Artículo

Los 5 lenguajes de programación más populares en el mundo del GIS

lvilardell — Mon, 12 Dec 2022 13:29:03 +0000

Los 5 lenguajes de programación más populares en el mundo del GIS

lvilardell Lun, 12/12/2022 - 14:29

Los lenguajes de programación son indispensables en el ámbito de los sistemas de información geográfica (GIS). El desarrollo con estos lenguajes permite crear soluciones personalizadas para necesidades específicas y su conocimiento es básico para obtener el máximo provecho dentro de este sector.

En este artículo haremos una breve descripción de los cinco lenguajes de programación más populares dentro de la industria geoespacial.

Python

No hay duda que Python se ha convertido en uno de los principales lenguajes utilizados por los profesionales que trabajan en el mundo del GIS. Inicialmente, fue adoptado por las principales aplicaciones de escritorio GIS (ArcGIS y QGIS).

Existen muchas bibliotecas disponibles, como ArcPy (ArcGIS), Shapely (por geometrías) y PyQGIS (QGIS) para trabajar con datos geoespacials. Estas características hacen que este lenguaje sea ideal para la automatización y la creación rápida de scripts. Hay que destacar la librería Pandas, cada vez más utilizada dentro del sector, con un montón de utilidades para hacer tratamientos de análisis espaciales. También hay que mencionar las librerías para APIs concretas cómo ArcGIS API for Python.

Se trata de un lenguaje de programación libre, fácil de aprender y con muchos recursos gratuitos al alcance, por lo cual se considera idóneo para los que se inician en el mundo de la programación.

JavaScript

Es uno de los lenguajes más utilizados en el mundo web y permite programar las aplicaciones más utilizadas en Internet. Es empleado por los principales clientes de mapas web, tanto los privados como la API de Google Maps o la API de JavaScript de ArcGIS, y libres como Openlayers, Leaflet o MapBox. Al existir tanta demanda en el sector web, muchos programadores eligen JavaScript porque ofrece flexibilidad y un enfoque orientado a objetos para construir aplicaciones GIS robustas e intuitivas.

SQL

Es uno de los lenguajes con una de las trayectorias más extensas en el mundo del GIS y que sigue muy vigente. De manera estricta, no es un lenguaje de programación sino un lenguaje estructurado (Structured Query Language). SQL es fundamental en el GIS para trabajar con bases de datos geoespacials. Permite consultar, procesar y modificar un gran volumen de datos.

Java

Java se utiliza en los procesos back-end de muchas aplicaciones, tanto web como de escritorio. También se utiliza en servidores de mapas, como Geoserver, uno de los servidores más populares.

R

El uso de R en el mundo del GIS está experimentando un gran crecimiento a causa de sus capacidades para la estadística, la visualización de datos y el análisis espacial. Es un lenguaje y una plataforma de programación estadística de código abierto que permite analizar un gran volumen de datos. Actualmente, es muy utilizado por los científicos de datos y cuenta con mucha documentación gracias a la comunidad activa que posee.

Artículo

Nexus Geographics nuevo socio de AEMES-Smart

lvilardell — Wed, 23 Nov 2022 14:46:18 +0000

Nexus Geographics nuevo socio de AEMES-Smart

lvilardell Mié, 23/11/2022 - 15:46

Nexus Geographics se ha unido a AEMES Smart , asociación de empresas que ofrecen productos y servicios relacionados con la movilidad, el entorno sostenible y Smart que impulsa la innovación y la inversión mediante la cooperación empresarial, las alianzas estratégicas y el impulso de proyectos tractores colaborativos, así como la colaboración publicoprivada dentro de este ámbito.

Con esta nueva alianza, Nexus Geographics se une a las más de 180 empresas que ya forman parte de la asociación, entre ellas potentes compañías del sector de la movilidad como Wallbox, ETRA, QEV, ...

