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Cómo crear un GeoPDF con ArcGIS


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Cómo crear un GeoPDF con ArcGIS 
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Un GeoPDF* es un documento PDF con capacidades geográficas. Con un GeoPDF podrás gestionar las capas, hacer consultas sobre los atributos de las mismas y conocer en todo momento las coordenadas de un lugar. Todo ello desde Adobe Acrobat Reader.
Desde la versión de ArcGIS 9.3, la función exportar a pdf nos da la opción de incluir los atributos de los elementos en el PDF creado. De esta manera los usuarios que utilicen nuestro pdf pueden acceder a los atributos de nuestros features.
Para crear un GeoPDF sigue los siguientes pasos:
1. Abre ArcMap, añade tus capas y configura el mapa.


2. Haz click en File > Export Map…
Export Map
3. En la ventana que se abre selecciona como tipo: PDF (*.pdf)
4. En las opciones de la parte inferior, ve a la pestaña Advanced, y selecciona la opción Export PDF Layers and Feature Attributes.
Configuración de ventana
5.Escribe el nombre de tu archivo y pincha en Guardar para exportar el mapa.
Una vez exportado el mapa debes abrirlo con una versión de Adobe Acrobat Reader para tener disponibles las opciones geográficas.
  • Si utilizas una versión de pago tendrás acceso a más funciones geoespaciales, como medición geodésica y marcas georreferenciadas.
1. Abre el pdf con Adobe Acrobat Reader:
pdf en Acrobat Reader
2. Para abrir las funciones geográficas, ve a Edición > Análisis >
  • Herramienta Datos de objeto
  • Herramienta Medir
  • Herramienta Ubicación geoespacial
Dependiendo de la versión de Adobe Acrobat que se utilice, estas funciones se habilitarán desde otro lugar, por ejemplo en la versión Adobe Acrobat Reader 9 se encuentran haciendo clic derecho en una zona gris sin botones y en el menú contextual que se abre seleccionando la opción More Tools…
La herramienta datos de objeto nos proporciona información sobre el feature que se pinche, en ese momento el árbol de la izquierda muestra los atributos del elemento en cuestión.
ArcGIS datos de objeto
En el ejemplo de la imagen hemos desactivado la visualización de algunas capas. Esto se realiza  pinchando sobre el icono de las capas que se encuentra a la izquierda y  a continuación pinchando sobre el icono del ojo que se encuentra al lado de cada capa.
visibilidad de capas
La herramienta ubicación geoespacial muestra en todo momento las coordenadas X e Y por las que se pasa con el ratón.
ubicación geoespacial
*GeoPDF se refiere a los productos cartográficos e imágenes creadas por aplicaciones de software TerraGo. La idea de GeoPDF surge en el 2001 de la mano de la empresa TerraGo Tecnologies en colaboración con el cuerpo de Ingenieros del Ejército de Estados Unidos.
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Herramientas QGIS para Evaluación de Impacto Ambiental




Herramientas QGIS para Evaluación de Impacto Ambiental


Los SIG, lejos de utilizarse para generar los convencionales mapas de alternativas planteadas en una Evaluación de Impacto Ambiental, también cuentan con herramientas recurrentes que no pueden faltar en el análisis territorial de cualquier técnico. Dentro de la EIA, la naturaleza del archivo ráster es la reina por excelencia del análisis ya que permite trabajar valores cuantitativos de manera continua a lo largo del territorio y poder así ponderar y evaluar las convencionales variables bajo las que trabaja matriz de análisis de impacto como la matriz de Leopold. Las destrezas en el manejo de herramientas ráster predominan en una EIA frente a las herramientas vectoriales, aunque siempre encontrarás infinidad de aplicaciones que te ayudarán a trabajar datos vectoriales para nutrir los inventarios ambientales de tus trabajos.
Aquí tienes un recopilatorio de algunas herramientas cartográficas y plugins de QGIS, junto a sus usos convencionales dentro de toda metodología de análisis de Evaluación de Impacto Ambiental, que no pueden faltar en tu lista de herramientas a utilizar cuando juegues con la carto.

