This is just for leting you guys know i have received visits from almost all over the world. Just a few exceptions for subsaharian countries, other than that i have been visited from all over the world. Polarization is clear but still im quite happy i can be undestood in almost every country in the world.
This makes me really very happy,
Alberto
Acabo de leer en el periódico que se han producido una inundación en el pueblo mallorquín de Sant Llorenç. Otro pueblo ubicado en medio de un torrente. Voy a analizar qué ha ocurrido. Si hay culpables o es solo el azar el que ha hecho que precisamente aquí caiga una riada inesperada imposible de prevenir de ninguna manera. Lo dudo mucho, la verdad.
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.
Por aquí algunas citas puntuales:
“El torrente de Sant Llorenç parece diseñado por un asesino en serie (…) y el municipio, con los años, se ha metido literalmente en su cama”, ha asegurado el Geógrafo Miquel Grimalt sobre la zona más afectada por las lluvias torrenciales que cayeron ayer en Mallorca y que causaron al menos cinco muerto y varios desaparecidos.
Fuente: El mundo 20181010 15:32
“A medida que vayan despejando los coches a la luz del día, puede que se encuentre a alguno de los desaparecidos”, ha declarado Catalina Cladera, consellera de Hacienda y Administraciones Públicas, a la SER, donde ha calificado el panorama de “devastador”. “No nos lo esperábamos, el aviso pasó de amarillo a naranja en poco tiempo. El torrente estaba en condiciones, pero ha caído una cantidad de agua demasiado grande en muy poco tiempo”, ha afirmado Cladera.
Fuente: El País 20181010 15:36
La zona del pueblo incluye tres torrentes (es decir, cauces fluviales estacionales): el Torrent d’en Bengura de Sauma, que atraviesa Sant Llorenç de norte a sur por el sector oeste; el Torrent Sa Blanquera, que llega hasta el pueblo por el suroeste, y el Torrent de ses Planes, en el que desembocan los dos anteriores y que transcurre paralelo al límite sur del pueblo en dirección oeste-este. Este último acaba desembocando en el Torrent de ca n’Amer, que finalmente llega al mar en S’Illot.
Fuente: 20minutos 20181011 10:18
Esta parece ser la mayor inundación de la que se tiene registro, aunque ha habido otras en los años 1943, 1973 y 1989. Estas tormentas son un fenómeno propio del clima de las Islas Baleares, lo que, sumado a la forma del Torrent de ses Planes (que facilita la acumulación rápida de agua) provoca inundaciones como la actual pero no se trata de un incidente sorprendente, sino que es típico de la zona. ¡Cada septiembre u octubre ocurre algo parecido en el entorno!
Lo primero, definir CUENCA HIDROGRÁFICA; según WIKIPEDIA: Una cuenca hidrográfica es un territorio drenado por un único sistema de drenaje natural, es decir, que sus aguas dan al mar a través de un único río, esta es delimitada por la línea de las cumbres, también llamada divisoria de aguas.
Mi procedimiento para analizar el caso es el siguiente:
[https://www.youtube.com/watch?v=7K3et-PckoQ]
Vemos claramente varias cosas, las cuencas 2 y 3 reciben caudal de la cuenca 1 (estas cuencas pueden no corresponder con las cuencas oficiales pues dependen de parámetros como jerarquía o tamaño de la misma para poder definirlas) y por tanto se ha de prever que todo el caudales que venga desde estos dos torrentes debe ser absorbido por el tercero.
Otra cosa que vemos, justo donde se localiza Sant Llorenç da la sensación de que el flujo natural del torrente (Torrent de ses Planes) pudo ser modificado por razones antrópicas.
Más exacto es decir que hay dos torrentes que desembocan en el de ses Planes: Sa Blanquera por la izquierda y Begura de Saumá desembocan en el de Ses Planes. Parece ser que los colectores que desvían el cauce de su itinerario natual no son lo suficientemente capaces de absorber la cantidad de agua que cayó, un a intensidad horaria de más de 200 litros en menos de dos horas, pero esto ocurre todos los años… si no es en este pueblo es en el de al lado. ¿No es los suficiente importante como para prevenirlo?
Otra capa que puede ser de ayuda para evaluar el riesgo y que no tiene coste y es fácil de encontrar es la lista de “lugares habitados ” en OSM (Open Street Maps). Cruzando cuencas, torrentes, lugares, podemos hacer un mapa de riesgos, un mapa de inundaciones potenciales bastante certero. Si se ha hecho, que imagino que sí, por qué no se han puesto los medios para que esto no ocurra?. Por qué no se ha desviado el curso adecuadamente si no podía dejarse el curso natural?.
