Miércoles, 15 Marzo 2017 11:12

Lidar y Urbanismo

Desde hace unos años, los datos LiDAR se han convertido en la fuente de datos geográficos “de moda”. LiDAR un sistema de medida basado en determinar la distancia desde un emisor láser a un objeto, midiendo el tiempo transcurrido entre la emisión del pulso láser y la recepción de la señal reflejada por el objeto.

La información que capturan (coordenadas, altura, retorno, ángulo de barrido) y la precisión (puntos por metros cuadrados) han permitido una magnífica incorporación en trabajos vinculados con estudios de biomasa, inundaciones, mapas de ruido, explotación de minas, arqueología o simplemente en trabajos topográficos y cartográficos de detalle entre otros.

 

Lidar imaging comparing old-growth forest (right) to a new plantation of trees (left).

Lidar imaging comparing old-growth forest (right) to a new plantation of trees (left).Wikipedia

 

Tras la captura de datos, la clasificación, automática y manual, de la nube de puntos (ecos o retornos) es un proceso fundamental para poder sacarle el máximo rendimiento a esta fuente de información. En esta clasificación, los pulsos con un único retorno suelen ser interpretados como superficies sólidas o duras (edificios, suelo, etc.), en el agua el rayo láser es absorbido rápidamente y no vuelve al avión (no retorno) y la vegetación podemos tener varios retornos ya que el rayo recorre desde la copa hasta el suelo.

LiDAR y Urbanismo

En el ámbito de los estudios urbanos esta técnica se presenta muy prometedora, ya que en una primera aproximación, posibilitan un levantamiento rápido y preciso de una zona amplia, con un error del orden de centímetros, reduciendo también de manera drástica el tiempo necesario para la toma de datos.

Los datos están siendo usados en la actualización catastral ya que permiten por ejemplo la detección de nuevas edificaciones gracias el registro de cambios volumétricos o la construcción de piscinas. Los modelos 3D de áreas urbanas generados a partir de fuentes LiDAR pueden ser utilizados para estudios de densidad de edificios o determinación de número alturas de edificación.

En el curso titulado SIG y Ciudad que imparto con el arquitecto José Carlos Rico hemos querido incorporar esta fuente de datos a los flujos de trabajo de los profesionales vinculados con el urbanismo.

Trabajando con los datos del LiDAR PNOA, cuya densidad es de 0,5 puntos/m² y con una precisión altimétrica de 20 cm RMSE Z y tras la generación de Modelos Digitales del Terreno, estos modelos pueden usarse por ejemplo para :

  • Obtención de cotas máximas, mínimas y rangos de las distintas zonas de una figura de planeamiento.
  • Generación de curvas de nivel con equidistancias de 1 a 0,5 metros para planos topográficos o de replanteo.
  • Creación de perfiles de alturas de la red de infraestructuras viarias proyectadas.
  • Extracción de altura de construcciones existentes

Herramientas

Una vez obtenidos las cuadrículas LiDAR de la zona de trabajo se puede utilizar la herramienta Lastools para realizar unión de ficheros (lasmerge) o recortes (lasclip) mediante polígono. A partir de estos primeros trabajos pueden generarse distintos modelos digitales de elevación de gran resolución. Jugando con la clasificación de la nube de puntos podemos obtener modelos de terreno (MDT), forma tridimensional del terreno desnudo en el que se excluye cualquier elemento situado sobre él, o modelos digitales de superficies (MDS) que incluyen el terreno y los elementos estáticos situados sobre ella (árboles, edificios, etc).

Modelos Digitales de Elevación a partir de los datos LiDAR PNOA

PNOA y Modelos Digitales de Elevación (MDS y MDT) partir de los datos LiDAR PNOA

Con nuestro modelo digital del terreno, podemos trabajar con las distintas herramientas y geoprocesos para datos ráster que nos ofrece el potente SIG de escritorio QGIS.

