, la acumulación de flujo, también conocida como área aportante. 8.3. Preparación del MDE para el análisis hidrológico Para el análisis hidrológico es fundamental preparar antes el MDE para corregir posibles problemas a la hora de asignar direcciones de flujo. Son dos los problemas principales: la presencia de zonas llanas y la existencia de depresiones. Ambos elementos hacen imposible el análisis hidrológico en aquellas zonas en las que aparecen, siendo necesario corregirlas previamente. Para comprender mejor los fundamentos que permiten corregir la presencia de zonas llanas o depresiones, es necesario conocer con anterioridad los algoritmos de dirección de flujo, ya que son éstos los afectados por éstas. La fuente principal de estos resultados erróneos en un MDE es la presencia de depresiones cerradas, es decir, celdas aisladas o grupos de ellas que se encuentran rodeadas por otras de mayor elevación. Al no existir celdas más bajas por las que el flujo puede salir de estas depresiones, los algoritmos de conducción de flujo que posteriormente estudiaremos no pueden asignar una dirección de flujo definida, y su comportamiento es irregular en esta circunstancia. En realidad, el flujo llenaría la depresión y después desbordaría la misma, por lo que es necesario suplir este proceso con otros algoritmos distintos que proceden a ese llenado. Y... ¿por qué es importante que hagamos una preparación del MDE?

• Se eliminan los errores groseros. • Se describe de manera más precisa el relieve. • Se describe de manera más precisa los procesos hidrológicos y ecológicos que tienen

lugar. En los dos primeros casos se trata de corrección de los valores del MDE e incluye factores a tener en cuenta. Entre ellos, cabe mencionar:

• Errores incorporados por las distintas fuentes de datos o el instrumental empleado para la recogida de los mismos, así como por las metodologías empleadas en el proceso de estos (ejemplo con métodos de interpolación). Pueden corregirse conociendo las deficiencias de cada una de ellas, que dan información sobre el tipo de errores que pueden aparecer.

• Presencia de valores discrepantes muy improbables (outliers). Éstos pueden eliminarse mediante técnicas estadísticas, en función de los valores de las celdas vecinas. La aplicación de estos métodos geoestadísticos como el kriging permite igualmente la estimación del valor esperado en una celda a partir de valores de las circundantes.

• Presencia de zonas sin datos. Especialmente relevantes en el caso de MDEs procedentes de teledetección, ya que pueden existir zonas vacías por errores de captura, o bien por ser combinación de varias imágenes entre las que existen áreas no

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cubiertas. Estas zonas cubiertas pueden rellenarse mediante métodos de interpolación, siempre que éstas no impliquen extrapolación y excedan de un tamaño lógico.

Anteriormente vimos de manera general algunos conceptos de preparación del MDE para diferentes análisis. En este caso vamos a concretar más en detalle estos conceptos fundamentales a la hora de realizar análisis hidrológico con SEXTANTE. Como comentamos en el tema anterior, la preparación del MDE hace referencia al filtrado de éste para eliminar las posibles deficiencias que contiene, y muy especialmente con el análisis hidrológico que estamos viendo. En el primer caso, se trata de eliminar información incorrecta presente en el MDE, mientras que en el segundo caso se trata de trabajar con elementos de éste que dificultan la aplicación de ciertas formulaciones y algoritmos. Como hemos comentado, son dos los problemas principales: la presencia de zonas llanas y la existencia de depresiones. Ahora que ya conocemos los algoritmos para llevar a cabo esto último, podemos analizar en profundidad el problema que estos elementos representan, y la forma de solucionarlo. Por simplicidad, suponemos que utilizamos el algoritmo D8. 8.3.1. Zonas llanas A partir de la siguiente ventana de análisis, podemos afirmar que no es posible asignar dirección de flujo a la celda central, ya que no existe pendiente entre la celda central y las circundantes.

Supongamos que la anterior ventana se encuentra dentro de un área más amplia de análisis con los siguientes valores:

En este caso, resulta fácil intuir que el flujo se desplazará de izquierda a derecha, de las zonas de mayor elevación a las de menor. El relieve circundante contiene, pues, información que puede utilizarse para asignar los valores dentro de la zona llana. Existen dos formas de aplicar estas ideas para dar solución al problema de las zonas llanas:

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• Asignar la dirección de flujo en la zona llana en función de las direcciones en las zonas circundantes donde los algoritmos correspondientes puedan ser aplicados.

• Modificar las elevaciones de la zona llana, añadiéndoles una pendiente que refleje la tendencia del relieve y la transición entre las zonas circundantes de mayor y menor elevación.

Un primer planteamiento manifiesta una filosofía opuesta empleando las celdas hacia las que vierte la zona llana y que tengan por sí mismas un flujo bien definido. Con ellas, aplicando un proceso iterativo similar al anterior, se define el flujo de las celdas circundantes a las mismas encaminándolo hacia ellas y continuando de este modo hacia las restantes celdas hasta completar la totalidad de la zona llana. No obstante, la similitud en cuanto a sus conceptos, aunque con algunas diferencias, hace que puedan asociarse a esta alternativa unas desventajas similares a las comentadas en el método anterior.

Cálculo de direcciones de flujo sobre zonas llanas según. La malla de la izquierda representa las alturas del MDE, donde se aprecia la zona llana de elevación 1 (en gris). Las mallas sucesivas presentan las etapas del proceso iterativo de asignación de direcciones de flujo a partir del punto de salida existente. Un segundo planteamiento expone establecer la modificación del MDE aplicando los conceptos de las dos soluciones anteriores. Es decir, considerando que el flujo sigue la dirección marcada por las celdas aguas arriba, alejándose de las zonas altas, y confluyendo hacia la dirección señalada por las celdas aguas abajo. Para ello, define dos capas de elevaciones modificadas, una reflejando cada uno de los fenómenos anteriores (alejamiento de las zonas altas y direccionamiento hacia las zonas bajas), la suma de las cuales da lugar al MDE modificado sin zonas llanas.

