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COMANDO DE EDUCACIÓN Y DOCTRINA DEL EJÉRCITO
INFORME FINAL
TRABAJO DE INVESTIGACION E INNOVACION TECNOLOGICA
CARRERA PROFESIONAL TÉCNICA: GEOMÁTICO
NOMBRE DEL TRABAJO:
“SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA Y
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE ZONA DE VIVAC DISTRITO DE
SAN BARTOLO PARA LA REGION MILITAR DE LIMA”
INTEGRANTES:
-
Ala. III año T/GEO GONZALES ROMERO KARINA ABIGAIL
Ala. III año T/GEO GUTIERREZ QUISPE MIRIAM RAQUEL
Ala. III año T/GEO RAMIREZ VILA DIANA MARITZA
Ala. III año T/GEO TORREBLANCA VEGA ROSSY MARY ISABEL
ASESOR TÉCNICO:
TCO2 ATOCHE MORALES LUIS ENRIQUE
ASESOR METODOLÓGICO:
Dr. CESAR DEL CASTILLO TALLEDO
Lima – Perú
2019
ii
AGRADECIMIENTO
Agradecer a las familias de las que
realizamos el presente trabajo y a dios
que siempre nos ilumina en esta ardua y
hermosa carrera
No ha sido sencillo el camino hasta
ahora pero gracias a sus aportes espero
siempre contar con su valioso apoyo.
iii
DEDICATORIA
Este
proyecto
está
dedicado
primeramente a dios y seguidamente a las
personas
que
nos
han
apoyado
incondicionalmente por su sacrificio su
dedicación y esfuerzo que han hecho
posible el finalizar con el proyecto.
iv
INDICE
AGRADECIMIENTO ................................................................................................ ii
DEDICATORIA ....................................................................................................... iii
Introducción .......................................................................................................viii
ABSTRACT ............................................................................................................7
CAPÍTULO I ............................................................................................................8
MARCO REFERENCIAL ........................................................................................8
1.
Planteamiento del problema ....................................................................... 8
1.1 Descripción de la realidad problemática ........................................................ 8
1.2 Formulación del problema .............................................................................. 8
1.2.1 Problema general .......................................................................................... 8
1.2.2 Problemas específicos ................................................................................... 8
1.3
Marco Teórico ............................................................................................. 9
1.3.1 Antecedentes ................................................................................................. 9
1.3.2 Bases teóricas ............................................................................................. 12
1.3.3 Definición de términos ................................................................................. 26
1.3.4 Marco legal ................................................................................................ 28
1.4 Justificación e Importancia ........................................................................... 28
1.5 Objetivos de la Investigación ........................................................................ 29
1.5.1 Objetivo general .......................................................................................... 29
1.5.2 Objetivos específicos................................................................................... 29
1.6 Hipótesis y variables ...................................................................................... 29
1.6.1 Hipótesis ...................................................................................................... 29
1.6.1.1 Hipótesis general ...................................................................................... 29
1.6.1.2 Hipótesis específicas ................................................................................ 29
1.6.2 Variables ...................................................................................................... 30
v
1.6.2.1 Variable Independiente............................................................................. 30
1.6.2.2 Variable Dependiente ............................................................................... 30
1.6.3 Operacionalizacion de las variables ............................................................ 30
CAPÍTULO II .........................................................................................................31
DISEÑO METODOLÓGICO ..................................................................................31
2. Aspectos Metodológicos.................................................................................. 31
2.1Tipo de investigación ....................................................................................... 31
2.2Nivel de investigación ...................................................................................... 31
2.3Diseño de la investigación ............................................................................... 31
2.4Población y muestra ........................................................................................ 32
2.5 Técnicas e instrumentos de recolección de datos .......................................... 32
2.5.1 Técnicas de recolección de datos ............................................................... 32
2.5.2 Instrumentos de recolección de datos ......................................................... 32
2.5.3 Materiales .................................................................................................... 32
2.6 Análisis e interpretación de resultados ........................................................ 33
CAPÍTULO III ........................................................................................................50
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ........................................................50
3. CONCLUSIONES ............................................................................................. 50
4.
RECOMENDACIONES ................................................................................ 51
5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................. 52
Bibliografía ..........................................................................................................52
ANEXO 1.
MATRIZ DE CONSISTENCIA ........................................................54
ANEXO 2. FOTOGRAFÍAS DE TRABAJO EN CAMPO ....................................... 56
ANEXO 3. PROCEDIMIENTO PARA LA LOCALIZACION ÓPTIMA DE LAS
ZONAS DE VIVAC EN EL DISTRITO DE SAN BARTOLO ......................... 58
vi
Lista de tablas
Tabla 1: Operacionalizacion de Variables ............................................................ 30
Tabla 2: Insumos Cartográficos............................................................................ 32
Tabla 3: Criterios de selección utilizados y su valor en el software GIS ............... 34
Tabla 4: Clasificación de pendientes .................................................................... 35
Tabla 5: Unidades Geológicas en el distrito de San Bartolo ................................ 37
Tabla 6: Clasificación de carreteras ..................................................................... 39
Tabla 7: Clasificación de hidrografía .................................................................... 40
Tabla 8: Clasificación de distancia a zonas urbanas ............................................ 41
Tabla 9: Geoprocesos utilizados .......................................................................... 42
vii
Lista de figuras
Figura 1: Esquema de un sig................................................................................ 13
Figura 2: Mapa de John Show ............................................................................. 16
Figura 3: Edición de una capa de cartografía con gvGIS ..................................... 17
Figura 4: Características de superposición de un SIG ......................................... 19
Figura 5: Capas temáticas para un diseño de base de datos SIG ....................... 20
Figura 6: Celdas de una malla ráster con valores asociados ............................... 21
Figura 7: Primitivas geométricas en el modelo de representación vectorial ......... 21
Figura 8: Mapa de Ubicación del distrito de San Bartolo ...................................... 33
Figura 9: Mapa de pendiente de San Bartolo ....................................................... 36
Figura 10 Mapa de tipos de suelos ...................................................................... 38
Figura 11: Mapa de vías de comunicación ........................................................... 39
Figura 12: Mapa de distancia de ríos ................................................................... 40
Figura 13: Mapa de pendiente de San Bartolo ..................................................... 41
Figura 14: Plataforma de geoprocesamiento modelbiulder .................................. 44
Figura 15:Ingreso de datos a la plataforma de geoprocesamiento ....................... 45
Figura 16: Conversión de un polígono a un ráster ............................................... 46
Figura 17: Resultados de la conversión de un polígono a un ráster ..................... 46
Figura 18: Procesamiento de la distancia euclediana .......................................... 47
Figura 19: Estructura de geoproceso en el modelbiulder ..................................... 48
Figura 20: Áreas apta para zonas de Vivac ......................................................... 49
viii
Introducción
El presente trabajo de investigación titulado “Sistema de Información
Geográfico y localización optima de zona de vivac del distrito de San Bartolo para
la Región Militar de Lima” tiene por objetivo localizar las áreas (zonas) optimas
donde se instalarán las zonas de vivac, donde las diferentes unidades militares
realizan su marcha de campaña y emplean lo aprendido en su etapa básica,
realizan tiro, marcha por rumbos, etc.
Esta es una investigación Aplicada, porque se basa en los conocimientos
aprendidos y las ciencias para luego ser aplicados a la generación de un modelo
de localización óptima. El proceso del trabajo ha sido realizado en gabinete
mediante un software.
Para la localización optima de áreas como propuesta para zonas de Vivac se
emplea información geoespacial los cuales son: Modelo Digital de Elevación,
Hidrografía, Vías de Comunicación, Uso Actual del Suelo, Geomorfología, Zonas
Urbanas, empleando técnicas multicriterio que serán aplicados en las diversas
capas para que nos pueda dar como producto un área óptima.
En conclusión, se localizarán áreas óptimas los cuales serán propuestos
como zonas de Vivac para las diferentes unidades de la Región Militar de Lima los
cuales tendrán criterios adecuados para que dichas actividades se realicen sin
afectar a la población.
ix
RESUMEN
El siguiente trabajo surge como alternativa a los problemas que genera la
expansión urbana y que estos conllevan a qué las áreas que por historia y tiempo
se ubicaban las zonas de vivac, en el caso selecciono el distrito de San Bartolo
porque en dicha jurisdicción se encuentra el área conocida como Cruz de Hueso
donde se realizan las marchas de campaña de las unidades que perteneces a la
Región Militar de Lima. Esta área se ha visto vulnerado por la presencia de granjas
que cada vez se encuentran cerca a los límites de intangibilidad.
El objetivo fue localizar un área óptima para zonas de vivac, integrado a los
criterios de selección de sitio como pendiente, geología, distancia a carreteras,
hidrografía,
distancia a la población urbana – rural, estos criterios se evaluaron
mediante la evaluación multicriterio y los pesos para cada criterio fueron de 0 para
lugares no óptimos y 1 para lugares óptimos, empleando los SIG se obtuvieron 175
áreas aptas las zonas de vivac los cuales varían desde 0.056 hectáreas la más
pequeñas hasta 58.5 hectáreas la más grande.
El trabajo se realizó con la recopilación de información procedente de las
bases de datos del Instituto Geográfico Nacional, INGENMET, Ministerio del
Ambiente, se elaboró los mapas temáticos de estas capas para luego ser
superpuestos mediante el Sistema de Información Geográfica.
