40630

Master Thesis submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc Department of Geoinformatics - Z_GIS University of Salzburg

Propuesta Conceptual de un Modelo Ontológico del Componente Geoespacial de las Geociencias en Colombia Caso de Estudio: Estratigrafía

Conceptual Proposal of an Ontological Model from the Geospatial Component of Geosciences in Colombia Case Study: Stratigraphy by

Jaime Alberto Garzón Barrios 1223201 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science – MSc Advisor I Supervisor: PhD. Leonardo Zurita Arthos Bogotá - Colombia, octubre de 2023

2

Compromiso

Por este documento, incluyendo mi firma personal, certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Bogotá, Colombia, octubre de 2023

Jaime Alberto Garzón Barrios

3

Dedicatoria

Nadie es más importante que Dios, a Él toda la gloria.

Reconozco el papel fundamental de mi familia, Gloria, Jairo, Mery, Edith y Lucy, Diego, Angélica y mis sobrinos: Camila, Laura y Gabriel, quienes me han brindado su apoyo incondicional y amor en cada paso del camino. Su amor y aliento han sido un faro de luz en mi travesía académica.

No puedo olvidar a mi papá Jairo Garzón (E. P. D.), quien siempre estuvo presente en mi corazón y mente mientras realizaba este proyecto. Su espíritu y recuerdo siguen vivos en cada logro que alcanzo.

A mis amigos, quienes han sido una fuente de aliento constante, Alberto García, Sergio Amaya, Ernesto Moreno, Edwin Chávez, todos.

Y por último, quiero reconocer a quienes han sido mi inspiración, el pilar de fortaleza y la compañía más importante de mi vida, mi mamá Marina Barrios, mi esposa Milena Varón y mis hijos Martín y Luciana.

4

Resumen

Esta investigación se encauza en el desarrollo de un modelo ontológico para el componente geoespacial de las Geociencias en Colombia, con un enfoque específico en el estudio de la estratigrafía.

Esta temática tiene un papel importante en la comprensión de la historia geológica del territorio, y el componente geográfico de esta disciplina es crucial para el análisis y representación de los datos estratigráficos. Sin embargo, en lo que se ha observado en Colombia, existe la falta de un modelo ontológico adecuado y específico que permita una mejor integración y uso de la información geoespacial en el ámbito de las geociencias.

El objetivo principal de este trabajo de investigación es proponer un modelo ontológico que proporcione una representación coherente de los conceptos, relaciones y propiedades geoespaciales relevantes para la estratigrafía en Colombia. El modelo propuesto se basa en estándares internacionales y se enriquece con el conocimiento experto de geocientíficos colombianos, con el fin de establecer una estructura común y un vocabulario controlado que permita la adecuada representación e integración de los datos estratigráficos en el ámbito geoespacial.

Para lograr este objetivo, se sigue una metodología que incluye una revisión de la literatura relacionada con las ontologías geoespaciales, así como la compilación y el análisis de los datos estratigráficos relevantes en el contexto colombiano. Estos datos se obtienen de fuentes como el Sistema Nacional de Bibliotecas Enrique Hubach Eggers, el Motor de Integración de Información Geocientífica (MIIG; SGC, 2017), el Sistema de Información Geográfico Institucional y, en general, de la Infraestructura de Datos Espaciales Corporativa denominada IDE Geocientífica.

Dentro del análisis y los resultados obtenidos, se concluye que el desarrollo de un modelo ontológico específico para la estratigrafía en Colombia permite una mejor integración y uso de la información geoespacial en el ámbito de las geociencias.

Palabras clave: SIG, ontología, modelo ontológico, geociencias, estratigrafía.

5

Abstract

This research focuses on the development of an ontological model for the geospatial component of the Geosciences in Colombia, with a specific focus on the study of stratigraphy. This topic plays an important role in understanding the geological history of the territory, and the geographic component of this discipline is crucial for the analysis and representation of stratigraphic data. However, in Colombia, there is a lack of an adequate and specific ontological model that allows for better integration and use of geospatial information in the field of geosciences.

The main objective of this research work is to propose an ontological model that provides a coherent representation of relevant geospatial concepts, relationships, and properties for stratigraphy in Colombia. The proposed model is based on international standards and enriched with the expert knowledge of Colombian geoscientists, in order to establish a common structure and a controlled vocabulary that enables the proper representation and integration of stratigraphic data in the geospatial domain.

To achieve this objective, a methodology that includes a review of the literature related to geospatial ontologies is followed, as well as the compilation and analysis of relevant stratigraphic data in the Colombian context. These data are obtained from sources such as the National Library System Enrique Hubach Eggers, the Geoscientific Information Integration Engine (MIIG, acronym in Spanish), the Institutional Geographic Information System, and, in general, from the Corporate Spatial Data Infrastructure known as IDE Geocientífica.

Based on the analysis and the results obtained, it is concluded that the development of a specific ontological model for stratigraphy in Colombia allows for better integration and utilization of geospatial information in the field of geosciences.

Keywords: GIS, ontology, ontological model, geosciences, stratigraphy.

6

Tabla de contenido RESUMEN ……………….. ..................................................................................................................................... 4 ABSTRACT …….................................................................................................................................................. 5 1.

INTRODUCCIÓN....................................................................................................................... 10 1.1

ANTECEDENTES ............................................................................................................................. 11

1.2

OBJETIVOS ................................................................................................................................... 12 1.2.1

Objetivo general ............................................................................................................. 12

1.2.2

Objetivos específicos ....................................................................................................... 12

1.2.3

Preguntas de investigación ............................................................................................. 12

1.3

HIPÓTESIS .................................................................................................................................... 13

1.4

JUSTIFICACIÓN .............................................................................................................................. 13

1.5

ALCANCE ..................................................................................................................................... 14

2.

REVISIÓN DE LITERATURA ....................................................................................................... 15 2.1

MARCO TEÓRICO ........................................................................................................................... 15 2.1.1

Infraestructuras de Datos Espaciales (IDE) ..................................................................... 15

2.1.2

Modelos de datos geoespaciales .................................................................................... 18

2.1.3

Concepto de semántica .................................................................................................. 19

2.1.4

Concepto de ontología geoespacial ................................................................................ 20

2.1.5

Metodología para la elaboración de ontologías ............................................................ 21

2.1.6

Herramientas que se pueden utilizar para el diseño y desarrollo de ontologías

geoespaciales

22 2.1.7

Técnicas que se pueden utilizar para el diseño y desarrollo de ontologías geoespaciales 23

2.2

3.

MARCO REFERENCIAL HISTÓRICO ...................................................................................................... 25 2.2.1

Breve historia del SGC y su papel en la geología del país ............................................... 25

2.2.2

Desarrollo de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) .......................................... 26

2.2.3

Contexto de Infraestructura de Datos Espaciales (IDE) en el SGC .................................. 27

2.2.4

Avances en ontologías y representación del conocimiento a través de ontologías: ....... 27

METODOLOGÍA ....................................................................................................................... 32 3.1

ZONA DE ESTUDIO.......................................................................................................................... 32

3.2

DESCRIPCIÓN DE LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICA BASE ........................................................................... 34

3.3

DESCRIPCIÓN DE ONTOLOGY DEVELOPMENT 101 ................................................................................ 38

3.4

TAXONOMÍA Y MODELO TAXONÓMICO ............................................................................................... 39

3.5

DISEÑO DEL MODELO ONTOLÓGICO ................................................................................................... 41

7 3.6

4.

DEFINIR EL PROPÓSITO Y EL ALCANCE ................................................................................................. 43 3.6.1

Recolección de información y consideración de reutilización de ontología .................... 43

3.6.2

Análisis y especificación de requisitos, definición de términos importantes .................. 49

3.6.3

Conceptualizar y diseñar la ontología, definición de clases y jerarquías ........................ 49

3.6.4

Implementar la ontología ............................................................................................... 52

3.6.5

Visualización de la ontología .......................................................................................... 61

RESULTADOS Y DISCUSIÓN ...................................................................................................... 65 4.1

RESULTADOS DE ANÁLISIS DEL SIG DEL SGC........................................................................................ 65

4.2

RESULTADO DEL DISEÑO DE LA ONTOLOGÍA DE LA ESTRATIGRAFÍA ............................................................ 66

4.3

LIMITACIONES Y DESAFÍOS ............................................................................................................... 69

4.4

DISCUSIÓN ................................................................................................................................... 70

5.

CONCLUSIONES ....................................................................................................................... 73

6.

REFERENCIAS .......................................................................................................................... 75

8

Índice de figuras FIGURA 1. ESTRUCTURA DEL COMPONENTE FEATURE EN VISUAL WEB OWL ......................................................................... 29 FIGURA 2. ESTRUCTURA DEL COMPONENTE ESPACIAL EN VISUAL WEB OWL ......................................................................... 30 FIGURA 3. DELIMITACIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO, POSICIÓN ASTRONÓMICA Y GEOGRÁFICA DE COLOMBIA, 2021 ..................... 33 FIGURA 4. DISTRIBUCIÓN DE LAS PUBLICACIONES DE LOS PRODUCTOS GEOCIENTÍFICOS - SGC ................................................... 35 FIGURA 5. CANTIDAD DE PUBLICACIONES POR LÍNEA TEMÁTICA ........................................................................................... 36 FIGURA 6. DISTRIBUCIÓN DE INFORMACIÓN SEGÚN LA ESCALA ............................................................................................ 37 FIGURA 7. DISTRIBUCIÓN DE LA INFORMACIÓN POR ESCALA ............................................................................................... 38 FIGURA 8. MODELO TAXONÓMICO................................................................................................................................ 40 FIGURA 9. FLUJOGRAMA DE DESARROLLO DE ONTOLOGÍA 101 .......................................................................................... 42 FIGURA 10. MAPA DE ESTRATIGRAFÍA ........................................................................................................................... 44 FIGURA 11. COLUMNA ESTRATIGRÁFICA. FUENTE: RINCÓN MARTIN ET AL. (2016). ............................................................... 46 FIGURA 12. CONSULTAS DE INFORMACIÓN EN EL MIIG..................................................................................................... 48 FIGURA 13. CONSULTA ESPECIFICA DE LA ESTRATIGRAFÍA................................................................................................... 49 FIGURA 14. DOMINIO Y SUBCLASES DE LA ESTRATIGRAFÍA .................................................................................................. 50 FIGURA 15. CLASES DE LA LITOESTRATIGRAFÍA ................................................................................................................. 51 FIGURA 16. SUBCLASE DE LA BIOESTRATIGRAFÍA .............................................................................................................. 51 FIGURA 17. JERARQUÍA DE LA CRONOESTRATIGRAFÍA ........................................................................................................ 52 FIGURA 18. CLASE DE LA MAGNETOESTRATIGRAFÍA .......................................................................................................... 52 FIGURA 19. INTERFAZ DE PROTÉGÉ - CONCEPTOS PRINCIPALES ........................................................................................... 54 FIGURA 20. INTERFAZ DE PROTÉGÉ - MODELO TAXONÓMICO EN CLASES .............................................................................. 55 FIGURA 21. INTERFAZ DE PROTÉGÉ – RELACIONES ........................................................................................................... 56 FIGURA 23. INTERFAZ DE PROTÉGÉ - INSTANCIAS ............................................................................................................. 58 FIGURA 24. INTERFAZ DE PROTÉGÉ - MODELO TAXONÓMICO ............................................................................................. 58 FIGURA 25.INTERFAZ DE PROTÉGÉ - MODELO TAXONÓMICO (FORMACIÓN) .......................................................................... 60 FIGURA 26. INTERFAZ DE PROTÉGÉ - INSTANCIAS POR CONCEPTO........................................................................................ 61 FIGURA 27. INTERFAZ WEBOWL ................................................................................................................................. 63 FIGURA 28. ACERCAMIENTO A LAS RELACIONES ONTOLÓGICAS ........................................................................................... 64 FIGURA 29. ONTOLOGÍA BÁSICA EN EL SISTEMA MIIG DEL SGC ......................................................................................... 66 FIGURA 30. MODELO ONTOLÓGICO DE LA ESTRATIGRAFÍA ................................................................................................. 68

9

Acrónimos y siglas BDEI

Base de Datos Espacial Integrada

E-SDM

Modelos de Datos Espaciales Extendidos, por sus siglas en inglés

GML

Geography Markup Language

GPS

Datos de Posicionamiento Global

ICDE

Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales

IDE

Infraestructuras de Datos Espaciales

IDEAM

Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales

IDECA

Infraestructura de Datos Espaciales de Bogotá

IDEEC

Infraestructura Regional de Datos Espaciales del Eje Cafetero

IDESC

Infraestructura de Datos Espaciales de Santiago de Cali

IGAC

Instituto Geográfico Agustín Codazzi

Ingeominas

Instituto Colombiano de Geología y Minería

INVÍAS

Instituto Nacional de Vías

MIIG

Motor de Integración de Información Geocientífica

NeOn

Networked Ontologies

OGC

Open Geospatial Consortium

OWL

Web Ontology Language

PROMPT

Process for Ontology Development

RDF

Resource Description Framework

SGC

Servicio Geológico Colombiano

SICAT

Sistema de Información para el Inventario, Catalogación, Valoración y Administración de la Información Técnico Científica

SIG

Sistemas de Información Geográfica

SIGER

Sistema de Información Georreferenciado

SIIG

Sistema Integrado de Información Geocientífica

SPARQL

Protocol and RDF Query Language

10

1. Introducción

La gestión de información geoespacial desempeña un papel fundamental en numerosas disciplinas, incluyendo las geociencias. La disponibilidad y el manejo eficiente de los datos geográficos son aspectos clave la toma de decisiones relacionadas con el entorno geográfico. En este contexto, los Sistemas de Información Geográfica (SIG) han demostrado ser herramientas indispensables para la toma de datos, el almacenamiento, estudio y visualización de la información espacial.

