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Esri lanza desafío para crear aplicaciones sobre clima y salud

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Esri lanza desafío para crear aplicaciones sobre clima y salud

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Esri, creadora del famoso ArcGIS, está lanzando un desafío para crear una aplicación que relacione a la salud humana con los cambios climáticos. APP Challenge invita a la comunidad de SIG de todo el mundo para crear aplicaciones que puedan ayudar a las personas a visualizar, entender y a combatir los impactos que los cambios climáticos causan en la salud de los seres humanos.
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Esri premiará a tres vencedores con más de 15 mil dólares en dinero o su equivalente en softwares. El plazo final para participar del APP Challenge es el día 14 de agosto de este año. El desafío forma parte del esfuerzo global de Esri para apoyar la Iniciativa de Datos Climáticos de la Casa Blanca y del Plan de Acción Climática del presidente Obama para disminuir la emisión de dióxido de carbono. “Esri está empeñada en ayudar  a las comunidades a trabajar mejor y de forma más eficiente para que sean más resistentes a los cambios climáticos”, dijo Jack Dangermond, presidente de Esri.
Los participantes son incentivados a crear aplicaciones  usando la plataforma ArcGIS de Esri que ofrecen el soporte de decisión a los profesionales de la salud. Las aplicaciones deben  ayudar a las organizaciones privadas y públicas a combinar datos abiertos para tener nuevos insights sobre los impactos que los cambios climáticos le causan a la salud. “Es fundamental tener nociones básicas sobre la geografía de los cambios climáticos para atenuar sus efectos sobre la salud y crear un futuro vibrante y sostenible”, dijo el Dr. Este Geraghty, Esri Chief Medical Officer.
APP Challenge estará abierto para todos los creadores, incluyendo, startups, gobiernos, académicos y organizaciones no gubernamentales. Los participantes serán incentivados a utilizar el conjunto de datos abiertos y aplicaciones de Esri, maps, servicios y APIs para crear sus aplicaciones.
Los jueces seleccionarán a los tres mejores apps para destacarlos en la Conferencia GIS, Servicios Humanos y Salud de Esri, en septiembre. Además de las atribuciones de los premios, la compañía pondrá las aplicaciones vencedoras en su portal de recursos de colaboración.
Fuente: GISCafé
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Cartografía de nuestra propia Galaxia

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Trazando la Vía Láctea de adentro hacia afuera.
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El trabajo de cartografía de nuestra propia galaxia, la Vía Láctea desde el planeta Tierra, es muy difícil, nubes de polvo impregnan la Vía Láctea, bloqueando nuestra visión de las estrellas de la galaxia.

Hoy en día, los investigadores tienen un mapa adecuado de la estructura espiral de nuestra galaxia,  los investigadores han recurrido a un nuevo método de asignación que se aprovecha de los datos desde el Ancho-campo de la NASA Infrared Survey Explorer, o WISE.

El equipo de investigación ha descubierto más de 400 viveros de estrellas envueltos de polvo que trazan la forma de los brazos espirales,  siete de estos "grupos de estrellas incrustadas" son descritos en un nuevo estudio. Los resultados apoyan el modelo de cuatro brazos de la estructura espiral de nuestra galaxia.

Durante los últimos años, diversos métodos de trazar la Vía Láctea han llevado en gran parte a una imagen de cuatro brazos espirales. Los brazos son donde nacen la mayoría de las estrellas en la galaxia. 

Están llenos de gas y polvo, los ingredientes de las estrellas. Dos de los brazos, llamados Perseo y Escudo-Centauro, parecen ser más prominentes y repletos de estrellas, mientras que el de Sagitario y los brazos exteriores tiene tanto gas como los otros dos brazos, pero no tantas estrellas.

WISE es ideal para la búsqueda de los cúmulos de estrellas incrustadas porque su visión infrarroja puede cortar a través del polvo que llena la galaxia y envuelve los racimos. WISE escanea todo el cielo, por lo que es capaz de realizar un estudio a fondo de la forma de nuestra Vía Láctea.

