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Práctica 4
Obtención y procesamiento de
datos espaciales
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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
(jcano.ortega@lshtm.ac.uk).
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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
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¿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
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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.
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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
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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
Capas vectoriales (.shp)
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
Capas vectoriales (.shp)
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
http://www.worldclim.org/tiles.php
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
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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.
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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,
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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
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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
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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
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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.
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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
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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”.
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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.
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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.
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).
Guardar la nueva tabla de datos en formato .CSV (Comma delimited) y con el
nombre SCH_Kenya_mapping.csv y finalmente cerrar.
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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.
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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.
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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.
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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/
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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.
Los datos espaciales se obtienen comprimidos dentro de un archivo de formato
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”.
Extraer el contenido del archivo ZIP, es decir descomprimirlo, a la carpeta
“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
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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.
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Los datos espaciales se obtienen comprimidos dentro de un archivo de formato
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”.
Extraer el contenido del archivo ZIP, es decir descomprimirlo, a la carpeta
“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
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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”.
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Eliminar los registros seleccionados, es decir aquellos que no corresponden ni
con núcleos de población (P) ni con localidades (L).
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).
Guardar la tabla resultante con el nombre Kenya_locations y en formato .CSV
(Comma delimited) en la carpeta “EpiData”.
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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.
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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).
Los datos espaciales se obtienen comprimidos dentro de un archivo de formato
ZIP con el nombre ken_gc_adg.zip.
Este archivo ZIP se descargará automáticamente a la carpeta “Descargas”.
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.
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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.
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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.
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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:/).
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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.
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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).
Los datos espaciales se obtienen comprimidos dentro de un archivo de formato
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\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.
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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
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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.
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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.
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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
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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).
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.
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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.
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 y unir MinMax), estaremos aplicando los valores
máximo y mínimo del ráster al rango real de valores de elevación incluido en el
ráster.
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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).
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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.
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Abrir un nuevo proyecto de mapa en QGIS.
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.
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
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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”.
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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.
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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.
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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.
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Ahora, haz lo mismo con las capas ráster que corresponden con la precipitación
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.
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.
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.
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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).
Ahora, haz lo mismo con las capas ráster que corresponden con la precipitación
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.
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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.
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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.
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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)
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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