Bienvenida

Ponencia plenaria

En esta charla trataremos sobre el acceso a imágenes de satélite de alta resolución.

Para un proyecto de detección de objetos a partir de imágenes de satélite se necesitó adquirir imágenes de satélite de alta resolución. Hablaremos de las diferentes resoluciones submétricas que existen, haremos mención a los diferentes satélites así como las compañías que los operan. Diferenciaremos entre las empresas propietarias de sensores y las 'resellers' que comercian las imágenes de otras compañías. Explicaremos como debemos enfrentarnos al reto de programar nuevas adquisiciones o bucear en los archivos de imágenes de las compañias. También hablaremos, hasta donde los NDAs nos dejan, de los rangos de precios en los que se mueven las compañías y enseñaremos algunos de los precios que hay publicados.

Por último haremos mención a dos de las empresas, una que tiene una red de satélites propia y otra que comercia con imágenes de otras compañias hablando de bondades y debilidades de ambos modelos.

Una charla para tener una idea general de como enfrentarnos al mundo de la adquisición de imagen de alta resolución.

Para que una imágen satélite de Planet llegue a tu navegador han tenido que ocurrir muchas cosas. Empezando por el diseño, fabricación, lanzamiento y calibrado del satélite, pasando por la priorización o 'tasking' de sus objetivos, hasta llegar a la toma y 'downlink' de la imagen. Una vez en tierra, la imagen se rectifica y procesa para poder ser ofrecida en una interfaz o API. En esta charla, se explicará como Planet trabaja en cada una de estas etapas.

La isla de calor urbano se manifiesta en la diferencia de temperatura superficial entre un área urbana y su área periurbana. Este fenómeno puede ser más o menos intenso a lo largo del año y dependiendo de la hora del día, en función del soporte ambiental (ubicación geográfica, topografía, hidrología, régimen climático, cobertura de suelo) y del entorno construido por el hombre; es uno de los indicadores clave para determinar los niveles de confort térmico esperables para las personas que habitan el área urbanizada, así como riesgos para su salud o impedimentos para el desarrollo de actividades productivas. Permite conocer cómo la superficie construida, los materiales y la textura de esa cobertura interactúan con la biota y el clima para generar condiciones térmicas específicas, y cuándo esas condiciones hacen necesario implementar sistemas de acondicionamiento pasivo o que impliquen consumo de energía.

Tradicionalmente, los relevamientos de la temperatura superficial se realizan por medio de trabajo en campo (con dispositivos fijos en ciertos puntos del área a estudiar, o dispositivos móviles que relevan la temperatura en recorridos determinados); sin embargo, estos métodos son engorrosos, al requerir instrumentos delicados -a veces sujetos a vandalismo en espacios públicos-, tiempo para los recorridos en campo, necesidad de interpolar los resultados para el resto del área estudiada, y mano de obra especializada. Por esto, además, es difícil contar con relevamientos exhaustivos de toda el área urbana y continuos a lo largo del tiempo.

Sin embargo, la teledetección con sensores térmicos montados en satélites permite relevar grandes superficies de forma constante. Los obstáculos se reducen prácticamente a las condiciones de cobertura del cielo, ya que no pueden efectuar mediciones en presencia de nubes; pero esto queda casi superado por el corto tiempo entre mediciones disponibles para cada punto del territorio (12h para Sentinel, por ejemplo) y el gran nivel de detalle (1x1 km/pixel). Además, a la disponibilidad de imágenes satelitales en repositorios digitales de libre acceso se suma la relativa facilidad para procesarlas en software libre, automatización del proceso para gran cantidad de datos, y menor costo de instrumentos necesarios para ello, por lo que la teledetección presenta grandes ventajas operativas para realizar estudios, incluso a escala regional o históricos.

En este trabajo se presenta el método desarrollado para analizar la variación de la isla de calor en varias ciudades medias argentinas durante el 2019. Se utilizaron imágenes del sensor SLSTR de Sentinel 3 (nivel 2) obtenidas en el Copernicus Open Access Hub y procesadas con el software libre SNAP, ambos de la European Spacial Agency. Este método es parte de un estudio a gran escala para conocer los distintos niveles de intensidad de la isla de calor como base para desarrollar premisas de ordenamiento territorial y uso del suelo que permitan un desarrollo urbano más sostenible.

En los últimos quince años el Área de geotecnia y prevención de riesgos geológicos del ICGC ha desarrollado numerosos proyectos de teledetección aplicados a movimientos del terreno utilizando distintas técnicas y dispositivos de análisis y auscultación de las superficies del terreno. En particular, los desprendimientos de rocas tienen origen en paredes y zonas verticales, para el estudio de las cuales resultan de gran utilidad los modelos 3D. Como resultado de estos proyectos, se ha adquirido una gran cantidad de datos 3D de alta resolución.
Algunos de estos proyectos se emplazan en el macizo de Montserrat y en la las columnas basálticas de Castellfollit de la Roca. Ambos emplazamientos representan casos singulares de riesgo de caída de rocas debido a la alta ocupación y a la necesidad de preservación del medio natural. En colaboración con el grupo de investigación RISKNAT de la universidad de Barcelona (UB) se ha desarrollado metodologías de monitoreo para la identificación y clasificación de los cambios de la superficie de los escarpes, basada en la comparación de campañas adquiridas con láser scanner terrestre y más recientemente la fotogrametría digital. Para la clasificación, alineación y comparación de las nubes de puntos, se usa el software libre de procesamiento de nubes de puntos 3D CloudCompare y sus aplicaciones.

