QGIS ofrece gran capacidad de análisis en los trabajos de datos espaciales. Y una de estas capacidades es el manejo de cálculos a través de la calculadora de campos. Por ello en este blog les describiremos algunas expresiones que como usuario te ayudaran a un análisis más preciso y rápido y como resultado obtener un trabajo de calidad.
Las expresiones dan respuesta a necesidades puntuales y muchas veces no tenemos conocimiento de como se presentan esos resultados en un campo de forma automática.
Para insertar expresiones utilizamos la calculadora de campo en QGIS. La pestaña Expresión es la interfaz principal para introducir expresiones usando funciones, valores y campos de la capa y estas se muestran en la ventana que aparece a la derecha, en la ventana de alado se muestran ejemplos de uso de las funciones.
Enlistaremos 5 de las expresiones más utilizadas
Existen dos funciones que permiten calcular coordenadas de geometrías de tipo puntos, las cuales son $x y $y. Dichas expresiones se encuentran en el apartado de Geometría.
Al trabajar con una capa vectorial de tipo polígono QGIS nos permite extraer información de las dimensiones geométricas, como lo es el cálculo de área y de perímetro ($area, $perimeter).
Si cuentas con una capa vectorial de tipo lineal, es posible así mismo calcular la longitud de cada línea utilizando la expresión $length , que se encuentra en el apartado de geometría
Concatenación es una expresión que nos permite mostrar completa la información de varios campos por ejemplo Visualizaremos el nombre de 3 parques eólicos de España con su respectivo.
Una función que permite realizar un cálculo más avanzado, evaluando si se cumple una condición es CASE. Se trata de la función condicional más utilizada y que tiene la siguiente sintaxis:
CASE
WHEN condición THEN resultado si se cumple la condición
ELSE resultado si no se cumple
END
Por ejemplo, en todos aquellos parques que su potencia sea de 125 tendrá el numero asignado 1 y aquellos que sean mayor a 125 el número 2. Esta función nos ayuda a agilizar el relleno de datos cuando contamos un gran número de atributos.
Cuando trabajamos con un gran numero de datos donde nos toca editar y eliminar datos de alguna capa, nuestro campo de identificador puede quedar sin secuencia, donde salta valores de registro lo cual fueron borrados o datos que se han agregado. Para corregir esto, podemos utilizar la función de @row_number, esta función se encuentra en el apartado de variables.
La calculadora de campo permite así mismo poder guardar y editar cualquier expresión para utilizarla en futuros trabajos y así no tener que escribirla cada vez que la necesites, solo basta con darle clic en el disco y te aparecerá una ventana donde etiquetaras con un nombre a la expresión, la cual se guardará en el apartado de expresiones del usuario.
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La entrada Expresiones en QGIS que todo usuario debería conocer se publicó primero en Cursos GIS | TYC GIS Formación.
por editor (noreply@blogger.com) em September 06, 2024 07:37 AM
As conhecidas geotecnologias extrapolam os limites de sua ciência de desenvolvimento e aplicação. Dentre os vários setores produtivos nos quais ela é utilizada, a silvicultura é uma atividade que aproveita ao máximo o universo de soluções para diversos setores da gestão florestal. Tudo o que ela tem para oferecer pode ser aproveitado em benefício da gestão florestal. A geotecnologia se apresenta como uma ferramenta poderosa, oferecendo novas maneiras de se coletar dados, monitorar ecossistemas florestais e tomar decisões informadas. Atualmente é impossível imaginar que a gestão de uma floresta plantada possa ser realizada sem o uso desta potente ferramenta.
O drone, por exemplo, como ferramenta é um grande marco na geotecnologia. A possibilidade de municiar cada equipe de campo com um drone com uma câmera fotográfica embarcada elevou o nível da geotecnologia aplicada na silvicultura a um patamar nunca vivenciado. Claro que este avanço teve que superar questões como a dificuldade no processamento de tantas imagens capturadas, na identificação de indivíduos e na separação entre espécies através de técnicas de sensoriamento remoto. Dificuldades essas que se ampliaram com o surgimento de sensores LiDAR embarcados, que detalha o espaço com precisão milimétrica, sendo certo que a resolução dessas demandas abriu muitas possibilidades para o manejo silvicultural, especialmente para o inventário florestal.
Atualmente o estado da arte da geotecnologia aplicada na silvicultura está representada nos seguintes usos:
Big Data Geoespacial: A explosão de dados geoespaciais gerados por uma variedade de fontes, incluindo sensores remotos, dispositivos móveis e estações de monitoramento, está impulsionando o desenvolvimento de técnicas de análise de big data geoespacial. Isso inclui algoritmos de machine learning e inteligência artificial para análise de padrões espaciais, previsão e tomada de decisões.
Internet das Coisas (IoT) Geoespacial: A integração de sensores geoespaciais em equipamentos de monitoramento cria um ambiente de IoT geoespacial. Isso permite a coleta contínua de dados em tempo real sobre o ambiente e árvores individuais aumentando a compreensão das interações floresta-ambiente.
Geotecnologia para Inteligência Artificial: A geotecnologia está sendo integrada a algoritmos de inteligência artificial para uma variedade de aplicações, incluindo detecção de mudanças no uso da terra, identificação de espécies individuais e doenças a partir de imagens aéreas, previsão de eventos climáticos extremos, otimização de recursos operacionais, entre outras.
Não há dúvidas que a geotecnologia tem enorme participação no aumento da produtividade florestal experimentada nos dias de hoje, seja na melhoria do manejo, na conservação hídrica e do solo, seja no aproveitamento de regiões antes consideradas inaptas para a silvicultura.
Fonte: webgis.tech
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Nombre |
Descripción |
Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de España a una resolución de 1000 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4326. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de España a una resolución de 500 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4326. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de España a una resolución de 1000 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4258. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de España a una resolución de 500 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4258. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de la Península Ibérica e Islas Baleares a una resolución de 200 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4258. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de las Islas Canarias a una resolución de 200 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4258. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de la Península Ibérica e Islas Baleares a una resolución de 25 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4258. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de las Islas Canarias a una resolución de 25 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4258. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de la Península Ibérica e Islas Baleares a una resolución de 5 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4258. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de las Islas Canarias a una resolución de 5 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4258. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de la Península Ibérica e Islas Baleares a una resolución de 1000 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:25830. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de la Península Ibérica e Islas Baleares a una resolución de 500 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:25830. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de la Península Ibérica e Islas Baleares a una resolución de 200 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:25830. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de la Península Ibérica e Islas Baleares a una resolución de 25 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:25830. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de la Península Ibérica e Islas Baleares a una resolución de 5 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:25830. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de las Islas Canarias a una resolución de 1000 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4083. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de las Islas Canarias a una resolución de 500 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4083. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de las Islas Canarias a una resolución de 200 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4083. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de las Islas Canarias a una resolución de 25 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4083. |
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Representación de los Modelos Digitales de Elevaciones de las Islas Canarias a una resolución de 5 m procedente del paso de malla de 5 m en el EPSG:4083. |
Cobertura |
Formato |
Petición |
EL.ElevationGridCoverage_4258_1000 |
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Publicado por Patricia Perelló Martín de las Mulas.
por editor (noreply@blogger.com) em September 05, 2024 06:52 AM
Você sabia que ao trabalhar com grandes volumes de dados no PostGIS pode te levar a medições imprecisas?
É verdade. Quando você armazena seus dados geoespaciais como Geometry, o PostGIS trata esses dados como um plano 2D, como se a Terra fosse uma “panqueca”.
Mas não se preocupe, existe solução para isso. Você pode armazenar seus dados com o tipo Geography no PostGIS ao invés de Geometry.
Isso irá dizer ao PostGIS para usar um sistema de coordenadas “arredondas”, proporcionando medições muito mais precisas.
Nesses casos o tipo Geography é a melhor opção, e traz como benefícios:
Dados armazenados em WGS84 (latitude/longitude) com medidas em metros
Funções nativas especiais feitas apenas para este tipo de dados
Perfeito para lidar com grandes regiões
Se você tem já sua base de dados armazenada em Geometry, não se preocupe, você pode transformar seus dados em tempo de execução para Geography e obter resultados mais precisos em suas medições.
Fonte: webgis.tech
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Volar ha sido, desde épocas muy remotas, uno de los sueños más intensamente anhelados por la Humanidad, aunque sólo en fechas relativamente recientes se ha dispuesto de los medios técnicos necesarios para hacerlo realidad. Desde ese momento, el ritmo de innovación tecnológica ha sido vertiginoso, permitiendo enriquecer notablemente el conocimiento sobre el planeta y sus ...
por editor (noreply@blogger.com) em September 04, 2024 07:33 AM
As cidades inteligentes representam o futuro da vida urbana, integrando tecnologia e soluções baseadas em dados para aumentar a eficiência, a sustentabilidade e a qualidade de vida dos residentes. No centro do desenvolvimento das cidades inteligentes está o papel da inteligência artificial (IA) nos Sistemas de Informação Geográfica (GIS), revolucionando a forma como as cidades planejam, otimizam e gerem infraestruturas críticas, como redes de transporte, serviços públicos e serviços públicos.
Nesta postagem falaremos um pouco sobre o papel multifacetado da IA no GIS para o planejamento de infraestrutura de cidades inteligentes, com foco em suas implicações e benefícios para o desenvolvimento urbano.
O planeamento de infraestruturas de cidades inteligentes abrange uma vasta gama de elementos, desde sistemas de transporte inteligentes e serviços públicos energeticamente eficientes até serviços públicos responsivos e desenvolvimento urbano sustentável. O GIS alimentado por IA desempenha um papel fundamental neste processo, aproveitando dados espaciais, análises preditivas e monitoramento em tempo real para otimizar o projeto, operação e manutenção de infraestrutura para cidades inteligentes e resilientes.
Aplicações de IA no planejamento de infraestrutura de cidades inteligentes:
Otimização de Transporte
Gestão de Utilidades e Eficiência Energética
Prestação de serviço público
Monitoramento Ambiental e Sustentabilidade
Benefícios da IA no planejamento de infraestrutura de cidades inteligentes:
Maior eficiência e otimização de recursos
Tomada de decisão baseada em dados
Melhor experiência do cidadão e qualidade de vida
Desenvolvimento Sustentável e Resiliência
Embora a IA traga benefícios significativos para o planeamento de infraestruturas de cidades inteligentes, desafios como a privacidade de dados, a segurança cibernética, a parcialidade dos algoritmos, a conformidade regulamentar e a equidade digital precisam de ser abordados. Isto requer quadros de governação robustos, envolvimento das partes interessadas, práticas éticas de IA e estratégias de planeamento urbano inclusivas para o desenvolvimento equitativo e sustentável de cidades inteligentes.
Concluindo, o SIG alimentado por IA está a transformar o cenário do planeamento de infraestruturas de cidades inteligentes, oferecendo oportunidades sem precedentes de eficiência, sustentabilidade e inovação no desenvolvimento urbano. Ao aproveitar as capacidades da IA, as cidades podem otimizar a infraestrutura, melhorar a prestação de serviços e criar ambientes urbanos mais habitáveis e resilientes para as gerações vindouras. Adotar a IA no planejamento de cidades inteligentes não se trata apenas de avanço tecnológico – trata-se de construir cidades mais inteligentes, mais conectadas e sustentáveis que beneficiem a todos.
