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2.2.7.2. DATOS ESPACIALES
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2.2.7.2. DATOS ESPACIALES
Una base de datos espaciales permite mostrar la información de cada uno de los objetos
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atreves de sus atributos, localización y topología. Cada uno muestra una característica del
objeto que puede ser analizada, desde la visión tecnológica se requieren de información que
debe incluir datos y atributos geográficos, la base de datos es indispensable para mostrar la
información ya sea en forma de tablas o mapas, según sea la necesidad de presentar la información (Gutiérrez, 2006).
Los datos espaciales son representados en forma de datos vectoriales y raster, los primeros
se representan mediante puntos, líneas y polígonos; los segundos mediante celdas o pixeles (Cadena Carrera, 2019).
2.2.8. MAPAS DE CALOR EN QGIS
Un análisis de densidad se realiza a partir de puntos o líneas la información, con el uso de la
interpolación, se expande a todo el territorio de estudio y con un mapa de densidades, se
puede mostrar la información, en cada uno de los puntos del territorio, facilitando el análisis y toma de decisiones (Athan, Blazek, Contreras, Dassau, y Dobias, 2014).
La herramienta de mapa de calor, que posee QGIS, quantum GIS, usa la estimación de
densidad de Kernel, con lo que se crea un raster de densidad, partir de una capa de puntos, la
densidad es estimada es en función a la cantidad de puntos presentes en un sector, lo que da
como resultado valores mayores de densidad. Esta herramienta permite visualizar de forma
rápida los “puntos calientes”, los cuales son referentes a la concentración de información (Athan et al., 2014).
Los datos que maneja la herramienta son: capa de puntos de entrada, capa raster de salida,
formato de salida y radio (ancho de banda Kernel, en metros o unidades del mapa); las
opciones avanzadas son las siguientes: filas y columnas (aumento o disminución de tamaño
de celda del raster), tamaño de celda y tamaño y de celda (tamaño de cada píxel), forma de
Kernel (controla la proporción de influencia cada punto), relación de decadencia (control de
la disminución del calor de una entidad con la distancia a la misma), usar radio aportar de
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campo ( densidad a partir de un campo de la capa de entrada) y usar peso a partir de campo (pondera entidades a partir del campo de la capa de puntos) (Morales, 2012).
2.2.9. DENSIDAD DE KERNEL.
La densidad de Kernel es conocida como un método de interpolación, los resultados que se
muestran son gráficos, simbólicos y numéricos. La distribución de probabilidad de una variable
aleatoria continua X (variable aleatoria) se describe mediante una función denominada,
función de densidad f(x), función de densidad con variable aleatoria, con la cual se pueden
determinar valores de probabilidad (Caudillo y Coronel, s.f.).
Si f(x) no es un modelo conocido, es de interés para la investigación poder estimar f(x) a partir
de una muestra de observaciones x1, x2, ... xn que suponemos son resultados independientes
y tienen la misma distribución de probabilidad (Caudillo y Coronel, s.f.).
El método Kernel utiliza un conjunto de datos que provienen de una distribución continua, uni
variada y desconocida para aproximar esta función. Los fundamentos matemáticos, son
conocidos, pero la investigación aún continua, basada en la selección de los parámetros de
ajuste adecuados para su aplicación. Los kernels son funciones que se asocian a cada uno de
los datos. Entonces, la suma ponderada de estas funciones es un estimado para aproximar la
función de densidades conocida (Caudillo y Coronel, s.f.).
2.2.10.POLÍGONOS DE VARONOI.
Los polígonos de Varonoi se basan en la distancia euclidiana, en la que se trazan las
mediatrices de los puntos de estudio, las que forman cada uno de los polígonos, por lo que a cada punto se asignará una sección determinada (Martínez Rodríguez, 2015).
Las propiedades de los diagramas de Varonoi (Martínez Rodríguez, 2015)son las siguientes:
- Conjunto de celdas, en la que sus caras son polígonos convexos (Martínez Rodríguez,
2015).
- Las aristas de cada polígono son equidistantes a sus dos vecinos más cercanos, y ningún
otro punto se encuentra en el interior de un círculo que lo rodea (Martínez Rodríguez,
2015).
