Tutorial de Diseño de Mapa de Rendimiento Agricola con QGIS

En este tutorial se muestra cómo utilizar el diseñador de impresión en QGIS. Se explica cómo incluir todos los elementos esenciales de un mapa: título, mapa, simbología, fuentes, barra de escala y sistema de referencia de coordenadas. Al principio del tutorial se explica cómo cambiar las propiedades de las capas de interés para el mapa de rendimiento. El producto final es un mapa de rendimiento donde se aprecia el relieve del área de estudio ya que se utilizó un mapa de sombras como base y se incluyeron carreteras y canales cerca del área de estudio.

Posted on January 16, 2018 and filed under GIS, TutorialQGIS.
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Tutorial para Representar Resultados de MODFLOW en ParaView con Python

MODFLOW es un software que calcula las cargas hidráulicas del flujo de agua subterránea en un medio fracturado / poroso en base de una serie de condiciones de borde como recarga, evapotranspiración, drenaje, pozos, entre otros. Existen una serie de software comerciales y libres para la construcción de modelos en MODFLOW y para la representación de resultados de MODFLOW. A pesar de las capacidades de estos softwares, existe una brecha en el procesamiento de datos y la representación especialmente si hablamos de vistas isómetricas, animaciones y secciones de corte particulares que todavía siguen siendo difíciles de conseguir en modelos multicapa en condiciones transientes de múltiples periodos de requerimiento.

Existe un software libre que es de nuestro particular interés, este software se llama Paraview (paraview.org). Esta aplicación visual fue diseñada para analizar set de datos extremadamente largos usando recursos computacionales de memoria distribuida, es más, el término para del nombre Paraview viene de la paralelización de los núcleos de la computadora.
 

Posted on January 11, 2018 and filed under Hidrogeología, TutorialModflow.
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Introducción al Archivo Espacial GeoJSON y sus ventajas respecto al ESRI Shapefile

Cuando se trabajan con datos espaciales para un proyecto o estudio algunas veces el formato de datos espaciales y su interoperabilidad son cruciales para el éxito de la investigación o la generación de mapas. Por décadas el formato espacial ESRI Shapefile fue el más usado para intercambiar y representar datos espaciales. Del desarrollo de la Internet un nuevo formato de datos espaciales se ha originado, este formato se llama GeoJSON y puede representar las características geográficas, sus propiedades y extensión espacial. Este tutorial es una introducción al formato de datos GeoJSON con un trabajo práctico en QGIS 3, además se comparan datos espaciales de punto, línea, polígono en tanto GeoJSON como ESRI Shapefile.

Posted on January 8, 2018 and filed under TutorialQGIS.
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Tutorial de Modelos Agrícolas con Uso de Árboles de Clasificación en QGIS y R

En este tutorial se muestra cómo realizar un árbol de clasificación en R utilizando 3 rásters. Uno de los rásters incluye dos clases: alto y bajo rendimiento en un área agrícola. Las variables del cultivo a estudiar son el Índice de Vegetación Diferencial Normalizado (NDVI) y el contenido de agua en los cultivos. Los 3 rásters son procesados en R para identificar las reglas que el árbol de clasificación indique. En éste caso, el árbol de clasificación identificó que las áreas con un NDVI mayor a 0.65 corresponden con las áreas de mayor rendimiento y las de menor rendimiento corresponden con las que son menores a este valor. 

Posted on January 5, 2018 .
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Tutorial para Representar la Napa Freática de MODFLOW en QGIS con Python

Las capacidades actuales de modelamiento de acuíferos con MODFLOW y Model Muse nos permiten grandes refinamientos y mayor número de capas para la representación de las cargas hidráulicas y la napa freática así como mayores capacidades para la representación de los procesos físicos relacionados al flujo de aguas subterráneas. En una escala regional podemos estar tratando con modelos de mas de 50000 elementos en régimen uniforme o transitorio, de los cuales muchas veces necesitamos representar sus datos en plataformas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) como QGIS para un mayor análisis o la generación de gráficos para usuarios finales y actores de decisión. El uso de programación en Python nos permite acelerar el proceso de la representación de datos de salida de MODFLOW en QGIS. 

Los scripts en Python pueden ser un poco largos y declarativos, pero el tiempo de procesamiento es mucho menor comparado con el uso de la interface visual. Se pretende que los modeladores guarden estos scripts y los usen cada vez quieran representar los datos de la napa freática.

Posted on January 5, 2018 and filed under TutorialModflow, TutorialQGIS.
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Tutorial de Aplicación del Modelador de Procesado en QGIS

En este tutorial se explica las operaciones para realizar un modelo cartográfico en QGIS utilizando la herramienta de modelador de procesado., que permite obtener una estructura del modelo mediante flujos de trabajo.

