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Posts Tagged ‘alberto concejal’

LATAM tour on Smart Cities

2018/04/24

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 馃槈

Our Smart City conferences and workshops held this month have been a great success! Thank you to all who participated. Ekodes Mintek AChEE

2018-04-10 10.27.51-1.jpgPRESENTACIONES-20180420.png

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Entrevista en ‘Soy Data’

2016/08/30

Me vinieron a entrevistar de SOYDATA.net聽聽para hablar de temas relacionados con la Geovisualizaci贸n como el Big Data o el Open Data y su implicaci贸n con el Control de Calidad o el Software libre. Gracias a Jorge Ubero de SoyData por la misma.

Espero que os guste, ya sab茅is que si ten茅is alg煤n comentario o algo que decir, estoy encantado de contestaros.

Alberto

Alberto Concejal: Nuevos retos en geovisualizaci贸n

Para hacer un repaso de algunos de los retos y nuevas aplicaciones que nos estamos encontrando en este sector, hemos entrevistado a un veterano experto en geom谩tica, Alberto Concejal.

Alberto Concejal:

Ge贸grafo, master en teledetecci贸n y GIS (sistemas de informaci贸n geogr谩fica). Ha trabajado m谩s de 15 a帽os en el sector geoespacial. Comenz贸 su carrera como fot贸grafo a茅reo y a lo largo de estos a帽os se ha venido especializando en compaginar dise帽o y geovisualizaci贸n. Al mismo tiempo ha desarrollado una carrera paralela como fot贸grafo y viajero, sus grandes pasiones (ver 鈥Un viajero de colores鈥 en el portal viajeros.com)

alberto-fotografo-aereo

En la actualidad trabaja como responsable de control de calidad en una multinacional cartogr谩fica. Alberto hace cada d铆a que los procesos complejos sean m谩s f谩ciles de comprender.

Podcast geotecnolog铆as y nuevos retos

鈥淟as adaptaciones necesarias para que una fusi贸n de dos empresas se lleve a cabo, es todo un reto desde el punto de vista del 鈥楺uality assessment’鈥

鈥淣o podemos contemplar el escenario actual con los sistemas anteriores, por la capacidad y la realidad din谩mica que hay ahora en la generaci贸n de datos geolocalizados鈥

鈥淓l open data es el marco id贸neo para poder hacer avanzar la tecnolog铆a en el entorno big data actual鈥

鈥淟a nube es algo reciente, a煤n nos estamos adaptando. Es una parte del todo鈥

鈥淗ay un escenario nuevo cada cinco a帽os, que debe ser aceptado din谩micamente鈥

鈥淓l cliente se ha trasladado de empresas u organismos a las personas de a pie. Siendo 茅stos a su vez generadores de datos, que deben ser validados y tenidos en cuenta鈥

Nuevas aplicaciones en geotecnolog铆as: Carto y Tableau

Con Carto (anteriormente conocida como CartoDB) y Tableau se ha facilitado enormemente el acceso a las geotecnolog铆as. En la sencillez reside una de las principales claves de su 茅xito

鈥> En la Academia SoyData ten茅is a vuestra disposici贸n cursos para poder poneros al d铆a en estas herramientas de geovisualizaci贸n de una manera 谩gil, sencilla y asequible.

鈥> En el blog geovisualization.net Alberto detalla algunas claves y casos de estudio que ser谩n sin duda de vuestro inter茅s. Os invitamos a todos a que lo visit茅is.

Comparaci贸n de DTM usando Global Mapper 17.0.1

2016/02/12

Hagamos hoy algo sencillo, comparar, primero cualitativamente (visualmente) y despu茅s cuantitativamente dos DTM. Por un lado elegimos una fuente muy usual, SRTM de 3 arc sec (aproximadamente 90m) con un DTM derivado de Fotogrametr铆a Stereo.

  • Comparaci贸n CUALITATIVA (i.e visual)
  • Comparaci贸n CUANTITATIVA (i.e RMSE)

Abrimos por un lado un DTM cuya fuente sea SRTM, en este caso me he conectado via WMS (Web Mapping Service) a trav茅s del data online disponible dentro de la misma aplicaci贸n Global Mapper (File/Download Online Imagery/data). La resoluci贸n es de aproximadamente 90m (3 arc sec).