Modelos digitales del terreno

Desde el modelo de elevaciones pueden crearse mapas de pendientes, orientaciones, escabrosidad. La calculadora ráster es la herramienta que nos permitirá filtrar las capas capas para que cumplan determinados criterios. Así podemos seleccionar zonas que cumplan una serie de criterios topográficos (ej. orientación al sur y pendiente menor de cinco grados) favorables para su edificación.

Mapa de pendientes (%)

Mapa de pendientes (%)

Curvas de nivel

La resolución de los datos de partida nos permite generar curvas de nivel cada metro o medio metro. Esto nos permitiría contar con un plano topográfico de detalle sobre el que trabajar. Aplicando determinadas reglas en la simbología y etiquetado de la capa de curvas se pueden obtener resultados profesionales.

Estadística zonal

Mediante esta herramienta de QGIS se podrán obtener un conjunto de estadísticas bastante amplias sobre los valores del modelo de elevaciones para las geometrías de una capa poligonal. Se puede usar la estadística zonal para obtener las cota máxima, mínima y la diferencia entre ambas de las determinadas manzanas o o parcelas proyectadas en una figura de planeamiento. Esta información será de utilidad por ejemplo para cálculos de volumetrías.

Plano temático por intervalo entre cota máxima y mínima de capa manzana de planeamiento

Plano temático por intervalo entre cota máxima y mínima de capa manzana de planeamiento

Es para mi un verdadero placer poder informar entre el 23 de febrero y el 31 de marzo de 2017,  tendrá lugar en Córdoba, la primera edición del curso semi-presencial “SIG y Ciudad: Sistemas de Información Geográfica aplicados al análisis urbano y del territorio”. El curso, con un total de 40 horas, estará destinado a profesionales vinculados con las disciplinas del planeamiento urbanístico, la ordenación territorial, la gestión de la ciudad o la sostenibilidad urbana.

Llevo ya un tiempo con verdadero interés en podar realizar este curso por varias razones: en primer lugar porque, desde hace unos años, la ciudad como espacio geográfico , es mi campo profesional de aplicación de las Tecnologías de Información Geográfica, y en segundo lugar, porque son numerosos los compañeros, colegas y amigos que me han demandado una labor formativa centrada en esta temática.

Como no podía ser de otra forma, QGIS será nuestro SIG de cabecera. Este potente herramienta open source, multiplataforma y gratuita, es el Sistema de Información Geográfica de uso más extendido en estos últimos años, tanto en el ámbito de la administración pública como entre los profesionales del sector.

Si ya de por sí la temática y la tecnología no fueran lo suficientemente interesantes, contar con la colaboración como docente del arquitecto y experto en SIG José Carlos Rico es razón más que justificada para matricularse. José Carlos es experto en Planificación urbanística, Análisis de Riesgos Inmobiliarios (Risk@Certificate) y responsable del estudio Rico&co.

La formación virtual (25 horas) se realizará a través del Aula de Formación Virtual de Almagre y consistirá en el acceso a la documentación teórica de cada unidad, documentos y guion de prácticas, sistema de tutorías a través de foros y correos de consulta con el profesorado y descarga de textos y enlaces de apoyo que faciliten la mejor compresión de cada uno de los temas.

La parte presencial (15 horas) consistirá en un total de 6 sesiones en la que se incluirá la presentación de la unidad y la realización práctica de forma tutorizada. Las sesiones tendrán lugar en coSfera, Espacio coworking (Avenida de Cervantes, 6 Córdoba)

Lunes, 09 Mayo 2016 10:38

Qué es un Modelo Digital de Terreno

Un Modelo Digital de Terreno (MDT) es una estructura numérica de datos que representa la distribución espacial de una variable cuantitativa y continua. El tipo de MDT más conocido es el Modelo Digital de Elevaciones (MDE), un caso particular de aquel, en el que la variable representada es la cota del terreno en relación a un sistema de referencia concreto (Fuente:Wikipedia).

