{"id":3201,"date":"2015-01-26T12:35:30","date_gmt":"2015-01-26T18:35:30","guid":{"rendered":"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/?p=3201"},"modified":"2015-02-16T10:17:23","modified_gmt":"2015-02-16T16:17:23","slug":"analisis-de-datos-vectoriales-en-el-uso-de-recursos-naturales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/?p=3201","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de datos vectoriales en el uso de recursos naturales"},"content":{"rendered":"

\"terrosonatura\"<\/a><\/p>\n

A. C\u00c1RDENAS TRIST\u00c1N*, E.J. TREVI\u00d1O-GARZA**, O.A. AGUIRRE\u00a0CALDER\u00d3N**, J. JIM\u00c9NEZ P\u00c9REZ**, M.A. GONZ\u00c1LEZ TAGLE**<\/p>\n

CIENCIA UANL \/ A\u00d1O 18, No. 71, ENERO-FEBRERO 2015<\/a><\/p>\n

Art\u00edculo en PDF<\/a><\/p>\n

\"premioinvestigacion2014\"<\/a><\/p>\n

Para conocer y analizar al territorio,\u00a0se ha desarrollado una serie de\u00a0procesos y tecnolog\u00edas cartogr\u00e1ficas\u00a0enfocadas en representar el mismo\u00a0de forma an\u00e1loga a determinada\u00a0escala, (1) en la disponibilidad de bases\u00a0de datos geogr\u00e1ficas detalladas\u00a0y el desarrollo de algoritmos para su manejo, lo que\u00a0permite derivar la representaci\u00f3n cartogr\u00e1fica autom\u00e1ticamente.\u00a0Los procesos de informatizaci\u00f3n cartogra\u0301fica han dado lugar a nuevas tendencias en materia de difusio\u0301n de la informacio\u0301n, (2) aprovechando las recientes tecnologi\u0301as espaciales y los mecanismos para el manejo de cartografi\u0301a interactiva vi\u0301a Web, (3) lo que ha permitido obtener fa\u0301cilmente la informacio\u0301n cartogra\u0301fica deseada.<\/p>\n

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En la actualidad, un sinnu\u0301mero de usuarios de las tecnologi\u0301as espaciales han asociado la conformacio\u0301n de cartografi\u0301a vectorial con el aprovechamiento de ima\u0301genes de sate\u0301lite, en infraestructuras de servi- dores universales y, principalmente, en la infraestructura de Google Earth GE. Mientras que los programas de cartografi\u0301a basados en la web, como MapQuest, por algu\u0301n tiempo fueron populares, los servicios de e\u0301stos estaban relativamente limitados; (4) en contraste, GE es un sistema de visualizacio\u0301n interactivo que permite el ana\u0301lisis de diferentes tipos de ima\u0301genes, a trave\u0301s del mecanismo de profundizacio\u0301n en detalle sobre las ima\u0301genes y el retorno de e\u0301stas, segu\u0301n su resolucio\u0301n. Descrito tambie\u0301n como una necesidad \u201ca multiresolucio\u0301n o representacio\u0301n tridimensional del planeta, en el que podemos integrar grandes cantidades de datos georreferenciados\u201d. (5) La informacio\u0301n de las ima\u0301genes no esta\u0301 asociada a una serie de escalas en particular, como tradicionalmente asociamos la representacio\u0301n de la realidad en la cartografi\u0301a convencional, que normalmente han editado los pai\u0301ses en escalas 1:20k, 1:50k, 1:100k, 1:250k, 1:1000k.<\/p>\n

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La estructura operativa de GE, (6,7) que ha permitido la adaptacio\u0301n de formatos de informacio\u0301n de diversas fuentes vi\u0301a su estructura kml, como archivos .shp, .dwg, .fmw, entre otros, ha logrado que se realicen millones de operaciones de representacio\u0301n cartogra\u0301fica a trave\u0301s del uso de SIG,8 manejando los datos de diversas escalas e integra\u0301ndolos a las ima\u0301genes de la plataforma. De tal manera que se pueda obtener una mejor apreciacio\u0301n de lo que los datos vectoriales describen sobre los territorios, sin tomar en cuenta la estructura en la cual GE se ha desarrollado. Sin embargo, no ha sido fa\u0301cil medir ciertas inconsistencias de representacio\u0301n y descripcio\u0301n de los objetos, que por un lado se asocian a la mala edicio\u0301n de la informacio\u0301n vectorial de algunos pai\u0301ses; y por el otro, a la variedad de ima\u0301genes que representan el territorio, asi\u0301 como las diversas resoluciones y la estructura multiescala en la que esta\u0301n implementadas.<\/p>\n

