Modelo de datos (SIG)

Un modelo de datos geográficos , mediciones geográficas geoespaciales o, simplemente, datos de módulos en el contexto de los sistemas de información geográfica (SIG), es una estructura matemática y digital para representar fenómenos en la Tierra. Generalmente, estos módulos de datos representan diversos aspectos de dichos fenómenos mediante la medición estadística de datos , incluyendo ubicaciones y cambios a lo largo del tiempo. Por ejemplo, el modelo de datos gráficos vectoriales representa la geografía como colecciones de puntos, líneas y matrices, y el modelo de datos de eliminación representa la geografía como matrices espaciales que almacenan valores numéricos. ^{[ 1 ]} Los modelos de datos se implementan en todo el ecosistema SIG, incluyendo las herramientas de software para la gestión de datos y el análisis espacial , los datos almacenados en lenguajes muy específicos de formatos de archivo SIG, especificaciones y estándares, y diseños específicos para instalaciones SIG.

Si bien la naturaleza única de la información espacial ha dado lugar a su propio conjunto de estructuras de modelos, gran parte del proceso de modelado de datos es similar al del resto de la tecnología de la información, incluida la progresión de los modelos conceptuales a los modelos lógicos , y la diferencia entre los modelos genéricos y el diseño específico para cada aplicación.

Los primeros sistemas informáticos que representaban fenómenos geográficos eran modelos de análisis cuantitativo desarrollados durante la revolución cuantitativa de la geografía en las décadas de 1950 y 1960; estos no podían considerarse sistemas de información geográfica porque no intentaban almacenar datos geográficos en una estructura permanente y coherente, sino que solían ser modelos estadísticos o matemáticos. El primer software SIG propiamente dicho modelaba información espacial utilizando modelos de datos que posteriormente se conocerían como ráster o vectorial.

• SYMAP (creado por Howard Fisher , del Laboratorio de Gráficos por Computadora y Análisis Espacial de Harvard , entre 1963 y 1967) producía mapas ráster, aunque los datos generalmente se ingresaban como contornos de regiones vectoriales o puntos de muestra, que luego se interpolaban en una estructura ráster para su salida. ^{[ 2 ]} El paquete GRID, desarrollado en el laboratorio en 1969 por David Sinton, se basaba en VAR, pero se centraba más en el almacenamiento permanente y el análisis de datos en cuadrícula, convirtiéndose así quizás en el primer software SIG ráster de propósito general.
• El Sistema de Información Geográfica Canadiense (por Roger Tomlinson , Inventario de Tierras de Canadá, desarrollado entre 1963 y 1968) almacenaba datos de recursos naturales como "caras" (polígonos vectoriales), aunque estos generalmente se derivaban de escaneos rasterizados de mapas en papel. ^{[ 3 ]}
• El Dual Independent Map Encoding (DIME, Oficina del Censo de EE. UU. , 1967) fue quizás el primer modelo de datos vectoriales robusto que incorporaba topología de red y polígonos y atributos suficientes para permitir la geocodificación de direcciones . ^{[ 4 ]}
• Al igual que el CGIS, las primeras instalaciones de SIG en Estados Unidos a menudo se centraban en inventarios de uso de la tierra y recursos naturales, incluyendo el Sistema de Información de Gestión de Tierras de Minnesota (MLMIS, 1969), el Inventario de Uso de la Tierra y Recursos Naturales de Nueva York (LUNR, 1970) y el Sistema Regional de Información de Modelado de Oak Ridge (ORRMIS, 1973). A diferencia del CGIS, todos estos eran sistemas ráster inspirados en SYMAP, aunque el MLMIS se basaba en subsecciones del Sistema de Levantamiento de Tierras Públicas , que no es una cuadrícula regular perfecta. ^{[ 5 ]}

La mayoría de los SIG de primera generación se construyeron a medida para necesidades específicas, con modelos de datos diseñados para almacenarse y procesarse de la manera más eficiente posible, aprovechando las limitaciones tecnológicas de la época (especialmente las tarjetas perforadas y el tiempo de procesamiento limitado de los mainframes). Durante la década de 1970, los primeros sistemas habían producido resultados suficientes para compararlos y evaluar la eficacia de sus modelos de datos subyacentes. ^{[ 6 ]} Esto impulsó los esfuerzos en el Laboratorio de Harvard y otros lugares, centrados en el desarrollo de una nueva generación de modelos de datos genéricos , como el modelo vectorial topológico POLYVRT, que sentaría las bases para software y datos comerciales como Esri Coverage. ^{[ 7 ]}

