Source: https://www.scribd.com/doc/58502003/Spatial-Analyst
Timestamp: 2017-07-22 13:50:11+00:00

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Spatial AnalystUploaded by padillaraudalesRelated InterestsGeographic Information SystemArc GisStatisticsDatabasesInformationRating and Stats0.0 (0)Document ActionsDownloadShare or Embed DocumentEmbedView MoreCopyright: Attribution Non-Commercial (BY-NC)List price: $0.00Download as PDF, TXT or read online from ScribdFlag for inappropriate contentMANUAL CURSO ANÁLISIS ESPACIAL ARCVIEW 8.3
1 Definición de SIG:
Un Sistema de Información Geográfica (SIG) es una colección organizada de hardware. y despliegue de todo tipo de información geográficamente referenciada (ESRI.2 Qué es una extensión en ArcGis
Una extensión de ArcGis es una herramienta que se puede cargar cuando se necesite una funcionalidad adicional.
1. Activación de Extensión Spatial Analyst
. ANÁLISIS ESPACIAL.Manual de ArcGis Módulo Spatial Analyst
1. 1993). modificación.
1. Varias extensiones vienen incorporadas con ArcGis. software y datos geográficos diseñados para la eficiente captura.3 Extensión Spatial Analyst
Figura 1. integración. almacenamiento. actualización. como también existen “extensiones opcionales” que proporcionan un análisis más avanzado y otras capacidades funcionales.
análisis de distancia. mapear y analizar píxeles basado en datos del tipo Ráster. Este módulo permite la generación de curvas de nivel a partir de modelos de elevación del terreno (DEM). Permite el modelado ráster y vectorial integrado. preguntar. Realizar análisis integrado de ráster/vector.
1. Álgebra de mapas Consultar información a través de capas de datos múltiples.5.1 Geostatistical Analyst
Su importancia radica en la creación de superficies continuas a partir de medidas esparcidas tomadas con puntos de muestreo.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. Las decisiones finales suelen tratar de mejorar la calidad de vida del hombre por ejemplo a través de una gestión ambiental.5 Otras Extensiones de interés
1. Ayuda a predecir con seguridad valores para superficies usando el método de interpolación espacial Kriging.
. contornos. La calidad de las decisiones tomadas depende de la calidad de los datos ingresados y el modelo del espacio usado en el análisis. Integrar completamente datos ráster con fuentes de datos tradicionales del tipo vector. Posee además herramientas para errores estadísticos. y superposiciones (overlays) de capas de información.El módulo de Análisis Espacial de ArcView (ArcView Spatial Analyst) provee funciones basadas en ráster que incluyen cuencas. Con esta herramienta usted puede: Crear. La extensión Spatial Analyst de ArcGIS proporciona una amplia gama de características espaciales de gran alcance para el modelamiento y el análisis. umbrales y modelamiento de probabilidad.
1. 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. Los modelos basados en archivos incluyen un conjunto de datos SIG tales como coberturas. grids.7 Modelo de Datos Geográficos
Un dato geográfico posee tres componentes fundamentales que describen espacialmente a cualquier entidad. por su sigla en inglés. Una base de datos de este tipo permite combinar las propiedades de los objetos con su "comportamiento". Posee la aplicación de ArcScene lo que da la interfaz para ver capas múltiples de datos tridimensionales. ArcGIS tiene un modelo de datos geográficos de muy alto nivel para representar información espacial tales como features (vectores). El modelo de geodatabase define un modelo genérico para información geográfica. proporcionando muchos de los beneficios de administración de datos ofrecidos por un DBMS. 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. imágenes y redes de triángulos irregulares (TIN). Usando esta extensión se puede ver una superficie desde varios puntos de vista. modelamientos tridimensionales tales como corte y relleno. Estas bases de datos inteligentes otorgan al usuario la habilidad de añadir definiciones y comportamiento a objetos. su superficie es de x m2 está dentro de Santiago.
1. Este modelo genérico puede ser usado para definir y trabajar con una amplia variedad de usuarios o modelos para aplicaciones específicas. proporcionando todas las herramientas necesarias para crear y trabajar con datos geográficos. crear imágenes en perspectiva.
.5. DBMSs.1. Un Modelo de datos de objetos permite la creación de bases de datos orientadas a la información geográfica (Geodatabase). rasters y otro tipo de datos. shapefiles. creando y analizando superficies. Como ejemplo la plaza de armas se encuentra en el punto x. las características de la entidad y las relaciones espaciales que posee con su entorno. Definiendo e implementando diferentes comportamientos sobre un modelo geográfico genérico. A esta última se les denominan relaciones Topológicas (Joaquín Bosque).y (ubicación geométrica). Se encuentra al frente de la catedral.6 Modelo de Datos
El nuevo concepto de modelo de datos en ArcGIS es el "modelo de datos de objetos". se proporciona una plataforma para la definición de diferentes modelos de datos de usuario. El modelo de bases geográficas o geodatos administra los mismos tipos de información geográfica en un DBMS.2 3D Analyst
Permite la visualización y el análisis efectivo de datos de superficie. en su interior se encuentra un monumento a Pedro de Valdivia (relaciones topológicas). líneas de vista y modelamiento topográfico. consultar superficies.
