Posts filed under TutorialPython

Tutorial de Rasterización de Shapefiles con Python y QGIS 3.0

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.

Posted on August 30, 2018 and filed under TutorialPython, TutorialQGIS.
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Tutorial de descarga directa en QGIS 3 de imágenes IMERG de precipitación con Python

La nueva versión de QGIS es QGIS 3 y se ejecuta con Python 3 que introduce algunos cambios en la interacción con los servidores web con paquetes de "requests". Para aquellos que son nuevos en imágenes IMERG, estas son algo así como las nuevas imágenes TRMM con estimación de precipitación de múltiples sensores de microondas pasivas (PMW) en varios satélites de precipitación relevantes cuya data comienza en Marzo del 2014. La imágenes IMERG tienen una resolución de pixel de 0.1 grados y una escala temporal de 30 minutos. En el actual panorama de las estimaciones de precipitación basadas en satélites, el producto de datos IMERG son las imágenes de más alta resolucion temporal y espacial disponibles de los últimos 4 años.

Posted on May 18, 2018 and filed under TutorialPython, TutorialQGIS.
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Tutorial de Instalación de Jupyter Lab en Anaconda

Jupyter lab es el nuevo IDE de Jupyter, cuando este llegue a la versión 1.0 se implementará en vez de Jupyter Notebook, trae consigo muchas novedades como un panel de manejo de archivos, de edición, además que se pueden abrir variedad de formatos de archivos.

En este tutorial se presentará la instalación de Jupyter Lab en Anaconda y además, se realizará un recorrido sobre sus funciones y novedades, cabe resaltar que este IDE esta en versión BETA pero ya cuenta con variedad de funciones.

Posted on April 4, 2018 and filed under TutorialPython.
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Tutorial de Importación de Archivos GeoJSON con MongoDB y Python

En este tutorial se importará un GeoJSON desde nuestro computador a la base de datos MongoDB, esto se hace con el fin de poder manipular datos GeoJSON facilmente y tenerlos a la mano y en un sitio seguro como lo es una base de datos.

Posted on March 15, 2018 and filed under TutorialPython.
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Tutorial de Descarga de Datos de Cambio Climático del Banco Mundial API con Python

El Banco Mundial tiene un Portal de Conocimiento del Cambio Climático que contiene información, datos y reportes acerca del cambio climático alrededor del mundo. El portal tiene un API de datos de clima en un marco REST que provee datos de Precipitación y Temperatura en un conjunto de datos históricos y modelados de 15 modelos globales de circulación (GCMs) y
2 escenarios de emisiones en escala espacial de país y cuenca. Hay un paquete de Python
llamado “wbpy” que facilita el acceso a este API de datos climáticos con pocas líneas de código.
Existen opciones para descargar los datos en escala de tiempo mensual, anual y por década en la
forma de un diccionario de Python. Este tutorial muestra las partes principales del API y un ejemplo de uso de datos históricos y futuros.

Posted on February 19, 2018 and filed under Hidroinformática, Tutorial, TutorialPython.
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Ejemplo Básico de Modelamiento con MODFLOW 6 y Visualización con Paraview y Flopy

Tutorial básico para aprender el procedimiento de construcción, simulación y representación de un modelo hidrogeológico en MODFLOW 6. El tutorial muestra una introducción al sistema de ficheros de un modelo en condiciones de régimen uniforme. El modelo de este tutorial tiene implementado las siguientes condiciones de borde: Drenes, Recarga, y Carga Constante.  La grilla del modelo es regular con un ancho de 50 metros y tiene 30 filas con 24 columnas; el modelo consta de 4 capas y un espesor total de 130 metros.

El modelo es llamado "hatari01" y esta inspirado en el modelo "twri" de la documentación de MODFLOW 2005 adaptado a MODFLOW 6.  Dentro de la conceptualización hidrogeológica se especifica la conductividad hidráulica en el plano horizontal y vertical. Luego de la simulación se ejecuta un script de Python dentro de un Jupyter Notebook para crear archivos VTK de grilla no estructurada para las cargas hidráulicas, napa freática y condiciones de borde como objetos 3D en Paraview.

Posted on February 1, 2018 and filed under TutorialModflow, TutorialPython.
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Determinación de Áreas no Superpuestas de Múltiples Capas con QGIS y PyQGIS - Tutorial

Los procesos geoespaciales están presentes en la mayoría de las actividades e investigación de las personas debido a lo cual es importante optimizar el tiempo involucrado por los especialistas y mejorar la calidad de los análisis espaciales. PyQGIS es la extensión de Python en QGIS, este marco de trabajo permite el manejo de las herramientas de QGIS junto con las funciones de Python e incluso paquetes externos de Python mejorando la velocidad y la calidad de nuestro geoproceso y representación espacial.