A medida que proliferaron los programas informáticos, las instalaciones y los datos SIG comerciales en la década de 1980, los investigadores comenzaron a buscar modelos conceptuales de fenómenos geográficos que parecían subyacer a los modelos de datos comunes, tratando de descubrir por qué los modelos de datos ráster y vectoriales parecían tener sentido común y cómo medían y representaban el mundo real. ^{[ 8 ]} Este fue uno de los hilos conductores principales que conformaron la subdisciplina de la ciencia de la información geográfica a principios de la década de 1990.

Los avances en el modelado de datos SIG durante la década de 1990 fueron impulsados ​​por el rápido aumento tanto de la base de usuarios de SIG como de la capacidad de computación. Las principales tendencias incluyeron: 1) el desarrollo de extensiones a los modelos de datos tradicionales para gestionar necesidades más complejas, como el tiempo, las estructuras tridimensionales, la incertidumbre y el contenido multimedia; y 2) la necesidad de gestionar de manera eficiente volúmenes de datos espaciales que aumentaban exponencialmente, con las necesidades empresariales de acceso multiusuario y seguridad. Estas tendencias culminaron finalmente en la aparición de bases de datos espaciales integradas en bases de datos relacionales y bases de datos objeto-relacionales .

Debido a que el mundo es mucho más complejo de lo que puede representarse en una computadora, todos los datos geoespaciales son aproximaciones incompletas del mundo. ^{[ 9 ]} Por lo tanto, la mayoría de los modelos de datos geoespaciales codifican algún tipo de estrategia para recopilar una muestra finita de un dominio a menudo infinito, y una estructura para organizar la muestra de tal manera que permita la interpolación de la naturaleza de la porción no muestreada. Por ejemplo, un edificio consta de un número infinito de puntos en el espacio; un polígono vectorial lo representa con unos pocos puntos ordenados, que están conectados en un contorno cerrado por líneas rectas y asumiendo que todos los puntos interiores son parte del edificio; además, un atributo de "altura" puede ser la única representación de su volumen tridimensional.

El proceso de diseño de modelos de datos geoespaciales es similar al modelado de datos en general, al menos en su patrón general. Por ejemplo, se puede segmentar en tres niveles distintos de abstracción del modelo: ^{[ 10 ]}

• Modelo de datos conceptual , una especificación de alto nivel de cómo se organiza la información en la mente y en los procesos empresariales, sin tener en cuenta las restricciones de los SIG y otros sistemas informáticos. Es común desarrollar y representar visualmente un modelo conceptual utilizando herramientas como un modelo entidad-relación .
• Modelo de datos lógico , una estrategia general para representar el modelo conceptual en la computadora, a veces novedosa, pero a menudo dentro del marco del software, hardware y estándares existentes. El lenguaje unificado de modelado (UML), específicamente el diagrama de clases , se usa comúnmente para desarrollar visualmente modelos lógicos y físicos.
• Modelo de datos físico : la especificación detallada de cómo se estructurarán los datos en la memoria o en los archivos.

Cada uno de estos modelos puede diseñarse en una de dos situaciones o ámbitos :

• Un modelo de datos genérico está diseñado para emplearse en una amplia variedad de aplicaciones, al descubrir patrones consistentes en la forma en que la sociedad en general conceptualiza la información y/o las estructuras que funcionan de manera más eficiente en las computadoras. Por ejemplo, el campo es un modelo conceptual genérico de fenómenos geográficos, el modelo de base de datos relacional y var son modelos lógicos genéricos, mientras que el formato shapefile es un modelo físico genérico. Estos modelos se implementan típicamente de forma directa en software de información y formatos de archivos SIG . En el pasado, estos modelos han sido diseñados por investigadores académicos, por organismos de estandarización como el Open Geospatial Consortium y por proveedores de software como Esri . Si bien los modelos académicos y estándar son públicos (y a veces de código abierto ), las empresas pueden optar por mantener en secreto los detalles de su modelo (como intentó hacer Esri con la cobertura y la geodatabase de archivos) o publicarlos abiertamente (como hizo Esri con el shapefile). ^{[ 11 ]}
• Un modelo de datos específico o un diseño SIG es una especificación de los datos necesarios para una empresa o proyecto en particular. SIG, GIT, Read,_

