Teledetección con ORFEO Toolbox y QGIS Parte I

Introducción

En esta oportunidad y luego de un buen tiempo voy a tratar algunos de los procesos más comunes de la Teledetección, empleando como siempre herramientas de software libre, para ello emplearé al menos tres entradas de mi blog, debido a lo amplio del tema. Por lo general cuando me dedico a enseñar sobre teledetección uso el software MultiSpec©, el cual considero que es una potente herramienta y con la capacidad de realizar múltiples procesos empleando imágenes multiespectrales, quizá en algún momento publicaré los trabajos que pude realizar con dicho software; pero ahora me voy a referir al ORFEO Toolbox (OTB) y a su herramienta ejecutable denominada Monteverdi, en sus dos versiones, asimismo a pesar que esta herramienta se integra dentro del QGIS, en lo particular prefiero trabajarlo independientemente, por lo tanto, ahora solo mostraré la facilidad de trabajar con los algoritmos dedicados a la Teledetección que presenta el GRASS dentro del QGIS.

Nacimiento del OTB

En el marco de la preparación de la parte metodológica del ORFEO Accompaniment Program,  para acompañar y promover el uso y la explotación de las imágenes derivadas de los satélites Pléiades (PHR) y Cosmo-Skymed (CSK), la Agencia Espacial Francesa (French Space Agency-CNES) decidió desarrollar el Orfeo Toolbox (OTB): un conjunto de componentes algorítmicos, adaptado para imágenes de teledetección de gran volumen, que permiten capitalizar el conocimiento metodológico, y por lo tanto utilizar un enfoque gradual para beneficiarse de los resultados de la investigación metodológica.

El OTB se distribuye como una biblioteca de código abierto de algoritmos de procesamiento de imágenes. Su lema es "Orfeo Toolbox no es una caja negra", OTB alienta el acceso total a los detalles de todos los algoritmos. Algoritmos selectivos para imágenes de alta resolución óptica (Pléiades, SPOT, QuickBird, WorldView, Landsat, Ikonos), sensores hiperespectrales (Hyperion) o SAR (TerraSarX, ERS, PALSAR) están disponibles. 

OTB se distribuye bajo una licencia de software libre CeCILL (similar a la GPL), para fomentar la contribución de los usuarios y promover la investigación reproducible. La biblioteca es probado intensamente en varias plataformas como Linux, Unix y Windows. La mayoría de las funcionalidades también están adaptados para procesar enormes imágenes sin la necesidad de un superordenador usando streaming y multi-threading tan a menudo como sea posible.

¿Qué puede hacer el OTB?

Entre otros, OTB ofrece una serie de funcionalidades muy documentados como:

• Acceso de imágenes: Acceso  lectura/escritura optimizado para la mayoría de los formatos de imagen de teledetección, acceso a metadatos, visualización;
• Preprocesamiento estándar de teledetección: correcciones radiométricas, ortorrectificación;
• Filtrado: Eliminación de ruido, mejoramiento;
• Extracción de características: Puntos de interés(ROI);
• Segmentación de la imagen: Región de cultivo, cuencas hidrográficas;
• Clasificación: K-means, SVM (Máquinas de Soporte Vectorial), Campos aleatorios de Markov;
• Detección de cambios;
• Extracción de información para la integración en los sistemas de información geográfica (SIG) y cartografía.

Conociendo a Monteverdi 1&2

Monteverdi viene hacer "el compositor OTB", el cual permite la construcción de cadenas de procesamiento mediante la selección de módulos de un conjunto de menús. Es compatible con los datos raster y vectoriales y da acceso a funcionalidades OTB en una arquitectura modular. Fue desarrollado en 2009 para actividades de creación de capacidades (la enseñanza, la manipulación de imágenes simples, etc.). La aplicación se llama Monteverdi, debido al compositor de Orfeo, Claudio Monteverdi.