Su campo uso es muy variado:

  • Extracción de los parámetros del terreno.
  • Trazados de perfiles topográficos.
  • Creación de mapas en relieve.
  • Tratamiento de visualizaciones en 3D.
  • Planificación de vuelos en 3D.
  • Creación de modelos físicos (incluyendo creación de mapas de relieve).
  • Rectificación geométrica de fotografías aéreas o de imágenes satélites.
  • Los análisis del terreno en geomorfología y geografía física.
  • Apoyo en análisis estadísticos (precipitación, insolación-temperatura, flujos hídricos, erosión, distribución de hábitats, etc.)
  • Modelos climáticos (sombras, incidencias del sol, umbrías)
  • Modelos hidrológicos (líneas de flujo,áreas subsidiarias, caudales)
  • Análisis visual

Para trabajos localizados en España, la fuente fundamental de Modelos Digitales de Elevación es el Instituto Geográfico Nacional. Sus Modelos Digitales del Terreno se obtienen mediante interpolación de modelos digitales del terreno de 5 metros de paso de malla procedentes del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA). La descarga de los datos se realiza a través de la dirección http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/

 MDT de descarga en la web del CNIG

MDT disponibles para descarga en la web del CNIG

 

Los Sistemas de Información Geográfica como QGIS incorporan un conjunto de herramientas que permiten realizar procesos de conversión, tratamiento y análisis de MDE. Entre las operaciones más frecuentes se encuentran:

  • Obtención de curvas de nivel en formato vectorial y si lo deseamos exportar estos datos a formato DXF para su trabajo con CAD.
  • Generación de perfiles longitudinales.
  • Visualización 3D.
  • Generación de mapas de sombras que nos ayuden a una mejor comprensión de la topografía y el relieve existente sin la necesidad - de acudir a un mapa topográfico.
  • Mapas de orientación
  • Obtención de mapas de pendientes que son extensamente usados en trabajos de análisis arqueológico del territorio, sobre todo - como parte de cálculos de análisis de visibilidad, costo de desplazamiento o caminos óptimos.
  • La reclasificación es una operación matemática sobre archivos raster que permite generar nuevos valores a partir de determinados criterios y operaciones. Por ejemplo, al generar un mapa de pendientes en porcentajes tendremos para cada celda un valor comprendido entre 0 y 100.

 Ejemplo de mapa usos posibles de suelo según pendiente

 

En el Curso online “Sistemas de Información Geográfica y Arqueología" se tratará con más amplitud las posibilidades que los MDT tienen en el campo de los análisis de territorio pasados y se obtendrán los conocimientos para el manejo de esta relevante fuente de información geográfica con el Sistema de Información Geográfica QGIS.

Como he venido comentando en las dos últimas entradas, en el repositorio de GitHub de SIGdeletras podéis encontrar el script dxf2gmlcatastro permite transformar un archivo de parcela catastral CAD con extensión DXF al formato GML establecido por Catastro para conseguir su validación gráfica en la Sede Electrónica del Catastro.

Tras verlo con algunos compañeros, presentarlo en las última reunión de Geoinquietos Córdoba y recibir varios correos de personas interesadas en usarlo, la conclusión a la que he llegado es la de que por muy útil que sea una herramienta si la gente no sabe utilizarla ya se está perdiendo el sentido básico que motiva su creación.

En esta línea, y poco después de publicar el script, Óscar Martínez de MásqueSIG escribió una estupenda entrada en la que explicaba cómo usar dxf2gmlcatastro en gvSIG. Siguiendo las reflexiones de Óscar, podemos decir que integrar código en un SIG como gvSIG, o en nuestro caso QGIS, permite:

  • Al poder integrar el código en un SIG que trabaja con Python y GDAL, el uso inicial de la librería es más fácil.
  • No estamos limitados a la instalación en un sistema operativo concreto ya tanto gvSIG como QGIS son SIG multiplataforma.
  • Podemos mejorarlo usando las funcionalidades que nos ofrece el propio SIG (cuadros de dialogo, interfaz visual...).
  • Se podría integrar en la barra de herramientas o incluso convertirlo en una extensión.