Sin embargo, a medida que el aumento de datos geográficos temáticos crece de manera exponencial y heterogénea, nace la necesidad de desarrollar enfoques más avanzados para organizar, integrar y utilizar esta información de manera efectiva. En este sentido, las ontologías se presentan como una solución prometedora (Tolaba et al., 2019).

Las ontologías representan modelos de conocimiento que capturan la estructura y las relaciones semánticas de los datos geográficos (Gruber, 1993) y proporcionan una base conceptual sólida para la representación y el intercambio de información, lo cual permite una mejor comprensión y comunicación del significado de los datos (Castells, 2022). Además, las ontologías pueden proporcionar mejora en la interoperabilidad entre diferentes tipos de datos geoespaciales y mejorar la eficacia de las operaciones en los SIG (Poli et al., 2010).

El propósito de esta investigación es diseñar un modelo ontológico del componente geoespacial del producto cartográfico de las geociencias, específicamente en el dominio de la estratigrafía en Colombia. Para lograr este objetivo, se realizará un análisis del SIG existente en el Servicio Geológico Colombiano (SGC), centrándose en el componente geográfico y en la temática de la estratigrafía. Se realizará un análisis que permita identificar posibles mejoras mediante la integración de un modelo ontológico.

En este trabajo, se buscará identificar los conceptos clave, las relaciones y las propiedades relevantes que deben ser representados en el modelo ontológico en el contexto de los SIG y la estratigrafía. Con base en esta identificación, se diseñará una taxonomía y un modelo taxonómico, y se especificará formalmente un modelo ontológico.

11

En última instancia, se espera que este trabajo sea un aporte al avance de la gestión de información en las geociencias, proporcionando un modelo que mejore la representación, integración e intercambio de datos.

1.1

Antecedentes El SGC es una entidad reconocida a nivel nacional como la autoridad en la temática

geocientífica, con 106 años de experiencia. Su misión principal es llevar a cabo investigaciones científicas básicas y aplicadas en diversas disciplinas relacionadas con las geociencias, generando grandes volúmenes de información. Sin embargo, esta información se almacena en diferentes formatos y estructuras, lo que plantea uno de los muchos desafíos a los que se enfrenta la entidad: administrar y compartir recursos de información de manera efectiva e integral.

En respuesta a estos desafíos, el SGC ha desarrollado el Motor de Integración de Información Geocientífica (MIIG; SGC, 2021), una herramienta que proporciona a usuarios internos y externos acceso completo a la información generada y custodiada por el SGC a través de la web. Esta herramienta utiliza descripciones (metadatos) para cada elemento almacenado, lo que permite a las comunidades buscar, consultar y descargar archivos nativos y editables de la información geocientífica almacenada.

No obstante, el desafío de proporcionar información de manera oportuna y eficiente ha llevado a la búsqueda de mejores prácticas, como se presenta en este documento; aquí se muestra cómo este desafío se puede abordar a través del uso de una ontología, para organizar la información de manera que cualquier persona pueda acceder a los recursos de información que mejor concuerden con sus necesidades.

En respuesta a esto y en concordancia con el desarrollo de este trabajo de grado, se presenta el primer acercamiento a un modelo ontológico de las geociencias, con el fin de mejorar la gestión de los productos de información almacenados en el MIIG y en el SIG del SGC. Este modelo ontológico continuará evolucionando hasta lograr una comprensión integral de la compleja dinámica de los sistemas terrestres y las relaciones que existen entre ellos.

12

1.2

Objetivos

1.2.1 Objetivo general Diseñar un modelo ontológico del componente geoespacial del producto cartográfico de las geociencias, centrándose en el dominio de la estratigrafía, en Colombia.

1.2.2 Objetivos específicos •

Realizar un análisis de los SIG existentes en el SGC, enfocándose en el componente geoespacial y, específicamente, en la temática de estratigrafía. El objetivo es identificar posibles mejoras mediante la integración de un modelo ontológico.

•

Identificar los conceptos clave, las relaciones y las propiedades relevantes que deben ser representados en el modelo ontológico en el contexto de los Sistemas de Información Geográfica, específicamente en el dominio de la estratigrafía en Colombia.

•

Diseñar y especificar formalmente el modelo ontológico, definiendo las clases, las propiedades y las relaciones necesarias para capturar de manera precisa y completa la información del dominio de la estratigrafía.

1.2.3 Preguntas de investigación En línea con el enfoque de la investigación, se plantean las siguientes preguntas de investigación: -

¿Cómo se puede diseñar y desarrollar un modelo ontológico efectivo para representar la información geocientífica en el dominio de la estratigrafía en Colombia?

-

¿Cuáles son los conceptos clave, relaciones y propiedades identificadas en el modelo ontológico que pueden facilitar la futura integración en sistemas de información geográfica (SIG)?

-

¿Cuál es el potencial impacto de la implementación de un modelo ontológico en un SIG en términos de mejora de la precisión, organización y comprensión de los datos geocientíficos en el ámbito de la estratigrafía en Colombia?

-

¿Cuáles son las posibles limitaciones y desafíos en la implementación práctica de un modelo ontológico en un SIG en el contexto de las geociencias en Colombia?

13

1.3

Hipótesis La creación de un modelo ontológico geoespacial en el contexto de los Sistemas de

Información Geográfica (SIG) tiene el potencial de mejorar la eficiencia en la búsqueda y el descubrimiento de información geoespacial, lo que puede facilitar la toma de decisiones y abrir perspectivas para análisis espaciales más avanzados en el futuro.

1.4

Justificación En la temática de las geociencias en Colombia, el SGC ha sido una fuente fundamental

de datos e información geoespacial. A lo largo de más de 100 años, el SGC ha desarrollado una extensa colección de 38.000 mapas geocientíficos, que abarcan diversas temáticas y se presentan en diferentes formatos (análogos, CAD o SIG). No obstante, debido a los avances tecnológicos, estos mapas han sido generados utilizando diversos sistemas de referencia, orígenes, proyecciones cartográficas y tipos de coordenadas.

Esta heterogeneidad en la información y la falta de estandarización dificultan su descubrimiento y aprovechamiento en los SIG en los que se almacenan (Martínez López, 2016). Aunque el SGC ha implementado herramientas web que permiten a las comunidades acceder a la información mediante metadatos geográficos, estas búsquedas no siempre proporcionan los resultados deseados y no se mantienen actualizadas con los avances en ciencias de la información y tecnología (Aguilar-López et al., 2009).

En el contexto de la globalización, la brecha entre la interoperabilidad, accesibilidad y disponibilidad de los datos se ha ampliado, lo que implica la necesidad de una gestión adecuada para que las Infraestructuras de Datos Espaciales (IDE) y los SIG evolucionen hacia sistemas de análisis inteligentes mediante el uso de estructuras geosemánticas.

En este sentido, suministrar la información geoespacial de manera oportuna y eficiente es una premisa fundamental. Para lograrlo, es necesario homogeneizar los conceptos de las bases de datos espaciales, las temáticas y los atributos mediante la implementación de un modelo ontológico. Esto cerrará la brecha existente y abrirá el camino para mejorar las capacidades de los SIG convencionales, permitiendo que sean más inteligentes, eficientes y robustos.

Con el fin de abordar los desafíos mencionados el modelo ontológico permitirá la homogeneización de los conceptos, las bases de datos espaciales, las temáticas y los

14

atributos. Esto facilitará la búsqueda, el acceso y el análisis de la información geoespacial generada (Vázquez et al., 2015) por el SGC.

1.5

Alcance Esta tesis abarca el desarrollo de un modelo ontológico que tiene como objetivo

principal mejorar la gestión de información geoespacial en el SGC. Esta propuesta conceptual busca contribuir al avance y la eficiencia de los SIG del SGC al permitir una mejor integración y utilización de los datos relacionados con la estratigrafía. Al definir conceptos, relaciones y propiedades pertinentes, se busca establecer una estructura sólida que facilite la representación y el análisis de los datos estratigráficos.

Los productos finales de esta investigación son los siguientes: •

Resultado del análisis del SIG existente en el SGC, con un enfoque en el componente geoespacial y la estratigrafía.

•

Una lista de conceptos clave, relaciones y propiedades identificadas para su representación en el modelo ontológico.

•

Un modelo ontológico del componente geoespacial en el ámbito de la estratigrafía en Colombia.

•

Posibles recomendaciones para la implementación futura del modelo ontológico en el SIG del SGC.

15

2. Revisión de literatura 2.1

Marco teórico

2.1.1 Infraestructuras de Datos Espaciales (IDE) 2.1.1.1 Definición de IDE Se define como un conjunto de políticas, tecnologías, estándares y acuerdos institucionales diseñados para facilitar la organización, integración, acceso, uso y difusión eficiente y efectivos de datos geoespaciales (MITECO, 2023).

Una IDE es un sistema o marco que permite la gestión y el intercambio de datos relacionados con la ubicación y el espacio geográfico. Estos datos pueden incluir información sobre mapas, imágenes satelitales, datos de sensores remotos, datos de posicionamiento global (GPS), información socioeconómica, datos ambientales y cualquier otra información que tenga una referencia espacial.

La finalidad principal de una IDE es permitir a los usuarios acceder a datos geoespaciales actualizados y confiables, así como facilitar su análisis, visualización y uso en aplicaciones y sistemas relacionados con lo espacializable. Por esta razón, las IDE suelen incluir componentes tecnológicos como servidores de datos, servicios web, herramientas de visualización y análisis (como los geoportales), así como estándares y protocolos para garantizar la interoperabilidad entre diferentes tipos de datos, formatos y sistemas (Reyna Fau y Espinosa, 2015).

2.1.1.2

Funciones de una IDE

Una IDE es una iniciativa que permite a los usuarios crear, editar y gestionar datos geoespaciales. Para que sea eficaz, una IDE debe incluir un conjunto de funciones que permitan a los usuarios realizar todas las tareas necesarias para el ciclo de vida de los datos geoespaciales, entre ellas tenemos: ● Adquisición y captura de datos: debe incluir funciones para adquirir y capturar datos geoespaciales de diversas fuentes, como sensores remotos, sistemas de información, encuestas y registros administrativos. Esto implica la recolección, validación y estandarización de los datos (Bernabé y Manso, 2018). ● Almacenamiento y gestión de datos: Almacena los datos geoespaciales en una infraestructura de almacenamiento, que puede incluir bases de datos geoespaciales,

16

sistemas de archivos o servidores especializados. Además, permite la gestión de la información y garantizar la integridad, seguridad y calidad de los datos, así como su actualización y documentación (Güizzo, 2021). ● Integración e interoperabilidad: facilita la integración de datos e información geoespaciales provenientes de diferentes fuentes y formatos mediante el uso de estándares y protocolos. Esto permite que los datos se combinen y se compartan de manera efectiva entre diferentes usuarios y aplicaciones, mejorando la interoperabilidad (Rojas Guerrero, 2014). ● Acceso y distribución de datos: proporciona mecanismos para la disponibilidad y la distribución de datos geoespaciales. Esto puede incluir servicios web, catálogos de metadatos, herramientas de búsqueda y descarga, así como interfaces que permiten a los usuarios buscar, descubrir, acceder y utilizar los datos de manera eficiente (Rojas Guerrero, 2014). ● Visualización y análisis: puede incluir herramientas y servicios para el análisis y la visualización de los datos. Esto puede abarcar la generación de mapas interactivos, análisis espaciales, modelado y simulación, y la creación de informes, estadísticas y visualizaciones basadas en los datos (Güizzo, 2021).

2.1.1.3

Componentes de una IDE

Una IDE está compuesta por un conjunto de componentes que trabajan juntos para proporcionar las funciones y servicios necesarios para la gestión de datos geoespaciales. Estos componentes se pueden agrupar en las siguientes categorías: •

Datos geoespaciales: Los datos geoespaciales son el componente fundamental de una IDE. Pueden incluir información sobre ubicaciones, atributos, relaciones espaciales y otros aspectos relacionados con la geografía y el espacio, sin datos no existe un sistema (Bernabé Poveda y López Vázquez, 2012).

● Infraestructura tecnológica: La IDE se basa en una infraestructura tecnológica que comprende servidores de datos, sistemas de almacenamiento, redes de comunicación y otros componentes necesarios para el almacenamiento, procesamiento y distribución de los datos geoespaciales (Rojas Guerrero, 2014). ● Estándares y protocolos: Los estándares y protocolos son elementos clave en una IDE para garantizar la interoperabilidad y el intercambio efectivo de datos geoespaciales.

17

Estos estándares definen las estructuras de datos, los formatos, las interfaces y las reglas para el intercambio de información. ● Los principales estándares utilizados para un intercambio básico son: Las normas de Especificaciones Técnicas, Metadatos, Catálogo de Objetos y de Representación y Calidad de los datos (IGAC, 2023). Los catálogos de objetos están siendo reemplazados por los modelos de ontología de acuerdo con ISO 19150-2:2015 (ISO, 2023). ● Metadatos: Los metadatos proporcionan información descriptiva sobre los datos geoespaciales, como su origen, contenido, formato, calidad y restricciones de uso.

