práctica 4 obtención y procesamiento de datos espaciales · lineales ríos, carreteras . ......

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Práctica 4

Obtención y procesamiento de

datos espaciales

Herramientas Modernas para los Programas de Control de Enfermedades Desatendidas Procesamiento de datos espaciales con QGIS 1.8.0- Lisboa

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Objetivo de la práctica

El objetivo de esta cuarta práctica es mostrar cómo obtener datos espaciales y

epidemiológicos de acceso público y gratuito y explicar los pasos claves para su

procesamiento e integración en un entorno SIG de trabajo.

Conocimientos a adquirir

En esta práctica, el alumno aprenderá a:

Descarga de datos espaciales de naturaleza y origen diverso; desde datos

geográficos, hasta ambientales y epidemiológicos.

Procesamiento de datos espaciales dentro del entorno QGIS de trabajo.

Combinación o mosaicado de imágenes ráster.

Extraer datos ráster utilizando una máscara geográfica (capa vectorial).

Extraer información ambiental relevante a partir de datos puntuales.

Actualizar nuestros datos epidemiológicos con información ambiental y

geográfica clave para posteriores análisis espaciales.

Este trabajo está creado bajo un Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International

License (http://creativecommons.org/licenses/by-na-sa/4.0/). Esto significa que los usuarios

podrán copiar y compartir este documento con otros. La creación de nuevos materiales a partir de

este documento deberá ser consultado con el autor; Jorge Cano Ortega

([email protected]).

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en_US





Índice

¿Qué es un Sistema de Información Geográfica (SIG)? .................. 4

¿Qué es Quantum GIS? ........................................................ 5

Requisitos del sistema ........................................................ 6

Descripción de los datos ...................................................... 7

Interfaz principal de QuantumGIS .......................................... 9

Funciones principales ........................................................ 11

Práctica ......................................................................... 13

1. Crear un directorio GIS ............................................................... 13

2. Obtención de datos epidemiológicos ............................................... 14

3. Obteniendo datos geográficos ....................................................... 18

3.1. Datos geográficos para crear un mapa base .......................................... 18

3.2. Localizaciones ............................................................................. 21

4. Obteniendo datos ambientales ...................................................... 26

4.1. Coberturas del suelo ...................................................................... 26

4.2. Datos climatológicos ...................................................................... 28

4.3. Datos demográficos ....................................................................... 31

5. Manejo de datos espaciales con QGIS .............................................. 33

5.1. Preparación de un mapa base ........................................................... 33

5.2. Añadir datos ráster ....................................................................... 43

5.3. Combinar datos ráster (mosaicado) y extraer datos usando una máscara ....... 47

5.4 Extrayendo información de capas ráster a datos puntuales ........................ 55



¿Qué es un Sistema de Información Geográfica (SIG)?

Al igual que la propia geografía, es difícil definir el término Sistema de Información Geográfica (SIG) ya que engloba la integración de áreas muy diversas. Por ello no existe consenso sobre una única definición de SIG. Una definición de SIG bastante aceptada es la redactada por el NCGIA (National Centre of Geographic Information and Analysis):

Un SIG es un sistema de hardware, software y procedimientos elaborados para facilitar la obtención, gestión, manipulación, análisis, modelado, representación y salida de datos espacialmente referenciados (georeferenciados), con el fin de resolver problemas complejos de planificación y gestión (NCGIA, 1990).

La característica principal de un SIG es la capacidad para localizar objetos y

eventos (lagos, pueblos, casos de enfermedades) y vincularlos con la información

adecuada, para así poder identificar patrones espaciales y proporcionar una base

para crear mapas y analizar su información. En un SIG los diferentes tipos de datos

geográficos se representan con diferentes tipos de capas. En la siguiente tabla se

muestra un resumen:

Tipo de datos

Ejemplos

Imagen

Puntuales Ciudades, casas, pozos

Lineales Ríos, carreteras



Polígonos o

áreas

Divisiones administrativas, secciones

censales

Rásters

Celdas o mallas de datos que

representan datos continuos sobre un

área (imágenes de satélite,

temperaturas o elevaciones)

Datos vectoriales. Representación del mundo mediante puntos, líneas o polígonos.

Los modelos vectoriales se utilizan para almacenar datos que tienen límites

discretos como las fronteras de un país, el parcelario o las calles:

Características de datos puntuales: elementos en el mapa que no tienen

ni longitud ni área a una escala determinada, como una ciudad en un

mapamundi o un edificio en un mapa de una ciudad.

Características de datos lineales: elementos que tienen longitud pero no

área a una escala determinada como un río en un mapamundi o una calle en

un plano de una ciudad.

Características de datos de áreas: elementos que delimitan un área a una

escala determinada en un mapa, como un país o un distrito.

Datos Ráster. Es una representación del mundo en una malla regular dividida en

celdas o pixeles. Los modelos ráster se utilizan para almacenar datos continuos

como una fotografía aérea, una imagen de satélite, una superficie de

concentraciones químicas o un modelo de elevación del terreno.

Una aplicación SIG permite abrir mapas digitales en el ordenador, crear

nueva información espacial para añadirla a un mapa, diseñar mapas a medida

según lo que se necesite y realizar análisis espaciales de la información.

¿Qué es Quantum GIS?

Quantum GIS (QGIS) es una aplicación SIG de código abierto con licencia

pública general (GNU General Public License) con una interfaz sencilla y amigable.

QGIS es un proyecto oficial de Open Source Geospatial Foundation (OSGeo). Puede

ejecutarse bajo diferentes plataformas: Linux, Unix, Mac OS X, Windows y Android

y soporta diferentes formatos de datos vectoriales, datos ráster, bases de datos y

sus funcionalidades.



Como todas las aplicaciones SIG, QGIS ofrece una interfaz gráfica que

permite al usuario ver diferentes capas de un mapa, manipular y analizar los

datos, y crear nueva cartografía.

Si recibes esta práctica de forma impresa, recibirás con ella una copia de

QGIS versión 1.8.0. Si no, en el sitio oficial del proyecto QuantumGIS

(http://www.qgis.org) se podrá descargar una copia gratuita.

Requisitos del sistema

Windows:

Mínimo: Pentium III / 256 MB RAM.

Recomendado: Pentium IV / 512 MB RAM.

Sistema operativo: Plataformas Windows y Linux (Win98/XP, Linux Suse

8.2/9.0/9.2, Linux Debian (Lliurex))

MAC:

PC/Desktop con al menos Pentium IV

Tiger OS, Leopard OS

http://www.qgis.org/



Descripción de los datos

Para esta práctica deberemos obtener los datos epidemiológicos y geográficos de

diferentes fuentes de datos de libre acceso. Además, también tendremos que

acceder a diferentes fuentes de datos ambientales a fin de enriquecer nuestros

proyectos SIG y obtener información adicional potencialmente relacionada con la

distribución de la enfermedad.

DATOS EPIDEMIOLÓGICOS

Usaremos los datos disponibles en el sitio web del proyecto GAHI (The Global Atlas

of Helminth Infections) concernientes a las infecciones por geohelmintos y

esquistosomas en Kenia. Dicha información se ha obtenido principalmente de la

literatura científica. http://www.thiswormyworld.org/maps/kenya

DATOS GEOGRAFICOS Y AMBIENTALES

Fuente de datos Tipo de datos Formato Enlace

GADM database

Limites administrativos

Capas vectoriales (.shp)

http://www.diva-gis.org/gdata

Digital Chart of the World

Road and railways Capas vectoriales (.shp)

Digital Chart of the World

Rivers and Water surfaces


CGIAR-SRTM Digital Elevation Model SRTM-30 arc sec (1 km)

Capas ráster

ESRI grid

Global Land Cover Network

Global cover-derived national land cover databases for Africa


http://www.glcn.org/databases/lc_gc-africa_en.jsp

WorldClim Mean Temperature

30-arc sec (1 km)

Capas ráster

ESRI grid

http://www.worldclim.org/tiles.php

WorldClim Annual Precipitation

30-arc sec (1 km)

Capas ráster

ESRI grid


AFROPop Population density in

2010 and 2015

Capas ráster

GEOTIFF (.tif)

http://www.clas.ufl.edu/users/atatem/index_files/Kenya.htm

NGA GEOnet Names Server

Locations Archivo de texto (.txt)

http//earth-info.nga.mil/gns/html/namefiles.htm

http://www.thiswormyworld.org/maps/kenya










http://earth-info.nga.mil/gns/html/namefiles.htm





Nota: Los datos espaciales necesarios para llevar a cabo esta práctica serán

proporcionados durante el curso, en caso de que los alumnos tengan dificultades para

acceder a los diferentes sitios web y descargarlos.



