Modelado 3D – Geovisualization.net

KALMAN RADAR TRACKER: SEGUIMIENTO DE BLANCOS AÉREOS

Cuando alguien me pregunta sobre radar, pienso sobre todo en radares montados en satélites (sesgo geospacial) pero en realidad hay mucho más, hoy voy a hablaros de de radares aeroportados, de filtros de Kalman y seguimiento de blancos aéreos en movimiento… ¡Qué interesante!

Lo primero que pienso no es en el radar en sí, sino en el problema que resuelve, porque ese problema lo llevo resolviendo de otra forma desde hace años sin llamarlo por su nombre técnico. Un radar mide la posición de un avión con ruido. Un GPS mide la posición de un coche con ruido. Un sensor SAR mide el desplazamiento del terreno con ruido. En los tres casos hay una señal real escondida detrás de mediciones que saltan, que tiemblan, que nunca coinciden exactamente con la trayectoria verdadera. Y en los tres casos la respuesta es la misma matemática: combinar lo que predice el modelo físico con lo que dice el sensor, ponderando cada fuente según cuánto te fías de ella.

VENEZUELA EARTHQUAKE RESPONSE using DuckDB, Overture Maps and R

Just wanted to update on the usage of the tool I developed (OVERTURE MAPS EXTRACTOR) for extraction of Open data from Overture Maps for a quick hands on.

Bingham Canyon: El deslizamiento más grande de la historia minera moderna analizado con radar SENTINEL-1

Análisis de cambios con SAR (Radar de Apertura Sintética) usando Sentinel-1 sobre la mina Bingham Canyon en Utah, donde ocurrió uno de los mayores deslizamientos de tierra de la historia minera el 10 de abril de 2013.

SolarScope: cuando el catastro, el LiDAR y el sol se sientan a la misma mesa

Llevo unos días dándole vueltas a una idea que, en el fondo, es bastante sencilla: si tenemos la huella de cada edificio, su altura y un modelo digital de superficies de alta resolución, ¿por qué seguimos viendo estudios de potencial solar que tratan los tejados como manchas homogéneas sobre un mapa? De esa pregunta, y de unas cuantas sesiones intensas de R, ha salido SolarScope, una aplicación Shiny que estoy desarrollando para hacer scoring de potencial fotovoltaico tejado a tejado, con datos abiertos y un flujo que se puede reproducir tanto en España como en Estados Unidos.

POI Intelligence for Urban Asset Analysis in RStudio: assetIQ

When analysing urban assets, there is genuine value in moving beyond generic neighborhood scores. The density of a coffee shop cluster, the proximity to a financial hub, or the concentration of accommodation around a transport node are signals that traditional datasets flatten into averages — or ignore entirely. assetIQ was built to change that. assetIQ is an R application powered by DuckDB and Overture Maps that extracts, classifies, and scores Points of Interest (POIs) for any location on Earth. You define a city and a search radius — from 100 meters to 25 kilometers — and the tool queries the Overture Maps Places dataset in real time, classifying each POI into thematic groups: Food & Drink, Retail, Health, Education, Transport, Accommodation, Financial Services, Leisure & Culture, Sport, and more.

The core output is an attribute value called POIQ: a normalized 0–1 score assigned to every building footprint within the area of interest, derived from a Kernel Density Estimation of the selected thematic group. A building in a dense retail corridor scores close to 1. An isolated residential block far from any commerce scores close to 0. This transforms thousands of individual points — which in raw form tell you very little — into a single, interpretable attribute per building, ready for downstream modelling, valuation, or site selection.

Mapterhorn + R: LOS analysis in seconds! 🚀

The analysis of LOS (Line of Sight) in telecommunications is the study that determines whether a clear, unobstructed path exists between a transmitting antenna and a receiver. While this calculation was traditionally reserved for large microwave links over long distances or in rural environments, the arrival of 5G networks and the horizon of 6G have turned it into an absolute priority for urban deployment, completely transforming how networks are planned in major cities.

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.

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.