Datos espacio - temporales representados en sistemas de información geográfica.

The time-space data are based on two specifications. The first one describes the data on each position, for example, in a specific geographical area exists information as type of construction, landlord data, public services availability, among others. The second specification describes how the temperature values, humidity and precipitation of the same geographical area change through time. The current article pretends to identify the adequate model to represent the space data which depicts changes in time based on a geographical information system and its benefit is to characterize the behavior of an object in different situations.Los datos espacio-temporales se fundamentan en dos especificaciones. La primera describe los datos en cada posición, por ejemplo en una determinada área geográfica existe información como tipo de construcción, datos del propietario, disponibilidad de servicios públicos, entre otros. La segunda especificación describe cómo, los valores de temperatura, humedad y precipitación de la misma área geográfica, cambian durante el trascurso del tiempo. El presente estudio, tiene como propósito identificar el modelo adecuado para representar los datos espaciales que presentan cambios en el tiempo por medio de un sistema de información geográfica cuya utilidad es caracterizar el comportamiento de un objeto en diferentes situaciones

Modelos de temperatura del suelo a partir de sondeos superficiales y sensores remotos para el área geotérmica de Paipa, Boyacá-Colombia

Temperature models were generated from Shallow Temperature Surveys (SST) and Remote Sensing (SR) with Landsat 8 TIRS images for Paipa geothermal area. The temperature range at 20 cm depth fluctuates between 17.04°C and 19.14°C. At 150 cm depth, the temperature values range from 16.81°C to 19.66°C. The normalization of the temperature values in depth (20 cm and 150 cm) as a function of the surface temperature eliminates the effect of the solar radiation and allows to compare the temperatures calculated with SR both in surface and depth. Pearson correlation coefficient measure shows that there are mostly negative correlations in depth (-0,1955) and some positive surface correlations (0,3125) between SST and SR anomaly maps. In turn, an analysis of uranium (38U) (0 ppm and 205,7 ppm), thorium (32Th) (0,6 ppm and 94,2 ppm) and potasio (40K) (0% and 11,8%) anomalies by gamma ray spectrometry, topography (between 2500 mals and 3200 mals) and the estimated temperature anomalies, finding highs and lows with spatial matching between the variables.Se generaron modelos de temperatura a partir de Sondeos Superficiales de Temperatura (SST) y Sensores Remotos (SR), con imágenes Landsat 8 TIRS para el área geotérmica de Paipa. El rango de temperaturas a 20 cm de profundidad fluctúa entre los 17,04°C y 19,14°C. A 150 cm de profundidad, los valores de temperatura oscilan entre 16,81°C a 19.66°C. La normalización de los valores de temperatura en profundidad (20 cm y 150 cm) en función de la temperatura superficial, elimina el efecto de la radiación solar y permite comparar las temperaturas calculadas con SR tanto en superficie como en profundidad. El coeficiente de correlación de Pearson muestra que existen en su mayoría correlaciones negativas en profundidad (-0,1955) y algunas correlaciones positivas en superficie (0,3125) entre los mapas de anomalía de SST y SR. A su vez se incluyó un análisis de anomalías de uranio (38U) (0 ppm y 205,7 ppm), torio (32Th) (0,6 ppm y 94,2 ppm) y potasio (40K) (0% y 11,8%), mediante espectrometría de rayos gamma, topografía (entre 2500 msnm y 3200 msnm) y las anomalías de temperatura estimadas, encontrando altos y bajos con coincidencia espacial entre las variables

Modelos digitales batimétricos generados por métodos de interpolación IDW, KRIGING, SHEPARD y B-SPLINE en el Archipiélago de Islas del Rosario

The National navy´s ship providence ARC has the G-882 magnetometer, from which extracted data from the seafloor depth of the fault inferred Rocha Rosario islands, points were represented by geostatistical interpolation methods such as IDW, Kriging, Shepard and B-Spline that generated the corresponding Bathymetric Digital Models based on the corrections associated with the tides and ellipsoidal heights. On this basis, it was assessed that the seafloor is not a substantial influence on the goodness of fit of the model generated, hence it was necessary to identify the various changes of undersea to choose the necessary data on the bathymetric model representation and so the selection of the best method through the assessment and comparison of Root Mean Squared (EMC), the criteria of quality and cross validation, accuracy and uncertainty total altimeter vertical. The result of the study allowed to establish the reliability of G-882 magnetometer as a tool to represent the allowable depths.La Armada Nacional, en su buque ARC Providencia, cuenta con el magnetómetro G-882, con el cual se obtuvieron los datos de profundidad del lecho marino de la falla Rocha inferida en islas del Rosario, puntos que fueron representados por métodos de interpolación geoestadísticos como el IDW, Kriging, Shepard y B-Spline, que generaron los modelos digitales batimétricos correspondientes, basados en las correcciones asociadas a las mareas y alturas elipsoidales. Partiendo de ello, se evaluó que el fondo marino no influye de una forma sustancial en la bondad de ajuste del modelo generado, de ahí que fue preciso identificar los diversos cambios del relieve submarino para escoger los datos necesarios en la representación del modelo batimétrico y así realizar la selección del mejor método a través de la evaluación y comparación del error medio cuadrático (EMC), y evaluar la calidad del modelo, a través de los criterios de calidad de validación cruzada, la exactitud altimétrica y la incertidumbre total vertical.El resultado del estudio permitió establecer la confiabilidad del magnetómetro G-882, como herramienta admisible para representar las profundidades marinas