Fonte: webgis.tech
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No atual cenário empresarial acelerado, aproveitar os dados de localização pode proporcionar uma vantagem competitiva significativa. Desde a otimização da logística e das rotas de entrega até à melhoria das experiências dos clientes através de serviços baseados em localização, a capacidade de extrair informações valiosas de dados geográficos é fundamental.
Como você já deve saber o PostGIS é uma extensão de código aberto amplamente utilizada que adiciona suporte para objetos geográficos, permitindo que consultas SQL espaciais sejam executadas dentro do sistema de gerenciamento de banco de dados PostgreSQL. O Postgres-AI, por outro lado, é uma extensão introduzida recentemente que traz recursos de aprendizado de máquina (ML) diretamente para o PostgreSQL, permitindo treinamento e inferência de modelos no banco de dados.
A integração do PostGIS e do Postgres-AI abre inúmeras possibilidades para inteligência de localização e análise de dados espaciais, incluindo:
Seleção de sites de varejo e análise de mercado
Logística e otimização da cadeia de suprimentos
Modelagem preditiva para serviços baseados em localização
Planejamento urbano e desenvolvimento de infraestrutura
Monitoramento ambiental e esforços de conservação
Marketing direcionado e segmentação de clientes
Ao aproveitar essas ferramentas poderosas, as organizações podem tomar decisões baseadas em dados, otimizar operações e aprimorar sua compreensão de padrões e relacionamentos geográficos, ao mesmo tempo em que aproveitam o poder do aprendizado de máquina.
Fonte: webgis.tech
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por editor (noreply@blogger.com) em August 29, 2024 09:51 AM
Mapa a la carta es un servicio de mapas del CNIG (Centro Nacional de Información Geográfica español) que nos permite obtener mapas personalizados de diferentes tamaños y acabados, con y sin datos del usuario, en formato PDF y también impresos en papel. Mapa a la carta nos permite crear un mapa o foto aérea a ...
por editor (noreply@blogger.com) em August 27, 2024 07:29 AM
Cuando manejamos datos ráster en estudios territoriales, es común que el área que queremos examinar esté dividida en varios archivos. Afortunadamente, podemos combinar estos archivos ráster utilizando una de las herramientas disponibles en ArcGIS. En este caso vamos a unir dos imágenes Landsat de 2014.
Primero tenemos que hacer una conexión a nuestra carpeta donde tenemos las imágenes Landsat.
Pinchamos en el icono de conectar carpeta, seleccionamos el directorio donde se encuentra y ya aparecerá en nuestro catálogo. Las imágenes y el proyecto de ArcGIS deben estar en la misma carpeta.
Después tenemos que configurar nuestro entorno. Accedemos desde Geoprocesamiento>entornos.
Se desplegará una ventana en la que elegiremos el espacio de trabajo, es decir, donde se encuentran nuestras imágenes y por defecto nos elegirá una base de datos por defecto que usa ArcGIS.
Una vez preparado nuestro entorno, cargamos las imágenes en ArcGIS.
Para realizar la unión de ráster con ArcGIS utilizamos la herramienta «Mosaic To New Raster». ArcToolbox → Data Management Tools → Raster → Raster Dataset → Mosaic To New Raster.
Se desplegará un menú que tendremos que ir rellenando.
En Rásteres de Entrada meteremos nuestras imágenes, en Ubicación de Salida, la carpeta donde queremos que se nos guarde nuestra capa resultado y en Nombre del dataset ráster con extensión, deberemos poner el nombre que queremos darle a la capa resultado junto con su extensión.
Cambiamos el Tipo de píxel a 32_BIT_UNSIGNED y ponemos el número de bandas que tienen nuestras imágenes, en este caso solo sería 1.
Por último, pondremos como Operador de Mosaico MAXIMUM (dependiendo del resultado que queramos elegiremos un tipo u otro; MAXIMUM hace que el valor de la celda de salida de las áreas superpuesta sea el valor máximo de las celdas superpuestas) y Modo de ‘Colormap’ MATCH.
Una vez que hemos dado a aceptar, ya tendremos nuestras imágenes unidas.
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La entrada Unión de imágenes ráster con ArcGIS se publicó primero en Cursos GIS | TYC GIS Formación.
Olá pessoal,
O assunto hoje será um pouco diferente do costume. Quem fez a prova do concurso nacional unificado percebeu que não é tão simples chegar ao cálculo da pontuação final, não é mesmo!
Pensando nisto, criei esta planilha para facilitar o trabalho. Por enquanto apenas o Bloco 1 está pronto, mas havendo interesse, deixe aqui nos comentários para que eu possa saber e assim fazer dos demais blocos.
Deixe nos comentários, também, se gostariam de um vídeo manipulando os dados da planilha.
PLANILHA PARA CONTAGEM DA NOTACaso necessite de suporte ou consultoria para tratamento de dados, visualização, análise de dados alfanuméricos e/ou espaciais, entre em contato pelo email hebertazevedo.consultorgeo@gmail.com
Um abraço e até a próxima
Hebert Guilherme de Azevedo - Consultor em Geotecnologias Adquira nosso curso sobre customização de formulários no QGIS pelo link https://www.udemy.com/course/customizacao-de-formulario-qgis/?referralCode=658DB6242221F6D7BFD7 Veja nossos cursos na plataforma Udemy: https://www.udemy.com/user/hebert-azevedo-2/ Inscreva-se e acompanhe nosso blog: http://bit.ly/2CL63UZ Inscreva-se e acompanhe nosso canal Youtube: http://bit.ly/2J0H2Wa Curta e acompanhe nossa página no Facebook: http://bit.ly/2yGErMppor Hebert Azevedo - Consultor em Geotecnlogias (noreply@blogger.com) em August 20, 2024 01:30 PM
El uso de visores LiDAR gratuitos para visualizar y analizar nubes de puntos, nos permite explorar y analizar datos espaciales sin necesidad de costosas licencias de software. Estas herramientas son esenciales para profesionales del SIG, ingenieros, y cualquier persona interesada en la gestión de datos geoespaciales. A continuación, te presentamos una selección de los 10 ...
por editor (noreply@blogger.com) em August 19, 2024 08:50 AM
La implantación de la Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse y un ejemplo claro es ChatGPT. Esta herramienta ha evolucionado y ya permite la instalación de complementos más específicos que permiten trabajar de manera más eficiente. En el campo de los sistemas de Información Geográfica, Base de Datos, etc. un ejemplo claro es ChatGIS.
En ChatGPT, si queremos incorporar nuevos complementos deberemos dirigirnos a la opción “Explorar GPT” y desde ahí podremos realizar la búsqueda según la temática que nos interese. GPT significa «Generative Pretrained Transformer», y un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI.
Así si se quiere realizar una búsqueda de los complementos relacionados con los Sistemas de Información Geográfica, se realiza la búsqueda por ejemplo con la palabra “GIS” y aparecerá el listado:
Por ejemplo os recomiendo “Map Creator”:
O “GIS Expert” en los que podréis realizar diferentes consultas más especializadas:
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La entrada Complementos para trabajar con datos geoespaciales en ChatGPT se publicó primero en Cursos GIS | TYC GIS Formación.
Hay que mencionar que este servicio se puede implementar en visualizadores cartográficos, y que estos se pueden personalizar haciendo uso de los nuevos filtros y del parámetro «no_process», creando, por ejemplo, visualizadores de un solo municipio o de varios códigos postales. Un ejemplo de este uso, son los visualizadores del IGN y CNIG que no están basados en la API-CNIG.
Para más información sobre el servicio y del resto de funcionalidades, acceda aquí.
por editor (noreply@blogger.com) em August 13, 2024 10:20 AM
Aprenda a criar a sua própria Infraestrutura de Dados Espaciais com o GeoNode, uma plataforma para gestão e publicação de dados geoespaciais que reúne projetos open source maduros e estáveis sob uma interface consistente e fácil de usar, permitindo que os usuários, compartilhem seus dados de forma rápida e fácil.
Este curso visa capacitar os profissionais no uso eficiente da plataforma GeoNode, e tem como objetivos:
Familiarizar os participantes com os conceitos fundamentais do Geonode e suas capacidades.
Explorar o funcionamento de servidores de mapas e seus benefícios.
Apresenar como realizar a criação de usuários e grupos de acessos às suas informações.
Ensinar como realiza a criação de seus Mapas, Dashboards e GeoStories.
Realizar a integração do Geonode com o QGIS através de plugins.
Quer saber mais?
O Curso é oferecido na modalidade EAD Ao Vivo, com uma carga horária de 18 horas divididos em 6 encontros. Porém, essas aulas são gravadas e ficam disponíveis ao aluno por 12 meses em nosso portal do aluno.
Então, se por acaso você não puder comparecer em alguma das aulas ao vivo, não se preocupe, você poderá rever a aula gravada a qualquer momento.
Ficou interessado?
Acesse: https://geocursos.com.br/geonode
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Durante el pasado mes de julio, un helicóptero biturbina sobrevoló los cielos de Madrid a una altura máxima de 1.000 pies (300 metros), obteniendo datos de alta resolución con objeto de crear un modelo 3D preciso de la capital, que servirá de base cartográfica al Gemelo Digital de la ciudad de Madrid.
por editor (noreply@blogger.com) em August 08, 2024 06:24 AM
por editor (noreply@blogger.com) em August 07, 2024 10:16 AM
En el mundo de las bases de datos, PostgreSQL se ha consolidado como una de las opciones más robustas y versátiles. Su capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos, su adherencia a los estándares SQL y su arquitectura extensible la han hecho favorita tanto en la academia como en la industria. Sin embargo, uno de ...
PostgreSQL + PostGIS: Solución para la gestión de Datos Espaciales
En nuestro blog encontrarás diferentes maneras de descargar datos de OpenStreetMap (OSM). En esta ocasión se va a trabajar con “Overpass-Turbo” la cual es una aplicación que permite la selección de entidades de tu interés mediante código para realizar su selección y proceder a la descarga de los datos.
Por ejemplo, vamos a construir una consulta que nos permita obtener los datos de los parques de Madrid, para ello incluimos nuestro código en la ventana de la aplicación y damos a “Ejecutar”:
Entonces nos dirigimos a la ventana “Datos” y ahí nos aparecerá la información detallada, para su descarga le damos a exportar en formato GeoJSON.
Para ello elegimos la opción correspondiente y lo descargamos.
Y posteriormente podremos cargar esos datos en QGIS y visualizarlos.
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La entrada Descarga de datos de OpenStreetMap (OSM) con “Overpass Turbo” se publicó primero en Cursos GIS | TYC GIS Formación.