Monteverdi 1, presenta una ventana principal, donde los menús están disponibles (Figura 1) y donde se pueden ver los diferentes módulos que se han establecido para el procesamiento. Los datos de entrada son obtenidos de los lectores (Readers).Cuando usted elige utilizar un nuevo módulo, selecciona sus datos de entrada, y por lo tanto, se genera una secuencia canalización del procesamiento.

Figura 1: Ventana principal del Monteverdi 1.22

Con el Monteverdi 2, los creadores volvieron a trabajar el concepto de Monteverdi en un nuevo software, el cual desde 2012 empezó con un lanzamiento regular y un proceso de desarrollo iterativo cortos principalmente por la evaluación de los usuarios (feedback). 

En esta versión se ha renovado la interfaz gráfica de usuario (GUI), para ello se usó el kit de herramientas Qt (Figura 2); además presenta un visor moderno (navegación en las resoluciones, múltiples modos dinámicos de color ...); con un gestor de sesiones,  se puedo almacenar todos los conjuntos de datos y parámetros de visualización, esto ayuda mucho para retomar un trabajo iniciado y para temas de procesamiento, existe un acceso interactivo a las herramientas de aplicación OTB.

Figura 2: GUI de Monteverdi 2

1) Composición de Bandas

Vamos a realizar un procedimiento común cuando tenemos un grupo de bandas espectrales, para nuestro ejemplo usaremos imágenes del Landsat 8, los cuales están disponibles para su descarga desde EarthExplorer.

Datos: Para este ejercicio y todos los que vamos a realizar pueden descargar las siguientes imágenes desde aquí.

Figura 3: Lista de Bandas del Landsat 8

Para realizar este primer ejercicio vamos a emplear las dos versiones del Monteverdi.

• Empleando Monteverdi 2

Paso 1: Dentro de la GUI del Monteverdi 2.08, nos vamos donde el botón de import image,  con el cual buscamos todas las bandas que se encuentran en la carpeta compartida (L8_AGOST_2014) y procedemos a importarlas. Con fines de trabajar ordenadamente, se ha creado dentro del panel de Datasets, un grupo específico denominado Datos_L8_Agosto_2014, tal como se aprecia en la Figura 4. 

Figura 4: Importando imágenes con el Monteverdi

Paso 2: Ahora dentro panel del buscador de aplicaciones (OTB Applications browser), buscar "Images Concatenation", una vez que hacemos doble clic sobre el mismo, nos aparece una pestaña al costado de la vista de imagen (Image view), al activar la pestaña nos aparece una ventana que nos permite arrastar las imágenes que deseamos concatenar, para nuestro caso vamos a considerar las seis bandas, indicándole también que lo llamaremos "concat_b2_b7_L8.tif", para finalizar solo hacemos clic en el botón "Execute".

Figura 5: Ejecutando la concatenación de imágenes

Paso 3: Con el resultado obtenido podemos visualizar varias composiciones de bandas, simplemente asignamos las bandas en los canales RGB, para ello, en la parte derecha hay un panel denominado "Color setup", en donde verificamos que están presentes las seis bandas del imagen, hay que tener en cuenta que el software inicia su numeración como bandas desde cero (BAND 0, BAND 1..BAND 5), es decir como nuestra primera banda es la B2, para el software sería la BAND 0. Ahora si deseamos mostrar la combinación del color verdadero, si estuviéramos trabajando con el Landsat 7, sería RGB 3-2-1, pero en el Landsat 8 sería RGB 4-3-2, es decir que para nuestro caso dentro de Color setup tendríamos que colocar BAND 2  (R) - BAND 1 (G) - BAND 0 (B), vamos hacer también las composiciones RGB 5-4-3 y RGB 7-5-3. Se recomienda consultar aquí para conocer las diferencias entre las bandas del Landsat 7 y Landsat 8 para realizar las principales composiciones de bandas.

Figura 6: Composición RGB 432 (Color verdadero)

Figura 7: Composición RGB 543 

Figura 8: Composición RGB 753

• Empleando Monteverdi 1

Paso 1: Primero debemos ir a File-->Open dataSet, con ello nos aparecerá una pequeña ventana para localizar la imagen que deseamos importar, para luego convertirse en el Reader 0, y así sucesivamente lo hacemos con las demás imágenes.

