En el marco de la Estrategia NewSpace de Cataluña, impulsada por la Generalitat y desarrollada en colaboración con el Instituto de Estudios Espaciales de Cataluña (IEEC), la Fundación i2CAT y el Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña (ICGC), se ha desarrollado el visor de imágenes del satélite Menut, una herramienta web interactiva para consultar, visualizar, comparar y descargar las imágenes captadas por el nanosatélite Menut (GENEO_01), la primera misión de Cataluña de observación de la Tierra.
El visor Menut es una herramienta interactiva desarrollada por el ICGC en el marco de la Estrategia NewSpace y con financiación parcial del Fondo de Transición Nuclear (FTN), que permite acceder —y también descargarlas— a las imágenes procesadas provenientes de la primera misión satelital de observación de la Tierra de la Estrategia NewSpace de Cataluña, Menut.
Impulsada por el Gobierno de la Generalitat a través de la Secretaría de Políticas Digitales del Departamento de Empresa y Trabajo, gestionada por el Instituto de Estudios Espaciales de Cataluña (IEEC) con el apoyo técnico del ICGC y adjudicada a la empresa Open Cosmos, la misión Menut se lanzó hace dos años, y desde su entrada en fase operativa el ICGC ha trabajado estrechamente con Open Cosmos para la provisión regular de imágenes con los criterios de calidad establecidos.
Este visor ha sido diseñado y programado íntegramente por el ICGC y permite el acceso abierto a datos satelitales almacenados en un catálogo STAC dinámico. Ofrece funcionalidades avanzadas como la selección de áreas de interés, filtros por fecha o cobertura de nubes, visualización por bandas y comparación con imágenes del programa Sentinel-2. El objetivo principal es facilitar el uso de datos de observación de la Tierra en ámbitos como la gestión territorial, la investigación, la resiliencia climática o la innovación empresarial.
La presentación mostrará las capacidades técnicas y funcionales del visor, así como los retos y aprendizajes durante su desarrollo, con el objetivo de impulsar el uso de datos abiertos de origen satelital en aplicaciones prácticas en el territorio catalán.

El incremento de los servicios en la nube y de la IA ha generado un grave problema energético debido al consumo eléctrico de los datacenters. Aunque la normativa europea obliga a recoger datos de consumo individualizado, estos suelen estar agregados y no se publican en abierto. En este trabajo se han recopilado datos de diversas fuentes y se ha estimado el consumo energético de cada datacenter en particular. Para visualizar estos resultados, hemos desarrollado un dashboard utilizando MapLibre y el Observable Framework de JavaScript, junto con la librería Plot, que facilita el desarrollo ágil de dashboards de datos interactivos.

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El proyecto de evolución de los mapas de calidad del aire de Barcelona ha incorporado predicciones horarias de contaminantes para mejorar la información disponible para la ciudadanía y para la gestión ambiental. Se han aplicado modelos de dispersión avanzados y tecnologías innovadoras como el Cloud Optimized GeoTIFF (COG), que facilitan un acceso más rápido y eficiente a los datos. La nueva versión ofrece mayor precisión espacial y temporal, nuevos indicadores gráficos y opciones abiertas de reutilización de datos. Esta actualización consolida a Barcelona como una ciudad líder en la transparencia y en la lucha contra la contaminación atmosférica.

Este trabajo analiza los mapas de cultivos generados por Copernicus y LUCAS en la UE, que utilizan imágenes satelitales y algoritmos de aprendizaje automático para clasificar hasta 19 tipos de cultivos con alta resolución. Frente a sus limitaciones espaciales, proponemos un enfoque estadístico que corrige sesgos inherentes al formato ráster, garantizando datos comparables y útiles para estadísticas agrícolas oficiales. Con ello, contribuimos a una estadística agraria moderna, basada en datos abiertos, trazables y científicamente validados.

En este proyecto se ha abordado el diseño y personalización de un sistema de catalogación de recursos georreferenciados y su integración con un conjunto de herramientas de gestión de identidades y acceso (Identity and Access Management, IAM), para su despliegue e integración en un entorno corporativo, proporcionando acceso seguro a diferentes conjuntos de recursos georreferenciados. El sistema permite gestionar los niveles de acceso a la información de distintos roles de usuario y proporciona herramientas de búsqueda y consulta adaptadas a la taxonomía empleada por la organización para catalogar sus recursos cartográficos.

