La forma usual para instalar Postgresql y Postgis requiere la configuración de varios ejecutables y el flujo de trabajo suele utilizar interfaces gráficas de usuario (GUI). Queríamos encontrar una forma de instalar Postgresql y Postgis en Windows 10 manteniendo la experiencia del shell de Linux. Este tutorial muestra el procedimiento para instalar la base de datos con la extensión de Postgis dentro de una aplicación Debian (también podría ser Ubuntu) en Windows 10 que se puede acceder desde QGIS.
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Este tutorial desarrolla la representación de la información geológica a escala regional en Central Beaverhead Mountains, Idaho, US y la generación de un mapa geológico a través de una serie de pasos de procesamiento como:
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Los datos batimétricos necesitan cierto procesamiento para realizar mapas de contornos de elevación de fondo y espesor de la columna de agua. En el presente tutorial se muestra el procedimiento completo para procesar un levantamiento batimétrico del Lago Patillas en Puerto Rico con QGIS.
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Los últimos desarrollos en QGIS y servicios en línea nos permiten crear mapas asombrosos en menos tiempo. Hay diferentes tipos de mapas base disponibles en mosaicos XYZ (XYZ Tiles) como capas de terreno, satélite, carreteras. Este tutorial muestra el procedimiento para agregar 2 tipos de capas topográficas en QGIS 3 debajo de información geológica.
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Descubriendo la analogía de los procedimientos en software GIS de escritorio a Python, asumimos que el proceso de extracción de contornos de ráster estaba bien documentado o habían muchos tutoriales sobre el tema. Descubrimos que no habían muchas opciones para realizar este proceso con éxito o con poco dolor. Es por esto que hemos realizado un tutorial completo sobre el proceso de creación de contornos a partir de un ráster de elevación con Python y GDAL que incluye datos de entrada, scripts y una discusión sobre los pasos principales del procesamiento.
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Otro tutorial realizado bajo el concepto de “Python geoespacial”. El tutorial muestra el procedimiento para ejecutar una interpolación Scipy sobre un dataframe de Pandas de datos puntuales que tienen una matriz Numpy 2D como salida del proceso. Con algunos procedimientos de Rasterio, la matriz Numpy se transformó en un ráster Tiff geoespacial monobanda.
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Bajo el concepto de “Python geoespacial aplicado” hemos desarrollado algunos procedimientos / tutoriales en Python de algunas tareas comunes de análisis espacial realizadas en software GIS de escritorio. El objetivo no es reinventar la rueda, sino explorar las herramientas y bibliotecas de Python actuales que pueden crear, analizar y representar datos espaciales vectoriales y ráster.
La interpolación triangular es uno de los varios tipos de interpolación disponibles tanto en Python como en software GIS, sin embargo, la ventaja de trabajar con Python es que la interpolación es una función en la que puede obtener el valor interpolado en un punto específico mientras que en el software GIS es necesario para crear un ráster para luego muestrear valores a partir del ráster (.. hasta donde sabemos).
Hemos creado un tutorial con un procedimiento completo en Python para importar puntos con elevación como atributo, crear una función de interpolación triangular y generar dos salidas espaciales: un ráster geoespacial interpolado en formato TIFF y un shapefile con atributo de elevación para otro conjunto de puntos. El tutorial utiliza varias bibliotecas de Python como Matplotlib, Rasterio, Geopandas, Scipy.
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Hay muchas formas de mostrar datos espaciales, desde los mapas tradicionales, software de GIS, y en la web. Enfrentamos ciertos desafíos para mostrar datos espaciales en la web porque requerimos ciertas funcionalidades que encontramos en un software de escritorio y ciertas herramientas de análisis espacial implementadas como botones. Django es un framework web escrito en Python que permite crear aplicaciones web con una sencillez moderada y este framework es capaz de mostrar datos espaciales vectoriales utilizando bibliotecas como Folium.
Hemos creado un tutorial con un caso aplicado que muestra información espacial hidrológica en una aplicación web en Django. El tutorial crea un proyecto de Django, genera una aplicación para la representación de datos espaciales, importa los datos vectoriales (geojson o shp) y muestra datos espaciales con estilos definidos.
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El trabajo con imágenes satélitales debe tener en cuenta la escala espacial y temporal. La selección y el procesamiento de datos de teledetección en una área especifica durante un cierto período de tiempo requiere una gran cantidad de recursos computacionales. Hemos explorado la aplicación web AppEEARS de la USGS para descargar imágenes de cobertura de suelos (MCD12Q1v006) en una determinada área y fecha.
El presente tutorial cubre todos los pasos desde la creación de un poligono en QGIS 3 con formato Geojson, manejo de la aplicación web, instrucciones para descargar archivos, visualización de datos en QGIS 3 y revisión de los valores de pixeles.
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La disponibilidad de herramientas de teledetección hace posible la clasificación de cultivos a partir de firmas espectrales. Sin embargo, el análisis de las huellas espectrales dependen de las propiedades ópticas de las plantas, que también están en función de diversos factores como las condiciones de radiación, la especie vegetal, el grosor de las hojas, la estructura de la superficie foliar, los niveles del contenido de clorofila y la estructura interna de las hojas.
