4: TIGER, Topología y Geocodificación

MEJORA DE LA PRECISIÓN

A partir de 2002, en preparación para el censo de 2010, la Oficina del Censo encargó un Proyecto de Mejoramiento de la Precisión MAF/TIGER (MTAIP, por sus siglas en inglés), Uno de los objetivos del esfuerzo fue utilizar el GPS para capturar coordenadas geográficas precisas para cada hogar en el MAF. Otro objetivo fue mejorar la precisión de las características de carretera/trayectoria de TIGER. El proyecto tuvo como objetivo ajustar la geometría de las redes de calles para alinearse dentro de 7.6 metros de intersecciones de calles observadas en ortoimágenes o medidas mediante GPS. Las calles corregidas son necesarias no solo para la cartografía, sino para una geocodificación precisa. Debido a que las calles a menudo forman los límites de las áreas censales, es esencial que las ubicaciones precisas de los hogares estén asociadas con redes de calles precisas.

MTAIP integró más de 2,000 archivos fuente presentados por los gobiernos estatales, tribales, comarcales y locales. Los contratistas utilizaron GPS de grado topográfico para evaluar la precisión de una muestra aleatoria de las intersecciones de la línea central de las calles de los archivos fuente integrados. La evaluación confirmó que la mayoría, pero no todas las entidades de la base de datos espacial, igualan o superan el objetivo de 7.6 metros. La precisión uniforme no fue posible debido a la diversidad de materiales de origen locales utilizados, aunque esta precisión es el estándar en los extractos de Shapefile “Todas las líneas”. La precisión geométrica de clases de entidad particulares incluidas en shapefiles particulares se documenta en los metadatos asociados con esa extracción de shapefile.

El MTAIP se completó en 2008. En conjunto con la Encuesta continua de la Comunidad Estadounidense y otras operaciones censales, ahora se están realizando correcciones y actualizaciones. Las actualizaciones de Tiger/Line Shapefile ahora se publican anualmente.

PRÁCTICA

Los estudiantes registrados de Penn State deben regresar ahora a la carpeta Capítulo 4 en ANGEL (a través del menú Recursos a la izquierda) para realizar un cuestionario de autoevaluación sobre MAF y TIGER.

Puedes tomar cuestionarios de práctica tantas veces como desees. No se puntúan y no afectan tu calificación de ninguna manera.

4.5. Shapefiles

Desde 2007, los extractos de Tiger/Line de la base de datos MAF/TIGER se han distribuido en formato shapefile. Esri introdujo shapefiles a principios de la década de 1990 como el formato nativo de datos vectoriales digitales de su producto de software ArcView. El formato shapefile es propietario, pero abierto; sus especificaciones técnicas se publican y se pueden implementar y utilizar libremente. En gran parte como resultado de la popularidad de ArcView, shapefile se ha convertido en un estándar de facto para la creación e intercambio de datos geoespaciales vectoriales. Por lo tanto, la adopción por parte de la Oficina del Censo de Shapefile como formato de distribución es consistente con su estrategia general de conformidad con las prácticas convencionales de tecnología de la información.

4.6. Topología

La topología es diferente a la topografía. (Te sorprendería la frecuencia con la que estos términos se confunden.) En el Capítulo 2 se lee sobre las diversas formas en que las posiciones absolutas de las entidades pueden especificarse en un sistema de coordenadas, y cómo esas coordenadas pueden proyectarse o transformarse de otra manera. La topología se refiere a las posiciones relativas de las entidades espaciales. Las relaciones topológicas entre entidades, como contención, conectividad y adyacencia, no cambian cuando se transforma un dataset. Por ejemplo, si un nodo aislado (que representa un hogar) se encuentra dentro de una cara (que representa un distrito congresional) en la base de datos MAF/TIGER, puede contar con que permanezca dentro de esa cara sin importar cómo proyecte, hoja de goma o de otra manera transforme los datos. La topología es de vital importancia para la Oficina del Censo, cuyo mandato constitucional es asociar con precisión los recuentos y características de la población con los distritos políticos y otras áreas geográficas.

