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.
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Tutorial para la descarga de datos de Batimetría del portal EMODnet y su representación en QGIS.
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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).
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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El uso de software libre para el análisis espacial como QGIS nos permite entender cosas en nuestro entorno y tomar decisiones de nuestra vida diaria. Hemos utilizado datos de monitoreo de calidad sanitaria en Lima Metropolitana para analizar el estado de las playas, su distribución y los factores que mejoran/empeoran su calidad sanitaria. Resultados de este análisis nos sirven para evaluar la gestión de los municipios y también para poder decidir a que playa queremos ir a tomar sol.
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El excedente hídrico es la diferencia entre la precipitación y la evapotranspiración actual, que puede ser traducida como la diferencia entre la imagen de precipitación IMERG menos la imagen de evapotranspiración actual MOD16. Las cabeceras de cuenca son zonas de alta precipitación y de menor evapotranspiración actual; estas zonas tienen un excedente hídrico positivo que permite la generación de escorrentía y recarga al acuífero. Es tutorial trata del cálculo del excedente hídrico para una cuenca andina en el año 2015 y la determinación de cabeceras de cuenca mediante el filtrado de contornos de excedente hídrico positivo.
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La tecnología con la que interactuamos día a día junto con nuevos algoritmos de inteligencia artificial nos pueden ayudar a construir aplicaciones que no nos habíamos imaginado. Ahora es posible generar modelos digitales en 3D con solo una cámara de smartphone y software libre. Este tutorial muestra el procesamiento de las fotos tomadas por un smartphone y la visualización de la nube de puntos en WebODM; para representar la superficie texturada se utilizó Meshlab.
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Una de las potencialidades de QGIS es la representación 2.5D, esta opción permite la visualización de diferentes mapas, caracterizado de un sombreado y alturas definidas en edificios, estructuras, viviendas, entre otros.
En este tutorial vamos aprender a generar una representación 2.5D de un área urbana con QGIS utilizando herramientas como OpenStreetMap para la descarga de datos.
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QGIS es un software que permite a los usuarios crear consultas interactivas, integrar, analizar y representar de una forma eficiente cualquier tipo de información geográfica referenciada y asociada a un territorio. En este tutorial se va aprender a utilizar herramientas de geoproceso (buffer e intersección) en QGIS, que permitan ubicar una vivienda tomando ciertos criterios.
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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.
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Los servicios públicos se destacan como indicadores de calidad de vida, la representación de estos indicadores se realizan con QGIS, permitiendo un análisis de coberturas de salud, educación, vivienda, etc.
En este tutorial se va utilizar herramientas de geoproceso de QGIS que nos permita analizar cuáles son las instituciones educativas que están dentro de los 5 km del área de influencia de la cobertura de salud en un área de estudio.
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Mucha información espacial de un lugar no se encuentra en archivos digitales, sino en mapas, libros e ilustraciones. Para comprender el cambio de uso de suelo, la expansión urbana y en general, cualquier proceso dinámico en superficie se deben utilizar una variada fuente de datos. Este tutorial muestra el proceso completo de georeferenciación de un plano antiguo de Lima de más de 150 años, con sistema de proyección desconocido, que fue georeferenciado en QGIS mediante la correlación con puntos de referencia con la cartografía actual.
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Un indicador urbano es una unidad de información medida a través del tiempo que documenta los cambios de una condición específica en un contexto urbano. Los indicadores tienen el objetivo de representar la realidad de forma cuantitativa, sencilla y directa, para así poder elaborar un análisis claro. En el presente tutorial se aprenderá a representar indicadores urbanos reportados de una base de datos censales, para efectos prácticos se representará la densidad poblacional de un determinado sector de estudio, muy comunes en diversos estudios de proyecto urbanos.
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Los objetos en la superficie tienen una huella en las diversas frecuencias del espectro visible y no visible. En base de los valores de su "huella espectral" se pueden clasificar distintos tipos de cobertura como glaciares, lagos, roca expuesta y suelo de una serie de imágenes satelitales multiespectrales como Sentinel 2, Aster, MODIS y Landsat utilizando QGIS y el complemento Semiautomatic Clasification Plugin. Este tutorial muestra el procedimiento completo para la clasificación supervisada de glaciares y lagos de una imagen recortada de Sentinel 2 y la vectorización de la imagen clasificada.
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Gracias a las comunicaciones de nuestros seguidores hemos visto que algunos procesos de descarga de imágenes satelitales desde servidores de la USGS y de la NASA han cambiado y no queda claro el proceso de descarga. Afortunadamente existe una manera alternativa de descargar imágenes Landsat, Sentinel, Aster y Modis directamente dentro de QGIS con el Semiautomatic Classification Plugin (SCP).
El SCP es un complemento para el procesamiento y clasificación supervisada de imágenes que funciona enteramente dentro de QGIS. El complemento permite también la evaluación de las firmas espectrales y la descarga de imágenes satelitales. En este tutorial mostraremos el procedimiento completo de descarga de imágenes satelitales con QGIS y SCP.
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