Disponible con una licencia de Spatial Analyst.
Se puede utilizar un conjunto de pasos conceptuales para facilitar la creación de un modelo. Deberá trabajar en la resolución de un problema de muestra para entender la secuencia de pasos. Como urbanista, le han asignado la tarea de hallar ubicaciones adecuadas para un nuevo colegio. Puede combinar herramientas desde la Extensión ArcGIS Spatial Analyst para ayudarle a identificar los emplazamientos potenciales.
Paso 1: plantear el problema
Para resolver un problema espacial, deberá primero plantear el problema que está intentando resolver y el objetivo que se ha propuesto alcanzar. Empiece elaborando un concepto del resultado previsto del estudio para visualizar el tipo de mapa que desea producir.
Su problema no es otro que hallar la ubicación más adecuada para erigir un nuevo colegio. El resultado que pretende lograr es un mapa en el que se muestren aquellos emplazamientos potenciales (clasificados de mejor a peor) que podrían ser adecuados para la construcción de un nuevo colegio. A esto se le llama mapa de adecuación por categorías, ya que muestra el rango relativo de valores que indican la adecuación de cada ubicación en el mapa, teniendo en cuenta los criterios que se aplican al modelo.
Para poder modelar su problema espacial, trace un diagrama de los pasos relacionados. Empiece con la exposición del problema. Conforme vaya trabajando en la resolución del mismo, irá expandiendo el diagrama de manera que en él se mostrarán objetivos, modelos de proceso y datasets de entrada necesarios para lograr su objetivo.
Paso 2: Desglosar el problema
Cuando haya planteado el problema, desglóselo en partes hasta que descubra los pasos necesarios para resolverlo. Estos pasos son objetivos que deberá resolver.
A la hora de definir los objetivos, considere en todo momento las medidas que se deberán aplicar para lograrlo. ¿Cómo calculará cuál es la mejor área para el nuevo colegio? En este ejemplo ficticio de la construcción de un colegio, es preferible hallar una ubicación próxima a unas instalaciones de recreo, pues muchas de las familias que se han trasladado a la localidad tienen hijos pequeños interesados en actividades de recreo. También es importante que se encuentre distanciado respecto a otros colegios para así distribuir la ubicación de los mismos en la ciudad. El colegio debe también construirse en un suelo idóneo que sea relativamente llano. Existen multitud de objetivos adicionales que podrían incluirse en este ejemplo, como la búsqueda de un área de suelo que sea lo suficientemente extensa como para albergar el colegio y sus instalaciones, o como la ubicación del mismo en un área con una alta densidad de niños con una edad apropiada para asistir al mismo, pero este modelo ha sido simplificado para hacer más sencilla la explicación del ejemplo.
Para cumplir tales objetivos deberá hacer lo siguiente:
- ¿Dónde están las ubicaciones que tienen un suelo relativamente llano?
- ¿En estas ubicaciones, el uso del suelo es en general adecuado?
- ¿Están estas ubicaciones lo bastante próximas a lugares de recreo?
- ¿Están lo bastante alejadas de los colegios ya existentes?
¿Dónde están las ubicaciones que tienen un suelo relativamente llano?
Para localizar áreas relativamente llanas deberá crear un mapa que muestre la pendiente del suelo. En el modelo de proceso que se muestra aquí se calcula la pendiente del suelo.
- Dataset de entrada necesario: de vértice
¿En estas ubicaciones, el uso del suelo es en general adecuado?
Deberá decidir los requisitos que debe poseer el tipo de suelo adecuado en el que construir. Este proceso es subjetivo y variará en función de lo que crea oportuno. Para este ejemplo, el suelo agrícola se considera el menos costoso en los que construir y, por ello, se convierte en el más preferible. Cerca de dicho suelo se puede encontrar tierra fértil, matorrales, bosque y, por último, áreas ya edificadas. En este caso, no es necesario el uso de modelo de procesamiento alguno, tan sólo una identificación del dataset del uso del suelo de entrada y qué usos del suelo son los que es más preferible construir.