Meapplication. Generalmente se crea dentro de las limitaciones de los modelos de datos genéricos elegidos, de modo que se pueda utilizar el software SIG existente. Por ejemplo, un modelo de datos para una ciudad incluiría una lista de capas de datos que se deben incluir (p. ej., carreteras, edificios, parcelas, zonificación), especificando cada una el tipo de modelo de datos espaciales genérico que se utilizará (p. ej., ráster o vectorial), la selección de parámetros como el sistema de coordenadas y sus columnas de atributos.

Los modelos conceptuales geoespaciales genéricos intentan capturar tanto la naturaleza física de los fenómenos geográficos como la forma en que las personas piensan en ellos y trabajan con ellos. ^{[ 12 ]} A diferencia del proceso de modelado estándar descrito anteriormente, los modelos de datos sobre los que se construyen los SIG no fueron diseñados originalmente basándose en un modelo conceptual general de los fenómenos geográficos, sino que fueron diseñados en gran medida de acuerdo con la conveniencia técnica, probablemente influenciados por conceptualizaciones de sentido común que aún no habían sido documentadas.

Dicho esto, un marco conceptual inicial que influyó mucho en el desarrollo temprano de los SIG fue el reconocimiento por parte de Brian Berry y otros de que la información geográfica puede descomponerse en la descripción de tres aspectos muy diferentes de cada fenómeno: espacio, tiempo y atributo/propiedad/tema. ^{[ 13 ]} Como desarrollo posterior en 1978, David Sinton presentó un marco que caracterizaba las diferentes estrategias para la medición, los datos y la cartografía como mantener constante uno de los tres aspectos, controlar un segundo y medir el tercero. ^{[ 14 ]}

Durante las décadas de 1980 y 1990, un conjunto de teorías de la información espacial surgió gradualmente como un subcampo importante de la ciencia de la información geográfica , incorporando elementos de filosofía (especialmente ontología ), lingüística y ciencias de la cognición espacial . A principios de la década de 1990, había surgido una dicotomía básica entre dos formas alternativas de dar sentido al mundo y su contenido:

• Un objeto (también llamado característica o entidad ) es una "cosa" distinta, comprendida como un todo. Puede ser un objeto visible y material, como un edificio o una carretera, o una entidad abstracta, como un condado o la zona comercial de una tienda.
• Un campo es una propiedad que varía en el espacio, de modo que potencialmente tiene un valor medible distinto en cualquier lugar dentro de su extensión. Puede ser una característica física de la materia, directamente medible, similar a las propiedades intensivas de la química, como la temperatura o la densidad; o puede ser un concepto abstracto definido mediante un modelo matemático, como la probabilidad de que una persona que vive en cada lugar utilice un parque local. ^{[ 15 ]}

Estos dos modelos conceptuales no pretenden representar fenómenos diferentes, sino que a menudo son distintas maneras de conceptualizar y describir el mismo fenómeno. Por ejemplo, un lago es un objeto, pero la temperatura, la claridad y el grado de contaminación del agua del lago son campos (el agua misma puede considerarse un tercer concepto de masa , pero esto no está tan ampliamente aceptado como la distinción entre objetos y campos). ^{[ 16 ]}

El modelo lógico vectorial representa cada ubicación geográfica o fenómeno mediante una forma geométrica y un conjunto de valores para sus atributos. Cada forma geométrica se representa mediante geometría de coordenadas , mediante un conjunto estructurado de coordenadas (x,y) en un sistema de coordenadas geográficas , seleccionado de un conjunto de primitivas geométricas disponibles , como puntos, líneas y polígonos.

