Integració de SIG i de teledetecció per obtenir un mapa de risc d'incendi forestal

43 III.-LA SINÈRGIA SIG / RS III.1.-DEFINICIÓ DE TELEDETECCIÓ. TIPUS DE DADES I APLICACIONS La teledetecció, en anglès Remote Sensing (RS), es defineix com l’adquisició d’informació sobre un objecte sense estar en contacte físic amb ell. La informació es adquirida per la detecció i mesura dels canvis que l’objecte imposa al camp que l’envolta, el qual pot ser electromagnètic, acústic, o gravitatori. Això podria incloure un camp electromagnètic emès o reflectit per l’objecte, ones acústiques reflectides o pertorbades per l’objecte, o pertorbacions del camp potencial gravitatori o magnètic envoltant degudes a la seva presència (Charles Elachi, 1987). El terme “remote sensing” s’empra habitualment en connexió amb les tècniques electromagnètiques d’adquisició d’informació. Aquestes tècniques cobreixen tot l’espectre electromagnètic des de les radioones de baixa freqüència fins les regions de microones, submil·limètriques, infraroig proper i llunyà, visible, ultraviolat, raigs-X i raigs gamma. L’adveniment del satèl·lits ha permès l’adquisició al detall d’informació global i sinòptica dels planetes, incloent-hi la Terra, i els seu medi ambient. Sensors en satèl·lits d’òrbita terrestre proporcionen informació sobre models i dinàmica dels núvols, la coberta vegetal del sòl i les seves variacions estacionals, les estructures morfològiques, la temperatura dels oceans i el vent proper a la superfície. La capacitat d’una ràpida i àmplia cobertura per part dels satèl·lits permet de monitoritzar fenòmens de variació ràpida, particularment en l’atmosfera. La capacitat de realitzar observacions de llarga durada i de forma repetitiva permet de seguir canvis estacionals, anuals i de més llarg termini a la coberta de glaç dels pols, l’expansió del desert, i la desforestació dels tròpics. A més, l’alta resolució de les imatges captades per determinats sensors dels satèl·lits d’observació de la Terra, juntament amb el gran desenvolupament de la informàtica, permeten utilitzar aquestes imatges com a base per a l’elaboració de mapes temàtics o convencionals. Tipus i classificació de les dades 44 Els tipus de dades obtingudes per teledetecció depenen del tipus d’informació que es busca, així com de la mida i dinàmica de l’objecte o fenomen a estudiar. Una classificació esquemàtica de les diferents dades i els sensors corresponents es pot trobar a la Taula núm. 11 . INFORMACIÓ REQUERIDA TIPUS DE SENSOR EXEMPLES Alta resolució espacial i àmplia cobertura Sensors i radars d'imatge Radar d'imatge Seasat (1978), LFC de la llançadora espacial (1984), ERS-1 SAR (1991), JERS-1 SAR (1992) Alta resolució espectral sobre àrees limitades o al llarg d'una trajectòria Espectròmetres, espectroradiòmetres Radiòmetre d'imatge multiespectral de la llançadora espacial (1981) Resolució espectral limitada i alta resolució espacial Mappers multiespectrals Landsat MSS i TM (1972-1984), SPOT (1984), Galileu NIMS (1989) Alta resolució espacial i espectral Espectròmetre d'imatge MLA d'estat sòlid Mesures d'alta precisió d'intensitat al llarg de trajectòries Radiòmetres, dispersòmetres Dispersòmetre del Seasat (1978), ERS-1 WSC (1991) Mesures d'alta precisió d'intensitat amb moderada resolució d'imatge i àmplia cobertura Radiòmetres d'imatge Radiòmetre de microones d'escombrat electrònic (1975), ERS-1 ATSR/M (1991) Mesura d'alta precisió de localitzacions i perfil topogràfic Altímetres, sondejadors Altímetre del Seasat (1978), radar del Pioneer Venus Orbiter (1979), altímetre del Mars Observer, ERS-1 Radar Altim. Cartografia topogràfica tridimensional Altímetres d'exploració Altímetre d'exploració d'alta resolució de la llançadora espacial Taula núm. 11: Tipus de dades en teledetecció. Font: Charles Elachi,1987, i altres. Normalment quan es necessita informació espacial d’alta resolució, com és el cas del traçat de mapes d’usos del sòl o topogràfics, o quan és necessària una visió global i instantània, com per exemple en observacions meteorològiques, es requereixen imatges bidimensionals. Aquestes imatges es poden extreure en una àmplia regió de l’espectre electromagnètic i amb una gran selecció d’amples de banda. Existeixen sensors d’imatge en les regions de les microones, l’infraroig (IR), el visible, i l’ultraviolat que utilitzen detectors electrònics i fotogràfics. És possible obtenir imatges 45 emprant il·luminació activa, amb radars o làsers, il·luminació solar com es fa a l’ultraviolat, el visible i l’infraroig, o per emissió de la pròpia superfície, com és el cas de l’infraroig tèrmic, l’emissió de microones i els raigs-X i gamma. Fent ús de sensors actius es controla totalment el procés de mesura, permetent d’enviar la senyal en la forma més adient per observar el seu comportament en incidir sobre l’objecte, amb els sensors passius en canvi, es depèn de factors externs com la