Patricio Soriano Castro

Extrayendo datos del DERA con Python

Miércoles, 08 Junio 2016 17:16

Los Datos Espaciales de Referencia de Andalucía para escalas intermedias -DERA- "es un repertorio de bases cartográficas de diferente naturaleza geométrica (puntos, líneas, polígonos, imágenes raster) referidas al territorio andaluz". Más información en esta página del Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía.

Los datos pueden descargarse en un archivo comprimido zip por cada uno de los bloques. Dentro de cada zip la información se encuentra accesibles por capas en formato shapefile (.shp), en sistema de referencia geodésico ETRS89 y proyectadas en UTM huso 30.

Filtrado de datos con SIG

La extensión espacial de las capas es el ámbito geográfico de la comunidad autónoma de Andalucía. Esto significa que por ejemplo en la capa sv01_sanidad_centro_salud.shp se encuentran todos los centros de salud existentes en Andalucía y sus diferentes tipologías. Si queremos trabajar con una selección de datos, por ejemplo por provincia, deberemos:

  • Descarga el zip correspondiente desde la web del IECA
  • Descomprimirlo el zip
  • Abrir un Sistema de Información Geográfica (ArcGIS, QGIS, gvSIG...)
  • Cargar la capa (ej. sv01_sanidad_centro_salud.shp)

Normalmente las capa del DERA incluyen información del municipio y provincia, por lo que podemos hacer una consulta por el atributo que deseemos, seleccionar los datos y crear una nueva capa a partir de la selección.

Una vez que tenemos los datos en nuestro SIG, se nos pueden plantear algunas preguntas:

  • ¿Qué ocurre si la capa no dispone de un atributo como municipio o provincia que permita filtrarla? Esto puede suceder para capas de tipo lineal o poligonal cuya extensión supere un límite administrativo.
  • ¿Cómo extraer información de ámbitos geográficos definidos por nosotros? Este puede ser el caso de un barrio, o la delimitación de una mancomunidad. En este caso debemos contar con la capa de delimitación y a continuación seleccionar los elementos geométricos (ej. centros de salud) mediante una consulta espacial (superposición, dentro de, toca...).
  • ¿Y si quiero obtener todos los datos de un bloque temático, como por ejemplo "Servicios", para un barrio? En este caso, tendremos que repetir la operación anterior para cada una de las capas.

Trabajando con Python y GDAL

Algunos de los problemas que he planteado antes pueden solucionarse con las herramientas de creación de modelos de procesado integradas en los SIG. En el siguiente enlace a MappingGIS hay una sencilla guía de cómo hacerlo en QGIS.

Como sigo con el aprendizaje de Python que comencé con dxf2gmlcatastro he decidido crear un pequeño código que haga lo siguiente:

  • Descomprimir un archivo zip de capas Shape, en este caso del DERA.
  • Localizar una archivo poligonal que va a ser usado para "recortar" las capas Shape del zip
  • Crear una carpeta donde almacenar las nuevas capas recortadas.
  • Generar nuevas capas recortadas en una carpeta concreta y con un sufijo (_clip).
  • Borrar la carpeta donde se ha descomprimido el zip.

Los requisitos para ejecutar el código son

  • Tener instalado Python.
  • Tener instalada la librería GDAL/OGR.

Un ejemplo

$ python clipShapesZip.py 'G15_Patrimonio.zip' 'clip_area.shp' 'clipFolder'

Como nota importante comentar que si el geoproceso se aplica sobre una lineal o poligonal, la función hará su función y "recortará" las geometrías a partir del la capa indicada.

El sábado día 4 de junio tuve la oportunidad de asistir a la ‘desconferencia’  titulada 100 Acciones para la Transformación Digital de Córdoba. Esta actividad promovida por un nutrido grupo personas vinculadas con el sector tecnológico de Córdoba tenía como objetivo “concretar 100 acciones que transformen y aceleren a la ciudad en la senda de esta nueva economía, sociedad y cultura del siglo XXI fruto de la transformación digital”. Más información en estas entradas en Cordópolis. Para ver las opiciones, fotos y comentarios del evento se puede consultar l seguimiento en Twitter de #100AccionesODB.

Este tipo de actividades, aunque suele tener muy buenos resultados, me suele producir el síndrome del carril de autovía (piensas que en un atasco el otro carril va más rápido que el tuyo). Viendo los resultados de las mesas me gustaría haber participado en ellas, pero la gran cantidad de ideas, personas y limitación en el tiempo del evento lo hace imposible.

Las cuatro sesiones que asistí fueron: Digitalización sectores tradicionales, OpenData, Ciudad Física y Universidad-Empresas. Dos de estas sesiones incluían algunas de mis propuestas: creación (reapertura) de portal de datos abiertos de Córdoba y el uso de OpenStreetMap como reflejo del estado actual de la ciudad.

