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Principios cartograficosEcología del Paisaje Básica
Id: 001803
Juan C. Benavides
Cartografía• Hacer mapas geográficos
• Un mapa es la visualización de algo que existe en un lugar determinado
http://news.nationalgeographic.com/2015/07/shark-attacks-in-the-us/
Un mapa debe tener:• Intención
(objetivo)
– Para que se elabora el mapa?
• Satisfacción
– Facilidad del usuario para identificar el mensaje
http://syria.ewas.us/Oldest.map.1575.web.jpg
Mapas• Tres tipos de
mapas
– Referencia
• Datos geográficos sin énfasis
– Temáticos
• Tema especifico
– Propósitos especiales
http://cryptome.org/eyeball/mangas/w75-04m-topo.jpg
Mapas• Tres tipos de
mapas
– Referencia
• Datos geográficos sin énfasis
– Temáticos
• Tema especifico
– Propósitos especiales
http://cryptome.org/eyeball/mangas/w75-04m-topo.jpg
Mapas• Tres tipos de
mapas
– Referencia
• Datos geográficos sin énfasis
– Temáticos
• Tema especifico
– Propósitos especiales
http://cryptome.org/eyeball/mangas/w75-04m-topo.jpg
Comunicación• Semiología
– Estudio del lenguaje gráfico
– Transmitir eficazmente los productos del pensamiento
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files
Comunicación• Semiología
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/L01_OilReservesMap.png
Cartografía y mapas como parte de la
ciencia
• Deriva continental
• Alfred Wegener
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/L01_OilReservesMap.png
Los tres ejes de la visualización en ciencia
VISUALIZACION-COMUNICACION
1. Privado-Publico
2. Revelar desconocidos-presentar conocidos
3. Interacción humano-mapa
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/L01_OilReservesMap.png
Los tres ejes de la visualización en ciencia
http://www.javeriana.edu.co/documents/245769/1542483/Mapa+capillas/746d47c5-7097-4e84-8c6c-27e796952e51?t=1418680874397
http://mapmaker.education.nationalgeographic.org/#/
El usuario final
El usuario final
El usuario final
Tipos de datos
• Vector vs Raster
• Objetos en vector
– Definidos por coordenadas
– Puntos
– Líneas
– Poligonos
– Es continuo (invariabilidad a diferentes escalas)
Mapa en vector
• Curvas de nivel
• Rios (líneas)
• Lagunas (líneas)
• Polígonos (áreas) de elevación
Mapa base SFF Iguaque
Mapa en raster
• Representación de información en una malla regular
• Cada cuadricula tiene asignado un valor
• Igua
Fotografías aéreas (ortofotos)
IMÁGENES RASTER
Topologia
• Leonhard Euler 1736
• Relaciones espaciales entre elementos adyacentes o vecinos
• Reglas que permiten mejorar la calidad de los elementos geográficos en mapas
Dividir un polígono en dos usando un Rio
http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/manage-data/editing-fundamentals/GUID-4048C4B3-BBCB-4C9A-B530-D13119F19A7F-web.png
http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/Exercise_4a_Editing_shared_features_with_a_map_topology/01m600000065000000/
Topologia
• Describe las reglas por las cuales diferentes elementos se pueden (deben) relacionar
• Como puntos, líneas y polígonos comparten una misma geometria
http://webhelp.esri.com/arcgisserver/9.3/java/index.htm#geodatabases/topology_in_arcgis.htm
Topologia
Topologia
• Topología son propiedades que no cambian cuando se reconfigura (estira) el mapa
– Contigüidad
– Adyacencia
– Contenido-inclusión
Shapefile• Formato de archivo geográfico• VECTOR*.shp• Estructura no-topológica• 4 tipos
– Punto– Línea– Polilinea– Polígono
• Correcciones topológicas automatizadas
Shapefile-poligonos
• Formato de archivo geográfico
• Estructura no-topológica
• 4 tipos
– Punto
– Linea
– Polilinea
– Poligono
• Correcciones topológicas automatizadas
LANDSAT
• Recibe información en diferentes longitudes de onda
• RGB– Rojo
– Verde
– Azul
• Infrarrojo cercano
• Infrarrojo lejano 1
• Infrarrojo lejano 2
LANDSAT
• Recibe información en diferentes longitudes de onda
• RGB– Rojo
– Verde
– Azul
• Infrarrojo cercano
• Infrarrojo lejano 1
• Infrarrojo lejano 2
LANDSAT
• RGB• Infrarrojo cercano• Infrarrojo lejano 1• Infrarrojo lejano 2
Espacios de colores
• RGB
– Rojo, verde, azul
• CMYK
– Turquesa (cyan)
– Magenta
– Amarillo (Yellow)
– Negro
RGB colores que se emiten en pantallas
CMYK colores que se reflejan en impresion
Variables nominales y ordinales
• Jerarquías visuales
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig07.gif
Variables nominales y ordinales
• Jerarquías visuales
– No solo en el interior del mapa
– Jerarquía en el contexto
