La representación de la dirección del flujo de agua subterránea es útil para comprender las condiciones actuales y previstas del régimen de flujo de agua subterránea. La dirección y la magnitud de las flechas (vectores) proporcionan una perspectiva rápida de las direcciones principales del flujo de agua subterránea y la interconexión entre las fuentes y los puntos de descarga. Los vectores de dirección de flujo no eran una característica muy común en el modelo de de aguas subterráneas con software de código abierto hasta el desarrollo en Python de la librería Flopy que tiene una herramienta especial para la representación de gráficos Quiver.
Este tutorial muestra el flujo de trabajo completo para determinar las direcciones de flujo de un modelo en MODFLOW realizado con Model Muse. Las secuencias de comandos insertan una imagen de fondo, georreferencian el modelo de los parámetros exportados como comentarios y exportan la figura resultante como un archivo PNG. El tutorial se realiza en Python 3 en un entorno de Jupyter Notebook.
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Rasterio es una librería de Python que permite la lectura, inspección, visualización y la escritura de raster geospaciales. La librería usa rasters en formato GeoTIFF y otros formatos y es capaz de trabajar con imágenes satelitales, modelos de elevación digital, productos de imágenes, e imágenes procesadas de drone. Rasterio permite importar un raster geoespacial de una banda y multibanda y permite trabajar en un entorno interactivo como un Jupyter notebook. La librería conserva la “dualidad” del georaster, eso significa que puede manejar los parámetros de localización y resolución del raster tanto como los valores matriciales de los elementos grillados.
Este tutorial muestra el procedimiento para el cálculo del NDVI de un imagen satelital Landsat 8 utilizando Python y Rasterio. El tutorial se realiza en un entorno interactivo llamado Jupyter Notebook. Para la instalación del software requerido para este ejercicio se recomienda seguir este tutorial.
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Para que descargar programas auxiliares si con Python puedes hacerlo todo? Desde lo simple hasta la complicado, hay una serie de paquetes para casi todo de tal manera que trabajes más rapido y eficientemente utilizando software libre. Hemos traído un ejemplo práctico de union de dos archivos Pdfs en distinta orientación para la generación de un Pdf final utilizando Python 3 y el paquete PyPDF2 dentro de un Jupyter Notebook.
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Que pasaría si todos los procesos que realizamos en software de SIG los hicieramos en Python? Que pasaría si tratáramos a los datos espaciales como objetos y variables en un script…. enconces nos preguntaríamos si en realidad es necesario inventar de nuevo la rueda. Para qué hacer cosas de manera diferente, si lo que existe ya funciona?
La respuesta a esta interrogante es muy simple: Más control. Es tan simple y tan sencillo sobre eso.
Trabajar en Python nos da más control sobre el geoprocesamiento al dejar el entorno visual de clicks sobre iconos. Con Python en un entorno de Jupyter Notebook podemos referenciar los archivos a importar, definir los geoprocesos y sus opciones, hacer representaciones de los datos espaciales intermedios y finales, y exportar los resultados en formatos compatibles con cualquier entorno de SIG. Existen otras ventajas del análisis espacial en Python como son la reproducibilidad y la velocidad de cálculo.
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Ubicar la zona UTM de un raster o shapefile en QGIS puede ser una tarea sencilla, pero no tan fácil. A menos que se utilicen archivos espaciales de referencia, no es posible identificar la zona de un objeto espacial en pocos pasos.
Utilizando una capa del complemento QuickMapServices es posible identificar rápidamente la zona UTM de un archivo. Solo basta cargar la capa de: “UTM and Gauss Krueger 6 degree zones TMS” y el número de la zona aparecerá en toda la extensión del lienzo (canvas).
Este tutorial te muestra el proceso completo en QGIS3 para la captura de la zona UTM para un raster en coordenadas geográficas.
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Las fuentes de las inundaciones son determinadas por varios factores del paisaje presente en los alrededores. Las inundaciones son causadas tanto por factores físicos como antrópicos, entre las causas físicas se encuentran las precipitaciones intensas en periodos de tiempo cortos, el tipo de suelo y roca, el uso de suelo relacionado con la vegetación presente y las pendientes pronunciadas.
Entre las causas humanas se encuentra la deforestación que reduce la interceptación, la administración de ríos, el calentamiento global, y el crecimiento urbano.
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Los datos reportados en informes muchas veces estan en formato digital como PDF, o peor aun como una imagen. El proceso de recuperación de datos es manual y puede ser muy lento dependiendo de la cantidad de datos que se quieran procesar. Una manera inteligente de acceder a estos datos es mediante un lenguaje de programación como Python, y paquetes especialidos de manejo de datos como Tabula-py y Pandas.
Este tutorial muestra el procedimiento completo de importación de un pdf en Python3 y la configuracion de un Dataframe de Pandas específico para luego exportarlo como archivo de MSExcel.
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El manejo de rasters en entornos de SIG como QGIS y otros softwares es un proceso manual con una serie de herramientas como álgebra de mapas, georeferenciacion, plugins y demás comandos. Sin embargo el raster es en sí un arreglo matricial de columnas y filas con propiedades espaciales que le permiten estar espacialmente georeferenciado.
