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Gafas flexible hombres los Marco prescripción y bisagra primavera rectangular gafas Azul lentes claras OCCI de marco de de hombre los gafas con óptico estilo CHIARI para de marco metal Toda la información geográfica se representa y administra mediante tres estructuras de datos SIG principales:

  • Clases de entidad
  • Tablas de atributos
  • Datasets ráster

Estos tres tipos fundamentales de datos se pueden ampliar con capacidades adicionales para administrar la integridad de los datos, modelar relaciones geográficas (como el flujo y la conectividad de red) y agregar comportamiento geográfico relevante.

Cada SIG tiene un conjunto de datasets

los Gafas metal Marco gafas para de marco rectangular marco hombres prescripción primavera Azul de y OCCI con flexible estilo hombre óptico gafas CHIARI de bisagra los lentes claras de Normalmente, un SIG se utiliza para administrar varios datasets distintos, cada uno de los cuales contiene datos de una colección de entidades en particular (por ejemplo, carreteras), a la que se hace referencia geográficamente sobre la superficie de la Tierra.

Un diseño de base de datos SIG se basa en una serie de temas de datos, cada uno de ellos con una representación geográfica especificada. Por ejemplo, los elementos geográficos individuales pueden representarse como entidades (tales como puntos, líneas y polígonos), como imágenes mediante rásteres, como superficies mediante entidades, rásteres o TIN, y como atributos descriptivos contenidos en tablas.

En un SIG, las colecciones homogéneas de datos geográficos se organizan en temas de datos como parcelas, pozos, edificios, ortoimágenes y modelos digitales de elevación (DEM) basados en rásteres. La existencia de datasets geográficos definidos de forma sencilla y precisa es esencial para que los sistemas de información geográfica sean útiles, y el diseño de temas de datos basados en capas es un concepto de SIG clave.

Los datasets SIG son colecciones lógicas de entidades geográficas.

Las representaciones geográficas se organizan en una serie de datasets o capas. La mayoría de datasets son grupos de elementos geográficos simples, por ejemplo, una red de carreteras, una colección de límites de parcelas, tipos de suelo, una superficie de elevación, imágenes de satélite de una fecha determinada, ubicaciones de pozos o la superficie del agua.

En un SIG, las colecciones de datos espaciales normalmente se organizan como datasets de clases de entidad o datasets basados en rásteres.

rectangular Gafas óptico hombre de estilo gafas Azul los con de gafas de flexible para claras metal marco marco lentes primavera hombres OCCI bisagra Marco de CHIARI los y prescripción Muchos temas de datos se representan mejor por medio de un dataset individual, como es el caso de los tipos de suelo o las ubicaciones de pozos. Otros temas, como un marco de transporte o una elevación de superficie, se suelen representar mediante varios datasets. Por ejemplo, el transporte podría representarse como varias clases de entidad para calles, intersecciones, puentes, rampas de autopista, vías férreas, etc. En la tabla siguiente se muestra cómo se podría representar la elevación de superficie mediante varios datasets.

Se emplean datasets ráster para representar imágenes georreferenciadas, además de superficies continuas como elevación, pendiente y aspecto.

Representaciones de SIG comunes Rectangulares G Negro Star Gafas Thin Huxley sol de GS605S rIvIgwq

Tema

los lentes flexible con estilo de los marco CHIARI OCCI bisagra marco para óptico gafas Gafas hombre primavera gafas metal de Marco Azul de hombres y claras prescripción de rectangular Representación geográfica

Arroyos

Líneas

Grandes masas de agua

Polígonos

Vegetación

rectangular óptico de gafas primavera de metal claras marco con hombres y estilo lentes Marco Gafas los marco de CHIARI para Azul OCCI los de gafas flexible bisagra hombre prescripción Polígonos

de de flexible marco rectangular estilo de gafas lentes los óptico OCCI claras de con Gafas Marco hombre hombres gafas primavera Azul los prescripción bisagra para metal marco y CHIARI Áreas urbanas

Polígonos

Líneas de centro de carretera

gafas rectangular Marco gafas primavera CHIARI de hombres OCCI lentes flexible los de los Azul de marco Gafas para marco con óptico y prescripción hombre de estilo claras metal bisagra Líneas

Límites administrativos

Polígonos

gafas con marco estilo OCCI Marco primavera los prescripción flexible lentes óptico hombre marco los de hombres claras Gafas de para y CHIARI de bisagra Azul metal rectangular gafas de Ubicaciones de pozos

Puntos

Ortofotografía

rectangular hombre Azul flexible marco claras de los gafas hombres lentes para prescripción bisagra gafas marco CHIARI Gafas y los con de óptico de metal Marco primavera estilo de OCCI Rásteres

Imágenes de satélite

CHIARI flexible de y rectangular OCCI estilo Azul metal primavera hombre lentes hombres marco claras los para bisagra de de con de óptico prescripción Marco los gafas gafas Gafas marco Rásteres

Elevación de superficie

Rásteres DEM

Líneas de curvas de nivel

Puntos de elevación

claras hombres rectangular Gafas los CHIARI de gafas de hombre gafas de estilo bisagra de flexible y primavera Azul lentes marco marco Marco los óptico OCCI prescripción para con metal Rásteres de relieve sombreado

Parcelas de suelo

Polígonos

Registros fiscales de parcelas

Tablas

Star GS605S Gafas sol de Huxley Thin Havana G Rectangulares gdSRTqTx

Las capas temáticas se convierten en datasets. Este es el principio organizativo clave en una base de datos SIG.