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Modificación del MDE para el cálculo de direcciones de flujo sobre zonas llanas. De izquierda a derecha y de arriba a abajo: elevaciones originales, modificación de elevaciones según los

dos supuestos considerados y elevaciones finales resultantes. 8.3.2. Depresiones A partir de la siguiente ventana de análisis:

Nos encontramos con un problema similar al anterior, ya que todas las pendientes desde la celda central son positivas, y no existe ninguna dirección de flujo que represente un movimiento hacia aguas abajo. En la realidad, no obstante, una depresión como la anterior no hace que el agua detenga su movimiento. EL flujo rellenará la depresión y verterá por la celda de menor elevación, continuando su camino. A partir de otro ejemplo:

En este caso, de las dos celdas de la depresión, sólo una de ellas no tiene dirección de flujo (de elevación 57), pero en la otra (de elevación 58) ésta es incorrecta, puesto que vierte sobre la primera y la tendencia natural del terreno es la contraria. El proceso que tiene lugar será bien distinto, ya que el flujo rellenará la depresión y saldrá de ésta desde la celda de elevación 58 y hacia la de menor elevación de su entorno, en este caso 59.

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Las depresiones, especialmente las que están formadas por un número pequeño de celdas o incluso una sola celda, son en general producto de los procesos de interpolación que tienen lugar para la creación del MDE. No obstante, puede deberse a otras razones. Distinguimos según esto los siguientes tipos de depresiones:

• Depresiones artificiales debidas a los procesos de creación del MDT. • Depresiones naturales que deben ser eliminadas, tales como lagos o embalses, ya

que en realidad estas depresiones se encuentran llenas y se produce un flujo sobre ellas.

• Depresiones naturales que no deben ser eliminadas, tales como las existentes en zonas kársticas, que suponen efectivamente un impedimento para el flujo.

Algunas formas de eliminar y corregir estas depresiones son por ejemplo, mediante el empleo de filtros. Esta metodología, no obstante, no soluciona el problema cuando las depresiones son de varias celdas, y además modifica la totalidad del MDE, incluyendo las celdas correctas que no forman parte de las depresiones. Algunos autores lo que proponen es elevar o disminuir los valores de cotas de las celdas. Veamos el ejemplo siguiente:

De derecha a izquierda, elevaciones originales, eliminación de la depresión usando llenado y eliminación de la depresión mediante llenado y modificación de celdas obstáculo. En negro,

celda de desagüe. En gris, celdas modificadas. Para corregir estos errores y dejar el MDE preparado para su posterior análisis hidrológico, SEXTANTE del geoalgoritmo Eliminar depresiones. Este algoritmo elimina las depresiones existentes en un MDE, "rellenándolas", posibilitando la asignación de direcciones de flujo en todas las celdas. Las depresiones se sustituyen por una superficie plana, o un plano inclinado, en función del ángulo mínimo entre celdas especificado.

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En resumen, la mayor parte de la preparación del MDE es de tipo hidrológico. Ésta debe llevarse a cabo cuando vayamos a analizar parámetros que tengan relación con el comportamiento hidrológico de las celdas, y más concretamente todas aquellas que empleen algún algoritmo de asignación de direcciones de flujo de los que más adelante veremos. 8.4. Acumulación de flujo El área acumulada es el parámetro principal que puede obtenerse de la aplicación de los anteriores algoritmos. Las direcciones de flujo como parámetro focal establecen relaciones entre las celdas y sus vecinas inmediatas. El área acumulada utiliza estas relaciones, pero no en el entorno reducido de la ventana de análisis, sino con carácter global, estudiando en conjunto las celdas hidrológicamente conectadas con una celda dada. En particular, conectadas y situadas aguas arriba de ella. Para una celda cualquiera, su flujo va a desplazarse por efecto de la gravedad a una o varias de sus celdas vecinas [9]. La diferencia entre los métodos de asignación de direcciones de flujo se ve de forma gráfica al calcular el área acumulada empleando cada uno de ellos. La siguiente figura muestra los valores de área acumulada para una superficie generada artificialmente con forma de cono, calculados éstos con cada uno de los métodos explicados en la sección de Direcciones de flujo.

Representación del área acumulada sobre un cono circular según los principales algoritmos de asignación de direcciones de flujo (adaptado de (Conrad, 1998) y (Olaya, 2011).

El D8 es, por su simplicidad, el más didáctico de los métodos, y permite comprender visualmente el concepto de este parámetro con la siguiente figura:

9 Olaya, V. Sistemas de Información Geográfica. Edición digital, 2011.

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El área aportante de una celda dada (en rojo) es la suma de las áreas de las celdas conectadas con ésta y situadas aguas arriba (en azul).

Los trazos indican la conectividad entre celdas según el modelo D8.

Puede aplicarse una ponderación a las celdas, de tal forma que los valores resultantes no expresen un área, sino otra variable distinta. Por ejemplo, puede considerarse un valor de escorrentía para cada celda, de tal modo que se obtendría una escorrentía acumulada. De igual modo, pueden emplearse algunos de los parámetros que hemos desarrollado anteriormente y calcular después valores medios. La siguiente figura muestra un mapa de pendiente media aguas arriba. Éste se ha calculado como un mapa de pendiente acumulada, ponderando las celdas según su pendiente, y dividiéndolo por el mapa de área acumulada, expresada ésta en número de celdas. Puesto que refleja la pendiente media de las celdas que aportan flujo, este parámetro puede relacionarse con la velocidad y energía de dichos flujos.

