Planeta SIG - Portugal

October 18, 2019

TYC GIS Formacion

GPS en 3D con Python

En esta entrada vas a aprender a explorar el poder de Python para leer datos de GPS y de matplotlib para representarlo. El primer paso va a ser a explorar datos de GPS en formato .gpx con Python y el segundo paso explorar las posibilidades de representación de datos con matplotlib.

ruta sobre 0

Leer un fichero .gpx

Antes de nada vamos a importar todos los módulos que serán necesarios:

from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET

Los ficheros .gpx siguen la estructura de un .xml y por lo tanto podemos usar la librería xml.etree.ElementTree. Podemos abrir el fichero .gpx para conocer su estructura con un editor de texto o en el navegador. Mediante el siguiente código accedemos a los puntos que contienen las coordenadas y la elevación:

# f es la variable que contiene la ruta a nuestro fichero .gpx
tree = ET.parse(f)
root = tree.getroot()

ydata = []
xdata = []
zdata = []
for elem in root[0][1]:
    lat = elem.attrib['lat']
    ydata.append(float(lat.replace('"', '').replace(',', '')))
    lon = elem.attrib['lon']
    xdata.append(float(lon.replace('"', '').replace(',', '')))
    # este condicional nos permite rellenar las coordenadas que por algún motivo no tengan
    # elevación con la elevación de la anterior y así tener datos para todos los puntos
    if (str(elem[0]).find('ele') != -1):
        elev = elem[0].text
        zdata.append(float(elev.replace('"', '').replace(',', '')))
    else:
        elev = elev
        zdata.append(float(elev.replace('"', '').replace(',', '')))

Ahora ya tenemos los datos geográficos almacenados en las variables xdata, ydata zdata. Pasaremos ahora a hacer magia con matplotlib y a divertirnos probando diferentes estilos de representación de datos.

Explorando matplotlib (otra vez)

Sí, otra vez, no te pierdas la vez anterior. Te esperamos aquí.

Seguimos. Vamos ahora a representar estos datos de GPS, la primera idea es representarlos en tres dimensiones, usaremos las siguientes líneas:

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(xdata, ydata, zdata)
plt.show()

Y obtendremos el siguiente resultado:

ruta gpx primer intento

Esta bien, ¿no?, pero los datos dan más de sí. Vamos intentar colorear la gráfica en función de la elevación. Para ello usaremos las siguientes líneas:

for i in range(len(zdata)-1):
    ax.plot(xdata[i:i+2], ydata[i:i+2], zdata[i:i+2], color = plt.cm.jet(zdata[i]/max(zdata)))
# vamos a establecer unos límites para el dibujo de la gráfica
ax.set_xlim([min(xdata), max(xdata)])
ax.set_ylim([min(ydata), max(ydata)])
ax.set_zlim([min(zdata), max(zdata)])
plt.show()

Con color estamos usando la paleta jet de matplotlib y asignándole de rango los valores contenidos en zdata (desde el cero). Obtendremos este resultado en el que los valores de la elevación están relacionados con una rampa de color:altura gps 1

La cosa no termina aquí, matplotlib ofrece muchas posibilidades de representación que podemos encontrar en su página. Aquí hemos dibujado la elevación de otra forma:

ruta elevada con caras

Se nos ocurre que podríamos combinar los ejercicios hechos con matplotlib y colocar una traza de GPS sobre un MDT, pero por hoy lo vamos a dejar aquí. Como puedes ver Python no solo son letras sobre un fondo negro, anímate a explorar matplotlib para darle vida a tu información geográfica. Si quieres aprender más apúntate a alguno de nuestros cursos y recibirás formación de calidad impartida por profesionales. Para obtener más información sobre los trámites puedes escribir a formacion@tycgis.com.

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por Arturo Mendes em October 18, 2019 11:51 AM

Cómo calcular las coordenadas X,Y,Z de los puntos de un .shp

Calcular las coordenadas de puntos o importar coordenadas a puntos es sencillo gracias a los Sistemas de Información Geográfica. En primer lugar a la hora de trabajar con cualquier SIG, lo primero que debemos hacer es establecer el Sistema de Coordenadas con el que vayamos a trabajar.

En este caso trabajaremos con puntos del territorio sobre los que se quiere hacer un posterior estudio. Para obtener las coordenadas X e Y basta con tener una capa de puntos en un sistema de referencia de coordenadas conocido, o disponer de estas coordenadas en un archivo.xlx.

  • Obtener las coordenadas X e Y a partir de un archivo .shp:

Data Management Tools > Features > Add XY Coordinates

De esta manera aparecen en nuestra tabla de atributos valores de coordenadas x e y.

  • Obtener un archivo .shp a partir de coordenadas en formato .xls

En primer lugar importamos el archivo .xls que debe contener dos columnas, X e Y con las coordenadas de los puntos.

Una vez añadida la tabla pulsamos botón derecho sobre ella > display XYdata y seleccionamos que columnas de nuestro excel son las que contienen la información de las coordenadas.

De esta manera se nos crea una capa temporal por lo que debemos guardarla para hacer de ella una capa permanente.

  • Extraer la coordenada Z para un .shp a partir de un MDT

Para obtener las coordenadas Z de estos puntos debemos tener un MDT de la zona de estudio o una nube de puntos LAS:

-En el caso de España la descarga de diversos datos de información geográfica se puede hacer a través del siguiente enlace

-A nivel mundial podemos descargar MDT a través de la siguiente página.

En este caso hemos descargado el MDT05. Para extraer del MDT la coordenada Z utilizaremos la herramienta Extract Values to Point
Con esta herramienta podemos extraer valores de un raster unibanda a una capa de puntos, las celdas NoData del raster recibirán un valor en la tabla vectorial de -9999.
Si nuestra capa raster fuera multibanda deberíamos usar la herramienta Extract multi Values To Points.

Estos puntos son tridimensionales por lo que podríamos visualizar en el espacio por ejemplo en ArcScene, junto con el MDT.

Al cagar ambas capas al principio nos aparecen sin tener en cuenta la coordenada Z.

Repitiendo este proceso para ambas capas y aportando la simbología que consideremos más adecuada para cada caso:

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por Silvia Martínez em October 18, 2019 08:38 AM

Blog IDEE (ES)

Los datos abiertos y sus enemigos


¿Puede tener consecuencias graves publicar datos y servicios geográficos abiertos, es decir con un mínimo de barreras? ¿Se debe publicar toda la información, siempre y en todo caso, sin ninguna limitación? Parece evidente que en algún caso, sí. No hay más que ver la lista de aspectos que no deben ponerse en peligro según la Directiva INSPIRE:
  • La confidencialidad de procedimientos administrativos fijados por ley.
  • Las relaciones internacionales, la defensa nacional o la seguridad pública.
  • El desarrollo de los procedimientos judiciales y las investigaciones criminales o disciplinarias.
  • La confidencialidad de datos de carácter comercial e industrial, cuando estén legalmente contempladas, incluyendo la confidencialidad estadística y el secreto fiscal;.
  • Los derechos de propiedad intelectual.
  • La confidencialidad con que la ley proteja los datos personales de difusión no autorizada.
  • Los intereses y datos personales de voluntarios que hayan facilitado información sin consentir su divulgación. 
  • La protección del medio ambiente, por ejemplo la localización de especies raras.
Vamos a fijarnos en dos de los aspectos que pueden ser más delicados, la seguridad y la privacidad. 
  
En las JIIDE2018 hubo una presentación muy interesante sobre el tema de la seguridad, a cargo de Javier Valencia. Parece razonable ser prudentes a la hora de publicar infraestructuras sensibles que pueden poner en peligro la seguridad y a salud públicas, como redes de electricidad, agua, gas, fibra óptica, comunicaciones y utilities similares, incluidos en la Directiva INSPIRE el tema 6 del anexo III, servicios de utilidad pública y estatales. Son datos de uso profesional, que en principio no parecen de interés para el público en general, y parece lógico restringir su acceso. 

Aunque quizás debieran ser las autoridades competentes, como Protección Civil, el Ministerio del Interior, el Ministerio de Defensa, especialistas en la materia, las que marcas en las pautas y reglas a seguir. Es posible que no tenga mucho sentido que cada organismo productor de datos y publicador de servicios tome las decisiones de qué publicar y cómo hacerlo.
  
Algo parecido pasa con la privacidad de las personas y los datos personales, protegidos por el RGDP.  Al publicar datos con la localización de las personas anonimizados, no es fácil a veces garantizar que no puedan ser utilizados para identificar datos personales (véase esta entrada, por ejemplo) si se cruzan con otros datos. A ese respecto, puede resultar muy interesante tener en cuenta estas «Orientaciones y garantías en los procesos de anonimización de datos personales». De nuevo me parece que lo razonable es buscar orientación en los expertos en la materia, en este caso la Agencia de Protección de Datos.

En ese sentido, una tentación es que la administración se cubra las espaldas e intente protegerse contra esos malos usos de los datos en la licencia, con cláusulas del tipo «No se permite realizar usos ilegales de estos datos» o «No se permite usar estos datos para identificar a personas individuales», pero eso tiene varios inconvenientes: viola la filosofía y las condiciones de los datos abiertos, que deben ser datos sin barreras de ningún tipo para su uso y reutilización; y en general,mi opinión es que las licencias paternalistas que tratan de decirle al usuario lo que debe hacer o no hacer (salvo cómo quiero que gestione los derechos de autor del productor) no causan más que problemas y constituyen una barrera para tener datos abiertos.

Probablemente el RGPD sea la mejor portección contra esos malos usos de la información, mucho más eficaz que los términos de una licencia, y la mejor manera de evitarlos sea simplemente no publicar datos ni de instalaciones que pongan en riesgo la seguridad ni datos que no estén anonimizados.

Mi opinión es que el marco legal es el que debe proteger contra las actividades no deseadas (que así se convierten en ilegales) y tratar de legislar a través de las licencias es menos eficaz y además va en contra de la publicación de los datos libres. En cualquier caso, el tema puede dar lugar a un debate interesante y creo que debemos pensar en estas cuestiones.

Publicado por Antonio F. Rodríguez.

por editor (noreply@blogger.com) em October 18, 2019 01:37 AM

October 17, 2019

Geo innova

Mar menor y los animales muertos: ¿Qué sucedió?