El proyecto de aerofototeca del Ayuntamiento de Roma archivará 26.000 imágenes de drones de la capital italiana y se seguirán planeando vuelos para el futuro. GeoBeyond ha sido la encargada de poner en marcha la creación del catálogo STAC (SpatioTemporal Asset Catalogs) de estos vuelos y el acceso a nivel de interfaz de usuario web, con una API estándar gestionando los requerimientos de autenticación de los servicios del Ayuntamiento. La presentación demuestra el funcionamiento y la arquitectura del catálogo, las limitaciones encontradas y cómo se han solucionado, dando además un servicio a la comunidad.

Más allá del brillo del 3D y los grandes titulares sobre smart cities, lo importante son los datos: cómo se capturan, procesan y analizan. En Guadaltel apostamos por tecnologías abiertas para construir gemelos digitales urbanos útiles y sostenibles, basados en datos reales, abiertos e interoperables. Porque un buen gemelo digital no se mide por su realismo visual, sino por el conocimiento que aporta y las decisiones que permite tomar.

El workshop proporcionará una formación práctica y aplicada en el uso de SCANEO, EOTDL y PyTorchEO para el entrenamiento de modelos de IA con datos de EO. Los participantes adquirirán conocimientos en etiquetado de datos, gestión de conjuntos de entrenamiento y aplicación de técnicas de deep learning, todo ello en un entorno colaborativo y accesible.

Software necesario: SCANEO, EOTDL, PyTorchEO, Python, PyTorch, Rasterio, Scikit-learn, Albumentations, Einops, Lightning, Torchmetrics, Scikit-image

Requisitos técnicos: Hardware: ordenador con capacidad para ejecutar entornos de desarrollo y procesamiento de datos. Software: instalación de Python (versión 3.8 o superior), acceso a internet para descargar las herramientas necesarias y ejecutar los entornos de desarrollo. Conocimientos previos: familiaridad básica con Python y conceptos fundamentales de machine learning. Entorno de desarrollo: se recomienda el uso de entornos virtuales (por ejemplo, venv o conda) para gestionar las dependencias del proyecto.

Nivel: intermedio

Conocimientos previos: Conocimientos básicos de desarrollo de software

En este workshop se verá cómo desplegar y personalizar QGIS Web Client 2 (QWC2) utilizando Docker, con un enfoque en el desarrollo de plugins para extender su funcionalidad. Los participantes aprenderán a configurar una instancia de QWC2, a desplegar y gestionar servicios extra, como autenticación de usuarios o un backoffice de administración, y a crear plugins personalizados. Además, se presentará el plugin Giswater como caso práctico, mostrando su integración en QWC2. Al finalizar, los asistentes sabrán cómo desplegar y adaptar QWC2 a sus necesidades específicas mediante el desarrollo e implementación de plugins propios.

Software necesario: Docker Postgresql Javascript Python QGIS

Requisitos técnicos: Docker QGIS Node.js y npm Postgresql

Nivel: intermedio

Conocimientos previos: No son necesarios

En este taller realizaremos una demostración práctica de GeoNode, una plataforma open source para publicar, gestionar y compartir datos espaciales. Tras una introducción al proyecto, mostraremos cómo cargar datos vectoriales y ráster, acceder a servicios OGC externos, editar metadatos, personalizar simbología y popups, editar datasets vectoriales en línea, y crear mapas interactivos, paneles de mando y GeoStories. Finalmente, veremos cómo integrar GeoNode con QGIS mediante su complemento oficial, facilitando la visualización, edición y sincronización en tiempo real. Un taller práctico para descubrir las ventajas de GeoNode en proyectos colaborativos con tecnologías libres.

Software necesario: GeoNode

Requisitos técnicos: no son necesarios

Nivel: introductorio

Conocimientos previos: No son necesarios

API-IDEE, impulsado por la Infraestructura de Datos Espaciales de España (IDEE), es un proyecto colaborativo de código abierto diseñado para la creación de visualizadores de información geográfica. Nace de la fusión de MAPEA, la API de la Junta de Andalucía, y de API-CNIG, del Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG), para optimizar los recursos públicos, promoviendo una gestión de la información geoespacial más eficiente, accesible e interconectada a través de visualizadores de información geográfica. Además, incorpora nuevas funcionalidades y mejoras. El núcleo de API-IDEE se basa en la librería OpenLayers para la creación de visualizadores 2D, pero ahora, debido a los BIM (building information modeling), las smart cities o los modelos urbanos 3D, es necesario dar un paso más allá integrando CesiumJS. Esto permite la visualización de datos geoespaciales en 3D. Esta integración facilita la incorporación de nuevos formatos como servicios 3DTiles y terrenos 3D (quantized-mesh), todo ello bajo un enfoque unificado que mantiene la filosofía de desarrollo colaborativo.