Sistema de información vial para emergencias en Bogotá D.C. modelado con lenguaje de metaprocesos

En este artículo se presenta el Lenguaje de Modelamiento de Metodologías y Procesos - LMMPS como una nueva alternativa para el análisis y desarrollo de Sistemas de Información Geográfica - SIG, modelando específicamente el Sistema de Información Vial para la Atención de Emergencias - SIVAE, el cual asume los puntos de vista de la Gestión, Estructuración e Innovación como el Metaproceso de Desarrollo de Software, siendo la metodología a implementar. El LMMPS permite determinar los diferentes componentes que conforman una estructura de prototipo para la información geográfica desde la conceptualización de la Ingeniería del Software, generando los diversos puntos de vista de la metodología que se generan al identificar el proceso a utilizar, los requerimientos, los roles de los actores participantes, los entregables del proyecto, la documentación, las mejoras, entro otros componentes modelados a partir del Metaproceso. Bajo esta metodología, surge el SIVAE como una propuesta de ingeniería de software, siendo una herramienta que genera reportes de las rutas críticas para la atención de incidencias, optimizando la toma de decisiones en los proceso de atención de emergencias en la zona de El Chico, localizada al norte de la ciudad de Bogotá D.C

Aplicación de imágenes de satélite y de sistemas UAV para la producción de guayaba en la provincia de Vélez, Santander

El presente artículo muestra el acercamiento de imágenes provenientes de sensores remotos tales como imágenes de satéliteo imágenes tomadas en sistemas de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV, por sus siglas en inglés), aplicadas a la producciónde la guayaba. El Centro de Gestión Agroempresarial de Oriente (CGAO), perteneciente al Servicio Nacional de Aprendizaje(SENA), generó productos de escala regional para la provinciade Vélez con imágenes Landsat 8 TIRS como lo son mapas deíndices de vegetación diferencialmente normalizados y ajustadosal suelo (NDVI, SAVI), Mapas de Índices Foliares (IAF, por sussiglas en inglés) y mapas de temperatura. El Modelo Digital deElevación (MDE) para la provincia se generó a partir de imágenesdel sensor ALOS PALSAR; los productos generados a escala localpara los cultivos en diversas etapas de la producción (en funciónde la poda) corresponden a ortofotomosaicos, ortofotomapas,Modelos Digitales de Elevación (MDE) con imágenes capturadas por sistemas UAV. Las resoluciones de los diversos sensoresutilizados facilitan al estudio encontrar una correlación entre lascaracterísticas locales y regionales que afectan directa e indirectamente la producción de la guayaba en la zon

Methodology to determine the spatial model of the geothermal gradient in the sedimentary basins of the Middle Magdalena Valley, Cordillera Oriental and Llanos Orientales in Colombia

