BLOG – Cursos GIS | TYC GIS Formación https://www.cursosgis.com Formación presencial y online en temática GIS para empresas y particulares Wed, 21 Jul 2021 13:43:53 +0000 es hourly 1 https://wordpress.org/?v=5.2.11 https://www.cursosgis.com/wp-content/uploads/2017/07/flavicon-01.png BLOG – Cursos GIS | TYC GIS Formación https://www.cursosgis.com 32 32 ¿Qué es un servidor THREDDS? https://www.cursosgis.com/que-es-un-servidor-thredds/ https://www.cursosgis.com/que-es-un-servidor-thredds/#respond Wed, 21 Jul 2021 13:42:49 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29657 Un servidor THREDDS (Thematic Realtime Environmental Distributed Data Service) es un servidor web que proporciona metadatos y acceso a conjuntos de datos científicos, utilizando OPeNDAP, OGC WMS y WCS, HTTP y otros protocolos de acceso a datos remotos. En este servidor se puede crear un catálogo de acceso a la información. Por ejemplo, MeteoGalicia. Se [...]

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Un servidor THREDDS (Thematic Realtime Environmental Distributed Data Service) es un servidor web que proporciona metadatos y acceso a conjuntos de datos científicos, utilizando OPeNDAP, OGC WMS y WCS, HTTP y otros protocolos de acceso a datos remotos. En este servidor se puede crear un catálogo de acceso a la información. Por ejemplo, MeteoGalicia.

Se puede acceder a dichos datos de diferentes maneras, entre ellas IH Cantabria desarrolló un plugin para QGIS que permite conectar servidores THREDDS y proceder a la visualización de los datos correspondientes en dicho SIG, en este caso tira de servicios WMS y WCS. Puedes descargar el complemento aquí:

Por otro lado, también puedes proceder a la descarga y visualización de datos mediante código Python, en este caso necesitarás el enlace referido a OPENDAP.

Y por supuesto , en el catálogo , sobre el recurso que te interese podrás bajar directamente el dato , en formato NetCDF. En otras entradas ya te mostramos como trabajar con este formato de datos en un SIG.

Si quieres aprender más sobre cómo trabajar con servicios, catálogos incluidos en portales web y el uso de Python, desde TYC GIS te ofrecemos una formación muy variada.

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Conectando las aplicaciones Mapbox y Leaflet con R https://www.cursosgis.com/conectando-las-aplicaciones-mapbox-y-leaflet-con-r/ https://www.cursosgis.com/conectando-las-aplicaciones-mapbox-y-leaflet-con-r/#respond Fri, 16 Jul 2021 07:10:33 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29565 Últimamente R se está convirtiendo en un lenguaje de programación muy atractivo a la hora de visualizar mapas y muestra de ello es el interés de los desarrolladores en crear paquetes que integren la funcionalidad de aplicaciones y librerías web mapping tan potentes en la actualidad como Mapbox y Leaflet. Esto es una prueba más [...]

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Últimamente R se está convirtiendo en un lenguaje de programación muy atractivo a la hora de visualizar mapas y muestra de ello es el interés de los desarrolladores en crear paquetes que integren la funcionalidad de aplicaciones y librerías web mapping tan potentes en la actualidad como Mapbox y Leaflet. Esto es una prueba más del potencial que tiene el software “open source”.

Últimamente se ha visto en redes sociales dicho potencial con los mapas realizados por Dominic Royé (sí yo también jugué con su tutorial, no puede evitarlo) o con una librería tan interesante que te permite desplegar visualizaciones 3D denominada “rayshader” si quieres empezar a manejarla aquí tienes un tutorial muy interesante creado por Tyler Morgan y podrás realizar cosas tan chulas como las siguientes:

En esta entrada os vamos a presentar otra librería denominada “mapboxapi” que te permite traer a R tus creaciones realizadas en Mapbox. Para ello antes que nada debes saber que tendrás que incorporar tu API token que obtienes en tu cuenta usuario de Mapbox. Vamos a trabajar con un Cartograma que hice hace algún tiempo.