También facilitan la búsqueda y el descubrimiento de los datos. La última norma desarrollada frente al tema es ISO/PRF 19115-3. Geographic information Metadata (ISO, 2023). ● Políticas y gobernanza: Las políticas y los marcos de gobernanza establecen las reglas y los acuerdos que rigen el funcionamiento de la IDE. Esto puede incluir políticas de acceso, privacidad, seguridad, calidad de datos y derechos de autor, así como la participación de diferentes actores y la colaboración en la gestión de la IDE (Bernabé y Manso, 2018).

2.1.1.4

Importancia de las IDE en la organización y gestión de datos geográficos

Los datos geográficos juegan un papel esencial en la toma de decisiones y la gestión eficiente de las organizaciones. Las IDE han surgido como un medio para la gestión, la interoperabilidad y el intercambio de información geoespacial. Estas infraestructuras proporcionan un marco para centralizar, acceder, compartir e integrar datos geográficos de diferentes tipos, formatos, fuentes y temáticas, lo que tiene un impacto bastante importante en la toma de decisiones informada y en la planificación efectiva para el ordenamiento territorial (Rojas Guerrero, 2014).

También permiten centralizar la información geográfica en un único lugar, lo que facilita su almacenamiento y administración. De esta manera, en lugar de tener datos dispersos en diferentes sistemas y formatos, es posible brindar un punto único de acceso para todos los datos, lo que agiliza la gestión de la información y evita la duplicación de esfuerzos.

18

2.1.2 Modelos de datos geoespaciales Los modelos de datos geoespaciales son estructuras conceptuales utilizadas para representar y organizar información en los SIG y otras aplicaciones relacionadas. Estos modelos permiten capturar y gestionar datos que contienen componentes espaciales y también proporcionan un marco coherente para la representación y análisis de los fenómenos del mundo real. Algunos de los elementos clave en un modelo de datos geoespaciales incluyen la topología (puntos, líneas, polígonos) y redes, que se utilizan para representar y relacionar a una entidad o capa con sus características (Olaya, 2006).

Estos modelos también permiten la integración de diferentes tipos de datos, como imágenes satelitales, bases cartográficas, datos socioeconómicos o temáticos.

2.1.2.1 Tipos de modelos Los datos geoespaciales se pueden representar mediante diferentes tipos de modelos, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. Los tipos de modelos más comunes son: ●

Modelo vectorial: Este modelo representa la información geoespacial utilizando elementos geométricos básicos, como puntos, líneas y polígonos. Las entidades geográficas se representan mediante coordenadas que describen su ubicación en el espacio (Olaya, 2006).

●

Modelo ráster: En este modelo, la información geoespacial se representa mediante una matriz de celdas o píxeles, donde cada celda almacena un valor que representa una característica o atributo, este modelo es especialmente adecuado para representar fenómenos continuos, como elevaciones del terreno, temperaturas o coberturas vegetales (Olaya, 2006).

●

Modelo de Red: Este modelo se utiliza para representar la conectividad y las relaciones entre elementos geográficos que forman una red, como carreteras, tuberías o rutas de transporte público.

●

Modelo de Superficie: Este modelo se utiliza para representar características geográficas continuas que varían en el espacio, como las elevaciones o alturas del terreno, la profundidad de los niveles del agua o de contaminación.

●

Modelo de Datos Temporales: Este modelo se utiliza para representar información geoespacial que varía en el tiempo, como cambios en la cobertura terrestre, el

19

movimiento de vehículos o la evolución de un fenómeno natural con respecto al tiempo.

2.1.2.2 Modelos de datos espaciales extendidos Los Modelos de Datos Espaciales Extendidos (E-SDM, por sus siglas en inglés, Extended Spatial Data Models) son extensiones de los modelos de datos geoespaciales tradicionales, como GML (Geography Markup Language), Shapefile y GeoPackage, que permiten representar de manera más completa y precisa la información espacial. Estos modelos van más allá de la simple topología de la geometría y la posición de los objetos en el espacio, y consideran aspectos como el tiempo, la incertidumbre, la topología y las relaciones espaciales más complejas.

A continuación, se describen algunos de los modelos de datos extendidos más importantes mencionados: ●

GML: es un estándar que proporciona una estructura de datos basada en XML para la representación y el intercambio de información geográfica, permite modelar no solo la geometría de los objetos geográficos, sino también los atributos, las relaciones y los metadatos asociados (OGC, 2023).

●

Shapefile: es un formato ampliamente utilizado para almacenar datos, simple y popular. Su capacidad para representar información espacial es limitada en comparación con los modelos de datos espaciales más modernos. Sin embargo, sigue siendo utilizado debido a su amplia compatibilidad.

●

GeoPackage: este estándar define un formato de archivo de base de datos que permite almacenar y disponer datos. Combina la capacidad de almacenar tanto datos vectoriales como ráster, así como atributos y relaciones espaciales, en un solo archivo.

Ofrece ventajas como la portabilidad, la interoperabilidad y el soporte de características más avanzadas, como la representación 3D y los datos temporales. Es muy utilizado en software de código abierto como QGIS (OGC, 2023).

2.1.3 Concepto de semántica La Web Semántica es un enfoque que busca agregar significado y estructura a la información en la World Wide Web (De Nicola et al., 2009), se basa en la idea de utilizar ontologías y lenguajes semánticos como el Resource Description Framework (RDF), el Web

20

Ontology Language (OWL) y el SPARQL (Protocol and RDF Query Language). Estos lenguajes permiten describir los recursos web, definir relaciones entre ellos y establecer una estructura de conocimiento más formal y ordenada para representar los datos de forma más precisa y permitir que las máquinas comprendan su significado (Castells, 2022).

En el contexto de los SIG, la semántica desempeña un papel importante al facilitar la integración y el intercambio de datos geoespaciales como datos, capas, imágenes satelitales, fotos aéreas, etc. También permite una descripción más detallada y estructurada de la información, lo que facilita su interpretación y uso en diferentes aplicaciones y sistemas. A través del uso de ontologías y lenguajes semánticos, es posible establecer relaciones y conexiones entre los datos geográficos, lo que a su vez mejora la interoperabilidad y la capacidad de búsqueda y descubrimiento de información geoespacial.

2.1.4 Concepto de ontología geoespacial La ontología geoespacial es un modelo formal que describe los conceptos, las relaciones y las propiedades relacionadas con la información geográfica. Proporciona una representación estructurada y semántica de los datos, lo que permite una mejor integración, interoperabilidad y análisis en los SIG (Calle Jiménez, 2012). Las ontologías se basan en el estándar geográfico ISO/TS 19150-1:2012, adoptado en Colombia bajo la Norma Técnica Colombiana NTC 6316:2019.

2.1.4.1 Relación de las ontologías geoespaciales con los SIG En el contexto de los SIG, las ontologías desempeñan un papel fundamental en la representación del conocimiento geoespacial. Permiten definir y organizar los elementos clave del dominio geográfico, como los tipos de entidades geográficas (puntos, líneas, polígonos), las relaciones espaciales, los atributos y las jerarquías temáticas.

2.1.4.2 La importancia de las ontologías en los SIG Las ontologías pueden llegar a ser un componente esencial de los SIG modernos, debido a que proporcionan una serie de beneficios que mejoran la calidad y la eficiencia.

Algunos de los aspectos más importantes de la importancia de las ontologías en los SIG son los siguientes:

21

●

Consistencia y coherencia: aseguran que los datos geoespaciales se representen de manera coherente y consistente en diferentes aplicaciones y sistemas. Proporcionan una base común para la interpretación y el intercambio de información geográfica, evitando ambigüedades y conflictos en el análisis de los datos (Barber et al., 2019)

●

Interoperabilidad: facilitan la interoperabilidad entre diferentes fuentes de datos geoespaciales, al definir un vocabulario común y las relaciones entre los conceptos.

También permiten la integración y el intercambio entre distintos sistemas y aplicaciones (Barchini et al., 2007).

●

Búsqueda y descubrimiento de información: mejoran la posibilidad de descubrimiento de información en los SIG (García, 2005).

●

Razonamiento y análisis avanzado: permiten realizar razonamientos lógicos y análisis avanzados sobre los datos geoespaciales al capturar el conocimiento y las reglas del dominio. Las ontologías facilitan el procesamiento automatizado de la información, lo que puede apoyar la toma de disposiciones por parte de las autoridades, la detección de patrones y la generación de nuevo conocimiento (Barchini et al., 2007).

●

Reutilización y extensibilidad: son recursos reutilizables y extensibles que pueden ser utilizados como base para desarrollar modelos ontológicos específicos de diferentes dominios y adaptarse a medida que evoluciona el conocimiento y las necesidades de los sistemas (García, 2005).

2.1.5 Metodología para la elaboración de ontologías Existen varias metodologías para la elaboración de ontologías, cada una con enfoques y pasos específicos. Algunas de las metodologías más conocidas incluyen (Guzmán Luna et al., 2012):

2.1.5.1 Metodología NeOn La metodología NeOn (Networked Ontologies) se enfoca en el desarrollo de ontologías en entornos colaborativos y distribuidos. Proporciona un marco para la gestión del período de vida de las ontologías, abordando aspectos como la captura de requisitos, el diseño conceptual, la implementación y su mantenimiento (Poveda Villalón, 2010).

22

2.1.5.2 Metodología Methontology La metodología Methontology se centra en la reutilización y modularidad de las ontologías (Barber et al., 2018) . Se basa en una serie de pasos bien definidos, que incluyen la especificación de requisitos, diseño conceptual, la implementación y la evaluación de la ontología (Carrascal Bermúdez et al., 2019).

2.1.5.3 Metodología Ontology Development 101 La metodología Ontology Development 101, desarrollada por la Universidad de Stanford, proporciona un marco sistemático y estructurado para el desarrollo de ontologías, se compone de cinco fases principales: identificación, conceptualización, formalización, implementación y evaluación (Guzmán Luna et al., 2012).

2.1.5.4 Metodología PROMPT La metodología PROMPT (Process for Ontology Development) se enfoca en la participación de expertos de dominio en el proceso de desarrollo de ontologías. Proporciona una serie de pasos que incluyen la adquisición de conocimiento, la especificación formal, la evaluación y la implementación de la ontología (Mizoguchi, 2023)

2.1.5.5 Metodología: Metamodel-based Ontology Engineering Methodology Esta metodología utiliza metamodelos para guiar el proceso de desarrollo ontológico, proporciona pasos para la especificación de requisitos, el diseño conceptual, su implementación y respectiva evaluación de la ontología (Mizoguchi, 2023).

2.1.6 Herramientas que se pueden utilizar para el diseño y desarrollo de ontologías geoespaciales 2.1.6.1 Protégé Es una herramienta de software ampliamente utilizada en el desarrollo y gestión de ontologías. Es un entorno de desarrollo de ontologías open source y multiplataforma, desarrollado por la Universidad de Stanford y respaldado por la comunidad de ontología (Stanford University, 2016).

Proporciona una interfaz gráfica intuitiva que permite a las personas crear, editar, visualizar y administrar ontologías de manera eficiente. Posee una amplia gama de

23

funcionalidades que facilitan el proceso de desarrollo, como la definición de clases, propiedades y relaciones, la creación de instancias, la importación y exportación de ontologías en diferentes formatos, la realización de inferencias y la validación de la ontología.

Una de las características destacadas de Protégé es su capacidad para utilizar diferentes lenguajes de representación ontológica, como RDF y OWL. Esto permite a los usuarios crear ontologías con base en estándares semánticos reconocidos, facilitando así la interoperabilidad con otras herramientas y sistemas de información.

2.1.6.2

TopBraid Composer

Es otra herramienta popular utilizada en el desarrollo de ontologías geoespaciales.

Proporciona funcionalidades avanzadas para la creación y edición de ontologías, así como para la integración de datos geoespaciales. TopBraid Composer también admite la edición basada en formularios y la inferencia lógica (OGC, 2023).

2.1.6.3

GeoKettle

Es una herramienta especializada en la integración de datos geoespaciales. Permite el diseño y perfeccionamiento de flujos de trabajo para la transformación y fusión de datos de diferentes fuentes en una ontología geoespacial.

2.1.6.4

GeoSPARQL

Es un estándar del W3C que proporciona una extensión del lenguaje de consulta SPARQL para realizar consultas semánticas sobre datos geoespaciales representados en ontologías. GeoSPARQL permite la integración de datos geoespaciales y ontologías geoespaciales (OGC, 2023).

2.1.7 Técnicas que se pueden utilizar para el diseño y desarrollo de ontologías geoespaciales De acuerdo con Barber y otros (2018 y 2019) en sus documentos de Metodologías para el diseño de ontologías web y Fundamentos lógicos de las ontologías web, existen varias técnicas, a continuación, se presentan algunas de las más comunes.

24

2.1.7.1

Análisis de dominio

Esta técnica implica comprender en profundidad el dominio geoespacial en el que se va a desarrollar la ontología, esto incluye el estudio de los conceptos, relaciones y características específicas del dominio, así como la identificación de los requisitos y objetivos de la ontología.

