Posteado por: rengifo | mayo 13, 2014

Whitebox Geospatial Analysis Tools


Estimados lectores,

Después de una larga pausa, les quiero contar de un nuevo software que se encuentra disponible en las páginas de la Universidad de Guelph, Canada.  Este software se llama Whitebox geospatial analysis tools (Whitebox GAT).

La fortaleza de este  software  es el análisi de procesos hidro- geomorfológico. En la má reciente versión el Whitebox GAT tambien tiene muchas funciones para el analisis de fotos  satelitales. Este softaware es completamente libre publicado bajo linsenci GPL3.

Entre sus funciones cuentan:

-Herramienta de GIS: analisis del costo de la distancia, buffer, evaluación de multicriterios, reclasificación .

-Herramientas para el procesamiento de imágenes:  NDVI, mosaicos, clasificación, numerósos filtros espaciales

-Herramientas para la hidrologia: preprocesamiento de DEM, analisis de la corriente, flujo de masas y analisis de cuencas .

-Herramientas para el analisis de terreno: generación de derivados de supercifies (pendiente, orientación de la pendiente, curvatura), relieve, idex de humedad ,index de posicion relativa, index de la fuerza relativa de los rios.

-Herramientas para datos de laser: interpolación IDW, densidad de puntos, remoción de puntos falsos.

La lista anterior  es solo  un resumen de las posibilidades de uso que ofrece  el  Whitebox GAT. El mismo puede ser descargado gratuitamente de las páginas de la Universidad del Guelph. Aqui el link.

Además la universidad tiene un foro  donde publican algunas de las cosas que  se pueden hacer con Whitebox GAT e aqui el link

También olvidé mencionar que el Whitebox GAT tiene una guia de ayuda muy  bien documentada aqui el link

PS: para los interesados en la programación Whitebox GAT puede procesar python y Groovy

Cordiales saludos

Rengifo

 

 

 

 

Posteado por: rengifo | febrero 17, 2014

QGIS 2.0 Y SAGA Plugins


Estimado lectores,

los tengo un poco abandonados ya que por razones  de trabajo me ha quedado poco tiempo  para mi blog. Esta vez me gustaría hacer algunos comentarios  sobre el nuevo  QGIS 2.0. A primera vista, la fortaleza del nuevo QGIS reside en su capacidad de interoperar con otros software abiertos como SAGA, R y  SEXTANTE (GVSIG), entre otros. Pero en el proceso de interoperabilidad se esconden algunos detalles que  pueden ser  un poco confusos. Asi que para ilustrar a lo que me refiero tomé el módulo de análisis geomorfométrico y calculé 3 derivados  topográficos: relieve, orientación de la pendiente e inclinación de la pendiente local. Para ello, hice uso de un DEM-LIDAR con 2m de resolución.  Aqui los resultados.

En las imágenes  1 y 2 se puede observar los efectos del azimuth en la caculación de un map de relieve usando SAGA GIS plugin en QGIS . En la imágen 1 de  observa un relieve invertido donde el río es resaltado mientras que las montañas aparencen como  valles. Para corregir este  efecto, calculé el relieve de nuevo pero en vez de usar 315 grados  usé 120 grados , de esta manera obtuve el resultado deseado (ver imágen 2)

inverted_hillshade

Imágen  1. Relieve calculado usando 315 grados de azimuth .

correct_hillshade

Imágen 2. Relieve calculado usando 120 grados de azimuth

Otra particularidad  de la integración de SAGA GIS con QGIS se expresa en la forma como QGIS  presenta los resultados del geoprocesamiento, en este caso  la pendiente y  la dirección de la pendiente.  Como se puede  observar en las imágenes   3  y  4 ,  aunque los resultados del cálculo de la pendiente  es el mismo, la unidad en cada uno de los mapas difiere en la forma como se  expresa su escala. Mientras  que  SAGA GIS normaliza el resultado multiplicandolo por 100 y presentando los resultados en forma  de porcentaje , QGIS presenta el resultado sin esta normalización. Esto genera diferencia en la escala númerica y por consiguiente crea confusión. Observando los histográmas de ambas  pendientes (slope)  calculadas respectivamente en SAGA  GIS y en QGIS usando  EL SAGA GIS plugin , se darán cuenta que  aunque la escala difiere la forma del histográma de distribución es la misma.

saga_picsimágen 3. Muestra los resultados del cáculo del mapa de relieve, pendiente y dirección del pendiente con histogramas de distribución. Calculado en SAGA GIS, sin usar el plugin

qgis_pics_slope

imágen 4. Muestra la pendiente calculada  en QGIS usando el SAGA GIS plugin. Los resultados  la dirección de la pendiente es igual en ambos softwares.

