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Timestamp: 2017-04-27 23:46:15+00:00

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modificación.3 Extensión Spatial Analyst
Figura 1.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
1. ANÁLISIS ESPACIAL.1 Definición de SIG:
Un Sistema de Información Geográfica (SIG) es una colección organizada de hardware. software y datos geográficos diseñados para la eficiente captura. actualización.
1. Varias extensiones vienen incorporadas con ArcGis. y despliegue de todo tipo de información geográficamente referenciada (ESRI. como también existen “ extensiones opcionales” que proporcionan un análisis más avanzado y otras capacidades funcionales.
1. integración. 1993). Activación de Extensión Spatial Analyst
. almacenamiento.2 Qué es una extensión en ArcGis
El módulo de Análisis Espacial de ArcView (ArcView Spatial Analyst) provee funciones basadas en ráster que incluyen cuencas. La extensión Spatial Analyst de ArcGIS proporciona una amplia gama de características espaciales de gran alcance para el modelamiento y el análisis.1 Geostatistical Analyst
Su importancia radica en la creación de superficies continuas a partir de medidas esparcidas tomadas con puntos de muestreo.5 Otras Extensiones de interés
1. contornos.4 Qué es Spatial Analyst?
Análisis espacial es el procesamiento de datos espaciales generando nueva información acerca del mundo y que sirve para el apoyo a la toma de decisiones.gif ? Crear. Este módulo permite la generación de curvas de nivel a partir de modelos de elevación del terreno (DEM). mapear y analizar píxeles basado en datos del tipo Ráster. ? Álgebra de mapas ? Consultar información a través de capas de datos múltiples.
1.esri. ? Realizar análisis integrado de ráster/vector. umbrales y modelamiento de probabilidad.120/translate_c?hl=es&u=http://www. Permite el modelado ráster y vectorial integrado.
1. Con esta herramienta usted puede: http://216. ? Integrar completamente datos ráster con fuentes de datos tradicionales del tipo vector.
.html&prev=/graphics/spatialanalystnew. Las decisiones finales suelen tratar de mejorar la calidad de vida del hombre por ejemplo a través de una gestión ambiental. análisis de distancia.239. preguntar.5. Ayuda a predecir con seguridad valores para superficies usando el método de interpolación espacial Kriging. y superposiciones (overlays) de capas de información.37. Posee además herramientas para errores estadísticos.com/software/arcgis/arc gisxtensions/spatialanalyst/index. La calidad de las decisiones tomadas depende de la calidad de los datos ingresados y el modelo del espacio usado en el análisis.
Usando esta extensión se puede ver una superficie desde varios puntos de vista. Este modelo genérico puede ser usado para definir y trabajar con una amplia variedad de usuarios o modelos para aplicaciones específicas. grids. Estas bases de datos inteligentes otorgan al usuario la habilidad de añadir definiciones y comportamiento a objetos. se proporciona una plataforma para la definición de diferentes modelos de datos de usuario. A esta última se les denominan relaciones Topológicas (Joaquín Bosque).6 Modelo de Datos
El nuevo concepto de modelo de datos en ArcGIS es el "modelo de datos de objetos". proporcionando muchos de los beneficios de administración de datos ofrecidos por un DBMS. Se encuentra al frente de la catedral.7 Modelo de Datos Geográficos
Un dato geográfico posee tres componentes fundamentales que describen espacialmente a cualquier entidad. Una base de datos de este tipo permite combinar las propiedades de los objetos con su "comportamiento". modelamientos tridimensionales tales como corte y relleno. proporcionando todas las herramientas necesarias para crear y trabajar con datos geográficos. 6
.5. shapefiles. Posee la aplicación de ArcScene lo que da la interfaz para ver capas múltiples de datos tridimensionales. Un Modelo de datos de objetos permite la creación de bases de datos orientadas a la información geográfica (Geodatabase). ArcGIS es capaz de soportar una implementación del modelo de datos tanto para los sistemas de archivos como para los manejadores de bases de datos. líneas de vista y modelamiento topográfico. DBMSs. en su interior se encuentra un monumento a Pedro de Valdivia (relaciones topológicas). su superficie es de x m2 está dentro de Santiago. Definiendo e implementando diferentes comportamientos sobre un modelo geográfico genérico.2 3D Analyst
Permite la visualización y el análisis efectivo de datos de superficie. El modelo de geodatabase define un modelo genérico para información geográfica. consultar superficies. Los modelos basados en archivos incluyen un conjunto de datos SIG tales como coberturas. creando y analizando superficies. Como ejemplo la plaza de armas se encuentra en el punto x.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
1. El modelo de bases geográficas o geodatos administra los mismos tipos de información geográfica en un DBMS.y (ubicación geométrica). rasters y otro tipo de datos.
1. imágenes y redes de triángulos irregulares (TIN). crear imágenes en perspectiva. por su sigla en inglés. ArcGIS tiene un modelo de datos geográficos de muy alto nivel para representar información espacial tales como features (vectores). Estas son por un lado la ubicación geométrica específica que este posee en algún sistema de referencia determinado. determinar lo que es visible desde una ubicación seleccionada. las características de la entidad y las relaciones espaciales que posee con su entorno.
El dato no espacial está referido a los antecedentes. Las decisiones finales suelen tratar de mejorar la calidad de vida del hombre por ejemplo a través de una gestión ambiental o un análisis de evaluación multicriterio.
. La calidad de las decisiones tomadas depende de la calidad de los datos ingresados y el modelo del espacio usado en el análisis. descripción o atributos que tienen los elementos espaciales: ? ? ? ? ? Variables Valores Nombres Clases temáticas Otros descriptores
Procesamiento de datos espaciales generando nueva información acerca del mundo y que sirve para el apoyo a la toma de decisiones.