- Dataset de entrada necesario: uso del suelo
¿Están estas ubicaciones lo bastante próximas a lugares de recreo?
Es consciente de que es más aconsejable ubicar el colegio en una zona próxima a algunas instalaciones de recreo, por lo que deberá crear un mapa en el que se muestren las distancias hasta los lugares de recreo para, de manera potencial, ubicar el colegio en áreas próximas a las mismas. Es necesario un modelo de proceso en el que se calculen las distancias desde los lugares de recreo.
- Dataset de entrada necesario: ubicación de las instalaciones de recreo
¿Están lo bastante alejadas de los colegios ya existentes?
Tiene intención de situar el colegio distanciado de otros colegios para evitar toda invasión de sus áreas de captación de alumnos. Por lo tanto, deberá crear un mapa en el que se muestre la distancia respecto a los otros colegios. En el modelo de proceso que se muestra aquí se calcula la distancia a partir del resto de colegios.
- Dataset de entrada necesario: ubicación de los colegios ya existentes
Paso 3: explorar los datasets de entrada
Cuando haya desglosado el problema en una serie de objetivos y modelos de proceso y haya decidido los datasets que necesita, debe explorar sus datasets de entrada para comprender su contenido. Esto supone la comprensión de aquellos atributos hallados tanto en el interior de los datasets como entre los mismos y que son importantes para resolver el problema, así como la búsqueda de tendencias en los datos.
Gracias a la exploración de sus datos, es probable que llegue a conocer bastante bien las áreas sobre las que desea erigir el colegio, el peso de los atributos de entrada y las modificaciones en su proceso de modelado. Puede observar las ubicaciones de los colegios y los lugares de recreo existentes y, así, a partir del dataset de elevación, podrá ver dónde se encuentran las elevaciones superiores. El dataset del uso del suelo le indicará los tipos de uso del suelo que se hallan en el área y dónde se ubican en relación al resto de datasets.
Paso 4: llevar a cabo el análisis
Ya ha decidido sus objetivos, los elementos y sus interacciones, los modelos de proceso y los datasets de entrada que va a necesitar. Es el momento entonces de llevar a cabo el análisis.
Muchas de las tareas que pueden resolverse con ArcGIS se discuten en el libro Guía de Esri sobre análisis SIG, disponible a través de Esri Press 
.
Cuando encuentre la mejor ubicación para el nuevo colegio, podrá llevar a cabo el análisis de dos maneras distintas. Puede crear un mapa de adecuación para averiguar la idoneidad de cada ubicación en el mapa o bien puede consultar los datasets creados para obtener un resultado booleano de verdadero o falso.
Crear un mapa de adecuación
La creación de un mapa de adecuación le permitirá obtener un valor de adecuación para todas las ubicaciones del mapa.
Cuando haya creado las capas necesarias (en este ejemplo, las capas son Pendiente, Distancia hasta los sitios de recreo, Distancia hasta los colegios y Uso del suelo) para su análisis, ¿cómo se han de combinar estas capas creadas de manera que creen un único mapa con categorías de las áreas potenciales en las que erigir el colegio? Será necesaria una manera de comparar los valores de las clases existentes entre las capas. Una manera de hacerlo es asignar valores numéricos a las clases de cada capa de mapa o realizar una reclasificación.
Capa capa de mapa está clasificada según su adecuación como ubicación para el nuevo colegio. Por ejemplo, puede asignar un valor a todas las clases de cada capa en una escala de 1 a 10, siendo 10 el mejor valor.
Esto se denomina habitualmente la escala de adecuación. NoData puede utilizarse para descolorar aquellas áreas que no deben ser tenidas en cuenta. El hecho de tener todas las medidas en la misma escala numérica proporciona la misma importancia a todas ellas a la hora de determinar las ubicaciones más adecuadas. El modelo se construye inicialmente de esta manera. A partir de ahí, mientras se prueban las situaciones alternativas, los factores de peso pueden aplicarse a las capas con el fin de explorar con más detenimiento los datos y sus relaciones.
