8 buenas prácticas en nuestros proyectos GIS

Aquel proyecto en el que trabajé hace un par de años ha vuelto de nuevo.

No pasa nada.

Tengo las mejores herramientas y tecnologías GIS para realizarlo y dar los resultados que me han pedido en unas pocas horas.

Abres la carpeta del proyecto y sorpresa!

La organización es caótica. Tengo datos en todas las carpetas, con nombres de capas rarísimos (y todas son versiones finales!).

¿Pero estas capas las he hecho yo o me las han pasado?

Ni un documento explicativo. De metadatos ni hablamos. Los scripts automatizando tareas brillan por su ausencia.

No se por dónde empezar.

Sudores fríos.

Después de varios años trabajando en varios proyectos GIS, queremos compartir contigo algunas buenas prácticas que conviene utilizar en nuestra actividad diaria en los proyectos GIS. Te ayudarán a ser más eficiente en tu trabajo diario.

Revisa los datos de partida

No des por buenos los datos de partida sin haberlos revisado:

• Comprueba la topología y los posibles errores topológicos.
• Comprueba la proyección de las capas.
• Revisa los metadatos.

Almacena los datos GIS en una base de datos espacial

Los shapefiles han sido la forma estándar de almacenar e interactuar con los datos espaciales desde que el software GIS apareció por primera vez. Sin embargo, los shapefiles tienen una serie de desventajas.

Utiliza una geodatabase de ESRI o una base de datos espacial PostGIS o Spatialite, por ejemplo. No almacenes los datos por separado!

La gestión de información es más eficiente si mantenemos nuestros datos geográficos almacenados en una base de datos espacial.

Una base de datos espacial nos ayuda a mantener la integridad de los datos espaciales, permite a los usuarios aplicar reglas y relaciones entre los datos, y soporta una amplia variedad de elementos de datos GIS. Por ejemplo:

• Objetos geográficos vectoriales o raster
• Conjuntos de datos geográficos
• Tablas de atributos
• Imágenes aéreas
• Datos CAD
• Redes
• Anotaciones
• Topología

La combinación de un soporte para usuarios múltiples, consultas complejas ad hoc, y el rendimiento con grandes volúmenes de datos son los que establecen que las bases de datos espaciales superen al tradicional shapefile.

Se organizado en la gestión de tus datos

¿Tienes desperdigados todos tus datos en distintas carpetas?

Pon nombres descriptivos a las mismas (no pongas nombres personales a las capas, o adjetivos como último/definitivo/final, Las capas nunca son últimas, ni definitivas ni finales, casi siempre van a necesitar actualizarse. Es buena práctica poner la fecha al final del nombre de las capas.

Crea un árbol jerárquico con una estructura lógica. Por ejemplo:

• Proyecto xyzt
  • datos_origen
    • capas
    • tablas
    • documentación
  • scripts
  • resultados
    • capas
    • tablas
    • PDF
    • documentación

Este aspecto es clave para mantener un repositorio de datos GIS en los procesos diarios.

Crea tu directorio a tu gusto y no te salgas de este esquema.

También conviene realizar copias de seguridad con cierta frecuencia.

Mantén tus datos actualizados

Probablemente esta actualización venga marcada por el cliente para el que trabajes y sea éste el que te indique con que versiones y fechas debas trabajar en tus proyectos GIS. Si no es así, debes comprobar dichas actualizaciones comprobando las páginas de las IDE, del Instituto Geográfico, etc.

Para mantener tus datos actualizados conviene establecer un calendario para realizar esta comprobación. Una vez que dispongas de la versión de la información más reciente actualiza tus bases de datos.

Crea y actualiza los metadatos de tus datos y servicios

En línea con lo anterior tener esta información actualizada hace que la búsqueda de datos y la localización sea más fácil, y reduce la duplicación de datos. Además conocerás el origen de los datos, quién los ha realizado y cómo, que alteraciones posteriores a sufrido, etc.

Los metadatos son fundamentales para poder localizar y acceder a la información geográfica. De esta manera la explotación de los datos en tus proyectos GIS será más eficaz.

Los metadatos proporcionan información sobre el contenido, la calidad, el tipo, la creación, y la información espacial sobre un conjunto de datos.a fecha del dato, el autor, el formato, la ubicación, escala, limitaciones legales asociadas al uso, etc.

¿Estás un poco perdido con esto de los metadatos en GIS ? Empieza por aquí.

Archiva los datos antiguos

¿De verdad necesitas esas capas de hace 4 años?

Conforme pasa el tiempo, más y más datos se pueden ir acumulando en nuestros repositorios.

Para ser más eficientes en nuestros proyectos GIS, clasifica y archiva tus datos. Sobre todo si son de gran tamaño para mantener lo más claros posible nuestros directorios de trabajo.

Ojo, archívalos, ¡no los borres!

Documenta tus tareas

Aunque no le des importancia y sea muy tedioso, tener documentados tus procesos te será de mucha utilidad pasados un par de meses, y no digamos un año después.

A no ser que tengas una memoria prodigiosa esta costumbre es útil sobre todo si trabajas en varios proyectos GIS o si otras personas que trabajan contigo necesitan saber cómo has realizado esas tareas.

Recuperar estos documentos te va ahorrar más tiempo que el empleado en escribir la metodología que has seguido para realizar ese análisis espacial, esa serie de consultas SQL, etc

Automatiza tareas

Uy qué pereza… si solo lo voy a hacer un par de veces o tres…

De igual forma que documentar tareas o procesos es una buena práctica, si vamos a realizar una tara varias veces conviene automatizarla.

¿Qué ocurrirá si después de haber hecho un largo proceso espacial en el que ya tienes resultados, te cambian la información de partida?

Otra vez a empezar! Si tienes automatizado el proceso, este cambio no te llevará horas.

Además en GIS no es necesario saber programar para automatizar una tarea, podemos crear un modelo (puedes utilizar model builder de ArcGIS o el modelizador de procesos de QGIS) esa tarea merece la pena.

Los modelizadores de procesos son especialmente útiles cuando nos encontramos involucrados en un proyecto que requiere la ejecución de gran cantidad de herramientas de geoprocesamiento, con lo que ahorramos tiempo en la ejecución de dichos procesos.

Aunque la mejor opción para automatizar tus geoprocesos es utilizar Python. 

Hoy por hoy (el futuro nos dirá…), Python es el lenguaje de programación que utilizan tanto ArcGIS (ArcPy), QGIS (PyQGIS) o gvSIG (jython).

Esperamos que estos consejos te sean útiles y no vuelvan los sudores fríos.