Palabras claves: sistema de información geográfica, depuración, criterios,
ponderación, etc.
ABSTRACT
The following work emerges as an alternative to the problems generated by urban
sprawl and these involve which areas where the bivouac areas are located by history and
time, in the case selecting the San Bartolo district because in that jurisdiction there is the
known area as a Bone Club where the campaign marks of the units belonging to the
Military Region of Lima are made. This area has been violated by the presence of farms
that every time is close to the limits of intangibility.
The objective was to locate an optimal area for bivouac areas, integrated to the
criteria of site selection such as slope, geology, distance to roads, hydrography, distance
to the urban - rural population, these criteria will be evaluated by multicriteria evaluation
and weights for each criterion they were 0 for non-optimal places and 1 for optimal places,
using the GIS, 175 suitable areas were obtained, the bivouac areas which vary from 0.056
hectares the smallest to 58.5 hectares the largest.
The work was carried out with the collection of information obtained from the
databases of the National Geographic Institute, INGENMET, Ministry of Environment,
prepared the thematic maps of these layers and then be superimposed by means of the
Geographic Information System.
Keywords: geographic information system, debugging, criteria, weighting, etc.
8
CAPÍTULO I
MARCO REFERENCIAL
1.
Planteamiento del problema
1.1
Descripción de la realidad problemática
El crecimiento demográfico es un problema que día a día no puede ser controlado
por las autoridades. Las zonas de Vivac son áreas donde las unidades militares realizan
sus entrenamientos, operaciones y marchas de campaña, estas áreas deben ser
intangibles por la seguridad que se requiere para la población civil.
El crecimiento demográfico se manifiesta con el aumento de las áreas urbanas en
zonas que no son adecuados (quebradas, cauces de ríos), invaden zonas protegidas
(áreas naturales protegidas, propiedades públicas, lomas). Lima es la cuidad con mayor
población en el Perú con un 30% del total nacional, la quebrada Cruz de Hueso pasa por
esta situación donde se encuentra población aledaña a los campos de entrenamiento.
Para la intangibilidad de las zonas de Vivac estas deben estar alejadas de la
población, en áreas donde la circulación de personal civil sea nula para evitar accidentes,
porque estas áreas donde se realizan los entrenamientos de las tropas pueden quedar
restos de munición que pueden llegar a activarse con cualquier manipulación.
1.2 Formulación del problema
1.2.1 Problema general
¿De qué manera el Sistema de Información Geográfica influye la Localización
Optima de zonas de Vivac en el distrito de San Bartolo para las Unidades de la Región
Militar de Lima?
1.2.2 Problemas específicos
Pe1. ¿De qué manera la ponderación influye con la localización optima de zonas de
vivac?
9
Pe2. ¿De qué manera los criterios influye en la localización optima de zonas de
vivac?
1.3
Marco Teórico
1.3.1 Antecedentes
Silva, L. (2015) realizó el estudio titulado “Sistemas de información geográfica y la
localización
Óptima de instalaciones para residuos sólidos: propuesta para la provincia
de Huánuco”. Tesis de grado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos – Lima Perú,
el objetivo de la investigación fue: Elaborar una propuesta basado en los Sistemas de
Información Geográfica para localización óptima de instalaciones para residuos sólidos
en la Provincia de Huánuco;
se elaboró un modelo para localización óptima de
instalaciones para residuos sólidos, tomando en cuentas el análisis multicriterio en un
SIG, donde se analizaron las diferentes capas (hidrografía, pendiente, áreas urbanas,
etc.), la zona de trabajo fueron los doce distritos de la provincia de Huánuco, se
establecieron las características y criterios excluyentes según se indican en la ley general
de Residuos Sólidos que implementan criterios de selección de áreas para la disposición
final de residuos sólidos, el resultado fueron áreas que sigan las normativas donde no
puedan causar contaminación ambiental.
Conclusiones:
El estudio concluyo con elaboró un modelo cartográfico cuyos resultados fueron
tres áreas óptimas, considerándose conveniente la aplicación de criterios excluyentes
para mejor ajuste del resultado. Se confeccionaron tres submodelos que permitieron el
análisis del territorio determinando la localización óptima de instalaciones para residuos
sólidos.
Bosque, J. (2011), realizó el estudio titulado “Localización de sitios adecuados para
establecer un vertedero de residuos sólidos urbanos en el Municipio del Distrito Central
de Honduras”. Tesis de grado, Universidad Nacional Autónoma de Honduras –
10
Tegucigalpa Honduras, el objetivo de la siguiente investigación fue: Localizar el o los
sitio(s) técnico, económico y ambientalmente óptimos para la implementación de un
nuevo relleno sanitario para la cabecera municipal del Distrito Central de Honduras
(Tegucigalpa/Comayagüela), aplicando Técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC) en
un Sistema de Información Geográfico (SIG); En el Municipio de Distrito Central, existe
un viejo relleno sanitario, construido en 1977 este recibe a diario entre 700 a 1200
toneladas de residuos sólidos, su vida útil está por terminar por lo que es importante
establecer un nuevo sitio que acoja dichos residuos. Los SIG y el empleo de Técnicas
de Evaluación Multicriterio son ideales para localizar las áreas óptimas según los
lineamientos de la normativa existente en el país para el manejo de residuos sólidos, los
resultados muestran seis sitios óptimos.
Conclusiones:
Los resultados obtenidos en este estudio, nos demuestra que a través de la
implementación de los sistemas de información geográfica y sus diferentes herramientas,
se pueden determinar sitios o zonas en donde es posible ubicar actividades
antropogénicas que vayan acorde a las condiciones naturales de las mismas.
En la mayoría de los casos las áreas que se lograron establecer como óptimas para
ser establecidos como relleno sanitario.
Espejo, A. (2017). Realizó el estudio titulado “Localización óptima de un relleno
sanitario empleando Sistemas de Información Geográfica en el Distrito de Chachapoyas,
Región Amazonas, 2017”. Tesis de grado, Universidad Nacional Toribio Rodríguez de
Mendoza – Amazonas – Perú, el objetivo de la investigación fue: Localizar un área óptima
(técnica y ambientalmente adecuada) para un relleno sanitario empleando un sistema de
información geográfica en el distrito y provincia de Chachapoyas, departamento de
Amazonas, 2017; Esta investigación surge como alternativa a los problemas que se
generó en el proyecto “Mejoramiento y ampliación de la gestión integral de los residuos
sólidos municipales del distrito de Chachapoyas, provincia de Chachapoyas, región
Amazonas”, empleando los SIG y la evaluación multicriterio se obtuvieron cuatro zonas
optimas dentro del área de estudio, se realizaron dos fases una de campo donde se
recolectaron información y toma de puntos de control con GPS y la segunda de gabinete
donde se elaboraron los mapas temáticos, superposición de mapas para ser analizados
e interpretados.
11
Conclusiones:
Se elaboró una metodología de geo-procesos empleando sistemas de información
geográfica que permiten el análisis del territorio determinando la localización técnica y
ambientalmente adecuada para las instalaciones de rellenos sanitarios cuyos resultados
fueron cuatro áreas óptimas.
Esta investigación demostró que empleando sistemas de información geográficas
se determinó cuatro áreas óptimas donde es posible ubicar un relleno sanitario en el
distrito de Chachapoyas que cumple con todos los requerimientos ambientales, sociales.
Vera M. & Cardozo. C. (2012).se realizó la investigación titulada “Localización
Óptima de relleno sanitario aplicando técnicas multicriterio en Sistemas de Información
Geográfica (SIG) en el Área Metropolitana del Alto Paraná. Tesis de grado, Universidad
Nacional del Este Paraná – Paraguay tiene como objetivo: Elaborar un modelo
cartográfico para poder localizar áreas óptimas para rellenos sanitarios aplicando
evaluación multicriterio; Se analizó la localización óptima para un relleno sanitario
mediante técnicas multicriterio en un SIG (Sistema de Información Geográfico), en los
Distritos de Hernandarias, Ciudad del Este, Minga Guazú y presidente Franco (Alto
Paraná), estableciendo las características y criterios apropiados para el fin señalado,
localizando las áreas probables para su instalación y representando los resultados
mediante cartografía temática. Se realizaron cálculos que permitieron determinar el
requerimiento de superficie del terreno en relación a la población estimada y su eventual
vida útil. Esto permitió elaborar un modelo cartográfico donde se expresan los datos de
entrada, procedimientos espaciales aplicados en el SIG. Todo esto permitió seleccionar
las áreas que reúnen las características óptimas para la instalación de Relleno Sanitario.
Luego del análisis multicriterio fueron seleccionadas 6 (seis) parcelas ubicadas en el
Distrito de Minga Guazú.
Conclusiones:
Los resultados obtenidos en el trabajo de investigación revelan que: para las
características y criterios más apropiados del terreno para la localización óptima del
relleno sanitario se utilizaron como referencia los Criterios emitidos por la SEAM en su
12
resolución No 282/04 Por La cual se implementan los criterios para la selección de áreas
para la disposición final de residuos sólidos en relleno, los cuales son: Criterios de
Exclusión, Criterios técnicos. Criterios Económicos-Financieros y Político-Social, por
medio de los mismos se pudo determinar los lugares aptos mediante la utilización del
Sistema de Información Geográfica (SIG) de forma efectiva los posibles lugares para la
instalación en cuestión.