DTM-COMPARISON-20160212

Por otro lado he encontrado este DTM cuya fuente conozco (Stereo Photogrammetry). La resoluci贸n es de 5m.

DTM-COMPARISON-20160212-02

A trav茅s de la herramienta ‘digitizer tool’ (Tools/Digitizer) seleccionamos una l铆nea dibujada al azar sobre los dos. Bot贸n derecho del rat贸n-> analysis/measurement/path profile. Exporto ambas im谩genes (es importante en path setup definir un mismo m铆nimo y m谩ximo para poder compararlas adecuadamente).

Con Photoshop superpongo (Layer display/ multiply) ambas im谩genes y veo cu谩n diferente son.

DTM-COMPARISON-20160212-03

Esto nos da una primera idea de la comparaci贸n, pero vayamos un poco m谩s all谩: 驴Cu谩l es el RMSE (Error medio cuadr谩tico, Root Mean Square Error) entre ambas bases de datos?.

DTM-COMPARISON-20160212-04

Esta es una medida de desviaci贸n que nos va a definir mucho m谩s exactamente que una simple visualizaci贸n. Pod茅is ver algo m谩s desarrollado este punto en este link de esta misma p谩gina:

https://geovisualization.net/2010/06/30/using-excel-to-calculate-the-rmse-for-lidar-vertical-ground-control-points/

DTM-COMPARISON-20160212-05

Ahora tan solo hemos de verificar que esta cifra sea la correcta teniendo en cuenta los valores de precisi贸n prometidos en la entrega.

Espero que os haya resultado interesante, si as铆 es, no olvid茅is comentar, compartir o simplemente decir Hola. Cualquiera de estas opciones es apreciada.

Un saludo cordial,
Alberto CONCEJAL
MSc GIS and Remote Sensing

Pearson correlation and GIS

2014/11/28


pearson-01
Do these two variables have a correlation?. To answer this important question first of all we have to know that only if it’s a linear relationship and there are no outliers we can take advantage of Mr Pearson’s correlation statiscal tool.

If i love chocolate, does this mean i have tendency of being chuby? or on the other hand there’s no relationship at all. Let’s figure it out.

For this particular occasion, input data XY are two DTM heights, my guess is the following: if correlation is too big, i may deduce they’re not independent products and聽one might聽been created from the other,聽in other words, we might have tried to cheat and we are using a different source that the one we have stated… In GIS sometimes things are not exactly as expected and there’s need to be assertive and making a plan for discovering this聽minor issues.

 

 

 

Let’s start from the beginning, if source 1 is the same as source 2, the correlation would be perfect, is this correct?. The answer is yes. r (Person correlation) would be = 1. So yes, if this was asking about chocolate and fleshiness聽this would be 100% right but this hardly or never happens in real life (direct and no other explanation or variable interaction… why is always so0o complicated?).

pearson-formula

pearson-04

With real data, you would not expect to get values of r of exactly -1, 0, or 1. For example, the data for spousal ages (white couples)聽has an r of 0.97. Don’t ask me where i got this weird source (well, just in case: http://onlinestatbook.com/2/describing_bivariate_data/intro.html)

age_scatterplot

If i fill source 2 with a random number, the correlation would be almost none accordingly (in this case r=0.17)

pearson-06

Now if we see the diagram of the first two sources and we get the Pearson correlation coefficient (r=0.24) which means the correlation is very weak.

pearson-03

But that was only a very small part of the table (only 30 iterations), so if i do the same calculation out of the +13,000 iterations i really need, i get these figures (by the way, theres no need to use such a complicated formula above, you can use this one in EXCEL: =PEARSON(A1:An;B1:Bn))

pearson-07

So the correlation now its moderate, which makes me deduct at least the sources seem different and i’d need more clues to think my customer might have tried to actually cheat me using the same source for both datasets.