Interfaz principal de QuantumGIS

Al abrir Quantum GIS por primera vez, aparecerá una nueva ventana similar a la

que se muestra en este ejemplo:

La interfaz de de QGIS cambia de un proyecto a otro dependiendo de los requisitos

del proyecto. A continuación se muestra el menú básico que se encontrará durante

las prácticas.

Título del proyecto – Muestra el título del proyecto en el que se va a trabajar.

Barra de menús – permite acceder a diferentes herramientas Quantum GIS usando

un menú jerárquico estándar.

Botones de herramientas – estos iconos proporcionan acceso directo a la mayor

parte las funciones de la barra de menús y además dan acceso a herramientas

adicionales para interactuar con el mapa. Se muestran los comandos para

acercarse o alejarse del mapa, moverse por el mapa, ir o volver a la vista original,

2

3

4

5

6

1

1

2

3



obtener información de los objetos, leer coordenadas, medir distancias, imprimir o

acceder a la ayuda.

Tabla de contenidos/leyenda del mapa (TdC) – Muestra las capas del proyecto que

se pueden activar o desactivar , los atributos de los símbolos de cada capa y

las consultas relacionadas con estos que están activas en el proyecto

correspondiente.

Ventana de visualización – Muestra los elementos que estén activos en el TdC.

Barra de estado – Muestra la posición actual (coordenadas geográficas) según se va

desplazando el ratón por el mapa (ej. metros o grados decimales). El botón de la

izquierda de la barra de estado permite cambiar entre visualizar las coordenadas

del mapa o ver las coordenadas de la extensión actual de la vista.

Botones de herramientas y otros componentes principales de Quantum GIS

La barra de botones de herramientas está agrupada por temas (los iconos en gris

significa que están inactivos). Algunos de ellos vienen incluidos por defecto en

QGIS y otros se pueden añadir o quitar de la interfaz

Archivos

Gestión de capas

Navegar por el mapa

Atributos

Etiquetas

Ráster

Edición

Complemento GRASS

Edición avanzada

Extensiones

4

5

6



Funciones principales

En esta sección, se muestran las diferentes herramientas geográficas y otras

funciones principales de QGIS que se utilizarán durante esta práctica.

Opciones de archivo

Nuevo proyecto

Permite crear un nuevo proyecto

Abrir Proyecto

Herramienta para abrir un proyecto existente creado en Quantum GIS.

Guardar Proyecto

Permite guardar un proyecto

Guardar proyecto como

Permite guardar el proyecto en otro formato

Mostrar capas

Añadir capa Vectorial

Permite añadir cualquier capa existente en formato vectorial legible

Añadir capa Ráster

Permite añadir cualquier capa existente en formato ráster legible

Añadir capa de texto delimitado

Permite añadir y mostrar archivos de texto delimitado (por tabulación,

comas, etc.) que contengan coordenadas x (longitud) e y (latitud)

Tabla de Contenidos. Menú

Activar o desactivar capas

Hacer clic en la casilla para activar o para desactivar la capa o

capas

Carpeta en la tabla de contenidos (TdC)

Esto representa un grupo de capas en el TdC



El color gris significa que solo las capas seleccionadas en el grupo son

visibles

Barra de herramientas para navegar

Acercar zum

Hacer clic una vez en el mapa para acercar o delimitar un cuadro sobre

un área concreta

Alejar zum

Hacer clic una vez en el mapa para alejar o disminuir la escala del mapa

Desplazar mapa

Hacer clic en el mapa, mantener pulsado el botón izdo. del ratón y

mover en cualquier dirección

Zum general

Hacer clic para ver la vista predeterminada o ver la capa o capas en toda

su extensión

GDAL tool (herramientas de geoprocesamiento)

Combinar Esta función permite “mosaicar” o unir automáticamente varias capas ráster

Clipper

Esta utilidad permite extraer un conjunto de datos ráster usando un archivo vectorial como máscara de contorno



Práctica

1. Crear un directorio GIS

Siempre es importante trabajar de manera ordenada. Para ello, sugerimos en esta

sección una manera simple de almacenar los datos espaciales y epidemiológicos

que se obtengan, y aquellos nuevos que se vayan generando como consecuencia de

su procesamiento en un entorno SIG.

Hacer clic con el botón derecho en el menú inicio y seleccionar abrir el

explorador de Windows o Explorar , dependiendo de la versión de

Windows del ordenador.

Nota: En Windows 7 se puede encontrar un icono en la barra de tareas que es un

acceso directo al explorador.

Crear una nueva subcarpeta llamada SCH_Kenia_proyecto dentro de la carpeta

“C:\QGIS_curso”, que fue creada con anterioridad (ver Práctica 1).

Dentro de esta SCH_Kenia_proyecto, crearemos varias subcarpetas con los

nombres Vector, Raster y EpiData, que utilizaremos durante el transcurso de la

práctica para almacenar datos acorde con su naturaleza.



Además, cada vez que se crea una nueva capa o datos, o se obtengan otras nuevas

capas, se deberán guardar en la carpeta correspondiente según el tipo de datos

que sean.

Nota: Quantum GIS no almacena los archivos en el programa si no que redirige el

programa a la correcta ubicación de estos

Abrir y revisar siempre los archivos descargados antes de guardarlos en el

directorio elegido.

2. Obtención de datos epidemiológicos

Normalmente, tendrá que trabajar con sus propios datos epidemiológicos para

desarrollar sus proyectos. Sin embargo, un creciente número de iniciativas están

proporcionando información de acceso libre sobre la distribución geográfica de

diversas enfermedades tropicales desatendidas. Para esta práctica, vamos a usar

los datos disponibles en el sitio web del proyecto GAHI

(www.thiswormyworld.org) sobre infecciones por geohelmintos y esquistosomas

en Kenia.

Hacer clic en el siguiente enlace; http://www.thiswormyworld.org/maps/by-

country/ke y navegar hacia la parte inferior de la página web donde

encontraremos los distintos mapas disponibles para este país.

Elegir el mapa llamado “Distribution of soil transmitted helminth survey data

in Kenya” y hacer clic sobre él. Esto hará que se nos abra una nueva página web

http://www.thiswormyworld.org/

http://www.thiswormyworld.org/maps/by-country/ke

http://www.thiswormyworld.org/maps/by-country/ke



donde podremos tener acceso a los datos utilizados para hacer dicho mapa. En

el panel derecho veremos dos enlaces; Kenya mapping data y Kenya mapping

dictionary. El primer archivo corresponde a una tabla de datos en formato .CSV

(Comma Separated Values) que contiene los principales indicadores de las

encuestas realizadas en el país en el ámbito de las geohelmintiasis y la

esquistosomiasis. El segundo archivo contiene un diccionario para explicar en

detalle que información proporciona cada campo o variable de la tabla.

Hacer clic sobre Kenya mapping data para descargar la tabla de datos. Esta se

descargará a la carpeta “C:\...\Descargas”, que será la que tengamos

configurada por defecto para almacenar cualquier descarga que hagamos. Haz

lo mismo con el diccionario de la tabla.

Mueve esta tabla de datos y su diccionario correspondiente a la carpeta

“C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\EpiData”.

Hacer doble clic en el archivo Kenya_mapping_data.csv para abrir la tabla de

datos. Por defecto, el programa utilizado para abrirlo será Excel.

Para llevar a cabo esta práctica, vamos a eliminar algunos campos o variables

que no están asociados directamente con los datos epidemiológicos. Elimina los

siguientes campos considerados a priori innecesarios: endnote id, author, year,

report_type, full_name_paper, mapped_to_unique_location,

mapped_to_nearest_populated_place, coord_unprecise, not_mapped.

Guarda la nueva tabla de datos con el nombre SCH_Kenya_mapping.csv (CSV

Comma Delimited) en “C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\EpiData”.