Como explica David Galdi (2005) en su white paper “Almacenamiento de datos espaciales y topología en el sistema rediseñado MAF/TIGER”, el “TI” en TIGER significa “Topologically Integrated”. Esto significa que las diversas entidades representadas en la base de datos MAF/TIGER, como calles, vías fluviales, límites y hitos (¡pero no elevación!) — no están codificados en “capas” separadas. En cambio, las entidades se componen de un pequeño conjunto de primitivas geométricas, que incluyen nodos y vértices de 0 dimensiones, bordes unidimensionales y caras bidimensionales, sin redundancia. Eso significa que donde una vía fluvial coincide con un límite, por ejemplo, MAF/TIGER los representa a ambos con un conjunto de aristas, nodos y vértices. Los atributos asociados con las primitivas geométricas permiten a los operadores de bases de datos recuperar conjuntos de entidades de manera eficiente con consultas espaciales simples. De esa manera se extrajeron de la base de datos MAF/TIGER los Shapefiles separados específicos de cada entidad publicados a nivel de condado (como puntos de referencia, hidrografía, límites de bloques censales y el archivo “Todas las líneas” que está utilizando en la multiparte “Prueba esto”). Observe, sin embargo, que cuando examina un shapefile de hidrografía y un shapefile de contorno, verá segmentos de línea redundantes donde coinciden las entidades. Ese hecho confirma que los Shapefiles Tiger/Line, a diferencia de la propia base de datos MAF/TIGER, no están integrados topológicamente. Las computadoras de escritorio ahora son lo suficientemente potentes como para calcular la topología “sobre la marcha” a partir de shapefiles u otros conjuntos de datos no topológicos. Sin embargo, los grandes procesos por lotes realizados por la Oficina del Censo aún se benefician de la topología persistente de la base de datos MAF/TIGER.

La estructura de datos topológicos de MAF/TIGER también beneficia a la Oficina del Censo al permitirle automatizar los procesos de verificación de errores. Por definición, las características de los archivos Tiger/line se ajustan a un conjunto de reglas topológicas (Galdi 2005):

1. Cada borde debe estar delimitado por dos nodos (nodos inicial y final).
2. Cada borde tiene una cara izquierda y derecha.
3. Cada cara tiene un límite cerrado que consiste en una secuencia alterna de nodos y bordes.
4. Hay una secuencia cerrada alternante de aristas y caras alrededor de cada nodo.
5. Los bordes no se cruzan entre sí, excepto en los nodos.

El cumplimiento de estas reglas topológicas es un aspecto de la calidad de los datos llamado consistencia lógica. Además, los límites de las áreas geográficas que están relacionadas jerárquicamente, como bloques, grupos de bloques, tractos y condados, se representan con bordes comunes no redundantes. Las características que no se ajustan a las reglas topológicas pueden ser identificadas automáticamente, y corregidas por los geógrafos del Censo que editan la base de datos. Dado que la base de datos MAF/TIGER cubre todo Estados Unidos y sus territorios, e incluye muchos millones de primitivas, la capacidad de identificar errores en la base de datos de manera eficiente es crucial.

Entonces, ¿cómo ayuda la topología a la Oficina del Censo a asegurar la precisión de los datos de población necesarios para la redistribución y redistribución de distritos? Para ello, la Mesa deberá agregar recuentos y características a diversas áreas geográficas, incluyendo bloques, tractos y distritos electorales. Esto implica un proceso llamado “coincidencia de direcciones” o “geocodificación de direcciones” en el que a los datos recopilados por el hogar se les asigna una ubicación geográfica topológicamente correcta. En las siguientes páginas se explica cómo funciona eso.