En los procesos de almacenamiento de la informacio\u0301n espacial, seri\u0301a ideal que los procedimientos de interactividad para automatizar la representacio\u0301n mu\u0301ltiple de la informacio\u0301n pudieran darse sin problema alguno, tal como el funcionamiento del mecanismo de ir a detalle sobre las ima\u0301genes de GE, segu\u0301n su resolucio\u0301n. Sin embargo, este concepto, que representa visualmente los feno\u0301menos geogra\u0301ficos y que esta\u0301 ligado a un cierto nivel de imagen-escala, cuando se asocia a datos vectoriales dificulta la relacio\u0301n de precisio\u0301n, describiendo los mismos objetos geogra\u0301ficos.<\/p>\n<\/div>\n

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Cuando se investigaban mecanismos para la representacio\u0301n multiescala en datos espaciales, se sen\u0303alaba que para describir los objetos, debi\u0301a modelizarse la realidad en diferentes formas de abstraccio\u0301n sobre el mismo objeto; (9) asimismo, se defini\u0301a que la representacio\u0301n mu\u0301ltiple se conformaba por el almacenamiento de diversas representaciones de un mismo objeto en una misma base de datos espacial. (10)<\/p>\n

Tales conceptos en ese momento estaban asocia- dos al manejo de datos vectoriales, y no tomaban en cuenta la idea del almacenamiento de ima\u0301genes en bases de datos, debido a que las estructuras de las ima\u0301genes estaban constituidas por la unidad del pixel y esto implicaba otros procedimientos. Sin embargo, cuando se estructuro\u0301 la plataforma de GE, en 2005, los conceptos de representacio\u0301n mu\u0301ltiple y multiescala fueron retomados.<\/p>\n

De los primeros trabajos de investigacio\u0301n que describi\u0301an estructuras multiescala, a trave\u0301s de procedimientos con algoritmos jera\u0301rquicos, se propuso al \u201cBinary Line Generalisation-Tree\u201d, algoritmo que ma\u0301s tarde se retomo\u0301 y mejoro\u0301, (11) a fin de representar los datos vectoriales en diversos niveles.<\/p>\n

Por otro lado, se desarrollaron trabajos que describi\u0301an estructuras de datos multiescala para la representacio\u0301n cartogra\u0301fica de los objetos, con la idea de otorgarles mayores detalles en su representacio\u0301n. (12) Del mismo modo, se trabajo\u0301 en una representacio\u0301n multiescala de objetos cartogra\u0301ficos y se desarrollo\u0301 un zoom inteligente. (13) De tal manera que las funcionalidades de la estructura de GE y su mecanismo del asociado escalar de las ima\u0301genes, vi\u0301a un zoom inteligente, generaron el intere\u0301s, en el presente trabajo, de conocer la relacio\u0301n de elementos u objetos representados a partir de diferentes ima\u0301genes y la posible representacio\u0301n escalar de su estructura. Situacio\u0301n que llevo\u0301 a analizar la parte correspondiente a Google Maps (GM) en la cantidad de vistas determinadas, de las cuales se asocia una relacio\u0301n escalar.<\/p>\n

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GM cuenta en promedio con 20 vistas diferentes, las cuales van desde la apreciacio\u0301n de todo el planeta hasta un cierto nivel de terreno. Sin embargo, dado que los zooms no son fijos sino constantes, e\u0301stos dependen de la zona y la resolucio\u0301n de la fotografi\u0301a o la imagen. Asimismo, cada una de e\u0301stas representa una escala, y se puede apreciar mediante una li\u0301nea en la parte inferior izquierda del mapa, pero su medicio\u0301n es demasiado imprecisa, ya que al ser una imagen digital, su taman\u0303o vari\u0301a dependiendo de la pantalla donde se visualice. La representacio\u0301n de la informacio\u0301n se visualiza a trave\u0301s del zoom, y e\u0301ste se asocia al aumento o disminucio\u0301n de la distancia focal de los objetos, (14,15) de los cuales, al realizar un zoom en una imagen por computadora, se multiplica la cantidad de pixeles del mismo tono que la conforman, presentando en la pantalla de esta manera ima\u0301genes ma\u0301s grandes o pequen\u0303as que el objeto original. (16) La escala, a diferencia del zoom, representa un valor de proporcio\u0301n y e\u0301sta, por lo general, se asocia a una me\u0301trica representativa del terreno, segu\u0301n una escala determinada en un plano, mapa o sistema de visualizacio\u0301n. (17)<\/p>\n