La calidad de las decisiones tomadas depende de la calidad de los datos ingresados y el modelo del espacio usado en el análisis.
. 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.1. Ciclo de Toma de Decisiones.
Figura 2. 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.8 Dato no espacial o Atributo
El dato no espacial está referido a los antecedentes.
1. puntos.1 Modelando el Mundo Real
Figura 3. espagueti
La implementación de un modelo de manera que sea tratable por un computador. y Formatos de archivos de datos
2.3 Formato de Datos
Específico de cada software SIG y el sistema operativo. éste sólo admite un tipo de representación de datos dentro del mapa. Ejemplos: raster y vector
.2. Modelo de datos de objetos que permite combinar las propiedades de los objetos con su "comportamiento".1. Ejemplos: quadtree.1 Modelo de Datos:
Reglas para la representación de la organización lógica de datos en una base de datos y la relación entre ellos. Ejemplo: El formato Shapefile. 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. líneas o polígonos. esto es. El cómo se almacenan y relacionan los datos espaciales.
2 Abstracción del Mundo Real
3. Las formas variarán según el tipo de dato.1 Incorporación y almacenamiento de datos:
No existe una manera única de incorporación y almacenamiento de datos. a los cuales se les asignan sus respectivos atributos que los definen y describen. Representación de la Abstracción del Mundo Real. presentan la información en representaciones subjetivas por medio de mapas y símbolos. superficies. que representan la geografía como formas geométricas. Básicamente se emplean dos modos de representación de datos espaciales: vector y ráster.2. consultas. edición y análisis.
Un modelo de datos Geográfico es una abstracción del mundo real que emplea un conjunto de objetos dato. los resultados deseados y el software disponible. ubicaciones e imágenes. redes de triángulos (TIN). para soportar el despliegue de mapas.
2 Elementos Geográficos
Los sistemas vectoriales son modelos en donde los objetos espaciales se representan de tal manera de definir sus fronteras. Representación de datos espaciales: vector y ráster.Figura 5. dichas fronteras definen el límite entre el entorno y el objeto en cuestión.
. además la estructura vectorial permite la generación de las relaciones topológicas del entorno. Las líneas fronteras son representadas mediante las coordenadas cartesianas de los elementos como puntos vértices que delimitan los segmentos rectos que la forman.
5 0.0 1.0 2.Figura 6. como podemos apreciar en los siguientes ficheros: Tabla de Vértices Vértice 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Tabla de Polígonos X 0.5 5.5
.0 0.5 6 6 4.5 2.5 2.5 3. genera una gran cantidad de archivos que relacionan las coordenadas con los distintos elementos además de sus relaciones topológicas.5 4.5 2.5 5.0 3.5 3.5 3.5 6.0 3. Representación Sistemas Vectoriales
El formato vectorial con este tipo de organización.5 Y 3.5 1.
3. Localización de una Central de Operaciones.2 Líneas
. un poste.3.1 Puntos
Puntos: Localización (X.
Vértice Origen Vértice Final 4 5
3. sin dimensiones. los cuales poseen o generan la información geográfica. Descripción de los segmentos Segmento Polígono Derecha VI Universo Polígono Izquierda A
Vértices 8 (ORIGEN) 9 10 11 (FINAL) Etc. Tabla de líneas Línea B
Vértices 1 (ORIGEN) 2 3 4 5 6 1 (COORDENADAS PRIMER VÉRTICE REPETIDAS) Etc. etc.3 Representación de Vectores:
Como elementos geográficos primitivos.
Vértices 7 Etc.
3. Ej. se pueden distinguir:
3. Y). un árbol.
Etc. Tabla de puntos Punto C Etc.Polígono A
está orientado para representar fenómenos tradicionalmente geográficos que varían continuamente en el espacio. Ej. formando así un objeto cerrado con un interior y un exterior.
Figura 7. poseen longitud.3 Polígonos
Áreas o Polígonos: Conjunto de puntos. A la representación ráster se le denomina imagen. arcos y polígonos. un cerco. Las celdas también son datos ideales de representación para el modelo espacial.
3. comportamiento del consumidor y otras características demográficas. Ej. . La estructura genera sólo un archivo que contiene las coordenadas en fila columna y el atributo del píxel.3. líneas y/o polígonos (Ver figura 7). etc. 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. un rodal. basado en celdas. Esta estructura es simple y fácil de manejar.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). poseen perímetro y área. 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. Representación de Vectores de tipo: Puntos. tales como densidad de población. etc. tiene gran capacidad de sobreposición u overlay. inclinación o precipitación. 13
. Esta serie de datos ráster. donde el punto de inicio es igual al de término. una camino. Al emplear el modo vector cada característica geográfica se representa por medio de puntos. como la elevación.Líneas: Construido por a lo menos dos puntos en los extremos de la línea (o nodos). Pero además pueden ser utilizadas para representar tipos de información menos tradicionales. un área urbana.