Durante estos años se han planteado la discusión sobre cómo se representan los datos y resultados de naturaleza 3D. Hasta ahora estos resultados han sido presentados de forma estática, donde el usuario final solo dispone de los resultados en formato de imagen fija de proyección 2D y sin la posibilidad de interactuar con ellos. Des del 2019 y gracias a los avances tecnológicos 3D, se han estado testando soluciones dinámicas que permitan servir nubes densas de puntos 3D mediante un visor web.
En esta búsqueda hemos realizado pruebas piloto satisfactorias con el procesador de código abierto basado en WebGL de Potree, desarrollado por el Institute of Computer Graphics and Algorithms de Viena (Austria). Potree nos ha permitido generar visores webs independientes capaces de visualizar de manera eficiente millones de puntos en tiempo real a través de Internet con prestaciones convencionales de hardware y conexión. Además, esta visualización permite compartir este conjunto de datos con los usuarios finales sin la necesidad de instalar aplicaciones de escritorio ni transferir grandes cantidades de datos. Complementariamente permite al usuario final analizar y validar los datos mostrados con ciertas herramientas de explotación, como son el ajuste de visualización, la medición de longitud 2D y 3D, área 3D, volúmenes, la generación de perfiles verticales y la exportación de datos.

Edusat es una plataforma web de autoaprendizaje en teledetección para acercar a estudiantes, profesores, investigadores y profesionales a los datos del programa Copernicus

La plataforma web de autoaprendizaje Edusat pretende acercar la ciencia de la Teledetección a un público no especializado. Las imágenes recogidas con los sensores que llevan incorporados los satélites nos permiten evidenciar los cambios ambientales y territoriales en tiempo casi real. Gracias a los recursos que ofrece este sitio web, los estudiantes, los profesores, los investigadores y la ciudadanía en general, aprenderán a identificar, monitorizar y analizar los cambios de la superficie terrestre producidos por el cambio ambiental global a partir de imágenes obtenidas por los satélites.

La plataforma web Edusat es un recurso didáctico que ofrece, por un lado, conceptos teóricos sobre la Teledetección y el cambio ambiental global, y, por otro lado, proporciona los conocimientos para procesar imágenes de satélite. Con ello, el usuario aprende a identificar fenómenos como los incendios forestales, la contaminación atmosférica, el deshielo de los glaciares, la deforestación o el crecimiento urbano a través de la Teledetección.

La localización y descripción de los cuerpos de agua es un conocimiento vital y estratégico cuyo valor va en aumento con la crisis climática.
Aún resulta de mayor importancia el conocimiento de su evolución espacio-temporal, ayudándonos a comprender dinámicas naturales, las consecuencias de la acción del hombre en los ecosistemas y contribuir a una mejor toma de decisiones en el futuro.

Hasta el momento de la publicación del Global Surface Water (GSW), la medición de los cambios a gran escala temporal y alta resolución espacial resultaba súmamente incompleta.
Pero los datos estaban disponibles y bien catalogados en forma de imágenes satelitales (Landsat 5, 7 y 8) tomadas entre 1984 y 2015.

También se disponía ya de la tecnología de almacenaje y acceso a estos datos (Google Earth Engine) así como el conocimiento para su correcta manipulación y análisis (JRC-Ispra, Comisión Europea).

El resultado final es la cuantifiación global de los cambios en el agua superficial de los últimos 32 años a una resolución de 30 metros.
Cada píxel de cada uno de los 3.8 millones de imágenes Landsat disponibles se ha clasificado como agua, tierra o observación no válida (2.45 Petabytes). Ésta ha sido la base para el cálculo de la estacionalidad, intensidad de cambio, transición de clases, etc.

El objetivo de esta presentación es mostrar el siguiente paso dentro de este proyecto conjunto entre JRC, Google y la ONU: la visualización de los resultados del GSW, junto con otros datos externos como calidad del agua y evolución de manglares, en una aplicación web-GIS focalizada en ecosistemas de agua dulce.

Esta aplicación será muy proximamente la puerta oficial de acceso al indicador de la ONU SDG 6.6.1 ('Change in the extent of water-related ecosystems over time')
La mayoría de los datos mostrados en la aplicación son el resultado de la agregación espacial de los resultados del GSW a varios niveles:

-Cuencas de agua, desde nivel 3 al 8
-Niveles administrativos (GAUL): del nivel 0 al 2

De nuevo el 'big data computing' (Google) es imprescindible para estos cálculos, cruzando y analizando datos generados por el GSW con las geometrías resultado de la intersección de todas las capas geográficas citadas anteriormente.

En el JRC almacenamos estos resultados en una base de datos PostGIS, conectada a un Geoserver con la extensión VectorTiles.

La interfaz web, basada en MappoxGL, permite un rápido acceso a varias capas de geometrías vectoriales (polígonos) y a sus datos asociados, visualizados en forma de gráficos estadísticos y tablas, disponibles para descargar a petición del usuario.

El resultado es la visualización de información en:

-Lagos y ríos
-Reservas de agua
-Manglares
-Humedales
-Calidad del agua

Con este proyecto esperamos poner a disposición del público una herramienta intuitiva que ayude a la exploración y análisis de todos los ámbitos relativos a los ecosistemas de agua dulce a varios niveles de detalle.

Las fuentes geohistóricas constituyen un grupo documental con un valor incalculable, y son protagonistas de un variado y prolijo conjunto de investigaciones. Esta tendencia en el estudio y uso de estas fuentes se ha ido consolidando, teniendo un papel cada vez más destacado.