Mapa de pendiente media aguas arriba En SEXTANTE podemos usar el geoalgoritmo correspondiente para calcular la acumulación de flujo. Este geoalgoritmo, como se ha indicado, calcula el valor de la superficie situada aguas arriba de cada celda, es decir, el área de todas las celdas cuyo flujo, una vez conducido aguas abajo, acabará pasando por dicha celda.

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El resultado final es una nueva capa raster, según el método empleado, donde los valores de flujo acumulado vienen expresados en unidades de área. Si se emplea una capa de ponderación, las unidades de la capa resultante son las de dicha capa de ponderación.

8.5. Redes de drenaje Una de las tareas más importantes, sino la más importante de todas, es la extracción de redes de drenaje en base a la información de flujos acumulados. 8.5.1. ¿Qué capas de información deben utilizarse? Habitualmente, los cauces se sitúan en las celdas por las que fluye una gran cantidad de agua, de tal modo que esta agua los define como tales y modela su forma. Por tanto, es lógico pensar que se puede tratar de extraer el trazado de esos cauces a partir de una capa de área acumulada, la cual indica el número de celdas que vierten sobre una dada y, consecuentemente, puede servir para evaluar también la cantidad de agua que proviene de dichas celdas pasa por la misma.

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Por tanto, para llevar a cabo el análisis de extraer la red de drenaje se utiliza el propio MDE y una capa de información adicional, sobre la cual se establece una condición que permite el trazado de los cauces. El procedimiento para llevar esto a cabo implica los siguientes pasos:

• Selección de celdas de cabecera, en las cuales se da el inicio de los cauces. Las celdas de cabecera son aquellas para cuales se cumple la condición de existencia de cauce, no cumpliéndose para ninguna de las circundantes situadas aguas arriba.

• Delineación de los cauces analizando las celdas aguas abajo de las de cabecera. Se utiliza por regla general el método D8, a pesar de la existencia de otros métodos que hemos ya argumentado como más adecuados para las tareas hasta ahora vistas. Con este método, se señalan las celdas situadas aguas abajo de las de cabecera, y por la naturaleza del modelo, que supone un flujo unidimensional, los cauces resultantes tiene un ancho de una celda.

El proceso de formación de un cauce depende de numerosos factores tales como la precipitación, o las características del suelo y la litología, pero en última instancia es el relieve quien condiciona la definición de la red de drenaje. Por tanto, es lógico que la capa de información adicional sea una de las derivadas del MDE. La opción más habitual es emplear el área acumulada como parámetro de apoyo. Zonas con altos valores de la misma implicarán a su vez zonas a las que llega un volumen de escorrentía mayor, ya que este se genera en una superficie mayor aguas arriba. Este mayor volumen hace más probable que el flujo se defina en esas celdas un cauce. 8.5.2. ¿Qué condición debe establecerse sobre la capa de información adicional? Si valores elevados son los que marcan la existencia de celdas de cauce, la condición a imponer consistirá en establecer un umbral y ver qué celdas lo superan. Aquellas que lo superen y cumplan los requisitos para ser celdas de cabecera, serán utilizadas para delinear los cauce hacia aguas abajo de éstas. Del valor escogido depende directamente la red de drenaje resultante. Un umbral mayor hará que existan menos celdas que lo superen, y las cabeceras se situarán en puntos más bajos. La red resultante será menos densa. Por el contrario, si el umbral es menor, las cabeceras se situarán en celdas más elevadas y la red será más densa y ramificada. La elección de un umbral debe realizarse de tal modo que la red de drenaje coincida en la mayor medida posible con la realidad fisiográfica, tanto en la coincidencia de las cabeceras con los puntos reales de nacimiento de los cauces como en el número de éstos. La figura siguiente muestra tres capas con redes de drenaje extraídas aplicando distintos valores de umbral. En ambas se ha superpuesto el trazado real de los cauces, obtenida por digitalización de un mapa topográfico.

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Redes de drenaje extraídas para umbrales de área acumulada de 10ha (a), 1ha (b) y 0,1ha (c). Varios autores han propuesto varias formulaciones para definir automáticamente un valor óptimo de umbral y otras metodologías. Con lo comentado, puedes probar en SEXTANTE el geoalgoritmo Red de drenaje, el cual, genera dos nuevas capas (raster y vectorial) con el trazado de los cauces a partir de un MDE y una capa con información adicional. En las actividades propuestas, tú mismo vas a generar, a partir de una variable continua, nueva capas con información de entidades, y estas serán tanto raster como vectoriales.

En cuanto al tipo umbral, recuerda lo expuesto en esta sección. Se trata de la condición que tienen que cumplir las celdas de la capa umbral para el inicio de un cauce. O mayor que un valor definido o menor que. 8.6. Cuencas vertientes Junto a los cauces, las cuencas vertientes son los otros objetos geográficos con significado hidrológico que pueden extraerse del análisis del MDE. Cada cauce o segmento de la red de drenaje tiene asociada una cuenca hidrológica, correspondiente a la cuenca vertiente con todas las celdas aguas arriba del punto inferior del segmento (celda de salida), menos las cuencas asociadas a otros puntos de intersección (extremos de esos segmentos) situados aguas arriba.