5. siendo algunas difíciles de representar la calidad de los mapas finales depende de una alta resolución que significa archivos más pesados
.5.3 Desventajas Modelo Ráster
• • • la estructura es menos compacta.Y
A A A 0 A A A 0 A A 0 0 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B 0 0 0 0B B B
0 0 0 0 C 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B B
Im a g e n R a s te r
Figura 8.2 Ventajas Modelo Vector
• • • • una estructura de datos más compacta codifica eficientemente la topología La salida en papel presenta muy buenos productos es más adecuado para gráficos parecidos a mapas convencionales lineales
3.5. Estructura Ráster
3. Compresión es necesaria la representación de topología es más compleja.1 Ventajas Modelo Ráster
• • • • • Estructura de datos simple Overlay o superposiciones de diferentes coberturas se implementan de manera rápida y eficiente representa bien la alta variabilidad espacial su formato es utilizado en el análisis de imágenes digitales da la posibilidad de generar Modelos de Elevación del Terreno
Un MDT suele incluir:
1.6.4 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.
3.1 Modelo Digital de Terreno (DEM)
Uno de los elementos básicos de la representación digital de la superficie terrestre son los Modelos Digitales de Terreno. no es un modelo adecuado para el análisis de imágenes digitales. Pendiente 3. Orientaciones o exposiciones.6 Algunos Ejemplos de Modelos Ráster que se Verán en Este Curso
3.3.5. Modelo Digital de Elevaciones 2. 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).
se representan en tonos azulosos.
.DEM:
Figura 9. se representan en tonos verdes.
Figura 10. los sectores menos elevados. los sectores con menor relieve. definida por la celda y sus ocho vecinos circundantes. Imagen Ráster de Pendiente
Los sectores con mayores pendientes aparecen en tonos de rojo. Imagen Ráster de Exposición
La exposición es la dirección donde mira la cuesta o la dirección de la pendiente empinada. Imagen Ráster de un Modelo Digital de Elevación
Los sectores más altos aparecen en tonos de rojo.
Se utiliza interpolación para transformar un número finito de observaciones. cuando los datos no cubren toda la región de interés de estudio
. 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.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.Para su formación se necesita una muestra de valores que nos permita interpolar el MDE. cuando una superficie continua es representada por un modelo que es diferente al necesitado. Proceso de Interpolación
4. b. La interpolación es necesaria: a. Curvas de nivel digitalizadas de un mapa
Figura 12. A la predicción del valor de un atributo en lugares fuera de la región cubierta por las observaciones se le llama extrapolación. esta muestra puede consistir en: 1. o c. cuando la superficie rasterizada (GRID) tiene una resolución que es diferente de la resolución pedida. Un conjunto de puntos con altitud medida sobre el terreno (GPS o estación topográfica) 2. obtenidas en base a ubicaciones geográficas precisas.
Se puede también comparar la interpolación con la clasificación. Frente a la forma de recolección de los datos para la generación de una interpolación. Para su representación se utiliza normalmente mallas regulares (ráster). En el primer caso hablamos de mallas de datos obtenidas a partir de imágenes . Representación y visualización en 3D requieren programas especiales que normalmente no son disponibles en un SIG estándar. en promedio. 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.o modelos numéricos de terreno. Ejemplos de (b) son la transformación de una función continua de un tipo de malla a otra (TIN a ráster. El término 3D es reservado por situaciones donde el atributo varía continuamente a través del marco de referencia en 3D.Ejemplos de (a) son la transformación de imágenes rasterizadas (documentos. (X e Y de sus coordenadas y el eje Z del atributo interpolado). Este procedimiento recibe el nombre de convolución. La hipótesis básica de la interpolación espacial es: "La observación común que. Una vez que valores promedios por varios grupos homogéneos han sido calculadas. Como ejemplos del caso (c) se pueden mencionar la conversión de un conjunto de datos puntuales a una superficie continua pero también rasterizada. es posible distinguir entre una muestra densa y una muestra no densa.
. fotos aéreas o imágenes de satélites) de una resolución espacial y orientación a otra.y cuando el atributo buscado no puede ser observado directamente. el costo de obtención no es oneroso y el atributo estudiado puede ser observado directamente. Es también importante comprender que aunque una superficie interpolada muestra variaciones en sus tres ejes.aéreas o de satélites . Debido a que una superficie interpolada varía continuamente en el espacio. Por otro lado. líneas de contorno o TINs. las técnicas de compresión de datos como los "runlength codes" y "quadtrees" no son apropiados para su representación. 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 . ráster a TIN o un polígono en forma vectorial a ráster). Las superficies continuas obtenidas por medio de métodos de interpolación pueden ser utilizadas en un SIG tanto como capas temáticas o ser visualizadas individualmente. 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. 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". ellas no son consideradas una representación en tres dimensiones (3D). en este caso.
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. estos patrones producen valores del atributo buscando solamente un número finito de puntos en el espacio. además de los datos básicos.
4. 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. Por esta razón. Idealmente. debería efectuarse un patrón que ofrece una cobertura total e uniforme de la región. 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. Si la información es escasa. patrones de adquisición de datos que no ofrecen casi ningún grado de uniformidad son comúnmente utilizados.
