El concepto de calidad es algo que todos creemos comprender, pero que en muchas ocasiones no sabemos definir con exactitud. Con los datos espaciales ocurre lo mismo. Por este motivo, desde Geograma os dejamos este artículo en el que lo aclaramos, así como hacemos hincapié en los principales aspectos implicados a la hora de generar información geográfica con altos estándares de calidad y su relevancia en el contexto actual.
¿Qué es la calidad de los datos espaciales?
Entendemos la calidad de los datos espaciales como su capacidad de cumplir con unos requisitos y especificaciones definidas que tienen el fin de satisfacer las necesidades de sus usuarios y productores.
Para ser más concretos, podemos acudir a la definición que ofrece la norma ISO 19101 – Información geográfica. Modelo de referencia. Según la cual la calidad es:
“La totalidad de las características de un producto que influyen en su capacidad para satisfacer necesidades declaradas e implícitas”.
Dentro de los datos espaciales de calidad, debemos prestar especial atención a los errores en los mismos. Hay que tener en cuenta que todo dato geográfico lleva siempre asociado un error, por lo que no podemos eliminarlos por completo. Por tanto, un dato geográfico de calidad es aquel que establece y declara un margen de error de forma correcta y que haga que los datos se ajusten a los propósitos para lo que se usan.
¿Por qué necesitamos datos espaciales de calidad en GIS?
Los datos son la base a partir de los cuales se generan otros datos mediante su procesado en Sistemas de Información Geográfica (GIS o SIG). Esto nos hace ser conscientes de que, si nuestro punto de partida es erróneo, nunca llegaremos a nuestro destino deseado. Todo ello a pesar de haber invertido muchos y valiosos recursos para ello.
Esto cobra aún más importancia en una coyuntura en la que el crecimiento de la cantidad de los datos espaciales es palpable. Una información que cada vez se tiene más en cuenta a la hora de tomar decisiones clave de gestión, tanto en empresas privadas, como en Administraciones Públicas.
No solamente estamos hablando de volumen de datos geográficos, sino de también de la variedad de los mismos. Aquí estamos hablando de imágenes de satélites, provenientes de sensores, dispositivos móviles, tecnología Mobile Mapping y muchas otras fuentes.
Cómo generar datos espaciales de calidad para GIS
Tener en cuenta los atributos propios de la calidad del dato espacial
Antes que nada, para dar forma a datos geográficos de calidad, tenemos que conocer cuáles son los 7 componentes que definen dicha calidad, que son:
- Exactitud posicional: precisión de la referencia geográfica que lleva asociada cada dato. Es decir, de sus coordenadas.
- Exactitud de los atributos: hace referencia a la corrección de los valores asociados a un elemento que se encuentra en una posición determinada. Por ejemplo, la densidad de población de una zona delimitada por una celda en un mapa.
- Consistencia lógica: se deben recoger las relaciones existentes entre los diferentes datos espaciales.
- Coherencia topológica: esto quiere decir que los valores deben tener un valor dentro de los esperados y en las unidades esperadas.
- Compleción: debe haber unos criterios claros que expliquen por qué no se recogen ciertos datos. Por ejemplo, porque no son útiles o por motivos de escala.
- Calidad temporal: el entorno es cambiante, por lo que la calidad de un dato espacial puede decaer si, por el paso del tiempo, la realidad es distinta a la que se reflejaba en el instante de su captura.
- Procedencia del dato: hay que conocer el origen del dato para determinar su calidad, así como los procesos que lo han originado, en el caso de que provenga de otro dato primario.
Identificar los errores y medir su relevancia
Como ya hemos hablado anteriormente, el fundamento de la calidad de los datos espaciales está en el error que estos llevan asociado, su naturaleza, magnitud y el hecho de que estos sean adecuados para el uso que queremos dar a la información geográfica.
En lo que a errores se refiere, debemos conocer su tipo, magnitud y gestionarlos adecuadamente. Entre las clases de errores asociados a un dato espacial, tenemos:
- Error de concepto y modelo: es el que está asociado a la técnica mediante la cual hemos representado la información, como son ráster y vectorial. Tendremos que escoger aquella cuyos errores sean más asumibles de cara a conseguir nuestro objetivo.
- Error de las fuentes de datos: estos ocurren, por ejemplo, al procesar datos primarios que no son correctos. Aquí podemos hablar de un mapa erróneo o de una medida procedente de un sensor mal calibrado.
- Errores de creación del mapa: pueden surgir, entre otros orígenes, al trasladar datos de un rótulo de un mapa físico a otro digital por parte de un operario o al transformar datos de formato vectorial a ráster y viceversa.
- Errores de análisis: surgen cuando el dato proviene del análisis de otro dato original, no realizándose éste correctamente.
Teniendo en cuenta todos estos parámetros, así como siguiendo un conjunto de instrucciones técnicas específicas para cada caso, obtendremos los datos geográficos que necesitamos con la calidad adecuada. Un proceso clave para trabajar de manera correcta con los GIS y ofrecer a las partes interesadas las conclusiones que les ayudarán a mejorar la gestión de recursos en sus respectivos proyectos.
Es por ello que desde Geograma te aseguramos que te aportaremos datos espaciales con la calidad idónea para satisfacer tus necesidades o la de tus clientes. Para saber más sobre cómo lo hacemos, puedes contactar sin ningún tipo de compromiso con alguno de nuestros profesionales. ¿Vamos a ello?