Estadísticas de zona

La cartografía vectorial no es precisamente la naturaleza de archivo más rica en valores dentro de los análisis territoriales. Los Modelos Digitales de Terreno aportan datos cuantitativos que pueden ser analizados estadísticamente para obtener información proveniente de variables territoriales como la altitud, la pendiente, la erosión o datos climáticos como la temperatura y la precipitación. El principal problema que plantea la naturaleza ráster de los MDT es que no es posible combinar o cruzar sus datos de manera directa con cartografía vectorial. Sin embargo, existen herramientas cartográficas en QGIS, como la herramienta Estadísticas de zona, que te permitirán transferir los valores estadísticos de un ráster a elementos vectoriales analizando los datos estadísticos de la superficie coincidente.
Cálculo de estadísticas zonales en QGIS
Este tipo de herramientas te ayudará a analizar y evaluar información como las pendientes medias, temperaturas máximas, rugosidades o valores altitudes máximos a lo largo de una superficie, coordenada o trayecto.

Histogramas de zona

Los MDT empleados no siempre responderán a datos cuantitativos. También existen variables ambientales de carácter cualitativo disponibles en formato ráster. En ocasiones podrás encontrar tipologías de usos del suelo, teselas de vegetación, unidades ecológicas, zonas de riesgo y otras temáticas cualitativas bajo un formato ráster donde cada valor numérico está asociado a una tipología cualitativa.
Histograma zonal
La herramienta de Histograma zonal puede ayudarte a trabajar de manera análoga a la herramienta de estadísticas de zona, transfiriendo a tus límites espaciales de la zona de trabajo los datos cualitativos (también cuantitativos) de tu modelo ráster y mostrando el reparto de clases o tipologías de valores.  Por ejemplo, analizando el predominio de tipos de usos del suelo afectados.

Calculadora ráster

La calculadora ráster es la herramienta clave para trabajar el álgebra de mapas combinando variables ráster en un solo archivo. A modo de sencilla calculadora, podrás combinar matemáticamente dos o más variables ráster para conseguir identificar, mediante valores de píxel, aquellas zonas con una característica predominante. Por ejemplo, a la hora de analizar la resiliencia de las zonas afectadas.
Algebra de mapas en QGIS
Entre los aspectos que puedes trabajar con la calculadora ráster de QGIS, dentro de un análisis de Evaluación de Impacto Ambiental, encontrarás temáticas como:
  • Obtención de valores de fragilidad territorial
  • Zonas de mayor o menor impacto visual
  • Localización de hotspots de biodiversidad
  • Localización de zonas vulnerables ante vertidos
  • Zonas de mayor aptitud territorial en la reintroducción de especies
  • Lugares con mayor tendencia a la erosión

 

Datos de inventarios de biodiversidad

El plugin Occurrences que ofrece el GBIF para QGIS puede serte de gran apoyo a la hora de trabajar tus inventarios de flora y fauna y conseguir analizar el factor de biodiversidad trabajando mapas de distribución o riqueza de especies. Esta herramienta puede ser obtenida desde la sección de complementos de QGIS y te permitirá descargar sobre la vista, de forma directa, los datos de coordenadas de distribución de especies para filtrarlos por fuente o fecha.
Mapa y cartografía de especies mundiales
Otros plugins similares para conseguir inventarios de biodiversidad los puedes encontrar en Natusfera Species Explorer.