En conclusión y como dice Óscar …”que pueda llegar a más gente, que al final es para lo que lo hacemos”.

Definir la variable PYTHONPATH

La variable PYTHONPATH es utilizada en QGIS para acceder a los módulos de Python. Esta variable ya se define durante la instalación apuntando a una carpeta denominada Python dentro del directorio de instalación del programa, o en la carpeta .qgis2 en Linux. A pesar de ello, vamos a añadir una ruta nueva más accesible donde vamos a guardar nuestro módulo.

Los pasos a seguir son los siguientes:

  • Abrir QGIS.
  • Ir al menú Configuración>Opciones.
  • En la pestaña Sistema, buscamos el apartado Entorno.
  • Activamos la opción “Usar variables personalizadas…”
  • Pinchamos en el botón “Añadir” y definimos la variable con las siguientes opciones:
    • Aplicar: “Poner a continuación”
    • Variable: PYTHONPATH
    • Valor: Carpeta donde vamos a guardar nuestros archivos Python (ej. C:\scriptsqgis)
  • Pinchamos en Aceptar y reiniciamos QGIS.

 

Usar dxf2gmlcatastro en QGIS.

Lo primero que debemos hacer es descarga el código, o hacer un git clone,  de dxf2gmlcatastro desde el repositorio de GitHub y copiar los archivos en la carpeta definida en PYTHONPATH (ej. C:\scriptsQGIS).

Lo primero es comprobar que QGIS accede a la nueva ruta que hemos añadido a PYTHONPATH. Una vez ejecutado de nuevo QGIS,  vamos a abrir la consola de Python integrada (Complementos > Consola de Python) y escribimos import dxf2gmlcatastro y después pulsamos "Intro". Si hemos seguido correctamente los pasos anteriores no nos debería devolver ningún error.

A continuación vamos a ejecutar la función crea_gml de dxf2gmlcatastro que convertirá nuestro archivo DXF al GML de Catastro. Dentro de la función tendremos de añadir los argumentos que nos indiquen:

  • Dónde se encuentra el archivo DXF (ej. 'C:\carpeta\archivoparcela.dxf')
  • El lugar y el nombre del GML(ej. 'C:\carpeta\gmlcatastro.gml')
  • El código EPSG del Sistema de Referencia de Coordenadas del DXF. (Los SRC admitidos son 25828, 25829, 25830 y 25831)
dxf2gmlcatastro.crea_gml('C:\carpeta\archivoparcela.dxf', 'C:\carpeta\gmlcatastro.gml', '25830')

Si todo ha ido correcto podemos cargar el nuevo GML en QGIS y comprobar que se ha generado correctamente y que incluye los atributos según el modelo de Inspire.

Crear un script con PyQGIS personalizado

Una vez que disponemos de dxf2gmlcatastro podemos crear otros fragmentos de código para integrarlo en QGIS. Aquí os dejo un ejemplo que carga el GML en QGIS.

Para crear este archivo hemos usado el editor de código de QGIS y una vez terminado lo hemos salvado en nuestro equipo con el nombre catastroQGIS.py. Sólo deberemos cargar el archivo en el terminal de Python de QGIS y cambiar la ruta y nombre de los archivos para utilizarlo cada vez que queramos.


El archivo catastroQGIS.py se encuentra en la carpeta ejemplo del repositorio GitHub

 

En numerosas ocasiones el resultado de la toma de datos en campo con un GPS, una estación total o capturando datos sobre bases cartográficas es un listado de coordenadas que identifican una serie de localizaciones, como podrían ser elementos arqueológicos, un elemento poligonal como un entorno de protección o un corte, o una estructura lineal tipo infraestructura o camino.

Visor Zona Arqueológica de Ategua.BIC y entorno de protección. Ver mapa más grande

Este tipo de información geográfica, me refiero al listado de coordenadas, suele ser solicitado por administraciones públicas como parte de los informes finales de proyectos y pueden encontrarse en boletines y publicaciones de la administración. Saber extraer esta información de nuestras entidades geográficas digitales o convertir estos datos en información que pueda ser tratada con una herramienta informática, como un SIG, puede ser un aprendizaje interesante y de gran utilidad desde el punto de vista profesional.

