Conseguir capas de mapas útiles (Actualizado)

Existen infinidad de lugares donde conseguir capas de mapas que puedan ser útiles. En este post pretendo hacer una selección de los lugares más útiles para obtener capas útiles para la Ecología, el medio ambiente, los espacios protegidos y la ordenación del territorio, aunque de los mismos sitios hay información útil para otras muchas áreas de conocimiento.

Terrasit

Dentro de la Comunidad Valenciana, la web de referencia para conseguir mapas oficiales es Terrasit. Para poder bajarse los mapas es necesario registrarse. El procedimiento está explicado en el siguiente post:

Otros organismos oficiales

Por desgracia la información oficial está dispersa en las diferentes webs de los diferentes organismos oficiales y no existe un lugar centralizado donde conocer qué información está disponible en cada uno. No queda más remedio que bucear dentro de cada uno de ellos.

Asociaciones, Empresas y Organismos Internacionales.

Otras referencias

 

¿Conoces algún otro sitio de donde bajarse capas útiles?

 

My R lecture notes / Mis apuntes de R

I link you here the “R for life sciences” lecture notes I am doing, so they are easily available.

 

Lecture notes Web html pdf epub
 1. Easy R start  html  pdf  epub
 2. Operations  html  pdf  epub
 3. Basic graphics and data  html  pdf  epub
 4. Hypothesis testing  html  pdf  epub

Spanish:

Enlazo aquí los apuntes de R que voy haciendo en inglés para que estén disponibles.

En español, mejor  empezar por aquí.

 

Referencias de gestión forestal y restauración (Actualizado 8 mayo 2017)

Recopilación de materiales gratuitos y útiles sobre gestión forestal y restauración de hábitats. Además de las otras recopilaciones de este blog útiles para la gestión forestal:

Se pueden recomendar las publicaciones sobre la situación de los bosques del mundo:

y en europa:

Referencias sobre conectividad ecológica:

Restauración de Hábitats:

Libros y manuales del Ministerio:

Un libro muy interesante para profundizar en la  historia de los Espacios Protegidos de España.

Así como las recopilaciones de otras bibliotecas como:

 

Si conocéis más recursos gratuitos que merezcan la pena, o detectáis que algún  enlace ya no funciona, podéis ponerlos en comentarios y lo corregiré.

Materiales útiles para educación ambiental (Actualizado 2017)

En ocasiones me sorprende cuando descubro poca sensibilidad con los problemas ambientales en los medios o incluso en foros universitarios. En general los problemas ambientales “suenan conocidos” porque alguna vez fueron mal contados por los medios, pero no se conocen en realidad. Y eso que nos afectan a todos, o igual por eso mismo. Sin embargo no será por falta de información disponible en todos los formatos posibles. Aquí os dejo una recopilación de recursos que pueden ser útiles para la educación ambiental a diferentes niveles. No pretende ser completo, ya que los temas son muy amplios, y si me enviáis sugerencias preferiblemente de acceso libre, las añado. Lo separaré por formatos y temas y lo iré actualizando según vaya encontrando más cosas.

Informes y documentos

  • Ecowiki (actualmente sin mantenimiento)

Cambio climático

Límites al crecimiento

Transgénicos

Nucleares

Chemtrails

Caza

Documentales

Sostenibilidad

Cambio climático

Bombas nucleares

Transgenicos

Especies invasoras

De todo un poco, recopilaciones

Webs interesantes

Sostenibilidad

Consumo

Grupos Ecologistas

Casi todos ellos tienen materiales útiles y colaboran si se les pide con actividades de educación ambiental.

Pasar a la acción

La mejor manera de hacer algo suele ser colaborar con ONGs o participar en actividades con ellas en forma de voluntariado. Puede ser útil para ir pensando alguno de estos manuales:

 Materiales propietarios (no libres) o desordenados

Otros materiales que me han aconsejado pero no son gratuitos o no tienen enlace en Internet (o no lo he encontrado todavía). Algunos  pueden llegar a ser difíciles de conseguir. Están bastante desordenados, pero así tenéis la referencia.

Si buscáis algo no gratuito igual os sirve este enlace.

Libros

  • A green history of the world. Clive ponting. Libro muy revelador. Se pueden leer partes aquí y un resumen aquí.
  • Colapso. Jared M. Diamond. No tan bueno como el anterior, pero traducido al español.
  • Raíces económicas del deterioro ecológico y social. José Manuel Naredo. 2006. Siglo XXI.
  • Vivir bien con menos y otros libros de Jorge Riechmann.
  • Educación y ecología. Ecologistas en acción. Estudio sobre el currículo oculto antiecológico de los libros de texto.
  • La primavera silenciosa. Rachel Carson. Libro fundamental en el ecologismo.
  • No logo, y otros libros de Naomi Klein.
  • El ecologismo de los pobres. Joan Martinez Allier. Sobre el movimiento ecologista en el Sur.
  • Los Papalagi. Ed. Integral.
  • Vivir ligeramente sobre la tierra. Premios nobel alternativos. Integral.
  • Perspectiva feminista en torno a la economía: el caso de los cuidados. Amaia López Orozco
  • Ecología para vivir mejor. Pere Subirana. Ed Icaria.
  • Patas arriba: la escuela del mundo al revés. Eduardo Galeano. S. XXI. (Todos los de Galeano, desde Venas abiertas de América Latina, Memorias del Fuego, …)
  • La ciudad de los niños. Francesco Tonuchi.
  • Informe Lugano. Susan George
  • El crepúsculo de la era trágica del petróleo. Ramón Fernandez Durán.
  • Erase una vez un pueblo. Avelino Hernández. (La boina del contador de cuentos)
  • El camello de hojalata. Cuento para peques a partir de 4º.
  • Consumir menos, vivir mejor. Toni Lodeiro.
  • Del hacha al chip.
  • Un planeta de gordos y hambrientos.
  • Coltan. Vazquez Figueroa.
  • Senderos de Libertad. Javier Moro.
  • Era media noche en Bophal. Javier Moro y Dominique Lapierre.
  • Las montañas de Buda. Javier Moro.
  • El grito silenciado”, “Hijas de la arena”, “Palestina, la sinfonia de la Tierra”. Todos de Ana Tortajada. Realidades de distintos conflictos.
  • El hombre que plantaba árboles. Jean Giono.
  • Todavía vivo. Joaquín Araujo.
  • Un mundo que agoniza. Miguel Delibes. 1994. Ed. Plaza y Janes.

