\chapter{Introducci�n. �Con qu� trabajo en un SIG?}\label{Introduccion_datos}
\pagestyle{fancy}

\begin{keypoints}
�Qu� papel juegan los datos en un SIG? $\bullet$ �Qu� aspectos son destacables acerca de los datos espaciales? $\bullet$ �Qu� diferencia existe entre datos e informaci�n? $\bullet$ �Qu� componentes tiene la informaci�n espacial? $\bullet$ �C�mo se divide y estructura la informaci�n espacial? 
\end{keypoints}

\bigskip

\begin{intro}
Los datos son el elementos clave de un SIG, pues sin ellos el resto de componentes no tienen utilidad alguna. La preparaci�n de un adecuado conjunto de datos es base para poder llevar adelante con garant�as todo proyecto SIG. En este cap�tulo veremos las caracter�sticas fundamentales de los datos y de la informaci�n espacial, presentando los conceptos b�sicos de estos que deben tenerse siempre presentes a la hora de trabajar con un SIG
\end{intro}

\section{Introducci�n}

De todos los subsistemas de SIG, el correspondiente a los datos es el pilar fundamental que pone en marcha los restantes. Los datos son el combustible que alimenta a los restantes subsistemas, y sin los cuales un SIG carece por completo de sentido y utilidad.

El subsistema de datos es, a su vez, el m�s interrelacionado, y est� conectado de forma inseparable a todos los restantes. Mientras que, por ejemplo, la visualizaci�n no es por completo imprescindible para el desarrollo de procesos de an�lisis, no hay elemento del sistema SIG que pueda vivir si no es alimentado por datos. Los datos son necesarios para la visualizaci�n, para el an�lisis y para dar sentido a la tecnolog�a y, en lo referente al factor organizativo y a las personas, el rol de estas en el sistema SIG es en gran medida gestionar esos datos y tratar de sacar de ellos el mayor provecho posible, buscando y extrayendo el valor que estos puedan tener en un determinado contexto de trabajo. Por tanto, los datos son fundamentales en un SIG, y todo esfuerzo dedicado a su estudio y a su mejor manejo ser� siempre positivo dentro de cualquier.trabajo con SIG.

La forma en que los datos se gestionan en un SIG es un elemento vital para definir la propia naturaleza de este, as� como sus prestaciones, limitaciones y caracter�sticas generales. En este cap�tulo introductorio veremos la diferencia entre los conceptos de \emph{datos} e \emph{informaci�n}, relacionados aunque distintos, y la forma en que ambos se incorporan a un SIG. Esta concepci�n es importante, pues fundamenta la arquitectura interna que puede adoptar un SIG y las operaciones que se construyen sobre esta.


\section{Datos \emph{vs} Informaci�n}

\index{Informaci�n!datos \emph{vs}}
Existe una importante diferencia entre los conceptos de \emph{datos} e \emph{informaci�n}. Ambos t�rminos aparecen con frecuencia y pueden confundirse, pese a que representan cosas bien diferentes. Aun as�, son conceptos muy unidos, y resultan clave para entender los fundamentos de un SIG tal y como estos se desarrollan a lo largo de este libro. Un SIG es un Sistema de \emph{Informaci�n} Geogr�fica, pero maneja \emph{datos} geogr�ficos, existiendo diferencias entre estos conceptos.

Entendemos como dato al simple conjunto de valores o elementos que utilizamos para representar algo. Por ejemplo, el c�digo 502132N es un dato. Este c�digo por s� mismo no tiene un significado, y es necesario interpretarlo para que surja ese significado. Al realizar esa interpretaci�n, el dato nos \emph{informa} del significado que tiene, y es en ese momento cuando podemos emplearlo para alg�n fin y llevar a cabo operaciones sobre �l que tengan sentido y resulten coherentes con el significado propio que contiene.