Artículo Smart Mobility Transportes e infraestructuras

Las ciudades de los 10.000 sensores inteligentes

anna — Wed, 28 Sep 2022 06:41:38 +0000

Las ciudades de los 10.000 sensores inteligentes

anna Mié, 28/09/2022 - 08:41

Muy pronto ciudades de diferentes tamaños integrarán en su gestión diaria los datos generados por sensores para una mejor toma de decisiones.

Cuando hablamos de “smart cities”, muy frecuentemente asociamos este concepto a ciudades grandes y con presupuestos elevados. Pero esto va a cambiar y, de hecho, ya está cambiando. Las ciudades medias van a ser protagonistas de multitud de proyectos en este ámbito: proyectos pequeños, medianos y también grandes; una tendencia imparable.

La mayoría de ciudades quieren convertirse en una “smart city”, teniendo en cuenta sus circunstancias específicas. Son plenamente conscientes de los beneficios que conlleva para la ciudad y su ciudadanía. Estamos ante una trascendental transformación. Y el combustible de este cambio será el “petróleo refinado” que sepamos extraer de los datos de la ciudad, procedentes de tres grandes fuentes:

bases de datos internas del ayuntamiento, como por ejemplo el padrón municipal, el gestor de expedientes o la base de datos de seguridad ciudadana;
sensores municipales en tiempo real que, por ejemplo, monitoricen la calidad del aire, la contaminación acústica o la recogida de residuos; y
“big data” de proveedores externos, como por ejemplo sobre la movilidad de personas a partir de las operadoras de telecomunicaciones, o el volumen de tráfico de vehículos a partir de los fabricantes de navegadores GPS.

Más sensores para una mejor gestión

La instalación de miles de sensores en las ciudades puede resultar inverosímil, pero se trata de una tendencia imparable en muchas poblaciones. Para hacernos una idea más aproximada sobre cuántos sensores podrían ser necesarios, veamos algunas magnitudes básicas de los activos de una ciudad media tipo de unos 75.000 habitantes:

100 edificios municipales;
1.500 contenedores de residuos;
flota de 25 camiones de limpieza y residuos, con unos 100 operarios;
150 cuadros eléctricos, que gestionan unas 10.000 farolas;
50 espacios verdes, con unos cientos de aspersores de riego.

Si completáramos este inventario tipo, nos arrojaría rápidamente un total de activos superior a los 10.000, y cada uno de estos activos estaría sensorizado y emitirá datos.

Pero esto no es todo. Porque ahí podríamos agregarle algunas magnitudes que pueden quintuplicar fácilmente esta estimación, tales como la recogida de residuos puerta a puerta o los telecontadores de consumo de agua.

La recogida puerta a puerta significa tener de 2 a 3 baldes por domicilio, cada uno con un chip RFID identificativo, con lo cual llegamos fácilmente a 25.000 baldes con chip, incluso si la recogida puerta a puerta se limita a una parte de la ciudad. Y si cada vivienda tiene un telecontador de consumo de agua potable, estaremos hablando fácilmente de unos 25.000 sensores más. Por todo esto, en total, en nuestra ciudad media tipo de 75.000 habitantes, nos podríamos mover entre 10.000 y 50.000 sensores en tiempo real.

¿Son factibles las ciudades inteligentes?

Ya sabemos que la mayoría de ciudades desean cuanto antes convertirse en “Smart cities”. Sin embargo, ¿es viable económicamente? ¿y técnicamente? La respuesta es sí, porque la tecnología sensórica inteligente se ha consolidado y estandarizado en la última década, tanto para ciudades como en la industria (las llamadas industrias 4.0).

Veamos solamente un ejemplo ilustrativo: las redes LoraWan se están convirtiendo de facto en un estándar barato y eficiente para dar conectividad a la sensórica municipal, con tan solo tres o cuatro nodos municipales y sin ningún coste mensual, ni pago alguno a operadoras. En definitiva, estos cumplen la función de transportar los datos de estos miles de sensores municipales, inalámbricamente y de forma barata.

