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.

ESTIMATED GHSL vs INE 2025

He desarrollado este COMPARADOR DE POBLACIÓN GHSL vs PADRÓN INE 2025 en JavaScript/Google Earth Engine que cruza estimaciones satelitales de población con los datos oficiales del censo español municipio a municipio.

La herramienta permite seleccionar cualquier provincia y municipio de España, visualizar la distribución espacial de población estimada por el GHSL con el último dato oficial del INE 2025, detectando municipios con alta presión turística, despoblación real o población no registrada.
Una aplicación directa para planificación de infraestructuras, gestión de emergencias o análisis de cohesión territorial donde el padrón no refleja la ocupación real del territorio.

Flood assessment using RADAR (Sentinel1), SRTM v3+ and GHSL pop estimation in Spain

I have developed this NRT FLOOD RISK ASSESSMENT monitor in GEE that merges the power of RADAR and GHSL to detect impact over POPULATIONS under any weather conditions.

You can use geospatial intelligence to quickly transform satellite data into critical decisions during climate emergencies. GIS technology driving global resilience!

URBAN ATLAS 2018 + WORLDPOP 100m/GHSL 100m estimates over Madrid

Urban Atlas (UA) representa el estándar de oro dentro del Copernicus Land Monitoring Service (CLMS) para el análisis de la morfología urbana en Europa. A diferencia de Corine Land Cover, UA ofrece una resolución temática y espacial drásticamente superior (Unidad Mínima de Mapeo de 0.25 ha para clases urbanas), permitiendo discriminar entre tejidos urbanos continuos y discontinuos con una precisión de densidad del 10% al 80%.

Precision Elevation Data for Forest Giants: LiDAR vs ETH Global Canopy Height in Mata do Buçaco (Portugal)

High‑resolution elevation data underpins almost every spatial analysis we do in GIS—especially in forests where vertical structure defines habitat, biomass, wind exposure, fire behavior, hydrology, and the microclimates that sustain rare species. In rugged or densely vegetated environments, a coarse or biased elevation model propagates error everywhere: orthorectification drifts, hillshades mislead, slope/aspect misclassify, and canopy metrics saturate. The result is decisions made on blurred terrain that hides the very patterns we seek to manage. Precision elevation—derived from airborne LiDAR (Light Detection and Ranging)—solves this by separating the ground from the vegetation and delivering both a bare‑earth Digital Terrain Model (DTM) and a Digital Surface Model (DSM). Subtracting DTM from DSM gives a Canopy Height Model (DHM) that captures the true vertical architecture of the forest at sub‑meter resolution.

¡Al final se nos quema la península este 2025!

Este agosto, España y Portugal han vivido una temporada de incendios excepcionalmente dura. En España, las llamas han calcinado ~382.000 hectáreas (más de seis veces la media reciente) y han dejado víctimas mortales; en Portugal, las superficies quemadas superan las 200.000 hectáreas, muy por encima del promedio 2006–2024 para estas fechas. El humo cruzó fronteras y degradó la calidad del aire a cientos de kilómetros.

Agricultura de Precisión. Uso del Satélite para la toma de decisiones en el campo

Quieres conocer cuál es el momento óptimo para plantar? Para fumigar? Para recolectar?. Sabías que dos de cada tres agricultores no cosechan en la fase de madurez adecuada?. Aquí abajo te describo un método completamente automatizado mediante el uso combinado de varios índices de vegetación como NDVI, NDWI, SAVI y EVI que podemos extraer del Satétile SENTINEL-2 en la plataforma COPERNICUS de la UE para conocer exactamente y anticipar las mejores decisiones de intervención sobre tus tierras.

Water Quality Assessment based on Sentinel-2 Surface Reflectance over La Safor region, Valencia, Spain. Winter 2024-25

in light of meteorological conditions in the study area — specifically the occurrence of exceptionally heavy rainfall events in the La Safor region of Valencia — rooted in hydrological and sediment dynamics rather than in sensor or algorithmic artifacts.

Summer Heat Inequity in Madrid: A Playground-Based Analysis in Summer 2024

Between June 21 and September 21, 2024, I analyzed the surface temperatures of all 2,123 registered playgrounds in Madrid using Landsat 8/9 imagery (Level-2 Surface Temperature products). This investigation, an extension of my previous reflection on urban heat and environmental justice in Geovisualization.net (May 2025), highlights how thermal exposure is patterned by geography, planning legacies, and demographic vulnerability in the Spanish capital.

Urban Heat Islands, Trees, and Climate Justice in the Anthropocene: A Remote Sensing-Based Reflection

In recent years, the need to understand the urban environment has grown more urgent than ever. Climate change is not an abstract future scenario; it is already here, reshaping our cities day by day. Among the many phenomena that demand our attention, the Urban Heat Island (UHI) effect stands out—not only for its environmental and public health impacts but also for its socio-political implications. Through satellite imagery and remote sensing, we can now visualize and quantify these dynamics with increasing precision. This post reflects on such an analysis I conducted using LANDSAT 8 imagery (Scene ID: LC08_L2SP_201032_20250328_20250401_02_T1, Date Acquired: 2025/03/28), and discusses the findings in the broader context of urban planning, climate justice, and the urgent need to protect urban vegetation.