Datos de salida:
{
"inputs": {
"convertto": "dec",
"degrees": "-3",
"minutes": "40",
"seconds": "59.054"
}
}
El cURL que se ejecuta:
curl -X POST "https://api-processes.idee.es/processes/unitConversion/execution" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"inputs\":{\"convertto\":\"dec\",\"degrees\":\"-3\",\"minutes\":\"40\",\"seconds\":\"59.054\"}}" La solución al ejemplo 1 es el resultado de la conversión de unidades en grados decimales:
-3.6830705555555556
Ejemplo de petición desde script Python
import requests
# URL del proceso en el processes
url = 'https://api-processes.idee.es/processes/unitConversion/execution'
myObj = {
"inputs": {
"convertto": "dec",
"degrees": "-3",
"minutes": "40",
"seconds": "59.054"
}
}
result = requests.post(url, json = myObj)
print('resultado
de la petición: ',result.request)
print('resultado
del proceso: ',result.json())
print('estado
de la petición: ',result.status_code)
Para crear el script de Python para otros datos de conversión de coordenadas, solo habría que modificar el objeto myObj con el JSON indicado en cada caso.
Conversión de unidades en formato grados decimales («dec») a grados, minutos y segundos («dms»).
Para introducir las coordenadas en grados decimales («dec») en el Swagger y convertirlas a grados, minutos y segundos se emplea el parámetro «convertto=dms»:
{
"inputs": {
"degrees": "0.5367941666666667",
"convertto": "dms"
}
}
El cURL que se ejecuta:
curl -X POST "https://api-processes.idee.es/processes/unitConversion/execution" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"inputs\":{\"degrees\":\"0.5367941666666667\",\"convertto\":\"dms\"}}"Como resultado se obtiene la conversión de unidades en el formato grados, minutos y segundos:
por editor (noreply@blogger.com) em August 05, 2024 07:55 AM
O Docker tornou-se essencial hoje em dia… quase todos os produtos são distribuídos como containers e até muitas vezes nem há outra opção (os scripts de instalação começam a ser raros). O Docker Compose leva isto ainda mais longe, permitindo instalar e executar aplicações constituídas por múltiplos containers.
E qual é o problema com isto?
Bem, o problema é que quando um upgrade docker compose falha já numa fase avançada, por exemplo quando falham as migrações da base de dados, ficamos sem forma de voltar à versão anterior… se alguma coisa nos dados foi alterada pela nova versão, como fazemos para voltar à versão anterior que até funcionava tão bem!???
Este post discute o problema, fornece uma solução manual utilizando funcionalidades padrão do Docker, e apresenta uma solução mais avançada e automatizada para fazer backup de stacks Docker Compose. Aviso – este é o 1º artigo que escrevi com a ajuda do meu assistente pessoal virtual (neste artigo usei o chatgpt, e penso usar outros no futuro para comparar). Fiz alterações no texto, mas acho que se nota bem as secções que são 100% artificiais porque parecem anúncios e o português é um pouco “abrasileirado”.
O Docker Compose ganhou popularidade significativa devido a várias razões principais:
docker-compose.yml
. Isso simplifica o processo de gerir aplicações complexas com múltiplos serviços.O problema é simples: como podemos fazer um backup de todos os volumes usados por todos os containers num docker-compose.yml? Vamos tentar resolver estas 4 questões:
Tanto quanto sei o Docker não fornece uma solução abrangente out-of-the-box (OOTB) para funcionalidades avançadas de backup, mas tem os blocos de construção básicos necessários para criar backups. Vamos ver este processo passo-a-passo…
Se alguém souber de um processo “oficial” backup-restore ou snapshot por favor deixe aqui um comentário.
Primeiro, paramos os serviços para garantir a consistência dos dados.
docker compose stop
Também podemos fazer docker compose down. A diferença do comando stop é que não destrói os containers… ou seja, ao fazermos stop/start os containers mantém o estado. Por exemplo, se alterámos alguma coisa num container como instalar um pacote, essa alteração mantém-se ao fazer start. Se fizermos down/up os containers são recriados no seu estado inicial, perdendo-se todas as alterações que tenhamos feito (exceto claro o que estiver guardado em volumes).
Em seguida, usamos os comandos docker run
e tar
para criar backups dos seus volumes.
Dado que os containers Docker são como máquinas temporárias, em cada reinicio voltam ao seu estado inicial e tudo o que lá pusemos de novo ou atualizado desaparece. Os Volumes são áreas de ficheiros onde podemos guardar dados que são mantidos mesmo quando reiniciamos os containers.
Ora, como explica a AI o que são volumes?
“Volumes são áreas de armazenamento persistente usadas por containers Docker para armazenar dados. Eles permitem que os dados sejam armazenados fora do ciclo de vida dos containers, garantindo que as informações permaneçam intactas mesmo após reinicializações ou recriações dos containers.”
Por exemplo, os Volumes têm de ser usados em containers de bases de dados. De outra forma, quando se reinicializasse esse container a bd voltava ao 0.
Ou seja, um backup de um container é na verdade apenas o backup dos seus volumes. Fazer backup de um container não faz sentido algum…
# Listar volumes
docker volume ls
# Fazer backup de cada volume
docker run --rm -v <nome_do_volume>:/data -v <pasta_local_para_backup>:/backup busybox tar czf /backup/volume_name.tar.gz -C /data .
Aqui temos muito sumo para analisar… usamos 2 capacidades do docker: i) corremos um container temporário que é apagado assim que for terminado (opção -rm) e ii) ligamos este container temporário ao volume que queremos copiar (opção -v). Este é um truque elegante que tem várias coisas importantes:
Pois é… um comando tão simples e afinal cheio de truques…
No script final, mais à frente, vamos fazer algumas coisas adicionais – vamos listar os volumes de cada container referido no docker-compose, incluindo volumes anónimos (sem nome). Isto permite automatizar o backup do grupo de containers.
Copiamos manualmente o ficheiro Docker Compose para o local do backup.
cp docker-compose.yml <pasta_local_para_backup>docker-compose_<data>.yml
Num processo de recriação do estado funcional anterior ao desastre vamos precisar do docker-compose.yml tal como estava antes de qualquer alteração. Também vamos precisar de saber a versão exata de cada container que estava em uso…
Registamos manualmente as versões das imagens usadas nos seus containers.
# Listar todos os containers em execução docker ps
# Para cada container, obter o ID da imagem
docker inspect --format='{{.Name}} {{.Image}}' container_id
Isto é fundamental… há containers com um ritmo acelerado de lançamento de novas versões. Para voltarmos ao estado inicial temos de saber as versões exatas, e alterar o docker-compose.yml para “tagar” essas versões, garantindo que puxamos as mesmas versões que estavam em uso no momento do backup (em geral são puxadas as versões mais recentes). Isto obrigará à edição do .yml antes de o usar.
Finalmente, voltamos a iniciar os containers:
docker-compose start
Isto serve apenas para voltar a ter os containers a funcionar. Uma vez que já fizemos o backup, podemos então prosseguir com o update dos containers.
Obviamente fazer isto tudo antes de fazermos um update aos nossos containers é absurdo… e a mim irrita-me ligeiramente que o docker não tenha um comando docker compose snapshot… mas enfim…
Já que vamos criar um script então mais vale usar compressão multi-thread e uma opção de dry run. Além disso procuramos volumes com e sem nome (anonymous). O nosso script vai chamar-se compose_snapshot.sh
.
pigz
para compressão multi-thread, tornando o processo de backup mais rápido e eficiente.Aqui está o script compose_snapshot.sh
, escrito a meias por mim e pelo meu novo assistente virtual (tenho de lhe arranjar um nome… ART (Asshole Research Transport)*):
#!/bin/bash
# Função para exibir informações de uso
usage() {
echo "Uso: $0 -f <compose_file> -o <output_folder> -p <num_threads> [--dry-run]"
exit 1
}
DRY_RUN=false
NUM_THREADS=4
# Analisar argumentos
while getopts ":f:o:p:-:" opt; do
case ${opt} in
f )
COMPOSE_FILE=$OPTARG
;;
o )
OUTPUT_FOLDER=$OPTARG
;;
p )
NUM_THREADS=$OPTARG
;;
- )
case "${OPTARG}" in
dry-run)
DRY_RUN=true
;;
*)
usage
;;
esac
;;
\? )
usage
;;
esac
done
# Verificar se todos os argumentos necessários são fornecidos
if [ -z "$COMPOSE_FILE" ] || [ -z "$OUTPUT_FOLDER" ] || [ -z "$NUM_THREADS" ]; then
usage
fi
# Verificar se o ficheiro Docker Compose existe
if [ ! -f "$COMPOSE_FILE" ]; then
echo "Erro: Ficheiro Compose $COMPOSE_FILE não encontrado."
exit 1
fi
# Criar pasta de saída se não existir
mkdir -p "$OUTPUT_FOLDER"
# Obter o timestamp atual
timestamp=$(date +%Y%m%d%H%M%S)
# Copiar o ficheiro Docker Compose para a pasta de saída com o timestamp
cp "$COMPOSE_FILE" "$OUTPUT_FOLDER/$(basename "$COMPOSE_FILE" .yml)_${timestamp}.yml"
# Verificar se os serviços Docker Compose estão ativos
if ! docker compose -f "$COMPOSE_FILE" ps | grep -q "Up"; then
echo "Erro: Serviços Docker Compose não estão em execução. Por favor, inicie os serviços usando 'docker compose -f $COMPOSE_FILE up -d' e tente novamente."
exit 1
fi
# Obter todos os IDs dos containers do projeto Docker Compose
CONTAINER_IDS=$(docker compose -f "$COMPOSE_FILE" ps -q)
# Função para fazer backup de um volume
backup_volume() {
local volume_name=$1
local output_folder=$2
local timestamp=$3
local num_threads=$4
local backup_file="$output_folder/${volume_name}_${timestamp}.tar.gz"
if [ "$DRY_RUN" = true ]; then
echo "Faria backup do volume $volume_name para $backup_file"
else
echo "Fazendo backup do volume $volume_name para $backup_file"
docker run --rm -v "$volume_name:/mnt/volume" -v "$output_folder:/backup" alpine \
sh -c "apk add --no-cache pigz && tar cvf - -C /mnt/volume . | pigz -p $num_threads > /backup/${volume_name}_${timestamp}.tar.gz"
fi
}
if [ "$DRY_RUN" = false ]; then
# Parar containers
echo "Parando todos os containers..."
docker compose -f "$COMPOSE_FILE" stop
fi
# Fazer backup dos volumes de cada container
for container_id in $CONTAINER_IDS; do
# Obter os volumes montados de cada container
VOLUMES=$(docker inspect --format '{{ range .Mounts }}{{ .Name }} {{ end }}' $container_id)
for volume in $VOLUMES; do
# Ignorar nomes de volumes vazios (montagens não de volumes)
if [ -n "$volume" ]; then
backup_volume "$volume" "$OUTPUT_FOLDER" "$timestamp" "$NUM_THREADS"
fi
done
# Listar o ID da imagem de cada container
IMAGE_ID=$(docker inspect --format '{{.Image}}' $container_id)
CONTAINER_NAME=$(docker inspect --format '{{.Name}}' $container_id | cut -c2-)
echo "Container $CONTAINER_NAME está a usar a imagem ID $IMAGE_ID" >> "$OUTPUT_FOLDER/image_ids_${timestamp}.txt"
done
if [ "$DRY_RUN" = false ]; then
# Reiniciar containers
echo "Iniciando todos os containers..."
docker compose -f "$COMPOSE_FILE" start
fi
if [ "$DRY_RUN" = true ]; then
echo "Dry run concluído. Nenhum volume foi backupado e nenhum container foi parado."
else
echo "Backup concluído. IDs das imagens salvos em $OUTPUT_FOLDER/image_ids_${timestamp}.txt."
echo "Ficheiro Docker Compose salvo em $OUTPUT_FOLDER/$(basename "$COMPOSE_FILE" .yml)_${timestamp}.yml."
fi
O script compose_snapshot.sh
é uma ferramenta para facilitar o backup de stacks Docker Compose de forma rápida, com garantia de consistência dos dados, compressão multi-thread, rastreamento de versões e com uma opção de dry run. Implementar uma solução de backup como esta não só protege os seus dados, mas também garante que você pode rapidamente recuperar e recriar o seu ambiente quando necessário. Mas pessoalmente é algo que quero fazer sempre e rapidamente antes de qualquer update a um stack docker-compose.