Ahora vamos a revisar la tabla de datos para eliminar aquellos registros para los

que no existen coordenadas geográficas. Tener en cuenta que solo podremos

georeferenciar en QGIS aquellos lugares de muestreo de los que se disponga de

las coordenadas geográficas.

En la pestaña de Inicio (Home) de Excel hacer clic en la opción Ordenar y

Filtrar (Sort & Filter) y elegir “Filtrar” (Filter). Abrir el menú desplegable del

campo “lat” y deselecciona la opción “Seleccionar todos” (Select all) y hacer

clic en la opción “Blank”. De esta forma, seleccionaremos aquellos registros

que no tengan dato alguno para este campo.



Eliminar los registros seleccionados, es decir aquellos para los que no se

dispone de coordenadas geográficas (ni latitud ni longitud).

Limpiar el filtro que hemos aplicado. Para ello, hacer clic en la opción Limpiar

filtro (Clear filter) que aparece en las opciones de la herramienta Ordenar

y Filtrar (Sort & Filter).

Finalmente, nos puede interesar utilizar únicamente los datos recogidos

posteriores al 2000. Por lo tanto, deberemos eliminar los datos que

corresponden a estudios llevados a cabo antes de 2000. Seguiremos los pasos

que hemos mencionado anteriormente para descartar los registros sin

coordenadas geográficas. Esta vez, al desplegar las opciones de filtro sobre el

campo “year_start”, deseleccionaremos los años posteriores a 2000.

Ahora eliminaremos (marcando con el ratón y botón izquierdo) los registros que

permanezcan seleccionados, es decir, aquellos correspondientes al periodo

1974-1999.




Guardar la nueva tabla de datos en formato .CSV (Comma delimited) y con el

nombre SCH_Kenya_mapping.csv y finalmente cerrar.



3. Obteniendo datos geográficos

3.1. Datos geográficos para crear un mapa base

DIVA-GIS es una fuente muy útil para la obtención de datos espaciales:

http://www.diva-gis.org/gdata. En este sitio web puedes descargar para cualquier

país datos espaciales (capas), para ser usados en un entorno SIG, relativos a

carreteras, vías férreas, hidrografía, fronteras administrativas y altitud. También

están disponibles datos relativos a la densidad de población y coberturas o usos del

suelo, aunque debido a su pobre resolución espacial posteriormente mostraremos

otras fuentes más precisas para este tipo de datos.

Las fronteras o límites administrativos disponibles en DIVA-GIS provienen del GADM

(Global Administrative Database), el cual proporciona mapas de las aéreas

administrativas del mundo a múltiples niveles de subdivisión. El nivel de

subdivisión varía entre países.

Hacer clic en el enlace; http://www.diva-gis.org/gdata, y seleccionar Kenya

del menú desplegable que muestra todos los países del mundo (para los que

estarían disponibles datos espaciales).

Seleccionar Administrative areas (áreas administrativas) de la lista de datos

espaciales disponibles (Subject).

Hacer clic en OK.

z

Hacer clic en la opción Download (descargar) que aparece en la parte inferior

de la nueva página web, a fin de descargar las capas correspondientes a las

diferentes subdivisiones administrativas existentes en este país.





Los datos espaciales se obtienen comprimidos dentro de un archivo de formato

ZIP con el nombre KEN_adm.zip.

Este archivo ZIP se descargará en la carpeta asignada por defecto para

almacenar los elementos que se descarguen de la red. Esta carpeta estará en el

disco duro C: del ordenador (“C:\...\Descargas”).

Mover el archivo Kenya_adm.zip a la carpeta “C:\.\SCH_Kenya_project\Vector”.

Extraer el contenido del archivo ZIP, es decir descomprimirlo, a la carpeta

“Vector”. Para ello, hacer clic derecho sobre el archivo KEN_adm.zip y

seleccionar la opción Extract Here (Extraer aquí) del menú desplegable.



Los límites administrativos se representan como capas vectoriales de polígonos,

y por tanto vienen almacenados en formato shapefile. Un archivo shapefile está

compuesto de, al menos, 4 archivos que tienen el mismo nombre pero diferente

extensión (.shp, .shx, .dbf, .prj). Estos archivos deben permanecer siempre

juntos para que la capa vectorial o shapefile sea funcional.

Cada archivo shapefile o capa se corresponde con un nivel administrativo,

siendo KEN_adm0.shp los límites del país and KEN_adm5.shp el nivel

administrativo inferior (sub-localidad).

Vuelve al menú principal de descargas de datos espaciales de DIVA-GIS y

descarga el resto de datos espaciales incluyendo; líneas ferroviarias (railroads),

carreteras (roads), ríos y otras fuentes de agua (inland). Sigue los mismos pasos

que anteriormente se han descrito para obtener las divisiones administrativas.

Almacena los diferentes archivos ZIP (KEN_wat.zip, KEN_rds.zip and

KEN_rrd.zip) dentro de la capa “Vector”, y extrae su contenido dentro de esta

carpeta.

Finalmente, vamos a descargar la capa ráster de elevación disponible en este

sitio web, y que se ha obtenido del CGIAR-SRT1 a una resolución espacial de 30

arco-segundo (lo cual corresponde a aproximadamente 1 km2 a nivel del

ecuador).

Seleccionar el archivo Elevation (country mask) de la lista de datos espaciales

disponibles. Hacer clic en OK.

1 CGIAR Consortium for Spatial Information; http://csi.cgiar.org/

http://csi.cgiar.org/



Hacer clic en la opción Download (descargar) que aparece en la parte inferior

de la nueva página web a fin de descargar la capa ráster de elevación para

Kenya.


ZIP con el nombre KEN_msk_alt.zip

Este archivo ZIP se descargará en la carpeta asignada por defecto para

almacenar los elementos que se descarguen de la red. Esta carpeta estará en el

disco duro C: del ordenador (“C:\...\Descargas”).

Mover el archivo ZIP a la carpeta “C:\.\SCH_Kenya_project\Raster”.


“Raster”. Para ello, hacer clic derecho sobre el archivo KEN_msk_alt.zip y

seleccionar la opción Extract Here (Extraer aquí) del menú desplegable.

El archivo ráster de elevación es proporcionado en formato GRID de ESRI.

3.2. Localizaciones

Además de las localidades muestreadas para las cuales disponemos de datos

epidemiológicos y su localización geográfica, nos puede interesar representar en

nuestro proyecto de mapa el resto de localidades (ciudades principales y poblados)

a fin de definir mejor el contexto geográfico.

Tales localizaciones están disponibles en el sitio web GEOnet Names Server (GNS),

el cual constituye un repositorio oficial de nombres estándar de todas las

localizaciones disponibles para cada país. Dicho repositorio ha sido desarrollado

por la Agencia Espacial de Inteligencia de los Estados Unidos. La base de datos

contiene además nombres alternativos, históricos y contemporáneos, de las



localidades así como otros sitios de interés geográfico. Todos los elementos en

dicha base contienen información a cerca de la ubicación geográfica (latitud y

longitud), división administrativa, tipo de localización, etc. Esta base de datos

permite multitud de usos, y es especialmente útil cuando queremos georeferenciar

localizaciones de las cuales desconocemos su ubicación geográfica.

Hacer clic en el enlace; http://earth-info.nga.mil/gns/html/index.html, para

accede al menú principal de la página web. Hacer clic en la opción Download

Country Files, del menú que aparece en el lado izquierdo de la página.

Buscar el enlace que nos permitirá descargar las localizaciones para Kenia.

Navegar por la página web hasta llegar a los países que empiezan por la letra

“k” y hacer clic sobre KENYA.

http://earth-info.nga.mil/gns/html/index.html




ZIP con el nombre ken.zip

Este archivo ZIP se descargará automáticamente a la carpeta “Descargas”.

Mover el archivo ZIP a la carpeta “C:\.\SCH_Kenya_project\Epidata”.


“Epidata”. Para ello, hacer clic derecho sobre el archivo ken.zip y seleccionar

la opción Extract Here (Extraer aquí) del menú desplegable. Los archivos no

están en el formato habitual de diccionario geográfico, sino que están en un

formato especial (.TXT) susceptible de ser usado dentro de un SIG, con

programas de bases de datos y hojas de cálculo.