Reclasificación

Las herramientas de reclasificación te ayudará a reagrupar pixels para generar intervalos de valores estratégicos o reasignar nuevos valores a los píxels iniciales. De esta forma, ante un rampeado continuo de valores de píxel, podrás fragmentar estratégicamente un número de intervalos y convertir datos cuantitativos en datos cualitativos en los que, cada intervalo, responda a una cualidad territorial específica. Por ejemplo, clasificando los valores de pendientes en tres intervalos de baja, media y alta pendiente, o clasificar zonas de actuación y conservación bajo prioridades cuando analices la vulnerabilidad territorial.
Reclasificación de archivos ráster en QGIS
Podrás encontrar la herramienta de Reclasificación dentro de la caja de herramientas de procesos QGIS.
Reclasificar por capa en QGIS

Estadísticas de paisaje

El análisis de métricas y valores de fragmentación, fragilidad paisajística y número de clases territoriales es rutinario dentro de una Evaluación de Impacto Ambiental. QGIS tiene dos interesantes herramientas para trabajar índices y estadísticas territoriales a partir de capas de usos del suelo o de unidades territoriales. FragScape Landscape Ecology Statistics pueden ayudarte a conseguir métricas territoriales para analizar el impacto territorial, especialmente en temas de conservación y protección de hábitats.
Landscape Ecology Statistics para análisis de índices paisajísticos

Creación de mallas

Algunos análisis territoriales pueden requerir del uso de unidades homogéneas de trabajo como parcelas o cuadrículas. El desarrollo de mallas regulares puede emplearse para sectorizar el territorio y evaluar cada unidad administrativa de manera independiente o compararla con el resto de unidades.
QGIS dispone en su caja de herramientas, una sencilla aplicación de Creación de cuadrículas que te permitirá sectorizar el territorio en unidades de igual tamaño, ya sea en forma de cuadrículas, hexágonos o rombos. Asignándole a cada cuadrícula un código identificativos y empleando las herramientas de estadísticas zonales podrás ilustrar datos a lo largo de la malla. Por ejemplo, a la hora de desarrollar mapas de riqueza de especie, acumulación de impacto o vulnerabilidad, pudiendo realzar las zonas más relevantes del territorio ayudándote de tu grid vectorial.
Creación de mallas fishnet en QGIS

Intersecar estratégicamente entidades lineales

Seguramente conozcas la tradicional herramienta Intersect para cruzar polígonos y obtener superficies comunes entre dos capas. Aunque no lo creas, la herramienta de intersecar también puede ser utilizada estratégicamente entre dos capas de líneas para generar capas de puntos en los lugares de cruce. Y para ello, QGIS, dispone de una variante de esta herramienta que podrás encontrar en el menú superior dentro del grupo de Herramientas de análisis.
Intersecar líneas
Esta sencilla dinámica de superposición de líneas para generar puntos puede ayudarte a cruzar límites antrópicos con límites naturales y obtener datos relevantes en los análisis de impacto ambiental y medidas de mitigación. Por ejemplo, trabajando límites administrativos, límites de cuencas, ríos, carreteras o corredores naturales para disponer de cartografía de localización de:
  • Puntos de muestreo y control de aguas: por ejemplo entre ríos y límites de cuencas.
  • Pasos de fauna: cruzando carreteras y corredores ecológicos.
  • Barreras territoriales o cuellos de botella: cruzando ríos con caminos naturales o corredores.

Kernel

El método de interpolación de Kernel es una de las estrategias de interpolación de datos más empleados en los mapas. Trabajar radios de búsqueda para coordenadas de distribución basadas en datos de densidad, número de individuos o niveles de contaminación y ruido, es una de las opciones que dispones para generar ráster continuos e incluso elaborar mapas de calor para identificar hotspots. Puedes recurrir a la herramienta Kernel density estimation, o la herramienta de Mapas de calor, incorporando la cartografía de coordenadas de distribución de la variable ambiental que estés trabajando.
Mapas de densidad kernel en QGIS

Análisis multiespectral

Las imágenes satélite también tienen su lugar estratégico dentro de la Evaluación de Impacto Ambiental. Pueden ayudarte como imágenes de base en la composición de los mapas, componer índices multiespectrales temáticos o identificar la presencia de masas de agua líquida y sólida, zonas afectadas por incendios o desastres naturales, localizar masas vegetales, evaluar el crecimiento vegetal o analizar las tasas de cambio ocurridas en el tiempo.
El plugin SCP para QGIS te ayudará a realizar búsquedas de imágenes satélite, podrás descargarlas y analizar sus bandas para evaluar aspectos territoriales como el impacto antrópico, la evolución de la vegetación, la severidad de incendios o el flujo hidrológico de las masas de agua. Si juegas con varias imágenes a escala multitemporal podrás documentar la evolución de los ecosistemas o los impactos generados en el territorio a través de timelapses.
Imagenes satelite en QGIS

