Softening the blow of complex Geodata. Striving ourselves to ease up the understanding and trying to make easier those complex procedures we usually get stuck in!
Esta mañana encontré este interesante reportaje sobre el LIDAR (Laser Imaging Detection and Ranging, detección y localización de imágenes por láser) la tecnología con la que trabajo desde hace años y que a algunos les parece recién inventada, jeje.
Varias anotaciones a hacer, desde el punto de vista geográfico. El “Lídar aporta una visión extremadamente precisa de la geografía y topografía del paisaje” (Universidad de California en Santa Barbara (EE UU), Anabel Ford). De nuevo haciendo referencia a la Geografía con mayúsculas como a la forma del terreno. Gran error. Le recordaría a Anabel Ford que la Geografía es una CIENCIA. Ella es arqueóloga y tira para su campo “Siempre se va a necesitar de arqueólogos con experiencia para reconocer los rasgos documentados por el lídar” pues bien, lo mismo hago yo 🙂
Otro tema, parece magia pero no lo es. Dice que la zona se cubre con 30.000 millones de puntos pero eso no determina al 100% la precisión: Ha sido coordinado con puntos de Control en tierra? De cuándo data el vuelo, qué año? En qué epoca del año fue ejecutado? (verano? primavera? nada que ver en cuando a densidad de vegetación, por ejemplo) Además si realmente hay 15 pulsos por m2, hay entonces 15,000,000 de pulsos por km2. Es decir, la zona de la que habla son 2,000 km2? Creo que esto es un error de bulto pues la zona a la que se refiere el artículo parece muy pequeña.
LIDAR no es la panacea, es una fuente que mejora la resolución de los modelos digitales a todos los niveles pero que tiene que ser acompañada de una buena política de Control de Calidad, limpieza de outliers, clasificación semi-automática, etc. La verdadera potencia de esta herramienta (que por cierto no es nueva que lleva más de 15 años en el mercado) es la combinación con otras plataformas hoy día disponibles, como por ejemplo imágenes oblícuas PICTOMETRY (tampoco algo nuevo pero sí más desarrollado en los últimos años) o la inclusión de análisis de visibilidad (viewshed analysis), medición de volúmenes (cut and fill volume) o análisis de visibilidad en línea (path profiles). Y por último y no menos importante, la capacidad de algunos software actuales en manejar cantidades ingentes de datos como si se tratara de una simple hoja de excel (por ejemplo Global Mapper v20 toma 10 segundos en abrir un fichero LIDAR de 5 millones de pulsos)
Resumiendo, no es la mera visualización de una correspondencia casi ridícula con la realidad sino el hecho de que ese modelado no se queda en lo meramente superficial sino que combinado con otras técnicas la potencial de análisis se hace verdaderamente increíble en comparación a otros modelados stereo fotogramétricos por ejemplo.
Otro punto a tener en cuenta es la predisposición de los gobiernos desarrollados de generar y costear (nada baratos por cierto) estos datos dentro del entorno de Planes Nacionales de Ortofotogrametría, por ejemplo compartir estos datos de manera sistemática con los ciudadanos (Open Data) y no tan solo con técnicos hipercualificados del sector público, como ocurría antes. Ahora yo mismo, el último mono, puedo hacer un anális de cierta significación.
En España el CNIG tiene uno de los mejores portales para compartir datos de este tipo en todo el mundo, nada que envidiar al USGS estadounidense o al IGN francés.
En breve un nuevo post relativo a la optimización de puestos de caza puntuales y lineales usando la tecnología LIDAR y análisis de visibilidad.
Solo estoy tomando en cuenta 185 puntos debido a las limitaciones de mi servidor de geocode https://www.mapdevelopers.com/batch_geocode_tool.php pero muestra que los datos tienen sentido, siendo el barrio de Sol el que concentra una densidad mayor de actuaciones de la grua municipal.
Para el fondo, he usado una conexón WMS a OSM y geometrías de Barrios tomadas de Cartociudad (creo :-)). En fin, si os parece interesante me lo podéis contar.