Abre un nuevo libro de cálculo de Microsoft Excel, y haz clic a la opción Abrir.

Navega hasta la carpeta “C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\Epidata” para

poder seleccionar el archivo ken.txt. En la parte inferior derecha del cuadro de

diálogo encontrarás un menú desplegable donde deberás seleccionar de la lista

que aparece la opción “Todo tipo de archivo” (All files).

Hacer clic en Siguiente en el cuadro de diálogo que se abrirá (Asistente para la

importación de archivos de texto) y finalmente hacer clic en el botón

Finalizar para importar el archivo de texto en una hoja de cálculo.

Se nos abrirá una tabla de datos grande con numerosos atributos. Como sólo

queremos quedarnos con la lista de localidades de Kenia, tendremos que

limpiar esta tabla grande de datos y eliminar aquellos registros que sean



innecesarios. Ten en cuenta que dicha tabla incluye localizaciones que no

necesariamente se corresponden con núcleos de población, pero son de interés

geopolítico (ej. colinas, aeropuertos, cabos, etc.).

Primero, elimina de la tabla de datos todas las columnas o atributos EXCEPTO:

LAT, LONG, FC, DSG, CC1, ADM1, FULL_NAME_ND_RO y MODIFY_DATE. Tu tabla

de datos debería quedar con los siguientes campos.

Ahora vamos a revisar la base de datos a fin de eliminar aquellos registros que

nos correspondan con núcleos de población (poblados y ciudades).

El campo FC proporciona información sobre el tipo de elemento geográfico que

corresponde con cada registro. Estas han sido clasificados en 9 grupos

principales:

A = Región administrativa

P = Núcleo de población

V = Vegetación

L = Localidad o área

U = Estructura marina (arrecife, etc.)

R = Vías férreas o elementos de la red de carreteras

T/H = Hipsografía (elevación)

S = Elemento geográfico de interés (ej. Punto turístico, parque natural, etc.).

En la pestaña de Inicio (Home) de Excel hacer clic en la opción Ordenar y

Filtrar (Sort & Filter) y elegir “Filtrar” (Filter). Abrir el menú desplegable del

campo “FC” y deselecciona las opciones “P” y “L”.



Eliminar los registros seleccionados, es decir aquellos que no corresponden ni

con núcleos de población (P) ni con localidades (L).




Guardar la tabla resultante con el nombre Kenya_locations y en formato .CSV

(Comma delimited) en la carpeta “EpiData”.



4. Obteniendo datos ambientales

4.1. Coberturas del suelo

Global Land Cover Network es una iniciativa puesta en marcha por la Organización

Mundial para la Agricultura y la Alimentación (FAO) con el objetivo de mejorar la

disponibilidad de información mundial sobre la ocupación del suelo y su dinámica,

armonizar la cartografía sobre usos del suelo y hacer seguimiento a escala

nacional, regional y mundial. GLCN participa en numerosas iniciativas y proyectos

relacionados con la cobertura de la tierra, cambios en los usos del suelo y el

desarrollo de bases de datos ambientales a nivel mundial, regional y nacional. El

sistema de clasificación de las coberturas del suelo aplicado es acorde con la

normativa estándar LCCS.

Los datos sobre usos del suelo están disponibles como archivos shapefile (capas de

polígonos) para ser usados en un entorno SIG de trabajo, aunque los datos fueron

desarrollados originalmente como datos ráster a una resolución espacial de 300 m2.

Hacer clic en el enlace; http://www.glcn.org/databases/lc_gc-africa_en.jsp, y

seleccionar Kenya de la lista que se proporciona en la parte inferior de la

página web.

Los datos de cobertura del suelo se encuentran publicados en el catálogo de

metadatos GeoNetwork de la FAO, y por lo tanto serás redirigido a su página

web para poder descargar los datos espaciales junto con el registro único de

metadatos, que proporciona información sobre los datos; diccionario de usos

del suelo acorde con la clasificación LCCS, simbología estándar para cada

cobertura, etc.




Esta nueva página web ofrece toda la información relativa a la producción de

los datos de cobertura del suelo de Kenia, que también se conoce como registro

de metadatos. Desplácese hacia abajo en la página web para llegar a la opción

Distribution information (distribución de información). En esta sección podrás

tener acceso a la capa de coberturas del suelo y sus metadatos

correspondientes. Hacer clic en la opción; Land cover of Kenya – Shapefile

format, para descargar la capa vectorial con las coberturas del suelo (capa de

polígonos).


ZIP con el nombre ken_gc_adg.zip.


Mover el archivo ZIP a la carpeta “C:\...\SCH_Kenya_project\Vector”, y extraer

el contenido del archivo, es decir descomprimirlo, a esta carpeta. Para ello,

hacer clic derecho sobre el archivo ken_gc_adg.zip y seleccionar la opción

Extract Here (Extraer aquí) del menú desplegable.

Junto con el archivo shapefile, se descargan dos hojas de cálculo de Excel, que

proporcionan más información sobre el tipo de usos de la tierra (clases de

cobertura del suelo), los códigos y la simbología (combinación de colores)

recomendada para mostrar cada cobertura.



4.2. Datos climatológicos

WorldClim es una base de datos climatológicos a nivel global que se distribuyen en

formato ráster con una resolución espacial de aproximadamente 1 km2. Los datos

pueden ser utilizados para el mapeo y modelado espacial en un SIG. Las capas de

datos disponibles de WorldClim se generaron mediante la interpolación de los

datos medios mensuales recogidos por estaciones meteorológicas. Entre los datos

climatológicos disponibles tenemos la precipitación anual acumulada, la media

mensual, temperatura mínima y máxima, y 19 variables bioclimáticas derivadas de

las mediciones de temperatura y pluviometría.

El siguiente mapa muestra la distribución espacial de las estaciones climáticas de

la que se obtuvieron las superficies de interpolación.



Entre las variables bioclimáticas generadas tendríamos; la temperatura máxima del

mes más cálido, la temperatura mínima del mes más frío, precipitación del mes

más húmedo, o la precipitación en el mes más seco.

(http://www.worldclim.org/current)

Para esta práctica, vamos a utiizar la temperatura media anual y la precipitación

anual (acumulada) que corresponden con los siguientes códigos; BIO1

(temperatura media anual) y BIO12 (precipitación anual).

Hacer clic en el enlace, http://www.worldclim.org/current, para acceder a la

página principal del proyecto WorldClim. Los archivos ráster a resolución de 30

arc-segundos (aprox 1km2) se pueden descargar a partir de un mapa mosaicado

del mundo de 30 x 30 grados. Hacer clic en el enlace download by tile.

Hacer clic en las rejillas que correspondan con la ubicación geográfica de Kenia

(27 y 37) y después seleccionar el tipo de información climatológica que

queremos descargar y el formato. Para las rejillas 27 y 37 seleccionaremos el

conjunto de datos bioclimáticos (Bioclim) en formato GeoTIFF.

http://www.worldclim.org/current

http://www.worldclim.org/current



Las 19 capas ráster con datos bioclimáticos se descargan comprimidos en un

archivo ZIP llamado; bio_27.zip (para la rejilla 27). Dependiendo de la calidad

de la conexión de internet y la velocidad de descarga, puede llevar bastante

tiempo descargarlo ya que es un archivo de aproximadamente 187Mb.

Este archivo ZIP se descargará automáticamente a la carpeta “Descargas”

(dentro del disco duro de nuestro ordenador; C:/).



Mover el archivo ZIP a la carpeta “C:\...\SCH_Kenya_project\Raster”, y extraer

el contenido del archivo a esta carpeta. Para ello, hacer clic derecho sobre el

archivo bio_27.zip y seleccionar la opción Extract Here (Extraer aquí) del

menú desplegable.

Se descargarán las 19 variables bioclimáticas para esta área geográfica (celda),

aunque sólo utilizaremos las capas BIO1 y BIO12 que corresponden a la

temperatura media anual y la precipitación anual, respectivamente.

Repetir los pasos anteriores para descargar la información bioclimática

correspondiente a la celda 37 (bio_37.zip).