. El cómo se almacenan y relacionan los datos espaciales.1 Modelando el Mundo Real
Figura 3.1 Modelo de Datos:
Reglas para la representación de la organización lógica de datos en una base de datos y la relación entre ellos. espagueti
2.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
2.1. Modelo de datos de objetos que permite combinar las propiedades de los objetos con su "comportamiento". Ejemplos: quadtree. Representación del Mundo Real
El mundo real es tan complejo y continuo que es necesario abstraer sólo los aspectos relevantes en el proceso de análisis espacial Esto se logra usando una jerarquía de: ? ? ? Modelos de datos Estructuras de datos. y Formatos de archivos de datos
Específico de cada software SIG y el sistema operativo. Ejemplos: raster y vector
2.2 Estructura de Datos
La implementación de un modelo de manera que sea tratable por un computador.
que representan la geografía como formas geométricas. éste sólo admite un tipo de representación de datos dentro del mapa. Representación de la Abstracción del Mundo Real.
Ejemplo: El formato Shapefile. los resultados deseados y el software disponible.
Un modelo de datos Geográfico es una abstracción del mundo real que emplea un conjunto de objetos dato. esto es.2 Abstracción del Mundo Real
Figura 4. superficies. consultas.
3. a los cuales se les asignan sus respectivos atributos que los definen y describen. redes de triángulos (TIN).
.1 Incorporación y almacenamiento de datos:
No existe una manera única de incorporación y almacenamiento de datos. Las formas variarán según el tipo de dato. Básicamente se emplean dos modos de representación de datos espaciales: vector y ráster. para soportar el despliegue de mapas. edición y análisis. ubicaciones e imágenes. líneas o polígonos. presentan la información en representaciones subjetivas por medio de mapas y símbolos. puntos.
Representación de datos espaciales: vector y ráster.
3. Las líneas fronteras son representadas mediante las coordenadas cartesianas de los elementos como puntos vértices que delimitan los segmentos rectos que la forman.
.2 Elementos Geográficos
Los sistemas vectoriales son modelos en donde los objetos espaciales se representan de tal manera de definir sus fronteras. además la estructura vectorial permite la generación de las relaciones topológicas del entorno.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Figura 5. dichas fronteras definen el límite entre el entorno y el objeto en cuestión.
5 3.0 3.5 3.5 1.5 6.0 1.5 Y 3.5 2.5 2.5 6 6 4. Representación Sistemas Vectoriales
El formato vectorial con este tipo de organización.5 0.5 5.0 3.0 0.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Figura 6.5 11
.0 2. como podemos apreciar en los siguientes ficheros: Tabla de Vértices Vértice 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 X 0.5 2.5 4.5 5. genera una gran cantidad de archivos que relacionan las coordenadas con los distintos elementos además de sus relaciones topológicas.5 3.
Etc. un árbol.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Tabla de Polígonos Polígono A Vértices 1 (ORIGEN) 2 3 4 5 6 1 (COORDENADAS PRIMER VÉRTICE REPETIDAS) Etc.1 Puntos
Puntos: Localización (X.3. un poste.
Tabla de puntos Punto C Etc. Ej. Vértices 7 Etc. etc.3 Representación de Vectores:
Etc. Y). 12
. sin dimensiones.
Tabla de líneas Línea B Vértices 8 (ORIGEN) 9 10 11 (FINAL) Etc. los cuales poseen o generan la información geográfica. se pueden distinguir:
3. Localización de una Central de Operaciones.
Líneas: Construido por a lo menos dos puntos en los extremos de la línea (o nodos). Al emplear el modo vector cada característica geográfica se representa por medio de puntos. comportamiento del consumidor y otras características demográficas. tales como densidad de población. formando así un objeto cerrado con un interior y un exterior. Las celdas también son datos ideales de representación para el modelo espacial. líneas y/o polígonos (Ver figura 7). inclinación o precipitación. etc.
Figura 7. Los mismos están definidos por un par de coordenadas X e Y referenciadas en un sistema cartográfico determinado (por ejemplo lat/long) y los atributos de tales características geográficas están almacenados en una base de datos independiente.3. etc. un rodal. Ej.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
3. está orientado para representar fenómenos tradicionalmente geográficos que varían continuamente en el espacio.
3. donde el punto de inicio es igual al de término. basado en celdas. poseen longitud. poseen perímetro y área.4 Modelo Ráster
La estructura ráster consiste en la representación de nuestro mundo real o la representación de este en una grilla compuesta de celdas (píxel). Representación de Vectores de tipo: Puntos. un área urbana.3 Polígonos
Áreas o Polígonos: Conjunto de puntos. Esta serie de datos ráster. una camino. un cerco. .
3. como la elevación. el análisis de flujos y tendencias sobre los datos representados como superficies continuas como el modelado de vertientes o los cambios dinámicos de población sobre el tiempo. Ej.3. arcos y polígonos. Pero además pueden ser utilizadas para representar tipos de información menos tradicionales.
A la representación ráster se le denomina imagen.5.5.
Figura 8.3 Desventajas Modelo Ráster
.2 Ventajas Modelo Vector
3. La estructura genera sólo un archivo que contiene las coordenadas en fila columna y el atributo del píxel. tiene gran capacidad de sobreposición u overlay.5. Estructura Ráster
3.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Esta estructura es simple y fácil de manejar.1 Ventajas Modelo Ráster
1 Modelo Digital de Terreno (DEM)
Uno de los elementos básicos de la representación digital de la superficie terrestre son los Modelos Digitales de Terreno.6 Algunos Ejemplos de Modelos Ráster que se Verán en Este Curso
3. siendo algunas difíciles de representar la calidad de los mapas finales depende de una alta resolución que significa archivos más pesados
3. Un MDT suele incluir:
1. Compresión es necesaria la representación de topología es más compleja.5. no es un modelo adecuado para el análisis de imágenes digitales. Pendiente 3.
. Orientaciones o exposiciones. Se denomina así al conjunto de mapas que representan distintas características de la superficie terrestre que se derivan de un mapa de elevaciones (Modelo Digital de Elevaciones).
3.6.4 Desventajas Modelo Vector
? ? ? ? su estructura es más compleja que un ráster overlay es más difícil de implementar la representación de alta variabilidad espacial es ineficiente no es un modelo adecuado para el análisis de imágenes digitales. Modelo Digital de Elevaciones 2.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
la estructura es menos compacta.
Figura 11. Imagen Ráster de un Modelo Digital de Elevación
Los sectores más altos aparecen en tonos de rojo. los sectores con menor relieve. Imagen Ráster de Exposición
La exposición es la dirección donde mira la cuesta o la dirección de la pendiente empinada. Imagen Ráster de Pendiente
Los sectores con mayores pendientes aparecen en tonos de rojo.