Con referencia a la localización de áreas más probables para la instalación del
relleno sanitario, y según el análisis multicriterio que se ha realizado, fueron
seleccionadas 6 parcelas dentro del área de estudio, encontrándose la mayoría en el
Distrito de Minga Guazú y una parte en frontera con el Distrito de Ciudad Del Este, los
cuales poseen superficies de; 16 ha, 21 ha, 20 ha, 28 ha y dos parcelas de 17 ha.
1.3.2 Bases teóricas
a) Geoprocesamiento
El geoprocesamiento se basa en un marco de transformación de datos. Una
herramienta de geoprocesamiento típica realiza una operación en un dataset de
ArcGIS y produce un nuevo dataset como resultado de aplicar la herramienta.
Cada herramienta de geoprocesamiento realiza una operación pequeña pero
esencial en los datos geográficos y ArcGIS incluye cientos de herramientas de
geoprocesamiento.
b) ModelBuilder
ModelBuilder es una herramienta ejecutable desde el software ArcGIS. Se
constituye como “una aplicación que se utiliza para crear, editar y administrar
modelos. Los modelos creados con esta herramienta son flujos de trabajo que
encadenan secuencias de herramientas de geoprocesamiento y suministran la
salida de una herramienta a otra herramienta como entrada. ModelBuilder también
se puede considerar un lenguaje de programación visual para crear flujos de
trabajo” (Fernández G., 2012) Esta herramienta “es muy útil para construir y
ejecutar flujos de trabajo sencillos, pero también proporciona métodos avanzados
para ampliar la funcionalidad de ArcGIS, ya que permite crear y compartir los
modelos a modo de herramienta.
13
c) Sistemas de Información Geográfica (SIG).
Un Sistema de Información Geográfica (también conocido con los acrónimos SIG
en español o GIS en inglés) es un conjunto de herramientas que integra y relaciona
diversos componentes (usuarios, hardware, software, procesos) que permiten la
organización, almacenamiento, manipulación, análisis y modelización de grandes
cantidades de datos procedentes del mundo real que están vinculados a una referencia
espacial, facilitando la incorporación de aspectos sociales-culturales, económicos y
ambientales que conducen a la toma de decisiones de una manera más eficaz.
En el sentido más estricto, es cualquier sistema de información capaz de integrar,
almacenar, editar, analizar, compartir y mostrar la información geográficamente
referenciada. En un sentido más genérico, los SIG son herramientas que permiten a los
usuarios crear consultas interactivas, analizar la información espacial, editar datos,
mapas y presentar los resultados de todas estas operaciones.
Figura 1: Esquema de un sig
Fuente: blog npD LIBRE(2004)/Wordpress
La tecnología de los Sistemas de Información Geográfica puede ser utilizada para
investigaciones científicas, la gestión de los recursos, la gestión de activos, la
arqueología, la evaluación del impacto ambiental, la planificación urbana, la cartografía,
14
la sociología, la geografía histórica, el marketing, la logística por nombrar unos pocos.
Por ejemplo, un SIG podría permitir a los grupos de emergencia calcular fácilmente los
tiempos de respuesta en caso de un desastre natural, o encontrar los humedales que
necesitan protección contra la contaminación, o pueden ser utilizados por una empresa
para ubicar un nuevo negocio y aprovechar las ventajas de una zona de mercado con
escasa competencia.
Se define a un sistema de información geográfica o GIS (Geographic Information
System) como un sistema para la gestión, análisis y visualización de información
geográfica y mencionan que el GIS es un conjunto de herramientas diseñado para la
adquisición, almacenamiento, análisis y representación de datos especiales.
Un SIG debe tratar de responder al que, quien, cuando, donde, porque y como, por
lo que se pueden generalizar cinco preguntas:
a) Localización: ¿Qué hay en este lugar?
Identificar qué es lo que se encuentra en una determinada localización que puede
describirse por su topónimo, por un código clasificado, o por referencias
geográficas como altitud, longitud y altura. Esta información puede ser digitada o
referenciada gráficamente.
b) Condición: ¿Dónde se encuentra?
Se busca un determinado lugar que reuna ciertas condiciones de un análisis
espacial de búsquedas
c) Tendencia: ¿Qué ha cambiado desde?
Permite conocer la variación de algunas características a travez de un
determinado periodo
d) Distribución: ¿Qué patrones de distribución espacial existen?
Busca determinar en una zona específica, las relaciones que pudieran existir entre
dos o más variables
e) Modelización: ¿Qué sucede si?
Si a un sistema planteado se somete a determinadas modificaciones de sus
variables como queda definido el nuevo sistema, cuanto ha cambiado, etc.
15
Historia del sig
Hace unos 15.000 años en las paredes de las cuevas de Lascaux (Francia) los
hombres de Cro-Magnon pintaban en las paredes los animales que cazaban,
asociando estos dibujos con trazas lineales que, se cree, cuadraban con las rutas de
migración de esas especies. Si bien este ejemplo es simplista en comparación con
las tecnologías modernas, estos antecedentes tempranos imitan a dos elementos de
los Sistemas de Información Geográfica modernos: una imagen asociada con un
atributo de información.
Mapa original del Dr. John Snow. Los puntos son casos de cólera durante la
epidemia en Londres de 1854. Las cruces representan los pozos de agua de los que
bebían los enfermos.
En 1854 el pionero de la epidemiología, el Dr. John Snow, proporcionaría otro
clásico ejemplo de este concepto cuando cartografió la incidencia de los casos de
cólera en un mapa del distrito de SoHo en Londres. Este protoSIG, quizá el ejemplo
más temprano del método geográfico, permitió a Snow localizar con precisión un
pozo de agua contaminado como fuente causante del brote.
Si bien la cartografía topográfica y temática ya existía previamente, el mapa de
John Snow fue único hasta el momento, que, utilizando métodos cartográficos, no
solo representaba la realidad, sino que por primera vez analizaba conjuntos de
fenómenos geográficos dependientes.
16
Figura 2: Mapa de John Show (puntos del cólera durante la epidemia de Londres 1854
Fuente: Blog mundo gis (Víctor, 2017)
El comienzo del siglo XX vio el desarrollo de la “foto litografía” donde los mapas
eran separados en capas. El avance del hardware impulsado por la investigación en
armamento nuclear daría lugar, a comienzos de los años 60, al desarrollo de
aplicaciones cartográficas para computadores de propósito general.
El año 1962 vio la primera utilización real de los SIG en el mundo,
concretamente en Ottawa (Ontario, Canadá) y a cargo del Departamento Federal de
Silvicultura y Desarrollo Rural. Desarrollado por Roger Tomlinson, el llamado
Sistema de Información Geográfica de Canadá (Canadian Geographic Information
System, CGIS) fue utilizado para almacenar, analizar y manipular datos recogidos
para el Inventario de Tierras Canadá (Canadá Land Inventory, CLI) – una iniciativa
orientada a la gestión de los vastos recursos naturales del país con información
cartográfica relativa a tipos y usos del suelo, agricultura, espacios de recreo, vida
silvestre, aves acuáticas y silvicultura, todo ello escala de 1:50.000. Se añadió, así
mismo, un factor de clasificación para permitir el análisis de la información.
El Sistema de Información Geográfica de Canadá fue el primer SIG en el mundo
similar a tal y como los conocemos hoy en día, y un considerable avance con
respecto a las aplicaciones cartográficas existentes hasta entonces, puesto que
17
permitía superponer capas de información, realizar mediciones y llevar a cabo
digitalizaciones y escaneos de datos. Asimismo, soportaba un sistema nacional de
coordenadas que abarcaba todo el continente, una codificación de líneas en “arcos”
que poseían una verdadera topológica integrada y que almacenaba los atributos de
cada elemento y la información sobre su localización en archivos separados. Como
consecuencia de esto, Tomlinson está considerado como “el padre de los SIG”, en
particular por el empleo de información geográfica convergente estructurada en
capas, lo que facilita su análisis espacial. El CGIS estuvo operativo hasta la década
de los 90 llegando a ser la base de datos sobre recursos del territorio más grande de
Canadá. Fue desarrollado como un sistema basado en una computadora central y
su fortaleza radicaba en que permitía realizar análisis complejos de conjuntos de
datos que abarcaban todo el continente. El software, decano de los Sistemas de
Información Geográfica, nunca estuvo disponible de forma comercial.
Figura 3: Edición de una capa de cartografía con gvGIS
Fuente: (EMILIO GOMEZ FERNANDEZ 2006
En 1964, Howard T. Fisher formó en la Universidad de Harvard el Laboratorio
de Computación Gráfica y Análisis Espacial en la Harvard Graduate School of Design
(LCGSA 1965-1991), donde se desarrollaron una serie de importantes conceptos
teóricos en el manejo de datos espaciales, y en la década de 1970 había difundido
código de software y sistemas germinales, tales como SYMAP, GRID y ODYSSEY
– los cuales sirvieron como fuentes de inspiración conceptual para su posterior
18
desarrollos comerciales – a universidades, centros de investigación y empresas de
todo el mundo.
