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 ...
UNIGIS Girona ofrece un programa de máster profesionalizado con el objetivo de mejorar las competencias relacionadas con el tratamiento, el análisis y la gestión de la información geoespacial que mejor se adapten a las necesidades del mundo laboral.
El máster en SIG ofrece itinerarios profesionales que se definen en función de las necesidades del estudiante: un itinerario orientado a aquellas personas interesadas en el desarrollo, la programación y la implementación de herramientas SIG y otro para aquellas otras que necesiten conocer en profundidad las capacidades analíticas de los SIG y su aplicación en diferentes ámbitos profesionales.
El programa se realiza a lo largo de dos cursos académicos y tiene una carga académica de 60 ECTS. El primer año de máster (curso académico 2019-20) es común para los dos itinerarios mientras que el segundo año el estudiante deberá escoger el itinerario a seguir.
Además del Máster profesional en SIG, UNIGIS Girona ofrece tres diplomas de postgrado de 1 año de duración y 30ECTS cada uno.
La oferta formativa para el próximo curso 2019-20 es la siguiente:
• Matrícula:Del 3 de junio al 14 de octubre 2019 a través del formulario de matrícula online de laFundació Universitat de Girona: Innovació i Formació. • Calendario académico: Del 4 de noviembre de 2019 al 22 de junio de 2020 • Modalidad:En línea • Idioma:Castellano
Todos los programas tienen oportunamente en cuenta la interoprabilidad, los estándares y normas, la publicación de mapas en la web y las IDE.
El SIGTE - Servicio de SIG y Teledetección de la Universitat de Girona es el responsable del programa UNIGIS Girona y forma parte de la UNIGIS International Association.
Webinar sobre herramientas y habilidades básicas para ser profesional en SIG a cargo de Víctor Olaya
Por otro lado, el miércoles 2 de octubre de 2019 a las 15:30, UNIGIS Girona organiza un seminario online abierto y gratuito que se enmarca dentro del programa de las U_Lectures de UNIGIS International Association.
En ese webinar, Víctor Olaya nos presentará una lista de las habilidades que un profesional SIG debe tener para iniciarse dentro del sector, o bien mejorar su trabajo con SIG.
Los SIG son una disciplina diversa, y por ello requieren conocimientos y habilidades variadas para poder desempeñar con solvencia un trabajo basado en ellos. Algunas de las más relevantes se presentan en este seminario, enfocadas a los distintos tipos de profesionales que pueden existir dentro de este ámbito.
El derretimiento de glaciares a causa del cambio climático llegó a Islandia. El país despidió al glaciar Okjökull. Los pronósticos no son alentadores respecto al futuro de las masas de hielo. Islandia es un destino anhelado por los viajeros amantes de la naturaleza y la cultura nórdica. Volcanes, géiseres, fiordos, lagunas, montañas y glaciares forma […]
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.
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:
El Ayuntamiento de Vinarós (Castellón) acaba de abrir un geoportal, implementado con geonode, con un visualizador que muestra con tres fondos cartográficos a elegir (un mapa del lugar en tonos grises, el WMS PNOA y OpenStreetMap) datos organizados en tres temas (infraestructuras. movilidad y medioambiente) con 128 clases de objeto geográficos.
Los datos de esos 128 tipos se pueden descargar también vía WFS y como conjuntos de datos abiertos en esta página, en los formatos: GeoJSON, CSV, KML, GML y shapefile. Aunque la verdad, no hemos visto ninguna mención a las condiciones de uso ni licencia bajo la que se publican.
Éste son los tres servicios implementados, WMS, CSW y WFS:
Vinarós es un municipo de situado en la costa, al norte de la provincia de Castellón, en el Bajo Maestrazgo, de algo más de 28 000 habitantes y 95,46 km², cuyo consistorio ha dado realizado esta implementación como un paso más en su proceso de transformación en una ciudad inteligente.
Nuestra más cordial enhorabuena a todo el equipo humano que ha hecho posible este proyecto.
FME admite múltiples archivos de entrada y salida para los formatos Esri SDE y Geodatabase. Cuál usar depende de la plataforma en la que se esté ejecutando y cuáles sean las necesidades del trabajo a realizar. Esta entrada de blog pretende aclarar los diversos formatos y versiones que están disponibles para trabajar con una Esri […]
Se han actualizado en agosto de este año y en la IDE de Canarias, los datos del callejero del archipiélago y el servicio WMS que lo publica con información en zonas urbanas de viales, sentidos y maniobras de viales, portales, tramos peatonales y puntos de interés. Los datos se pueden consultar en el visualizador, del proyecto.
Los nuevos datos incluyen un total de 45 294 vías, 496 202 portales y 36 839 puntos de interés.
La IDE de Canarias es un modelo a seguir a menos en dos aspectos, la frecuencia con la que actualizan los conjuntos de datos que se consideran estratégicos y más importantes, y la difusión de noticas y novedades a través de su geoportal y redes sociales.
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.
En la actualidad uno de los ámbitos tecnológicos que más auge está teniendo es el acceso y gestión de grandes cantidades de datos, con el objetivo de realizar unos análisis que permitan obtener información para una mejor toma de decisiones. Esto ha llevado al desarrollo de nuevas terminologías y la creación de nuevos puestos de trabajo especializados.
Todo ese glosario de nuevos términos puede llevar a la confusión ya que muchos de ellos solapan sus marcos de acción. Por ello, esta entrada va a ayudar a esclarecer tus dudas.
Una primera clasificación, a grosso modo, se puede realizar entre Big Data y Data Science. Por un lado, Big Data es en sí mismo la colección y manejo de grandes cantidades de datos tanto estructurados (Relational Database Management Systems, RDBMS) como no estructurados (tweets) que deben ser interpretados con software dedicado.
Data Science trata más sobre el análisis científico de los datos para obtener respuestas. Campos científicos como las matemáticas, las estadísticas y muchos otros trabajan con conjuntos de datos y los científicos trabajan con dichas herramientas para extraer conocimiento de los datos. Digamos que Data Science puede tratar con Big Data, pero también con otro tipo de datos (Small Data).
En un análisis más detallado ya podemos definir varios términos como Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence), Machine Learning y Deep Learning. En la siguiente figura se ve muy bien estructurado cómo interactúan los diferentes ámbitos como si fueran unas muñecas matrioskas.
Si se definen los diferentes términos, podemos identificar mejor sus campos de actuación: Artificial Intelligence se dedica al desarrollo y aprendizaje de máquinas para atribuirles una funcionalidad humana; Machine Learning, es, digamos, una fase incluida dentro de DS y AI dónde se testean (con datos) algoritmos y modelos, y estos se emplean en el aprendizaje de la máquina; ya, el Deep Learning es un aspecto más especializado de Machine Learning dónde se trabaja con redes neuronales simulando aspectos del cerebro. Por cierto, no nos olvidemos del Data Mining o los ingenieros de datos que ayudan a “poner en orden” bases de datos de manera coherente y ordenada y sacar el máximo partido de ellos. Un científico de datos puede trabajar en cualquiera de dichos entornos, la idea es obtener una respuesta científica.
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.
A continuación te presentamos un listado de sitios web donde podrás consultar y descargar datos en formato Shapefile (.shp) de cada uno de los países que integran América Latina.
Siempre hemos defendido que existe una íntima relación y connivencia entre las IDE, que se basan en publicar servicios abiertos, y los datos abiertos. Ambas ideas se basan en el compartir conocimiento y la oferta de las IDE es en realidad la siguiente: usad mis servicios para satisfacer vuestras necesidades de informacion trabajando en remoto y si con eso no os basta, bajaros los datos. Por eso la descarga de conjuntos de datos no es más que un tipo de servicio más en una IDE.
En ella, se sostiene que los datos abiertos pueden contribuir de manera decisiva al crecimiento económico y a la generación de empleo, constituyen un motor de innovación (siempre que se pone en manos de desarrolladores e investigadores unos cuantos GB de datos, existe el riesgo de que hagan con ellos algo interesante) y además, contribuyen a que las administraciones sean más eficientes.
El mercado europeo de datos abiertos llegará a valer 325 000 M € y acumulará un crecimiento del 36,9 % desde el 2016 hasta el 2020.
Generará más de100 000 puestos de trabajo directos y tendrá un crecimiento anual del 7,3 %.
Los datos abiertos supondrán un ahorro de 1 700 M € en costes para las Administraciones Públicas.
Como consecuencia de los datos abiertos, se salvarán 7 000 vidas humanas gracias a un menor tiempo de respuesta de los servicios que presta la administración.
Por ejemplo, no se malgastarán 2 549 horas buscando aparcamiento graias a los datos abiertos y se podrán ahorrar al menos 629 M € de horas de trabajo en diversas tareas, lo que supondrá un ahorro de 27 900 M €.
Por otro lado, basándose en el informe «Datos abiertos y emprendimiento», publicado tambien el portal europeo de datos abiertos en febrero de 2018, en esa interesante entrada se afirma que los datos abiertos contribuyen significativamente al desarrollo de startups y que las administraciones pueden impulsar el emprendimiento y la innovación con cinco actividades clave:
El establecimiento de un ecosistema de datos abiertos, formado por expertos en modelos de negocio, técnicos, ciudadanos, periodistas y proveedores de datos.
El fomento del uso de datos abiertos entre los jóvenes.
La inversión en programas de aceleración e incubación.
La creación de vínculos entre las empresas emergentes, los datos y las áreas de interés (mediante hackatones, por ejemplo).
Y el análisis de las actividades empresariales sin considerar otros usos de los datos abiertos, para poder monitorizar el emprendimiento y saber qué datos son los más reutilizados y para qué.