Figura 9: Incorporando las imágenes en el Monteverdi 1.22

Paso 2: Luego de contar con todas la imágenes importadas, nos volvemos a dirigir a "File" para hacer clic en "Concatenate images", para que nos aparezca una ventana en donde debemos ir adicionando cada imagen, para ello primero se selecciona cada imagen, luego hacemos clic en el botón + , para que se vayan incorporando, cuando ya tenemos a todas las imágenes simplemente hacemos clic en Ok.

Figura 10: Preparando las imágenes que vamos a concatenar

Finalmente vamos a tener el siguiente resultado en nuestra ventana principal.

Figura 11: Resultado de la concatenación de imágenes

Paso 3: Ahora lo que debemos hacer es guardar el producto, para ello nos dirigimos a OutputImage y hacemos un clic derecho, con esto se activa una pequeña ventana que nos da la opción de salvar la imagen concatenada (Export dataset), simplemente le damos el nombre que deseamos. Pero lo que realmente nos importa es visualizar la imagen, por lo tanto, repetimos el último paso y nos vamos a "Display in viewer".

Figura 12: Opciones para exportar el resultado y para su visualización

Una vez activado el Display in viewer esto nos aparecerá dos ventanas, en una de ellas aparece una imagen por defecto con la combinación de tres bandas, y la ventana más pequeña nos permitirá modificar las opciones.

Figura 13: Visualización del resultado obtenido 

Paso 4: Ahora como paso final vamos a generar nuestras combinaciones de bandas, para ello nos dirigimos a la pestaña "Setup" de la ventana más pequeña, desde ahí elegimos la combinación de bandas que deseamos, en este caso se muestra las siguientes combinaciones RGB 543 y 753. 

Figura 14: Resultado de la combinación RGB 543

Figura 15: Resultado de la combinación RGB 753

Podemos apreciar que ambas versiones del Monteverdi finalmente llegan al mismo resultado, aunque fue un poco más rápido y dinámico con el Monteverdi 2, depende con cual de ellos se sienten más cómodos.

• Empleando el GRASS dentro del QGIS

El QGIS junto con su complemento Processing, permite la incorporación de otras herramientas que incrementan la potencialidad para el análisis y procesamiento de los datos espaciales, entre esas herramientas tenemos al GRASS, el cual posee una librería de algoritmos que permite realizar múltiples aplicaciones, para nuestro caso vamos a usar aquella que nos facilita la composición de bandas espectrales. Antes que nada es importante ponerlo a punto para que funcione adecuadamente.

Figura 16: Activación de la aplicación GRASS

Paso 1: Abrimos el QGIS, luego desde nuestro panel de "Explorador" arrastramos las imágenes con las que vamos a trabajar, una vez que tenemos a las 6 imágenes que corresponden a las bandas 2,3..7, nos dirigimos a la caja de herramientas de procesado, en este caso para ahorrarnos tiempo en la búsqueda del algoritmo, podemos indicar en un recuadro que permite filtrar los nombres, nosotros colocaremos "composite" y se mostraran todos aquellos que coinciden, nosotros escogemos "r.composite", el cual nos permite crear una composición de 3 bandas en sus respectivos canales RGB.

Figura 17: Preparación para realizar la composición de bandas con GRASS

Paso 2: Una vez activado el algoritmo de GRASS "r.composite", nos aparece una ventana, en ella vamos a escoger las bandas que corresponden al color verdadero RGB 432, luego le damos un nombre, en este caso será "comp_432_verdadero.tif", finalmente solo hacemos clic en "Run".

Figura 18: Escogiendo las bandas para generar la composición RGB 432

Finalmente obtenemos el siguiente resultado:

Figura 19: Resultado obtenido al realizar la composición RGB 432

El resultado que se obtiene por lo general no se le fue asignado un sistema de referencia, por lo tanto va ser necesario emplear "Assign Projection.." ubicado dentro de Ráster en el menú de herramientas. Para este caso escoger el EPSG 32718 (WGS 84 / UTM zone 18S).

