Los mapas (o planos) en papel o imágenes del territorio constituyen insumos valiosos. Inicialmente debemos escanear dicha información luego necesitamos dar una referencia geográfica. El manejo de la información geográfica en un SIG en ocasiones requiere llevar información analógica a formato digital, es proceso se denomina georreferenciación.

Un sistema de información geográfico depende de la calidad de la información disponible para procesar, ya sea que este almacenada en el computador o en la nube.

Tipos de georeferenciación

Cuando nos referimos a imágenes de satélite se utiliza el término corrección geométrica. Sin embargo, en líneas generales podemos distinguir tres categorías.

1.- Corrección orbital: exclusivo para imágenes captadas por plataformas satelitales, toma los parámetros orbitales y del sensor para elaborar un modelo que simule las fuentes de error y su influencia.

Corrige errores sistemáticos inclinación de la órbita, distorsión panorámica y rotación de la tierra. Este proceso es realizado en los centros de control antes de distribuir las imágenes.

2.- Rectificación: es un enfoque empírico que elabora un modelo de los errores de la imagen, utilizando puntos de control análogos entre la imagen a corregir y a una base de referencia.

Es un método de regresión basado en polinomios de transformación, donde se debe determinar el tipo de ecuación que se va a utilizar.

Este método es ideal cuando queremos referenciar un mapa que ya cuenta con coordenadas, una imagen con cierto desplazamiento o de una zona relativamente plana.
Es el procedimiento que podemos realizar en QGIS.

3.- Orto-corrección: además de utilizar puntos de control, emplea un modelo digital de elevaciones de terreno (MDE/DTM) para corregir las deformaciones producidas por el relieve de la superficie terrestre.

Caso de estudio

Se desea rectificar una fotografía del Valle del río de Fraser en Canadá, para ello se cuenta con un mapa topográfico escaneado del área de estudio.

El mapa se encuentra en coordenadas UTM Elipsoide WGS84 Zona 11.

Rectificación de un mapa en QGIS 3

1.- Abra el programa QGIS, en el menú raster seleccione Georeferenciador > Georeferenciar.

2.- En el menú File > Open, ubique y abra la imagen Valle_rio_Fraser.jpg.

3.- Del mapa anterior anote las coordenadas extremas que se muestran en la figura.

4.- De clic al botón configurar.

5.- En tipo de transformación seleccione Lineal, en SER (Sistema de Referencia Espacial) seleccione EPSG: 32611 WGS84 UTM / Zone 11N. Defina el archivo de salida.

En método de remuestreo seleccione Lineal, al ser un mapa solo vamos a orientar según sus coordenadas

6.- Luego acérquese al mapa utilizando las herramientas de Zoom.

7.- Con el botón Añadir Punto seleccione las esquinas del mapa e introduzca Las coordenadas en la caja de dialogo que aparece.

8.- Luego de introducir las coordenadas extremas haga clic en el botón Comenzar Georeferenciado.

Rectificación de una fotografía en QGIS 3

En este caso intentaremos georeferenciar una imagen que corresponde al área cubierta por el mapa.

Este es un reto, dado que es una zona de montaña con muy pocos puntos de referencia. Por otro, el relieve escarpado puede requerir una orto-rectificación.

En este caso el proceso es iterativo añadiendo y modificando puntos de control, así como el método a emplear.

1.- Abra nuevamente el Georeferenciador y cargue la imagen AIR.tif.

2.- Observe el mapa y ubique puntos coincidentes en la foto y mapa. Como: confluencias de ríos, picos de montañas

3.- Nuevamente abra la configuración, defina el archivo de salida, en Tipo de Transformación > Polinomial1, el sistema de coordenadas que introdujo anteriormente.

4.- Con el botón añadir punto seleccione zonas coincidentes, luego en A partir del Lienzo del Mapa, esto le permitirá seleccionar un punto sobre el mapa topográfico en QGIS.

En la imagen muestra algunos ejemplos de puntos coincidentes.

5.- En la parte inferior del Georeferenciador se muestra el Error Medio Cuadrático, buscamos reducir este error.

6.- Clic en comenzar Georeferenciado, la nueva imagen se cargara en la vista de QGIS, compruebe el ajuste.

7.- Puede lograr un mejor ajuste utilizando las capas bases de imagen utilizando el PlugIn Quick Map Services

¿Qué alternativas tengo para orto corrección?

Entre las opciones con software libre, puede realizarse utilizando el programa SAGA Gis, la librería Orfeo Tool Box y Grass.

• En Grass comando i.ortho
• SAGA GIS en menú Geoprocessing > Projection> Georeferencing
• Orfeo Tool Box Geometry > Orthorectification

Autor: Luis Eduardo Pérez Graterol
Profesión: Ingeniero en Recursos Naturales
País: Venezuela
Web: www.mundocartogeo.blogspot.com

La entrada Georeferenciación de imágenes en QGIS 3 se publicó primero en El blog de franz.

Ubicar un par de coordenadas puede parecer una tarea muy elemental y común en un programa SIG, por ejemplo conocer en qué parte del mundo se encuentra un par de coordenadas o más específico, dentro de que propiedad rural o urbana está ubicado.

Sin embargo, no existe una herramienta que permita realizar dicha tarea de una forma directa en QGIS3. En el presente artículo mostraremos algunas alternativas para llevarlo a cabo.

Existen varias opciones de PlugIn: Zoomtopaste, Find dataset, Lat Long Tools, el problema de depender de ellos es que se mantenga la compatibilidad en sucesivas versiones.

Caso de estudio

Se ha captado un par de puntos de coordenadas UTM (SRC 2202) con un GPS navegador de una parcela, se desea conocer el nombre de la parcela o cual colinda en el punto tomado.

Punto  Este       Norte      Descripción
01      511925  1062611    en lindero
02      511963  1062301    interno

Utilizando un archivo de texto

Este es el método más recomendable para un gran número de puntos, pero también, el más tedioso.

1.- Cargue en QGIS las capas parcelas y privados

2.- Ejecute el programa Bloc de Notas u otro similar.

3.- Introduzca las coordenadas tal como se han presentado, separando las palabras por cualquiera de los siguientes caracteres: espacio, tabulaciones, coma, punto y coma.

De un nombre al archivo y guárdelo en una ubicación adecuada

También puede crear la tabla en Excel y guardar como formato de texto

4.- En QGIS en menú Capa > Añadir Capa > Añadir Capa de Texto delimitado

5.- En la caja de dialogo seleccione Nombre de Archivo, ubique el archivo de bloc de notas recién creado

6.- Verifique en la parte inferior que los datos se muestren adecuadamente en forma de tabla, en caso contrario seleccione Delimitador Personalizado, pruebe con las opciones hasta lograr que se muestren como una tabla.

7.- Luego, en Definición de Geometría active la opción Coordenadas del Punto, luego seleccione el Campo Y (Norte) y Campo X (Este), verifique que el sistema de referencia sea el mismo en el cual el GPS capto las coordenadas en este caso 2202.

8.- Finalmente clic en añadir.

Vera reflejado los puntos en pantalla.

¿y si deseo ubicar un solo punto rápidamente? Son demasiados pasos!!

Utilizando la barra de estado: 

Denominamos barra de estado la barra ubicada en la parte inferior de la interfaz de usuario de QGIS.

Entre las opciones de la barra de estado se encuentran la escala actual del Mapa, el par de coordenadas del centro de la pantalla, el sistema de referencia geográfico del proyecto, rotación del mapa con respecto al norte, amplificación, entre otras.

Centrar el mapa a un punto de coordenadas 

Si deseamos ubicar un punto de coordenadas de una forma rápida, solo debemos modificar el par de coordenadas actuales e introducir el nuestro.

1.- Copie el par de coordenadas separadas por una coma y péguelas en la barra de estado

Inmediatamente el mapa se centrara a las coordenadas que hemos introducido, pero no se muestran en pantalla, así que deberíamos realizar acercamientos y repetir el procedimiento en varias oportunidades hasta para tener una buena idea de donde está ubicado.

Digitalización Avanzada 

Las opciones anteriores tienen las limitantes que son muchos pasos o que no se representa el punto, por lo cual no se conoce su ubicación precisa.

El siguiente proceso será más rápido que el primero, garantiza la precisión y representación.

1.- Para comenzar cree una capa Shapefile de puntos en el mismo sistema de coordenadas. Es recomendable crear una Nueva Capa Borrador Temporal en el menú Crear Capa

2.- En menú Ver > Paneles > Digitalización Avanzada.

3.- Active la edición de la capa temporal, seleccione el botón añadir punto.

4.- Seleccione el Panel Digitalización Avanzada, actíve las herramientas seleccionando el botón con una regla y escuadra

5.- Introduzca la coordenada Este en el campo X, inmediatamente de clic al botón aledaño con el candado para bloquear la coordenada repita para la coordenada Norte.

Note que se trazan unos ejes donde se ubica el punto,

Al hacer clic en pantalla se grafica el punto, repita desde el paso 5 para el siguiente punto

Esta opción tiene la desventaja de ser inestable, pero para sucesivos puntos puede crear un punto, dar clic a la herramienta Mover, luego realice el paso 5 y active el botón Modo de Construcción

Autor: Luis Eduardo Pérez Graterol
Profesión: Ingeniero en Recursos Naturales
País: Venezuela
Web: www.mundocartogeo.blogspot.com

La entrada ¿Cómo ubicar un punto de coordenadas en pantalla QGIS 3? se publicó primero en El blog de franz.

La extensión Crime Analysis admite los flujos de trabajo habituales que se realizan actualmente en ArcMap, junto con nuevas funciones exclusivas de ArcGIS Pro 2.2.

Crime Analysis incluye un proyecto ArcGIS Pro con el Add-in Crime Analysis, que incluye la pestaña de Crime Analysis y la cinta que puede utilizarse para llevar a cabo una serie de funciones analíticas clave para apoyar el análisis de delitos. Antes de utilizar las herramientas de Crime Analysis con sus datos, familiarícese con el contenido del proyecto de Crime Analysis.

La extensión está bien organizada en una sola pestaña dentro de la Cinta de ArcGIS Pro y agrupa las herramientas actuales de ArcGIS Pro con herramientas que son originales de Crime Analysis. La extensión de Crime Analysis está disponible sin costo adicional para los clientes con ArcGIS Pro, aunque algunas herramientas de geoprocesamiento requieren una licencia de Spatial Analyst. Puede obtener la extensión de ArcGIS Solutions.

Estas herramientas exclusivas y utilizan datos de la Policía del Gran Manchester para ilustrar algunos caso. Se divide los casos en la lista de las mismas secciones que la barra de herramientas:

• Data Management
• Selection
• Tactical and Strategic Analysis
• Investigative Analysis
• Create and Share Information

Descargar Crime Analysis

La entrada Descargar Crime Analysis para ArcGIS Pro se publicó primero en El blog de franz.

En este artículo mostraremos como crear una simbología de puntos utilizando más de un atributo.
Contamos con una serie de puntos con los epicentros de los sismos de Paraguay, cuyos atributos son la magnitud y la profundidad.

Es importante destacar, son datos alterados de los originales y se utilizan con fines de representación.

Datos de entrada:

Archivo shapefile de puntos con la ubicación de los epicentros de sismos ocurridos en Paraguay.

Procedimiento inicial

1.- En el programa QGIS 3 despliegue el archivo sismos_paraguay.

2.- Se recomienda activar el PlugIn Quick Map Services y cargar el mapa base de su preferencia.

3.- Despliegue la tabla de atributos, luego las estadísticas para los campos magnitud y profundidad
Podemos notar que la magnitud oscila entre 2.1 y 5.6, con una variación continua

Mientras que la profundidad oscila entre 0 y 569. Pero la mayoría de las ubicaciones son 0, debemos prestar atención a las que son mayores a 0.

Definiendo la leyenda

Para magnitud utilizaremos 5 clases, espaciadas cada 7. En el caso profundidad no se utilizan intervalos iguales debido a la irregular distribución de los valores.

Variaremos el tamaño de la entidad para representar la Magnitud y el color (o la forma) para la profundidad.

Creando una leyenda símbolo graduado con reglas

4.- En la Caja de Diálogos de Propiedades de la Capa o en el panel estilos de capas, seleccionamos Rule-Based (basado en reglas), vera una regla en blanco por defecto, de doble clic sobre ella para editarla. Donde dice etiqueta coloque el intervalo “Magnitud 2.1-2.8”.

5.- De doble clic al símbolo de Eplison (la E mayúscula) para que se despliegue el dialogo de expresiones, escriba

“Magnitud” >= 2.1 and “Magnitud” <= 2.8

En la parte inferior, en tamaño coloque 1.

6.- En el signo + puede agregar una nueva regla. Otra opción, es hacer una copia de la regla anterior y editarla, de manera de evitar configurar el color y tipo de símbolo.

Continúe con las demás reglas variando el tamaño cada 2.

Finalmente, hemos creado una simbología color graduado utilizando reglas.

Integrando otro atributo a la Leyenda

Ahora extenderemos las reglas para reflejar las variaciones profundidad. Realice el siguiente procedimiento para cada intervalo de la clasificación creada anteriormente:

1. En la tabla de atributos seleccione todos los registros que cumplen con la condición de magnitud, menores a 2.8.

Puede notar que todos tienen profundidad 0. Edite la regla y en la etiqueta adicione a la derecha Profundidad 0-15.

8.- Repita el procedimiento con el siguiente intervalo, seleccione mediante la expresión “Magnitud” > 2.8 and “Magnitud” < 3.5

En esta oportunidad tenemos profundidades en dos intervalos 0-15 y de 15 -30.

Creamos una Copia de la regla “Magnitud” > 2.8 and “Magnitud” < 3.5. Editamos la original, en la regla adicionamos “Profundida” <15 y en la etiqueta adicionamos Profundidad 0-15.

