Visualising Wind from a GRIB Mesh Layer in QGIS and Create an Animated GIF

For a brief introduction into this new GRIB Mesh format (new to me) I followed step by step this tutorial bellow I had found in Hans Van der Kwast YouTube channel, it happened to be very good source and I finally made it (see below). The idea was analysing the winds during a Storm in the Netherlands (this storm was actually the 14th of March 2022 but I analyzed the 15th, no impact on the tutorial whatsoever but please note this point).

Desarrollo urbanístico en Madrid capital desde mediados del S.XIX hasta hoy

Todos los edificios actuales de Madrid presentes en la base de datos de Catastro a día de hoy tienen su año de creación. Esto es un mapa que muestra -por décadas- dónde se concentraba la mayor parte de ese desarrollo urbanístico. Por ejemplo en los años 20 fue en el Barrio de Salamanca, en losContinue reading “Desarrollo urbanístico en Madrid capital desde mediados del S.XIX hasta hoy”

Old non internet times and a few different ways of visualizing wind in VENTUSKY application

Have you seen how this helps you to understand the way wind flows? (switching form different variables visualization styles)

¡Cartografía en estado puro! Análisis COVID19 (Tasa de Incidencia acumulada 14d) por Zonas Básicas de Salud en la Comunidad de Madrid, España

asa de Incidencia Acumulada para cada una de las 287 Zonas Básicas de Salud de Madrid, definiendo rangos y colores correctos de visualización y luego un poco de Photoshop aquí y allá y voilá!

Census differential Privacy Exploration: the change in population for every Congressional district after applying Differential Privacy

How differences in population count could have implications for service provision, allocation of funds, & political representation. Source: https://www.caliper.com/census-differential-privacy-maps/ The U.S. Census Bureau has changed the way it ensures privacy for the 2020 Census. The new method is called Differential Privacy (DP). To help people assess some of the implications and unintended consequences of Differential Privacy, Caliper® is providing severalContinue reading “Census differential Privacy Exploration: the change in population for every Congressional district after applying Differential Privacy”

Google Earth Engine y los incendios de verano: el caso de Cadalso de los Vidrios, Madrid (Julio 2019)

Gracias a la inestimable ayuda de mi compi de co-working Pablo Martín -ingeniero Forestal- con Google Earth Engine hemos modelado este NBR (Normalized Burn Ratio) que usa los canales NIR y SWIR de Sentinel-2 para medir la severidad del incendio de la semana pasada en mi pueblo, Cadalso de los Vidrios (Madrid, España). Rozamos la tragedia en lo personal pero sin duda fue terrible a nivel material. Tardaremos décadas en revertir este funesto incendio…

La simbolización, las leyendas de los mapas y la prensa española

Un periodista, un diseñador, un influencer… muy guay pero para hacer los mapas, preguntad a un Geógrafo. Cada vez es más fácil usar servicios web con cartografía precargada tipo CARTO o MAPBOX pero esto no es suficiente si lo que queremos es comunicar un fenómeno o un dato de manera correcta.

Visualizing Tweets!

How about a quick visualization of tweets in CartoDB? Hey guys, the way we used to visualize is changing on a  daily basis so it’s time to catch up!!!. Let’s add a timestamp and play!! We will take a look at this dataset in depth shortly so be aware of our schedule! Regards, Alberto CONCEJALContinue reading “Visualizing Tweets!”

Jugando con CartoDB

Hace ya mucho tiempo que he oído hablar de CartoDB y que vengo practicando en su página web a visualizar bases de datos sencillas. Crea una cuenta Incorpora tus datos o tómalos de la galería Selecciona en modo datos la columna que quieres simbolizar/visualizar Conviértela en NUMBER si estuviera en STRING Selecciona en modo mapaContinue reading “Jugando con CartoDB”

‘Reality Checks’, also called ‘Ground Truth Tests’

Comparing all kind of Geodata (i.e 3D Buildings, DTM, DHM, DSM, Land Use, vectors,…) to background sources as Google Earth/ Bing, available sources from the country we are working on or WMS available sources, etc. Figuring out if the data requested and we want to deliver is consistent enough compared to the so called “Truth”. SomeContinue reading “‘Reality Checks’, also called ‘Ground Truth Tests’”