Mapas de visibilidad

No hay Evaluación de Impacto Ambiental que no se preste a tener un mapa de impacto visual en el territorio. Y las herramientas de análisis de cuencas visuales son una de las herramientas más demandadas y diversificadas en cualquier SIG de escritorio. Entre las infinitas opciones que tienes en QGIS para trabajar cuencas visuales, puedes recurrir al plugin Visibility Analysis. Con ayuda de un Modelo Digital de Elevación podrás incorporar radios y alturas de visión en el medio para acotar la cuenca visual de impacto del proyecto y representar los resultados, ya sea a través de una trayectoria o mediante puntos de observación.
Mapas de visibilidad

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Terremotos desde el interior de la Tierra #ArcGIS

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Terremotos desde el interior
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Estás viendo los terremotos desde el interior de la Tierra. 

🌏 Creado por Raluca Nicola con la API de #ArcGIS para #JavaScript

Explora la aplicación aquí: http://ow.ly/GPaA50x3SMG

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Cómo incluir el Copyright en QGIS

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Cómo incluir el Copyright en QGIS

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Si has trabajado con alguna librería de mapas web como OpenLayers o Leaflet estarás acostumbrado a ver un texto de atribución en la esquina inferior derecha del visor web. Pues bien, una de las características renovadas que tiene QGIS 3 es la posibilidad de incluir un texto informativo sobre los derechos de copia, este texto aparecerá en una de las esquinas del mapa.
Es importante recordar que, al igual que sucede con una obra literaria, un mapa puede tener derechos de copia. Además podemos aprovechar esta característica no solo para indicar quién es el autor, sino para indicar con qué programa se ha realizado el mapa y mencionar la fuente de los datos. Te recordamos la importancia de citar bien los mapas, datos y el software GIS utilizado.
¿Cómo se incluye el copyright en QGIS?
  1. Abrimos QGIS.
  2. Vamos al menú superior Ver > Ilustraciones > Etiqueta del Copyright…
Se abre la ventana «Decoración de la etiqueta de copyright»:
Activamos la etiqueta de derechos de autor para poder escribir el texto. Por defecto aparece el nombre de usuario del equipo y el año actual, pero como hemos comentado al principio conviene modificarlo para indicar además el programa utilizado y la fuente de los datos.
En esta ventana podemos modificar el tipo letra (la fuente, tamaño, color, halo, etc), la ubicación y establecer un margen desde el borde.
Una vez realizados los cambios, aceptamos y aparece el Copyright en QGIS:
Copyright en QGIS
Ojo, esta decoración es útil si exportamos nuestro mapa como imagen o en PDF, pero si creamos una composición de mapa, este texto no aparecerá en ella.
En la composición de mapa debemos añadir nuestro mapa y además añadir un elemento a la composición a través de la opción «Añadir etiqueta» para configurar de nuevo el texto del copyright. Esta opción es más versátil porque nos permite configurar con más precisión dónde queremos que aparezca el texto.

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Data Scientist: La profesión del futuro

