Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) se pueden definir como una colección de herramientas informáticas concebidas para la creación, almacenamiento, visualización, búsqueda y análisis de información espacializada. La información espacializada, a su vez, se diferencia de otras categorías de información por la referencia explícita a la localización espacial, por lo que generalmente se la representa en forma cartográfica a través de mapas.

 

El término SIG fue acuñado en 1970 durante una conferencia de la Unión Internacional de Geógrafos (IGU), aunque los primeros prototipos de SIG habían nacido ya durante la década de los 60 en EEUU y Canadá. Las primeras revistas científicas con unos contenidos relacionados con los SIG aparecen en la segunda mitad de los 70 (Computers & Geosciences; Computers, Environment & Urban Systems), y en los 80 aparecen los primeros manuales (1986, Burrough y Mac. Donnell) y revistas dedicadas exclusivamente a las TIG (International Journal of GIS). Con la década de los 90 y el rápido desarrollo de la informática los SIG experimentan su máximo crecimiento, y en la actualidad se puede decir que los SIG se han asentado definitivamente entre la clase científica y en el terreno aplicado, tanto público como privado. La consolidación de los SIG en el terreno científico ha llevado a la acuñación de un nuevo término, el de Ciencias de la Información Geográfica (CIG), para identificar la actividad científica de los profesionales dedicados al desarrollo de las TIG en las fronteras del conocimiento.

Más allá de la capacidad para almacenar y visualizar información espacial y de realizar ciertas operaciones básicas (búsqueda por atributo o localización, operaciones de superposición o vecindad, etc), las aplicaciones científicas de los SIG aparecen ligadas a la geocomputación. La geocomputación consiste en la aplicación de técnicas de computación numérica al análisis de variables espacializadas. En muchos casos se trata de metodologías desarrolladas en otros ámbitos del conocimiento (p.e. estadística multivariante, modelos de fluidos), aunque también aparecen metodologías netamente espaciales (índices de estructura, kriging).

A lo largo del seminarioa nos centraremos en algunos aspectos de la aplicación de nuevas técnicas de geocomputació como la simulación dinámica mediante procesos estocásticos (cadenas de Markov y simulación Monte Carlo), los procesos autorregresivos, la propagación del error o la toma de decisiones en presencia de incertidumbre.

Para ello se presentarán una serie de ejemplos de geocomputación, como la simulación del proceso de sucesión vegetal tras el abandono de cultivos, la clasificación de imágenes de satélite o la simulación determinista de procesos de inestabilidad de ladera y desbordamiento de torrentes.