presència del Sol o l’absència de núvols. Els espectròmetres s’utilitzen per a detectar i mesurar el contingut espectral del camp electromagnètic incident. Aquest tipus d’informació juga un paper clau a la hora d’identificar les característiques (color, contingut d’aigua...) de l’objecte estudiat sobre la superfície planetària (v. Fig. núm. 3 ). En el cas dels estudis atmosfèrics, l’aspecte espacial és menys crític degut a la lenta variació espacial en la composició. En canvi en el cas d’estudis superficials, ambdues informacions, espacial i espectral, són essencials, cosa que ens du a la necessitat d’espectròmetres d’imatge. La selecció del nombre de bandes espectrals, l’ample de banda de cadascuna d’elles, la resolució espacial, i del camp de visió instantània ens porta a renunciar a una o altra característica segons l’objecte que s’estudiï, la capacitat de manegar les dades del sensor, i els límits tecnològics del detector. En algunes aplicacions els aspectes espacial i espectral són menys importants en front a la mesura acurada de la intensitat de l’ona electromagnètica al llarg d’una àmplia regió espectral. Els sensors corresponents, anomenats radiòmetres, s’utilitzen en la mesura de la temperatura atmosfèrica i de la superfície oceànica. Sensors radiomètrics d’imatge s’empren per a “cartografiar” aquests paràmetres en mapes que faciliten el seu estudi. En la teledetecció activa per microones s’utilitzen els dispersòmetres o “scatterometers”, els quals mesuren acuradament el camp dispersat per la superfície quan aquesta és il·luminada per una senyal d’estret ample de banda. Això s’aplica per exemple, en la mesura de la constant dielèctrica i la rugositat del sòl, o en la velocitat del vent estudiant les ones capil·lars que es formen en la superfície del mar. 46 Un tipus especial de radiòmetre és el polarímetre, que extreu la informació clau de l’estat de polarització de l’ona transmesa, reflectida o dispersada. La característica polarimètrica de la llum solar reflectida o dispersada proporciona informació sobre les propietats físiques de les atmosferes planetàries. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 4000 4500 5000 5500 6000 6500 7000 7500 8000 8500 Longitud d'ona (Å) Reflectància (%) Beç Pi Abet Herba Figura núm. 3 : Signatura espectral d’alguns tipus de vegetació. Font: Brooks, 1972. En altres aplicacions, la informació requerida està forçament relacionada amb les característiques tridimensionals i la localització de l’objecte. En aquest cas s’utilitzen els altímetres per a cartografiar la topografia de la superfície, i els sondejadors o “sounders” preparats per a l’estudi d’estructures subterrànies o de paràmetres atmosfèrics (temperatura, composició, pressió) en funció de l’altitud. La detecció de la radiació electromagnètica 47 La radiació emesa, reflectida o dispersada per un cos genera una densitat de flux radial a l’espai envoltant que conté informació de les propietats d’aquest cos. Per tal de mesurar les característiques d’aquesta radiació, s’usa un col·lector seguit d’un detector. El col·lector és una apertura que intercepta part del camp radiat. En microones s’empra una antena per a interceptar part de l’energia electromagnètica, antenes que poden ser dipols, matrius de dipols o parabòliques. En el cas dels dipols, el camp envoltant hi genera una corrent elèctrica amb una intensitat proporcional a la del camp i una freqüència també igual que la seva. En canvi a les parabòliques l’energia recollida és concentrada en una petita àrea on es col·loca el detector o bé el guiaones que la condueix cap al detector. En l’infraroig (IR), el visible, i les regions de l’ultraviolat (UV), el col·lector és habitualment una lent o una superfície reflectiva que concentra l’energia interceptada cap al detector. La detecció té lloc llavors en transformar l’energia electromagnètica en una altra forma d’energia com pot ser calor, corrent elèctrica, o canvi d’estat. Depenent del tipus de sensor, es mesuren diferents propietats del camp. En els radars d’apertura sintètica (SAR), l’amplitud, polarització, freqüència i fase dels camps es mesuren en localitzacions successives de la línia de vol. En el cas dels espectròmetres òptics, l’energia del camp en un punt es troba en funció de la longitud d’ona. En el cas dels radiòmetres, el principal paràmetre d’interès és el flux total d’energia irradiada. Amb els polarímetres es mesura el flux d’energia en diferents polaritzacions del vector d’ona. Quan es tracta dels raigs-X o raigs gamma, el detector mateix és normalment el col·lector. A mesura que les partícules interactuen amb el material detector, té lloc la ionització, que provoca l’emissió de llum o de càrregues. La detecció d’aquesta llum emesa o de la corrent generada en dóna la mesura del flux d’energia incident. 48 III.2.