9.- La copia que acabamos de crear la editamos, y adicionamos: and “Profundida” >= 15 and “Profundida” <= 30, en la etiqueta adicionamos Profundidad 15-30.

Luego modificamos el color, en este caso seleccionamos un azul más intenso. Arrastramos la categoría y la colocamos al lado de la original.

10.- Se repite el procedimiento. La categoría Magnitud 3.5 – 4.2 presenta varios intervalos de profundidades, 0-15, 30-50, 50-100, 100-200. Generamos tres copias de esta categoría.

Para cada una adicione la condicional de profundidad correspondiente.

Modifique el color del símbolo de cada regla que este en un intervalo de profundidad diferente, buscando una transición adecuada pero evidente. Posteriormente, para el arreglo del mapa para impresión puede guiarse por los modelos existentes.

Otra opción es alterar la forma del símbolo de acuerdo a la profundidad o ambas símbolo y profundidad.

Autor: Luis Eduardo Pérez Graterol
Profesión: Ingeniero en Recursos Naturales
País: Venezuela
Web: www.mundocartogeo.blogspot.com

La entrada Crear un mapa de sismos en QGIS 3 se publicó primero en El blog de franz.

Las cuencas endorreicas (drenadas internamente) no tienen salida superficial (a un río) y pierden el agua a través de evaporación y a veces vía subterránea. En el método tradicional de delimitación de cuencas, estas áreas de drenaje interno se llenan hasta el punto en que son capaces de verterse para celdas vecinas.

Pero en el caso de las cuencas verdaderamente endorreicas, es evidente que no es así. El método que utilizamos para resolver esto (para evitar que las áreas se llenen, y producir un DEM hidrológicamente correcto que pueda determinar la dirección del flujo) es crear un hueco en el DEM usando el punto de desfogue de la cuenca endorreica.

Este tutorial proporciona una guía paso a paso para delinear cuencas endorreicas en ArcGIS. En este ejercicio contamos con un DEM y la capa de una laguna donde drena la cuenca (descargar datos de ejemplo).

Preparando el DEM

La idea central es hacer un hueco al DEM usando el polígono (de la laguna donde drena el agua) de la cuenca. Para ello luego de haber dibujado el polígono de la laguna, en la tabla de atributos creamos un nuevo campo y le asignamos un valor preferiblemente inferior a valor mínimo del DEM, en este caso usamos -1000.

El siguiente paso consiste en convertir el polígono a ráster usando el campo que contiene el valor de -1000, para ello vamos a usar la herramienta Polygon to Raster ubicada en:

ArcToolbox > Conversions Tools > To Raster

Aparece una ventana de diálogo en Input Features se usa la capa lake, en Value field el campo data que contiene el valor -1000, y en Cellsize colocar el tamaño de celda del DEM (clic derecho sobre el DEM > Properties > Source).

Ahora se necesita unir ambas capas ráster, en este caso vamos a usar la herramienta  Mosaic to New Raster ubicada en:

ArcToolbox > Data Management Tools > Raster > Raster Dataset

Para el campo Input Rasters agregar primero el DEM, luego el ráster de la laguna. En Output Location, selecciona un directorio. En Raster Dataset Name with Extension el nombre del ráster de salida con extensión (tif, img, bil, etc). En Pixel Type selecciona 16_BIT_SIGNED (muy importante). En Number of Bands selecciona 1.

Continuando con la preparación del DEM, vamos a reeemplazar el valor -1000 por NoData, para ello usamos la herramienta Raster Calculator ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Map Algebra

Dentro de la expresión SetNull(“DEM_hole.tif” == -1000,”DEM_hole.tif”) se usa el DEM_hole.tif y el valor -1000 representa los datos que se van a convertir a NoData, en caso de haber usado otro valor realizar el cambio.

De esta forma ya se tiene listo el DEM para iniciar con la delimitación de la cuenca endorreica.

Delimitación automática una cuenca hidrográfica

A partir de aquí el proceso es el mismo que normalmente se usa para delimitar una cuenca hidrográfica, el primer paso consiste limpiar el DEM con la herramienta Fill ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology

Como ráster de entrada se usa el DEM con los valores NoData para la laguna o área de drenaje.

Seguidamente se construye el ráster de dirección con la herramienta Flow Direction ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology

Para la información de entrada se usa el ráster corregido previamente (con Fill), ahora se genera el ráster de acumulación con la herramienta Flow Accumulation ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology

Como información de entrada se usa el ráster de dirección, posteriormente a partir del polígono de drenaje (laguna) se establece el área (o punto) de origen para delimitar la cuenca usando la herramienta Snap Pour Point ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology

Al configurar esta ventana en Input raster selecciona el polígono (de la laguna), y en Input accumulation raster el ráster de acumulación. Ahora para delimitar la cuenca hidrográfica usar la herramienta Watershed ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology

Selecciona en Input flow direcction raster selecciona el raster de dirección, y en Input raster or feature pour point data el ráster del punto de drenaje. De esta manera se puede delimitar la cuenca endorreica.

Para transformar a vector el ráster de la cuenca delimitada se puede usar la herramienta Raster To Polygon (ArcToolbox > Conversions Tools > From Raster).

Mientras que para generar la red hídrica vamos a empezar con definir un condicional con la herramienta Con ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Conditional

En Input conditional raster, selecciona el ráster de acumulación. En Expression usar la expresión value > 2500 (si se incrementa el valor la red hídrica será menos densa o viceversa), y en Input true raster or constant value asignar 1.

Ahora para establecer vínculos en la red hídrica usar la herramienta Stream Link ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology

Dentro del campo Input stream raster colocar el ráster generado anteriormente con la función condicional, en Input flow direction raster selecciona el ráster de dirección. Seguidamente se crea el orden de la red hídrica con la herramienta Strem Order ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology

Dentro del campo Input stream raster seleccionar el ráster de vínculos, en Input flow direction raster selecciona el ráster de dirección. En Method of stream ordering opcionalmente selecciona el método de tu preferencia. Finalmente para convertir la red hídrica de ráster a vector usa la herramienta Stream to Feature ubicada en:

ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology

Ahora en el campo Input stream raster seleccionar el ráster de órdenes, en Input flow direction raster selecciona el ráster de dirección.

Esto sería todo el proceso para delimitar un cuenca hidrográfica endorreica.

Fuente: Lakebasin

La entrada Delimitación de cuencas endorreicas en ArcGIS se publicó primero en El blog de franz.

En la actualidad existen cientos de programas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y similares (geocientificos, web, en la nube, procesamiento de imágenes, geoestadisticos etc),  y se incrementan continuamente.

Los programas SIG libres y comerciales han avanzado enormemente, difícilmente un usuario podría conocer y manejar todas sus capacidades.

SIG libre vs Comercial

La brecha entre el SIG libre y el Comercial se ha reducido, a tal punto que compiten en aceptación, no es extraño encontrar usuarios y empresas que implementen únicamente versiones libres.

Algo impensable hace unas décadas, ya es una realidad, que un programa SIG Open Source supere en capacidad a un homologo comercial.

Resultado de consulta en Google Trends, periodo de 5 años hasta Marzo del 2019

Limitaciones de los SIG

Con tantas opciones, podríamos pensar que la tecnología disponible puede resolver cualquier problema que se presente, pero no es así. El avance tecnológico intenta ir a la par con las demandas, problemas y cambios de la sociedad.

Incluso, en las tareas más comunes, un usuario SIG enfrenta inconvenientes para alcanzar los resultados deseados, por ejemplo:

• Procesos tediosos y repetitivos
• La imposibilidad de realizar un análisis bajo condiciones particulares (datos disponibles y procedimientos requeridos)

Una alternativa eficiente es utilizar las capacidades de personalización y desarrollo de estos programas.

¿Dónde Programar?

Existen tantas opciones de programas y lenguajes que esta puede ser una decisión abrumadora.

Sin embargo, QGIS presenta ventajas sobre las demás alternativas:

• Es software libre, este es un factor determinante, al permitirte mayor control sobre tu desarrollo, uso y posterior distribución.
• QGIS es el software libre de mayor crecimiento, soporte, aceptación y estabilidad en el mercado. Es más que un software, es la integración de múltiples proyectos con las mejores librerías geoespaciales existentes.
• Implementa Python como lenguaje de desarrollo. La simplicidad de Python y su versatilidad lo han convertido en el estándar como lenguaje de scripting. ESRI también lo utiliza en ArcGis, si piensas programar en SIG aprender Python debe ser tu primera opción.

Consulta Indice Tiobe, popularidad de los lenguajes de programación marzo 2019

• QGIS implementa potentes librerías como Gdal, numpy, scipy, matplotlib, por lo cual, es posible potenciar tus scripts con herramientas de la Ciencia de Datos, test y gráficos estadísticos, procesamiento de imágenes y mucho más.
• Te brinda gran diversidad de opciones, puedes:
  • Personalizar tu proyecto.
  • Desarrollar scripts para automatizar tareas, encadenar geoprocesos.
  • Crear y distribuir complementos (PlugIns).
  • Incluso es posible crear tu propia aplicación.

Autor: Luis Eduardo Pérez Graterol
Profesión: Ingeniero en Recursos Naturales
País: Venezuela
Web: www.mundocartogeo.blogspot.com

La entrada ¿Por qué programar en QGIS 3 es la mejor opción? se publicó primero en El blog de franz.

LiDAR, o detección y alcance de luz (de sus siglas en inglés Light Detection and Ranging), es un método popular de teledetección utilizado para medir la distancia exacta de un objeto en la superficie de la tierra. Aunque se utilizó por primera vez en los años sesenta, cuando se montaron escáneres láser en aviones, LiDAR no alcanzó la popularidad que merecía hasta veinte años más tarde.

Fue sólo durante la década de 1980, después de la introducción del GPS, que se convirtió en un método popular para calcular mediciones geoespaciales precisas.

Ahora que su alcance se ha extendido a numerosos campos, deberíamos saber más sobre la tecnología de mapeo LiDAR y cómo funciona. Aquí hay algunas ideas sobre el tema que es bueno conocer.

Tecnología LiDAR

Según el Instituto Americano de Geociencias, el LiDAR utiliza un láser pulsado para calcular las distancias variables de un objeto desde la superficie terrestre. Estos impulsos de luz, junto con la información recogida por el sistema aerotransportado, generan información 3D precisa sobre la superficie terrestre y el objeto de destino.

Hay tres componentes principales de un instrumento LiDAR: el escáner, el láser y el receptor GPS. Otros elementos que juegan un papel vital en la recolección y análisis de datos son el fotodetector y la óptica. La mayoría de las organizaciones gubernamentales y privadas utilizan helicópteros, aviones teledirigidos y aviones para adquirir datos LiDAR.

Tipos de sistemas LiDAR

Los sistemas LiDAR se dividen en dos tipos según su funcionalidad: LiDAR aerotransportado y LiDAR terrestre.

LiDAR aerotransportado

El LiDAR aerotransportado se instala en un helicóptero o avión teledirigido para recoger datos. Tan pronto como se activa, el LiDAR aerotransportado emite luz hacia la superficie del suelo, que regresa al sensor inmediatamente después de golpear el objeto, dando una medida exacta de su distancia. El LiDAR aerotransportado se divide a su vez en dos tipos: LiDAR topológico y LiDAR batimétrico.

LiDAR terrestre

A diferencia de los aerotransportados, los sistemas LiDAR terrestres se instalan en vehículos en movimiento o trípodes en la superficie terrestre para recoger puntos de datos precisos. Estos son bastante comunes para observar las carreteras, analizar la infraestructura o incluso recoger nubes de puntos del interior y exterior de los edificios. Los sistemas LiDAR terrestres tienen dos tipos: LiDAR móvil y LiDAR estático.

¿Cómo funciona LiDAR?

LiDAR sigue un principio sencillo: arrojar luz láser a un objeto en la superficie terrestre y calcular el tiempo que tarda en volver a la fuente LiDAR. Dada la velocidad a la que viaja la luz (aproximadamente 186.000 millas por segundo), el proceso de medición de la distancia exacta a través de LiDAR parece ser increíblemente rápido. Sin embargo, es muy técnico. La fórmula que utilizan los analistas para llegar a la distancia exacta del objeto es la siguiente:

La distancia del objeto = (velocidad de la luz x tiempo de vuelo) / 2

LiDAR puede ser utilizado para lograr muchos objetivos de desarrollo, algunos de los cuales son:

Oceanografía

Cuando las autoridades quieren conocer la profundidad exacta de la superficie del océano para localizar cualquier objeto en caso de accidente marítimo o con fines de investigación, utilizan la tecnología LiDAR para cumplir su misión. Además de la localización de objetos, el LiDAR también se utiliza para calcular la fluorescencia de fitoplancton y la biomasa en la superficie del océano, lo que constituye un gran reto.

Modelo digital de elevación o terreno

Las elevaciones del terreno juegan un papel crucial durante la construcción de carreteras, grandes edificios y puentes. La tecnología LiDAR tiene coordenadas x, y y z, lo que hace increíblemente fácil producir la representación en 3D de las elevaciones para asegurar que las partes interesadas puedan sacar las conclusiones necesarias con mayor facilidad.

Agricultura y arqueología

Las aplicaciones típicas de la tecnología LiDAR en el sector agrícola incluyen el análisis de las tasas de rendimiento, la exploración de cultivos y la dispersión de semillas. Además de esto, también se utiliza para la planificación de campañas, mapeo bajo el dosel del bosque, y más.

Aparte de las aplicaciones mencionadas anteriormente, el LiDAR es utilizado por geocientíficos para desenterrar secretos relacionados con la geomorfología, así como por militares para llevar a cabo diversas operaciones de seguridad cerca de las fronteras nacionales.