Buscando en un Infrastructura de datos he visto que había publicaciones al respecto: Esto era una zona ARPSI (Áreas de Riesgo Potencial Significativo por Inundación) pero además de estar publicado, no se sabe si alguien lo había tomado en consideración… ¿Para qué gastar dinero en un plan de riesgos si se publica pero se aparca y no se hace caso?
Aquí viene bien descrito:
https://portalideib.caib.es/portal/home/item.html?id=14ab7ab747df437aba8b737287b9f7a7
Link del servicio de Mapas WMS: https://ideib.caib.es/geoserveis/rest/services/public/GOIB_ARPSI_IB/MapServer
Fuente: https://ideib.caib.es/visor/?locale=es
Todo perfectamente publicado, con datos de riadas anteriores desde que se tienen datos. Desde luego nadie puede decir que no sabían que esto podía ocurrir. Ahora, a buscar responsables pero o mucho me equivoco o nada ocurrirá… Volverá a pasar lo mismo el año que viene en otro pueblo donde todavía no haya habido víctimas mortales… ¡Qué pena!
De momento hay doce muertos y un chaval desaparecido. ¿Cuántos más tiene que haber para que las autoridades analicen en profundidad y con precisión aquellos entornos susceptibles potencialmente ser cubiertos de barro o inundados en minutos?.
Algunos links interesantes al respecto (gracias a mi colega y amigo Pablo Orán, de @gisitele):
(update)
Más información encontrada al respecto en el EMS (Emergency Management System) del Programa Copernicus de la Comisión Europea:
http://emergency.copernicus.eu/mapping/list-of-components/EMSR323
(…)
EMSR323: Flood in Balearic Island, Spain
Event Time (UTC): 2018-10-10 02:00 Event Time (LOC): 2018-10-10 00:00 Event Type: Flood (Flash flood) Activation Time (UTC): 2018-10-10 11:20 Reference maps being produced: 0 Delineation maps being produced: 0 Grading maps being produced: 5 Activation Status: Open Affected Countries/Territories:
ES Kingdom of Spain
EMSR323 – Activation Extent Map
Release: r03 – Version: v1 – Delivered: 2018-10-12 20:53
View as: EMSR323-AEM-JPG – EMSR323-AEM-KMZ – EMSR323-AEM
Authorized User:
Spain|Centro de Coordinacion Operativa (CECOP) de la Direccion General de Proteccion Civil y Emergencias
Activation Reason:
During the night of October 09, in the area of Sant Llorenç des Cardassar, there has been a flash flood due to heavy rains in a short time (230 mm) that has caused 9 deaths, missing persons, evacuated and numerous damages.
(…)
Si os ha parecido interesante, por favor, compartid.
Gracias
Alberto CONCEJAL
Geógrafo,
MSc GIS
Oh! a must see: BGS Geology of Britain. Source from http://www.bgs.ac.uk/discoveringGeology/geologyOfBritain/home.html
Britain is fortunate in possessing a remarkably varied geology within a relatively small area.
The rocks that make up our islands represent a long and complicated history of events. They encompass most of the major periods of geological time and extremes of climate from desert to glacier.
Our rocky heritage was the source of many raw materials vital to the Industrial Revolution and therefore to the nation’s wealth and political power.
It is therefore not surprising, given this combination of natural treasures and the enquiring spirit of the times that, as modern sciences flourished, many important early pioneers were British Geoscientists.
Follow the links in the left hand menu to find out more about the geology of Britain using our Geology of Britain viewer, GeoUK and Ireland map or Holiday geology guides.
Wrap up warm to explore Ice and our landscape or Blakeney Esker.
Customise your own geological map of the British Isles with Make-a-map
http://mapapps.bgs.ac.uk/geologyofbritain3d/index.html
Enjoy!
Alberto
Cada vez que corría por esta maravillosa ciudad, lo grababa con la aplicación Runkeeper, así que he superpuesto todas las ocasiones para ver dónde exactamente se concentran las rutas que más he usado y las zonas por las que he pasado más 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 mí la regularidad y la constancia. No es correr en sí lo que me gusta, que sí, sino demostrarme que soy capaz de hacer algo que me entretiene, me relaja, de forma periódica y con contadísimas excepciones (lo único que me deja en casa es una lesión o un cabreo).
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.
Cómo echo de menos correr por el Loira, sus parques, sus puentes, sus riachuelos… ahora corro en Madrid y también me gusta mucho pero me trae muy buenos recuerdos puesto que fue allí donde empecé a hacerlo en serio.