El dato anterior podemos interpretarlo como si fuera una referencia geogr�fica, y cuyo significado ser�a entonces una latitud, en particular 50\degree $21'$ $32''$ Norte. Si lo interpretamos como un c�digo que hace referencia a un documento de identificaci�n de una persona, la informaci�n que nos aporta es en ese caso completamente distinta. El dato ser�a el mismo, formado por seis d�gitos y una letra, pero la informaci�n que da es diferente, ya que lo entendemos e interpretamos de manera distinta.

La informaci�n es, por tanto, el resultado de un dato y una interpretaci�n, y el trabajo con datos es en muchos casos un proceso enfocado a obtener de estos toda la informaci�n posible. Un dato puede esconder m�s informaci�n que la que a primera vista puede apreciarse, y es a trav�s de la interpretaci�n de los datos como se obtiene esta.

En el cap�tulo \ref{Geomorfometria} veremos c�mo a partir de un Modelo Digital de Elevaciones\index{Modelo Digital de Elevaciones} podemos calcular par�metros tales como la pendiente, extraer el trazado de la red de drenaje o delimitar las subcuencas en que una cuenca vertiente mayor puede dividirse. El dato en este caso lo constituyen los valores que representan la elevaci�n en los distintos puntos. La informaci�n que contienen est� formada por todo ese conjunto de elementos que podemos obtener, desde la pendiente a los cursos de los r�os, pasando por todo aquello que mediante la aplicaci�n de procesos u operaciones de an�lisis podamos extraer de esos datos.

Comprender el significado y las diferencias entre datos e informaci�n permiten entender entre otras cosas que la relaci�n entre los vol�menes de ambos no es necesariamente constante. Por ejemplo, los datos 502132NORTE o CINCUENTA VEINTIUNO TREINTAYDOS NORTE son mayores en volumen que 502132N, pero recogen la misma informaci�n espacial que este (suponiendo que los interpretamos como datos de latitud). Tenemos m�s datos, pero no m�s informaci�n. Podemos establecer planteamientos basados en este hecho que nos ayuden a almacenar nuestra informaci�n geogr�fica con un volumen de datos mejor, lo cual resulta ventajoso. Veremos algunos de estos planteamientos m�s adelante dentro de esta parte del libro.

Aspectos como estos son realmente mucho m�s complejos, y el estudio de la relaci�n entre datos e informaci�n y sus caracter�sticas no es en absoluto sencilla. Existe una disciplina, la \emph{ciencia de la informaci�n}\index{Informaci�n!Ciencia de la} dedicada a estudiar los aspectos te�ricos relativos a la informaci�n y la forma en que esta puede contenerse en los datos. El lector interesado puede consultar \cite{Diener1989ASIS, Williams1997InfoScience} para saber m�s al respecto.

En este cap�tulo de introducci�n a esta parte dedicada a los datos, veremos m�s acerca de la informaci�n que de los datos espaciales, pues la manera en que concebimos esta condiciona la forma de los datos. Ser� en el cap�tulo siguiente cuando tratemos ya los datos, abordando uno de los problemas fundamentales: la creaci�n del dato espacial.

\section{Las componentes de la informaci�n geogr�fica}\label{ComponenteInformacionGeografica}

\index{Informaci�n!geogr�fica}

Comprender la informaci�n geogr�fica es vital para poder capturar dicha informaci�n e incorporarla a un SIG. En l�neas generales, podemos dividir esta en dos componentes principales, cada una de los cuales tiene su implicaci�n particular en los procesos posteriores de representaci�n que m�s adelante veremos.

\begin{itemize}
\item Componente espacial\index{Componente!espacial}
\item Componente tem�tica\index{Componente!tem�tica}
\end{itemize}

La componente espacial hace referencia a la posici�n dentro de un sistema de referencia establecido. Esta componente es la que hace que la informaci�n pueda calificarse como \emph{geogr�fica}, ya que sin ella no se tiene una localizaci�n, y por tanto el marco geogr�fico no existe. La componente espacial responde a la pregunta \emph{�d�nde?}

Por su parte, la componente tem�tica responde a la pregunta \emph{�qu�?} y va invariablemente unida a la anterior. En la localizaci�n establecida por la componente espacial, tiene lugar alg�n proceso o aparece alg�n fen�meno dado. La naturaleza de dicho fen�meno y sus caracter�sticas particulares, quedan establecidas por la componente tem�tica.