Nota 1: falta o script de restore! Que pretendo em breve publicar…
Nota 2: o método que uso atualmente é colocar o docker dentro de um container LXD. Antes de fazer um update aos containers, faço apenas 1 comando: lxc snapshot <container> <nome_do_snapshot>. Fácil e rápido.
Mas há coisas que não funcionam bem nesta abordagem, como usar GPUs. Daí o script…
Nota 3: há ferramentas que devem fazer backup de containers, como o portainer. Mas mascaram a mecânica das coisas, impedindo que aprendamos como a tecnologia funciona, e substituindo essa aprendizagem por outra que me parece menos útil.
*ART dos fantásticos livros do MurderBot.
Los mapas hexadecimales, también conocidos como mapas hexagonales o hexbin maps, son una técnica de visualización de datos espaciales en la que el área de estudio se divide en una malla de hexágonos en lugar de los tradicionales cuadrados o rectángulos. Este tipo de mapas es especialmente útil para representar la densidad de puntos o ...
The WISE Water Framework Directive maps contain information from the River Basin Management Plans (RBMPs) reported by EU Member States, Norway and the United Kingdom according to article 13 of the Water Framework Directive (WFD). The maps include the River Basin Districts (RBDs) and their sub-units, the surface water bodies (water body category, ecological status or potential and chemical status), the groundwater bodies (aquifer type, quantitative status and chemical status) and the monitoring sites
The Quality Elements map contains information from the River Basin Management Plans (RBMPs) reported by EU Member States, Norway and the United Kingdom according to article 13 of the Water Framework Directive (WFD). The map shows the quality element status or potential for the European surface water bodies. The Quality Element status layer contains the ecological status or potential based on the quality element status value (i.e. the lowest of the known quality element status values per waterbody).
ChatGIS es un asistente especializado en Sistemas de Información Geográfica. Creado por Bernabé Hinojosa Lopera, utiliza la última tecnología en procesamiento de lenguaje natural para proporcionar soporte experto en diversas áreas incluyendo, programación, bases de datos, cartografía, teledetección… este asistente se actualiza constantemente con información de fuentes especializadas en GIS. El objetivo principal es proporcionar información ...
Honorable Mr. Jesús Gómez, Undersecretary of Transport and Sustainable Mobility, distinguished authorities, ladies and gentlemen,
It is an immense honor and a profound satisfaction for me to receive, on behalf of the gvSIG Association, the first National Geographic Science Award ever given in Spain. We humbly confess that being the first to receive it, with so many deserving individuals and entities, further elevates the importance we place on this award. Additionally, it ensures that you will hear the best acceptance speech for the award to date.
This award represents an extraordinary recognition of the trajectory and dedication of a group passionate about geography, technology, and knowledge, understood as drivers of change.
Let us begin with the term that names this award, geography. Tim Marshall, in his excellent essay “Prisoners of Geography,” concluded that while geography does not dictate the development of all events, since great ideas and leaders are part of the push and pull of history, all must act within the confines that geography sets. Former U.S. President Barack Obama told us that geography was much more than putting names on a map; it was about understanding reality. Those who have listened to us over the years well know that in the gvSIG Association, we have always affirmed that reality manifests in the territory. Everything exists to the extent that it is in a place and how it relates to what is around it. Therefore, the geographic or spatial dimension of things is a fundamental attribute for managing reality. It was in the past, it will be in the future, and undoubtedly, it is in the present.
This leads us to talk about the second concept that excites us, technology. With more than two decades into the 21st century, we must all be aware that technology permeates every productive, economic, academic, and social process to the point of becoming an indispensable tool. Without fear of being wrong, I could say that there are more technological devices in this room than people. We cannot imagine that management of reality we spoke of without technology. We know that Spain and the European Union are significantly betting on science, technology, and innovation as fundamental pillars for their growth and sustainable development. For our part, in the gvSIG Association, we have always talked about technology as a strategic sector and will continue to insist on it as long as necessary. Geographic information management technologies, encompassed under the concept of geomatics, are those that allow us to analyze, understand, and manage the territory, geography.
Geomatics is applied in managing infrastructures of all kinds, in sectors such as the environment, security, energy, mobility, education, health, agriculture, tourism,… it is transversal to countless themes and applicable to countless geographies.
Thus, we should begin to be aware that being dependent on a strategic sector is a manifest weakness. Who would want our administrations, our universities, our companies, those that work in and with the territory, to be technologically dependent? Herein lies much of the importance and success of the gvSIG project: building and developing technologies for managing spatial data, its geographic dimension, with free software. Betting on technological sovereignty by promoting solutions that grant all rights and freedoms to their users. That avoid any dependence not only on technologies but on the owners of these. Not only that, the gvSIG Association has fostered its own industrial fabric, specialized in geomatics, making the Valencian Community and Spain a reference center internationally. Today, not only are gvSIG-branded technologies used worldwide, but today, Spanish companies carry out some of the largest projects related to geographic information systems around the globe. I conclude this section by reaffirming that betting on our own and free technologies can be, undoubtedly is, a strategic decision of the highest order.
We link this to the last concept related to the gvSIG Association’s activity, knowledge. And at this point, it might be worthwhile to take a look back at the history of our entity.
Let us not forget that if we are here today, receiving this important recognition, it is because one day a public administration, the Generalitat Valenciana, decided to take the first step. The gvSIG project came to light in 2004, with a first version of a software product that today is part of a complete catalog of geomatics solutions. Today, not only is it talked about, but legislation in Spain and Europe promotes reuse, sharing, interoperability among administrations, and the development of our own technologies. At the beginning of this century, it was not so. The Generalitat Valenciana not only took the first step but knew how to share the achievements with the entire international community and energize what would end up being the gvSIG Association.
Today, it continues to bet on the project, using gvSIG technologies in more and more areas, from agriculture to road safety, from industry to sustainable mobility, contributing to its development and also reusing all the technological improvements that are continuously consolidated in the project. Just last week, the Danish Agency for Digital Government published a report highlighting the Generalitat Valenciana as the main success case for the promotion of free software technology by a public administration. It spoke of gvSIG.
Therefore, this award, this recognition, is largely shared with the Generalitat Valenciana and, in particular, with its Directorate General of Information and Communication Technologies.
At the end of 2009, the gvSIG Association was born. A group of people, companies, and entities decided to scale the impact of the project. To ensure its sustainability on the one hand, to consolidate an incipient industrial fabric on the other. The premise might seem simple, but it was not easy to implement. Bringing the values of free software to the economy. Developing a new business model – a concept much talked about – based on collaboration, shared knowledge versus speculation with acquired knowledge, solidarity versus rivalry. From the dates, you may guess that we were born in the midst of a crisis, in difficult times, with few resources but with great enthusiasm. In those early years, we made the English proverb “A smooth sea never made a skilled sailor” our own. It was necessary to dream, and believing in our dreams has brought us here. After this time, we do not forget to keep dreaming.
Today, in 2024, the gvSIG Association is an entity recognized worldwide. The technology derived from a project born, let us not forget, on the periphery of Europe is used in more than 160 countries. We participate and collaborate with the main forums and organizations that promote Geographic Sciences, open knowledge, and interoperability. We have received international awards from entities such as NASA or the European Commission, which last year recognized gvSIG as the most important free software project in Europe. We have developed a suite or catalog of free technologies that allow addressing any need for information management with a geographic dimension, for any organization. We collaborate on R+D+I projects with dozens of universities, scientific publications citing the use of gvSIG are multiplying. gvSIG’s social networks have a notable influence with thousands of followers. And regarding that new business model we talked about… we have promoted the consolidation of Spanish companies and developed projects in more than 30 countries for entities of all kinds, from the United Nations to small municipalities, from large private sector energy companies to NGOs. We are, in short, an international reference center.
Our history, therefore, pivots around knowledge. Developing it to share it, to reduce asymmetries between territories, to generate quality economy, to reaffirm Antonio Machado’s saying that “in matters of culture and knowledge, you only lose what you keep; you only gain what you give.”
I want to recall an anecdote that well reflects this phrase. An example of those other values, not quantifiable, that occur around the model of knowledge, development, and business we promote in the gvSIG Association.
At an event organized by Itaipú Binacional in Foz do Iguaçu, Brazil, we were invited to give training courses both to the staff of the hydroelectric plant and, openly, to university students who wanted to attend. In the first training course, a male and a female student sitting in the front row asked the trainer (in this case, it was me) if he could put them in touch with the event organizers to ask for affordable accommodation. Then they told me their story…
At the University of Asunción, Paraguay, where they were studying, the students collectively requested the faculty to give them training in gvSIG, as they considered it a strategic investment for the country to have engineers trained in free software technologies, with all the advantages that entails. The faculty, familiar only with non-free products, refused. Among all the students, it was decided to collect funds to allow one male and one female student to make the long journey to Foz do Iguaçu, receive training, and thus, upon returning, be able to replicate the training for all the students. Today, several of those students hold responsible positions in the country.
If we have come this far, it is because many people think there can be other approaches, other ways of doing things. Therefore, to conclude, I want to thank all the people who were, are, or will be in the gvSIG project: workers, entities, communities… and especially to the colleagues for their effort and commitment, who have always put themselves at the service of the project and never put the project at their service. Our future will be full of maps, standards, algorithms, and lines of code, but above all, of people working towards a common goal. Thank you very much.
Leaflet es un librería JavaScript muy apreciada por su sencillez y ligereza que se emplear para crear mapas en la web. La «filosofía» de Leaflet consiste en presentar una librería ligera que contiene los elementos básicos para crear un mapa. Eso se complementa con muchos plugins que permiten añadir funciones al mapa. Es muy frecuente ...
La información de ocupación del suelo es imprescindible para dar apoyo a proyectos geográficos coordinados por el Instituto Geográfico Nacional y otras Administraciones Públicas. SIOSE es el Sistema de Información sobre Ocupación del Suelo de España, integrado dentro del Plan Nacional de Observación del Territorio (PNOT) cuyo objetivo es generar una base de datos de Ocupación del Suelo para ...
El desarrollo de las energías renovables es imparable, pero es necesario una justa ordenación del territorio y no situarlas en zonas de alto valor ecológico, paisajístico o alimentario, por lo que en esta entrada se va a hacer una revisión de una nueva herramienta denominada como “Geospatial Opportunity Mapping” (GOMap) por sus desarrolladores con la que facilitan la toma de decisiones de instalación de este tipo de estructuras, especialmente en entornos urbanos. Puedes ver el artículo científico dónde la presentan en este enlace.