El Sistema de Información Geográfica QGIS, posee herramientas directas para convertir listados de coordenadas en formato tabla (CSV o TXT) en entidades geográficas puntuales. Si en las tablas existe otra columna que nos sirva para agrupar los datos,por ejemplo un código de yacimiento, estos datos pueden pasar a convertir de forma automática en líneas y estas a su vez en polígonos.

ATEGUA. Banco imágenes IAPH. Autor: J.C. Cazalla

Vista panorámica de Ategua. Fuente: Banco de imágenes IAPH. Autor: Cazalla, Juan Carlos

Supongamos que tenemos un listado de coordenadas que identifican un bien arqueológico y también su entorno de protección. En este caso vamos a obtener los datos del yacimiento arqueológico de Ategua en la provincia de Córdoba. Los datos de las coordenadas del BIC y su entorno están disponibles en el Boletín Oficial de la Junta de Andalucía (BOJA)  nº 244 de 16/12/2005 . Lamentablemente  estos datos no están en el PDF en formato imagen por lo que tendremos que ir copiando manualmente las coordenadas en una hoja de cálculo en la que se incluya  el número de orden la coordenada, el valor de X y el valor de Y. Como tenemos la información tanto del BIC como del entorno , vamos a añadir una nueva columna al principio que denominaremos entidad, donde quedará reflejado si la coordenadas es de la Zona Arqueológica o del Entorno.

Una vez obtenidos los datos, pasaremos la tabla a formato CSV, utilizando las opción de Guardar como de nuestro programa de hoja de cálculo, en mi caso Calc de LibreOffice. El formato csv no es más que un texto plano donde cada fila es un registro de la tabla, y en que los valores por columnas se encuentra separado por comas. Es un formato estándar que suele poder cargarse en la mayoría de los programas que trabajan con datos tabulares como las bases de datos o las hojas de cálculo, o en nuestro caso los SIG.

Listado de coordenadas en hoja de cálculo y archivo CSV.

Una vez que tengamos nuestro csv, abrimos QGIS y seleccionamos el Sistema de Coordenadas de Referencia en el que se encuentren los vértices. Aunque en el BOJA, no se hace referencia al SRC, aunque debería, por la fecha estos datos están en ED50 UTM30N.

Para añadir la tabla de coordenadas, usamos la opción “Añadir capa de texto delimitado” del menú Añadir Capa. Indicaremos la ubicación del archivo CSV, indicaremos el tipo y comprobaremos que QGIS a seleccionado las columnas correctas para las coordenadas X e Y. Una vez revisado las opciones, pulsamos en aceptar y tendremos representados las coordenadas de  nuestra tabla en puntos. La capa se genera de forma temporal por lo que si queremos trabajar con ella podemos guardarla en Shape o almacenarla en nuestra base de datos PostGIS o SpatiaLite. Para una mejor compresión de los datos podemos cargar cartografía base o alguna ortofoto como las del PNOA.

Para pasar los datos puntuales a lineales o poligonales y mejorar la compresión de la información, vamos a utilizar dos procesos de la caja de Herramientas.

  • Point to path nos generará una línea según el orden de los puntos (Campo de Orden) y utilizará los datos de la columna entidad para agrupar los trazados (Campo de Grupo).
  • Con Lines to Polygon generaremos una nueva capa poligonal a partir de las líneas. Tendremos que tener en cuenta que nos generará un polígono para la delimitación de la Zona Arqueológica y otro para el Entorno de Protección  por lo que una vez ejecutado será interesado obtener dos capas poligonales con cada una de las entidades.

Este manual forma parte del temario del curso  on line “Sistemas de Información Geográfica y Arqueología” organizado por Almagre. Para más información puede consultarse la página del curso en la web del curso.