Posted on January 3, 2018 .
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Tutorial de Completación de Datos Hidrológicos con Inteligencia Artificial en Python - Keras

La evaluación de procesos de precipitación, escorrentía, enrutamiento, así como la infiltración requieren de datos de precipitación, caudal, temperatura y radiación a escala diaria. Los datos requeridos por los modelos hidrológicos deben ser confiables y estar completos en el periodo de estudio. Muchas veces los datos de estaciones de precipitación, aforo, entre otros se presentan incompletos en varias partes siendo posible su completación mediante métodos numéricos, regresiones o algoritmos de inteligencia artificial.

Keras es una plataforma de alto nivel para redes neurales escrita en Python. Esta plataforma esta enfocada en permitir una experimientación rápida de los datos de entrada. Keras soporta redes convulsionales y recurrentes y combinaciones de ellas, además está diseñada para correr tanto en PCs como en computadoras avanzadas de multiprocesadores.

La ventaja de utilizar inteligencia artificial en scripts y librerías como Python - Keras es la practicidad en el manejo de los datos, las opciones de configuración de las redes neurales dependiendo de los datos de entrada y la capacidad de procesamiento y representación de grandes series de datos.

Posted on January 3, 2018 and filed under TutorialHidrologia.
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Tutorial de Análisis de un Modelo Digital de Elevaciones (DEM) aplicado a la Agricultura de Precisión con QGIS

Los Modelos Digitales de Elevación son de suma importancia para identificar las propiedades del terreno. El análisis de las propiedades del terreno puede ser benéfico para la agricultura porque diversas propiedades del suelo y del cultivo dependen de ellas; por ejemplo: la cantidad de agua en el suelo, el potencial de erosión, los caminos preferentes del agua y la cantidad de radiación que recibe el terreno. El entendimiento de dichas propiedades conlleva a una mejor toma de decisiones, ya que las modificaciones que se hagan al área agrícola pueden tener como base una correcta percepción del movimiento de fertilizantes, agua y la mejor forma de introducir maquinaria al terreno. 

Posted on January 2, 2018 .
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Tutorial de Conceptos y Análisis Básicos de la Agricultura de Precisión con QGIS

Este tutorial explica brevemente el concepto de agricultura de precisión y presenta algunos ejemplos de análisis que se pueden hacer en QGIS. Entre los ejemplo están un mapa de pH de una región agrícola, un mapa de elevaciones, pendiente y hillshade para el área de cultivo, un mapa de rendimiento y mapas de índices de vegetación y agua.

Posted on December 29, 2017 .
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Tutorial para Diseño de Sedimentadores con OpenFOAM

Para el tratamiento de agua potable y servida, el ingreso de agua en centrales hidroeléctricas o para procesos industriales se requiere retirar las partículas en suspensión mediante sedimentadores. Estas estructuras hidráulicas tienen un ingreso de agua a muy baja velocidad y una geometría que permite la decantación o precipitación de los sedimentos en el trayecto del sedimentador.

OpenFOAM es un software libre para el modelamiento de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD en sus siglas en inglés) con una serie de solucionadores para distintas condiciones de flujo; en este caso hemos utilizado el solucionador driftFluxFoam para representar la precipitación de sedimentos en un sedimentador en un lapso de 6400 segundos. El tutorial contiene 5 videos con todos los pasos para la construcción del modelo y su simulación. 

Posted on December 28, 2017 and filed under Tutorial.
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Tutorial de Cálculo de Indice de Vegetación (NDVI) e Indice de Agua (NDWI) con QGIS

La agricultura de precisión pretende entender la variabilidad de los factores ambientales y agrícolas del campo mediante el análisis de información geográfica. El uso de imágenes satelitales es de gran ayuda para entender dichos factores ya que, gracias a las firmas espectrales de las imágenes, nosotros podemos hacer cálculos y operaciones que nos permitan relacionar dichas firmas con factores a estudiar. Dos de los factores mayormente estudiados que tiene relación con las propiedades espectrales de las imágenes satelitales, es Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Índice Diferencial de Agua Normalizado (NDWI).

Posted on December 27, 2017 and filed under TutorialQGIS, Tutorial.
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Tutorial Básico de Modelamiento en MODFLOW con Python usando Flopy

Flopy es la librería creada por el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) para la creación, configuración y representación de resultados de modelos en MODFLOW. Flopy es una herramienta avanzada que tiene soporte incluso para la creación de grillas no estructuradas en MODFLOW 6. Con el uso conjunto de Python y MODFLOW mediante Flopy se extienden las posibilidades de modelamiento y de gestión de aguas subterráneas al permitir la configuración de nuevos esquemas de optimización y la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial.

Este tutorial muestra el proceso completo de construcción de un modelo numérico en condiciones transientes con Flopy. El modelo tiene un pozo con caudal variable y un flujo regional determinado por la gradiente en las cargas hidráulicas. El código en Python ha sido realizado de manera interactiva en Jupyter Notebook.