Películas y documentales varios

  • Before the flood (Antes que sea tarde) National Geographic 2016. De pago.
  • Los dioses deben estar locos, Jaime Uys, 1980. Una comedia sobre la intervención de la civilización en una pacífica comunidad tribal.
  • En el mundo a cada rato: “Binta y la gran idea”, Javier Fesser, 2007, uno de los cortos de la película, para reflexionar sobre la civilización occidental desde la visión de niña senegalesa.
  • El jardinero fiel. Fernando Meirelles, 2001. Critica a las farmacéuticas, ambientada en Kenia.
  • Diamantes de sangre. Edward Zwich, 2006. Relación comercio diamantes con guerra.
  • Brazil. Ferry William, 1985. Una crítica a la tecnología en clave de ciencia ficción.
  • Store wars. Parodia de animación sobre la rebelión de los productos biológicos. Muy divertido para todos los públicos. (Youtube)
  • Quiero ser tortilla. Eduardo Puertas e Irene Ibarra. Veterinarios sin fronteras. Corto de animación sobre los riesgos de los biocombustibles para la soberanía alimentaria.
  • Moolaadé, Ousmane Sembene, 2005. Sobre las estrategias de las mujeres para enfrentarse a la ablación.
  • The Meatrix. Youtube. Animación sobre granjas industriales.
  • Rapa Nui. Kevin Reynolds, 1993. Relación de la cultura nativa de la Isla de Pascua con el medio
  • Naturaleza muerta. Jia Zhang-Ke, 2006. Documental chino sobre la construcción de presa en las Tres Gargantas, y el deterioro social y ecológico provocado.
  • Poniente, Chus Gutierrez, 2002. Sobre la realidad social de los invernaderos en El Ejido.
  • Corazón de la tierra, Antonio Cuadri, 2007. Película romántica, 1ª lucha ambiental española, en las minas de Rio Tinto.
  • La corporación. Mark Achbar y Jennifer Abbott, 2003. Documental canadiense de tres horas que estudia el comportamiento patológico de las grandes empresas.
  • La isla de las flores, Jorge Furtado, 1989. Corto brasileño sobre la pobreza. Espectacular y realizado con humor negro.
  • La pesadilla de Darwin. Hubert Sauper, 2004. Los negocios de países del norte que devastan la vida en el sur, en este caso en el Lago Victoria y sus pobladores.
  • Voces contra la globalización, 6 capítulos de la serie “Otro mundo es posible TV2”.
  • Camino al andar. Imágenes + entrevistas. Española.
  • El pan nuestro de cada día. Hora y media sin voz. Sobre agricultura y ganadería en países desarrollados.
  • Cenizas del cielo. Lucha en Asturias con el tema de la térmica.
  • La Selva esmeralda. Sobre deforestación amazónica.
  • Los últimos días del Edén. Sobre deforestación amazonía y las farmacéuticas.
  • Baraka. Lenta pero abre mentes.
  • Chinatown. Tema nuclear.
  • El síndrome de China. Tema nuclear.
  • El coltan. Un corto de 7 minutos, que nos cuenta nuestra implicación con el problema del mineral y su relación directa con los móviles y ordenadores, y las grandes marcas.
  • El carro de combate. Setem.
  • Y tú que sabes. Para reflexionar. Para nivel avanzado.
  • Que comemos hoy. 35 min.
  • Las espigadoras. Agnes Varda.2000. Una mirada diferente a la recuperación de lo abandonado.
  • Nómadas del viento. Jactes Perrin. 2002. Para aficionados a la naturaleza en bruto. Sobre la migración de las aves. Fotografía y música espectacular.
  • Home.
  • Super size me. El efecto que tiene sobre la salud la comida rápida y la relación con las multinacionales de la alimentación.
  • Deuda ecológica. De Ekologistak Martxan.
  • Nosotros alimentamos el mundo. Edwin Wagenhofer.2008. Documental sobre la globalización de la producción de alimentos y su relación con las desigualdades en el mundo.
  • La siembra letal. Marcel Viñas. Sobre el efecto del uso de pesticidas
  • Hambre de soja. Marcel Viñas. Sobre las trágicas consecuencias del monocultivo de soja transgénica en Argentina.
  • Soberanía alimentaria y agronegocio en Uruguay. REDES y Amigos de la Tierra.
  • Dinero hecho en casa. Alejo Hoijman. 2005. Documental sobre la alternativa económica del trueque.
  • Gran superficie. Consume hasta morir (Ecologistas en acción). Documental sobre las grandes superficies y el modelo de producción y consumo.
  • Bowling for Columbine. Michael Moor. Violencia, negocio de las armas y política del miedo. (Tiene otra película interesante sobre la sanidad privada en EEUU: Siko o algo así).

Agradecimientos

A Josevi y Lurdes que me pasaron una lista con muchas referencias que me fue muy útil. De ahí nace la idea de hacer este post. Yo simplemente he ampliado la lista.

Si conoces más recursos (mejor gratuítos) escribe en comentarios y voy añadiendo. Y por supuesto, si quieres difundir la lista eres libre de hacerlo).

Crear capa vectorial de pendientes personalizada a partir de raster poligonizando máscaras

En este post voy a explicar cómo se puede crear una capa vectorial personalizada, con los rangos que se quiera, a partir de una capa raster. En este ejemplo el objetivo es crear una capa vectorial con tres rangos de pendientes: menor de 10%, entre 10 y 20% y más de 20%. Para ello utilizaré la capa raster de pendientes del municipio de marines, obtenida de Terrasit [ver como] y la capa poligonal del municipio obtenida de la web de Arcgis [ver como]. Los pasos a seguir serán:

  1. Recortar la capa raster con el polígono del municipio
  2. Crear máscaras con los valores seleccionados utilizando la calculadora raster
  3. Poligonizar las máscaras
  4. Unir las máscaras poligonales
  5. Crear la variable de texto con los rangos de la pendiente utilizando la calculadora vectorial

    1. Recortar la capa raster con el polígono del municipio

Cuando intentamos recortar la capa raster utilizando la función Clipper [Raster>Extracción>Clipper..], empezamos con los problemas. Resulta que al abrir la capa raster de pendientes sale un aviso de que el SRC no está definido, por lo que habrá que definir el correcto, para que se ponga en el lugar adecuado.crop  Preproyectar2srcara definir el SRC se pincha con el botón derecho en la capa {sta, en el ejemplo}, y se cambia el SRC con el adecuado (Lo normal es que esté en metadatos o en la web de donde se baja). En nuestro caso es el EPSG:32630, que corresponde con el WGS84/UTM zone 30N. Para comprobar que es el correcto lo ideal es comparar con otras capas o con algún mapa de fondo utilizando Quickmapservices u Openlayer plugins [explicado aquí].

Una vez definido, resulta que hay que cambiarlo (reproyectarlo) en el sistema de coordenadas del resto de capas del proyecto, que resulta que no es la misma, ya que todas las capas vectoriales de Terrasit utilizan EPSG:3042 (ETRS89/ETRS-TM30). Para cambiarlo utilizamos la función combar (reproyectar) [Raster>Proyecciones>Combar (reproyectar]. Observar que a la nueva capa reproyectada la hemos llamado {staPend}reproyectarclip3Unaclip2 vez que tenemos las dos capas en el mismo sistema de coordenadas, ya podemos hacer el clip sin problemas [Raster>Extracción>Clipper]. Como en cada operación cambiamos el nombre de la capa a {Pend_Marines}.

2. Crear máscaras con los valores seleccionados utilizando la calculadora raster

Si la calculadora raster de Qgis funcionara como es debido, se podría hacer todo con una sola ecuación, como está explicado en este post. En mi caso la calculadora no hace las sumas (será la versión de Qgis), por lo que sólo puedo multiplicar (lo que al menos me permite crear las máscaras).

Voy a crear tres máscaras a las que voy a llamar Pm10, PM10m20 y PM20, que contendrán respectivamente los puntos con pendiente menor o igual a 10, mayor de 10 y menor o igual que 20 y mayor que 20. Para ello en la calculadora pondré las ecuaciones:calcr

  • Pm10: Pend_Marines@1 <= 10
  • PM10m20: Pend_Marines@1 > 10 AND Pend_Marines@1 <=20
  • PM20: Pend_Marines@1 > 20

Con lo cual ahora tenemos tres capas raster con valores 0 (si aparece nan, cambiar el mínimo a 0) y máximo 1 en las zonas que cumplen la condición.

pm10

3. Poligonizar las máscaras

El siguiente paso es poligonizar las máscaras [Raster>Conversión>Poligonizar]. Es interesante poner diferentes nombres de campo en cada una de las capas, de forma que cuando las unamos sepamos qué columna corresponde a cada clase de pendiente.

pendientes1020

4. Unir las máscaras poligonales

Una vez que tenemos las capas tenemos que unirlas. Se podría utilizar la función unión [Vectorial>Geoproceso>Unión], pero sólo permite hacerlo de dos en dos, por lo que prefiero utilizar la función merge de MMQGIS plugin [MMQGIS>Combine>Merge layers].

Obtenemos una capa con tres columnas en la tabla de atributos, con ceros y unos según estén en cada una de las clases de pendientes.

5. Crear la variable de texto con los rangos de pendiente utilizando la calculadora vectorial

Para crear la variable de pendientes lo que haremos será utilizar la calculadora vectorial de la forma que está explicada en este post.

Supongamos que los nombres de las tres variables son Pm10, PM10m20 y PM20.

Ejemplos 1:

Si lo que queremos es una columna numérica con 10, 20, 40  por ejemplo como valor de la pendiente, la ecuación sería:

"Pm10" * 10 + "PM10m20" * 20 + "PM20" * 40

Ejemplo 2:

Si lo que queremos es un valor de texto más explicativo, la ecuación sería:

CASE
  WHEN "Pm10" = 1 THEN 'Pendiente <= 10'
  WHEN "PM10m20" = 1 THEN 'Pendiente entre 10 y 20'
  WHEN "Pm10" = 1 THEN 'Pendiente menor de 20'
END

O lo que se quiera poner, lógicamente.