Software necesario: CesiumJS y Openlayers

Requisitos técnicos: conexión a internet, un navegador como Chrome y un editor de texto, como VSCode

Nivel: intermedio

Conocimientos previos: No son necesarios

En este taller descubrirás cómo crear mapas web interactivos con R de manera sencilla utilizando la librería tmap. Empezaremos con un ejemplo básico que con solo 3 líneas de código muestra el Happy Planet Index por países y aprenderemos a personalizar los mapas añadiendo capas, modificando estilos, configurando zoom y más. También veremos cómo guardar los mapas en formato HTML para compartirlos o publicarlos fácilmente. Además, exploraremos herramientas clave como las librerías sf y terra para trabajar con datos espaciales.

Software necesario: R

Requisitos técnicos: tener R >= 4.4 instalado

Nivel: introductorio

Conocimientos previos: Ninguno

Este taller está dirigido a profesionales de los SIG, la cartografía y el diseño de datos que deseen profundizar en estrategias de representación cartográfica a partir de un mismo conjunto de datos geoespaciales. Utilizando un dataset común, se desarrollarán diferentes versiones de mapa, estilos y objetivos comunicativos diversos, aplicando técnicas de simbología, jerarquía visual, composición y tratamiento gráfico.

Software necesario: QGIS

Requisitos técnicos: No hay requisitos

Nivel: Intermedio

Conocimientos previos: No son necesarios conocimientos previos

En este taller nuestro objetivo es proporcionar a los asistentes una visión de los aspectos analíticos de Elasticsearch, centrándonos específicamente en ES|QL, un nuevo lenguaje de consulta que ofrece una sintaxis potente y amigable. También exploramos la aplicación de ES|QL en mapas y cuadros de mando con grandes conjuntos de datos y cubriremos otros temas esenciales como agregaciones y funcionalidades de cuadros de mando. Además, dedicaremos algún tiempo a discutir las nuevas funciones que llegarán a Elasticsearch y a Kibana.

Software necesario: Elasticsearch y Kibana

Requisitos técnicos: Este taller es una introducción; los asistentes deben estar familiarizados con conjuntos de datos geoespaciales, formatos, bases de datos y tener conocimientos básicos de GIS para trabajar con capas y mapas temáticos. No es necesaria experiencia previa en los productos de Elastic.

Nivel: intermedio

Conocimientos previos: No son necesarios

SITMUN 3 es una plataforma de software libre (licencia EUPL v.1.2.) promovida por entidades del sector público de España, Francia y Portugal, que permite la creación y gestión de aplicaciones personalizadas en el ámbito de los sistemas de información geográfica (SIG), tanto de acceso abierto como con control de usuario. Durante el taller, dirigido tanto a técnicos que gestionan SIG corporativos como a empresas y desarrolladores de soluciones geomáticas, los asistentes aprenderán qué es SITMUN, cómo se instala y cómo funciona, configurarán un visualizador de ejemplo y aprenderán cómo se organiza y gestiona este proyecto de software libre.

Software necesario: SITMUN Docker API SITNA

Requisitos técnicos: Se recomienda tener instalado: Docker Engine o Docker Desktop (obligatorio); Visual Studio Code (opcional)

Nivel: Intermedio

Conocimientos previos: No son necesarios

Wikidata y OpenStreetMap son dos bases de datos colaborativas mundiales. ¿Y si las juntamos para generar datos enlazados, poniendo como temática la etimología de las calles?

OpenStreetMap (OSM) es una valiosa fuente de datos geoespaciales colaborativos, pero el control de calidad de las ediciones voluntarias sigue siendo un reto. Presentamos herramientas en R desarrolladas por la comunidad catalana de OSM para detectar y corregir errores, junto con una revisión de los principales paquetes R para trabajar con datos de OSM.

GIS sí, pero con sentidiño. En esta comunicación reflexionamos sobre la importancia del contexto en los proyectos GIS con software libre. A partir de experiencias en entornos diversos, desde comunidades rurales a grandes organizaciones, destacamos que la tecnología debe ser un medio, no un fin. Abordamos cómo adaptar las soluciones al terreno, acompañar los procesos de cambio y evitar que la herramienta se convierta en un problema. Porque con sentidiño —sentido común, cuidado y atención a los detalles— los proyectos funcionan mejor.