. se representan en tonos verdes. se representan en tonos azulosos.
Figura 10. definida por la celda y sus ocho vecinos circundantes.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Figura 9. los sectores menos elevados.
cuando la superficie rasterizada (GRID) tiene una resolución que es diferente de la resolución pedida. Curvas de nivel digitalizadas de un mapa
Figura 12. b. A la predicción del valor de un atributo en lugares fuera de la región cubierta por las observaciones se le llama extrapolación. Se utiliza interpolación para transformar un número finito de observaciones. obtenidas en base a ubicaciones geográficas precisas. La interpolación es necesaria: a. Proceso de Interpolación
4.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Para su formación se necesita una muestra de valores que nos permita interpolar el MDE. Un conjunto de puntos con altitud medida sobre el terreno (GPS o estación topográfica) 2. cuando una superficie continua es representada por un modelo que es diferente al necesitado.1 Qué es Interpolación
Interpolación es un procedimiento matemático utilizado para predecir el valor de un atributo en una locación precisa a partir de valores del atributo obtenidos de puntos vecinos ubicados al interior de la misma región. cuando los datos no cubren toda la región de interés de estudio
. esta muestra puede consistir en: 1. o c. a un espacio continuo de manera que el patrón espacial presentado por las observaciones puntuales pueda ser comparado con los patrones espaciales de otras variables bajo consideración.
En el primer caso hablamos de mallas de datos obtenidas a partir de imágenes . Debido a que una superficie interpolada varía continuamente en el espacio. Como ejemplos del caso (c) se pueden mencionar la conversión de un conjunto de datos puntuales a una superficie continua pero también rasterizada. ellas no son consideradas una representación en tres dimensiones (3D). Una vez que valores promedios por varios grupos homogéneos han sido calculadas. es posible distinguir entre una muestra densa y una muestra no densa. Las superficies continuas obtenidas por medio de métodos de interpolación pueden ser utilizadas en un SIG tanto como capas temáticas o ser visualizadas individualmente. Ejemplos de (b) son la transformación de una función continua de un tipo de malla a otra (TIN a ráster.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Ejemplos de (a) son la transformación de imágenes rasterizadas (documentos. ráster a TIN o un polígono en forma vectorial a ráster).o modelos numéricos de terreno. Es también importante comprender que aunque una superficie interpolada muestra variaciones en sus tres ejes. Se puede también comparar la interpolación con la clasificación. toda la información relacionada con la variación de la variable al interior del grupo es perdida y se supone que grupos similares situados en otras secciones de la región presentan las mismas características que el grupo donde las estadísticas fueron calculadas. Este procedimiento recibe el nombre de convolución. Por otro lado. Para su representación se utiliza normalmente mallas regulares (ráster). Frente a la forma de recolección de los datos para la generación de una interpolación. considerando clasificación como un método muy utilizado en percepción remota para predecir valores de una variable en una región a partir de estimaciones de esta variable válidas por grupos de píxeles que se los supone representativos. en este caso. da valores a un atributo dentro de una vecindad en el espacio tienen una fuerte probabilidad de ser similares (variables regionalizadas y dependencia espacial) y que esta probabilidad disminuye respecto a valores de una vecindad separados por una gran distancia". se utiliza el método de muestras no densas principalmente cuando existen limitaciones financieras para efectuar el trabajo costo de un viaje de observación y obtención de datos .y cuando el atributo buscado no puede ser observado directamente. en promedio. líneas de contorno o TINs. Representación y visualización en 3D requieren programas especiales que normalmente no son disponibles en un SIG estándar. La hipótesis básica de la interpolación espacial es: "La observación común que.
.aéreas o de satélites . fotos aéreas o imágenes de satélites) de una resolución espacial y orientación a otra. las técnicas de compresión de datos como los "runlength codes" y "quadtrees" no son apropiados para su representación. el costo de obtención no es oneroso y el atributo estudiado puede ser observado directamente. (X e Y de sus coordenadas y el eje Z del atributo interpolado). El término 3D es reservado por situaciones donde el atributo varía continuamente a través del marco de referencia en 3D.
Un uso típico de interpolación de puntos es la creación de superficies de elevación a partir de datos ya medidos como Curvas de Nivel o puntos con sus respectivas alturas como una muestra del sector a estudiar. Sin embargo también se pueden hacer buenas estimaciones de algún contaminante. además de los datos básicos. Idealmente. concentraciones químicas y otros. debería efectuarse un patrón que ofrece una cobertura total e uniforme de la región. Si la información es escasa. Este tipo de datos recibe el nombre de datos duros ó "hard data".
4. Mapas que han sido digitalizados
La gran mayoría de los datos susceptibles de ser interpolados son obtenidos usando diferentes patrones de adquisición de datos. Esta información puede incluir también supuestos relativos al grado de variación de la variable y supuestos relacionados con las propiedades estadísticas del atributo o la variable bajo consideración. hay que mencionar que patrones uniformes pueden inducir a falsos resultados si ellos coinciden en su período con algún fenómeno regular presente en el terreno. La Figura 13 presenta los diferentes tipos de patrones que son comúnmente utilizados en el proceso de adquisición de datos.
4. Este tipo de información adicional recibe el nombre de información liviana "soft information".
. Por esta razón.2
Fotos aéreas estereoscópicas "Scanners" instalados tanto en satélites como en aviones y documentos rasterizados Muestras puntuales de un atributo obtenidas directamente o indirectamente en el terreno usando diferentes tipos de patrones de adquisición de datos.3 Patrones de adquisición de datos
La ubicación del lugar donde los datos se obtienen puede ser un factor determinante en el análisis de los datos. Sin embargo. patrones de adquisición de datos que no ofrecen casi ningún grado de uniformidad son comúnmente utilizados. estos patrones producen valores del atributo buscando solamente un número finito de puntos en el espacio. resulta muy útil disponer de información adicional indirecta relacionada con el proceso físico que determina el atributo estudiado.
un valor del atributo que es idéntico al valor medido en esta posición se lo llama un método preciso ó exacto. Los métodos globales son utilizados más bien para examinar y eliminar posibles tendencias presentes en los datos 20
. Patrones de adquisición de datos para la Interpolación Espacial
4.1 Métodos de interpolación Globales
Los métodos globales utilizan todo los datos disponibles para efectuar una estimación válida para toda la región de interés.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Figura 13. en cambio los métodos locales determinísticos operan dentro de una pequeña zona alrededor de la ubicación donde se desea obtener un valor interpolado. los métodos de interpolación se los clasifica en dos grandes grupos: Métodos globales y Métodos locales determinísticos
4. Todo otro tipo de método se lo llama inexacto. Desde un punto de vista más general.4. La diferencia (absoluta o cuadrada) entre el valor observado y el valor estimado es en la gran mayoría de los casos usada como indicador de la calidad de la interpolación inexacta.4
Un método que predice. para una determinada localización.