A la par que este campo ha ido creciendo, también han florecido unas necesidades que, de ser solventadas, potenciaría su ya de por sí amplia productividad. Los principales retos se centran en la dificultad de manejo de un gran volumen de datos heterogéneos, y en la necesidad de poder conectar diferentes proyectos realizados sin los medios tecnológicos actuales.

Además, dado el creciente número de investigaciones, es vital trabajar en la interoperabilidad de los estudios. Para salvar todos estos retos y conseguir generar un gran Big Data histórico, requiere de la creación de una gran comunidad de investigadores y personas interesadas a las que se las dote de las herramientas y metodologías necesarias.

En esta línea, IDEO-GEOHIS trabaja en la creación de este marco generando prototipos que permitan avanzar en este gran objetivo. Concretamente, a través de esta comunicación, se muestra el modelo de datos SIGECAH con sus últimas novedades, y su implementación en PostgreSQL.

Desde este gestor de base de datos, además de contar con una potente extensión espacial, también se puede realizar una rápida conexión con otros ejemplos de software libre como QGIS y Geoserver, como se podrá comprobar, presentando dos casos de éxito:

-Un prototipo desarrollado para conseguir obtener una 'actualización de datos históricos'
- Un segundo ejemplo, centrado en las fuentes geohistóricas -las Respuestas Generales del Catastro de Ensenada-, que abarcan más de 15.000 localidades de la Corona de Castilla, y sus resultados serán extrapolables a otros cuestionarios del siglo XVIII, como el del Catastro de Patiño o la Audiencia de Extremadura.

Topotresc es un proyecto personal colaborativo que ofrece una visualación de los datos OSM orientada al excursionismo y otras actividades en la montaña, con curvas de nivel y sombreado de relieve de alta resolucion, mucho más detallado que otros mapas disponibles en internet gracias a los datos de elevación del ICC y IGN de alta resolución.
https://www.topotresc.com

Toda la tecnología es libre (open source) y los datos son abiertos con licencias CC en general; ICC, IGN y por supuesto al trabajo desinteresado de los contribuidores de OpenStreetMap. Todas las herramientas para procesar los datos, convertirlos de formato, renderizar las capas y generar las teselas puede encontrarse libremente en internet (Linux, Docker, Mapnik, PostgreSQL, GDAL, OGR, Osmium, Leaflet...) así como la información necesaria y la experiencia de otros muchos proyectos en Github.

La renderización está especialmente adaptada a mostrar de una forma clara todos los elementos relacionados con el excursionismo, como los senderos con diversos niveles de dificultad y visibilidad, refugios, fuentes, etc. Los senderos oficiales (GR, PR, SL) también están resaltados con su codigo y nombre.

Transports Metropolitans de Barcelona tiene abierto a la ciudadanía un portal de datos y servicios para desarrolladores, con información oficial sobre el transporte público de las las redes de metro y buses urbanos de la ciudad, en https://developer.tmb.cat

En el portal se pueden encontrar datos para la descarga estática como las líneas, paradas, estaciones, horarios, recorridos, accesos, correspondencias, mobiliario e intercambiadores de ambas redes. Esta información se ofrece en formatos estándar geojson, kml, csv y gtfs.

Además, dispone de una API con servicios de Transit (las mismas entidades de descarga, pero en una API permanentemente actualizada), Planner (cálculo de rutas multimodal) e iBus (paso de los próximos autobuses por una parada).
Toda la información que se ofrece es de naturaleza geográfica y buena parte de ella tiene también componente temporal.
Los servicios de la API están basados en software libre geoespacial como GeoServer u OpenTripPlanner, y se utiliza OpenStreetMap como cartografía de referencia para el enrutado a nivel de calle.

Además, los mismos datos y servicios que se ofrecen en el portal son los que se usan en las aplicaciones oficiales de TMB, como su web, el servicio 'vull anar' y sus Apps.

En esta ponencia abordaremos:

* Datos y servicios disponibles
* Condiciones de uso, acceso, documentación
* El código libre y datos libres en los que se basan
* Demostraciones (chulas) de uso

El Instituto Geográfico Nacional publicó en marzo de 2017 la primera versión de la Información Geográfica de Referencia de Redes de Transporte (IGR-RT), cuyo propósito inicial fue dar cumplimiento a los requisitos de INSPIRE en lo relativo a esta temática, al tiempo que satisfacía las necesidades que los restantes productos del propio IGN en la misma materia. Durante los años que han seguido a la publicación de aquella primera versión, se ha trabajado en su actualización y mejora, y han surgido diversos casos de uso de la IGR-RT para propósitos distintos de los inicialmente planteados. Ello a menudo ha permitido detectar incidencias en el conjunto de datos, al tiempo que se ponía de manifiesto la necesidad de evolucionar el modelo de datos, los formatos en que se distribuye y la periodicidad de puesta a disposición de los usuarios de las sucesivas actualizaciones.

Uno de estos casos de uso es la generación de rutas óptimas entre distintos puntos del territorio a través de la red viaria. Este caso de uso nació de una solicitud del Ministerio de Transición Ecológica y Reto Demográfico, que se puso en contacto con el IGN/CNIG para plantear la posibilidad de calcular el coste en tiempo y la distancia en kilómetros desde la capital de cada uno de los municipios del Estado hasta el hospital más cercano, el municipio de más de 20.000 habitantes más cercano y el municipio de más de 50.000 habitantes más cercano. La razón de esta petición partía de un estudio que buscaba evaluar el riesgo de despoblamiento de los municipios españoles, y que tomaba la distancia a los diversos equipamientos y servicios socioculturales y sanitarios como uno de los factores que a priori contribuía a aumentar dicho riesgo.