En la presente investigación se presenta una metodología para la generación del modelo espacial del gradiente geotérmico que corrige el efecto de la topografía. La metodología desarrollada se aplicó a pozos perforados con temperaturas de fondo de pozo (BHT) en tres cuencas geológicas sedimentarias diferentes, correspondientes al Valle Medio del Magdalena con 2330 pozos, Cordillera Oriental con 112 pozos y Llanos Orientales con 861 pozos. El modelamiento espacial del gradiente geotérmico, se generó mediante interpolación geoestadística (IDW y Kriging) y simulación geoestadística (Simulación Gaussiana Secuencial), con el fin de establecer la incidencia del efecto de la topografía en la variación superficial y en el subsuelo de la temperatura. Se encontró que sin la influencia de la topografía en la variación de la temperatura presente en el subsuelo, se alcanzaron gradientes anómalos con valores máximos de 79.02°C/km en la cuenca del Valle Medio del Magdalena, 80.14°C/km en la cuenca de la Cordillera Oriental y 80.63°C/km en la cuenca de los Llanos Orientales.The present research presents a methodology for the generation of the geothermal gradient spatial model correcting the effect of the topography. The methodology developed was applied to wells drilled with Bottom Hole Temperatures (BHT) in three sedimentary basins with notable differences in altitude and topography, corresponding to the Magdalena Middle Valley with 2330 oil wells, Eastern Mountain Range with 112 oil wells and Eastern Plains with 861 oil wells. The spatial modeling of the geothermal gradient was generated by geostatistical interpolation (IDW and Kriging) and geostatistical simulation (Sequential Gaussian Simulation), in order to establish the incidence of the topography effect on the superficial surface and the subsoil variation of the temperature. The analysis of results determined that without the influence of the topography on the variation of the temperature present in the subsoil, anomalous gradients with maximum values of 79.02°C/km were reached in the basin of the Middle Valley of Magdalena, 80.14°C/km In the Eastern Mountain Range basin and 80.63°C/km in the Eastern Plains basin.Servicio Geológico Colombiano - SGCGrupo de Investigación y Exploración de Recursos Geotérmico

Modelos de temperatura del suelo a partir de sondeos superficiales y sensores remotos para el área geotérmica de Paipa, Boyacá-Colombia

Temperature models were generated from Shallow Temperature Surveys (SST) and Remote Sensing (SR) with Landsat 8 TIRS images for Paipa geothermal area. The temperature range at 20 cm depth fluctuates between 17.04°C and 19.14°C. At 150 cm depth, the temperature values range from 16.81°C to 19.66°C. The normalization of the temperature values in depth (20 cm and 150 cm) as a function of the surface temperature eliminates the effect of the solar radiation and allows to compare the temperatures calculated with SR both in surface and depth. Pearson correlation coefficient measure shows that there are mostly negative correlations in depth (-0,1955) and some positive surface correlations (0,3125) between SST and SR anomaly maps. In turn, an analysis of uranium (38U) (0 ppm and 205,7 ppm), thorium (32Th) (0,6 ppm and 94,2 ppm) and potasio (40K) (0% and 11,8%) anomalies by gamma ray spectrometry, topography (between 2500 mals and 3200 mals) and the estimated temperature anomalies, finding highs and lows with spatial matching between the variables.Se generaron modelos de temperatura a partir de Sondeos Superficiales de Temperatura (SST) y Sensores Remotos (SR), con imágenes Landsat 8 TIRS para el área geotérmica de Paipa. El rango de temperaturas a 20 cm de profundidad fluctúa entre los 17,04°C y 19,14°C. A 150 cm de profundidad, los valores de temperatura oscilan entre 16,81°C a 19.66°C. La normalización de los valores de temperatura en profundidad (20 cm y 150 cm) en función de la temperatura superficial, elimina el efecto de la radiación solar y permite comparar las temperaturas calculadas con SR tanto en superficie como en profundidad. El coeficiente de correlación de Pearson muestra que existen en su mayoría correlaciones negativas en profundidad (-0,1955) y algunas correlaciones positivas en superficie (0,3125) entre los mapas de anomalía de SST y SR. A su vez se incluyó un análisis de anomalías de uranio (38U) (0 ppm y 205,7 ppm), torio (32Th) (0,6 ppm y 94,2 ppm) y potasio (40K) (0% y 11,8%), mediante espectrometría de rayos gamma, topografía (entre 2500 msnm y 3200 msnm) y las anomalías de temperatura estimadas, encontrando altos y bajos con coincidencia espacial entre las variables

Modelos digitales batimétricos generados por métodos de interpolación IDW, KRIGING, SHEPARD y B-SPLINE en el Archipiélago de Islas del Rosario

