La convergencia entre el Big Data geoespacial y la administración pública ofrece una oportunidad sin precedentes para la optimización agronómica. La capacidad de procesamiento de Google Earth Engine (GEE), vinculada a la cartografía vectorial del Catastro rural, permite transformar las series temporales de misiones como Sentinel-2 en herramientas de diagnóstico directo sobre la parcela. Este enfoque desplaza el análisis de una observación puramente visual a una monitorización cuantitativa basada en la respuesta espectral de los cultivos. El núcleo de esta aplicación reside en la intersección geométrica de las parcelas catastrales con colecciones de imágenes multiespectrales. Mediante el uso de la API de JavaScript en GEE, se automatiza el cálculo de indicadores biofísicos críticos como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), el NDWI (Índice de Agua de Diferencia Normalizada), el EVI (Índice de Vegetación Mejorado) y el SAVI (Índice de Vegetación Ajustado al Suelo). Estos índices no solo reflejan el vigor fotosintético, sino que permiten identificar anomalías de crecimiento, estrés hídrico o variaciones en la densidad foliar que son invisibles al ojo humano en las fases tempranas del ciclo fenológico.
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Setting up Mapterhorn terrain in RStudio
¿Alguna vez has querido visualizar el relieve de un territorio en 3D directamente desde R, sin depender de software GIS externo? Mapterhorn es un proyecto open source que distribuye modelos digitales de elevación (MDT) de alta resolución — hasta 2 metros en España — empaquetados en formato PMTiles, un estándar moderno que permite servir datos geoespaciales sin necesidad de un servidor propio.
En este post veremos cómo configurar Mapterhorn en R usando el paquete mapgl en Rstudio, que nos permite crear mapas interactivos con terreno 3D en pocas líneas de código. El resultado: visualizaciones como la que ves abajo, con sombreado de relieve (hillshade) generado directamente desde los datos de elevación del IGN.
Aventuras y desventuras de un geógrafo en “desarrollo”
La cartografía siempre ha sido un oficio de precisión, paciencia y criterio espacial. Durante años, el flujo de trabajo de cualquier geógrafo pasaba inevitablemente por entornos de escritorio como ArcGIS Pro o QGIS: cargar capas, ajustar simbología, exportar mapas. Herramientas sólidas, probadas, indispensables. Pero algo está cambiando.
Cada vez más, el análisis espacial ocurre en la nube, en navegadores, en entornos de código. En anteriores post habéis visto algunos test/ideas/aplicaciones que he desarrollado con Javascript Google Earth Engine, que procesa imágenes satelitales a escala planetaria sin mover un solo archivo. Deck.gl y Maplibre renderizan millones de puntos en 3D directamente en el navegador. React convierte un mapa en una aplicación interactiva con pocas líneas de código.
Mapping Something Unthinkable: Flood Risk in Madrid using Open Data
Dont get wrong if you see the IA background showing our handsome major almost showing his beautiful smile in Cibeles/Correos it’s only to get your attentions (only if you need it thou!). Flooding in urban environments is not a speculative hazard but something we can quantify. In the case of Madrid, the intersection of pretty mountainous terrain (it might surprise you there are 2000m difference between the highest spot in Madrid province, Pico Peñalara -2428m- and the Alberche river environment in some areas -430m-) and urban expansion presents a scenario of significant risk, particularly when analyzed through the lens of shared high-resolution geospatial data. This study integrates the buildings from BTN (Base Topográfica Nacional) provided by the Spanish “IGN”, the CNIG with the official flood hazard maps for a 100-year return period (T=100), published by the Ministry for the Ecological Transition and the Demographic Challenge (MITECO). The T=100 scenario is the most representative for evaluating long-term flood exposure, as it reflects events with a 1% annual probability—rare but not improbable, and certainly not negligible.
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