Presentando el ejercicio realizado para calcular las rutas, pretendemos mostrar la metodología utilizada, pero sobre todo los obstáculos encontrados durante su desarrollo y las limitaciones actuales que la IGR-RT presenta para este tipo de usos.

En líneas generales, se considera que los conocimientos adquirido durante el análisis realizado han permitido poner a prueba los datos de red viaria recopilados en la IGR-RT, y, lo que es más importante, abren la puerta a la posibilidad de ofrecer nuevos servicios a los ciudadanos por parte del IGN. No los relativos al cálculo de ruta óptima (para lo cual existen numerosos programas comerciales, tanto de uso libre como de pago), sino sobre todo en lo que respecta al cálculo de isócronas, que creemos que puede resultar de interés para numerosos usuarios e instituciones.

En las últimas décadas la actividad pesquera en Catalunya ha disminuido de forma notable, el mal estado de los recursos vivos marinos explotados ha provocado la reducción de la flota pesquera y la regresión de esta actividad económica. La colaboración entre los sectores pesquero, científico y administrativo es básica para la gestión de esta actividad económica a largo plazo de forma sostenible.

La creación de ICATMAR (Institut Català de Recerca per la Governança del Mar), un organo de colaboración entre la Generalitat de Catalunya y el CSIC, tiene como objetivo formalizar y canalizar esta colaboración entre sectores. Dentro del mismo, existe un proyecto de seguimiento y asesoramiento científico-técnico a la administración y cofradías de Catalunya en gestión pesquera. Este proyecto parte de la experiencia y conocimientos del departamento de Recursos Renovables Marinos del Instituto de Ciencias del Mar (CSIC).
El proyecto empezó en octubre de 2018 poniendo, por un lado, en marcha una campaña de observaciones de campo a bordo de barcas de pesca y por otro su arquitectura tecnológica. Uno de los elementos clave es la recopilación de datos y su estructuración para poder ser analizados y visualizados, con el objetivo de orientar científicamente la gestión de la actividad pesquera en Catalunya.

Un equipo de biólogos observadores se embarca periódicamente en buques de las diferentes flotas pesqueras y realiza una recogida de muestras y datos a bordo. Las muestras son analizadas con posterioridad en el Instituto de Ciencias del Mar y los datos obtenidos son introducidos a través de una aplicación web desarrollada en Django (Python) y almacenados en una BBDD (PostgreSQL-PostGIS). Los resultados del análisis de estos datos y el cruce de datos entre el Sistema de Localización de Buques (SLB) y las notas de venta de las lonjas pesqueras, se utilizan para generar distintos productos usando QGIS y PostGIS y así poder responder a una parte de la problemática relacionada con la gestión y conservación de los recursos pesqueros en Catalunya.

En esta charla, ejemplificaremos este flujo de trabajo mediante la resolución de una pregunta aplicada a la gestión pesquera y visualizaremos resultados de los análisis biológicos y geográficos.

Los espacios verdes urbanos (EVU) son beneficiosos para los ciudadanos que residen en las ciudades. Por un lado, proporcionan servicios ecosistémicos que ayudan a mitigar los efectos del cambio climático en las ciudades. Y por otro lado, también fomentan hábitos de vida saludables y las relaciones sociales al proporcionar un espacio físico para que estas se puedan dar. Una rama de los estudios epidemiológicos son los estudios ecológicos, basados en estudiar poblaciones en áreas de análisis agregado.

La metodología que proponemos se enmarca dentro de este paraguas. En España la unidad mínima de análisis territorial es la sección censal (SC). Este estudio pretende estimar la exposición a EVU a escala de SC; estableciendo cómo base del análisis el mapa catastral de edificios, que servirán para tener en cuenta las posiciones de los edificios dentro de cada SC y el número de viviendas que contienen. Este método es transversal e incorpora las dos metodologías más utilizadas para el cálculo de EVU: el Índice de Diferencia Normalizada de Vegetación (NDVI) y la proporción de EVU diferenciada a través de mapas de cubiertas del suelo (MCS). La metodología está disponible para su uso a través de una librería de R (https://github.com/jsegu/greennessr).

Para validar nuestro método, se ha comparado con los métodos existentes en un análisis de autocorrelacion espacial en catorce ciudades españolas. Luego hemos estimado la exposición a EVU en diferentes escenarios climáticos utilizando las mismas ciudades. En el caso del NDVI, nuestro método hace aumentar la I de Moran (0,19) y en el MCS el aumento es (0,4). Hemos encontrado relaciones entre el clima y EVU, en ciudades de clima más húmedo se presentan valores EVU más altos. También hemos encontrado que hay una ligera correlación positiva de Spearman (0,37) entre las metodologías utilizadas, pero este efecto no depende del clima.

Finalmente decir que nuestro método mejora las estimaciones de las metodologías anteriores y el hecho de seleccionar como fuente de datos el NDVI o los MCS dependerá de los objetivos del estudio y de la disponibilidad de datos.