Crear escalas de adecuación
Tal y como se da el caso en este ejemplo, muchas de las escalas son sintéticas. A menudo sirven como medida por categorías de adecuación o como preferencia de mejor a peor. Se basa en algo que se puede medir, como es la distancia a los colegios, pero finalmente, se trata de una medida subjetiva acerca de la idoneidad de una determinada distancia desde un colegio para ubicar otro.
Existen escalas naturales que se asocian generalmente a algunos objetivos. El coste es un buen ejemplo, pero necesita ser definido con suficiente detalle. En un estudio de adecuación para la edificación, un objetivo de coste bajo de los bienes inmuebles se mediría en una escala de dólares. Cerciórese de definir la escala adecuadamente. En algo tan extendido como los dólares existen otras tantas variables, como son los dólares estadounidenses, los dólares australianos o un tipo de cambio entre divisas.
Muchas escalas no comparten relaciones lineales, aunque suelen presentarse de dicha manera para ahorrar tiempo y dinero, o bien porque no se consideraron todas las opciones. Por ejemplo, si se asigna una escala de distancia de trayecto, un trayecto de 1, 5 ó 10 kilómetros no aparecería clasificado como una adecuación de 10, 5 ó 1 si se realiza caminando. Algunas personas podrían pensar que caminar 5 kilómetros es únicamente el doble de malo que caminar 1, mientras que otras podrían pensar que se trata de algo 10 veces peor.
Al crear una escala de adecuación, hágalo con el consejo de expertos para así descubrir todos los aspectos positivos y negativos de una situación y con el mayor número de puntos intermedios posible. Dichos expertos deberían tener conocimientos sobre el objetivo que se está estudiando. Por ejemplo, será más recomendable preguntar a personas que viajan diariamente al lugar del trabajo para clasificar así sus opiniones acerca del tiempo de conducción deseado, que hacerlo a un funcionario municipal que piense que el tráfico es lo peor.
Consulte GIS and Multicriteria Decision Analysis de Jacek Malczewski para obtener más información acerca de abordar objetivos conflictivos y criterios de evaluación.
Clasificar las áreas próximas a los lugares de recreo
Para ubicar el colegio de forma que quede próximo a las instalaciones de recreo, deberá conocer la distancia hasta las mismas. La herramienta Distancia euclidiana de Spatial Analyst se encargará de crear dicho mapa, calculando la distancia en línea recta (euclidiana) que se comprende entre cualquier ubicación y el lugar de recreo más cercano. El resultado será un dataset ráster en el que cada celda representará la distancia que hay hasta el lugar de recreo más próximo. Para clasificar este mapa, utilice la herramienta Reclasificar. Como es recomendable ubicarlo próximo a lugares de recreo, proporcione un valor de 1 a las distancias lejanas a los lugares de recreo y un valor de 10 a las distancias cercanas a los mismos, y, luego, clasifique las distancias de forma lineal entre ellas, tal como se muestra en la siguiente ilustración.
Más información acerca del análisis de la distancia en línea recta
Clasificar las áreas lejanas de los colegios ya existentes
Para evitar las áreas de captación del resto de colegios, deberá conocer la distancia hasta los mismos. La herramienta Distancia euclidiana se encargará de crear dicho mapa, calculando la distancia en línea recta que se comprende entre cualquier ubicación y el colegio más cercano. El resultado será un dataset ráster en el que cada celda representará la distancia que hay hasta el colegio más próximo. Para clasificar este mapa, utilice la herramienta Reclasificar. Como es recomendable ubicarlo a cierta distancia con respecto al resto de colegios, proporcione un valor de 1 a las distancias cercanas a los colegios ya existentes y un valor de 10 a las distancias lejanas a los mismos, y, luego, clasifique las distancias de forma lineal entre ellas, tal como se muestra en la siguiente ilustración.