Fuente: https://datos.madrid.es (Portal de datos abiertos del ayuntamiento de Madrid)
Retirada de vehículos en vía pública: grúa municipal
El presente conjunto de datos presenta los datos relativos a las entradas y salidas de los depósitos municipales pertenecientes al servicio municipal de retirada de vehículos de la vía pública del Ayuntamiento de Madrid. Esta información ha sido proporcionada por la EMT (Empresa municipal de transportes de Madrid) la cual gestiona el servicio.
La información que se presenta es relativa a los vehículos que entran y salen de los depósitos municipales. Por motivos de anonimato, la única información que se da de los vehículos retirados, es su tipo (moto, turismo,…) con fines estadísticos. El resto de información proporcionada es relativa al servicio de retirada (fecha y lugar, motivo de la retirada, depósito al que se traslada el vehículo,…).
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
Absolutely ashamed by my government’s insane policies on this regards, Spain is now (…) attempting to scale back the use of solar panels – the use of which they have encouraged and subsidized over the last decade – by imposing a tax on those who use the panels. The intention is clearly to scare taxpayers into connecting to the grid in order to be taxed. The tax, however, will make it economically unfeasible for residents to produce their own energy: it will be cheaper to keep buying energy from current providers. And that is exactly the point. (…)
While we see anywhere else in the world this is being encouraged we don’t, we do exactly the opposite… but if you wonder why this could happen in a allegedly developed country like mine i herewith let you know the reason why… not to compete with other energies or more exactly other big companies providing that energy. A shame or even more than that, a fu***** shame.
So you encourage sustainability and now you discourage it?. In a country like Spain with such an incredible unemployment rate, which slowly reduces this figures at the expense of lower wages, winning competitiveness but losing anywhere else!!! (Mostly if we have cities with +3000 hours of sunshine a year!)
Anyway, trying not to get too upset after writing this words and also trying to make this makes sense in a GIS blog i will try to show you how Lon Angeles county in the US is encouraging the installation of solar panels, ranking all 2010 parcels according to wattHours per square meter. Isn’t it a politically and technically state of the art approach? Yes in my opinion it is, indeed.
I have already worked as a building cleaner, data capture operator, copywriter, photographer, graphic designer, video editor, technical salesman… and seriously, I think i’m too old to make a living in something else now…
GIS has been working for me the last 8 years and i want to stay like this!!!:-) I have just read in GISLOUNGE that Visualization is among a list of a few things which will endure these difficult years of CRISIS.
(…) Visualization Look at the Foursquare time machine for example. The classic cartography is being challenged to new methods. The market wants more beautifully visualized maps. (…)
And if the market needs more beautifully visualized maps, Alberto will be there!!!!.
I started modelling 3D buildings quite a few years ago, I used to use 3D StudioMAX… After almost forgetting everything i knew about modelling, 3D and so on Sketch up was released by Google. In a few days i was not just making demos but working and producing!!! Its extremly easy!!!!. Now They have just released something called “Google Earth 3D Building Maker” and its amazing, theres no need to know anything about modelling, you just have to insert polygons and move vertexes…very intuitive indeed!.
place the number of polygons you need…move their vertexes to the proper position.
Directly upload it to your Google 3D warehouse…
And finally take a look at it inside Google Earth… that’s it!.
You can always use Sketchup to perfect it… but it’s good enough…a piece of cake!
Please, dont forget to turn on your speakers. Even if i first used a different score and Youtube’s elfs told me not to use it (because of copyright authoring) I have chosen this music from their stuff and this is what I finally got…
Hope you like it.
Alberto
BA Geography
MSc GIS and Remote Sensing
GIS Technician and Multimedia Designer
albertoconcejal -at -gmail.com
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 ciclogénesi […]
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Solo estoy tomando en cuenta 185 puntos debido a las limitaciones de mi servidor de geocode https://www.mapdevelopers.com/batch_geocode_tool.php pero muestra que los datos tienen sentido, siendo el barrio de Sol el que concentra una densidad mayor de actuaciones de la grua municipal. Para el fondo, he usado una conexón WMS a OSM y geometrías de Barrios tomad […]