Traducido desde: Geospatialworld

La entrada ¿Qué es la tecnología LiDAR y cómo funciona? se publicó primero en El blog de franz.

“Las mujeres sostienen la mitad del cielo” y en la saga de los logros humanos y los descubrimientos pioneros, las mujeres han sido pioneras, innovadoras, abanderadas, evangelistas de la tecnología, polímeras y rebeldes. Mientras que muchas de ellas recibieron los elogios que merecían en el transcurso de su vida, otras siguen sin ser conocidas u olvidadas.

En el campo de la ciencia y la tecnología, a pesar de su escasa representación y de los prejuicios, las contribuciones de legendarias científicas como Marie Curie, Hedy Lamar, Grace Hopper y un sinnúmero de otras científicas han dado lugar a nuevos avances y han inspirado nuevos adelantos.

Las leyendas de las mujeres desempeñaron un papel fundamental en el desarrollo de la inteligencia geoespacial y sus investigaciones o conocimientos siguen motivando a la Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial.

Con motivo del Día Internacional de la Mujer, echemos un vistazo a las mujeres cuya brillantez, investigación rigurosa, enfoque meticuloso y liderazgo sin precedentes han desempeñado un papel fundamental en el desarrollo de la inteligencia geoespacial y la evolución de NGA.

Sacagawea

Nadie encarna mejor que Sacagawea el lema de NGA “Conozca la Tierra…. Muestre el Camino… Entienda el Mundo”. En su adolescencia, acompañó a los Capitanes Meriwether Lewis y William Clark durante su exploración del oeste de los Estados Unidos entre 1804 y 1806.

En 1804 su esposo, Toussaint Charbonneau, trabajó junto con Lewis y Clark mientras exploraban la Compra de Louisiana.

Al principio del viaje, desempeñó un papel crucial en la exploración debido a su dominio de muchas lenguas nativas y a su conocimiento general de la flora y la fauna, que era desconocido para el Cuerpo de Descubridores.

Cuando la expedición llegó al río Missouri, su conocimiento del paisaje y de la lengua shoshone resultó ser indispensable. Esta exploración es quizás el primer avatar de la inteligencia geoespacial, tal como la conocemos hoy en día.

Mary Sears

Las mujeres todavía no están adecuadamente representadas en el STEM y muchos de los “techos de cristal” en muchos otros campos todavía están por ser destruidos. Pero Mary Sears fue una pionera de STEM en los Estados Unidos en una época en la que el movimiento por la igualdad de género aún estaba en sus inicios.

Nacida en el estado estadounidense de Massachusetts, dejó su trabajo como asistente de investigación en la Institución Oceanográfica Woods Hole para prestar servicio nacional en la época de la Segunda Guerra Mundial. Dirigió la nueva Unidad Oceanográfica de la Oficina Hidrográfica de la Marina en 1943, que fue el comienzo de los programas oceanográficos militares de los Estados Unidos.

Como teniente de la Armada en el Servicio de Emergencia de Mujeres Aceptadas como Voluntarias (WAVES), llevó a cabo investigaciones que demostraron ser extremadamente importantes para la supervivencia de los submarinos estadounidenses durante la guerra. Los informes de inteligencia presentados por ella predijeron la presencia de termoclinas, que son áreas donde la temperatura del agua cambia rápidamente. Los submarinos pueden operar sigilosamente y evitar la detección en áreas donde hay termoclinas.

Tras el final de la Segunda Guerra Mundial, la Oficina Hidrográfica Naval fundó la División de Oceanografía y Sears fue nombrada su responsable. Se retiró en 1963 como comandante de la Reserva Naval de los Estados Unidos.

NGA está llevando adelante el legado de la innovadora investigación de Sears. La batimetría y la oceanografía son esenciales para la inteligencia geoespacial y la seguridad marítima, cuya base fue establecida por Mary Sears.

Constance Babington Smith

Constance sigue siendo pionera en el campo de la interpretación fotográfica basada en la aviación. También es la primera socia del Commonwealth que fue admitida en el Salón de la Fama de la Inteligencia Geoespacial de la NGA.

Se unió a la Fuerza Auxiliar de Mujeres para apoyar a la Real Fuerza Aérea como intérprete fotográfica durante la Segunda Guerra Mundial. Después del triunfo de los Aliados en la guerra europea, se fue a los EE.UU. para contribuir a los esfuerzos bélicos contra Japón.

Constance Babington Smith fue conferida con la Orden del Imperio Británico en 1945. También es autora de muchos libros, incluyendo “Air Spy: La historia de la fotointeligencia en la Segunda Guerra Mundial y la evidencia en la cámara”.

Irene Fischer

Irene K. Fischer, nacida en Austria, no sólo fue una geodésica legendaria, sino que también es una inspiración para todas las mujeres en ciencia, tecnología, electrónica y matemáticas. Ella es una de las pioneras de la geodesia, que es la ciencia de medir y comprender con precisión la forma geométrica de la tierra, su orientación en el espacio y su campo gravitatorio.

Después de graduarse en matemáticas en la Universidad de Viena, se ató el nudo nupcial y abrió un jardín de infantes en Viena. Cuando Adolf Hitler anexó Austria en 1938, su vida serena en Austria fue destrozada y huyó a los Estados Unidos junto con su familia.

En Estados Unidos, trabajó en la AMS de Maryland y desempeñó un papel importante en el desarrollo del Sistema Geodésico Mundial. Se convirtió en la primera empleada de AMS en recibir el Distinguished Civilian Service Award, el más alto honor otorgado por el Secretario de Defensa al personal civil de carrera.

Marion Frieswyk

Aclamada como la primera mujer cartógrafa de inteligencia del mundo, Marion Frieswyk se unió a la División de Mapas de la Oficina de Servicios Estratégicos de la CIA en 1942. Cuando la CIA la reclutó ella todavía era estudiante en la Universidad Clark en Worcester, Massachusetts. Durante su larga y notable carrera, produjo mapas personalizados y modelos topográficos tridimensionales. Marion fue una visionaria al reconocer que la geografía es crucial para la inteligencia.

Mary Tharp

Marie Tharp produjo un mapa exhaustivo del suelo oceánico del mundo junto con el Dr. Bruce Heezen. Gracias a sus esfuerzos como cartógrafa, Tharp hizo visible el “lienzo negro” de los océanos profundos. Estudió inglés y música durante sus años de estudiante en la Universidad de Ohio, pero cambió a la rama de ciencias para obtener su maestría en geología y matemáticas.

Dra. Gladys West

Inducida en el Salón de la Fama de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos el año pasado, la Dra. Gladys West estudió matemáticas con una beca en una universidad local en Virginia en un momento en que STEM estaba totalmente dominado por los hombres. Después de terminar la universidad, comenzó a trabajar en el Naval Surface Warfare Center en Dahlgreen, Virginia. Su trabajo incluyó la recolección y análisis de datos satelitales que podrían ayudar a determinar la ubicación exacta. Esta información fue esencial en el desarrollo del GPS.

Dra. Annette J. Krygiel

La Dra. Annette J. Krygiel pasó la mayor parte de su ilustre carrera de 38 años como líder del Departamento de Defensa de los Estados Unidos, que tradicionalmente ha sido un bastión masculino. Dirigió programas geodésicos y gravimétricos y supervisó el desarrollo de aplicaciones informáticas y de telecomunicaciones para la cartografía.

Comenzó su carrera en el Aeronautical Chart and Information Center en 1963 y se desempeñó como jefa científica en la Defense Mapping Agency y luego como directora final de la Central Imagery Office. Tras la fundación de la Agencia Nacional de Imágenes y Cartografía en 1996, fue nombrada subdirectora de Sistemas y Tecnología. Fue admitida en el Salón de la Fama de GEOINT en 2001.

Roberta “Bobbi” Lenczowski

Bobbi Lenzowski era la subdirectora de NGA Campus West en St, Louis cuando se jubiló en 2005. Trabajó tres años como ejecutiva técnica de NGA y también fue directora de operaciones de la Agencia Nacional de Imágenes y Cartografía durante más de cinco años. También fue presidenta de la American Society for Photogrammetry and Remote Sensing y representó a la NGA en el Comité Consultivo sobre Teledetección Comercial de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica y en el Comité Consultivo del Archivo Nacional de Datos de Teledetección Terrestre por Satélite del Departamento del Interior, así como en la Asociación de Apoyo a Asuntos de Seguridad.

Letitia A. Long

Letitia A. Long se convirtió en la primera mujer en la historia de los Estados Unidos en dirigir una agencia de inteligencia estadounidense cuando se convirtió en la quinta directora de la NGA. Mientras dirigía la NGA, realizó una serie de cambios importantes en la agencia para el avance de GEOINT y ofreció un apoyo continuo a los responsables de la formulación de políticas, a los combatientes y a los equipos de intervención inmediata.

Dirigió a NGA a través de dos guerras, el cierre del gobierno y las nuevas amenazas emergentes a la defensa y la seguridad. Bajo su hábil liderazgo, NGA proporciona asistencia experta a la redada que mató al terrorista internacional más buscado Osama Bin Laden, y proporcionó ayuda tras el paso del huracán Sandy. NGA continuó proporcionando sus conocimientos cruciales al mundo en desarrollo en tiempos de crisis y desastres.

Traducido desde: Geospatialworld

La entrada Mujeres pioneras de la inteligencia geoespacial se publicó primero en El blog de franz.

Soy un gran fanático del software de código abierto, incluyendo el software geoespacial, como QGIS y GeoServer, y no sólo porque se puede usar sin pagar una licencia. Lo mejor del código abierto es la comunidad de usuarios que comparten su código y se apoyan mutuamente a través de aplicaciones, documentación, consejos y trucos compartidos. Este es el mismo espíritu que existe en la comunidad de usuarios de Pitney Bowes (Li360), GeoNET de ESRI y las innumerables otras comunidades de práctica de software.

La pregunta es, ¿qué software de SIG es la mejor opción para una organización?

Si le pregunta a los vendedores comerciales, ellos le explicarán que sus soluciones de pago ofrecen un mayor nivel de fiabilidad y calidad. Sin embargo, la mayoría de los usuarios y consultores de QGIS dirán que sus soluciones son gratuitas, lo que las hace más atractivas para el usuario con problemas de liquidez. De hecho, algunos usuarios de QGIS hablan de software de código abierto como si fuera aire – un regalo para la comunidad de GIS de desarrolladores desinteresados comprometidos con el bien común. Consideremos esto más de cerca.

Toda acción humana se basa en alguna motivación – a veces caritativa, a veces remunerada. Si es caritativo, es sólo otra forma de pago: ingresos morales por hacer una buena obra. Por ejemplo, si necesita instalar una nueva caja de cambios de coche, es probable que vaya a pagar por ello porque no muchas personas pueden hacerlo por sí mismas o encontrar a alguien que lo haga de forma gratuita. Esto se debe a que no muchas personas obtienen ingresos morales por regalar instalaciones de cajas de cambios. Sin embargo, si necesita asesoramiento, probablemente pueda encontrar una fuente gratuita, ya que muchas personas se preocupan por los necesitados, y se ofrecen como voluntarios o donan fondos a los lugares que lo hacen.

Si quieres que te paguen por lo que proporcionas, mejor que sea bastante bueno, o la gente usará a tus competidores. A veces las cosas gratis son bastante buenas, pero a veces no son tan buenas, porque la gente que obtiene ingresos morales no siente la misma presión para acomodar las necesidades de los usuarios que los que reciben dinero en efectivo.

Con estos principios en mente: ¿qué pasa con QGIS?

La mayor parte de QGIS es de alta calidad, pero eso no significa que sea fácil de usar o rápido.

Muchas personas contribuyen código o plug-ins a QGIS porque quieren software libre de GIS. O tal vez también obtienen ingresos morales por ser parte de una comunidad de código abierto que ayuda a otras personas a obtener software GIS gratuito.

Algunas organizaciones contribuyen dinero a QGIS para obtener ciertas características porque es más barato hacer QGIS mejor que comprar software comercial para su organización.

Algunas empresas se ganan la vida ofreciendo servicios profesionales para diseñar, implementar y dar soporte a sistemas basados en QGIS. Están obteniendo ingresos en efectivo, no ingresos morales.

Por lo tanto, la principal diferencia entre QGIS y las compañías de software comercial es que el modelo de negocio de QGIS se basa en una combinación de personas que buscan ingresos morales, usuarios que financian la plataforma como una alternativa a la compra de software comercial y personas que tratan de ganarse la vida con ingresos reales en efectivo (como los empleados de ESRI y Pitney Bowes).

El software de código abierto, incluido el software de SIG, suele proceder de las comunidades científica y académica y requiere un mayor nivel de competencia de los usuarios que el software comercial. Si usted y su organización cuentan con personal altamente técnico y autosuficiente como analistas de SIG, usted está bien posicionado para aprovechar el software de código abierto.

Sin embargo, si los analistas de SIG de su organización necesitan un software que sea más fácil de usar y que cuente con un equipo de soporte dedicado, es posible que valga la pena pagar las tasas de licencia para utilizar software comercial.

Con estos principios en mente, hablemos de cómo puede tomar la decisión correcta al elegir un SIG – una decisión que le da la flexibilidad para “Liberar su SIG”.

1. Empiece por reconocer que usted no es un prisionero para aquellos que le dicen que debe usar software de código abierto o comercial. PUEDES USAR UNO O AMBOS!
2. Libere su proceso de toma de decisiones – Defina sus procesos de toma de decisiones y determine cómo le va a ayudar un SIG.
3. Libere a sus usuarios – No pretenda que sus usuarios puedan usar software diseñado para usuarios de bricolaje si no son usuarios de bricolaje.
4. Libere su presupuesto – Si tiene usuarios de bricolaje, asegúrese de calcular los costos de diseño, implementación y soporte de su SIG antes de elegir software de código abierto “gratuito” en comparación con el software comercial.