Lo había visto publicado dentro del listado de novedades de la última versión de QGIS, pero aún no había legado el momento de utilizarlo. Desde la versión 2.4 Chugiak de QGIS se puede utilizar un determinado polígono para crea una máscara opaca que oculte los datos fuera de ese polígono y muestre sólo la información incluida dentro del mismo.

Por ejemplo, preparando un proyecto del Distrito Municipal de Verón Punta Cana de la República Dominicana, necesito visualizar sólo los datos incluidos dentro de la sección censal de "El Salado", de tal forma que se vean sólo los ámbitos de barrios dentro de esta sección y de fondo la información de Google Maps.

01_mascara_vista_principal

Información Geográfica DM Verón-Punta Cana. Fuente ONE

El primer paso tras cargar las capas vectoriales y definir su estilo de visualización almacenado en una base de datos Spatialite y añadir con el plugins Openlayer la capa de GoogleMaps, es realizar un filtrado de datos mediante el Constructor de consultas disponible en formulario Propiedades. De esta forma obtendremos un subconjunto de datos que utilizaremos para realizar la mascara.

02_mascara__constructor de consultas_qgis

Creación de consulta

02_mascara_el_salado

Resultado de la consulta

A continuación definiremos estilo de la capa del tipo "Polígonos invertido" en la pestaña Estilo de propiedades. Podremos jugar con los colores de relleno para definir el color de la máscara.

mascara_propiedades_estilo

Propiedades del estilo Polígnos invertidos

Una vez realizado esto y jugando con la activación/desactivación de capas podremos obtener el resultado que deseemos.

03_02_mascara_elsalado

Resultado

Si estáis interesados también podéis acceder al tutorial Creación de máscara de visualización con estilo de polígonos invertido con QGIS 2.4 en YouTube

Miércoles, 20 Agosto 2014 00:00

Trabajando con Spatialite

Una de las características que más me atrae de lo SIG open source es la capacidad de trabajar con gran variedad de formatos geográficos tanto de tipo archivo (shape, geojson, kml,csv o dxf) como en bases de datos geográficas (Postgres/PostGIS, MySQL o Geodatabase de ESRI).

Esta ventaja conlleva por otro lado un problema centrado en la elección del formato de almacenamiento según el tipo proyecto, encargo o trabajo SIG. Una buena entrada para comprender las ventajas/desventajas de cada sistema tituladaShapefiles vs bases de datos espaciales puede encontrarse en la web MappingGIS de Aurelio Morales.

En mi caso, cuando el proyecto GIS tiene

  • cierta entidad respecto al número de capas,
  • es necesario crear información geográfica combinado varias capas de datos mediante (views),
  • requiere campos de tipo texto exceden la capacidad de 254 caracteres o
  • se necesitan estilos gráficos prediseñados de visualización

mi decisión se decanta por el uso de una base de datos geográfica, normalmente PostgreSQL/PostGIS.

Como bien se indica en el trabajo Panorama del SIG Libre presentado en las 8ª Jornadas de SIG Libre, el uso de PostGIS dentro del sector GIS es fundamental y "aunque su uso a nivel general no está tan extendido como MySQL, dentro del sector GIS su uso es casi canónico". Pero existen algunas ocasiones, sobre todo cuando el usuario/cliente no tiene los conocimientos suficientes para la instalación y administración de bases de datos tipo Postgres/PostGIS, el volumen de datos no requeire el despliegue de una infraestructura de gran tamaño o no es necesario el trabajo la edición simultánea de varios usuarios (concurrencia) donde PostgreSQL/PostGIS puede quedarnos un poco largo. En esos momentos es cuando entra en acción base de datos basada en ficheros Spatialite.

Spatialite es ua extensión que agrega a SQLite el soporte para datos espaciales según las especificaciones de la OGC. Podríamos decir que Spatialite es a SQLite lo que PostGIS es a PostgreSQL. La gran diferencia entre las dos sistemas de almacenamiento es que SQLite/Spatialite está configurado por un único fichero lo que facilita su "portabilidad" (no sé si es muy adecuado utilizar este adjetivo pero creo que se entiende) y es bastante sencillo de instalar y configurar. Para saber más sobre las funcionalidades principales de Spatialite se puede acceder a la página oficial del proyecto Spatialiteo a este enlace de la documentación de OSGeoLive sobre la extensión.