En el mar menor aparecieron miles de animales muertos durante el segundo fin de semana de octubre

Lo sucedido en el Mar Menor durante el fin de semana mantiene la atención de todos. Y es que peces, crustáceos y otros animales aparecieron muertos o agonizantes en la orilla. Por eso, la pregunta sobre qué fue lo que causó esta mortandad está en proceso de investigación. Principalmente, apuntan al descuido de la zona, […]

The post Mar menor y los animales muertos: ¿Qué sucedió? appeared first on Territorio Geoinnova - SIG y Medio Ambiente.

por Blog Territorio Geoinnova em October 17, 2019 02:32 AM

Blog IDEE (ES)

Visualizador de viajes balleneros

https://public.tableau.com/views/WhalingVoyages/Whales?:showVizHome=no
Desde luego, hay mapas fascinantes que consiguen aunar una estética impresionante con una inusitada eficacia para transmitir información. Hoy os quiero mostrar un estupendo mapa de más de 70 000 viajes balleneros americanos realizados entre 1784 y 1920. 

Están clasificados mediante colores en función de la especie de ballena, cada punto representa un avistamiento o un animal cazado. Los datos proceden de whalinghistory.org, el diseño es de Alexander Varlamov y está realizado utilizando Mapbox y OpenSteetMap en una plataforma (tableau) para realizar y publicar mapas y gráficos.

Otro notable ejemplo de lo que se puede hacer cuando hay datos abiertos interesantes.

Publicado por el editor. 

por editor (noreply@blogger.com) em October 17, 2019 01:36 AM

October 16, 2019

TYC GIS Formacion

¿Qué aprenderás en nuestro curso de Deep Learning aplicado a la Teledetección y los SIG?

En los últimos años la cantidad de datos que se producen ha aumentado de forma exponencial. Esto nos puede dar acceso a unas fuentes de información realmente valiosas, pero a la vez nos plantea el reto de cómo procesar tal volumen de datos, en muchos casos no estructurados, para extraer dicha información.

Entre los datos que se generan a este ritmo se encuentran también las imágenes aéreas. Cada día, un número de satélites nunca visto, obtiene millones de imágenes de la tierra. Además el uso de drones para la teledetección está a la orden del día.

Lanzamientos de satélites por año.

Por otra parte, el desarrollo del deep learning han hecho posibles muchas tareas de reconocimiento de imagen por parte de los ordenadores, logrando, en algunos casos, mejorar el desempeño humano.

Esta tecnología es la herramienta perfecta para generar valor de imágenes aéreas, consiguiendo realizar análisis automáticos de grandes volúmenes de datos. 

Ratio de error en la competición de reconocimiento de imágenes ImageNet, los sistemas ganaderos, basados en deep learning, han logrado un mejor ratio de error que los humanos.

¿Qué aprenderás en nuestro curso?

Python y Anaconda

Te introduciras en el lenguaje de programación Python. Es el lenguaje de referencia para el deep learning. Existen multitud de librerías de código abierto para machine learning, data science, SIG y cálculo científico en general. Estas librerías están constantemente actualizadas y existe una comunidad muy activa. 

Aprenderás a utilizar la librería numpy, un estándar para el cálculo científico en Python, al que proporciona un uso eficiente de matrices y vectores y multitud de operaciones matemáticas. 

Para generar gráficas y representar datos visualmente aprenderás Matplotlib.

Para manipular y acceder rápidamente a datos en diferentes formatos te introducirán en la librería Pandas, muy utilizada en el ámbito del data science.

Te familiarizarás con algunas técnica básicas del machine learning usando la popular librería Scikit Learn.

Todo lo anterior usando Anaconda, una distribución de Python muy enfocada a la computación científica. Con Anaconda podrás programar en los notebooks de Jupyter, un entorno de programación interactivo.

Deep learning

Aprenderás en qué consiste el deep learning, creando, entrenando y evaluando diferentes modelos. Se hará énfasis en los modelos enfocados a la visión artificial, las redes neuronales convolucionales, que aplicarás a imágenes aéreas de distintas fuentes.

Se mostrarán tres diferentes tareas que pueden realizarse con estos modelos:

Clasificación: Consiste en asignar una imagen a una categoría, por ejemplo decidir que tipo de cobertura de superficie se observa en una imagen de satélite.

Detección: Consiste en detectar objetos y situarlos espacialmente una imagen. Por ejemplo detectar árboles en imágenes de drones.

Segmentación: Esta tarea consiste en asignar a cada pixel de la imagen una categoría. Por ejemplo en una imagen de satélite decidir qué píxeles pertenecen a un edificio y cuáles no.

Todo esto lo realizarás con Keras, una librería de alto nivel que simplifica la construcción de modelos, acelerando el desarrollo de modelos enormemente. Estos modelos se ejecutarán sobre Tensorflow, la librería para deep learning de Google.

Integración con GIS

Además de todo lo anterior aprenderás a manejar datos con formatos SIG, para traducir los resultados de los modelos de deep learning a capas en formato tanto vectorial como raster. Para ello utilizarás las librerías Fiona y Rasterio. 

Si te interesa recibir más información de nuestro curso online de Deep Learning aplicado a los SIG y la Teledetección que empieza el 15 de noviembre escríbenos a formacion@tycgis.com.

Nota: Hay una valoración incluida en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.

Formación de calidad impartida por profesionales

 

Fuentes:

https://medium.com/planet-stories/the-explosion-of-geospatial-data-and-the-rise-of-deep-learning-b22aa8fef519

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por Adrián Pascual Bernal em October 16, 2019 03:04 PM

MDT en 3 dimensiones con Python

Hoy vamos a utilizar la librería matplotlib para obtener con Python un gráfico tridimensional de un modelo digital del terreno (MDT). Esta entrada se basa en el ejemplo que nos da matplotlib de gráficos 3D, pero previamente vamos a preparar un fichero .npz a partir de un ráster de entrada.

gráfico matplotlib

Obtener un MDT

Si disponemos de un ráster MDT podemos saltarnos este paso. En caso de que no sea así, nos dirigimos al centro de descargas del CNIG y en el apartado «Modelos Digitales de Elevaciones» seleccionamos la precisión y luego en el mapa el fichero de la zona que queramos. Esto nos descarga un fichero .asc que podemos cargar en QGIS para ver el aspecto que tiene.

Convertir nuestro MDT a formato .npz

Antes de nada cargaremos los siguientes módulos en Python:

from matplotlib import cbook
from matplotlib import cm
from matplotlib.colors import LightSource
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import gdal

El formato .npz (el que se usa de entrada en el ejemplo) es un fichero de numpy que contiene diferentes arrays. Vamos a guardar los valores que van a ser relevantes para la generación del gráfico y para ello necesitamos obtenerlos del ráster. Aquí es donde Python entra en juego para obtener la elevación y las esquinas coordenadas de las esquinas que delimitan los datos. Para ello usaremos el siguiente código:

#Cargamos la ruta del ráster en la variable "dsm" antes
image = gdal.Open(dsm)
band = image.GetRasterBand(1)
gt = image.GetGeoTransform()
xsize = gt[1]
#Leemos los valores del MDT como un array de dimensiones x, y (x arrays de y elementos)
z = band.ReadAsArray()
nrows, ncols = z.shape
xmin = gt[0]
xmax = xmin + (ncols * xsize)
ymin = gt[2]
#Conocemos la resolución en "y", es igual a la resolución en "x"
ymax = ymin + (nrows * xsize)

Ahora ya tenemos almacenados en las variables z, xmin, xmax, ymin ymax los valores que nos interesan. Vamos a guardarlos en un fichero .npz mediante numpy y estableciendo parejas clave-valor donde elevation serán los valores que tenemos en la variable «z».

#Hemos importado numpy como np
#npz es el nombre de la variable que contiene la ruta para el fichero npz
np.savez(npz, elevation = z, xmin = xmin, xmax = xmax, ymin = ymin, ymax = ymax)

Ya tenemos un fichero .npz a partir de nuestro MDT. Y ahora procederemos a generar el gráfico.

Uso de matplotlib para generar el gráfico tridimensional

Mediante las siguientes líneas abriremos el archivo y le daremos forma a los datos.

with cbook.get_sample_data(npz) as file, \
     np.load(file) as dem:
    z = dem['elevation']
    nrows, ncols = z.shape
    x = np.linspace(dem['xmin'], dem['xmax'], ncols)
    y = np.linspace(dem['ymin'], dem['ymax'], nrows)
    x, y = np.meshgrid(x, y)

Es necesario ahora definir una región de datos que es la que se va a imprimir. Si los datos no son muy extensos se puede usar np.s_[0: , 0: ], aunque el método también sirve para recortar valores anómalos que podamos encontrar en los bordes de la imagen.

region = np.s_[10:-10, 10:-10]
x, y, z = x[region], y[region], z[region]

Ahora procedemos a configurar el espacio:

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ls = LightSource(270, 45)
rgb = ls.shade(z, cmap=cm.gist_earth, vert_exag=0.1, blend_mode='soft')
surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, facecolors=rgb, linewidth=0, antialiased=False, shade=False)
#Invierte la dirección del eje x
ax.invert_xaxis()
#Con plt.show() abrimos la ventana que mostrará el gráfico
plt.show()

Hasta aquí el código nos devuelve la imagen que encabeza el artículo que representa el Puerto del León en Málaga. Pero podemos darle otra rampa de color mediante:

N = 256
vals = np.ones((N, 4))
#El primer número refleja el color en la escala de 256 valores de RGB para el canal 0=R, 1=G, 2=B
vals[:, 0] = np.linspace(10/256, 1, N)
vals[:, 1] = np.linspace(35/256, 1, N)
vals[:, 2] = np.linspace(5/256, 1, N)
newcmp = ListedColormap(vals)

Y obtenemos el siguiente resultado:

grafico matplotlib otro color

Como ves Python es una herramienta potente (y no solo en el ámbito de los SIG) si quieres aprender más apúntate a alguno de nuestros cursos y recibirás formación de calidad impartida por profesionales. Para obtener más información sobre los trámites puedes escribir a formacion@tycgis.com.

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por Arturo Mendes em October 16, 2019 02:24 PM

¿Cómo instalar y configurar la IDE llamada PyCharm para trabajar con Python y ArcGIS Pro?

En esta ocasión se va a instalar una IDE llamada PyCharm que tiene una interfaz muy intuitiva y permite desarrollar y chequear el código de manera muy clara y efectiva. En otra entrada hablamos sobre otro tipo de IDEs para trabajar con el lenguaje de programación Python, ahora vamos a señalar la que es quizás la más funcional y apropiada para trabajar con la serpiente.

Para descargar PyCharm, lo primero que hacemos es dirigirnos a la web y proceder a descargar el programa.  Se nos ofrecen dos opciones, en nuestro caso elegimos a descarga gratuita “Community”:

Después de descargar e instalar PyCharm, hay que realizar alguna configuración para indicarle dónde se va a utilizar. ArcGIS Pro en este caso. Cuando se abra PyCharm por primera vez, le decimos que no importe la configuración marcada por defecto.