Al final, su éxito con GIS se basará en su capacidad para alcanzar altos niveles de Productividad e Innovación. La productividad proviene de equipar a su personal con software que sea compatible con su formación y experiencia. La innovación se logra cuando su personal tiene tiempo para utilizar los conocimientos de los SIG para tomar mejores decisiones en lugar de desperdiciarlos en averiguar cómo utilizar un software que no se adapta a su nivel de conocimientos.

Traducido desde: geospatialworld

La entrada ¿SIG de código abierto o comercial, o ambos? se publicó primero en El blog de franz.

La palabra metadatos, cuando se toma literalmente, significa datos sobre datos. Aunque el término metadatos es relativamente nuevo, las personas que trabajan con información han recopilado y utilizado metadatos durante bastante tiempo.

Un ejemplo de una forma no digital de metadatos es un catálogo de tarjetas de biblioteca que documenta atributos particulares (por ejemplo, el título, el año de publicación, el autor, etc.) sobre cada publicación contenida en la biblioteca.

Hoy en día, los metadatos se encuentran generalmente en forma digital, y los informáticos han creado incluso un lenguaje informático, XML (lenguaje extensible de marcado), que se puede utilizar para crear metadatos (es decir, el lenguaje se puede utilizar para describir un conjunto de datos en particular).

Dentro de la ciencia de la información geográfica, hay cuatro razones importantes para crear y utilizar metadatos (Longely et al. 2001):

• Organizar el contenido para buscar datos en un archivo
• Ayudar a los usuarios a decidir si las características de los datos son apropiadas para el uso al que están destinados.
• Manejar datos de manera efectiva (es decir, importar datos a un programa de software en particular, transformar datos de un formato a otro o combinar múltiples conjuntos de datos).
• Describir el contenido del conjunto de datos

Los metadatos suelen contener información que ayuda a los usuarios a responder a preguntas sobre un conjunto de datos como:

• ¿Cómo se recopilaron y crearon los datos?
• ¿Para qué se crearon los datos?
• ¿Cuándo se crearon los datos?
• ¿Cuál es el alcance espacial y/o temporal de los datos?
• ¿Quién recopiló los datos?
• ¿Cuán exactos son los datos y qué nivel de incertidumbre se asocia con ellos?
• ¿Existen limitaciones en el acceso a los datos (por ejemplo, derechos de autor u otras restricciones)?
• ¿Cuál es el contenido de los datos (por ejemplo, definición de las clases o categorías utilizadas en los datos)?

Un reto al que se enfrentan a menudo los creadores de metadatos es que las diferentes implementaciones de metadatos pueden funcionar de forma más o menos eficaz para cada uno de estos fines.

Esto ha llevado al desarrollo de una serie de diferentes estándares de metadatos (es decir, descripciones de lo que deben contener los metadatos de un conjunto de datos en particular).

Por ejemplo, en los Estados Unidos, el Comité Federal de Datos Geográficos (FGDC) ha creado un estándar de metadatos llamado CSDGM (Content Standards for Digital Geospatial Metadata). Este estándar es bastante completo e intenta cubrir todas las propiedades de los conjuntos de datos geoespaciales que pueden ser potencialmente importantes.

Los metadatos que se ajustan a esta norma requieren mucho tiempo y son caros de preparar. Otras organizaciones, como el Dublin Core, han creado estándares que se basan en la cantidad mínima de información necesaria para describir un conjunto de datos. Este tipo de estándar de datos a veces también se denomina metadatos ligeros.

Si bien una norma parsimoniosa como la norma Dublin Core puede ser suficiente para buscar datos en un archivo, probablemente no incluya suficientes detalles para que el usuario pueda determinar si las características del conjunto de datos son apropiadas para su uso previsto una vez que se identifica un conjunto de datos potencialmente relevante. Puede ver la diferencia en el nivel de detalle incluido en cada uno de estos estándares al comparar los metadatos desarrollados para un conjunto de datos en particular con cada estándar.

Traducido desde: GEOG 486

La entrada ¿Qué son los Metadatos? se publicó primero en El blog de franz.

Para refrescar la memoria, el modelo de datos ráster describe el mundo como un campo sobre el que varía la distribución espacial de algunos fenómenos.

En esta parte, examinaremos los datos rasterizados con más detalle y pensaremos en cómo las diferentes estructuras pueden tener un impacto en su trabajo como cartógrafo.

El primitivo geográfico que utilizamos con este modelo de datos es un píxel. Los píxeles suelen ser de forma rectangular o cuadrada y pueden anidarse unos dentro de otros para representar el fenómeno de interés en diferentes niveles de detalle (es decir, resoluciones).

El modelo de datos ráster también se diferencia del modelo de datos vectoriales en que sólo una esquina del conjunto de datos necesita tener una georeferenciación absoluta (es decir, coordenada en latitud y longitud u otro sistema de coordenadas); la ubicación de todos los demás píxeles puede calcularse según sea necesario a partir de su posición relativa desde el punto georeferenciado y la resolución de los píxeles.

Los datos rasterizados se utilizan comúnmente para tres tipos principales de aplicaciones cartográficas: las distribuciones cartográficas de fenómenos naturales tales como el tipo de vegetación (por ejemplo, a partir de una imagen satelital clasificada), como telón de fondo para mapas de referencia (por ejemplo, cuadrángulos ortofotográficos digitales creados a partir de fotografías aéreas), o también se pueden utilizar para generar otros tipos de representaciones de superficies que se muestran en los mapas (por ejemplo, relieves sombreados).

El factor principal que tendrá un impacto en su trabajo como cartógrafo con datos rasterizados es la resolución de los conjuntos de datos con los que está trabajando. Como describimos brevemente en la Lección 1, el tamaño de los archivos de datos raster aumenta con el aumento de la resolución. Típicamente, un aumento de 2 veces la resolución (por ejemplo, pasando de 60m píxeles a 30m píxeles; vea la Figura 1, abajo) aumentará el tamaño del archivo por un factor de cuatro.

Gracias a las computadoras de escritorio relativamente rápidas de hoy en día, el tamaño del archivo es mucho menos problemático que antes; sin embargo, los tamaños de archivo muy grandes de imágenes de alta resolución (con píxeles que representan áreas de menos de 1m2 en el suelo) pueden tener un impacto sustancial en el rendimiento de su computadora.

Existen varios tipos diferentes de estructuras de datos rasterizados que están diseñadas para reducir el tamaño de los archivos (por ejemplo, codificación de longitud de ejecución y cuadriláteros; ver Figura 2, abajo), estos métodos de compresión son más útiles para datos rasterizados que no contienen una gran cantidad de variación de píxel a píxel (como lo hacen la mayoría de las fotos aéreas o imágenes de satélite).]

Si está utilizando datos rasterizados como imagen de fondo para su mapa, la resolución también tendrá un impacto en la apariencia visual de los objetos dentro de la imagen.

A resoluciones más bajas, muchos objetos pueden adoptar una apariencia de “escalón de escalera” que puede distraer al lector de mapas y, en el peor de los casos, puede incluso impedir que el lector de mapas sea capaz de identificar la característica (véase la Figura 3, más adelante).

La resolución de los datos del terreno rasterizado también puede afectar la apariencia del relieve sombreado: si los datos de la fuente no están a una escala apropiada para el producto cartográfico final, el relieve sombreado puede parecer bloqueado (ver Figura 4, abajo).

Cuando se necesita volver a proyectar datos rasterizados en una proyección diferente, también es importante ser consciente de los impactos potenciales de los diferentes métodos de remuestreo sobre los datos.

Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos raster temáticos (por ejemplo, uso de la tierra o tipo de suelo), debe elegir el método de interpolación del vecino más cercano en lugar de un método de convolución bilineal o cúbica (ver Figura 5, abajo).

En los casos en los que se necesite utilizar una proyección de área igual para el mapa que se está creando, también hay que tener en cuenta que la reproyección de datos ráster puede introducir errores en el conjunto de datos, siendo este problema más pronunciado en resoluciones inferiores (Usery et al. 2003).

Traducido desde: GEOG 486

La entrada Los datos rasterizados se publicó primero en El blog de franz.

Compartimos nuestra ubicación miles de veces al día, a veces explícitamente con individuos, otras veces compartimos con plataformas específicas, y otras veces el compartir está profundamente arraigado en los sistemas que utilizamos.

En cada caso que compartimos nuestra información de localización, estamos renunciando a parte de nuestra geo-privacidad.

“Encontrar a mis amigos” es un ejemplo muy común de compartir la geoprivacidad de forma explícita, para que podamos ver dónde están nuestros amigos en un mapa en relación con nosotros mismos.

En muchas aplicaciones sociales puedes “registrarte” y compartir tu ubicación como parte de la comunidad social, poniéndote a ti mismo como un punto en un mapa para que otros lo encuentren.

Sin embargo, es posible que no sea tan consciente de que su ubicación también puede ser rastreada constantemente desde aplicaciones no cartográficas, registros de direcciones IP y por su proveedor de telefonía móvil.

Organizaciones: Adopten una estrategia de localización

Como organización, debe ser muy consciente de cómo está utilizando y almacenando la información de ubicación. La mayoría de las organizaciones tienen información de ubicación, como direcciones de correo (empleados, clientes y proveedores), ubicaciones de instalaciones y, quizás, información en tiempo real de sus trabajadores.

¿Cómo se gestionan esos datos? Si se divulgara o se compartiera, ¿qué podría revelar esa información? ¿Existe algún patrón que pueda poner en riesgo a las personas o a los bienes? El acceso a esta información a lo largo del tiempo puede revelar patrones y comprometer la privacidad. Si esta información llega a manos equivocadas, podría tener un efecto devastador.

¿Hace un seguimiento de las ubicaciones diarias de sus empleados? Muchas organizaciones utilizan el seguimiento de empleados para optimizar las operaciones y mejorar la seguridad, pero también puede estar “siguiendo” a los empleados a través de sus direcciones IP cuando acceden a la red de su empresa. Si es así, ¿qué está haciendo con esa información? Así como la IIP (Información de Identificación Personal) se ha convertido en algo de lo que los CIOs deben preocuparse, también lo es la IIP (Información de Ubicación Personal).

Su organización necesita tener una política sobre qué datos se guardan, por qué y quién puede acceder a ellos.

Usted puede sentirse seguro cuando la gente le dice, “no se preocupe de que los datos han sido anonimizados” por lo que no pueden rastrear a un individuo. Pero la realidad es que en algún momento no fue anónimo.

¿Están esos datos en su sistema? Incluso si los datos anonimizados son todo lo que tiene ahora, todavía se pueden analizar y derivar patrones individuales. Supongamos, por ejemplo, que tiene datos de una empresa que tiene una aplicación de ejercicio.

Compartieron los datos anónimos con los investigadores para ayudarles a entender mejor dónde se ejercita la gente (todo con buenas intenciones). Pero si se fijara en quién corría a las 5:00 a.m. en un vecindario, podría ver pistas individuales, y al rastrear la posición inicial y final en unos pocos días, probablemente sabría dónde vive esa persona, lo que lleva a un nombre, a un correo electrónico, a sitios web visitados…..

Si su organización recopila este tipo de datos, debe considerar si la eliminación de los nombres es suficiente si comparte estos datos con otros. En última instancia, como parte de una estrategia de localización para su organización, debe comprender cómo utiliza la información de localización para ayudar a su organización y cómo protege y gestiona la información de localización personal.

Individuos: Asuman la propiedad de los datos de su ubicación

Como individuo, ¿qué puede hacer para gestionar su propia información personal de localización? En primer lugar, no comparta su ubicación con todo el mundo. Suena simple – y normalmente lo es – pero sólo deberías compartir tu ubicación con tus amigos cuando estás en una aplicación.
Si usas una aplicación para trabajar, comprueba su configuración de seguimiento.

Debería estar usando tu ubicación sólo cuando la aplicación está abierta. Entonces, sólo abra la aplicación cuando esté en el reloj. Pregúntele a su empleador cómo manejan esta información. Pregúnteles si tienen una política de geoprivacidad y comprenda qué información recopilan y almacenan.

Y, por último, compruebe su historial de ubicación. Muchas plataformas guardan su historial de ubicación y lo utilizan para mejorar la comodidad de la aplicación para usted. Esto puede incluir cosas como su historial de búsqueda y las ubicaciones más visitadas. Puede borrarla o restablecerla fácilmente.

Promotores: Sólo porque puedas, no significa que debas

Como desarrollador de aplicaciones, debe pensar más allá de los XY específicos. Si su aplicación permite que la gente comparta su ubicación, ¿qué tan específica tiene que ser? Sólo porque el GPS te da más de 6 números después del decimal, ¿realmente necesitas esa precisión? Yo diría que probablemente no.

Al compartir datos, puede agregarlos o generalizarlos fácilmente a diferentes resoluciones según sea apropiado para oscurecer la fuente (los hexágonos son un gran método de agregación). Y no es sólo cómo se muestran los datos, lo que se almacena es igualmente importante, cuanto menos datos se almacenan, más fácil es proteger la privacidad.

El hecho de que usted pueda rastrear a los individuos de manera muy precisa no significa que necesite almacenar toda esa precisión, ni tampoco significa que deba analizar y compartir esos datos precisos con otros.

Información sobre la ubicación personal – ¿Inocente o no perjudicial?
Compartimos todo tipo de información, ¿no es su Información de Localización Personal como cualquier otra información? Yo diría que no.

