Probando el plugin FloodRisk del QGIS para evaluar riesgos de inundación y sus consecuencias

En esta oportunidad quisiera dedicarme a mostrar un plugin del QGIS  muy interesante, me refiero al FloodRisk. La motivación principal fue demostrar que con el soporte de los SIG, en temas de gestión riesgo, en específico sobre los riesgos de inundación, pueden contribuir a cumplir su principal objetivo, es decir la reducción del impacto que las inundaciones provocan en la población. La importancia de considerar en especial el tema de las inundaciones, se puede fundamentar si consideramos que de acuerdo a la UNISDR (The United Nations Office for Disaster Risk Reduction), los daños económicos registrados (US$) por tipo de desastre entre los años 1995 al 2015 (Figura 1), las inundaciones representan el 25% (662 billones).

Figura 1: Daños económicos causados por tipos de desastre

(https://twitter.com/unisdr/status/692005416591581184)

A través de la herramienta que se presenta, podremos cuantificar y evaluar las consecuencias de las inundaciones, sobre todo porque es capaz de calcular y ver el número de personas afectadas y daños directos a las propiedades causados por cualquier escenario de inundación en cualquier área elegida.

Marco Conceptual del "FloodRisk"

Si bien no tengo la intención de ponerme a brindar conceptos sobre "riesgo", pero sí es necesario conocer el marco conceptual sobre el que se sustenta esta herramienta. Por lo tanto, es importante considerar la distinción que se dibuja entre las palabras "peligro" y "riesgo". Para entender la relación entre ambos, es útil considerar un modelo conceptual simple: Para que surja un riesgo debe existir un peligro que consiste en una "fuente" o evento iniciador (por ejemplo, alta precipitación); un "receptor" (propiedades de la llanura de inundación) y una susceptibilidad del receptor a ser dañados (vulnerabilidad). Para profundizar estos conceptos recomiendo leer Language of Risk - Project definitions (Ref. 3)

Si tomamos en cuenta que un peligro no conduce automáticamente a un evento con daños, pero su identificación significa que hay una posibilidad de que se produzcan daños. El daño actual depende de la exposición al peligro y las características del receptor; por lo tanto en la práctica, la exposición y la vulnerabilidad son registrados a menudo en la evaluación de las consecuencias; así el riesgo puede ser visto en términos simples como:

Riesgo = (Probabilidad*) x (Consecuencias) 

* Probabilidad entendida como probabilidad de exposición

Para una mejor ilustración todo se puede resumir en la siguiente figura:

Figura 2: Marco conceptual de la evaluación de riesgo de inundación y 

de lo que se ocupa el plugin FloodRisk

Tal como se muestra en la Figura 2, "FloodRisk" puede apoyar la identificación de las personas y sus bienes en riesgo, la planificación y evaluación de las medidas efectivas para el control y la mitigación de inundaciones, asimismo en la creación de mapas de riesgo de inundación con fines de sensibilización.

Datos Requeridos para estimar consecuencias

La herramienta realiza una evaluación de riesgos simple en el que se considera la posibilidad de escenarios de eventos fijos, donde la probabilidad de cada escenario se estima por separado y se calcula las consecuencias de manera determinística. Los datos clave requeridos son: los peligros, los receptores y la vulnerabilidad.

Para la demostración del funcionamiento del plugin FloodRisk, los autores comparten unos datos de ejemplo, el cual voy a emplear en esta entrada y están disponibles desde aquí.

Peligros:

Es importante contar con el mapa de inundación detallando sus características, en específico el plugin requiere mapas de tipo raster de: (1) Valores máximos de profundidad , (2) Valores máximos de velocidad y (3) Mapas de tiempo de alerta.

Figura 3: Visualización en QGIS de valores máximos de  profundidad 

(Peak Flood Deph) del ejemplo modelo.

Figura 4: Visualización en QGIS de valores máximos de  velocidad 

(Peak Flood Velocity) del ejemplo modelo.