Figura 20: Para asignar un sistema de proyección a la salida de imagen.

Notas Finales

Muy bien, hemos logrado presentar algunas de las opciones que tenemos para realizar la composición de bandas espectrales, en esta oportunidad trabajando con bandas del Landsat 8. Como vieron, los procedimientos son bien sencillos y prácticos; mi objetivo principal fue mostrarles que existen herramientas de software libre capaces de realizar procesos ligados a la teledetección, si bien lo que se muestra es lo básico, en la segunda parte veremos procedimientos para determinar los índices de vegetación siendo el más conocido el NDVI, para lo cual de la misma manera lo mostraremos como se realizan con las dos versiones del Monteverdi y también con el QGIS.

Hasta la próxima entrega...

QGIS con CartoDB-Parte II

Editando Tablas en CartoDB

Ahora vamos a editar la tabla que se creó en la entrada anterior, para ello seguimos los siguientes pasos:

1. Estando dentro de nuestra tabla debemos ingresar en la vista de mapa (Map View), desde aquí vamos a ir a editando cómo queremos que se aprecie nuestro mapa.

Figura 1: Opción de ingresar a la vista de mapa

2. Una vez en la vista de mapa, tendremos la posibilidad de editar de acuerdo a nuestras preferencias, en la parte derecha encontraremos un menú lateral que podremos desplegar para ir seleccionando lo que vamos a cambiar, en primer lugar lo haremos con el asistente de visualización (Wizards), el cual permite dar un estilo a nuestro mapa, las opciones presentes varía de acuerdo a la geometría de nuestros datos, cuando se trata de polígono o de línea son similares, pero cuando son puntos se cuenta con mayores opciones inclusive para crear animaciones, todavía lo estoy probando así que en esta oportunidad no voy a mostrar esa parte, pero les invito a probar.

Figura 2: Opciones para editar en la vista de mapa

3. Para nuestro ejemplo, vamos a la opción "Category", es decir que vamos a identificar los campos o columnas que deseamos modificar de la opción por defecto. Lo que podemos editar es básicamente el aspecto de como aparecerá los datos, haciendo cambios de colores, transparencias y dimensiones; como nuestros datos se trata de rutas, seleccionamos la columna que menciona la descripción de las mismas, por ser una de sus principales propiedades de estos datos, identificando 2 valores (Primary Route y Secondary Route), a los cuales vamos a modificar los colores, teniendo el siguiente resultado.

Figura 3: Opciones para editar nuestros datos de tipo línea

4. Ahora procedemos a editar nuestra leyenda, con el objetivo de que solo se muestre lo que realmente deseamos que aparezca, si nos fijamos en la Figura 3, nuestra leyenda muestra todos los valores que encuentra en el campo que estamos editando, para nuestro caso vamos a crear una leyenda que tenga su título en la parte superior y que solamente se muestren dos valores: Rutas Primarias y Rutas Secundarias, para realizar esto existe dos opciones, el primero es de manera automática creando una plantilla personalizada (Figura 4), la otra opción es si conoces lo básico de HTML puedes también personalizarlo, en sí recomiendo esta última opción porque te da mayor flexibilidad (Figura 5).

Figura 4: Personalizando la leyenda del mapa

Figura 5: Personalizando empleando etiquetas HTML

5. Ahora vamos a probar el uso de los filtros, son muy útiles cuando solo deseamos que se muestre una parte de los datos, esto esta muy ligado al tema de realizar selección y consultas a la base de datos que tenemos, aquí trabaja el lenguaje SQL, ahora veremos cómo. Para generar filtros, seguir los pasos que se muestra en la Figura 6, es decir primero nos vamos a "filters" y escogemos el campo al que deseamos realizar el filtro (1), luego de los valores que identifica podemos seleccionar solo aquellos que deseamos que estén presentes, los otros estarán inactivos (2), finalmente podemos apreciar que en nuestro mapa han surgido cambios, para comprobar nuestro criterio de selección nos vamos a la parte superior de las herramientas de edición en donde dice SQL, para que podamos apreciar que se ha generado una consulta (Query) de acuerdo al filtro que realizamos (3), a partir de aquí también podemos editarlo y ser mucho más específico.