-INTRODUCCIÓ A LES IMATGES DIGITALS En termes senzills, considerarem com a imatge qualsevol funció bidimensional de la intensitat de llum que, donat un parell de coordenades que defineixin un únic punt (x,y) o píxel, li’n faci correspondre el valor de la intensitat lumínica de la imatge f(x,y) en aquest punt, amb 0≤f(x,y)≤∞ (Domingo, 1993). Aquesta és la definició bàsica de imatge monocroma, la qual només presenta un únic component espectral λ, matisada per diferents nivells de intensitat. Les imatges en color es produeixen amb la mescla de les quantitats adequades dels tres colors primaris o components cromàtiques bàsiques, i contenen en conseqüència tres plans d’informació per punt. En les imatges monocromàtiques, el valor de la luminància en un punt f(x,y), rep el nom de nivell de gris dins d’una escala de valors que la mateixa pot assumir, coneguda com escala de grisos. L’escala de grisos, en principi restringida entre els nivells zero (absència total de llum) i infinit (màxima lluminositat), es limita per raons òbvies entre el zero i un valor màxim L, que garanteix el blanc de major energia possible o representable. Tota imatge és la representació d’un aspecte de la realitat, capturada mitjançant sensors que transformen la informació en ella continguda (intensitat lluminosa, color, temperatura o qualsevol altre paràmetre) en senyals que seran manipulades posteriorment. Aquesta etapa de captura, en un sistema digital, rep el nom de digitalització. Un digitalitzador converteix la imatge en un codi de una representació numèrica intel·ligible per a l’ordinador, i és en aquest últim on és manipula segons les necessitats de l’operador o del usuari. Les necessitats de processament determinen la potència del sistema a utilitzar. En línies generals, la potència es mesura en termes de velocitat (instruccions executades per segon) i de capacitat (grandària màxima de les imatges a manipular i emmagatzemar). 49 El millor mètode de visualització disponible és el sistema basat en la pantalla gràfica. Un sistema gràfic (tarja controladora i pantalla), a part de factors de qualitat generalment associats al preu, ve definit a efectes pràctics per dos paràmetres bàsics: resolució i nombre de bits per píxel. La resolució d’una pantalla indica el màxim de punts que pot tenir una imatge a representar en ella, i no s’ha de confondre amb la resolució de la imatge en si, normalment en punts per polzada (dpi), determinada per el digitalitzador, i que estableix la qualitat de la imatge així com la seva grandària de sortida per la impressora o plotter. Òbviament, quant més elevada sigui la resolució de la pantalla, major podrà ésser el detall de la imatge a visualitzar. Pel que fa referència al nombre de bits per píxel, és un valor que defineix el nombre de nivells de gris diferents que pot prendre un píxel concret. S’ha comprovat que, si bé la resolució es un factor important, ho és molt més el nombre de nivells de gris per punt. S’aconsegueix molta més nitidesa doblant el nombre de nivells de gris que fent el mateix amb el de píxels, encara que això doni una major definició a les vores abruptes, evitant l’efecte de “serra”. D’altra banda, part fonamental del sistema complet són els perifèrics d’emmagatzematge, generalment basats en discs magnètics o òptics amb gran capacitat i alta velocitat d’emmagatzematge i recuperació (baix temps d’accés). Segons s’ha vist, capturar i digitalitzar és el pas previ per a tota operació de processat d’imatges. L’ordinador exigeix com a característica prèvia per acceptar qualsevol tipus d’informació, que aquesta vingui donada en forma digital, és a dir, com a matrius finites de paraules binàries de longitud definida. Per a processar una imatge es mostreja en instants concrets que determinen la reixa discreta de mostratge, i cada mostra es quantifica utilitzant un nombre finit de bits. El mètode habitual per a digitalitzar una imatge consisteix en escombrar-la fila per fila i mostrejar a cada columna. El nombre de files que s’escombrin (m) i el nombre de píxels per fila (n) determinaran la mida de la imatge digital (m×n), que ve a donar el grau de discernibilitat de detalls en la imatge. El següent punt a tenir en compte és la quantificació de cadascuna de les mostres. Si el mostreig representava una digitalització 50 en l’espai, la quantificació ve a ser-ho en l’amplitud, entenent per amplitud el nivell de intensitat lluminosa en cada punt o píxel. En quantificar cada punt, pel simple fet de limitar el nombre de bits (p), es redueix el nombre de valors existents de infinit fins a, en principi, 2p possibles valors. Aquest és el procés de conversió d’una variable continua (en la realitat) a una de discreta en la imatge digital, on entre cada dos valors consecutius ja no hi han infinits valors més. La qualitat de la quantificació ve donada fonamentalment per aquest nombre p de bits per mostra. Però degut a que els ordinadors digitals treballen, no amb bits aïllats sinó amb agrupacions d’ells (nibbles, bytes, words, etc.), en la pràctica s’empra un valor menor o igual que en aquestes agrupacions, evitant així que un píxel es desbordi, per exemple, d’un byte a l’altre. Un cop definit el nombre de bits per píxel, la imatge final queda representada per un mapa tridimensional, d’ordre m×n×L, que a cada punt de l’espai (mi,nj) fa correspondre un nivell de intensitat lluminosa definit per pi, que es troba entre 0 i L=2p1 i que hom anomena nivell digital del píxel (“digital count”, DC). Aquest concepte queda reflectit a la Fig. núm. 4. Representació del mapa de luminància d’una imatge de 4×4 píxels i 8 bits (256 nivells de gris) per píxel. Hem tocat però, els conceptes de mostreig i quantificació des de un punt de vista molt bàsic. Aquest tema, de gran complexitat, es pot complementar amb els estudis 51 teòrics avançats de mostreig, la bibliografia dels quals és certament impressionant. El teorema de Shannon, les freqüències de Nyquist i la reconstrucció d’una imatge a partir de les seves mostres són factors fonamentals a l’hora de desenvolupar un estudi detallat sobre la matèria. No obstant, a efectes pràctics, l’anterior és innecessari per als propòsits del present projecte, en el que només es precís tenir certs coneixements generals per a tractar els temes posteriors. Un cop entesos els fonaments bàsics de la conversió d’una imatge analògica i continua en una altra de digital i discreta cal abordar el tema de la seva representació en uns termes intel·ligibles per a l’ordinador. En primer lloc cal escollir de entre les múltiples possibilitats existents, uns valors concrets per m, n, i p. Per comoditat es pren m=n=N, i es suposa que les imatges són quadrades. En general això no aporta restricció alguna, i simplifica molt les estructures de les dades i les funcions de manipulació d’imatges, sobretot per valors de N corresponents a potències de 2. És fàcil veure que segons creixin N i p creixeran ràpidament les necessitats d’emmagatzematge, pel que es dedueix que, per evitar costs excessius i temps de processat desmesurats, és precís limitar ambdós paràmetres a valors raonables. Analitzant l’efecte de restringir cadascun d’ells per separat, una disminució de la grandària es tradueix en un efecte visual tipus “mosaic” (o checkboard), mentre que una reducció del nombre de bits ocasiona una difuminació dels nivells de gris, cosa que a la vegada comporta un efecte de falsos contorns. Així doncs, queda clar que cap dels dos paràmetres pot reduir-se ostensiblement a càrrec de l’altre. En realitat, cal arribar a un compromís entre ells, compromís que acostuma a determinar-se per quantificacions subjectives de la qualitat de la imatge. Aquestes quantificacions vénen donades per les corbes d’isopreferència, les quals uneixen combinacions de N i p que resulten en imatges de qualitat similar. S’ha de recalcar però, que aquestes corbes per la seva mena fonamentalment subjectiva, depenen forçament de la imatge concreta. Els valors però més habituals per a N són: 32, 64, 128, 256 i 512. En quant al nombre de bits per píxel (p), el més utilitzat és el byte (8 bits). 58 Figura núm. 8: Imatge de la Fig. 5 després d’una equalització. Figura núm. 9: Imatge resultant de aplicar el gradient a la imatge de la Fig. 5. Figura núm. 10: Laplacià. 59 Figura núm. 11: Resultat de l’aplicació del filtre de mitja. Figura núm. 12: Segmentació de la imatge de la Fig. 5 entre els nivells 55 i 180. Figura núm. 13: Realç de contorns. 60 Cal remarcar que la freqüència d’aparició de cada nivell de gris en l’histograma, es mostra sempre en forma relativa degut al fet que el valor absolut pot variar força en funció de la mida de la imatge, així com també pot variar el màxim valor a representar. Aquest últim apareix en tots ells en el marge superior esquerre. Com es pot veure a les figures anteriors, si una imatge presenta un histograma molt polaritzat en torn a un valor central, és molt probable que aquesta imatge tingui un contrast pobre. Això és degut a que les diferents lluminositats de cada punt es tradueixen en un rang de nivells de gris molt reduït, i per tant es desaprofita part del marge dinàmic disponible, fent força difícil la diferenciació de nivells. Es fa necessari doncs, aplicar una funció a la luminància dels píxels que distribueixi els nivells de gris per tal que quedin repartits d’una manera més uniforme. Això s’aconsegueix amb l’equalització de l’histograma. Existeix una aplicació en la qual l’ús de l’histograma és fonamental: la segmentació. Segmentar una imatge significa separar parts autoconsistents, incloses en ella, de la resta de la imatge, dit d’una altra manera: desglossar-la en els seus components per extreure’n d’entre ells aquell que conté la informació rellevant per al posterior anàlisi. Això es realitza bàsicament separant les parts de la imatge que es trobin entre dos nivells de gris anomenats llindars (un parell per