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En teoría de bases de datos, una vista es una consulta que se presenta como una tabla (virtual) a partir de un conjunto de tablas en una base de datos relacional.
Las vistas tienen la misma estructura que una tabla: filas y columnas. La única diferencia es que sólo se almacena de ellas la definición, no los datos. Los datos que se recuperan mediante una consulta a una vista se presentarán igual que los de una tabla. De hecho, si no se sabe que se está trabajando con una vista, nada hace suponer que es así. Al igual que sucede con una tabla, se pueden insertar, actualizar, borrar y seleccionar datos en una vista.
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El shapefile es el formato de datos vectorial más popular y extendido entre la comunidad GIS. Es un formato propiedad de ESRI, pero es difícil encontrar un SIG que no lea este sistema de achivos. Debido a su simplicidad, los shapefiles han sido la forma estándar de almacenar e interactuar con los datos espaciales desde que el software GIS apareció por primera vez.
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PostgreSQL es un Sistema de Gestión de Bases de Datos que permite la gestión y almacenamiento de nuestros datos en modelos relacionales. El modelo relacional es, actualmente, el modelo más utilizado en la gestión de datos dinámicos (o lo que es lo mismo, aquellos datos sujetos a modificaciones y actualizaciones).
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Dando una revisión a una serie de reportes ambientales y de calidad de agua se encontró serias diferencias en la forma en que los datos espaciales eran reportados. Datos de ubicación, valores asociados a la ubicación, delimitación de áreas eran pobremente representados en los reportes. Este desorden obedece claramente a una falta de una educación formal y comprensiva de Sistemas de Información Geográfica (SIG), donde muchos profesionales solamente han conocido como "subir el shape", pero no tienen una perspectiva del alcance de los datos que están trabajando y reportando.
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Hay muchas incertidumbres de como el sistema de clima y suelo evolucionará e interactuará
para dar forma a futuras dinámicas de carbón. Para direccionar esta incertidumbre se
desarrolló “LUCAS” para analizar los cambios de uso de suelo, cobertura de suelo, gestión de
suelo y disturbios, los impactos en el almacenamiento y el flujo de carbono del ecosistema.
El modelo LUCAS combina:
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El hombre fue un primate que desarrollo la inteligencia para dominar el mundo en que vivía a través del uso intensivo de herramientas. Desde el tiempo de las cavernas, el hombre dominó una serie de herramientas para cazar, otras para cortar las carnes de las presas, otras para hacer fuego y otras para hacer pinturas rupestres. Estaba claro para el homo sapiens que su vida, y la mejora de condiciones de vida dependía del uso y dominio de las herramientas.
Estamos hablando de una etapa del hombre muy básica, donde no tenía un lenguaje, ni una religión ni el menor interés de conocer el mundo; una etapa donde el hombre buscaba solamente supervivencia frente al medio. Luego vendría muchas invenciones, el dominio del metal, la escritura, el dominio de las épocas del año y la agricultura, pero eso se dará mucho después.
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Bioclim es un sistema de análisis y predicción bioclimático que puede ser utilizado para estratificar un área sobre una base climática antes de la prospección y también para predecir distribuciones de variables individuales tales como especies o tipos de vegetación.
BIOCLIM, conceptualmente fue desarrollado por Henry Nix. La primera implementación disponible para publicidad de Bioclim surgió de un proyecto colaborativo entre el Estudio de Recursos Biológicos de Australia y el Grupo de Nix en la División de Agua y Recursos Terrestres de CSIRO. El sistema, ahora BIOCLIM versión 2.0, se mantiene en la red de computación nacional de PAXUS COMNET.
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En una comparación con imágenes satelitales, los drones tienen dos ventajas imporantes: generan imágenes de mejor resolución y no están afectados por nubosidad. Existe un paradigma que los drones son caros, y puede ser cierto si compras drones comerciales que utilizan procesamiento para el tratamiento de fotos; pero existe una alternativa de utilizar drones para la generación de ortofotos y modelos digitales de elevación mediante hardware y software libre.
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El software es una herramienta que nos ayuda a comprender, evaluar y simular el mundo en que vivimos. Como cualquier herramienta, la calidad de nuestro trabajo dependerá de nuestra experiencia en el uso de la herramienta. QGIS es un excelente software para de Sistemas de Información Geográfica (SIG) que permite el manejo y representación de datos espaciales vectoriales y raster. QGIS posee también una serie de herramientas de geoproceso para el análisis espacial, estas herramientas incluyen:
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Para la aplicación de los Estándares de Calidad Ambiental (ECA) se requiere identificar el tipo de cuerpo de agua. Esta clasificación se puede hacer mediante un estudio del sitio, pero para términos legales se tiene que usar la clasificación determinada por la Autoridad Nacional del Agua (ANA) publicada en la R.J. 202-2010.
Queremos aportar a la interpretación de la clasificación de los cuerpos del agua mediante un mapa online interactivo. El mapa online a continuación muestra las diferentes clases de ríos junto con la información de cada río al hacer click sobre él.
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