La siguiente ventana que nos aparecerá será para “Crear nuevo proyecto”.  Haz clic en el botón “Create New Project”. En esta ventana tendremos que incluir el intérprete con el que queramos trabajar en el proyecto.

Una forma de encontrar esa ruta es escribiendo estas líneas de código en la ventana de Python de ArcGIS Pro.

Esto configurará el proyecto actual para usar el entorno de ArcGIS Pro, pero es posible que prefiera que PyCharm use este entorno para todos los proyectos que se vayan a crear nuevos en lugar de tener que configurarlo cada vez. Puedes hacer esto también. En PyCharm seleccione File –> Default Settings

Haga clic en Project Interpreter y establezca la ruta del Project Interpreter en c:\Program Files\ ArcGIS\Pro\bin\Python\envs\arcgispro-py3\python.exe como se ve en la captura de pantalla a continuación.

La configuración debería quedarte como se muestra en la siguiente imagen:

Una vez conseguido esto,  reinicia el programa. Lo mismo podrás hacer con otros entornos. Así, cada vez que creemos un nuevo proyecto en PyCharm, ya vendría la ruta incluida por defecto.

Para aprender más sobre este tema puedes apuntarte a nuestros cursos de Python en ArcGIS Pro, tanto nivel usuario como avanzado, o realizarlos conjuntamente obteniendo el certificado de Especialista. Para más información escribe a formacion@tycgis.com.

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por Beatriz Ramos López em October 16, 2019 02:17 PM

Luís Sadeck (BR)

Timelapse no QGIS com os dados vetoriais do MapBiomas

O plug-in, demonstrado no vídeo, altera o item visível (grupo ou camada) de um grupo (mutuamente exclusivo) para que a camada seja apresentada uma após a outra de forma sistemática, isso pode ser feito manual ou automaticamente, por botões ou atalhos do teclado. Gostou? Se inscreve no canal!

por sadeckgeo em October 16, 2019 12:33 PM

TYC GIS Formacion

Visualización 3D con ArcScene de ArcGIS

En esta entrada aprenderemos cómo visualizar y modelar terrenos en 3D en ArcGis. En ArcScene podemos usar imágenes, DEM, MDT con el fin de simular escenarios de manera virtual.

Lo primero que haremos será descargar una DEM. Aquí podremos ver cómo descargar Modelos Digitales del Terreno de cualquier parte del mundo.

Una vez descargado nuestro DEM, Lo cargamos en ArcGIS.

Lo siguiente será obtener las curvas de nivel para lo cual ingresamos de la siguiente manera: caja de herramientas /Spatial Analyst Tools/Surface/Contour. Ingresamos valores como se muestra en la imagen a continuación, damos clic en ok y listo.

Lo siguiente será pasar nuestras curvas de nivel a 3D, de la siguiente manera, ingresando a Caja de Herramientas/3D Analyst Tools/3D Features/ Feature To 3D By Attribute.

En el apartado de Height Field seleccionaremos el atributo de la tabla donde se encuentra indicadas la altura o cotas de las curvas de nivel.

Una vez obtenido nuestras cotas en 3D, procederemos a visualizar el ArcScene, para eso abrimos la herramienta de ArcScece de la siguiente manera, es más rápido.

Una vez en ArcScene cargamos nuestras capas, lo siguiente que haremos será, ajustar la visualización de nuestras capas para poder visualizarlas adecuadamente. Lo haremos como se muestra en la imagen, ingresando a las propiedades de la capa, damos clic y aceptar y listo.

El ajuste anterior lo aplicamos a cada una de nuestras capas. Listo podemos visualizar nuestras capas en 3D.

Si quieres aprender más sobre esta herramienta y cómo aplicarlo a estudios medioambientales, puedes inscribirte al CURSO ONLINE DE ESPECIALISTA EN ARCGIS 10 APLICADO A MEDIO AMBIENTE.

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por Gladys Toribio em October 16, 2019 10:16 AM

Blog IDEE (ES)

Nuevos productos derivados del vuelo LiDAR 2017 de Navarra

http://ww2.pcypsitna.navarra.es/Participa/Blog1/Lists/Entradas%20de%20blog/Post.aspx?ID=152
Sombreado anisotrópico del MDS en semitransparencia con el Mapa Base.

Dentro del proyecto colaborativo entre Comunidades Autónomas y Estado llamado PNOA, el Departamento de Cohesión Territorial de la Comunidad Foral de Navarra realizó en el 2017 un vuelo LiDAR de de 14 puntos/m2, el primero hecho en Europa, con un aumento espectacular de densidad comparado con el punto por m2 del anterior.

A lo largo del año 2018 fué necesario poner a punto procesos de clasificación mejorada de los puntos LiDAR utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. Esa clasificación de la nube de puntos distingue diferencias entre suelo, vegetación (baja, media y alta) y edificaciones; datos que se han publicado como datos abiertos en el novedoso formato LAZ 1.4, en la Cartoteca y Fototeca de Navarra y desde el FTP de Cartografía del Gobierno de Navarra, acompañada de una aplicación gratuita para la agregación y transformación de formatos LAZ (LiDAR Converter). 

El Departamento de Cohesión Territorial ha colaborado con el Departamento de Universidad, Innovación y Transformación Digital para facilitar el uso y difusión de los datos LiDAR, generando una serie de productos básicos con dos resoluciones, 50 cm y 2 m: 
  • Un Modelo Digital del Terreno (MDT), en el que se han eliminado los puntos clasificados como vegetación y edificios.
  • El Modelo Digital de Superficie (MDS), que contiene todos los elementos.
Ambos en formatos XYZ y ASCII, en unidades cortadas por marcos de hoja del mapa topográfico 1:10 000. 

Despues de publicar esos datos mediante servicios de visualización y descarga, se ha preparado una colección de sombreados de 50 cm de resolucón, tanto del MDT como del MDS, para publicarlos en IDENA bajo los epígrafes «Cobertura de la tierra - mapas básicos e imágenes» y «Mapas de relieve»:
  • Sombreados tradicionales en escala de grises con una elevación solar de 45º y orientación de 315º. Los sombreados en color se han obtenido superponiendo una imagen hipsométrica por alturas al sombreado. Se pueden ver ejemplos con ntes vistas sobre La Barranca y San Miguel de Aralar o navegar a otros lugares con los MDT blanco y negro o color y MDS blanco y negro o color.
  • El «Mapa de relieve clasificado en color» del MDS ofrece una vista diferente, un sombreado al que se le ha aplicado un resalte a las clases de suelo, vegetación, edificios y agua, que mejora notablemente la interpretación de esos fenómenos.
  • En los dos sombreados anteriores pueden provocar sombras en determinadas zonas. Como novedad, se han publicado dos nuevos productos, siguiendo la técnica de sombreado anisotrópico con iluminación difusa, que se generan utilizando fuentes de luz desde distintas direcciones, ponderando el resultado en función de su comportamiento tratando de alcanzar el máximo realce. Son sombreados en blanco y negro y los hay derivados del modelo del terreno y del de superficie. Esos nuevos productos permiten realizar una mejor inspección visual del modelo e incluso la detección de elementos superficiales, para su uso en múltiples aplicaciones como pueden ser la arqueología o la producción cartográfica. 
Para un uso profesional, se han incorporado además al servicio de coberturas (IDENA - WCS) cinco nuevas capas completas y continuas de Navarra, con una resolución de 2 m de paso de malla: el Modelo Digital del Terreno, el de Superficies, Altura sobre el terreno (como diferencia entre el MDS y el MDT), Pendiente (en porcentaje) y Orientación (en grados), para integrarlos directamente en cualquier proyecto que se realice con Sistemas de Información Geográfica, ahorrandose así pesadas descargas.

En ese sentido, ya se han actualizado con el nuevo MDT los servicios de consulta de altitudes e interpolación de entidades en los elementos seleccionados o dibujados en el visualizador de IDENA y el modelo en relieve para la navegación en modo 3D. Está ya prevista la ampliación de la consulta para que suministre también los valores desde el MDS y el modelo de alturas de los objetos; lo que permitirá conocer el tamaño de árboles, edificaciones y cualquier otro elemento no clasificado como suelo.

Para más información véase esta nota de prensa.

Publicado por Fernando Alonso-Pastor. 

por editor (noreply@blogger.com) em October 16, 2019 05:03 AM

October 15, 2019

Fernando Quadro (BR)

Curso Online de GeoServer em Dezembro

Caros leitores,

Quero convidá-los a participarem do Curso Online de GeoServer que estarei ministrando pela GEOCURSOS. O objetivo do curso é que você aprenda a disponibilizar, compartilhar e editar dados geográficos na internet com o GeoServer.

No curso serão abordados tópicos como: configuração de dados, criação de estilo com SLD, padrões OGC, interface administrativa (web), visualização cartográfica com OpenLayers, REST API, Segurança, entre outros.

O curso ocorrerá entre os dias 03 e 12 de dezembro (terças, quartas e quintas) das 20:00 as 22:00 (horário de Brasília).

Aqueles que poderem divulgar para seus contatos, agradeço. Quem quiser saber mais informações sobre o curso, pode obtê-las nos seguintes links:

por Fernando Quadro em October 15, 2019 02:36 PM

Luís Sadeck (BR)

Ajustamento de Observação: aplicações geodésicas

Inscreva-se no canal pra gente ter um relacionamento mais próximo...!!! E se gostou do vídeo ou não, deixe o Like ou Deslike pra gente saber e poder ir melhorando. Se quiser compartilhar suas experiencias com a galera sobre essa disciplina fantástica, é só deixar um comentário. No mais, um forte abraço e até a próxima!

por sadeckgeo em October 15, 2019 12:05 PM

Geo innova

Conferencia de ESRI España 2019

Nos complace informaros que el próximo 29 y 30  de Octubre tendrá lugar la Conferencia de Esri España 2019 en la Institución Ferial de Madrid (IFEMA), catalogado como el mayor evento de SIG del año. En la Conferencia ESRI del año pasado (2018), Geoinnova como Silver Partner de ESRI, participó como conferenciante presentando un trabajo […]

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por Blog Territorio Geoinnova em October 15, 2019 05:52 AM

Blog IDEE (ES)

9º Encuentro APORTA sobre los datos de alto valor

https://datos.gob.es/es/eventos/la-nueva-edicion-del-encuentro-aporta-se-centrara-en-los-datos-de-alto-valor

Ya se está preparando el 9º Encuentro APORTA, previsto para el próximo 18 de diciembre en Madrid y en horario de mañana, de 9:00 a 14:30. En esta ocasión, el tema fundamental serán los datos de alto valor, mayoritariamente públicos, pero también privados en parte, un núcleo de información esencial por su gran impacto en la sociedad.