segment). A la Fig. núm. 12 es pot veure el resultat d’una segmentació emprada per eliminar les zones fosques, corresponents a mar i muntanya. Altres tècniques de segmentació són la segmentació per regions tancades, la segmentació per textura o la segmentació per formes, molt emprada en el reconeixement d’objectes. Fins ara hem comentat mètodes i operacions que permeten modificar, segons un criteri determinat, el contingut d’informació de la imatge. Hi han però altres operacions l’objectiu de les quals no és modificar aquesta informació, sinó l’aspecte visual de la mateixa, és a dir, el punt de vista des de el que es contempla la imatge. Es tracta de les transformacions geomètriques, que bàsicament consisteixen en la creació d’un nou sistema de coordenades on “s’encaixa” la nova imatge. En els casos del mirall o el desplaçament això és quelcom senzill, però en girs, correccions de perspectiva, canvis d’escala o distorsions, és inevitable una interpolació dels nous valors a partir 61 dels antics i llur posició. És evident que això, malgrat tot, introdueix certs errors en la informació producte del càlcul dels nous valors de gris en posicions enteres de la matriu d’imatge resultant, per tant en el projecte que ens ocupa tractarem d’evitar-les al màxim. Una altra manera de dur a terme les operacions esmentades es basa en la modificació directa de l’espectre de freqüències espacials de la imatge. Per això és precís calcular aquest espectre, tant per a la imatge com per al filtre a aplicar, i multiplicar-los per a obtenir l’espectre de freqüències de la imatge resultant, en la forma G(u,v)=F(u,v)H(u,v) on H(u,v) representa la transformada de Fourier del filtre en qüestió, i F(u,v) i G(u,v) les transformades de les imatges original i filtrada respectivament. No cal dir que el procés de transformació de la imatge original i el filtre, i el de la transformació inversa de la imatge resultant, són altament costosos tant en temps com en potència de càlcul, i per aquest motiu es recorreix a “artificis” matemàtics per a la seva implementació. El mètode més utilitzat és el de la convolució, que no és altra cosa que la translació al domini de l’espai de la operació producte de transformades: g(x,y)=h(x,y)⊗f(x,y) on h(x,y) és la funció de resposta a l’impuls del filtre a aplicar (o màscara de convolució), segons la teoria de sistemes, la resposta del filtre quan a l’entrada s’hi aplica un punt lineal de luminància teòricament infinita i amplada nul·la. 62 III.4.-QUÈ ÉS UN SIG ? Un Sistema d’Informació Geogràfica (SIG o GIS en anglès) és un sistema integrat de hardware, software i procediments elaborats per facilitar l’obtenció, emmagatzematge, manipulació i sortida d’informació alfanumèrica d’entitats geogràfiques representades mitjançant primitives gràfiques, i on la seva localització, materialitzada mitjançant georeferenciació sobre la cartografia de base, és l’atribut comú de les dades. Juntament amb les eines d’anàlisi de què està dotat, un SIG permet atacar i ajudar a resoldre problemes de gestió, d’anàlisi, de modelatge i de representació d’hipòtesis i de resultats sobre mapes (NGCIA, 1990). De manera més immediata i simple un Sistema d’Informació Geogràfica es pot contemplar com un conjunt de mapes temàtics (relleu, població, sòls, divisió territorial, etc.) de la mateixa porció del territori, on un lloc concret té la mateixa localització (mateixes coordenades) en tots el mapes inclosos. D’aquesta forma, resulta possible realitzar anàlisis de les seves característiques espacials i temàtiques per a obtenir un millor coneixement de la zona. En principi, les àrees d’utilització pràctica d’un SIG són molt variades (Chorley, 1987): des de l’inventari dels recursos naturals i humans fins al control i gestió de les dades cadastrals i de propietat urbana i rústica (cadastre multipropòsit), la planificació i la gestió urbana i d’equipaments, la cartografia i el control de grans instal·lacions (xarxa telefònica, xarxes d’abastament i evacuació d’aigües, xarxes de transports...), el màrketing geogràfic, etc. En realitat un Sistema d’Informació Geogràfica és útil en qualsevol àrea on sigui necessari el maneig d’informació espacial. Els SIG formen part del àmbit més extens dels anomenats “Sistemes d’Informació” o SI (Igarzábal, 1989), que es poden definir com un “sistema [informàtic o no] que està creat per a donar resposta a preguntes no predefinides per endavant”. Per tant, un SI inclou una base de dades, una base de coneixement (conjunt de procediments d’anàlisi i manipulació de dades) i un sistema d’interacció amb l’usuari. Els mateixos 63 elements poden trobar-se en l’organització general d’un Sistema d’Informació Geogràfica. Tot sovint es planteja una certa confusió sobre el veritable significat i l’essència d’un SIG, en especial per a diferenciar-lo d’un programa de cartografia assistida per ordinador o d’un de Gestió de Bases de