El Telescopio Espacial Spitzer de la NASA también utiliza imágenes infrarrojas para mapear el territorio de la Vía Láctea. Spitzer ve a lo largo de líneas específicas y cuenta las estrellas.
Créditos: NASA / JPL-Caltech / R. Hurt (SSC / Caltech)
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Análisis de la trayectoria de Coladas de Lava

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Una colada de lava es un manto de magma fluido emitido al exterior de la superficie de la Tierra por el o los puntos de emisión de un volcán durante una erupción. El magma es un fluido y como tal puede escurrirse y cambiar de forma bajo la acción de un esfuerzo tangencial de la pendiente. Las propiedades físicas más importantes que regulan su desplazamiento a través de la litósfera y el modo de desplazarse en la superficie terrestre son la viscosidad y la densidad. En el interior de la Tierra, la menor densidad del magma respecto al medio que lo rodea, provoca su ascenso hacia los niveles superiores de la litósfera.

Las coladas de lava son un fluido Bingham (no newtoniano) caracterizado por tener un comportamiento viscoplástico. Es decir, que puede comportarse como un sólido o como un fluido viscoso. El esfuerzo de cedencia de estos fluidos define su naturaleza plástica o viscosa. Es decir, para que un fluido de Bingham fluya debe alcanzarse cierto esfuerzo. 

Una colada se desplaza a lo largo del terreno adyacente al punto de emisión del volcán y discurre por la línea de máxima pendiente de la superficie terrestre siempre y cuando se supere el esfuerzo de cedencia. La colada se derrama por el relieve hasta que cese la emisión o hasta que la fuerza tangencial del movimiento pendiente abajo sea menor que el esfuerzo de cedencia de la roca fundida.

El modelo físico del flujo de las coladas de lava depende de múltiples factores. Entre ellos, los principales son el ritmo de emisión, las características reológicas del magma y la topografía del relieve por el que discurre. En el comportamiento de estos flujos lávicos se observan las siguientes características:

1. Comportamiento no newtoniano del fluido
2. Pérdida de calor por conducción, radiación y convección
3. Transiciones entre diferentes tipos de flujo (pahoehoe, aa, ...)
4. Solidificación de la parte superior del flujo y formación de labios y túneles
5. Cambios en la topografía original durante el flujo
6. Bifurcaciones del flujo


En este post se usará la herramienta VORIS 2.0.1 donde se desarrolla este último modelo probabilístico. La herramienta fue creada por Alicia Felpeto en el marco de los proyectos AEGIS, EXPLORIS y MAPASCAN. El modelo utilizado para simular el flujo de lava es un modelo probabilístico que asume que la topografía juega un papel importante para determinar el camino del flujo de lava. El modelo calcula posibles caminos suponiendo dos reglas básicas: A) El flujo solo se puede propagar de una celda del raster del elevaciones a otra de sus ocho vecinas si la diferencia de altura es positiva B) La probabilidad de que el flujo pase de una celda del raster a otra es proporcional a la diferencia. La probabilidad de ser invadido una celda se calcula a partir del cálculo de varias trayectorias al azar mediante el algoritmo MonteCarlo. Si la elevación del terreno se representa en un raster de celdas cuadradas con valores de altitud (h) y si el flujo se encuentra en una celda origen (i=0) entonces la probabilidad (Pi) de que el flujo entre en una de las ocho celdas circundantes (i= 1 ,2 , ...8) es:

donde Δhi representa la diferencia de altura entre las celdas donde está el flujo y cada uno de sus vecinos. Para la estimación de la diferencia se establece una corrección de altura (HC) donde se sitúa el flujo. Este parámetro simula el efecto de la altura del flujo de lava y permite que se propague la misma por el raster de elevaciones del terreno. Por tanto, Δhi se evalúa a partir de:



A partir de estas ecuaciones es evidente que si la altura de una celda es mayor que la altura corregida de la celda donde se encuentra el flujo, la probabilidad de que el flujo se propague hacia esa celda i es cero, lo que implica que el flujo no se puede propagar contra la pendiente del relieve (hacia arriba). Se usa el algoritmo MonteCarlo para seleccionar la celda a la que se propagará el flujo. Además, es necesario tener en cuenta que la probabilidad de las ocho celdas vecinas puede ser cero, lo que genera un sumidero deteniendo el flujo porque las ocho celda circundantes al flujo son de mayor altura. En el caso de una colada de lava real, el sumidero se llenaría y el flujo continuaría su curso. Para evitar detener el flujo en una situación de este tipo el modelo evalúa las dos ecuaciones anteriores para las dieciséis celdas que rodean al flujo. Si en alguna de esas celdas el flujo es posible continuará, si no se detendrá. En este esquema el flujo podría propagarse hasta que llegue a los límites del área computacional. Para evitar esto se crea el parámetro llamado longitud máxima del flujo (Lmax) como se comentó anteriormente.