Cartociudad, proyecto del Ministerio de Transporte y Movilidad Sostenible, publica el servicio REST «geocodificador» para localizar direcciones postales, localidades, POI, topónimos, códigos postales, etc. Características: Único geolocalizador de código abierto con cobertura nacional. Publicación de datos oficiales provenientes de fuentes locales, regionales y nacionales, una vez recopilados, gestionados y analizados. Licencia EUPL v 1.2. Búsquedas rápidas y precisas mediante solicitudes HTTP GET, ya sea por nombres o coordenadas, gracias a su motor de búsqueda Elasticsearch. Ejemplos de implementación incluyen: la calculadora masiva y plugins como Geocoder QGIS y Locator en los visualizadores de la API-IDEE.

DRAIN (Digital Rain) es una herramienta de código abierto que integra EPA SWMM e Iber para realizar simulaciones hidráulicas 1D/2D, permitiendo analizar el impacto de la lluvia en redes de alcantarillado y zonas urbanas. Su interfaz intuitiva en QGIS facilita la gestión de datos espaciales y la ejecución de modelos, mientras que su arquitectura basada en GeoPackage garantiza precisión y coherencia. DRAIN es una alternativa gratuita al software propietario, promoviendo la accesibilidad, innovación y resiliencia urbana en la evaluación del riesgo de inundaciones y la planificación de infraestructuras de drenaje.

Como Monsieur Jordain, todos usamos la IA y muchos de nosotros sin saberlo… Pero no toda IA es igual – al menos, en términos de licenciamiento y condiciones de uso. Por el momento, muchos estamos usando sistemas de IA y modelos de LLMs americanos (OpenAI, Copilot, Gemini, Llama…) que se ofrecen al público bajo una serie de licencias y condiciones contractuales que no estamos mirando de muy cerca… y tienen prohibiciones y restricciones que podrían afectar la investigación y la distribución de tecnologías basadas en esta IA. Además, casi todos son objetos de juicios en los EE.UU. y en la UE con respeto a la infracción de derechos de propiedad intelectual o sobre datos en la fase de entrenamiento. Esta sesión presenta las implicaciones que puede tener el uso de la IA en el contexto de los SIGs y cómo estas condiciones – y la nueva regulación de la IA que se aprobó en agosto del 2024 – podrían afectar a nuestra comunidad. Un “heads up”.

En esta ponencia se presenta cómo la inteligencia artificial, a través de la integración de LLMs como ChatGPT, LLaMA-3 o ALIA, puede transformar la interacción con datos geoespaciales. Se mostrará un chatbot capaz de gestionar consultas geoespaciales de forma conversacional, eliminando la necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Además, se abordará la integración con APIs externas para acceder a datos geográficos en tiempo real, facilitando soluciones accesibles e innovadoras en el ámbito de los SIG.

La combinación de herramientas de deep learning y datos espaciales ha mejorado significativamente el procesamiento de grandes volúmenes de datos sísmicos, permitiendo una detección más rápida y precisa de eventos sísmicos, especialmente de baja magnitud. Un flujo de trabajo automatizado, basado en el paquete Quakeflow, ha sido integrado en el sistema de monitoreo sísmico en tiempo real de la Red Sísmica Nacional Española del Instituto Geográfico Nacional (IGN). Este sistema utiliza redes neuronales y aprendizaje automático no supervisado para generar catálogos preliminares de terremotos, con una mejora del 40 % en la detección de sucesos, optimizando la caracterización de las zonas de sismicidad en España.

El Departamento de Operaciones Marítimas del Puerto de Barcelona ha implementado un sistema de videowall inteligente para la monitorización en tiempo real de la actividad marítima. La solución integra información AIS, capas GIS de la infraestructura portuaria, datos meteorológicos, nivel del mar y dirección del viento. El sistema muestra las previsiones de llegadas y salidas de barcos y permite una gestión dinámica de la información mediante una plataforma de control backoffice. Esta herramienta mejora la supervisión operativa, optimiza la toma de decisiones e incrementa la seguridad y eficiencia de las maniobras portuarias, consolidando el compromiso del Puerto de Barcelona con la innovación y digitalización de sus operaciones.

En este proyecto se ha desarrollado un algoritmo de reestructuración parcelaria óptima que permite el rediseño eficiente y efectivo de parcelas de tierra en Galicia, con la intención de mejorar la estructura territorial agraria y forestal. La solución desarrollada aborda tanto las necesidades específicas de reestructuración parcelaria en zonas agrícolas como en áreas forestales. El algoritmo desarrollado es versátil y aplicable a una diversidad de proyectos que necesiten una distribución óptima de terrenos. La estrategia utilizada para solucionar este desafío multifacético está basada en técnicas de búsqueda multiobjetivo, que permiten equilibrar múltiples criterios y restricciones de manera simultánea.