April 2026 – Geovisualization.net

From Overture Maps to GPKG in minutes: Building a Geospatial Data Extractor with R and DuckDB

Modern geospatial workflows increasingly depend on fast, reliable access to city-scale vector data — building footprints, road networks, land use polygons, points of interest, address databases. Whether you are designing a 5G radio network, modelling urban heat islands, planning last-mile logistics, or simulating emergency response coverage, you almost always start from the same question: “How do I get clean, structured geodata for this city, right now, without spending two days on it?”

The Overture Maps Extractor is my answer to that question. It is a Shiny application written in R that lets any GIS professional extract multiple thematic layers from the Overture Maps Foundation dataset — for any city in the world — in a matter of minutes, with zero command-line interaction and zero manual data wrangling.

Latest projects developed by Alberto C. by 20260417

1. Precision Agriculture: NDVI/NDWI/ECI/SAVI. GEE /Javascripthttps://geovisualization.net/2026/03/20/agricultura-de-precision-ii-app-para-integracion-con-catastro-rural-en-espana/2. Remote Sensing. From 10m to 1m (x100 times in few lines of code). Python /Colabhttps://geovisualization.net/2026/03/18/super-resolution-1-m-a-cadalso-de-los-vidrios-madrid-avec-sentinel-2-10m-magique/3. Handling High resolution Terrain models in Mapterhorn. Rhttps://geovisualization.net/2026/03/17/setting-up-mapterhorn-terrain-in-rstudio/4. RADAR Flood assessment. GEE /Javascripthttps://geovisualization.net/2026/02/23/flood-assessment-using-radar-sentinel1-srtm-v3-and-ghsl-pop-estimation-in-spain/5. From Lidar to DTM/DSM in using code. Rhttps://geovisualization.net/2026/02/16/from-lidar-usgs-to-dsm-in-a-few-lines-of-code-the-magic-of-r/6. Big Data analysis of any subject (running). Rhttps://geovisualization.net/2026/01/27/con-r-de-running/7. Flood assessment and Open Data.Continue reading “Latest projects developed by Alberto C. by 20260417”

1531 followers in LinkedIn is something

Una red con nombre y apellidos. A veces, las métricas de las redes sociales nos hacen olvidar que detrás de cada clic hay una persona. Ver este camino de 1531 profesionales a vista de helicóptero no es un ejercicio de ego, sino de gratitud.

AERIAL SURVEYOR SIMULATOR: Reimagining Aerial Photography

For three years, my office was thousands of feet in the air. As an aerial photographer, I spent my days capturing the world’s textures, layouts, and topographies from a cockpit—a masterclass in perspective that I am now transforming into a Aerial Surveyor Simulator.

Urban development in Madrid from the mid-19th century to the present day

All existing buildings in Madrid currently listed in the Land Registry database have their year of construction recorded. This map shows, by decade, where the bulk of that urban development took place. For example, in the 1920s it was in the Salamanca district, in the 1930s in Chamartín… shifting from development in the city centre to the outskirts.

Bienvenido a Madrid Río, donde el carril único lo usa todo el mundo… pero solo la mitad lo usa bien

Y cuando eso ocurre, se genera un caos silencioso. Normalmente se resuelve en segundos con ese equilibrio dinámico tan mediterráneo que tenemos —un quiebro, una mirada, un gesto— pero no siempre. He visto bicis arrollar a personas que iban por su lado. Grupos andando en paralelo, bloqueando la vía entera. Patinetes a velocidad de vértigo a punto de llevarse por delante a un niño que, irónicamente, iba exactamente donde debía. Yo mismo llevo usando esta vía desde casi su inauguración, hace más de once años, y puedo decir que el problema no ha mejorado: ha crecido, a medida que el carril se ha llenado de nuevas tipologías de movilidad.

¿Qué quiero hacer? Quiero medir esto. Con rigor, con datos, y con herramientas actuales. Mi objetivo es retratar estadísticamente quién va en el sentido correcto y quién no, desagregando por tipo de movilidad, edad, género y comportamiento en grupo. ¿Son los ciclistas los que más incumplen, o los patinetes eléctricos? ¿La gente mayor es más respetuosa que los jóvenes? ¿Los grupos de tres o más personas son el mayor factor de caos? No lo sé aún. Pero lo voy a descubrir.