Como ejemplos de este grupo podemos citar la clasificación usando información externa. procesamiento de imágenes. se manejan variables independientes. por lo que su uso
. Otra aproximación al problema de interpolación viene dado por la teoría de los métodos geo-estadísticos.1.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
tanto más que para efectuar una interpolación. señalando que los datos están correlacionados y que esta continuidad se puede medir para puntos. bloques o volúmenes.4. utiliza en la estimación las características de variabilidad y correlación espacial del fenómeno estudiado. hidrogeología. Kriging es el método de cálculo de una variable regional en un punto. Estas ecuaciones contienen la covarianza entre el punto a ser estimado y los datos y las covarianzas entre los datos mismos. etc. sin embargo. superficies que poseen una tendencia en sus coordenadas. En la estadística clásica. sus principios se aplican cada vez más en una amplia variedad de campos científicos como pesqueras.). Es usada principalmente cuando la variación del atributo es tan irregular y la densidad de puntos es tan grande que los dos métodos mencionados anteriormente no se pueden aplicar. al interior de una superficie o dentro de un volumen usando un criterio de minimización de la estimación de la varianza. Tradicionalmente se le ha utilizado en las llamadas geo-ciencias (geofísica.4. en esta disciplina. silvicultura. cartografía. Por lo tanto. Kriging es un método de interpolación exacto en el sentido que su estimación en un punto de control coincide con el valor observado. ingeniería civil. describe la correlación tanto espacial como temporal que existe entre los valores de un atributo. etc. La geo-estadística proporciona estimaciones probabilísticas de la calidad de la interpolación.
4. Esta metodología se basa en la correlación espacial de los datos geográficos.1 Método Kriging El método geo-estadístico o kriging. se utiliza el concepto de variable regional que describe fenómenos.1. modelos de regresión y métodos de análisis espectral. Pueden también incorporar en el cálculo datos livianos con el fin de mejorar la precisión de la interpolación. Una vez que los efectos globales han sido eliminados. Permite también hacer predicciones por superficies o volúmenes más grandes. donde se asume cero continuidad (correlación) entre los datos. los valores residuales de las variaciones globales son interpolados usando un método local. 4. Para ello se resuelve un conjunto de ecuaciones utilizando la información presente en el variograma y las distancias relativas entre los datos y la posición del punto (o bloque/volumen) donde el valor interpolado es pedido. asume lo contrario.2 Interpolación por Método Kriging El interpolador de KRIGING. meteorología. La Geo-estadística por su parte. atributos con una distribución geográfica y con una cierta continuidad espacial.
variograma del modelamiento. determinando el valor de salida para cada posición. Una vez que el modelo es apto a los errores arbitrarios. Kriging Universal Asume que hay una tendencia principal en los datos (por ejemplo. Existen varios métodos de Kriging incluyendo: Ordinary y Universal. un polinomio.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
implica un análisis previo de la información. Este polinomio es restado de los puntos medidos originalmente. A menudo es usado en la ciencia de suelo y la geología. Kriging Universal sólo debería ser usado cuando se sabe que hay una tendencia en los datos y se puede dar una justificación científica para describirlo.
Figura 14. y puede ser modelado por una función determinista. Esta función es apropiada cuando se sabe que hay una distancia espacialmente correlacionada o la tendencia direccional en los datos. la creación de la superficie. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método Kriging
El método Ordinary: Kriging Ordinario es el método más usado de los métodos Kriging. el polinomio es añadido atrás a las predicciones para darle resultados significativos. con el objeto de definir o extraer de esta información inicial un modelo que represente su continuidad espacial. esto incluye el análisis exploratorio estadístico de los datos. y (opcionalmente) la exploración de una superficie de discrepancia. o todos los puntos dentro de un radio especificado. un viento predominante).
. Kriging encaja una función matemática a un número especificado de puntos. antes de la fabricación de una predicción. Kriging es un proceso de multipaso. Este método de interpolación asume que la distancia o la dirección entre puntos de la muestra reflejan una correlación espacial que puede ser usada para explicar la variación en la superficie. y la autocorrelación es una modelación de los errores arbitrarios.
determinar cuantos vecinos se encuentran al interior de esta región.2 Métodos de interpolación locales
Los métodos de interpolación locales usan la información proveniente de los vecinos para calcular el valor del atributo. encontrar una función matemática que representa la variación de este conjunto de puntos y evaluar esta variación por puntos en una malla regular. Fixed search radius Con un radio fijo. el radio del círculo para buscar puntos de entrada es el mismo para cada celda interpolada. Si el número de puntos no es alcanzado antes de que la distancia máxima del radio sea alcanzada. dependiendo (según) cuanto tenga que estirarse para alcanzar el número especificado de puntos de entrada. Esto hace el radio de búsqueda variable para cada célula interpolada.G.
4. Este procedimiento debe ser repetido hasta que todos los puntos en la malla regular hayan sido calculados.
.peso proporcional al inverso de la distancia "Inverse Distance Weighting (IDW)" 2.I. Examinaremos los dos tipos de interpolación local que incluye la extensión Spatial Analyst: 1. al menos un número mínimo de puntos de entrada será usado en el cálculo de cada célula interpolada. usted puede asegurar que dentro del radio fijo. El radio por defecto es cinco veces el tamaño del píxel para el Grid de salida.generación de cuña "Splines".4. La especificación de una distancia máxima limita el tamaño potencial del radio del círculo. Esto significa: ? ? ? ? definir una región alrededor de la ubicación donde el valor del atributo debe ser calculado. Como especificación con un número mínimo de puntos.. menos puntos serán usados en el cálculo de la célula interpolada. se puede especificar el número de puntos para usar en el cálculo del valor de la celda interpolada.