Los primeros dos datos requeridos son salidas de modelos hidráulicos en 2D o modelos integrados 1D-2D. Con el uso de un SIG, las grillas de profundidad se pueden multiplicar con las de velocidad para obtener los valores de "las tasas de unidad de flujo máximo (DV)", que también se pueden calcular por la relación entre la descarga y la profundidad del agua. Los valores DV se clasifican dentro de rangos que definen zonas de severidad, con valores bajo, medio y alto; es decir que este parámetro es representativo del nivel general de destructividad debida a la inundación.

Como referencia la herramienta emplea un criterio de clasificación de la severidad de las inundaciones, desarrollado por el Departamento de Seguridad Nacional (DHS), ampliamente usado en los Estados Unidos. 

Fuente: A GIS-based model to estimate flood consequences and the degree of accessibility 

and operability of strategic emergency response structures in urban areas

Cuando nos referimos al mapa del tiempo de alerta (warning time map), el tiempo de alerta indica la cantidad de tiempo entre la recepción de una advertencia y el instante en el que la población de cada estructura podrían ser afectados por la inundación. Estos valores podrían ser diferenciados por zonas, a pesar que la alarma es propagado en el mismo instante para toda la población, se sabe que existe un tiempo de propagación de la inundación, por lo tanto los territorios serían inundados en diferentes tiempos. Para el ejemplo modelo, los datos están representados por una cobertura vectorial y las unidades de tiempo son horas.

Figura 5: Visualización en QGIS de valores de tiempo de alerta

(Warning Time) del ejemplo modelo.

Receptor:

Básicamente nos referimos a las personas, bienes y actividades, amenazadas o potencialmente amenazadas por un peligro. La herramienta "FloodRisk" almacena los datos de exposición del área de estudio en una geo-database. El conjunto de datos consta de los siguientes mapas:

• El límite del polígono del área de estudio;
• Mapa del censo de población;
• Construcciones y/o mapa de uso de la tierra;
• Mapa de estructuras de línea (por ejemplo: carreteras, vías férreas, etc.)

De todos los datos requeridos, se considera importante resaltar el hecho que de contar con un mapa de construcciones, debe estar clasificado por el tipo de ocupación, en efecto dentro de los datos del ejemplo podremos apreciar que existe un polígono que lo representa (PropertyPoly.shp), en este caso se tomo en cuenta como referencia la siguiente publicación Mapping Guide for a EuropeanUrban Atlas (Ref. 4). Esto se puede obtener como producto de una clasificación de una imagen de satélite de muy buena resolución espacial.

Figura 6: Visualización en QGIS sobre los tipos de ocupación

del ejemplo modelo.

Para cuantificar la población, en el ejemplo modelo podremos apreciar un polígono, el cual representa por bloques de censo, información sobre la densidad de población.

Figura 7: Visualización en QGIS sobre la densidad de población

del ejemplo modelo.

Vulnerabilidad:

Para la herramienta cuando se habla de los impacto directos de la inundación, considera una subdivisión, es decir en daños tangibles (por ejemplo daños a estructuras y contenidos, destrucción de infraestructura como los caminos) e intangibles (por ejemplo la estimación de pérdidas de vidas humanas).

Estimación de daños económicos

Para la estimación y evaluación de los posibles daños físicos directos tangibles, la aplicación del método de las curvas de profundidad-daño (depth-damage curves), las cuales describen la relación entre los niveles de inundación y daños sufridos. Para este caso lo ideal es utilizar curvas de profundidad-daño que representan las condiciones locales con las construcciones presentes en nuestro ámbito de estudio, pero si no es posible debido a que no existen, se puede utilizar las curvas de profundidad daños disponibles producidos como resultado de los estudios de daños por inundaciones anteriores. Existe varios modelos de daño por inundaciones, los cuales nos ayudan a realizar estas estimaciones, entre los más comunes tenemos: HAZUS (United States), FLEMO (Germany), Rhine Atlas (Rhine basin), Flemish Model (Belgium), Multi-Coloured Manual (United Kingdom) y JRC model. Para quienes quieren conocer mejor cómo estos modelos se aplican, se recomienda revisar: Comparative flood damage model assessment: towards a European approach. 