La presentación en la sesión sobre "Transformación digital en las empresas tradicionales" fue motivada por mi interés por el SEO Local y la geolocalización de negocios, tema del que poco se trató.  Otra de las propuesta que hice creo que quedó reflejada en dos acciones en la sesión ”Comunicación Servicios Públicos”: fomentar la comunicación ayuntamiento-ciudadano con notificaciones personalizadas según interés o ubicación, y crear un portal de actividades en Córdoba tanto públicas como privadas.

GeoAcciones (con ejemplos)

Teniendo como partida las slides de conclusiones, voy a intentar aportar mi granito de arena listando aquellas acciones en la que la componente geográfica es fundamental o, desde mi punto de vista, debería tenerse en cuenta. Para algunas de estas acciones añade algún enlace o ejemplo que pueda servir de referencia. Como he comentado antes, no se puede estar en todos lados, por lo que la selección está hecha a partir de enunciado de la acción recogida en el documento. Seguro que se escapan bastantes (geo)acciones y hay muchos más ejemplos. La entrada esta abierta a la colaboración.

Sesión 1B: “[Ciudad Laboratorio]”

  • Distritos - Zona Franca de Experimentación. (Si distrito se refiere la dividida administrativamente la ciudad, habría que contar con datos demográficos, económicos y geolocalizados para su selección. Un trabajo fundamental pasaría por la geolocalización de servicios e infraestructuras de dicho ámbito geográfico)

Enlaces:

Sesión 1C: “[Innovación/Startups/Empresa]”

No incluido en el documento, pero fundamental que los negocios "tradicionales" estén geolocalizados (OpenStreetMap, GoogleMaps o mapa/inventario municipal de negocios tradicionales)

Enlaces:

 Sesión 1D: “[Movilidad]”

 La gran mayoría de las acciones vinculadas con la movilidad deben contar con la componente geográfica.

  • Desarrollo sistema de alertas de cortes de calles

  • Desarrollo sistema guía digital movilidad casco histórico

  • Fomento transporte bicicleta (bici eléctrica- parking cerrado vigilado)

  • Sensorización del tráfico del centro y de las plazas de aparcamiento (parking abierto)

  • Desarrollo de infraestructura para transporte eléctrico (zonas de carga eléctrica y parking específico) (Mapa)

  • Fomento de un sistema de cocheras privadas compartidas

 Ejemplos:

Sesión 2A: “[Open Data]”

(La información geolocalizada es clave en los portales OpenData)

  • Rescatar los informes open data Córdoba - experiencia 2008-2010

  • Publicar todos los datos del ciudadano salvo aquellos que afecten a la privacidad

  • Acceso a una API no solo proporcionar datos estáticos

  • Fomentar acciones encaminadas al ciudadano para que tomen datos y se publiquen libremente

  • Creación de vías para que la ciudadanía proponga que datos necesitaría (al estilo decide MAdrid)

  • Creación de un repositorio de software con el que han sido tomados/procesados los datos

 Ejemplos:

  • Mapa actual de las iniciativas Open Data en España Artículo

Sesión 2D: “[Turismo]”

(¿No hay nada "geo"?)

 Ejemplos:

Sesión 2E: “[Gobierno Digital]”

  • Portal de transparencia basado en datos abiertos (Ver Open Data)

  • Sensorizar la ciudad para la toma de decisiones

Ejemplos:

Sesión 3B: “[Comunicación Servicios Públicos ]”

  • Fomentar la comunicación ayuntamiento-ciudadano con notificaciones personalizadas según interés o ubicación

  • Crear un portal de actividades en Córdoba tanto públicas como privadas

Sesión 3C: “[Comunicar Córdoba ]”

  • Listar todo lo que hay en Córdoba (¿¿¿???)

Sesión 3D: “[Ciudad Física]”

  • Incorporar datos sobre rutas accesibles a base de datos abierta (OpenStreetMap).

  • Más visibilidad a las herramientas y datos que actualmente ya hay. (Se habló de un Sistema de Información Geográfica Local)

  • Implantación de una red “Open” de sensores en la ciudad.

  • Incorporación también de datos históricos.

  • Registro inmediato de obras digitalmente, igual que las señales físicas, digitales.

  • Inventario de espacios para eventos y servicios para empresas con un checklist de las características que tienen (wifi, electricidad, etc).

  • Aplicaciones que muestren claramente los datos abiertos registrados.

  • Gamificar la ciudad para poder interactuar con ella. Gamificar también la introducción de datos a través de los ciudadanos.

Ejemplos:

Sesión 3F: “[Córdoba Disruptiva]”

  • Sistema de información para huertos

Ejemplos:

  • Mapa con las terrazas de la ciudad de Barcelona y su potencialidad para instalar Huertos Urbanos por Solucions Geogràfiques

Sesión 4A: “[ Medioambiente]”

(¿No hay nada "geo"? No me lo creo.)

Sesión 4E: “[Córdoba en mayo]”

  • Mediciones de eventos multitudinarios: mapa calor, ruidos,...

  • Mapas de calor en tiempo real de los eventos

 Ejemplos:

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?

 

Buscar