En el industria geoespacialla capacidad de manejar e intercambiar eficazmente tipos de datos geoespaciales es crucial para los profesionales de todo el sector. Tanto para los cartógrafos como para los urbanistas, conocer a fondo los distintos formatos de datos es esencial para gestionar y analizar eficazmente los modelos de datos geoespaciales.
En MASV, nuestra rápida y segura plataforma de transferencia de archivos es independiente del formato, lo que significa que podemos enviar cualquier formato de datos, de cualquier tamaño, desde cualquier lugar del mundo, para valorización más rápida de la teledetección al almacenamiento y el análisis geoespacial.
Los tipos de datos geoespaciales pueden adoptar todo tipo de formas, desde datos ráster a datos vectoriales, pasando por otros tipos de datos. He aquí nuestra opinión sobre los tipos de datos geoespaciales más populares y sus tamaños y orígenes.
Índice de contenidos
Trasladar los datos geoespaciales del sensor al almacenamiento
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Clasificación por tamaño de los tipos de datos geoespaciales más populares del mundo
1. LAS/LAZ
Talla: Suelen ser de gran tamaño, a menudo de decenas a cientos de megabytes por archivo, ya que almacenan datos puntuales procedentes de la tecnología geoespacial LiDAR.
Descripción: Los datos LiDAR suelen almacenarse en formato LAS (o su versión comprimida, LAZ). Estos archivos contienen datos de nubes de puntos capturados por teledetección, que proporcionan información 3D detallada sobre la superficie terrestre, lo que los hace esenciales para el modelado del terreno y el análisis de datos medioambientales. Los datos LiDAR suelen almacenarse en formato raster.
2. GeoTIFF (.tif)
Talla: Varía, pero puede ser bastante grande, a menudo de decenas a cientos de megabytes, debido al almacenamiento de datos rasterizados, incluidas las imágenes espaciales.
Descripción: GeoTIFF es un formato de datos ráster que incorpora información geográfica, procedente de fuentes como imágenes por satélite, en el archivo de imagen. Se utiliza habitualmente para almacenar imágenes aéreas y de satélite, por lo que es la opción preferida para datos que requieren alta resolución.
3. PostGIS (.sql)
Talla: El tamaño puede variar en función de la base de datos y los datos geoespaciales que se exporten, pero puede oscilar entre decenas de megabytes y varios gigabytes.
Descripción: PostGIS es una extensión espacial para bases de datos PostgreSQL que permite el almacenamiento y manipulación de datos. PostGIS permite realizar consultas espaciales avanzadas y análisis geoespaciales dentro de un entorno de base de datos relacional.
4. DWG (.dwg)
Talla: También pueden ser bastante grandes, normalmente de decenas a cientos de megabytes, dependiendo de la complejidad de los datos CAD 2D/3D.
Descripción: Desarrollado por Autodesk, DWG es un formato propietario utilizado para almacenar datos de diseño en 2D y 3D. Aunque se asocian principalmente con software CAD, los archivos DWG pueden contener datos geoespaciales, lo que los hace valiosos para aplicaciones de arquitectura e ingeniería. Los archivos DWG son un formato de datos vectoriales, pero también pueden incluir datos rasterizados.
5. GPKG/Geopackage (.gpkg)
Talla: De tamaño más eficiente y normalmente más pequeño que GeoTIFF y DWG, oscilando entre unos pocos y decenas de megabytes.
Descripción: GeoPackage es un formato de datos abierto y basado en estándares que permite almacenar diversos tipos de datos geoespaciales en un único archivo de base de datos SQLite. Está diseñado para ofrecer una alternativa más moderna y eficiente a los formatos tradicionales, como los shapefiles.
6. Shapefile (.shp)
Talla: Suelen ser más pequeños que los GeoTIFF, pero pueden llegar a tener decenas de megabytes, dependiendo de la complejidad y el número de características.
Descripción: Desarrollado por Esri a principios de la década de 1990, el formato shapefile sigue siendo uno de los tipos de datos geoespaciales más utilizados en SIG. Consiste en una colección de archivos que almacenan datos y atributos geográficos, como modelos digitales de elevación (una forma de datos ráster). A pesar de su antigüedad, los shapefiles siguen siendo un estándar para el intercambio de datos espaciales.
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7. SHPX (.shpx)
Talla: Formatos más nuevos y comprimidos de shapefiles. Eso significa que son más pequeños por término medio, pudiendo oscilar entre unos pocos y decenas de megabytes.
Descripción: Los archivos SHPX, una versión comprimida del shapefile tradicional, ofrecen una forma de almacenar datos espaciales que ocupa poco espacio, al tiempo que mantienen la compatibilidad con el software SIG que admite shapefiles.
8. SHPZ (.shpz)
Talla: Los datos SHPZ, otro formato más reciente y comprimido de los shapefiles, también son más pequeños por término medio.