Así antes que nada nos traemos la librería de su repositorio, la activamos y también activamos la librería “leaflet”:

remotes::install_github("walkerke/mapboxapi")
library(mapboxapi)
mapboxapi::mb_access_token("pkXXXQ", install = TRUE, overwrite=TRUE)
readRenviron("~/.Renviron")
library(leaflet)

Lo siguiente que haremos será traernos un “style” que se creó en Mapbox anteriormente (concretamente el cartograma) y se incluye el id y el nombre de usuario de la cuenta a través del siguiente código. También le vamos a decir dónde quiero que se visualice (coordenadas de Madrid) y el nivel de zoom.

mapa<- leaflet() %>%
  addMapboxTiles(style_id = "cXXXl",
                 username = "tycgis") %>%
  setView(lng = -3.70256,lat = 40.4165, zoom = 12)
mapa

Y se visualizará de la siguiente manera.

Te animo a que trabajes con mapboxapi porque tiene otras muchas funciones muy interesantes. Desde TYC GIS te podemos ofrecer una formación muy variada en el desarrollo de visores cartográficos con Mapbox y Leaflet o cursos dedicados a data science con Python y R.

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¿Qué son las extensiones en la base de datos PostgreSQL? https://www.cursosgis.com/que-son-las-extensiones-en-la-base-de-datos-postgresql/ https://www.cursosgis.com/que-son-las-extensiones-en-la-base-de-datos-postgresql/#respond Tue, 13 Jul 2021 14:41:33 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29473 PostgreSQL es una base de datos relacional con mucha funcionalidad pero que aún se le puede añadir más gracias a las extensiones. Es por eso que cuándo le aportamos una capacidad geoespacial a dicha base de datos ésta se convierte en PostgreSQL/PostGIS ya que le habrás instalado la librería PostGIS. Esto puede llegar a confundirnos [...]

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PostgreSQL es una base de datos relacional con mucha funcionalidad pero que aún se le puede añadir más gracias a las extensiones. Es por eso que cuándo le aportamos una capacidad geoespacial a dicha base de datos ésta se convierte en PostgreSQL/PostGIS ya que le habrás instalado la librería PostGIS. Esto puede llegar a confundirnos cuando se empieza a trabajar en este ámbito.

El código SQL (mediante este lenguaje se realizan las consultas en este programa) permite incluir diferentes tipos de extensiones mediante la sentencia: “CREATE EXTENSION…”. Ojo PostGIS se puede instalar en el proceso de instalación de PostgreSQL.

Y también se puede hacer mediante los comandos en la interfaz pgAdmin.

En el apartado de las extensiones, podemos hacer clic encima de una de ellas y proceder a consultar las funciones disponibles.

Si abrimos la “Query tool” y escribimos esta sentencia, SELECT * FROM pg_available_extensions ORDER BY name; nos aparecerán las extensiones que están disponibles ordenadas por orden alfabético.

A continuación, se van a enumerar algunas de las extensiones más destacadas:

1.pgrouting: permite trabajar con datos geoespaciales realizando rutas y análisis de redes .

2. postgis_topology: esta extensión permite establecer reglas topológicas con el fin de detectar y corregir posibles errores en nuestros datos. Ojo pg_routing posee su propia función para ello.

3. pointcloud_postgis: es una extensión para guardar datos LiDAR.

Si quieres aprender más sobre cómo trabajar con PostgreSQL/PostGIS y sus diferentes extensiones, en TYC GIS te ofrecemos la siguiente formación: “CURSO SOBRE BASE DE DATOS: POSTGIS”.

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Cómo instalar y configurar las herramientas de LAStools en QGIS 3 https://www.cursosgis.com/como-instalar-y-configurar-las-herramientas-de-lastools-en-qgis-3/ https://www.cursosgis.com/como-instalar-y-configurar-las-herramientas-de-lastools-en-qgis-3/#respond Fri, 02 Jul 2021 15:15:56 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29422 Las herramientas de LAStools son herramientas externas a QGIS desarrolladas por rapidlasso GmbH para el procesamiento de datos LiDAR (Light Detection and Ranging). Estas herramientas son muy eficientes, pudiendo procesar billones de puntos en unos segundos. En este tutorial vamos a explicar cómo instalar estas herramientas en QGIS 3 para poder trabajar con nuestros datos [...]

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Las herramientas de LAStools son herramientas externas a QGIS desarrolladas por rapidlasso GmbH para el procesamiento de datos LiDAR (Light Detection and Ranging). Estas herramientas son muy eficientes, pudiendo procesar billones de puntos en unos segundos.