Summarizing:

r=1, correlation is聽PERFECT

0.75<r<1, correlation is聽STRONG

0.5<r<0.75, correlation is聽MODERATE

0.25<r<0.5, correlation is聽WEAK

<0.25, almost NO聽correlation, both variables聽are hardy related

I hope you guys have found this post interesting,
looking forward to hear where could you use it and/or your feedback,

Regards,

Alberto Concejal
MSc GIS

Remote Sensing, Photogrammetry, Lidar and Landuse IGN Spain

2014/11/18

teledeteccion-fotogrametria-lidar-usos-del-suelo-ign-20141118b

A few more lines for leting you know again that i passed this other course聽just now聽in Instituto Geogr谩fico of Spain (IGN).

Remote Sensing, Photogrammetry, Lidar and Landuse, a comprehensive 40h update on relevant information i need tu use on a daily basis. This ‘update’ helps me to better understand what i am working with and this way, being able to properly describe it for my daily analysis,

DTM from SRTM? Let’s compare sources using RMSE (Root Mean Square Error) and a gaussian kernell density map

2014/10/29

I guess we all can make a DTM out of many sources but SRTM is one of the most common ones, right?. Then let’s learn from this very simple approach how close we are from the SRTM raw data.

  1. Selecting a not very big聽representative聽area to be able to handle it,
  2. exporting raster to polygon (from SRTM 3 arcsec/90m) dataset 1
  3. exporting raster to polygon 30m (our DTM dataset) dataset 2
  4. exporting to POIs 30m (our DTM dataset) dataset 2b
  5. Spatial join POIs dataset 2b vs dataset 1
  6. RMSE
  7. visualizing delta using a density map/gaussian kernell +appropriate symbolization

In yellow we see theres a full correspondence between SRTM and our DTM dataset and in blue there’s a ‘hole’ and in red there’s a ‘mountain’, this means it’s in here where the shift is more important.

This way we can highlight if sources are OK.

It’s simple but it works. How do you like it?. Please feel free to send some feedbak.
(Software used: ArcGIS 10.1, Global Mapper 13.2)

Cheers,
Alberto Concejal
MSc GIS, QC

DENSITY-MAP-V1-VS-SRTM-20141021

density maps parameters

rmse-sierra-leone-20141008-02

Spatial join between both DTM datasets

blog-20141029

Density map for highlighting differences between both datasets (ours and SRTM’s)

blog-20141029-03

RMSE. It’s not too big so there’s need to visualize to find potential bizarre spots

blog-20141029-02

bizarre DTM heights

Analyse du Localisation des 茅quipements publics relevant du th猫me ‘Sports, loisirs’ de Nantes M茅tropole

2013/12/12

La premi猫re chose a dire, comme toujours est: D茅sol茅聽pour mon fran莽ais, je fais mon mieux:-)

Aujourd’hui je voudrais faire l’analyse sur la localisation des 茅quipements publics de la th茅matique ‘Sports, loisirs’ de Nantes M茅tropole.
http://data.paysdelaloire.fr/donnees/detail/localisation-des-equipements-publics-relevant-du-theme-sports-loisirs-de-nantes-metropole/

Les donn茅es donnent les coordonn茅es et la cat茅gorie (centre sportif, circuit de plein air, stade, gymnase, espace sportif de proximit茅, piscine, plaine de jeux, tennis, autre 茅quipement).
Ils sont o霉 les聽茅quipements publics de la th茅matique ‘Sports, loisirs’ a Nantes ?. Est-ce qu’il y a un patron de聽localisation ?. O霉 est-ce qu’on peut trouver plus grandes concentrations ?. Si on parle de quelque endroit sp茅cifique, il y a des聽茅quipements 聽?. On va voir.