Ejemplos de Interpolación Local los polígonos de Thiessen o Voronoi. métodos basados en un peso lineal e inversamente proporcional a la distancia y métodos basados en cuñas (splines). Estos tipos de métodos de interpolación se encuentran disponibles en la mayoría de los programas S..Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Variable search radius Usando un radio variable de búsqueda. En este procedimiento es también posible de considerar información externa y tendencias presentes en los datos.
por ejemplo en un acantilado. que será mayor cuanto más cerca se encuentre. creando una superficie suave.4. El Método Splines estima valores usando una función matemática que reduzca al mínimo la curvatura superficial total. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método IDW
IDW (Gravitacional o Inverso de la Distancia): Cada punto de la muestra ejerce una influencia sobre el punto a determinar y disminuye en función de la distancia. Un “poder” bajo tiene más influencia para rodear puntos de aquellas áreas más lejanas. importancia que los más alejados. Así cada punto vecino contará con un "peso" en la determinación de la cota del punto a interpolar. IDW se presenta en Spatial Analyst como dos opciones: Con un radio de búsqueda fijo y un radio de búsqueda variable. Un “Poder” más alto pone más énfasis sobre los puntos cercanos. Se supone que el valor del atributo Z en una posición donde el valor del atributo no es conocido es un promedio de los valores de sus vecinos pero donde los vecinos más cercanos tienen más peso. dando por resultado una superficie lisa que pasa exactamente a través de los puntos de la entrada. creando una superficie que tiene más detalle. 4. al menos un número mínimo de puntos de entrada será usado en el cálculo de cada celda interpolada.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Estos métodos tienen en común el hecho que uniforman los datos pues utilizan un tipo de promedio al interior de la ventana que define la región de influencia de los vecinos alrededor de un punto. Utilice una barrera para limitar la búsqueda para los puntos de la muestra de entrada al lado de la barrera en la cual el píxel interpolado se ubique.1 Interpolación IDW
Figura 15. El método IDW combina la idea de vecindad con la idea de un cambio gradual de las superficies con una tendencia. pero es menos suave.2. Para especificar una cantidad mínima se puede asegurar que dentro del radio fijo.
. Para el primero de ellos el radio del círculo usado para buscar entradas de puntos es igual para cada celda interpolada. siguiendo el principio de correlación espacial.
la cantidad representa el número de puntos usados en calcular el valor de la celda interpolada. Este método es el mejor para con cuidado variar superficies como la elevación.4. Utilice un radio de búsqueda fijo si sus puntos en la muestra de entrada son abundantes y se ubican de manera más uniforme. Si el número de puntos no se alcanza antes de que la distancia máxima del radio se alcance. dependiendo de cómo tenga que estirarse para alcanzar el número especificado de los puntos de la entrada. o concentraciones de contaminación.
Con un radio variable. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método IDW. Esto hace variable la búsqueda del radio para cada píxel interpolado.2 Interpolación por Método Spline Spline estima valores usando una función matemática que reduce al mínimo la curvatura de la superficial total. Hay dos métodos Spline: Regularizad y tension (Regularizado y Tensión) Regularized: El método Regularizado crea una superficie suave. alturas de superficie del agua. Especifique una distancia máxima para limitar el tamaño potencial del radio del círculo.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Figura 16. Esto crea la superficie lisa con valores estrechamente obligados por la gama de datos de la muestra.2.
. de manera gradual cambiando la superficie con los valores que pueden estar fuera de la gama de datos de la muestra. pocos puntos serán utilizados en el cálculo del punto interpolado. Utilizando la herramienta de medición (measure) de la barra de herramientas para medir distancias entre puntos obteniendo así una idea de la distancia y del número de puntos antes de fijar el radio de la búsqueda. dando como resultado una superficie lisa que pasa exactamente a través de los puntos muestreados. Tension: El método de Tensión suaviza la rigidez de la superficie según el carácter del fenómeno modelado. Utilice un radio de búsqueda variable si sus puntos en la muestra son escasos y se ubican aleatoriamente. 4.
Number of points El número de puntos identifica el número de puntos usados en el cálculo de cada célula o píxel interpolado.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Figura 17. se interpoló con los tres métodos. Para una muestra de 74 puntos. 0. Los valores que participan en este parámetro deben ser iguales o mayores que cero. A más alto el peso.01. el Weight define el peso de la tercera derivada de la superficie en la expresión de minimización de curvatura. Los valores ingresados tienen que ser iguales o mayores que cero.
Figura 18. Graficando los procesos de Interpolación. Para la Tensión. Más alto el peso. el Fósforo (P) del suelo (cada punto cuenta con esta información. más lisa la superficie. mayor será la influencia de los puntos distantes y más suave será la superficie. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método Spline
Weight: Para Regularizado. Los valores típicos son 0. 0. la superficie pierde suavidad. Los valores típicos que pueden ser usados son 0.001.1. 5. y 10. Más puntos de entrada especificados. y 0. el Weight define el peso de tensión. dentro de un campo de su base de dato
.5. 0. 1.
En general son áreas o vecindades homogéneas. lagos. Estas superficies son caracterizadas por el tipo o la manera en la cual el fenómeno se mueve. Un lago es un objeto discreto dentro del paisaje circundante. oeste o cualquier otra orientación angular intermedia). estos se almacenan como enteros Ejemplos Uso de la tierra.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
5. la concentración del fenómeno en cualquier posición es una función de la capacidad del acontecimiento de moverse por el medio. Ilustraciones de datos continuos que varían progresivamente son fluidos y movimientos de aire.2 Datos Continuos
Una superficie continua representa fenómenos donde cada posición sobre la superficie es una medida del nivel de concentración o su relación de un punto fijo en el espacio o de una fuente de emisión. como
. Datos continuos también son llamados datos no discretos. Es fácil definir con precisión donde el objeto comienza y donde este termina. el calor de un fuego forestal. este. En la superficie de concentración de la fuente encima. Otro tipo de superficie de concentración es gobernado por las características inherentes del fenómeno móvil. Estos incluyen la elevación (el punto fijo comienza en el nivel del mar) y la exposición (el punto fijo debe ser la dirección: al norte. ríos. tiene que haber una fuente. zonificaciones. etc.