La  Directiva (UE) 2019/1024 de Reutilización y datos abiertos define como datos de alto valor los datos geoespaciales, ambientales, meteorológicos, estadísticos, de las sociedades mercantiles y de la movilidad. Esos datos se consideran clave para dinamizar servicios innovadores y generar beneficios socioeconómicos y medioambientales para toda la población.

La jornada se organizará en torno a tres mesas redondas de debate:
  • Hacia la disponibilidad de datos de alto valor, en donde participarán administraciones públicas productoras de ese tipo de datos.
  • Acelerando el uso de datos de alto valor, con representantes de aceleradoras de negocios e iniciativas dedicadas a contribuir a superar las barreras a las deben hacer frente las pymes y las start-ups especializadas en datos, 
  • Haciendo uso de los datos públicos de alto valor, formada por agentes del sector reutilizador que debatirán sobre las oportunidades que brinda la disponibilidad de datos de alto valor y los retos a los que es preciso hacer frente para incentivar su uso.
El orden del día sepublicará en las próximas semanas. Se pueden seguir las novedades del evento en redes sociales, con el hashtag  #Aporta2019 y en datos.gob.es. Como en otras ocasiones, la sesión podrá seguirse en streaming. Ya podéis marcar la fecha en el calendario: 18 de diciembre.

Publcado por el editor.

por editor (noreply@blogger.com) em October 15, 2019 05:20 AM

October 14, 2019

Blog gvSIG (ES)

Program of the 15th International gvSIG Conference is now available

The program of the 15th International gvSIG Conference is now available. It includes a a great number of presentations and several free workshops for both users and developers.

Conference will take place from November 6th to 8th at School of Engineering in Geodesy, Cartography and Surveying (Universitat Politècnica de València, Spain), and registrations have to be done from the form available at the event website.

Registration for workshops will be independent, and they will be able to be made from October 15th. All the workshops information will be published at gvSIG Blog soon.

por Mario em October 14, 2019 04:27 PM

Ya está disponible el programa de las 15as Jornadas Internacionales gvSIG

El programa de las 15as Jornadas Internacionales gvSIG está ya disponible con una gran variedad de ponencias y varios talleres gratuitos, tanto para usuarios como para desarrolladores.

Las jornadas tendrán lugar del 6 al 8 de noviembre en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Geodésica, Cartográfica y Topográfica (Universitat Politècnica de València, España), y para poder asistir es necesario inscribirse previamente desde el formulario habilitado en la web del evento. Se recomienda no esperar al último momento, ya que las salas cuentan con un aforo limitado.

Para los talleres gratuitos se deberá realizar una inscripción independiente, que podrá realizarse a partir del día 15 de octubre. Toda la información relativa a los mismos la podréis encontrar en el blog de gvSIG.

por Mario em October 14, 2019 04:21 PM

MappingGIS [ES]

Cómo crear mapas con Google My Maps

Google My Maps es una herramienta que permite a los usuarios crear fácilmente sus propios mapas sobre los mapa base de Google Maps. Google My Maps es una de herramienta fantástica para planificar viajes, ya que nos permite crear nuestros propios mapas personalizados con los sitios y rutas que nos gustaría visitar. Esta versión está ...

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Cómo crear mapas con Google My Maps

por Aurelio Morales em October 14, 2019 11:17 AM

Geo innova

El deshielo de los polos, un problema más grave de lo que pensamos

Deshielo del Ártico

Como ya se sabe, el cambio climático está afectando mucho a nuestro planeta y cada día más pero uno de los impactos más graves que está provocando es el deshielo de los polos. Tanto el Ártico como la Antártida, contienen el 80% del agua dulce del planeta además de contener el 90% del hielo de […]

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por Blog Territorio Geoinnova em October 14, 2019 06:17 AM

Blog IDEE (ES)

Cómo va la neutralidad de la red

Este es uno de esos temas que se mantiene en la actualidad bastante tiempo y que vale la pena recapitular de vez en cuando por su importancia.

Repasemos. La neutralidad de la red es un principio que establece que el tráfico de datos en Internet debe ser tratado por igual independientemente de su contenido, sin que varíen ni la tarifa ni la velocidad de navegación en función de qué datos se estén transmitiendo, qué páginas web se visiten o qué soluciones tecnológicas tenga el usuario (sistema operativo, navegador, software en general y dispositivo).

El término fué acuñado en 2003 por el profesor Tim Wu de la Universidad de Columbia y implica, sobre todo, que los proveedores de servicios de internet proporcionen los mismos servicios y a las mismas tarifas a todos los usuarios y proveedores de contenidos. Hay que tener en cuenta que es razonable diferenciar el tráfico en la red para priorizar las comunicaciones de los servicios de emergencias, la gestión de la propia red de las operadoras y el uso de servicios críticos, como los de teleasistencia y otros parecidos. 
 
Algunos países han regulado por ley estas cuestiones: Chile se convirtió en 2010 en el primer país en aprobar una ley (la Ley N° 20.453) a favor de la neutralidad de la red; el Parlamento Europeo votó en 2014 a favor de la neutralidad de la red y ha aprobado varias medidas en esa dirección, y en España, la Ley General de Telecomunicaciones (Ley 9/2014) establece en su artículo 3 h) como uno de sus objetivos y principios  «fomentar, en la medida de lo posible, la neutralidad tecnológica en la regulación».
 
Sin embargo, no está claro cómo esos marcos legales y las buenas intenciones de algunos países pueden afectar al órgano regulador de la red, la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC), cuyas disposiciones afectan a los grandes proveedores de Internet. Tras una historia llena de altibajos, está presidida desde 2017 por el polémico Ajit Pai, poco favorable a la neutralidad de la red, que promovió que la FCC se declarase no competente para sancionar las violaciones de la neutralidad.

En los últimos años, ha habido un buen número de caso preocupantes, unos más dudosos que otros de violar la neutralidad, desde compañías que ofrecen en un mismo paquete acceso a banda ancha junto y a una plataforma determinada de series y películas, hasta las diferencias en velocidad con que se accede a Netflix desde distintos proveedores de Internet, pasando por el zero rating, tarifas que ofrecen datos gratuitos para el tráfico generado por determinadas aplicaciones como redes sociales, vídeo, música o mensajería.
 
En cualquier caso, el dejar las manos libres para que los grandes proveedores de Internet actúen libremente y establezcan políticas comerciales propias puede tener consecuencias poco deseables, como ya se está viendo: la banda ancha puede tener recargos en zonas rurales poco conectadas y de baja rentabilidad, con lo que puede aumentar la brecha digital, las grandes compañías pueden bloquear las iniciativas innovadoras que los grandes genios puedan lanzar desde un garaje de forma independiente y puede desaparecer la libre y sana competencia de tarifas. En este artículo hay un interesante análisis de las consecuencias negativas.

Por rmencionar solo tres casos preocupantes ocurridos después de que la FCC dejase de proteger la neutralidad y algunas prácticas empresariales, mencionaremos: 
Por otro lado, hay que puntualizar primero que solemos pensar en Internet como una red única en todo el mundo y con las mismas reglas de funcionamiento, pero la verdad es que no es así, especialmente en China, donde la red está tan censurada y controlada que prácticamente es otra red, y en Rusia, que hace poco se desconectó de Internet para probar una red propia, nacional y soberana.

Volviendo a la neutralidad de la «red occidenta, el futuro es incierto y parece que su restablecimiento depende en buena medida de los jueces y del Congreso estadounidenses. Ahora mismo Hay al menos tres propuestas sobre la neutralidad de la red, como la iniciativa del Partido Demócrata de invalidar la decisión del 2017 de la FCC y volver a las reglas de juego anteriores. 

Si os interesa el tema, Free Press es una iniciativa en favor de la libertad, apertura y transparencia de los medio de comunicación en general y en particular de la red.

Como ya hemos comentado alguna vez, creemos que la neutralidad de la red es un principio fundamental que vale la pena defender y que puede ser especialmente importante para los datos geográficos, que suelen ser muy voluminosos y constituyen un campo en el que las soluciones comerciales tienen una gran presencia.

(Para redactar esta entrada hemos tomado buena parte del contenido de este artículo).

Publicado por Antonio F. Rodríguez.

por editor (noreply@blogger.com) em October 14, 2019 04:45 AM

October 11, 2019

TYC GIS Formacion

¿Cómo incluir un nuevo mapa base llamado “Firefly” en un visor creado con la API de JavaScript de Esri, o en programas como ArcGIS online, ArcMap o ArcGIS Pro?

Desde Esri se ha desarrollado un nuevo mapa base denominado Firefly que permite contrastar mejor la simbología de tus datos. En esta ocasión vas a aprender cómo incluirlo en diferentes programas de Sistemas de Información Geográfica. Esto es un gran avance ya que, de esta manera, podrás marcar una diferencia con  tus proyectos cartográficos.

Así, si tienes una cuenta en ArcGIS online puedes buscar el mapa base y añadirlo como se muestra en la siguiente imagen:

Puedes incluirlo también en una escena 3D:

Si ya te interesa trabajar con él en una versión SIG de escritorio,  podrás lanzarlo en ArcMap:

Por supuesto también en ArcGIS Pro y se visualiza de la siguiente manera:

Como os comentaba, así quedaría reflejada una simbología sobre datos de incendios en Estados Unidos:

Y por supuesto puedes incluirlo como servicio en un visor  cartográfico que puedas desarrollar con la API JavaScript de Esri:

Si quieres aprender más sobre cómo trabajar con la API de JavaScript de Esri en breve comienza la nueva convocatoria del CURSO ONLINE DE ESPECIALISTA EN CREACIÓN DE APLICACIONES CON LA API DE JAVASCRIPT Y ARCGIS SERVER,  o el CURSO ONLINE DE CREACIÓN DE APLICACIONES API DE JAVASCRIPT 3.X Y ARCGIS SERVER. Para obtener más información sobre los trámites puedes escribir a formacion@tycgis.com.

Nota: Hay una valoración incluida en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.

Formación de calidad impartida por profesionales

    

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por Beatriz Ramos López em October 11, 2019 10:49 AM

Geo innova

Día Mundial de las Aves Migratorias. Protege las aves: contra la contaminación por plásticos!

Día mundial de las aves migratorias

Mañana 12 de octubre se celebra el Día mundial de las Aves Migratorias (WMBD) con el fin de concienciar  sobre la importancia de conservar y proteger las aves migratorias y sus hábitats. Cada año se organizan festivales de aves, programas de educación, excursiones de observación de aves, presentaciones y exposiciones para celebrar este día a […]

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por Blog Territorio Geoinnova em October 11, 2019 03:00 AM

October 09, 2019

Blog IDEE (ES)

TerraClass, un geoportal sobre la Amazonía

https://www.terraclass.gov.br/webgis/

El geoportal TerraClass ofrece datos abiertos, que se pueden descargar, sobre zonas desforestadas de la Amazonía para los años 1991, 2000, 2004, 2008, 2010, 2012 y 2014, y un potente visualizador que muestra servicios estándar WMS (https://www.terraclass.gov.br/geoserver/TerraClass/wms?SERVICE=WMS&REQUEST=GetCapabilities) y herramientas de análisis en línea muy interesantes,algunas orientadas a ver cómo ha evolucionado el uso del suelo en el tiempo. 