Si te es útil este post, comenta.

Referencias sobre fauna y su gestión (Actualizada)

Sobre la fauna española:

En el resto del mundo:

  • BirdLife International. 2017. European birds of conservation concern: populations, trends and national responsibilities. Cambridge, UK: BirdLife International. 171 pp. [PDF]

En la Comunidad Valenciana:

Fauna a escala global

Mamíferos:

Aves:

Reptiles:

Anfibios:

Peces:

Y sobre Gestión Pesquera:

Simulación de modelos poblacionales:

Métodos de Censos:

Fauna paleontológica:

Si conocéis más recursos gratuitos que merezcan la pena, podéis ponerlos en comentarios y los añadiré.

Referencias útiles para Ecología e impacto ambiental

Para una primera aproximación, lo más interesante es hacerse con alguno de los libros de ecología general o de Impacto ambiental, en concreto mi recomendación interesada serían obviamente mis libros:

Introducción práctica a la Ecología. Samo et al.
Evaluación de Impacto Ambiental, Garmendia et al.

Además de estos libros, es altamente aconsejable el programa Populus de la Universidad de Minesota, de simulación de modelos poblacionales, que utilizaremos en las prácticas de informática.

Otra publicación muy aconsejable es la Revista Ecosistemas, que tiene la ventaja de ser de las pocas sobre el tema en lengua española y con nivel. También puede ser interesante su blog.

La FAO tiene su propio libro de EIA para sus propios proyectos. Interesante como complemento.

 

Algunos libros interesantes relacionados con la asignatura son:

Visores webs interesantes para ver el mundo:

Guías de campo:

Otros recursos relacionados con la asignatura se pueden encontrar en entradas de este blog:

Si buscáis algo no gratuito igual os sirve este enlace.

Si conocéis más recursos útiles, podéis ponerlos en comentarios y los añadiré.

Modificar registros de una capa vectorial en Qgis. Ejemplo para extraer el polígono de un municipio.

Para el ejemplo nos bajaremos la capa de municipios de la web de ArcGis.

Municipios ArcGisDando en “Descargar” se baja el archivo “Municipios_ETRS89_30N.zip”. Antes que nada hay que descomprimir el archivo en una carpeta que contendrá una serie de archivos que se llaman todos igual con diferentes extensiones:

instantánea6Cada uno de estos archivos son diferentes datos sobre la misma capa. Todos ellos juntos forman la capa vectorial. El archivo de referencia de la capa es el de formato “shape” y extensión “.shp”, mientras que el archivo con extensión .dbf es el que contiene la tabla de atributos que se podría abrir con cuidado en una hoja de cálculo, aunque no es aconsejable hacerlo directamente.

Abrir capa vectorial

Para abrir la capa vectorial en Qgis ir a Capa>Añadir capa>Añadir capa vectorial…

añadir capa vectorial Elegir el archivo de la capa en formato shape, elegir la codificación adecuada (normalmente UTF-8  o ISO-8859-1) y pulsar Abrir. Si no se elige la codificación adecuada, las ñ y los  acentos saldrán cómo símbolos extraños.

Una vez abierta la capa con todos los municipios de  España, pulsar con el botón derecho y abrir la tabla de atributos.

instantánea9En la tabla de atributos buscar el municipio que  queremos guardar. Para poder seleccionarlo debemos  activar la edición, lo seleccionamos y pulsamos a “invertir selección” de forma que quedan seleccionados todos los municipios menos el nuestro.

instantánea11Damos a borrar, desmarcamos editar tabla y guardamos la nueva tabla de atributos.

Guardar Capa

Una vez modificada la capa es importante guardarla. No sirve con guardar el proyecto de Qgis, es necesario guardar cada una de las capas del proyecto. Lo ideal es tenerlas ordenadas en una carpeta donde esté metido todo el proyecto de forma ordenada.

Para guardar la capa le damos encima con el botón derecho, damos a guardar como y le ponemos un nombre (en el ejemplo gatova.shp).

instantánea12Ya tenemos la superficie del municipio de Gátova separada del resto.

Guardar el proyecto

Si tenemos más capas y/o queremos guardar los colores y resto de cambios que hayamos hecho en “Propiedades”, es necesario guardar el proyecto. El proyecto guarda las rutas a cada una de las capas y los colores y otras propiedades de cada una de ellas.

Así como las capas en formato shape se pueden abrir en cualquier programa de GIS (ArcGis, gvSig, Qgis,…), el proyecto se guarda en un formato diferente para cada programa, por lo que no se puede abrir en un programa diferente del que se ha utilizado para crearlo.

Cómo instalar Qgis (actualizado)

Instalar Qgis es tan fácil como seguir los pasos de su página oficial:

https://www.qgis.org/en/site/forusers/alldownloads.html

Aunque conviene tener en cuenta que existen diferentes versiones y no siempre la última es la mejor. De hecho, para trabajar, la mejor suele ser la última versión LTR (long term release) que es la última versión estable.

INSTALAR QGIS EN LINUX

En los repositorios suele haber versiones antiguas, aunque funcionales. Es importante instalar además de qgis, el paquete de python (qgis-python) para que funcionen las herramientas y plugins. Para un uso básico probablemente tendrás suficiente con el que salga en el repositorio oficial, pero a veces el que aparece está bastante anticuado y hay que añadir el repositorio de qgis.

Para instalar desde el repositorio de ubuntu desde consola:

sudo apt-get install qgis python-qgis

En varias webs aparece el qgis-plugin-grass que puedes probar a instalarlo también, pero mejor por separado.

INSTALAR LA ÚLTIMA VERSIÓN LTS DE QGIS EN UBUNTU 14.04 LTS

Para tener la última versión LTS es necesario añadir repositorios, actualizar y después instalar. Está todo explicado en el enlace de arriba, pero para simplificar:

1. Editamos el archivo “/etc/apt/sources.list” para lo que hace  falta ser root. Se puede hacer con nano, gedit*, leafpad, kate o cualquier editor de  texto plano:

sudo gedit /etc/apt/sources.list

Agregamos las siguientes líneas al final del texto:
deb http://qgis.org/debian-ltr trusty main
deb http://qgis.org/ubuntugis-ltr trusty main
deb http://ppa.launchpad.net/ubuntugis/ubuntugis-unstable/ubuntu trusty main

cambiando la versión de ubuntu a la que tengas instalada.

2. Activamos la clave de los repositorios. Volvemos a entrar a la consola y escribimos lo siguiente para activar la clave:
gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv DD45F6C3
gpg --export --armor DD45F6C3 | sudo apt-key add -

Si la firma da problemas prueba con esto.

3. Y ya sólo queda actualizar e instalar:
sudo apt-get update
sudo apt-get install qgis python-qgis

Una vez instalado correctamente, el siguiente paso es instalar los plugins que vayas a necesitar.

WEBS DONDE SOLUCIONAR PROBLEMAS DE QGIS

 

Recursos sobre Ecología de incendios

El tema de los incendios forestales es uno de los temas candentes en nuestra sociedad. Debido a los cambios en el medio rural del último siglo se han recrudecido los incendios forestales. Aunque estamos lejos de llegar a consensos sobre cual es la mejor manera de gestionar nuestros montes y cómo reducir o paliar los efectos de los  incendios forestales y hay visiones claramente contrapuestas sobre el tema, hay algunos hechos que se pueden dar por ciertos.

  • Para que haya un incendio grave tiene que haber acumulación de material combustible y alguna fuente de ignición. El  tipo de material y las condiciones meteorológicas condicionan las temperaturas y la extensión del incendio.
  • Los incendios forestales forman  parte de la dinámica natural de los ecosistemas mediterráneos. No se pueden evitar totalmente, pero  se puede disminuir su frecuencia y hacer que el daño que produzcan cuando ocurren sea menor.
  • El recurso más importante a conservar en los montes mediterráneos es el suelo. Si se pierde el suelo, como ya se ha perdido en muchas zonas, el bosque no puede volver a recuperarse nunca (al menos no el mismo tipo de bosque que con suelo), ya que los suelos actuales no se  han creado con el clima actual sino en climas más fríos que ya no volveremos a tener.

En la gestión de los montes españoles se suele tener en cuenta el primer punto y casi nunca el segundo o el tercero, que son igual o más importantes.