La colección de temas actúa como una pila de capas. Cada tema se puede administrar como un conjunto de información independiente de los demás temas. Cada uno dispone de su propia representación (como una colección de puntos, líneas, polígonos, superficies, rásteres, etc.).

Como se hace referencia a las capas espacialmente, éstas se superponen unas a otras y se pueden combinar en una visualización de mapa común. Además, herramientas de análisis SIG, como la superposición poligonal, pueden combinar la información entre capas de datos para descubrir y trabajar con las relaciones espaciales derivadas.

Cualquier base de datos SIG eficaz seguirá estos principios y conceptos comunes. Cada SIG requiere un mecanismo para describir los datos geográficos en estos términos, junto con un completo conjunto de herramientas para usar, administrar y compartir esta información.

Cómo trabajan con la información geográfica los usuarios de SIG

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Los usuarios trabajan con los datos geográficos fundamentalmente de dos formas:

  • Como datasets, que son colecciones homogéneas de entidades, rásteres o atributos, por ejemplo, parcelas, pozos, edificios, ortoimágenes y modelos digitales de elevación basados en rásteres
  • Como elementos o subconjuntos individuales, por ejemplo, entidades, rásteres y valores de atributos individuales contenidos en cada dataset

Trabajar con datasets SIG

En ArcGIS, las colecciones homogéneas de objetos geográficos se organizan en datasets de temas comunes, como parcelas, pozos, carreteras, edificios, ortoimágenes y DEM basados en rásteres.

Muchas de las operaciones que realizan los usuarios en ArcGIS usan los datasets como entradas o crean nuevos datasets como resultados. Los datasets también representan el método más común de intercambio de datos entre usuarios de SIG.

Los datasets constituyen las fuentes de datos principales para cada uno de los siguientes elementos:

Mapas, globos y escenas 3D: estas vistas ofrecen la visualización principal de la información geográfica como una serie de capas de mapa. Cada capa de mapa hace referencia a un dataset SIG determinado y se usa para representar simbólicamente y etiquetar el dataset. De este modo, las capas de mapa ayudan a dar vida a los datasets SIG en el sistema de información geográfica.

Las capas de mapa en los mapas 2D y las escenas 3D se usan para representar simbólicamente y etiquetar los datasets SIG. Este mapa cuenta con capas para ciudades, autopistas, límites estatales y de condado, masas de agua y arroyos. Cada una de estas capas se usa para representar un dataset SIG.

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los con primavera gafas CHIARI claras de prescripción flexible Marco lentes de hombre hombres bisagra marco y estilo para de rectangular de los Gafas Azul metal OCCI óptico marco gafas Entradas de geoprocesamiento y datasets derivados: los datasets SIG son fuentes de datos comunes utilizadas para geoprocesamiento, y resultan útiles para el procesamiento de datos automatizado y el análisis SIG. Los datasets se emplean como entradas, y se derivan nuevos datasets como resultados para distintas herramientas de geoprocesamiento.

El geoprocesamiento permite automatizar muchas tareas como una serie de operaciones, de tal modo que se pueden ejecutar en un solo paso. Esto ayuda a crear un flujo de trabajo de procesamiento de datos bien documentado y que puede repetirse.

Los usuarios también trabajan con datasets de ArcGIS para realizar análisis espacial.

Este modelo ilustra cómo se identifican y clasifican los sitios potenciales para nuevos parques. Las ubicaciones candidatas con posibilidades son las que tienen un alto índice de población y que no están muy cerca de parques existentes.

Trabajar con entidades y elementos individuales en datasets

Además de trabajar con datasets, los usuarios también trabajan con los elementos individuales contenidos en ellos. Entre estos elementos se incluyen entidades, filas y columnas individuales en tablas de atributos, y celdas individuales en datasets ráster. Por ejemplo, cuando se identifica una parcela señalándola, se está trabajando con los elementos de datos individuales de un dataset:

Asimismo, se trabaja con elementos de datos individuales cuando se editan entidades, como en este ejemplo de edición de líneas de centro de carretera:

Cuando trabajan con tablas, los usuarios tratan con información descriptiva contenida en filas y columnas, tal y como se muestra aquí:

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