El Proyecto TerraClass, gestionado por Corporación Brasileña de Investigación Agrícola (EMBRAPA) y el Instituto Nacional de Investigación Espacial (INPE), arrancó en 2010 para dar respuesta a una demanda del Gobierno Federal brasileño sobre la calificación de la deforestación observada en la región del Amazonas.

(Visto en Geodireito). 

Publicado por el editor.

por editor (noreply@blogger.com) em October 09, 2019 10:05 PM

MappingGIS [ES]

Qué es la topología y cómo crearla en ArcGIS Pro

Si nos situamos en lo alto de un edificio y nos centramos en el entorno podemos identificar las calles que intersectan, así como las propiedades adyacentes, el resto de edificios que conectan, etc… La lógica matemática para explicar estas relaciones es denominada topología. El software origen que comenzó a trabajar con topología fue ArcInfo Workstation ...

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Qué es la topología y cómo crearla en ArcGIS Pro

por Diego Alonso em October 09, 2019 04:49 PM

Blog IDEE (ES)

FATMAP: Mapas para explorar

https://fatmap.com/

Los caminos que llevan los datos son inescrutables. La cartografía en formato digital del IGN de España a varias escalas, desde 1:1 250 000 hasta el MTN25, sirve de datos de referencia para esta página web, FATMAP, una plataforma para web y móviles dedicada a mostrar itinerarios de aventura en todo el mundo para recorrer eskiando, en bici, andando... con cartografía, visiones tridimensionales, perfiles y un montón de información.


La página ofrece una app para móviles,cartografía fuera de línea, fotografías espectaculares y gran cantidad de información útil, como perfiles, dificultad del recorrido, época del año recomendada, etcétera. La idea es del británico Misha Goupal, fundador y CEO del proyecto, tiene una parte colaborativa que admite contribuciones de los usuarios y el patrocionio de varis empresasde material de alta montaña y aventura. Tiene una charla TED en la que explica su proyecto.

Cuando se publican datos abiertos, es imposible saber hasta dónde pueden llegar.

Publicado por Antonio F. Rodríguez.

por editor (noreply@blogger.com) em October 09, 2019 10:40 AM

TYC GIS Formacion

Ejemplos de Infraestructuras de Datos Espaciales (IDEs) desarrolladas con el programa GeoNetwork

Existen una gran variedad de programas que permiten la creación de Infraestructuras de Datos Espaciales (IDEs), en una entrada anterior os mostramos con qué programas se trabajan en el curso sobre IDEs de TYC GIS.

En esta entrada te vamos a mostrar ejemplos de Infraestructuras de Datos Espaciales (IDEs) que han desarrollado su portal con el programa GeoNetwork. Por ejemplo, desde el International Council for the Exploration of the Sea (ICES) han creado un catálogo de metadatos que puedes consultar en este enlace.

Por otro lado, con una interfaz muy atractiva, la Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales (ICDE)  también ha empleado este programa.

Como ejemplo de IDE llevado a cabo en nuestro país, la Región de Murcia también ha lanzado su aplicación dónde se pueden consultar diferentes tipos de recursos.

El gobierno de Escocia también ha desarrollado un catálogo de datos y metadatos con GeoNetwork, chequéalo en este enlace:

Hay que señalar, que también se puede incluir un visor cartográfico como el que se indica en la siguiente imagen. En este caso, son datos dedicados al Cambio climático de la Red de Monitoreo de Temperatura de los ríos de Escocia (Scotland River Temperature Monitoring Network, SRTMN). Muestra una leyenda que destaca la prioridad de gestión en una escala de 1 a 9, donde 1 es la máxima prioridad (es decir, temperatura alta del río y alta sensibilidad climática) y 9 es la más baja.

La nueva convocatoria del CURSO ONLINE DE INFRAESTRUCTURA DE DATOS ESPACIALES (IDEs) Y ELABORACIÓN DE METADATOS te enseña a trabajar, entre otras herramientas, con GeoNetwork. Si quieres más información o formalizar la matrícula escribe a formacion@tycgis.com.

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por Beatriz Ramos López em October 09, 2019 09:36 AM

Mapas online da EEA [EN]

Urban Waste Water Treatment map

The map reflects the most recent available information at the EU-level on implementation of the Urban Waste Water Treatment Directive (UWWTD) in EU 28 plus Iceland based on data reported by the Member States (for reference year 2016) in 2018.

por Marie Jaegly em October 09, 2019 08:00 AM

Geo innova

Patricio Soriano: Nuevo docente en el Curso de QGIS Avanzado

Patricio Soriano

Nos complace informar de la adhesión de Patricio Soriano al equipo docente de Geoinnova Formación, para impartir el Curso de QGIS Avanzado. Gracias a ello, completamos la actualización y mejora del contenido didáctico del curso de QGIS, con uno de los profesionales en activo más conocidos, por la encomiable labor didáctica en su blog SIG […]

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por Blog Territorio Geoinnova em October 09, 2019 05:00 AM

October 08, 2019

TYC GIS Formacion

Creación de un Modelo Digital de Elevación (DEM) a partir de curvas de nivel en ArcGIS

A continuación crearemos un Modelo Digital de Elevaciones o DEM a partir de curvas de nivel.

Lo primero que haremos será cargar nuestra capa de curvas de nivel en ArcGIS 10.x.

Una vez cargada esta capa, lo primero que tenemos que haremos será convertir estas curvas en nivel en una red irregular de triángulos (TIN), lo cual es una superficie basada en vectores utilizada para representar la morfología de la superficie. Lo hacemos de la siguiente manera, ingresando a la Toolbox de ArcGIS  .

Una vez en la herramienta de TIN, ingresamos los datos que se requieren como se muestra en la imagen.

Damos clic en OK y esperamos que se genere el TIN.

Una vez generado el TIN, lo siguiente que realizaremos será convertí a Modelo Digital de Elevaciones.

Para convertir nuestro TIN a RASTER, lo hacemos de la siguiente manera:

Ingresamos los datos como se muestran a continuación en la imagen.

Por último damos clic en OK y listo habremos creado un Modelo Digital de Terreno (DEM) a partir de las curvas de nivel.

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por Gladys Toribio em October 08, 2019 08:27 AM

Geo innova

La perspectiva de género en la planificación urbana

perspectiva de género en el urbanismo

Para empezar a hablar sobre la perspectiva de género en la planificación urbana, habrá que enfatizar antes que en el planeamiento urbanístico siempre ha existido (de forma intencionada o no) una discriminación al rol que jugaba la mujer, tanto desde la parte técnica (aquellos que diseñaban el modelo de ciudad), como de la parte política […]

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por Blog Territorio Geoinnova em October 08, 2019 05:45 AM

Blog IDEE (ES)

Publicada en GitHub la versión 2.0.0 de la API SITNA

http://ww2.pcypsitna.navarra.es/Participa/Blog1/Lists/Entradas%20de%20blog/Post.aspx?ID=151

Ya está disponible para desarrolladores la versión 2.0.0 de API SITNA (API JavaScript para el desarrollo de mapas interactivos de manera sencilla), con una drástica refactorización para eliminar dependencias, simplificar código, reducir volumen y actualizar referencias:
  • Eliminada la dependencia de jQuery.
  • Eliminada la dependencia de Modernizr.
  • Eliminadas todas las referencias a OpenLayers 2.
  • Retirado el soporte a Internet Explorer (ligado al punto anterior).
  • Actualización a OpenLayers 5.
  • Solución de errores.
Para obtener información sobre versiones previas consultar aquí.

Como resultado del compromiso adquirido con la comunidad IDE en las pasadas Jornadas Ibéricas de Infraestructuras de Datos Espaciales (JIIDE 2018), celebradas en Mahón, están también disponibles:
  • Los sitios web que contienen visualizadores desarrollados con la API SITNA aquí.
  • La hoja de ruta actualizada aquí.
API SITNA es una herramienta de desarrollo de código abierto, con licencia BSD-2, ofrecida por el Gobierno de Navarra
                  
Publicado por Fernando Alonso-Pastor.

por editor (noreply@blogger.com) em October 08, 2019 05:13 AM

October 07, 2019

Blog IDEE (ES)

¿Sabemos identificar las imágenes de satélite falsas?

 https://medium.com/sentinel-hub/its-a-faaaake-or-not-bace4f0c01ec
Imagen falsa de un incendio en el Central Park de Nueva York

Desde hace años proliferan en la web imágenes de satélite de múltiples plataformas, resoluciones y características, situación potenciada por la aparición de los Servicios Web de Mapas Teselados (WMTS), que nos inundan de imágenes de nuestro planeta de resolución y frecuencia crecientes.

Pero, ante la inmediatez y la capacidad de persuasión de las imágenes de verdad, que aparentan enseñarnos el mundo real tal-y-como-es ¿sabemos distinguir las imágenes manipuladas de las que no lo son?

La imagen de arriba muestra un falso incendio en el Central Park de Nueva York, añadido con Photoshop en diez minutos de trabajo, procedente de un interesante artículo sobre el tema (en inglés) publicado en el Sentinel Hub Blog por Pierre Markuse, que os recomiendo leer:
En él, se distinguen varios casos interesantes: imágenes que parecen falsas, por mezclar bandas poco usuales o colores extravagantes, pero que sí son imágenes reales; imágenes que también parece falsas, pero que no lo son, simplemente se han interpretado mal (por error o con mala intención) y se presentan como lo que no son, y finalmente, las imágenes falsas como las de arriba.

Un artículo muy interesante que, dado el poder de convicción de las imágenes, mayor cuando la fuente citada es conocida y prestigiosa, lo fácil que es manipularlas y lo difícil que resulta para el gran público distinguir esa manipulación, nos tiene que hacer reflexionar sobre cómo evitar grandes engaños.

Probablemente la clave esté en los metadatos y en que los medios de comunicación y las agencias de noticias extremen el cuidado en comprobar el origen de ese tipo de información y su fiabilidad, tanto de las imágenes como de las interpretaciones y explicaciones que las acompañan. Y no estaría de más que los usuarios hiciesen lo mismo.

Publicado por el editor.

por editor (noreply@blogger.com) em October 07, 2019 03:38 AM

October 04, 2019

TYC GIS Formacion

Instala un entorno de Python para deep learning y GIS

Anaconda es una distribución de código libre de Python, muy usada en el ámbito del data science y machine learning. Facilita la creación de entornos, donde instalar, de forma aislada, diferentes paquetes, evitando así el conflicto entre diferentes versiones y dependencias.