2.1.7.2

Reutilización de ontologías existentes

En lugar de construir una ontología desde cero, se pueden utilizar ontologías existentes relacionadas con el dominio geoespacial como punto de partida. Estas ontologías pueden ser adaptadas y ampliadas para cumplir con los requisitos específicos del proyecto.

2.1.7.3

Extracción de conocimiento

Esta técnica implica la extracción de conocimiento relevante de fuentes existentes, como documentos técnicos, informes y bases de datos del dominio. El conocimiento extraído se utiliza para identificar los conceptos clave, las relaciones y las propiedades que deben ser modeladas en la ontología.

2.1.7.4

Validación y refinamiento iterativo

Durante el desarrollo de la ontología, es importante validar y refinar constantemente el modelo ontológico. Esto implica realizar pruebas, revisar la ontología con expertos en el dominio y realizar ajustes según sea necesario para mejorar su calidad y precisión.

2.1.7.5

Colaboración y retroalimentación

Fomentar la colaboración y la retroalimentación de expertos en el dominio geoespacial es fundamental para asegurar la calidad y la relevancia de la ontología; la participación activa de los clientes finales y de otros interesados ayuda a identificar posibles mejoras y a validar la ontología en diferentes escenarios de uso.

Además, es importante destacar nuevamente el uso de lenguajes de representación, como OWL y RDF, en la construcción de ontologías

25

2.2 Marco referencial histórico Para este marco referencial histórico se ha considerado el desarrollo y la evolución del SGC, así como sus avances en SIG, las experiencias en la IDE y los desarrollos en ontologías como herramienta para la representación del conocimiento.

2.2.1 Breve historia del SGC y su papel en la geología del país De acuerdo con SGC (2021), el SGC tiene una historia rica y variada que abarca más de un siglo de desarrollo y evolución. Desde su creación se ha convertido en la autoridad geocientífica en Colombia y ha desempeñado un papel relevante en el estudio y la comprensión del territorio colombiano, contribuyendo al desarrollo económico, social y ambiental del país.

Tiene sus raíces en la Comisión Científica Nacional, fundada en 1883. En sus primeros años, la Comisión se centró en la exploración y el estudio de los recursos naturales del país.

Posteriormente, esta institución evolucionó y se transformó en el Instituto Colombiano de Geología y Minería (Ingeominas) en 1953.

Bajo el nombre de Ingeominas, la institución amplió su alcance y adquirió una mayor responsabilidad en el campo de la geología y la minería. Durante este período, el enfoque se centró en el estudio de la geología básica y aplicada, así como en la exploración y la explotación de los recursos minerales.

En 2011, el Ingeominas se convirtió en el SGC como parte de una reestructuración del sector minero y energético. Esta transformación trajo consigo una renovación de la visión y misión del SGC, con un enfoque en la generación de conocimiento científico y técnico para apoyar la gestión del riesgo y el ordenamiento territorial.

A lo largo de los años, el SGC ha desempeñado un papel fundamental en el desarrollo de las ciencias de la Tierra en Colombia. Ha llevado a cabo investigaciones exhaustivas y ha generado una gran cantidad de información geocientífica que ha contribuido a la comprensión de la geodiversidad del país, la identificación de recursos naturales y la evaluación de riesgos geológicos (SGC, 2021).

26

2.2.2 Desarrollo de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) El SGC ha experimentado un importante desarrollo en el ámbito SIG. Estos sistemas han desempeñado un papel fundamental en la gestión de la información geocientífica y han permitido una mejor comprensión y análisis del territorio colombiano.

Uno de los hitos en el desarrollo de los SIG en el SGC ha sido la implementación del modelo de datos IGMX (Torres Rojas, 1996). Este modelo ha proporcionado una estructura sólida y coherente para la gestión de datos geoespaciales en la institución, permitiendo la integración de diferentes tipos de información, como mapas, imágenes satelitales, datos geofísicos y datos geológicos, en una sola plataforma.

A partir del Modelo IGMX, se evolucionó hacia el Sistema de Información Georreferenciado (SIGER; Torres Rojas, 1996). Este sistema ha permitido la toma, almacenamiento y análisis de datos geográficos a nivel nacional, facilitando la generación de mapas temáticos y la visualización de información geoespacial en tiempo real. Estas mejoras han contribuido a la toma de decisiones y la elaboración de planes de ordenamiento territorial.

Posteriormente se desarrolló el Sistema de Información para el Inventario, Catalogación, Valoración y Administración de la Información Técnico Científica (SICAT). Este sistema ha sido fundamental para la gestión de la información generada por la entidad, apoyando su organización, catalogación y acceso eficiente. El catálogo ha mejorado la búsqueda y consulta de datos técnicos y científicos, fomentando la colaboración y el intercambio de información tanto a nivel interno como con otros actores del sector minero energético (SGC, 2013).

Otra herramienta desarrollada por el SGC que ha contribuido significativamente al avance de los SIG es el MIIG. Este motor permite el acceso y la consulta de la información geocientífica generada y custodiada por el SGC a través de la web. Proporciona a los usuarios internos y externos la posibilidad de buscar, descubrir y descargar archivos nativos de los productos de la entidad de manera eficiente y efectiva.

Además de los avances en los sistemas y herramientas, el SGC ha implementado desde el 2013 varios productos SIG con base en los Ciclos I y II de la arquitectura empresarial. Estos productos son el resultado de una planificación estratégica que busca la integración, la estandarización de datos y la optimización de recursos tecnológicos. Ejemplos de ello son el proyecto de Huella Digital de Minerales, una iniciativa del SGC que busca establecer un

27

sistema de seguimiento y trazabilidad de los minerales, registrando y monitoreando la cadena de custodia desde su extracción hasta su comercialización, con el fin de promover la legalidad, la transparencia y la sostenibilidad de la minería y de los recursos naturales del país. También se encuentra la Base de Datos Explora que apoya a los usuarios para realizar búsquedas avanzadas, filtrar información por temas específicos, visualizar mapas interactivos, descargar documentos y acceder a recursos cartográficos e información geoquímica de Colombia.

Actualmente, se está trabajando en el desarrollo de la Base de Datos Espacial Integrada (BDEI) y en el Sistema Integrado de Información Geocientífica (SIIG). El desarrollo de la BDEI implica la recopilación, estructuración y organización de los datos geoespaciales provenientes en diferentes formatos y de distintas fuentes, bajo criterios de calidad y consistencia de la información. Por otro lado, el SIIG implica la implementación de una arquitectura de software que permita la integración de los datos geocientíficos, el diseño de interfaces para los usuarios que sean intuitivas e incorporen herramientas de análisis y visualización. Además, se busca garantizar la seguridad de la información.

2.2.3 Contexto de Infraestructura de Datos Espaciales (IDE) en el SGC Desde el 2005, en Colombia se gestó la Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales (ICDE), liderada por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). Esta iniciativa ha establecido estándares y ha fomentado la creación de otras infraestructuras, como la Infraestructura de Datos Espaciales de Bogotá (IDECA), la Infraestructura de Datos Espaciales de Santiago de Cali (IDESC) y la Infraestructura Regional de Datos Espaciales del Eje Cafetero (IDEEC), entre otras. A nivel corporativo, diversas entidades estatales como el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) y el Instituto Nacional de Vías (INVÍAS), han desarrollado sus propias IDE corporativas, enfocadas en datos específicos de sus respectivas áreas de competencia. Asimismo, el SGC ha establecido la IDE Geocientífica (SGC, 2018), que proporciona un entorno centralizado para la consulta y visualización de mapas, capas de información geográfica y bases de datos temáticas relacionadas con geología, geofísica, hidrología, entre otros campos de estudio geocientífico (IGAC, 2014).

2.2.4 Avances en ontologías y representación del conocimiento a través de ontologías: Colombia ha experimentado avances significativos en ontologías y representación del conocimiento, tanto a nivel académico como en la aplicación práctica en diferentes dominios.

28

Estos avances contribuyen a la gestión de información y al desarrollo de sistemas inteligentes que facilitan la comprensión y el uso del conocimiento. Sin embargo, existe una escasa referencia bibliográfica del desarrollo e implementación de ontologías en el campo de las geociencias, y menos aún asociadas a los SIG. No obstante, se pueden mencionar trabajos como “Armonización semántica de conocimiento asociado a geoformas estructurales presentes en la cartografía temática de Colombia” (Martínez López, 2016).

A nivel de otros países se observan dos importantes trabajos de ontologías implementadas asociadas a los SIG que vale la pena mencionar en esta revisión de literatura, una es la ontología de Geonames y la otra es OSMOnto de Open Street Map, a continuación una pequeña descripción: Ontologia GeoNames La ontología de GeoNames es una estructura semántica que categoriza y organiza información geográfica global; ofrece una taxonomía jerárquica de ubicaciones geográficas, como países, ciudades y características naturales, lo que facilita la integración y búsqueda de datos (Wick, 2002).

Fue posible descargar la ontología de GeoNames que se construyó en lenguaje de ontología RDF y visualizar su estructura en Visual Web OWL (Figura 1. Estructura del componente feature en Visual Web OWL y Figura 2. Estructura del componente espacial en Visual Web OWL), lo que permite comparar el modelo ontológico de la estratigrafía y además desde ya ver la interoperabilidad.

29

Figura 1. Estructura del componente feature en Visual Web OWL

30

Figura 2. Estructura del componente espacial en Visual Web OWL

31

Comparar varios modelos ontológicos revela patrones de consistencia en el lenguaje ontológico, pero también destaca divergencias semánticas (sin embargo la posibilidad de reutilización de los modelos) que pueden afectar la interoperabilidad. Este análisis busca identificar las mejores prácticas, la importancia de mapear las conexiones entre ontologías y la posible estandarización en dominios específicos del conocimiento; a partir de esta observación, se resalta la necesidad de examinar la implementación de los modelos ontológicos con el fin de comprender su funcionamiento.

Ontología OpenStreetMap La ontología de OpenStreetMap (OSMonto) es una estructura semántica que se basa en los datos geográficos colaborativos recopilados por la comunidad de OpenStreetMap. permite la representación de elementos geográficos, como carreteras, edificios, ríos y más, con gran precisión y enriquecimiento semántico (Codescu, 2011).

32

3. Metodología De acuerdo con Stanford University (2016), para la elaboración del modelo ontológico propuesto, se optó por la metodología Ontology Development 101, la elección respaldada por su amplio reconocimiento en el campo del desarrollo de ontologías. Esta metodología se destaca por su sólida estructura que ofrece un marco ordenado y bien definido en sus fases, abarcando desde la identificación de requisitos hasta la evaluación final de la ontología.

Además de su enfoque sistemático, brinda acceso a recursos y herramientas, lo que facilita de manera significativa la ejecución eficiente del proyecto.

En este proceso, también se seleccionó el software libre Protégé, el cual desempeña un papel fundamental como una herramienta ampliamente utilizada y reconocida para el desarrollo de ontologías. Su interfaz intuitiva y su conjunto de funcionalidades avanzadas permiten modelar y estructurar las ontologías de manera fácil. Además, es compatible con múltiples formatos y estándares ontológicos, lo que facilita la interoperabilidad (Stanford University, 2016).

3.1 Zona de estudio Colombia es un país ubicado en el noroeste de América del Sur, limitando al norte con el Mar Caribe, al este con Venezuela, al sur con Brasil, Perú y Ecuador, y al oeste con el Océano Pacífico (Figura 3. Delimitación de la zona de estudio, Posición Astronómica y Geográfica de Colombia, 2021). Su geología es notablemente variada y se caracteriza por su ubicación en la zona de convergencia entre las placas tectónicas de Nazca, Caribe y suramericana (Mora, 2021).

En cuanto a la geología, Colombia cuenta con una gran variedad de paisajes naturales, que van desde la costa caribe hasta las montañas andinas y la selva amazónica. El país también es rico en recursos naturales como petróleo, carbón, oro y esmeraldas (Ropero, 2021). La geología del país ha influido en su historia y desarrollo económico, y ha sido objeto de estudio e investigación por parte de científicos y geólogos de todo el mundo.

Colombia también cuenta con una franja costera en el océano Pacífico y en el mar Caribe, estas áreas costeras presentan una geología diversa que incluye playas, manglares, barreras de coral y arrecifes (Invemar, 2015).

33

Figura 3. Delimitación de la zona de estudio, Posición Astronómica y Geográfica de Colombia, 2021

Estas características hacen de Colombia, un país con bastante información en el campo de las geociencias, lo que permite a proyectos como el propuesto sea útil la implementación de ontologías como veremos a continuación.

34

3.2 Descripción de la información geográfica base La revisión de los metadatos del MIIG fortaleció la visualización de lo que se espera mejorar con el modelo ontológico, y así tomarlo como un estándar y buena práctica para los SIG en el campo de las geociencias.

Uno de los primeros desafíos de este proyecto fue precisamente encontrar un gran cumulo de información, se encontró información publicada por el SGC desde 1900 y hasta la fecha (Figura 4. Distribución de las publicaciones de los productos geocientíficos - SGC). Es importante conocer también que en el SGC a partir del 2000 se inicia un periodo de digitalización y estructuración de información en bases de datos, captura de metadatos de todos los productos geográficos; lo que facilito el análisis de la información para la detección de las clases y de las subclases de la temática de estudio y que posteriormente pueden ser criterios de búsqueda.