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Data Scientist
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Las empresas tecnológicas son las que emplean, en la mayoría de los casos, científicos de datos, pero es cierto, que cada vez más, estos profesionales están siendo demandados en otros sectores. Para los expertos, 2018 es el año en el que el Big Data está dando un gran salto consolidándose definitivamente como una herramienta estratégica capaz de aportar valor a todos los procesos y áreas de una empresa. ¿Qué se está haciendo?, ¿cómo sucederá?, ¿en qué medida?, ¿es Data Scientist la profesión del futuro?
data scientist
Además, para las empresas, los datos pueden convertirse en un activo del que extraer un gran beneficio. Y ya no es solo el beneficio, sino conocer qué pérdidas puede llegar a ocasionar a una empresa el no invertir en esta tecnología.
Por este motivo, muchas empresas están recopilando gran cantidad de datos. Sin embargo, todavía no hay suficiente gente que se pueda hacer cargo de su procesamiento. En esa tarea la figura del data scientist es esencial. La falta de talento cualificado unido al gran rendimiento que puede aportar este profesional a la empresa justifican su sueldo. Se cobra desde los 25.000 euros anuales para un perfil junior a los 50.000 de uno senior, es decir, de 5 a 10
años de experiencia, según la Guía del Mercado Laboral 2018.
Te puede interesar: Francisco Santos en Emprende TVE: Los líderes son clave en la transformación digital
Para Francisco Llaneza, Data Scientist en Deloitte Digital, la reacción general de las empresas es positiva, puesto que “es de conocimiento público la gran ventaja competitiva que puede proveer, aunque al sector aún le falta un
conocimiento más profundo que permita discriminar si realmente le interesa o no dar el salto en función del tipo de compañía”.
El Big Data ha traído importantes retos, la privacidad y seguridad de los datos es uno de los más comentados, por esa razón el blockchain se posiciona como la gran tendencia este año, pues ayuda a cifrar importantes volúmenes de datos. Según IBM el 90% de empresas y entidades gubernamentales
buscarán el desarrollo de blockchain a lo largo del 2018.
Por lo tanto, ¿qué es un Data Scientist? Es un profesional que ante enormes bases de datos, la mayor parte de ellos desestructurados, aplica sobre ellas sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística para recopilar,
extraer y procesar información relevante que contienen. Toda esta información es una mina de oro y las empresas lo saben, pero necesitan este perfil que dé forma a todos esos datos para poder crear valor a partir de ellos.

Habilidades que debe tener un Data Scientist

Según el docente del Máster Oficial en Big Data de la Escuela de Negocios y Dirección, Ignacio Gómez, un científico de datos debe reunir ciertas habilidades “que le permitan extraer conclusiones útiles de un amasijo de datos aparentemente inconexos”. Según la revista Forbes, las cualidades que distinguen a un buen Data Scientist son:
1. Capacidad para programar. Al contrario que un profesional de la estadística, un científico de datos debe ser capaz de desarrollar sus propias herramientas informáticas para automatizar el proceso de extracción de información. No se trata de una programación a bajo nivel, ya que se utilizan herramientas que ayudan mucho a construir los
programas sin necesidad de reinventar la rueda cada vez, pero es muy importante.
2. Capacidad de análisis, en particular, análisis cuantitativo. Buena parte del análisis de datos va de entender el comportamiento de un sistema a partir de los datos que produce, de forma natural o mediante
experimentos. Un buen conocimiento de estadística aplicada es fundamental en este proceso.
3. Capacidad de comunicación. Esta capacidad multiplica los beneficios de las anteriores, haciéndolas más efectivas.
4. Capacidad para trabajar en grupo. Los proyectos de análisis de datos son por lo general complejos, y requieren de un equipo multidisciplinar y una efectiva colaboración entre ellos puede marcar la diferencia entre el
éxito y el fracaso.
Data Scientist
Francisco Llaneza afirma que, ante todo, un científico de datos “debe disponer de una gran inquietud y proactividad, puesto que existen muchas maneras de resolver los problemas que le puedan surgir en el día a día”. Respecto a las habilidades técnicas idóneas, Llaneza también destaca que “deben tener una fuerte base matemática y estadística para garantizar el rigor metodológico, una facilidad por la programación, con especial interés en Python y R, así como en herramientas de Business Intelligence para poder visualizar fuentes de valor inexploradas en los datos”.
Para Izaskun López-Samaniego, Data Scientist en Globant, un data scientist tiene que tener un perfil multidisciplinar ya que “va a tener que trabajar con los datos desde su depuración, pasando por el análisis hasta la presentación”. En este sentido, añade que por un lado, “tiene una fuerte capacidad de abstracción para ser capaz de, a partir de lo que le piden, saber dónde y cómo buscar o cómo reflejarlo en los datos”.
Te puede interesar: Entrevista a BlaBlaCar: Referente de la Economía Colaborativa
La capacidad analítica “es indiscutible para entender los datos, tratarlos para conseguir su objetivo y obtener los insights que los datos le enseñan”. Y por último, es necesario “tener sensibilidad con las matemáticas y la programación ya que es la base de nuestro trabajo”, concluye López Samaniego.
En definitiva, un data scientist es un experto estadista que da forma a los datos en bruto que se generan en la red. Por lo tanto, debe contar con una buena formación en matemáticas, en estadística y en gestión del conocimiento, así como un cierto grado de capacidades sobre el problema que se maneja en el análisis.
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Crear un mapa de conflictos en ArcGIS