En este tutorial vamos a explicar cómo instalar estas herramientas en QGIS 3 para poder trabajar con nuestros datos LiDAR. Lo primero es descargar las herramientas desde este enlace haciendo click en Download.

Descomprimimos la carpeta en el disco C. Se nos generará una carpeta denominada LAStools con la ruta C:\LASTools. Ahora, abrimos QGIS y descargamos el plugin “LAStools”. Para ello: Complementos > Administrar e instalar complementos y buscamos LAStools. Hacemos click en “Instalar complemento”.

Una vez instalado el plugin, debemos activar las herramientas y especificar la carpeta en la que se encuentran. Para ello vamos a Configuración > Opciones > Proveedores > LAStools y activamos la casilla Activate y especificamos la ruta a la carpeta de las herramientas (C:\LAStools).

Una vez hecho esto, si vamos a la caja de herramientas de procesos tendremos un apartado con las herramientas de LAStools, que como podemos ejecutar las herramientas a ficheros individuales (file) o a carpetas (folder).

Podemos probar por ejemplo la herramienta “lasview”, la cual permite visualizar ficheros *.las o *.laz (ficheros *.las comprimidos). En la caja de herramientas de LAStools abrimos las herramientas de checking quality y ejecutamos “lasview”.

Con este tutorial ya hemos aprendido cómo instalar y configurar las herramientas de LAStools, las cuales son indispensables para trabajar con datos LiDAR en QGIS. No obstante, dentro del conjunto de estas herramientas las hay que son de código libre, otras que son de uso libre, y otras que necesitan licencia para usos gubernamentales, comerciales o de producción. Para más información sobre las licencias se puede consultar el fichero “LICENSE.txt” que se encuentra dentro de la carpeta LAStools.

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Cómo instalar Node.js y NPM en 4 pasos https://www.cursosgis.com/como-instalar-node-js-y-npm-en-4-pasos/ https://www.cursosgis.com/como-instalar-node-js-y-npm-en-4-pasos/#respond Wed, 30 Jun 2021 00:22:25 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29395 En este tutorial vamos a explicar cómo instalar Node.js y NPM de una manera breve y sencilla. Node.js es un entorno de ejecución de código abierto que utiliza código JavaScript en un servidor, sin necesidad de utilizar navegadores web. Node.js destaca por su alta escalabilidad, es decir, es capaz de manejar un gran número de [...]

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En este tutorial vamos a explicar cómo instalar Node.js y NPM de una manera breve y sencilla. Node.js es un entorno de ejecución de código abierto que utiliza código JavaScript en un servidor, sin necesidad de utilizar navegadores web. Node.js destaca por su alta escalabilidad, es decir, es capaz de manejar un gran número de conexiones simultáneas.

Además, es interesante el hecho de que Node.js se integra dentro de la gestión de paquetes utilizando la herramienta NPM (Node Package Manager; se instala por defecto con Node.js), la cual permite instalar numerosos componentes a través de un repositorio en línea. Si queréis indagar más sobre Node.js y NPM podéis consultar la documentación en Nodejs.org y Npmjs.com.

A continuación, los 4 pasos para instalar Node.js y NPM:

1. Entrar en https://nodejs.org/es/download/ y descargar el instalador de Node.js en el sistema operativo deseado. Podemos elegir entre Windows, Mac y Linux.

2. Ejecutar el instalador que acabamos de descargar. Simplemente debemos avanzar en el proceso de instalación.

3. Una vez finalizado el proceso de instalación, podemos comprobar fácilmente si se nos ha instalado correctamente. Para ello, vamos al intérprete de comandos de nuestro ordenador (en Windows, por ejemplo, escribir “cmd” en la barra de búsqueda y abrir la aplicación de “Símbolo del sistema”).

4. En la ventana de comandos, escribir node -v y pulsar la tecla Enter. Nos debería aparecer la versión que tenemos instalada de Node.js (en mi caso la versión 12.19.0). Para comprobar que se nos ha instalado también NPM, escribiremos npm -v y pulsaremos de nuevo Enter. Nos debería aparecer también en este caso la versión del Node Package Manager (en mi caso la versión 6.14.8).

