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Archive for the ‘geovisualizacion’ Category

LATAM tour on Smart Cities

2018/04/24

Just come back from Chile, Peru and Colombia, where my employer held some conferences on Smart Cities. I had the chance to talk in both venues: GIS expertise, geoprocessing, spatial analysis, etc. This is all about GIS, as always lately ūüėČ

Our Smart City conferences and workshops held this month have been a great success! Thank you to all who participated. Ekodes Mintek AChEE

2018-04-10 10.27.51-1.jpgPRESENTACIONES-20180420.png

DbFSSRoXcAE6ojL.jpg

DbFSSRoXcAE6ojL-02.jpg

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An√°lisis espacial de precios en el mercado inmobiliario (Ejemplo sobre Vic√°lvaro, Madrid)

2017/01/24

Creo que ser√° interesante para inmobiliarias que sean capaces de georeferenciar estimaciones de precio por zonas.

El procedimiento incluye como inputs tener estimaciones de precios por bloque y precios reales (o anunciados) con lo que podemos extraer un ratio que nos diga la relación entre el precio actual y el esperado.

Recodad por favor que estos datos son aleatorios, es decir que no son más que una teoría a la espera de tener datos reales. Este primer mapa nos dice de 1 a 7 el precio esperado por bloque.

estimaciones-01

Este segundo nos dice dónde están los pisos y su precio anunciado.

estimaciones-02

El tercero nos compara y simboliza un precio con el otro. Cuánto mayor es este ratio, mejor precio teórico tiene la casa. Por ejemplo si el precio esperado es 6 pero el precio anunciado es 1, el ratio será de 6. Cuánto mayor ratio, mejor y viceversa.

estimaciones-03.png

El resultado m√°s concreto es el siguiente:

estimaciones-04.png

Cuanto m√°s rojo mejor, cuanto mayor es el ratio, mejor.

Este análisis permite rápidamente encontrar inmuebles de buen precio o saber decir al cliente que el precio de venta es demasiado alto en comparación con la zona donde está ubicado.

Espero que os sea √ļtil.

Alberto

Visualizar mapas animados en el tiempo: Seguimiento de aves en CARTO [ENG]

2017/01/23

SuperinteresantE demo para ‘jugar’con datos reales georeferenciados desde la aplicaci√≥n CARTO. Tres aves migrando desde El Norte de Europa hasta el √Āfrica subsahariana.

Source: https://carto.com/learn/guides/styling/animating-maps-with-point-data

bird-tracking-20170123.pngThis guide describes how to visualize point data over time, by applying the ANIMATED aggregation style to animate your map. This feature requires a map layer containing point geometries with a timestamp, or numeric field.

  1. Select the bird_trackinglayer
  2. Click STYLE to apply styling options for the map layer
  3. Choose ANIMATED as the aggregation option
  4. Ensure the column time_date is selected

To gain better understanding from our bird tracking data, color the paths of each of the three birds separately, by using the bird_name column to style the points by value.

After animating your data, click the FILL color and select BY VALUE. Choose the column bird_name to style your markers by the birds’ names. Edit the stroke to 0, change the blending to source-over, and set the resolution to 1.

bird-tracking-20170123-02.png

You  can download the datasource here: bird_tracking

Indicateur Avanc√© Sanitaire IAS¬ģ – SYNDROME GRIPPAL [FR]

2017/01/23

(Cartograma creado para contribuir a la vigilancia de los s√≠ndromes gripales aportando informaciones complementarias a las de la Red ‘Centinelas’ [FR])

L‚Äôobjectif de l‚ÄôIndicateur Avanc√© Sanitaire (IAS¬ģ) “Syndrome Grippal” est de contribuer √† la surveillance des syndromes grippaux en France en apportant des informations compl√©mentaires √† celles du r√©seau Sentinelles. Cet indicateur a √©t√© valid√© par comparaison avec les donn√©es du r√©seau Sentinelles. Au niveau national, La corr√©lation crois√©e avec le r√©seau Sentinelle est forte (0,88). Cette corr√©lation valide la pertinence de l‚ÄôIAS¬ģ. L‚ÄôIAS¬ģ est calcul√© chaque jour en employant une m√©thode de lissage temporel : les informations des sept jours pr√©c√©dents et des 7 jours suivants sont prises en compte pour calculer la valeur d‚Äôun jour donn√©. Ceci fait que l‚Äôindice d‚Äôun jour J peut l√©g√®rement √©voluer jusqu‚Äô√† J+7.