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8.6.1. ¿Cómo se delimitan las cuencas y subcuencas vertientes en SEXTANTE? Con el conocimiento de las direcciones de flujo y las conexiones entre celdas, el procedimiento para delinear una cuenca vertiente no difiere mucho del calcula del área acumulada para una celda. Al igual que sucedía en la extracción de cauces, lo general es aplicar el método D8, ya que da lugar a cuencas bien definidas, que pueden representarse mediante capas raster con dos únicos valores, uno para las celdas que pertenecen a la cuenca vertiente y otro para las que no. Si se aplica otra metodología tal como DInfinity o FD8, al dividirse el flujo entre las celdas circundantes, pueden existir celdas que aporten su flujo a la cuenca pero no de forma completa, con lo que su pertenencia a la misma no lo es en el mismo grado que las restantes. La figura siguiente muestra gráficamente la diferencia entre las cuencas obtenidas utilizando los métodos D8 y FD8 respectivamente.

Comparación entre una cuenca calculada mediante el método FD8 (a) y otra aplicando el método D8 (b).

Las celdas en color gris solo aportan parte de su flujo a la unidad hidrológica. El punto rojo

señala el punto de cierre. Existen dos formas principales de subdividir una cuenca, requiriéndose información adicional además de la localización de la celda de salida:

• Mediante celdas de salida adicionales correspondientes a cada subcuenca. • Mediante un umbral de tamaño máximo de las subcuencas.

Para el primer caso, se calculan las cuencas vertientes a todas las celdas de salida especificadas, considerándose siempre que la cuenca asociada a las celdas situadas aguas abajo engloba a la de aquellas situadas aguas arriba de ella, y descontando la superficie de intersección. Los puntos de salida generalmente se establecen sobre las celdas que representan confluencias de cauces donde el orden jerárquico de la red de drenaje varía (ejemplo de la sección anterior sobre redes de drenaje).

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Para el segundo caso, no se requiere el empleo de otras celdas de salida además de la correspondiente a la cuenca global. Las subcuencas se establecen de tal modo que todas ellas tiene una superficie similar, la cual condiciona el número de éstas que aparecen (ejemplo en geoalgoritmo de cuenca por tamaño). SEXTANTE incluye hasta 4 geoalgoritmos asociados a la delimitación de las cuencas vertientes:

• Cuencas • Cuencas por tamaño • Cuenca vertiente a una zona • Cuenca vertiente a un punto dado

Vamos a ver el clásico geoalgoritmo para extraer la cuenca hidrológica asociada a una red de drenaje, y su división en subcuencas, geoalgoritmo Cuencas. Como capas de entrada, selecciona un MDT y la capa de cauces. Todas las celdas que representan una intersección entre cauces serán utilizadas como puntos de salida de las cuencas a delinear. Los valores de las celdas de cauce son indiferentes, por lo que puedes emplear tanto la capa de la red de drenaje con valores de orden jerárquico como la de las direcciones de flujo. Tienes la opción de evitar la creación de entidades de pequeño tamaño estableciendo un tamaño mínimo, de las subcuencas (en celdas). Esto se debe al hecho de que cada cauce de la red de drenaje lleva asociado una cuenca hidrológica, y esta a su vez, forma parte de una cuenca mayor situada aguas arriba. Debido a ello se puede generar subcuencas vertientes pequeñas, que en algunos casos no nos interesa representar en nuestro análisis. En realidad, el umbral de inicio usado al definir la red de drenaje también controla las cuencas aquí creadas, pues éstas se basan en la propia red de drenaje. Puedes tener una red de drenaje "real" para usarla como tal, pero si tu estudio hidrológico no necesita un análisis tan detallado de las unidades hidrológicas puedes trabajar con otra menos densa para la delineación de subcuencas.

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El resultado es una nueva capa raster con información discreta, donde las celdas de una misma cuenca contienen un mismo valor, que corresponde a un identificador (número entero) asignado a cada una de ellas. Puedes probar los otros tres geoalgoritmos asociados a la delimitación de cuencas vertientes, en base a los fundamentos que acabamos de ver en esta sección. 8.6.2. ¿Cómo determinamos los rasgos característicos de las cuencas vertientes? En cuanto a la caracterización de las cuencas y subcuencas SEXTANTE también incluye diversos geoalgoritmos para obtener información de la superficie, forma de la cuenca, así como la de los valores interiores de la misma y las relaciones hidrológicas entre cuencas y subcuencas. Si quisieras tener una capa vectorial con los contornos de cada unidad hidrológica, aspecto útil en determinadas ocasiones, tendrás que realizar tú mismo la conversión a capa vectorial. Puedes hacerlo con otro geoalgoritmo de SEXTANTE: vectorizar capa raster de polígonos. En primer lugar, tenemos el área y perímetro de la cuenca, parámetros clásicos sencillos de calcular sobre la capa que define la cuenca, bien contando las celdas o las celdas de borde. La capa con la cuenca puede usarse como máscara para limitar las celdas con valores válidos de una determinada variable a aquellas dentro de la cuenca (vimos un ejemplo similar en la actividad 7 del tema 2). Haciendo esto, el histograma de frecuencia de estos valores o una curva hipsográfica calculada con ellos sirve como descriptor de la cuenca. Otra caracterización interesante que podemos calcular es el tiempo de salida, entendido como el tiempo desde cada celda hasta el punto de salida de una cuenca definida. Es decir, calcula el tiempo que tarda el flujo en abandonar una cuenca dada desde cada una de sus celdas interiores. Los valores de celda expresan el tiempo en horas que tarda el flujo en llegar desde la celda al punto de salida seleccionado. Las celdas fuera de la cuenca tiene valor de sin datos.