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Crear un mapa de conflictos en ArcGIS

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Un mapa de conflictos del uso del suelo permite analizar las relaciones mutuas o la magnitud entre la oferta potencial del suelo y el uso actual del mismo, para determinar niveles o categorías del conflicto basta comparar en un mapa el uso actual versus el uso potencial (aptitud) del suelo, para este ejemplo en dicha comparación resultan tres casos:
1. Adecuado.- Indica que el suelo esta utilizado de forma correcta, significa que el uso existente tiene exigencias similares a su potencialidad ambiental, es decir se encuentra en equilibrio.


  1. Sub-uso.- Cuando las exigencias del uso o cobertura vegetal actual son menores a las potencialidades ambientales ofertadas, se puede decir que el suelo puede dar más de lo actual.
  2. Sobre-uso.- Cuando las exigencias del uso o cobertura vegetal actual son mayores al potencial ambiental ofertado, es decir el suelo esta degradado o degenerado por empobrecimiento de sus condiciones iniciales.

  Visualizar datos temporales en ArcGIS
Para crear un mapa de conflictos del uso del suelo en ArcGIS 10 (similar en versiones anteriores) se procede de la siguiente manera:
    • Definir categorías, para el ejemplo de este videotutorial se han definido las siguientes:
Uso actualUso potencial (aptitud)Conflicto
BosqueBosqueAdecuado
BosqueCultivoSubuso
BosquePastizalSubuso
CultivoBosqueSobreuso
CultivoCultivoAdecuado
CultivoPastizalSubuso
PastizalBosqueSobreuso
PastizalCultivoSubuso
PastizalPastizalAdecuado
  • Cargar los shapefiles (capas) del uso actual y aptitud del suelo (según la categorización y necesidades el usuario puede cargar las capas que requiera combinar).
  • Ir al menú Geoprocessing, seleccionar la herramienta Union.
  • En Input Features agregar las capas a unir, y en Output Feature Class definir el directorio donde se va a guardar el archivo.
  • Abrir la tabla de atributos del archivo generado y adicionar un campo tipo texto en Add Field, el mismo que se debe rellenar con la información de acuerdo a las categorías establecidas.
  • Fijar una simbología que se adapte a sus mejores necesidades.

  Aplicaciones SIG para Android
A continuación se muestra el videotutorial (archivos de práctica) para explicar con mayor detalle y claridad la presente entrada.

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SIG GRASS

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SIG GRASS
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Resultado de imagen de gis GRASS
SIG GRASS, comúnmente conocida como HIERBA (Recursos Geográficos Sistema de Apoyo Análisis), es una libre defuente abierta y Sistema de Información Geográfica suite (SIG) se utiliza para la gestión geoespacial y análisis de datos, procesamiento de imágenes, gráficos y mapas de la producción, el modelado espacial y visualización. GRASS GIS se utiliza actualmente en los entornos académicos y comerciales de todo el mundo, así como por muchas agencias gubernamentales y empresas de consultoría ambiental. Es miembro fundador de la  Fundación Geoespacial de Código Abierto (OSGeo).

