Hay una idea en marcha que me parece técnicamente muy sólida: constelaciones de satélites con cadencia suficientemente alta como para hacer seguimiento continuo del estado de la vegetación a escala de parcela. No hablo de Sentinel o Landsat, con revisitas de varios días o semanas, sino de arquitecturas que permiten observar el mismo punto con una cadencia mucho mayor. Cuando eso se cruza con gestión ganadera y agricultura el caso de uso se vuelve muy concreto.
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Geografía financiera de Castilla y León · análisis espacial de POIs Open Data 2026
El análisis de la distribución espacial de servicios financieros en centros urbanos —bancos, cajeros, aseguradoras, gestorías y corredurías de seguros— ofrece una lectura directa de la vitalidad económica y la accesibilidad financiera de un territorio. Mapear estos puntos con assetIQ sobre datos Overture Maps permite identificar en minutos dónde se concentra la actividad financiera, qué zonas quedan en la periferia del servicio y cómo se estructuran los ejes comerciales de cada ciudad. El mismo análisis es replicable para cualquier otra capa temática —alojamiento, salud, restauración, deporte— convirtiendo cada capital de provincia en un dashboard geoespacial comparable y reproducible.
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.
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.
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