Con estos 4 sencillos pasos ya tendremos instalado y disponible para utilizar todo el potencial de Node.js junto con el instalador de paquetes NPM.

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TabPy: Fusionando Tableau y Python https://www.cursosgis.com/tabpy-fusionando-tableau-y-python/ https://www.cursosgis.com/tabpy-fusionando-tableau-y-python/#respond Tue, 29 Jun 2021 13:21:17 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29377 TabPy es una librería Python que hace de puente entre este lenguaje de programación y el programa de visualización de datos Tableau. Esto permitirá utilizar Python en Tableau con el fin de escribir sentencias que permitan realizar un análisis más eficiente de tus datos en esta aplicación. Vamos a ver cómo proceder a la instalación [...]

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TabPy es una librería Python que hace de puente entre este lenguaje de programación y el programa de visualización de datos Tableau. Esto permitirá utilizar Python en Tableau con el fin de escribir sentencias que permitan realizar un análisis más eficiente de tus datos en esta aplicación.

Vamos a ver cómo proceder a la instalación de esta librería, estamos trabajando en Anaconda, por lo que nos vamos a la consola e incluimos este código para crear un entorno dedicado.

conda create --name my-tabpy-env python=3.7

El siguiente paso para conseguir dicha integración es instalar la librería “TabPy” mediante la siguiente sentencia:

pip install tabpy

Para lanzar la librería, si lo hemos hecho bien, sólo tendríamos que escribir “tabpy”:

tabpy

Y si se lanza el servicio, se podrá ver que todo funciona en http://localhost:9004/.

Una vez conseguido esto, nos vamos a Tableau y accedemos en la pestaña “Ayuda” –> “Gestione la conexión de extensiones de análisis” –> “TabPy”.

Se abre una nueva ventana, y ahí ponemos el nombre del servidor (en este caso es nuestra máquina, localhost) y el puerto: 9004, en este caso desde dónde escucha la aplicación. Probamos la conexión y nos saldrá el mensaje de que se ha realizado de manera correcta.

En TYC GIS tienes varios cursos sobre Python y Tableau donde puedes mejorar tus capacidades en programación y visualización de datos.

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Cómo crear la famosa gráfica “Word Cloud” https://www.cursosgis.com/como-crear-la-famosa-grafica-word-cloud/ https://www.cursosgis.com/como-crear-la-famosa-grafica-word-cloud/#respond Fri, 25 Jun 2021 13:12:27 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29352 En esta ocasión se va a trabajar con una librería muy curiosa que nos permite crear un gráfico de nubes de palabras que te puede servir para cualquier informe, trabajo o investigación aunque tiene más un enfoque creativo. Existen muchas maneras de crearla, nosotros vamos a hacerlo con Python. Vamos a obtener un texto de [...]

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En esta ocasión se va a trabajar con una librería muy curiosa que nos permite crear un gráfico de nubes de palabras que te puede servir para cualquier informe, trabajo o investigación aunque tiene más un enfoque creativo. Existen muchas maneras de crearla, nosotros vamos a hacerlo con Python.

Vamos a obtener un texto de Wikipedia, a través de una búsqueda través de una palabra de nuestro interés. Vamos a calcular la cantidad de veces que se repiten las palabras, las que aparezcan con más frecuencia se mostrarán en mayor tamaño en la visualización.  Vamos a hacerlo en el entorno de Anaconda, ya se enseñó en una entrada anterior como instalar librerías, en este caso “wordcloud” y “wikipedia”.

Entonces nos vamos al notebook y empezamos a importar dichas librerías junto a «matplotlib» la cual es una librería que nos ayuda a generar gráficas.