Bibliografía sobre Incendios

Mapas:

Mapa de Incendios de la NASA

European Forest Fire Information System

Articulos:

Si conocéis más recursos gratuitos que merezcan la pena, podéis ponerlos en comentarios y los añadiré.

R – primeros pasos

R es el lenguaje de programación de referencia para estadística, aunque tiene el potencial de poder hacer casi cualquier cosa como ocurre con casi cualquier lenguaje de programación. Ha cambiado la forma de entender la forma de analizar los datos, pasando a algo cerrado con algunos tests que hace todo el mundo, a ser algo mucho más creativo. El problema principal es su curva de aprendizaje. No es fácil empezar.

¿Por donde empezamos?

  1. Instalar R
  2. Instalar R-studio
  3. Tutoriales para empezar con R

Instalar R

La web oficial de R no es precisamente amigable, ya que como ocurre  con muchos recursos gratuitos y abiertos están más pensados para los desarrolladores que para los usuarios. Hay que saber qué es cada cosa para no perderse.

R1R2Cuando das a “download R” te envía a una lista de mirrors, que son todos lo mismo, pero en diferentes servidores (así si cae uno, quedan los demás). Para instalar R puedes seguir las instrucciones de cualquiera de los mirrors (se supone que mejor cuanto más cercano), o ir a las FAQ (Frequently asked questions) y ver el tutorial de cómo instalar en tu sistema operativo.R3

Linux, Mac or Windows

El tutorial explica sólo para  la mejor forma de instalarlo,desde repositorios oficiales de R-cran. Si se añade el repositorio, NO OLVIDAR instalar la clave para que no de errores al actualizar.

En ocasiones lo más fácil es utilizar los repositorios oficiales de tu versión Linux, que ya puede tener versiones suficientemente actualizadas de R. Para Ubuntu o Mint  valdría con:

sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base r-base-dev

Instalar R – StudioR4

R se puede utilizar directamente desde consola y utilizando archivos de texto plano para hacer los scripts y pegar trozos en la consola. Personalmente me gusta mucho cómo R – studio separa la pantalla en cuatro partes: editor texto, consola, variables y graficos (ayuda, etc), facilitando el correr líneas de código o ver los gráficos en el mismo programa. Lo  único malo es  que no está en los repositorios y que hay que instalarlo  por tanto desde su web oficial. Es tan fácil como dar a “Download RStudio” y luego “Download Opensource RStudio Desktop“, se abre desde el instalador y se instala.

CÓMO EMPEZAR CON R

R5Se supone que si has llegado hasta aquí, ya tienes R y RStudio instalados, por lo que lo que te encuentras al abrir RStudio es cómo  la figura de  la derecha. Cuatro ventanas. Pinchando en los símbolos de pestaña de la parte superior derecha de cada ventana, puedes maximizar o minimizar cada una. Por defecto las de la izquierda son arriba el editor de texto y abajo la consola, y las de la izquierda las variables (environment) y el historial (history) arriba y todo lo demás,  incluyendo plots y ayuda, abajo. Aunque la colocación de las ventanas se puede modificar al gusto de cada cual.  Las más importantes son:

EDITOR: donde se guarda y edita el código. Aquí se abren los scripts, se modifican y se prueban. No olvides dar a guardar de vez en cuando.

CONSOLA: donde se corre el código. Para correr una línea de código del editor en la consola, se presiona la tecla “Run” (parte superior del editor).

Una vez dicho esto, lo mejor para empezar el leer y practicar. Para ello se pueden seguir:

Tutoriales

aconsejo echarle un vistazo a ambos.

Webs interesantes

Algunas webs interesantes donde buscar soluciones a problemas  concretos o incluso preguntar si no están ya publicadas:

Guis

Otras guis interesantes para utilizar con R, aunque no las he probado mucho son:

 

 

 

Referencias sobre botánica

A pesar de que mucha de la información es difícil de encontrar y por tanto de utilizar, sí que existen recursos gratuitos de fácil acceso que nos pueden ayudar a entender la botánica:

Geobotánica y vegetación

Muy aconsejables los apuntes de Francisco José Alcaraz Ariza, muy ordenados y actualizados (no sólo los temas de teoría sino toda la web):
http://www.um.es/docencia/geobotanica/teoria.html

Sobre la vegetación de España por zonas, una buena referencia clásica son los 18 volúmenes de Itinera Geobotánica:

https://floramontiberica.wordpress.com/itinera-geobotanica/

Sobre el estado actual de la situación de los mapas de vegetación:

Sainz et al 2010 La Cartografía sintética de los paisajes vegetales españoles: Una asignatura pendiente en Geobotánica. Ecología 23: 249-272.

Otra aproximación diferente son los Atlas de Idoneidad de especies leñosas de la Península Ibérica.  http://www.opengis.uab.cat/IdoneitatPI/index.html

Y para bajarse los mapas en shp:

Rivas-Martinez 1987 Mapas Series Vegetación: http://www.magrama.gob.es/es/biodiversidad/servicios/banco-datos-naturaleza/informacion-disponible/memoria_mapa_series_veg_descargas.aspx

En la Comunidad Valenciana:
Costa 1982. Pisos bioclimáticos y series de vegetación en el área valenciana. Cuadernos de geografía, ISSN 0210-086X, Nº 31, 1982 , 129-144

A escala europea:

Visor del European Forest Data Center y sus descargas.

Zona andina:

Atlas de los Andes  del Norte y del Centro

Flora

Para búsquedas sobre flora, lo mejor es ir directamente a las fuentes:

y los enlaces incluídos en ellos, de los que destacaría:

y las Bases de datos de biodiversidad:

Pero si sólo os interesan los árboles, lo mejor es  una App para el móvil:

  • ArbolApp. Una App para el móvil con los árboles de la Península Ibérica, Baleares y Canárias (ArbolappCanarias) editada por el CSIC. También tiene versión web en los enlaces anteriores.

Otros

En la parte normativa es importante tener en cuenta las listas-patrón de especies y hábitats publicadas por el Ministerio, con el objetivo de unificar su nomenclatura.

Para buscar más documentos de botánica, recomiendo la web de Jose Luis Benito, que tiene recopilados todos los enlaces importantes:

Y ya puestos, os dejo los enlaces a algunos libros interesantes de conservación de flora:

Si buscáis algo no gratuito igual os sirve este enlace.

Si conocéis más recursos gratuitos que merezcan la pena, podéis ponerlos en comentarios y los añadiré.

Automatizar el paso de GPX a SHP desde R

Desde la lógica más pura del trabajo con datos en R, lo mejor es tener los datos originales sin modificar, ya que siempre que se modifican es una posibilidad nueva de error. Para poder trabajar con esos datos originales lo que hacemos es convertirlos en una matriz de datos con los que podamos trabajar.

En nuestro caso tenemos en una carpeta los datos GPX tal cual salen del GPS y una tabla CSV con el mismo nombre que contiene los datos recogidos en la libreta (Especie, nombre parcela, otros datos) sobre los mismos puntos que contiene el GPX. Es importante que el número de registros en uno y en otro sean los mismos y que estén en el mismo orden, aunque no es necesario que se llamen igual, es interesante hacerlo para poder comprobar que se han unido bien.

Pasos a seguir:

  1. Instalar rgdal
  2. Elegir directorios de trabajo
  3. Importar datos GPX en R
  4. Importar datos CSV en R
  5. Juntar todos los datos en una única SpatialPointsDataFrame
  6. Corregir errores de transcripción
  7. Eliminar repetidos
  8. Exportar SHP

Instalar rgdal

Para importar datos GPX en R necesitaremos instalar la librería rgdal. Al intentar instalarla puede ocurrir que falte gdal-config, por lo que habrá que instalarlo primero en la consola de Linux:

sudo apt-get install libgdal1-dev libproj-dev

y en la consola de R:

install.packages("rgdal", dep=T)         #rgdal package
library(rgdal)

Una vez instalada, sólo es necesario correr la última línea de código para volver a activar la librería las siguientes veces.