Puede entenderse lo anterior como una variable fundamental (la componente tem�tica), que se sirve, sin embargo, de una variable soporte (la componente espacial) para completar su significado.

\index{Informaci�n!geogr�fica!divisi�n}
Los tipos de divisi�n horizontal y vertical de la informaci�n que veremos m�s adelante implican una separaci�n en unidades, que en la pr�ctica puede implicar en un SIG que cada una de esas unidades quede almacenada en un lugar o fichero distinto. En el caso de las componentes tem�tica y espacial de la informaci�n, son posibles distintos enfoques, ya que estas pueden almacenarse de forma conjunta o bien por separado. El capitulo \ref{Bases_datos} trata estos enfoques, y en �l veremos con detalle c�mo puede abordarse el almacenamiento de ambas componentes de la mejor forma posible, as� como la evoluci�n que se ha seguido al respecto dentro del campo de los SIG.\index{Datos!almacenamiento}

Mientras que la componente espacial va a ser generalmente un valor num�rico, pues son de esa naturaleza los sistemas de coordenadas que permiten expresar una posici�n concreta en referencia a un marco dado, la componente tem�tica puede ser de distintos tipos:

\index{Informaci�n!tipos}
\begin{itemize}

 \item Num�rica. A su vez, pueden se�alarse los siguientes grupos:\index{Informaci�n!num�rica}
	\begin{itemize}
	\item Nominal. El valor num�rico no representa sino una identificaci�n. Por ejemplo, el n�mero de un portal en una calle, o el numero del DNI de una persona. Este tipo de variable, al igual que la de tipo alfanum�rico, es de tipo cualitativo, frente a las restantes que son de tipo cuantitativo.\index{Nominal}
	\item Ordinal. El valor num�rico establece un orden. Por ejemplo, una capa en la que se recoja el a�o de fundaci�n de las distintas ciudades contenidas en ella.\index{Ordinal}
	\item Intervalos. Las diferencias entre valores de la variable tienen un significado. Por ejemplo, entre dos valores de elevaci�n.\index{Intervalos}
	\item Razones. Las razones entre valores de la variable tienen un significado. Por ejemplo, podemos decir que una precipitaci�n media de 1000mm es el doble que una de 500mm. La pertenencia de una variable a un grupo u otro no solo depende de la propia naturaleza de la misma, sino tambi�n del sistema en que se mida. As�, una temperatura en grados cent�grados no se encuentra dentro de este grupo (pero s� en el de intervalos), ya que la raz�n entre dichas temperaturas no vale para decir, por ejemplo, que una zona est� al doble de temperatura que otra, mientras que si expresamos la variable temperatura en grados Kelvin s� que podemos realizar tales afirmaciones. El valor m�nimo de la escala debe ser cero.\index{Razones}
	\end{itemize}
\item Alfanum�rica\index{Informaci�n!alfanum�rica}
\end{itemize}

El tipo de variable condiciona las operaciones que pueden realizarse con un dato geogr�fico en funci�n de c�mo sea su componente tem�tica. Por ejemplo, carece sentido realizar operaciones aritm�ticas con variables de tipo ordinal o nominal, mientras que es perfectamente l�gico con los restantes tipos dentro de la categor�a num�rica. Tambi�n, como veremos en el cap�tulo \ref{El_Mapa}, influye en la forma de representarlo a la hora de elaborar cartograf�a.