Compartir tus pensamientos, opiniones, sueños, apariciones o el hecho de que te guste la piña en la pizza no te afecta en el mundo físico. (Aunque el asunto de la piña podría meterte en problemas.) Pero la ubicación es importante. Si los detalles de su ubicación ya no son privados, cualquier ataque digital puede convertirse fácilmente en físico. La IIP está cada vez más regulada, pero la localización es un aspecto clave de su información personal que aún no está tan bien protegida.

Hay muchas razones por las que compartimos nuestra ubicación en el mundo de hoy, e individualmente estas son principalmente inofensivas. Sin embargo, debido a que la ubicación es persistente y puede ser emparejada con otra información, otros pueden ser capaces de averiguar mucho más acerca de usted que sólo de dónde obtiene su café.

Y para que usted y su organización puedan entender y tratar eficazmente los problemas de la Información de Localización Personal, debe asegurarse de tener una estrategia integral de localización geo-privada.

Traducido desde: geoawesomeness

La entrada Información de Geo-privacidad y localización personal se publicó primero en El blog de franz.

Aquí están los 50 mejores satélites de observación de la Tierra que orbitan silenciosamente sobre la misma. Desde el pronóstico del tiempo hasta la ubicación precisa, cada satélite tiene un propósito.

¿Crees que conoces los satélites de teledetección?

Piénsalo de nuevo.

Describimos cada uno de ellos en 30 palabras o menos. Clasificado por los artículos de investigación publicados.

1. Sistema Mundial de Navegación por Satélite (GNSS)

Una maravilla de la ingeniería. La eliminación de la disponibilidad selectiva nos ha permitido localizar con precisión nuestra ubicación GPS en cualquier lugar de la Tierra utilizando este sistema de 32 satélites.

2. Landsat

Su increíble y duradero legado ha archivado la historia de la Tierra durante más de 40 años. Con innumerables aplicaciones, incluso encontró la isla Landsat en Canadá.

3. Satélite Pour l’Observation de la Terre (SPOT)

En 1986, el satélite francés SPOT-1 era pionero en el mundo de la teledetección. Desde entonces, ha capturado la vegetación de la Tierra, la elevación e incluso el desastre de Chernobyl en Ucrania.

4. Misión de medición de las precipitaciones tropicales (TRMM)

Explorador tropical que observa la estructura de nubes y la precipitación aproximadamente a lo largo del ecuador. Al comprender estos mecanismos, los científicos pueden predecir mejor los balances energéticos mundiales, los ciclos del agua y El Niño.

5. Satélite Geoestacionario Operativo Ambiental Operacional (GOES)

GOES conoce el tiempo. Desde 1975, este escuadrón geoestacionario de satélites (entre otros) son los héroes desconocidos en la predicción del tiempo de nuestro planeta.

6. Experimento de Recuperación por Gravedad y Clima (GRACE)

Concepto de genio. El equipo de la etiqueta de satélite apodado Tom & Jerry constantemente persiguiéndose unos a otros. Cada satélite mide los desplazamientos del otro donde la atracción de la gravedad es más fuerte en la Tierra.

7. Terra

Parte de la multitalentosa flota A-Train de la NASA. Las capacidades incluyen la modelación del terreno (ASTER), la clasificación de la cubierta terrestre (MODIS) y el monitoreo de la calidad del aire (MOPITT).

8. EnviSAT

Antes de perder contacto en 2012, era un levantador de pesas en estudios oceánicos, hidrológicos, de terreno y atmosféricos. Debido a su estructura masiva (8 toneladas), es un candidato a ser removido de la órbita.

9. Satélite de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA)

Los satélites de la NOAA nos permiten tener una visión completa de las condiciones meteorológicas y ambientales en todo el mundo cada día.

10. Satélite avanzado de observación terrestre (ALOS)

El ALOS World 3D de JAXA (DAICHI) es el DEM más preciso del mundo con una resolución de 5 metros y una precisión de altura de 5 metros. ALOS-2 tiene varias actualizaciones, incluyendo su radar PALSAR de banda L y el mapeo estéreo (PRISM).

11. RADARSAT

Radarsat-2 es el radar de vigilancia de la banda C de Canadá desde el espacio. Sus 3 futuros satélites que forman parte de la misión de la constelación Radarsat se centrarán en la gestión de los recursos de la masa terrestre del Gran Norte Blanco.

12. PlanetScope (Paloma)

Bajo costo. Poco peso. Tierra baja. Esta orquesta de micro satélites (apodados palomas) orbitan la Tierra en concierto escaneando imágenes de 3-5 metros de resolución.

13. METEOSAT

Observador geoestacionario de meteorología en Europa y África. Envía imágenes del tiempo en Europa una cada 15 minutos para el pronóstico del tiempo.

14. Centinela

La emocionante flota de 6 misiones del Programa Copernicus para entender el clima de la Tierra. Las 12 bandas espectrales de Sentinel-2 y el color verdadero de 10 metros son un cambio en los datos abiertos.

15. Corona

Estratégico, el satélite militar estilo James Bond en los años 60 que se usó para espiar a la Unión Soviética. Las imágenes de reconocimiento se han desclasificado y ahora son de uso común entre los arqueólogos.
Crédito de la imagen: Oficina Nacional de Reconocimiento

16. IKONOS

Maravilla de satélites en su momento, IKONOS fue el primer satélite comercial al que se le concedió una licencia en América. Sin embargo, IKONOS-1 nunca llegó al espacio. IKONOS-2 lo hizo y fue rebautizado como IKONOS.

17. TerraSAR (TanDEM-X)

Satélites gemelos alemanes que tallaron el incomparable WorldDEM utilizando la banda X SAR. TerraSAR también es increíblemente útil para el movimiento de superficie, la mitigación de desastres y las aplicaciones ambientales.

18. Explorador de Campo de Gravedad y de Circulación Oceánica en Estado Estacionario (GOCE)

GOCE se especializa en medir el campo de gravedad de la Tierra y el comportamiento del océano con un detalle sin precedentes. Esto se logra con un gradiómetro de alta sensibilidad y tres pares de acelerómetros.

19. Worldview

El satélite de alta resolución de vanguardia de DigitalGlobe que puede crear imágenes ridículamente nítidas (31 cm) casi descifrando matrículas.

20. Quickbird

El versátil y rentable satélite QuickBird proporcionó imágenes ópticas de alta resolución (60 cm) sin problemas del mundo. En 2015, fue desmantelado.

21. Humedad del suelo y salinidad oceánica (SMOS)

Instrumento pasivo grueso que pesa sobre la humedad del suelo y la salinidad del océano para mejorar nuestro conocimiento de los procesos terrestres y oceánicos.

22. ResourceSAT

Originalmente llamado IRS, ResourceSAT es un satélite indio polar-sincrónico con una resolución multiespectral moderada. También es conocido por la vigilancia de buques con carga útil del Sistema de Identificación Automática.

23. Aqua

El satélite multipropósito de la NASA aprovecha el ciclo del agua de la Tierra midiendo la humedad relativa (AIRS/AMSU), la altura de las nubes (CERES) y el flujo de energía (AMSR-E). Su órbita polar ofrece una cobertura repetida que permite ver toda la superficie de la Tierra cada 1 ó 2 días.

24. Observación de Lidar de aerosoles en nubes y del satélite infrarrojo Pathfinder (CALIPSO)

CALIPSO grafica los perfiles verticales de la estructura de la nube utilizando tecnología láser y un sensor especial para cirros.

25. China-Brasil Earth Resource Satellite (CBERS)

China y Brasil se unen en una misión conjunta quíntuple para monitorear todo, desde la agricultura, el medio ambiente, la contaminación del agua y la planificación urbana en sus respectivos países.

26. Misión de topografía de radar del transbordador (SRTM)

Modelo esculpido del terreno de la Tierra SRTM-30 usando dos antenas de radar e interferometría. A bordo del transbordador espacial Endeavour, sólo se necesitaron 11 días para lograr esta difícil hazaña.

27. IceSAT

El satélite Chilled-out, que ha realizado más de 904 millones de mediciones de la superficie de la Tierra utilizando el primer altímetro láser espacial (GLAS) que mide todo, desde la altura de los bosques hasta el espesor del hielo.

28. Televisión Satélites de Observación por Infrarrojos (TIROS)

Satélite de órbita baja de la Tierra de la era de 1960 para la televisión de observaciones meteorológicas infrarrojas. Fue fundamental para enviar alertas tempranas de tormentas.

29. Red conjunta de satélites de altimetría y oceanografía (JASON)

Predecesor de TOPEX/Poseidón, el altímetro de JASON se encarga de cartografiar la batimetría de los fondos oceánicos y la elevación del nivel del mar para la Misión de Topografía de Superficie Oceánica.

30. CloudSAT

Casi como si tuviera la cabeza en las nubes, este satélite perfila su formación vertical ondulante con radar. Debido a que las nubes influyen en el tiempo y el clima, esto es clave para entender los ciclos atmosféricos e hidrológicos.

31. Aura

Satélite de la NASA dedicado a descubrir la calidad del aire y la salud climática. 4 instrumentos (HIRDLS, MLS, OMI & TES) miden gases traza, temperatura y aerosoles en la atmósfera superior.

32. KOMPSAT

También conocido como Arirang, este satélite multiespectral proporciona imágenes de radar de apertura sintética (SAR) de 1 metro de resolución que monitorean las actividades militares de Corea del Norte y más.

33. Proyecto de Autonomía a Bordo (PROBA)

Satélite microcubo con datos hiperespectrales de 30 metros. Utilizando sus hábiles ángulos de visión, PROBA había producido un archivo de vegetación global gruesa de renombre mundial.

34. Misión de Observación de la Tierra-1 (EO-1)

Impulsó la ciencia y la innovación a través de la validación de instrumentación avanzada a través del Programa del Nuevo Milenio (NMP) de la NASA. Su sensor Hyperion ve 220 bandas espectrales de longitudes de onda para caracterizar mejor los minerales y las características de la Tierra.

35. RapidEye

RapidEye se originó en Alemania. Fue comprado por BlackBridge y ahora Planet. A pesar de varios propietarios, esta constelación de 5 satélites todavía proporciona una gran franja, de alta resolución (5 metros) en cualquier lugar de la Tierra, al menos una vez al día.

36. Humedad Activa Pasiva del Suelo (SMAP)

Sensores activos y pasivos emparejados para medir la humedad global del suelo a escala fina. Debido a un mal funcionamiento del sensor, todo es pasivo, similar a SMOS.

37. Pléyades

2 ágiles satélites comerciales operando en la misma órbita. Pléyades captura detalles increíbles (2 metros) y puede escanear la Tierra en cualquier dirección.

38. Suomi

Satélite meteorológico de órbita polar conocido por sus pronósticos meteorológicos a corto plazo y su amplia gama de mediciones terrestres, oceánicas y atmosféricas. Ha capturado vistas de monstruosos tornados y supercélulas.

39. CartoSAT

La serie de cartografía india de satélites comerciales recoge información terrestre con capacidades multiespectrales, pancromáticas y de cartografía estereoscópica.

40. GeoEye

El satélite de imágenes de alta resolución de Google (1,65 metros) es tan nítido que los ecologistas lo han utilizado para rastrear la población animal. No es casualidad que también se utilice en Google Maps.

41. Misión multiescala magnetosférica (MMS)

Este satélite especializado en magnetosfera tiene una formación tetraédrica única que consiste en cuatro naves espaciales idénticas para mapear la interacción entre el sol y el campo magnético de la Tierra (reconexión magnética).

42. Constelación de Monitoreo de Desastres (DMC)

DMC domina el monitoreo de desastres con su constelación humanitaria de gran capacidad de respuesta. Está formado por AISAT-1, BilSAT, NigeriaSAT, UK-DMC, Beijing-1, Deimos-1 y NigeriaSAT.

43. Satélites ambientales operativos de órbita polar (POES)

El satélite meteorológico de órbita polar de la NOAA ha eliminado parte del misterio de los fenómenos atmosféricos con imágenes de alta resolución espacial y temporal.

44. Altímetro Láser Mars Orbiter (MOLA)

El monarca reinante, el satélite de Marte. Esta misión interplanetaria orbita el planeta rojo. Ha descubierto antiguos cauces de ríos en la superficie de Marte con sus datos de elevación.

45. SciSAT

SciSAT tiene una órbita nocturna que se arrastra en las sombras de la Tierra. Registra el agotamiento del ozono que no puede ser capturado por globos, aviones u otros satélites en órbita.

46. SeaStar (Orbview-2)

Los biólogos oceánicos utilizan el sensor de campo de visión amplio (SeaWIFS) para cuantificar el cambio de color de la clorofila producida por las plantas marinas.

47. QuickSCAT

Surfers satélite de elección con sus rápidos cálculos de dispersión de los vientos de la superficie del mar y la dirección sobre los océanos libres de hielo.

48. SkySat

El tipo de artilugio que James Bond utiliza para espiar a los super-villanos. Este satélite comercial es capaz de capturar imágenes de vídeo e imágenes multiespectrales sub-métricas.

49. ACRIMSAT

El monitor solar ACRIMSAT realizó estudios experimentales para la Irradiancia Solar Total. Registró una reducción del 0,1% en la intensidad solar causada por la sombra de Venus en 2004.

50. Megha-Tropique

El objetivo de este satélite meteorológico es navegar por los trópicos para comprender mejor el ciclo global del agua y el cambio climático (Global Energy and Water Cycle Experiment – GEWEX).

Conclusión

Hay cientos de usos y aplicaciones de la teledetección que están siendo vinculados al mundo en el que vivimos.

Por ejemplo, el tiempo, la navegación, la gravedad, el cambio climático y la magnetosfera se entienden mejor desde el espacio.

A medida que cada misión espacial meticulosamente planificada es lanzada, podemos cubrir mucho más terreno.

Traducido desde: gisgeography

La entrada La Gran lista Satelital. 50 satélites. En 30 palabras o menos se publicó primero en El blog de franz.