Pero no todo es de color de rosa en este sector, como principales barreras en el proceso, se mencionan: la falta de concienciazión de las organizaciones, el temor a perder el control sobre los datos, las trabas burocráticas, orgaizativas y legales, y la falta de interoperabilidad entre los recursos de las diferentes organizaciones.
Una entrada muy interesante que hace un análisis muy completo de la cuestión, muy recomendable, que os recomiendo encarecidamente que leáis en detalle:
La Semana Europea de la Movilidad será del 16 al 22 de septiembre. Este año, el tema principal será Caminar y pedalear seguro, bajo el lema #CaminaConNosotros. Sobre la iniciativa La Semana Europea de la Movilidad, que surgió en 1999, se celebra todos los años entre el 16 y 22 de septiembre. El objetivo principal […]
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:
Cuando hay que realizar muchas operaciones repetitivas en QGIS Python puede proporcionarnos una solución sencilla. Antes de afrontar el trabajo deberíamos plantearnos si es posible automatizarlo de alguna manera.
En esta entrada vamos a hacer unas operaciones básicas con Python sobre una capa vectorial:
Corrección automática de los nombres para incluir caracteres especiales.
Adición de atributos a geometrías.
Cálculo automático de áreas de geometrías teniendo en cuenta el Sistema de Coordenadas.
Para ello partimos de los recintos autonómicos descargados del Centro de Descargas del Instituto Geográfico Nacional (Información geográfica de referencia > Líneas límite municipales). Para cargar la capa activa en Python escribiremos la siguiente línea:
al = iface.activeLayer()
De esta forma almacenamos la capa activa en la variable al (active layer). Ahora accederemos a las entidades de la capa almacenándolas en la variable features.
features = al.getFeatures()
Supongamos que no conocemos los atributos (campos) de las entidades de la capa, mediante fields() podemos acceder a los campos de la capa. Con un bucle for los vamos sacando por cosola:
for field in al.fields():
print(field.name())
Si quisiéramos ver los valores de cada uno de los campos para cada una de las entidades:
for feat in features:
attrs = feat.attributes()
print(attrs)
También podemos usar el siguiente código para mostrar el nombre del campo seguido de su valor:
for feat in features:
for field in al.fields():
fn = field.name()
print(fn,": ",feat[fn])
Comprobamos que no contienen el área y que los nombres de las Comunidades Autónomas no se muestran correctamente. Para computar el área, crearemos primero ese campo en las entidades:
Pasamos la capa a dataProvider, sobre él añadimos el atributo AREA y lo definimos como de tipo decimal con QVariant.Double. Cuando acabemos forzamos mediante updateFields() los cambios en la capa. Ya solo queda calcular el área de cada una de las entidades y añadir el valor a los atributos. Para el cálculo se forzará el uso del elipsoide para la obtención de distancias (la capa cargada está en WGS84 EPSG: 4258, un sistema de coordenadas geográfico).
d = QgsDistanceArea()
d.setEllipsoid('WGS84')
Activaremos la edición de la capa. Al tiempo que iteramos sobre las entidades para obtener su área, aprovechamos para corregir sus nombres (codificados en UTF-8):
al.startEditing()
for feat in features:
name = feat.attribute('NAMEUNIT')
geom = feat.geometry()
name = name.encode("windows-1252").decode("utf-8")
feat['NAMEUNIT'] = name
feat['AREA'] = d.convertAreaMeasurement(d.measureArea(geom), QgsUnitTypes.AreaSquareKilometers)
al.updateFeature(feat)
print(name)
print("Area (km2):", d.convertAreaMeasurement(d.measureArea(geom), QgsUnitTypes.AreaSquareKilometers))
al.commitChanges()
De esta manera ya hemos añadido todos esos datos a las entidades y además corregido los nombres. Imagina que puedes hacer cálculos más complejos y sobre miles de entidades en una cuestión de minutos.
Nota: Hay una valoración incluida en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.
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 ...
O GeoServer sempre reprojetou os dados “ponto a ponto”, e isso geralmente fazia com que linhas longas representadas por apenas dois pontos se transformassem em linhas retas, em vez de curvas, como deveriam.
No GeoServer, existe uma nova opção de “Advanced projection handling” no WMS, permitindo a densificação de dados em tempo real, o mecanismo de renderização calcula a deformação da projeção aplicando na área renderizada e densificando antes da reprojeção, resultando em um agradável visual de curvas na saída. Veja uma comparação “antes e depois” aqui:
Reprojeção, ponto a ponto original versus modo densificado na versão 2.16.x
En 1998, el entonces vicepresidente de los Estados Unidos Al Gore formuló una idea que tuvo su trascendencia: el concepto de Digital Earth (Tierra Digital): «una representación tridimensional y multiescala de nuestro planeta que permitiera buscar, visualizar y situar grandes cantidades de datos georreferenciados para navegar a través del espacio y el tiempo, acceder a datos históricos y predicciones de futuro, y servir de plataforma para científicos, políticos, todo tipo de usuarios y niños».
Por otro lado, OpenStreetMap nació en el verano del 2004 como iniciativa de colaboración popular para ofrecer un mapa mundial abierto para todos, que a la larga está cumpliendo sus objetivos y haciéndose muy popular.
En el año 2005, apareció Google Earth, una buena aproximación al concepto de Digital Earth, y poco a poco tras aplicaciones similares conformaron una lista de más de 14 Globos Virtuales, nombre genérico con el que se conocen a ese tipo de aplicaciones.
Una historia que ya tiene un buen recorrido, analizada a los diez años en un artículo de 2008 que ya es un clásico, «Next-Generation Digital Earth», auspiciado por la Iniciativa Vespucci y, ahora que han pasado veinte años, sintetizada en los 30 artículos que la revista Digital Earth ha puesto ha disposición de todos para su descarga por un tiempo limitado, hasta el 31 de julio del 2020 en este enlace. Una pequeña enciclopedia sobre el tema que vale la pena descargar, guardar y estudiar poco a poco.
Porque ahora nos enfrentamos al reto de conseguir que un abanico tan amplio de proyectos y tecnologías como las que han surgido en estos veinte años alrededor de la idea de Digital Earth puedan alinearse y cooperar en una misma dirección, que ha demostrado ser la más fructífera y útil, la basada en la interoperabilidad, los estándares y normas, los datos y servicios abiertos, y la colaboración.
El Día Mundial de Huelga por el Clima se llevará a cabo el viernes 27 de septiembre. Esta fecha se suma a otras protestas impulsadas por jóvenes, como el Fridays for future. ¿Cuál es el motivo de este día? Día Mundial de Huelga por el Clima: contexto y objetivos Resulta imprescindible declarar el estado de emergencia […]
Geography is increasingly being recognised as a critically important element of data. Reality is expressed on the territory. Tools that allow us to manage the territory will allow us to manage the reality.
“A geographic information system (GIS) is a system designed to capture, store, manipulate, analyze, manage, and present spatial or geographic data. GIS applications are tools that allow users to create interactive queries (user-created searches), analyze spatial information, edit data in maps, and present the results of all these operations” (Wikipedia)
Not all engineers use GIS, but it is a very useful tool for certain projects. Take free GIS courses online to build your skills and advance your career. Start learning today with gvSIG. Let’s go!
Entre os dias 10 e 12 de setembro de 2019, será realizada a 7ª Semana Acadêmica da Tecnologia em Geoprocessamento e a 8ª Jornada GvSIG, no auditório do Colégio Politécnico da UFSM. Nesta edição, a organização apresenta um apanhado de experiências profissionais voltados ao gerenciamento de informações espaciais. São abordagens derivadas da aquisição de dados por ARPs, com sensores remotos embarcados, que visam soluções para agricultura de precisão e processamento de dados geográficos com ferramentas gratuitas gvSIG, RStudio, Python e QGIS. Os eventos são direcionados ao alunos do Técnico e Tecnólogo em Geoprocessamento e todos os discentes em geral que possam ter interesse nas atividades.
Se você tem estilos muito complexos, com muitas regras e condições complexas de filtragem, ficará feliz em saber que o GeoServer 2.16.x pode localizar o symbolizer certo muito mais rápido que nas versões anteriores.
Isso é útil, por exemplo, no mapa de demonstração da página inicial do GeoServer, que utliza o módulo CSS para renderizar dados do OSM usando um clone do OSM Bright.
Se você tem conhecimento de CSS, a dica é você transformar (ou criar) seus arquivos de estilos (SLD) no formato CSS, e com isso dar mais de performance ao seu mapa.
CityGML es un estándar reconocido por la OGC (Open Geospatial Consortium) y se define como un modelo de datos abiertos basado en el estándar XML para el almacenaje e intercambio de modelos tridimensionales virtuales de ciudades. Este estándar establece tanto las clases de objetos que intervienen en el modelo y sus atributos como las relaciones que se establecen entre ellos. Establecer estos requisitos es de especial importancia para el mantenimiento de modelos coste-efectivos que permitan reutilizar los datos.
CityGML no solo es de utilidad para la representación tridimensional de entornos urbanos sino que sirve para su integración en análisis geográficos más complejos como los que es necesario realizar en aplicaciones de planeamiento urbano, diseño de infraestructuras y edificios, o gestión de emergencias, entre otros.
Actualmente CityGML se está actualizando de la versión 2.0 a la 3.0 donde además de incluir la especificación GML como CityGML 3.0, se suma un Modelo Conceptual que permitirá el uso de múltiples formatos y métodos de almacenaje de datos. Al mismo tiempo la OGC ha lanzado un desafío para la creación de visores que soporten las nuevas capacidades de la versión 3.0 de CityGML.