4.7. Geocodificación

La geocodificación es el proceso utilizado para convertir códigos de ubicación, como direcciones de calles o códigos postales, en coordenadas geográficas (u otras). Los términos “geocodificación de direcciones” y “mapeo de direcciones” se refieren al mismo proceso. La geocodificación de datos de población referenciados a direcciones es una de las principales responsabilidades de la Oficina del Censo. Sin embargo, como saben, también es una capacidad muy popular de servicios de mapeo y enrutamiento en línea. Además, la geocodificación es un elemento esencial de un conjunto de técnicas que se están conociendo como “inteligencia de negocios”. Veremos aplicaciones como estas más adelante en este capítulo, pero primero consideremos cómo realiza la Oficina del Censo la geocodificación de direcciones.

4.8. Geocodificación con Tiger/Line Shapefiles

4.9. Geocodificación en línea

Sin duda está familiarizado con uno o más servicios populares de mapeo en línea. ¿Qué tan bien les va al geocodificar la ubicación de una dirección postal? Puede probarlo usted mismo en varios servicios de mapeo basados en la web, incluyendo MapQuest.com, Bing Maps de Microsoft y Tele Atlas/Tomtom's Geocode.com. Tele Atlas, por ejemplo, es un fabricante líder de datos digitales de calles para sistemas de navegación de vehículos. Para acomodar las tareas de enrutamiento que los sistemas de navegación están llamados a servir, las calles se codifican como entidades vectoriales cuyos atributos incluyen rangos de direcciones. (Para poder enviar una dirección para geocodificación en Geocode.com hay que configurar una cuenta de prueba a través de su herramienta web EZ-Locate Interactive o descargar el software EZ-Locate).

Enviar una dirección al servicio Geocode.com de Tele Atlas para geocodificación. © 2013 TomTom North America, Inc. Todos los derechos reservados.

Arriba se muestra la forma mediante la cual se puede geocodificar una dirección a una ubicación en una base de datos de calles Tele Atlas. El resultado se muestra a continuación.

El servicio Geocode.com de Tele Atlas estima la ubicación de la dirección relativa a los atributos de rango de direcciones codificados en su base de datos. © 2013 TomTom North America, Inc. Todos los derechos reservados.

Comparemos las capacidades de geocodificación de Mapquest.com para ubicar la dirección en un mapa real.

Dirección geocodificada por MapQuest.com. © 2013 MapQuest.com, Inc. Todos los derechos reservados.

El mapa Mapquest.com de 2013 estima que la dirección está cerca de su ubicación real. A continuación se muestra un producto similar de MapQuest creado en 1998, cuando este curso se estaba desarrollando por primera vez. En el mapa más antiguo se traza la misma dirección en el lado opuesto de la calle. ¿Qué supone que está mal con el atributo de rango de direcciones en ese caso?

En el mapa de 1998, anotan también las formas de las calles. Se han mejorado las formas de las calles en el mapa de 2011. El producto de 1998 parece haber sido generado a partir de la versión 1990 de los archivos Tiger/line, que pudo haber sido todo lo que estaba disponible para esta parte relativamente remota del país. Ahora MapQuest otorga licencias de datos de calles a un socio comercial llamado NAVTEQ.

Misma dirección geocodificada por MapQuest.com en 1998. © 1998 MapQuest.com, Inc. (anteriormente GeoSystems Global Corp.) Todos los derechos reservados.

El punto de esta sección es mostrar que la geocodificación con rangos de direcciones implica un proceso de estimación. Los Shapefiles Tiger/Line Shapefiles de la Oficina del Censo, como las bases de datos comerciales de calles producidas por Tele Atlas, Navigation Technologies y otras empresas privadas, representan las calles como segmentos de líneas vectoriales Los segmentos vectoriales están asociados con atributos de rango de direcciones, uno para el lado izquierdo de la calle, uno para el lado derecho. El proceso de geocodificación toma como entrada una dirección de calle, encuentra el segmento de línea que representa la calle especificada, verifica los rangos de direcciones para determinar el lado correcto de la calle, luego estima una ubicación en el punto apropiado entre la dirección mínima y máxima para ese segmento y asigna una coordenadas de latitud/longitud estimadas a esa ubicación. Por ejemplo, si la dirección mínima es 401, y la máxima es 421, un algoritmo de geocodificación localizaría la dirección 411 en el punto medio del segmento de calle.