5. Por ejemplo. En este tipo de superficie continua. Las características superficiales de este tipo de movimiento incluyen la concentración de sal que se mueve por el agua. El primer tipo de movimiento es por difusión en donde los movimientos van de las áreas con alta concentración a aquellos con menos concentración hasta que las concentraciones igualan sus niveles hacia fuera. Objetos discretos son por lo general sustantivos. principalmente representan objetos tanto en atributos de vector como en sistemas de almacenaje de datos ráster. Un tipo de superficie continua es sacado de aquellas características que definen una superficie. o superficiales. Un objeto discreto debe tener fronteras definibles. El modo de locomoción también puede limitar y directamente afectar la concentración superficial de un rasgo. Otro tipo de superficie continua incluye fenómenos que varían más de acuerdo a como ellos se mueven a través de una superficie a una fuente.1 Datos discretos
También llamados datos categóricos o discontinuos. La concentración es siempre mayor cerca de la fuente y se disminuye como una función de distancia y el medio por el cual la sustancia se mueve. caminos. donde cada posición es medida de un punto de registro fijo. Donde el borde del agua se encuentra al borde de la tierra. pozos. por lo que en definitiva puede ser establecida. el movimiento del ruido de una ráfaga de bomba es gobernado por las características inherentes de ruido y el medio por el cual esto se mueve. al sur. etc.
hombre.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
es el caso con la dispersión de semillas de una planta. Pero el suelo con un pH de 3 no significa que sea la mitad de ácido como un suelo con un pH de 6. el valor 1930 no es el doble del valor 1960. Es por esto la importancia del tratamiento de los números y las escalas de medida para la exhibición de datos y el análisis de datos en un SIG. etc. También. Los símbolos del mapa se clasifican generalmente en dos tipos: cualitativo y cuantitativo. etc. los clientes potenciales de una tienda. El sitio exacto para un edificio no debería estar únicamente basado en el mapa de suelos. pero el más viejo de los dos individuos sólo puede ser dos veces tan viejo como el individuo más joven sólo una vez en una vida.
El tipo de sistema de medida usado puede tener un efecto dramático sobre la interpretación de los valores resultantes.
5. viento. precipitación. tomando decisiones basado en los valores resultantes. temperaturas. si ha de ser continuo o discreto.3 ¿Discreto o continuo?
El factor de determinación para saber si un elemento cae sobre el espectro continuo o discreto es la facilidad en la definición de las fronteras del mismo elemento. Otras superficies de movilización incluye la dispersión de poblaciones animales. todos afectan la concentración superficial de dispersión de semilla para la planta. En general son Valores que cambian continuamente (respecto a su posición espacial). Una distancia de 20 kilómetros es dos veces una de 10 kilómetros. algo que pesa 100 kilos es un tercio de algo que pesa 300 kilos. El área cuadrada de un bosque no puede ser el factor primario determinando el hábitat de ciervo disponible. como se masifique una enfermedad. Es importante entender el tipo de datos con el cual se modela. Ejemplos Elevación. alguien que tiene 60 años es dos veces tan viejo como alguien que tiene 30. Es importante saber el tipo de sistema de medida usado en el ráster de modo que las operaciones apropiadas y funciones puedan ser puestas en práctica y los resultados serán fiables. La validez y la exactitud de las fronteras de los datos de entrada deben ser entendidas. contaminación por ruido.
. si sus fechas de nacimiento son examinadas. Se almacenan como valores de punto flotante. pendiente. El medio de locomoción. si ello ser abejas. o el agua. y si el individuo más viejo fuera nacido en 1930 y el más joven nació en 1960.
Para el caso de los tipos de suelo. Por ejemplo. sin la relación a un punto fijo o una escala linear. El análisis SIG implica a menudo el cálculo.2 Ordinal
Los valores ordinales determinan la posición. Las cuentas en este caso representan datos interpretados. la conversión de una medida del área de los metros cuadrados a hectáreas implica un cálculo con números. pero incorpora la información como datos numéricos usando una nueva clasificación de la tabla. mientras que los símbolos cuantitativos tales como colores graduados o los símbolos graduados del punto son apropiados para los datos cuantitativos. Estas medidas muestran el lugar. más sano.
. Pero para análisis de conveniencia. y baja. Ordinal. Otros valores nominales son números de seguro social. Cuanto mejor. Un tipo no es mejor o peor que cualquier otro. se asignan comúnmente cuentas a los datos nominales u ordinales y se utilizan estas en los futuros cálculos y análisis. o fuerte algo esto no puede ser demostrado por números ordinales. la clase. La Escala Nominal se refiere a los datos que son clasificados sólo en categorías. segundo. y tercero. intervalo o los datos del cuociente. El Analista Espacial no distingue entre los tres tipos diferentes de medidas cuando se deben manipular los datos. 2 para el medio. que se limita a los datos numéricos. el miembro. ZONAS POSTALES. no cantidades. un estudio puede clasificar el potencial para la contaminación del agua subterránea como alta. Ellos también pueden establecer el grupo. y 3 para el alto (Sería incorrecto decir que el potencial medio es dos veces más alto que el potencial bajo porque los números en este caso son apenas códigos numéricos). media. como primero.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Los símbolos cualitativos tales como diversas clases de símbolos del punto son apropiados para exhibir datos nominales (descritos a continuación).1 Nominal
Los valores asociados con este sistema de medida son usados para identificar un caso del otro.
6. bonito. peor. Esto queda como 1 para el punto bajo. o cualquier otro atributo se licencian como medidas nominales. Intervalo y Razón. pero ellos no establecen la magnitud o las dimensiones relativas. Por ejemplo.
6. es decir. o la categoría con la cual el objeto es asociado. Los valores de medida pueden ser divididos en cuatro tipos: Nominal. Estos valores son calidades. y números telefónicos.