Bueno en serio quiero decir, a hacerlo siempre.
Localisation et caractéristiques des colonnes d’apport volontaire aériennes de Nantes Métropole utilisées pour la collecte des déchets.
http://data.paysdelaloire.fr/donnees/detail/localisation-des-colonnes-aeriennes-de-nantes-metropole/
Ces colonnes sont implantées sur l’ensemble du territoire et sont destinées à la collecte du verre et des emballages recyclables (papier, carton, plastique).
C’est genial jouer un peu avec des données Open Data, j’espère que vous avez aimé.
Alberto
MSc SIG et remote sensing
(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.
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.
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.
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.
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.
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.
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/)
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.
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).
Por otro lado he encontrado este DTM cuya fuente conozco (Stereo Photogrammetry). La resolución es de 5m.
A través de la herramienta ‘digitizer tool’ (Tools/Digitizer) seleccionamos una línea dibujada al azar sobre los dos. Botón derecho del ratón-> analysis/measurement/path profile. Exporto ambas imágenes (es importante en path setup definir un mismo mínimo y máximo para poder compararlas adecuadamente).
Con Photoshop superpongo (Layer display/ multiply) ambas imágenes y veo cuán diferente son.
Esto nos da una primera idea de la comparación, pero vayamos un poco más allá: ¿Cuál es el RMSE (Error medio cuadrático, Root Mean Square Error) entre ambas bases de datos?.
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:
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
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 del CNIG es sin duda en el que me resulta más fácil, en el que el modelo de datos en más lógico y en el que los links son más fiables de todo el mundo. La única obligación es la atribución obligatoria de los datos. ¿No es mucho pedir, no? Desde el día 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, créditos, etc.., sobre todo en publicaciones, usos comerciales, artículos, etc… (Por ejemplo puede poner “<tal dato> CC by instituto Geográfico Nacional” o más bien “derivado de <tal dato” CC by ign.es” o similares…).
Ya sea porque necesitemos las imágenes del PNOA (Plan Nacional de Ortofotografía Aérea), un modelo digital del terreno de alta resolución o imágenes históricas de nuestro pueblo… tan solo hay que bucear un poco en el catálogo de geodatos del Instituto Geográfico Nacional (Centro Nacional de Información Geográfica) y los conseguiremos.
Por ejemplo, la semana pasada tuve que encontrar datos sobre algunas ciudades españolas para hacer varios escenarios 3D para un cliente y aquí encontré por un lado un DSM 5m elaborado con fuentes LIDAR, por otro lado me bajé 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 bajé las geometrías 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 qué no añadir geometrías de Open Street Maps (https://www.openstreetmap.org/export) o de la propia Base Topográfica Nacional BTN25 para completar dicho escenario?
La verdad amigos es que desde que empezó a funcionar el Open Data, los Geógrafos y derivados tenemos mucho con lo que ‘jugar’ para hacer nuestros análisis.
http://idee.es/
Espero que os resulte interesante.
Un saludo cordial,
Alberto
Geógrafo/ Máster SIG UAH/ Diseñador Multimedia
Hace ya mucho tiempo que he oído hablar de CartoDB y que vengo practicando en su página web a visualizar bases de datos sencillas.
Después de 6 semanas en Madrid, no ha habido un solo día en que no tuviera que meterme en Madrid Rio o bien para ir a trabajar, para llevar a la niña a la guardería, volver a casa o simplemente para pasear… Madrid Río se ha convertido en la espina dorsal de mis comunicaciones por la ciudad. Una obra con la que originalmente estaba en profundo desacuerdo (por su planificación y ejecución) se ha convertido en, de alguna manera en el eje que articula mis movimientos.
Para la multitud de personas a las que como a mí, les ha sorprendido esta infrastructura en frente de sus casas hay posibilidad de encontrarse en el mismo metro cuadrado a alguien corriendo, alguien andando, una pareja con un carrito de niños, unos amigos en patines, alguna persona en bici… unos más rápido y unos más lento, todos hemos de convivir en un trazado de unos 7,5km de largo y no más unos metros de ancho, con lo que unas mínimas normas de circulación se imponen.
Partiendo de la máxima de que el peatón tiene prioridad, no se debería pensar que este pueda hacer de su capa un sayo y moverse a su antojo por el recorrido. Otra máxima debe ser que las bicicletas respeten un límite máximo de velocidad (así como la gente en patines, patinetes, segways, etc).