Después de semanas de pruebas silenciosas y de una anticipación tormentosa, Google finalmente ha implementado la integración de Assistant dentro de Google Maps esta semana. Y para variar, los clientes de iOS también están recibiendo la esperada actualización al mismo tiempo que los usuarios de Android.

Mirando las capturas de pantalla compartidas por 9to5google, es evidente que Google ha mantenido la funcionalidad lo menos intrusiva posible, por lo que su enfoque no se desvía de la carretera. El micrófono en la esquina superior derecha es ahora multicolor, denota la presencia del Asistente, mientras que las palabras ‘OK Google’ y ‘Hey Google’ funcionan igual de bien.

Si utilizas Google Maps para navegar mientras conduces, aquí tienes todo lo que puedes hacer sin tocar el teléfono:

• Comparta su ETA con amigos y familiares
• Responder a los mensajes de texto con puntuación automática (¡oh, sí!)
• Realizar llamadas
• Reproducir música y podcasts
• Buscar lugares como gasolineras o restaurantes a lo largo de la ruta
• Añadir una nueva parada
• Solicitar información meteorológica
• Revisar su calendario de reuniones y citas

Dado que Android es el territorio de Google, su lista de funciones para los usuarios de Android es aún más robusta. Empezar un viaje será tan simple como decir: “Oye, Google, llévame a casa”, u “OK, Google, llévame al trabajo”. El Asistente también es compatible con una variedad de servicios de mensajería en Android. WhatsApp, Facebook Messenger, Hangouts, Viber, Telegram, Android Messages, SMS: se puede acceder a todos ellos desde Google Maps.

Creemos que es genial que Google Maps esté ahora más equipado que nunca para ofrecer a los usuarios una experiencia completa de navegación manos libres. Aunque muchas de estas funcionalidades ya estaban disponibles en Android Auto, la base de usuarios de Google Maps es mucho más amplia. Traer el Asistente de Mapas significa que Google podrá proporcionar una experiencia de navegación sin distracciones no sólo a los conductores, sino también a aquellos que van en bicicleta, navegan a pie o utilizan medios de transporte públicos.

Traducido desde: geoawesomeness

La entrada ¿Ha aparecido ya el Asistente de Google en tu Google Maps? se publicó primero en El blog de franz.

Un datum geodésico es un sistema de referencia espacial que describe la forma y el tamaño de la tierra y establece un origen para los sistemas de coordenadas. Dos tipos principales de datums son los horizontales y los verticales.

Los puntos de referencia horizontales se utilizan para describir lo que típicamente pensamos que son las coordenadas X e Y. Los datums verticales describen la posición en la dirección vertical y a menudo se basan en la altura sobre el nivel del mar. Para el resto de este concepto, nos centraremos en los datums horizontales.

Antes de discutir cómo se desarrollan y eligen los datums, es útil considerar cómo podemos crear un modelo de la tierra. En general, nos gustaría poder utilizar el modelo más simple de la tierra que podamos crear, ya que esto hará que los cálculos matemáticos de distancia, área y dirección sean mucho más fáciles de realizar.

Podemos pensar en este proceso de modelado como un proceso gradual de simplificación, comenzando con la compleja superficie de la tierra, y progresando hacia una forma de elipsoide o esferoide (ver figura 1).

La primera simplificación que podríamos hacer es eliminar toda la topografía de la superficie de la tierra (por ejemplo, las cadenas montañosas) y considerar la forma de la tierra al nivel medio del mar. Esta forma se llama geoide.

Debido a que la masa de la tierra no está distribuida uniformemente (debido a las diferentes masas de los materiales de los que está hecha la tierra), el geoide no tiene una forma regular, sino que tiene protuberancias y depresiones. Una vez que tenemos esta forma básica, podemos optar por crear el elipsoide (la forma creada al rotar una elipse alrededor de su eje vertical) que más se aproxime a la forma del geoide.

Este paso simplifica significativamente los cálculos. Entonces podemos ir incluso un paso más allá creando un esferoide que tenga el mismo volumen que la elipse. Aunque la forma del esferoide no coincide con la forma del geoide como lo hace el elipsoide, tiene la ventaja de que los cálculos de distancia, dirección y área son aún más simples.

¿Qué es el datum?

EL datum es un sistema de referencia espacial que describe la forma y el tamaño de la tierra y establece un origen para los sistemas de coordenadas o referencia.

La gente ha creado cientos de datums que se utilizan hoy en día en todo el mundo. La razón principal por la que la gente ha desarrollado diferentes datums para diferentes lugares es para que puedan elegir el elipsoide que mejor se adapte a la forma de la tierra en un área de interés local (generalmente un país).

Existen dos tipos principales de datums: datums locales y datums geocéntricos.

En los datums locales, un punto del elipsoide coincide con un punto de la superficie terrestre (por ejemplo, el datum norteamericano de 1927 cruza la superficie terrestre en el Rancho Meades en Kansas, mientras que el datum geodésico australiano se cruza con la Estación Geodésica Johnston en el Territorio del Norte).

Los datums geocéntricos, por otro lado, se basan en el centro de masa de la tierra. Nuestro conocimiento de dónde se encuentra ese centro de masa ha mejorado con los datums satelitales modernos.

Muchos países están pasando ahora a los datums geocéntricos porque las mediciones del GPS se basan en un datum geocéntrico. Este conmutador evita la necesidad de transformar los datos recogidos por GPS de un sistema de coordenadas a otro.

Es importante entender qué datum se utilizó cuando se crearon los datums, ya que la posición de las características puede ser diferente según el datum utilizado. En algunos casos, puede haber una discrepancia de posición de hasta un kilómetro (ver Figura 2, abajo). Estos cambios son especialmente importantes en aplicaciones de mapeo a gran escala, ya que estas discrepancias serán mucho mayores que cualquier error inducido por proyecciones.

¿Qué son las proyecciones?

Una proyección de un mapa es una transformación matemática que utilizamos para convertir los datums que se almacenan en coordenadas esféricas (por ejemplo, latitud y longitud) en un sistema de coordenadas plano (ver Figura 3. abajo).

Las razones más importantes para utilizar sistemas de coordenadas planas son que muchas propiedades numéricas (por ejemplo, área y distancia) son mucho más fáciles de calcular en un plano que en una esfera, y que la mayoría de los mapas todavía se producen en medios bidimensionales (por ejemplo, en la pantalla de una computadora o en papel).

El proceso de pasar de una esfera a una superficie plana implicará, por necesidad, la introducción de algún tipo de distorsión. Una manera de probarlo es dibujar el contorno de la cuadrícula sobre una naranja y tratar de arrancar primero la cáscara sin rasgarla (con excepción de un corte desde el polo norte hasta el polo sur a lo largo de un meridiano), y luego aplanarla.

¿Se puede aplanar completamente sin que se desgarre a lo largo de los bordes polares?

La cantidad de distorsión que introduce una proyección de mapa aumenta a medida que disminuye la escala del mapa (es decir, es más problemática en el mapeo a pequeña escala).

Puedes usar otra vez una naranja para probártelo a ti mismo. Compara la cantidad de rasgaduras que necesita para aplanar completamente toda la cáscara con la cantidad de rasgaduras que necesitaría para aplanar un pedazo muy pequeño de toda la cáscara (digamos 1/1000ava parte de la cáscara total). Usted encontrará ciertamente que una cantidad mucho más pequeña de rasgaduras es necesaria para el pedazo más pequeño de la cáscara!

Hay tres tipos de deformación que pueden estar presentes en una proyección cartográfica: estiramiento, cizallamiento y desgarro (ver Figuras 4, 5, y 6, abajo).

Estas deformaciones pueden provocar distorsiones en una o más propiedades de proyección del mapa: equivalencia (área), conformidad (ángulo), equidistancia (distancia) y azimutalidad (dirección). Algunas proyecciones de mapas minimizan tipos particulares de deformación a expensas del aumento de otros tipos de deformación.

Por ejemplo, las proyecciones interrumpidas (es decir, las que dividen los hemisferios de la tierra en lóbulos), a menudo deforman severamente los océanos creando lágrimas a través de ellos, pero debido a que este desgarro concentra la distorsión cerca de las lágrimas, también minimiza la distorsión sobre las áreas terrestres.

Traducido desde: GEOG 486

La entrada El datum y la proyección se publicó primero en El blog de franz.

La agricultura de precisión tiene como objetivo optimizar la gestión agrícola al considerar la variabilidad de cada sitio, buscando cubrir las necesidades de los cultivos en las cantidades requeridas, zonificar de acuerdo a la aptitud e, identificar variaciones espacio-temporales en los suelos.

Una de las tareas más comunes, en la agricultura de precisión, es realizar una caracterización edáfica detallada, mediante análisis físico – químico de muestras georeferenciadas distribuidas uniformemente, de ser posible repetidos con cierta frecuencia.

Representación espacial:

Estos análisis son posteriormente “espacializados” utilizando métodos de interpolación, obteniendo vistosos mapas.

Sin embargo, el verdadero reto es extraer información de los mapas interpolados, descubrir patrones ocultos, puede ser un reto.

Cuando se cuenta con más de dos mapas es imposible discernir visualmente interrogantes: ¿existen correlaciones entre los mapas? ¿Presentan similitudes? ¿Cuántas y donde se ubican las zonas con características homogéneas?

Zonas de manejo de suelos

La variabilidad obtenida debe ser reducida a niveles manejables, para ello se determinan áreas con características similares dentro de los lotes de producción, esto quiere decir, que la combinación de factores que influyen en la productividad puedan ser tratados con un manejo agrícola particular.

El proceso de zonificación puede realizarse por la combinación de análisis estadísticos y geoestadísticos.

Una alternativa es relegar el trabajo al computador, implementando algoritmos que dividirán el área de estudio en la cantidad de zonas especificadas por el usuario considerando las estadísticas de dichos mapas.

Estos algoritmos de agrupación (Cluster) tienen la ventaja que aceptan variables de diferentes unidades, luego realizan una búsqueda iterativa de las zonas más similares entre si considerando las estadísticas de todos los mapas.

Datos disponibles

Para este ejercicio utilizaremos un conjunto de puntos de un análisis de suelos (SoilSamp) de una zona de cultivo, los datos son tomados del tutorial del programa ArcView 3.2.

En total consisten en 74 puntos con análisis de los parámetros Potasio (K), Fosforo (P), Biomasa, pH, Materia orgánica y conductividad eléctrica.

Análisis Clúster en QGIS 3

La forma más sencilla de realizar este tipo de análisis en QGIS 3 es mediante complementos, en este caso utilizaremos el PlugIn de Clasificación semiautomática (SCP) desarrollado por Luca Congedo para el procesamiento de imágenes de satélite.

Procedimiento:

1.- Cargue en QGIS3 los mapas interpolados, luego active el PlugIn de Clasificación semiautomática.

2.- En el menú SCP seleccione Juego de Bandas. En la caja de dialogo seleccione el botón Recargar Lista, luego seleccione las capas Raster y agréguelas al juego de Bandas utilizando el botón con el icono en forma de Cruz.

En la parte inferior, en Configuración Rápida de Longitud de Onda, seleccione Band Order.

3.- Posteriormente, seleccione la pestaña Band Processing > Clustering. Se encuentran disponibles los métodos K-mean e Isodata.

4.- Altere los parámetros, tales como el número de Clusters e iteraciones. Seleccione dos Clusters de esta manera se generan dos zonas, separando valores altos y bajos de todos los mapas.

Escoja el método K-mean. Luego de clic en Run se le pedirá el nombre y ubicación del archivo de salida.

Pruebe con un mayor número de Cluster y el método Isodata.

Isodata es un método similar a K-mean pero realiza el paso adicional de separar los Clusters generados si la desviación estándar supera un valor umbral, por lo cual debe especificar dicho valor umbral.

Dependiendo de la variabilidad de los datos Isodata puede devolver un mayor número de Clusters de los solicitados.

Análisis Cluster en SAGA

Otra alternativa es utilizar el programa SAGA que viene instalado con QGis:

1.- Puede acceder a SAGA en Inicio > Todos los Programas > QGIS 3 > SAGA.

2.- Luego, en el menú File > Open, seleccione y abra los mapas. En la pestaña Data puede ver las capas cargadas.

3.- Las herramientas de Clustering se encuentran en menú Geoprocessing > Image > Classification > Unsupervised.

4.- Escoja Isodata,   en la caja de dialogo seleccione el Grid System (debe tener solo una opción si todos los raster tienen las mismas dimensiones), en Features de clic al botón de tres puntos, seleccione todas las capas.

También, defina el numero inicial y final de Clusters luego clic en Ok.

5.- El resultado aparece en la pestaña Data, para visualizar el Raster seleccione Cluster, botón derecho > add to map.

El resultado puede variar del obtenido en QGIS 3.

Interpretación de resultados:

Ahora, debemos darle sentido a nuestra zonificación, para ello puede convertir el Cluster a vectorial, en menú Raster > Conversión > Poligonizar.

El siguiente paso es obtener las estadísticas de cada mapa para cada zona, para ello en el menú Procesos > Caja de Herramientas de Procesos > Estadísticas de zona.

Interprete las estadísticas de cada variable (Biomasa, pH, Materia Orgánica, conductividad eléctrica, fósforo y potasio) dentro de cada zona.

Notas finales:

Generar análisis de suelos densamente muestreados y con varias repeticiones, es una tarea costosa y genera un impacto sobre el suelo, sin embargo, en la actualidad existen sensores que permite realizar el análisis en campo de forma no invasiva.

También, se utilizan mapas de rendimiento en combinación con otras variables para generar zonas de manejo.

Por otro lado, las imágenes multiespectrales provenientes de satélites o drones constituyen una variable de gran importancia, de bajo costo y fácil adquisición que puede ser incorporada al análisis.