Puedes descargarlo en este repositorio de GitHub:
La carpeta descomprimida la puedes pegar en esta ruta: «C:/Users/user_name/AppData/Roaming/QGIS/QGIS3/profiles/default/python/plugins/» o bien subir el archivo comprimido directamente a QGIS:
En este otro enlace aparece tanto el plugin como los proyectos de QGIS que se comentan en el artículo, si abres el proyecto “Glasgow” podrás trabajar con la información que aporta o crear un nuevo.
Ojo , he utilizado la versión con la que se construyó el complemento, al principio no me aparecían activas las herramientas , hasta que activé (te da el aviso desde QGIS) los «macros» de Python. Entonces funcion´´on sin ningún tipo de problemas.
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La entrada La herramienta “GOMap” para QGIS se publicó primero en Cursos GIS | TYC GIS Formación.
Excmo. Sr. Jesús Gómez, Subsecretario de Transportes y Movilidad Sostenible, distinguidas autoridades, señoras y señores
Es para mi un inmenso honor y una profunda satisfacción recibir, en nombre de la Asociación gvSIG, el primer Premio Nacional de Ciencia Geográficas que se otorga en España. Humildemente confesamos que ser los primeros en recibirlo, con la cantidad de personalidades y entidades que lo merecen, todavía acrecienta más la importancia que le damos a este galardón. Por otro lado, nos asegura que escucharan el mejor discurso de aceptación del premio de los habidos hasta la fecha.
Este galardón supone un reconocimiento extraordinario a la trayectoria y dedicación de un colectivo apasionado por la geografía, la tecnología y el conocimiento, entendidos como motores de cambio.
Empecemos por el término que da nombre a este galardón, la geografía. Tim Marshall, en su excelente ensayo «Prisioneros de la Geografía» concluía que si bien la geografía no dicta el desarrollo de todos los acontecimientos, puesto que las grandes ideas y líderes forman parte del tira y afloja de la historia, todos ellos deben actuar dentro de los confines que marca la geografía. El ex-presidente de los Estados Unidos, Barack Obama, nos decía que la geografía era mucho más que poner nombres en un mapa, que se trataba de entender la realidad. Los que nos han escuchado durante estos años bien saben que en la Asociación gvSIG siempre hemos afirmado que la realidad se manifiesta en el territorio. Todo existe en la medida que está en un lugar y en cómo se relaciona con lo que tiene alrededor. Por tanto, la dimensión geográfica o espacial de las cosas es un atributo fundamental para gestionar la realidad. Lo fue en el pasado, lo será en el futuro y, sin duda, lo es en el presente.
Lo que nos lleva a hablar del segundo concepto que nos apasiona, la tecnología. Con más de dos décadas en el S.XXI todos debemos ser conscientes que la tecnología impregna todo proceso productivo, económico, académico y social hasta el punto de convertirse en una herramienta imprescindible. Sin miedo a equivocarme podría afirmar que en esta sala hay más aparatos tecnológicos que personas. No podemos imaginar esa gestión de la realidad de la que hablábamos sin tecnología. Sabemos que España y la Unión Europea están apostando significativamente por la ciencia, la tecnología y la innovación como pilares fundamentales para su crecimiento y desarrollo sostenible. Por nuestra parte, en la Asociación gvSIG, siempre hemos hablado de la tecnología como un sector estratégico y seguiremos insistiendo mientras sea necesario. Las tecnologías de gestión de información geográfica, englobadas bajo el concepto de geomática, son aquellas que ni más ni menos nos permiten analizar, entender y gestionar el territorio, la geografía.
La geomática se aplica en la gestión de infraestructuras de todo tipo, en sectores como el del medio ambiente, la seguridad, la energía, la movilidad, la educación, la sanidad, la agricultura, el turismo,… es transversal a infinidad de temáticas y aplicable a infinidad de geografías.
Siendo así, deberíamos empezar a ser conscientes de que ser dependientes de un sector estratégico es una debilidad manifiesta. ¿Quién querría que nuestras administraciones, nuestras universidades, nuestras empresas, aquellas que trabajan en y con el territorio, fueran dependientes tecnológicamente? Aquí radica en gran parte la importancia y éxito del proyecto gvSIG, construir y desarrollar tecnologías para gestión de datos espaciales, de su dimensión geográfica, con software libre. Apostando por la soberanía tecnológica mediante el impulso de soluciones que otorgan todos los derechos y libertades a sus usuarios. Que evitan cualquier dependencia ya no de tecnologías, sino de los dueños de estas. No solo eso, la Asociación gvSIG ha impulsado un tejido industrial propio, especializado en geomática, convirtiendo a la Comunidad Valenciana y a España en un centro de referencia a nivel internacional. Hoy día no solo las tecnologías marca gvSIG se utilizan en todo el mundo, hoy día empresas españolas llevan a cabo por todo el planeta algunos de los más grandes proyectos relacionados con los sistemas de información geográfica. Concluyo este apartado reafirmando que apostar por tecnologías propias y libres puede ser, sin duda lo es, una decisión estratégica de primer orden.
Enlazamos con el último concepto que relacionaba con la actividad de la Asociación gvSIG, el conocimiento. Y en este punto quizá valga la pena hacer un recorrido por la historia de nuestra entidad.
No hay que olvidar que si hoy estamos aquí, recogiendo este importantísimo reconocimiento, es porque un día una administración pública, la Generalitat Valenciana, decidió dar el primer paso. El proyecto gvSIG ve la luz en 2004, con una primera versión de un producto de software que hoy forma parte de un completo catálogo de soluciones de geomática. Hoy no solo se habla, sino que se legisla, en España y en Europa, a favor de la reutilización, de compartir, de interoperar entre administraciones y de desarrollar tecnologías propias. En los comienzos de este siglo no era así. La Generalitat Valenciana no solo dio el primer paso, sino que supo compartir los logros con toda la comunidad internacional y dinamizar lo que acabaría siendo la Asociación gvSIG.
Hoy día sigue apostando por el proyecto, utiliza las tecnologías gvSIG en cada vez más áreas, desde agricultura a seguridad vial, desde industria a movilidad sostenible, contribuyendo a su desarrollo y, también, reutilizando todas las mejoras tecnológicas que continuamente se consolidan en el proyecto. Sin ir más lejos, la semana pasada La Agencia de tecnologías del gobierno danés publicó un informe en que ponía como principal caso de éxito del impulso de una tecnología en software libre por una administración pública a la Generalitat Valenciana. Hablaba de gvSIG.
Por tanto, este premio, este galardón, es en gran medida compartido con la Generalitat Valenciana y, en particular, con su Dirección General de Tecnologías de la Información y Comunicación.
A finales de 2009 nació la Asociación gvSIG. Un conjunto de personas, empresas, entidades decidimos escalar el impacto del proyecto. Para garantizar sus sostenibilidad por un lado, para consolidar un tejido industrial incipiente por otro. La premisa puede parecer sencilla, pero no era fácil de implementar. Llevar los valores del software libre a la economía. Desarrollar un nuevo modelo de negocio – un concepto del que tanto se habla – basado en la colaboración, en el conocimiento compartido frente a la especulación con el conocimiento adquirido, en la solidaridad frente a la rivalidad. Por las fechas ya intuirán que nacimos en plena crisis, en momentos complicados, con escasos recursos pero con mucha ilusión. Esos primeros años hicimos nuestro el proverbio inglés de «que ningún mar en calma hizo experto a un marinero». Era preciso soñar y creyendo en nuestros sueños hemos llegado hasta aquí. Pasado este tiempo, no nos olvidamos de seguir soñando.
Hoy, en 2024, la Asociación gvSIG es una entidad reconocida en todo el mundo. La tecnología derivada de un proyecto nacido, no lo olvidemos, en la periferia de Europa se utiliza en más de 160 países. Participamos y colaboramos con los principales foros y organizaciones que promueven las Ciencias Geográficas, el conocimiento abierto y la interoperabilidad. Hemos recibido premios internacionales de entidades como la NASA o la Comisión Europea, que el pasado año reconoció a gvSIG como el proyecto de software libre más importante de Europa. Hemos desarrollado una suite o catálogo de tecnologías libres que permiten abordar cualquier necesidad de gestión de información con dimensión geográfica, para cualquier organización. Colaboramos en proyectos de I+D+i con decenas de universidades, se multiplican las publicaciones científicas que citan el uso de gvSIG. Las redes sociales de gvSIG tienen una influencia notable con miles de seguidores. Y en relación a ese nuevo modelo de negocio del que hablábamos… hemos impulsado la consolidación de empresas españolas y desarrollado proyectos en más de 30 países para entidades de todo tipo, de Naciones Unidas a pequeños ayuntamientos, de grandes empresas privadas del sector de la energía a ONGDs. Somos, en definitiva, un centro de referencia a nivel internacional.
Nuestra historia por tanto pivota alrededor del conocimiento. Desarrollarlo para compartirlo, para reducir asimetrías entre territorios, para generar economía de calidad, para reafirmar a Antonio Machado cuando decía que «en cuestiones de cultura y saber, solo se pierde lo que se guarda; solo se gana lo que se da».
Quiero recordar una anécdota que refleja bien esta frase. Un ejemplo de esos otros valores, no cuantificables, que ocurren alrededor del modelo de conocimiento, desarrollo y negocio que impulsamos en la Asociación gvSIG.
En un evento organizado por Itaipú Binacional en Foz do Iguaçu, en Brasil, se nos invitó a dar cursos de formación tanto al personal de la central hidroeléctrica como, de manera abierta, a aquellos universitarios que quisieran asistir. En el primer curso de formación, un alumno y una alumna que se situaban en primera fila, preguntaron al formador (en este caso, era yo) si podía ponerles en contacto con los organizadores del evento para preguntar por un hospedaje económico. Entonces me contaron su historia…
En la Universidad de Asunción, Paraguay, donde ellos cursaban estudios, los alumnos en su conjunto habían solicitado al profesorado que les dieran formación en gvSIG, ya que consideraban que era una apuesta de futuro para el país el contar con ingenieros formados en tecnologías de software libre, con las ventajas que ello tiene. El profesorado, conocedor solo de productos no libres, se negó. Entre todos los estudiantes se decidió hacer una colecta que permitiera a uno y a una de ellos hacer el largo viaje a Foz do Iguaçu, formarse y así, al regresar, poder replicar la formación para todo el alumnado. Hoy día varios de esos alumnos tienen puestos de responsabilidad en el país.
Si hemos llegado hasta aquí es porque hay mucha gente que piensa que puede haber otros enfoques, otras maneras de hacer las cosas. Por eso, para acabar quiero agradecer a todas las personas que estuvieron, están o estarán en el proyecto gvSIG, trabajadores, entidades, comunidades… y muy especialmente a los compañeros y compañeras por su esfuerzo y compromiso, siempre se han puesto al servicio del proyecto y nunca han puesto el proyecto a su servicio. Nuestro futuro estará llenos de mapas, estándares, algoritmos y líneas de código, pero sobre todo de personas trabajando por un objetivo común. Muchas gracias.
