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!
Love running. I have been running without stop (well, three months after my Marathon in Valencia i had to stop due to a minor surgery) for the last -almost- four years. I love running and and love GIS and statistics. This is a bomb combination.
I wanted to figure out visually where i normally run. Well, i know it, that’s true, but its just what i remember, i go here and there. I love running in Casa de Campo and in Parque Lineal del Manzanares mostly, but not only. Also i have run in every country i have the chance to visit, normally for business purposes.
I have run in South Africa (Cape Town), in Tunis (Tunis), in Santiago (Chile), in Lima (Peru), in Cannes (France) and i dont even remember where else…
Anyway, these density maps performed in Global Mapper overlay the geometry lines saved out my running application (Garmin Connect). and once they are exported to points, i can generate a density map, chosing a legend easy to understand and i overlay to Google Earth so its also easy to be sent if needed be (why for? i don’t know!).
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 se genere una nube de billones de puntos que responde al 100% a la realidad. Es tan fácil capturar el interés de la gente con cosas que se parecen tanto a las cosas que manejas a diario… la montaña de al lado de casa, el río, el edificio, la manzana…
Si además podemos ‘pintar’ esas geometrías con datos provinientes de diferentes fuentes pues el resultado está a la vista: se empieza a generalizar el interés.
Y eso, para un geógrafo culo-inquieto como yo, deseoso de explicarse y buscar aplicaciones para esto o lo otro… mola. Y mucho.
Y sie sos datos están a libre disposición de la ciudadanía bajo el espectro del Open Data o Datos Abiertos, si podemos superponer otras capas pertinentes como por ejemplo los edificios de catastro y todas sus subparcelas catalogadas… pues miel sobre hojuelas.
I guess i was nervous the very first time and i even remember noticing how my voice was trembling to the bones (if i can say) back in year 2000 but now things are different. When you know what you are talking about and you are serious (well, all you can be!) then there’s no need to be nervous. This was last year in Cape Town talking to 50 of my colleagues on Quality Control procedures and Open Data validation.
Now that i have just come back from these two conferences in Peru and Chile y have the perspective and the calm to enjoy a lot while i communicate, exactly the same way i have always done on a one by one basis while teaching geography, english or accounting (yes, i studied business before i master GIS technologies, crazy, i know).
Just come back from Chile, Peru and Colombia, where my employer held some conferences on Smart Cities. I had the chance to talk in both venues: GIS expertise, geoprocessing, spatial analysis, etc. This is all about GIS, as always lately 😉
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.
It’s not the first time that i do one of these only courses but i can tell, i have learnt a lot with this one. I strongly recommend it for those wanting to learn a bit more than the basics about remote sensing or GIS analysis. A comprehensive combination of ArcGIS tools and standard GIS knowledge is in very clear English, perfectly subtitled if needed and very easy to follow.
Creo que será interesante para inmobiliarias que sean capaces de georeferenciar estimaciones de precio por zonas.
El procedimiento incluye como inputs tener estimaciones de precios por bloque y precios reales (o anunciados) con lo que podemos extraer un ratio que nos diga la relación entre el precio actual y el esperado.
Recodad por favor que estos datos son aleatorios, es decir que no son más que una teoría a la espera de tener datos reales. Este primer mapa nos dice de 1 a 7 el precio esperado por bloque.
Este segundo nos dice dónde están los pisos y su precio anunciado.
El tercero nos compara y simboliza un precio con el otro. Cuánto mayor es este ratio, mejor precio teórico tiene la casa. Por ejemplo si el precio esperado es 6 pero el precio anunciado es 1, el ratio será de 6. Cuánto mayor ratio, mejor y viceversa.
El resultado más concreto es el siguiente:
Cuanto más rojo mejor, cuanto mayor es el ratio, mejor.
Este análisis permite rápidamente encontrar inmuebles de buen precio o saber decir al cliente que el precio de venta es demasiado alto en comparación con la zona donde está ubicado.
SuperinteresantE demo para ‘jugar’con datos reales georeferenciados desde la aplicación CARTO. Tres aves migrando desde El Norte de Europa hasta el África subsahariana.
This guide describes how to visualize point data over time, by applying the ANIMATED aggregation style to animate your map. This feature requires a map layer containing point geometries with a timestamp, or numeric field.
Select the bird_trackinglayer
Click STYLE to apply styling options for the map layer
Choose ANIMATED as the aggregation option
Ensure the column time_date is selected
To gain better understanding from our bird tracking data, color the paths of each of the three birds separately, by using the bird_name column to style the points by value.
After animating your data, click the FILL color and select BY VALUE. Choose the column bird_name to style your markers by the birds’ names. Edit the stroke to 0, change the blending to source-over, and set the resolution to 1.
(Cartograma creado para contribuir a la vigilancia de los síndromes gripales aportando informaciones complementarias a las de la Red ‘Centinelas’ [FR])
L’objectif de l’Indicateur Avancé Sanitaire (IAS®) “Syndrome Grippal” est de contribuer à la surveillance des syndromes grippaux en France en apportant des informations complémentaires à celles du réseau Sentinelles. Cet indicateur a été validé par comparaison avec les données du réseau Sentinelles. Au niveau national, La corrélation croisée avec le réseau Sentinelle est forte (0,88). Cette corrélation valide la pertinence de l’IAS®. L’IAS® est calculé chaque jour en employant une méthode de lissage temporel : les informations des sept jours précédents et des 7 jours suivants sont prises en compte pour calculer la valeur d’un jour donné. Ceci fait que l’indice d’un jour J peut légèrement évoluer jusqu’à J+7.
Incoming solar radiation (insolation) received from the sun is the primary energy source that drives many of the earth’s physical and biological processes. Understanding its importance to landscape scales is key to understanding a broad range of natural processes and human activities. Taking advantage of official Open Data sources (Cadastre footprints and CN […]
Esta vez me tocó impartir el seminario motivacional "Geógrafos en tiempos de GIS" en el entorno del Máster de Tecnologías de la Información Geográfica. Yo encantado pues este mismo máster lo cursó yo hace ya doce años (wow, time flies, el tiempo pasa rápidamente cómo dicen!) y la verdad es que me encantó hacerlo.
La idea era mostrar el día a día del trabajo de un Geógrafo cualquiera (yo) y el recorrido que me ha llevado hasta aquí. El porqué de la elección de la carrera, los diferentes trabajos, las influencias de otros trabajos a priori sin conexión, el día a día actual, etc.
This guide describes how to visualize point data over time, by applying the ANIMATED aggregation style to animate your map. This feature requires a map layer containing point geometries with a timestamp, or numeric field.