A lo largo de este último año, por normal general, hemos tenido que adaptarnos al ritmo y a las posibilidades que ha ido marcando la COVID19. Limitaciones, restricciones y recomendaciones han estado (y están aun), vigentes desde los inicios de la pandemia. Y es justamente desde los primeros momentos que en el SIGTE, nos planteamos qué podíamos hacer para mejorar o facilitar en la medida de nuestras posibilidades, ciertos aspectos cotidianos que nos afectan a todos. Así, a través de datos espaciales abiertos de fuentes varias, y mediante el uso de tecnologías libres geoespaciales, planificamos la implementación de algunas aplicaciones y proyectos con un triple objetivo:

- Informar del estado y avance de la pandemia
- Ayudar a las personas a tomar decisiones con relación a la movilidad y las restricciones
- Demostrar que el uso combinado de tecnologías y datos libres, son unos buenos aliados como soporte a la toma de decisiones por parte de las administraciones competentes

A lo largo de la presentación se mostraran algunas de estas aplicaciones y proyectos, haciendo especial énfasis en los datos utilizados en cada caso, y las limitaciones y las condiciones que de su uso se derivan.

En los últimos años han tenido lugar importantes cambios tecnológicos y conceptuales, tanto en el ámbito de la cartografía y las tecnologías geoespaciales como en el de los estudios urbanos que han situado al mapa en una nueva posición teórica y práctica para entender el fenómeno urbano actual. Esta “era urbana” supone, más allá de aspectos demográficos, la extensión de lo urbano más allá de las fronteras o límites de la ciudad “tradicional”, una extensión que es tanto física, con nuevas tipologías, densidades y formas de urbanización, como funcional y política.

Renovar las prácticas cartográficas puede ser una de las respuestas a los nuevos retos que plantean los espacios urbanos, que necesitan modos distintos de narrar, visualizar y comunicar las complejas formas que éstas adoptan y los procesos y dinámicas que tienen lugar en ellas. La representación cartográfica del espacio urbano, especialmente cuando se realiza desde una concepción espacial cartesiana y absoluta, implica un complejo proceso de abstracción que produce una imagen simplificada y limitada de las realidad a través de un conjunto de decisiones sobre qué elementos serán incluidos o no, qué categorías y ámbitos se utilizaran para agregar la información y cómo se traducirán estos datos a un lenguaje gráfico. El resultado será siempre una representación gráfica parcial, que dejará fuera muchos elementos y relaciones también existentes, dada la complejidad y multiplicidad que caracteriza el espacio urbano.

Una alternativa para unas representaciones más inclusivas y complejas es la introducción del pensamiento topológico, que en el contexto de los estudios urbanos abre una oportunidad para repensar conceptos importantes pero poco estudiados como, por ejemplo, los relativos a las distancias, la verticalidad, las escalas y temporalidades urbanas o a las complejas relaciones entre los distintos territorios y lugares. Existen algunos ejemplos cartográficos, históricos y recientes, que muestran el potencial de estas representaciones espaciales alternativas para comprender y visualizar estas otras dimensiones urbanas normalmente ocultas en las representaciones utilizadas de manera más habitual en los ámbitos que utilizan los Sistemas de Información Geográfica sin reconocer las limitaciones del lenguaje cartográfico. La cuestión a resolver es de qué modos estas alternativas pueden llegar a ser incorporadas a las prácticas cartográficas urbanas actuales que utilizan las tecnologías geoespaciales como herramienta analítica. Esto puede llegar a permitir superar una visión de la cartografía centrada en la objetividad y en una métrica exacta que mide la distancia en términos lineales para adoptar un nuevo criterio que acepte la subjetividad, la relatividad y la distancia relacional propia de una concepción espacial topológica.

El presente resumen describe el trabajo realizado como Trabajo de Final de Máster (TFM) del máster en Geoinformación de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB), en su especialización en Desarrollo de Geoaplicaciones. En este contexto nace el proyecto Desarrollo de una tecnología Smartphone para estudiar el uso y percepción del espacio público, el cual consistió en desarrollar una aplicación móvil que permitiera estudiar el uso y la percepción del espacio público por parte de los habitantes de la ciudad de Barcelona, constituyendo una herramienta útil de obtención de información. Así, y si bien dicha aplicación podrá ser utilizada por cualquier persona, la explotación de los datos recogidos con ella es materia exclusiva del Grup d’Estudis en Mobilitat, Transport i Territori (GEMOTT), del Departamento de Geografía de la Universidad Autónoma de Barcelona, el cual fue el cliente final del proyecto.

En cuanto a la arquitectura y funcionalidades del sistema, el mismo está compuesto en esencia por una aplicación web móvil, denominada Ambulate, capaz tanto de registrar y georreferenciar las rutas que recorren los usuarios como de mostrar al usuario un formulario, también georreferenciado, sobre cómo le hace sentir el espacio en el que se encuentra. Este formulario puede aparecer ya sea porque el usuario se ha detenido de manera perlongada o porque está en una zona de interés. Así, y en cuanto a esta información registrada, tanto las rutas y formularios geolocalizados como las respuestas a los mismos se envía y almacena en una base de datos PostgreSQL. Además, dicho cliente móvil permite al usuario no sólamente ver un resumen de sus estadísticas, como puede ser el total de kilómetros recorridos o el número de formularios respondidos, sino que también le permite ver la geolocalización y propiedades de todas estas entidades sobre una base de Open Street Maps. Más aún, y a efectos de soporte y monitorización en tiempo real por parte del GEMOTT, el sistema tambien cuenta con un cliente de escritorio en el que se puede visualizar e incluso descargar en formato GeoJSON toda la información registrada en la base de datos, permitiendo así la explotación de estos datos por un cliente SIG como, por ejemplo, QGIS. Cabe destacar que todo el código de la aplicación web móvil se encuentra abierto y libre en un repositorio propio de GitHub - https://github.com/fmariv/Ambulate -.