4.3. Datos demográficos

Existen diversas fuentes de datos demográficos que proporcionan estimaciones de

densidad de población en formato ráster, para ser usados en un entorno SIG de

trabajo. Una de estas fuentes es AfriPop que proporciona la densidad de población

total, de mujeres en edad fértil (15-45 años) y para menores de 5 años. Este

conjunto de datos combina los datos de población de los censos nacionales, los

microdatos censales y encuestas de hogares e incluye tasas de crecimiento

intercensales subnacionales para calcular las estimaciones para 2000, 2005, 2010 y

2015. Puedes encontrar más información sobre esta fuente de datos demográficos

en el siguiente enlace:

http://www.clas.ufl.edu/users/atatem/index_files/demography.htm

Haz clic en el enlace, http://www.clas.ufl.edu/users/atatem/index_files/Data.htm,

y después sobre Kenia, en el mapa de África que aparece presentando la

densidad de población en todo el continente.

http://www.clas.ufl.edu/users/atatem/index_files/demography.htm

http://www.clas.ufl.edu/users/atatem/index_files/Data.htm



Una nueva página web se abrirá con todos los detalles técnicos acerca de

formato de datos, unidades, proyección, resolución espacial, la fuente de los

datos, etc. Además, vamos a tener que completar un formulario

proporcionando algunos datos personales y justificando el uso que se quiere dar

a los datos que vamos a descargar. Tome algunos minutos para llenar el

formulario y luego haga clic en el botón Submit (Enviar).


ZIP con el nombre KEN.zip.


Mover el archivo ZIP a la carpeta “C:\...\SCH_Kenya_project\Raster”, y extraer

el contenido del archivo, es decir descomprimirlo, a esta carpeta. Para ello,

hacer clic derecho sobre el archivo KEN.zip y seleccionar la opción Extract

Here (Extraer aquí) del menú desplegable.

Move this ZIP file to the “C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\Raster” folder.

Veremos que el archivo ZIP contiene 2 capas ráster en formato GeoTIFF;

KEN10v6.tif y KEN15v6.tif, que corresponden a la densidad de población

(normal y ajustada) en 2010 y 2015, respectivamente.

En realidad, cada archivo GeoTIFF está compuesto por un conjunto de archivos que

proporcionan información acerca de la geometría, proyección, etc. Es muy importante

que todos estos archivos permanezcan en la misma carpeta para garantizar la

integridad de los datos espaciales.



5. Manejo de datos espaciales con QGIS

5.1. Preparación de un mapa base

Ahora estás listo para crear tu proyecto SIG a partir de los datos espaciales que

anteriormente hemos obtenido. El primer paso será crear un mapa base sobre el

que vamos a mostrar el resto de datos epidemiológicos y ambientales. Para ello,

iremos añadiendo capas al proyecto. Los pasos necesarios para crear tu mapa base

fueron explicados con más detalle en la Práctica 1.

De forma resumida;

Abrir un nuevo proyecto de mapa en QGIS.

Hacer clic en el botón de Añadir capa vectorial en la barra de

herramientas o bien „Ctrl-Shift-V‟.

Se abrirá una nueva ventana que nos permitirá seleccionar el directorio donde

tenemos almacenadas nuestras capas vectoriales.

Añade a tu proyecto de mapa las siguientes capas vectoriales, que encontrarás

en la carpeta “C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\Vector”.

Administrative boundaries: KEN_adm0, KEN_adm1 and KEN_adm2

Transport network: KEN_roads and KEN_rails

Inland water: KEN_water_lines_dcw and KEN_water_areas_dcw



Nota: Se pueden cargar en el proyecto una a una todas las capas vectoriales incluidas en

la carpeta o seleccionar todas las que se quieran mostrar. Para ello mantendremos

pulsada la tecla „Control‟ mientras seleccionamos las capas que se quieren cargar a la

vez.

En este punto, nuestro proyecto mostrará varias capas juntas en un solo mapa,

unas encima de otras. Se pueden añadir o borrar capas pero también se pueden

agrupar, de manera que se puedan activar y desactivar en bloque.

Con el botón derecho del ratón hacer clic en la TdC, a la izquierda de la

ventana de visualización y seleccionar la opción Añadir Grupo Nuevo.

Con el botón derecho del ratón hacer clic en “grupo 1” y seleccionar Cambiar

nombre. Renombrar esta carpeta como “Basemap”.

Hacer clic y arrastrar todas las capas vectoriales a “Basemap”. Ahora pueden

ser activadas o desactivadas todas en bloque clicando sobre el grupo.



Nota: QGIS dibuja las capas de una en una; la capa en la parte inferior de la TdC primero

y las de encima después. Por ello las capas en la TdC deben organizarse de manera

que la capa ráster se sitúe debajo de todas, luego capas de polígonos, líneas y

finalmente capas de puntos, para que así puedan mostrarse correctamente en la

ventana de visualización.

Cambia el orden de las capas en la TdC o leyenda de manera que se ordenen

desde arriba hacia abajo de la siguiente manera: KEN_rails.shp, KEN_roads.shp,

KEN_rails.shp, KEN_water_lines.shp, KEN_water_areas.shp, KEN_adm2.shp

KEN_adm1.shp y KEN_adm0.shp.

Como te habrás dado cuenta al crear el mapa de Kenia, QGIS selecciona

aleatoriamente el símbolo y el color utilizado para mostrar cada capa.

Los pasos para cambiar la simbología en una capa vectorial son: i) seleccionar la

capa que será modificada, ii) cambiar el tipo de simbología y color y, iii) aplicar

los cambios.

Como ya aprendimos en la Práctica 1, podemos modificar las propiedades de

símbolo o Estilo, haciendo doble clic en el símbolo o clic derecho sobre la capa

en la TdC para abrir el menú de propiedades de capa y seleccionar la opción

PROPIEDADES, que nos dará acceso a las diferentes opciones de ajuste de capa.

¡Ahora es tu turno! Intenta cambiar la simbología para el resto de capas

vectoriales incluidas en el grupo Basemap de manera que puedas crear un mapa

más completo y fácil de entender.



Al final, la apariencia de tu mapa debería ser similar a esta:

Ajustes aplicados a la simbología de las capas vectoriales cargadas en nuestro

proyecto:

Capa Vectorial

Opciones Ajustes

KEN_rails Tipo de símbolo: Línea sencilla Color: Negro Anchura de plumilla: 0.2 Estilo de plumilla: Línea de guiones y puntos KEN_water_lines_dcw Tipo de símbolo: Línea sencilla Color: Azul Anchura de plumilla: 0.2 Estilo de plumilla: Línea sólida KEN_water_areas_dcw Tipo de símbolo: Relleno sencillo Color: Azul Estilo de relleno: Sólido Color de borde: Negro Estilo de borde: Línea sólida Ancho de borde: 0.26 KEN_adm2 Tipo de símbolo: Relleno sencillo Color: No color Estilo de relleno: Sin relleno Color de borde: Negro Estilo de borde: Línea sólida Ancho de borde: 0.26 KEN_adm1 Tipo de símbolo: Relleno sencillo Color: No color Estilo de relleno: Sin relleno



Color de borde: Negro Estilo de borde: Línea sólida Ancho de borde: 0.26 KEN_adm0 Tipo de símbolo: Relleno sencillo Color: Ocre/hueso Estilo de relleno: Sólido Color de borde: Negro Estilo de borde: Línea sólida Ancho de borde: 0.26

Las carreteras han sido clasificadas como vías primarias (primary routes) y

secundarias (secondary routes) de acuerdo con el nivel de importancia para la red

nacional de carreteras. Como podría ser interesante diferenciar una clase de otra,

hemos aplicado una simbología diferente a cada tipo de vía.

Ir a la Práctica 1 (sección 3.3) para ver como se cambia esta simbología.

Ahora añadiremos a nuestro proyecto la capa correspondiente a los tipos de suelo;

ken_gc_adg.shp

Hacer clic en el botón de Añadir capa vectorial y navegar hasta la carpeta

Vector para cargar el shapefile ken_gc_adg.shp a nuestro proyecto de mapa.

Coloca la capa de usos del suelo entre las capas KEN_adm2.shp y

KEN_water_areas.shp, dentro del grupo Basemap.