Aplicaciones de CityGML
De manera generalizada las aplicaciones de CityGML se dividen en cinco grupos:
– Archivo: es la creación y el uso de un modelo con objeto de preservar un determinado estado presente o futuro, por ejemplo: una excavación arqueológica, un conjunto patrimonial, una nueva infraestructura…
– Visualización: generación de un modelo con objeto de publicarlo de manera que sea fácilmente comprensible para las personas.
– Navegación: modelo para guiar personas o vehículos de un punto a otro.
– Simulación: uso del módulo como sustituto del entorno real para conocer su comportamiento en situaciones como propagación de ondas electromagnéticas, sonoras, inundaciones, terremotos, etcétera…
– Análisis: es el uso del modelo para determinar propiedades y características del entorno modelado como potencial solar y eléctrico, cuencas visuales, obstrucciones aéreas, etcétera…
CityGML. Conceptos breves.
CityGML es independiente de cualquier aplicación y se define como un modelo de información geoespacial, como tal es un elemento al que se anclan diferentes ámbitos cada uno con sus aportaciones específicas (protección ambiental, planeamiento urbano, gestión territorial, turismo, simulaciones ferroviarias, navegación, gestión inmobiliaria, etcétera…). CityGML representa geometría tridimensional, topología tridimensional, leyes semánticas y apariencia en 5 Niveles de Detalle (LOD, Levels of Detail):
– LOD0: Modelo Digital del Terreno (MDT) del área de estudio.
– LOD1: modelo de la ciudad, contiene el modelado básico de los edificios o construcciones (volumen).
– LOD2: modelo de la ciudad incluyendo con más detalle elementos de los edificios de LOD1 y elementos simplificados (“prototipos”) del mobiliario urbano (árboles, calles,…) y de los edificios (puertas, ventanas,…).
– LOD3: mayor nivel de detalle y precisión que el LOD2. Se representan con apariencia real el mobiliario urbano, la vegetación y las calles. En algunos modelos, a este nivel de detalle y el siguiente sólo llegan algunos edificios o elementos que se consideran importantes.
– LOD4: modelo interior. Modelado con mayor precisión y detalle que LOD3 incluyendo el particionado interior de los edificios incluido mobiliario. En este nivel las capacidades de CityGML e IFC se superponen y por tanto dependerá de los requisitos del proyecto que se use un estándar u otro.
Es posible que una misma geometría contenga diferentes niveles de detalle.
CityGML 3.0 Modelo de Datos
La versión 3.0 de CityGML consiste en un único modelo de datos y múltiples implementaciones de dicho modelo usando diferentes formatos y métodos de almacenaje de datos.
El modelo de datos es el encargado de definir la estructura de los datos, las reglas que aseguran su integridad e implementar las operaciones posibles con esos datos. A partir de esto se establecen las especificaciones de los formatos y métodos para almacenar los modelos de CityGML, ya sea una base de datos relacional o en fichero JSON.
CityGML 3.0 es el marco para la construcción de modelos físicos con capacidades semánticas de porciones de entorno natural o construido desde decenas de metros cuadrados en adelante.
Nuevas capacidades
La nueva versión de CityGML busca mayor interoperabilidad con otros estándares como IndoorGML, IFC (Industry Foundation Classes), LADM (Land Administration Domain Model), así como con la integración con tecnologías web semánticas. Entre otras cosas:
– En esta versión también se revisan los LOD (niveles de detalle del modelo). Desaparece el LOD4 para integrarse en los niveles LOD2 o LOD3.
– Además se crean nuevas clases, tipos y propiedades para ajustarse a la directiva INSPIRE.
– Se ha creado un nuevo módulo llamado Dynamizer (incorporado como ADE, Application Domain Extension) con la intención de mejorar la usabilidad de CityGML en simulaciones y facilitar la integración de sensores en el modelo pues hasta ahora los modelos semánticos tridimensionales eran por naturaleza estáticos. La integración de estos sensores es especialmente importante en el contexto de Smart Cities o Digital Twins.
Casos de aplicación real de CityGML
Hamburgo, Berlín…
– Stuttgart, Alemania: modelo de visualización LOD3 (LOD2 con edificios texturizados y modelo de información LOD2 (LOD1 con geometría de cubiertas). El visor ofrece bastantes opciones de visualización como centrar la vista en lugares de interés, proyección de sombras (incluso sobre la base cartográfica).
– Berlín, Alemania: modelo de visualización LOD3 y modelo informativo LOD1. La funcionalidad de búsqueda resulta interesante a la hora de localizar negocios y lugares de interés. Además se ha incluido el planeamiento en este visor (Planung) indicando edificios existentes y propuestos lo que hace más accesible y transparente el planeamiento de una ciudad.
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Formación de calidad impartida por profesionales
Fuentes
• Kutzner, Tatjana & Kolbe, Thomas. (2018). CityGML 3.0: Sneak Preview.
• Chaturvedi, Kanishk & Kolbe, Thomas. (2016). Integrating Dynamic Data and Sensors with Semantic 3D City Models in the context of Smart Cities. 10.5194/isprs-annals-IV-2-W1-31-2016.
• Rodríguez, R., Álvarez, M., Miranda, M., Díez, A., Papí, F., & Rodríguez, P. (2013). Obtención de modelos urbanos tridimensionales. Informes de la Construcción, 65(530), 229-240.
En ocasiones sucede que en obra civil, arquitectura o ingeniería, al trabajar con coordenadas reales comprobamos que dos ficheros no encajan debidamente cuando deberían (un levantamiento topográfico, un plano de obras de urbanización, etcétera…). Esto se puede deber a que el sistema de referencia que empleado para “colocar” un objeto “en el mundo” no coincide con el que estamos trabajando nosotros.
En 1999, la NASA perdió el Mars Climate Orbiter debido a un fallo en el sistema de unidades. Aunque no se trate de exactamente lo mismo, no sería la situación ideal errar la dirección de una vía férrea, el replanteo de un muro de contención, o la ubicación de una red de saneamiento. Para que esto no te suceda hemos elaborado un tutorial en el que te explicamos cómo reproyectar ficheros de CAD con QGIS. En el tutorial se pasará de ED50 Huso 30 N a ETRS89 Huso 30 N, pero es válido para cualquier otra transformación.
Reproyectar en QGIS para trabajar en CAD
En QGIS configuramos el proyecto como si no existieran proyecciones para evitar por defecto la reproyección al vuelo de las capas. Marcamos la casilla “Ninguna proyección”.
Desactivamos la reproyección al vuelo (versión 3.4.5 de QGIS).
En este caso hemos cargado dos capas, una en ETRS89 Zona 30 y otra en ED50 Zona 30 y vemos las diferencias.
Dos ficheros con diferente sistema de coordenadas.
En azul hemos cargado en QGIS un fichero .dxf de una zona concreta de Madrid en ED50 sobre unos ficheros .shp georreferenciados en ETRS89 y podemos comprobar el desplazamiento que existe entre los puntos. Para hacer una transformación de un fichero .dxf a, en este caso, ETRS89 haremos lo siguiente:
1. En el menú superior, en Capa > Guardar como…
2. Seleccionamos primero cuál es el formato en el que queremos guardar la capa (SHP, DXF,…), dónde guardaremos la capa y con qué nombre y por último si queremos proyectarla y a qué proyección. Aquí elegiremos ETRS89 UTM zona 30, podemos buscarla en la barra donde dice filtrar bien por este nombre o por su código EPSG.
3. En el cuadro de diálogo anterior pulsamos aceptar. Si hemos dejado marcado “Añadir archivo guardado al mapa” se añadirá automáticamente la capa a nuestro proyecto de QGIS.
En línea discontinua roja vemos la capa proyectada.
4. Con la capa ya añadida le hemos dado un estilo de línea discontinua roja y vemos que se ajusta a la proyección ETRS89. Si hemos guardado esta capa en un formato que acepte nuestro programa CAD, ya podemos trabajar sobre ella en “coordenadas originales”.
5. Si volvemos a activar la reproyección al vuelo veremos que las capas se ajustan todas al sistema de coordenadas que esté definido. Es por eso que hemos desactivado esta característica al principio, para que nos mostrará las diferencias en sistema de coordenadas.
Como hemos visto es de utilidad estar familiarizado con el uso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Otra aplicación podría ser comprobar la situación de nuestra edificación en los mapas de ruido (que se ofrecen en formato .shp). Hay muchas más, no dudes en formarte en el uso de QGIS para lanzar tu carrera profesional.
Nota: Hay una valoración incluida en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.
La semana que viene empieza en la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) un curso en línea sobre Infraestructuras de Datos Espaciales y geoportales (webmapping) de 95 horas de duración. Los alumnos dispondrán de 60 días para completar el curso a partir del momento que deseen después del 23 de septiembre de este año y el periodo de matrícula está ya abierto y finalizará el próximo 1 de junio de 2020.
Los objetivos del curso son los siguientes:
Crear una Infraestructura de datos espacial para un determinado ámbito: municipio, región, organización, etc. con todos sus componentes.
Crear un Geoportal (página web de entrada a la IDE) utilizando los lenguajes HTML y CSS3.
Crear un visualizador en línea (web mapping) utilizando servicios OGC utilizando diferentes tecnologías como OpenLayers, LeaftLet o Geoexplorer accediendo a diferentes protocolos como WMS, WFS y WMTS.
Crear un repositorio de datos en PostGIS e importar la cartografía
Crear simbología para la cartografía utilizando el estándar SLD.
