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LA DIMENSIÓN INMATERIAL DEL PAISAJE. UNA PROPUESTA DE DOCUMENTACIÓN, CARACTERIZACIÓN Y GESTIÓN DEL PATRIMONIO CULTURAL INMATERIAL

Juan Martín Dabezies Damboriarena


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LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA EN ARQUEOLOGÍA. UN ROMANCE INELUDIBLE

El objetivo de este capítulo es desarrollar el tema de este tipo particular de Sistema de Información que ha seducido tanto a la arqueología. Se presentarán los Sistemas de Información Geográfica (SIG) como Sistema de Información en sí, pero en todo momento se hará énfasis en la incapacidad de los SIG de dar respuestas cuando no se le formulan preguntas, o de cuando se utilizan con fines equivocados. Con esto nos referimos a la necesidad de entender a los SIG como herramientas de análisis al servicio de la arqueología, que la ayudan a responder preguntas pero que la clave está en las preguntas planteadas.

Con esto no nos quedaremos con los SIG como simples software, sino que desarrollaremos la idea de que se inscriben dentro de una línea de pensamiento con la cual se retroalimenta. En esta línea, también mencionaremos la cantidad de fuentes y dispositivos con los cuales trabajan e interactúan los SIG, destacando su enorme potencial analítico en lo referente a datos espaciales.

También será recurrente el tema de las limitaciones de los SIG: unas vinculadas a su propia naturaleza y estructura de datos, y otras por su contagioso fetichismo tecnocrático.

¿QUÉ ES UN SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA?

El principal propósito de los SIG es almacenar, manipular, analizar y presentar información del espacio geográfico, pero sus principales ventajas estriban en la capacidad de capturar, integrar y analizar grandes volúmenes de estos datos a un nivel de precisión y a una velocidad relativamente alta.

Definir un SIG es una tarea difícil, ya que no se trata simplemente de un software, sino de una forma de relacionarse con el espacio (a lo cual le debemos sumar entonces las complejidades propias de la definición de espacio) (WHEATLEY; GILLINGS, 2002).

Se destacan por el manejo complejo de información espacial, y por esta razón presentan especial utilidad para las disciplinas que manejan grandes bases de datos de este tipo. Este aspecto muchas veces es uno de los “caballitos de batalla” de las marcas comerciales, pero que un sistema de información maneje bases de datos no es un argumento excepcional, sino parte de las necesidades básicas del funcionamiento de un sistema de información. “Si un GIS es algo más que una herramienta de dibujo…está claro que ha de ser capaz de considerar la carga semántica de las entidades que maneja” (GONZÁLEZ PÉREZ, 1999, pág. 127).

A continuación definiremos los SIG de acuerdo a su estructura interna, ya que luego profundizaremos en sus aspectos funcionales. Existen tres actores que entran en juego para que un SIG pueda funcionar: software, hardware y personas (CONOLLY; LAKE, 2006).

El software debe tener 1) una base de datos espacial en donde se almacenen y manejen los objetos espaciales, 2) alguna forma de vinculación de atributos a los objetos espaciales, 3) une ingeniería de geoprocesamiento que permita la manipulación y análisis de la información espacial (CONOLLY; LAKE, 2006).

En cuanto al hardware, existen diversos tipos que pueden ejecutar el programa, desde pequeños palm-tops que son utilizados para tareas sencillas (más que nada vinculados a la adquisición de datos en campo), hasta computadores muy potentes que manejan enormes volúmenes de información. Pero existen otros componentes hardware que dan enorme potencia los SIG. Éstos son los dispositivos de entrada, entre los cuales se destacan aquellos capaces de adquirir información espacial, como es el caso de los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS), las Estaciones Totales y los sensores geofísicos (CONOLLY; LAKE, 2006).

Muchas veces se cae en la falacia de considerar a los SIG como un procesador de información que maneja y genera información objetiva. Pero lo cierto es que son las personas las que hacen las preguntas, las que definen los conceptos, las que toman e ingresan los datos, etc., por lo tanto ocupan un lugar fundamental en el funcionamiento de un SIG, a tal punto que en ocasiones la formación de recursos humanos para operar estos sistemas, son un factor determinante en la adopción de los mismos (CONOLLY; LAKE, 2006).