Un cordial saludo a todos y hasta la próxima .


Los duendes de las estadísticas de WordPress.com prepararon un informe sobre el año 2013 de este blog.

Aquí hay un extracto:

Un tren subterráneo de la ciudad de Nueva York transporta 1.200 personas. Este blog fue visto alrededor de 4.200 veces en 2013. Si fuera un tren de NY, le tomaría cerca de 4 viajes transportar tantas personas.

Haz click para ver el reporte completo.


Estimados lectores,

No habia tenido mucho tiempo de escribir por razones personales. Pero esta oportunidad me gustaria hablar un software que ha sido desarrollado en Brasil por la Iglesia Católica de Sao Paulo. El mismo se llama Interimage. Es un software libre  para la clasificación de imágenes satélitales usando el principio de segmentación. El concepto es bastante interesante, ya que uno puede modelar su conocimiento de una zona mediante el uso de semántica. Es decir yo tengo una foto satelital y además conozco la zona, entonces puedo definir clases que me permiten integrar mi conocimiento en la clasificación de la imágenes. En la mayoría de los software el proceso de clasificación se encuentra generalmente deteminado por el nivel de reflexión, aunque aqui se usan también  estos principios, la novedad de interimage es que permite integrar el conocimiento del experto.

La única desventaja de interimage es que solo se pueder usar imágenes


Ante todo un cordial saludos a todos mis lectores .Por razones de tiempo voy a hacer una entrada corta esta vez. Como el título lo indica voy a demostrar como se crea un mosaico de datos .hgt, que es el formato de los SRTM.
Primero habran el terminal X (shell) de linux y escriben el siguiente código:

# unzip all         ESTA LINEA SOLO ES UN COMENTARIO

for i in *.hgt.zip ; do unzip $i ; done        ESTA LINEA DICE QUE TODOS LOS HGT QUE ESTAN EN EL ZIP VAN A SER EXTRAIDOS

# create mosaik (optionally reproject on the fly with -t_srs)        ESTO ES UN COMENTARIO
gdalwarp *.hgt srtm_mosaik.tif                ESTA LINEA DICE QUE TODO LOS .HGT VAN A SER PROCESADOS Y GUARDADOS EN UN DOCUMENNTO QUE LLAMA EN ESTE CASO “SRTM_MOSAIK.TIF
Recuerden que necesitan tener instalado la libreria gdal, preferiblemente la versión 1.9.
saludos Rengifo


Ante todo un cordial saludo después de una larga  pausa por razones  familiares  y laborales.

El tema de hoy se lo quiero dedicar al análisis geomorfométrico de cuencas mediante el uso combinado de SAGA GIS y GRASS GIS. Especificamente me refiero al indice de rugosidad de Melton. Este indice se usa para diferenciar cuencas, basandose en la dinámica de sedimentos. E decir mediante el uso un modelo de elevación digital, el  indice de rugosidad de Melton (IRM) ayuda a diferenciar entre cuencas capaces de producir flujos de detritos y las cuencas que solo producen  crecida sin  sedimentos. Por supuesto, cabe remarcar que los resultados del IRM  van a depender de la calidad del modelo de elevación.En este caso el area de estudio fue la cuenca media del rio  chama en los Andes venezolanos.

Para calcular el IRM los siguientes pasos  se llevaron a cabo:

  • Definición del area de estudio usando un shape de la zona
  • importación del  SRTM90 en  SAGA GIS
  • Calculo  del  altura relativa de la cuenca (s)
  • Exportación de  la altura relativa de la cuenca a  GRASS GIS
  • Mediante el uso  del algebra de mapas , cáculo del IMR
  • Análisis de los resultados

Por razones de tiempo  me voy a concentrar en los análisis de los resultados. Para mayor información les recomiendo  revisar el articulo que escribi sobre este tema en la  revista geográfica venezolana

Modelaje de flujos de detritos potenciales a partir de un modelo de elevación digital SRMT (Shuttle Radar Topography Mission), Cuenca alta del río Chama, nor-oeste de Venezuela”, (versión digital: www.saber.ula.ve/regeoven) Revista geográfica Venezolana, N°, 1, Volumen 53, 2012, páginas 93-108.

