Con la tecnología actual y la disponibilidad de herramientas de teledetección a través de diferentes servidores hace que sea posible determinar o estimar las zonas que se encuentran inundadas o que podrían estarlo, tema central de este tutorial en el cual se describirá una metodología para determinar zonas inundables a partir del cálculo del NDVI y comparar los resultados con el uso de dos servidores, Sentinel 2 y Landsat 8.
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Los índices de vegetación son obtenidos a partir de imágenes áreas y sátelitales y pueden usarse para estimar cambios en el estado de la vegetación, la biomasa, índice de área foliar y la concentración de la clorofila. La determinación de los índices de vegetación es calculada a partir de la relación entre las reflectancias del espectro electromagnético. Mientras que la biomasa presenta diversas metodologías para poder estimarla que están basados en medidas de campo que a pesar de ser un método directo siguen siendo muy limitados. En la actualidad, el uso de sensores remotos, proporcionan un método para generar información sobre la biomasa.
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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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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.
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Existen nuevas herramientas y recursos disponibles para comprender el cambio climático, la dinámica del uso del suelo, el ciclo del agua y otras partes de nuestro entorno físico. Muchos datos espaciales vienen en formato raster y están disponibles en servidores web, que tienen imágenes registradas cada año, mes, día, hora, media hora o minuto. Si queremos evaluar un fenómeno físico debemos analizar un gran conjunto de datos.
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La minería y el tratamiento de los metales son una fuente significativa para el aporte de contaminantes en diversos recursos naturales como los lagos. El impacto de un contaminante en los lagos depende de las condiciones físico – químicas que afecten su toxicidad y el grado de exposición relacionado a la concentración y tiempo. El aporte de los metales se puede incorporar mediante precipitación, filtración de minas, lavado de suelos, lixiviación y percolación.
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En este tutorial se aplicará el solucionador simpleFoam y la ecuación de turbulencia k-Épsilon para observar el efecto de corrientes sobre objetos sumergidos, para este caso se utilizará un modelo de submarino y se observarán como varía la presión y la velocidad ejercidas sobre el objeto, esto se hará tanto como líneas de corriente y fuerzas sobre el objeto; además se visualizará la importación de objetos.
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Luego de 6 años de dar distintas charlas en universidades públicas, privadas, en Perú y demás países he visto un poco la diversidad de tipos de universidades existentes. Podemos decir que los grados son homogéneos (bachiller, master, doctor), pero no así los métodos y las herramientas de estudio. Existe un universo de universidades y de estudiantes también, en este artículo hablaremos del vínculo entre universidad y la investigación.
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Diferentes agencias espaciales han facilitado el acceso a la información proporcionada por los satélites a través de servidores y portales web, donde se puede descargar imágenes satélitales para el análisis e interpretación de diversos recursos, para este caso se va analizar la calidad del agua de mar mediante la interpretación de huellas espectrales utilizando herramientas de sistemas de información geográfica como QGIS 3 y el complemento Semi Automatic Classification.
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En este tutorial se demostrará una configuración de disipador de energía en un canal, este diseño está basado en un manual de drenaje de aguas pluviales, y su efectividad para la disipación de energía, para ello se utilizará OpenFOAM con el solucionador interFoam y como principal variable se analizará la velocidad del flujo para demostrar la eficacia del disipador.
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La huella espectral o la firma espectral se generan utilizando las bandas que presenta la imagen. Se define como un patrón de respuesta que es característico ya que cada material en la naturaleza tiene su propia interacción con la energía electromagnética. La base de una clasificación es encontrar algunas áreas del espectro electromagnético en las cuales la naturaleza de esta interacción sea diferente para los materiales dentro de la imagen.
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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.
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El plugin QuickMapServices se puede instalar ahora en QGIS 3.0. Este plugin permite utilizar mapas bases para proyectos GIS. Los mapas bases se presentan a través de diferentes servicios web TMS, WMS, WMTS o simplemente como mosaicos XYZ.
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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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En este tutorial demostraremos como hacer un gráfico de "Pie" con sus respectivas etiquetas en forma de círculo, además que se coloreará variadamente.
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En este tutorial usaremos una colección de MongoDB para plotear un gráfico de barras en D3.js, el procedimiento es rápido debido a la poca complejidad de los datos
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En este tutorial usaremos una colección de MongoDB para plotear un gráfico de barras en D3.js, el procedimiento es rápido debido a la poca complejidad de los datos.
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En el siguiente tutorial observaremos los principios básicos para crear una gráfica de barras Horizontales con Chart.js, y explicaremos a fondo lo necesario para su utilización.
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PostGIS es un producto que habilita espacialmente las bases de datos de PostgreSQL. Los objetos SIG soportados por PostGIS son una colección de "Simple Features" definidas por el OpenGIS Consortium (OGC). A partir de la versión 0.9, PostGIS soporta todos los objetos y funciones de la especificación "Simple Features for SQL" del OGC. Utiliza las representaciones de geometría de binario conocido (WKB) y de texto conocido (WKT) del OGC.
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QGIS 3.0 ahora viene con un nuevo complemento Data Plotly que permite dibujar gráficos D3 con valores de atributos de capa vectorial. Este complemento agrega un nuevo panel donde los gráficos se pueden configurar de acuerdo a la comodidad del usuario
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