Este tutorial muestra el procedimiento espacial para determinar las áreas no superpuestas en una región de interés con respecto a 7 capas diferentes. Este tutorial cubre los siguientes puntos como scripts en Python:

Posted on January 26, 2018 and filed under TutorialQGIS, TutorialPython.
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Representación Mejorada de Resultados de Modelos en MODFlOW con Python, VTK y Paraview - Tutorial

La representación de resultados de modelos de aguas subterráneas es importante / crucial para entender el régimen de aguas subterráneas, estudiar su interacción con las aguas superficiales y ecosistemas dependientes y para evaluar el impacto de requerimientos antropogénicos y del cambio climático. Hasta ahora había pocas opciones de código libre capaces de generar representaciones 3D y estos softwares tenía limitadas opciones para escalas de color, secciones de corte y otras herramientas gráficas. En la búsqueda de mayores opciones encontramos Paraview, un software libre de representación de datos diseñado para analizar set de datos extremadamente grandes usando recursos computacionales de memoria distribuida.

La representación de resultados en MODFLOW a Paraview  requiere utilizar una variante del formato VTK llamado VTU donde el "U" viene de "unstructured" o grilla no estructurada. Este tutorial muestra el procedimiento completo para procesar los resultados de un modelo en MODFLOW en un archivo VTU y su representación en Paraview.

Posted on January 24, 2018 and filed under TutorialModflow, TutorialPython.
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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 TutorialModflow, TutorialPython.
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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, TutorialPython.
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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, TutorialPython.
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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, TutorialPython.
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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, TutorialPython.
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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, TutorialPython, TopTutorial.
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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, TutorialPython.
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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, TutorialPython.
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Análisis de la Tendencia de Feminicidios con Python. Caso Perú 2009-2017

En los últimos tiempos existe un mayor interés de la sociedad civil y los estados a problemas como el femenicidio. Casos de feminicidio tienen gran cobertura por los medios y se demanda una participación drástica de las autoridades y los casos de encubrimiento y liberación de condenados son públicamente criticados. Sin embargo cabe preguntarse si las medidas actuales se enfocan o adaptan a las tendencias crecientes en la ocurrencia de femenicidios y si los esfuerzos del gobierno son efectivos para el control del problema.

En Perú desde el 2009 se tienen registros de feminicidio con valiosa información sobre lugar, vinculo, fecha entre otros que nos pueden dar una idea de la magnitud del problema y las tendencias en la ocurrencia de femenicidio. Con un análisis temporal, espacial tanto de causa como de tendencia se pueden adoptar mejores medidas de control y prevención del feminicidio.

Posted on November 5, 2017 and filed under Hidroinformática, Hidrología, TutorialPython.
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Introducción a PyQGIS, en entorno de Python dentro de QGIS

QGIS es un excelente software para la manipulación de archivos espaciales y a ello se le suma Python como un lenguaje de programación que está siendo usado para múltiples fines, presentándose así el caso de Python en QGIS, que de una manera rápida mediante scripts podemos tener visualizaciones y resultados de procesos en pocos segundos, además las configuraciones que se hacen en la consola de Python pueden ser guardadas para futuros proyectos ahorrando tiempo y automatizando nuestras actividades. Este tutorial muestra los principales componentes del entorno de Python dentro de QGIS y hace ejercicios prácticos de manejo de archivos espaciales.

Posted on November 2, 2017 and filed under Tutorial, TutorialQGIS, TutorialPython.
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Tutorial Registro de Humedad del Aire y Temperatura en la Nube con Raspberry Pi y DHT11 - Script en Python

La Raspberry Pi es un microcomputador capaz de medir una serie de sensores digitales y analógicos con horarios definidos y capacidad de almacenamiento o transmisión de datos a la nube. Por su bajo costo, su practicidad de fuentes de alimentación y la cantidad de software disponible, la Raspberry Pi es una alternativa para el monitoreo ambiental de alta resolución. Este tutorial muestra el procedimiento completo de instalación y configuración de un sensor de humedad del aire y temperatura de bajo costo DHT11 y los códigos para mostrar las lecturas en la pantalla y subirlas a servicios online de Internet de las Cosas.

Posted on October 10, 2017 and filed under Tutorial, TutorialPython.
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Configuracion y Comandos para Implementar un Sensor de pH Online con Raspberry Pi y Arduino - Script en Python

La Raspberry Pi es un controlador lógico que permite conectar con una serie de controladores analógicos digitales y mandar datos en tiempo real a través de scripts en Python.

En este tutorial se muestra el ensamblaje, configuración y comandos de pH con Raspberry Pi y Arduino. A continuación se va explicar la introducción de los materiales, el proceso de ensamblaje, códigos Arduino y la representacion en web del parámetro pH.

Posted on September 19, 2017 and filed under TutorialPython.
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