Autor: Luis Eduardo Pérez Graterol
Profesión: Ingeniero en Recursos Naturales
País: Venezuela
Web:www.mundocartogeo.blogspot.com

La entrada Zonas de manejo de suelos con QGIS 3 y SAGA se publicó primero en El blog de franz.

La nueva versión de gvSIG Mobile permite convertir tu celular en un dispositivo GPS para colectar datos de campo a través de un formulario. En lo personal lo que más me ha gustado es la posibilidad de exportar los datos como GPX.

En realidad cuando quiero colectar coordenadas con el celular, lo que me más interesa poder almacenar la información sea en una tabla o un archivo vectorial. Sería cheverísimo poder exportar como *.shp, pero por su corriente ideológica lo hace en otros formatos como GPX, KMZ, PDF.

En general me parece un buen producto de gvSIG, entre las principales características se encuentran:

• Perfiles online disponibles: cuando un servidor web está configurado para servir Cloud Profiles, gvSIG Mobile puede descargar automáticamente proyectos, capas base, capas Spatialite, formularios para notas y otros archivos.
• Colectar coordenadas.
• Almacenar tracks con la pantalla apagada.
• Exportar los informes en un PDF.

Para instalar gvSIG Mobile lo puedes obtener desde la Play Store en este enlace, epor el momento solo funciona en Android.

Espero que a futuro se integren nuevas funciones como exportar las coordenadas (geográficas o planas) en una tabla texto simple.

También sería importante que integre su propio visor de los satélites en uso, y la posibilidad de conectarse a GLONASS.

La entrada Convertir tu celular en GPS para tomar datos de campo se publicó primero en El blog de franz.

Si hay algo que todos esos viajes por carretera fuera de la ciudad han enseñado a los exploradores es que no se puede dar por sentada la navegación GPS.

Claro, Google Maps funciona de maravilla cuando tienes una conexión de datos sólida, pero la conectividad sin fisuras nunca es un hecho cuando te desplazas por el camino menos transitado. Y ni siquiera nos empiece a hablar de los exploradores de racionamiento de datos que se ven obligados a hacer mientras viajan a un país extranjero.

Afortunadamente, hay muchas aplicaciones de mapeo y navegación que funcionan bien incluso sin conexión a Internet. Así que, aquí está nuestra selección de las mejores aplicaciones GPS fuera de línea para su teléfono Android o iOS en 2019:

Google Maps sin conexión

Comencemos con la aplicación de navegación que viene precargada en todos los teléfonos Android. Tal vez la capacidad más infrautilizada de Google Maps es su función de mapas fuera de línea. Puede descargar el área de su interés usando una conexión Wi-Fi fuerte y guardarla en su dispositivo o en una tarjeta SD, según sus preferencias.

Por supuesto, usted no recibirá ninguna actualización de tráfico mientras usa la versión offline, pero aún así tendrá acceso a información útil como opciones de transporte público y horarios – bastante útil mientras viaja al extranjero, si nos pregunta. Al programar las descargas, tenga en cuenta que un mapa en caché caducará después de 30 días.

Navegación GPS Sygic y Mapas Offline

Sygic, que obtiene sus datos de TomTom y de otros proveedores de mapas, es una aplicación de navegación muy popular que ofrece vistas de mapas en 3D a los usuarios sin conexión. Aquellos que han utilizado Sygic confían en su intuitiva interfaz de usuario y en sus avanzadas funciones de seguridad. Sus mapas fuera de línea vienen repletos de información muy útil, como los próximos cambios de límite de velocidad y el Asistente de carril dinámico para guiarle por el carril correcto – una vez más, muy útil para aquellos que conducen en una ciudad extranjera.

Además, en la versión sin conexión, la navegación GPS guiada por voz con indicaciones precisas y nombres de calles. Para los peatones, Sygic ofrece direcciones para caminar y una compilación de miles de atracciones turísticas.

HERE WeGo Mapas fuera de línea y GPS

Uno de los mayores competidores de Google Maps, HERE WeGo es una aplicación de navegación offline popular entre los viajeros internacionales con planes de datos limitados. Puede descargar mapas sin conexión de más de 100 países en el mundo y disfrutar de la guía de voz/camino sin una sola señal celular.

Su hermosa interfaz y la navegación GPS fiable han hecho de HERE WeGo una aplicación de elección del editor en la tienda Android Play Store. Y con información sobre el transporte público de 1.300 ciudades disponible dentro de la aplicación, puedes averiguar todo, desde los horarios y precios de los billetes de autobús y metro hasta las tarifas de los taxis y los puntos de tráfico.

Para los ciclistas, la aplicación ofrece una guía práctica sobre el terreno, explicando lo plano o accidentado que será el paseo en bicicleta.

OsmAND Mapas de viaje y navegación fuera de línea

Producto de la colaboración entre dos plataformas de código abierto – OpenStreetMap y Wikipedia – OsmAnd le permite descargar gratuitamente siete archivos de mapas para la navegación offline.

Dependiendo de su uso y del espacio de memoria de su dispositivo, puede elegir entre datos de mapas completos y sólo datos de la red de carreteras. Por ejemplo, un mapa completo de Japón necesita 700 MB, mientras que la red de carreteras sólo requiere 200 MB.

Apto para actividades al aire libre, los mapas offline de OsmAnd cuentan con todos los detalles sobre senderos a pie, senderismo y ciclovías. Y como se trata de un proyecto de código abierto, también puede contribuir informando de errores o añadiendo puntos de interés y subiéndolos una vez que vuelva a estar en línea.

Maps.me

Otra aplicación de navegación creada a partir de los datos de OpenStreetMap, Maps.me viene sin ningún límite de compras o descargas en sus mapas fuera de línea cuidadosamente optimizados. Pero aunque los mapas y las funciones de la aplicación son todos gratuitos, es posible que aparezcan algunos anuncios emergentes, aunque nada demasiado intrusivo.

Para la navegación fuera de línea, Maps.me admite los modos de conducción, caminata, transporte público y ciclismo. También puede obtener las direcciones de los puntos de interés (PDI) que le rodean, senderos de senderismo y lugares locales impresionantes que faltan en otros mapas comerciales.

Traducida desde: geoawesomeness

La entrada Aplicaciones de navegación GPS offline se publicó primero en El blog de franz.

¡Eso fue entonces, esto es ahora! Cuando sean manejados por un nuevo sistema de control terrestre, los satélites GPS III ofrecerán el triple de precisión y ocho veces más de capacidad de antiatasco que los satélites que actualmente componen la constelación GPS de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos. Los usuarios militares y civiles obtendrán amplios beneficios.

Todo cambió para el posicionamiento, navegación y cronometraje espacial alrededor del mundo el 23 de diciembre de 2018. O tal vez no lo hizo. Las innovaciones anunciadas por el lanzamiento del primer satélite GPS III tardarán años en producirse. Aquí tabulamos los avances que la tercera generación traerá sobre el GPS hasta la fecha, y revisamos el cronograma para su llegada real.

Aunque estas nuevas capacidades existen -en concepto- en el espacio, no pueden aprovecharse en tierra (o en el aire, o en el mar) hasta que un número suficiente de satélites GPS III adicionales se hayan unido a la constelación, y hasta que un nuevo sistema de control terrestre entre en funcionamiento. Esto ocurrirá -quizás- en 2023. En ese momento se desatará el talento de los satélites.

“A medida que más satélites GPS III se unan a la constelación, brindará un mejor servicio a un menor costo a una tecnología que ahora está totalmente entretejida en el tejido de cualquier civilización moderna”, declaró el teniente general John Thompson, comandante del Centro de Sistemas de Misiles y Espacio de la Fuerza Aérea de Estados Unidos y oficial ejecutivo de programas de la Fuerza Aérea para el espacio.

Las numerosas actualizaciones del GPS III deberían hacer que el servicio sea más fiable y preciso para los civiles, más seguro contra los que quieren atascar a los usuarios militares y más ciberseguro para todos.

Hablando de nuestra generación

Las constelaciones de GPS han crecido a través de seis grandes iteraciones desde 1978. El sexto, GPS IIF, aumentó durante los años 2010 a 2016. Esos 12 satélites están diseñados para durar 12 años. Algunas de sus características notables incluyen la capacidad de recibir cargas de software, una mejor resistencia a las interferencias y una mayor precisión.

El GPS III, la séptima generación, lanzará nueve satélites más para unirse al SV01 que ya se encuentra en el espacio. El lanzamiento del GPS III SV02 está previsto para julio de este año, el SV03 para finales de 2019 y el SV04 para 2020. La carga útil final III debería aumentar en 2023. A partir de ese momento, la siguiente era del GPS IIIF toma el relevo.

¿Cuánto tiempo, cuánto tiempo? “Las proyecciones sobre el tiempo que la constelación actual (seguirá siendo) plenamente capaz han aumentado en casi dos años hasta junio de 2021, lo que proporciona un cierto margen para compensar cualquier retraso adicional de los satélites”, informó la Oficina de Contabilidad del Gobierno a finales de 2017.

Esto proporcionó un cierto margen de tiempo para el lanzamiento del primer satélite GPS III, pero no redujo el deseo de lanzarlo tan pronto como el cohete propulsor estuviera disponible.

Las nuevas aves introducirán nuevas capacidades para satisfacer las mayores demandas de los usuarios militares y civiles: una vez completada, la constelación GPS III aportará una precisión tres veces mayor y una capacidad de antiatasco hasta ocho veces superior. La vida útil de las naves espaciales se extenderá a 15 años, un 25 por ciento más que la de los últimos satélites GPS y el doble de la vida útil original de los satélites más antiguos en órbita en la actualidad.

La nueva señal civil L1C emitida por GPS III es una señal interoperable con otros sistemas globales de navegación por satélite internacionales, como Galileo, que mejora la conectividad de los usuarios civiles.

Con el tiempo, el GPS III actualizará toda la capacidad del código M -llevado a bordo de los IIR-Ms y IIFs pero aún no completamente implementado- en apoyo de las operaciones de los combatientes. La capacidad del código M de GPS III excede la de GPS IIR-M y GPS IIF.

GPS III completará el despliegue de la señal civil L2C y las capacidades de señal de seguridad de vida L5 que comenzaron con los satélites \GPS IIR-M y GPS IIF.

Por último, el GPS III mejorará la integridad: la capacidad del satélite para detectar y emitir alertas con su propia precisión reducida, en caso de que ocurra ese fenómeno.

Encendido de la señal militar. Las señales codificadas con código M serán hasta ocho veces más potentes que las actuales. Esto los hace más confiables, pero también permite que los satélites superen los esfuerzos para interferir sus señales.

Otras señales también ofrecen una mayor potencia de señal en la superficie de la Tierra. L1 y L2: -158,5 dBW para la señal de código aC/A y -161,5 dBW para la señal de código P(Y). L5 será -154 dBW.

L Señales

L2C, la segunda señal GPS abierta, después de L1 C/A, ha estado disponible en todos los nuevos satélites GPS desde el primer lanzamiento del IIR-M en 2005. L5, la tercera señal GPS abierta, estuvo disponible con el primer lanzamiento de IIF en 2010. Ahora L1C, la cuarta señal GPS abierta, se une a la banda, transmitiendo desde cada nuevo satélite GPS, comenzando con el reciente lanzamiento de GPS III.

El primer satélite GPS III está en proceso de comprobación y prueba que podría durar hasta 18 meses antes de entrar en servicio. “Después de su lanzamiento el 23 de diciembre, el GPS III SV01 completó con éxito la elevación de su órbita y el despliegue de todas sus antenas y paneles solares.

El 8 de enero, la carga útil de navegación del satélite comenzó a emitir señales de navegación”, dijo Johnathon Caldwell, vicepresidente de sistemas de navegación de Lockheed Martin. “Las pruebas en órbita continúan, pero las capacidades de la carga útil de navegación han superado las expectativas y el satélite está operando completamente sano”.

Probando, probando. Utilizando el programa Back-to-Basics de la Fuerza Aérea, que incluía prototipos y simulaciones tempranas, Lockheed Martin desarrolló el GPS III con un enfoque que incluía rigurosos certificados de calidad de construcción, pruebas de componentes y pruebas a nivel de sistema.

El amplio proceso de verificación y validación de las necesidades aseguró que se cumplieran más de 30.000 requisitos. La calificación funcional del sistema incluye la verificación del rendimiento en múltiples pruebas ambientales, incluyendo el vacío acústico, térmico (TVAC) y el espectro electromagnético.

“Consideramos que el vacío térmico es el estándar de oro para probar cualquier satélite antes de que entre en operación”, escribió en GPS World en diciembre el coronel Steve Whitney, director de la Dirección de GPS. “Realmente está poniendo el arte a prueba. Cuando pasa por las pruebas, el satélite está encendido. Está funcionando. Está expuesto al calor y al frío y a la presión cero mientras el satélite está en funcionamiento. La duración total de la prueba de vacío térmico de principio a fin es de unos 70 días.

Prueba como si volaras. Desde el momento en que se lanza y la secuencia de despliegue, lo probamos como si fuera real. Menos el temblor, el satélite cree que está siendo lanzado. Mientras tanto, nuestra gente está examinando los datos y su salud. TVAC es un gran hito para que un satélite lo atraviese y no tenga problemas”.

Hasta la fecha, más del 90 por ciento de las piezas y materiales para los 10 satélites GPS III han sido recibidos de más de 250 compañías aeroespaciales en 29 estados.

Cerebro del grupo

Harris Corporation es un subcontratista de Lockheed Martin para el desarrollo y la producción de unidades de datos de misión (MDU) GPS III y transmisores para la sección espacial GPS. Seis han sido entregados.