Informacion General

Recursos Geográficos Sistema de Apoyo Análisis, comúnmente conocida como GRASS GIS, es un Sistema de Información Geográfica (SIG) que se utiliza para la gestión de datos, procesamiento de imágenes, producción de gráficos, modelado espacial y visualización de muchos tipos de datos. Es gratuito (Libre) Software / Open Source liberado bajo GNU General Public License (GPL)> = V2. GRASS GIS es un proyecto oficial de la Open Source Geospatial Foundation. Originalmente desarrollado por el Ejército de los EE.UU. Ingeniería de la Construcción Research Laboratories (EE.UU.-CERL, 1982-1995, ver  la historia de la HIERBA 1,0-4,2 y 5beta), una rama de los EE.UU. Army Corp de Ingenieros, como herramienta para la gestión de la tierra y la planificación del medio ambiente por los militares, GRASS GIS se ha convertido en una herramienta de gran alcance con una amplia gama de aplicaciones en muchas áreas diferentes de las aplicaciones y la investigación científica. GRASS se utiliza actualmente en los entornos académicos y comerciales de todo el mundo, así como muchas agencias gubernamentales, incluyendo la NASA, la NOAA, el USDA, DLR, CSIRO, el Servicio de Parques Nacionales, la Oficina del Censo de Estados Unidos, USGS, y muchas empresas de consultoría ambiental.

El Equipo de Desarrollo HIERBA ha convertido en un  equipo multinacional formado por desarrolladores en numerosos lugares. En septiembre de 2006, el Comité de Dirección del Proyecto HIERBA se formó, que es responsable de la gestión global del proyecto. El PSC es especialmente responsable de la concesión de subversion acceso de escritura.

General de GRASS GIS Características

GRASS GIS contiene más de 350 módulos para prestar los mapas y las imágenes en el monitor y papel; manipular raster y vectorialesdatos incluidos vector redes; procesar multiespectral imagen de datos; y crear, administrar y almacenar datos espaciales. GRASS GIS ofrece tanto una intuitiva interfaz gráfica de usuario, así como la sintaxis de línea de comandos para facilitar las operaciones.GRASS GIS puede interactuar con impresoras, plotters, digitalizadores y bases de datos para desarrollar nuevos datos, así como gestionar los datos existentes.
GRASS GIS gerente atributo 6

SIG GRASS y apoyo a los equipos

GRASS GIS apoya grupos de trabajo a través de su concepto UBICACIÓN / DIRECTORIO DE MAPAS que puede ser configurado para compartir datos y la instalación HIERBA sí a través de NFS (Network File System) o CIFS. Mantener lugares con sus DIRECTORIOS DE MAPAS subyacentes en un servidor central, un equipo puede trabajar simultáneamente en la misma base de datos del proyecto.