Estudiar, conocer en profundidad e implementar los servicios IDE más comunes como WMS, WFS, WCS, WMTS, CSW y WPS utilizando para ello GeoServer y GeoNetwork
Conocer el marco legal de las IDE y cuales son las obligaciones de las instituciones respecto a INSPIRE.
Saber en qué estándares, guías técnicas, normas, etc. se basan los metadatos y saber interpretar dichos documentos para ser capaz de realizar los metadatos de datos y servicios para los recursos cartográficos de la IDE.
Desarrollar un proyecto IDE de un municipio de prueba.
Un curso muy interesante con un programa muy completo. Para más información, véase este enlace.
SIGAPRED is the project developed for the Government of Córdoba (Argentina) by the gvSIG Association together with the UTNVM (Technological University of Villa María) to provide the police and agencies that carry out criminal analysis of a technological solution, based on the gvSIG Suite. It allows to access to georeferenced data in real time and perform all type of analysis on them. The GIS requirements for crime analysis, specified by IACA (International Association of Crime Analysts), have also been taken into account for the implementation of the project.
This project has been equipped with GIS tools that allow the police to have support for decision-making, analyzing both available information and criminal prediction.
Through a Spatial Data Infrastructure, implemented with gvSIG Online, data from entities such as the Criminal Police, the Criminal Analysis Unit, the 101 (Emergency Telephone), Drug Squad, Neighborhood Police, … are shared. To make data gathering easy an ETL plugin was developed at the platform, which converts spreadsheet data to layers recognized by gvSIG Online. On gvSIG Online there is also a complement for georeferenced surveys, with the aim of being able to be used for the victimization survey making.
Thanks to gvSIG Desktop, derived information is generated (heat maps, aggregated marker maps, geoprocessing maps, …) that allows to identify crime patterns and crime problems, to show the relationship between crime and other spatial factors, to look at the direction of movement in criminal patterns, to track crime changes, etc.
In short, this system allows the optimization of work with data related to crime management.
Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) juegan un papel fundamental en el mundo de la gestión ambiental cuando del análisis y representación de datos en cartografía se trata. Además los SIG ayudan enormemente en la elaboración de análisis complejos con diversas fuentes de datos y en la obtención de resultados claros y fiables.
Los SIG son una herramienta útil en labores como la prevención de incendios forestales, la gestión de espacios naturales, el seguimiento de especies, análisis urbanos, clima, etcétera…
¿En qué casos se pueden aplicar los contenidos de este curso?
El mundo de los SIG engloba numerosas tecnologías y conocimientos dando la oportunidad al profesional de especializarse y profundizar en un determinado ámbito una vez que adquiere un conocimiento general. No obstante, este curso ofrece una perspectiva general que permite el manejo fluido de la herramienta al tiempo que especializará al profesional en aquellas herramientas que le serán de mayor utilidad en el ámbito medioambiental.
El curso comienza con una introducción a los SIG y en concreto al uso de QGIS, una alternativa open source ampliamente difundida en el mundo. A continuación se introducen los tipos de datos y estándares con los que se trabajan en los SIG. También se dedica un apartado a dar a conocer fuentes de Información Geográfica.
Es parte también del curso una breve noción de geografía para comprender las proyecciones, los sistemas de coordenadas y el proceso de georreferenciación.
El curso capacita al alumno para hacer análisis complejos con datos ráster y vectoriales que son de utilidad en el cálculo de áreas de influencia, en la determinación de ubicaciones ideales para explotación de energías renovables, muestreo de especies, etc…
Especial mención merece el capítulo dedicado al estudio hidrológico y análisis multicriterio, dos herramientas de enorme utilidad en el mundo profesional.
La última parte del curso enseñará al alumno a generar cartografía con QGIS (diseño del mapa con los elementos que le son propios como pueden ser leyenda, escala…), e introducirá la visualización en 3D que permite animar mapas, generar vuelos virtuales, obtener perfiles…
Nota: Hay una valoración incluida en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.
La Asociación gvSIG participará en la mesa dedicada a los Sistemas de Información Geográfica en la Administración Local, dentro de las X Jornadas de Gobiernos Locales. La sesión dedicada a los SIG tendrá lugar el próximo viernes 20 de septiembre en Alicante.
Bajo el lema “Innovación pública y tecnología” están organizadas por la Concejalía de Nuevas Tecnologías, Innovación e Informática del Excmo. Ayuntamiento de Alicante, en colaboración con la Universidad Miguel Hernández y la Generalitat Valenciana.
Estás jornadas abordarán la situación actual de los gobiernos locales en España en el contexto actual de incertidumbre económica y de procesos de renovación institucional. Se debatirá sobre el nuevo futuro de los gobiernos locales, haciendo especial énfasis en temas de innovación pública, gobernanza electrónica, gobierno abierto, participación ciudadana y eficacia. Se reflexionará sobre las experiencias exitosas de la gestión pública en un entorno de gobiernos abiertos.
Desde la Asociación gvSIG aportaremos nuestra visión sobre la importancia de los SIG en la Administración Local, su cada vez mayor integración con otros sistemas informáticos y tecnologías, los motivos por los que todavía un gran número de ayuntamientos no utilizan SIG, las ventajas que aporta la apuesta por el software libre y hablaremos tanto de casos de éxito como de consejos para que sea exitosa la implantación de un SIG a nivel municipal.
Supone un paso más para conseguir extraer los indicadores de Seguimiento de los metadatos INSPIRE de datos y servicios y en ese sentido, éstas son las principales novedades que incluyen la definición de los siguientes indicadores de Seguimiento:
El nº de conjuntos de datos espaciales (CDE) y el nº de servicios para los que existen metadatos.
El % de CDE con metadatos, cuyos metadatos son además conformes con el Reglamento de metadatos; y lo mismo para servicios.
El nº de CDE cuyos metadatos contienen la palabra clave definida por la Comisión en un registro para indicar que sirve para informes medioambientales exigidos por el margo legal europeo.
El nº de CDE cuyos metadatos tienen la palabra clave definida por la Comisión en un registro para señalar que son de ámbito nacional.
Lo mismo para los CDE que son de ámbito regional.
El % de CDE con metadatos que además son conformes con el Reglamento de interoperabilidad de datos; tres indicadores más, uno con el mismo % para CDE del anexo I, otro para el anexo II y otro para el anexo III. Cuatro indicadores en total..
El % de CDE con metadatos para los que existen servicios de visualización y descarga, y dos indicadores más, uno con el mismo % para servicios de visualización y otro para servicios de descarga. Tres indicadores en total.
El % de servicios de red conformes al Reglamento correspondiente.
El % de servicios de localización (o catálogo) conformes al Reglamento correspondiente.
El % de servicios de visualización conformes al Reglamento correspondiente.
El % de servicios de descarga conformes al Reglamento correspondiente.
El % de servicios de transformación conformes al Reglamento correspondiente.
En total, un juego de 19 indicadores, basados en algunas palabras clave que deben ser correctamente incluidas en los metadatos y en el validador INSPIRE.
Es obligatorio publicar los resultados de seguimiento de cada país, como muy tarde, el 31 de marzo de cada año, y reflejarán la situación de la IDE de cada país el 15 de diciembre del año anterior.
En cuanto a las fichas que resumen la situación en cada país, se actualizarán cada vez que haya cambios en su contenido.
En este enlace, podéis leer el texto completo y original de la Decisión.
Al tratarse de una Infraestructura de Datos Espaciales (IDE) la implementación de gvSIG Online no es tan sencilla y directa como la instalación de un programa o una aplicación en el teléfono. Por contrapartida, el resultado es un producto mucho más robusto, eficaz, y con muchas más funciones que un sistema local (compuesto por datos locales y un SIG de escritorio). Las versiones de gvSIG de escritorio y móvil (Desktop y Mobile respectivamente) que también forman parte de la IDE sí que son sencillas de instalar en los dispositivos que correspondan.
Los principales componentes de una IDE son:
– Componente humana: entre la que se cuentan en primera instancia los productores de Información Geográfica (IG), el personal que se encarga de mantener la propia IDE, y los consumidores de Información Geográfica, es decir, los usuarios finales.
– Componente administrativa: formada por las políticas definidas por los gobiernos que fomentan e impulsan la divulgación y uso de la IG, el marco legal que establece las relaciones entre todos los actores y regula la IG, y los acuerdos entre instituciones, organismos y productores de IG que permiten una gestión eficaz de la IG.
– Componente tecnológica: en la que se incluyen las tecnologías que permiten la explotación y distribución de la IG y los estándares de datos y metadatos que regulan la calidad e integridad de la IG para permitir una mayor interoperabilidad entre los diferentes actores.
Esta breve descripción de los componentes de una IDE justifica la complejidad del sistema debido a la gran diversidad y número de factores implicados.
El tiempo de implantación de gvSIG Online varía entre un par de semanas y tres meses según la experiencia de Álvaro Anguix (CEO de la Asociación gvSIG), lo que constituye realmente un espacio de tiempo breve y competitivo. Esto se debe que gvSIG Online ofrece un esquema ya testado para una IDE lo que reduce enormemente los tiempos de diseño de la infraestructura.
Implementación de gvSIG Online
En lo que respecta a la implementación de gvSIG Online en su componente tecnológica y en concreto al software, los siguientes elementos son esenciales:
Servidor de mapas. GeoServer.
– Base de Datos: PostgreSQL es el sistema que gestiona la base de datos objeto-relacional, se trata de una alternativa de código abierto con más de 30 años de desarrollo y una comunidad muy amplia y activa. Sobre PostgreSQL se instalará PostGIS que se encargará de dotar a PostgreSQL de capacidades espaciales. Es posible instalar con facilidad estos dos programas en un ordenador personal para familiarizarse con el funcionamiento de ellos, la documentación sobre la instalación de ambos puede encontrarse en las respectivas webs.