Desactiva todas las capas dentro del grupo Basemap excepto ken_gc_adg.shp

para visualizar mejor los cambios que se vayan a aplicar sobre la capa

vectorial.

Hacer doble clic sobre ken_gc_adg.shp para abrir el cuadro de diálogo

PROPIEDADES DE LA CAPA y selecciona la opción Estilos.

Decide que simbología debemos aplicar a los elementos de esta capa. Como

estamos interesados en representar las diferentes coberturas del suelo,

deberemos seleccionar el tipo de símbolo Categorizado.

Hacer clic en Símbolo Categorizado, y selecciona GRIDCODE como campo o

columna que utilizaremos de referencia para aplicar la simbología. Este campo

contiene los códigos que cada cobertura del suelo tiene asignado según la

clasificación estándar LCCS.

Hacer clic en Rampa de color para seleccionar el tipo de color que aplicaremos

a las diferentes categorías. Despliega la lista de opciones y al final del listado

encontrarás la opción Nueva rampa de color. Selecciona esta opción.

Se abrirá un pequeño cuadro de diálogo que nos dará la opción de seleccionar

entre diferentes tipo de rampas de color. Selecciona el tipo Aleatorio y hacer

clic en Aceptar. En el siguiente cuadro de diálogo que se nos abrirá cambiar el

número de clases a 23 (aparece 10 por defecto), que corresponde con el

número de categorías o clases incluidas en la clasificación LCCS. Llama a la

nueva rampa de color que has creado como Coberturas del suelo. Finalmente

hacer clic en Aceptar para aplicar los cambios.



Después, hacer clic en el botón Clasificar para aplicar la simbología a los

elementos de la capa según el código asignado a cada cobertura del suelo.

Hacer clic en Aplicar para hacer efectivos los cambios en la simbología de la

capa y finalmente Aceptar para cerrar la ventana PROPIEDADES DE LA CAPA.

Si quieres mostrar en tu proyecto de mapa el nombre de los usos del suelo en

lugar de los códigos, recuerda que junto con el archivo shapefile se proporciona

una hoja de cálculo Excel que muestra el tipo de cobertura del suelo que

corresponde con cada código.



Abrir globcover_legend.xls para echar un vistazo al contenido de la tabla de

datos. El primer campo de la tabla se corresponde con el código asignado a

cada uso del suelo (“Value”) y la segunda columna con el nombre. Las últimas

columnas proporcionan información sobre el color estándar asignado a cada

categoría de uso del suelo según la clasificación LCCS (FAO).

Guarda una copia de la tabla de datos en format .CSV (Comma Delimited) para

que pueda ser importado a QGIS.

Hacer clic en el botón de Añadir capa vectorial y navegar hasta la carpeta

Vector para cargar globcover_legend.csv.

Ahora, procederemos a unir los datos de la tabla .CSV con los atributos de la

capa ken_gc_adg.shp usando la función Uniones y siguiendo los pasos que se

explicaron en la Práctica 2 (sección 3.2).

Recuerda que la función Uniones se encuentra en el cuadro de diálogo

PROPIEDADES DE LA CAPA.

Brevemente;

Abrir las PROPIEDADES DE LA CAPA ken_gc_adg.shp haciendo doble clic sobre la

capa en la TdC o bien clic derecho.



Selecciona la pestaña Uniones que aparece en el panel izquierdo del menú

PROPIEDADES.

Hacer clic en el botón “+” para añadir una nueva unión.

Aparecerá una pequeña ventana emergente donde se pedirá que seleccionemos

la tabla de datos o capa vectorial que queremos unir así como el campo que se

utilizará como objetivo para establecer la unión.

En la opción Unir capa elegiremos el archivo .CSV. En este caso

globcover_legend.csv. En la opción Unir campo tendremos que elegir el campo

de la tabla de datos que nos servirá como campo clave de unión con la capa

vectorial ken_gc_adg.shp. En este caso será VALUE. En la opción Campo

objetivo seleccionaremos el atributo de la capa vectorial que se utilizará para

establecer la unión (GRIDCODE). Hacer clic en Aceptar para completar la

unión, y de nuevo en Aplicar y Aceptar para cerrar el cuadro de diálogo

PROPIEDADES DE LA CAPA.

Para comprobar el resultado de la unión, deberemos abrir la TABLA DE

ATRIBUTOS de ken_gc_adg.shp. Para ello, hacer doble clic en el nombre de la

capa o bien hacer clic con el botón derecho del ratón sobre el nombre de la

capa en la TdC. Elegir la opción Abrir tabla de atributos en el menú emergente

y comprobar que la tabla globcover_legend.csv se ha unido correctamente.



La unión que hemos creado es temporal. Para que sea permanente, tendremos que crear

una nueva capa vectorial que llamaremos ken_landcover.shp. Para ello, hacer clic

derecho sobre la capa ken_gc_adg.shp en la TdC y seleccionar la opción Guardar como

del menú emergente.

Ahora puedes cambiar la simbología usando la variable “Label” en lugar del

campo GRIDCODE, de manera que podamos ver en la TdC que tipo de uso del

suelo se corresponde con cada elemento de la capa.



Ahora podría ser un buen momento para guardar el trabajo que hemos hecho.

Para ello, abrir la opción Proyecto en la barra principal de menús y haz clic en

la opción Guardar proyecto como Kenya_Procesamiento_SIG_Data.qgs, dentro

de la carpeta “C:\...\ SCH_Kenya_project”.

5.2. Añadir datos ráster

Primero, activa todas las capas dentro del grupo Basemap y desactiva

ken_landcover.shp.

Hacer clic en el botón Añadir capa ráster en la barra de herramientas o

teclear „Ctrl-Shift-R‟. Se te abrirá una nueva ventana de búsqueda.

Añadir a tu proyecto de mapa el ráster KEN_msk_alt.vrt (VRT file) que se

encuentra en la carpeta “C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\Raster”.

Nota: Quantum GIS ha sido desarrollado para trabajar con diferentes formatos ráster.

Hay que seleccionar el tipo de formato o extensión del fichero que se quiere añadir al

proyecto en la opción Tipo de Archivo. Si no se conoce el tipo de extensión ráster

seleccionar “All files (*)”.

Abrir el cuadro de diálogo PROPIEDADES DE LA CAPA de KEN_msk_alt.vrt

haciendo doble clic sobre la capa en la TdC o bien clic derecho. Elegir

Propiedades del menú emergente.

En la pestaña Estilo, seleccionar la opción Estirar a MinMax que aparece en la

parte inferior del cuadro de diálogo bajo el titulo Mejora de contraste.

Por defecto, algunos datos ráster se muestran con la opción Sin estiramiento

seleccionada. Sin embargo, en algunos casos QGIS es capaz de identificar el

tipo de datos ráster y asignar el método de renderizado más apropiado.

Asegúrate de que los siguientes parámetros han sido seleccionados;

Tipo de renderizador; Gris de una banda

Banda gris; Band 1(gray)

Mapa de color; Escala de grises

Como este ráster está compuesto de una sola banda que admite valores en el

rango de -32768 a 32767 (16-bites signed), al seleccionar esta opción del menú,

Mejora de contraste (Estirar MinMax), estaremos aplicando los valores máximo

y mínimo del ráster al rango real de valores de elevación incluido en el ráster.



Posteriormente, haremos clic sobre el botón Apply y cerraremos el cuadro de

diálogo aceptando los cambios realizados sobre el ráster.

Arrastra esta capa ráster hasta situarla debajo del grupo Basemap.

Ahora, añade la capa ráster que muestra los datos de densidad de población

ajustados para Kenia en 2010 (KEN10adjv6.tif).





Añadir a tu proyecto de mapa el ráster KEN10adjv6.tif (formato GeoTiff) que se

encuentra en la carpeta “C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\Raster”.

Selecciona el formato GeoTIFF del listado desplegable Tipo de archivo.

Abrir el cuadro de diálogo PROPIEDADES DE LA CAPA de KEN10adjv6.tif

haciendo doble clic sobre la capa en la TdC o bien clic derecho. Elegir

Propiedades del menú emergente.

En la pestaña Estilo, seleccionar la opción Estirar y unir a MinMax que aparece

en la parte inferior del cuadro de diálogo bajo el titulo Mejora de contraste.