IAS¬ģ Syndrome Grippal : le dernier cartogramme quotidien en haute d√©finition

Openhealth_S-Grippal_DernierCartogramme.jpg

Données issues des sorties consommateurs des officines du réseau CELTIPHARM.

Plus d’infos sur nos m√©thodes: http://ias.openhealth.fr/methode

http://ias.openhealth.fr/

Les données sont mises à jour quotidiennement. Adopter le J+1 !

source: http://www.data.gouv.fr/fr/datasets/indicateur-avance-sanitaire-ias-syndrome-grippal/

Euclidean allocation analysis II

2016/10/28

Imagine you need to promote recycling. Imagine you have 1000 inhabitants from a small village and you need to provide proper colored plastic bags for each and every one of the categories you need to disaggregate: organic, plastic and paper.

You need to service them all properly but you can only choose 5 shops (out of the 10 available)  where you will distribute the bags for free.

In green all 1000 inhabitants (houses) and in orange the placement of all ten shops.

allocation03-combo.jpg

In green the final result: the 5 shops chosen out of the 10 potential available due to having checked they are the most optimal (the shortest euclidean distance).

allocation03-combo02.jpg

Software used:

ArcGIS 10.3
ET Geowizards 11.3

Hope you guys liked it,
Alberto

Running en Nantes

2016/09/13

Cada vez que corr√≠a por esta maravillosa ciudad, lo grababa con la aplicaci√≥n Runkeeper, as√≠ que he superpuesto todas las ocasiones para ver d√≥nde exactamente se concentran las rutas que m√°s he usado y las zonas por las que he pasado m√°s veces. Esto es lo mal de concentrar en la misma persona alguien al que le gusta correr, apuntar cosas, visualizarlas, analizarlas…

Creo que hacer tracking de rutas, tiempos, ritmos, etc, me ayuda a enfocar lo importante que es para m√≠ la regularidad y la constancia. No es correr en s√≠ lo que me gusta, que s√≠, sino demostrarme que soy capaz de hacer algo que me entretiene, me relaja, de forma peri√≥dica y con contad√≠simas excepciones (lo √ļnico que me deja en casa es una lesi√≥n o un cabreo).

running-nantes

Y se ve claramente en rojo cuáles son esas zonas!!! He exportado las líneas a puntos y he creado un mapa de densidad en Global Mapper 17, al que he superpuesto un layer de Open Street Maps.

running-nantes-02

C√≥mo echo de menos correr por el Loira, sus parques, sus puentes, sus riachuelos… ahora corro en Madrid y tambi√©n me gusta mucho pero me trae muy buenos recuerdos puesto que fue all√≠ donde empec√© a hacerlo en serio.

running

Bueno en serio quiero decir, a hacerlo siempre.

Entrevista en ‘Soy Data’

2016/08/30

Me vinieron a entrevistar de SOYDATA.net  para hablar de temas relacionados con la Geovisualización como el Big Data o el Open Data y su implicación con el Control de Calidad o el Software libre. Gracias a Jorge Ubero de SoyData por la misma.

Espero que os guste, ya sab√©is que si ten√©is alg√ļn comentario o algo que decir, estoy encantado de contestaros.

Alberto

Alberto Concejal: Nuevos retos en geovisualización

Para hacer un repaso de algunos de los retos y nuevas aplicaciones que nos estamos encontrando en este sector, hemos entrevistado a un veterano experto en geom√°tica, Alberto Concejal.

Alberto Concejal:

Ge√≥grafo, master en teledetecci√≥n y GIS (sistemas de informaci√≥n geogr√°fica). Ha trabajado m√°s de 15 a√Īos en el sector geoespacial. Comenz√≥ su carrera como fot√≥grafo a√©reo y a lo largo de estos a√Īos se ha venido especializando en compaginar dise√Īo y geovisualizaci√≥n. Al mismo tiempo ha desarrollado una carrera paralela como fot√≥grafo y viajero, sus grandes pasiones (ver ‚ÄėUn viajero de colores‚Äė en el portal viajeros.com)

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En la actualidad trabaja como responsable de control de calidad en una multinacional cartográfica. Alberto hace cada día que los procesos complejos sean más fáciles de comprender.