En la década de los 80, M&S Computing (más tarde Intergraph), Environmental
Systems Research Institute (ESRI) y CARIS (Computer Aided Resource Information
System) emergerían como proveedores comerciales de software SIG. Incorporaron
con éxito muchas de las características de CGIS, combinando el enfoque de primera
generación de Sistemas de Información Geográfica relativo a la separación de la
información espacial y los atributos de los elementos geográficos representados con
un enfoque de segunda generación que organiza y estructura estos atributos en
bases de datos.
En la década de los años 70 y principios de los 80 se inició en paralelo el
desarrollo de dos sistemas de dominio público. El proyecto Map Overlay and
Statistical System (MOSS) se inició en 1977 en Fort Collins (Colorado, EE.UU.) bajo
los auspicios de la Western Energy and Land Use Team (WELUT) y el Servicio de
Pesca y Vida Silvestre de Estados Unidos (US Fish and Wildlife Service). En 1982 el
Cuerpo de Ingenieros del Laboratorio de Investigación de Ingeniería de la
Construcción del Ejército de los Estados Unidos (USA-CERL) desarrolla GRASS
como herramienta para la supervisión y gestión medioambiental de los territorios bajo
administración del Departamento de Defensa.
Esta etapa de desarrollo está caracterizada, en general, por la disminución de
la importancia de las iniciativas individuales y un aumento de los intereses a nivel
corporativo, especialmente por parte de las instancias gubernamentales y de la
administración.
19
Figura 4: Características de superposición de un SIG
Fuente: (Reston,Virginia U.S. Geological Survey, 1987)
Los 80 y 90 fueron años de fuerte aumento de las empresas que
comercializaban estos sistemas, debido el crecimiento de los SIG en estaciones de
trabajo UNIX y ordenadores personales. Es el periodo en el que se ha venido a
conocer en los SIG como la fase comercial. El interés de las distintas grandes
industrias relacionadas directa o indirectamente con los SIG crece en sobremanera
debido a la gran avalancha de productos en el mercado informático internacional que
hicieron generalizarse a esta tecnología.
En la década de los noventa se inicia una etapa comercial para profesionales,
donde los Sistemas de Información Geográfica empezaron a difundirse al nivel del
usuario doméstico debido a la generalización de los ordenadores personales o
microordenadores.
A finales del siglo XX principio del XXI el rápido crecimiento en los diferentes
sistemas se ha consolidado, restringiéndose a un número relativamente reducido de
plataformas. Los usuarios están comenzando a exportar el concepto de visualización
de datos SIG a Internet, lo que requiere una estandarización de formato de los datos
y de normas de transferencia. Más recientemente, ha habido una expansión en el
número de desarrollos de software SIG de código libre, los cuales, a diferencia del
software comercial, suelen abarcar una gama más amplia de sistemas operativos,
permitiendo ser modificados para llevar a cabo tareas específicas.
20
Figura 5: Capas temáticas para un diseño de base de datos SIG
Fuente: destop.argis.com
MODELOS LOGICOS. FORMATO RASTER Y VECTORIAL
El modelo lógico hace referencia a como se muestran y organizan las variables
y objetos para lograr una representación lo más adecuada posible. En un SIG existen
básicamente dos modelos lógicos que se conocen como formato raster y formato
vectorial y que dan lugar a los dos grandes tipos de capas de información espacial.
Formato ráster
Se divide el espacio en un conjunto regular de celdillas, cada una de estas
celdillas contiene un número que puede ser el identificador de un objeto (si se
trata de una capa que contiene objetos) o del valor de una variable (si la capa
contiene esta variable). La característica principal es su sistematicidad existen
la relación entre celdas ya que son continuas entre sí en conclusión las
mismas celdas gracias a su división sistemática aporta un elemento adicional
que las relaciona. Dos son los elementos principales que resultan necesarios
para una definición completa de una capa ráster:

Una localización geográfica exacta de alguna celda y una distancia entre
celdas, para en base a ellas, y en virtud de la regularidad de la malla,
conocer las coordenadas de las restantes.

Un conjunto de valores correspondientes a las celdas.
21
Figura 6: Celdas de una malla ráster con valores asociados
Fuente: Isabel volaya.github.
Formato vectorial en este formato no existen unidades fundamentales, existe
variabilidad y características de formas geométricas primitivas que tienen elementos más
destacados. Los diferentes objetos se representan como puntos, líneas o polígonos
Figura 7: Primitivas geométricas en el modelo de representación vectorial
Fuente: Isabel volaya.github.
22
Utilizando puntos, líneas o polígonos, puede modelizarse el espacio geográfico si
se asocia a estas geometrías una serie de valores definitorios. La componente espacial
de la información queda así en la propia primitiva (recoge la forma, posición y otras
propiedades espaciales), y la componente temática queda en dichos valores asociados
El Modelo Digital de Terreno (MDT)
Uno de los elementos básicos de cualquier representación digital de la superficie
terrestre son los Modelos Digitales de Terreno (MDT). Constituyen la base para un gran
número de aplicaciones en ciencias de la Tierra, ambientales e ingenierías de diverso
tipo. Se denomina MDT al conjunto de capas (generalmente raster) que representan
distintas características de la superficie terrestre derivadas de una capa de elevaciones
a la que se denomina Modelo Digital de Elevaciones (MDE). Aunque algunas definiciones
incluyen dentro de los MDT prácticamente cualquier variable cuantitativa regionalizada,
aquí se prefiere limitar el MDT al conjunto de capas derivadas del MDE. El trabajo con
un MDT incluye las siguientes fases que no son necesariamente consecutivas en el
tiempo: Generación del MDE Manipulación del MDE para obtener otras capas del MDT
(pendiente, orientación, curvatura, etc.) Visualización en dos dimensiones o mediante
levantamientos 3D de todas las capas para localizar errores Análisis del MDT
(estadístico, morfométrico, etc.) Aplicación, por ejemplo como variable independiente en
un modelo de regresión que haga una estimación de la temperatura a partir de la altitud
Una de las razones por las que estas fases se solapan es que en muchos casos la
manipulación, visualización y análisis van a permitir descubrir errores en el MDE. De este
modo se vuelve a la primera fase y se genera un MDE mejorado.
EL MODELO DIGITAL DE ELEVACIONES (MDE)
Es la representación simplificada de una variable que se mide en una superficie
ondulada de tres dimensiones (Bosque 1997). Son la base para todo sistema de
información geográfica, son imprescindibles en estudios geomorfológicos, hidrológicos,
geológicos, de vulnerabilidad, de telecomunicaciones, entre otros. Existen diversas
maneras de obtener un DEM, ya sea aplicando interpolación de datos puntuales, a partir
de curvas de nivel digitalizadas, extrayéndolos de pares estereoscópicos de fotografías
23
aéreas o imágenes de satélite mediante procedimientos fotogramétricos, a partir de
imágenes de radar aplicando la interferometría o más recientemente, mediante Lidar los
elementos discretos sobre sí mismo donde se permita simplificar la codificación de la
elevación. Las más habituales son:

Curvas de nivel, se trata de líneas, definidas por tanto como una sucesión de pares
de coordenadas, que tienen como identificador el valor de la elevación en cada uno
de los puntos de la línea. Generalmente el intervalo entre valores de las curvas de
nivel es constante.

Red Irregular de Triángulos (TIN), a partir de un conjunto de puntos, en los que se
conoce la elevación, se traza un conjunto de triángulos, formados por tripletas de
puntos cercanos no colineales, formando un mosaico. En ocasiones se parte de las
curvas de nivel que, tras descomponerse en un conjunto de puntos, genera una red
irregular de triángulos. En este caso hay que tener en cuenta que pueden formarse
triángulos a partir de puntos extraídos de la misma curva de nivel, por tanto con el
mismo valor, que darán lugar a triángulos planos. Tienen entre sus ventajas el
adaptarse mejor a las irregularidades del terreno, ocupar menos espacio y dar muy
buenos resultados a la hora de visualizar modelos en 3D o determinar cuencas
visuales. Entre los inconvenientes destaca un mayor tiempo de procesamiento y el
resultar bastante ineficientes cuando se intenta integrarlos con información de otro
tipo; en definitiva hay que utilizarlos para interpolar una capa ráster como se vio en
el tema anterior.

Formato ráster, es el más adecuado para la integración de las elevaciones en un
SIG ya que va a permitir la utilización de diversas herramientas para la obtención
de nuevos mapas a partir del MDE; por tanto va a ser el que se trate en este tema
d) Espacio Geográfico Natural.
Es el conjunto conformado por elementos naturales como vegetación, suelo,
montañas y cuerpos de agua, así como por elementos sociales o culturales, es decir, la
organización económica y social de los pueblos y sus valores y costumbres
24
e) Espacio Geográfico Artificial.