En definitiva, y en cuanto al propio proyecto, se llevó a cabo tanto el diseño como la implementación completa del sistema, por un lado en relación con la base de datos y por el otro lado con el desarrollo del diseño gráfico y especialmente funcional de los clientes del sistema, dando como resultado una herramienta sólida en cuanto a recogida de información que se espera sea utilizada tanto en las líneas de investigación actuales del GEMOTT como en las que puedan iniciarse en el futuro.

El 'Análisis espacio-temporal de la vegetación en la mina de Barruecopardo' que se presenta en este documento se ha realizado a petición de la empresa SALORO SLU y concierne a la actividad minera de la empresa en el yacimiento de Barruecopardo, provincia de Salamanca.
Tras la puesta a punto de la mina, en 2019 se iniciaron las labores de extracción comercial del mineral. La empresa quiere conocer si esta actividad genera un impacto negativo en la vegetación que rodea la mina para, en su caso, tomar las medidas correctoras que sean necesarias. Por lo tanto, el objetivo de este estudio es determinar si la actividad minera afecta negativamente a la vegetación del entorno de la mina de Barruecopardo.

La metodología utilizada para desarrollar el estudio está basada en la teledetección ya que se ha comprobado que el uso de datos multitemporales obtenidos a partir de imágenes satelitales de alta resolución temporal permite monitorizar los impactos acumulativos asociados a las operaciones mineras.

Entre los numerosos índices que existen para evaluar la evolución de la vegetación se ha escogido el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), índice usado para estimar la cantidad, la calidad y el desarrollo de la vegetación con base a la medición de la intensidad de la radiación del rojo e infrarrojo cercano del espectro electromagnético que la vegetación emite o refleja.
Se ha recurrido a plataformas de la ESA y la NASA para acceder a los datos y se ha utilizado software específico para la adquisición, el preprocesamiento y el procesamiento de las imágenes satelitales y para el análisis, el tratamiento y la visualización de datos: QGIS, R y SNAP. Además, se ha contado con una máquina virtual facilitada por la ESA para ejecutar procesos demandantes de gran capacidad de procesamiento.

Se ha analizado el periodo de actividad minera a partir de datos del satélite Sentinel 2 del programa europeo Copernicus. Se ha obtenido el NDVI de 44 imágenes de Sentinel 2, con resolución de 10 m y periodicidad mensual desde marzo de 2017 hasta octubre de 2020.
Se han estudiado los valores mensuales, sus tendencias y sus variaciones, inter e intra anuales tanto numérica como espacialmente. También se ha realizado un análisis de la serie temporal por medio de la técnica RGB para visualizar los cambios en diferentes unidades temporales. Además, se han hecho estos análisis considerando la proximidad a la huella minera y la presencia de distintas coberturas presentes en el área de estudio obtenidas del Corine Land Cover 2018.

Para poder tener una serie temporal de referencia se ha recurrido al producto MOD13Q1 facilitado por la NASA, obteniéndose así el NDVI desde el 1 de enero de 2001 hasta el 13 de septiembre de 2020, con resolución espacial de 250 m y periodicidad de 16 días, analizándose la evolución temporal del NDVI, su tendencia y las anomalías mensuales en 2019 y 2020.

Todo lo que hacemos se basa en datos cuya fuente muchas veces combina diferentes componentes desacoplados (bases de datos, servicios web, streams, ...). Automatizar los flujos de datos, agregar pasos condicionales, manejar las credenciales de manera segura,... Suele ser una tarea tediosa y repetitiva que muchos desarrolladores hacen una y otra vez, generando código difícil de mantener a largo plazo.

Con los frameworks de Integración de Procesos podemos simplificar y reutilizar la experiencia de otros desarrolladores. Incluso podemos llegar a crear automatizaciones y flujos de trabajo de datos completos sin escribir una sola línea de código.

En esta charla veremos cómo usar Apache Camel y Syndesis para crear integraciones de forma sencilla.

Uno de los problemas crecientes entre los proyectos de ciencia ciudadana está siendo la resolución de la toma de datos sobre el terreno dado que muchos de ellos tienen un componente espacial significativo. Estos proyectos requieren de la toma de fotografías e información de diversa índole sobre un punto geográfico.

Algunos de los proyectos de ciencia ciudadana desarrollan aplicaciones específicas para que los voluntarios las instalen en sus teléfonos móviles. Esta solución es muy práctica pues aprovecha la capacidad de posicionamiento de estos dispositivos así como la ejecución de programas para la recogida de datos. Sin embargo, el desarrollo específico de aplicaciones para móviles suele estar restringido al presupuesto de los proyectos y suelen estar diseñadas específicamente para cada una de ellos. Esto nos lleva a que si se participa en varios proyectos se ha de tener instaladas varias aplicaciones, cada una con sus especificaciones propias.

Desde Mapeado Colaborativo - Geoinquietos Zaragoza (mapcolabora.org) junto con la Fundación Ibercivis (ibercivis.es) planteamos la creación de una plataforma común que permitiera la recogida de datos georeferenciados para diversos proyectos de ciencia ciudadana. CitMApp es la aplicación resultante de esta idea.

CitMApp es una aplicación para dispositivos Android, libre y de código abierto (github.com/Ibercivis/CitMApp) que permite la recogida de datos en tiempo real y favorece la puesta en marcha de análisis científicos para proyectos de ciencia ciudadana. Los usuarios recogen la posición y actividad, realizan mediciones o captan imágenes relevantes de fenómenos de su interés que podrán ser ampliados por la comunidad de usuarios.