Figura 4. Distribución de las publicaciones de los productos geocientíficos - SGC AÑO DE LA PUBLICACIÓN

2022

2019

2016

2013

2010

2007

2004

2001

1998

1995

1992

1989

1986

1983

1980

1977

1974

1971

1968

1965

1962

1959

1956

1953

1950

1947

1944

1941

1938

1935

1932

1929

1926

1923

1920

1917

1912

1900

CANTIDAD DE PUBLICACIONES POR AÑO

35

Distribución de las publicaciones en el periodo de 1900 - 2022

140

120

100

80

60

40

20

0

36

Cantidad de publicaciones por líneas temáticas

23%

1% 4%

72%

Estratigrafía y Sedimentología

Geología de Volcanes

Geología Regional

Geología y Geomorfología

Figura 5. Cantidad de publicaciones por línea temática

Se puede observar en la Figura 5. Cantidad de publicaciones por línea temática, que existen pocos productos específicos de estratigrafía, es importante tener en cuenta que, según la jerarquización de la ontología, otras temáticas deben ser consideradas, por guardar una relación estrecha con la temática de estudio. Por ejemplo, el Mapa Geológico de Colombia a escala 1: 1.000.000 o 1: 1.500.000 abarca las unidades cronoestratigráficas, mientras que los productos a escala 1:100.000 se enfocan en las unidades litoestratigráficas.

Por lo tanto, es necesario ampliar el número de productos disponibles para el estudio de esta temática, lo que permitiría expandir los criterios de búsqueda en el Sistema de Información Geográfica (SIG) a través de la ontología.

37

Figura 6. Distribución de información según la escala

Un componente relevante en el análisis de la información es la escala a la cual se encuentra elaborado el producto, para el caso de la estratigrafía es importante destacar que muchos de los productos no presentan escala por la misma naturaleza del estudio o investigación realizada, tales como: Localización de yacimientos, distribución de tipos de rocas, entre otros; ahora bien, esto no indica que no deba llevar una escala el producto resultante, si no que para efectos del estudio no se definió una como tal.

En Figura 6. Distribución de información según la escala, solo se puede evidenciar el comportamiento de los productos publicados a diferentes tipos de escala; la escala con mayor número de productos generados es a escala 1:100.000, esto es debido a que el país se encuentra cartografiado a dicha escala sobre la temática de geología y geomorfología en la mayoría de la cobertura de Colombia.

38

Escala de la Información Estratigrafía y Sedimentología 1:1.000.000 8 1:1.500.000 1:10.000 3 1:100.000 14 1:2.000 7 1:2.000.000 1:25.000 13 1:250.000 1 1:400.000 3 1:5.000 36 1:50.000 1 1:500.000 3 Sin Escala Definida 471 Total general 560

Línea Tematica % 6,84 0,00 5,66 3,02 77,78 0,00 10,16 2,78 4,35 27,91 1,06 3,85

Geología de Volcanes 1

38,32 23,20

1

4

3

17 26

% 0,85 0,00 0,00 0,22 0,00 0,00 3,13 0,00 0,00 0,00 3,19 0,00 1,38 1,08

Geología Regional 13

% 11,11 0,00 7,55 0,86 11,11 0,00 3,13 0,00 2,90 1,55 4,26 5,13

4 4 1 4 2 2 4 4 51 89

Geología y Geomorfología 95 2 46 445 1 6 107 35 64 91 86 71

4,15 3,69

690 1739

81,20 100,00 86,79 95,91 11,11 100,00 83,59 97,22 92,75 70,54 91,49 91,03

Total general 117 2 53 464 9 6 128 36 69 129 94 78

56,14 72,04

1229 2414

%

Figura 7. Distribución de la información por escala

En la Figura 7. Distribución de la información por escala, se puede identificar la proporción de la información analizada para definir las clases y subclases por cada una de las líneas temáticas encontradas en los metadatos y que hicieron parte fundamental del análisis y definición de la ontología. Es importante analizar que esta figura puede estar indicando el comportamiento de una búsqueda convencional de información geográfica en donde, si la búsqueda fuese la palabra estratigrafía obtendría como resultado 560 productos a relacionar, y podría estar perdiendo 1854 productos que están íntimamente relacionados con la búsqueda, pero como no contiene la palabra clave no los estaría relacionando. De allí la importancia de la ontología que no solo hace la búsqueda directa por las palabras, si no por las relaciones y los contenidos de los mismos; logrando así un resultado de una búsqueda más eficiente y eficaz para el usuario.

3.3

Descripción de Ontology Development 101 Ontology Development 101 es una metodología básica para el desarrollo de

ontologías. El proceso que maneja implica la identificación y organización de conceptos clave, relaciones y propiedades dentro de un sistema formal. El propósito de este método es crear una representación precisa y semánticamente rica del conocimiento, lo que permite un mejor entendimiento y procesamiento de la información (Noy et al., 2005).

39

3.4

Taxonomía y modelo taxonómico Como punto de partida, se construyó un modelo taxonómico de la estratigrafía (Figura

8. Modelo taxonómico). Este modelo se utiliza para realizar la representación jerárquica y estructurada de los conceptos y términos en el campo de la estratigrafía, que es el dominio temático escogido. La taxonomía es un sistema de clasificación jerárquica que organiza términos en grupos con base en sus similitudes. Esta es una herramienta útil que brinda una estructura lógica y jerárquica para clasificar la información de manera coherente. Además, sirve como el primer paso para desarrollar una ontología, en la cual se representan las relaciones existentes entre individuos o entre un individuo y un conjunto de datos.

La taxonomía permite agrupar elementos según características compartidas, estableciendo categorías generales y subcategorías más específicas. Este modelo puede adoptar diferentes formas según el contexto y el propósito específico, como una estructura de árbol o una red de conceptos interconectados.

40

Figura 8. Modelo taxonómico

41

3.5

Diseño del modelo ontológico El uso de la metodología Ontology Development 101 implica seguir un enfoque

estructurado y sistemático para el desarrollo de ontologías. Esta metodología proporciona un marco claro que guía el proceso de construcción de una ontología, desde la definición del propósito y el alcance hasta la implementación y evaluación (Noy et al., 2005). Para el desarrollo del modelo ontológico del componente geoespacial se debe observar cómo se encuentra construida la base de datos geográfica, sus temáticas, capas, atributos y relaciones, verificar una previa modelación o catálogos de objetos si existen, y seguir el flujo propuesto por la metodología, que es el siguiente (Figura 9. Flujograma de Desarrollo de Ontología 101).

42

Figura 9. Flujograma de Desarrollo de Ontología 101

43

3.6

Definir el propósito y el alcance Esta ontología es el prototipo de una metaontología de las geociencias. Servirá para

ser posteriormente implementada en el SIG del SGC. El objetivo de la ontología de la estratigrafía es representar y organizar de manera precisa y estructurada el conocimiento relacionado con las capas de rocas y sedimentos de la Tierra, así como las relaciones espaciales y temporales entre ellas. Esta ontología busca capturar los conceptos fundamentales de la estratigrafía, como unidades estratigráficas, eventos geológicos, fósiles, y las relaciones jerárquicas y cronológicas entre ellos.

3.6.1 Recolección de información y consideración de reutilización de ontología En esta etapa se comienza a realizar la conceptualización de los conceptos del dominio de la estratigrafía basados en el modelo de taxonomía. A la fecha, el MIIG tiene 10.976 paquetes de estudios correspondientes a 8,36 TB y 5.387.659 archivos.

De estos, 2.449 productos corresponden a estudios asociados a la estratigrafía y catalogados como de geología y geomorfología, geología regional, de volcanes y específicamente de la temática de estratigrafía incluyendo la cartografía geológica. Estos productos representan el 22 % del inventario total y corresponden a 3,7TB y 2.285.570 archivos (en formatos editables y de visualización).

De los estudios de geología y estratigrafía, los anexos cartográficos o mapas corresponden a 6.218 registros, lo cual representa el 20 % del inventario total de cartografía disponible en el sistema. Estos anexos tienen un tamaño total en disco de 2 TB y 1.732.408 archivos en formatos editables y de visualización).

El MIIG ofrece una representación gráfica detallada de las capas geológicas, mostrando la disposición vertical y horizontal de las formaciones geológicas y sus características estratigráficas, además, proporciona información adicional como la edad de las unidades y su relación espacial con otras formaciones geológicas. Esto permite a los geocientíficos y profesionales relacionados obtener una visión completa y precisa de la estratigrafía en el contexto geoespacial, facilitando la interpretación y análisis de los datos como se evidencia en la Figura 10. Mapa de estratigrafía

44

Figura 10. Mapa de estratigrafía

45

Otro ejemplo de la disposición de la información corresponde a la columna estratigráfica del segmento 2 de la Formación la Paila que corresponde a otro producto “Corredor vial Cartago-Zarzal (Valle del Cauca) con Levantamiento Estratigráfico de La Formación la Paila” en el sistema (Figura 11. Columna estratigráfica. Fuente: Rincón Martin et al. (2016).).

46

Figura 11. Columna estratigráfica. Fuente: Rincón Martin et al. (2016).

47

Hasta la fecha y según las referencias bibliográficas disponibles, no se han encontrado ontologías documentadas específicas de estratigrafía en Colombia. Aunque la estratigrafía es un campo fundamental en las geociencias y existe una considerable cantidad de información estratigráfica en el país, parece que aún no se ha desarrollado una ontología formal que represente y organice el conocimiento estratigráfico de manera estructurada y semántica (Zuanelli, 2022).

En la Figura 12. Consultas de información en el MIIG y Figura 13. Consulta especifica de la estratigrafía se muestran las consultas por línea temática en el MIIG referente al tema de estratigrafía y el resultado de los productos a tener en cuenta dentro de esta construcción que son 2.449 productos, 561 de los cuales son específicos de la temática.

48

Figura 12. Consultas de información en el MIIG

49

Figura 13. Consulta especifica de la estratigrafía

3.6.2 Análisis y especificación de requisitos, definición de términos importantes El uso de esta ontología puede ser aplicado en diversas áreas, como la investigación geológica, la exploración de recursos naturales, la planificación de proyectos de construcción, la gestión de información geológica, la modelización de procesos geológicos, la interpretación de registros estratigráficos, y la generación de nuevos mapas geológicos. Puede ser utilizada por investigadores y científicos especializados en estratigrafía, geólogos, paleontólogos y geocientíficos. A partir del modelo taxonómico se construye el producto denominado glosario de términos, el cual se presenta como anexo 1.

3.6.3 Conceptualizar y diseñar la ontología, definición de clases y jerarquías Se deben definir los conceptos clave del dominio y establecer las relaciones entre ellos. Esto se puede hacer utilizando herramientas de representación visual, como diagramas de clases.

Las jerarquías de clase se refieren a la estructura organizativa de las entidades en una ontología. Las clases representan conceptos o categorías que agrupan a las entidades que

50

comparten características comunes. Las clases establecen relaciones de subclase y superclase, donde una clase puede ser una subclase de otra clase más general.

En el anexo 1. Glosario de conceptos de estratigrafía, se realiza una compilación de los términos que fundamentan la ontología propuesta y que sustentan las relaciones descritas más adelante.

Como se observa en la Figura 14. Dominio y subclases de la estratigrafía, el dominio y la primera jerarquía de clases son la estratigrafía y las subclases: litoestratigrafía, bioestratigrafía, cronoestratigrafía, magnetoestratigrafía y quimioestratigrafía.

Figura 14. Dominio y subclases de la estratigrafía

En la Figura 15. Clases de la litoestratigrafía, se observa cómo “tipo de roca”, “unidad litoestratigráfica” y “unidad litodémica” son clases de litoestratigráfia. En la ontología que representa la estratigrafía de una región, la faceta “tipo de roca” podría tener valores como “caliza”, “arenisca”, “arcilla”, entre otros. Cada capa o estrato geológico tendría un valor específico para esta faceta, indicando el tipo de roca predominante en esa unidad estratigráfica.

La faceta “tipo de roca” permitiría capturar y representar la información relacionada con la composición de las rocas. Esta faceta podría utilizarse para realizar consultas y análisis geológicos, como identificar capas con un tipo de roca específico o realizar correlaciones estratigráficas basadas en la similitud de los tipos de roca.

51

Figura 15. Clases de la litoestratigrafía

La Figura 16. Subclase de la bioestratigrafía muestra la subclase de la biozona clasificada por zonas, de extinción, intervalo, linaje, asociación y zona de abundancia. La biozona representa una instancia donde, por ejemplo, la zona de abundancia indica las áreas geográficas donde los trilobites son particularmente abundantes, lo cual puede estar relacionado con condiciones ambientales favorables.

Figura 16. Subclase de la bioestratigrafía

La Figura 17. Jerarquía de la cronoestratigrafía muestra la jerarquía de clasificación en la cronozona y sus subclases, como el eontema, eratema, sistema, serie y piso. Esta jerarquía permite una organización y clasificación sistemática de las unidades de tiempo y estratos geológicos en la estratigrafía. Cada nivel de clasificación ofrece diferentes niveles de precisión y detalle para comprender la historia geológica de la Tierra.

52

Figura 17. Jerarquía de la cronoestratigrafía

La ontología de la estratigrafía incluye la clase de magnetoestratigrafía, la cual tiene una subclase denominada magnetozona. Esta última brinda un nivel más detallado de clasificación, lo que permite una mejor comprensión de los cambios magnéticos registrados en los estratos y su relación con los eventos geológicos (Figura 18. Clase de la Magnetoestratigrafía).