Capacidades GIS GRASS

  • El análisis de la trama: rasterline automática y el área a la conversión de vectores, búfer de estructuras de línea, celular y perfil DataQuery, modificaciones tabla de colores, La conversión a vectores y formato de datos punto, el análisis de correlación / covarianza, análisis de sistemas expertos, Álgebra de mapas (mapa calculadora), interpolación de valores perdidos, el análisis de la matriz de Vecindad, superposición de la trama con o sin peso, Reclasificación de etiquetas celulares, remuestreo (resolución), reescalamiento de valores de celda, el análisis estadístico, la generación de células de superficie de líneas vectoriales
  • 3D-Raster (voxel) Análisis: importación de datos 3D y exportación, máscaras 3D, mapa en 3D álgebra, la interpolación 3D (IDW, Regularised Splines con tensión), Visualización 3D (isosuperficies), Interfaz de ParaView y PovRay herramientas de visualización
  • Análisis vectorial: generación de contorno de las superficies raster (IDW, algoritmo Splines), conversión de formato de datos raster y punto, Digitalización (escaneado de imágenes de trama) con el ratón, Reclasificación de etiquetas de vector, superposición de capas vectoriales
  • Análisis de datos Point: Delaunay triangulación, interpolación de superficie de cotas, polígonos de Thiessen, análisis topográfico (curvatura, pendiente, orientación), LiDAR
  • El procesamiento de imágenes: Apoyo a las imágenes aéreas y vehículos aéreos no tripulados, los datos de satélite (óptica, radar, térmicas), el análisis de componentes Canónica (CCA), Color de generación compuesto, detección de bordes, filtrado de frecuencia (Fourier, matrices de convolución), Fourier y la transformación de Fourier inversa, histograma estiramiento, la transformación IHS a RGB, rectificación imagen (afines y polinómicas transformaciones contra objetivos raster y vectoriales), Ortho foto rectificación, Análisis de Componentes Principales (PCA), correcciones radiométricas (Fourier), remuestreo, de mejora de la resolución (RGB / IHS), RGB a la transformación IHS, Textura clasificación orientada (máximo secuencial una clasificación a posteriori), la forma de detección, clasificación supervisada (áreas de entrenamiento, máxima clasificación de probabilidad), la clasificación no supervisada (clustering distancia mínima, máxima clasificación de probabilidad)
  • DTM-Análisis: generación de Contorno, Análisis de costos / path, Pendiente / análisis de los aspectos, la generación de superficies de Heigths al contado o contornos
  • Geocodificación: geocodificación de mapas raster y vectoriales incluyendo (LiDAR) señalan nubes
  • Visualización: superficies 3D con consulta 3D (NVIZ), las asignaciones de color, presentación de histograma, mapa de superposición, mapas Datos específicos, mapas raster, mapas vectoriales, Zoom / unzoom -función
  • Creación de mapas: Mapas de imagen, mapas Postscript, mapas HTML
  • SQL-apoyo: interfaces de base de datos (DBF, SQLite, PostgreSQL, MySQL, ODBC)
  • Geoestadística: Interfaz con "R" (un entorno de análisis estadístico), Matlab, ...
  • Marco temporal: el apoyo para el análisis de series de tiempo para gestionar, procesar y analizar (grandes) de datos ambientales espacio-temporales. Es compatible con consultas, cálculo del mapa, la agregación, estadísticas y brecha de llenado de raster, vector y datos Raster3D. Un constructor topología temporal está disponible para construir conexiones de topología espacio-temporales entre los objetos de los mapas para extensiones 1D, 3D y 4D.
  • Además: el modelado de la erosión, el análisis de la estructura del paisaje, el transporte de soluciones, análisis de cuencas.
Véase también la solicitudes de página en el Wiki y la  entrada de la Wikipedia.

Acerca de GRASS GIS 7

La versión más reciente versión estable (LTS) es  GRASS GIS 7, disponible desde 2015. Ofrece soporte de datos grande, un motor mejorado topológica vectorial 2D / 3D y mucho mejorada de redes vectorial análisis. Los atributos se gestionan de forma predeterminada en formato SQLite. El gestor de pantalla se ha mejorado de usabilidad. El NVIZ visualización herramienta fue completamente reescrito. El procesamiento de imágenes también se ha ampliado. Un completo marco temporal se ha añadido. Ver más detalles en  Nuevas características.
GRASS GIS 7.0 es la nueva versión estable.

Acerca de GRASS GIS 6


HIERBA 6.x SIG es la antigua versión estable. Se introdujo un nuevo motor topológica vectorial 2D / 3D y soporte para el análisis de redes vectorial. Los atributos se gestionan en un DBMS basadas en SQL (PostgreSQL, MySQL, SQLite, ODBC, ...), por defecto en formato DBF. Un nuevo gestor de visualización se ha implementado. La herramienta de visualización NVIZ se ha mejorado para mostrar datos vectoriales 3D y volúmenes voxel. Los mensajes se traducen parcialmente (i18n) con soporte para fuentes FreeType, incluyendo caracteres asiáticos de varios bytes. Nuevas ubicaciones pueden ser, por ejemplo generada automáticamente. por número de código EPSG mediante un asistente ubicación. GRASS GIS está integrado con GDAL / OGR bibliotecas para apoyar una amplia gama de formatos raster y vectoriales, incluyendo OGC-conformes Características simples.

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