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El valor del parámetro Relación velocidades río / ladera, expresa la relación entre dos velocidades. Dicho de otro modo, si se emplea una red de drenaje, la velocidad en el cauce se considera diferente que aquella fuera de él. La velocidad media calculada se aplica sólo a las celdas de cauce, mientras que las exteriores tienen un valor proporcional.

Arriba: Mapa de tiempos de salida suponiendo una velocidad constante. Abajo: Histograma de frecuencias asociado. Si se selecciona la capa red de drenaje, como parámetro opcional, la capa resultante será distinta, presentando un aspecto menos uniforme a la anterior, debido a la diferente velocidad de flujo de cada celda.

Arriba: Mapa de tiempos de salida suponiendo una velocidad diferente de cada celda. Abajo: Histograma de frecuencias asociado.

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Puedes consultar y probar más extensiones para caracterizar las cuencas y subcuencas vertientes. 8.7. Índice y otros parámetros hidrológicos Aparte de lo visto hasta el momento, SEXTANTE incluye un importante conjunto de extensiones con contenido hidrológico, la mayoría de ellos bastante sencillos, que si bien no tienen la misma importancia que los anteriores de cara al análisis hidrológico, ofrecen como resultado una interesante serie de nuevos parámetros hidrológicos.

Con todos los parámetros, tanto hidrológicos como morfométricos, que hemos visto hasta el momento, disponemos de una gran cantidad de información acerca del relieve. Combinando éstos se puede crear nuevos índices hidrológicos que caractericen de forma más precisa el comportamiento hidrológico de cada celda. Tres son los principales índices.

• Índice topográfico de humedad • Índice de potencia de cauce • Factor topográfico LS

Estos índices se calculan basándose principalmente en el área aportante y la pendiente. Aunque SEXTANTE incluye un geoalgoritmo que obtiene estos tres índices, Índices topográficos.

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• Índice topográfico de humedad: este índice está relacionado con la humedad del suelo y refleja la tendencia del suelo a la generación de escorrentías, ya que las áreas con una mayor humedad son más proclives a saturarse y a que la precipitación caída sobre ellas se convierta en escorrentía. Así pues, cuanto más elevado el valor de este índice, mayor humedad debe presentar la celda en función de su configuración topográfica. Su expresión es la siguiente:

Donde a' es el área acumulada específica y s la pendiente. Detrás de su aspecto sencillo, este índice esconde una gran cantidad de información. Originalmente fue definido con objeto de expresar la relación entre la morfología del relieve y la acumulación de agua en el suelo, responsable ésta a su vez de la escorrentía generada, velocidad de flujo, etc. En particular, un uso principal de este índice es el relacionado con la producción de escorrentía bajo el supuesto de que esta se produce en presencia de una saturación de agua en el suelo, momento en el que nivel freático alcanza la superficie. Valores bajos del índice implican zonas con baja pendiente o con gran cantidad de área acumulada. Por tanto, se trata de celdas a las que llegarán flujos abundantes y que no evacúan bien dicho flujo, teniendo tendencia a acumular humedad. Por el contrario, las celdas con valores altos, con elevada pendiente y baja área acumulada, serán celdas en las que no se encontrará humedad edáfica.

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• Índice de potencia de cauce: este índice está relacionado con los procesos de erosión, constituyendo un indicador de las capacidades del flujo para producir erosión neta. Su expresión es la siguiente:

Valores altos tanto de área acumulada como de pendiente, ambos implican una mayor energía del flujo. En un caso, porque este flujo será abundante, y en otro porque llevará una mayor velocidad.

• Factor topográfico LS: de la popular USLE, la Ecuación Universal de Perdidas de Suelo, es un índice relacionado con los procesos de erosión, originalmente basado en la longitud de la pendiente y su magnitud. Se sustituye por la siguiente expresión ***, empleando el área acumulada específica:

Donde m y n son parámetros a establecer empíricamente, para los cuales se demuestran que, con laderas menores de 100 metros de longitud y pendientes hasta 14º los valores m=0,6 y n=1,4 dan resultados ajustados a las formulaciones originales. Por su parte, se proponen

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unos valores de m=n=1 para el caso en que la erosión predominante sea de tipo laminar, o bien m=1,6 y n=1,3 en caso de que exista predominio de erosión en regueros. El hecho de emplear área acumulada en lugar de la longitud de pendiente hace que se tengan en cuenta factores como la convergencia de flujo, no contemplados en la formulación original.

Con el geoalgoritmo Distancia a red de drenaje podemos calcular la distancia hidrológica entre cada celda y el cauce más cercano a la misma. Necesitamos dos capas, un MDT y la red de drenaje. Esta última capa debe contener valores válidos en las celdas de cauce, y ser celdas sin datos las restantes.

Se genera una nueva capa raster donde los valores de distancia se expresan en las mismas unidades que el MDE o tamaño de celda del mismo. Estas distancias a red de drenaje no son distancias euclídeas, sino hidrológicas, tomando en consideración el propio movimiento del flujo a través del MDE. Otros parámetros hidrológicos, por citar algunos de ellos, y que te animamos a conocer y utilizar son Orden de Strahler y Balance neto.

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9. MODELADOR DE GEOPROCESOS 9.1. Modelos El modelador de geoprocesos ó modelizador gráfico permite combinar varios algoritmos gráficamente, creando un proceso mayor que engloba varios subprocesos (algoritmos). Mediante este modelizador puede diseñarse de forma sencilla una nueva extensión que tome datos del usuario y mediante ellos alimente a una serie de extensiones, de forma que las salidas generadas por _estas puedan ser empleadas como entradas en otras distintas. Procesos que implican varios pasos puede reducirse así a uno único, definiendo el flujo de datos entre las distintas extensiones involucradas. El modelizador cuenta con un lienzo de trabajo donde se ve la estructura del modelo planteado, y en la parte izquierda un conjunto de elementos que se pueden añadir al modelo para ir conformándolo progresivamente.