Adem�s de las componentes espacial y tem�tica, Sinton \cite{Sinton1978Addison} a�ade la componente temporal y propone un esquema sistem�tico que permite clasificar en grupos las distintas clases de informaci�n geogr�fica. Seg�n este esquema, cada una de estas componentes puede estar en uno de los siguientes tres estados posibles: \emph{fija, controlada} o \emph{medida}. Al medir una de estas componentes, es necesario controlar otra de ellas, y fijar la tercera, o bien ignorarla y no tenerla en cuenta (este era el caso explicado hasta el momento, en el cual no hab�amos citado a�n la componente temporal)\index{Informaci�n!geogr�fica!componentes y estados}

Por ejemplo, si registramos la temperatura a lo largo de un periodo de tiempo para un punto concreto, la componente temporal est� controlada (tomamos mediciones de temperatura con un intervalo de tiempo establecido), la componente tem�tica (la propia temperatura) est� medida, y la componente espacial est� fija (el term�metro que registra los valores se encuentra siempre en un punto inm�vil)

En general, la informaci�n geogr�fica se recoge haciendo fija la componente temporal, y midiendo o controlando las restantes en funci�n del tipo de informaci�n de que se trate.

Un concepto a tener en cuenta en relaci�n con las componentes de la informaci�n geogr�fica es la \emph{dimensi�n}\index{Dimensi�n}. Los elementos que registramos pueden ir desde sencillos puntos (0D) hasta vol�menes tridimensionales (3D). Un caso particular ---y muy frecuente--- lo encontramos cuando estudiamos la forma tridimensional del terreno, pero tratando la elevaci�n como variable tem�tica, no como una parte m�s de la componente espacial. En este caso, tenemos una serie de valores de elevaci�n (Z) localizados en el plano XY. Esto no es realmente equivalente a utilizar una componente espacial tridimensional, ya que no permite recoger en un mismo punto distintos valores (no puede, por ejemplo, modelizarse la forma de una cueva o un objeto vertical), por lo que se conoce como representaci�n en 2.5 dimensiones (2.5D). La figura \ref{Fig:Dimensiones} muestra esquem�ticamente el concepto de dimensi�n de los datos dentro de un SIG.\index{2.5D}

\begin{figure}[!hbt] 
\centering
\includegraphics[width=.95\textwidth]{Introduccion_datos/Dimensiones.pdf}
\caption{\small Dimensi�n de los datos geogr�ficos}
\label{Fig:Dimensiones} 
\end{figure}

Por ultimo, un aspecto importante de toda variable estudiada es su \emph{continuidad}.\index{Continuidad} Se entiende esta continuidad como la capacidad de la variable para tomar todos los valores dentro de un rango definido. La temperatura, la presi�n o la elevaci�n son valores continuos, mientras que ninguna variable de tipo nominal puede ser continua, ya que se encuentra limitada a un numero (finito) de identificadores posibles. Por ejemplo, en el caso del n�mero de un DNI, los valores son siempre enteros, existe el valor 1 y el valor 2, pero no los infinitos valores decimales entre ambos.

La continuidad de la variable tem�tica se puede estudiar igualmente en relaci�n con la componente espacial. As�, existen variables que var�an de forma continua en el espacio, mientras que otras no lo hacen. Se emplea aqu� el concepto matem�tico de continuidad, es decir, que si traz�ramos un perfil de la variable a lo largo de un recorrido dado, la representaci�n de dicho perfil ser�a una curva que podr�a dibujarse sin levantar el l�piz del papel\footnote{Definiciones m�s rigurosas del concepto de continuidad puede encontrarse en cualquier texto b�sico de c�lculo elemental o, por ejemplo, en \cite{wikipediaContinuidad}}

Todas estas ideas referidas a las distintas variables (distintas informaciones que pretendemos recoger de una zona de estudio dada) nos servir�n para detallar los diferentes enfoques de representaci�n y almacenamiento que veremos en el pr�ximo cap�tulo, y escoger en cada caso el m�s apropiado.

\section{Divisi�n horizontal de la informaci�n geogr�fica}\label{divisionHorizontal}

Adem�s de dividir la informaci�n geogr�fica en componentes, tambi�n dividimos esta con criterios puramente espaciales, <<cort�ndola>> en unidades menores que ocupen una regi�n de amplitud m�s reducida. Este es un procedimiento similar al que encontramos en un mapa impreso, ya que el territorio de un pa�s se encuentra cartografiado en diferentes \emph{hojas}. Las razones para esto son, por una parte, los posibles distintos or�genes que los diferentes mapas pueden tener (cada regi�n puede ser responsable de fabricar los suyos) y, especialmente, el hecho de que, de no ser as�, los mapas tendr�an un tama�o inmanejable. Si cartograf�amos a escala\index{Escala} 1:25000 todo un pa�s, es obvio que no podemos hacerlo en un �nico mapa, ya que este ser�a enorme.