Elegir directorios de trabajo

Lo primero que vamos a hacer es fijar los directorios de trabajo:

#   Directorio de entrada de datos
DirDatosBrutos <- "Directorio donde están los datos GPX y CSV/"
#   Directorios para exportar datos
DirDatosSHPwp  <- "Directorio donde se querran guardar los archivos shp de puntos/"
DirDatosSHPtrk <- "Directorio donde se querrán guardar los shp de tracks/"

Observar que al principio no hay barra y al final hay una barra inclinada (en Mac o en Windows puede ser diferente). Para comprobar que están bien elegidos, podemos utilizar:

list.files()
list.files(DirDatosBrutos)
list.files(DirDatosBrutos, ".csv")
list.files(DirDatosSHPwp, ".shp")
list.files(DirDatosSHPtrk, ".shp")

Importar datos GPX en R

Para importar los datos GPX y convertirlos en variables espaciales de puntos (waypoints) o lineas (tracks) utilizaremos readOGR()

#=============================================================================== 
#          LEER DATOS GPX y csv y crear listas
#=============================================================================== 
GPXinNombres <- list.files(DirDatosBrutos, ".GPX")  # Lista nombres gpx importar
CSVinNombres <- list.files(DirDatosBrutos, ".csv")  # Lista nombres csv importar
#
#                         GPXwp           Lista de SpatialPointsDataFrame PUNTOS
GPXwp <- list()
for (i in GPXinNombres){
    nombre <- paste(DirDatosBrutos,i,sep="")
    GPXwp[[i]] <- readOGR(dsn = nombre, layer="waypoints")
}
#
#                       GPXtrk             Lista de SpatialLinesDataFrame TRACKS
GPXtrk <- list()
for (i in GPXinNombres){
  nombre <- paste(DirDatosBrutos,i,sep="")
  GPXtrk[[i]] <- readOGR(dsn = nombre, layer="tracks")
}
#                       COMPROBAR
for (i in 1:length(GPXwp)){
   plot(GPXwp[[i]])
   plot(GPXtrk[[i]],add=T)
}
# Debería salir un dibujo con los traks y waypoints de cada archivo gpx

Importar datos CSV en R

Lo ideal es que tengan el mismo nombre que los correspondientes GPX, pero si no, al menos deberían estar en el mismo orden alfabético. También los nombres de las variables deberían ser en todas las mismas. En el ejemplo son ID, Tipo, Lugar Parcela y Fecha, pero habrá que poner en cada caso los datos tomados en la libreta.

#                         CSVwp     Lista de matrices de datos espaciales
CSVwp <- list()
for (i in CSVinNombres){
nombre <- paste(DirDatosBrutos,i,sep="")
CSVwp[[i]] <- read.table(nombre,header=T,sep=",")      #,sep="\t")     #   Leer tabla
names(CSVwp[[i]]) <- c("ID","Tipo","Lugar","Parcela","Fecha")          #   Arreglar nombres variables
}
#

Limpiar variables del GPX

Podemos ver todas las variables introducidas en cada una de las tablas utilizando str() o head(). En el ejemplo sólo nos quedaremos con las variables 5, 1 y 2, “nombre”, “ele” y “time”, respectivamente, eliminando todas las demás ya que están vacías o no tienen información relevante. Comprobar siempre antes, ya que pueden variar en función del modelo de gps. Para eliminarlas de toda la lista de tablas a la vez, utilizaremos for().

#===============================================================================
#          LIMPIAR GPXs
#===============================================================================
#          Seleccionar las variables útiles y crear variable VarUtiles
head(GPXwp[[1]])
VarUtiles <- c(5,1,2)                           # Puede cambiar según modelo GPS
for(i in 1:length(GPXwp)){
GPXwp[[i]] <- GPXwp[[i]][,VarUtiles]
}
head(GPXwp[[1]])                                             # Comprobar cambios
#

Juntar las variables de los GPX con las de los CSV

Un detalle importante en este paso es que los nombres de las variables en el CSV no deben coincidir con las variables que se hayan conservado del GPX. Si es así debería cambiarse el nombre de una de las dos. En este momento tenemos una lista de gpx con tres variables cada uno y una lista de csv con 4 variables cada uno. Podrían ser más y no pasaría nada mientras estén en el mismo orden y lógicamente el número de puntos en los gpx coincida con el número de lineas de datos de cada csv. Si es así, esto debería funcionar.

#===============================================================================
#          JUNTAR GPX Y CSV
#===============================================================================
for(i in 1:length(GPXwp)){
for (j in names(CSVwp[[i]])){
GPXwp[[i]][[j]] <- CSVwp[[i]][[j]]
}
}
#                       COMPROBAR si se han añadido
head(GPXwp[[1]])

Juntar todos los datos en una única SpatialPointsDataFrame

para juntar todos los datos en una única tabla de datos espaciales “SpatialPointsDataFrame” creamos un objeto introduciremos la primera tabla y luego con for() vamos añadiendo las demás utilizando rbind() para añadir cada vez más filas. Más tarde quitaremos los elementos duplicados por lo que no debemos  preocuparnos si los archivos solapan o si se tomaron puntos repetidos.

WP <- GPXwp[[1]] # Crea tabla GPXWP
for(i in 2:length(GPXwp)){
WP <- rbind(WP,GPXwp[[i]]) # Une resto de tablas a GPXWP
}
# COMPROBAR
WP

Corregir errores de transcripción

Además de comprobar que se han introducido todos los casos es interesante comprobar también si existen errores de transcripción que haya que corregir. Para las variables cuantitativas suele ser interesante ver los valores máximos y mínimos. Las cualitativas se pueden comprobar viendo los niveles de cada factor.

levels (WP$Tipo)                                 # Debería haber sólo 4: A,H,R,S

En nuestro ejemplo resulta que en la variable Tipo se han introducido en algunos casos “Ref” en vez de “R” y “X”  en vez de “H”. Para corregirlo

levels(WP$Tipo)[levels(WP$Tipo)=="REF"] <- "R"   # Cambia REF por R
levels(WP$Tipo)[levels(WP$Tipo)=="X"] <- "H"     # Cambia X por H
levels (WP$Tipo)                                 # Debería haber sólo 4: A,H,R,S

Eliminar repetidos

Los puntos que coinciden en coordenadas y en Tipo se consideran puntos repetidos y por tanto serán eliminados para que en cada coordenada sólo pueda haber un punto de cada tipo.

#===============================================================================
#          ELIMINAR REPETIDOS
#===============================================================================
coordTipo <- cbind(coordinates(WP),WP$Tipo)           # Variables para repetidos
dupl <- duplicated (coordTipo)                        # casos duplicados
#                       COMPROBAR
# length(subset(dupl,dupl==TRUE))                     # Numero casos duplicados
# length(subset(dupl,dupl==FALSE))                    # Numero casos sin duplicar
#
str(WP)
WP <- WP[!dupl,]                                      # ELIMINAR CASOS REPETIDOS
str(WP)
#

Exportar SHP

Ahora ya podemos exportar un shp con todos los puntos de todos los gpx y con los datos del csv incluidos en la tabla de atributos utilizando la función writeOGR().

writeOGR(WP, dsn = DirDatosSHPwp, "WP-Definitivo", driver = "ESRI Shapefile", overwrite_layer = T)  # Crea WP.shp DEFINITIVO

También se puede exportar en otros formatos (GPX, CSV, etc.). Si además queremos exportar una capa de shp para cada uno de los archivos de traks de cada gpx, se puede hacer así

for(i in 1:length(GPXtrk)){
writeOGR(GPXtrk[[i]],DirDatosSHPtrk,names(GPXtrk)[i],driver="ESRI Shapefile",overwrite_layer = T)
}

No he conseguido (tampoco lo he necesitado por ahora) juntar todas las “SpatialLinesDataFrame” de las tracks de los gpx en una sólo ni eliminar los segmentos repetidos. Si en algún momento veo cómo hacerlo lo añadiría aquí. Si sabes cómo hacerlo puedes comentarlo.

Cómo pasar los datos de tu GPS a capas de GIS en shape utilizando Qgis

La mayor parte de la información cartográfica pública se publica en formato shp, por lo que suele ser la mejor forma de editar, pasar a limpio y almacenar nuestros datos de distribución espacial. Los datos que recogemos con el receptor GPS se guardan normalmente (o al menos se pueden exportar) en formato GPX. Los datos de cada punto se suelen meter en libreta y de ahí a una tabla (o directamente en una tablet), pero no suele ser cómodo hacerlo en el mismo aparato, por lo que luego hay que juntar los datos. Vamos a ver cómo juntarlos en formato shp para poder utilizar otras capas de información geográfica y en futuros posts veré la forma de pasar los datos shp a R para poder realizar análisis de distribución espacial.

