La calidad de los datos espaciales

¿Por qué es importante la calidad de los datos espaciales en los SIG?

• Porque permite obtener resultados más estéticos en los mapas.

• Porque evita errores en el análisis y mejora la confiabilidad de los datos.

• Porque reduce el tiempo de procesamiento de datos.

• Porque los SIG no pueden funcionar sin datos espaciales de calidad.

¿Cuál de los siguientes no es un componente de la calidad de los datos espaciales?

• Precisión posicional

• Precisión temática

• Cantidad de datos

• Actualización

Los errores humanos no afectan la calidad de los datos espaciales, ya que los SIG corrigen automáticamente estos problemas.

• Verdadero

• Falso

¿Qué tipo de error ocurre cuando dos calles que deberían estar conectadas no lo están en una base de datos espacial?

• Error de atributo

• Error posicional

• Error lógico o topológico

• Error de escala

¿Cuál de las siguientes estrategias no es utilizada para detectar errores en los datos espaciales?

• Inspección visual

• Uso de herramientas automáticas

• Modificación aleatoria de los datos

• Análisis estadístico.

Los errores de medición en los datos espaciales pueden ocurrir debido a:

• Fallos en el GPS u otros equipos de captura.

• Un mal diseño del mapa.

• Errores en la proyección cartográfica únicamente.

• La falta de etiquetas en los datos.

¿Qué sucede si un mapa base tiene errores en su georreferenciación?

• No afecta el análisis espacial.

• Puede provocar errores en cualquier análisis derivado de él.

• Mejora la precisión de otros datos espaciales.

• Solo afecta los mapas raster, no los vectoriales.

¿Cuál es la función de la matriz de confusión en la evaluación de datos espaciales?

• Medir la exactitud de datos categóricos, como la clasificación de uso del suelo.

• Identificar errores topológicos en los mapas.

• Analizar la precisión de coordenadas en un mapa.

• Corregir automáticamente los datos erróneos.

¿Cuál de los siguientes es un error común en los datos espaciales?

• Digitalización incorrecta de un mapa

• Uso de colores poco llamativos en un mapa

• Creación de mapas sin etiquetas

• Uso de demasiados datos en un análisis.

La resolución espacial de un conjunto de datos determina el nivel de detalle que se puede observar.

• Verdadero

• Falso