Podcast geotecnologías y nuevos retos

‚ÄúLas adaptaciones necesarias para que una fusi√≥n de dos empresas se lleve a cabo, es todo un reto desde el punto de vista del ‚ÄėQuality assessment’‚ÄĚ

‚ÄúNo podemos contemplar el escenario actual con los sistemas anteriores, por la capacidad y la realidad din√°mica que hay ahora en la generaci√≥n de datos geolocalizados‚ÄĚ

‚ÄúEl open data es el marco id√≥neo para poder hacer avanzar la tecnolog√≠a en el entorno big data actual‚ÄĚ

‚ÄúLa nube es algo reciente, a√ļn nos estamos adaptando. Es una parte del todo‚ÄĚ

‚ÄúHay un escenario nuevo cada cinco a√Īos, que debe ser aceptado din√°micamente‚ÄĚ

‚ÄúEl cliente se ha trasladado de empresas u organismos a las personas de a pie. Siendo √©stos a su vez generadores de datos, que deben ser validados y tenidos en cuenta‚ÄĚ

Nuevas aplicaciones en geotecnologías: Carto y Tableau

‚ÄúCon Carto (anteriormente conocida como CartoDB) y Tableau se ha facilitado enormemente el acceso a las geotecnolog√≠as. En la sencillez reside una de las principales claves de su √©xito‚ÄĚ

‚Äď> En la Academia SoyData ten√©is a vuestra disposici√≥n cursos para poder poneros al d√≠a en estas herramientas de geovisualizaci√≥n de una manera √°gil, sencilla y asequible.

‚Äď> En el blog geovisualization.net Alberto detalla algunas claves y casos de estudio que ser√°n sin duda de vuestro inter√©s. Os invitamos a todos a que lo visit√©is.

Creating value through Open Data

2016/02/19

The benefits of Open Data are diverse and range from improved efficiency of public administrations, economic growth in the private sector to wider social welfare

(Source: http://www.europeandataportal.eu/)

Performance can be enhanced by Open Data and contribute to improving the efficiency of public services. Greater efficiency in processes and delivery of public services can be achieved thanks to cross-sector sharing of data, which can for example provide an overview of unnecessary spending.

The economy can benefit from an easier access to information, content and knowledge in turn contributing to the development of innovative services and the creation of new business models.

Social welfare can be improved as society benefits from information that is more transparent and accessible. Open Data enhances collaboration, participation and social innovation.

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The economy can benefit from easier access to information, content and knowledge in turn contributing to the development of innovative services and the creation of new business models.

For 2016, the direct market size of Open Data is expected to be 55.3 bn EUR for the EU 28+. Between 2016 and 2020, the market size increases by 36.9%, to a value of 75.7 bn EUR in 2020, including inflation corrections. For the period 2016-2020, the cumulative direct market size is estimated at 325 bn EUR.

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New jobs are created through the stimulation of the economy and a higher demand for personnel with the skills to work with data. In 2016, there will be 75,000 Open Data jobs within the EU 28+ private sector. By 2020, this number will increase to just under100,000 Open Data jobs. Creating almost 25,000 new direct Open Data jobs by 2020.

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Public sector performance can be enhanced by Open Data. Greater efficiency in processes and delivery of public services can be achieved thanks to cross-sector sharing of data, providing faster access to information. The accumulated cost savings for the EU28+ in 2020 are forecasted to equal 1.7 bn EUR.

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Open Data results in efficiency gains as real-time data is used that enables easy access to information that improves individual decision-making. Three case studies are assess in more detail: how Open Data can save lives, how it can be used to save time and how Open Data helps achieve environmental benefits. For example, Open Data has the potential of saving 7000 lives a year by providing resuscitation earlier. Furthermore, applying Open Data in traffic can save 629 million hours of unnecessary waiting time on the roads in the EU.

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Economic benefits are primarily derived from the re-use of Open Data. Value is there. The question is how big?

The European Union has adopted legislation to foster the re-use of Open (Government) Data. The expected impact of this legislation combined with the development of data portals, is to drive economic benefits and further transparency. Economic benefits are primarily derived from the re-use of Open Data. Value is there. The question is how big?