4. concentraciones químicas y otros. Este tipo de datos recibe el nombre de datos duros ó "hard data". Mapas que han sido digitalizados
La gran mayoría de los datos susceptibles de ser interpolados son obtenidos usando diferentes patrones de adquisición de datos.
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. resulta muy útil disponer de información adicional indirecta relacionada con el proceso físico que determina el atributo estudiado. Este tipo de información adicional recibe el nombre de información liviana "soft information". Sin embargo. La Figura 13 presenta los diferentes tipos de patrones que son comúnmente utilizados en el proceso 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.
Una vez que los efectos globales 20
.1 Métodos de interpolación Globales
Los métodos globales utilizan todo los datos disponibles para efectuar una estimación válida para toda la región de interés.Figura 13.4. un valor del atributo que es idéntico al valor medido en esta posición se lo llama un método preciso ó exacto. Patrones de adquisición de datos para la Interpolación Espacial
4. 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. para una determinada localización. Todo otro tipo de método se lo llama inexacto. Desde un punto de vista más general. 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. Los métodos globales son utilizados más bien para examinar y eliminar posibles tendencias presentes en los datos tanto más que para efectuar una interpolación.
los valores residuales de las variaciones globales son interpolados usando un método local. superficies que poseen una tendencia en sus coordenadas. 4. Kriging es un método de interpolación exacto en el sentido que su estimación en un punto de control coincide con el valor observado. al interior de una superficie o dentro de un volumen usando un criterio de minimización de la estimación de la varianza. La geo-estadística proporciona estimaciones probabilísticas de la calidad de la interpolación. sus principios se aplican cada vez más en una amplia variedad de campos científicos como pesqueras.1 Método Kriging El método geo-estadístico o kriging.2 Interpolación por Método Kriging El interpolador de KRIGING. procesamiento de imágenes. 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. bloques o volúmenes. Como ejemplos de este grupo podemos citar la clasificación usando información externa. por lo que su uso implica un análisis previo de la información.1. ingeniería civil.han sido eliminados. Pueden también incorporar en el cálculo datos livianos con el fin de mejorar la precisión de la interpolación. señalando que los datos están correlacionados y que esta continuidad se puede medir para puntos. cartografía. etc. Esta metodología se basa en la correlación espacial de los datos geográficos.
. hidrogeología. se utiliza el concepto de variable regional que describe fenómenos. Otra aproximación al problema de interpolación viene dado por la teoría de los métodos geo-estadísticos. sin embargo. Tradicionalmente se le ha utilizado en las llamadas geo-ciencias (geofísica. 4. utiliza en la estimación las características de variabilidad y correlación espacial del fenómeno estudiado. meteorología. en esta disciplina. se manejan variables independientes. Estas ecuaciones contienen la covarianza entre el punto a ser estimado y los datos y las covarianzas entre los datos mismos. atributos con una distribución geográfica y con una cierta continuidad espacial. describe la correlación tanto espacial como temporal que existe entre los valores de un atributo. Por lo tanto. modelos de regresión y métodos de análisis espectral. asume lo contrario. Kriging es el método de cálculo de una variable regional en un punto.). con el objeto de definir o extraer de esta información inicial un modelo que represente su continuidad espacial. silvicultura. donde se asume cero continuidad (correlación) entre los datos.4. En la estadística clásica.1.4. Permite también hacer predicciones por superficies o volúmenes más grandes. 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. La Geo-estadística por su parte. etc.
. Este polinomio es restado de los puntos medidos originalmente. Kriging Universal Asume que hay una tendencia principal en los datos (por ejemplo. un viento predominante). y puede ser modelado por una función determinista. Kriging es un proceso de multipaso. y la autocorrelación es una modelación de los errores arbitrarios. antes de la fabricación de una predicción. esto incluye el análisis exploratorio estadístico de los datos. 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. A menudo es usado en la ciencia de suelo y la geología. Esta función es apropiada cuando se sabe que hay una distancia espacialmente correlacionada o la tendencia direccional en los datos. Existen varios métodos de Kriging incluyendo: Ordinary y Universal. y (opcionalmente) la exploración de una superficie de discrepancia.
Figura 14. el polinomio es añadido atrás a las predicciones para darle resultados significativos. Kriging encaja una función matemática a un número especificado de puntos. determinando el valor de salida para cada posición.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. variograma del modelamiento. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método Kriging
El método Ordinary: Kriging Ordinario es el método más usado de los métodos Kriging. Una vez que el modelo es apto a los errores arbitrarios. o todos los puntos dentro de un radio especificado. la creación de la superficie. un polinomio.
. determinar cuantos vecinos se encuentran al interior de esta región.Variable search radius Usando un radio variable de búsqueda. encontrar una función matemática que representa la variación de este conjunto de puntos y evaluar esta variación por puntos en una malla regular. En este procedimiento es también posible de considerar información externa y tendencias presentes en los datos. se puede especificar el número de puntos para usar en el cálculo del valor de la celda interpolada. usted puede asegurar que dentro del radio fijo. Fixed search radius Con un radio fijo.peso proporcional al inverso de la distancia "Inverse Distance Weighting (IDW)" 2. Si el número de puntos no es alcanzado antes de que la distancia máxima del radio sea alcanzada.