En el caso de trabajar en un SIG, no tenemos el problema del tama�o f�sico del mapa, ya que no existe tal tama�o. Los datos no ocupan un espacio f�sico, pero s� que requieren un volumen de almacenamiento, y este presenta el mismo problema. Recoger a escala 1:25000 todo un pa�s supone un volumen de datos enorme, que es conveniente dividir para poder manejar con fluidez.

En ambos casos, ya sea dentro de un SIG o no, suele resultar necesario emplear varios bloques de informaci�n (varias hojas) para cubrir un �rea de trabajo. En esta circunstancia, las propias caracter�sticas de un SIG y su forma de trabajo con los datos hacen que este proceso sea m�s sencillo y eficaz.

La principal cualidad de un SIG para integrar de forma transparente datos correspondientes a zonas distintas y formar un mosaico �nico es la separaci�n que existe entre datos y visualizaci�n. Los datos son la base de la visualizaci�n, pero en un SIG estos elementos conforman partes del sistema bien diferenciadas. Esto quiere decir que los datos se emplean para crear un resultado visual pero en s� mismos no contienen valores relativos a esa visualizaci�n.

De este modo, es posible combinar los datos y despu�s representarlos en su conjunto. Un proceso as� no puede realizarse con un mapa ya impreso, pues este contiene ya elementos de visualizaci�n e incluso componentes cartogr�ficos tales como una flecha indicando el Norte, una leyenda o una escala. Por ello, aunque puedan combinarse, realmente no se <<funde>> la informaci�n de cada uno de los mapas para conformar uno �nico. Dicho de otro modo, si tomamos cuatro hojas contiguas de una serie de mapas no podemos formar un nuevo mapa que sea indistinguible de uno cuatro veces m�s grande que haya sido impreso en un �nico pliego de papel. 

En un SIG, sin embargo, s� que sucede as�, y la visualizaci�n de cuatro o m�s bloques de datos puede ser id�ntica a la que obtendr�a si todos esos datos constituyeran un �nico bloque. Empleando herramientas habituales en un SIG, y si cada uno de esos bloques est� almacenado en un fichero, resulta incluso posible, unirlos todos y crear un solo fichero que los contenga.

Una de las razones principales que favorecen esta combinaci�n de datos es el hecho de que la escala nominal es en s� un elemento de representaci�n. Como vimos en el apartado \ref{Escala}, la escala nominal relaciona el tama�o que tiene un objeto en la representaci�n con su tama�o real, y la forma en que se recoge la informaci�n a la hora de realizar medidas de ese objeto viene condicionada por dicha escala, de tal modo que el esfuerzo desarrollado en esas mediciones sea coherente con la representaci�n que se va a hacer posteriormente al crear el mapa.

Los datos que manejamos en un SIG tiene una escala de detalle impuesta por la precisi�n de las mediciones, pero no una escala nominal asignada, ya que no tienen un tama�o fijo de representaci�n en la pantalla del ordenador o el perif�rico correspondiente, al contrario que un mapa impreso en el que los distintos elementos ya se encuentran representados. Esto hace que combinar cartograf�a cl�sica a distintas escalas sea complejo, ya que los mapas no <<casan>> bien entre s�.

En el caso de un SIG, es el usuario el que decide la escala de representaci�n, y esta ser� la misma para todos los datos que se visualicen, independientemente de las caracter�sticas de estos. En el contexto actual de datos geogr�ficos, es habitual encontrar situaciones en las que para una zona de terreno disponemos de informaci�n a una escala, y para otra zona contigua a esta la informaci�n disponible es a una escala distinta. Con el uso de un SIG, sin embargo, es posible trabajar sin problemas con todo el conjunto, sin preocuparse por la integraci�n de sus distintas partes.