Si lo único que se quiere es visualizar o modificar los puntos o tracks y volver a guardarlos en gpx o volver a meterlos en el gps, lo mejor sería no complicarse la vida y utilizar Qlandkartegt o su nueva versión Qmapshack.

En este caso vamos a complicarlo un poco más que eso. Partimos de la base de que tenemos un archivo gpx con puntos y tracks y una tabla con los datos de cada punto en .csv (se puede exportar a .csv desde ods, xls o cualquier otro formato). Vamos a juntar ambos con Qgis y guardarlo todo en formato shp, o incluso volver a guardarlo como gpx. Pero mejor, paso a paso.

Si tienes muchos archivos gpx y csv, igual es mejor automatizar el proceso y juntar todos los archivos en un único shp utilizando R.

Primer paso: Abrir gpx en Qgis

Se pueden abrir los archivos gpx en Qgis clicando Capa>Añadir capa>Añadir capa vectorial…

qgis1

Se selecciona el archivo y se abren dos capas, la de waypoints (puntos) y la de tracks (líneas). Obviamente si se quieren guardar el resto de datos también se puede, pero no suelen ser interesantes.

qgis2 qgis3 qgis4

Paso 2: Comprobar que está todo en su sitio

Para comprobar que está todo en su sitio la mejor opción es utilizar alguno de los plugins de mapas web aconsejados (QuickMapServices, OpenLayers) y abrir de fondo algún mapa (osm, gmaps) para ver si los puntos están colocados donde se supone que deben estar. Si no está donde debe lo más probable es que haya que ajustar la proyección.

qgis5

Paso 3: limpiar tabla de atributos

Antes de añadir nuevos datos y marcas en la tabla de atributos es interesante ver qué es lo que hay ahí dentro y quitar todo lo que no sea útil. De todas las variables que introduce el gps en la tabla de atributos,  en nuestro caso la única información  útil es el nombre de cada waypoint, ya que es lo que vamos a utilizar para identificarlos y unir los datos de la tabla csv. Para quitar el resto de variables de la tabla de atributos hay que darle primero a editar y luego a eliminar columnas.

Importante: hay que haber guardado previamente la capa para poder editarla. Para ello: botón derecho>guardar como

qgis6 qgis7

 

 

 

 

 

 

 

En otros casos puede interesar conservar “ele” elevaciones, o “time” el momento en que se realizó el waypoint.

Un detalle importante es fijarse en que el nombre de los waypoints en este caso empiezan en 005. Los  ceros a la izquierda cuentan en el nombre, por lo que tendremos que ponerlos igual en la tabla csv. Para ello es importante ver en formato de número y añadir números a la izquierda antes de exportarlo como csv.

Paso 4: añadir datos a los waypoints a partir de una tabla de datos csv

Lo más importante que tiene que tener la tabla es una de las variables igual a alguna de las variables de la tabla de atributos de la capa. En el ejemplo la variable ID del archivo .csv es el nombre del punto, escrito exactamente igual que la variable “nombre” de la tabla de atributos, ceros a la izquierda incluidos.

qgis8

Para añadir los datos utilizamos el plugin MMQgis, que ya describí anteriormente.

qgis9qgis10

Importante fijarse en cada dato que te pide el formulario:

  • elegir el archivo csv,
  • poner el nombre de la variable,
  • la capa vectorial
  • y el nombre de la misma variable en la capa, para que los datos se unan adecuadamente.
  • También es interesante poner un nombre de archivo shape con el nombre de la nueva capa (ejemplo.shp)
  • y de los datos que no se han unido por si acaso (si todo va bien debería quedar vacío).

 

qgis11qgis12qgis13qgis14

Y como siempre que se trabaja con GIS, que no se te olvide guardar, en dos fases:

  • Cada capa por separado (formato shp, botón derecho y guardar como) para guardar los cambios en las tablas y situación de los puntos.
  • Y el proyecto (formato qgs) para guardar las localizaciones de cada capa, el orden y los colores elegidos.

Paso 5, o cerrando el bucle: Volver a guardar de shp a gpx

En caso necesario podéis volver a guardar la capa que queráis como gpx para volver a introducirla en vuestro gps, pero con los nuevos datos. Para ello botón_derecho, guardar _como,  gpx.

 

Legislación ambiental española

Estar al día de todo lo que sale relacionado con medio ambiente es difícil si no te dedicas expresamente a temas legales, ya que no existe un lugar centralizado donde informarse. Por eso, además de conocer la normativa básica, es importante conocer los lugares que se mantienen actualizados y revisarlos al hacer la revisión normativa al empezar  un proyecto (mejor antes que después).

Enlaces para buscar legislación actualizada

Para estar actualizado, lo mejor es ir a las fuentes. En el Ministerio tienen recopiladas las leyes nacionales, aunque cada vez que cambian la web del ministerio hay que volver a buscar donde las han metido. Actualmente está aquí:

http://www.magrama.gob.es/es/calidad-y-evaluacion-ambiental/temas/evaluacion-ambiental/legislacion/

Otra buena opción son las recopilaciones de la Asociación de evaluación de impacto ambiental:

http://www.eia.es/nueva/legislacion_internacional.html

http://www.eia.es/nueva/legislacion_nacional.html

http://www.eia.es/nueva/legislacion_autonomica.html

 Si conocéis alguna otra que se mantenga al día, ponerla en comentarios y la añado.

Normativa ambiental básica (actualizada 2015)

Para entender la diferencia entre los distintos tipos de normas, puedes visitar este enlace.

La última ley de Evaluación ambiental reúne en una única ley lo que antes estaba en varias (Evaluaciones de proyectos, planes y programas, reglamento, etc), pero está muy mal escrita (supongo que por las prisas) y con cosas objetivamente mal redactadas,  por lo que resulta confusa y difícil de entender.

Ley 21/2013 de 9 de diciembre de Evaluación Ambiental

Realmente aporta pocas cosas nuevas, aparte de los plazos, por lo que para aclararse puede ser interesante revisar alguna de las anteriores o las directivas de las que emanan:

Ley 6/2010, de 24 de marzo, de modificación del texto refundido de la Ley de Evaluación de Impacto Ambiental de proyectos, aprobado por el Real Decreto Legislativo 1/2008, de 11 de enero.

REAL DECRETO LEGISLATIVO 1/2008, de 11 de enero, por el que se aprueba el texto refundido de la Ley de Evaluación de Impacto Ambiental de proyectos.

Otra legislación relacionada:

REAL DECRETO 2090 /2008, de 22 de diciembre, por el que se aprueba el Reglamento de desarrollo parcial de la Ley 26/2007, de 23 de octubre, de Responsabilidad Medioambiental.

LEY 42/2007, de 13 de diciembre, del Patrimonio Natural y de la Biodiversidad.

LEY 34/2007, de 15 de noviembre, de calidad del aire y protección de la atmósfera.

REAL DECRETO 509/2007, de 20 de abril, por el que se aprueba el Reglamento para el desarrollo y ejecución de la Ley 16/2002, de 1 de julio, de prevención y control integrados de la contaminación.

REAL DECRETO 9/2005, de 14 de enero, por el que se establece la relación de actividades potencialmente contaminantes del suelo y los criterios y estándares para la declaración de suelos contaminados.

LEY 16/2002, de 1 de julio, de prevención y control integrados de la contaminación.

Legislación ambiental Valenciana

DECRETO 208/2010, de 10 de diciembre, del Consell, por el que se establece el contenido mínimo de la documentación necesaria para la elaboración de los informes a los estudios de impacto ambiental a los que se refiere el artículo 11 de la Ley 4/1998, de 1

DECRETO 127/2006, de 15 de septiembre, del Consell, por el que se desarrolla la Ley 2/2006, de 5 de mayo, de la Generalitat, de Prevención de la Contaminación y Calidad Ambiental.

LEY 4/2006, de 19 de mayo, de la Generalitat, de Patrimonio Arbóreo Monumental de la Comunitat Valenciana

LEY 2/2006, de 5 de mayo, de Prevención de la Contaminación y Calidad Ambiental.