Mi punto de partida ha sido medir desde un mismo punto la pasada de los usuarios y tipificarlos de acuerdo a su sexo, edad aproximada, tipo de deporte que practican y si estaban ubicados de manera correcta en el recorrido de manera que pudieran interactuar de manera normal con los otros usuarios, minimizando al posibilidad de encontronazos, golpes, caídas, etc. Entendiendo como ‘correcto’ si los usuarios circulan por su derecha.
He tipificado a 100 usuarios en dos momentos diferentes del día y en el mismo lugar, para poder estableceer comparaciones. Ahí van los datos y posteriormente los resultados del análisis y algunas preguntas abiertas para cuando haya más tiempo o más interés.
sexo: 0= varón, 1=mujer
tipo: 0=andando, 1=corriendo, 2=bicicleta, 3=otro (segway, patín, patinete, etc.)
resultado: 0=correcto, 1=incorrecto
edad mediana= 28 años
moda sexo=hombre
moda tipo deporte=bicicleta
densidad usuarios=78 usuarios/hora
correlación sexo-corrección?= 0.28, débil
correlación edad-corrección?= -0.29, hay correlación negativa (débil)
correlación tipo deporte-corrección?= -0.33, hay correlación negativa (débil)
(ver post sobre correlación de variables)
(…)
r=1, correlation is PERFECT
0.75<r<1, correlation is STRONG
0.5<r<0.75, correlation is MODERATE
0.25<r<0.5, correlation is WEAK
<0.25, almost NO correlation, both variables are hardy related
(…)
Resumiendo, a esta hora de la tarde, las 4 y pico del mes de agosto con unos 35 grados celsius, la densidad es de 78 personas a la hora, de las cuales el 72% circula de manera correcta.
El perfil tipo de usuario a esta hora es el de VARON, CICLISTA, 28 AÑOS, POSICIÓN EN LA VÍA CORRECTA
Hay una correlación débil entre sexo y posición correcta, lo que quiere decir que las mujeres y hombres se ubican de manera incorrecta sin seguir ningún patrón definido o lo que es lo mismo, entre los mal colocados, casi el mismo número eran mujeres que hombres.
tampoco hay una relación clara de correlación de acuerdo a la edad o el tipo con respecto a la corrección o no de la ubicación.
sexo: 0= varón, 1=mujer
tipo: 0=andando, 1=corriendo, 2=bicicleta, 3=otro (segway, patín, patinete, etc.)
resultado: 0=correcto, 1=incorrecto
edad mediana= 35 años
moda sexo=hombre
moda tipo deporte=bicicleta
densidad usuarios=273 usuarios/hora
correlación sexo-corrección?= 0.08, débil
correlación edad-corrección?= -0.07, hay correlación negativa (débil)
correlación tipo deporte-corrección?= -0.22, hay correlación negativa (débil)
(ver post sobre correlación de variables)
(…)
r=1, correlation is PERFECT
0.75<r<1, correlation is STRONG
0.5<r<0.75, correlation is MODERATE
0.25<r<0.5, correlation is WEAK
<0.25, almost NO correlation, both variables are hardy related
(…)
Resumiendo, a esta hora de la mañana, las 9 y pico del mes de agosto con unos 28 grados celsius, la densidad es de 273 personas a la hora, de las cuales el 90% circula de manera correcta.
El perfil tipo de usuario a esta hora es el de VARON, CICLISTA, 35 AÑOS, POSICIÓN EN LA VÍA CORRECTA
Hay una correlación casi inexistente entre sexo y posición correcta, entre los mal colocados, hay casi el mismo número eran mujeres que hombres, tampoco hay una correlación de acuerdo a la edad o el tipo con respecto a la corrección o no de la ubicación.
Ahora dejo algunas pregutas en el aire, es siempre el perfil tipo el de varón en bici de mediana edad o por el contrario hay picos horarios o ubicaciones donde este perfil es diferente. Podríamos encontrar alguna correlación mayor entre la posición correcta en el recorrido y alguno de los tipos estudiados?. Hay algún otro tipo (por ejemplo nivel de estudios o algún rango específico de edad) en el que veamos una relación clara con la correcta/incorrecta ubicación?.
El estudio específico de estas correlaciones podría permitir informar adecuadamente a los usuarios a através de paneles informativos y de esta manera reducir los potenciales golpes entre las personas que disfrutan de Madrid Río pero también ayudaría a integrar correctamente a los diferentes grupos de usuarios para que todos disfrutemos más adecuadamente de estas instalaciones.
Espero que te haya parecido interesante, si necesitas o quieres más información o aclaración, no dudes en ponerte en contacto conmigo por email.
Un saludo cordial!.
Alberto Concejal
albertoconcejal [at] gmail.com
MSc GIS
Feeds de Geovisualization.net