El siguiente paso es indicarle la palabra, o palabras de búsqueda, y que lo muestre:

Entonces con el siguiente código generamos la nube de palabras :

Y podremos guardar la imagen para poder utilizarla a conveniencia:

Dejo el código completo:

import wikipedia
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as matplt
ejemplo = wikipedia.summary("word cloud")
print(ejemplo)
wordcloud = WordCloud(max_font_size=70, max_words=100).generate(ejemplo)
matplt.imshow(wordCloud,interpolation="bilinear")
matplt.axis("off")
matplt.show()
image = wordCloud.to_image()
image.save("ejemplo.png")
image.show()

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Cómo instalar y empezar a usar Visual Studio Code en 5 pasos https://www.cursosgis.com/como-instalar-y-empezar-a-usar-visual-studio-code-en-5-pasos/ https://www.cursosgis.com/como-instalar-y-empezar-a-usar-visual-studio-code-en-5-pasos/#respond Thu, 24 Jun 2021 13:52:57 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29342 Visual Studio Code es uno de los editores de código gratuitos más conocidos en todo el mundo. Su sencillez de uso y su interfaz gráfica son algunos de sus muchos puntos fuertes. Con su instalación se incorporan los lenguajes de JavaScript (junto con TypeScript y Node.js), HTML y CSS, aunque con las extensiones es posible [...]

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Visual Studio Code es uno de los editores de código gratuitos más conocidos en todo el mundo. Su sencillez de uso y su interfaz gráfica son algunos de sus muchos puntos fuertes. Con su instalación se incorporan los lenguajes de JavaScript (junto con TypeScript y Node.js), HTML y CSS, aunque con las extensiones es posible utilizar lenguaje Java, C++, PHP o Python.

A continuación, se explican los 5 pasos para instalar y empezar a usar Visual Studio Code:

1. Descargar el instalador del programa. Podemos elegir los sistemas operativos de Windows, Linux y Mac.

2. Ejecutar el fichero que se nos ha descargado. La instalación es muy sencilla. Simplemente debemos ir aceptando y avanzando en el proceso de instalación.

3. Abrir Visual Studio Code. Nos aparecerá una ventana como la siguiente.

4. Crear un nuevo fichero (el cual podemos guardar con extensión .js, .html, .py, etc), abrir uno existente o, por ejemplo, abrir una carpeta donde tengamos nuestros ficheros.

5. Arrastrar desde el explorador de la parte izquierda los ficheros que queramos editar hacia el panel de edición. Podremos navegar fácilmente entre ellos utilizando la barra superior. En la parte derecha nos aparece un “minimapa” para localizarnos dentro del código que estamos editando.

Con estos 5 sencillos pasos ya estamos listos para empezar a desarrollar nuestras aplicaciones utilizando Visual Studio Code.

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Cómo crear una capa de puntos desde un fichero *.txt con PyQGIS https://www.cursosgis.com/como-crear-una-capa-de-puntos-desde-un-fichero-txt-con-pyqgis/ https://www.cursosgis.com/como-crear-una-capa-de-puntos-desde-un-fichero-txt-con-pyqgis/#respond Tue, 22 Jun 2021 14:17:59 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29310 En esta entrada de blog vamos a ver un ejemplo práctico de cómo importar en QGIS un fichero *.txt (el cual contiene campos con coordenadas X e Y) utilizando Python y cómo añadir la capa a nuestra base de datos. Como ejemplo voy a utilizar un fichero *.txt con los terremotos más importantes desde el [...]

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En esta entrada de blog vamos a ver un ejemplo práctico de cómo importar en QGIS un fichero *.txt (el cual contiene campos con coordenadas X e Y) utilizando Python y cómo añadir la capa a nuestra base de datos.

Como ejemplo voy a utilizar un fichero *.txt con los terremotos más importantes desde el año 2150 a.C, del Centro Nacional de Datos Geofísicos de la NOAA, el cual se puede descargar del siguiente enlace.

Si no funcionase el enlace, probad a guardarlo como *.txt desde este enlace, haciendo click derecho sobre la página-Guardar Como: http://www.qgistutorials.com/downloads/signif.txt.

Si abrimos el fichero, observamos que entre los diferentes campos tiene un campo “longitude” y otro “latitude”. También nos debemos fijar en la estructura, que vemos que en este caso está separado por tabuladores.

Para evitar fallos en la creación de la capa vamos a eliminar los tabuladores y los vamos a reemplazar por puntos y comas. Abrimos el editor de Python en QGIS (Ctrl+Alt+P y click en el icono de “Show editor” arriba a la izquierda) e importamos las librerías que nos van a hacer falta. Seguidamente, definimos la variable “basepath” con el directorio de trabajo, en mi caso “Carpeta de usuario\Documents\entradas\csv_pyqgis”. Definimos con el método .path.join() dónde tenemos almacenado el fichero *.txt (en la ruta de trabajo), el cual se denomina “signif.txt”. Abrimos el fichero con la función open(). Como segundo argumento le definimos el modo de apertura del fichero, que en este caso primero será de lectura (‘r’).