Aunque existen docenas de formatos de archivos vectoriales (es decir, modelos de datos físicos) utilizados en diversos programas de SIG, la mayoría se ajustan a la especificación Simple Feature Access (SFA) del Open Geospatial Consortium (OGC). Esta especificación se desarrolló en la década de 1990 al encontrar puntos en común entre los modelos vectoriales existentes y ahora está consagrada como ISO 19125, el estándar de referencia para el modelo de datos vectoriales. OGC-SFA incluye las siguientes primitivas geométricas vectoriales : ^{[ 17 ]}

• Punto : una única coordenada en un espacio bidimensional o tridimensional. Muchos formatos vectoriales permiten que una sola característica consista en varios puntos aislados y tenga dimensión cero (un MultiPoint en OGC-SFA).
• Curva (también llamada polilínea o línea ): una línea incluye un número infinito de puntos y tiene una dimensión, pero se representa mediante una muestra finita y ordenada de puntos (llamados vértices ), lo que permite al software interpolar los puntos intermedios. Tradicionalmente, se trataba de una interpolación lineal (OGC-SFA denomina a este caso LineString ), pero algunos formatos vectoriales permiten curvas (generalmente arcos circulares o curvas de Bézier ), o que una sola característica consista en múltiples curvas disjuntas (una MultiCurve en OGC-SFA).
• Polígono : una región también incluye un número infinito de puntos, por lo que el modelo vectorial representa su límite como una línea cerrada (llamada anillo en OGC-SFA), lo que permite al software interpolar el interior. El software SIG distingue el interior del exterior al requerir que la línea esté ordenada en sentido contrario a las agujas del reloj, de modo que el interior siempre está a la izquierda del límite. En casi todos los formatos, un polígono puede tener "agujeros" (por ejemplo, una isla en un lago) al incluir anillos interiores, cada uno en orden horario (de modo que el interior sigue estando a la izquierda). Al igual que con las líneas, se pueden permitir límites curvos; normalmente, una sola entidad puede incluir varios polígonos, que OGC-SFA denomina colectivamente superficie .
• Texto (también llamado anotación ): una minoría de formatos de datos vectoriales, incluidos la geodatabase de Esri y el formato .dwg de Autodesk , admiten el almacenamiento de texto en la base de datos. Una anotación se representa generalmente como un punto o una curva (la línea base ) con un conjunto de atributos que definen el contenido del texto y sus características de diseño (fuente, tamaño, espaciado, etc.).

La forma geométrica almacenada en un conjunto de datos vectoriales que representa un fenómeno puede o no tener la misma dimensión que el fenómeno del mundo real en sí. ^{[ 18 ]} Es común representar una característica con una dimensión menor que su naturaleza real, según la escala y el propósito de la representación. Por ejemplo, una ciudad (una región bidimensional) puede representarse como un punto, o una carretera (una estructura tridimensional) puede representarse como una línea. Siempre que el usuario sea consciente de que esta última es una elección de representación y que una carretera no es realmente una línea, esta generalización puede ser útil para aplicaciones como el análisis de redes de transporte .

Basándose en esta estrategia básica de formas y atributos geométricos, los modelos de datos vectoriales utilizan diversas estructuras para recopilarlos en un único conjunto de datos (a menudo denominado capa ), que generalmente contiene un conjunto de elementos relacionados (por ejemplo, carreteras). Estos se pueden clasificar en varios enfoques:

• El modelo de datos georrelacional fue la base de la mayoría del software SIG vectorial inicial. ^{[ 19 ]} Los datos geométricos y los datos de atributos se almacenan por separado; esto se debía originalmente a que los datos geométricos requerían código específico de SIG para su procesamiento, pero el software de bases de datos relacionales (RDBMS) existente podía utilizarse para gestionar los atributos. Por ejemplo, Esri ARC/INFO (posteriormente ArcInfo ) se componía originalmente de dos programas separados: ARC fue escrito por Esri para la gestión y el análisis espacial, mientras que INFO era un programa RDBMS comercial con licencia. Se denominó "georrelacional" porque, de acuerdo con los principios de las bases de datos relacionales, la geometría y los atributos podían unirse haciendo coincidir cada forma con una fila de la tabla mediante una clave , como el número de fila o un número de identificación. ^{[ 20 ]}
• La base de datos espacial (también llamada modelo basado en objetos ^{[ 20 ]} ) apareció por primera vez en la década de 1990. También aprovecha la madurez de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales , especialmente por su capacidad para gestionar bases de datos empresariales extremadamente grandes. En lugar de almacenar datos geométricos por separado, la base de datos espacial define un tipo de datos geométricos, lo que permite almacenar las formas en una columna en la misma tabla que los atributos, creando un único conjunto de datos unificado para cada capa. La mayoría del software RDBMS (tanto comercial como de código abierto) tiene extensiones espaciales para permitir el almacenamiento y la consulta de datos geométricos, generalmente basados ​​en el estándar Simple Features-SQL del Open Geospatial Consortium . ^{[ 21 ]} Algunos formatos de datos que no son bases de datos también integran datos geométricos y de atributos para cada objeto en una única estructura, como GeoJSON .