Posted on December 26, 2017 and filed under TutorialModflow.
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Introducción a las nuevas características y herramientas de MODFLOW 6

MODFLOW 6 es la última versión de MODFLOW lanzado en Septiembre del 2017 por el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS). Esta nueva versión de MODFLOW introduce una serie de características, herramientas y demás complementos entre los cuales esta la posibilidad de crear Grillas No Estructuradas que permite la representación de complejas configuraciones geológicas. El siguiente video hace una recopilación de las principales características de MODFLOW 6 y lo compara con versiones anteriores de MODFLOW, así como un recuento de las herramientas disponibles para la configuración de modelos.

Posted on December 24, 2017 and filed under Modelamiento, Hidrología.
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Tutorial de Identificación de Puntos de Muestreo para Generar un Mapa de pH

El pH es uno de los factores del suelo más importantes para el rendimiento de los cultivos y la salud de los mismos. Los mapas de pH pueden ayudar a identificar áreas más acidas, las cuales pueden requerir de atención para lograr un suelo idóneo para nuestros cultivos. De igual manera, se pueden identificar las áreas más alcalinas y, si el cultivo lo requiere, se puede acidificar esa parte del terreno. Es importante identificar precisamente estas áreas para que a la hora de la aplicación de modificantes del pH del suelo, no se agreguen más de los necesarios y así se pueda prevenir un despilfarro de químicos y se protege un poco al suelo también. 

Posted on December 21, 2017 and filed under TutorialQGIS, Tutorial.
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Tutorial de Cuantificación de Plantaciones con Python y Scikit-Learn

Las imágenes satelitales nos brindan información sobre la superficie en base de distintas bandas, esta información viene dada por un arreglo de pixeles que constituyen la imagen a una resolución determinada. En base de combinaciones de bandas podemos decidir si un pixel representa un tipo de suelo o un tipo de cobertura, pero como hacemos para que la imagen reconozca cosas? Esto se hace mediante el uso de un nivel mayor en el análisis espacial que son los algoritmos de inteligencia artificial que son cada vez más populares y que su uso es más amigable con el usuario.

Para este tutorial hemos utilizado Python como lenguaje para el manejo de imágenes como matrices y algoritmos de Scikit-Learn para la identificación de cultivos. El tutorial también muestra herramientas interactivas de Jupyter para la selección de cultivos y la posibilidad de eliminar puntos de referencia no válidos.

Posted on December 21, 2017 and filed under TutorialQGIS, Hidroinformática.
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Análisis Espacial de Calidad del Aire Urbano (PM2.5, PM10) en QGIS de dispositivos montados en Taxis

La calidad del aire se puede medir en tiempo real, se puede medir espacialmente, se puede medir de manera económica y se puede medir en distintos puntos si se usan dispositivos y tecnologías del Internet de las Cosas (IoT). Este tutorial muestra el análisis de datos recolectados de calidad del aire (PM2.5, PM10, humedad, temperatura y presión) por una Raspberry Pi 3 con una configuración en Android Thing.

El tutorial de análisis espacial esta hecho en QGIS y analiza la distribución de los parámetros de calidad del aire de manera espacial considerando el tipo de vía, condiciones de tráfico y cercanía al mar. 

Posted on December 17, 2017 and filed under TutorialQGIS.
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Calculo de Indice de Vegetación NDVI de Imágenes Sentinel 2 con Python en QGIS (PyQGIS)

Los índices de vegetación se calculan a partir de las radiancias de las plantas en ciertos rangos del espectro visible e invisible. Curiosamente la vegetación tiene una mayor radiancia en el rojo y el infrarojo que en el azul. Existen varios índices de vegetación en base de diferentes fórmulas de combinación de bandas, dentro de estos índices el más conocido es el NDVI, ya que fue uno de los primeros en formularse y porque puede ser aplicado a una serie de satélites nuevos y antiguos. Este tutorial muestra el procedimiento completo para representar las bandas Rojo e Infrarojo de imágenes de Sentinel 2 con PyQGIS y posteriormente calcular el NDVI utilizando herramientas del complemento "Processing" dentro de Python.

Posted on December 14, 2017 and filed under TutorialQGIS, Tutorial.
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Análisis Espacio Temporal de Distribución de Terremotos con QGIS, PyQGIS y TimeManager

Los fenómenos de la naturaleza deben ser analizados en su magnitud, pero también en el tiempo y la ubicación, tanto para su comprensión como para su correlación con otros fenómenos. QGIS es un software de Sistemas de Información Geográfica de código libre que nos permite la representación de puntos, líneas y polígono en el espacio. Si bien QGIS esta enfocado en el análisis espacial, existe un complemento llamado TimeManager que complementa la representación temporal de los datos.

Posted on December 13, 2017 and filed under Tutorial, TutorialQGIS.
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Tutorial Edición Avanzada de Atributos en QGIS con Python

Las herramientas de QGIS permiten resolver una serie de formatos, procesos y análisis de datos espaciales y metadatos asociados. Existen una serie de herramientas para el manejo de atributos dentro de la "Calculadora de Campos" y también se pueden utilizar funciones de Python para el manejo de atributos. Este tutorial muestra el procesamiento de un campo de atributos en un formato específico de fecha con Python.

Posted on December 11, 2017 and filed under TutorialQGIS, Tutorial.
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