Clasificar las áreas que tienen un suelo relativamente llano
Para evitar las pendientes empinadas y localizar aquellas áreas relativamente llanas en las que construir, deberá conocer la pendiente del suelo. La herramienta Pendiente se encargará de crear dicho mapa, identificando en cada celda la tasa máxima de cambio en valor de cada celda respecto a sus vecinas. Para clasificar este mapa, utilice la herramienta Reclasificar. Como es recomendable ubicarlo en pendientes relativamente llanas, proporcione un valor de 1 a las ubicaciones con pendientes empinadas y de 10 a las ubicaciones con las pendientes menos pronunciadas, y, luego, clasifique los valores de forma lineal entre ellas, tal como se muestra en la siguiente ilustración.
Clasificar las áreas en tipos de uso del suelo adecuado
Para clasificar el mapa que representa los tipos de uso del suelo, utilice la herramienta Reclasificar. Como es recomendable construir el colegio en tipos de uso del suelo determinados debido a cuestiones económicas, deberá decidir la forma en la que clasificar los valores.
La clasificación de la distancia o de los valores de pendiente es algo que no reviste complicación alguna. Debe decidir si son preferibles las distancias cortas o las largas, o si son preferibles las pendientes más empinadas que otras que lo son menos, y, luego, clasifique el resto de los valores de forma lineal o especifique una distancia o pendiente máxima a considerar. Llegó el momento entonces de decidir los tipos de uso del suelo que prefiere. Esta decisión es subjetiva, pues depende de su propio estudio. La forma más sencilla de decidir el tipo de suelo que es más preferible para la construcción y aquél que no lo es es decidiendo el más preferible y, después, el menos preferible. A partir de ahí, con los tipos de uso del suelo que aún resten, decida de nuevo los más preferibles y los menos preferibles. Siga este proceso hasta que haya clasificado los tipos de uso del suelo según su orden de preferencia. Los usos del suelo de agua y humedales se han excluido del análisis, ya que en este caso no puede construir sobre el agua y existen restricciones que impiden la construcción sobre los humedales. La siguiente ilustración muestra la clasificación de los tipos de uso del suelo.
Combinar los mapas de adecuación
El último paso a realizar en el modelo de adecuación es combinar los resultados reclasificados (los mapas de adecuación) de Distancia hasta los lugares de recreo, Distancia hasta los colegios, Pendiente y Tipos de uso del suelo.
Para justificar el hecho de que algunos objetivos tienen más importancia en el modelo de adecuación, puede ponderar los datasets, proporcionando a los datasets que deberían tener más importancia en el modelo un mayor porcentaje de influencia (peso) que otros. Si todos los datasets tienen la misma importancia, puede asignar el mismo peso a cada uno.
En el ejemplo, al desglosar el problema sabe que el objetivo más preferible a cumplir es ubicar el colegio en un lugar próximo a las instalaciones de recreo, y que el siguiente es ubicarlo a cierta distancia con respecto al resto de colegios. Las siguientes influencias del porcentaje se asignarán a los mapas de adecuación. Los valores entre paréntesis son porcentajes divididos entre 100, normalizándose así los valores. Este valor normalizado será asignado a cada mapa de adecuación:
Porcentajes de adecuación
| Factores de adecuación | Influencia del porcentaje | Porcentajes normalizados |
|---|---|---|
Distancia hasta los lugares de recreo | 50% (0.5) | |
Distancia hasta los colegios | ( | 25% 0.25) |
Cambio | ( | 12.5% 0.125) |
Tipos de uso del suelo | ( | 12.5% 0.125) |
El mapa de adecuación Distancia hasta los lugares de recreo posee una influencia del 50 por ciento (0,5) con respecto al resultado final, mientras que Distancia hasta los colegios posee una influencia del 25 por ciento (0,25). Tanto Pendiente como Tipos de uso del suelo poseen una influencia del 12,5 por ciento (0,125). Tal y como ocurre en la asignación de escalas de adecuación, la asignación de pesos es un proceso subjetivo, pues variará según la importancia de los objetivos de su estudio.
