En los sistemas no lineales y caóticos la Visualización Científica es especialmente útil debido a la imposibilidad que presentan estos sistemas en general para hallar soluciones analíticas. Para estos sistemas se han creado numerosos métodos para representar mapas vectoriales (vectores, partículas, íconos, Streamlines, Hyperstreamlines, Spot Noise, LIC, etc.) [1,3,7,8,9] de las cuales traeremos en relieve dos técnicas destacadas en el tema: Streamlines y LIC. En esta línea de investigación buscamos un análisis de las características de estos dos métodos, aplicados a sistemas bidimensionales, y estudiamos las posibilidades de desarrollar un nuevo método que intente combinar propiedades ventajosas de ambos.