DECRETO 32/2006, de 10 de marzo, del Consell de la Generalitat, por el que se modifica el Decreto 162/1990, de 15 de octubre, del Consell de la Generalitat, por el que se aprobó el Reglamento para la ejecución de la Ley 2/1989, de 3 de marzo, de la Generalitat, de impacto ambiental.

ORDEN de 3 de enero de 2005, de la Conselleria de Territorio y Vivienda por la que se establece el contenido mínimo de los estudios de impacto ambiental que se hayan de tramitar ante esta Consellería.

DECRETO 161/2004, de 3 de septiembre, del Consell de la Generalitat, de Regulación de los Parajes Naturales Municipales.

DECRETO 162/1990, de 15 de octubre, del Consell de la Generalitat Valenciana, por el que se aprueba el Reglamento para la ejecución de la Ley 2/1989, de 3 de marzo, de Impacto Ambiental.

LEY 2/1989, de 3 de marzo, de Impacto Ambiental.

Tipos de normas en la legislación ambiental española

A una escala nacional, la norma fundamental, en la que todas las demás deberían estar inspiradas y que no se puede contradecir con ninguna otra legislación de rango menor, es actualmente la Constitución Española de 1978. De hecho, el Estado Español no puede firmar tratados internacionales que contradigan a esta Constitución y aunque están previstos los mecanismos para cambiarla si fuese preciso, es difícil encontrar el consenso necesario para hacerlo.

Toda la legislación nacional, por lo tanto, está subordinada a la Constitución Española, lo que significa que ninguna norma puede ir en contra de lo dispuesto en la misma y el Tribunal Constitucional se encarga de velar por su cumplimiento. Dentro de la legislación nacional existen también diferentes rangos normativos, dependiendo de quién y cómo los dicte, de forma que una norma de rango inferior nunca puede contravenir lo dispuesto en una norma de rango superior.

Las normas de mayor rango, después de la propia Constitución, son las leyes, que tienen que ser aprobadas en el Parlamento, y dentro de éstas, las leyes orgánicas, que son las que organizan el funcionamiento de las instituciones y las que deben de tener un mayor consenso (Los Estatutos de Autonomía y el Código Penal, por ejemplo, son leyes orgánicas).

Por debajo de las leyes, por no haber sido votados en el Parlamento, sino redactados por el Equipo de Gobierno, se encuentran los decretos, que pueden ser de varios tipos: Se denomina Real Decreto, cuando el Rey ha sido informado del mismo y Decreto Ley o Decreto Legislativo cuando el Decreto tiene vocación de Ley y será votado por el Parlamento en un futuro próximo, alcanzando en este momento (si es aprobado) rango de Ley. Los decretos pueden ser dictados también por los órganos de gobierno de las comunidades autónomas, pero siempre sin contravenir la Legislación Nacional.

Cuando es conveniente que una norma pueda cambiar cada año o cada cierto tiempo, regulando el funcionamiento de una actividad, se dicta mediante una Orden, que puede ser ministerial o de una consejería de una Comunidad Autónoma, como las Órdenes de Caza y Pesca, que determinan las fechas de vedas. Estas órdenes son las normas de menor rango y por tanto no pueden contravenir las normas de rango superior: leyes, decretos,…

Otros documentos estatales no tienen rango normativo, como pueden ser las estrategias, planes y programas y por lo tanto tienen que cumplir la normativa vigente, aunque en muchas ocasiones ofrecen la organización necesaria para el dictado de nuevos decretos o incluso nuevas leyes.

Desde un punto de vista internacional, el Estado Español puede asociarse con otros países, dentro de lo previsto en la Constitución Española, de forma que se obligue a cumplir convenios internacionales. Estos convenios no tienen rango normativo y por lo tanto no son de obligado cumplimiento para las personas físicas o jurídicas, ni para las diferentes administraciones hasta que son transpuestos con algún tipo de normativa (Ley, Decreto…). Lo mismo ocurre con las directivas europeas: Desde el Parlamento Europeo no se pueden dictar normas que obliguen directamente a los ciudadanos o instituciones españolas, pero desde que se acepta estar dentro de la Unión Europea, el Estado Español se compromete a transponer la Normativa Europea en Normativa Nacional y en el momento en que lo hace, obliga a todos los ciudadanos e instituciones.

 

Utilizar la capa de Open Street Maps (OpenLayerPlugin) para comprobar el sistema de coordenadas en Qgis

Como ya había comentado en un post anterior, el plugin de OpenLayerPlugin es muy útil para situarnos donde estamos y comprobar que nuestras capas de mapas están encuadradas correctamente en el territorio. Por ejemplo, si tenemos mal puesto el sistema de coordenadas, puede ocurrir que el municipio de Gátova aparezca totalmente descolocado (al lado de Menorca, por ejemplo), un poco descolocado como en el mapa de debajo a la izquierda.

instantánea13

14-15

Sólo con el sistema de coordenadas correcto la figura se verá perfectamente alineada con los límites de la capa de OpenStreetMaps.

En definitiva, este plugin sirve para situarse y ver si nuestros datos están situados correctamente.

Plugins imprescindibles en Qgis

Después de instalar el Qgis, es importante echar un vistazo a los plugins. Una de las grandes ventajas de Qgis es su gran versatilidad que consigue a partir de los plugins que añaden nuevas características al programa.

Para instalar un plugin basta con ir a Complementos>Administrar e instalar complementos…

Qgis Instalar complemento

Y una vez en el administrador de complementos buscar, marcar e instalar los que uno quiera.

Qgis administrador complementos

Existen plugins casi para cualquier cosa, aunque la dificultad está en saber cuáles son realmente útiles. Un primer vistazo a la página de plugins de qgis, ordenada por los mas votados (Most voted) o los más bajados (Top downloads) nos dice ya cuales son los más utilizados.

Qgis most downloaded plugins

De estos, los que más vamos a utilizar son:

OpenLayers Plugin: Permite abrir y utilizar capas de OpenStreetMap, Google Maps, Bing Maps, MapQuest y Apple Maps. Estas capas son muy útiles para comprobar que estamos utilizando la proyección correcta en nuestras capas, entre otras cosas.

OpenLayer tiene el problema reconocido de que no funciona bien al imprimir el mapa, por lo que cuando se va a imprimir es mejor utilizar los mapas de QuickMapServices, que funcionan perfectamente, aunque sólo utiliza mapas libres (no google).

mmqgis: Nos permite exportar la tabla de atributos como CSV y luego volver a importarla, de forma que podemos trabajar datos de la tabla en cualquier hoja de cálculo (Calc, Excel,..) de forma mucho más cómoda que en el editor de tablas.

Table Manager: Nos permite ordenar las columnas en la tabla de atributos.

Más información:

¿Has utilizado algún otro plugin que consideres imprescindible? Ponme la información en un comentario y lo probaré.

Qgis o gvSig

Difícil decisión. Personalmente siempre he encontrado a Qgis más amigable con el usuario y a gvSig más difícil de utilizar. Sin embargo el hecho de que la documentación de gvSig sea en español le da algo de ventaja. Probablemente por la misma razón Qgis es el más utilizado en organismos internacionales, mientras que gvSig es el más utilizado en las administraciones españolas.

No parece fácil decidir:

Para instalar Qgis:

http://garmendia.blogs.upv.es/instalar-qgis/

Para instalar gvSig:

http://garmendia.blogs.upv.es/instalar-gvsig/

Instalar gvSig

gvSig tiene documentación en español, por lo que no debería ser difícil de instalar:

http://www.gvsig.com/es/productos/gvsig-desktop/descargas

Me sorprende que todavía no se encuentre en ningún repositorio oficial, pero así es, hay que bajarse el paquete binario de la web. Si se intenta instalar directamente no funcionará debido a que es un programa que corre sobre JAVA, lo que significa que tienes que tener java instalado previamente.

 

INSTALAR GVSIG EN UBUNTU 14.04 LTS

  1. Instalar Java
  2. Bajarse gvsig
  3. Instalar gvsig

1.Instalar Java

sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-7-jdk:i386 libidn11:i386 libldap-2.4-2:i386 libjpeg62:i386 libproj0:i386 libgeos-c1:i386 libssl0.9.8:i386http://garmendia.blogs.upv.es/wp-admin/post.php?post=39&action=edit

2.Bajarse gvsig

Ahora sí, elegir desde:

http://www.gvsig.com/es/productos/gvsig-desktop/descargas

3. Instalar gvsig

Dar permiso de ejecutar como programa y correr el programa de instalación.