4.10. Aplicaciones más allá de la Oficina del Censo

Dos características de los datos MAF/TIGER, atributos de rango de direcciones y topología explícita, los hacen, y los productos derivados, valiosos en muchos contextos. En consecuencia, firmas como NAVTEQ y Tele Atlas (ahora propiedad de TomTom) han surgido para proporcionar datos con características similares a las de MAF/TIGER, pero que están más actualizados, más detallados e incluyen clases de entidad adicionales. El propósito de la siguiente sección es esbozar algunas de las aplicaciones de datos similares a los datos MAF/TIGER más allá de la Oficina del Censo.

4.11. Geocodificación de sus clientes

Las direcciones geocodificadas permiten a gobiernos y empresas mapear dónde viven y trabajan sus constituyentes y clientes. Las agencias de gobierno federal, estatal y local conocen dónde viven sus constituyentes en virtud de los censos, así como las solicitudes de licencias e inscripciones. Los bancos, las compañías de tarjetas de crédito y las empresas de telecomunicaciones también son ricos en datos de clientes referenciados a direcciones, incluidos los comportamientos de compra. Los negocios y servicios privados deben ser más ingeniosos.

Algunas operaciones minoristas, por ejemplo, solicitan direcciones o códigos postales a los clientes, o capturan datos de direcciones de cheques. Las tarjetas de descuento y compras permiten a los minoristas relacionar directamente los comportamientos de compra con las direcciones. Las direcciones de los clientes también se pueden cosechar de placas de automóviles. Los dueños de negocios pagan para registrar los números de matrícula de los autos estacionados en sus estacionamientos o en sus competidores. Las direcciones de los propietarios registrados se pueden adquirir a organizaciones que adquieran registros de vehículos motorizados de los departamentos estatales de transporte.

Las empresas con acceso a datos de clientes referenciados por direcciones, datos vectoriales de calles atribuidos con rangos de direcciones y software GIS y experiencia, pueden definir y analizar las áreas comerciales dentro de las cuales vive y trabaja la mayoría de sus clientes. Las empresas también pueden enfocar las campañas de publicidad por correo directo en sus propias áreas comerciales o en las de sus competidores. Además, los SIG pueden ser utilizados para analizar las características socioeconómicas de la población dentro de las áreas comerciales, permitiendo a las empresas asegurarse de que los productos y servicios que ofrecen satisfacen las necesidades y preferencias de las poblaciones objetivo.

Los políticos utilizan las mismas herramientas para apuntar a las apariencias y promociones de campaña.

4.12. Entregando Productos y Servicios

Las operaciones como la entrega de correo y paquetes, la distribución de alimentos y bebidas y los servicios médicos de emergencia necesitan saber no solo dónde se encuentran sus clientes, sino cómo entregar productos y servicios a esas ubicaciones de la manera más eficiente posible. Los productos de datos geográficos como Tiger/Line Shapefiles son valiosos para los analistas responsables de prescribir las rutas de entrega más eficientes. Cuanto más grandes y complejas sean las áreas de servicio de dichas organizaciones, más incentivo tendrán para automatizar sus procedimientos de enrutamiento.

En su forma más simple, el enrutamiento implica encontrar el camino más corto a través de una red desde un origen hasta un destino. Aunque los algoritmos de ruta más corta se implementaron originalmente en marcos ráster, las redes de transporte ahora normalmente se representan con datos de entidades vectoriales, como Tiger/Line Shapefiles. Los segmentos de calle se representan como segmentos de línea digitales, cada uno formado por dos puntos, un nodo de “inicio” y un nodo “final”. Si los nodos se especifican dentro de sistemas de coordenadas geográficas o planas, la distancia entre ellos se puede calcular fácilmente. Los procedimientos de enrutamiento suman las longitudes de cada secuencia plausible de segmentos de línea que comienza y termina en las ubicaciones especificadas. La secuencia de segmentos asociados a la suma más pequeña representa la ruta más corta.