Spatialite para rude men

Tras obtener los archivos binarios desde la página oficial e instalar según el sistema operativo (en mi caso con sudo apt-get install spatialite-bin), podemos trabajar con Spatialite desde la terminal usando el comando spatialite. A continuación tenéis un ejemplo de conexión

spatialite /home/user/data/spatialite/equipamientos_culturales.sqlite

y otro de una consulta.

SELECT ROWID, "Name", "tipologia", "geometry" 
FROM "equipamientos_culturales" 
WHERE "tipologia" = "Museos";

Si lo nuestro no es la consola o no somos unos verdaderos rude men podemos instalar y utilizar la interfaz gráficaspatialite_gui. Con esta herramienta podremos crear nuestras bases de datos, importar/exportar ficheros (shapes, csv/txt, dbf o xls), generar consultas, realizar operaciones geográficas, acceder a los metadatos de la base de datos o ver el historial de operaciones entre otras operaciones. Desde esta GUI podremos también obtener una vista geográfica simple de nuestros datos y salvarla a un formato gráfico como png, svg o pdf. Para la versión 1.5 existe un tutorial rápido en inglés en este enlace.

03_spatialite_gui

Spatialite GUI

Trabajando con Spatialite con QGIS

Para ponerlo aun más fácil, desde QGIS podremos trabajar, crear y editar sin problemas datos espaciales en Spatialite, ya que este SIG permite por defecto conectarnos a este tipo bases de datos geográficas. Los menús, operaciones y accesos más comunes son:

  • Creación de una nueva capa y su correspondiente fichero rápidamente desde el menú Capa>Nueva>Nueva Capa Spatialite
  • Añadir una capa desde una una bbdd ya existente desde Capa>Añadir capa Spatialite
  • Gestionar la base de datos desde el Administrador de Bases de datos del menú Base de Datos. Desde aquí podremos realizar algunas tareas administrativas como crear, borrar o renombrar capas o importar/exportar archivos.

06_administrador_bbdd

Administrador de BBDD

Podemos también trabajar con la extensión QSpatiaLite que incluye muchas de las operaciones que podemos realizar desde spatialite_gui pero sin salirnos de QGIS. Podemos crear sentencias SQL avanzadas o importar/exportar ficheros según los formatos espaciales OGR. En el siguiente ejemplo obtenemos una tabla con el número de equipamientos culturales por cada barrio del conjunto histórico de Córdoba.

SELECT  "da04_barrio_ch".'barrio' , COUNT(*) FROM  "equipamientos_culturales" ,  "da04_barrio_ch" 
       WHERE  Within( "equipamientos_culturales".'geometry' ,  "da04_barrio_ch".'geom' )
      GROUP BY   "da04_barrio_ch".'barrio'  ;

08_qgis_QspatiaLite

Extensión QSpatiaLite

Por último, y no menos importante, la última versión de QGIS (2.4) permite añadir a nuestra base de datos los estilos de visualización y consulta de datos definidos para nuestras capas y asignarlos como estilos por defecto. Este opción es realimente interesante, ya que en un mismo fichero podemos incluir el aspectos gráficos de nuestras capas. Para guardar el estilo, accederemos a la pestaña Estilo del formulario Propiedades de la capa. Tras definir el tipo de visualización, pincharemos el botón "Guardar estilo" y la opción "Guardar en base de datos (spatialite)"

09_qgis_salvar_estilo

Guardar estilo en base de datos

Sobre mí

SIGdeletras es Patricio Soriano y Patricio Soriano es SIGdeletras. Trabajo el campo las Tecnologías de la Información Geográfica y especialmente su aplicación en el ámbito del Administración Pública y el Patrimonio Cultural...  ¿Quieres saber más sobre mí?

 

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