Dades. S’insisteix en que el més característic d’un SIG és la seva capacitat d’anàlisi, de generar nova informació d’un conjunt previ de dades mitjançant la seva manipulació i reelaboració. Per tant, un SIG és prou més que un sistema de disseny assistit per ordinador (CAD/CAM), i ho és per la seva capacitat de relacionar els elements gràfics (punts, línies, polígons), que també són manejats per un sistema CAD/CAM, amb els elements d’una base de dades temàtiques, aspecte que falta en el CAD. D’altra banda, les diferències amb els programes de Cartografia assistida per ordinador rauen en la seva possibilitat de manejar més d’un conjunt d’elements gràfics alhora i, sobretot, la capacitat de construir noves dades a partir de les ja existents. Es pot considerar que el desenvolupament dels Sistemes d’Informació Geogràfica és la unió de diverses línies de treball fins ara molt diferenciades. Aquestes línies de treball són: a) els sistemes de cartografia assistida per ordinador, b) el plantejament teòric-pràctic per a la superposició de mapes amb la finalitat del planejament urbà i regional, c) el desenvolupament de la teledetecció, i d) els avenços tècnics i metodològics de l’anomenada geografia quantitativa. Un SIG pot suposar, entre d’altres coses, l’aplicació pràctica, i a problemes de mida real, de les tècniques matemàtiques i estadístiques, molt refinades, creades per la revolució quantitativa en geografia (Bosque Sendra, 1992). En el context actual de la “societat de la informació” i encara més en el de la “economia de la informació” s’atorga un paper essencial a la disponibilitat ràpida, i en el moment oportú, de la informació, cosa que permet de resoldre problemes i contestar a les preguntes de manera immediata. El procés clau rau en la comercialització o mercantilització de la informació, la qual esdevé un bé econòmic més, que es compra i es ven, com qualsevol altre. 64 Una classificació de les funcions d’un SIG Un SIG és, entre altres coses, un programa d’ordinador amb unes capacitats específiques que es poden resumir en els següents subsistemes o components lògiques: • Funcions per a l’entrada de la informació: Són els procediments que permeten convertir la informació geogràfica del format analògic, l’habitual en el món real (en especial en la forma de mapes), al format digital que pot utilitzar l’ordinador. Aquesta conversió s’ha de realitzar mantenint totes les característiques inicials de les dades espacials. Per això, en aquest subsistema s’inclouen no només els mecanismes d’entrada pròpiament dits (digitalització o similars), sinó també els procediments que permeten eliminar errors o redundàncies en la informació incorporada al SIG. Prèviament a l’entrada de dades en un SIG, la informació que s’ha d’utilitzar s’ha hagut de reunir i preparar per al seu tractament i conversió al format digital (procés d’obtenció de la informació). • Funcions per a la sortida/representació gràfica i cartogràfica de la informació: Es refereix a les activitats que serveixen per mostrar a l’usuari les dades incorporades en la base de dades del SIG, i els resultats de les operacions analítiques realitzades sobre elles. Permeten d’obtenir mapes, gràfics, taules numèriques i altres tipus de resultats en diferents suports: paper, pantalles gràfiques o altres. • Funcions de gestió de la informació espacial: Amb les quals s’extreuen de la base de dades les porcions que interessen en cada moment, i és possible reorganitzar tots els elements integrats en ella de diverses maneres. • Funcions analítiques: Són l’element més característic d’un SIG. Faciliten el processament de les dades integrades en ell, de forma que sigui possible obtenir major informació, i amb ella major coneixement del que inicialment es disposava. Aquestes funcions converteixen un SIG en una “màquina de simulació”, equivalent, per exemple, a les emprades per els pilots d’avió en el seu aprenentatge; en aquest cas, són els planificadors territorials els que poden obtenir una impressió de quin pot ser el resultat, en el territori, de les seves decisions. 65 III.5.-LES DIFERENTS DADES GEOGRÀFIQUES Una dada geogràfica es pot descompondre conceptualment en dos elements: d’una banda, l’objecte geogràfic o suport, una entitat de la realitat sobre la qual s’observa un fenomen; i d’altra banda la variable o atribut temàtic, que pot ser qualsevol fet que adopti diferents modalitats en cada observació. És a dir, que els objectes espacials estan dotats de propietats intrínseques les quals es poden mesurar; cadascuna d’elles constitueix una variable o atribut temàtic associat a l’objecte. Un Sistema d’Informació Geogràfica ha de manejar tots dos tipus d’elements (Bosque Sendra,1992). Les unitats d’observació geogràfiques al seu torn, es poden subdividir en dos grans tipus: naturals i artificials. Les naturals són aquelles en que la referència espacial és intrínseca al propi fet (variable) observat, per