Voici l’structure des donn茅es, nom, type, statu, adresse, t茅l茅phone, etc.

equipamientos-publicos-sport-nantes-01

Voici on peut visualiser les donn茅es sur la couche de quartiers (c鈥櫭﹖ait vraiment difficile de trouver chez data.paysdelaloire mais finalement 莽a va),
http://data.paysdelaloire.fr/donnees/

equipamientos-publicos-sport-nantes-02

Voici on peut remarquer o霉 il y a des concentrations (on n’a pas fait distinctions qualitatives mais on pourrais le faire, selon l’statu priv茅 ou publique, par exemple),

equipamientos-publicos-sport-nantes-03

equipamientos-publicos-sport-nantes-04

On peut montrer l’image. En ce cas ci je montre l’orthoimage 2005 (resolution 0.20m, precision 0,40m),

equipamientos-publicos-sport-nantes-05

Et finalement on remarque qu’il y a pas assez d’des 茅quipements publics (sports, loisir) sur l鈥櫭甽e de Nantes (j’habite ici, c’est pour 莽a que parfois 聽j’aime bien me concentrer ici),

equipamientos-publicos-sport-nantes-06

Bon, j鈥檈sp猫re que vous trouvez 莽a int茅ressant et s’il vous plait, n鈥檋茅sitez pas a me contacter pour r茅soudre des doutes.
Merci bien de me donner votre avis si vous le souhaitez.

Logiciel ArcGIS 10.0/ Spatial Analyst Tools

Alberto CONCEJAL
MSc GIS

Analyse des emplacements r茅serv茅s 脿 la livraison sur voirie: NANTES

2013/11/10

*D茅sole pour mon fran莽ais, si vous voulez on peut parler en聽anglais ou espagnol.

La premi猫re chose qu’il faut faire c’est t茅l茅charger le jeu de donn茅es au site:
http://data.paysdelaloire.fr/donnees/
Th茅matique :聽Mobilit茅

Le jeu propose la g茅o-localisation des emplacements r茅serv茅s 脿 la livraison sur voirie dans un secteur limit茅 de la ville de Nantes. Ces aires permettent l’enl猫vement et la livraison de marchandises par les professionnels et facilitent le transport des marchandises en ville.聽

L’id茅e c’est savoir s’il y a de concentration聽dans certains quartiers ou par contra on trouve un patron plus dispers茅. Je vais commencer a visualiser les donn茅es y j’attends aussi la reponse de quelq’un au Forum avec le ‘shape’ des quartiers et pouvoir finir l’analyse.

J’ai utilis茅 le logiciel ArcGIS 10.0. C’est facile ajouter les couches, dans ce cas ci, les points o霉 on trouve des聽emplacements r茅serv茅s 脿 la livraison sur voirie… on ajoute aussi les images a茅riennes 20 cm (tout telecharg茅 au meme endroit).聽Mon hypoth猫se aussi pond茅re la taille聽des emplacements r茅serv茅s 脿 la livraison.livraison_trend02

L’average nearest neighbor analyse va m’aider a savoir si on travail avec des point dispers茅s ou par contra concentr茅s sp茅cifiquement dans certain quartiers. Pour l’instant je ne peux faire que en general parce je n’ai pas encore trouv茅 la couche pour les quartiers… Donc on peut dire qu’on a un scenario de dispersion.

Analyzing patterns/average nearest neighbor
livraison_trend04

A travers d’un analyse de densit茅 on peut visuellement voir si il y a un endroit avec des concentrations plus 茅lev茅es.

Spatial analyst/density
livraison_trend03

A travers de l’auto-corr茅lation spatiale nous d茅couvrons un niveaux de signifiance que nous fait douter du r茅sultat de concentration聽pr茅c茅dent. Pour quoi ?. On vais voir apr猫s (j鈥檈sp猫re).livraison_trend05
Et aussi nous pouvons voir qu’il n’y a pas de tendance聽Nord-Sud ou Est-Ouest聽dans le mod猫le de localisation.livraison_trend01

Alors ?. On continue bient么t.

Visualization will endure these difficult years of CRISIS!!

2013/10/10

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!!!:-)聽I have just read in GISLOUNGE that Visualization is among a list of a few things which will endure these difficult years of CRISIS.

http://www.gislounge.com/opinion-future-gis/

(…) 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.聽(…)

And if the market needs聽more beautifully visualized maps, Alberto will be there!!!!.

london_cooldata

Cheers!!!!