The National navy´s ship providence ARC has the G-882 magnetometer, from which extracted data from the seafloor depth of the fault inferred Rocha Rosario islands, points were represented by geostatistical interpolation methods such as IDW, Kriging, Shepard and B-Spline that generated the corresponding Bathymetric Digital Models based on the corrections associated with the tides and ellipsoidal heights. On this basis, it was assessed that the seafloor is not a substantial influence on the goodness of fit of the model generated, hence it was necessary to identify the various changes of undersea to choose the necessary data on the bathymetric model representation and so the selection of the best method through the assessment and comparison of Root Mean Squared (EMC), the criteria of quality and cross validation, accuracy and uncertainty total altimeter vertical. The result of the study allowed to establish the reliability of G-882 magnetometer as a tool to represent the allowable depths.La Armada Nacional, en su buque ARC Providencia, cuenta con el magnetómetro G-882, con el cual se obtuvieron los datos de profundidad del lecho marino de la falla Rocha inferida en islas del Rosario, puntos que fueron representados por métodos de interpolación geoestadísticos como el IDW, Kriging, Shepard y B-Spline, que generaron los modelos digitales batimétricos correspondientes, basados en las correcciones asociadas a las mareas y alturas elipsoidales. Partiendo de ello, se evaluó que el fondo marino no influye de una forma sustancial en la bondad de ajuste del modelo generado, de ahí que fue preciso identificar los diversos cambios del relieve submarino para escoger los datos necesarios en la representación del modelo batimétrico y así realizar la selección del mejor método a través de la evaluación y comparación del error medio cuadrático (EMC), y evaluar la calidad del modelo, a través de los criterios de calidad de validación cruzada, la exactitud altimétrica y la incertidumbre total vertical.El resultado del estudio permitió establecer la confiabilidad del magnetómetro G-882, como herramienta admisible para representar las profundidades marinas

Modelos de temperatura del suelo a partir de sondeos superfciales de temperatura y sensores remotos para el área geotérmica del volcán Azufral

Heat distribution estimates at the surface and shallow depths (20 cm, 100 cm, and 150cm) obtained through surface temperature surveys (STSs) in the geothermal area of the Azufral volcano found anomalies ranging between 6 °C and 20 °C. Additionally, temperature models developedthrough Landsat 8 images from the thermal infrared sensor (TIRS) reached an approximation ofthe surface heat distribution based on three images captured around the dates on which the STSswere conducted. Aggregating the normalized difference vegetation index (NDVI) (between 0.93 and-0.563) and the topography (elevations between 2800 and 3800 m above sea level) in cross-sections using spatial analysis techniques, this study assessed the positive and negative anomaliesexhibited by these three variables within the geothermal area. Further, using Pearson coefcientestimates as a quantitative method for analyzing the correlations between the different models generated, a strong positive correlation (between 0.19 and 0.46) is denoted between deeptemperatures against the different surface temperatures calculated for each day using Landsat8 TIRS.La estimación de la distribución de calor en superfcie y a profundidades someras (20 cm,100 cm y 150 cm) por medio de los sondeos superfciales de temperatura (SST) para el área geotérmica del volcán Azufral encontró anomalías entre los 6ºC y los 20ºC. A su vez, se realizaron modelosde temperatura mediante imágenes Landsat 8 del sensor TIRS (por sus siglas en inglés), que permitieron alcanzar una aproximación de la distribución de calor en superfcie con tres imágenes confecha de toma cercanas a las fechas de levantamiento de los SST. Integrando el índice de vegetaciónde diferencia normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés) (entre 0,93 y -0,563) y la topografía (alturasentre 2800 msnm y 3800 msnm) en secciones cruzadas mediante técnicas de análisis espacial, seanalizaron las anomalías positivas y negativas de estas tres variables en el área geotérmica. Con laestimación del coefciente de Pearson como método cuantitativo para el análisis de las correlacionesentre los diferentes modelos generados, se denota que existe una fuerte correlación positiva (entre0,19 y 0,46) entre las temperaturas en profundidad contra las temperaturas para cada uno de los díascalculados con Landsat 8 TIRS

Sistema de información vial para emergencias en Bogotá D.C. modelado con lenguaje de metaprocesos

En este artículo se presenta el Lenguaje de Modelamiento de Metodologías y Procesos - LMMPS como una nueva alternativa para el análisis y desarrollo de Sistemas de Información Geográfica - SIG, modelando específicamente el Sistema de Información Vial para la Atención de Emergencias - SIVAE, el cual asume los puntos de vista de la Gestión, Estructuración e Innovación como el Metaproceso de Desarrollo de Software, siendo la metodología a implementar. El LMMPS permite determinar los diferentes componentes que conforman una estructura de prototipo para la información geográfica desde la conceptualización de la Ingeniería del Software, generando los diversos puntos de vista de la metodología que se generan al identificar el proceso a utilizar, los requerimientos, los roles de los actores participantes, los entregables del proyecto, la documentación, las mejoras, entro otros componentes modelados a partir del Metaproceso. Bajo esta metodología, surge el SIVAE como una propuesta de ingeniería de software, siendo una herramienta que genera reportes de las rutas críticas para la atención de incidencias, optimizando la toma de decisiones en los proceso de atención de emergencias en la zona de El Chico, localizada al norte de la ciudad de Bogotá D.C