MATERIALES Y ME\u0301TODOS<\/strong><\/p>\n

Para conformar la metodologi\u0301a, se realizo\u0301 un ana\u0301lisis de muestras de las ima\u0301genes que cubren el territorio de la repu\u0301blica mexicana, en la regio\u0301n 14o a 33o de latitud Norte, y de 86o a 119o de longitud Oeste. Las diversas ima\u0301genes que hacen la cobertura de dicho territorio son de Cnes\/Spot, Digital Globe, GeoEye, NASA.<\/p>\n<\/div>\n

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Seleccio\u0301n de muestras<\/p>\n

Para elegir las muestras, se describio\u0301 una lista de apartados de recursos naturales representados en las ima\u0301genes de GE, y que se evaluari\u0301an a fin de seleccionar aquellos que mejor pudieran medirse en dichas ima\u0301genes. Inicialmente se seleccionaron agua, suelo, agricultura, ganaderi\u0301a, litorales, flora y fauna. Tambie\u0301n se tomaron en cuenta infraestructura, vi\u0301as de comunicacio\u0301n, zonas urbanas y rurales. El criterio para su seleccio\u0301n consistio\u0301 en captar en las ima\u0301genes la nitidez del objeto y la conformacio\u0301n de sus caracteri\u0301sticas representativas, de tal manera que pudiera medirse.<\/p>\n

Asimismo, se selecciono\u0301 una muestra por cada elemento de recurso natural de los ya determinados para cada estado del pai\u0301s, y que a su vez fuese representativa. En casos como agua y bosques, se omitieron algunos estados de la repu\u0301blica que no contaban con cuerpos de agua superficiales y bosques. Habiendo analizado y determinado una relacio\u0301n de escalas en GM, e\u0301stas fueron relacionadas en la interface de GE, para asociar ciertas correspondencias de representacio\u0301n escalar. Dado que la resolucio\u0301n de las ima\u0301genes de GE esta\u0301 definida por un factor que se conoce como pixeles por pulgada (PPP), esta medida indica la cantidad de pixeles que se encuentran en una pulgada fi\u0301sica en el monitor, este factor provoca que una imagen cambie de taman\u0303o de una pantalla a otra; ya que entre mayor sea la cantidad de PPP, ma\u0301s pequen\u0303a sera\u0301 la visualizacio\u0301n de la imagen.<\/p>\n

RESULTADOS<\/strong><\/p>\n

Los temas de los cuales se obtuvieron las muestras fueron suelo agri\u0301cola, cuerpos de agua, infraestructura y bosque. Se utilizaron entre siete y ocho escalas en las que el elemento fuera visible. De dichas muestras se determino\u0301 para cada elemento sen\u0303alado la longitud correspondiente a cada uno, y en el ana\u0301lisis se obtuvieron las siguientes diferencias en las diversas muestras:<\/p>\n

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  1. Suelo agri\u0301cola (93-665 m)<\/li>\n
  2. Infraestructura (178-1601 m)<\/li>\n
  3. Cuerpos de agua (1417-21219 m)<\/li>\n
  4. Bosque (14651-263999 m)<\/li>\n<\/ol>\n

    Para comparar las longitudes de la muestra y lo obtenido al medir en cada escala, se opto\u0301 por manejar un porcentaje de error. Esto debido a que cada muestra tiene una medida diferente, y no podemos manejar cierta cantidad en metros de error promedio por escala en todas las muestras (figura 1).<\/p>\n

    \"Fig.<\/a><\/p>\n

    Posteriormente, se determinaron estadi\u0301sticos de las medidas de las muestras, con el objeto de determinar porcentajes de error de las mediciones, a fin de comparar las longitudes de cada muestra y lo obtenido al medir en cada escala. Se realizo\u0301 una serie de comparativos del error entre los diferentes elementos analizados (figura 1). Para describir el ana\u0301lisis de escalas y su mejor representacio\u0301n de elementos, se determino\u0301, con los ana\u0301lisis de errores, una medida de la varianza y desviacio\u0301n esta\u0301ndar para evaluar cada elemento. De acuerdo con lo anterior, a continuacio\u0301n se muestran las escalas que se recomienda manejar para cada tema, con el fin de tener el menor error y mayor calidad en el resultado de cualquier ana\u0301lisis de las ima\u0301genes y su relacio\u0301n de escala.<\/p>\n