Asegúrate de que los siguientes parámetros han sido seleccionados;

Tipo de renderizador; Gris de una banda Banda gris; Band 1(gray) Mapa de color; Escala de grises

Como este ráster está compuesto de una sola banda que admite valores en el

rango de -32768 a 32767 (16-bites signed), al seleccionar esta opción del menú,

Mejora de contraste (Estirar y unir MinMax), estaremos aplicando los valores

máximo y mínimo del ráster al rango real de valores de elevación incluido en el

ráster.



Nota: como el ráster aparecerá mayormente en negro es difícil distinguir las

densidades de población más altas, que corresponderán a aéreas urbanas y peri-

urbanas, del resto. Esto ocurre porque QGIS aplica valores „0‟ a los pixels

circundantes a Kenia en lugar de considerarles valores „NoData‟ (missing values).

Por ello, no es posible distinguir valores „0‟ reales de lo que serían valores

„NoData‟. Esto lo resolveremos posteriormente en el apartado Extraer mediante

mascara (clipper).



Arrastra esta capa ráster hasta situarla debajo de la capa ráster de elevación

(KEN_msk_alt.vrt).

Ahora podría ser un buen momento para guardar el trabajo que hemos hecho.

Para ello, abrir la opción Proyecto en la barra principal de menús y haz clic en

la opción Guardar proyecto.

5.3. Combinar datos ráster (mosaicado) y extraer datos usando una máscara

Una actividad rutinaria en SIG es extraer datos de una capa ráster empleando para

ello una máscara (que puede ser una capa vectorial o bien otra capa ráster).

Podemos hacer esto en QGIS con la ayuda de la extensión GDAL. El complemento

GDAL Tools ofrece una colección de herramientas para la gestión de datos ráster

como; consulta, re-proyectar y combinar para una gran variedad de formatos

ráster. También se incluyen herramientas para crear un contorno (vector) de capa,

o un relieve sombreado de un modelo digital de elevación, y para crear un archivo

.VRT (Tile Raster Virtual en formato XML) a partir de una colección de uno o más

archivos ráster. Estas herramientas están disponibles cuando se instala el plugin y

este está activado.

Clipper es una de las herramientas incluidas en el complemento GDAL. Esta

utilidad te permite extraer un conjunto de datos ráster usando un archivo vectorial

como máscara de contorno. Otra herramienta útil incluida en este plugin es

Combinar. Esta utilidad mosaica o combina automáticamente un conjunto de

imágenes. Todas las imágenes deben estar en el mismo sistema de coordenadas y

tener el mismo número de bandas, pero pueden superponerse, y estar en

diferentes resoluciones.



Abrir un nuevo proyecto de mapa en QGIS.



Añade las capas ráster correspondientes a la temperatura media anual (bio1) y

la capa de precipitación (bio12) para las rejillas 27 y 37; bio1_27.tif,

bio1_37.tif, bio12_27.tif y bio12_37.tif (formato GeoTIFF) incluidas en la

carpeta “C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\Raster”. Selecciona el formato

GeoTIFF del listado desplegable Tipo de archivo.

Hacer clic en Zum General para lograr una visión completa de las capas

ráster que acabamos de cargar.

Como el territorio de Kenia se extiende entre las rejillas 27 y 37 deberemos

combinar los datos ráster (climatológicos) de ambas áreas para luego extraer la

información utilizando la capa vectorial con los límites del país.

Primero, tendremos que cerciorarnos de que la aplicación GDAL está activada

. En la opción Complementos de la barra de menú principal, abrir el

Administrador de complementos.

Aquellos complementos que han sido cargados ya en nuestra aplicación aparecerán

marcados en el lado izquierdo del nombre. Para activar un complemento en

particular, bastará con hacer clic sobre la caja de activación y finalmente hacer



clic en el botón Cerrar de la ventana para aceptar los cambios hechos en el

Administrador de complementos.

Ahora, bajo la opción Ráster en la barra de menú principal, abrir la

herramienta Combinar que se encuentra en el grupo de herramientas

Miscelánea.

Hacer clic en la herramienta Combinar para abrir el correspondiente cuadro de

diálogo. Seleccionar bio1_27.tif y bio1_37.tif como archivos de entrada, las

capas que queremos combinar, y crear un archivo de salida con el nombre

bio1.tif en la carpeta “C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\Raster”.



Finalmente, activar la opción Cargar en la vista del mapa cuando se

termine. Hacer clic en Aceptar para ejecutar la herramienta.

Una nueva capa llamada bio1.tif se habrá creado y guardado en la capa

“C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\Raster”.

Ahora, haz lo mismo con las capas ráster que corresponden con la precipitación

anual; bio12_27.tif y bio12_37.tif. Guarda el nuevo archivo como bio12.tif en

la carpeta Raster.



Elimina de la TdC bio1_27.tif, bio1_37.tif, bio12_27.tif y bio12_37.tif de tu

proyecto de mapa y añade las nuevas capas combinadas, bio1.tif y bio12.tif, en

caso de que no se hayan cargado automáticamente (si anteriormente no

activaste la opción Cargar en la vista del mapa cuando se termine).

Añade la capa vectorial KEN.adm0.shp usando la herramienta Añadir capa

vectorial.

Observa que la superficie total de Kenia cubre únicamente una pequeña parte de los

archivos ráster. Nosotros queremos extraer los datos climatológicos solo para esta área.



Ahora, bajo la opción Ráster en la barra de menú principal, abrir la

herramienta Clipper que se encuentra en el grupo de herramientas Extracción.

Hacer clic en la herramienta Clipper para abrir su cuadro de diálogo.

Seleccionar bio1.tif como archivo de entrada, y como archivo de salida crear

una nueva capa llamada KEN_bio1.tif en la carpeta

“C:\QGIS_training\SCH_Kenya_project\Raster” y seleccionar la opción Capa de

Máscara como “Modo de corte”. KEN_adm0.shp será seleccionado

automáticamente al ser la única capa vectorial cargada en nuestro proyecto de

mapa. Finalmente, activar la opción Cargar en la vista del mapa cuando se

termine. Hacer clic en Aceptar para ejecutar la herramienta.




anual; bio12.tif. Guarda el nuevo archivo como KEN_bio12.tif en la carpeta

Raster.

Elimina de la TdC las capas bio1.tif y bio12.tif para visualizar las nuevas capas

ráster que hemos creado.

Abrir el cuadro de diálogo PROPIEDADES DE LA CAPA de KEN_bio1.tif haciendo

doble clic sobre la capa en la TdC o bien clic derecho. Elegir Propiedades del

menú emergente.

En la pestaña Estilo, seleccionar la opción Estirar a MinMax que aparece en la

parte inferior del cuadro de diálogo bajo el titulo Mejora de contraste.




También, selecciona la opción Valores Min/max personalizados. Como podrás

ver, el límite superior ha cambiado mostrando el valor válido más alto que

aparece en el ráster, pero el límite inferior seguirá siendo -3.40282e+35, lo

cual puede deberse a la ausencia de datos en algunas celdas. Escribiremos “-

20” como valor ráster mínimo ya que no esperamos registrar en Kenia una

temperatura inferior a esta. Hacer clic en Apply y finalmente OK.



Observarás que la temperatura (BIO1) está en °C * 10. Esto significa que un valor de 231

en realidad corresponde con 23.1 °C. Esto puede llevar a confusión, pero permite reducir

el tamaño de los archivos ya que los valores dobles o flotantes consumen más memoria.

Las unidades del ráster de precipitación es mm (milímetros).


anual (KEN_bio12.tif). En este caso, vamos a fijar un límite inferior igual a 0,

ya que este sería el valor mínimo de precipitación posible.



5.4 Extrayendo información de capas ráster a datos puntuales

Para esta sección, debes abrir el proyecto de mapa que guardamos con el nombre

Kenya_Procesamiento_SIG_Data.qgs, y añade alguna de las capas ráster que

acabamos de obtener (sección 5.3).

Primero, añade las capas ráster; KEN_bio1.tif y KEN_bio12.tif a tu proyecto de

mapa para visualizar estos nuevos ráster.



En la TdC coloca estos nuevos ráster por debajo del modelo digital de elevación

(KEN_msk_alt.vrt) y de densidad de población (KEN10adjv6.tif).

