The foundational step of this methodology involves the deployment of a centralized processing interface within the Google Earth Engine (GEE) environment. The provided visualization captures the core interface of the custom GEE application, which serves as the hub for the multi-sensor LULC validation pipeline. Within this dashboard, users can define a specific Area of Interest (AOI)—highlighted here over the Iberian Peninsula and North Africa—and configure key parameters, including temporal ranges for the acquisition of sentinel-derived products. Crucially, the interface is designed to load and compare two primary datasets simultaneously: Dynamic World (near real-time, probability-based LULC) and ESA WorldCover (10m resolution structured LULC). The contrasting classification schemes are represented by the legends on the left and right sides of the map view, which illustrate the varying definitions of ‘Built-up’ and urban areas between the two products. Establishing this visual and statistical comparison at the application level is the prerequisite for calculating the spatial disagreement threshold, or delta, that guides the subsequent merging and population estimation phases.
Tag Archives: geovisualizacion
Agricultura de precisión (II). APP para integración con Catastro rural en España
La convergencia entre el Big Data geoespacial y la administración pública ofrece una oportunidad sin precedentes para la optimización agronómica. La capacidad de procesamiento de Google Earth Engine (GEE), vinculada a la cartografía vectorial del Catastro rural, permite transformar las series temporales de misiones como Sentinel-2 en herramientas de diagnóstico directo sobre la parcela. Este enfoque desplaza el análisis de una observación puramente visual a una monitorización cuantitativa basada en la respuesta espectral de los cultivos. El núcleo de esta aplicación reside en la intersección geométrica de las parcelas catastrales con colecciones de imágenes multiespectrales. Mediante el uso de la API de JavaScript en GEE, se automatiza el cálculo de indicadores biofísicos críticos como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), el NDWI (Índice de Agua de Diferencia Normalizada), el EVI (Índice de Vegetación Mejorado) y el SAVI (Índice de Vegetación Ajustado al Suelo). Estos índices no solo reflejan el vigor fotosintético, sino que permiten identificar anomalías de crecimiento, estrés hídrico o variaciones en la densidad foliar que son invisibles al ojo humano en las fases tempranas del ciclo fenológico.
Super-résolution 1 m a Cadalso de los Vidrios, Madrid avec Sentinel 2 (10m). Magique !
Passer d’une résolution de 10 mètres à 1 mètre change radicalement la perspective du suivi agricole : on ne regarde plus une parcelle dans sa globalité, on observe ce qui se passe à l’intérieur même des rangs de culture. Ce saut qualitatif est possible grâce à l’algorithme S2DR3, un modèle de Deep Learning qui ne se contente pas d’agrandir les pixels, mais reconstruit l’information manquante. En s’appuyant sur les corrélations entre les différentes bandes spectrales de Sentinel-2 et en s’entraînant sur des images de très haute résolution, l’IA parvient à synthétiser une image à 1 m/pixel d’une précision étonnante.
Setting up Mapterhorn terrain in RStudio
¿Alguna vez has querido visualizar el relieve de un territorio en 3D directamente desde R, sin depender de software GIS externo? Mapterhorn es un proyecto open source que distribuye modelos digitales de elevación (MDT) de alta resolución — hasta 2 metros en España — empaquetados en formato PMTiles, un estándar moderno que permite servir datos geoespaciales sin necesidad de un servidor propio.
En este post veremos cómo configurar Mapterhorn en R usando el paquete mapgl en Rstudio, que nos permite crear mapas interactivos con terreno 3D en pocas líneas de código. El resultado: visualizaciones como la que ves abajo, con sombreado de relieve (hillshade) generado directamente desde los datos de elevación del IGN.
Aventuras y desventuras de un geógrafo en “desarrollo”
La cartografía siempre ha sido un oficio de precisión, paciencia y criterio espacial. Durante años, el flujo de trabajo de cualquier geógrafo pasaba inevitablemente por entornos de escritorio como ArcGIS Pro o QGIS: cargar capas, ajustar simbología, exportar mapas. Herramientas sólidas, probadas, indispensables. Pero algo está cambiando.
Cada vez más, el análisis espacial ocurre en la nube, en navegadores, en entornos de código. En anteriores post habéis visto algunos test/ideas/aplicaciones que he desarrollado con Javascript Google Earth Engine, que procesa imágenes satelitales a escala planetaria sin mover un solo archivo. Deck.gl y Maplibre renderizan millones de puntos en 3D directamente en el navegador. React convierte un mapa en una aplicación interactiva con pocas líneas de código.
Flood assessment using RADAR (Sentinel1), SRTM v3+ and GHSL pop estimation in Spain
I have developed this NRT FLOOD RISK ASSESSMENT monitor in GEE that merges the power of RADAR and GHSL to detect impact over POPULATIONS under any weather conditions.
You can use geospatial intelligence to quickly transform satellite data into critical decisions during climate emergencies. GIS technology driving global resilience!
Analyzing Spatial Correlation between Purchase Power Index and Gambling Stores (2)
This GIS study applies Geographically Weighted Regression (GWR) to investigate the spatial relationship between Purchasing Power Index (PPI) and the distribution of gambling-related retail establishments within the city of Madrid. My aim is to account for spatially varying relationships driven by local urban contexts, under the assumption that the relationship between socioeconomic conditions and the presence of gambling venues varies across urban space. My hypothesis is that the socioeconomic conditions of the urban fabric can be a breeding ground for the location of betting shops, or in other words, I am attempting to Detect Urban Vulnerability to Gambling Harm.
Spatial relationship between “high schools” and “betting shops” in Madrid. A first approach (1)
It is a fact that a betting shop should not be close to a secondary school. Its obvious the impact on population ranging 12-17 could be higher than in other. How near? 100m? 500m? Euclidean distance or following the street network?. In any case, if I choose for instance a range of 500m, for example, 81% of betting shops in Madrid have secondary schools within that distance (258 out of 316). Looking at it from the secondary schools’ point of view, almost 60% of secondary schools have betting shops within 500m (171/291). This is undoubtedly an issue that needs to be addressed.
¡Al final se nos quema la península este 2025!
Este agosto, España y Portugal han vivido una temporada de incendios excepcionalmente dura. En España, las llamas han calcinado ~382.000 hectáreas (más de seis veces la media reciente) y han dejado víctimas mortales; en Portugal, las superficies quemadas superan las 200.000 hectáreas, muy por encima del promedio 2006–2024 para estas fechas. El humo cruzó fronteras y degradó la calidad del aire a cientos de kilómetros.
Agricultura de Precisión (I). Uso del Satélite para la toma de decisiones en el campo
Quieres conocer cuál es el momento óptimo para plantar? Para fumigar? Para recolectar?. Sabías que dos de cada tres agricultores no cosechan en la fase de madurez adecuada?. Aquí abajo te describo un método completamente automatizado mediante el uso combinado de varios índices de vegetación como NDVI, NDWI, SAVI y EVI que podemos extraer del Satétile SENTINEL-2 en la plataforma COPERNICUS de la UE para conocer exactamente y anticipar las mejores decisiones de intervención sobre tus tierras.
Geovisualization.net 