gvSIG Para Dummies (III)

Recientemente ha salido la versión 2.0 de GvSIG, algo que a los que nos dedicamos a las ciencias sociales nos facilita la vida a la hora de elaborar mapas, puesto que es más estable y más fácil de usar que versiones anteriores. Recordar que en este blog hemos dedicado ya dos entradas al tutorial sobre gvSIG (I y II, en catalán ambas), que considero óptimo para el trabajo en mapas por ser software libre. Con gvSIG no dependemos de nuestra capacidad de obtener software como el mapviewer, quizás más práctico para nuestros propósitos pero de pago, ni de que nuestra universidad tenga la licencia. Lo descargamos y lo usamos.

En sesiones anteriores habíamos visto como trabajar con datos en GvSIG. Antes de adentrarnos en más posibilidades, propongo un pequeño recordatorio y un ejemplo de una elaboración con GvSIG 2.0 para retomar el curso.Además, quería poner de relieve otro descubrimiento. A través de los proyectos opendata de diferentes ciudades, podemos encontrar datos estadísticos y cartográficos que nos permiten reflejar varios fenómenos en un mapa. Para Barcelona el link del proyecto opendata lo podéis encontrar aquí, mientras que la información cartográfica la podéis descargar del geoportal de la ciudad, aquí. Podéis encontrar también opendata de otras ciudades como Berlín,o París , entre otras.

Aquí el mapa que he elaborado sobre el nivel de renta familiar disponible en Barcelona:

desigualtats BarcelonaEl mapa refleja una información de la que ya se hizo eco la prensa hace un tiempo: el crecimiento de las desigualdades entre barrios, y la polarización con barrios que doblan la media de renta familiar disponibles y algunos que apenas llegan a la mitad. A destacar: 1) los procesos de gentrificación en el área del litoral, con la Villa Olímpica y Diagonal Mar con niveles sensiblemente superiores a los de Poblenou, y 2) la escasa renta familiar disponible en el distrito de Nou Barris,q ue se convierte en el más pobre de la ciudad.

 Para conseguir el mapa que os acabo de presentar, he descargado la información cartográfica en el formato .shp y los datos sobre renta familiar disponible de 2010. Una vez hecho esto, y antes de proceder a abrir el GvSIG, he procesado los datos de la siguiente forma:

  1. Cada capa de un fichero .shp incluye un fichero de bases de datos en formato .dbf que es donde se situa la información de cada unidad de esa capa (barrio, distrito, o lo que sea). Escogemos el fichero BCN_Barri_SHP y lo abrimos con libreoffice (word no deja guardar en .dbf, o al menos no a mi). Abrimos tambien el fichero de renta familiar disponible. Una vez hecho esto, copiamos los datos de renta familiar en el fichero con la información estadística en formato .dbf, procurando no equivocarse con las unidades (en este caso se trató de cerciorarse que todos los barrios estan en el mismo orden). Yo he creado una nueva columna “income” y he añadido la renta familiar disponible por barrios en esa columna.
  2. Abrimos el GvSIG y cargamos las capas en un nuevo proyecto. Escogemos la capa de barrios y picamos en el botón “mostrar tabla de atributos” en el menú “capa”. Allí comprobamos que efectivamente tenemos la columna que hemos añadido con libreoffice y que todo está en orden.
  3. Picamos con el botón de la derecha sobre la capa y abrimos el menú propiedades. Escogemos simbología y allí la opción intervalos. En este caso los ha calculado automáticamente, cinco intervalos iguales entre todos los valores. Escogemos el color de inicio y color de final de cada intervalo y elegimos el atributo con el que queremos que calcule los intervalos (income).
  4. Ya tenemos el mapa. Ahora podemos añadirle etiquetas. En el mismo menú propiedades tenemos la opción de etiquetar cada barrio con su valor. Podemos escoger tipo de letra, tamaño (vinculado a la realidad o al papel, mejor en papel para controlar la visualización) y color de la fuente. Yo elegí el blanco.
  5. Vamos al gestor de proyectos y creamos un nuevo mapa. Una vez en el lienzo, añadimos una vista (con escala automática) y una leyenda. Y ya estamos.

Como veis, hay pequeños problemas de ajuste que se tienen que resolver o se pueden mejorar: si cambiamos los nombres de las capas, las leyendas saldran más elegantes, y hay que revisar los números puesto que un barrio de la zona alta de la ciudad nos ha salido con el valor 0,0.

Hecho este repaso, veremos como aplicar geoprocesos y cargar otro tipo de información más adelante.

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