Se trata específicamente de aquellos paisajes que no tiene nada de realidad, los
cuales son creados por el hombre de acuerdo a sus gustos y las funciones que le quiere
dar a dicha área.
f) Geomorfología
Es una rama de la geología que se encarga de estudiar la forma tanto interna como
externa del globo terráqueo por medio de la materia que lo forma y las variaciones en la
tierra desde sus orígenes además estudia sus accidentes geográficos se producen por
medio de la erosión o deposición.
g) Hidrología
Es la disciplina científica dedicada al estudio de las aguas de la tierra, incluyendo
su presencia, distribución y circulación a travez del ciclo hidrológico, y las interacciones
con los seres vivos. También trata de las propiedades químicas y físicas del agua en
todas sus fases
h) Cobertura Vegetal
Son aquellas que consideran el desarrollo de las plantas o cultivos, con la finalidad
de mejorar la capacidad productiva de los terrenos y ayudar a disminuir la erosión del
suelo
i) Vivac
Se conoce como vivac a cualquier variedad de campamento improvisado o refugio
que generalmente es carácter temporal, utilizado especialmente por soldados,
escultistas y montañeros.
j) Componentes de un SIG
I.
Base de datos espacial y temática. El núcleo central del sistema lo constituyen
las bases de datos espacial y temática, en las cuales se almacenan, de forma
estructurada, los objetos cartográficos (su posición, tamaño y forma) y sus
características no geométricas (atributos), respectivamente.
25
II.
Sistema gestor de base de datos (DBMS). Se entiende por sistema gestor de
bases de datos un tipo de software usado para gestionar y analizar los datos
almacenados en una base. Desde estos sistemas se pueden almacenar los datos
en tablas, establecer relaciones entre ellos y crear nuevas tablas con los
resultados obtenidos. Estas tablas se pueden relacionar con la base de datos
espacial y representar el resultado en forma de mapas temáticos.
III.
Sistema de digitalización de mapas. Las bases de datos cartográficas de los
SIG se construyen a partir de los mapas, fotografías o imágenes que conforman
los datos de partida. Para cargar estos datos en la base de datos del SIG, es
necesario convertirlos al formato digital propio del sistema, para lo cual disponen
de programas de digitalización y de conversión de formatos. La digitalización de
los mapas analógicos se puede hacer con una tableta digitalizadora y el software
correspondiente, o introduciendo en el ordenador los mapas escaneados y
digitalizándolos posteriormente en pantalla.
IV.
Sistema de representación cartográfica. Son los que permiten dibujar mapas a
partir de los elementos seleccionados de las bases de datos, hacer distintas
composiciones cartográficas y también enviar estos mapas a los dispositivos de
salida, como impresoras o plotters. Como sucede con los otros componentes, a
veces, los SIG no tienen sistemas de representación cartográfica suficientemente
desarrollados para obtener las salidas con la apariencia deseada, por lo que
puede ser necesario exportar los mapas a otros programas que tienen
herramientas más adecuadas para crear composiciones cartográficas
 Criterios para la selección optima de zonas de Vivac
1. Criterio de pendiente. La zona de vivac puede establecerse en cualquier tipo de
topografía, sin embargo, es preferible que estas áreas deben tener pendientes
inferiores a los 40° con el objetivo de evitar accidente mientras el personal realiza
sus actividades.
2. Criterio geológico. Dada la necesidad de que el sustrato de las zonas de vivac
este en un sustrato que no sea rocoso, arcilloso y zonas de humedades, así mismo
no deben estar sobre o cerca de fallas geológicas ni en zonas con riesgos de
estabilidad, posibilidad a inundaciones.
26
3. Criterio de distancia a carreteras. A fin de reducir los costes de transporte y
mantenimiento de los vehículos, se plantea que la zona de vivac debe estar
próxima a una carretera de primer y segundo orden, pero evitando una excesiva
proximidad, a fin de evitar, en lo posible, el tránsito de personal civil. Por ello, el
criterio empleado es que la distancia a una carretera debe estar comprendida
entre 1 y 5 km. De vías de acceso.
4. Criterio hidrológico. Con el fin de evitar que el personal que está en marcha de
campaña tome agua contaminada se sugiere que la zona vivac se ubique a una
distancia no inferior a 1 km.
5. Criterio de uso de suelos. Los condicionamientos planteados, desde el punto de
vista de uso de suelos, han sido los de evitar aquellas zonas que están
determinadas para cultivos, pastoreo y forestación.
6. Criterio de distancia a núcleos urbanos. Dado que este tipo de áreas son
intangibles por las maniobras que se realizan y lo peligroso que resulta para las
personas civiles, se plantea como condición de ubicación que esté situado a una
distancia no inferior a 10 km de cualquier núcleo urbano.
1.3.3 Definición de términos
Depuración. El proceso de depuración de la base de datos comenzó con la
Estandarización de la información.
Ubicación. - Se denomina ubicación al establecimiento a nivel geográfico de un eje de
coordenadas para localizar un determinado elemento.
Espacio geográfico. - es el conjunto conformado por elementos naturales como
vegetación, suelo, montañas y cuerpos de agua, así como por elementos sociales o
culturales, es decir, la organización económica y social de los pueblos y sus valores y
costumbres. Estos elementos ocupan un lugar, un espacio territorial; y cuando se
combinan, dan como resultado que cada lugar sea único.
27
Ponderación. - La ponderación tiene un sentido matemático. Consiste en otorgar un
valor específico a un elemento que forma parte de un conjunto en la base de datos.
Criterios. - es una especie de condición subjetiva que permite concretar una elección.
Se trata, en definitiva, de aquello que sustenta un juicio de valor.
Geomorfología. - es una rama de la geografía1 y de la geología2 que tiene como
objetivo el estudio de las formas de la superficie terrestre enfocado en describir,
entender su génesis y su actual comportamiento.
Hidrología. - es una rama de las ciencias de la Tierra que estudia el agua, su
ocurrencia, distribución, circulación, y propiedades físicas, químicas y mecánicas en los
océanos, atmósfera y superficie terrestre. Esto incluye las precipitaciones, la
escorrentía, la humedad del suelo, la evapotranspiración y el equilibrio de las masas
glaciares.
Pendiente. - Una pendiente es un declive del terreno y la inclinación, respecto a la
horizontal, de una vertiente.
Cobertura vegetal. - puede ser definida como la capa de vegetación natural que cubre
la superficie terrestre, comprendiendo una amplia gama de biomasas con diferentes
características fisonómicas y ambientales que van desde pastizales hasta las áreas
cubiertas por bosques naturales.
Área urbana. - es el paisaje propio de los núcleos urbanos o ciudades, definidos
previamente por criterios numéricos.
Vías de comunicación. - son las calles, las avenidas, las rutas (carreteras), las
autovías, los puentes y los túneles, por citar algunas infraestructuras que permiten que
determinados transportes circulen.
28
Zonas de Vivac. - Estacionamiento de tropas, bajo carpas en forma provisional y
momentánea.
.
1.3.4 Marco legal
a.
La constitución política del Perú (1993). Fija normas que garantizan en
derecho que tiene toda persona a la protección y gozar de un ambiente libre.
b.
Decreto Supremo N° 013 – 2009 MINAM, Zonificación, Ecológica y
Económica. Es un proceso participativo y de concertación, dinámico y flexible
que permite analizar técnica e integralmente un área territorial determinada
(distrito, provincia, región o cuenca) para sectorizar e identificar las diferentes
alternativas de
uso sostenible,
basado en
la
evaluación de
sus
potencialidades y limitaciones. Con criterios físicos, biológicos, sociales,
económicos y culturales.
c.
Resolución Ministerial N° 135-2013-MINAM, Guía Metodológica para la
Elaboración de los Instrumentos Técnicos Sustentatorios para el
Ordenamiento Territorial. define al ordenamiento territorial, como un
proceso colectivo que implica una serie de decisiones a partir de las cuales
una población, a través de sus diferentes formas de organización social,
política, administrativa, económica, ambiental y sus visiones culturales del
mundo, da un uso adecuado y racional al territorio.
1.4 Justificación e Importancia
La siguiente investigación tiene como objetivo principal buscar rápidos y precisos
resultados en la búsqueda de diferentes áreas de localización óptima de zonas de vivac
en el distrito de San Bartolo. Esta investigación no solo nos permitirá localizar las zonas
óptimas en el distrito que hemos optado como modelo, sino en cualquier departamento
del Perú que se requiera. Esto se dará mediante el uso del Sistema de Información
Geográfico y el software de ARCGIS, se sabe que ambos trabajan en conjunto, debemos
tener en consideración lo siguiente: el Sistema de Información Geográfico es un
recopilador de datos que se puede dar manualmente (lo que en nuestro proyecto con
29
solo decirnos el departamento en el que quiera hallar una zona de vivac, nosotros le
brindamos distintos resultados, quiere decir que el programa le dará varias zonas de
vivac en el que escogerá cualquier lugar ya que estos ya han sido verificados `por el
programa y son adecuados para su uso.
1.5 Objetivos de la Investigación
1.5.1 Objetivo general
Og: Determinar de qué manera el sistema de información geográfica permite una
localización optima de zona de vivac en el distrito de San Bartolo para la Región Militar
de Lima
1.5.2 Objetivos específicos
Oe1. Determinar la ponderación en la localización optima de zonas de vivac.
Oe2. Determinar los criterios que se empleara para la localización optima de la zona de
vivac.
1.6 Hipótesis y variables
1.6.1
Hipótesis
1.6.1.1 Hipótesis general
Hg: El Sistema de Información Geográfica nos permite la Localización óptima de un área
para zonas de Vivac en el distrito de San Bartolo para las Unidades de la Región
Militar de Lima.
1.6.1.2 Hipótesis específicas
He1. Los valores de ponderación permitirán la localización óptima de un área para
zonas de vivac.