Ejemplos de Interpolación Local los polígonos de Thiessen o Voronoi.. el radio del círculo para buscar puntos de entrada es el mismo para cada celda interpolada. Examinaremos los dos tipos de interpolación local que incluye la extensión Spatial Analyst: 1. Estos tipos de métodos de interpolación se encuentran disponibles en la mayoría de los programas S.. Esto hace el radio de búsqueda variable para cada célula interpolada.generación de cuña "Splines". Esto significa: • • • • definir una región alrededor de la ubicación donde el valor del atributo debe ser calculado. métodos basados en un peso lineal e inversamente proporcional a la distancia y métodos basados en cuñas (splines).I. menos puntos serán usados en el cálculo de la célula interpolada. La especificación de una distancia máxima limita el tamaño potencial del radio del círculo. Como especificación con un número mínimo de puntos.4. dependiendo (según) cuanto tenga que estirarse para alcanzar el número especificado de puntos de entrada. Este procedimiento debe ser repetido hasta que todos los puntos en la malla regular hayan sido calculados. El radio por defecto es cinco veces el tamaño del píxel para el Grid de salida.G. al menos un número mínimo de puntos de entrada será usado en el cálculo de cada célula interpolada.2 Métodos de interpolación locales
Los métodos de interpolación locales usan la información proveniente de los vecinos para calcular el valor del atributo.
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. por ejemplo en un acantilado. El método IDW combina la idea de vecindad con la idea de un cambio gradual de las superficies con una tendencia.4. pero es menos suave. que será mayor cuanto más cerca se encuentre. dando por resultado una superficie lisa que pasa exactamente a través de los puntos de la entrada. Un “poder” bajo tiene más influencia para rodear puntos de aquellas áreas más lejanas. importancia que los más alejados. creando una superficie que tiene más detalle. siguiendo el principio de correlación espacial. al menos un número mínimo de puntos de entrada será usado en el cálculo de cada celda interpolada. 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.2. El Método Splines estima valores usando una función matemática que reduzca al mínimo la curvatura superficial total.1 Interpolación IDW
Figura 15. IDW se presenta en Spatial Analyst como dos opciones: Con un radio de búsqueda fijo y un radio de búsqueda variable.
. Para el primero de ellos el radio del círculo usado para buscar entradas de puntos es igual para cada celda interpolada. Para especificar una cantidad mínima se puede asegurar que dentro del radio fijo. 4. Así cada punto vecino contará con un "peso" en la determinación de la cota del punto a interpolar. 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.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. creando una superficie suave. Un “Poder” más alto pone más énfasis sobre los puntos cercanos.
Utilice un radio de búsqueda variable si sus puntos en la muestra son escasos y se ubican aleatoriamente. Esto hace variable la búsqueda del radio para cada píxel interpolado. pocos puntos serán utilizados en el cálculo del punto interpolado.
Con un radio variable. de manera gradual cambiando la superficie con los valores que pueden estar fuera de la gama de datos de la muestra. dependiendo de cómo tenga que estirarse para alcanzar el número especificado de los puntos de la entrada.Figura 16. Tension: El método de Tensión suaviza la rigidez de la superficie según el carácter del fenómeno modelado. Si el número de puntos no se alcanza antes de que la distancia máxima del radio se alcance. 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.2 Interpolación por Método Spline Spline estima valores usando una función matemática que reduce al mínimo la curvatura de la superficial total.2. Esto crea la superficie lisa con valores estrechamente obligados por la gama de datos de la muestra. Especifique una distancia máxima para limitar el tamaño potencial del radio del círculo.4. o concentraciones de contaminación. la cantidad representa el número de puntos usados en calcular el valor de la celda interpolada.
. alturas de superficie del agua. Este método es el mejor para con cuidado variar superficies como la elevación. Hay dos métodos Spline: Regularizad y tension (Regularizado y Tensión) Regularized: El método Regularizado crea una superficie suave. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método IDW. 4. dando como resultado una superficie lisa que pasa exactamente a través de los puntos muestreados. Utilice un radio de búsqueda fijo si sus puntos en la muestra de entrada son abundantes y se ubican de manera más uniforme.
5. Los valores típicos que pueden ser usados son 0. se interpoló con los tres métodos. Para la Tensión. Number of points El número de puntos identifica el número de puntos usados en el cálculo de cada célula o píxel interpolado. mayor será la influencia de los puntos distantes y más suave será la superficie. más lisa la superficie. Más alto el peso.01. 0. Los valores ingresados tienen que ser iguales o mayores que cero. 0. el Weight define el peso de la tercera derivada de la superficie en la expresión de minimización de curvatura. 1. Para una muestra de 74 puntos. dentro de un campo de su base de dato
.001. A más alto el peso.1. 5. y 0. y 10. Los valores típicos son 0. el Fósforo (P) del suelo (cada punto cuenta con esta información.Figura 17. Graficando los procesos de Interpolación. el Weight define el peso de tensión. Cuadro de Diálogo para Interpolación Método Spline
Weight: Para Regularizado. la superficie pierde suavidad. Los valores que participan en este parámetro deben ser iguales o mayores que cero. 0. Más puntos de entrada especificados.