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig07.gif
Variables nominales
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig09.gif
• Color-tono (hue)
• Forma
• Arreglo
• Orientación
Variables ordinales
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig10.gif
• Color
• Saturación
• Tamaño
• Distancia
Variación en color
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig10.gif
Variación en tono
Diferencia en valor
Diferencia en saturación
Variación en color
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig10.gif
Escala Munsell de colores
Colores para daltónicos
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig10.gif
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig10.gif
Metadatos
• Datos sobre los datos– Quien recolecto los
datos
– Cuando
– Como estaba el clima
– Que proceso se ha aplicado a los datos
– Cual es la precisión de los datos
– Copyrights
http://www.ipcc-data.org/observ/clim/cru_ts2_1.html
http://www.worldclim.org/current
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig10.gif
Datum y proyección
• La tierra no es esférica
• Un plano es proyectar las 3D de un geoide en un plano
• Datum
• Proyección
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig10.gif
Datum y proyección
• Datum
– Establecer un modelo de geoide
– Referencia espacial que define una forma del geoide
WGS84 World Geodetic System 1984Centro de masa de la tierra (2cm)
NAD27 North American Datum 1927Datum Bogotahttp://www.igac.gov.co/wps/wcm/connect/4b
831c00469f7616afeebf923ecdf8fe/adopcion.pdf?MOD=AJPERES
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig10.gif
Datum y proyección
• Datum
– Establecer un modelo de geoide
– Referencia espacial que define una forma del geoide
http://www.igac.gov.co/wps/wcm/connect/4b831c00469f7616afeebf923ecdf8fe/adopcion.pdf?MOD=AJPERES
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L02_cg_fig10.gif
Datum y proyección
• Proyección
– Transformación matemática para transferir coordenadas en la esfera a un plano
Datum y proyección
• Un sistema de coordenadas para Colombia
• Magna Sirgas
– Sirgas: sistema de proyección geocéntrico para América del sur (las Americas)
Velocidad promedio del continente
Datum y proyección
• Transformación entre datums y proyecciones
• WGS84 lat long
• Magna Sirgas Metros
Como escoger el datum o la proyección
https://www.e-education.psu.edu/geog486/sites/www.e-education.psu.edu.geog486/files/image/L04_cg_fig15.gif
Cartografia y ecología del paisaje
patial distribution of trees outside forests, forest cover and the distance to the nearest building in a 22 × 22 km
open-field agricultural landscape. a Distribution of the 3834 TOF belonging to the
genera Pinus, Cedrus and Pseudotsuga(crosses). b Binary mapping of the PPM host trees
(Pinus, Cedrus and Pseudotsuga) as provided by the IFN database. c Map of the distance to the nearest
building in the survey plot. The farther from a building a pixel, the larger this distance (data from BD Topo®IGN,
édition 2013 http://professionnels.ign.fr/bdtopo). d Barplot depicting the frequency distribution of the observed distance to the nearest building for 3834 inventoried TOF
Trees outside forests in agricultural landscapes: spatial distribution and impact on habitat connectivity for forest organisms
Cartografia y ecología del paisaje
Simplified land cover map of the study area Telemark and its location in Norway. Data
source: Norwegian Mapping authority (AR 50 dataset)
Spatial prioritisation for conserving ecosystem services: comparing hotspots with heuristic optimisation
Cartografia y ecología del paisaje
Simplified land cover map of the study area Telemark and its location in Norway. Data
source: Norwegian Mapping authority (AR 50 dataset)
People and pines 1555–1910: integrating ecology, history and archaeology to assess long-term resource use in northern Fennoscandia
Landscapes exist within landscapes and there are cross-connections between levels. Shown are the Blue Mountains of northeastern Oregon, USA (lower right); the Fields Creek watershed (lower left); a patch of headwaters’ mixed-conifer forest (upper left) in upper Fields Creek, and an individual meadow patch embedded within the mixed conifer patch. Note that all levels exhibit pattern heterogeneity, which influences cross-scale species movements, habitat connectivity and permeability, and disturbance flows. All photos courtesy of Google Earth 2013
Restoring fire-prone Inland Pacific landscapes: seven core principles