En el funcionamiento real de gvSIG Online son necesarios dos programas adicionales para que las comunicaciones con la base de datos sean efectivas y seguras, HAProxy y OpenLDAP. El primero se encarga de distribuir la carga entre los diferentes servidores para mantener una conexión fluida a los usuarios y evitar la sobrecarga y caída de algún servidor, el segundo (OpenLDAP) se encarga de gestionar los credenciales y el acceso a los datos por parte de los usuarios y grupos de usuarios (capacidades de visualización, edición, etcétera…)
– Servidor de mapas: para suministrar a los usuarios los datos geoespaciales (ya sean imágenes, datos vectoriales…) se usa GeoServer. El servidor de mapas permite la gestión de los credenciales, los estándares de la OGC, servir los datos en diferentes formatos o controlar su proyección. Es también sencillo instalar GeoServer en la máquina local para comprobar su funcionamiento.
– Visor y gestor Online: la plataforma gvSIG Online ofrece un visor online estandarizado con un funcionamiento muy sencillo y con grandes capacidades. Este servicio no requiere ninguna instalación por parte del usuario, es posible acceder a unos visores de prueba para familiarizarse con su aspecto y funcionamiento a través de la página de gvSIG Online en el apartado “Visores públicos”.
La funcionalidad online ofrece además del visor un apartado denominado “Panel de control” que es la interfaz principal de administración. Solo los usuarios que tengan asignado el rol de superusuario accederán a él, desde este panel se controlan los proyectos, los usuarios y grupos y se gestionan los archivos.
El visor de mapas se muestra de una manera u otra según el usuario esté registrado en el sistema o se trate de un acceso público. En el primero de los casos el usuario podría disponer de funcionalidades adicionales según el rol que tenga asignado en el proyecto, siendo posibles además del rol de superusuario, el de gestión (para la gestión de proyectos y capas en un espacio de trabajo) y el básico (acceso único de consulta a proyectos y capas asignados por roles superiores).
– Visor y gestor Desktop: gvSIG Desktop se integra en la infraestructura de la IDE como la herramienta que permite el análisis avanzado y procesamiento de los datos espaciales bien sea para cargarlos en la base de datos o para trabajar con los que en ella están ya almacenados. Es posible obtenerlo desde la página de gvSIG y una vez esté instalado conectarse a servidores de datos a través de la web o, si se ha instalado y está operativo, a PostgreSQL.
– Visor y gestor Mobile: gvSIG Online es un sistema multiplataforma y como tal se puede usar en dispositivos móviles (smartphones), gvSIG pone a disposición de los usuarios la appgvSIG Mobile, es también compatible con otra app, geopaparazzi. Desde estas aplicaciones que se pueden obtener a través de Google Play es posible visualizar los mapas que estén en la IDE y agregar datos haciendo uso especialmente de las capacidades GPS de los dispositivos.
Conclusiones
Como se ha podido comprobar, aunque solo se haya hecho un repaso más profundo de la componente tecnológica, la puesta en marcha de una IDE es un proceso complejo por requerir la coordinación de numerosos y diversos factores y actores. La ventaja de gvSIG Online es la de ofrecer un marco preestablecido que facilita enormemente la implantación de una IDE en la componente tecnológica. El uso de gvSIG Online reduce enormemente el tiempo que supone implementar y coordinar diferentes sistemas (sin contar testar su aptitud), diseñar completamente un visor, y establecer los grupos de usuarios y roles.
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Podem aceder aqui a um motor de mosaicos de imagens Sentinel-2 RGB e IRG para Portugal, com serviço WMS, com suporte temporal… O serviço WMS está funcional, mas para usar em QGIS é preciso algumas definições (ler abaixo, muuuito abaixo).
Alguns avisos: isto é um projecto pessoal, de carolice, tem muitos defeitos, eu sei, que podem ou não vir a ser resolvidos… Estou muito interessado em ouvir sugestões, e para isso nada melhor que o twitter ou os comentários aqui no blog.
Se a carga for demasiada no servidor, os pedidos são “desacelerados”, por forma a manter o servidor equilibrado. Por favor, não usem scripts de download… Pretendo incluir a função de download em breve. Entretanto, se precisarem de alguma imagem é só dizer, eu farei os possíveis para responder atempadamente.
E pronto, agora quem tem curiosidade e paciência pode continuar a ler…
Introdução
Acho as imagens Sentinel um prodígio, a sério. Temos imagens de 10m de resolução, 7 em 7 dias, para grande parte do planeta, gratuitas! É espantoso…
Tenho usado imagens que pesquiso e descarrego a partir dos sites de distribuição da ESA. Mas é um processo moroso obter as imagens – cada uma é 1GB num zip com 13 ficheiros jpeg2000, e mais uma dezena de outros ficheiros de metadados. Ainda mais moroso se quiser juntar algumas imagens. Mas é tudo gratuito.
Também consulto visualizadores web com imagens processadas, com equilibrio de cores, e sem nuvens, e com várias combinações de bandas. É só pesquisar… também é gratuito.
Agora, se subirmos um pouco o grau de exigência e quisermos sobrepor a nossa informação às imagens, podemos usar um serviço WMS. Mas aqui já é pago, e começa nos 20€/mês por utilizador particular ou académico. Se for empresa o preço já sobe. E é completamente justificado. Mas também é um pouco contraditório em relação ao que se pretende do programa Copernicus, que seria disseminar o mais possível os resultados do programa na sociedade civil… 20€/mês parece-me um pouco contraditório.
Na mais recente incursão pelos sites de descarga das imagens, comecei a fazer alguns scripts, muito simples. Mas a coisa foi-se alongando, e acabei por automatizar grande parte do que seria um servidor wms, com dados processados periodicamente. Foi assim que nasceu este projecto – WMS Time Machine!
Melhor invenção de todos os tempos
Isto não é bem uma invenção… Os nossos vizinhos aqui ao lado do Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya têm um servidor WMS-T de imagens Sentinel *do caraças!*…
Visualizador Web – OpenLayers (Feito à pressa! No futuro, talvez um de jeito
Pesquisa e descarga das imagens – Sentinelsat
A pesquisa das imagens e a filtragem das que interessam é feita usando a biblioteca python SentinelSat, que também inclui uma CLI. São apenas usadas imagens Sentinel-2, nível 2A (significa que têm já correção atmosférica).
O esquema de pesquisa é muito simples, e estou a procurar formas de o melhorar. É indicada uma data, e são pesquisadas 16 quadrículas ou tiles ou grânulos (não tenho paciência para ler o dicionário do Sentinel) que correspondem a Portugal, que tenham sido obtidas até 5 dias atrás, com nuvens até 70%. Também são recusadas imagens com menos de 75% do seu tamanho normal para evitar imagens com grandes áreas sem dados. Alguns mosaicos podem ter sido construídos manualmente com nuvens até 90%…
Este comando procura ficheiros com nomes que incluam “29SNC” ou “29SPC” entre os dias 18 e 19-08-2019, com cobertura de nuvens até 40%. A facilidade de usar expressões regulares é muito flexível. Os docs do Sentinelsat e da interface de pesquisa da ESA são muito bons.
Só são descarregadas 4 bandas das 13 disponíveis: B02 (Red), B03 (Green), B04 (Blue), e B08 (Infrared). Isto significa que para uma data são descarregados 64 ficheiros .jp2 (16 tiles x 4 bandas), cerca de 7GB no total. As 4 bandas são depois combinadas em combinações RGB e IRG.
O processo de pesquisa deveria ser melhorado… Gostava de evitar mosaicos com partes significativas sem dados (neste momento há tiles com 25% de área sem dados). Estou a pensar numa pesquisa sobre um maior período, ordenar as imagens por qualidade, e detectar que datas apresentam melhores coberturas. Ou seja, um processo quase inverso do actual… Outra opção é usar o footprint de cada imagem e analisar geometricamente qual a combinação com menores vazios, ou mesmo só fazer o mosaico se não houver vazios.
Bom tile
Mau tile
Processamento das imagens – GDAL
Depois de descarregados, os ficheiros são processados com GDAL e OGR. As 4 bandas de cada quadrícula ou grânulo são convertidas para 8bit, sendo criadas uma imagem virtual RGB e outra IRG para cada Tile. Depois é aplicado um stretch “virtual” para melhorar o contraste. São criados tileindexes para reunir todas as imagens RGB e IRG do país para uma data. Em seguida tento explicar melhor…
Imagem IRG
Imagem RGB
A compressão faz com que o tamanho das bandas passe de ~100MB (jp2000, 16bit) para ~6MB (tiff/jpeg, 8bit). E assim os 64 ficheiros tif só ocupam 600MB para todo Portugal Continental, numa data.
É importante referir que para passar de 16bit para 8bit usei a forma mais simples do parâmetro -scale, que efectivamente passa os valores min-max dos 16bits da imagem, para valores entre 0-255. Isto efectivamente já provoca uma alteração à cor e contraste da imagem. E, obviamente, alguma perda de informação. Estas imagens são apenas para visualização e não se recomendam para análise.
Foi necessário melhorar ainda mais o contraste para que as imagens não fiquem demasiado escuras. Como o MapServer não suporta grande coisa na simbologia de rasters, tive de resolver ao nível dos dados.