La MDU de Harris, junto con los estándares de frecuencia atómica y el equipo transmisor de banda L, forman el elemento de carga útil de navegación. La MDU cumple la misión principal del satélite GPS: la generación de las señales y datos de navegación de forma continua.

La MDU controla la generación de señales de temporización precisas utilizadas para las señales de navegación mientras distribuye las señales de temporización a otros componentes del satélite.

Esta MDU es 70 por ciento digital. Los próximos en llegar, a bordo de los satélites GPS IIIF, serán totalmente digitales.

Cuando se le preguntó sobre las ventajas de una carga útil totalmente digital, Jason Hendrix, director del programa PNT de Harris Corporation, dijo a GPS World en abril de 2018: “Las ventajas y la diferencia del 30 por ciento son la parte del sistema de cronometraje. Estamos pasando del cronometraje manual y analógico al digital para ofrecer más flexibilidad a la Fuerza Aérea. Es una buena opción tener que reprogramar en órbita y quizás mejorar las capacidades deseadas en el futuro”.

Vivir mejor, vivir más tiempo

La mayor duración de la misión es una de las mejoras clave que ofrece GPS III con respecto a las que se encuentran actualmente en servicio. Los vehículos espaciales 1-10 tienen una vida útil planificada de 15 años, un 25 por ciento más larga que la de sus predecesores. Esto plantea la pregunta: “¿Cuánto tiempo debe vivir un satélite en el espacio, con una innovación tecnológica que se produce casi anualmente?

La avanzada tecnología de carga útil proporciona una respuesta parcial. Lockheed Martin y Harris apuntan a nuevas capacidades de carga útil con flexibilidad incorporada para adaptar los satélites en órbita a los avances tecnológicos, así como a los cambios en las misiones. Según Harris, la carga útil de navegación completamente digital proporcionará la capacidad de cambiar y actualizar los satélites de forma incremental a lo largo de la vida útil de la misión.

A finales de 2017, Lockheed anunció una asociación con NEC Corporation para introducir la inteligencia artificial para el aprendizaje de computación en órbita. La compañía promocionó avances significativos en los procesadores y un cambio hacia antenas, matrices y transmisores de próxima generación para impulsar una mayor flexibilidad, capacidad y resiliencia de los satélites.

Desde cero

Las actualizaciones militares del GPS III requieren nuevas estaciones de control terrestre, un esfuerzo de reemplazo llamado OCX que ha sufrido repetidas demoras y aumentos de costos, debido a la complejidad de la programación y a las modificaciones de los requisitos. La nueva señal militar resistente a interferencias no estará disponible hasta que el nuevo y complejo sistema de control terrestre esté disponible, y eso no se espera hasta 2022 o 2023.

Las consideraciones sobre el retraso y los costes se debieron en parte a la plena aplicación de todas las normas de seguridad de la información del Departamento de Defensa 8500.2 “Defense in Depth” sin exenciones, lo que le confiere el nivel más alto de protección de la ciberseguridad de todos los sistemas espaciales del Departamento de Defensa.

Los entregables para GPS OCX se dividen en tres bloques. La entrega del bloque 0 tuvo lugar en otoño de 2017, lo que le permitió apoyar el lanzamiento de diciembre. La entrega del Bloque 1 tendrá lugar en 2021, proporcionando plena capacidad operativa para controlar tanto los satélites y señales heredados como los modernizados. El Bloque 2, entregado simultáneamente con el Bloque 1, añade el control operativo del L1C y el código M modernizado.

En 2018, escribió el Coronel Whitney de la Dirección de GPS, “Hemos utilizado activamente el sistema (del Bloque 0) en una variedad de ejercicios, eventos de entrenamiento, pruebas de compatibilidad y eventos de preparación para el lanzamiento. También completamos una revisión integral de la seguridad del sistema para demostrar nuestra disposición a iniciar las operaciones.

El sistema está listo para funcionar. Seguimos trabajando en el desarrollo del sistema OCX Block 1 y estamos terminando la codificación inicial del sistema a principios de 2019, lo que nos llevará a nuestra campaña de integración y pruebas”.

Dados los retrasos en OCX, “la Dirección está trabajando activamente en dos mejoras importantes para salvar la brecha”, continuó Whitney. “El primero es la modificación de las Operaciones de Contingencia GPS III (COps) que permitirá al 2º Escuadrón de Operaciones Espaciales (2SOPS) comandar y controlar la familia de vehículos GPS III en un estado de misión que se corresponde con las señales heredadas de hoy en día para todos los usuarios de todo el mundo.

La segunda modificación es el uso temprano del código M (MCUE), que permite a 2 SOPS hacer operativas las señales de navegación militar (código M) del GPS modernizado para el guerrero”.

Antes del lanzamiento de diciembre, OCX se sometió a rigurosas evaluaciones de vulnerabilidad de ciberseguridad que probaron la capacidad del sistema para defenderse contra amenazas cibernéticas tanto internas como externas. GPS OCX evitó la transmisión de datos de navegación y temporización corruptos en todas las pruebas, lo que reforzó la preparación del programa para GPS III.

“Hemos construido una defensa por capas e implementado todos los requisitos de seguridad de información para el programa en este sistema”, dijo Dave Wajsgras, presidente de Raytheon Intelligence, Information and Services. “La amenaza cibernética siempre cambiará, así que hemos creado OCX para evolucionar y asegurarnos de que siempre esté funcionando con este nivel de protección”.

La nueva carga útil de navegación de Harris ofrece una transición suave al uso de OCX. La carga útil de los primeros 10 satélites GPS III ha sido verificada para asegurar su compatibilidad con OCX, por lo que los mismos comandos OCX se adaptarán perfectamente al diseño completamente digital de Harris, minimizando los riesgos de integración y los costes asociados.

Según la GAO, “la capacidad de emitir una señal a través de satélites y un sistema de tierra y equipos de usuario para recibir la señal, tomará por lo menos una década una vez que los servicios sean capaces de desplegar receptores militares de equipos de usuario GPS (MGUE) en cantidades suficientes”. La edición de abril de 2019 de GPS World revisará la implementación del código M en todas las plataformas del Departamento de Defensa de los Estados Unidos.

El futuro no ha terminado todavía

En la primavera de 2018, Lockheed Martin presentó una propuesta para el programa GPS III Follow On (GPS IIIF), que añadirá capacidades mejoradas a los satélites. El nuevo hardware -una antena direccional de alta ganancia- dirige las señales en un haz puntual a un área limitada, pero hace estallar la señal a alta potencia para uso estratégico por parte de los militares.

Enlaces entre satélites. Los satélites del bloque IIIF llevarán catadióptricos láser para permitir el seguimiento de la órbita independientemente de las señales de radio de los satélites, lo que a su vez permitirá desentrañar los errores de reloj de los satélites de los errores de efemérides.

Una característica estándar de GLONASS, que se incluye en el sistema de posicionamiento Galileo, y que se voló como un experimento en dos satélites GPS más antiguos, 35 y 36.

En septiembre de 2018, la Fuerza Aérea seleccionó a Lockheed Martin para construir hasta 22 satélites adicionales bajo el programa GPS IIIF.

Traducido desde: GPSWorld

La entrada Ventajas de la nueva constelación GPS III se publicó primero en El blog de franz.

Las prácticas agrícolas están cambiando constantemente, y los procesos que los agricultores utilizan a diario son cada vez más diversos y dinámicos. Esto ha supuesto una gran mejora en una serie de ámbitos para los agricultores y analizamos en profundidad las múltiples formas en que la agricultura de precisión está teniendo un efecto tremendo en las explotaciones de todo el mundo.

Procesos agrícolas simplificados

Los agricultores de precisión están descubriendo que los procesos agrícolas cotidianos son cada vez más fáciles de gestionar y esto es resultado directo de la implementación de la tecnología y de la racionalización de los procedimientos. Aunque muchos trabajos agrícolas requieren un gran esfuerzo, al adoptar tecnologías modernas, los agricultores encuentran más fácil completarlos. Dos ejemplos clave de esto son los drones que calculan el número final de cultivos y los robots no tripulados que se encargan del deshierbe. Ambos habrían sido normalmente arduos para los agricultores pero ahora se les cuida con un esfuerzo mínimo y un gran grado de precisión.

Mejora de los procedimientos agrícolas

Hemos recopilado una breve lista de 4 procedimientos de producción que han sido mejorados en gran medida utilizando métodos de agricultura de precisión.

Cultivos de cobertura. Los agricultores utilizan los cultivos de cobertura para proteger el suelo durante las temporadas bajas y también obtienen ingresos adicionales de la venta de éstos.

Métodos de labrado en tiras/no labrado. El labrado en tiras reduce el daño causado a los campos al implementar una labranza tradicional completa y también permite dejar materia orgánica y fertilizar el suelo de forma natural. La no labranza elimina por completo el proceso de labranza y, si se gestiona correctamente, puede mejorar enormemente el rendimiento.

Mejor maquinaria agrícola. El uso de equipo agrícola de alta resistencia en los campos a menudo causa daños al suelo y compactación, las compañías de tecnología y los desarrolladores de maquinaria han creado tractores que se combinan con sensores para reducir la compactación de las orugas y las ruedas.

Fertilización e Irrigación a Tasa Variable (Fertirrigación). Sistemas precisos que utilizan sensores para medir la calidad de los cultivos y las necesidades de riego. Éstos proporcionan fertilizante y agua donde se necesita y cuando se necesita.

Una agricultura más eficiente en función de los costos

La hoja de gastos de un agricultor es a menudo la cima de la desolación y el terror. La agricultura de precisión tiene como objetivo reducir los gastos de los agricultores minimizando la necesidad de fertilizantes, pesticidas y herbicidas.

Durante una temporada de crecimiento, los cultivadores están viendo reducciones significativas en la cantidad de dinero que están gastando en todo lo anterior, donde la tecnología está usando los componentes con moderación y sólo cuando es necesario. Esta alternativa a la fumigación con chorro de agua, ha supuesto un ahorro masivo y permite a los agricultores presupuestar mejor y mantener los costes al mínimo.

Más tiempo en sus manos

Acompañando a los procesos simplificados, los agricultores se están dando cuenta de que están liberando mucho más tiempo para concentrarse en las operaciones comerciales de sus granjas, en lugar de en los trabajos más arduos que normalmente consumirían mucho tiempo. Esto significa que pueden concentrar su energía en hacer que la granja sea más rentable y en la planificación de la expansión en lugar de empantanarse en completar tareas insignificantes que la tecnología puede hacer en su lugar.

Rendimientos más altos y mayor rentabilidad

Estadísticamente, un agricultor de precisión ganará más dinero que un agricultor tradicional. Esto es por una serie de razones. Sus rendimientos son más altos porque han mejorado las prácticas de cultivo y, como resultado, pueden vender más productos al final de la temporada. También tienen menos horas de trabajo ya que la tecnología está llenando vacíos que los trabajadores habrían llenado previamente.

Ahora existe una enorme industria de tecnología de recolección de fruta que está minimizando los costes de mano de obra en muchas grandes explotaciones frutícolas. Además de estos beneficios, debido a que los agricultores están reduciendo costos mediante el uso de tecnología, están reduciendo sus márgenes de beneficio mucho antes que los agricultores tradicionales.

Productos de mejor calidad

Implementar mejores procesos de cultivo es proporcionar productos de mayor calidad. Esto se hace de muchas maneras, como por ejemplo, monitoreando activamente los nutrientes en el suelo, desbrozando e irrigando las plantas correctamente y solo cuando es necesario.

Una vez más, esto no sólo aumenta los rendimientos, sino que también aumenta los márgenes de beneficio, ya que cuando se trata de llevar la cosecha al mercado, los agricultores de precisión son capaces de negociar un precio más alto por la mejora de la calidad del producto.

Menos residuos

La pérdida de cosechas es una pesadilla para los agricultores, y a lo largo de una temporada de crecimiento se espera que un cierto número de plantas no puedan soportar la misma. Lo que empeora las cosas es que, históricamente, las prácticas de almacenamiento han dado lugar inevitablemente a un mayor deterioro.

Con procesos de cultivo racionalizados y plantas más sanas, los cultivos tienen muchas más posibilidades de sobrevivir y las temporadas de crecimiento son cada vez más sostenibles. Además, las mejoras en el almacenamiento por medios tecnológicos también han reducido en gran medida el deterioro de los cultivos en la fase de almacenamiento.

Menos Deuda

Por desgracia, una palabra que se ha convertido en sinónimo de agricultura es deuda. Los agricultores de precisión no son capaces de evitar la deuda al igual que un agricultor tradicional, sin embargo, son capaces de liquidarla más rápido porque tienen más dinero para pagarla. Esto es el resultado del aumento de la rentabilidad y muchos agricultores de precisión están ahora libres de deudas o están dando grandes pasos para liberarse de ellas.

Mayor calidad de vida

La agricultura es un trabajo difícil y agotador. Las tasas de suicidio de los agricultores son altas y la calidad de vida en general era típicamente inexistente. La agricultura de precisión está cambiando rápidamente, y como resultado de las cosas que hemos mencionado en la lista, están experimentando una mejor calidad de vida con una reducción de los niveles de estrés.

Con más tiempo para pasar con la familia, más dinero para ir de vacaciones y menos trabajo físico en el proceso agrícola, los agricultores de precisión están viviendo más sanos y con estilos de vida más completos que verán caer esas alarmantes estadísticas de suicidio con el paso del tiempo.

El crecimiento observado en todo el mundo, tanto en el rendimiento como en la distribución de productos agrícolas, ha sido asombroso y continuará creciendo a medida que más agricultores se den cuenta de que pueden tener una vida más sencilla y productiva.

Traducido desde: precisionagriculture

La entrada Los beneficios de la agricultura de precisión moderna se publicó primero en El blog de franz.