Descripción: Similar a los archivos SHPX, SHPZ es una versión comprimida de archivos shape que ayuda a reducir el tamaño de los archivos para un almacenamiento y transferencia de datos eficientes.
9. TAB (.tab)
Talla: Similar a otros formatos vectoriales, suele oscilar entre unos pocos y decenas de megabytes.
Descripción: Desarrollados por MapInfo, los archivos TAB se utilizan para almacenar datos geoespaciales y atributos asociados. Aunque se asocian principalmente con el software MapInfo, los archivos TAB pueden importarse a otras plataformas SIG para el análisis y la visualización geoespacial.
10. GeoJSON (.json)
Talla: Generalmente más pequeños, de kilobytes a unos pocos megabytes dependiendo de la cantidad de datos de características.
Descripción: GeoJSON es un formato ligero para codificar datos utilizando la Notación de Objetos JavaScript (JSON). Se utiliza habitualmente para aplicaciones de cartografía web debido a su sencillez y compatibilidad con las tecnologías web.
11. KML/KMZ
Talla: Al igual que GeoJSON, los archivos de datos KML/KMZ suelen ser más pequeños.
Descripción: Keyhole Markup Language (KML) y su versión comprimida (KMZ) son formatos desarrollados por Google para mostrar datos geográficos en un navegador como Google Earth o Google Maps. Estos formatos se utilizan ampliamente para compartir datos geoespaciales de forma visualmente atractiva. Los archivos KML pueden representar datos vectoriales, como datos poligonales.
12. GML (.gml)
Talla: Al igual que GeoJSON y KML/KMZ, los archivos de datos GML también suelen ser archivos relativamente pequeños.
Descripción: Geography Markup Language (GML) es un formato basado en XML para codificar datos geográficos. Se utiliza para representar características geográficas y sus atributos de forma estandarizada, lo que lo hace interoperable entre distintas plataformas de sistemas de información geográfica (SIG).
13. TopoJSON (.topojson)
Talla: Una variante de GeoJSON optimizada para el tamaño de los archivos, por lo que suelen ser más pequeños que un GeoJSON estándar, a menudo entre kilobytes y unos pocos megabytes.
Descripción: TopoJSON es un formato de datos para codificar estructuras de datos geográficos de forma más eficiente que GeoJSON. Optimiza el tamaño de los archivos al eliminar la redundancia en las líneas divisorias compartidas entre características, lo que lo hace ideal para aplicaciones de cartografía web.
14. CSV (.csv)
Talla: A menudo utilizado para datos tabulares, su tamaño puede variar mucho en función del contenido. Suelen ser pequeños o medianos, de kilobytes a unos pocos megabytes.
Descripción: Aunque no son intrínsecamente un formato de datos geoespaciales, los archivos de valores separados por comas (CSV) se utilizan habitualmente para almacenar datos tabulares que incluyen datos de localización, como coordenadas geográficas. Los archivos CSV son versátiles y pueden importarse fácilmente a sistemas de información geográfica (SIG) para el análisis de datos geoespaciales.
15. RDF (.rdf)
Talla: Suelen ser archivos pequeños, de entre kilobytes y unos pocos megabytes, que a menudo se utilizan para representaciones semánticas ligeras de datos.
Descripción: El Marco de Descripción de Recursos (RDF) es un estándar para representar y vincular datos en la web. En el contexto de los datos geoespaciales, RDF puede utilizarse para describir relaciones espaciales y proporcionar un marco semántico para integrar datos de localización y otra información geográfica procedente de mapas escaneados, imágenes por satélite u otras fuentes de datos geoespaciales.
Cómo acelerar y mejorar la transferencia de datos geoespaciales
Introducir datos geoespaciales en S3 u otras plataformas de almacenamiento es un cuello de botella. He aquí cómo puede ayudar la transferencia de datos en la nube.
Si de verdad quieres volverte loco...
La transferencia y el análisis de datos no sirven de mucho si la calidad de los mismos no es la adecuada, razón por la cual el Open Geospatial Consortium (OGC) ha reunido esta base de datos de especificaciones reconocidas internacionalmente en torno a la calidad de los datos.
También puede consultar la lista de tipos de datos geoespaciales del Biblioteca del Congreso de Estados Unidos.
Un momento ¿Dónde están todos los tipos de datos geoespaciales de fotos e imágenes?
Vale, vale... nos has pillado. Cuando se trata de imágenes de drones, imágenes por satélite, fotografías aéreas, modelos digitales de elevación, datos meteorológicos, datos sobre la ocupación del suelo y otros tipos de datos geoespaciales, existen otros formatos de fotografía (datos rasterizados) y vídeo que merece la pena mencionar. Hablaremos de esos tipos de datos geoespaciales en un próximo post.
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