He2. Los criterios utilizados permitirán la localización óptima de un área para zonas de
vivac.
30
1.6.2 Variables
1.6.2.1 Variable Independiente
- Sistemas de Información Geográfica. “Es el conjunto integrado de medios y
métodos informáticos, capaz de recoger, verificar, almacenar, gestionar, actualizar,
manipular, recuperar, transformar, analizar, mostrar y transferir datos espacialmente
referidos a la Tierra”.
1.6.2.2 Variable Dependiente
- Localización Óptima de zonas de Vivac. Determina la ubicación más conveniente
para emplearlo como Vivac que este alejado de un área urbana.
1.6.3 Operacionalizacion de las variables
Tabla 1: Operacionalización de Variables
DEFINICION
CONCEPTUAL
VARIABLE
V.I.
X
Sistema
Información
Geográfica
de
Conjunto
de
Hardware
y
software para la
gestión, análisis y
visualización
de
información
geográfica
V. D.
Y
Localización
Optima de zonas
de vivac
DIMENSIONES
INDICADORES
OPERACIONALIZACION
Depuración
áreas
Ponderación
Valores 0-1
de
1= apto, 0=no apto
Distancia
ideal
de ubicación
Criterios
Espacio
geográfico
natural
Geomorfología
Ubicación optimas
donde
se
estacionan
las
tropas,
bajo
carpas en forma
provisional
y
momentánea
Espacio
geográfico
artificial
Ubicación de zona
Formación Chilca
Formación Quilmana
Formación Atocongo
Hidrología
Distancia > 1000
Pendiente
Entre: >4°- 40°<
Cobertura vegetal
Terrenos de Cultivo
Área Urbana
Distancia > 5000
Vías
Comunicación
de
Distancia > 5000
31
CAPÍTULO II
DISEÑO METODOLÓGICO
2. Aspectos Metodológicos
2.1Tipo de investigación
El tipo de investigación es Básica, porque nos enfocamos en la búsqueda de
resultados que aporten opciones para resolver problemas en la localización óptima de
zonas de vivac aplicando técnicas multicriterio en Sistemas de Información Geográfica
(SIG) para la Región Militar de Lima.
2.2Nivel de investigación
El nivel de investigación es descriptivo, porque se va conseguir el conocimiento y
comprensión de los procesos que nos ayudaran a localizar las áreas óptimas para zonas
de vivac.
2.3Diseño de la investigación
El diseño del presente trabajó será descriptivo, porque se va describir los procesos
con los cuales se van realizar las distintas valoraciones para poder determinar las áreas
óptimas para localizar zonas de vivac.
Diseño de contrastación:
Og = Objetivo general
Oe = Objetivos específicos
Cp = Conclusiones parciales
Cf = Conclusión final
Hg = Hipótesis general
32
2.4Población y muestra
La población y muestra, del presente estudio, es un área total de 19000 hectáreas
que estarán ubicados en el distrito de San Bartolo.
2.5 Técnicas e instrumentos de recolección de datos
2.5.1 Técnicas de recolección de datos
Diagrama de flujo: nos mostrara la organización y disposición de las operaciones
espaciales del software ArcGIS, que en conjunto con la información base se relacionan
con dos tipos de tablas desarrolladas.
2.5.2 Instrumentos de recolección de datos
Los instrumentos utilizados en la presente investigación fueron los siguientes:
a) Software: Los softwares utilizados en este proyecto son para realizar la
clasificación de la información
b) Insumos cartográficos. Son aquellos datos que muestran la información
geográfica
c) La investigación bibliográfica se realizará en bibliotecas digitales por medio de
internet, así como repositorios de universidades y información acerca de la
IESTPE – ETE.
d) Se recopilará toda la información preexistente acerca de experiencias o
investigaciones precedentes si las hubiera, nacional e Internacional.
2.5.3 Materiales
Insumos cartográficos de elaboración reciente, que contiene información técnica
y básica para el manejo e interpretación de los productos cartográficos, descargadas
de geo-servidores gratuitos. La Tabla 02, muestra los insumos cartográficos, escala,
fuente.
Tabla 2: Insumos Cartográficos
INSUMO
ESCALA
FUENTES
1:100 000
Instituto Geográfico Nacional
1:100 000
Instituto Geográfico Nacional
Suelos
1:200 000
Ministerio del Ambiente
Cobertura Vegetal y Usos de Suelo
1:300 000
GEOCATMIN
Carta Nacional 25 j
Límites: Distrital y
provincial
33
2.6 Análisis e interpretación de resultados
2.6.1 Área de estudio
El presente trabajo de realizo en el distrito de San Bartolo, provincia y departamento de
Lima, Perú. Se ubica a la altura del kilómetro 51 de la Panamericana Sur,
geográficamente se encuentra entre las coordenadas 12°25′00″S 76°47′00″O, ocupando
un área de 45.1 Km2, según el INEI cuenta con una población de 7482 habitantes y una
densidad de 166,23 Hab./ Km2.
Figura 8: Mapa de Ubicación del distrito de San Bartolo
Fuente: Elaboración propia
34
2.6.2Trabajo de pre campo
En esta etapa, se realizó la recolección de información e investigaciones sobre el
tema de estudio tanto de alcance nacional e internacional, obtuvieron información del
área de estudio en formato vectorial y ráster.
- Se recolecto información e insumos cartográficos de los geo-servidores
Nacionales y plataformas virtuales.
- Se diseñó el plan de trabajo de la investigación
- Se identificaron y determinaron los criterios de selección de sitio
2.6.3 Trabajo de gabinete
Realización de mapas de cada criterio de selección.
- Íntegro y evaluó mapas temáticos (topografía, hidrografía, fisiografía, entre
Otras).
- Valido las áreas preseleccionadas y evaluar las opciones preseleccionadas,
- Toda la información se registró en formatos establecidos por el investigador.
2.6.4 Criterios y factores óptimos de Localización
Se logró determinar los criterios mínimos para la localización optima de la zona de vivac,
para la Región Militar del centro, estos criterios permitieron determinar la
Ubicación más conveniente.
Tabla 3: Criterios de selección utilizados y su valor en el software GIS
Criterio
Escala
Geología
Estratigrafía,
Mesozoico
Precámbrico,
Paleozoico
Hidrología
Distancia > 1000 m
Pendiente
4 a 40 grados
Cobertura Vegetal
Herbazales o Terrenos de cultivo.
Vías de acceso
Distancia 1000 – 3000 m
Zonas urbanas
Distancia > 5000 m
Ponderación
Valores de 0-1 (1: Apto, 0: No Apto)
o
35
2.6.5 Elaboración de los mapas temáticos de cada criterio y factor optimo
a. Criterio de Pendiente. - los mapas de pendientes reflejan la inclinación de las
laderas dentro de una cierta distancia y elevación. La pendiente se constituye
en uno de los factores que valora el grado de inclinación del sustrato litológico
en las diferentes geoformas. Se partió de un modelo digital de elevación con el
cual se generó un mapa de pendientes sobre la cual se definió la unidad de
medida en grados (Degree), entonces se generó el mapa de pendientes, se
clasificó en valores de 1 a 3 (<4°, 4 - 40°,>40°). Seguidamente se le dio los
valores óptimos.
Tabla 4: Clasificación de pendientes
Pendiente
Descripción
<4°
Pendiente Baja
4 - 40°
Pendiente optima
>40°
Pendiente muy alta
36
Figura 9: Mapa de pendiente de San Bartolo
Fuente: Elaboración propia
b. Criterio geológico. – La elaboración del mapa Geológico se realizó a partir del
shapelife de geología extraída de INGEMMET.
Se han identificado en todo el distrito 9 unidades geológicas mostradas
en la tabla.
37
Tabla 5: Unidades Geológicas en el distrito de San Bartolo
Simbología
Descripción
La unidad consiste de tobas líticas, tobas vítricas con delgadas
intercalaciones de brechas piroclásticas, lavas y areniscas volcánicas
bien estratificadas. La secuencia se encuentra cortada por enjambres de
Ki-chil
diques que aparentan ser capas. Dentro de la Formación Chilca se
observa un horizonte de caliza bioclástica de color gris claro detallado
en el mapa a la escala 1:50 000.
Es una unidad conformada por calizas masivas, calizas
bioclásticas y micritas de color gris claro. Sus afloramientos se
Ki-at
reconocen en los cerros Atocongo, río Lurín, Lomas del Manzano
(Lámina 4), antigua fábrica de cemento Chilca, Condestable y cerro
Perico. El grosor de la Formación Atocongo es variable, desde 200 m a
menos de 30 m en el cerro Perico (Mala).
Están constituidos por materiales acarreados por los ríos que
bajan de la vertiente occidental andina cortando a las rocas terciarias,
Qh-al
mesozoicas y batolito costanero, tapizando el piso de los valles,
habiéndose depositado una parte en el trayecto y gran parte a lo largo y
ancho de sus abanicos aluviales.