Figura 6: Procedimiento para genera filtros

6. Existe también la opción de incorporar datos al mapa, hay que tener presente que para hacerlo no debe estar activo ningún tipo de filtro, caso contrario no aparecerá dicha opción. La posibilidad de incorporar datos es importante cuando deseamos actualizar algunos datos antiguos por ejemplo; al activar esta opción nos aparecerá la posibilidad de generar otra geometría de línea (para nuestro ejemplo) y a su vez generará un nuevo registro o fila dentro de nuestra tabla de datos, una vez que terminamos de dibujar la nueva geometría de línea, si estamos seguros hacemos clic en "done", caso contrario en "discard".

Figura 7: Posibilidad de incorporar nuevas geometrías al mapa

Bueno con lo mostrado nos podemos dar cuenta lo fácil que resulta poder personalizar nuestro mapa, una vez que creemos que hemos terminado o al menos se encuentra en un estado que deseamos compartirlo, podemos crear una visualización, lo cual es una parte también muy interesando al trabajarlo con CartoDB.

Creando una Visualización:

Para crear una visualización existe dos opciones, el primero es una vez terminado de personalizar nuestro mapa de acuerdo a lo que ya vimos, nos vamos a la parte superior derecha y hacemos clic en "Visualize" (Figura 8), la otra opción es una vez que tenemos más de una tabla, dentro de nuestra página principal donde se muestran nuestras tablas creadas, nos vamos al menú de la parte superior y elegimos la opción "visualizations" (Figura 9). Para ambos casos existirá luego la posibilidad de crear nuestra visualización con las tablas que dispongamos, además debemos guardarlo indicando un nombre distinto para cada visualización que realizamos (Figura 10).

Figura 8: Opción para crear una visualización

Figura 9: Opción de crear una visualización con las tablas ya creadas 

Figura 10: Guardando nuestra visualización 

Una vez que hemos creado nuestra primera visualización, podemos hacer algún tipo de personalización antes de compartirlo. Para ello primero nos fijamos que en la parte inferior vemos la posibilidad de seleccionar nuestro mapa base (Figura 11), del mismo modo en donde dice "options", podemos indicar que herramientas estarán activas durante la visualización de nuestro mapa, como por ejemplo el poder tener el control del "zoom", o de poder compartir con otros (Figura 12).

Figura 11: Seleccionando nuestro mapa base

Figura 12: Opciones de controles

También podemos podemos incorporar un texto como título  a nuestro mapa (Figura 13), asimismo una imagen que deseen y otros textos como etiquetas. 

Figura 13: Incorporando título al mapa

Luego de realizar estos cambios para obtener una mejor visualización podemos compartirlo con la opción presente en la parte superior derecha "SHARE", el cual nos mostrará en una ventana tres formas de poder compartirlo (Figura 14), en nuestro caso escogimos la opción de generar un link para compartirlo con nuestros contactos, cuando dicho link lo abran (para este ejemplo se creó el siguiente enlace: http://cdb.io/1BnFNEg), ellos podrán ver en su navegador nuestro mapa creado (Figura 15). El cual una vez que a los tienen podrán compartirlo a través de las redes sociales más populares.

Figura 14: Formas de compartir nuestra visualización

Figura 15: Vista luego de ingresar al link compartido

Bueno, esto sería todo lo que mostraré de lo que se puede hacer dentro de CartoDB, pero como les dije antes, existen otras maneras, como por ejemplo la posibilidad de poder exportar en formatos como: csv, kml, svg, geojson y en shp. En fin, si nos ponemos a explorar, veremos cómo poder aprovechar al máximo esta interesante herramienta, quedan invitados a seguir probando otras opciones.