- El vértice de Varonoi es el centro del círculo por el que pasan tres o más puntos, pero
no contiene otros en su interior (Martínez Rodríguez, 2015).
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- Si se tiene x puntos, del teorema de Euler se dice que el número de vértices de Varonoi es como máximo 2x-5 y el número de aristas 3x-6 (Martínez Rodríguez, 2015).
En un análisis geográfico es notable tener el siguiente concepto: “…algoritmo basado en las
propiedades del diagrama de Varonoi que es capaz de conservar adecuadamente la
información estadística, temática, topológica y métrica de un conjunto de puntos…” (Zaragozí et al., 2010, ¶3).
2.2.11.MÉTODO DE INTERPOLACIÓN IDW.
El método de interpolación IDW, Inverse Distance Weighting, es la que pondera la información
de los puntos asignados, la influencia entre cada punto influye en su cercanía o
distanciamiento hacia otros puntos, este método de interpolación se usa para crear
información nueva a partir de información dispersa (QGIS, s.f.).
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3. METODOLOGÍA DE APLICACIÓN.
3.1. JUSTIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA
La metodología se basó en un análisis con sistemas de información geográfica, usando de
información cuantitativa como venta semanal o mensual de bloques y ladrillos, la venta en
número de volquetas vendidas en cuanto a los áridos o en sí el número de sitios de distribución
de áridos y pétreos; la información cualitativa obtenida de la información se refiere a la
comercialización de qué tipo de árido y los permisos que posee para realizar dicha actividad,
con la que se realizará el análisis espacial basado en la zonificación de los áridos y pétreos que
se comercializan en el área de estudio, con la que se crearán mapas de sectorización de
permisos y regulación de centros de acopio de la Parroquia de Santa Ana dentro del Cantón
Cuenca, en base a la información, geología, sector, planificación, entre otros. Con los
resultados del análisis y sectorización se estimará la medida apropiada para controlar entrada
de material árido ilegal, hacia el Cantón Cuenca, basados en la ordenanza vigente.
Con los resultados del análisis y sectorización se estimará la medida apropiada para controlar
entrada de material árido ilegal, hacia el Cantón Cuenca, basados en la ordenanza vigente.
Los métodos usados en la investigación son los métodos inductivo y deductivo, con la visión
de la extracción de un segmento de un párrafo de un artículo: “… un mecanismo idóneo para la optimización del procesamiento de evidencias digitales corresponde la aplicación de los métodos de investigación deductivo e inductivo…” (Prieto Castellaanos, 2017, p.9).
La definición de cada método se detalla a continuación:
- Método deductivo: En el cual se centra el estudio en hechos generales a hechos
específicos (Prieto Castellaanos, 2017).
- Método inductivo: En la que el estudio de un hecho en particular se deriva hacia una
teoría (Prieto Castellaanos, 2017).
La obtención de datos como verificación de la información van componerse de métodos
indirectos y directos:
- Método directo: Recorrido de campo verificando la existencia de la expedición de
materiales de construcción y su tipo (Prieto Castellaanos, 2017).
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- Método indirecto: Interpretación visual de los posibles sitios donde se comercializan
áridos y pétreos, identificándolos como montículos de material (Prieto Castellaanos, 2017).
METODOLOGÍA ESTADISTICA:
El método estadístico parte de una muestra de actividades a estudiar para generalizar
apropiadamente en la zona de estudio, a partir de las muestras estudiadas, con la estadística
descriptiva e inferencial, a partir de los datos cuantitativos se obtiene la correlación entre los
datos analizados y la información de las medidas de tendencia central estadística (Hernández Meléndrez, 2008).
La investigación se aplicará a los datos que se manejan y requieren en la Dirección de Áridos
y Pétreos de la Municipalidad del Cantón Cuenca.
3.2. FLUJOGRAMA DE METODOLOGÍA.
Para desarrollar el estudio se contará con la recopilación de información bibliográfica y de
campo, así como datos que están disponibles en entidades públicas, toda la información
recolectada será transformada en información geográfica, se usará, una imagen de la zona de
estudio georreferenciada, así como una red vial en formato shape, todo esto se consolidará
en un solo archivo para el manejo en conjunto de los datos para lo que se utilizará el software
gratuito QGIS. A continuación, se muestra el diagrama de la metodología:
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