Seguir los pasos de la documentación.

Manual de gvSig:

http://downloads.gvsig.org/download/web/es/build/html/index.html

 

 

Calculadora de campos de Qgis para poner valores a partir de cualidades (ejemplo Aptitud)

La tabla de atributos de Qgis todavía es una de las asignaturas pendientes en su desarrollo. No permite arrastrar o copia y pegar muchos valores a la vez, de forma que cuando tenemos muchos registros se complica realizar operaciones. Una forma posible es abrir el archivo .dbf en una hoja de cálculo y luego tener cuidado de volver a ponerla en su sitio. Se puede hacer pero no resulta lo más aconsejable. En gvsig se permite exportar la tabla en .CSV y luego juntar campos, lo que facilita esta operación. mmqgis es un pluging de Qgis que permite exportar la tabla de atributos como CSV y luego volver a importarla, de forma que podemos trabajar datos de la tabla en cualquier hoja de cálculo (Calc, Excel,..) de forma mucho más cómoda que en el editor de tablas. Aquí se explican otros plugins interesantes como Table Manager, que nos permite ordenar las columnas en la tabla de atributos.

En cualquier casos en la mayoría de los casos se puede conseguir casi cualquier cosa utilizando la calculadora de campos, que cada vez es una herramienta más versatil.

Para ver todos los detalles de la calculadora de campo, vienen muy bien explicados aquí y aquí, por lo que no me entretendré en eso. Sino que directamente paso a ver cómo

PONER VALORES DE APTITUD A PARTIR DE CUALIDADES

Para ello utilizaré la capa Siose 2011 del municipio de Gátova, bajada de Terrasit (aquí explico cómo) y simplificada eliminando las columnas que no necesito (4 columnas x 193 registros). En la figura los primeros 39 registros:

Screenshot - 031215 - 13:38:35

La idea es crear una columna con valores numéricos para cada tipo de vegetación según la considere más o menos apta para una actividad concreta.

Para ello editamos la tabla (botón de más a la izquierda) y abrimos la calculadora de campos (botón de más a la derecha). También se pueden ordenar los registros por orden alfabético presionando sobre el nombre.

Los valores de aptitud que queremos poner a cada valor de NIVEL 1 son:

Arbolado forestal 2
Matorral 2
Pastizal 1
Cultivos 1
Coberturas artificiales 0
Terrenos naturales sin vegetación 0

Obviamente hay muchas formas de obtener el mismo resultado, voy a exponer las dos que más me gustan, que son con ILIKE y con CASE_ELSE.

A mi me gusta más la primera porque es más fácil detectar errores y las columnas extra me permiten realizar cálculos desde la hoja de cálculo (sólo tengo que copiar el archivo .dbf en otra carpeta y abrirlo.

Detalles a tener en cuenta en las operaciones:

  • las variables se ponen entre comillas dobles
  • El texto se pone entre comillas simples
  • Los valores numéricos se ponen tal cual
  • Conviene escribir la fórmula en un editor de texto por si no sale bien poder corregirla usando “Actualizar campo existente” y para luego saber cómo se ha hecho (en Qgis no se guarda)·

Utilizando ILIKE

En realidad utilizar LIKE, ILIKE o = es casi lo mismo. Para valores numéricos es lo mismo, aunque en ese caso lo mejor es utilizar =, <,>. Para texto ILIKE tiene la ventaja de no discriminar entre mayúsculas y minúsculas.

La mejor opción desde mi punto de vista es dividir el problema en problemas menores fácilmente revisables, haciendo una columna para Aptitud 2 (A2), otra para Aptitud 1 (A1) y si llegara a hace falta otra para A0.

Para el caso de A2 se puede hacer con OR:

"NIVEL1" ILIKE 'Arbolado forestal'
OR
"NIVEL1" ILIKE 'Matorral'

Para la A1 se hace de la misma manera, cambiando los valores por ‘Pastizal’ y ‘Cultivos’.

Luego, una vez creadas las dos columnas, y comprobado que no queda ningún valor sin utilizar, simplemente hay que operar con ellas multiplicando a cada una por su valor, con lo que nos queda una columna con los valores de aptitud de la capa Siose 11, utilizando los valores de la variable NIVEL1 (Apt_S11N1):

"A1"+2*"A2"

En realidad la columna A0 no hace falta en este caso, pero en ocasiones es útil para comprobar que no nos dejamos nada.

Utilizando CASE_ELSE

Si tengo claro que no voy a tener que corregir valores ni a operar desde hoja de cálculo, puedo hacerlo directamente con el Condicional CASE ELSE

CASE WHEN condition THEN result ELSE result END

Screenshot - 031215 - 15:32:06es decir:

CASE
    WHEN
        "NIVEL1" ILIKE 'Arbolado forestal'
        OR
        "NIVEL1" ILIKE 'Matorral'
    THEN
2
    WHEN
        "NIVEL1" ILIKE 'Pastizal'
        OR
        "NIVEL1" ILIKE 'Cultivos'
    THEN
1
    ELSE
0
END

Suele ser buena idea hacerlo de dos formas diferentes y comprobar que los datos que salen son los mismos, sobre todo cuando hay tantas filas que es imposible comprobarlo de forma manual.

IMPORTANTE: Escribir la fórmula en un editor de texto o copiarla y pegarla en un editor de texto antes de dar a aceptar, de forma que si no sale perfecta la podamos modificar y volver a actualizar el campo.

Referencias

http://docs.qgis.org/2.2/pt_BR/docs/user_manual/working_with_vector/field_calculator.html
http://mappinggis.com/2014/05/como-usar-la-calculadora-de-campos-de-qgis/
http://garmendia.blogs.upv.es/bajarse-capas-terrasit/

 

 

Bajarse capas shp y raster de Terrasit (Comunidad Valenciana)

Para poder bajarse las capas de mapas de Terrasit es necesario registrarse previamente. Sólo permite bajarse mapas de cada municipio por separado, por lo que es necesario ir municipio a municipio. Lo que sí permite es ver las capas en su visor web antes de bajarlas.

Además, gran parte de la información ambiental que no está disponible en formato shape ni raster, está disponible en wms, por lo que se puede al menos consultar. Vamos por partes:

  1. REGISTRARSE
    1. Ir a la web de Terrasit: http://terrasit.gva.es/es
    2. Entrar en la pestaña >descargas>descargas>acceso a registro>Crear cuenta nueva
    3. Introducir datos personales para registrarse. Tienes derecho a mentir (como siempre que te pidan datos personales), pero es importante acordarse del usuario y la contraseña ya que luego las necesitarás.
  2. INICIAR SESIÓN
    1. Ir a la web de Terrasit: http://terrasit.gva.es/es
    2. Entrar en la pestaña >descargas>descargas>acceso a registro>Iniciar sesión y meter el nombre de usuario y contraseña.
  3. DESCARGAR CARTOGRAFÍA
    1. Ir a la web de Terrasit: http://terrasit.gva.es/es
    2. Entrar en la pestaña >descargas>cartografía (si no has iniciado sesión no sale)
    3. Seleccionar municipio u hoja a descargar. Las hojas son ortofotos por lo que no nos sirven para combinar los datos, utilizaremos los datos de un municipio (ejemplo: Gátova).

Terrasit descargas gátova

nos bajamos las capas que vayamos a utilizar presionando en la flecha de la derecha. Hay que acordarse de la proyección para luego ponerla bien en Qgis. Algunos de los mapas que pueden resultarnos útiles son:

– Siose 2011 (Usos del suelo y tipos de vegetación)

– Infraestructura verde (Lics, cuevas, parques y parajes, etc.)

– Planeamiento (propiedad y protección suelo)

– Cartografía tridimensional (pendientes, orientaciones, etc)

Si se está haciendo un trabajo de un municipio concreto merece la pena bajarse todas y ver qué información contiene cada una de ellas. Hay capas vectoriales y capas raster.

Todas esas capas y algunas más las podemos visualizar previamente por wms o en el visor de terrasit.

Para conseguir mapas de otros orígenes, ver:

http://garmendia.blogs.upv.es/conseguir-capas-de-mapas/