Ahora vamos a ver la parte que me animó a escribir esta entrada en mi blog, es decir, que lo que hicimos dentro de CartoDB lo podamos realizar con el QGIS, es decir se unir la ventaja de poder publicar mapas en la web de CartoDB y las mayores opciones para editar datos desde el QGIS, con lo cual aprovecharemos sus verdaderas potencialidades de ambos, lo que al final es lo que se busca.

Incorporando mapas de CartoDB en QGIS

Si revisamos la primera parte de esta entrada, en la Figura 5, vimos en donde se ubica este plugin, continuando con ello hacemos clic en "Add CartoDB layer", luego aparecerá una ventana, que para el caso de ser primera vez, debemos crear una nueva conexión haciendo clic en "New", luego nos aparecerá la opción para ingresar nuestro usuario de la cuenta que tenemos de CartoDB y nuestro Carto DB Api Key, para obtener este último valor se debe ir siguiendo la siguiente ruta modelo: https://[youraccount].cartodb.com/your_apps

Figura 16: Preparando para incorporar datos de CartoDB en QGIS

Luego de ello vamos a poder conectarnos con CartoDB y lograr visualizar nuestras tablas creadas hasta el momento, para ello solo hay que hacer clic en "Connect", luego tendremos que escoger que datos quieren que aparezcan dentro del QGIS, podemos seleccionar mas de una y luego hacer clic en Aceptar.

Figura 17: Realizando la conexión con CartoDB

Finalmente veremos los datos dentro de nuestro SIG de escritorio (Figura 18), a partir del cual podremos realizar las ediciones de estilo que normalmente puede realizar el QGIS, el cual no es motivo de esta entrada, pero que al final nos permite mejorar nuestra presentación y sobre todo incorporar nuevos registros los cuales se podrán actualizar y posteriormente generar nuevas visualizaciones y poder compartirlos. 

Figura 18: Vista en QGIS de nuestros datos creados en CartoDB

Bien, esto sería todo por ahora, espero que haya contribuido a despertar el interés  en el uso de estas herramientas, solo me queda decirles que les recomiendo visitar a la página de CartoDB y revisen los tutoriales que están disponibles, sobre todo para ampliar lo que aquí pude mostrarles.

Hasta otra oportunidad.

Referencias consultadas:

• https://github.com/gkudos/qgis-cartodb
• https://github.com/gkudos/qgis-cartodb/releases/tag/v0.1.0
• http://docs.cartodb.com/cartodb-editor.html
• http://mappinggis.com/2012/10/como-publicar-tu-mapa-online-en-5-minutos/
• http://en.wikipedia.org/wiki/CartoDB

 

QGIS con CartoDB - Parte I

Hace unos días salió publicado todavía como experimental el complemento QgisCartoDB, el cual permite al QGIS contar con la posibilidad de incorporar los mapas que podamos realizar empleando el servicio CartoDB. Si bien la posibilidad de contar con el CartoDB ya es una realidad desde el 2011, para mí será la primera vez que lo voy a probar, por lo tanto quería compartir con ustedes los resultados que obtuve.

¿Qué es CartoDB?

En resumen es una plataforma que emplea los servicios de la nube para publicar mapas, es decir que nos provee de herramientas de SIG y de Webmapping en nuestro navegador. Ofrece el denominado servicio Freemium, es decir que ofrece servicios básicos libres y cobra por otros más avanzados. 

¿Cómo contamos con el servicio CartoDB?

Debido que el complemento QgisCartoDB tiene como requisito contar con una cuenta en CartoDB, entonces, como primer paso será dirigirnos a http://cartodb.com/ , dentro de la página hacemos clic en SIGN UP, luego nos aparecerá un formulario básico para crear nuestra cuenta libre, el cual tiene la limitación de que solo podemos crear 5 tablas y 50 Mb de datos.