Thus, the European Commission, within the context of the launch of the European Data Portal, wished to obtain further evidence of the quantitative impact of re-use of Public Data Resources. A study was carried out with the aim to collect, assess and aggregate all economic evidence to forecast the benefits of the re-use of Open Data for all 28 European Member States and the ETFA countries, further referred to as EU 28+, for the period 2016-2020.

Direct benefits are monetised benefits that are realised in market transactions in the form of revenues and Gross Value Added (GVA), the number of jobs involved in producing a service or product, and cost savings. Indirect economic benefits are i.e. new goods and services, time savings for users of applications using Open Data, knowledge economy growth, increased efficiency in public services and growth of related markets.

The market volume exhibits the totality of the realised sales volume of a specific market; the value added. A distinction can be made between the direct market size and the indirect market size. Together they form the total market size for Open Data. For 2016, the direct market size of Open Data is expected to be 55.3 bn EUR for the EU 28+. Between 2016 and 2020, the market size is expected to increase by 36.9%, to a value of 75.7 bn EUR in 2020, including inflation corrections. For the period 2016-2020, the cumulative direct market size is estimated at 325 bn EUR.

In 2016, there will be 75,000 Open Data jobs within the EU 28+ private sector. By 2020, this number is forecasted to increase to just under 100,000 Open Data jobs. This represents a 32% growth over a 5-year period. Thus, in the period 2016-2020, almost 25,000 new direct Open Data jobs will be created.

Based on the forecasted EU28+ GDP for 2020, whilst taking into account the countries’ respective government expenditure averages, the cost savings per country can be calculated. The accumulated cost savings for the EU28+ in 2020 are forecasted to equal 1.7 bn EUR.

The aim of efficiency is to improve resource allocation so that waste is minimized and the outcome value is maximised, given the same amount of resources. Open Data can help in achieving such efficiency, The study offers a combination of the insights around the efficiency gains of Open Data and real-life examples. Three exemplar indicators are assessed in more detail: how Open Data can save lives, how it can be used to save time and how Open Data helps achieve environmental benefits. For example, Open Data has the potential of saving 1,425 lives a year (i.e. 5,5% of the European road fatalities). Furthermore, applying Open Data in traffic can save 629 million hours of unnecessary waiting time on the road in the EU.

The majority of studies performed previously are ex-ante estimations. These are mostly established on the basis of surveys or indirect research and provide for a wide range of different calculations. No comprehensive and detailed ex-post evaluations of the materialised costs and benefits of Open Data are available. Now that governments have defined Open Data policies, the success of these initiatives should be measured. The study offers several recommendations for doing so.

The report goes into further detail on how Open Data has gained importance in the last several years. Furthermore, the report provides insight into how Open Data can be used, and how this re-use differs around Europe. These insights are used to develop a methodology for measuring the value created by Open Data. The resulting values are presented in a graphical way, providing insight in the potential of Open Data for the EU28+ up to 2020.

 

(Source: http://www.europeandataportal.eu/)

 

Comparaci√≥n de DTM usando Global Mapper 17.0.1

2016/02/12

Hagamos hoy algo sencillo, comparar, primero cualitativamente (visualmente) y después cuantitativamente dos DTM. Por un lado elegimos una fuente muy usual, SRTM de 3 arc sec (aproximadamente 90m) con un DTM derivado de Fotogrametría Stereo.

  • Comparaci√≥n CUALITATIVA (i.e visual)
  • Comparaci√≥n CUANTITATIVA (i.e RMSE)

Abrimos por un lado un DTM cuya fuente sea SRTM, en este caso me he conectado via WMS (Web Mapping Service) a través del data online disponible dentro de la misma aplicación Global Mapper (File/Download Online Imagery/data). La resolución es de aproximadamente 90m (3 arc sec).

DTM-COMPARISON-20160212

Por otro lado he encontrado este DTM cuya fuente conozco (Stereo Photogrammetry). La resolución es de 5m.

DTM-COMPARISON-20160212-02

A trav√©s de la herramienta ‘digitizer tool’ (Tools/Digitizer) seleccionamos una l√≠nea dibujada al azar sobre los dos. Bot√≥n derecho del rat√≥n-> analysis/measurement/path profile. Exporto ambas im√°genes (es importante en path setup definir un mismo m√≠nimo y m√°ximo para poder compararlas adecuadamente).