En la superficie de concentración de la fuente encima. Donde el borde del agua se encuentra al borde de la tierra. zonificaciones. el calor de un fuego forestal. Por ejemplo. ríos. estos se almacenan como enteros Ejemplos Uso de la tierra. o superficiales. donde cada posición es medida de un punto de registro fijo. 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. etc. si
.5 Datos Discretos y Continuos
5. lagos. tiene que haber una fuente. este. 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. al sur. 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. Las características superficiales de este tipo de movimiento incluyen la concentración de sal que se mueve por el agua. etc. Otro tipo de superficie de concentración es gobernado por las características inherentes del fenómeno móvil. 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.1 Datos discretos
También llamados datos categóricos o discontinuos.
5. oeste o cualquier otra orientación angular intermedia). 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. Datos continuos también son llamados datos no discretos. El modo de locomoción también puede limitar y directamente afectar la concentración superficial de un rasgo. caminos. En general son áreas o vecindades homogéneas. 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. Un objeto discreto debe tener fronteras definibles. principalmente representan objetos tanto en atributos de vector como en sistemas de almacenaje de datos ráster. como es el caso con la dispersión de semillas de una planta. la concentración del fenómeno en cualquier posición es una función de la capacidad del acontecimiento de moverse por el medio.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. por lo que en definitiva puede ser establecida. El medio de locomoción. pozos. En este tipo de superficie continua. Ilustraciones de datos continuos que varían progresivamente son fluidos y movimientos de aire. Un tipo de superficie continua es sacado de aquellas características que definen una superficie. Objetos discretos son por lo general sustantivos. Es fácil definir con precisión donde el objeto comienza y donde este termina.
El área cuadrada de un bosque no puede ser el factor primario determinando el hábitat de ciervo disponible. si sus fechas de nacimiento son examinadas. hombre.
5. etc. Los símbolos del mapa se clasifican generalmente en dos tipos: cualitativo y cuantitativo. En general son Valores que cambian continuamente (respecto a su posición espacial). Los símbolos cualitativos tales como diversas clases de símbolos del punto son apropiados para exhibir datos nominales (descritos a continuación). como se masifique una enfermedad. alguien que tiene 60 años es dos veces tan viejo como alguien que tiene 30. Es importante entender el tipo de datos con el cual se modela.
El tipo de sistema de medida usado puede tener un efecto dramático sobre la interpretación de los valores resultantes.ello ser abejas. 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. pendiente. El sitio exacto para un edificio no debería estar únicamente basado en el mapa de suelos. Ejemplos Elevación. temperaturas.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. Una distancia de 20 kilómetros es dos veces una de 10 kilómetros. tomando decisiones basado en los valores resultantes. 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. mientras que
. los clientes potenciales de una tienda. viento. precipitación. el valor 1930 no es el doble del valor 1960. Pero el suelo con un pH de 3 no significa que sea la mitad de ácido como un suelo con un pH de 6. contaminación por ruido. o el agua. y si el individuo más viejo fuera nacido en 1930 y el más joven nació en 1960. 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. algo que pesa 100 kilos es un tercio de algo que pesa 300 kilos. todos afectan la concentración superficial de dispersión de semilla para la planta. Se almacenan como valores de punto flotante. La validez y la exactitud de las fronteras de los datos de entrada deben ser entendidas. si ha de ser continuo o discreto. etc. Otras superficies de movilización incluye la dispersión de poblaciones animales. También.
Intervalo y Razón. o cualquier otro atributo se licencian como medidas nominales. Por ejemplo. peor.
. Otros valores nominales son números de seguro social. no cantidades. pero ellos no establecen la magnitud o las dimensiones relativas. es decir. 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). pero incorpora la información como datos numéricos usando una nueva clasificación de la tabla. Estas medidas muestran el lugar. bonito. como primero. y números telefónicos. Ordinal. Un tipo no es mejor o peor que cualquier otro.los símbolos cuantitativos tales como colores graduados o los símbolos graduados del punto son apropiados para los datos cuantitativos. ZONAS POSTALES. 2 para el medio. media. la clase. o la categoría con la cual el objeto es asociado. Estos valores son calidades.
6. la conversión de una medida del área de los metros cuadrados a hectáreas implica un cálculo con números. Para el caso de los tipos de suelo.2 Ordinal
Los valores ordinales determinan la posición. que se limita a los datos numéricos. segundo. Por ejemplo. La Escala Nominal se refiere a los datos que son clasificados sólo en categorías. Cuanto mejor. y baja. sin la relación a un punto fijo o una escala linear. o fuerte algo esto no puede ser demostrado por números ordinales. El Analista Espacial no distingue entre los tres tipos diferentes de medidas cuando se deben manipular los datos. Los valores de medida pueden ser divididos en cuatro tipos: Nominal.1 Nominal
Los valores asociados con este sistema de medida son usados para identificar un caso del otro. el miembro. intervalo o los datos del cuociente. El análisis SIG implica a menudo el cálculo. y tercero. Pero para análisis de conveniencia.