Cálculos avanzados como dinámica del cambio climático, cambio de cobertura, identificación de objetos, etc, requieren de un tratamiento superior de la información espacial proveida por un raster. Durante mucho tiempo se buscaron herramientas que permitiesen el manejo de rasters en Python, pero no habían librerías capaces de manejar el caracter dual del raster, es decir, la matriz y la georeferenciacion.
Georasters es una librería de Python 3 que permite el manejo y la representación de rasters aparte de implementar variadas opciones de análisis de Scikit-Image. Este tutorial es introductorio al manejo de la librería Georasters sobre un modelo digital de elevación donde se realizan representaciones, operaciones matemáticas, recortes y cambios de resolución sobre un Jupyter Notebook. Este tutorial es la base para futuros tutoriales más avanzados de análisis y manejo de rasters.
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En el presente tutorial se utilizará OpenFOAM para la simulación de un caso hipotético, este caso constará de la incorporación de un modelo de ruido basado en la presión, esto se acoplará en base a librerías y extrayendo información del resultado base.
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En el presente tutorial se utilizará OpenFOAM para la simulación de un caso hipotético, este caso constará de una malla dinámica, la cual rotará sobre su propio eje y modificará los campos de velocidad y presión en la zona de estudio, para ello se realizarán configuraciones adicionales que vienen dentro de los solucionadores de OpenFOAM pero que se deben configurar.
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Quieres hacer una evaluación y te das cuenta que los unicos datos disponibles estan en un PDF? Esta historia particular es muy frecuente al momento de hacer estudios y evaluaciones. Entonces cual debería ser la manera de obtener los datos espaciales de los planos del reporte? Tendríamos acaso que digitalizar todo de nuevo? Por suerte la respuesta es no, es posible extraer los datos espaciales de planos reportados en PDF con solo software libre.
El proceso de transformación de PDF requiere varios pasos con software como Inskape, QGIS3 e incluso con código de programación en Python con la librería Geopandas. Este tutorial muestra los pasos completos para este geoproceso.
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Eran tiempos modernos de una industria socialmente responsable, eran días de una lucha por los derechos de los indígenas, una búsqueda de la disminución de la violencia de género, pero podemos decir que eran días de una sociedad ambientalmente responsable?, y en especial con su medio físico incluyendo el suelo como medio poroso y el régimen de agua subterránea.
La tecnología y los cambios en la sociedad han resuelto varios problemas, pero han abierto nuevas perspectivas en la gestión de la calidad y cantidad del recursos hídrico subterráneo. Quiza hace 10 años podríamos decir que nuestros acuíferos estaban contaminados por pesticidas, por nutrientes, o incluso por hidrocarburos… pero alguien se preguntó si estaban contaminados por antibióticos, o por esteroides?.
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En el presente tutorial se utilizará OpenFOAM para la simulación de un caso hipotético, este caso constará de una inversión térmica y su efecto en chimeneas, el cual estará configurado con el solucionador interMixingFoam y se representará el fenómeno en base a densidades reflejándose este proceso con el efluente de una chimenea.
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En el presente tutorial se utilizará HEC-HMS para la simulación de una cuenca de estudio en la cual se incorporará información respectiva a una cuenca natural y el posterior efecto debido a la urbanización de una subcuenca, esto se manejará con 2 escenarios de cuenca.
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En el presente tutorial se utilizará HEC-HMS para la simulación de una cuenca de estudio en la cual se incorporará información respectiva a sedimentos, esta información se ingresa al modelo como tablas en las cuales se compara el diámetro con el porcentaje de fineza del sedimento y también se pueden agregar toneladas de sedimento en función del tiempo, por último se tiene que aplicar el método de erosión a las cuenca de estudio.
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En el presente tutorial se utilizará HEC-HMS para la simulación en el cual se incorporará información grillada, esta información grillada será la precipitación principalmente y se acoplará al resto de valores de la simulación.
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En el presente tutorial vamos a desarrollar la medición de resistividad del suelo y envío de datos a un smartphone utilizando la plataforma Arduino y Android a través de una conexión en Bluetooth. El tutorial muestra todos los pasos para el ensamblado de dispositivo en Arduino y la conexión por Bluetooth al smartphone. Este tutorial utiliza una aplicación gratuita que puedes descargar desde nuestro perfil en Google Play.
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En el presente tutorial se demostrará el uso de HEC-RAS para analizar y optimizar dos diferentes problemas de división de flujo: una presa lateral con vertederos y una red de canal de lazo. El problema usa un procedimiento iterativo para computar el flujo y energía en un determinado punto. Para ello se necesitará geometrías de los tramos y a la vez de los vertederos a simular.
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QGIS 3.0 empezó a distribuirse este año y ha salido con variedad de novedades, incluye el cambio completo de su API a Python 3, el cual tiene diferencias ligeras de sintaxis con su predecesor, así mismo el código de la API de QGIS 3.0 ha variado drásticamente, incluyendo nuevos algoritmos y variando otros complemente, sin mencionar que su interfaz es completamente diferente.
En este tutorial se observará la rasterización de un shapefile con el complemento “GDAL” la cual es una librería muy potente que incluye variedad de algoritmos en los cuales se basa la mayoría de código de los SIG.
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En este tutorial se modelará un río en particular, el cual contiene protecciones rivereñas, y como visualización final se empleará el solucionador NaysCUBE para la visualización de los vectores de fuerza en, este solucionador es empleado para estudiar efectos en 3D tales como corrientes secundarias y vórtices de herradura.
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