Para realizar el análisis de trayectorias de las coladas de lava se ha seleccionado la dorsal de Bilma - Abeque al Oeste de la isla de Tenerife por ser un lugar de actividad volcánica reciente.

En ella se han digitalizado los puntos de emisión existentes y se ha calculado la densidad de los mismos. En las zonas de mayor densidad se ha creado una cuadrícula para dividir el espacio en diferentes zonas muestrales. Cada cuadrado tiene un tamaño de 1500 m de lado, resultando 26 zonas muestrales. Se toman como potenciales puntos de emisión futuros los centroides de cada uno de los 26 cuadrados de la cuadrícula de mayor densidad de puntos de emisión existentes.





Una vez obtenidas las coordenadas de los 26 puntos muestrales se procede a ejecutar el modelo del flujo de lava para cada una de los puntos, obteniendo la probabilidad de zonas afectadas si hubiera una erupción con origen en cada uno de estos puntos muestrales. Los parámetros de entrada utilizados en cada punto muestral son: Longitud máxima del flujo: 100.000 m. Corrección de la altura: 2 m Iteraciones: 10.000



Erupciones potenciales en cada una de las 26 muestras obtenidas según las zonas de densidad de puntos de emisiones existentes:
Detalle erupción potencial muestra número 3
 Detalle erupción potencial muestra número 8
 Detalle erupción potencial muestra número 12
 Detalle erupción potencial muestra número 18
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Simbología de elementos vectoriales en ArcGIS

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Simbología de elementos vectoriales en ArcGIS