L�gicamente, no debe dejarse de lado nunca el rigor cartogr�fico y, como se dijo en su momento, no olvidar que, aunque podamos representar cualquiera de esos datos a la escala que deseemos, los datos en s� no son suficientes para ello y tienen unas limitaciones impuestas por su escala inherente. Es decir, que no es  necesario preocuparse por la integraci�n a la ahora de visualizar y gestionar los datos, pero s� a la hora de analizarlos u obtener resultados a partir de ellos. No obstante, el proceso de combinaci�n es en cualquier caso transparente para el usuario que visualiza esos datos en un SIG, y la operaci�n pasa de ser algo tedioso y complejo a algo pr�cticamente inapreciable dentro del SIG, pues es este quien se encarga de ocultar toda esa complejidad y simplemente generar las representaciones seg�n los par�metros requeridos en cada momento.

\index{Uso conjunto de distintas escalas}
La figura \ref{Fig:Distintas_escalas_horizontal} muestra un ejemplo de lo anterior en el que puede verse c�mo varias fotograf�as a�reas forman un mosaico que cubre una zona dada, teniendo estas distinto nivel de detalle tal y como puede apreciarse.

\begin{figure}[!hbt] 
\centering
\includegraphics[width=.8\textwidth]{Introduccion_datos/Distintas_escalas_horizontal.png}
\caption{\small Integraci�n de datos en sentido horizontal. A pesar de que la escala de detalle es distinta para las fotograf�as a�reas de la imagen, estas se combinan sin problema en un SIG, represent�ndose a una escala dada todas ellas de forma sencilla. N�tese la mayor definici�n en la parte inferior de la imagen, que se forma con im�genes tomadas a una escala distinta a la de las de la parte superior. Advi�rtase igualmente la distinta iluminaci�n, ya que han sido tomadas en fecha y horas distintas.}
\label{Fig:Distintas_escalas_horizontal} 
\end{figure}


\section{Divisi�n vertical de la informaci�n. Capas}

Uno de los grandes �xitos de los SIG es su estructura de manejo de informaci�n geogr�fica, que facilita todas las operaciones que se llevan a cabo con esta. El concepto de \emph{capa}\index{Capa}, imprescindible para comprender todo SIG, es una de las grandes virtudes inherentes a los Sistemas de Informaci�n Geogr�fica, en cuanto que favorece la correcta estructuraci�n de la informaci�n y el trabajo con ella.

La divisi�n horizontal que ya hemos visto no es algo nuevo, y la gran mayor�a de los mapas cl�sicos cubren una porci�n relativamente peque�a de la superficie terrestre. Combinando distintos mapas podemos formar uno mayor que cubra una extensi�n m�s amplia, y aunque ya hemos visto que esto mismo puede realizarse con un SIG y la tarea resulta as� m�s sencilla, no resulta una operaci�n tan compleja y extra�a en el caso de no trabajar en un entorno SIG.

M�s dif�cil, sin embargo, es combinar distintos tipos de informaci�n, como por ejemplo la contenida en un mapa topogr�fico y la existente en un mapa de tipos de suelo y otro de vegetaci�n potencial. Para una misma zona, trabajaremos con varios mapas simultaneamente, y combinar estos para la realizaci�n de operaciones en las que intervengan todos ellos(supongamos, por ejemplo, calcular el �rea total de las zonas con un tipo de suelo dado donde la vegetaci�n corresponde a una clase concreta y se encuentran por encima de 1000 metros) es dif�cil y generalmente tambi�n impreciso.

En el caso de un SIG, los distintos tipos de informaci�n se pueden combinar de forma sencilla y limpia, y no aparecen los mismos problemas. Esto es as� debido a que la idea de capa permite dividir la informaci�n espacial referida a una zona de estudio en varios niveles, de tal forma que, pese a coincidir sobre un mismo emplazamiento, informaci�n sobre distintas variables se encuentra recogida de forma independiente. Es decir, en funci�n de la componente tem�tica se establecen distintos bloques de datos espaciales.