Alberto
MSc GIS
albertoconcejal (at) gmail.com

Projets 茅oliens en Loire-Atlantique

2013/09/02

C’est vraiment magnifique l’ouverture des donn茅es publiques…聽Je vais d茅crire mon itin茅raire pour mieux comprendre:

  1. T茅l茅charger des donn茅es (Projets 茅oliens en Loire-Atlantique)
  2. Telecharger DTM (SRTM v4)
  3. Faire Carte d’ombrage (ArcGIS),
  4. Orientations聽(ArcGIS) et
  5. Inclinations聽(ArcGIS)聽pour mieux comprendre l’emplacement des moulins
  6. Faire Carte de densit茅 (en聽mesurent la puissance du parc)

eolicpark_03

Et maintenant la carte de densit茅 en Global Mapper…

eolicpark_02

Name=Chauv茅

Feature Type=Unknown Point Feature
Geometry=Point location: 321341.949 6688237.734 (Lat/Lon: 47掳 11′ 11.0775″ N, 2掳 00′ 13.7962″ W)
Map Name=projets_eoliens.shp
NOM_PARC=Chauv茅
ETAT_AVANC=Permis de construire accept茅
NBR_EOL=6
PUISSANCE=12

Et apr猫s, avec tous les cartes et toutes les donn茅es, faire l鈥檌nterpr茅tation, voici toutes les moulins du vent en Loire Atlantique, on peut appr茅cier la concentration au Nord/Nord-Est de la r茅gion:

eolicpark_01

Et aussi la rose des vents (http://www.nantes-erdre.fr/statistiques-du-vent-a-nantes):

La rose des vents repr茅sentative du secteur d鈥櫭﹖ude est celle fournie par la station de Nantes-Bouguenais.

Les donn茅es ont 茅t茅 recueillies sur une p茅riode de 29 ann茅es (entre le 1er janvier 1971 et le 31 d茅cembre 2000).

La rose des vents ci-apr猫s repr茅sente la distribution annuelle des vents (tous mois et toutes heures
confondues).

Les vents sont class茅s selon trois cat茅gories :
– vents dont la vitesse est comprise entre 5 et 16 km/h (bleu),
– vents dont la vitesse est comprise entre 16 et 29 km/h (vert),
– vents dont la vitesse est sup茅rieure 脿 29 km/h (orange).

Ces cat茅gories sont ensuite report茅es en terme de fr茅quence pour chacune des 18 directions de la rose des vents situ茅e au centre (nord, sud, est, ouest, etc.)

Les vents dominants sont les suivants :

– Les vents de secteur ouest/sud-ouest et sud (directions de 180 脿 280掳) qui repr茅sentent 36,5% des vents, toutes vitesses confondues. Les vents les plus forts de la station (vitesse sup茅rieure 脿 29 km/h) soufflent majoritairement dans ces secteurs.

– Les vents de secteur nord-est (24,7% des vents) avec une majorit茅 de vents faibles ou moyens (directions de 20 脿 80掳).

frequence-vent
statistiques-vent0

image

Id茅alement il faut export茅 raster->vector et faire l鈥檃nalyses spatiale mais 莽a va 锚tre un outre post !

Ici, quelques liens et information g茅n茅ral:

L’energie eolique.聽http://www.loire-atlantique.fr/jcms/cg1_244375/l-eolien

Documentation:聽http://data.paysdelaloire.fr/donnees/detail/localisation-des-projets-eoliens/?tx_icsoddatastore_pi1[page]=4&visualization=3

脡olien terrestre ou off-shore, ce mode de production 茅lectrique devrait conna卯tre une acc茅l茅ration sans pr茅c茅dent en Loire-Atlantique d’ici 脿 2020.

L鈥櫭﹐lien appara卯t comme la principale source d鈥櫭﹏ergie renouvelable 茅lectrique permettant d鈥檃tteindre dans les toutes prochaines ann茅es un niveau important de production.

C鈥檈st pourquoi Le D茅partement a fix茅 en juin 2010 un objectif ambitieux de puissance 茅olienne install茅e 脿 l鈥檋orizon 2020 :

  • 600 m茅gawatts (MW) terrestres
  • 500 MW en mer.