Figura 1: Página de CartoDB

Figura 2: Formulario de Creación de cuenta libre

Instalando el Complemento QgisCartoDB

El complemento (Plugin) CartoDB para QGIS, nos permite ver, crear, editar o borrar los datos de su cuenta CartoDB usando nuestro QGIS de escritorio. Para poder contar con este plugin, debemos realizar su instalación.

1.  Dentro del QGIS Desktop ir a complementos en la barra de menú, como se mencionó es un plugin experimental, por lo tanto dentro de administrar e instalar complementos, debemos ir a configuración y activar la casilla de mostrar también los complementos experimentales.

Figura 3: Activando los complementos experimentales

2. Luego nos dirigimos a "Todos" en la parte superior, apoyándonos en la ventana de buscar, lograremos ubicar al plugin solo con escribir su nombre, para luego proceder a su instalación.

Figura 4: Instalando el plugin CartoDB para Qgis

3. Ahora lo vamos a poder ver dentro de nuestro QGIS, ubicándose dentro de la barra menú "Web", además con la presencia de un icono en la barra de herramientas.

Figura 5: Vista del plugin CardoDB en el Qgis

Elaborando Mapas en CartoDB

1. Una vez que ya tenemos nuestra cuenta en CartoDB, vamos a crear nuestro primer mapa, para ello hacemos clic en LOGIN dentro de cartodb.com, para poder ingresar nuestro usuario y contraseña.

Figura 6: Accediendo a nuestra cuenta de CartoDB

2. Una vez dentro, lo primero que vamos apreciar es nuestro nombre de usuario para identificarnos y la vista de algún trabajo realizado, en mi caso mi cuenta es https://carbajallosa.cartodb.com/ y antes de elaborar esta entrada estuve practicando incorporando una tabla. Com siguiente paso, en la parte superior derecha hacemos clic en "Your Dashboard".

Figura 7: Dentro de CartoDB

3. Posteriormente nos muestra una pantalla en donde podemos ver nuestros límites para la creación de tablas y la cantidad de almacenamiento, para este ejemplo ya se cuenta con una tabla denominada per tal como se aprecia en la Figura 8, pero ahora nosotros vamos a crear otra tabla, por lo tanto nos vamos a "New Table", haciendo clic sobre el mismo o en el símbolo +.

Figura 8: Estado de la cuenta y creación de nuevos datos

4. Para la creación de nuevas tablas, CartoDB nos ofrece diversas alternativas (Figura 9), nosotros para el ejemplo vamos a escoger la opción de "Data File", el cual vendría hacer un dato geoespacial el cual tengamos almacenados en nuestro equipo, debiendo tener cuidado en el tipo de extensiones que soporta, el cual incluye los ZIP, el cual es importante para lo que pretendemos hacer, debido a que vamos a trabajar con datos vectoriales de tipo ESRI Shapefile, el cual se compone de varios archivos. Se debe mencionar que se ofrecen datos libres los cuales también podemos escoger, solamente hay que hacer clic en "example datasets".

Figura 9: Opciones para incorporar datos

5. La selección de nuestros datos para nuestro ejemplo, en esta oportunidad vamos a emplear los que pueden ser descargados de manera libre desde DIVA-GIS, en específico la descarga de datos por países; simplemente buscamos el país de intereses (en este caso Perú) y seleccionamos una temática, para nosotros va ser roads.

Figura 10: Fuente de datos por países

6. Una vez que seleccionamos nuestro archivo descargado (PER_rds.zip), tal como se aprecia en la Figura 9, hacemos clic en el botón "Create Table", para que después nos muestre nuestra tabla de datos.

Figura 11: Tabla de datos dentro del Carto DB

Hasta aquí ya hemos creado nuestra primera tabla, ahora podemos editarla a nuestro gusto aprovechando la flexibilidad del CartoDB, lo cual es su principal ventaja, en una segunda entrega les mostraré las opciones que tenemos para realizar dicha edición y luego cómo crear una visualización, el cual podrá ser compartida con otras personas y ellos a su vez también lo podrán compartir a través de las redes sociales.

Hasta pronto.