Como lo pueden ve en la imagen los valores  de 0.34 representan zonas en las cuencas con alto potencial de trasporte de sedimentos, mientras que las areas por debajo de 0,17 (basado  en observaciones de campo) tiene menor potencial de transporte de sedimentos (fig 1, IRM)

De esta manera  se pueden dar cuenta  que el software libre pueder ser usado para tomar decisiones importantes con respecto al análisis de riesgo naturales

Hasta  la próxima y un cordial agradecimiento a todas las personas que hicieron posible  la publicación  de este artículo en la revista geográfica venezolana.

 

 

Posteado por: rengifo | abril 5, 2012

Revista de softwarelibre publicada en Latinoamerica


Amigos lectores,

ante  todo un cordial saludo. Después de una larga pausa  invernal estoy de  nuevo por acá. Después de recibir un mensaje de uno de mis lectores, indicandome de la existencia WXGIS, decidí pornerme al día de lo que esta ocurriendo el el  mundo del GIS en nuestro continente.  Así que descubrí con  mucha satisfacción que Brasil  publica la versión portuguesa de la Revista FOSSGIS, la mísma se encuentra disponible en la página de FOSSGIS brasil. Después de un vistazo de di cuenta que la revista  está a la altura  de muchas otras publicaciones con el mísmo perfil.  Y después de todo leer portugués no es difícil para los hispanohablantes.

cordial saludo

Posteado por: rengifo | enero 2, 2012

DVD alive versión 5


Estimados lectores aqui vamos comenzando un nuevo año!

Aprovecho la oportunidad para comentarle que la organización del software libre para la geografía (osgeo) generó una dvd que contiene una buena lista de programas libres (GPL) con enfasis en geoanalisis.
Aqui tiene la lista los paquetes incluidos.

52°North WPS 2.0.0
AtlasStyler 1.5
deegree 2.3
GeoKettle 3.2.0-20090609
Geomajas 1.6.0
GeoNetwork 2.4.3
Geopublisher 1.5
GeoServer 2.0.2
GMT 4.5.1
GpsDrive 2.11
GRASS GIS 6.4.0rc6
gvSIG 1.10
Kosmo 2.0
Mapbender 2.6.2
Mapfish 1.2
MapGuide Open Source 2.2.0
Mapnik 0.7.0
Mapserver 5.6.5
MapTiler 1.0beta2
Marble 0.9.2
MB System 5.1.2
OpenJUMP 1.3
OpenLayers 2.9.1
OpenCPN 2.1.0
OpenStreetMap editors and tools
osgEarth 1.3
Ossim/OssimPlanet 1.8.6
pgRouting 1.03svn
PostGIS 1.5
QuantumGIS 1.5.0
QGIS mapserver 0.7
R geostatistics 2.11.1
Sahana 0.6.4
SAGA GIS 2.0.4
SpatiaLite 2.4
Tilecache
uDig 1.2.0
Ushahidi 1.1.0
Viking 0.9.9
zyGrib 3.9.2
ZOO Project 1.0
Todos lo programas estan pre-instalados y pre-configurados y funcioan en cualquier sistema operativo con ayuda de una máquina virtual.
Puede ser decargado de la página oficial de  OSGEO (www.osgeo.org)

Feliz comienzo del año 2012 !

Rengifo

Posteado por: rengifo | noviembre 28, 2011

SAGA 2.0.8 disponible


Estimados lectores SAGA GIS 2.0.8 ha está disponible para descargar. Entre las novedades se encuentran:
-Segmentos de redes hidrológicas se peuden visualizar en 3d.
-Delinación de cuenca basada en la clasificación de Strahler
-Análisis interactivo mediante el uso de variogramas
-Mejoramiento del módulo de análisis de regresión.

Y una gran cantidad de mejorías que afectaban el uso del SAGA en Linux ubuntu.

