UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

INGENIERÍA EN ESTADÍSTICA

NOMBRE:

ELIZABETH AGUILAR

CURSO:

ES4-001

FECHA DE PUBLICACIÓN: 2024-07-03

Consulta 2

ANTECEDENTE

En el análisis y procesamiento de datos geoespaciales, es común encontrar formatos de datos complejos como multipuntos, multilineas y multipolígonos. Estos formatos permiten agrupar múltiples geometrías en un solo registro, facilitando la gestión de grandes conjuntos de datos espaciales. Sin embargo, en aplicaciones específicas como la visualización detallada o ciertos tipos de análisis geoespacial, es necesario desagregar estos formatos complejos en sus componentes más simples: monopuntos, monolíneas y monopolígonos. Este proceso de conversión es esencial para mejorar la precisión y la claridad de los datos presentados.

OBJETIVO GENERAL

Desarrollar un proceso eficiente para convertir datos geoespaciales en formatos multipuntos, multilineas y multipolígonos a formatos monopuntos, monolíneas y monopolígonos.

OBJETIVO ESPECIFICO

  • Revisar y evaluar las herramientas y bibliotecas disponibles que faciliten la conversión de formatos multipuntos, multilineas y multipolígonos a sus equivalentes más simples.

  • Implementar un procedimiento detallado utilizando herramientas de software y lenguajes de programación para realizar la conversión de estos formatos geoespaciales.

DESARROLLO

Investigar cómo convertir una cobertura multipuntos, multilineas y multipoliginos a mono puntos, mono líneas y mono polígonos

Para convertir coberturas multipuntos, multilineas y multipolígonos a sus versiones más simples, se pueden utilizar varias herramientas y bibliotecas geoespaciales, tanto en software GIS como en lenguajes de programación como Python.

1. Utilizando Software GIS

QGIS:

QGIS es una herramienta de código abierto que permite la manipulación de datos geoespaciales. Para realizar la conversión en QGIS:

Multipuntos a Monopuntos:

Cargar la capa de multipuntos. Utilizar la herramienta “Explode” (Descomponer) en la caja de herramientas de procesamiento, que separa cada punto en geometrías individuales.

Multilineas a Monolíneas:

Cargar la capa de multilineas. Utilizar la herramienta “Explode” (Descomponer), que separa cada línea en geometrías individuales. Multipolígonos a Monopolígonos:

Cargar la capa de multipolígonos. Utilizar la herramienta “Explode” (Descomponer), que separa cada polígono en geometrías individuales. ArcGIS:

ArcGIS ofrece herramientas similares para la conversión:

Multipuntos a Monopuntos:

Cargar la capa de multipuntos. Usar la herramienta “Multipart to Singlepart” en la caja de herramientas de ArcToolbox. Multilineas a Monolíneas:

Cargar la capa de multilineas. Usar la herramienta “Multipart to Singlepart”.

Multipolígonos a Monopolígonos:

Cargar la capa de multipolígonos. Usar la herramienta “Multipart to Singlepart”.

2. Utilizando Python con Bibliotecas Geoespaciales, GeoPandas y Shapely:

Python, junto con las bibliotecas GeoPandas y Shapely, ofrece una manera programática y flexible para convertir estos formatos. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

Instalación de las bibliotecas:

#pip install geopandas shapely

Código para convertir Multipuntos a Monopuntos:

#import geopandas as gpd
#from shapely.geometry import MultiPoint

# Cargar la capa de multipuntos
#gdf = gpd.read_file('multipuntos.shp')

# Crear una nueva lista de geometrías simples
#simple_geometries = []

#for multipoint in gdf.geometry:
    #if isinstance(multipoint, MultiPoint):
        #for point in multipoint:
            #simple_geometries.append(point)

# Crear un nuevo GeoDataFrame con las geometrías simples
#simple_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=simple_geometries)
#simple_gdf.to_file('monopuntos.shp')

Código para convertir Multilineas a Monolíneas:

#import geopandas as gpd
#from shapely.geometry import MultiLineString

# Cargar la capa de multilineas
#gdf = gpd.read_file('multilineas.shp')

# Crear una nueva lista de geometrías simples
#simple_geometries = []

#for multiline in gdf.geometry:
    #if isinstance(multiline, MultiLineString):
        #for line in multiline:
            #simple_geometries.append(line)

# Crear un nuevo GeoDataFrame con las geometrías simples
#simple_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=simple_geometries)
#simple_gdf.to_file('monolineas.shp')

Código para convertir Multipolígonos a Monopolígonos:

#import geopandas as gpd
#rom shapely.geometry import MultiPolygon

# Cargar la capa de multipolígonos
#gdf = gpd.read_file('multipoligonos.shp')

# Crear una nueva lista de geometrías simples
#simple_geometries = []

#for multipolygon in gdf.geometry:
    #if isinstance(multipolygon, MultiPolygon):
        #for polygon in multipolygon:
            #simple_geometries.append(polygon)

# Crear un nuevo GeoDataFrame con las geometrías simples
#simple_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=simple_geometries)
#simple_gdf.to_file('monopoligonos.shp')

CONCLUSIÓN

Convertir coberturas multipuntos, multilineas y multipolígonos a sus formatos simples de monopuntos, monolíneas y monopolígonos es esencial para ciertos tipos de análisis y visualizaciones geoespaciales. Utilizando software GIS como QGIS y ArcGIS o bibliotecas de Python como GeoPandas y Shapely, este proceso puede realizarse de manera eficiente y precisa.

RECOMENDACIONES

  • Utilización de Software GIS: QGIS y ArcGIS son herramientas potentes y accesibles que facilitan la conversión de formatos geoespaciales.

  • Automatización con Python: Las bibliotecas GeoPandas y Shapely permiten automatizar la conversión y pueden integrarse en flujos de trabajo existentes para mayor eficiencia.

  • Validación de Datos: Es importante realizar pruebas y validaciones de los datos convertidos para asegurar la precisión y la integridad de la información geoespacial.

BIBLIOGRAFIA

  • QGIS Documentation. (2024). “Working with Vector Data.” Retrieved from QGIS Documentation

  • Esri. (2024). “ArcGIS Desktop: Advanced Analysis and Data Manipulation.” Retrieved from Esri ArcGIS Documentation

  • Gillies, S. (2007). “Shapely: Manipulation and analysis of geometric objects.” Retrieved from Shapely Documentation

  • Jordahl, K. (2014). “GeoPandas: Python tools for geographic data.” Retrieved from GeoPandas Documentation