/**
import os
from pathlib import Path

basepath = Path().home().joinpath("Documents","entradas","csv_pyqgis").as_posix()
txt = os.path.join(basepath,'signif.txt')
with open(txt, "r") as f:
    datos = f.read()
*/

Una vez abierto el fichero de texto se procede a la lectura con el método .read(). Después, con el método .replace() especificamos que reemplace los tabuladores (\t) por puntos y comas (;). Abriremos nuevamente el fichero con .write() para escribir de nuevo todo el texto con los caracteres reemplazados.

/**
datos = datos.replace('\t', ';')
with open(txt, "w") as f:
    f.write(datos)
*/

Ahora el fichero tendrá este aspecto.

Ahora nos falta en nuestro código la parte de convertir este fichero de texto en una capa Shapefile. Creamos una variable denominada “uri”, la cual va a contener la ruta donde tenemos el fichero *.txt, a la cual le vamos a concatenar:

delimiter: especificamos que el separador son puntos y comas.

crs: especificamos el EPSG del sistema de coordenadas.

yField: especificamos el nombre del campo que contiene las coordenadas Y en el *.txt.

xField: especificamos el nombre del campo que contiene las coordenadas X en el *.txt.

A continuación, creamos la capa con la clase QgsVectorLayer, donde especificamos en los parámetros la ruta (uri), el nombre que va a tener la capa (‘terremotos’) y que va a ser una capa delimitada por texto (‘delimitedText’). Añadimos la capa al proyecto con el método .addMapLayer.

/**
uri="file:///"+txt+"?delimiter=;&crs=EPSG:4326&yField=latitude&xField=longitude"
capa = QgsVectorLayer(uri, 'terremotos', 'delimitedtext')
QgsProject.instance().addMapLayer(capa)
*/

Si ejecutamos el código veremos que nos añade a nuestro proyecto una capa que se llama terremotos. Sin embargo, esta capa es temporal. Si cerramos el proyecto perdemos la capa, por lo que vamos a exportar la capa a formato Shapefile. Para ello, con el método .writeAsVectorFormat de la clase QgsVectorFileWriter exportaremos nuestra capa con extensión ESRI Shapefile a nuestra carpeta de trabajo, utilizando el mismo sistema de coordenadas de la capa temporal.

/**
QgsVectorFileWriter.writeAsVectorFormat(capa, basepath+"/terremotos.shp", "CP1250", capa.crs(), "ESRI Shapefile")
*/

Si cargamos nuestro fichero Shapefile veremos las entidades de punto que representan los terremotos.

El código completo del ejercicio en Python es el siguiente.

/**
import os
from pathlib import Path

basepath = Path().home().joinpath("Documents","entradas","csv_pyqgis").as_posix()
txt = os.path.join(basepath,'signif.txt')

with open(txt, "r") as f:
    datos = f.read()

datos = datos.replace('\t', ';')
with open(txt, "w") as f:
    f.write(datos)

uri="file:///"+txt+"?delimiter=;&crs=EPSG:4326&yField=latitude&xField=longitude"
capa = QgsVectorLayer(uri, 'terremotos', 'delimitedtext')
QgsProject.instance().addMapLayer(capa)
QgsVectorFileWriter.writeAsVectorFormat(capa, basepath+"/terremotos.shp", "", capa.crs(), "ESRI Shapefile")
*/

El siguiente objetivo de esta entrada es importar esta capa a nuestra base de datos de PostgreSQL. Para ello, lo primero que debemos hacer es conectarnos a la base de datos. Utilizaremos el “Postgis shapefile import/export manager”, que se nos instala junto con PostGIS. En Windows lo podemos encontrar pulsando la tecla Windows. El nombre puede variar en función de la versión de PostGIS que tengamos instalada. En el caso de PostGIS 3:

Una vez abierto hay que establecer la conexión a la base de datos. Para ello hacemos click en “View connection details…”. Tendremos que rellenar una serie de datos.