El Batolito de la Costa es una intrusión múltiple y compleja que
Ks-bc/pt-di
está formada predominantemente por tonalitas y granodioritas que
ocupan el núcleo de la cordillera occidental
Representa la parte superior del Grupo Casma en el cual se
observa un mayor incremento de las lavas poco estratificadas que
alternan con horizontes de tobas, brechas y esporádicos niveles de
Kis-qui
calizas. Existen dentro de esta unidad andesitas masivas y andesitas
basálticas Sus afloramientos se reconocen en el valle del río Mala,
quebradas Chilca, Cruz de Hueso y Río Seco. El grosor en conjunto del
grupo Casma sobrepasa los 1 000 m. de sección.
Depósito eólico compuesto por arenas finas a medias, densas,
Q-eo
gris claro. Donde no existe sal la arena está suelta, estructura
seudoestratificada, textura arenosa, medias húmedas. Se observa
también estratificación cruzada
38
Se trata de depósitos litorales, caracteristísticos por estar
Q-ma
constituidos por materiales elásticos, llevados al mar como carga por los
ríos y también como resultado de la acción erosiva de las olas, siendo
después distribuidos por corrientes marinas de deriva.
Se diferencia de la Formación Lurín por estar formada
Ki-pa
predominantemente de lutitas abigarradas finamente estratificadas con
intercalaciones de calizas y margas.
Figura 10 Mapa de tipos de suelos
Fuente: Elaboración propia
c. Criterio de distancia a carreteras. –Para este criterio se utilizó Shapelife
del ministerio de transportes y comunicaciones, de algunas vías faltantes,
después se clasifico según a los siguientes criterios.
39
Tabla 6: Clasificación de carreteras
Carreteras
Descripción
0 – 250 m
Distancia baja
250 - 2000
Distancia optima
> 2000 m
Distancia muy alta
Figura 11: Mapa de vías de comunicación
Fuente: Elaboración propia
40
d. Criterio de distancia a ríos. – Para este criterio se utilizó Shapelife de la
autoridad nacional del agua y levantamiento con imagen satelital de algunos
ríos o quebradas faltantes, donde se lo clasifico de acuerdo a la distancia.
Tabla 7: Clasificación de hidrografía
Hidrografía
Descripción
< 1000 m
Distancia baja
> 1000 m
Distancia optima
Figura 12: Mapa de distancia de ríos
Fuente: Elaboración propia
e. Criterio de distancia a zonas urbana. - Para este criterio se utilizó
Shapelife del Instituto Geográfico Nacional, así como el levantamiento con
41
imagen satelital de áreas urbanas faltantes, donde se lo clasifico de acuerdo
a la distancia.
Tabla 8: Clasificación de distancia a zonas urbanas
Descripción
Zona urbana
< 5000 m
Distancia baja
> 5000 m
Distancia optima
Figura 13: Mapa de pendiente de San Bartolo
Fuente: Elaboración propia
2.6.6 Operación de las capas. - En esta etapa se integró las capas con el objetivo de
efectuar las operaciones para determinar propuestas para la localización de
lugares óptimos de zonas de vivac.
Se realizaron los denominados
geoprocesamientos, que hace referencia al análisis espacial mediante la
combinación de temas de capas con distinta información. El procesamiento
42
incluye diversas operaciones espaciales que van a permitir el análisis mediante la
representación de los datos existentes, como también de la generación de nuevas
capas de información procedentes del cruce de las anteriores. En el ámbito de
ArcMap, este tipo de funciones se encuentran dentro de la ArcToolbox.
Tabla 9: Geoprocesos utilizados
HERRAMIENTA
GEOPROCESO
Conversión
DESCRIPCION
Funciones de conversión entre formatos TIN (Red Irregular de
triángulos) y “raster, y de TINs a fenómenos.
3D ANALYST
TIN
Permiten crear y editar TINs
Creation
Edit TIN
Permiten crear superficies TIN con capas adicionales de entrada.
Para extraer fenómenos y atributos de una clase de fenómenos,
Extract
o de una tabla, basado en interrogaciones sobre atributos, o
extracción espacial, y añadirlas a una nueva clase de fenómeno
de un archivo.
Esta función es muy útil y se usa a menudo, es el equivalente a
recortar un mapa de papel con tijeras de modo de dejar
Clip
únicamente el área que nos interesa estudiar. Trabaja en base a
2 shapes, uno que define la zona de corte (siempre debe ser de
polígonos) y otro que es sobre el cual se realiza el recorte o la
extracción de información. (Puntos, líneas o polígonos).
ANALYST
Se trata de una operación que permite borrar aquellas porciones
TOOLS
de elementos de entrada que son comunes con la capa de
Erase
borrado. Solo aquellas zonas de los elementos de entrada que
caigan fuera de las fronteras de los polígonos de borrado estarán
presentes en la capa de salida.
Union
Buffer
Interpolation
Crea una nueva capa vectorial a partir de unir las geometrías y
atributos de cada una de las capas.
Crea polígonos de zona de influencia alrededor de entidades de
entrada a una distancia especificada.
Funciones para crear una superficie continua (o predicción) a
partir de valores en puntos muestreados. La representación
43
como superficie de un conjunto de datos “raster” representa
altura, concentración o magnitud
Una interrogación común en análisis espacial es identificar la
idoneidad de cada posición de celda, relativo a criterios
específicos. El criterio puede ser de coste relativo, preferencias,
o riesgos. Los modelos de idoneidad contestan cuestiones como:
Overlay
¿dónde está la mejor posición para construir una casa?, ¿cuál
es la ruta más barata para construir una carretera?, y ¿qué áreas
deberían
conservarse
como
hábitat
para
venados?
La
herramienta de superposición ponderada permite reclasificar
fácilmente los datos, ponderar los conjuntos de datos, y
combinarlos en un mapa de idoneidad.
Reclasificar datos significa simplemente sustituir valores de
celda de entrada por nuevos valores de salida. Hay muchas
razones por las que puede querer reclasificar sus datos. Algunas
de las razones más comunes son: (1) sustituir valores basados
en nueva información, (2) agrupar ciertos valores, (3) reclasificar
SPATIAL
Reclass
NALYST
valores a una escala común (por ejemplo para usar en un análisis
de idoneidad, o para crear un “ráster” de coste para usarlo en la
herramienta de análisis de distancia por coste), y (4) para
TOOLS
establecer valores específicos como “Sin Datos”, o establecer un
valor para celdas “Sin Datos”. Hay varias aproximaciones a
reclasificar datos: por valores individuales, por rangos, por
intervalos o área, o por un valor alternativo.
Puede producir un nuevo conjunto de datos que identifica un
patrón específico en un conjunto de datos original. Pueden
Surface
derivarse patrones que no eran inmediatamente aparentes en la
superficie original, como contornos, ángulo de pendiente,
dirección de máxima pendiente (orientación), relieve sombreado,
y fronteras de la vista desde un punto panorámico.
Esta
función
permite
pegar
información
(gráfica
y
alfanumérica) de 2 o más temas de iguales características. Se
Merge
debe tener en cuenta que los temas a unir deben tener campos
(columnas) comunes que mantengan los mismos nombres en
sus bases de datos, para evitar confusión o la pérdida de
información
Fuente. ArcGis resources (Elaboración propia)
44
2.6.7 Construcción del modelo. – Para la creación de modelos, se utilizó el
MODEL BUILDER, no es propiamente una herramienta de geoprocesamiento,
pero es una herramienta muy práctica para automatizar y encadenar las
herramientas de geoprocesamiento vistas anteriormente.
- Creación de una caja de herramientas, se presionó sobre la caja de
herramientas de ArcToolbox. Con el botón derecho del ratón sobre
ArcToolbox y se seleccionó NEW TOOLBOX para crear una nueva caja de
herramientas de nombre Zonas de Vivac, la creación del modelo se
realizará dentro de la caja de herramientas, Con la ayuda del botón derecho
del ratón y se seleccionó NEW / MODEL.
Figura 14: Plataforma de geoprocesamiento modelbiulder
Fuente: Elaboración propia
45
Al crearse el nuevo modelo, donde se realizará las operaciones de geoprocesamiento
se cargan la información (hidrografía, geología, pendiente, vías y áreas urbanas).
Figura 15: Ingreso de datos a la plataforma de geoprocesamiento
Fuente: Elaboración propia
Al estar todos los elementos dentro del modelo se realiza la operación de capas
con las herramientas y con los criterios definidos para poder localizar áreas óptimas para
zonas de vivac:
 Vector a ráster. Se realizó esta operación de conversión para poder calcular
la distancia euclidiana.
46
Figura 16: Conversión de un polígono a un ráster
Fuente: Elaboración propia
Figura 17: Resultados de la conversión de un polígono a un ráster
Fuente: Elaboración propia
47
 Distancia Euclidiana. Es un algoritmo que calcula desde el centro de la celda
de origen hasta el centro de las celdas circundantes la distancia que se
definió para ubicar las zonas de vivac con respecto a las vías de
comunicación y quebradas.
Figura 18: Procesamiento de la distancia euclediana
Fuente: Elaboración propia
 Reclasificación. Una vez convertidos todas las entidades en ráster se
procedió a cambiar los valores del ráster según los criterios definidos de apto
y no apto dándole la ponderación correspondiente de 0 para valores no aptos
y 1 para valores aptos.
 Superposición Ponderada. Esta herramienta aplica uno de los enfoques para
el análisis de superposición ponderada para resolver problemas de varios
criterios como la selección se áreas óptimas.
48
 Ráster a Polígono. Al finalizar el geo proceso el archivo final es un ráster el
cual se para a formato polígono (Shapelife) para poder trabajarlo.
