-18- Revista Azimuth, Colegio de Ingenieros Topógrafos de Costa Rica
los datos inconsistentes, por ejemplo, poner un valor
nulo de número de cantón para algún distrito o crear
capa de distritos con su geometría fuera del límite de
su correspondiente cantón.
La publicación de datos espaciales debería considerar
también una perspectiva geomática de su uso, en otras
palabras, considerar que los datos espaciales pueden
ser usados con diferentes propósitos por diversos
especialistas. Además, el enfoque geomático para la
creación de las IDE permite considerar no solo datos
espaciales sino también los datos convencionales
como la información útil en el proceso de toma de
decisiones. De esta forma la IDE por medio de los
servicios web estandarizados serviría de plataforma
nacional para publicar los datos espaciales y sus
relacionados datos convencionales. Esto podría
disminuir costos relacionados con la adquisición de
sus propios datos espaciales por las instituciones que
los requieren o eliminar la necesidad de complejos
procesos de integración y transformación de datos
provenientes de diferentes orígenes.
La visión de este tipo de IDE requiere considerar el
uso de los sistemas que permiten ejercer en algún
grado el control de calidad de datos e impedir la
publicación de datos inconsistentes. Una de las
opciones a considerar es recientementepopularizadas
bases de datos geo (geo-databases) o sistemas de
administración de bases de datos con extensiones
especiales (SDBMS – Spatial Database Management
Systems), como por ejemplo PostgreSQL/PostGIS,
SQL Server u Oracle. Adicionalmente, es necesario
establecer los estándares donde se definen clara y
detalladamente los parámetros que deben cumplirse
antes de publicar los datos.
•
Ejemplos de
Problemas Encontrados
La posibilidad de promover la visión geomática
de creación de repositorios de datos espaciales se
exploró en el curso de bases de datos espaciales
desarrollado durante varios semestres en la Escuela
de Ciencias de la Computación e Informática de
la Universidad de Costa Rica. A los estudiantes se
les facilitaban los archivos shape comúnmente
disponibles en nuestro país. Sin embargo, estos datos
presentaban numerosos problemas, algunos de los
cuales fueron solucionados y otros ignorados por falta
de existencia de equipo geomático, en particular por
falta de los geo-expertos.
Los proyectos realizados por los estudiantes no tenían
como la única meta la integración de los datos.
Además, se les solicitaba crear algunos escenarios de
análisis donde se podría apreciar la ventaja de contar
con estos datos.
3.1 Problemas en archivos shape
Los archivos shape que servían de base para el
desarrollo de los proyectos usaban el mismo sistema
de referencia espacial CR05 con la proyección
asociada CRTM05. Estos archivos se exportaron a
un SDBMS y primeramente se le aplicaron diferentes
formas de “limpieza”.
3.2 Problemas con los datos convencionales
Los datos convencionales presentes en archivos shape
en general son limitados a un aspecto importante
en el momento de crear este archivo y no siempre
son actualizados con la frecuencia deseada.Estos
datos al incorporarlos a los mapas podrían ayudar
en analizar y dar adecuado soporte a la toma de
decisiones. Sin embargo, no siempre es fácil la tarea
de la incorporación de estos datos.
3.3 Problemas de integración
Otro problema es la integración de estos datos.
Desafortunadamente, los datos en archivos shape
y provenientes de otros orígenes no usan la misma
nomenclatura. Las diferencias se dan a nivel de (no)
usar tildes, mayúsculas, guiones, situaciones de
relativamente fácil solución.
3.4 Incorporación de datos históricos
En muchas ocasiones el análisis de datos se enriquece
cuando sepuedenhacer las comparaciones decambio
histórico tanto en las extensiones espaciales de los
objetos de interés como en los datos convencionales.
Los cambios de extensiones espaciales, por ejemplo,
separación de una propiedad en varias, o creación
de un nuevo distrito, se pueden realizar con facilidad
en los archivos shape por medio de sobrepuesto de
diferentes capas. Sin embargo, las comparaciones de
datos convencionales que cambian en el tiempo con
respecto a la misma extensión espacial, por ejemplo,
población o número de viviendas de un distrito, son
más tediosas en las SIG.
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