Category Archives: ideas

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.

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.

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.

Super-résolution 1 m a Madrid avec Sentinel-2 10m. Magique !

Passer d’une résolution de 10 mètres à 1 mètre change radicalement la perspective du suivi agricole : on ne regarde plus une parcelle dans sa globalité, on observe ce qui se passe à l’intérieur même des rangs de culture. Ce saut qualitatif est possible grâce à l’algorithme S2DR3, un modèle de Deep Learning qui ne se contente pas d’agrandir les pixels, mais reconstruit l’information manquante. En s’appuyant sur les corrélations entre les différentes bandes spectrales de Sentinel-2 et en s’entraînant sur des images de très haute résolution, l’IA parvient à synthétiser une image à 1 m/pixel d’une précision étonnante.

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.

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

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!

R analysis for HR corporate talent management

I am a geographer by training, and my professional career has always had a predominantly geospatial focus. Having recently completed a forty-hour course in R, using RStudio and GitHub, I feel that a whole new world of analysis has opened up before me. This work represents the meeting point between my basic geographical instinct and the technical capabilities of statistical programming. It is important to emphasise that I have invented this data and model entirely, so the results have no real meaning and contain inevitable biases. Their sole purpose is to learn and demonstrate the capabilities of this language. I believe that geographical knowledge and code are interdependent, as one without the other would not function successfully. It is precisely this symbiosis that I hope will make a difference in my current job search.