Para comparar varias secuencias posibles de segmentos, los datos deben indicar qué segmento de línea sigue inmediatamente después de otro segmento de línea. En otras palabras, el procedimiento necesita saber sobre la conectividad de las características. Como se discutió anteriormente, la conectividad es un ejemplo de una relación topológica. Si la topología no está codificada en el producto de datos, puede ser calculada por el software SIG en el que se codifica el procedimiento.

Formulario de entrada para una versión temprana de la utilidad de enrutamiento MapQuest. © 1998 MapQuest.com, Inc. Todos los derechos reservados.

Varios servicios de planificación de viajes en línea, incluyendo Mapquest.com y Google Maps, proporcionan capacidades de enrutamiento. Ambos toman direcciones de origen y destino como entrada, y producen rutas óptimas como salida. Estos servicios se basan en bases de datos de entidades vectoriales en las que se atribuyen segmentos de calles con rangos de direcciones, así como con otros datos que describen el tipo y condiciones de las carreteras que representan.

Una interfaz temprana para las opciones de enrutamiento de MapQuest. Se requieren diferentes algoritmos para calcular las rutas más cortas y rápidas. Los atributos específicos deben estar codificados en la base de datos para proporcionar las opciones para evitar carreteras de acceso limitado, carreteras de peaje y carriles de ferry. © 1998 MapQuest.com, Inc. Todos los derechos reservados.

La ruta más corta no siempre es la mejor. En el contexto de los servicios médicos de emergencia, por ejemplo, se prefiere la ruta más rápida, aunque implique distancias más largas que otras. Para determinar las rutas más rápidas, se deben codificar datos de atributos adicionales, como límites de velocidad, volúmenes de tráfico, calles unidireccionales y otras características.

Solución de enrutamiento MapQuest. © 1998 MapQuest.com, Inc. Todos los derechos reservados.

Luego hay problemas de enrutamiento que involucran múltiples destinos, un caso especial complejo de enrutamiento llamado problema de vendedor ambulante. Los despachadores de autobuses escolares, los gerentes de servicios de entrega de correo y paquetes y los distribuidores de alimentos y bebidas buscan minimizar los costos de transporte involucrados en el servicio de múltiples destinos dispersos. A medida que aumenta el número de destinos y los costos de los viajes, el alto costo de comprar datos de red actualizados y debidamente atribuidos se vuelve más fácil de justificar.

4.13. Delineación de Áreas de Servicio

La necesidad de redibujar los límites de los distritos electorales cada diez años fue una de las motivaciones que llevaron a la Oficina del Censo a crear su base de datos MAF/TIGER. Al igual que los distritos electorales, muchos otros tipos de límites de área de servicio necesitan ser revisados periódicamente. Los distritos escolares son un buen ejemplo. El estado de Massachusetts, por ejemplo, ha adoptado leyes de distritación escolar que son similares en efecto a los criterios constitucionales utilizados para orientar la redistribución de distritos en el Congreso. La Política de Equilibrio Racial del Distrito Escolar de Framingham (Massachusetts) declaró una vez que “cada escuela primaria y media inscribirá a un cuerpo estudiantil que sea racialmente equilibrado.... cada cuerpo estudiantil deberá incluir un porcentaje de estudiantes minoritarios, lo que refleja el porcentaje de estudiantes minoritarios en todo el sistema, más o menos diez por ciento.... El equilibrio racial requerido por esta política se establecerá redibujando las áreas de matrícula escolar” (Framingham Public Schools 1998). Y las rutas de autobús deben redibujarse a medida que cambian los límites del área de inscripción

El distrito escolar público Charlotte-Mecklenberg (Carolina del Norte) también utilizó el equilibrio racial como criterio de distritación (aunque su política fue posteriormente impugnada en los tribunales). Charlotte-Mecklenberg consta de 133 escuelas, a las que asisten más de 100 mil alumnos, alrededor de un tercio de los cuales viajan en autobús a la escuela todos los días. Los administradores de distrito son responsables de enrutar 3,600 rutas de autobús, recorriendo un total de 82,000 millas diarias. Un staff de ocho personas utiliza rutinariamente SIG para gestionar estas tareas. Los SIG no se podían utilizar a menos que se dispusiera de datos actualizados, debidamente atribuidos y codificados topológicamente.