Figura 18. Clase de la Magnetoestratigrafía

3.6.4 Implementar la ontología La implementación mediante el uso de la herramienta Protégé, implica el diseño conceptual y la definición de la estructura semántica de la ontología.

La implementación de un modelo ontológico en el SIG del SGC permite asociar los conceptos definidos en la ontología con los productos cartográficos existentes en la base de datos geoespacial. Esto facilita la integración y el análisis de la información geoespacial, mejorando la precisión y la contextualización de los resultados en ámbito de las geociencias.

Sin embargo, es importante destacar que esta implementación en los sistemas de información no forma parte del alcance de esta tesis.

53

3.6.4.1 Conceptos principales En el paso inicial en la herramienta Protégé, se agregan las clases principales de la ontología de la estratigrafía (Figura 19. Interfaz de Protégé - Conceptos principales):

54

Figura 19. Interfaz de Protégé - Conceptos principales

55

3.6.4.2 Modelo taxonómico en clases Como se observa en la Figura 20. Interfaz de Protégé - Modelo taxonómico en clases, cada clase se encuentra correctamente ubicada en relación con otras clases más generales o específicas.

Figura 20. Interfaz de Protégé - Modelo taxonómico en clases

56 3.6.4.3

Relaciones

Los Object Properties permiten capturar las conexiones semánticas entre conceptos y enriquecer la representación de la ontología (Figura 21. Interfaz de Protégé – Relaciones).

Figura 21. Interfaz de Protégé – Relaciones

3.6.4.4

Propiedades aplicadas a instancias

Las “Datatype Properties” son propiedades aplicadas a instancias que permiten representar atributos concretos y los valores de datos asociados a las instancias de las clases

57

en

la

ontología

Figura 22. Interfaz de Protégé – Propiedades aplicadas a instancias).

(

58

Figura 22. Interfaz de Protégé – Propiedades aplicadas a instancias

3.6.4.5

Instancias

Las instancias son ejemplos concretos de las clases y permiten representar información específica. En la Figura 23. Interfaz de Protégé – Instancias se pueden observar las instancias creadas para la estratigrafía, las cuales van desde nombres de las formaciones hasta de los elementos que las componen.

59

Figura 23. Interfaz de Protégé – Instancias

3.6.4.6

Modelo taxonómico en Protégé

En la Figura 24. Interfaz de Protégé - Modelo taxonómico es posible visualizar el resultado general de las relaciones del modelo de ontología en la herramienta Protégé

Figura 24. Interfaz de Protégé - Modelo taxonómico

3.6.4.7

Acercamiento de modelo taxonómico con instancias

Una forma de analizar como la implementación de un modelo taxonómico contribuye con la mejora de la identificación de la información relacionada con la temática de estudio,

60

es posible observar en la Figura 25.Interfaz de Protégé - Modelo taxonómico, en donde se puede identificar como las instancias encuentran relaciones entre sí, lo que permite ampliar en este dominio del conocimiento la conceptualización llegando a niveles de información de mayor detalle dentro de la jerarquía

61

Figura 25.Interfaz de Protégé - Modelo taxonómico desplegado

62

3.6.4.8

Instancias vistas desde cada concepto

Figura 26. Interfaz de Protégé - Instancias por concepto

Al examinar una instancia desde diferentes conceptos, se puede apreciar las múltiples facetas y dimensiones que se despliegan, cada concepto invita a reflexionar sobre sus propias características, implicaciones y conexiones, ampliando así la comprensión y visión del conjunto de datos (Figura 26. Interfaz de Protégé - Instancias por concepto).

3.6.5 Visualización de la ontología La validación de la ontología se llevó a cabo mediante un visualizador de lenguaje OWL (Figura 27. Interfaz WebOWL), el cual se accede a través de una página web en línea: WEB OWL (Link et al., 2019).

Para visualizar la ontología, se deben seguir los siguientes pasos: •

Acceder a http://vowl.visualdataweb.org/webvowl.html en el navegador web.

•

En la parte superior de la página, encontrará un botón “Load Ontology”. Hacer clic en dicho botón para cargar la ontología.

•

Aparecerá una ventana emergente que permite seleccionar el archivo de ontología desde el equipo.

63

•

Hacer click en “Choose File” o “Seleccionar archivo” y seleccionar el archivo de ontología en formato OWL que se desea visualizar.

•

Una vez seleccionado el archivo, hacer clic en “Load Ontology” en la ventana emergente.

•

La ontología se cargará y se mostrará en la visualización de VOWL en el sitio web.

Se podrá observar la estructura de la ontología, las clases, las propiedades y las relaciones representadas gráficamente.

En la Figura 28. Acercamiento a las relaciones ontológicas, es posible observar las subclases de la estratigrafía y a su vez las subclases de la cronoestratigrafía; al estar implementado este modelo en el SIG del SGC los productos relacionados a dichos conceptos podrán ser fácilmente ubicados en la base de datos, la ontología podrá si así se desea ir a los formatos PDF de los productos que estén relacionados mejorando el descubrimiento de la información geocientífica.

64

Figura 27. Interfaz WebOWL

65

1

2

Figura 28. Acercamiento a las relaciones ontológicas

66

4. Resultados y discusión En este capítulo, se presentan los resultados y el análisis correspondientes a los objetivos planteados y las preguntas de investigación formuladas en el presente estudio.

4.1 Resultados de análisis del SIG del SGC Se analizó el SIG existente en el SGC, el cual reveló que, debido a su arquitectura y estructura de datos, la implementación de una ontología representa una oportunidad de mejora. Se identificó la falta de una representación semántica precisa y completa de los conceptos y relaciones relevantes en el SIG del SGC. Esta carencia afecta la capacidad de los usuarios para realizar consultas, análisis y correlaciones avanzadas de manera efectiva. Estos hallazgos resaltan la importancia de implementar ontologías en las distintas temáticas relacionadas con las geociencias.

La ausencia de una ontología claramente definida limitaba la comprensión e interpretación de los datos geocientíficos. Se observó que el MIIG contaba con una estructura para realizar búsquedas avanzadas (Figura 29. Ontología básica en el Sistema MIIG del SGC), sin embargo, esta no cuenta con las relaciones y clases suficientes para considerarse una ontología. Como resultado de este proceso, la exploración de los niveles de información debía ser realizada por parte del usuario, lo que no permitía una respuesta intuitiva y eficiente.

67

Figura 29. Ontología básica en el Sistema MIIG del SGC

Previamente, se contaba con una ontología amplia que abarcaba el gran campo de las geociencias (Ontología geocientífica del SGC), pero esta carecía de una organización jerárquica efectiva en sus clases, subclases y relaciones. Como resultado, la estructura ontológica existente no proporcionaba una guía coherente ni un acceso eficiente a los usuarios que consultaban el MIIG. Específicamente, la falta de información detallada en el ámbito de la estratigrafía generó limitaciones significativas. Por ello, se pensó en llevar a cabo un caso de estudio que sirva como punto de partida para construir un modelo ontológico mejor estructurado. Este proyecto de tesis se revela como una iniciativa crucial al brindar una primera aproximación a la definición de una ontología basada en datos que no solo enriquezca la representación semántica de la estratigrafía, sino que también siente las bases para una estructura ontológica más precisa y organizada en el campo de las geociencias en Colombia.

4.2 Resultado del diseño de la ontología de la estratigrafía Con el diseño de la ontología de la estratigrafía se capturo el conocimiento y la información relacionado con las unidades y características estratigráficas, como formaciones geológicas, capas de roca, eventos geológicos y la relación espacial y temporal entre ellos.

68

En la Figura 30. Modelo ontológico de la estratigrafía, se muestra el resultado de la documentación de la información relacionada con la estratigrafía, de esta forma se puede ver como se relaciona una temática a otra. Además, se identifican nuevas clases que a su vez generan nuevas subclases resultantes de los niveles de información encontrados, como por ejemplo: El tipo de roca que es una subclase de la litoestratigrafía, se convierte a su vez en una clase para clasificar las clases de rocas: ígneas, sedimentarias y metamórficas. Al existir un siguiente nivel en la información, cada clasificación de roca se convierte en una clase y da lugar a las subclases: no foliadas y foliadas, para el caso de las rocas metamórficas.

Esta comprensión es importante, porque estas relaciones resultantes son las que le permiten a la búsqueda en la información tanto geográfica como no geográfica, brindar un resultado más eficiente a la hora de requerir algún tipo de información relacionado.

69

Figura 30. Modelo ontológico de la estratigrafía

70

4.3 Limitaciones y desafíos Las ontologías brindan una mirada más completa del análisis de las relaciones con la que puede contar determinada temática, en el caso de estudio la estratificación; sin embargo para que este diseño cumpla con su objetivo, es importante tener en cuenta que: -

La creación de una ontología precisa y completa puede ser un proceso complejo y laborioso, ya que requiere la participación de expertos en dominios específicos y un profundo conocimiento de las características geoespaciales.

-

Además, las ontologías pueden volverse rápidamente obsoletas debido a la evolución constante de los datos geoespaciales y las necesidades cambiantes de los usuarios, lo que podría implicar aumento de costos y de tiempo en el desarrollo.

-

Dado que las ontologías pueden ser desarrolladas por diferentes instituciones o investigadores, puede ser difícil lograr una integración efectiva entre ellas. De allí que el tema de definición de estándares claros podría facilitar la interoperabilidad de los datos.

-

Debido a la cantidad de información que se relaciona con la estratigrafía es importante valorar el volumen de datos para la gestión eficiente de los sistemas, pues esto podría convertirse en un desafío no solo tecnológico, si no de recursos a disponer.

-

La escala y la resolución espacial representan un desafío importante ya que las ontologías pueden tener dificultades para manejar datos geoespaciales a gran escala o de alta resolución, lo que limita su utilidad en aplicaciones que requieren detalles finos (Martínez Rosales y Levachkine, 2013).

-

Como se pudo evidenciar el los resultados, la ontología debe tener una actualización periódica que permita la validación y la inclusión de nuevas relaciones para mantener su utilidad.

-

Por tratarse de una nueva mirada a las relaciones de la información es importante que las entidades comprendan los beneficios y así puedan apropiar el modelo ontológico.

Esta investigación plantea un esquema de trabajo al cual se quiere incluir otras disciplinas en el ámbito de las geociencias, por lo que su escalabilidad e impacto en la organización puede llegar a ser de gran ayuda en la gestión de la información geográfica.

71

4.4

Discusión Teniendo en cuenta la cantidad de información y la forma en la que se realizan las

consultas actualmente, resalta la necesidad de abordar estos desafíos en el sistema actual y mejorar la representación y el análisis de datos geocientíficos. La integración de un modelo ontológico en el SIG puede desempeñar un papel fundamental en la superación de estas limitaciones, permitiendo una representación más precisa y una mayor interoperabilidad.

Dentro del documento fue posible evidenciar ¿cómo se desarrolló el modelo ontológico en el dominio de la estratigrafía en Colombia?, el enfoque en el diseño del modelo ontológico se centró en la identificación de conceptos clave, relaciones y propiedades relevantes que debían ser representados. Nos basamos en la Guía Estratigráfica Internacional de la Comisión Internacional de Estratigrafía (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980) y en la Guía de la Comisión Norteamericana de Estratigrafía de la Universidad Nacional Autónoma de México (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010) para asegurarnos de que los conceptos del modelo estuvieran alineados con los estándares y las mejores prácticas en el campo de la estratigrafía. La especificación formal del modelo se realizó a través de una jerarquía organizada del dominio de la estratigrafía, partiendo de lo que se considera un modelo taxonómico, basado en definiciones referidas en el anexo 1. Se optó por el uso del lenguaje de representación de ontologías OWL debido a su fácil aplicación y estatus como estándar.

Dando respuesta a los conceptos claves, relaciones y propiedades identificadas en el modelo ontológico para que pueden facilitar la futura integración en un SIG, se consolido el anexo 1, en donde están cuidadosamente alineados con el dominio de la estratigrafía en Colombia. Al basarnos en las referencias de estándares y buenas prácticas internacionales de estratigrafía (mencionadas en el párrafo anterior), se realizó una estructura clara y coherente que organiza y relaciona la información geoespacial en su contexto geológico, facilitando así la accesibilidad y la comprensión de los datos.

La validación del modelo ontológico se realizó mediante una socialización de los resultados, en la que participaron 6 geólogos especialistas en SIG de la Dirección de Gestión de Información del SGC. Desde su experiencia y conocimientos en el campo de las geociencias, manifestaron la relevancia y utilidad del modelo ontológico en el contexto de la estratigrafía en Colombia, así como su potencial impacto en la gestión de la información geocientífica.

72

También, se reconoció la importancia de contar con perspectivas adicionales para garantizar la solidez y aplicabilidad del modelo ontológico.

Ante la pregunta: ¿Cuál es el potencial impacto de la implementación de un modelo ontológico en un SIG en términos de mejora de la precisión, organización y comprensión de los datos geocientíficos en el ámbito de la estratigrafía en Colombia?, se puede inferir que uno de los potenciales impactos se encuentra en la posibilidad de llevar a cabo búsquedas inteligentes, análisis avanzados e integración de datos, lo que contribuye de manera significativa a la toma de decisiones en diversas áreas, incluyendo el Ordenamiento Territorial, la Gestión y el Riesgo de Desastres. Esto a su vez posibilita que este tipo de investigaciones pueda incorporar en el futuro otros dominios del conocimiento de las geociencias, como: la geoquímica, la geofísica y la geomorfología, entre otros; de manera tal, que se puedan realizar análisis más holísticos.