Las estructuras de datos vectoriales también se pueden clasificar según cómo manejan las relaciones topológicas entre los objetos de un conjunto de datos: ^{[ 22 ]}

• Un modelo de datos topológico incorpora relaciones topológicas como parte central del diseño del modelo. ^{[ 18 ] : 46} El formato GBF/DIME de la Oficina del Censo de EE. UU. fue probablemente el primer modelo de datos topológico; otro ejemplo temprano fue POLYVRT, desarrollado en el Laboratorio de Gráficos por Computadora y Análisis Espacial de Harvard en la década de 1970, que finalmente evolucionó al formato de cobertura ARC/INFO de Esri. ^{[ 7 ] [ 19 ]} En esta estructura, las líneas se rompen en todos los puntos de intersección; estos nodos pueden almacenar información topológica sobre qué líneas se conectan allí. Los polígonos no se almacenan por separado, sino que se definen como un conjunto de líneas que se cierran colectivamente. Cada línea contiene información sobre los polígonos a su derecha e izquierda, almacenando así explícitamente la adyacencia topológica. Esta estructura fue diseñada para permitir estructuras compuestas de líneas y polígonos (por ejemplo, el bloque censal), geocodificación de direcciones y análisis de redes de transporte . También tenía el beneficio de una mayor eficiencia de almacenamiento y un error reducido, porque el borde compartido de cada par de polígonos adyacentes se digitalizaba solo una vez. Sin embargo, se trata de una estructura de datos bastante compleja. Casi todos los modelos de datos topológicos son también georreferenciales.
• Un modelo de datos de espagueti no incluye ninguna información sobre topología (llamado así porque los hilos individuales en un tazón de espagueti pueden superponerse sin conectarse). ^{[ 10 ] : 215} Era común en los primeros sistemas SIG como el Sistema de Superposición de Mapas y Estadísticas (MOSS), así como en la mayoría de los formatos de datos más recientes, como el shapefile de Esri , el lenguaje de marcado geográfico (GML) y casi todas las bases de datos espaciales . En este modelo, la geometría de cada característica se codifica por separado de cualquier otra en el conjunto de datos, independientemente de si pueden estar relacionadas topológicamente. Por ejemplo, el límite compartido entre dos regiones adyacentes se duplicaría en cada forma de polígono. A pesar del mayor volumen de datos y el potencial de error en los datos topológicos, este modelo ha dominado los SIG desde el año 2000, en gran parte debido a su simplicidad conceptual. Algunos programas de SIG tienen herramientas para validar las reglas de integridad topológica (por ejemplo, no permitir que los polígonos se superpongan o tengan huecos) en datos de espagueti para prevenir y/o corregir errores topológicos.
• Un modelo de datos topológicos híbridos tiene la opción de almacenar información de relaciones topológicas como una capa separada construida sobre un conjunto de datos espagueti. Un ejemplo es el conjunto de datos de red dentro de la geodatabase de Esri . ^{[ 23 ]}

Los datos vectoriales se utilizan comúnmente para representar objetos conceptuales (por ejemplo, árboles, edificios, condados), pero también pueden representar campos . Como ejemplo de esto último, un campo de temperatura podría representarse mediante una muestra irregular de puntos (por ejemplo, estaciones meteorológicas) o mediante isotermas , una muestra de líneas de igual temperatura. ^{[ 10 ] : 89}