Otro ejemplo de análisis del área de servicio es proporcionado por la Ciudad de Beaverton, Oregón. En 1997, funcionarios de Beaverton se dieron cuenta de que el 25 por ciento del volumen de desechos sólidos que se transportaban a rellenos de tierra consistía en desechos de patio, como recortes de pasto y hojas. Beaverton decidió establecer un programa de reciclaje de desechos de patio, pero sabía que el programa no tendría éxito si a los residentes les resultaba inconveniente participar. Se utilizó un procedimiento SIG llamado asignación para dividir la red de calles de Beaverton en áreas de servicio que minimizaron el tiempo de manejo de los hogares de los residentes a las instalaciones de reciclaje. Los procedimientos de asignación requieren datos en formato vectorial que incluyan las características, los atributos y la topología necesarios para calcular los tiempos de viaje desde todas las residencias hasta las instalaciones más cercanas.

Áreas comerciales definidas por una distancia de recorrido de 3 millas (azul) y un tiempo de viaje de 8 minutos (amarillo). (Francica n.d.). Usado con permiso.

Naturalmente, las empresas privadas que se ocupan de entregar productos y servicios están muy interesadas en la delineación del área de servicio. La captura de pantalla anterior muestra dos áreas comerciales que rodean una ubicación de tienda minorista (“Seattle Downtown”) en una base de datos de red.

La exalumna Saskia Cohick (Invierno 2006), quien entonces era directora de GIS para el condado de Tioga, Pensilvania, aportó otro problema de área de servicio: “Este es un tema que los gobiernos locales están empezando a tratar... Para convertirse en la Fase 2 con capacidad inalámbrica (es decir, capaz de encontrar una ubicación de celular desde una llamada al 911 centro dentro de 200 pies de la ubicación real), los centros de llamadas del condado deben tener una capa llamada ESZs (Zonas de Servicio de Emergencia). Esta capa le dirá al despachador a quién enviar a la emergencia (policía, bomberos, médicos, etc). El problema mayor es llegar a un acuerdo entre cuatro empresas de bomberos (por ejemplo) en cuanto a dónde responden o no”.

4.14. Resumen

Para cumplir con su misión de ser el productor preeminente de datos de atributos sobre la población y economía de Estados Unidos, la Oficina del Censo de Estados Unidos también se convirtió en un productor innovador de datos geográficos digitales. La Oficina diseñó su base de datos MAF/TIGER para apoyar la geocodificación automática de datos censales referenciados a direcciones, así como procedimientos automáticos de control de calidad de datos. Las características clave de Tiger/Line Shapefiles, incluido el uso de entidades vectoriales para representar entidades geográficas y atributos de rango de direcciones para habilitar la geocodificación de direcciones, ahora son características comunes de las bases de datos geográficas patentadas que se utilizan para el análisis de áreas de comercio, distribución de distritos, enrutamiento y asignación.

4.15. Bibliografía

Escuelas Públicas Charlotte-Mecklenberg (n. d.). Recuperado el 19 de julio de 1999 de http://www.cms.k12.nc.us

Cooke, D. F. (1997). Topología y TIGER: La contribución de la Oficina del Censo. En T. W. Foresman (Ed.), La historia de los sistemas de información geográfica: Perspectivas desde los pioneros. (pp. 47 — 57). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Dangermond, J. (1982). Una Clasificación de Componentes de Software Comúnmente Utilizados en Sistemas de Información Geográfica. En Proceedings of the U.S.—Australia Workshop on the Design and Implementation of Computer-based Geographic Information Systems, Honolulu, HI, pp. 0-91. En Demers, M.N. (1997) Fundamentos de los Sistemas de Información Geográfica. John Wiley & Sons, Inc.