Los datos requeridos en este parte se basan en contar con la curva de profundidad-daño, lo importante es que en función al tipo variable utilizados en los mapas de ocupación de sitio, éstos deben estar asociados con las curvas de profundidad-daño que estamos empleando. Tomando en cuenta los datos del ejemplo, en específico la tabla "DepthDamageCurvas.csv" se generó parte de las curvas las cuales están asociadas a la tabla de los tipos de ocupación (OccupancyType.csv).

Figura 8: Curva de profundidad-daño del ejemplo modelo y la asociación con los tipos de ocupación.

Para el cálculo del valor monetario de los daños,  la herramienta multiplican los porcentajes por el valor máximo del daño de propiedades. Para cada tipo de bien, la herramienta debe tener como datos requeridos las curvas de porcentaje de daño tanto para estructuras como para contenidos. Los valores de los bienes se incluyen como propiedades de los elementos individuales del mapa, en unidades como por ejemplo Euro/sqm, tal como se aprecia en la tabla inferior de la Figura 8.

Estimación de población en riesgo y pérdidas de vida

Para el caso de los daños intangibles directos, la herramienta adopta el parámetro denominado "Tasa de mortalidad - Fatality rate", el cual se refiere al porcentaje de la población en riesgo que pierden la vida. Las tasas de mortalidad se basan en la gravedad de las inundaciones, el tiempo de alerta, y la calidad de advertencia. Si hablamos de metodologías a emplear, la herramienta tiene implementado tanto el denominado US Department of Homeland Security (DHS) como SUFRI (Sustainable Strategies of Urban Flood Risk Management with non-structural measures to cope with the residual risk). El primero se refiere a los riesgos potenciales asociados con la falla o ruptura de las presas, mientras la segunda sobre las inundaciones del río.

Si revisamos los datos de una las tablas de nuestro ejemplo denominado "Fatality_Rates.csv" (Figura 8), podemos apreciar que se incluyen valores en sus campos para ambas metodologías sobre: gravedad de las inundaciones (Fseverety), tiempo de alerta (Warntime) y calidad de advertencia (Understanding).

Figura 9: Tabla de datos del ejemplo modelo mostrando los valores de fatality rate 

de las metodologías  DHS (Izquierda) y SUFRI (Derecha)

A continuación se muestran las tablas de referencia empleadas para los valores de "fatality rate" para ambas metodologías. Se recomienda revisar las fuentes indicadas para profundizar mejor sobre los conceptos en que se basan dichos valores.

Fuente: DHS - Dams Sector - Estimating Loss of Life for Dam Failure Scenarios

Fuente: A quantitative flood risk analysis methodology for urban areas 

with integration of social research data

Aplicando la Herramienta FloodRisk

Una vez instalado, la aplicación, la interfaz del FloodRisk, agrupa una única barra de herramientas para todos los procedimientos necesarios para la evaluación de las consecuencias de las inundaciones.

Figura 10: Barra de herramientas del FloodRisk 

(Extraído de la Ref. 2)

A través de la barra de herramientas sin contar con la que corresponde a la ayuda, se pueden activar cuatro ventanas, dos de ellos para la gestión de datos y dos para la ejecución de los principales módulos.

Figura 11: Componentes de la Interfaz Gráfica de Usuario

(Extraído de la Ref. 2) 

Gestión de los Datos:

Lo primero que debemos hacer es activar el botón de "Projects", para abrir la ventana "Project Management", desde donde se puede administrar nuestro proyecto, el cual sirve como un contenedor permitiendo almacenar los nombres de las rutas de todos los archivos que componen el proyecto. El usuario debe elegir el nombre del archivo de proyecto (* .dmg), luego solo debemos elegir todos los archivos de entrada que son parte del proyecto y finalmente guardar el proyecto haciendo clic en el botón "Guardar proyecto". Para nuestro caso vamos a denominar a nuestro proyecto "project1.dmg" y empleando los datos del ejemplo modelo, lo único que debemos hacer es indicar la ruta de los archivos que son requeridos.

Figura 12: GUI del Project Manager

Como paso siguiente nos vamos a la ventana del "Database Manager",  desde donde se puede crear una nueva geodatabase de tipo Spatialite, dentro del cual todos los datos serán cargados. Para los datos alfanuméricos de las tablas serán cargados como archivos de tipo csv. 