El modelo lógico ráster representa un campo mediante una teselación del espacio geográfico en una matriz bidimensional de ubicaciones espaciadas regularmente (cada una llamada celda ), con un único valor de atributo para cada celda (o más de un valor en un ráster multibanda). Normalmente, cada celda representa una única muestra de punto central (en cuyo caso el modelo de medición para todo el ráster se denomina retícula ) o bien representa un resumen (generalmente la media) de la variable de campo sobre el área cuadrada (en cuyo caso el modelo se denomina cuadrícula ). ^{[ 9 ] : 86} El modelo de datos general es esencialmente el mismo que el utilizado para imágenes y otros gráficos ráster , con la adición de capacidades para el contexto geográfico. A continuación se muestra un pequeño ejemplo:

Para representar una cuadrícula rasterizada en un archivo informático , debe serializarse en una única lista (unidimensional) de valores. Si bien existen varios esquemas de ordenación posibles, el más utilizado es el de filas principales , en el que las celdas de la primera fila se ordenan según su posición, seguidas inmediatamente por las celdas de la segunda fila, como sigue:

6 7 10 9 8 6 7 8 6 8 9 10 8 7 7 7 7 8 9 10 9 8 7 6 8 8 9 11 10 9 9 7 . . .

Para reconstruir la cuadrícula original, se requiere un encabezado con parámetros generales para la misma. Como mínimo, requiere el número de filas en cada columna para saber dónde comenzar cada nueva fila, y el tipo de dato de cada valor (es decir, el número de bits en cada valor antes de comenzar el siguiente). ^{[ 24 ]}

Si bien el modelo ráster está estrechamente vinculado al modelo conceptual de campo, los objetos también pueden representarse en ráster, transformando esencialmente un objeto X en un campo discreto ( booleano ) de presencia/ausencia de X. Alternativamente, una capa de objetos (generalmente polígonos) podría transformarse en un campo discreto de identificadores de objetos. En este caso, algunos formatos de archivo ráster permiten unir una tabla de atributos de tipo vectorial al ráster mediante la coincidencia de los valores de ID. ^{[ 18 ]} Las representaciones ráster de objetos suelen ser temporales, creadas y utilizadas únicamente como parte de un procedimiento de modelado, en lugar de almacenarse en un repositorio de datos permanente. ^{[ 20 ] : 135-137}

Para ser útil en SIG, un archivo ráster debe ser georreferenciado para corresponder a ubicaciones del mundo real, ya que un ráster sin procesar solo puede expresar ubicaciones en términos de filas y columnas. Esto generalmente se hace con un conjunto de parámetros de metadatos , ya sea en el encabezado del archivo (como el formato GeoTIFF ) o en un archivo sidecar (como un archivo world ). Como mínimo, los metadatos de georreferenciación deben incluir la ubicación de al menos una celda en el sistema de coordenadas elegido y la resolución o tamaño de celda , la distancia entre cada celda. Una transformación afín lineal es el tipo más común de georreferenciación, que permite rotación y celdas rectangulares. ^{[ 18 ] : 171} Los esquemas de georreferenciación más complejos incluyen transformaciones polinómicas y spline .

Los conjuntos de datos ráster pueden ser muy grandes, por lo que a menudo se utilizan técnicas de compresión de imágenes . Los algoritmos de compresión identifican patrones espaciales en los datos y luego los transforman en representaciones parametrizadas de dichos patrones, a partir de las cuales se pueden reconstruir los datos originales. En la mayoría de las aplicaciones SIG, se prefieren los algoritmos de compresión sin pérdida (p. ej., Lempel-Ziv ) a los que sí la tienen (p. ej., JPEG ), ya que se necesitan los datos originales completos, no una interpolación. ^{[ 10 ]}

A partir de la década de 1990, a medida que los modelos de datos originales y el software SIG maduraron, uno de los principales objetivos de la investigación en modelado de datos fue desarrollar extensiones de los modelos tradicionales para manejar información geográfica más compleja.

Modelos tridimensionales

Existen diversos enfoques para representar información cartográfica tridimensional y gestionarla en el modelo de datos . Algunos de ellos se desarrollaron específicamente para los SIG (Sistemas de Información Geográfica), mientras que otros se han adoptado de los gráficos 3D por ordenador o del diseño asistido por ordenador (CAD).