6. Ellos también pueden establecer el grupo. Las cuentas en este caso representan datos interpretados. más sano. se asignan comúnmente cuentas a los datos nominales u ordinales y se utilizan estas en los futuros cálculos y análisis. Esto queda como 1 para el punto bajo. un estudio puede clasificar el potencial para la contaminación del agua subterránea como alta.
etc.). 1: 1. Estos son valores sobre una escala lineal calibrada. pero ellos no están relacionados con un punto verdadero en el tiempo o el espacio. y el potencial de hidrógeno son todos ellos ejemplos de medidas de intervalo. comparaciones relativas pueden ser hechas entre las medidas. 30
.000. pero la proporción y las determinaciones de proporción no son muy útiles. Operaciones matemáticas pueden ser usadas sobre estos valores con resultados fiables y significativos.4 Razón
Los valores del sistema de medida de Razón son sacados en relación a un punto fijo ‘cero’ sobre una escala lineal. la escala de temperatura de Fahrenheit. años sobre un calendario.000. la distancia.
Figura 20. Para representaciones geométricas lineales. mientras se respete la precisión y se evite una sobreabundancia de coordenadas. la densidad de coordenadas debe ser suficiente para permitir curvas suaves a la escala de representación (1:50.
6. Los ejemplos de medida de proporción son la edad. Ejemplo de Escala de Razón
La Resolución especifica la unidad de medida más pequeña que se adopta para registrar datos. Como no hay ningún punto verdadero. el peso y el volumen. Ejemplo de Escala de Intervalos
Los datos de intervalo implican números y comparaciones estadísticas que pueden ser hechas.000.6.000 1:250.
Figura 19.3 Intervalo
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. Para un área dada. Ya que el Analista Espacial proporciona esta capacidad. 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. Antes de la especificación del tamaño del píxel.
7. más bien que simultáneamente para todas las tramas en la base de datos. 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. el costo normalmente también aumenta tanto en el espacio de disco como en velocidades de procesamiento. 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. Un dataset del tipo ráster al representar las fronteras de línea divisoria de aguas de un estado puede ser almacenada en una resolución menor. al momento de guardarlo). más grande el tamaño de píxel podría no llegar a afectar la exactitud de los resultados.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. 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 Pérdida de resolución
La mayor desventaja en la representación del píxel en la trama de datos del mapa. Cuanto más homogénea un área que incluye variables críticas tales como topografía y la utilización del suelo. es decir. con un píxel más grande que una trama dataset al representar la distribución de especie en vías de extinción. es la pérdida de resolución que acompaña datos de reestructuración a fronteras de célula de la trama fija. las cuatro decisiones habladas anteriormente pueden ser hechas separadamente para cada dataset. Es generalmente aceptado que la trama de resultado dataset debería ser la misma o mayor que los datos de entrada. sin embargo. El píxel debe ser bastante pequeño para capturar el detalle requerido. La resolución aumenta como el tamaño de la disminución del píxel.
El Analista Espacial. y ningún resultado será creado. Combinando los bloques. y adverbios. y calificadores sobre las acciones. globales.
La fuerza principal del Analista Espacial es su gran capacidad analítica. y de aplicación.
. indicarán mayor resolución y exactitud. una sintaxis y el álgebra Booleana como ciertas reglas a ser seguidas para que el Analista Espacial realice la tarea solicitada. Los componentes básicos para la lengua de Álgebra de Mapa son objetos. Células más pequeñas. focales. y funciones locales. El Álgebra de Mapas proporciona los componentes básicos que pueden ser usados particularmente o en la conjunción entre ellos para solucionar problemas.Figura 21. 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. verbos. La gramática de la lengua establece el significado de los componentes básicos según la posición de un bloque en una expresión. Si las coacciones de tipo o reglas de sintaxis son violadas. Esto porque células o píxeles grandes pueden abarcar más de un valor de datos y cada píxel posee solo un valor resultante. acciones. un mensaje de error será devuelto por el Analista Espacial. por la lengua de Álgebra de Mapa. proporciona instrumentos para realizar operaciones. zonales. Estas delineaciones son similares a sustantivos.
Análisis con sobreposición (Overlay) de datos del tipo Ráster
Figura 23.Figura 22. Muestra de la Calculadora para Datos del Tipo Ráster.
la suma. que simultáneamente cubren la trama datasets o layer y mantienen los atributos de entrada. una función. Es decir el valor de la célula sola. ejemplos de funciones por célula son las funciones trigonométricas (por ejemplo. global.
8. El juego de operadores está compuesto de aritmética. focal. layers. constantes. el máximo. tablas. Cualquier palabra usada en una expresión que no sea un operador. Para solo un dataset.