Instala entorno1

Incluye varios paquetes de ciencia de datos, listos para utilizarse. Además instala Jupyter Notebooks, un entorno de desarrollo de Python que se visualiza en el navegador. En él, trabajas con “notebooks” donde puedes mezclar código, textos, gráficas e imágenes, y donde puedes ejecutar código de forma interactiva mientras programas.

Para administrar los paquetes y entornos utiliza Conda, un gestor de paquetes de código abierto.

Para instalar Anaconda y conocer más de Jupyter visita esta entrada:

https://www.cursosgis.com/como-instalar-jupyter-para-trabajar-con-python/

En esta entrada aprenderás a crear un entorno aislado e instalar en él las herramientas necesarias para usar deep learning acelerado con GPU. Instalaremos las siguientes librerías:

Tensorflow, la librería de código abierto de Google para machine learning, en su versión para GPU.

Keras, para diseñar y manejar los modelos que se ejecutarán posteriormente en Tensorflow.
EO-learn, un framework de Sentinel-Hub para hacer de puente entre el campo de la teledetección y el machine learning.

Para instalar la versión de Tensorflow compatible con GPU debes asegurarte de que tu ordenador tenga una GPU compatible con CUDA, además de usar Windows 10. Esto puedes comprobarlo en el siguiente enlace:

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Para hacer funcionar esta versión de Tensorflow son necesarias otras tantas dependencias, que instalarlas sin errores de compatibilidad puede ser algo engorroso. Esto se puede solucionar creando un entorno Conda que incluye todo lo necesario. Para ello, una vez tengas instalado Anaconda, accede a su consola (Anaconda Prompt) ejecutándola como administrador:

Instala entorno2

Para crear el entorno con Tensorflow y todas las dependencias automáticamente teclea el siguiente comando:

conda create -n tf_gpu tensorflow-gpu

Ahora tendrás dos entornos, con diferentes paquetes instalados disponibles en Anaconda, para activar el que acabamos de crear utiliza el siguiente comando:

conda activate tf_gpu

Ahora instalaremos Keras usando:

conda install -c conda-forge keras

Para instalar EO-Learning son necesarios varios paquetes más: GDAL, Fiona y Rasterio para la gestión y procesado de capas raster y vectoriales y Shapely para operaciones geométricas. Las instalamos con los siguientes comandos:

conda install -c conda-forge gdal<br>conda install -c conda-forge rasterio<br>conda install -c conda-forge fiona<br>conda install -c conda-forge shapely

Para evitar un problema de compatibilidad instalamos la librería PyProj en su versión 1.9.6. Además usaremos Pip (el gesto de paquetes típico de Python), para ello ejecutamos en primer lugar:

conda install -n tf_gpu pip

Finalizamos instalando las librerías que nos faltan:

pip install pyproj==1.9.6
pip install eo-learn

Finalmente comprobaremos que se ha instalado todo correctamente, importando los paquetes instalados desde un notebook. Abrimos el navegador Anaconda y seleccionamos el entorno que hemos creado en el menú ‘Environments’:

Instala entorno3

Seguidamente lanzamos Jupyter desde el menú ‘Home’:

Instala entorno4

Deberá aparecerte el entorno de Jupyter en el navegador. Creamos un Notebook, seleccionando Python3 en las opciones que despliega botón ‘New’ que hay en la esquina superior derecha:

Instala entorno5

En el notebook importamos Tensorflow, Keras y EO-learn:

Instala entorno6

Si ejecutamos el código anterior sin ningún error ya tendremos nuestro entorno listo para trabajar.

Nota: Hay una valoración incluida en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.

Formación de calidad impartida por profesionales

 

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por Adrián Pascual Bernal em October 04, 2019 09:00 AM

Blog IDEE (ES)

Poblaciones y edad de los edificios

https://magnet.xataka.com/un-mundo-fascinante/envejecimiento-ciudades-espanolas-ilustrado-estos-mapas-a-traves-sus-edificios
Madrid

Magnet publicó hace dos días unos mapas espléndidos que muestran en varias ciudades españolas, como Madrid, Barcelona, Valencias, Las Palmas y Valladolid, la relación entre la antigüedad de los edificios (representada mediante colores) y el urbanismo.

Son representaciones fascinantes, en las que se puede ver porqué se llama casco viejo al centro histórico y por dónde se ha ido expandiendo el casco urbano a lo largo de los años.

https://magnet.xataka.com/un-mundo-fascinante/envejecimiento-ciudades-espanolas-ilustrado-estos-mapas-a-traves-sus-edificios
Barcelona

Unos más tan atractivos, pintureros y reveladores con posibles gracias a que los datos de la DG de Catastro están disponibles, son interoperables y se pueden conseguir fácilmente.

El análisis que se realiza de los resultados es muy atractivo. Se puede leer en este enlace: 

«El envejecimiento de las ciudades españolas, ilustrado en estos mapas a través de sus edificios».

Muy interesante.

Publicado por el editor. 

por editor (noreply@blogger.com) em October 04, 2019 12:36 AM

October 02, 2019

Luís Sadeck (BR)

Python QGIS – Live

Hoje a dica vai ser bem rápida.Vocês que já acompanham o blog por um bom tempo, devem saber que temos a iniciativa GeoCast Brasil na plataforma do Youtube onde uma galera posta vídeos dos mais variados temas sobre a área das geotecnologias… E estamos pensando até em falar de outros assuntos tb… Nos últimos tempo […]

por sadeckgeo em October 02, 2019 06:24 PM

MappingGIS [ES]

Creación de plugins con QGIS de forma minimalista

Una de las virtudes que tiene QGIS es su rico ecosistema de plugins o complementos. Estos plugins enriquecen y aumentan las funcionalidades de QGIS, convirtiéndolo en un programa GIS open source muy potente, hasta tal punto que QGIS se ha convertido en la alternativa a real a programas tradicionales como ArcGIS. La creación de plugins ...

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Creación de plugins con QGIS de forma minimalista

por Aurelio Morales em October 02, 2019 10:30 AM

October 01, 2019

Geo innova

Norma ISO 9000:2015

La gestión de la calidad es importante para cumplir con los objetivos organizacionales

La ISO 9000:2015 es una norma que define fundamentos para los sistemas de gestión de la calidad. Así, ayuda a comprender conceptos esenciales para que los usuarios puedan cumplir con sus objetivos. Normas ISO La International Organization for Standardization es una entidad conocida a nivel global. Es la organización que publica normas internacionales asociadas a […]

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por Blog Territorio Geoinnova em October 01, 2019 03:13 AM

September 30, 2019

SIG sem grilhetas

Norma Cartográfica no QGIS – Alterar formulários de edição com PyQGIS

PT | EN

Enquanto preparava um projecto QGIS para leitura da estrutura de base de dados descrita nas novas Normas e Especificações Técnicas de Cartografia , comecei a configurar os formulários de edição das várias camadas de forma a:

  1. Bloquear a edição de campos só de leitura, como por exemplo um identificador.
  2. Configurar widgets adequados aos campos, que facilitem a vida do utilizador e evitem que cometa erros, como por exemplo campos com dadas e listas de valores fixos.

No fundo, o que procurava era qualquer coisa deste género:

Peek 2019-09-30 15-04_2

Antes de mais, é preciso dizer que o QGIS, quando lê uma tabela PostGreSQL/PostGIS, já faz um excelente trabalho a adivinhar, para cada campo, o tipo de widget a usar, assim  como as constraints a aplicar. O que é uma enorme ajuda. No entanto, alguns campos precisam de uma configuração extra.

Se se tratassem de meia-dúzia de camadas e campos, teria feito tudo de manualmente, mas ao fim da quinta camada, o meu Mantra começou a chamar por mim:

“Quando usas um computador, se estás a fazer manualmente uma tarefa repetitiva, estás a fazê-la mal!”

Então, comecei a pensar como poderia fazer esta configuração de forma mais sistemática para todas as camadas e campos, sem me causar tendinites. Depois de alguma pesquisa, cheguei às funções PyQGIS que apresento a seguir.

Tornar um campo apenas  de leitura

O campo identificador é gerado automaticamente pela base de dados, pelo que o utilizador não só não precisa de o editar, como não deve. Por essa razão, convém tornar o campo não editável.

Layer Properties - cabo_electrico | Attributes Form_103

Para o fazer programaticamente recorri ao seguinte código.

def field_readonly(layer, fieldname, option = True):
    fields = layer.fields()
    field_idx = fields.indexOf(fieldname)
    if field_idx >= 0:
        form_config = layer.editFormConfig()
        form_config.setReadOnly(field_idx, option)
        layer.setEditFormConfig(form_config)

# Exemplo para o campo "identificador"

project = QgsProject.instance()
layers = project.mapLayers() 

for layer in layers.values():
    field_readonly(layer,'identificador')

Configurar um campo com o widget DateTime

Os campos de datas ficam configurados automaticamente, mas o widget usado por omissão, ao contrário do que é exigido pela norma, apenas guarda a data e não a data e  hora.

Comecei por configurar como queria um campo de exemplo e depois fui ver como a configuração era gravada em PyQGIS usando a consola python:

>>>layer = iface.mapCanvas().currentLayer()
>>>layer.fields().indexOf('inicio_objeto')
1
>>>field = layer.fields()[1]
>>>field.editorWidgetSetup().type()
'DateTime'
>>>field.editorWidgetSetup().config()
{'allow_null': True, 'calendar_popup': True, 'display_format': 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss', 'field_format': 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss', 'field_iso_format': False}

Com isso consegui criar uma função que me permitisse configurar qualquer campo com a mesma configuração:

def field_to_datetime(layer, fieldname):
    config = {'allow_null': True,
              'calendar_popup': True,
              'display_format': 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss',
              'field_format': 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss',
              'field_iso_format': False}
    type = 'Datetime'
    fields = layer.fields()
    field_idx = fields.indexOf(fieldname)
    if field_idx >= 0:
        widget_setup = QgsEditorWidgetSetup(type,config)
        layer.setEditorWidgetSetup(field_idx, widget_setup)

# Exemplo para os campos "inicio_objeto" e "fim_objeto"

for layer in layers.values():
    field_to_datetime(layer,'inicio_objeto')
    field_to_datetime(layer,'fim_objeto')

Configurar um campo com o widget Value Relation

No modelo de dados, muitas tabelas contém campos que apenas aceitam um conjunto finito de valores. Valores estes que são listados noutra tabela, os chamados Foreign keys.