La creación de un modelo implica 2 pasos:

• Definición de las entradas necesarias. Éstas serán las que se le pidan al usuario que ejecute la extensión para llevar a cabo el correspondiente análisis. El modelo que se crea es en sí mismo un algoritmo de SEXTANTE y se relaciona como tal con los distintos elementos de la librería SEXTANTE.

• Definición del flujo de datos. Establecer cómo los datos seleccionados por el usuario y los generados por las distintas extensiones han de usarse para alimentar los procesos que componen el modelo.

9.1.1. Definición de entradas El primer paso para definir el modelo es la definición de las entradas. En la pestaña entradas de la parte izquierda de la ventana encontramos las siguientes opciones:

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• Banda • Capa raster • Capa vectorial • Cadena de texto • Campo de tabla • Coordenada (Punto) • Tabla • Tabla fija • Entrada múltiple • Selección • Valor numérico • Valor booleano

Haciendo doble clic sobre cada uno de ellos, aparece una ventana intermedia en la que podemos definir los parámetros particulares de esa entrada. Será preciso siempre asignarle una descripción, que es lo que el usuario verá una vez se ejecute el modelo. Algunas entradas, por su parte, requieren información adicional. Así, como se ve en la siguiente imagen, si se añade un valor numérico, es necesario especificar si se desea que esté acotado superior e inferiormente, el tipo de valor que es (entero o real), o el valor por defecto que tendrá.

Por cada entrada añadida se coloca un elemento en el lienzo, señalado con un signo de suma.

9.1.2. Definición de procesos Una vez que se han definido las entradas, debe definirse el conjunto de procesos que se van utilizar con ellas. Para ello, deben escogerse los distintos algoritmos de la pestaña Procesos, en la cual se encuentran éstos del mismo modo que en el gestor de extensiones habitual.

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Haciendo doble clic sobre cualquiera de las extensiones, aparece un cuadro de diálogo similar al que encontramos si llamamos a esa misma extensión desde el gestor de extensiones de SEXTANTE.

Encontramos, no obstante, algunas diferencias. En primer lugar, no existen varias pestañas, sino únicamente la correspondiente a los parámetros. En segundo lugar, para las salidas generadas por la extensión, no existe la posibilidad de seleccionar si se grabarán en un archivo temporal o especificar el archivo que se desea utilizar. En su lugar, debe introducirse una descripción para la salida e indicar si se desea que esa salida se incorpore a la vista al acabar de procesar el modelo. Si no se marca la casilla correspondiente, esa salida se genera y puede ser empleada como entrada para otro proceso, pero después no se mantiene. Si, por el contrario, se marca la casilla, esa salida se generará, y será el usuario en el momento de ejecutar el módulo quien elija dónde desea guardarla. La descripción que el usuario verá de ese resultado será la que se añada en este paso al definir el modelo.

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La forma en que en estas ventanas de parámetros pueden introducirse valores es, en cierta medida, distinta a la que se presenta en la ejecución aislada de una extensión normal, adaptándose al contexto del modelizador en el que se encuentran. A continuación se puede ver por separado, para cada tipo de parámetro, siempre que existan diferencias apreciables.

• Capas (raster y vectoriales) y tablas. Se seleccionan de modo similar en una lista desplegable. No obstante, las opciones disponibles no son las capas o tablas cargadas en el SIG, sino las capas o tablas que han sido definidas como entradas al modelo o bien han sido generadas en alguno de los procesos previamente introducidos.

• Valores numéricos. Pueden introducirse valores fijos, simplemente tecleándolos de la forma habitual. La caja de texto, no obstante, es también un desplegable, y en él pueden seleccionarse los valores que en forma de parámetros se hayan introducido en el modelo, siempre que el modelo tenga alguna entrada de tipo valor numérico.

• Cadenas. Al igual que el caso anterior, puede teclearse directamente el valor o seleccionar una cadena de lista en caso de que exista alguna entrada compatible.

• Puntos. No existe la posibilidad de seleccionar las coordenadas en este paso, sino únicamente tomar un punto que haya sido definido como entrada, y que será especificado en el momento de ejecutar el modelo.

• Bandas. No puede saberse, en el momento de definir un modelo, el número de bandas de la que depende un parámetro de tipo banda. Por ello, se puede seleccionar bandas del 1 al 250, así como las bandas de entrada que hayan podido definirse en el modelo. La validez de esta banda se comprobará en tiempo de ejecución, y si la capa en cuestión no posee dicha banda, el modelo arrojará un error y no se ejecutará correctamente.

• Campo en tabla o capa. Al igual que en el caso anterior, los campos disponibles no pueden conocerse de antemano y mostrarse en una lista desplegable. Por ello, se ha de tomar, o bien un campo definido como entrada, y que el usuario lo seleccionará en el momento de ejecutar el modelo, o bien teclear directamente en nombre de dicho campo en la caja de texto. Si a la hora de ejecutar el modelo no existe un campo con dicho nombre, el modelo arrojará un error y no se ejecutará completamente.

• Selección. Aparecen las opciones del algoritmo, y además aquellas entradas de tipo selección que se hayan definido en el modelo.

Una vez que se rellenan los parámetros y se hace clic en Aceptar, se añade al lienzo de trabajo un nuevo elemento, señalado con un icono de proceso. Éste se encuentra enlazado a todas aquellas entradas o procesos preexistentes de los cuales tome datos, conformándose así la estructura del modelo.