Encontrei muita informação sobre a opção scale, mas poucas soluções para ajuste do contraste. Algumas óptimas soluções permitem criar novas imagens melhoradas, mas obrigam a mais espaço em disco e mais tempo de processamento…
A solução foi criar um .vrt que faz um ajuste ao contraste dinamicamente através da opção -scale. É usado o método de ajuste pelo desvio padrão, aplicando-o a cada banda. Ou seja, em cada banda é obtida a média e o desvio padrão, e o ajuste é feito calculando novos mínimos e máximos (fazendo o mesmo que uma das opções de Contrast Enhancement do QGIS):
-scale 0 255 media-2.8*stdev media+2.8*stddev
Funciona muito bem, desde que não existam nuvens na imagem:
Original 8bit
Contraste melhorado
Com nuvens, e respectivas sombras, tudo piora, como é de esperar… será necessário melhorar o processo para evitar estas áreas brancas e negras:
Falta de contraste na presença de nuvens
Criar base de dados das datas e imagens – OGR
Numa data temos assim 16 imagens RGB, e 16 imagens IRG. Todas são virtuais (.vrt), apens combinam 3 das 4 bandas, e não ocupam espaço. Agora queremos criar uma listagem que indique que datas já recolhemos, e quais as imagens que constituem cada data.
A base de de dados é apenas um shapefile com as quadrículas de todas as imagens vrt… o processo é simples e consiste em criar tileindexes… uma forma anciã de ver mosaicos de imagens e que ainda funciona em Mapserver.
Começamos por criar um tileindex das imagens numa data. Simples comando de gdaltindex. Um exemplo de índice rgb do mosaico para o dia 30/06/2019:
Índice com datas
Índice com ficheiros
Na verdade, os índices são geograficamente todos iguais, porque uso sempre as mesmas 16 tiles. Mas o ideal seria pesquisar pela área de Portugal, e ver que tiles têm melhor cobertura na data escolhida.
A única coisa que varia entre datas são os ficheiros de imagem que são descarregados.
Bom, já temos um tileindex para cada dia descarregado, que é um shapefile com um atributo a indicar o caminho para cada imagem.
Como fazer uma base de dados de todos os mosaicos que já foram descarregados e existem no servidor? A resposta é simples: copiamos estes registos para um shapefile global usando ogr2ogr com a opção -update. E sempre que se constrói um mosaico para uma data nova, vamos inserir estes registos no shapefile global.
Aqui é usada a função SQL do OGR, que é absolutamente fantástica… permite executar SQL ao carregar dados para um shapefile, ou qualquer outro formato.
Assim, ao copiar as quads de um mosaico para o índice global aproveitamos para actualizar alguns campos extra:
data do mosaico (campo time)
data da imagem (campo dataimg)
nome do ficheiro (campo location)
nome do ficheiro com contraste melhorado (campo localviz)
Exemplo de identify no Índice de imagens RGB
Significa que sabemos as datas todas que recolhemos, e as imagens que as compõem. Tudo com shapefile!! (o shapefile é eterno!)
E é compatível com MapServer…
Só um exemplo do comando ogr para apagar imagens que já existam de uma data:
ogrinfo -dialect SQLITE tileindex_global_irg.shp -sql "DELETE FROM tileindex_global_irg where location like '%_20190830%_irg_%.vrt'"
O MapServer é fácil de configurar e manipular apenas com ficheiros de texto. A sua arquitectura é tão simples que apenas é necessário um nginx para o colocar na net. A exigência de memória é também muito reduzida. E claro, é um óptimo amigo do GDAL/OGR. Tudo o que era preciso…
Assim, foi criado um mapfile único com 4 layers:
Índice das imagens, com label mostrando a data de cada imagem
Índice das imagens, com label mostrando o nome do ficheiro (para vermos a tile respectiva se quisermos obter o original no site da ESA)
Mosaico RGB
Mosaico IRG
Todos apontam para o tileindex RGB ou para o tileindex IRG. Os índices são vectoriais, e os mosaicos são rasters. Simples.
O parâmetro TIME permite filtrar os dados para só mostrar aqueles que cumprem essa query. Ou seja, passamos uma data e o servidor devolve uma imagem onde todos os layers com TIME definido são filtrados por essa data.
No nosso caso, o campo usado para o filtro de data é o campo time, que indica a data de construção do mosaico. Por exemplo, este request mostra só imagens do mosaico RGB com data de 2019-06-30:
Há uma limitação ainda por resolver no serviço WMS: as datas disponíveis podem ser anunciadas pelo serviço. Mas neste momento estão fixadas:
Período anunciado no WMS-Time é fictício…
Como ver no QGIS
Pois é… o QGIS não tem grande suporte para usar WMS-Time… mas funciona com alguns truques – basta indicar a data que queremos no url do serviço, e ligar as opções para ignorar os url’s devolvidos no capabilities doc:
Criar transparência onde não há dados (zonas negras)
Criar serviço de download (WCS)?
Melhorar o ajuste de contraste automático actual, de acordo com cada imagem ou fazendo um match dos histogramas (neste momento, é feito um stretch de desvio padrão em todas as bandas)
Excluir as nuvens do ajuste de contraste
Criar serviço de tiles (WMTS)?
Usar um visualizador web como deve ser (TerriaJS?)
Obter dados para 2017
Download dos footprints das imagens e usá-los na pesquisa e processamento
Selecionar entre tiles disponíveis com menor área sem dados
Reduzir a compressão dos ficheiros, aumentando a qualidade
Acho que nem eu próprio li isto tudo… mas fica para cábula futura.
Legalidades
Este é um projecto pessoal, sem qualquer garantia. Portanto, use por sua própria conta e risco. Contém dados de imagem de satélite Copernicus Sentinel-2 para vários anos, processados para efeitos de visualização e arquivo. Os dados originais são disponibilizados gratuitamente pela União Europeia para todos os fins. Mais informação pode ser consultada aqui: https://scihub.copernicus.eu.
Os dados deste projecto são disponibilizados sob a licença Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0)(link). Em resumo, esta licença permite qualquer uso dos dados, mesmo comercialmente, desde que seja indicada a sua fonte e não sejam impostas restrições adicionais aos dados.
QGIS y GRASS. Nivel Avanzado – En qué se va a beneficiar tu carrera profesional
Más formación, ¿por qué?
En el mundo laboral actual uno de los requisitos indispensables es formarse continuamente y estar a la par de los avances tecnológicos que afecten al desarrollo de la actividad profesional. Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y otras tecnologías asociadas se han convertido en una aptitud fundamental para el desarrollo de numerosas actividades profesionales que van desde la ingeniería hasta la protección medioambiental pasando por el marketing. En estos ámbitos, una de las aplicaciones con uso más extendido en el mundo es QGIS.
Si ya dispones de conocimientos de QGIS y deseas ampliarlos pero no sabes cómo, este curso te ofrece un método estructurado, con ejercicios prácticos de aplicaciones reales, con la flexibilidad que te permite un curso online y siempre con el apoyo de un profesorado especializado y atento. Este curso te permitirá aprender de bases de datos espaciales, GRASS, automatización de tareas, tratamiento de datos LIDAR y visores cartográficos entre otras cosas.
Cuál es la utilidad de estas tecnologías
Las bases de datos espaciales constituyen un gran avance en el mundo de los Sistemas de Información Geográfica y son una parte fundamental en las Infraestructuras de Datos Espaciales de las que se sirven organizaciones tanto privadas como gubernamentales. En el curso de “QGIS y GRASS Avanzado” aprenderás el funcionamiento de una base de datos espacial y el manejo de los programas usados para ponerla en funcionamiento. Aprenderás también a trabajar desde un programa de escritorio con los datos almacenados en la base de datos.
Por otra parte, se profundizará en el tratamiento avanzado de datos tanto ráster como vectoriales haciendo uso de la librería GRASS. También aprenderás Python para automatizar tareas en QGIS, habilidad relevante en el contexto actual de adquisición masiva de datos.
Se verá también la visualización 3D de cartografía, de gran utilidad en el contexto de hacer más accesible la Información Geográfica. Y el análisis de redes, de aplicación en el cálculo de rutas y diseño de infraestructuras de transporte.
Otra de las tecnologías de gran relevancia es el LIDAR usado por ejemplo en levantamientos topográficos, control de cultivos, inventariado patrimonial… En el curso se aprenderá a tratar estos datos y a trabajar con ellos.
Por último se verá como mostrar estos datos y compartirlos a través de la web mediante la creación de un visor cartográfico y QGIS Cloud.
Nota: Hay una valoración incluida en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.
Como todos sabemos, el espacio geográfico es muy diverso y siempre ha existido una obsesión por parte del ser humano para conocerlo con el objetivo de explotarlo. En este orden, los Sistemas de Información Geográfica (SIG) nos dotan de potentes herramientas que permiten trabajar en diversos análisis multicriterio para la toma de decisiones en todos ...
Desde TYC GIS lanzamos un nuevo curso el próximo 10 de septiembre sobre ArcGIS Arcade puede sonarnos a un juego, pero en este caso , tiene más que ver con la simbología.
¿Pero que es ArcGIS Arcade? es un lenguaje de expresión con una sintaxis de código simple que le permite manipular sus datos existentes para generar nueva información basada en ellos, no posee los típicos constructores de programación, en cambio se trabaja con una librería de funciones.
La elección de una correcta simbología para visualizar de manera atractiva y coherentes tus datos, tanto en un plano como en un visor cartográfico, es uno de los pilares en el mundo SIG, y que más quebraderos de cabeza da a los expertos.
Por ello, desde Esri se ha desarrollado un lenguaje de programación propio, intuitivo si se tiene manejo en este terreno y que se puede utilizar en tus Web Maps de ArcGIS online. Puedes trabajar con el perfil visualización, el etiquetado, alias, etc. y poco a poco está evolucionando ampliando dicha funcionalidad.