6. Estos son valores sobre una escala lineal calibrada. el peso y el volumen. la densidad de coordenadas debe ser suficiente para permitir curvas suaves a la escala de representación (1:50. Para representaciones geométricas lineales. Operaciones matemáticas pueden ser usadas sobre estos valores con resultados fiables y significativos. Ejemplo de Escala de Razón
La Resolución especifica la unidad de medida más pequeña que se adopta para registrar datos. pero ellos no están relacionados con un punto verdadero en el tiempo o el espacio.4 Razón
Los valores del sistema de medida de Razón son sacados en relación a un punto fijo ‘ cero’sobre una escala lineal. Como no hay ningún punto verdadero. la escala de temperatura de Fahrenheit. comparaciones relativas pueden ser hechas entre las medidas. Ejemplo de Escala de Intervalos
Los datos de intervalo implican números y comparaciones estadísticas que pueden ser hechas. la distancia.
Figura 20.000
. Los ejemplos de medida de proporción son la edad.3 Intervalo
Las horas del día. años sobre un calendario.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
6. pero la proporción y las determinaciones de proporción no son muy útiles. y el potencial de hidrógeno son todos ellos ejemplos de medidas de intervalo.
Es generalmente aceptado que la trama de resultado dataset debería ser la misma o mayor que los datos de entrada. más grande el tamaño de píxel podría no llegar a afectar la exactitud de los resultados.1 Pérdida de resolución
La mayor desventaja en la representación del píxel en la trama de datos del mapa.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
1:250. el costo normalmente también aumenta tanto en el espacio de disco como en velocidades de procesamiento. las cuatro decisiones habladas anteriormente pueden ser hechas separadamente para cada dataset. Un dataset del tipo ráster al representar las fronteras de línea divisoria de aguas de un estado puede ser almacenada en una resolución menor.). etc.000. mientras se respete la precisión y se evite una sobreabundancia de coordenadas. Cuanto más homogénea un área que incluye variables críticas tales como topografía y la utilización del suelo. más bien que simultáneamente para todas las tramas en la base de datos. Ya que el Analista Espacial proporciona esta capacidad. al momento de guardarlo).
. La trama datasets que almacena los tipos diferentes de información puede ser almacenada en resoluciones diferentes para encontrar las necesidades de los datos y del análisis que será completado con la trama. El píxel debe ser bastante pequeño para capturar el detalle requerido. El tamaño escogido para una celda o píxel de un Grid de un área de estudio depende de la resolución de datos requerida para el análisis más detallado. con un píxel más grande que una trama dataset al representar la distribución de especie en vías de extinción. Para un área dada. Antes de la especificación del tamaño del píxel. cambiando el tamaño del píxel a la mitad el tamaño corriente requiere tanto como cuatro veces el espacio de almacenaje. dependiendo del tipo de datos y las técnicas de almacenamiento usadas.
7. es decir. es la pérdida de resolución que acompaña datos de reestructuración a fronteras de célula de la trama fija. pero bastante grande de modo que el almacenaje al computador y el análisis puedan ser realizados de manera eficiente (esto porque a mayor resolución mayor es el peso del archivo. 1: 1.000. sin embargo. Trabajando con Análisis Spatial ya se tiene para el manejo de layer del tipo ráster diferentes resoluciones para ser almacenadas y analizadas juntas en la misma base de datos.000. La resolución aumenta como el tamaño de la disminución del píxel. los siguientes factores deberían ser considerados: ? ? ? ? La resolución de los datos de entrada El tamaño de la base de datos de resultado y la capacidad de disco El tiempo de respuesta deseado El uso y el análisis que deben ser realizado
Un tamaño de píxel más fino que la resolución de entrada no producirá datos más exactos que los datos de entrada.
globales. Los componentes básicos para la lengua de Álgebra de Mapa son objetos. El Álgebra de Mapas proporciona los componentes básicos que pueden ser usados particularmente o en la conjunción entre ellos para solucionar problemas. y calificadores sobre las acciones. y adverbios. proporciona instrumentos para realizar operaciones. El Analista Espacial. Combinando los bloques. verbos. La gramática de la lengua establece el significado de los componentes básicos según la posición de un bloque en una expresión. Células más pequeñas. indicarán mayor resolución y exactitud. zonales.
La fuerza principal del Analista Espacial es su gran capacidad analítica. y ningún resultado será creado. acciones. y funciones locales. Esto porque células o píxeles grandes pueden abarcar más de un valor de datos y cada píxel posee solo un valor resultante. y de aplicación. focales. por la lengua de Álgebra de Mapa.
. Muestra de Resolución
El tamaño de célula o píxel óptimo para capturar el detalle apropiado variará de acuerdo al estudio que se desee hacer. declaraciones condicionales. una sintaxis y el álgebra Booleana como ciertas reglas a ser seguidas para que el Analista Espacial realice la tarea solicitada. Si las coacciones de tipo o reglas de sintaxis son violadas. un mensaje de error será devuelto por el Analista Espacial. Estas delineaciones son similares a sustantivos.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
. Muestra de la Calculadora para Datos del Tipo Ráster.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Es decir el valor de la célula sola.2. que simultáneamente cubren la trama datasets o layer y mantienen los atributos de entrada. tiene una influencia directa sobre el valor de la salida. el logaritmo exponencial). el máximo. global.2 Acciones
Las acciones que pueden ser realizadas sobre objetos de entrada son operadores y funciones. Estas funciones son divididas en cinco categorías principales: Local. seno) o las funciones exponenciales y logarítmicas (por ejemplo. Para solo un dataset. layers.2. La trama datasets. El juego de operadores está compuesto de aritmética.