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9.1.3. Edición del modelo sobre el lienzo Una vez que el modelo ha sido diseñado y se han añadido todas las entradas y procesos que lo componen, puede ejecutarse pulsando el botón Ejecutar. No obstante, puede editarse para incorporar modificaciones, sin necesidad de que ello suponga añadir nuevos elementos. Si cualquier algoritmo del modelo genera capas raster, la pestaña Salida raster será añadida a la ventana. Por una parte, pueden moverse los distintos elementos para que la configuración sea más clara que la que resulta por defecto y pueda verse de forma más intuitiva el flujo de datos. Para ello, basta pinchar sobre el elemento y arrastrar éste hasta la nueva posición. Los enlaces que muestran el flujo de datos entre procesos se actualizan inmediatamente. Si se quieren cambiar los parámetros de un proceso, puede hacerse doble clic sobre él y la ventana de parámetros correspondiente volverá a aparecer para que nuevos parámetros sean seleccionados. Para eliminar un proceso, debe hacerse clic con el botón derecho sobre él y seleccionar el comando Eliminar. Si este proceso alimenta a otros procesos (es decir, otros procesos dependen de él), SEXTANTE mostrará un mensaje de error indicando que no puede eliminarlo. Sólo pueden eliminarse aquellos procesos que, en el árbol del proceso global, se sitúan en un extremo y no tienen otros procesos que se ejecuten en base a ellos. 9.1.4. Almacenamiento y recuperación de modelos Una vez creado, un modelo puede almacenarse para futuros usos. Para ello, basta con hacer clic sobre el botón Guardar y seleccionar el nombre del fichero que contendrá el modelo, que será un fichero XML con extensión .model. Haciendo clic sobre el botón Abrir, se abre un modelo ya guardado, pudiendo editarse o ejecutarse. Los modelos guardados se podrán visualizarse, consultarse y ejecutarse en el gestor de extensiones de SEXTANTE, siempre que la carpeta de modelos seleccionada en la

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configuración de éste coincida con la carpeta de modelos establecida en SEXTANTE. Puedes configurar la carpeta de modelos abriendo el diálogo de configuración (en el gestor de extensiones encontrarás un botón en su parte inferior derecha) y haciendo clic después en el bloque de parámetros de configuración denominado ``Carpetas''. Cuando se lanza el gestor de extensiones, SEXTANTE buscará en esa carpeta y cargará los modelos que en ella encuentre, añadiéndolos al árbol de algoritmos. Los modelos aparecen en el árbol de algoritmos dentro del grupo seleccionado en el desplegable que encontrarás en la parte superior derecha de la ventana del modelizador. En esa lista tienes todos los nombres de los grupos ya existentes (en los que se agrupan los algoritmos que vienen de serie con SEXTANTE), así como un grupo llamado ``Modelos''. Si ninguno de ellos te parece adecuado para incluir en él tu modelo, puedes definir tu propio grupo tecleando sobre la caja de texto de la propia lista desplegable, ya que ésta es editable. En la caja de texto contigua, introduce el nombre del modelo, que será con el que aparezca en el árbol de algoritmos. Aunque un modelo es un algoritmo de SEXTANTE como tal y no existe diferencia a la hora de ejecutarlo y usarlo, éstos se muestran con un icono distinto para que sea más sencillo reconocerlos.

Los modelos guardados no sólo aparecerán en la ventana del gestor de extensiones, sino también en el árbol de algoritmos de la pestaña Procesos de la ventana del modelizador gráfico. Esto significa que se puede incorporar un modelo a otro modelo, justamente igual que al añadir un algoritmo simple. La carpeta de modelos por defecto coincide con la carpeta de ayuda de SEXTANTE, y contiene algunos modelos de ejemplo que puedes abrir para estudiarlos y así comprender mejor el funcionamiento del modelizador. Los modelos tienen a su vez ayuda, que puedes también consultar. No olvides que, como se ha dicho, un modelo es un algoritmo más, por lo que su ayuda puede editarse de igual forma. 9.1.5. Ejecutando modelos desde la línea de comandos Para ejecutar un modelo desde la línea de comandos debe utilizarse el comando model, con una sintaxis similar al comando runalg. En este caso, en lugar del nombre del algoritmo como

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primer parámetro, debe introducirse el nombre del fichero donde está almacenado el modelo, que obligatoriamente debe encontrarse en la carpeta de modelos establecida en la configuración de SEXTANTE. Los restantes parámetros son los correspondientes en cada caso al propio modelo, del mismo modo que en el caso de ejecutar un algoritmo con el comando runalg. 10. PROCESADO POR LOTES 10.1. La interfaz del procesado por lotes Todas las extensiones de Sextante (incluyendo los modelos) pueden ejecutarse como procesos por lotes. Es decir, pueden ejecutarse repetidamente sobre un conjunto de parámetros de entrada, sin necesidad de llamar en varias ocasiones a la extensión correspondiente a través del gestor de extensiones. Esto sirve, entre otras cosas, para ejecutar una operación (por ejemplo, la aplicación de un filtro) sobre un conjunto de capas, tales como todas las contenidas en una carpeta dada.

Procesado por lotes. 10.2. La tabla de parámetros Ejecutar un proceso por lotes no es muy diferente de ejecutar una extensión de Sextante de la forma habitual. Basta con especificar los parámetros que controlan la ejecución del algoritmo correspondiente, las entradas de éste y sus salidas. Estas tareas se realizan en una tabla, como la mostrada en la siguiente figura.

