Zusammenfassung der Ressource
LA CALIDAD DE LOS DATOS ESPACIALES
- todo dato espacial contiene algun tipo de errror, lo cual son la materia
prima para la obtencion de nuevos datos a traves de procesos,operaciones
realizados dentro de un SIG.
- introduccion
- Siendo la calidad el conjunto de propiedades y de caracterisitcas de un
producto ,servicio se trabajara con un conjunto de datos:
- Modelacion de la proàgacion del error
- Identificacion de la fuente de error
- Propuestas de estrategias para la gestion y reduccion del error.
- Deteccion y medida de error.
- IMPORTANCIA
- No se dio mucha importancia en poco tiempo .Las razones
por que se considero fue por dos factores:
- Amplio crecimiento del volumen de datos espaciales disponibles,
especialmente los derivados de satelites
- Aparicion de los SIG
- CONCEPTOS Y DEFINICIONES SOBRE CALIDAD DE DATOS
- El concepto basico es el error ,puede ser de dos tipos:
- Sistematico
- Aleatorio
- Dos terminos importantes en el estudio de la calidad son:
- exactitud
- indica el grado en que los valores estimados se
asemejan al valor real.Calcula el error
sistematico
- precision
- indica el nivel de detalle con el que se
recoge la informacion.Se calcula a partir
del error aleatorio
- incertidumbre
- refleja la medidaa en que no podemos tener certeza de la validez de nuestros datos
- es un concepto mas amplio que el error , y tienes 3 componentes:
- error
- vaguedad
- aparece como consecuencia de definiciones pobres o incompletas
- ambiguedad
- cuando no existen definiciones inequivocas de
los conceptos fundamentales, que añaden
incertidumbre al dato creado en funcion de
estos
- FUENTES Y TIPOS DE ERRORES
- Errores de concepto y modelo
- se utiliza un modelo de representacion (raster,
vectorial) lo cual no se adaptan por completo a
ninguno de los modelos de representacion
- Errores en las fuentes primarias
- puede contener errores, lo cual aparecera
datos que deriven de este, se digitaliza en
base a un mapa escaneado y la hoja
original es erronea
- Errores en los procesos de creacion
de la capa
- se realiza un proceso para crear una capa que
pueda incorporar errores en el resultado,y se vea
como aplicar a esos procesos los elementos de
medida de error que se desarrollaran
- Errores en los procesos de analisis
- puede derivar un dato espacial de un
proceso de analisis, devido a dos razones:(la
capa original puede contener errores)o(bien
el proceso no es por completo correcto)
- LAS COMPONENTES DE LA CALIDAD
- las caracterisiticas que dotan de dicha calidad al dato espacial son variables
y susceptible de aplicar errores que da los siguientes componentes:
- exactitud posicional
- exactitud en los atributos
- consistencia logica y coherencia topologica
- complencion
- calidad temporal
- procedencia
- muestra de error cualitativo
- Modelo Digital de Elevaciones con valores reales
- D y C Dos MDE con errores posicionales
- el error no solo es cualitativo, sino tambien cuantitativo, ya que
modificaa la forma del terreno , pasando de ser depresion a ser un pico
- digitalizacion de lineas
- (a) registro inexacto
- (b) puntos mal situados
- (d)errores de registro
- (c)desplazamientos por vertices insuficientes
- errores sistematicos de un dato espacial
- correlacion de errores
- suma al resultado erroneo(los elementos en negro y gris indican
la posicion real)
- DETECCION Y MEDICION DE ERRORES
- existen diversas metodologicas un dato espacial en busca de
errores que van desde metodos sencillos y obvios hasta
avanzadas tecnicas
- la deteccion de este tipo de valores puede realizarse en caso no
espacial de forma analitica o exploracion visual
- una ves localizado el error puede cuantificarse de diversas
formas segun sea la naturaleza de la variable sobre la que se
produce dicho error .Los errores posicionales o los atributos
no categoricos son variables de tipo cuantitativo
- PROPAGACION DE ERRORES Y MODELACION DEL ERROR
- la propagacion de errores
puede ser muy variable en
funcion del tipo de error que
paresca y la clase de analisis
que se lleve a cabo
- el error principal que se
estudia en este tipo de
analisis en un MDE son
los atributos o la
elevacion
- la metodologia mas
exetendida para la
modelacion de errores esta
basada en simulaciones de
monte carlo, considerar un
dato espacial dado
- en el caso del MDE propuesto para una operacion dada se procede a
resumirse los siguientes pasos:
- estudiar la distribucion del error en el
MDE en base a un juego de datos de
referencia
- generar una capa aleatoria de errores que se ajuste a
la distribucion definida y esta se sume al MDE
original
- aplicar la operacion sobre cada una de las n
capas obtenidas
- se calculan parametros estadisticos de los n
resultados obtenidos apartir de los cuales puede
crearse un resultado unico
- esquema de modelacion de
errores mediante simulaciones
de monte carlo
- GESTION DE ERRORES
- tipos de errores fundamentales que encontramos
en los datos espaciales y la manera de medir estos
y su propagacion, deben formularse estrategias
para tratar de reducir el error y definir
metodologias que permitan obetener resultados
mas precisos dentro de un SIG
- podemos dividr estas caaracteristicas en los siguientes grupos fundamentales:
- utilizacion de datos de partida mas
precisos
- minimizacion de los errores a lo largo del
desarrollo del trabajo
- la utilizacion de capas de distintos
origenes y en distintos formatos favorece
la aparicion de erorres y puede dar lugar a
resultados de presicion insuficiente (105)
- la precision disminuye a medida
que lo hace la revolucion espacial
(106)
- la precision de un resultado nunca sera superior a la
del dato de entrada con peor presicion
- cuanto mayor es el numero de capas empleadas para
un analisis, mayores oportunidades existen de
incorporar error a esta impresion de resultados