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    Con base en el porcentaje de error Suelo agri\u0301cola: 1:8,000
    \nCuerpos de agua: 1:66,666 Infraestructura: 1:4,000<\/p>\n

    Bosque: 1:250,000<\/p>\n

    Con base en la variacio\u0301n entre errores Suelo agri\u0301cola: 1:4,000
    \nCuerpos de agua: 1:33,333 Infraestructura: 1:4,000<\/p>\n

    Bosque: 1:250,000<\/p>\n

    Disen\u0303o de sistema<\/strong><\/p>\n

    Habiendo determinado la serie de escalas, e\u0301stas se utilizaron para adaptar las siguientes propuestas en dos mecanismos: primero, la generacio\u0301n de un cata\u0301lo- go imagen-escala sobre GE, para determinar la mejor a\u0301rea de zoom; segundo, el disen\u0303o de un sistema de integracio\u0301n de escalas para digitalizacio\u0301n y ana\u0301lisis de datos vectoriales, asi\u0301 como su conformacio\u0301n vi\u0301a web, experimentando con diversas tecnologi\u0301as espaciales. En lo que respecta a la primera propuesta, el primer paso consistio\u0301 en ubicar la zona de la muestra en GE, segu\u0301n el elemento u objeto, representando algu\u0301n recurso natural (tabla I).<\/p>\n

    \"tablaIterroso\"<\/a><\/p>\n

    En lo que respecta al disen\u0303o del sistema, se analizo\u0301 una serie de tecnologi\u0301as web, con el objeto de adaptar en la versio\u0301n 3 del API (Application Programming Interface) la conformacio\u0301n de escalas-imagen determinadas, pudiendo ejercer las siguientes funciones: creacio\u0301n de poli\u0301gonos, li\u0301neas y marcadores y su almacenamiento; digitalizacio\u0301n de elementos para cartografi\u0301a con base en el visualizador de GM; integracio\u0301n de capas, utilizando primitivas geome\u0301tricas; para\u0301metros para el ana\u0301lisis de cartografi\u0301a vectorial; generar archivos KML; integracio\u0301n de capas de ima\u0301genes y su referenciacio\u0301n.<\/p>\n

    El sistema se desarrollo\u0301 por etapas: inicialmente se genero\u0301 una arquitectura que permitiera ordenar los procesos de codificacio\u0301n de la mayor parte de las funciones. Posteriormente, se buscaron y seleccionaron las tecnologi\u0301as que nos ayudari\u0301an a desarrollarlo. Se verifico\u0301 la disponibilidad, alcances y li\u0301mites del API de JavaScript para Google Maps. De igual manera, en la eleccio\u0301n de lenguajes para la creacio\u0301n de la pa\u0301gina web se utilizo\u0301 JavaScript, debido a la relacio\u0301n interactiva de co\u0301digos con HTML y que se tomo\u0301 por default. El lenguaje CSS (Cascading Style Sheets) nos permitio\u0301 conformar e integrar de mejor forma el disen\u0303o. Para las conexiones a la base de datos, se utilizo\u0301 el lenguaje PHP (HyperText Preprocessor), para el transporte de informacio\u0301n desde PHP a JavaScript, especi\u0301ficamente en los resultados de consultas, nos apoyamos en el lenguaje XLM (Extensible Markup Language).<\/p>\n

    \n

    Como manejador de bases de datos, se eligio\u0301 Oracle 10g, debido a que es un sistema muy estable y el ma\u0301s confiable. Como servidor HTTP, se opto\u0301 por Apache en su versio\u0301n 2.4.; se utilizo\u0301 el software XAMPP que trae integrado Apache, junto con una versio\u0301n de MySQL y algunas otras herramientas de desarrollo web. Para la edicio\u0301n de co\u0301digo web, se utilizo\u0301 NotePad++, e\u0301ste es un editor de texto y co\u0301digo fuente libre que soporta varios lenguajes de programacio\u0301n. Se integro\u0301 el sistema interoperable vi\u0301a web, al cual se accede con el API desarrollado. El sistema, en una de sus operaciones, permite la edicio\u0301n de vectores, asi\u0301 como la integracio\u0301n de datos vectoriales, que en su momento podra\u0301n evaluarse para buscar correspondencias geome\u0301tricas y topolo\u0301gicas, siendo e\u0301stos almacenados al interior de una base de datos (figura 2).<\/p>\n