Con Photoshop superpongo (Layer display/ multiply) ambas im√°genes y veo cu√°n diferente son.

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Esto nos da una primera idea de la comparaci√≥n, pero vayamos un poco m√°s all√°: ¬ŅCu√°l es el RMSE (Error medio cuadr√°tico, Root Mean Square Error) entre ambas bases de datos?.

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Esta es una medida de desviación que nos va a definir mucho más exactamente que una simple visualización. Podéis ver algo más desarrollado este punto en este link de esta misma página:

https://geovisualization.net/2010/06/30/using-excel-to-calculate-the-rmse-for-lidar-vertical-ground-control-points/

DTM-COMPARISON-20160212-05

Ahora tan solo hemos de verificar que esta cifra sea la correcta teniendo en cuenta los valores de precisión prometidos en la entrega.

Espero que os haya resultado interesante, si así es, no olvidéis comentar, compartir o simplemente decir Hola. Cualquiera de estas opciones es apreciada.

Un saludo cordial,
Alberto CONCEJAL
MSc GIS and Remote Sensing

Descargas del CNIG. Open Source bien hecho!

2016/02/08

Hola amigos del GIS,
Por motivos de trabajo que no vienen al caso, he tenido que bucear de manera sistem√°tica la web de descargas del CNIG. http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/inicio.do
Una maravilla.

cnig-20160208-01

Por motivos que tampoco viene al caso, he de hacer esto mismo de vez en cuando en todos los Institutos cartogr√°ficos del mundo y el del CNIG es sin duda en el que me resulta m√°s f√°cil, en el que el modelo de datos en m√°s l√≥gico y en el que los links son m√°s fiables de todo el mundo. La √ļnica obligaci√≥n es la atribuci√≥n obligatoria de los datos. ¬ŅNo es mucho pedir, no? Desde el d√≠a 27 de diciembre, los datos del IGN son libres CC By 4.0.
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Por tanto es obligatorio que mencione la procedencia a pie de imagen, cr√©ditos, etc.., sobre todo en publicaciones, usos comerciales, art√≠culos, etc‚Ķ (Por ejemplo puede poner ‚Äú<tal dato> CC by instituto Geogr√°fico Nacional‚ÄĚ o m√°s bien ‚Äúderivado de <tal dato‚ÄĚ CC by ign.es‚ÄĚ o similares‚Ķ).

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Ya sea porque necesitemos las im√°genes del PNOA (Plan Nacional de Ortofotograf√≠a A√©rea), un modelo digital del terreno de alta resoluci√≥n o im√°genes hist√≥ricas de nuestro pueblo… tan solo hay que¬†bucear un poco en el cat√°logo de geodatos del Instituto Geogr√°fico Nacional (Centro Nacional de Informaci√≥n Geogr√°fica) y los conseguiremos.

Por ejemplo, la semana pasada tuve que encontrar datos sobre algunas ciudades espa√Īolas para hacer varios escenarios 3D para un cliente y aqu√≠ encontr√© por un lado un DSM¬†5m elaborado con fuentes LIDAR, por otro lado me baj√© de Cartociudad los datos relativos a vectores lineales, manzanas y luego desde la web de CATASTRO¬†(https://www.sedecatastro.gob.es/OVCFrames.aspx?TIPO=TIT&a=masiv) me baj√© las geometr√≠as de todos los edificios de la ciudad (que planeo geoprocesar para eliminar las formas no deseadas y para adjudicar alturas precisas gracias al LIDAR bajado con anterioridad).

Por qu√© no a√Īadir geometr√≠as de Open Street Maps (https://www.openstreetmap.org/export) o de la propia Base Topogr√°fica Nacional BTN25 para completar dicho escenario?

barcelona-bldg-osm-capture-20160112
MADRID-GISDATA

La verdad amigos es que desde que empez√≥ a funcionar el Open Data, los Ge√≥grafos y derivados tenemos mucho con lo que ‘jugar’ para hacer nuestros an√°lisis.
http://idee.es/

Espero que os resulte interesante.

Un saludo cordial,

Alberto
Ge√≥grafo/ M√°ster SIG UAH/ Dise√Īador Multimedia