Figura 13: Diagrama del Database Manager

(Extraído de la Ref. 2)

Ahora una vez que definimos el sistema de referencia geográfica de nuestros datos, se rellena los datos requeridos indicando la ruta respectiva y hacemos clic en los botones que indican que serán cargados a la geodatabase.

Figura 14: Cargando nuestros datos a la geodatabase.

Corriendo los Modelos:

• Evaluación de Daños

Dentro de la siguiente ventana, vamos a poder estimar los daños económicos directos esperados para las estructuras y el contenido de las propiedades en riesgo. Para ello vamos a tener como datos de entrada al raster de profundidad de inundación; además dentro de la base de datos puede contener diferentes tipos de curvas de profundidad-daño; por lo tanto, antes de realizar el cálculo se debe elegir entre las disponibles y también se puede ver los gráficos de dichas curvas.

Figura 15: Configurando para la corrida del modelo de estimación de daños económicos

Como salidas vamos a contar con los mapas de daños (PeakFloodDepth_dmg.tif) y la vulnerabilidad a la propiedad residencial, comercial e industrial (PeakFloodDepth_vuln.tif), los cuales ambos presentan valores mostrados a través de dos bandas. 

Figura 16: Salida de los mapas  de daños y vulnerabilidad mostrando sus valores

También se cuenta con una tabla resumen global de los resultados que también se muestran en forma gráfica (histograma).

Figura 17: Salida de la tabla resumen y su histograma de la evaluación de daños.

• Evaluación de las consecuencias de la población

La siguiente ventana permite evaluar el mapa de la población en riesgo y el número de potenciales víctimas mortales. Para nuestro ejemplo se seleccionó el modelo SUFRI.

Figura 18: Configurando para la corrida del modelo de estimación de consecuencias de la población

Una vez realizado la corrida del modelo, se tiene como resultado los mapas de población en situación de riesgo y el número de víctimas mortales potenciales. El archivo raster (PeakFloodDepth_pop1.tiff) presenta dos bandas de salida, la banda 1 representando la densidad de población en riesgo y la banda 2 la densidad de pérdidas de vida.

Figura 19: Salida del mapa de densidades de población en riesgo y pérdidas de vida

De igual manera se presenta una tabla resumen global de los resultados que también se muestran en forma gráfica (histograma).

Figura 20: Salida de la tabla resumen y su histograma de las consecuencias a la población.

Bueno, por ahora es todo lo que quería mostrar y como siempre recomiendo consultar las referencias en donde encontraran mayores detalles para entender mejor los conceptos que involucra estos temas. Espero que algunos lo puedan probar con datos locales que poseen, sería muy interesante.

Referencias:

1. FloodRisk: https://github.com/FloodRiskGroup/floodrisk
2. FloodRisk: a QGIS plugin for flood consequences estimation: http://geomatica.como.polimi.it/workbooks/n12/FOSS4G-eu15_submission_128.pdf
3. Language of Risk Project definitions: http://www.floodsite.net/html/partner_area/project_docs/floodsite_language_of_risk_v4_0_p1.pdf
4. Urban_Atlas_2006_mapping_guide_v2_final: http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/urban-atlas/mapping-guide/urban_atlas_2006_mapping_guide_v2_final.pdf 
5. SUFRI - Sustainable Strategies of Urban Flood Risk Management with non-structural measures to cope with the residual risk: https://online.tugraz.at/tug_online/voe_main2.getVollText?pDocumentNr=221805&pCurrPk=61182
6. DHS - Dams Sector - Estimating Loss of Life for Dam Failure Scenarios: http://www.damsafety.org/media/Documents/Security/DamsSectorConsequenceEstimation-LossofLife.pdf
7. A quantitative flood risk analysis methodology for urban areas with integration of social research data: http://www.nat-hazards-earth-syst-sci.net/12/2843/2012/nhess-12-2843-2012.pdf
8. Comparative flood damage model assessment: towards a European approach: http://www.nat-hazards-earth-syst-sci.net/12/3733/2012/nhess-12-3733-2012.pdf

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.