exemple la subdivisió de l’espai per usos del sòl. Per altra part, existeixen les unitats d’observació artificials, generalment creades per l’home, en les quals la referència espacial és extrínseca i aliena als fenòmens o variables temàtiques en elles mesurades, per exemple la partició de l’espai en unitats administratives. Una qüestió important és especificar quins són els components de la situació espacial d’un objecte geogràfic. Novament es poden considerar dos aspectes: la localització geomètrica o absoluta en relació a algun sistema de referència exterior, i les relacions topològiques qualitatives que manté amb altres objectes espacials. Per entendre millor això últim, es pot reflexionar sobre com, habitualment, es fa referència a la localització d’un objecte espacial. Es diu: “el Campus Nord està darrera i a prop del Palau de Pedralbes”, o “viu a la cruïlla dels carrers Casanova i Diputació”. És a dir, normalment, no s’empren sistemes de referència absoluts i quantitatius, sinó una enumeració de relacions entre llocs/objectes espacials d’ordre més aviat qualitatiu i poc precís. Aquest tipus d’informació és important i útil, no només per a l’activitat d’una persona en l’espai real, també és necessària en el funcionament d’un SIG, doncs facilita força les seves operacions. De fet, es pot considerar que una diferència clau entre un SIG i un programa de cartografia assistida per ordinador rau, precisament, en la informació topològica inclosa en la base de dades del primer, que li facilita el dur a 66 terme anàlisis i operacions complexes amb les dades espacials. Per el contrari, un programa de cartografia només fa servir la referenciació absoluta per preparar els mapes. En resum, un SIG ha d’estar en condicions de treballar tant amb la geometria o localització absoluta, com amb la topologia o relacions qualitatives dels objectes geogràfics. L’existència de dos tipus d’elements en una dada geogràfica, l’aspecte espacial i el temàtic, ocasiona que l’anàlisi d’aquestes dades es pugui plantejar des de tres perspectives diferents. Considerant únicament l’aspecte temàtic, es poden estudiar els fets des de una perspectiva purament estadística o d’anàlisi de dades. En segon lloc, és possible considerar aïlladament l’aspecte espacial de les dades, i estudiar les seves característiques geomètriques pures. Finalment, el més oportú i complet és l’estudi simultani dels dos aspectes, ja que és evident que interaccionen. Els SIG constitueixen una eina de primer ordre en aquest sentit i faciliten el desenvolupament complet de l’anàlisi espacial i, a més del modelat cartogràfic. El mapa tradicional constitueix la primera font de dades per a un SIG, i en bona part, és l’origen de l’organització i l’estructura bàsica d’aquest. S’acostuma a diferenciar entre mapes de base/referència i mapes temàtics. En els primers la informació temàtica continguda és àmplia, extensa i variada, i s’hi representen diversos fets simultàniament. La seva finalitat principal és proporcionar la localització d’alguna característica. Uns bons exemples són el Mapa Topogràfico Nacional, o un mapa de carreteres dels d’ús quotidià. Els mapes temàtics per la seva part, contenen una menor quantitat d’informació, generalment referida a una sola variable o tema, i el seu objectiu bàsic és facilitar el coneixement de l’estructura espacial de la variable representada, deixant en segon pla la localització exacta de cada fet. Un problema específic de l’anàlisi geogràfic i cartogràfic de la informació rau en els diferents tipus d’unitats d’observació espacial que és possible distingir, en la realitat o sobre un mapa, en funció de les propietats geomètriques/topològiques de les entitats geogràfiques , molt en concret de les dimensions espacials de cada unitat d’observació. Generalment s’acostuma a diferenciar entre objectes puntuals (de dimensió topològica zero), línies (una dimensió), polígons (dues dimensions), i volums (tres dimensions). En el mapa topogràfic per exemple, els objectes puntuals poden ser les cases rurals o els 67 vèrtex geodèsics, els lineals són les carreteres i camins, o els rius i els canals. Els de tipus poligonal serien les diferents regions del mapa diferenciades per el tipus d’ocupació del sòl. Potser els menys intuïtius siguin els volums, però l’exemple de les corbes de nivell pot ajudar a la seva comprensió ja que, com és ben sabut, aquestes corbes representen en el seu conjunt un objecte geogràfic amb tres dimensions espacials. En conclusió, podem dir que en els mapes temàtics existeixen objectes (unitats d’observació) amb diferent nombre de dimensions geomètriques, des de zero fins a tres, cosa que evidentment proporciona diferents propietats a cadascun d’aquests mapes, i que aquests necessitaran l’emprament de tècniques d’anàlisi diferents en un SIG. Una qüestió fonamental i prèvia a la utilització de qualsevol SIG és la disponibilitat