Si después de mover la capa ráster a la parte inferior de la TdC no se muestra

en vuestro proyecto de mapa, hacer clic derecho sobre Basemap y activar la

opción Actualizar orden de dibujado.

Supongamos que estamos interesados en la recogida de datos geográficos y

ambientales para un conjunto de ubicaciones muestreadas en las que hemos

estimado la prevalencia de la infección por esquistosomas en niños. Es posible que

desee investigar la relación entre la infección por esquistosomas y una serie de

factores ambientales y demográficos.

Recuerde que nosotros habíamos descargado desde el sitio web del proyecto GAHI

una tabla de datos que contiene los resultados de varias encuestas llevadas a cabo

entre 2000-2012 para geohelmintos y esquistosomas realizadas en Kenia. A partir

de esta tabla de datos, habíamos creado un archivo CSV que se guardó con el

nombre SCH_Kenya_mapping.csv en la carpeta “Epidata”.

Como se proporcionan las coordenadas para cada escuela/localidad encuestada,

podemos crear un archivo vectorial (capa de puntos) a partir de este archivo CSV

mediante la georreferenciación de la tabla de datos usando los valores de latitud y

longitud recogidos en las columnas LAT y LON. El proceso fue explicado en la

Práctica 2 (sección 3).

Brevemente,

En la opción Capa del menú principal > Añadir capa de texto delimitado o

directamente,

Hacer clic en el botón Añadir capa de texto delimitado que se encuentra

en la barra de menús.

En la ventana de diálogo emergente, hacer clic en Explorar y especificar la

ruta al archivo de texto que se quiere añadir; SCH_Kenya_mapping.csv.

Posteriormente, en la sección „Formato de archivo’, elegir la opción CSV

(valores separados por coma), si los datos están en formato .CSV como es

nuestro caso. La aplicación intentará reconocer de manera automática los

campos que contienen las coordenadas X e Y. De no ser así, selecciona tú

mismo los campos que se corresponden con la longitud (X) y la latitud (Y).

Hacer clic en Aceptar.



En la siguiente pantalla, deberemos proporcionar los datos relativos al sistema

de referencia de coordenadas en que los datos fueron recogidos. Buscar en la

lista de sistemas proporcionado el Sistema Geográfico de Coordenadas WGS84,

tal y como explicamos en la Práctica 2. Hacer clic en Aceptar.

Verás que los datos han sido importados a tu proyecto de mapa y se visualizarán

como una capa de puntos en la ventana principal.

Ten en cuenta que la capa que se ha generado con la lista de escuelas es

temporal. Ahora, procederemos a guardar los datos como una capa (.shp)



independiente. Sobre la capa temporal SCH_Kenya_mapping recién creada,

hacer clic con el botón derecho del ratón para abrir el menú de Propiedades.

Seleccionar Guardar como para abrir un nuevo cuadro de diálogo que nos

permitirá generar un nuevo archivo shapefile que llamaremos

Kenya_SCH_surveys.shp. Elegir en Explorar la carpeta “Vector”, para guardar

ahí la nueva capa creada.

Para extraer datos de otras capas a cada elemento de la nueva capa de puntos

(escuelas muestreadas en Kenia desde el año 2002), necesitaremos cargar un

complemento que no viene instalado con el paquete básico de QGIS.

En la opción Complementos de la barra de menú principal, abrir la opción

Obtener más complementos de Python.

Luego, en la ventana buscar escribiremos Point sampling que es el nombre del

plugin o complemento que necesitamos. Point sampling tool te permitirá

extraer atributos de múltiples capas poligonales y/o de capas ráster a una capa

de puntos que especifiquemos.

Hacer clic en el botón Instalar complemento.

Una vez instalado aparecerá el icono de este nuevo complemento en la

barra de herramientas.

Comprueba que la aplicación Point sampling tool está activada . En la opción

Complementos de la barra de menú principal, abrir el Administrador de

complementos.



Antes de abrir la herramienta Point Sampling, asegúrate que todas las capas de

las que quieres extraer datos están activadas.

Kenya_SCH_surveys.shp contiene 473 elementos, por lo que la extracción de

datos de las diferentes capas ráster y de la capa de usos del suelo puede

prolongarse durante mucho tiempo ya que los requerimientos computacionales

son altos. Para asegurarnos de cumplir con la práctica vamos a trabajar con una

sub-muestra de elementos de la capa Kenya_SCH_surveys.shp.

Hacer clic con el botón derecho del ratón sobre Kenya_SCH_surveys.shp en la

TdC y seleccionar del menú emergente la opción Abrir tabla de atributos.

Utiliza las herramientas que aparecen en la parte inferior de la tabla de

atributos para llevar a cabo la selección de elementos mediante consulta.

Únicamente queremos los elementos que estan ubicados dentro del distrito

Tana River en la provincia Coast. Para ello, lo primero que tendremos que

hacer es seleccionar el distrito „Tana River‟ en el campo “adm2_name”. Hacer

clic en el botón Buscar.

Veremos que se han seleccionado 45 elementos de los 473 que incluye esta

capa. Cierra la tabla de atributos de Kenya_SCH_surveys.shp.

Puedes activar la opción Mostrar objetos espaciales seleccionados para ver

únicamente esos elementos. Veremos que se han seleccionado 45 elementos de

los 473 que incluye esta capa. Cierra la tabla de atributos de

Kenya_SCH_surveys.shp.



Vamos a guardar dichos elementos como una nueva capa vectorial. Para ello,

volver a hacer clic con el botón derecho del ratón sobre la capa

Kenya_SCH_surveys.shp en la TdC y seleccionar la opción Guardar selección

como. Guardar estos elementos como una capa vectorial (Archivo shape de

ESRI) con el nombre TanaRiver_SCH_surveys.shp en la carpeta Vector.

Ahora, necesitas abrir la herramienta Point sampling. En la opción

Complementos de la barra de menú principal > Análisis > hacer clic en Points

sampling tool.



Seleccionar TaniaRiver_SCH_surveys.shp como Layer containing sampling

points2 y del panel Layers with fields/bands to get values from seleccionar;

todos los atributos de la capa TaniaRiver_SCH_surveys.shp, de

ken_landcover.shp – GRIDCODE (usos del suelo), KEN_msk_alt.vrt (altitud),

KEN_pop10.tif (densidad de población), KEN_bio12.tif (precipitación anual) and

KEN_bio1.tif (temperatura media anual). Guardar la nueva capa de puntos con

el nombre TanaRiver_SCH_covariates.shp en la capa Vector. Activar la opción

Add created layer to the TOC.

2 Las opciones de configuración de parámetros de la herramienta están en inglés.



Abrir la pestaña Field del cuadro de diálogo Point Sampling Tool para ver los

campos que tendrá la nueva capa vectorial. La nueva capa vectorial deberá

contener los atributos de la capa TanaRiver_SCH_surveys.shp y los datos

ambientales y geográficos que se extraerán de las capas ráster y de la capa de

usos del suelo.

Hacer clic en OK para ejecutar la herramienta.

Hacer clic con el botón derecho del ratón sobre TanaRiver_SCH_surveys.shp en la

TdC y seleccionar del menú emergente la opción Abrir tabla de atributos.



Comprueba que los datos ambientales han sido extraídos correctamente para

cada punto de muestreo.

Si nos interesa exportar los datos de la capa vectorial como una tabla de datos

en formato .CSV, haremos clic derecho sobre la capa y del menú emergente

seleccionaremos la opción Guardar como.

En el cuadro de diálogo de Guardar como, deberemos asignar el nombre a la

tabla de datos y el formato .CSV. Selecciona el formato “Valores separados por

comas” en la opción Formato y asignarle el nombre

TaniaRiver_SCH_covariates.csv a la tabla que guardaremos en la carpeta

“Epidata”.

Hacer clic en Aceptar para guardar la nueva tabla de datos.

Abrir este nuevo archivo usando Microsoft Excel, como una nueva hoja de

cálculo, haciendo doble clic en el archivo TaniaRiver_SCH_covariates.csv que

habremos guardado en la carpeta Epidata.

práctica 4 obtención y procesamiento de datos espaciales · lineales ríos, carreteras . ......

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