La aplicación utiliza como base la librería OSMdroid y hace uso del OSMBonusPack. Además, para la visualización de imágenes on-line utiliza la librería Picasso y para los HTTP Request emplea la librería Volley. Los datos se gestionan en los servidores de Ibercivis.

En CitMApp cada proyecto tiene su espacio en un formulario específico. Sobre la misma app, sin necesidad de desarrollos propios, sin complicaciones y de forma sencilla se pueden montar tareas propias, y una vez introducidos los datos sobre el terreno, solicitar una tabla con toda la información disponible.

El proyecto para la monitorización de la calidad de las aguas en Aragón, #RiosCiudadanos (riosciudadanos.csic.es), es la primera iniciativa que ha utilizado esta aplicación para la consecución de sus objetivos. En este proyecto del Instituto Pirenaico de Ecología - CSIC, cerca de 80 voluntarios están tomando muestras de agua en más de un centenar de puntos de la geografía aragonesa, haciendo uso de CitMApp para subir los datos obtenidos y procesados.

En la presente comunicación, presentamos la aplicación, su funcionamiento y potencialidades, así como los aspectos técnicos más relevantes. Además, mostramos los primeros resultados obtenidos con CitMApp en el proyecto #RiosCiudadanos.

Muchos son los factores que hacen que el 46% de la población de Burundi padezca inseguridad alimentaria. Una alta densidad demográfica, débil crecimiento económico, pobreza generalizada de la población rural, desnutrición y desigualdad de género, todo ello agravado por tensiones políticas y sociales.
Ante este contexto, se inicia el proyecto de cooperación al desarrollo de Cruz Roja en 12 comunas rurales de Burundi, donde se persigue el aumento de la resiliencia de la población, las buenas prácticas nutricionales, de higiene y agropastorales para una mejora integral de las personas y su territorio.

MISSINGMAPS Y LA IMPORTANCIA DE LOS MAPAS

Muchos de los lugares más vulnerables son a su vez, los menos mapeados. Estas circunstancias son limitantes y recurrentes en los proyectos. Por ello nuestro primer objetivo es producir mapas detallados de estas áreas, capturar información relacionada con los medios y condiciones de vida, y poder presentar los datos que nos ayudarán en la toma de decisiones.

Los primeros pasos en la producción de los mapas se hacen gracias a imágenes satelitales y a una comunidad de voluntarios de manera remota. Esta es la base del Movimiento “MissingMaps”, donde organizaciones humanitarias de todo el mundo, colaboran para dar respuesta a estos vacíos en el mapa, apoyándose en herramientas colaborativas de código abierto y la comunidad de OpenStreetMaps.

Cruz Roja Española, miembro de MissingMaps desde 2020, ha organizado numerosos eventos de mapeo colaborativo o mapatones, donde voluntarios identifican elementos fácilmente reconocibles en imágenes como edificios, carreteras o ríos, a través de la plataforma humanitaria de OSM.
Posteriormente, los mapeadores de OSM validan los datos recolectados en los mapatones. Las comunidades involucradas en terreno añaden las capas de conocimiento local, haciendo posible disponer de mapas abiertos y detallados en OSM, tanto para las comunidades de nuestro proyecto como para cualquier persona en el mundo.

EMPODERAR LA TOMA DE DECISIONES CON QGIS

Un buen mapa con datos contrastados en terreno es el primer paso para comprender las dinámicas de las comunidades rurales.
Esto nos permite dar un paso más, ayudándonos de herramientas libres de análisis espacial con QGIS y datos abiertos de diversas organizaciones, para la toma de decisiones, pudiendo responder a preguntas como:

¿Cuál es la estimación de población en las comunas, siendo éste un nivel administrativo sin datos oficiales? ¿Y la distancia entre poblados y centros de comercio?, para poder ver el coste de recorridos de los agricultores a los centros de comercio. ¿dónde se encuentran los servicios sociales, centros de salud y centros educativos?, ¿Cuáles son las zonas de mayor riesgo de desastres naturales? de cara a mejorar la resiliencia de los cultivos, la ubicación de los almacenes de alimentos, los recursos hídricos y poder planificar así adecuadamente los usos del territorio.

El departamento del Pla de la Ciutat del Ajuntament de Barcelona tiene, entre otras, la función de actualizar y publicar los datos de la cartografía topográfica municipal, oficial y única en todo el territorio que abarca el municipio. Esta función requiere que la cartografía topográfica esté actualizada, según los cambios continuos del territorio, de forma ágil para que los usuarios puedan disponer con garantías en cualquier momento. Por tanto, los procesos de actualización y publicación deben estar optimizados en velocidad, eficiencia y calidad.

Por otra parte, es una prioridad en la infraestructura de descargas cartográficas y datos geo-referenciados del Ajuntament de Barcelona, utilizar formatos abiertos, no propietarios y basados en estándares que faciliten el uso y el soporte generalizado por parte de la comunidad de usuarios de la geo-información de la ciudad.

El software QGIS permite mostrar los datos y publicarlos con estructuras estándars y adaptadas a diferentes usuarios a partir de una misma fuente de datos que se mantiene actualizada. La publicación de la cartografía topográfica en formato Geopackage generada con QGIS, ha aportado la estandarización y agilidad necesaria para el uso y análisis masivo de estos datos.
El camino hasta llegar a esta publicación ha requerido depurar los datos iniciales en formato CAD y, definir y ejecutar los procesos de conversión de estos datos en una base de datos relacional GIS. Los proyectos QGIS han facilitado la creación de diferentes estructuras de datos adaptadas al usuario y a los estándares, requeridos para compartir datos con otros sistemas de información como las clasificaciones requeridas por la IDE.