Para comprender mejor el concepto de capa, pensemos en un mapa topogr�fico cl�sico. En �l vamos a encontrar elementos como curvas de nivel, carreteras, n�cleos urbanos, o simbolog�a relativa a edificios y puntos singulares (iglesias, monumentos, etc.)  Todos estos elementos en su conjunto componen el mapa, y aparecen en una misma hoja como una unidad coherente de informaci�n geogr�fica. No obstante, cada uno de los de estos grupos de informaci�n recogidos ---elevaciones, red viaria, n�cleos urbanos, puntos de inter�s arquitect�nico--- pueden recogerse de forma independiente, y combinarse al componer el mapa seg�n las necesidades del momento, o bien combinarse de modo distinto o emplearse individualmente (Figura \ref{Fig:Concepto_capa}).

\begin{figure}[!hbt] 
\centering
\includegraphics[width=.7\textwidth]{Introduccion_datos/Concepto_capa.png}
\caption{\small Concepto de \emph{capa} de informaci�n geogr�fica dentro de un SIG}
\label{Fig:Concepto_capa} 
\end{figure}

La figura es lo suficientemente gr�fica como para entender la raz�n de que a este tipo de divisi�n la denominemos \emph{vertical}, as� como el propio nombre de \emph{capa}, ya que de ella resulta una serie de diferentes niveles que se pueden superponer seg�n el criterio particular de cada usuario de SIG.

Toda la informaci�n geogr�fica con que trabajemos en un SIG va a ser en forma de capas. Sin ir m�s lejos, en el juego de datos de ejemplo que acompa�a a este libro se encontrar� la informaci�n dividida en capas, cada una de ellas haciendo referencia a un aspecto concreto de la zona recogida en dicho juego de datos. Cada una de estas capas puede abrirse de forma independiente en un SIG y utilizarse por s� misma o en conjunto con otras en la combinaci�n que se desee.\index{Datos!juego de}

Esta forma de proceder no es exclusiva de los SIG, y antes de la aparici�n de estos ya exist�an experiencias previas en este sentido, combin�ndose capas de informaci�n geogr�fica para la realizaci�n de an�lisis (v�ase \ref{Evolucion_tecnicas}). Es, sin embargo, con la aparici�n de los SIG cuando esta metodolog�a se aplica de forma regular y se establece sistem�ticamente dicha estructuraci�n de la informaci�n geogr�fica.

As�, la visualizaci�n, el an�lisis, y todas las acciones que se realizan sobre la informaci�n geogr�fica dentro de un SIG, se llevan a cabo sobre un conjunto de capas, entendi�ndose cada una de ellas como la unidad fundamental de informaci�n sobre una zona dada y un tipo de informaci�n concreta.

Muy habitualmente las capas se conocen tambi�n como \emph{capas tem�ticas} o \emph{temas}, t�rminos bastante extendidos que hacen referencia al mismo concepto.

La relevancia del concepto de capa como elemento fundamental de un SIG es enorme, pues realmente constituye el marco b�sico sobre el que se van a llevar a cabo gran parte de las operaciones. Algunas de las posibilidades que brinda esta filosof�a ya las conocemos. Por ejemplo, vimos en el apartado dedicado a la generalizaci�n cartogr�fica c�mo en un SIG podemos utilizar diferentes <<versiones>> de los datos correspondientes a una zona concreta, y representar una u otra de ellas en funci�n de la escala de trabajo. Para un tipo de informaci�n, por ejemplo los usos del suelo, estas versiones se almacenar�n como distintas capas.  La capa es as� la unidad fundamental no solo en t�rminos de un �rea dada, sino tambi�n de una escala concreta, y permite una divisi�n de los datos �ptima a todos los efectos.

Al igual que ve�amos en el apartado anterior, las capas nos van a permitir la combinaci�n de datos a distinta escala, no ya en este caso datos contiguos, sino datos correspondientes a un mismo �rea pero con variables distintas. Esto es de gran utilidad en el trabajo habitual, ya que no todas las variables se recogen con un mismo nivel de detalle, y el detalle con el que podemos encontrar una capa de elevaciones va a ser generalmente mucho mayor que el que cabe esperar para una capa de, digamos, litolog�a.