Investigación discreta (n.d.). Recuperado el 19 de julio de 1999 dewww.dresearch.com

ESRI (1998) Shapefile Descripción Técnica, Un Libro Blanco de ESRI. Environmental Systems Research Institute, Inc. recuperado el 4 de octubre de 2010, de http://www.esri.com/library/whitepapers/pdfs/shapefile.pdf

Comité Federal de Datos Geográficos (abril de 2006). Recuperado el 19 de julio de 1999 de http://www.fgdc.gov

Escuelas Públicas de Framingham (1998). Política de equilibrio racial: Asignación de alumnos a escuelas. Recuperado el 19 de julio de 1999 dewww.framingham.k12.ma.us/update/0198rbp.html (desde que se retiró).

Francica, J. (n.d.). Consultoría Geodezix. Recuperado el 19 de julio de 1999 dewww.geodezix.com (desde que se retiró).

Galdi, D. (2005). Almacenamiento y Topología de Datos Espaciales en el Sistema Rediseñado MAF/TIGER. Recuperado el 19 de octubre de 2010 dewww.census.gov/geo/mtep_obj2/topo_and_data_stor.html (desde retirado).

MapQuest (n.d. a). Recuperado el 19 de julio de 1998 de http://www.mapquest.com

MapQuest (n.d. b). Recuperado el 15 de enero del 2013 de http://www.mapquest.com

Marx, R. M. (Ed.). (1990). Sistema TIGER de la Oficina del Censo. [Número especial]. Cartografía y Sistemas de Información Geográfica 17:1.

Navigation Technologies Inc. (2006). Bienvenido a NavTech. Recuperado el 19 de julio de 1999 de www.navtech.com

Rammage, S. y P. Woodsford (2002). Los Beneficios de la Topoplogía en la Base de Datos. Recuperado el 6 de octubre de 2010 de http://spatialnews.geocomm.com/features/laserscan2/

TeleAtlas (2006). Bienvenido a TeleAtlas. Recuperado el 3 de mayo de 2006 dewww.teleatlas.com/pub/home (desde jubilado).

Theobald, D. M. (2001). Comprensión de Topología y Shapefiles. ArtUser Abril-Junio 2001. Recuperado el 5 de octubre de 2010 de http://www.esri.com/news/arcuser/0401/topo.html

Oficina del Censo de Estados Unidos (1997). Archivos Tiger/Line (1997 Documentación Técnica). Recuperado el 2 de enero de 1999 dewww.census.gov/geo/tiger/tiger97c.pdf (desde que se retiró).

Oficina del Censo de Estados Unidos (2003). Archivos Tiger/Line, 2003 (metadatos). Recuperado el 3 de febrero 2008 dewww.census.gov/geo/www/tlmetadata/tl2003meta.txt

Oficina del Censo de Estados Unidos (n. d.). Mejoras MAF/TIGER del siglo XXI. Recuperado el 3 de febrero de 2008 dewww.census.gov/geo/mod/overview.pdf (desde que se retiró).

Oficina del Censo de Estados Unidos (2004). Descripción general del proyecto de rediseño MAF/TIGER. Recuperado el 19 de octubre de 2010 dewww.census.gov/geo/mtep_obj2/obj2_issuepaper12_2004.pdf (desde que se retiró).

Oficina del Censo de Estados Unidos (2005). Geografía división mapa galería. Recuperado el 19 de julio de 1999 de www.Census.gov/geo/www/mapgallery/

Oficina del Censo de Estados Unidos (2012). Documentación Técnica Tiger/Line Shapefiles. Recuperado junio, 2013 de lawww.census.gov/geo/maps-data/data/pdfs/tiger/tgrshp2012/tgrshp2012_techdoc.pdf