Es importante anotar que la representación del conocimiento no es una tecnología en sí misma, sino más bien un campo de estudio y un enfoque para estructurar y organizar el conocimiento de manera formal y sistemática; se refiere a los métodos, técnicas y herramientas utilizadas para capturar, modelar y almacenar el conocimiento de manera que pueda ser procesado y utilizado por sistemas de inteligencia artificial, sistemas expertos y otras aplicaciones.

Al utilizar ontologías en una IDE, se puede lograr una mayor interoperabilidad y reutilización de los datos geoespaciales, ya que la semántica subyacente proporcionada por las ontologías permite una mejor comprensión y conexión entre los diferentes conjuntos de datos. la incorporación de ontologías en un SIG puede aportar mejoras significativas en términos de organización del conocimiento, interoperabilidad, búsqueda y recuperación de información, razonamiento automatizado y reutilización de conocimiento. Estas mejoras potenciales pueden aumentar la eficiencia y la capacidad del sistema para comprender y procesar la información de manera más inteligente y coherente.

Algunas de las posibles limitaciones y desafíos en la implementación práctica de un modelo ontológico en un SIG en el contexto de las geociencias en Colombia, podemos mencionar que las ontologías no mejoran directamente los productos de los SIG, pero sí mejoran el descubrimiento y la comprensión de la información que se encuentra en ellos, estas proporcionan una base semántica y estructurada para organizar y enlazar los datos

73

geoespaciales, lo que facilita el acceso, la navegación y el análisis de la información geográfica dentro de los SIG. Adicionalmente, la metodología de desarrollo de ontología 101 a veces tiene cierta rigidez, lo que podría limitar su adaptación a las cambiantes necesidades de los proyectos de ontología, aunque pone énfasis en la especificación de requisitos iniciales, no aborda de manera exhaustiva la gestión de cambios y evoluciones a lo largo del tiempo, lo que podría ser crucial en proyectos en constante evolución. La fase de evaluación, que se encuentra al final del proceso, no es tan efectiva si se incorporara una evaluación continua durante todo el desarrollo, garantizando así que la ontología cumpla con estándares de calidad desde sus etapas iniciales. Además, la metodología tiende a centrarse en aspectos técnicos, pasando por alto consideraciones semánticas y conceptuales que también son esenciales en el desarrollo ontológico.

A la fecha, sistemas de información geográfica (SIG) como ArcGIS están implementando la habilitación de búsqueda a través de un Servicio de ontología, permitiendo a los usuarios realizar búsquedas precisas y eficientes en términos específicos y relacionados.

Esta implementación marca un paso importante hacia la incorporación más común de las ontologías en el ámbito de los SIG, ya que estas herramientas mejoran la precisión, eficiencia y colaboración. En un futuro cercano, es probable que los SIG se vuelvan más inteligentes mediante la integración de ontologías, lo que mejorará la comprensión de datos, permitirá análisis más complejos y proporcionará información más valiosa a los usuarios (ESRI, 2023).

74

5. Conclusiones Implementando la taxonomía y transformándola en un lenguaje ontológico mediante el uso de un software especializado como Protégé, desarrollado por la Universidad de Stanford, se logra obtener un lenguaje computacional que permite la armonización semántica de las bases de datos geoespaciales. Esto conlleva a una mayor interoperabilidad y consistencia en el manejo de la información espacial en los SIG. Los modelos ontológicos representan la organización del conocimiento humano en diversas disciplinas, incluyendo las geociencias. En este trabajo, se ha presentado el modelo ontológico de una de las disciplinas dentro de las geociencias, específicamente en el dominio de la estratigrafía. Este modelo proporciona una estructura semántica que facilita la comprensión y el intercambio de información geoespacial relacionada con la estratigrafía.

Es importante destacar que el actual modelo ontológico debe seguir creciendo e incorporando otras disciplinas dentro de las geociencias. Esto permitiría desarrollar una "Metaontología de las Ciencias de la Tierra" que abarque y agrupe diferentes singularidades del conocimiento en este campo. Esta metaontología proporcionaría un marco conceptual más amplio y coherente para la integración y el intercambio de información en las geociencias.

El aporte de las ontologías a los SIG radica en su capacidad para mejorar la eficacia de las búsquedas y el descubrimiento de información en las bases de datos geográficas. Una vez implementadas, las ontologías permiten especificar las relaciones entre conceptos, lo que facilita la recuperación precisa y relevante de información geoespacial en los SIG. Esto contribuye a una mejor toma de decisiones y análisis espaciales más avanzados.

La implementación de ontologías geoespaciales, mediante el uso de un software especializado, ofrece ventajas significativas en términos de armonización semántica de las bases de datos geoespaciales en los SIG. Los modelos ontológicos representan una organización del conocimiento en las geociencias y tienen el potencial de expandirse.

Además, las ontologías mejoran la eficacia de la búsqueda y el descubrimiento de información en los SIG al especificar las relaciones entre conceptos en un modelo ontológico.

Los modelos ontológicos corresponden a la organización que el ser humano le ha dado a la evolución del conocimiento. En este trabajo se presenta el modelo de una de las muchas disciplinas de las geociencias.

75

El actual modelo debe seguir creciendo e involucrando disciplinas que abarquen o agrupen diferentes singularidades del conocimiento, de manera que se pueda alcanzar un nivel más alto, que se considere como una “Metaontología de las Ciencias de la Tierra”.

El aporte de las ontologías a los SIG, se centra en que, una vez implementadas, permiten que las búsquedas y el descubrimiento de información en las bases de datos geográficas se realicen de manera más eficiente debido a las relaciones entre conceptos especificadas en un modelo.

76

6. Referencias Aguilar-López, D., López-Arévalo, I. y Sosa-Sosa, V. (2009). Uso de ontologías para la mejora de resultados de motores de búsqueda web. Profesional de La Información, 18(1), 34-40. recuperado el 6 de julio de 2023, https://doi.org/10.3145/epi.2009.ene.05.

Barber, E., Pisano, S., Romagnoli, S., Pedro, de G., Gregui, C., & Blanco, N. (2019). Fundamentos lógicos de las ontologías Web. Revista Del Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas. Recuperado el 1 de noviembre de 2023. https://www.redalyc.org/journal/2630/263060635012/html/ Barber, E., Pisano, S., Romagnoli, S., Pedro, de G., Gregui, C., Blanco Nancy, & Mostaccio, M. (2018).

Metodologías para el diseño de ontologías web. Revista Del Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas.

Recuperado el 1 de noviembre de 2023. https://www.redalyc.org/journal/2630/263057241002/html/ Barchini, G., Álvarez, M., Herrera, S., & Trejo, M. (2007). El rol de las ontologías en los SI. Revista Ingeniería Informática, 14.

Recuperado el 1 de noviembre de 2023. http://inf.udec.cl/~revista/ediciones/edicion14/barchini.pdf Baritto, I. J. (2009). Quimioestratigrafía de la Formación La Luna y Grupo Cogollo en Núcleos del Subsuelo del Lago de Maracaibo, Cuenca de Maracaibo, Occidente de Venezuela [Tesis de maestría]. Universidad Central de Venezuela. recuperado el 6 de julio de 2023 http://hdl.handle.net/10872/16591.

Bernabé Poveda, M. A. y López Vázquez, C. M. (2012). Fundamentos de las Infraestructuras de Datos Espaciales (IDE). Universidad Politécnica de Madrid. recuperado el 4 de junio de 2023, http://redgeomatica.rediris.es/Libro_Fundamento_IDE_con_pastas.pdf.

Bernabé, M. A. y Manso, M. A. (2018). Captura de Datos Espaciales. [Presentación]. Universidad Politécnica de Madrid.

Recuperado el 23 de marzo de 2023. http://pdi.topografia.upm.es/m.manso/docencia/IDE_plan92_ITT/IDE2010/Tema_2/FuentesDeDatos2010.pdf Calle Jiménez, T. (2012). Integración de un Modelo de Conocimiento Ontológico en una Infraestructura de Datos Espaciales: Caso de Estudio Centrogeo. Recuperado el 15 de marzo de 2023. https://centrogeo.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1012/12 Carrascal Bermúdez, J. A., Prado Chinchilla, H. O., y Puentes Velásquez, A. M. (2019). Desarrollo de un sistema semántico interactivo de los aspectos curriculares del Programa de Ingeniería de Sistemas de la UFPSO. Covalente, 1(1), 12–17. Recuperado el 18 de septiembre de 2023 https://doi.org/10.22463/2711015x.3006 Castells, P. (2022). La Web Semántica: agregando significado y estructura a la información en la World Wide Web. Recuperado el 7 de octubre de 2022. http://www.ii.uam.es/~castells Codescu, M.-H.-K. (2011). OSMonto - OpenStreetMap Wiki. Recuperado el 18 de septiembre de 2023 https://wiki.openstreetmap.org/wiki/OSMonto Comisión Internacional de Estratigrafía. (1980). Guía estratigráfica internacional. Editorial Reverté.

Recuperado el 13 de febrero de 2023.

77 https://www.google.com.co/books/edition/Gu%C3%ADa_estratigr%C3%A1fica_internacional/ U0UM6XC38K0C?hl=es-419&gbpv=1&pg=PP1&printsec=frontcover De Nicola, A., Missikoff, M. y Navigli, R. (2009). A software engineering approach to ontology building.

Information Systems, 34(2), 258-275.

Recuperado el 25 de junio de 2023 https://doi.org/10.1016/J.IS.2008.07.002 ESRI, Environmental Systems Research Institute. (2023). Habilitación de la búsqueda mediante un Servicio de ontología.

Recuperado el 21 de octubre de 2023. https://enterprise.arcgis.com/es/inspire/10.3/get-started/enable-search-using-an-ontologyservice.htm García, E. (2005). Aplicación de las ontologías para la representación del conocimiento. Recuperado el 1 de noviembre de 2023. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/2966026.pdf Gruber, T. R. (1993). A translation approach to portable ontology specifications. Knowledge Acquisition, 5(2), 199-220.

Recuperado el 20 de abril de 2023 https://doi.org/10.1006/KNAC.1993.1008 Güizzo, E. (2021). Diseño metodológico para la implementación de una IDE. El caso de la IDE de la provincia de Salta (Argentina). Tesis de Maestría, Universidad Nacional de Rosario. Recuperado el 18 de septiembre de 2023 www.flacsoandes.edu.ec/buscador/Record/UNR-2133-23850 Guzmán Luna, J. A., López Bonilla, M. y Durley Torres, I. (2012). Metodologías y métodos para la construcción de ontologías. Scientia et Technica, XVII(50), 133-140. Recuperado el 14 de abril de 2023, https://doi.org/10.22517/23447214.6693 IGAC, Instituto Geográfico Agustín Codazzi. (2014). La Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales - ICDE. Recuperado el 21 de octubre de 2023. https://www.icde.gov.co/sobre-nosotros IGAC, Instituto Geográfico Agustín Codazzi. (2023). Estándares. Recuperado el 21 de marzo de 2023. https://www.igac.gov.co/es/ide/estrategia-y-gobierno-geoespacial/estandares Invemar, Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras. (2015). Geología Marina y Costera.

Recuperado el 14 de abril de 2023, https://www.invemar.org.co/lineas-de-investigacion-geo//asset_publisher/MzZSAOzDKBnJ/content/linea-de-geologia-marina-ycostera?inheritRedirect=false ISO,

Organización Internacional de Normalización. information/Geomatics.

Recuperado el https://www.iso.org/committee/54904.html

(2023). ISO/TC 211 8 de abril

- Geographic de 2023.

Lohmann, S., Marbach, E., Negru, S. y Wiens, V. (2019). WebVOWL - Web-based Visualization of Ontologies. Recuperado el 28 de marzo de 2023. http://vowl.visualdataweb.org/webvowl.html Martínez López, M. J. (2016). Armonización semántica de conocimiento asociado a geoformas estructurales presentes en la cartografía temática de Colombia, mediante la construcción de una ontología [Tesis de maestría]. Universidad Nacional de Colombia. Recuperado el 14 de abril de 2023, https://doi.org/10.13140/RG.2.2.32653.15849 Martínez Rosales, M. A. y Levachkine, S. (2013). Modelo conceptual de entornos geográficos dinámicos. Ingeniería, Investigación y Tecnología, 15(2), 163-174. Recuperado el 14 de abril de 2023, https://doi.org/10.1016/S1405-7743(14)72207-3

78 MITECO, Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico. (2023). ¿Qué es una IDE? 2018.

Recuperado el 27 de marzo de 2023. https://www.miteco.gob.es/es/cartografia-ysig/ide/presentacion/que-es-ide.aspx Mizoguchi, R. (2023). Part 2: Ontology development, tools and languages. Recuperado el 18 de cseptiembre de 2023, https://www.unipamplona.edu.co/unipamplona/portalIG/home_23/recursos/general/060320 11/onto_parte2.pdf Mora Héctor. (2021). Características geodinámicas. Recuperado el 16 de marzo de 2023, https://geored2.sgc.gov.co/geologia/Paginas/Colombia.aspx Noy, N. F., Mcguinness, D. L. y Antezana, E. (2005). Desarrollo de Ontologías-101: Guía Para Crear Tu Primera Ontología. Stanford University. Recuperado el 19 de marzo de 2023. https://www.corais.org/sites/default/files/desarrollo_de_ontologias101_guia_para_crear_tu_primera_ontologia.pdf OGC, Open Geospatial Consortium. (2023). Standards. Open Geospatial Consortium. Recuperado el 11 de marzo de 2023. https://www.ogc.org/standards/ Olaya, V. (2006). Sistemas de Información Geográfica. Recuperado el 24 de febrero de 2023. https://volaya.github.io/libro-sig/index.html Poli, R., Healy, M. J. y Kameas, A. (2010). Theory and Applications of Ontology: Computer Applications.