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Ventana de configuración del procesado por lotes. Cada línea de la tabla representa una ejecución individual de la extensión, y las celdas de esa línea contienen los valores de los parámetros, de la misma forma que éstos se introducirían en los distintos campos. Por defecto, la tabla contiene únicamente dos filas. Puede variarse el número de éstas utilizando los botones Añadir fila y Eliminar fila situados en la parte derecha de la ventana. Una vez que se ha definido el tamaño deseado de la tabla, el siguiente paso es rellenar cada una de las celdas con los valores adecuados. 10.2.1. Rellenando la tabla de parámetros Todas las celdas de la tabla contienen una cadena de texto como valor asociado, con independencia del tipo de parámetro al que se asocien. Haciendo doble clic sobre una celda, puede editarse su contenido y teclear el texto que se desee introducir. Salvo que el parámetro asociado sea un valor numérico o una cadena como tal, aparecerá en la parte derecha de la celda un botón que permite introducir el valor del parámetro de una forma distinta. Por ejemplo, en el caso de una selección, que en la ejecución normal de la extensión se elegiría de una lista desplegable, se puede introducir el valor directamente (el texto que se seleccionaría en dicha lista), o hacer clic sobre el botón de la parte derecha de la celda y utilizar la lista que aparece en un cuadro de diálogo nuevo.

• Asignación de un método. Con independencia del tipo de parámetro, si el valor que se ha introducido es correcto, el texto correspondiente aparece en negro. Si no lo es (por ejemplo, una selección que no existe

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en las opciones disponibles, un valor alfanumérico en un campo donde se espera un número, o un valor numérico fuera del rango válido), aparecerá en rojo.

Visualización de un valor erróneo. Una diferencia importante con respecto a la ejecución de una extensión de la forma habitual es que todos los objetos de entrada (capas raster, capas vectoriales y tablas) se toman directamente de ficheros y no del proyecto actual o la vista activa. Por esta razón, cualquier extensión puede ejecutarse como un proceso por lotes con independencia de cuál sea la ventana activa o la información que contenga, a diferencia de lo que sucede con esa misma extensión si se llama desde el gestor de extensiones. Los nombres de los archivos de entrada se introducen directamente tecleándose sobre la celda en edición o mediante el cuadro de diálogo que aparece al hacer clic en el botón lateral. Este cuadro de diálogo permite la selección de múltiples archivos. Si el parámetro editado es una selección múltiple, todos los nombres de archivo pasan a la celda, separados por comas. En caso de ser una capa simple o una tabla, el nombre del primer archivo pasa a la celda, y los restantes se ponen en las celdas situadas por debajo de ésta. De este modo, se facilita la ejecución de un proceso sobre un conjunto de archivos, tales como todos los de una carpeta. En el caso de requerirse la selección de múltiples bandas, aparece un cuadro algo más complejo, con una nueva tabla. En ella debe seleccionarse en la columna izquierda el fichero deseado, y en la columna derecha las bandas de éste a emplear. Por defecto se pueden escoger bandas en el rango 1-250, ya que a priori no se conoce el número de bandas del archivo (sería necesario abrirlo). Si se selecciona una banda por encima del rango de bandas disponibles en un archivo dado, Sextante arrojará un error informará de ello una vez se lance la ejecución del proceso por lotes.

Selección de bandas en el procesado por lotes.

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Para el caso de archivos de salida, no existe la opción de almacenar el resultado en un archivo temporal, siendo obligatorio especificar un nombre de archivo para guardarlo de forma permanente. También en este caso encontramos un elemento que facilita el rellenar las celdas correspondientes. El cuadro de diálogo que aparece en este caso contiene componentes adicionales en su lado derecho.

Diálogo de salida de datos. Si dejamos la opción por defecto No autorellenar, el archivo seleccionado pasa a la celda en cuestión, no añadiéndose nada más en otras celdas. Con cualquiera de las otras opciones, se toma el nombre de dicho archivo como nombre base y se rellenan todas las celdas situadas por debajo con nuevos nombres de archivo creados a partir dicho nombre base y valores numéricos correlativos, o los valores de otro parámetro seleccionado. Pueden seleccionarse celdas pinchando y arrastrando sobre la tabla. Esta selección puede copiarse y pegarse en otras partes, utilizando las funciones que aparecen al hacer clic con el botón derecho del ratón sobre la tabla. De esta forma, resulta más sencillo completar la tabla cuando aparezcan valores repetidos. 10.2.2. Estableciendo las características de las salidas raster Al igual que en la ejecución de una extensión individualmente, es necesario establecer las dimensiones y el tamaño de celda cuando la extensión en concreto genere capas raster. En el caso de un proceso por lotes, este proceso se lleva a cabo de igual modo, estableciendo una configuración única que se aplica a todos los subprocesos. Ésta se establece mediante una pestaña independiente, aunque, a diferencia de la ejecución normal de una extensión, no existen las opciones de ajuste a la vista y ajuste a una capa. Por lo demás, el manejo es igual. La selección elegida en la Salida raster será aplicada a todas las operaciones. Si se quiere usar una configuración diferente de Salida raster, entonces se debe definir un proceso por lotes diferente.

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Cuadro de dialogo de salida 10.2.3. Ejecutando el proceso por lotes Con la tabla ya definida, sólo resta hacer clic sobre el botón Aceptar para lanzar la ejecución de los procesos. Al término de la ejecución, Sextante muestra un resumen textual de todos los procesos desarrollados, indicando los valores que se han empleado en cada uno de ellos, o informando de posibles errores. Las nuevas capas creadas se guardan en el directorio que por defecto se ha establecido anteriormente.

Dialogo de resumen del proceso.

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