Username: nombre de usuario de PostGIS.
Password: nuestra contraseña de PostGIS.
Server Host: el nombre del servidor donde está alojado nuestra base de datos. En mi caso “localhost” al ser un servidor local. A la derecha especificamos el puerto de conexión a la base de datos. Por defecto, el puerto es 5432, aunque en mi caso tengo establecido 5433.
Database: nombre de la base de datos a la cual le vamos a añadir la capa. Muy importante que nuestra base de datos tenga la extensión de PostGIS. Si no la tenemos activada, debemos ir a nuestra base de datos y escribir lo siguiente en el editor de consultas:

CREATE EXTENSION postgis;

Si la conexión se ha podido establecer exitosamente, aparecerá el siguiente mensaje abajo.

Le damos a “Add File” y seleccionamos el Shapefile “terremotos.shp”. Es importante especificar el nombre de la columna que contiene la geometría (“geom”). Especificamos también el SRID. Una vez rellenados estos datos, haceos click en “Import”.

Nos aparecerá en la parte inferior un mensaje de que se ha completado la exportación.

Si vamos a PgAdmin veremos que tenemos una nueva tabla llamada terremotos con el campo “geom”. Podemos hacer una consulta básica dentro de nuestra tabla, como por ejemplo mostrar aquellos terremotos que hubo en el año (year) 1920 con una intensidad (intensity) superior a 7 (medida en la Escala sismológica de Mercalli, que va del 1 al 12). Se seleccionan los campos de intensity, location_n (localización) y geom.

Para terminar, si hacemos click en el icono de la vista del campo geom nos aparecen señalados en el mapa los terremotos de intensidad mayor a 7 que hubo en el año 1920.

Nota: Hay una valoración incluida en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.

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Cómo instalar la librería de Python “GeoPandas” para trabajar con datos espaciales https://www.cursosgis.com/como-instalar-la-libreria-de-python-geopandas-para-trabajar-con-datos-espaciales/ https://www.cursosgis.com/como-instalar-la-libreria-de-python-geopandas-para-trabajar-con-datos-espaciales/#respond Mon, 21 Jun 2021 13:33:53 +0000 https://www.cursosgis.com/?p=29291 GeoPandas es una librería que permite trabajar con datos geoespaciales con formato shape (entre otros) por lo que es muy sencillo crear visualizaciones y desplegar análisis con este tipo de datos clásico. Realmente extiende el potencial de la librería «pandas». Parece ser que la instalación de GeoPandas puede provocar algunos problemas, yo lo hice por [...]

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GeoPandas es una librería que permite trabajar con datos geoespaciales con formato shape (entre otros) por lo que es muy sencillo crear visualizaciones y desplegar análisis con este tipo de datos clásico. Realmente extiende el potencial de la librería «pandas».

Parece ser que la instalación de GeoPandas puede provocar algunos problemas, yo lo hice por esta vía y funcionó perfectamente. En Anaconda, antes que nada, creo un nuevo entorno, le digo que esté dedicado a Python y le añado la versión correspondiente.

El siguiente paso será instalar las librerías necesarias, lo hago  en este orden: GDAL, Pyproj, Shapely, y  por último Fiona.

También necesitará instalar la librería JupyterLab para proceder a trabajar con los notebooks, cuando lanzamos uno, le decimos que queremos importar las siguientes librerías:

A continuación, se va a establecer la ruta dónde tengo los datos ( de las Comunidades Autónomas de España descargado del CNIG) y le indico con cuál quiero trabajar. Abro la cabecera de la tabla para ver los campos que se incluyen en los datos.

El tipo de formato del campo:

O la información que contiene el campo “NAMEUNIT”:

Y si queremos mostrar el mapa, incluimos la siguiente línea de código:

Aquí dejo todo el código:

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
file_path = './data/ccaa_etrs89.shp'
mapa_es = gpd.read_file(file_path)
mapa_es.head()
mapa_es.dtypes
mapa_es['NAMEUNIT'].unique
mapa_es.plot()

En próximas entradas se mostrarán otras funcionalidades de esta librería. Desde TYC GIS te ofrecemos numerosos cursos sobre Python dónde puedes aprender a trabajar con este lenguaje de programación.

Nota: Hay una valoración incluida en esta entrada, por favor, visita esta entrada para valorarla.

Formación de calidad impartida por profesionales

 

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