Para una lista completa de los cambios y mejorias vean este link:
http://sourceforge.net/apps/trac/saga-gis/attachment/wiki/Changelog%202.0.8/changelog_saga_2.0.8.txt

Posteado por: rengifo | noviembre 24, 2011

GDEMv2 – micro cuencas


Estimados lectores

Continuando con la serie dedicada a la geomorfometría me gustaría presentar algunos de las consideraciones a tomar en cuenta cuando se usa el modélo GDEM v2.

Por eso deseo escribir detalladamente el proceso de evaluación que realicé, antes de continuar calculando otro derivativos basados en el GDEM V2.

En primer lugar descargué una srtm 90 metros. Usando el comando r.fillnulls en GRASS GIS rellené los huecos. Usando el comando gdal_translate de la librería GDAL corté la zona de interés y finalmente, con el comando r.resamp.rst (GRASS GIS) recalculé el SRTM 90 a una resolución de 30 metros (SRTM30) para hacerlo comparable con  el GDEM (30m) (ver figs. 1 y2).

Fig . 1: Modelo de elevación digital basado en el gdemv2 (30m), cuenca la Pedregosa y los Curos, Venezuela.

Fig . 2: Modelo de elevación digital basado en el srtm 90 (recalculado a 30m), cuenca la Pedregosa y los Curos, Venezuela.

A primera vista se puede observar que el GDEM tiene mejor resolución que el srtm recalculado (30m). Sin embargo un análisis visual no es suficiente para determinar si los modélos de elevación tienen errores sistemáticos, es  decir errores que se generaron durante el proceso de recoleción o durante el proceso de reintepolación del DEM.

Algunos de los errores sistemáticos presentes en el GDEM y el SRTM30 se pueden determinar  mediante el cálculo de perfiles (ver figs. 4a, 4b y 4c). Como se puede apreciar en la imágen de los perfiles de ambos DEMs, existen diferencias de alturas entre ambos DEMs.

Fig. 4a: Transecta de ambos modelos de elevación digital.

Fig.4b: Trascecta (Perfil de altura en ambos modelos)

SRMT30 sobrestima la altura en la mayoría de las cotas lo cual puede ser un error sistemático generado por el método de interpolación usado, ya que la densidad de  puntos a interpolar no es lo suficientemente alta (falta referencia bibliográfica).

La diferencia de altura realativa se puede visualizar también mediante el uso de álgebra de mapas ( ver fig. 4c ). El color rojo representa las diferencias positivas y el color azul las diferencias negativas en metros entre ambos.

Fig. 4c: Muestra diferencia de altura relativa en metro entre los dos DEMS.

Segundo, también se puede apreciar que los perfiles se ecuentra desplazados el uno del otro, lo cual puede ser una indicación de un error sistemático durante el proceso de ortorectificacíón de las imágenes usada para generar el DEM, en este caso el GDEM. Ya que se asume que el SRTM fue correctamente ortoretificado. Este desplazamiento  se puede visualizar mediante la comparación de las curvas de nivel (ver fig. 5 ).

Fig.5: Curvas de nivel de 30 metros de equidistancia. Amarillo representa el GDEM y negro representa el SRMT.

Finalmente, para determinar el nivel de ruido en el DEM,se puede hacer un análisis comparativo de los histogramas de ambos DEMs ( ver fig 7a ,7b).

Fig. 6a: Histograma de GDEM v2 30m.

Fig. 6b: Histograma de SRTM90 (recalculado 30m)

Como era de esperarse  el GDEM presenta un  histográma con mayor ruido lo cual se puede atribuir a el algoritmo usado para generar el DEM,pero tambien la naturaleza de los sensores, es decir visual. Mientras que los sensores usados para generar el srtm son radiométricos. Que el srtm30 presente un histográma más suave se puede atribuir al proceso de interporlación.

****Aqui considero importante nombrar que la interpolación de menores resoluciones a mayores resoluciones no es recomendable, ya que la misma pueden tener  efectos sobre otros derivativos, como la pendiente  y orientación, que finalmente  pueden introducir errores sistemáticos en otros derivativos, como el cálculo de las redes hídrológicas y modélo hidrológicos ****.

Con estas observaciones presente, mi próximo articulo lo enfocaré al uso del GDEM para generar derivativos ya que considero que la parte evaluativa ( cualitativa y cuantitativamente) ha sido lo sificientemente discutida.

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