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.

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.

¡Con R de running!

Un registro constante: más de 11 años (desde Agosto 2014 hasta hoy) con más de 1,150 sesiones documentadas. Un proyecto vital; no son solo números, es la cronología de mi disciplina. Puedo decir de nuevo que R me ha roto mis esquemas de geógrafo de ArcGIS, de Global Mapper y QGIS, ahora no todo pasa por el filtro de tener coordenadas, por ejemplo estos insights no tienen coordenadas pero son analizables y se pueden tomar conclusiones que te permiten tomar decisiones rápidas… Echemos un vistazo a mis carreras los últimos años.

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.

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%.

Testing GEMINI for 3D environments. From SketchUp to an unlikely future!

The exercise shows how a simple SketchUp 3D volume, defined solely by its basic geometry, can be transformed into a complex architectural proposal. Starting from the initial schematic model, the system interprets proportions, levels, and shapes, and converts them into a fully developed building, complete with textures, vegetation, lighting, and an urban context

Agricultura de Precisión (I). 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.

Spider diagrams in GEE and QGIS

Hace unos días, caminando por una calle concreta —no muy lejos de mi casa, la cual recorro con regularidad— me pregunté cuál era realmente la estación de metro más cercana. Tiendo a pensar que siempre es Puerta del Ángel… y en realidad, lo es. Pero aún así, quise comprobarlo quantitativamente, empíricamente. ¿Y si no fuera tan evidente?
En este tutorial se explica cómo crear un efecto visual dinámico en QGIS que simula una «araña» (ragnetto) que conecta automáticamente los 8 puntos más cercanos al cursor del mouse. Esta funcionalidad permite visualizar relaciones espaciales de forma interactiva y resulta especialmente útil para análisis de proximidad.

Mapas de Peligrosidad Climática: Datos y Análisis para aseguradoras

Gracias a datos satelitales de alta calidad y herramientas de análisis geoespacial en la nube, es posible generar de forma ágil mapas de peligrosidad climática con respaldo científico y cobertura global. Un ejemplo de ello es el análisis de la frecuencia de lluvias extremas realizado para Sri Lanka en el periodo 2001–2023.

Urban delineation methods beyond administrative boundaries

As a geographer working with Geographic Information Systems (GIS), I am particularly interested in exploring urban delineation methods that move beyond the constraints of administrative boundaries. Instead of relying on official municipal limits—which can often be outdated or misaligned with functional realities on the ground—I focus on delineating urban areas based on physical indicators such as built-up surface, population density, and spatial continuity. This approach allows for a more accurate and dynamic understanding of urban space.