A partir de las líneas cartográficas se genera un mosaico que acota todo el término municipal con polígonos que se corresponden con los usos implícitos en la morfología urbana, garantizando la cobertura del territorio y el rigor métrico implícito en la cartografía topográfica en la que se basa, para mantener la coherencia con el Pla Cartogràfic de Catalunya. El mantenimiento de los datos se hace en un único repositorio de datos y, es continuo, inmediato y automático, actualmente con una periodicidad mensual en la publicación de los cambios del territorio.
Con el objetivo de garantizar la agilidad en la visualización y publicación de los datos, se han creado catálogos de elementos que permiten discriminar la visualización según su superficie y el nivel de zoom. También ha sido necesario simplificar geometrías y unificar niveles para disponer de un modelo sencillo y con buen rendimiento en las publicaciones.

El resultado final es que desde finales del 2020 se publica la cartografía topográfica en un Mapa Topográfico Municipal mediante un formato de fácil difusión (Geopackage) generado a partir de proyectos QGIS. Las publicaciones están disponibles en la web de descargas CARTOBCN, ofreciendo al usuario un producto estándar, actualizado, editable y con rigurosidad métrica, topológica y de completitud

El taller consistirá en una explicación y puesta en práctica de cómo obtener imágenes mediante un dron y cómo estas pueden ser procesadas con software libre para la obtención de ortofotomapas y nube de puntos. Se mostrará también el uso de estos datos desde un software SIG.

En el taller se verá el trabajo realizado por OpenDroneMaps y todos sus servicios disponibles, que han logrado un flujo de algoritmos que nos permiten procesar imágenes aéreas, colocar puntos de control en tierra para una correcta georeferenciación e incluso procesar imágenes de cámaras multiespectrales y térmicas.

Al final del taller el alumno habrá visto distintos programas para la obtención de imágenes y sabrá cuáles son los aspectos a tener en cuenta para su correcta obtención. También sabrá cómo procesar las imágenes con el software OpenDronMaps.

Software: OpenDronMaps, WebODM, QGIS, Pix4D, Missionplanner

Nivel: introductorio

Conocimientos requeridos: conocimientos básicos de SIG

El taller tiene como objetivo aprender a procesar imágenes de satélite Landsat y/o Sentinel utilizando el software QGIS. A lo largo del taller se explorarán las mejores combinaciones de bandas satelitales a la hora de interpretar diferentes usos del suelo.

Trabajaremos con el complemento SCP (semi-automatic classification plugin) mediante el cual podremos realizar clasificaciones supervisadas para obtener una capa de usos del suelos. Veremos cómo mejorar el resultado obtenido en la clasificación de usos del suelo mediante el uso de algunas técnicas como la introducción del índice NDVI o la reducción del efecto de las nubes.

Software: QGIS y el plugin SCP

Conocimientos requeridos: conocimientos básicos de QGIS

Nivel: intermedio

Taller práctico de QGIS para técnicos de SIG con el objetivo de aprender a crear vistas y mapas que cambian con el tiempo.

Durante el taller se harán diferentes ejercicios en los cuales se utilizarán varias herramientas o propiedades de QGIS. En concreto, se trabajará con:

- Simbología que cambia con el tiempo utilizando simbología basada en reglas. Uso de funciones.
- Objectos espaciales que aparecen y desaparecen en función de la hora o del día.
- Objectos espaciales que se mueven en el tiempo, coches, animales, etc.
- Uso del plugin Time Manager para crear GIF animados y trabajar con la línea temporal.
- Uso del plugin MMQGIS para crear animaciones.
- Mapas con formato Mesh, mapas climáticos.

Para llevar a cabo la primera mitad del taller, se hará uso de las expresiones de QGIS. Por este motivo, antes de realizar esta parte, se explicarán algunas de las funciones que se utilizarán.

Software: QGIS Desktop

Nivel: intermedio

Conocimientos requeridos: conocimientos básicos de QGIS Desktop

Introducción a las tecnologías open source que se utilizan en la mayoría de stacks GIS.

En el taller se trabajarán los siguientes aspectos:

- Introducción al mundo GIS: proyecciones, servicios OGC, estándares...
- Mapas ráster vs mapas vectoriales
- Stack open source típico: PostgreSQL + Postgis - Geoserver - OpenLayers/Leaflet/CARTO. Ejemplo y guía de cómo montar uno a través de Docker (se proveerán las imágenes de cada uno de ellos para agilizar el taller).
- Cómo muestro los datos espaciales de mi CSV en un mapa con este stack
- Stack moderno: Tiles vectoriales con MVT
- Últimas tecnologías: WebGL, Spatial Data Science: CARTOframes

Software: CARTO

Nivel: Introductorio

Conocimientos requeridos: ninguno

El taller tiene como objetivo entender que es un MISB video, explicar los estándares que se emplean en GeoInteligencia (STANAG 4609) y como interpretar la telemetría (datos binarios “klv”) en tiempo real de un UAV. Asimismo exponer en qué ámbitos se emplea esta tecnología y potenciales aplicaciones futuras.

Se hará una introducción teórica a todos los conceptos teóricos y visión global del plugin QGIS Full Motion Video, para luego profundizar en sus funcionalidades y algoritmos más destacables.

EL taller finalizará con un demo , donde los asistentes podrán el plugin y probarlo con unos videos de ejemplo, tanto de un DJI como de un dron militar (RQ-1 Predator)

Software: QGIS Desktop, python

Nivel: Introductorio

Conocimientos requeridos: Ninguno