Con datos secundarios nos referimos a la gran cantidad de datos geoespaciales existentes disponibles tanto en formato digital y en papel, los cuales ya han sido procesados e interpretados antes que nosotros, de tal manera que ya pueden venir con errores.
Antes de iniciar cualquier esfuerzo SIG, es buena práctica emplear los recursos en línea de datos SIG que puedan cubrir con la cartografía requerida dejando el paso potencialmente intensivo de la creación de los datos desde cero. Estos datos digitales SIG están disponibles en una variedad de fuentes, incluyendo organismos internacionales (CGIAR, CIESIN, Naciones Unidas, Banco Mundial, etc); gobiernos federales (USGS, USDA, NOAA, USFWS, NASA, EPA, etc); sitios web comerciales (ESRI, Geocomm, etc).
Existen también un grupo de fuentes libres de datos geográficos como: OpenStreetMap, es un mapa del mundo creado por una comunidad de usuarios, la misma que ha crecido hasta convertirse en una de las fuentes de datos cartográficos a escala local más detallados que existen; DIVA-GIS, desde aquí se descarga gratis datos geográficos de cualquier país del mundo, los cuales incluyen áreas administrativas, aguas continentales, carreteras y vías férreas, elevación, cobertura de la tierra, población y datos climáticos. Para tener otras fuentes pueden revisar el siguiente link:
http://mappinggis.com/2012/05/datos-cartograficos/
Estos datos secundarios están disponibles en una amplia variedad de tipos de archivos, extensiones y tamaños, listos para ser usados en la mayoría de los paquetes de software SIG. A menudo, estos datos son libres, pero muchos sitios cobran una tarifa por el acceso a la propiedad de la información que han desarrollado.
Para la integración de datos secundarios hemos de tener en cuenta 6 aspectos:
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Sistema de georreferenciación, ya que en caso necesario deberemos de reproyectar, y eso puede conllevar un cierto grado de error.
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Escala y resolución. Mezclar datos de diferentes escalas puede causar dificultades interpretativas.
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Técnicas de recopilación de datos. Han de ser técnicas compatibles.
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Calidad de los datos. Para saber la fiabilidad de los datos que estamos procesando necesitamos conocer la siguiente información:
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Fuente de datos
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Instrumentos de registro
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Condiciones en las que se han recogido los datos.
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La estimación de los errores.
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Método de clasificación. Debemos de conocer este dato para saber si éste es compatible o no.
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Método de procesamiento de datos. En un MDE, por ejemplo, deberíamos verificar el método de interpolación usado así como el método de filtrado usado.