Conolly y Lake (2006) agrupan las principales tareas que realiza un SIG en cinco grupos:

adquisición de datos espaciales: mapas digitales de diferentes tipos, fotografías aéreas, fotografías satelitales, etc.

manejo de datos espaciales: es necesario transformar u otorgarle información espacial a los datos adquiridos (corregir coordenadas, construcción de datos vectoriales, etc).

manejo de la base de datos: básicamente consiste en elaborar o reelaborar los vínculos entre los datos espaciales y los no espaciales.

análisis de los datos espaciales: consiste en la realización de operaciones matemáticas (álgebra de mapas, modelos estadísticos) en base a diversos tipos de recursos (básicamente en base a los mapas o en base a los propios datos de las base de datos)

visualización de los datos espaciales: los datos pueden ser expresados en mapas temáticos de dos o tres dimensiones, e incluso realizar trayectos o simulaciones en éstos.

Para que estas tareas puedan llevarse a cabo (más que nada en las fases 2, 3 y 4), es necesario generar una abstracción de la realidad en base a modelos computarizados o estructuras de datos. Existen dos tipos de estructuras de datos que manejan los SIG: los modelos raster y los vectoriales (BAENA, 2003).

El raster se basa en la reducción teselar, en donde los datos se expresan como una malla de celdas cuadradas, idénticas en tamaño. En este modelo de datos, cualquiera que sean las dimensiones reales a tratar, siempre se verán sujetas a las limitaciones derivadas de la resolución de la celdilla o píxel. El tamaño o resolución determina la escala de la imagen que se está representando. Cuanto menor sea el tamaño de estas celdas, mayor será la escala de resolución que se obtiene, pero nunca exacta (BAENA, 2003).

Considerando que cada uno de estos píxeles tiene un valor asociado a la escala de colores, si nos abstraemos un poco, lo que se obtiene es una malla de valores numéricos con una ubicación espacial determinada. Por lo tanto cada píxel presenta tres valores: uno correspondiente al valor otorgado en la escala de color7 (el cual a su vez puede estar asociado a algún atributo concreto vinculado a la base de datos), y dos vinculados a las coordenadas espaciales (LOCK, 2003).

Los procesos de generación de este tipo de datos, se basan en la captura digital, en donde la excitación electromagnética de una matriz digital genera la información. Este es el caso de las fotografías digitales, de las fotografías satelitales, del escaneo de imágenes, etc. También está el caso de la generación de estas mallas en base a datos geofísicos, en donde el proceso es un poco diferente pero se llega a la misma estructura de datos (LOCK, 2003).

El modelo vectorial es una representación discontinua de las entidades de interés. La representación de las mismas está reducida a tres tipos de objetos: líneas, puntos y polígonos. Parte de la definición cartesiana de elementos a partir de sus coordenadas referidas a un sistema de proyección geográfica. Los modelos son creados desde lo más elemental a lo más complejo (BAENA, 2003).

La adquisición de datos vectoriales tradicionalmente se ha realizado en base a la vectorización de las entidades, o sea, dibujando los objetos manualmente en el propio software. También existen algunas formas de transformación de entidades vectoriales a raster (y viceversa) pero no son muy exactas (aunque pueden servir perfectamente para ciertos trabajos).

Otros tipos de generación de este tipo de datos, es en base a periféricos especializados, como es el caso de GPS o de Estaciones Totales. También existen diversos formatos de importación y exportación de este tipo de información, siendo el caso más común el de los archivos de tipo CAD (característicos de programas de diseño, como es el caso del AUTOCAD, muy utilizado en dibujo arqueológico). Los archivos vectoriales suelen ser más livianos que los raster, ya que presentan diversas áreas con vacíos de información (LOCK, 2003).

Existe un modelo vectorial que presenta algunas particularidades (incluso se ha propuesto como estructura de datos diferenciada), que es el Triangular Irregular Network (TIN) que se utiliza para representar variables continuas del espacio en formato vectorial. Este modelo consiste en una malla de triángulos en donde la información está representada por una matriz de puntos que se obtiene por interpolación8 con valores tridimensionales (BAENA, 2003).


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