Figura 19: Estructura de geoproceso en el modelbiulder
FUENTE: Elaboración propia
Se establecieron según el análisis multicriterio, 175 áreas como aptas para zonas de
vivac los cuales varias desde 0.056 hectáreas la más pequeñas hasta 58.5 hectáreas
la más grande.
49
Figura 20: Áreas apta para zonas de Vivac
FUENTE: Elaboración propia
50
CAPÍTULO III
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
3. CONCLUSIONES
1. Se logró que el sistema de información geográfico permita la localización óptima
de 175 áreas aptas las zonas de vivac.
2. Se determinó que la ponderación permitió la localización óptima de zonas de vivac
asignándole valores para resolver el problema de las áreas óptimas.
3. Se logró determinar que los criterios que se han empleado para la localización
optima de zonas de vivac donde se han integrado capas aplicando criterios
51
4. RECOMENDACIONES
1. La utilización de los sistemas de información geográfica para realizar análisis en
el ámbito del medio ambiente, la gestión de riesgos.
2. Empleo de los geoprocesos con los análisis multicriterio para localizar rutas
seguras para las tropas de las diferentes unidades a nivel nacional.
3. Mayor investigación en los sistemas de información geográfica y la localización
optima, los cuales pueden ser aplicados en distintas áreas de nuestro ejército.
52
5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Angers, E. P. (2017). localizacion optima de un relleno sanitario empleando sistema de
informacion geografico en el distrito de Chachapoyas, Region Amazonas.
Universidad Nacional Toribio Rodriguez de Mendoza, Chachapoyas - Perú.
Gomez, M. y. (2005). sistema de informacion geografica y evaluacionmulticriterio en la
ordenacion del territorio. España: segunda edicion.
Joaquin, B. S. (2011). localizacion de sitios adecuados para establecer un vertedero de
residuos solidos urbanos en el Municipio Central de Honduras. Universidad
Nacional Autonoma de Honduras, Tegucigalpa- Honduras.
Luz, S. J. (2015). Sistema de informacion geografica y la localizacion optima de
instalaciones para residuos solidos: propuesta para la provincia de Huanuco.
Tesis de grado. Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima.
Sendra, J. B. (2001). SISTEMA DE INFORMACION GEOGRAFICA. ESPAÑA: GRUPO
RA-MA.
Vera Gimenez Mariela, C. C. (2012). localizacion optima de relleno sanitario aplicando
tecnicas multicriterio en sistema de informacion geografica en el area
metropolitana del alto Paraná. Universidad Nacional del Este, Parana - Paraguay.
Amon, I. y Jiménez, C. (2009). Hacia una Metodología para la Selección de Técnicas
de Depuración de Datos. Avances en Sistemas e Informática, Vol. 6.
53
6. ANEXOS
54
Anexo 1.
Matriz de consistencia
Título: Sistema de Información Geográfica y localización óptima de zona de vivac distrito de San Bartolo para la
región militar de Lima
Operacionalizacion
Problema
Objetivos
General
¿De
qué
Marco
Hipótesis
Teórico
Variable
General
manera
el
Og: determinar de qué
(Angers,
manera el sistema de
“Sistemas
Geográfica influye a la
información
información
Localización Optima de
permite una localización
geográfica
la
Localización óptima de
zonas de Vivac en el
optima de zona de vivac
localización Óptima
un área para zonas de
distrito de San Bartolo
en el distrito de San
de
instalaciones
Vivac en el distrito de
para las Unidades de la
Bartolo para la Región
para
residuos
San Bartolo para las
Región Militar de Lima?
Militar de Lima
sólidos:
propuesta
Unidades de la Región
ponderación
geográfica
que
se
Oe1.
2017)
de
y
Determinar
ponderación
en
de
información cartográfica
Militar de Lima.
porque
nos
enfocamos en la búsqueda de
Variable
resultados que aporten opciones
Independiente
X3: Pendiente
para resolver problemas en la
localización óptima de zonas de
vivac
aplicando
técnicas
la
para la Región Militar de Lima.
geográfica
2.Nivel de Investigación:
Específicos
2011)
de
adecuados
He1. Los valores de
para establecer un
ponderación permitirán
la
vertedero
de
la localización óptima de
se
residuos
sólidos
un área para zonas de
empleara en el Sistema
urbanos
de
Municipio del Distrito
que
Básica,
información
sitios
ponderación
X2: Hidrología
es
El tipo de investigación
la
Sistema
localización optima de
actualización
permite
la
la
Determinar
1.Tipo de Investigación:
Geográfica
“Localización
Oe2.
X1: Geomorfología
en
zonas de vivac.
Pe2. ¿De qué manera la
de
Información
Información Geográfica
zonas de vivac?
Sistema
multicriterio
(Joaquin,
con
El
Información Geográfica
Huánuco”.
localización optima de
relaciona
a
(X):
utiliza en el Sistemas de
se
Hg:
nos
para la provincia de
Específicos
Pe1. ¿De qué manera la
Metodología
Escal
General
Sistema de Información
Específicos
Indicadores
Información
en
el
vivac.
de
Sistemas
de
(SIG)
El nivel de investigación
es descriptivo, porque se va
conseguir
el
conocimiento
y
comprensión de los procesos
que nos ayudaran a realizar el
plano base.
55
influye en la localización
Geográfica
optima
localización optima de la
vivac?
de
zonas
de
para
la
Central
de
Honduras”.
He2.
zona de vivac.
criterios
(Luz,
2015)
“Localización óptima
de
un
relleno
sanitario empleando
Sistemas
Los
utilizados
permitirán la localización
óptima de un área para
zonas de vivac.
3.Método
Variable
Dependiente
de
El diseño del presente trabajó
(Y):
será descriptivo, porque se va
Localización
describir los procesos con los
optima de zonas
cuales
de vivac.
se
van
realizar
las
distintas valoraciones para poder
Información
Y2: Actividad de la
Geográfica
el
Información
de
Cartográfica
Distrito
Diseño
Investigación:
Y1: Ponderación
de
en
y
Cuantitativa
determinar las áreas óptimas
para localizar zonas de vivac.
Método:
Chachapoyas,
Región
Metodo Descriptivo
Amazonas,
2017”.
Diseños de investigación:
Y3: Criterios
Descriptivo
(Vera
Gimenez
Mariela,
4.Población y Muestra
2012).
Localización Óptima
La población y muestra, del
de relleno sanitario
presente estudio, es un área total
aplicando
técnicas
de 19000 hectáreas que estarán
multicriterio
en
ubicados en el distrito de San
Sistemas
de
Bartolo.
Información
Geográfica (SIG) en
el
Metropolitana
Alto Paraná.
Área
del
56
ANEXO 2. FOTOGRAFÍAS DE TRABAJO EN CAMPO
Figura 20: trabajo en gabinete
Figura 21: Procesamiento del TIN
57
FIGURA 22: obtención de shafile
58
ANEXO 3. PROCEDIMIENTO PARA LA LOCALIZACION ÓPTIMA DE LAS
DE VIVAC EN EL DISTRITO DE SAN BARTOLO
FIGURA 23: SHAFILE DE EL DISTRITO DE SAN BARTOLO
FIGURA 24: CREACION DE UN ARCT TOOL BOOKS
ZONAS
59
Figura 25: CLASIFICACION DE SUELOS
FIGURA 26: OBTENCION DE POSIBLES ZONAS DE VIVAC SEGÚN EL CRITERIO
OTORGADO PARA CADA TIPO DE SUELO
60
FIGURA 27: OBTENCION DE LAS ZONAS DE VIVAC EN DISTRITO DE SAN
BARTOLO
FIGURA28: CONVERSION DEL RASTER A SHAFILE DE LA ZONAS DE VIVAC
OBTENIDAS
61
DECLARACIÓN DE AUTENTICIDAD Y NO PLAGIO
El grupo N° 03 conformado por los alumnos del 3er año del IESTPE-ETE de la especialidad de
técnica en geomático a cargo del trabajo de investigación cuyo título del tema es: “SISTEMA DE
INFORMACIÓN GEOGRÁFICA Y LOCALIZACIÓN OPTIMA DE ZONAS DE VIVAC EN EL DISTRITO DE
SAN BARTOLO PARA LA SEGUNDA REGIÓN MILITAR DE LIMA”.
Declaran:
Que el trabajo de investigación presentado ha sido íntegramente elaborado por el Grupo N” 03 y
que no existe plagio alguno, presentado por otra persona, grupo o institución,
comprometiéndonos a poner disposición del COEDE (IESTPE-ETE) los documentos que acreditan la
autenticidad de la información proporcionada; si esto fuera solicitado por la entidad.
En tal sentido asumimos la responsabilidad que corresponda ante cualquier falsedad,
ocultamiento y omisión tanto en los documentos como en la información aportada nos afirmamos
y ratificamos en lo expresado, en señal de lo cual firmamos el presente documento.
Chorrillos 14, de octubre del 2019
---------------------------------------------Firma
---------------------------------------------Firma
A.GONZALES R.
M.GUTIERREZ Q.
73781518
76412710
---------------------------------------------Firma
---------------------------------------------Firma
D. RAMIREZ V.
R.TORREBLANCA V.
72624227
76438621
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