En esta entrada de nuestro blog vamos a comentar las mejoras y novedades más destacadas de la nueva versión de QGIS, la 3.38 que lleva como nombre Grenoble. QGIS se encuentra bajo la General Public License (GPL), lo cual permite al usuario modificar su código fuente y garantizar la existencia y acceso a un programa GIS gratuito. Detrás del proyecto hay ...
En esta entrada vamos a comentar qué es py.space, si googleas directamente, aparecerás en esta web, no entenderás nada la primera vez, pero…
…si vas a este enlace estarás en la dirección correcta, sólo por esto (aparte de lo interesante de la aplicación) he hecho esta entrada.
Pero, ¿qué es py.space?, pues es una aplicación con la que puedes trabajar en el navegador enfocada a desarrolladores que trabajen con Python y dónde pueden crear, ejecutar y compartir sus scripts, así como sus APIs, o diseñar una GUI.
Es un sitio totalmente gratuito con abundante documentación y ejemplos prácticos que puedes consultar.
Si quieres trabajar en esta web debes loguearte con tu cuenta de GitHub o Anvil:
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Uno de los mejores casos de uso de los datos geoespaciales es el análisis de los factores ambientales. Aquí os mostramos una lista de conjuntos de datos ambientales geoespaciales muy interesantes: 1. Emisiones de CO2 EDGAR – La base de datos de emisiones para la investigación atmosférica global, tiene como objetivo informar a los ...
Saber trabajar con las diferentes funciones que ofrece la herramienta “Composición de mapas” de QGIS ofrece una gran ventaja al usuario a la hora de elaborar mapas de diversas características.
En esta entrada vamos a trabajar con datos del “Banco de la Naturaleza” del MITERD, concretamente los referidos a la Red Natura 2000 (de la península). Si descargamos la información en formato “shape” y seleccionamos la simbología por el campo “Tipo” nos aparecerá de la siguiente manera, los estilos divididos en tres tipos (A, B y C).
Para trabajar con la composición de mapas, nos dirigimos a la pestaña “Proyecto” de QGIS y pulsamos la opción “Nueva composición de impresión”:
Entonces se nos abrirá una nueva ventana, con un lienzo en principio en blanco y con todas las herramientas para dar forma a nuestro mapa. Lo desplegamos en el lienzo desde una esquina con la herramienta . Incluimos además una leyenda, pero al tener sólo ese tipo de letras no podemos ofrecer la información concreta de si son espacios LICs, ZECs, ZEPAs o ambos).
Por lo que , marcando la leyenda en el lienzo, nos vamos a las “Propiedades” y en “Elementos de la leyenda” nos aparecerá una casilla con el nombre “Auto actualizar” que hay que desmarcar .
Entonces nos permitirá editar cada elemento de la leyenda y cambiar el nombre a nuestro interés.
Y directamente se corregirá en nuestra leyenda:
Es un truco muy sencillo y que te puede evitar muchos quebraderos de cabeza y edición en tabla, o en QGIS, que realmente no necesitas. Puedes adaptar la leyenda rápidamente a tus necesidades en ese momento.
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La entrada Edición de leyenda en la composición de mapas de QGIS se publicó primero en Cursos GIS | TYC GIS Formación.
The Ministry of Transport and Sustainable Mobility has awarded the gvSIG association the first National Prize for Geographic Sciences, which honors individuals or entities that have made significant contributions through special actions or professional careers in the field of Geographic Sciences. The award resolution will be published shortly in the Official State Gazette (BOE).
This award, which includes a monetary prize of 20,000 euros, is overseen by the National Geographic Information Center at the initiative of the Superior Geographic Council, the governing body of the National Cartographic System. It aims to highlight the contribution, innovation, and impact of advancements achieved in the production, updating, and everyday use of geographic information, its infrastructures, and the derived products and services.
The gvSIG Association is a Spanish non-profit entity dedicated to research, innovation, and development of free and open-source software technologies related to geographic sciences. Based on values such as collaboration, solidarity, and shared knowledge, it has become an international reference, with its catalog of technological solutions for managing geographic information being used practically worldwide.
The gvSIG Association has made significant contributions to the open-source community and geographic technologies, as well as to the promotion of standards. It has developed a range of widely used solutions that have enabled the establishment of a new successful business model, allowing small and medium-sized Spanish companies to offer services and projects in various countries.
Thus, it has carried out projects in more than thirty countries, promoting the internationalization of Spanish companies. Examples of major projects include the Spatial Data Infrastructure of Uruguay, the SDI of the State of Tocantins in Brazil, the application for identifying risks in the movements of Blue Helmets in Mali, the SDI of Repsol for managing renewable energy projects, the Urban Expansion Atlas developed for UN-Habitat, and the current development of the multipurpose cadastral management system of the Dominican Republic.
The National Prize for Geographic Sciences thus recognizes this association for its individual and collective contributions and innovations in the field of geographic sciences and engineering, geomatics, cartography, and geospatial information, as well as its significance and impact on public administrations and society in general.
The jury that recommended granting the award made its decision unanimously after evaluating the merits of a total of fourteen candidates, which raised the deliberations to a high level of excellence. The jury was chaired by the Undersecretary of Transport and Sustainable Mobility and President of the Superior Geographic Council, with the Director General of the IGN and President of the CNIG acting as vice president, and included members representing the governing bodies of the Superior Geographic Council and professional associations in the field of geographic sciences.
Recientemente, han otorgado a gvSIG el primer Premio Nacional de Ciencias Geográficas. Un premio que se suma a la larga lista de premios recibidos y que no hace otra cosa que certificar que, sin lugar a duda, gvSIG es uno de los referentes internacionales en materia de Geomática y Geolocalización.
gvSIG tuvo su origen en 2004 en la Generalitat Valenciana. Bueno, realmente en 2004 fue cuando se liberó la primera versión del software de escritorio. La idea empezó a gestarse a finales de 2002.
Un proyecto que empezó siendo un software de escritorio y que hoy se ha convertido en una Suite que permite la gestión de integral de la información geográfica. Junto al inicial cliente de escritorio está el cliente web y la solución para dispositivos móviles; pero esto último que estoy diciendo ya os lo sabéis muy bien los asiduos de este blog.
Por mi parte, hace ya varios años que no estoy vinculado profesionalmente ni a gvSIG ni a trabajos en el ámbito de la geolocalización. Sin embargo, no ocurre así con la componente emocional. Es imposible desligarme de un proyecto que contribuí a poner en marcha desde sus orígenes y a los que he dedicado tantos años de mi vida.
Gracias a gvSIG he podido participar en numerosos congresos y sesiones de trabajo por diferentes lugares del mundo y de España. O que decir de las jornadas internacionales de gvSIG que se celebran todos los años en Valencia y de las que ya se han realizado 19 convocatorias.
Toda esta actividad me ha regalado el privilegio de conocer a mucha, pero que a mucha gente de todo el mundo. Una amplia red de personas con las que hemos colaborado sobre todo en base a unos principios compartidos.
Y es ahora, en el séptimo párrafo cuando llego a lo que realmente quería comentar. Si es que menudo rollo tengo . Recuerdo que en sus inicios se hablaba mucho de los valores de gvSIG. Los más antiguos posiblemente recordaran eso de “Más, mejor y de una forma más justa” “Un modelo de producción basado en la colaboración y en la solidaridad”, “conocimiento compartido vs especulación con conocimiento adquirido” etc.
En la evolución del proyecto cada vez se ha sido menos explícito con estos principios y se ha focalizado más en las dimensiones técnica y comercial. Algo por otra parte que considero natural. Pero sí recuerdo que esos valores eran parte fundamental del pegamento que fue constituyendo la red de amigos y colaboradores de gvSIG. Desde aquella gente que está más próxima al núcleo hasta aquellos colaboradores más puntuales.
Y es que no tengo ninguna duda que estos valores forman parte del ADN de la familia gvSIG. Esto, que algunos llaman capital humano, es el principal activo del proyecto. De ahí, mi alegría y trasladar mi felicitación al equipo de gvSIG por este éxito, que es uno más de los muchos recibidos y de los muchos por recibir.
Estamos sobrepasados emocionalmente por el número de agradecimientos y apoyos recibidos al darse a conocer que la Asociación gvSIG ha recibido el primer Premio Nacional de Ciencias Geográficas que se otorga en España.
Sin duda este premio está compuesto de muchos pedacitos, de muchas organizaciones y personas que han ido sumando a este proyecto. Este post quiere agradecer a algunas de estas entidades que han dado su apoyo a la candidatura de la Asociación gvSIG en una lista que tiende a infinito. ¡Gracias!
Universidad Autónoma del Estado de México (UAEM), Universidad Nacional de Misiones de Argentina (UNaM), Universidad Católica de la Santísima Concepción de Chile (UCSC), Instituto Tecnológico de Informática (ITI), Gaia-X, Centro de Investigação em Ciências Geo-Espaciais (CICGE) – Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, North Carolina State University (NC State University), Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Massachusetts Institute of Technology (MIT), Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT), University of New Hampshire, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas – Cuba, Asamblea de Cooperación por la Paz (ACPP), Instituto de Geografía de la Universidad de Buenos Aires, Centro de Investigaciones en Geografía Ambiental de la Universidad Nacional Autonóma de México (UNAM), Colegio Profesional de Delineantes y Diseñadores Tećnicos de Andalucía (CODTA), European Commission open source programme office, Universitat Jaume I de Castellón, Infraestructura de Datos Espaciales del Uruguay, Institute of Applied Physics (IFAC) – National Research Council (CNR) de Italia, Ordnance Survey (United Kingdom National Mapping Agency), Universidad Nacional de General Sarmiento de Argentina, Open Source Geospatial Foundation (OSGeo), Diputación de Albacete, Laberit Sistemas, DISID Corporation, SCOLAB Software Colaborativo, Ayuntamiento de Talavera de la Reina, Universidad Don Bosco de El Salvador, Universitat de València, Green Urban Data, eGeoMapping, Revista Internacional de Geomática y Ciencias de la Tierra MAPPING, Grupo MERCATOR: Tecnologías de la GeoInformación y Agentes inteligentes, Universidad Nacional de Moreno, Instituto Federal do Pará de Brasil, Observatorio de Estudios sobre Convivencia y Seguridad Ciudadana – Gobierno de la provincia de Córdoba de Argentina, Universidad de Santiago de Chile, Universidad de La Laguna, Universidade da Coruña, Universidad de Coimbra – Portugal, Instituto Panamericano de Geografía e Historia (IPGH), Mundialis GmbH & Co, Kalios Geospatial Technologies – India, Ayuntamiento de Castellón, Consorcio Provincial de Bomberos de Valencia (CPBV), Smart to People Solutions, Comunidade Intermunicipal do Alto Tâmega e Barroso, Tresca Ingeniería, Avansig, Intendencia de Montevideo – Uruguay, Ayuntamiento de Valencia, Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México (INEGI), Conselleria de Medio Ambiente, Agua, Infraestructuras y Territorio de la Generalitat Valenciana, Washington State Department of Transportation, Pavapark Movilidad, Innovación, Cooperación, Cartografía y Territorio (iCarto), Politecnico Milano, Ayuntamiento de Cartagena, Istanbul University, Ayuntamiento de Albacete, Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), Universidad de las Azores, Fundación Forjando Futuros, Universidad de Costa Rica, Ion Creanga State Pedagogical University – República de Moldavia, Sociedad de Ingenieros Geodestas, Geomáticos y Agrimensores de Venezuela (SIGGMA), Asociación Española de Geómetras Expertos (GEX), Ayuntamiento de Úbeda, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), GIZ cono Sur, Universidad de Playa Ancha – Chile, LandNetwork GmbH, Universitat Politècnica de València, Ajuntament d’Onda, ASECRIM, Laboratorio Internacional de Tecnología e Investigación Espacial (ISTAR) – México, Gobierno de la República Dominicana, Universidad Regional Amazónica Ikiam, Comunidad gvSIG Uruguay, Confederación Empresarial de la Comunitat Valenciana (CEV), Ayuntamiento de l’Eliana, IdeasG – Perú, Hímaco (História, Mapas e Computadores) – Universidade Federal de São Paulo (UFSP), Instituto de Geografía UNAM, Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE), Mancomunitat del Pla de Mallorca, DALEPH, Alkante – Francia, Geospatial Enabling Technologies, Universidad Filadelfia de México, Geomática del Golfo, Université Rennes 2 – Francia, Universitat Oberta de Catalunya, Infraestructura de Datos Espaciales de Santa Fe (IDESF), Asociación para la prevención de incendios forestales (PREVIFOR), Universidad Internacional de Valencia (VIU), Universidad de Castilla – La Mancha (UCLM), Map4Business, GAUSSGEO Geotecnologia e Engenharia LTDA, Intendencia Departamental de Durazno, NISR, VinfoVAL, Geodireito – Planejamento e Regulação Ltda, Governo do Estado Tocantins – Brasil, Ajuntament d’Alzira, Universidad de Belgrano, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE – Ecuador, MundoGEO, Ajuntament de Torrent, Indromeda, Corredor Mediterráneo del Gobierno de España (MITMA-Adif), Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED), Instituto Tecnológico de Canarias, Alumni UPV, Universidad de La Rioja, Diputació de Barcelona, Geoscan Consultoría, Universidad Autonóma de Sinaloa,…
Reproducimos la nota de prensa oficial:
El Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible ha galardonado a la asociación gvSIG con el primer Premio Nacional de Ciencias Geográficas, que recompensa a personas o entidades que hayan contribuido de forma especial o mediante su actuación singular o trayectoria profesional al campo de las Ciencias Geográficas. La resolución de concesión se publicará próximamente en el Boletín Oficial del Estado (BOE).