8. Una configuración de vecindad determina que las células que rodean a la célula procesada deberían ser usadas en el cálculo de cada valor de salida. Una función por célula (local) puede ser aplicada a un ráster o múltiples ráster. una función.1 Objetos
Ellos son entradas para el cálculo o pueden ser posiciones de almacenaje para la salida. Cualquier palabra usada en una expresión que no sea un operador. la
. layers.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
8. relaciones y operadores lógicos que apoyan tanto números enteros como valores de punto flotante y operadores combinatorios. o el valor mínimo para todos los valores del ráster de entrada en cada posición de célula. independientemente de los valores de células vecinas. y uso específico. Operadores de Analista Espaciales realizan cálculos matemáticos dentro de y entre la trama datasets. focal. el mayor valor. Las funciones producen un ráster de salida en el cual los valores de la salida en cada posición son una función del valor de entrada en una posición y los valores de las células en una vecindad especificada alrededor de aquella posición. Las funciones de vecindad pueden retornar la media. Funciones del Analista Espacial son los modelos cartográficos espaciales que analizan datos en base a la célula o píxel. tablas. y números son todos los tipos de objetos en la lengua de Álgebra de Mapa.
8. Los ejemplos de las funciones locales que trabajan sobre múltiples ráster son las funciones que devuelven el mínimo. tablas y números y entre las combinaciones válidas de todos ellos. ejemplos de funciones por célula son las funciones trigonométricas (por ejemplo. constantes. o una constante es considerada como el nombre propio de un dataset existente.1 Funciones Locales
Funciones locales calculan un dataset de salida donde el valor de salida en cada posición es una función del valor asociado con aquella posición sobre una o varias temas tipo GRID. zonal.
8.2 Funciones Focales
Funciones Focales o de vecindad.
La dirección de la célula más cercana de la fuente también puede ser asignada como el valor de cada posición de célula en un ráster adicional de salida. las funciones calculan un ráster de salida en el cual los valores de salida en cada posición de célula es potencialmente una función de todas las células del ráster. sin embargo. Cada zona puede ser única. como el análisis superficial.5 Las Funciones de Uso Específico o Aplicación
Proporcionan los instrumentos que son aplicables a tareas específicas como la hidrología. y la transformación geométrica. Algunas funciones de aplicación son más generales en cierta medida. la suma.3 Funciones Zonales
Son aquellas donde se produce un tema GRID de salida o una tabla. mientras otras funciones de aplicación más por poco son definidas. o el rango de valores determinado para cada zona. o el rango de valores dentro de la vecindad inmediata o extendida. la limpieza de datos. y globales no son específicas a ningún uso. Aplicando una función global a un ponderado (el costo) la superficie.2. Hay alguna similitud en la clasificación de una función de aplicación y las funciones locales. Las funciones locales. no necesariamente tienen un orden o forma específica. focales. zonales. La 35
. como las funciones de análisis hidrológicas. la suma. Operaciones que pueden ser completadas sobre estas células retornan la media. En todos los cálculos globales. esto es también una función focal).
8.2. focales. conocer la superficie entera es necesario para retornar la solución. el máximo.
8. no una forma de vecindad especificada.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
desviación estándar.2.
8. Las zonas. Funciones zonales son similares a funciones focales exceptuando que la definición de la vecindad en una función zonal es la configuración de las zonas o los rasgos del dataset en las zonas de entrada. Hay dos grupos de funciones globales: Distancia euclidiana (Straight Line) y distancia ponderada (Cost Weighted). el segundo identifica a cual zona cada celda (usada en el cálculo) pertenece. zonales. y globales (como el hecho que aun cuando la pendiente por lo general sea usada en el uso de analizar superficies. usted puede determinar el costo de movimiento para el destino de una célula (la posición donde usted desea terminar el camino) a la célula más cercana de la fuente.4 Funciones Globales
Global. el mínimo. o por ráster. En la distancia euclidiana funciones globales asignan a cada célula del ráster de salida su distancia de la célula más cercana de la fuente (una fuente puede ser la posición para comenzar un nuevo camino). donde los valores de salida son una función del valor de las celdas en un tema GRID de entrada y su asociación con otras celdas dentro de la misma zona cartográfica. Las estadísticas zonales usando dos temas GRID de entrada: El primero define los valores a ser usados en el cálculo.
2 es el valor del campo usado en la pregunta. y la expresión lógica selecciona esos expedientes que tengan el 36
. en que medida y con que valores las acciones deben ocurrir.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
Las preguntas de los datos en ArcGis siguen álgebra booleana y consisten en expresiones lógicas y los conectadores booleanos. En este ejemplo. en la cual las ' clases y ' 2 ' son operandos y ' = ' es un operador lógico. Las acciones permiten o requieren que parámetros calificadores para identificar como.
Una expresión lógica contiene operando(s) y operador(es) lógico. cuales células deberían ser incluidas en una vecindad focal son algunos ejemplos de parámetros necesarios para completar una acción del Analista Espacial. Que dataset. ráster o layer debería ser usado en una función zonal. el tipo y la manera de las acciones varían.3 Calificadores
Los calificadores son parámetros que controlan como y donde una acción debe ocurrir. Por ejemplo. la ' clase = 2 ' es una expresión lógica. Incluso aunque los operadores y funciones realicen acciones. la clase es el nombre de un campo.
un número. después se seleccionan los expedientes que satisfacen uno o ambos expresiones. XOR. Una instrucción del lenguaje de interrogación puede incluir dos o más expresiones lógicas conectadas por uno o más conectadores boléanos. Los conectadores booleanos son AND. OR. entonces los expedientes que satisfacen una y solamente una de las expresiones se seleccionan. significando que una expresión verdadera está cambiada a falsa y viceversa. y NOT. Si el conectador se cambia a XOR. INTERSECCIÓN Y UNIÓN. Los expedientes seleccionados de la declaración deben satisfacer (clase = 2) y (edad > 100). y OR son realmente palabras claves usadas en las operaciones del COMPLEMENTO. mayor que o igual a (>=). AND. por ejemplo. selecciona esos expedientes que clase no sea igual a 2 y que edad sea mayor de 100.
. Si el conectador se cambia a ‘ OR’ en el mismo ejemplo. Los operadores lógicos pueden ser iguales a (=). NOT (clase = 2) y (la edad > 100). mayores que (>). o una secuencia. o no igual o distinto a (<>). El conectador NOT niega una expresión. menor que o igual a (<=). Los operandos pueden ser un campo. menor que (<). La declaración.Proyecto GCP/RLA/139JJJPN
valor de la clase de 2. Los conectadores booleanos de NOT. El conectador ‘ AND’ conecta dos expresiones Ejemplo: (clase = 2) y (edad > 100).
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