Para estes casos, é conveniente no QGIS configurar um widget de relação de tabela. Para o fazer de forma programática, o processo é identico ao mostrado anteriormente, em que há que descobrir primeiro o tipo e a configuração de uma campo já preparado. Mas neste caso, cada campo terá uma configuração ligeiramente diferente.

Felizmente, quem desenhou a estrutura de dados facilitou-nos a vida ao dar o mesmo nome aos campos e às tabela de valores associada, e todos eles começados com a texto “valor_”, tornando possivel que também essa parte seja automática.

A funçao abaixo começa por identificar para determinada camada todos os campos cujo nome começa por “valor_”. Depois iterando sobre os campos encontrados, adapta a configuração de forma a usar como camada de referência (‘Layer’) a camada com o mesmo nome que o campo.

def field_to_value_relation(layer):
    fields = layer.fields()
    pattern = re.compile(r'^valor_')
    fields_valor = [field for field in fields if pattern.match(field.name())]
    if len(fields_valor) > 0:
        config = {'AllowMulti': False,
                  'AllowNull': True,
                  'FilterExpression': '',
                  'Key': 'identificador',
                  'Layer': '',
                  'NofColumns': 1,
                  'OrderByValue': False,
                  'UseCompleter': False,
                   'Value': 'descricao'}
        for field in fields_valor:
            field_idx = fields.indexOf(field.name())
            if field_idx >= 0:
                print(field)
                try:
                    target_layer = QgsProject.instance().mapLayersByName(field.name())[0]
                    config['Layer'] = target_layer.id()
                    widget_setup = QgsEditorWidgetSetup('ValueRelation',config)
                    layer.setEditorWidgetSetup(field_idx, widget_setup)
                except:
                    pass
            else:
                return False
    else:
        return False
    return True
    
# Correr função em todas as camadas
for layer in layers.values():
    field_to_value_relation(layer)

Conclusão

Assim, de forma relativamente rápida, consegui configurar todas as camadas do projecto com os widgets que queria.

Peek 2019-09-30 16-06

Esta é a ponta do iceberg. Havendo necessidade, com um pouco de paciência e pesquisa, outras configurações podem ser alteradas usando PyQGIS. Por isso, pense nisso antes de começar a configurar camada a camada, campo a campo.

por Alexandre Neto em September 30, 2019 09:06 PM

September 27, 2019

Inteligência Geográfica [BR]

Campos no QGIS - Referência da relação

Você sabia que, além da união de camadas comum, 1:1, o QGIS permite a união múltipla, 1:N? E mais, que permite usar esta união para criar uma lista de domínio, facilitando a vinculação entre os dados? Não sabia? Interessou? Então veja o vídeo a seguir:



ah! e caso não tenha visto nosso vídeo sobre relações múltiplas com o QGIS:



Abraços,

Hebert Guilherme de Azevedo - Consultor em Geotecnologias

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por Hebert Azevedo - Consultor em Geotecnlogias (noreply@blogger.com) em September 27, 2019 09:23 PM

Fernando Quadro (BR)

Lançado o OpenLayers 6.0

Prezados leitores,

Ontem, por volta das 22h Tim Schaub anunciou no GitHub do OpenLayers que a tão aguardada (pelo menos por mim) versão 6.0 está disponível oficialmente. Foram mais de 1.780 commits e 540 pull requests desde a versão 5.3.

Dentre as novidades, um recurso importante nesta versão é a capacidade de compor camadas com diferentes tipos de renderizador. Anteriormente, o mapa usava uma única estratégia de renderização, e todas as camadas do seu mapa tinham que implementar essa estratégia.

Agora é possível ter um mapa com camadas que usam diferentes tecnologias de renderização. Isso possibilita, por exemplo, que a camada Canvas (2D) seja composta junto com uma camada baseada em WebGL no mesmo mapa. Também é possível criar camadas com renderizadores personalizados. Portanto, você pode ter um mapa que use outra biblioteca (como d3) para renderizar uma camada e usar o OpenLayers para renderizar as outras camadas.

Além disso, a versão 6.0 inclui várias melhorias na renderização de vector tiles e deve consumir um quantidade menor de memória em geral. A versão também inclui vários recursos experimentais que ainda não fazem parte da API estável, como um novo renderizador baseado em WebGL e a função experimental useGeographic().

Esta versão inclui várias alterações incompatíveis com versões anteriores. Desta forma é importante ler as notas do release para verificar o que mudou a partir da versão 5.3.

Fonte: GitHub do OpenLayers

por Fernando Quadro em September 27, 2019 12:05 PM

Geo innova

Manifiesto del Día de Huelga por el Clima

El Manifiesto del Día de Huelga por el Clima fue impulsado por movimientos de jóvenes unidos por el cambio climático

Hoy 27 de septiembre se lleva a cabo la Huelga por el Clima en todo el mundo. En particular, con este día se pretende visibilizar la necesidad de declarar la emergencia climática y de abordar un cambio de comportamiento y políticas que no comprometan la supervivencia de los ecosistemas. El Manifiesto del Día Mundial de […]

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por Blog Territorio Geoinnova em September 27, 2019 03:39 AM

September 25, 2019

Geo innova

Día Mundial de la Salud Ambiental 2019 – 26 de septiembre

El Día Mundial de la Salud ambiental se centra este año en los desafíos del cambio climático

El 26 de septiembre es el Día Mundial de la Salud Ambiental. fecha aprobada por la International Federation on Environmental Health (IFEH) en el año 2011. Este año 2019, el tema es “Desafíos del cambio climático: tiempo para actuar al unísono para la salud ambiental global”. Día previo al Día Mundial de Huelga por el […]

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por Blog Territorio Geoinnova em September 25, 2019 10:56 AM

September 24, 2019

Luís Sadeck (BR)

MapBiomas no QGIS

Com um projeto dessa dimensão espacial e temporal, é de grande importância que o acesso aos dados seja da forma mais simples possível, com isso o colaborador MapBiomas Luiz Motta do IBAMA, desenvolveu um plugin para o QGIS que acessa os dados do projeto por meio de WMS.
https://www.youtube.com/watch?v=YPJPLX7b-D8

por sadeckgeo em September 24, 2019 01:31 PM

Blog gvSIG (ES)

Aprender SIG con cursos online gratuitos y software libre

La componente geográfica es cada vez más reconocida como un atributo fundamental de la información. La realidad se expresa en el territorio. Herramientas que nos permitan gestionar el territorio nos permitirán gestionar mejor la realidad.

“Un sistema de información geográfica (SIG) es un conjunto de herramientas que integra y relaciona diversos componentes (usuarios, hardware, software, procesos) que permiten la organización, almacenamiento, manipulación, análisis y modelización de grandes cantidades de datos procedentes del mundo real que están vinculados a una referencia espacial, facilitando la incorporación de aspectos sociales-culturales, económicos y ambientales que conducen a la toma de decisiones de una manera más eficaz.

En el sentido más estricto, es cualquier sistema de información capaz de integrar, almacenar, editar, analizar, compartir y mostrar la información geográficamente referenciada. En un sentido más genérico, los SIG son herramientas que permiten a los usuarios crear consultas interactivas, analizar la información espacial, editar datos, mapas y presentar los resultados de todas estas operaciones.” (Wikipedia)

No todos los ingenieros utilizan SIG, pero es una herramienta cada vez más útil para más tipos de proyectos. Realiza alguno de estos cursos online gratuitos y mejora tus competencias. Empieza hoy mismo a formarte con gvSIG. ¡Vamos allá!

por Alvaro em September 24, 2019 09:17 AM

September 23, 2019

Blog gvSIG (ES)

Asociación gvSIG en ECOFIRA / EFIAQUA

Del 1 al 3 del próximo mes de octubre, Feria Valencia acoge una nueva cita de Ecofira y Efiaqua, dos certámenes de referencia en torno a la gestión sostenible y el medio ambiente que este año ponen el foco en los servicios urbanos y la eficiencia tecnológica. En este sentido, desde ambas ferias han propuesta una completa agenda de conferencias y actividades. Así, la agenda de Ecofira abordará aspectos como la economía circular, el cambio climático o los avances tecnológicos para las ciudades inteligentes. Por su parte, Efiaqua ha programado una ambiciosa agenda en torno a las directivas y gobernanza del agua, la gestión sostenible del agua en el municipio o la digitalización en el sector. Además, junto a ambos eventos, también se celebrará Iberflora, el gran evento profesional del sector verde en Europa y referente entre las ferias de jardinería.

Durante el evento, en la zona showcasing, la Asociación gvSIG estará presente en el stand de AVAESEN, donde se podrá consultar cualquier duda sobre las soluciones gvSIG y ver demostraciones referentes al uso de los Sistemas de Información Geográfica en la gestión municipal y su importancia en las denominadas Ciudades Inteligentes o Smart Cities. Geomática libre al servicio de todos.

por Alvaro em September 23, 2019 02:16 PM

MappingGIS [ES]

MySQL y GIS: usa MySQL como una base de datos espacial

MySQL es una de las Bases de Datos de código abierto más populares del mundo y está disponible en casi cualquier servidor bien directamente o a través de su derivada MariaDB. Pero, ¿se puede trabajar con bases de datos MySQL y GIS? La respuesta es que sí, MySQL tiene una extensión para gestionar datos espaciales ...