Este galardón, con una dotación económica de 20.000 euros, es instruido por el Centro Nacional de Información Geográfica a iniciativa del Consejo Superior Geográfico, órgano de dirección del Sistema Cartográfico Nacional, y trata de poner en valor la aportación, innovación e impacto de los avances conseguidos en la producción, actualización y uso cotidiano de la información geográfica, sus infraestructuras y los productos y servicios derivados de ella.
La Asociación gvSIG es una entidad española sin ánimo de lucro, dedicada a la investigación, innovación y desarrollo de tecnologías de software libre y código abierto relacionadas con las ciencias geográficas. Basándose en valores como la colaboración, la solidaridad y el conocimiento compartido, se ha convertido en un referente internacional, siendo su catálogo de soluciones tecnológicas para la gestión de información geográfica utilizado en la práctica totalidad del planeta.
La Asociación gvSIG ha contribuido notablemente a la comunidad de código abierto y a las tecnologías geográficas, así como al impulso de estándares, desarrollando una serie de soluciones de amplio uso que han permitido constituir un nuevo modelo de negocio exitoso que permite a pequeñas y medianas empresas españolas ofrecer servicios y proyectos en diversos países.
De este modo, ha realizado proyectos en más de treinta países, fomentando la internacionalización de empresas españolas. Entre los ejemplos de grandes proyectos se encuentran la Infraestructura de Datos Espaciales de Uruguay, la IDE del Estado de Tocantins en Brasil, la aplicación para identificación de riesgos en los desplazamientos de los Cascos Azules en Malí o la IDE de Repsol para la gestión de proyectos de energías renovables, el Atlas de Expansión Urbana desarrollado para ONU-Habitat o el actual desarrollo del sistema de gestión de Catastro Multipropósito de la República Dominicana.
El Premio Nacional de Ciencias Geográficas reconoce así a esta asociación su aportación e innovación, individual y colectiva, en el campo de las ciencias e ingeniería geográficas, la geomática, la cartografía y la información geoespacial, y su trascendencia, e impacto en el conjunto de las administraciones públicas y de la sociedad en general.
El jurado que ha informado el otorgamiento del galardón ha adoptado su decisión por unanimidad, tras valorar los méritos aportados por un total de catorce candidaturas que elevaron las deliberaciones a un nivel de gran excelencia. Ha estado presidido por el subsecretario de Transportes y Movilidad Sostenible y presidente del Consejo Superior Geográfico, actuando como vicepresidente el director general del IGN y presidente del CNIG, y contando como miembros a los representantes de los órganos de gobierno del Consejo Superior Geográfico y de colegios profesionales en el ámbito de las ciencias geográficas.
O DATUM é um termo utilizado na área da geodésica que se refere a um sistema de referência utilizado para determinar as coordenadas geográficas na superfície da Terra. Ele é fundamental para a realização de medições precisas e confiáveis em projetos de cartografia e geoprocessamento.
É baseado em alguns princípios fundamentais:
Considera a Terra como um elipsoide, ou seja, um corpo sólido de formato semelhante a uma esfera achatada nos polos e alongada no equador.
Leva em conta a gravidade terrestre, rotação da Terra e a distribuição de massa em seu interior.
A diferença entre um datum e outro é baseada em modelos matemáticos distintos da forma e dimensões da Terra e do fator adicional da projeção, seja por razões históricas, seja para garantir uma representação gráfica mais proporcionada; tomando como exemplo o Japão, onde usam um ponto da projeção que não está no centro da Terra, mas em algum lugar sob o Japão, isto permite uma menor distorção numa projeção de uma esfera sobre plano quando o Japão é representado, mas no entanto o uso dessa projeção para os Estados Unidos ou para o Brasil resultaria em um mapa muito estranho.
O uso do DATUM possibilita diversos benefícios, veja:
Precisão nas medições
Padronização global
Compatibilidade com Sistemas de Posicionamento Global (GPS)
Melhoria na precisão dos mapas
O DATUM apresenta diversos benefícios, no entanto, seu uso também apresenta desafios, como a necessidade de atualização constante e a complexidade dos cálculos.
O futuro do DATUM está ligado ao avanço da tecnologia, o que permitirá realizar medições ainda mais precisas e eficientes.
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No domínio dos Sistemas de Informação Geográfica (GIS), o Machine Learning não é apenas uma palavra da moda, é uma força transformadora. É a chave para desbloquear todo o potencial dos dados geoespaciais, transformando conjuntos de dados vastos e complexos em insights acionáveis. Vamos nos aprofundar nos tipos de algoritmos de machine learning e suas aplicações em contextos geoespaciais.
Aprendizagem supervisionada: A aprendizagem supervisionada é semelhante a ter um guia experiente no deserto de dados. Com conjuntos de dados rotulados, os algoritmos aprendem a prever resultados com base em exemplos anteriores. É perfeito para:
Mapeamento de Habitat de Espécies: Prever onde certas espécies podem prosperar.
Categorização da Cobertura do Solo: Classificação de áreas com base na vegetação, desenvolvimento urbano ou corpos d’água.
Previsão Climática: Estimativa de padrões futuros de temperatura e precipitação.
Aprendizagem não supervisionada: Algoritmos de aprendizagem não supervisionados são os exploradores intrépidos, encontrando estruturas ocultas em territórios desconhecidos de dados não rotulados. Eles se destacam em:
Segmentação de imagens: Divisão de milhões de imagens de satélite em clusters significativos.
Detecção de anomalias: Identificação de padrões incomuns que possam indicar mudanças ambientais ou desenvolvimento urbano.
Aprendizado profundo: O aprendizado profundo se aprofunda nos dados, usando redes neurais em camadas para processar informações de uma forma que imita o cérebro humano. Sua habilidade é evidente em:
Classificação de Imagens: Distinguir entre diferentes usos do solo em imagens de satélite.
Detecção de Objetos: Identificação e localização de objetos como veículos ou edifícios em fotos aéreas.
Análise de Séries Temporais: Monitoramento de mudanças ao longo do tempo, como desmatamento ou expansão urbana.
Algoritmos Comuns: Os algoritmos mais comumente usados em análise geoespacial incluem:
Random Forest: um método de conjunto robusto, ótimo para tarefas de classificação e regressão.
Regressão Linear: Ideal para prever variáveis contínuas, como tendências de temperatura.
Regressão Logística e Árvores de Decisão: Útil para classificação binária, como áreas propensas a inundações.
K-Nearest Neighbors: Um método simples, mas eficaz para classificação com base na proximidade.
Naïve Bayes: Uma abordagem probabilística frequentemente usada para classificação de texto e filtragem de spam.
K-Means Clustering: Um algoritmo não supervisionado que agrupa dados em k clusters distintos.
À medida que continuamos a aproveitar esses algoritmos, não estamos apenas mapeando o mundo, estamos moldando-o. O futuro da análise geoespacial está aqui e é inteligente, dinâmico e incrivelmente emocionante.
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A localização de eventos de saúde no espaço geográfico com base em mapas não é recente. Em 1854, o médico John Snow investigou no bairro de Soho, em Londres, um surto de cólera. Ele mapeou com base nos croquis dos quarteirões, as casas atingidas e relacionou com as pessoas que beberam água de uma fonte na Broad Street.
Logo, percebeu que aquele surto em particular ocorrera em torno de uma bomba de água compartilhada que a maioria dos habitantes usava para coletar água para beber e lavar. Essa foi a primeira vez que um mapa foi usado para melhor compreensão de uma doença e estabelecer medidas de controle.
Várias são as possibilidades do uso do geoprocessamento na saúde:
Serviços de saúde,
Saúde ambiental,
Epidemiologia de doenças crônicas não transmissíveis,
Epidemiologia de doenças transmissíveis,
Identificação de áreas de risco,
Entre outros…
A melhora e o aumento na disponibilidade de bases de dados e dos SIG trouxeram ganhos importantíssimos para aplicação do geoprocessamento na área da saúde. Podemos citar os Sistemas de Informação em Saúde que abarcam dados sobre nascimentos, óbitos e doenças de notificação compulsória, entre eles:
Sistema de Informação de Mortalidade (SIM),
Sistema de Nascidos Vivos (SINASC) ,
Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN).
As possibilidades de técnicas disponíveis em SIGs robustos, permitem análises que são úteis na identificação de áreas de risco para determinados agravos, bem como na análise destes que busquem relação com variáveis ambientais extraídas de informações sobre uso e ocupação do solo ou de variáveis climáticas, extraídas de produtos de sensoriamento remoto e de métodos de reanálise para o monitoramento climático; ou na combinação de variáveis, ambientais, climáticas socioeconômicas a partir do uso de modelos estatísticos espaciais que permite tratar a heterogeneidade espacial e espaço temporal, levando em conta tanto a vizinhança (a dependência espacial) como a existência de estruturas hierárquicas de dados em questão.