En realidad, y en el lenguaje habitual de trabajo con SIG, la capa no define �nicamente una divisi�n vertical, sino tambi�n una horizontal. Es m�s sencillo visualizar la idea de capa con un esquema como el de la figura \ref{Fig:Concepto_capa}, en el que las distintas variables se <<apilan>> en capas de informaci�n superpuestas. Sin embargo, las divisiones horizontales en un mosaico de datos tambi�n se consideran como capas distintas en un SIG, pese a contener una misma variable y un mismo tipo de informaci�n. Por tanto, y aunque la divisi�n vertical sea la que verdaderamente define la idea de capa, cuando hablamos de una capa de datos en un SIG nos referimos a un <<trozo>> de toda la informaci�n disponible, que implica una secci�n en la dimensi�n vertical (la de las variables existentes que pueden estudiarse) y un recorte en la horizontal (la de la superficie geogr�fica).

Las capas pueden emplearse tambi�n para incorporar en cierta forma la variable temporal si se considera que la dimensi�n vertical es el tiempo. Aunque no es la manera m�s adecuada, y en la actualidad el manejo del tiempo es uno de los principales problemas a resolver en el dise�o de los SIG, podemos trabajar con varias capas que representen una misma informaci�n y una misma zona, pero en instantes distintos. Esto no es distinto a trabajar con mapas cl�sicos correspondientes a diferentes instantes, salvo que en el caso de capas cada elemento de la informaci�n se encuentra separado a su vez.

Por �ltimo, es importante el hecho de que la separaci�n de la informaci�n en capas evita la redundancia de datos, ya que cada capa contiene un tipo de informaci�n concreto. En un mapa cl�sico se presentan siempre varias variables, algunas de ellas presentes con car�cter general, tales como nombres de ciudades principales o v�as m�s importantes de comunicaci�n. Es decir, que un mapa de usos de suelo o un mapa geol�gico van a contener otras variables, que en ocasiones se a�aden a este para enriquecerlo. Unas curvas de nivel, por ejemplo, permitir�n una mejor interpretaci�n de esa geolog�a.

Al dividir toda la informaci�n en capas, podemos combinar curvas de nivel y geolog�a, a�adir otros elementos, o bien representarlas de forma aislada, algo que no resulta posible si los datos de los que disponemos ya vienen unidos inseparablemente, como sucede en el caso de la cartograf�a impresa. La divisi�n en capas ofrece un mayor n�mero de posibilidades distintas de trabajo y, como iremos viendo a lo largo de gran parte de este libro, tambi�n mayores posibilidades de an�lisis y proceso.

En resumen, el trabajo con capas permite una estructura m�s organizada y una mayor atomizaci�n de los datos, con las consecuentes ventajas en el almacenamiento, manejo y funcionalidad que esto conlleva.


\section{Resumen}


Los datos son una de las piezas m�s importantes del sistema SIG. Entendemos por dato un conjunto de valores o elementos que representan algo. La interpretaci�n correcta de esos datos los dota de significado y produce \emph{informaci�n}.

La informaci�n geogr�fica tiene dos componentes: una componente tem�tica y una componente geogr�fica. Estas van unidas y conforman una unidad �nica de informaci�n geogr�fica, aunque pueden separarse y analizarse por separado. Mientras que la componente geogr�fica tiene un car�cter fundamentalmente num�rico, la componente tem�tica puede incluir una o varias variables y estas ser de naturaleza muy variada.

La informaci�n geogr�fica se divide horizontal y verticalmente. Las unidades mediante que incorporamos esta informaci�n a un SIG se conocen como \emph{capas}, y son uno de los elementos primordiales en la estructura de manejo de datos de todo SIG. El trabajo con capas m�s hace transparente la gesti�n de la informaci�n geogr�fica en un SIG, permite una mejor integraci�n de distintos datos, y es la base para muchas operaciones, algunas de las cuales iremos viendo en cap�tulos sucesivos.

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