Leer másMySQL y GIS: usa MySQL como una base de datos espacial

MySQL y GIS: usa MySQL como una base de datos espacial

por Jose Luis García Grandes em September 23, 2019 12:02 PM

Geo innova

La Cartografía Colaborativa o Información Geográfica Voluntaria

Cartografía Colaborativa Terremoto

¿Qué es la Cartografía Colaborativa y cómo surge? Para hablar de la cartografía colaborativa, habría primero que saber que la mayor parte de la superficie terrestre está cartografiada gracias a los sectores públicos y privados que desde hace muchos años han ido generando información geográfica veraz y de calidad… pero claro, esta cartografía tienen todas […]

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por Blog Territorio Geoinnova em September 23, 2019 05:18 AM

September 22, 2019

Geofumadas [HN]

No más zonas ciegas con las funciones de Mosaic

Sin duda, el mejor de los casos cuando se trabaja con imágenes satelitales es encontrar las imágenes más adecuadas para el caso de uso de, digamos, Sentinel-2 o Landsat-8, que cubren de manera confiable su área de interés (AOI); por lo tanto, permite obtener rápidamente datos precisos y valiosos como resultado del procesamiento.  Ocasionalmente, algunas

por geofumadas em September 22, 2019 10:44 PM

September 19, 2019

Fernando Quadro (BR)

September 18, 2019

Luís Sadeck (BR)

MapBiomas ToolKit

O Projeto de Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil (MapBiomas) nasceu em um seminário realizado em março de 2015 onde especialistas em sensoriamento remoto e mapeamento de vegetação se reuniram em São Paulo a convite do SEEG/OC para responder à seguinte pergunta... ...Foi com esse pensamento que o Eng. Ambiental João Siqueira, consultor do projeto, desenvolveu o ToolKit GEE... Confere o vídeo no link!

por sadeckgeo em September 18, 2019 06:37 PM

Fernando Quadro (BR)

Melhorias no armazenamento de dados PostGIS do GeoServer

A versão 2.16 do GeoServer está trazendo diversas melhorias, entre elas está o armazenamento de dados PostGIS, incluindo:

  • Codificação TWKB para geometrias para todas as solicitações WMS/WMTS, reduzindo a quantidade de dados que trafegam do banco de dados para o GeoServer
  • O driver JDBC usado para transferir todos os dados como ASCII, o código foi modificado para permitir a transferência binária completa quando as instruções preparadas estão ativadas (limitação do driver, o binário pode ser ativado apenas nesse caso)
  • Controle de criptografia SSL, o driver padrão pode ter uma sobrecarga significativa; se a comunicação estiver em uma rede confiável, a criptografia poderá ser desativada com benefícios para o desempenho
  • Codificação aprimorada de filtros “or-ed”, que agora usam o operador “in” sempre que possível, aumentando a probabilidade de que um eventual índice dessa coluna seja usado
  • Pesquisa nativa KNN ao usar a função de filtro “mais próximo”

Fonte: GeoServer Blog

por Fernando Quadro em September 18, 2019 10:30 AM

September 17, 2019

Fernando Quadro (BR)

Módulo de Monitoramento de Status agora é padrão no GeoServer

O módulo Monitoramento de Status foi promovido para o core e agora está incluído no GeoServer por padrão! Caso você não o conheça, este módulo adiciona uma nova guia à página Status, com estatísticas do sistema operacional para que você possa monitorar o sistema em que o GeoServer está sendo executado a partir da Interface Web.



Caso você não conheça sobre o monitoramento de status, escrevi um post detalhado sobre ele, que vou deixar o link a seguir:

Monitoramento de status no GeoServer

Fonte: GeoServer Blog

por Fernando Quadro em September 17, 2019 10:30 AM

MappingGIS [ES]

Cómo utilizar la función Aggregate en QGIS

Artículo escrito por Mauricio Márquez Goa. Profesional GIS / Analista Datos. Las expresiones de QGIS tiene una función de agregación que permiten hacer uniones espaciales «al vuelo». Esto nos permite utilizar QGIS para usos muy interesantes. En esta entrada mostraremos cómo utilizar la función Aggregate en QGIS. Un uso de este tipo es permitir una ...

Leer másCómo utilizar la función Aggregate en QGIS

Cómo utilizar la función Aggregate en QGIS

por Aurelio Morales em September 17, 2019 09:33 AM

September 16, 2019

Blog gvSIG (ES)

gvSIG Projects: Graphical management of the CAP (Common Agricultural Policy) applications with gvSIG Online

The Common Agricultural Policy (CAP) is the agricultural policy of the European Union. It implements a system of agricultural subsidies and other programs. The number of grants processed in the Valencian Community is about 62,000 and it is equivalent to more than 140 million euros.

Regulation (EC) No 1593/2000 of July 17, 2000 obliges the creation of a Digital Graphic System for Agricultural Plots Identification. This is the origin of the SIGPAC, Agricultural Plots Geographic Information System, which allows geographically identify the parcels declared by farmers in any aid scheme related to the area.

AGRORED is the computer application used in the Generalitat Valenciana (Valencian regional government) to manage requests for these CAP grants. All alphanumeric information was recorded in AGRORED. A very basic graphical application, called CROQUISWEB, was available and presented several problems, such as not working with topological rules (the plots could overlap, the polygons could not be closed, etc.) and it was complicated for inexperienced users.

There is a change of scenario due to the publication of Royal Decree 1075/2014, which indicates that the graphic declaration becomes mandatory in 2018 for all aid applicants. CROQUISWEB did not have the necessary features to work with graphic data, so a new solution based on the gvSIG Online open source software, called LIBRA, was developed. LIBRA was integrated with AGRORED, it is easy to use, powerful (thousands of users connect simultaneously) and it has all the necessary GIS functionalities, including topological validations.

Currently, all applications related to agriculture in the Generalitat Valenciana are being migrated and developed on the same gvSIG Online platform.

por Mario em September 16, 2019 12:15 PM

Fernando Quadro (BR)

Melhorias no GeoJSON do GeoServer

O serviço WFS do GeoServer já pode gerar o GeoJSON a partir de fontes de dados de recursos complexos através do app-schema. No entanto, a saída pode não ser agradável em alguns casos, devido a isso as seguintes melhorias foram realizadas:

  • A alternância de propriedade/elemento típica do GML é preservada, causando estruturas profundamente aninhadas e feias. Nem todo mundo gosta de escrever um “container.xx” para atingir o valor x, com a versão 2.16.x a saída ignora um dos contêineres e expõe uma estrutura direta “container.x”
  • Os atributos XML agora são transformados em propriedades JSON simples e prefixados com uma “@”
  • Os tipos de recurso e dados não são mais perdidos nas traduções, preservados pelos atributos “@feaureType” e “@dataType”
  • Recursos aninhados completos são codificados como GeoJSON novamente, mantendo seus identificadores

Aqui está um exemplo do arquivo de saída no formato GeoJSON da versão 2.16.x:

{
  "type": "FeatureCollection",
  "features": [
    {
      "type": "Feature",
      "id": "0001000001",
      "geometry": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [51.0684, 1.4298]
      },
      "properties": {
        "@featureType": "Borehole",
        "identifier": {
          "value": "BSS000AAAA",
          "@codeSpace": "http://www.ietf.org/rfc/rfc2616"
        },
        "bholeHeadworks": [
          {
            "type": "Feature",
            "geometry": {
              "type": "Point",
              "coordinates": [51.0684, 1.4298]
            },
            "properties": {
              "@featureType": "BoreCollar",
              "collarElevation": {
                "value": -32,
                "@srsName": "http://www.opengis.net/def/crs/EPSG/0/5720",
                "@srsDimension": "1",
                "@uomLabels": "m"
              }
            }
          }
        ],

Fonte: GeoServer Blog

por Fernando Quadro em September 16, 2019 10:30 AM

September 15, 2019

Inteligência Geográfica [BR]

Campos no QGIS - Relação de valor

Olá pessoal,


 Esta é mais uma dica para otimizar o dia a dia com o preenchimento de dados no QGIS. Veja o vídeo e descubra como.



Abraços,

Hebert Guilherme de Azevedo - Consultor em Geotecnologias

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por Hebert Azevedo - Consultor em Geotecnlogias (noreply@blogger.com) em September 15, 2019 01:37 PM

September 12, 2019

Blog gvSIG (ES)

gvSIG projects: REMER, coverage analysis for emergency situations

In the General Directorate of Civil Protection and Emergencies (DGPCE) of Spain, gvSIG Online is used as a platform to manage geographic information, with the aim of having a single solution for all the geomatics needs at the entity. One of the projects carried out by the gvSIG Association for the General Directorate of Civil Protection and Emergencies was the development of tools to evaluate the so-called REMER.

The National Emergency Radio Network (REMER) was born with the objective of having an alternative communications system and complementary to the communication networks used by the General Directorate of Civil Protection and Emergencies. REMER is composed of amateur radio operators. The members of REMER are, therefore, permanent voluntary collaborators of the National Civil Protection System. These collaborators use their own radiocommunications means to fulfill the missions entrusted to them. There are currently more than 4,000 volunteers registered in REMER.

The project carried out with gvSIG Online allows to perform simulations, evaluate the available resources, to know the area of coverage signal in the analysis area and identify out of range areas.

For this, a gvSIG Online plugin was developed, that integrates the open source software SPLAT! Algorithm (Signal Propagation, Loss, And Terrain). SPLAT is an analysis tool for the electromagnetic spectrum between 20 MHz and 20 GHz. Among other functions, it allows to generate a coverage map based on both the location and characteristics of the terrain and the characteristics of the radio antenna. SPLAT allows analysis of loss per trajectory, power per area, received power, etc.

All the data required by SPLAT is entered from the administration part of gvSIG Online and generated results can be visualized on geoportals automatically and crossed with any other geographic information layer available in gvSIG Online.

por Mario em September 12, 2019 04:53 PM

Fernando Quadro (BR)

Banco de dados EPSG atualizado no GeoServer

Graças ao patrocínio da GeoScience Australia, na versão 2.16.x do GeoServer, o banco de dados EPSG foi atualizado para a versão 9.6, incluindo aproximadamente mil códigos a mais do que a versão anterior disponível no GeoServer. A base dados também foi atualizada para garantir que os deslocamentos da grade NTv2 entre GDA94 e GDA2020 funcionem corretamente.

O conjunto de dados de parâmetros geodésicos EPSG, mantido pelo Subcomitê de Geodésia do Comitê de Geomática da IOGP, é uma coleção de definições de sistemas de referência de coordenadas e transformações de coordenadas que podem ser globais, regionais, nacionais ou locais na aplicação.

Se mesmo assim você utiliza algum sistema de coordenada que não está contido nessa lista de mais de 1000 códigos, abra uma issue para a equipe do GeoServer.

Fonte: GeoServer Blog

por Fernando Quadro em September 12, 2019 10:30 AM

September 11, 2019

Fernando Quadro (BR)

Live de PyQGIS – Stallone Script

O canal GeoCast está com uma série de vídeos há algumas semanas sobre desenvolvimento Python com QGIS, onde os amigos Felipe Sodré Barros e Kyle Felipe, apresentam exemplos práticos que você pode utilizar no seu dia a dia.

Nesta quinta (12/09) o episódio V, tratará de como rodar a análise espacial usando ferramentas do QGIS sem ter ele aberto! É o famoso “standalone script“. Se você quer aprender a criar seu próprio script Standalone com PyQGIS, não perca esta live, que inicia as 22h!

Você perdeu os outros episódios? Não tem problema, vou deixar os links dos outros episódios logo abaixo:

Fonte: Canal GeoCast (YouTube)

por Fernando Quadro em September 11, 2019 05:09 PM

MappingGIS [ES]

Cómo integrar R en QGIS 3

Una de las características más interesantes de QGIS es que permite ampliar sus funcionalidades combinándose con aplicaciones adicionales como SAGA, GRASS o R. Como comentábamos en entradas anteriores, R es un lenguaje y un entorno de programación para análisis estadístico que se convierte, a gran velocidad, en una herramienta de referencia para el análisis espacial ...

Leer másCómo integrar R en QGIS 3

Cómo integrar R en QGIS 3

por Diana Alonso Aransay em September 11, 2019 12:20 PM