8. La trama datasets. 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.2 Acciones
Las acciones que pueden ser realizadas sobre objetos de entrada son operadores y funciones. o una constante es considerada como el nombre propio de un dataset existente. la desviación estándar. o el rango de valores dentro de la vecindad inmediata o extendida. y uso específico.1 Objetos
Ellos son entradas para el cálculo o pueden ser posiciones de almacenaje para la salida. tiene una influencia directa sobre el valor de la salida. Una función por célula (local) puede ser aplicada a un ráster o múltiples ráster. seno) o las funciones exponenciales y logarítmicas (por ejemplo. 34
. Las funciones de vecindad pueden retornar la media. Estas funciones son divididas en cinco categorías principales: Local. el logaritmo exponencial). Operadores de Analista Espaciales realizan cálculos matemáticos dentro de y entre la trama datasets.2 Funciones Focales
Funciones Focales o de vecindad. Los ejemplos de las funciones locales que trabajan sobre múltiples ráster son las funciones que devuelven el mínimo. relaciones y operadores lógicos que apoyan tanto números enteros como valores de punto flotante y operadores combinatorios.2. layers. y números son todos los tipos de objetos en la lengua de Álgebra de Mapa. independientemente de los valores de células vecinas. el mayor valor. Funciones del Analista Espacial son los modelos cartográficos espaciales que analizan datos en base a la célula o píxel. tablas y números y entre las combinaciones válidas de todos ellos.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. o el valor mínimo para todos los valores del ráster de entrada en cada posición de célula.2. 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.8. zonal.
zonales. como las funciones de análisis hidrológicas. focales.
. Aplicando una función global a un ponderado (el costo) la superficie.5 Las Funciones de Uso Específico o Aplicación
Proporcionan los instrumentos que son aplicables a tareas específicas como la hidrología.3 Funciones Zonales
Son aquellas donde se produce un tema GRID de salida o una tabla. o por ráster. el máximo. la suma. no una forma de vecindad especificada. zonales. el segundo identifica a cual zona cada celda (usada en el cálculo) pertenece. esto es también una función focal). 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. Las estadísticas zonales usando dos temas GRID de entrada: El primero define los valores a ser usados en el cálculo. 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.
8. no necesariamente tienen un orden o forma específica. En todos los cálculos globales. 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. Las funciones locales.2. sin embargo.
8.2. Algunas funciones de aplicación son más generales en cierta medida.2. la limpieza de datos. y globales no son específicas a ningún uso. y globales (como el hecho que aun cuando la pendiente por lo general sea usada en el uso de analizar superficies. Las zonas. Hay alguna similitud en la clasificación de una función de aplicación y las funciones locales. y la transformación geométrica. Hay dos grupos de funciones globales: Distancia euclidiana (Straight Line) y distancia ponderada (Cost Weighted). el mínimo. conocer la superficie entera es necesario para retornar la solución. Cada zona puede ser única. mientras otras funciones de aplicación más por poco son definidas.8. La clasificación de las funciones de aplicación es una ayuda de agrupar y entender la amplia variedad de operadores de Analista Espaciales y funciones. 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. 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). o el rango de valores determinado para cada zona. como el análisis superficial.4 Funciones Globales
Global. Operaciones que pueden ser completadas sobre estas células retornan la media. focales. 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.
Las preguntas de los datos en ArcGis siguen álgebra booleana y consisten en expresiones lógicas y los conectadores booleanos.3 Calificadores
Los calificadores son parámetros que controlan como y donde una acción debe ocurrir. o no igual o distinto a (<>). Los operadores lógicos pueden ser iguales a (=). menor que (<). mayor que o igual a (>=). en la cual las ' es clases y ' ' 2 son operandos y ' ' un operador lógico. o una secuencia. y la expresión lógica selecciona esos expedientes que tengan el valor de la clase de 2. Los operandos pueden ser un campo. en que medida y con que valores las acciones deben ocurrir. 2 es el valor del campo usado en la pregunta. Las acciones permiten o requieren que parámetros calificadores para identificar como. cuales células deberían ser incluidas en una vecindad focal son algunos ejemplos de parámetros necesarios para completar una acción del Analista Espacial.8. Que dataset. 36
. menor que o igual a (<=). ráster o layer debería ser usado en una función zonal.
Una expresión lógica contiene operando(s) y operador(es) lógico. = es En este ejemplo. el tipo y la manera de las acciones varían. Por ejemplo. la clase es el nombre de un campo. Incluso aunque los operadores y funciones realicen acciones. mayores que (>). la ' clase = 2 ' una expresión lógica.
Los conectadores booleanos son AND.Una instrucción del lenguaje de interrogación puede incluir dos o más expresiones lógicas conectadas por uno o más conectadores boléanos. Si el conectador se cambia a XOR. y OR son realmente palabras claves usadas en las operaciones del COMPLEMENTO. INTERSECCIÓN Y UNIÓN. El conectador ‘AND’ conecta dos expresiones Ejemplo: (clase = 2) y (edad > 100). XOR. Si el conectador se cambia a ‘OR’ en el mismo ejemplo. AND. El conectador NOT niega una expresión. Los conectadores booleanos de NOT. NOT (clase = 2) y (la edad > 100). entonces los expedientes que satisfacen una y solamente una de las expresiones se seleccionan. OR. y NOT. Los expedientes seleccionados de la declaración deben satisfacer (clase = 2) y (edad > 100).
. selecciona esos expedientes que clase no sea igual a 2 y que edad sea mayor de 100. significando que una expresión verdadera está cambiada a falsa y viceversa. después se seleccionan los expedientes que satisfacen uno o ambos expresiones. por ejemplo. La declaración.
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