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Muchas de las personas que nos siguen y contactan con nosotros a través de nuestros foros en las redes sociales de Tutoriales, herramientas y cursos SIG, nos preguntan cómo trabajar adecuadamente la simbología de elementos vectoriales en ArcGIS. Es por ello que os hemos preparado una  introducción a uno de los puntos más importantes del diseño cartográfico con el software ArcGIS: la simbología de elementos.
La gran diversificación de los SIG, gracias al software libre, ha ampliado las capacidades técnicas de generar mapas por prácticamente cualquier usuario, sin embargo la inmensa mayoría e ellos descuida la simbologíade sus mapas para conseguir el mayor reto de un mapa: ser claro, conciso e informativo.
Ante un mapa, ningún elemento representado debe conducir a dudas. Todas nuestras entidades han de estar perfectamente representadas y documentadas en nuestro mapa con ayuda de la leyenda y otros elementos como escalas, nortes y títulos. Un mapa es pura publicidad, su representatividad hará que nuestro mapa cobre relevancia, consiga transmitir aquello que deseamos y, sobre todo, no dejará lugar a dudas en la interpretación de los elementos representados. Existen infinidad de estrategias para generar un mapa que llame la atención.
Simbología _1
Para conseguir una adecuada representación de los elementos que componen nuestro mapa tenemos infinidad de herramientas que permiten mejorar la estética de los resultados finales. Y la base de estas herramientas es la simbología.
A parte de las mejoras de visualización e interpretación de entidades, como el etiquetado y lastransparencias, ¿sabemos que opciones de simbología nos permite utilizar ArcMap para mejorar los resultados en nuestros mapas? Hagamos un repaso de las principales opciones de simbología que podemos emplear para mejorar la representación de nuestros elementos.
  1. Simbolización de entidades (Features): es la simbolización más básica que realiza ArcMap cuando carga un archivo. La trama empleada será única para todos los elementos y no hará distinción entre unos y otros.
Simbologia_2    2. Simbolización por categorías (Categories): se utiliza para representar entidades que presentan un atributo específico, habitualmente un atributo cualitativo. Cada elemento de nuestro mapa presentará una trama diferente en función de ese atributo que le caracteriza. Este tipo de simbolización nos permite jugar con las categorías trabajando con simbología basada en:
  • Valores únicos (Unique values): atribuye un símbolo a cada tipología de categoría contenida en la tabla de atributos. Por tanto, cada atributo tendrá una única trama diferente al resto.
  • Valor único para varios campos (Unique Values, Many fields): atribuye un único valor a los elementos a partir de la combinación de varios campos.
Simbología_3
  1. Simbolización por cantidades (Quantities): como su nombre indica, la simbolización está basada en criterios cuantitativos y, por tanto, los datos que representa son siempre de carácter numérico. Este tipo de simbolización puede ayudarnos a representar elementos de la siguiente manera:
  • Color graduado (Graduated colors): simboliza las entidades utilizando colores de forma gradual y equivalente al tipo de dato. Por ejemplo, podemos asignar un degradado de color en función de mayores o menores longitudes. Puede ser una buena estrategia para representar datos como los valores climatológicos, superficies, densidades, etc.
Simbología_4
  • Símbolo graduado (Graduated Symbol): simboliza las entidades de forma gradual y equivalente, utilizando tamaños de símbolos distintos. Cuanto mayor es el tamaño del símbolo mayor es el valor numérico presente en el atributo de cada entidad. Podemos emplear esta simbología para representar contrastes de datos entre nuestras entidades. Así, por ejemplo, podemos utilizar diferentes tamaños de círculos para representar la densidad de poblaciones de un territorio, hotspots y situaciones similares.
Simbología_5
  • Símbolo proporcional (Proporcional Symbol): agrupa los valores de las entidades en diferentes grupos o rangos a los cuales atribuye un determinado símbolo.
  • Densidad de puntos (Dot density): atribuye una simbología de puntos equivalente al valor numérico presente en cada entidad. Cuanto mayor es el valor numérico mayor número de puntos se colocarán a lo largo de la entidad vectorial.
Simbología_6
  1. Gráficos (Charts): nos ayudará a incorporar, a cada entidad, un gráfico de quesos o barras, utilizando los valores contenidos en dos o más campos de la tabla de atributos. Podemos emplear esta simbología para representar porcentajes o ilustrar gráficamente los pesos de cada uno de los campos de nuestra cartografía.
Simbología_7
Y por último, y más importante dentro de la simbología, no debemos dejarnos llevar por la atracción de los colores. Una trama de colores puede ser atractiva pero poco representativa de lo que estamos interpretando. Una buena opción es emplear colores que, psicológicamente, nos transmitan sensaciones o conceptos basados en la naturaleza de aquello que queremos representar. Tonalidades azules nos orientarán hacia temáticas hidrológicas, colores rojos y negros mostrarán aspectos negativos, tramas verdes mostrarán información vinculada con la vegetación o colores marrones aspectos relativos a morfología del territorio.
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Geopills nº1: Separar visualmente las tablas de atributos en ArcMap

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Separar visualmente las tablas de atributos en ArcMap
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tablas de atributos
Problema: A diferencia del antiguo ArcView 3.2, ArcMap, visualiza las tablas de atributos superpuestas sin poder mostrar la información de las mismas por separado de una manera intuitiva.
Solución: Desde la sección inferior de las tablas de atributos podremos visualizar tantas pestañas como tablas de atributo tengamos activas, pudiendo seleccionar aquella que deseemos visualizar en nuestra vista.
tablas de atributos 2
Para visualizar varias tablas de atributos de manera simultánea pincharemos con el ratón de manera continua en la pestaña deseada y arrastraremos la pestaña hacia el centro de la tabla de atributos. Se nos mostrará un control de orientación y localización de la nueva tabla pudiendo situarla arriba, abajo, izquierda o derecha.
tablas de atributos 3
Una vez seleccionemos la zona donde deseamos visualizarla dejaremos de pulsar el ratón y quedarán visualizadas ambas tablas de atributos. Podremos realizar este procedimiento con todas las tablas que deseemos disponiéndolas de manera ordenada y estructurada.
tablas de atributos 4
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