• Los campos de altura (también conocidos como "superficies de 2 1/2 dimensiones") modelan fenómenos tridimensionales mediante una única superficie funcional, en la que la elevación es una función de la ubicación bidimensional, lo que permite representarla utilizando técnicas de campo como puntos aislados, curvas de nivel , ráster (el modelo digital de elevación ) y redes irregulares trianguladas .
• Una malla poligonal (relacionada con el poliedro matemático ) es una extensión lógica del modelo de datos vectoriales y probablemente el tipo de modelo 3D más utilizado en los SIG. Un objeto volumétrico se reduce a su superficie exterior, representada por un conjunto de polígonos (a menudo triángulos) que, en conjunto, encierran completamente un volumen.
• El modelo de vóxeles es la extensión lógica del modelo de datos ráster, que consiste en teselar el espacio tridimensional en cubos llamados vóxeles (una combinación de volumen y píxel , siendo este último también una combinación de palabras). NetCDF es uno de los formatos de datos más comunes que admite celdas 3D. ^{[ 30 ]}

• Los mapas de unidades apiladas basados ​​en vectores representan la sucesión vertical de unidades geológicas hasta una profundidad específica (en este caso, la base del diagrama de bloques ). Este enfoque cartográfico caracteriza las variaciones verticales de las propiedades físicas en cada unidad cartográfica tridimensional. En este ejemplo, un depósito aluvial (unidad "a") se superpone a un till glacial (unidad "t"), y la unidad apilada etiquetada como "a/t" indica esa relación, mientras que la unidad "t" indica que el till glacial se extiende hasta la profundidad especificada. De manera similar a lo que se muestra en la figura 11, la ocurrencia de la unidad apilada (el afloramiento de la unidad cartográfica), la geometría (los límites de la unidad cartográfica) y los descriptores (las propiedades físicas de las unidades geológicas incluidas en la unidad apilada) se gestionan como en un mapa geológico bidimensional típico. ^{[ 31 ]}
• Las superficies apiladas basadas en ráster representan la superficie de cada unidad geológica enterrada y pueden incorporar datos sobre variaciones laterales de propiedades físicas. En este ejemplo de Soller y otros (1999), ^{[ 32 ]} la superficie superior de cada unidad geológica enterrada se representó en formato ráster como un archivo ArcInfo Grid. La cuadrícula central es la superficie superior de un acuífero de importancia económica, la Arena de Mahomet, que llena un valle preglacial e interglacial excavado en la superficie del lecho rocoso. Cada unidad geológica en formato ráster se puede gestionar en el modelo de datos, de forma similar a como se muestra para el mapa de unidades apiladas. La Arena de Mahomet es continua en esta área y representa una ocurrencia de esta unidad en el modelo de datos. Cada ráster, o píxel, en la superficie de la Arena de Mahomet tiene un conjunto de coordenadas cartográficas que se registran en un SIG (en el contenedor del modelo de datos etiquetado como "coordenadas de píxel", que es el equivalente ráster del contenedor "geometría" para datos cartográficos vectoriales). Cada píxel puede tener un conjunto único de información descriptiva, como la elevación de la superficie, el espesor de la unidad, la litología , la transmisividad, etc.

• ArcGIS
• Estructura de datos

• BR Johnson et al. (1998). Modelo de datos de mapas geológicos digitales . v. 4.3: Informe del Grupo de Trabajo de Modelos de Datos AASG/USGS, https://geology.usgs.gov/dm/ .
• Soller, DR, Berg, TM y Wahl, Ron (2000). "Desarrollo de la base de datos nacional de mapas geológicos, fase 3: una base de datos en línea y "viva" de información cartográfica". En Soller, DR, ed., Técnicas de cartografía digital '00: Actas del taller: Informe de archivo abierto 00-325 del Servicio Geológico de los Estados Unidos, págs. 49-52, https://pubs.usgs.gov/openfile/of00-325/soller4.html .
• Soller, DR, y Lindquist, Taryn (2000). "Desarrollo y revisión pública del borrador "Estándar cartográfico digital para la simbolización de mapas geológicos". En Soller, DR, ed., Técnicas de cartografía digital '00—Actas del taller: Informe de archivo abierto 00-325 del Servicio Geológico de los Estados Unidos, págs.  43–47, https://pubs.usgs.gov/openfile/of00-325/soller3.html .