El mapa de adecuación final se produce mediante la combinación de todos los mapas. Los pesos pueden asignarse en el mismo momento en el que se produce la combinación de mapas de adecuación. A continuación se muestra el mapa de adecuación final para la ubicación de lugares para el colegio. Las ubicaciones más adecuadas se muestran con el tono más oscuro de verde. Las menos adecuadas aparecen en tonos naranja.
Puede utilizar Álgebra de mapas para ponderar y combinar datasets. De manera alternativa, puede utilizar la herramienta Superposición ponderada. Si utiliza esta herramienta en un modelo, tendrá la opción de retroceder y modificar de forma sencilla los pesos (influencia del porcentaje) y cualquier valor de escala que haya establecido. Si conecta las herramientas de geoprocesamiento en un modelo tan sólo deberá crear el modelo en una ocasión, pudiendo después modificar los valores de los parámetros para experimentar con los diferentes resultados.
Consultar sus datos
La forma alternativa para hallar ubicaciones adecuadas para el nuevo colegio (en lugar de crear un mapa de adecuación) es por medio de la consulta de sus datos. Cuando haya terminado de crear todos los datasets que necesita (Pendiente, Distancia hasta los lugares de recreo y Distancia hasta los colegios) podrá consultar los datos para hallar las ubicaciones más adecuadas. Dicha consulta serviría para hallar todas las ubicaciones en suelo agrícola con pendientes inferiores a 20 grados, en las que la distancia hasta los lugares de recreo es inferior a 1.000 metros y la distancia hasta los colegios es superior a 4.000 metros.
El resultado es un mapa de ubicaciones booleano verdadero o falso que cumple o no los criterios. Las áreas que aparecen en verde son adecuadas para la construcción del colegio, mientras que las áreas que no son adecuadas aparecen de color marrón.
Compare este resultado con el mapa de adecuación del paso anterior. La diferencia existente entre la consulta de sus datos y la creación de un mapa de adecuación es que, cuando consulta sus datos para obtener un mapa booleano verdadero o falso, no existen áreas de adecuación intermedia. Una ubicación o cumple los criterios o no es adecuada. Si su análisis garantiza más flexibilidad, debería crear un mapa de adecuación, en el que cada ubicación (celda) posea un valor de adecuación. Es probable que haya alguna ubicación que se estime completamente adecuada de acuerdo con su análisis de adecuación, pero, cuando investigue más a fondo, descubrirá que existen restricciones a la hora de construir en dicha ubicación. Dado que no ha restringido las ubicaciones de manera que sean adecuadas o no adecuadas (como ocurre con la aproximación booleana), puede hallar una ubicación próxima que tal vez no sea tan perfecta (podría tratarse, por ejemplo, de una ubicación en la que el tipo de uso del suelo es completamente adecuado), aun siendo un buen lugar en el que construir.
Paso 5: verificar el resultado
Cuando obtenga el resultado de cualquier análisis espacial, deberá verificar que es correcto. Siempre que sea posible, esta verificación debe realizarse mediante la visita de los lugares potenciales del campo. A menudo, el resultado que obtiene no se ha tomado en cuenta para alguna cuestión importante. Por ejemplo, podría haber un corral de gallinas a barlovento del lugar y del que surgen olores nauseabundos, o podría examinar los registros municipales y averiguar que existe una restricción que impide construir en el terreno deseado y de la que no era consciente. Cualquiera que sea el caso, deberá agregar esta información al análisis.
Paso 6: implementar el resultado
El último paso del modelo espacial consiste en implementar el resultado, que da paso a la planificación y construcción del nuevo colegio en la ubicación seleccionada.