    \"fig2edicionpolilineas\"<\/a><\/p>\n

    Asimismo, se pueden conformar poli\u0301gonos con los operadores del sistema, los cuales determinan la superficie del poli\u0301gono generado y describen detalladamente la posicio\u0301n coordenada en relacio\u0301n a la imagen de base, la cual tambie\u0301n nos permite evaluar una relacio\u0301n de su correspondencia, tanto geome\u0301trica como topolo\u0301gica, segu\u0301n la escala de edicio\u0301n del elemento. (figura 3).<\/p>\n

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    \"fig3ediciondepolilineas\"<\/a><\/p>\n

    En otra de las capacidades del sistema, se integran ima\u0301genes, las cuales en un procedimiento con operadores se pueden referenciar y adaptar a las me\u0301tricas de referencia de las ima\u0301genes de base en GE.<\/p>\n

    CONCLUSIONES<\/strong><\/p>\n

    El ana\u0301lisis realizado confirmo\u0301 la hipo\u0301tesis de la dependencia de la escala de visualizacio\u0301n y el error asociado en la interpretacio\u0301n de caracteres relacionados con el uso del suelo, al utilizar las ima\u0301genes.<\/p>\n

    Se genero\u0301 un cata\u0301logo escala-imagen de uso potencial, que contiene una serie de recursos para facilitar y guiar en el uso o\u0301ptimo de escalas del sistema de visualizacio\u0301n Google Earth (GE). El objetivo del cata\u0301logo permitira\u0301 estandarizar los tipos de escalas en GE, adema\u0301s define los elementos geogra\u0301ficos, al describir recursos naturales que pueden aprovecharse a una determinada escala para un sinfi\u0301n de estudios y ana\u0301lisis efectuados sobre dicho sistema de visualizacio\u0301n. Asimismo, se pretende facilitar un conocimiento estimado de la relacio\u0301n imagen-escala a la gran diversidad de usuarios que estudia el territorio y aque\u0301llos que requieren indicadores porcentuales del uso de ima\u0301genes y su relacio\u0301n a una escala para determinados fines. Para ciertos estudios, el cata\u0301logo de indicadores de uso potencial de la relacio\u0301n escalar en las ima\u0301genes de GE puede apoyar ejercicios, como determinar a\u0301reas o superficies, relacionar distancias, representar volu\u0301menes, medir espacios, aprovechar la resolucio\u0301n de elementos de las ima\u0301genes y su temporalidad, entre otros elementos, segu\u0301n el orden determinado de los indicadores escalares descritos. GE, asi\u0301 como otras nuevas tecnologi\u0301as en visualizacio\u0301n de datos espaciales, el desarrollo de aplicaciones de los propios sistemas, como los API, los desarrollos de infraestructuras de datos y los nuevos lineamientos de investigacio\u0301n en Digital Earth (DE), tendra\u0301n en su momento que responder a las necesidades de representacio\u0301n de todos los objetos geogra\u0301ficos sobre los diversos y variados territorios. Habiendo estudiado la relacio\u0301n escala-imagen de GE, se tuvo la oportunidad de disen\u0303ar un sistema independiente de GE, adaptado en una plataforma web, con el objeto de aprovechar un API, que en su infraestructura permite desarrollar el disen\u0303o de aplicaciones, en las cuales para este trabajo de investigacio\u0301n se canalizaron para conformar un prototipo que permite lo siguiente: la insercio\u0301n al visualizador GE de cualquier sitio particular; la edicio\u0301n de vectores conformando poli\u0301gonos, li\u0301neas y marcadores; la conexio\u0301n a una base de datos BD que permite el almacenamiento de la edicio\u0301n de vectores; la insercio\u0301n e integracio\u0301n referenciada de ima\u0301genes sobre el visualizador; la captura de atributos y metadatos, a partir de un formulario y la funcio\u0301n de consulta de los elementos vectoriales almacenados.<\/p>\n<\/div>\n

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    RESUMEN<\/strong><\/p>\n