Existe un “playground” desde dónde puedes trabajar con el código, crear expresiones, incluir funciones, etc.
En este curso aprenderás a manejarte con Arcade y podrás llegar a crear mapas tan interesantes como el siguiente:
Junto a otras entidades de investigación, academicas e institucionales de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, España, Mexico, Perú, Portugal, Uruguay, la Asociación gvSIG participa en la nueva Red CYTED denominadaIDEAIS, acrónimo de “Asistentes Inteligentes para las Infraestructuras de Datos Espaciales”.
El objetivo general de este Proyecto es la creación de un entorno iberoamericano de colaboración que desarrolle un sistema de asistentes inteligentes para facilitar el acceso a la Información Geográfica de las IDE.
Un proyecto con un alto contenido de I+D y que esperamos sirva para avanzar en ámbitos tan críticos como la aplicación de la geomática en la mejora de la gestión de emergencias ante desastres naturales. Aportando a estos objetivos desde el uso de tecnologías libres, accesibles para todos.
Un objetivo de interés prioritario no solo para la región iberoamericana, sino Global (GSDI), Europea (INSPIRE), Panamericana (IPGH) y Latinoamericana (GEOSUR) es que las instituciones, las organizaciones y los ciudadanos accedan fácilmente a la Información Geográfica necesaria para el buen gobierno. Sin embargo, este objetivo no ha sido alcanzado, a pesar de los costosos esfuerzos de los gobiernos para crear y poner en marcha las Infraestructuras de Datos Espaciales (IDE). Esto se debe en parte a la falta de usabilidad de los geoportales a través de los cuales se consulta y accede a la Información Geográfica. Esta Red temática propone la colaboración iberoamericana para facilitar este objetivo mediante el uso de Sistemas Inteligentes, que posibiliten el desarrollo de Asistentes Virtuales para la recuperación eficiente de la Información Geográfica. Estas tecnologías ya se utilizan en domótica, en el desarrollo de las Ciudades Inteligentes y en otros escenarios de conexión y acceso a datos como LinkedData. Los Asistentes Virtuales podrían conectarse vía voz a las IDE y buscar la Información Geográfica necesaria sin que los usuarios deban especificar en forma exhaustiva la información deseada.
El grupo de investigación de Gobierno y Desarrollo Local Sostenible (GDLS) de la Universidad de Valencia, dentro del proyecto GOBEFTER (Gobernanza Efectiva del Territorio) I y II actualmente en curso (con referencia CSO2016-78169-R) ha desarrollado una base de datos sobre la legislación y los instrumentos de ordenación del territorio, así como otras políticas afines a la Ordenación del Territorio (tales como urbanismo, medio ambiente, turismo, desarrollo rural o paisaje). Parte de esa información ha servido de base para la redacción de algunos contenidos del capítulo 22 «Articulación Territorial» del Atlas Nacional de España del s. XXI.
In organizations such as the Provincial Fire Consortium of Valencia (CPBV) it’s essential to work with geographic information. As a result of this need, the project for the implementation of a Spatial Data Infrastructure based on gvSIG Online was launched. An important part of the success of the project is based on collaboration between entities.
Beyond the technical and organizational characteristics of the project, in this post we want to highlight different cases of use of the platform. Examples of the implementation potential of the gvSIG Suite in emergency management.
Provincial Fire Consortium of Valencia (CPBV)
General project to get information in an emergency in which all the groups of layers loaded on the server are shown.
It includes base cartography such as orthophotos, fire stations and operational areas of the Consortium, joint action area of the Consortium together with the firefighters of the Valencia City Council, Generalitat Valenciana (regional government) aerial means, firewalls and water points, roads, tracks and paths, high-rise buildings, urban and rustic constructions, sports facilities, health centers, education centers, cultural centers, farmhouses and hotels, etc.
Hydrants
Specific project in which the hydrant layer is shown and it allows to be updated in the field, with more than 7,100 hydrants identified, some of them already reviewed and other ones with pending revision.
Activities
Specific project for updating the information of the economic activities that have a self-protection plan, are pyrotechnic or have a radiological risk, are classified as risk companies according to regulations.
Fallas
Specific project for the revision of the Fallas (traditional celebration) and to determine the “Fallas” where it’s necessary to provide a prevention service.
University of Valencia
Specific project where the existing risks in the different buildings of the University of Valencia on the Burjassot campus are inventoried.
Ricardo Tormo Circuit
Specific project of the Circuit Self-Protection Plan and where emergencies that have happened can be recorded.
Metrovalencia
Specific project where the metro lines, stations, self-protection elements, emergency exits and accesses of the tunnel sections of the Metro of the province of Valencia, except Valencia capital, are inventoried.
Forest Operational Plan
Specific project to register the operation in a forest fire.
Forestry Prevention
Specific project where useful information for the operation of forestry equipment is collected, such as trails, via ferrata climbing routes, recreational areas, forest areas, observatories, vulnerability, urban/forestry interface.
Economic Activity Areas
Specific project where useful information is inventoried for emergency assistance in the economic activities of the economic activity areas.
Patricova
Specific project with information about flood risk areas, flood hazard and riverbed network.
Port Areas Activities
Specific project with information about industrial activities and study of the different scenarios that can happen in them.
Shopping Centers
Specific project with useful information for emergency assistance in economic activities that take place in a shopping center.
Dangerous Goods
Specific project with information about the intervention areas in road accidents of vehicles carrying dangerous goods.
These examples allow us to see the variety of case studies and the usefulness of having a platform such as gvSIG Online for managing geographic information.
El día 13 de septiembre se celebrará en la ciudad de Alicante la Jornada conmemorativa:“Pasado, presente y futuro de nuestra profesión” con motivo de la celebración del 20 aniversario de la ley de creación del Colegio de Geógrafos de España. El Colegio de Geógrafos ha tenido a bien invitarnos como uno de los referentes en geomática, con lo que no podemos más que estar agradecidos y entusiasmados con nuestra participación en el evento.
La Jornada se desarrollará entre las 10:30 y las 19:00 horas y estará compuesta de tres sesiones diferentes vinculadas con las Tecnologías de la Información Geográfica, el Colegio de Geógrafos en el 20 aniversario de su ley de creación y la Geografía como profesión al servicio de las sociedades del futuro.
La Asociación gvSIG participará en la primera sesión, una mesa redonda titulada “Geografía y SIG: Enfoques y desarrollos” en las que compartiremos y contrastaremos ideas con OSGeo, Carto, QGIS y ESRI España. Un debate que seguro será enriquecedor para todos los asistentes.
La entrada será libre, pero por motivos de organización, se ruega realizar la inscripción en el correo inscripcion@geografos.org de manera previa. Además, será emitida en streaming para que pueda seguirse desde diferentes localizaciones.
One of the projects in which the gvSIG suite has been used in the last year is the creation of a geographic database of improvised explosive devices for MINUSMA, the United Nations Multidimensional Integrated Stabilization Mission in Mali.
The so-called IED (improvised explosive device) are explosive devices that are normally detonated by remote control and one of its main objectives is the convoy attacks. The incidents related to IED, that caused the implementation of the project, had been increased in Mali considerably in recent years.
Before carrying out of the project, despite the use of GPS tracking, troops navigation was very complicated due to the absence of cartography and the lack of updated maps of potential threats of IED. Convoys didn’t know exactly when they accessed to a vulnerable area.
To solve this circumstance, a webgis solution was launched for the creation of digital maps of threats of IED and a mobile application was developed for consulting this information in offline mode. All this based on gvSIG Online, the open source software of the gvSIG Association aimed to the Spatial Data Infrastructures and Geoportals implementation.
The workflow that was launched allows to automatically convert the database of IED made by tactical analysts into a geospatial database, also generating digital maps and their corresponding geoportals automatically with all the information about vulnerable areas. All this information is also accessible in offline mode by the troops through a mobile application.
The mobile application allows to access to the different projects, allowing to download or update all the information related to a specific operation to work offline. Once the project is downloaded offline, the troops can consult all the graphic and alphanumeric information and associated multimedia contents (such as images). It also allows to track the position of the convoy using the GPS device, locating all the relevant information around the convoy.
A good example of using gvSIG technology in critical scenarios.
Na última semana aconteceu em Bucareste (Romênia) o FOSS4G 2019, o principal evento da OSGeo. Desde a primeira edição, em 2006, em Lausanne, na Suíça, é o lugar onde você vê os desenvolvimentos mais recentes, descobre as novidades ou ouve falar de um novo produto ou serviço inovador. É o lugar onde você encontra as pessoas que escreveram os livros que você lê, os blogs e as contas do Twitter que você segue.
Nesta edição, não diferente das anteriores, tiveram vários vídeos relacionados ao GeoServer, que eu deixo elencado abaixo:
La Gestión forestal, en sintonía con la Bioeconomía, se presenta como una oportunidad para la lucha contra el cambio climático. Además, es pertinente para abordar el abandono forestal y la despoblación. Bioeconomía, Gestión forestal y Cambio climático Contribuir a los cambios que promuevan y faciliten la toma de decisiones asociadas al desarrollo de los bosques […]
Global Climate Monitor consiste en un GeoVisor que estudia los efectos de la sequía, la evolución de temperaturas y precipitaciones, permite visualización y descarga de datos climáticos a nivel mundial.
La iniciativa surge por la necesidad de plasmar en un mapa global e intuitivo gran cantidad de información recopilada por las estaciones climáticas. Desarrollada por el equipo de investigaciones climáticas de la Universidad de Sevilla en colaboración con Geographica . Contiene información sobre el clima desde el año 1901.
