R / GIS / AIR POLLUTION

Un compañero de trabajo me recomendó un programa llamado Global Mapper para complementar y facilitar el trabajo en Sistemas de Información Geográficos.  A continuación su descripción de la página web: Overview Global Mapper  is more than just a utility; it has built in functionality for distance and area calculations, raster blending, feathering, spectral analysis and contrast adjustment , elevation querying, line of sight calculations, cut-and-fill  volume calculations , as well as advanced capabilities like  image rectification, contour generation  from surface data,  view shed analysis  (including Fresnel) from surface data,  watershed delineation , terrain layer comparison (including differencing), and triangulation and gridding of 3D point data. Repetitive tasks can be accomplished using the built in scripting language or comprehensive  batch conversion  functionality. Bueno, no he tenido tiempo utilizar este programa ...

Anteriormente vimos como bajar modelos digitales de elevación (MDE ). Ahora mostraré como unir estos rasters en un archivo, y luego extraer las coordenada z de elevación a un shape de puntos. Revisando el blog de AColita , pude ver somo unir Rasters en uno o mas archivos: ArcToolbox > Data Management Tools > Raster > Raster Dataset > Mosaic To New Raster Luego, revisando el blog AguaySIG , se muestra el procedimiento para obtener la coordenada z a partir de un MDE. Para ello es necesario contar con un shape de puntos y un MDE. ArcToolbox > 3D Analtyst Tools > Functional Surface > Surface Spot tal como se ve en la imagen superior. Luego, la coordenada z se aprecia en la imagen inferior.

GeoMapID5ce44fdf Data: Gasto público en educación según % PIB Chart ID: GeoMapID5ce44fdf R version 2.13.2 (2011-09-30) googleVis-0.2.10 Google Terms of Use Data Policy Después de darme algunas vueltas con R y considerando el tema nacional acerca de las movilizaciones por educación decidí crear un gráfico que mostrara el Gasto público en educación según % PIB por país para el año 2007. Para crear este gráfico seguí los pasos mostrados en el excelente blog Spatian Analytics , específicamente este post . La base de datos es de la ONU , usé R , la librería googleVis , y algunos consejos de Google Chart . Luego, el código es: install.packages("googleVis"); library(googleVis); edu <- read.csv("C:/data/edu.csv", h=T) attach(edu); names(edu) [1] "Pais" "Año" "Porcentaje" Geo=gvisGeoMap(edu, locationvar="Pais", numvar="Porcentaje", + options=list(height=300, dat...

Buscando Modelos Digitales de Elevación ( Digital Elevation Model; DEM) encontré el  The ASTER Global Digital Elevation Mode l (ASTER GDEM), con resolución de celdas de 30 mts!!! File Name(Example of N35~36,E135~136) ASTGTM_ N35E135_dem.tif ASTGTM_ N35E135_num.tif Output format GeoTIFF, signed 16 bits Geographic coordinates Geographic latitude and longitude Tile Size 3601-by-3601 pixels (1-by-1 degree) Posting interval 1 arc-second DN values 1m/DN referenced to the WGS84/EGM96 geoid-9999 for void pixels, and 0 for sea water body Stacking number or reference DEM SRTM3:-1,-2 CDED:-6 Alaska DEM:-11 etc. Coverage North 83 degrees to south 83 degrees, 22,600 tiles Algunas características: Resolución celda 30 mts, con precisión de 7 a 14 mts,  Para bajar la información hay que clickear en "search", en http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp/search.jsp específicamente. Lo mas fácil es contar con shapefiles en coordenadas geográficas del área a descargar. As...