    Para analizar la relacio\u0301n geome\u0301trico-topolo\u0301gica de ima\u0301genes en diferentes escalas, se utilizo\u0301 el sistema de visualizacio\u0301n GE y se experimento\u0301 con diversas tecnologi\u0301as espaciales, a fin de determinar la relacio\u0301n escalar entre los niveles de zoom de GM y las operaciones de la funcio\u0301n de algoritmo de GE. Asimismo, se disen\u0303o\u0301 un prototipo que permite editar e integrar vectores, valorar su geometri\u0301a, almacenar sus componentes me\u0301tricos, reconstruir la geometri\u0301a de objetos mal editados y modelar la incertitud espacial, a partir de la propagacio\u0301n de errores. La metodologi\u0301a utilizada integra mecanismos de interoperabilidad entre sistemas de visualizacio\u0301n, software, uso de GM, JavaScript, API V3 y recientes tecnologi\u0301as Web para la residencia del sistema.<\/p>\n

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    Palabras clave: Cartografi\u0301a, Datos vectoriales, Tecnologi\u0301as espaciales, Calidad de datos espaciales, Ana\u0301lisis de datos.<\/p>\n

    ABSTRACT<\/strong><\/p>\n

    To analyze the relationship of geometric-topological images at different scales, Google Earth display system was used. We experimented with diverse spa- tial technologies in order to determine the scaling relationship between zoom levels of Google Maps and the operations of the GE algorithm function. Also, a prototype was designed that allows you to edit and integrate vectors, to value its geometry, to store its metric components, to reconstruct the geometry of objects badly edited, and to model the spatial uncertainty from the error propagation. The methodology used integrates interoperability mechanisms between display systems, software, use of GM, Javascript, API V3 and latest Web technologies for the system residence.<\/p>\n

    Keywords: Cartography, Vectorial data, Spatial technologies, Spatial data quality, Data analysis.<\/p>\n

    * Universidad Auto\u0301noma de San Luis Potosi\u0301. Contacto: abraham.cardenas@uaslp.mx
    \n** Universidad Auto\u0301noma de Nuevo Leo\u0301n. Contacto: ejtrevin@gmail.com<\/p>\n

    ———————————–<\/p>\n

    El presente arti\u0301culo esta\u0301 basado en la investigacio\u0301n \u201cEvaluacio\u0301n de la calidad cartogra\u0301fica vectorial utilizada para el manejo de los recursos naturales\u201d, galardonado con el Premio de Investigacio\u0301n UANL 2014 en la categori\u0301a de Ciencias de la Tierra y Agropecuarias, otorgado en sesio\u0301n solemne del Consejo Universitario de la UANL, en agosto de 2014.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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    REFERENCIAS<\/strong><\/p>\n

    1. Ruas A., B.A. (2002). Echelle et niveau de de\u0301tail. Ge\u0301ne\u0301ralisation et repre\u0301sentation multiple. H. S. Publications. Paris, LAVOISIER. Information Ge\u0301ographique et Ame\u0301nagement du Territoire: 25-44.<\/p>\n

    2. A. Chen, G.G.L., S.J. Kempler, L.Di. (2010). \u201cVisualization of Earth Science Data Using Google Earth\u201d. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 34(Part XXX): 6.<\/p>\n

    3. Maurizio Gibin, A.S., Richard Milton, Pablo Mateos, Paul Longley (2008). Collaborative Mapping of London Using Google Maps: The LondonProfiler. UCL WORKING PAPERS SERIES. University College London, Centre for Advanced Spatial Analysis. 1: 15.<\/p>\n

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    Recibido: 18\/07\/14<\/p>\n

    Aceptado: 18\/07\/14<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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    A. C\u00c1RDENAS TRIST\u00c1N*, E.J. TREVI\u00d1O-GARZA**, O.A. AGUIRRE\u00a0CALDER\u00d3N**, J. JIM\u00c9NEZ P\u00c9REZ**, M.A. GONZ\u00c1LEZ TAGLE** CIENCIA UANL \/ A\u00d1O 18, No. 71, ENERO-FEBRERO 2015 Art\u00edculo en PDF Para conocer y analizar al territorio,\u00a0se ha desarrollado una serie de\u00a0procesos y tecnolog\u00edas cartogr\u00e1ficas\u00a0enfocadas en representar el mismo\u00a0de forma an\u00e1loga a determinada\u00a0escala, (1) en la disponibilidad de bases\u00a0de datos geogr\u00e1ficas detalladas\u00a0y el desarrollo de algoritmos […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":3214,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[27],"tags":[],"class_list":["post-3201","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-investigacion"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3201","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=3201"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3201\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3611,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3201\/revisions\/3611"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/3214"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=3201"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=3201"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=3201"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}