Springer. Recuperado el 14 de abril de 2023, https://doi.org/10.1007/978-90-481-8847-5 Poveda Villalón, M. (2010). Metodología Neon aplicada a la representación del contexto. Recuperado el 19 de septiembre de 2023, https://oa.upm.es/7936/1/TESIS_MASTER_MARIA_POVEDA_VILLALON.pdf Posición Astronómica y Geográfica de Colombia. (2021, julio 12). Enciclopedia | La Red Cultural del Banco de la República.

Consultado el 16 de abril de 2023. https://enciclopedia.banrepcultural.org/index.php?title=Posici%C3%B3n_astron%C3%B3mica_ y_geogr%C3%A1fica_de_Colombia&oldid=20625 Reyna Fau, de y Espinosa, Z. (2015). La Gestión del Conocimiento en las Infraestructuras de Datos Espaciales.

Recuperado el 24 de febrero de 2023. https://www.idee.es/resources/presentaciones/JIDEE08/ARTICULOS_JIDEE2008/articulo6.pdf Rincón Martin, C. L., Terraza Melo, R., Martinez Aparicio, G. A., Rojas Parra, N. R., y Etayo Serna, F. (2016). Exploración geológica de fosfatos en el bloque Boyacá planchas 191 y 210. Recuperado el 18 de septiembre de 2023, https://recordcenter.sgc.gov.co/B9/22004010024260/Documento/Pdf/2105242601101000.pdf Rojas Guerrero, N. M. (2014). Diseño metodológico para crear Infraestructuras de Datos Espaciales a escala Ciudad-Región en Colombia, Recuperado el 30 de enero de 2023, https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/52478.

Ropero, S. (2021). Recursos naturales de Colombia. Ecología verde. Recuperado el 29 de enero de 2023. https://www.ecologiaverde.com/recursos-naturales-de-colombia-3235.html SGC, Servicio Geológico Colombiano. (2013). SICAT - Ejemplo de búsqueda, consulta y acceso a información institucional.

Recuperado 21 de octubre de 2023.

79 https://www2.sgc.gov.co/sgc/mapas/Documents/PDF%20PUBLICACIONES/EjemploSICAT_WEB .pdf SGC, Servicio Geológico Colombiano. (2017). Búsqueda General. Motor de Integración de Información Geocientífica.

Recuperado 23 de noviembre de 2022. https://miig.sgc.gov.co/Paginas/advanced.aspx SGC, Servicio Geológico Colombiano. (2018). IDE Geocientífica. Recuperado el 22 de enero de 2023. https://www2.sgc.gov.co/sgc/ide-geocientifica/Paginas/ide.aspx SGC, Servicio Geológico Colombiano. (2021, junio 22). El MIIG del SGC sigue poniendo a disposición de los colombianos la información geocientífica generada por el SGC. Recuperado el 22 de enero de 2023. https://www2.sgc.gov.co/Noticias/Paginas/informaci%C3%B3n-geocient%C3%ADficagenerada-por-el-SGC.aspx Stanford University. (2016). Ontology development 101. Software. Recuperado 15 de abril de 2022. https://protege.stanford.edu/products.php#web-protege Tolaba, A., Caliusco M. y Galli M. (2019). Modelado de la Información Geográfica basado en una metaontología geoespacial. Revista Tecnología y Ciencia, (27), 173-183. Recuperado el 14 de abril de 2022, https://rtyc.utn.edu.ar/index.php/rtyc/article/view/436 Torres Rojas, H. H. (1996). Implementación del modelo de datos IGMX: taller I material de ayuda y guías. Instituto Nacional de Investigaciones Geológico Mineras (Ingeominas).

Universidad Nacional Autónoma de México. (2010). Código estratigráfico norteamericano.

Recuperado el 30 de marzo de 2023. https://www.sgm.gob.mx/pdfs/bol117.pdf Vázquez, H. I. C., Ordóñez, Y. M. F., Ruiz, J. S. y Maurice, M. J. E. (2015). Enfoque metodológico para la construcción de una Geobase como apoyo a la investigación en agricultura y recursos naturales.

Investigaciones Geográficas, Boletín Del Instituto de Geografía, 2015(87), 39-50. Recuperado el 26 de junio de 2023, https://doi.org/10.14350/RIG.37303 Wick, M. (2002). GeoNames Ontology - Geo Semantic Web. Recuperado el 18 de septiembre de 2023, https://www.geonames.org/ontology/documentation.html Zuanelli, E. (2022). Cybersecurity ontology and defense solutions: the POC platform-NC-ND license.

Procedia Computer Science, 205, 300-309. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.031

80

Anexo 1. Glosario de conceptos de estratigrafía

81 Glosario de conceptos de estratigrafía Este anexo busca proporcionar a los lectores una referencia completa y concisa, que les permita familiarizarse con el lenguaje técnico esencial utilizado en este dominio de estudio: • Aloformacion: Es la unidad fundamental de la clasificación aloestratigráfica (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Alogrupo: Se establecen solo cuando el rango es esencial en la determinación de la historia geológica. Un alogrupo puede consistir de aloformaciones ya nombradas o alternativamente puede contener una o más aloformaciones nombradas, las cuales conjuntamente no comprenden todo el alogrupo (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Alomiembro: Es la unidad formal aloestratigráfica que se encuentra en rango inferior a la aloformación (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Bioestratigrafía: Es un cuerpo de roca definido y caracterizado por su contenido fósil (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Biohorizonte: Un límite estratigráfico, superficie o interface a través del cual hay un cambio importante en el carácter bioestratigráfico. Un biohorizonte no tiene espesor y no se debería usar para describir unidades estratigráficas muy delgadas que son especialmente distintivas (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Capa: Es la unidad formal de menor jerarquía de las unidades litoestratigráficas. Son estratos, cuyo espesor puede variar de un centímetro hasta pocos metros, con características litológicas muy peculiares y fácilmente diferenciables (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Complejo: Es una unidad litoestratigráfica constituida por diversos tipos de cualquier clase, o clases, de roca y se caracteriza por una configuración estructural tan extremadamente compleja, que llega a enmascarar la sucesión estratigráfica original de las rocas constituyentes (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Cronoestratigrafía: Es un cuerpo de roca establecido para servir como referente material para todas las rocas constituyentes formadas durante el mismo lapso de tiempo (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Cronozona: Son los estratos depositados durante el lapso de tiempo de existencia de un taxón determinado, aunque no esté presente de forma física (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Ensamble: Es la unidad litodémica de rango inmediatamente superior al litodema. Comprende dos o más litodemas asociados de la misma clase (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

82 • Eontema: Es la unidad cronoestratigráfica de rango mayor, aunque no se suele utilizar, pues debido a su gran magnitud no es útil como división de estratos (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Eratema: Es la unidad cronoestratigráfica reconocida de mayor amplitud. Está compuesta por el conjunto de varios sistemas consecutivos (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Estratigrafía: Descripción de todos los cuerpos rocosos que forman la corteza terrestre y de su organización en unidades distintas, útiles y cartografiables. Las unidades están basadas en sus características o cualidades a fin de establecer su distribución y relación en el espacio y su sucesión en el tiempo, y pasa interpretas la historia geológica (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980).

• Flujo: Un cuerpo volcánico extrusivo concreto distinguible por la textura, la composición u otros criterios objetivos. Es equivalente en rango a un estrato (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Formación: Conjunto de rocas estratificadas que se caracterizan por su homogeneidad litológica, de forma más o menos tabular, cartografiable en superficie o que puede seguirse en el subsuelo (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980).

• Geocronología: Es una división de tiempo que se distingue por el registro de la roca conservado en una unidad cronoestratigráfica (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980).

• Geosol: Es el límite físico inferior claramente definido de un horizonte pedológico en un perfil de sueIo enterrado (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980).

• Grupo: Son unidades de rango superior, que agrupan dos o más formaciones asociadas contiguas con rasgos litológicos importantes comunes, los cuales posibilitan su agrupación (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980).

• Hemerozona: Una hemerozona es un cuerpo de roca que representa el alcance del registro estratigráfico y geográfico conocido de cualquier elemento o elementos de un taxón fósil individual o los de varios taxa, presentes en el registro litológico. Existen dos tipos de hemerozonas: hemerozona de taxón y hemerozona concurrente (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Intervalos esteriles: Intervalo estratigráfico sin fósiles comunes en la sección estratigráfica (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Litodema: Es un cuerpo de roca intrusivo fuertemente deformado altamente metamorfoseado, generalmente no tabular y carente de estructuras primarias de depositación y caracterizado por homogeneidad litológica. Estos son cartografiados en la superficie terrestre y trazados en el

83 subsuelo. Para propósitos cartográficos y de jerarquización es comparable a una Formación (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Litoestratigrafía: Es un estrato o un conjunto de estratos, generalmente, aunque no siempre, dispuesto en capas, comúnmente tabular, que se conforma según la Ley de la Superposición, y es distinguido y delimitado con base en sus características líticas y su posición estratigráfica (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Magnetoestratigrafía: Parte de la estratigrafía que trata de las características magnéticas de los cuerpos rocosos (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980).

• Miembro: Es la unidad litoestratigráfica de orden inmediatamente inferior a la formación y siempre es parte de una formación. Se le reconoce por poseer un especial carácter litológico que le distingue del resto de la formación. Su extensión lateral y su espesor tienen que estar comprendidos dentro de la unidad de orden superior, dentro de la formación (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Piso: Es la unidad cronoestratigráfica fundamental, consiste en un conjunto de rocas estratificadas que se han formado durante un intervalo de tiempo determinado (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Quimioestratigrafía: Se fundamenta en la caracterización geoquímica de las secuencias sedimentarias, la subdivisión de estas secuencias en base a su comportamiento químico y la correlación de los estratos entre las secuencias estratigráficas analizadas empleando para ello el uso de diversos elementos químicos mayoritarios, minoritarios y trazas que tienen la particularidad de reflejar huellas geoquímicas diagnósticas (Baritto, 2009).

• Serie: Es la unidad cronoestratigráfica inmediatamente superior al Piso, y está representada por el conjunto de estratos que se depositaron durante un intervalo de tiempo determinado, mayor que el del Piso. Generalmente está constituida por dos o más pisos consecutivos (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Sistema: Es la unidad cronoestratigráfica inmediatamente superior a Serie. Puede estar definida o por un conjunto de Pisos correlativos o por dos o más Series también correlativas (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Subzona: Una subdivisión de biozona (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010) • Superensamble: Es la unidad de rango inmediatamente superior al ensamble. Comprende dos o más ensambles que tienen un grado natural de relación entre sí, tanto en el sentido ver Biozona conjuntos de estratos que se definen y caracterizan por su contenido fósil (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

84 • Superzona: Un agrupamiento de dos o más biozonas con atributos bioestratigráficos relacionados (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Unidad aloestratigráfica: Es un cuerpo estratiforme cartografiable de rocas sedimentarias que se definen e identifican con base en las discontinuidades que las limitan (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Unidad litodémicas: Corresponde a cuerpos de roca predominantemente intrusivos altamente defonnados o altamente metamorfoseados, los cuales se distinguen y delimitan con base en las características de las rocas (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Unidad pedoestratigráfica: Es un cuerpo de roca enterrado trazable en tres direcciones que consiste de uno o más horizontes pedológicos diferenciados (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Zona de Abundancia: Cuerpo de estratos en el que la abundancia de un taxón concreto o de un grupo concreto de taxones es, significativamente, mayor que la usual en las partes adyacentes de la sección (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Zona de Asociación: Cuerpo de estratos caracterizado por la asociación de tres o más taxones fósiles que, tomados en conjunto, lo distinguen por su carácter bioestratigráfico, de los estratos adyacentes (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Zona de Conjunto: Es un cuerpo de roca caracterizado por una asociación singular de tres o más taxa, cuyo conjunto le aporta un carácter bioestratigráfico distinto al de estratos adyacentes (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980).

• Zona de Extensión: Cuerpo de estratos que representa la extensión estratigráfica y geográfica conocidas de la presencia de un taxón concreto o de una combinación de taxones de cualquier categoría (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Zona de Intervalo: Cuerpo de estratos fosilíferos entre dos biohorizontes concretos. Este tipo de zona no es necesariamente una zona de extensión de un taxón o de coincidencia de taxones; se define e identifica únicamente en función de sus biohorizontes limitantes (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980).

• Zona de Linaje: Cuerpo de estratos que contiene ejemplares representativos de un segmento concreto de un linaje evolutivo. Puede representar la extensión total de un taxón dentro de un linaje o solamente la parte de la extensión del taxón por debajo de la aparición del taxón descendiente (Universidad Nacional Autónoma de México, 2010).

• Zona de polaridad: Unidad de roca que se caracteriza por la polaridad de su carga magnética (Comisión Internacional de Estratigrafía, 1980).