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

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.

The beauty (and precision) of LIDAR:

Lidar, which stands for Light Detection and Ranging, is a technology that uses laser beams to measure distances and create detailed maps of the surrounding environment. It works by emitting laser pulses and then measuring the time it takes for the pulses to bounce back after hitting objects in their path. By analyzing the returning signals, lidar can accurately calculate the distance to various points and generate a three-dimensional map.

Wildfires in the sub-Saharan region

This image, acquired by one of the Copernicus Sentinel-2 on 8 February 2022, shows ongoing wildfires in the Boma National Park in South Sudan. Fires are common at this time of year in the sub-Saharan region.

Peña Muñana en Cadalso de los Vidrios

Febrero 2022. Zona de Peña Muñana en Término Municipal de Cadalso de los Vidrios, en Madrid, España. Fly-through semi-automático realizado con el software GLOBAL MAPPER V23.0. Fuentes: TIF Raster grid de LIDAR 2m (PNOA) descargado desde el CNIG e imágenes de alta resolución World Imagery (desarrollado abajo).

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…

Análisis de la inundación en Sant Llorenç des Cadassar (Baleares, España) en Octubre 2018

Esta simulación con datos reales permite constatar empíricamente la pésima ubicación del pueblo en medio del cauce de un torrente al mismo tiempo que muestra lo osado de no gastar el dinero suficiente en infrastructuras que salven la vida de los habitantes de un entorno potencialmente peligroso en situaciones de borrascas ocluídas (gotas frías) o ciclogénesis expansivas, tan comunes en esta epoca del año por esta zona.

LIDAR Madrid LAZ 20cm

Ya van varias veces en el último mes que alguien no especialista en temas geográficos-cartográficos me habla de ‘ese sistema’ de láser para saber ‘la altura del terreno’ y es que la verdad es que LIDAR parece magia. Es bastante increible que pase un avión con una tecnología invisible a ojos humanos y que seContinue reading “LIDAR Madrid LAZ 20cm”

Comparación de DTM usando Global Mapper 17.0.1

Comparar, primero visualmente y después cuantitativamente dos DTM. Por un lado elegimos una fuente muy usual, SRTM con un DTM derivado de Fotogrametría Stereo.

Descargas del CNIG. Open Source bien hecho!

Hola amigos del GIS, Por motivos de trabajo que no vienen al caso, he tenido que bucear de manera sistemática la web de descargas del CNIG. http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/inicio.do Una maravilla. Por motivos que tampoco viene al caso, he de hacer esto mismo de vez en cuando en todos los Institutos cartográficos del mundo y el delContinue reading “Descargas del CNIG. Open Source bien hecho!”