de dades geogràfiques per a introduir en l’ordinador i després analitzar. En realitat, aquesta qüestió és la més àrdua i difícil en països on les possibilitats d’obtenció d’informació geogràfica en format digital, l’únic admissible directament per un SIG, són molt reduïdes. Sovint però, també ho són les possibilitats de disposar de dades en un format analògic adient. Per tot això una qüestió prèvia és on trobar i quins procediments utilitzar per disposar de dades per a introduir en el SIG. La primera solució és la recerca i obtenció directa de les dades per part de l’usuari. Evidentment aquesta opció té l’enorme avantatge de què es poden controlar de bon principi totes les característiques de la informació que es recol·lecta, eliminant tot tipus d’ineficiències i redundàncies. La contrapartida és el gran increment de costs per a la reunió i l’obtenció d’una massa important de dades. Un possible estalvi és l’ús de procediments de mostreig espacial, que poden facilitar resultats vàlids per a tota una població de dades a un cost reduït. Malauradament això no és possible en totes les ocasions i en qualsevol cas requereix uns coneixements i procediments tècnics més exigents i precisos. D’altra banda, en certs casos com en el de dades ambientals i del medi físic, és cada cop més possible recórrer a les dades proporcionades per sensors remots, tals com les fotografies aèries i la teledetecció des de l’espai (vegis III.1.- Definició de teledetecció...), que es constitueixen així en una font fonamental d’informació per a un SIG (Chuvieco,1990), i que a més, acostumen a ser proporcionades en format digital. 74 III.6.3.-AVANTATGES I INCONVENIENTS: VECTORIAL EN FRONT A “RASTER” La comparació entre ambdós models de dades es refereix sobretot al volum d’emmagatzematge, qualitat de representació gràfica, exhaustivitat de la representació i facilitat de processament. La representació vectorial és més adequada per a la realització de gràfics i mapes precisos, i sobretot, està més d’acord amb la cartografia tradicional i, i per això, resulta més intuïtiva. És més compacta en quant al volum d’emmagatzematge que necessita i més exhaustiva la informació disponible, ja que la topologia està descrita més completament i explícita. Certes operacions d’anàlisi espacial són més senzilles i ràpides de realitzar amb l’organització vectorial del tipus arc/node. Però aquests avantatges s’aconsegueixen a partir d’una organització de les dades molt complexa i que determina càlculs llargs i complicats, molt laboriosos de realitzar per actualitzar la base de dades, qualsevol canvi determina la necessitat de modificar molts elements. El model “raster” té, per la seva part, una organització molt simple de les dades, que permet realitzar amb gran facilitat processos d’anàlisi. Per exemple, la superposició de mapes és molt senzilla i fàcil de programar mitjançant operacions amb matrius. Els seus gràfics, encara que deficients, es poden realitzar amb dispositius barats, com per exemple la impressora matricial. El seu inconvenient principal és el gran volum d’emmagatzematge que requereix, en especial si és necessari disposar d’una representació molt precisa, cosa que exigeix disminuir la mida del píxel i, en conseqüència, augmentar el nombre de files i columnes del mapa. Per això resulta molt important el desenvolupament de procediments com el “run-lenght”; que fan baixar el volum d’emmagatzematge necessari. Per últim, el model “raster” no reconeix explícitament l’existència dels objectes geogràfics, i per tant, en les aplicacions en les que això sigui essencial, aquest model té poques possibilitats d’ésser utilitzat. III.6.4.-MODEL DIGITAL DEL TERRENY (MDT) 75 Els Models Digitals del Terreny, la informació referent a la topografia o a qualsevol altre fet tridimensional, es poden representar a l’ordinador mitjançant tres tipus de models de dades diferents (Mark,1975 ; Peucker i Chrisman,1975). Les diferències entre ells rauen en quins són els elements de base utilitzats: punts, línies i funcions matemàtiques. • Punts: En cadascun d’ells s’ha recollit la seva posició geomètrica (per les seves coordenades X i Y) i l’alçada de la topografia en aquell lloc. Existeixen dues modalitats segons els punts estiguin disposats regularment sobre l’espai (matriu d’altituds), filosofia que coincideix amb el format “raster”, o distribuïts de manera irregular (organització en xarxa irregular de triangles, TIN). • Línies: En aquest cas s’utilitza una línia (conjunt de segments rectes) per a recollir la localització espacial i l’alçada de les dades. És possible emprar tant les pròpies corbes de nivell preses d’un mapa font com les línies estructurals del relleu, rius, línies de canvi de pendent, màxima pendent, etc. • Funcions matemàtiques: que estableixen la relació entre les dues coordenades espacials i la variable altitud, són vàlides per a fraccions reduïdes del terreny.