En esta entrada explicaremos el funcionamiento del visor y las diferentes posibilidades de descarga.
Los datos climáticos que podemos consultar y descargar son:
-Precipitaciones absolutas en mm/mensuales, porcentaje de precipitación, anomalías en las precipitaciones.
– Temperaturas medias, máximas y mínimas.
-Evapotranspiración (mm).
¿Cómo usar Global Climate Monitor?
Características de la visualización:
-Visor cartográfico. Posibilidad de visualizar diferentes periodos: mensual, anual o en un rango determinado.
-Gráficos comparativos entre diferentes lugares o en diferentes periodos para el mismo lugar.
-Herramientas básicas: zoom, herramienta de información de un punto concreto coordenadas y valor de la capa de visualización, opciones de cambiar el mapa base, posibilidad de dar transparencia a las capas. La información general del origen de datos y la localización de diferentes estaciones climáticas se encuentra en la parte inferior del visor.
Características de la descarga:
-La descarga de datos puede ser de un punto concreto, de una zona determinada por el usuario, de un país o a nivel mundial.
-En cuanto a las opciones de descarga tenemos la opción de exportar los datos a diferentes formatos: .csv, .xls, .shp, .kml, .tif, .jpg.
-El rango temporal de descarga coincide con el de visualización: mensual, anual o en un periodo determinado.
Aquí dejamos un ejemplo de visualización de un archivo .shp en QGis 3 de temperatura media descargados a nivel mundial:
Si queréis acceder a Global Climate Monitor tenéis acceso desde –> aquí.
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La restauración ecológica es utilizada, por definición, para actuar sobre ecosistemas degradados. Sin embargo, en guías especializadas subrayan la importancia de implementar sus premisas en una etapa de prevención. Cuál es el contexto actual y por qué implementarlo en la gestión. Contexto actual Las evaluaciones de impacto ambiental comenzaron a aparecer en las legislaciones a […]
Mapbox es una plataforma de código abierto para la creación de mapas enfocada principalmente a desarrolladores. Se basa en mapas vectoriales para diseñar y personalizar el estilo de los mapas según las necesidades de los usuarios. La herramienta utilizada para personalizar los estilos de mapa es Mapbox Studio. Esta herramienta ofrece un control completo para diseñar y personalizar los mapas y posteriormente, publicarlos ...
La evaluación de inundaciones a través de imágenes satélite es uno de los análisis en los que identificar con mayor facilidad los recursos naturales hídricos y el impacto generado en desastres naturales. Las masas de agua tienen un comportamiento muy particular frente al espectro electromagnético y pueden realzarse visualmente a través de sencillas composiciones RGB […]
Nos últimos tempos, uma dúvida que tem sido recorrente, que é como atualizar o GeoServer. Por esse motivo, resolvi escrever esse post, e explicar detalhadamente o procedimento.
1. Pré-requisitos
1.1 – Separar a pasta de dados do GeoServer (pra “fora” do GeoServer)
1.2 – Criar a variável de ambiente GEOSERVER_DATA_DIR apontando para o local onde se encontram os dados
1.3 – Criar um script de inicialização
1.4 – Criar uma lista, no bloco de notas, dos plugins que você utiliza no GeoServer
Caso você não saiba como atender os pré-requisitos acima, de uma olhada no post “Instalação do GeoServer no Ubuntu“, que explica detalhadamente o processo.
2. Atualização
2.1 – Baixe o arquivo binário (geoserver-X.XX.X-bin.zip) e os plugins da versão desejada no site do GeoServer
2.2 – Descompacte o arquivo binário na pasta /tmp/
Unzip geoserver-X.XX.X-bin.zip –d /tmp/
2.3 – Descompacte os arquivos dos plugins (um a um) na pasta /tmp/plugins
2.4 – Pare o GeoServer que está em execução
/etc/init.d/geoserver stop
2.5 – Renomeio a pasta do GeoServer atual para geoserver_old
2.9 – Depois de verificar que o GeoServer está rodando, exclua a pasta da versão anterior
rm -Rf /java/GeoServer/geoserver_old
3. Observações
3.1 – Verifique a versão do Java, caso você esteja migrando para a versão 2.15 ou superior, instale o Java 11
3.2 – Caso tenha alterado a versão do Java, não esqueça de atualizar a variável JAVA_HOME no seu arquivo de inicialização.
3.3 – Substitua o X.XX.X pela versão do versão que você está utilizando.
3.4 – Por questões de segurança, sempre faça um backup da pasta do GeoServer e também da pasta de dados antes de iniciar o processo de atualização.
Como vocês puderam ver o processo é simples, basta seguir todos os passos com atenção, principalmente os pré-requisitos.
El Plan MOVES es un Programa de Incentivos a la Movilidad Eficiente y Sostenible. Coordinado por el IDAE, busca que el transporte funcione en base a criterios de eficiencia energética, sostenibilidad y energías alternativas. Reducción de emisiones en el sector del transporte La necesidad de reducir las emisiones de CO2 es expresada en múltiples acuerdos […]
The WISE Water Framework Directive map contains information from the 2nd River Basin Management Plans (RBMPs) reported by EU Members States and Norway 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.
Google Earth Engine le está comiendo terreno a los SIG de escritorio y empieza a convertirse en el rey de los datos cartográficos masivos de naturaleza ráster con posibilidad de procesarlos en la nube en pocos segundos. Si todavía no conoces Google Earth Engine, pon atención, es más fácil de utilizar de lo que crees […]
El uso más importante sobre datos de detección remota, ha sido la comparación de imágenes de una zona específica, tomada en diferentes momentos para identificar los cambios que aquí sucedieron. Con una gran cantidad de imágenes satelitales actualmente en uso abierto, en un período prolongado de tiempo, la detección manual de cambios llevaría mucho tiempo […]
Portable GIS es un conjunto de programas GIS de código abierto diseñados para ejecutarse desde una memoria USB. Funciona en Windows sin ninguna instalación ni configuración. En su web, portablegis.xyz, encontramos todos los detalles de los paquetes incluidos y las últimas versiones. ¿Qué programas incluye Portable GIS? La versión actual de Portable GIS es la 6.0 ...
Situado en la ubicación privilegiada de Sarabhai, K10 Grand es un edificio de oficinas pionero que está definiendo nuevos estándares de espacios comerciales en Vadodara, Gujarat, India. El área ha experimentado un rápido crecimiento de edificios comerciales debido a su cercanía al aeropuerto local y la estación de tren. K10 contrató a VYOM Consultants como
The intensity of land take is calculated as land take in the given period in % of artificial surfaces in the year 2000. For easier comparability land take is summarized within NUTS3 regions.
Como já deve ser sabido por vocês, a versão binária do GeoServer traz consigo um servlet container, o Jetty, que possui por default configurações que possibilita uma rápida inicialização, porém isso não garante uma alta performance.
Para aumentar a performance é necessário definir algumas configurações de desempenho na Máquina Virtual Java (JVM) para o seu container. Vale ressaltar que estas configurações não são para um container específico, desta forma você pode usar para o Jetty, para o Tomcat, para o JBoss, entre outros.
Abaixo, vou listar algumas das opções de configurações que você pode utilizar e onde você deve inserir esses comandos. Lembrando que foi testado com o GeoServer 2.15.1 rodando no Java 11.
-Xmn2048m : Define o tamanho inicial e máximo do novo heap -Xms1024m : É o espaço na memória que está comprometido com a VM na inicialização. A JVM pode crescer até o tamanho de Xmx -Xmx2048m : Determina o tamanho do heap a ser reservado na inicialização da JVM. -XX:+ScavengeBeforeFullGC : Atua no Garbage Collection (GC) -XX:ParallelGCThreads=4 : Define o número de threads usados durante as fases paralelas do GC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled : Habilita o paralelismo do coletor CMS -XX:MinHeapFreeRatio=30 : Porcentagem mínima de heap livre após atuação do GC, para evitar expansão. -XX:SurvivorRatio=8 : Relação entre eden/survivor (tamanho do espaço). O valor padrão é 8. -XX:MaxTenuringThreshold=15 : Valor máximo para o Tenuring Threshold. O valor padrão é 15 -XX:+DisableExplicitGC : Desativa as chamadas para System.gc(). Observe que a JVM ainda executa o GC quando necessário. -XX:ThreadStackSize=256k : Tamanho da thread (em Kbytes) -Duser.timezone=America/Sao_Paulo : Define o timezone -Duser.language=pt : Define a lingua -Duser.country=BR : Define o país -Dfile.encoding=ISO-8859-1 : Define o encoding -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=3600000 : Especifica o funcionamento do GC uma vez por hora, em vez da taxa padrão é de uma vez por minuto. -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=3600000 : Especifica o funcionamento do GC uma vez por hora, em vez da taxa padrão é de uma vez por minuto.
Para adicionar estas opções de configurações você deve alterar a linha abaixo no arquivo startup (dentro da pasta bin):
Feito isso, salve o arquivo. Lembrando que se você estiver no Windows, deve alterar o arquivo startup.bat, e se estiver no Linux deve alterar o arquivo startup.sh. Reinicie o GeoServer, e deixe ele “voar”.
Muchos conocemos la herramienta Google Earth, y es por ello que en los últimos años hemos sido testigo de su interesante evolución, para brindarnos soluciones cada vez más efectivas y acordes a los avances tecnológicos. Esta herramienta, es comúnmente utilizada para ubicar lugares, localizar puntos, extraer coordenadas, ingresar datos espaciales para realizar algún tipo de
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