Em resumo, a aplicação do geoprocessamento e das técnicas de análise espacial associadas ao acesso livre e gratuito de SIGs e de inúmeras fontes de dados, vem abrindo oportunidades de uso na área de saúde pública, não somente para pesquisadores em seus estudos, mas especialmente para os profissionais que atuam na área da saúde.
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Neste mês de maio a Geocursos está com inscrições abertas para seu Curso Combo com PostgreSQL, PostGIS e GeoServer, uma formação completa, saindo do zero em banco de dados (PostgreSQL/PostGIS), passando pela linguagem SQL, análises espaciais no PostGIS até a publicação completa de seus mapas na internet com o GeoServer.
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Quando você envia uma consulta SQL ao PostgreSQL, o banco de dados não começa a executá-la cegamente. Em vez disso, ele emprega um sistema sofisticado chamado planejador de consulta (ou otimizador) para tomar decisões inteligentes sobre como recuperar seus dados de forma mais eficiente.
Ao contrário da execução de consultas de maneira predeterminada, o PostgreSQL utiliza planejamento de consultas baseado em custos para determinar a maneira mais eficiente de recuperar dados. Este processo envolve o cálculo do “custo” de vários planos de execução, que representa os recursos estimados necessários, como E/S de disco e tempo de CPU.
Compreender como o PostgreSQL lida com a otimização de consultas é crucial para administradores de banco de dados e desenvolvedores que buscam otimizar o desempenho de suas consultas.
O conceito de “custo” no PostgreSQL é fundamental para seu processo de otimização de consultas. Custo não se refere a custos financeiros, mas sim a uma unidade arbitrária que representa os recursos estimados (E/S de disco, tempo de CPU, etc.) necessários para executar uma consulta.
O planejador de consultas analisa sua consulta e gera vários planos de execução potenciais. Em seguida, analisa vários planos de execução potenciais, cada um marcado com seu custo estimado, para identificar aquele que promete ser mais eficiente em termos de recursos.
O planejador de consultas depende de vários fatores para estimar o custo de diferentes planos de execução:
Estatísticas sobre seus dados
Parâmetros de configuração (seq_page_cost, random_page_cost, cpu_tuple_cost, cpu_operator_cost, effective_cache_size)
Escolha do melhor plano
No entanto, o poder de ajustar estes parâmetros vem com a responsabilidade de compreender o seu impacto. A configuração incorreta desses parâmetros pode levar a um planejamento de consulta abaixo do ideal, degradando potencialmente o desempenho do seu banco de dados. É essencial abordar o ajuste de parâmetros com uma compreensão completa das características do seu sistema e da natureza das suas cargas de trabalho.
Concluindo, o planejamento de consultas baseado em custos é a base da abordagem do PostgreSQL para otimização de consultas. Ao compreender e aproveitar as complexidades da estimativa de custos e a função dos parâmetros de configuração, os usuários podem melhorar significativamente o desempenho de seus bancos de dados PostgreSQL. As práticas recomendadas para otimizar o desempenho da consulta incluem analisar e atualizar estatísticas regularmente, ajustar cuidadosamente os parâmetros de configuração para refletir as características do seu sistema e monitorar continuamente o desempenho da consulta para identificar possíveis áreas de melhoria.
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Olá a todos,
Há algum tempo, tornei-me trabalhador independente. Por essa razão, decidi afastar-me do wordpress.com e deste meu blog semi-amador e criar um site um pouco mais profissional. Levou algum tempo, mas já está pronto!
Transferi todo o conteúdo do blog para o novo site. Sempre que se justifique, vou tentar atualizá-lo para versões mais recentes do QGIS e criar novo conteúdo regularmente. Por favor, sigam-me lá. Se me seguiam por via de RSS Feed, podem passar a usar o seguinte URL.
Como presente de despedida (e de boas vindas), aqui está o meu novo artigo:
Criar um Ambiente de Desenvolvimento PyQGIS Usando Conda e VScode
Obrigado por me terem acompanhado,
Alexandre Neto
Hoy vamos a hablar acerca de un proyecto que aborda una de las temáticas que actualmente, requiere de los esfuerzos conjuntos entre autoridades, la academia y la sociedad: la violencia en contra de las mujeres y niñas.
Al ser considerada como unas de las violaciones a los derechos humanos más extendidas en el mundo ha llevado a la generación de múltiples propuestas, cuyo propósito es generar alternativas (desde diversos enfoques) para brindar soluciones en este tema. Tal es el caso del proyecto Criteria Taronja, desarrollado por la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) por el Grupo de Investigación en Tecnologías Geoespaciales (GITG) de dicha Universidad, que a través de un modelo de datos específico realiza el geoprocesamiento de diversas variables socioeconómicas sobre una unidad territorial homogénea, identificando y visualizando aquellos espacios públicos o zonas potencialmente inseguras para las mujeres. Este modelo se ha complementado con un módulo de cartografía participativa, que con un enfoque de ciencia ciudadana geográfica integra fuentes no tradicionales de información para la generación de conjuntos de datos con una escala de desagregación y análisis con mayor detalle. En este punto es importante resaltar la importancia de la participación de las ciudadanas usuarias del espacio público, ya que sus aportaciones permitirán enriquecer el modelo a través de cada sitio que reporten.
El módulo de cartografía de cartografía participativa se presenta como un aplicativo web el cual puede usarse desde el ordenador o computadora, incluso también desde dispositivos móviles. Al momento de ingresar, un formulario permite especificar nuestro perfil como participantes, proporcionando la garantía del uso de los datos a través de la política de privacidad. Una vez hecho lo anterior, a través de un marcador de posición, podemos especificar los puntos sobre la ciudad en donde tenemos percepción de inseguridad, o bien hayamos tenido o presenciado situaciones de acoso callejero.
En el siguiente videotutorial podemos ver la funcionalidad del aplicativo.
Actualmente el proyecto de cartografía participativa se desarrolla en dos ciudades: Toluca (México) y Valencia (España). En el caso de Toluca, la convocatoria a ciudadanos para el levantamiento de datos ha finalizado. En Valencia, se están llevando acciones para la colaboración de los habitantes de esta municipalidad, a través de redes sociales y otros medios de contacto.
Hacemos una cordial invitación para participar y compartir este proyecto, que nos plantea la posibilidad de contribuir en actividades de investigación y la implementación de soluciones a problemas específicos, mejorando las interacciones entre la sociedad y la ciencia.
Enlace a la plataforma de cartografía participativa: https://geoinformatica.mx/criteriaTaronja/valencia
Fdo. Sandra Lucía Hernández Zetina
Facultad de Geografía
Universidad Autónoma del Estado de México
Muchas veces nuestros datos vectoriales pueden tener errores de topología en sus atributos, algunos de ellos son, datos duplicados, geometrías multiparte, geometrías no validas o por atributos que pueden estar solapados entre sí.
En este blog aprenderemos a utilizar el complemento Comprobador de topología para realizar el análisis a geometrías duplicadas de una capa vectorial.
Abre el archivo Shapefile que deseas realizarle la comprobación y prosigue a abrir el panel del plugin.
Para realizar en análisis debes entrar a la configuración de reglas de topología y realizar la comprobación en este caso lo configuraremos para elementos que superponen en la capa para no tener solapes entre atributos.
Al aceptar la regla se debe seleccionar el botón de habilitar y enseguida se seleccionarán todos aquellos elementos que se superponen entre si.
Finalmente se prosigue a corregir ya sea manualmente o por medio de algún plugin la geometría de los atributos que resultaron erróneos, una vez terminada la corrección debemos seleccionar la opción de validar extensión para comprobar que la capa vectorial ya no cuenta con errores.
Con este plugin puedes hacer un análisis de comprobación para evitar errores en el procesamiento de tus datos GIS.
Nota: Hay una valoración incrustada en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.
La entrada Errores de topología en capas vectoriales se publicó primero en Cursos GIS | TYC GIS Formación.
Existen ventajas al trabajar con formularios en GIS, al crear datos espaciales el proceso puede volverse algo crítico y largo pues de ellos depende la calidad en los resultados.
En los atributos de introducción manual para entidades geográficas se pueden tener muchos errores, estos errores de forma involuntaria puede ser como errores ortográficos, intercalado de letras, números y signos, entre otras cosas que al finalizar nuestro proyecto provoque consecuencias como un mal análisis de datos.
Para esto es importante conocer que son los formularios de atributos, los cuales son un conjunto de campos que almacena un dato especifico solicitados por un software como por ejemplo ArcGIS, QGIS entre otros y estos son almacenados para posterior uso y procesamiento.
Una herramienta que nos proporciona QGIS, que quizás muchos desconocen es la posibilidad de incorporar formularios los cuales se pueden personalizar para la entrada de datos, ajustando todos los campos y guardar los valores nuevos en la capa.
Para explicar cómo trabajar con formulario nos imaginaremos que vamos a digitalizar zonas verdes en el municipio de Cáceres en España.
Para comenzar a configurar formularios en QGIS debemos de acceder a las propiedades de la capa en cuestión y situarnos en la pestaña “Formulario de atributos”.
En esta sección se muestra el listado de columnas o campos que presenta la tabla de atributos de la capa vectorial, además de su nombre, el tipo de campo (número entero, numero decimal, texto).
Una vez localizado el panel de formularios de subtipos mediante mapas de valores, debemos seleccionar en el listado el campo que va a almacenar los subtipos y, en el parámetro Tipo de control seleccionaremos Mapa de valor.
Para cargar los valores tenemos 3 opciones:
Carga datos desde capa, si tenemos una capa que contiene los valores que deseamos en un campo ya almacenados, esto sucede cuando ya hemos trabajado en un proyecto similar, esta opción nos sirve para ahorrar tiempo.
Cargar datos de archivo CSV, si tenemos una hoja de cálculo en este formato en la que tengamos almacenado los subtipos.
Agregar manualmente los subtipos en la columna de valor, aparecerá columna de descripción, este apartado es opcional sirve para aclarar los valores agregados.
Una vez guardados los cambios, al digitalizar una nueva entidad, aparecerá un desplegable con los valores agregados y una vez seleccionado y guardado cambios, se guardará en subtipo en la tabla de atributos.
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La entrada Trabaja con formularios en QGIS se publicó primero en Cursos GIS | TYC GIS Formación.
Tableau, este software de visualización de datos, permite integrar en sus proyectos diferentes lenguajes de programación como Python, ya se comentó en una anterior entrada cómo realizar dicha integración.
En esta ocasión se va a mostrar cómo realizar dicha conexión entre Tableay y R, antes que nada, en RStudio debes instalar y lanzar la librería “RServe”.
Una vez lanzado en RStudio, nos dirigimos a la aplicación Tableau, y desde la pestaña “Ayuda”, en “Configuración y rendimiento” nos dirigimos a la opción “Administrar la conexión de la extensión de análisis”.
Nos aparecerá la siguiente ventana , elegimos la opción “RServe”:
Y ello nos llevará al siguiente paso que será la de completar el nombre del host, en nuestro caso “localhost” y el del puerto “6311” , probamos la conexión y si todo va bien, nos aparecerá un mensaje que nos indicará que la conexión ha sido exitosa.
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La entrada Cómo conectar Tableau y R se publicó primero en Cursos GIS | TYC GIS Formación.