Y económicamente, ¿es viable la sensorización masiva de las ciudades de tamaño medio? La respuesta es también afirmativa. En este caso, por una lógica de mercado muy simple: las empresas subcontratadas necesitan ser altamente competitivas para ganar cada contrato de gestión municipal. Estamos hablando de contratos para mantener el alumbrado, para gestionar el ciclo del agua, para la recogida de residuos y la limpieza de calles, etcétera. Inevitablemente, esto lleva a las empresas a incluir todo el abanico de soluciones Smart que desean las ciudades. Con lo cual, en cada renovación de estos contratos municipales se produce un pequeño salto hacia adelante, y son una gran oportunidad de transformación inteligente.

¿Cuándo vamos a ver ciudades medianas inteligentes?

Esta transformación no va a ser inmediata, pero se alcanzará. Se trata de un cambio que llegará por fascículos, por entregas, a medida que las ciudades renueven sus contratos de gestión con las empresas subcontratadas. Estos son a medio y largo plazo (entre cuatro y ocho años, típicamente), porque las adjudicatarias necesitan plazos largos para poder recuperar las grandes inversiones implícitas que conllevan casi todos estos contratos. Si nuestra ciudad tipo de 75.000 habitantes tiene media docena de estos grandes contratos municipales, a 4-8 años, es fácil que renueve un contrato cada uno o dos años.

Sin duda alguna, la conclusión que más nos interesa retener es que esto ya está pasando, que es una transformación inevitable y que va a llegar a todo tipo de ciudades medias.

¿Big data para ciudades medias?

Veamos ahora algunas magnitudes cuantitativas basadas en los 10.000 sensores de nuestra ciudad tipo. Suponiendo que recojan un dato cada 15 minutos, tendremos 40.000 datos cada hora y unos 980.000 al día. O lo que es lo mismo, cerca de un millón de datos al día, 30 millones al mes y 365 millones de datos cada año.

La conclusión organizativa es evidente: para poder sacar provecho a estos datos necesitamos refinarlos, darles sentido y convertirlos en un conocimiento útil para las técnicas municipales, las mismas que se encargan de gestionar los servicios que vamos a sensorizar. Necesitamos centrar esta transformación en sus necesidades, en conseguir realmente que su gestión sea más productiva y cómoda. Centrarnos en liberarlas de esas tareas repetitivas, de poco valor, de su día a día actual. Y conseguir que puedan dedicar más tiempo a tareas cualitativas de valor añadido.

Veámoslo en un ejemplo práctico, de máxima actualidad: la eficiencia energética de los 100 edificios municipales de nuestra ciudad tipo, que están localizados por todo su territorio, con antigüedades y tipologías energéticas variadas. La dirección municipal, las técnicas y la ciudadanía, ¿pueden conocer fácilmente la situación energética de la ciudad? ¿Cuánta energía gastan estos edificios? ¿Cuánta es la energía total que están consumiendo, de forma agregada, todos los edificios municipales de la ciudad? ¿Cuánta energía por persona consume un edificio? ¿Cuál es su huella de carbono?

Estos edificios consumen electricidad y gas natural, pero a menudo no es fácil comprender el consumo de cada uno de ellos. Afortunadamente, nuestra ciudad tipo dispone desde hace años de un SIE (Sistema de Información Energética), que ha unificado esta información, a partir de las facturas en soporte PDF de las distribuidoras/comercializadoras y de los listados con distintos formatos. Combinaremos esta fuente de información con los consumos en tiempo real, y lo organizaremos de forma que cualquier persona podrá visualizar el consumo energético individualizado del edificio, mediante KPI, indicadores y paneles gráficos comunicativos.

Para completar la fotografía, nos gustaría saber el potencial de autoconsumo del edificio. Esto lo conseguimos simulando la generación en tiempo real de la energía fotovoltaica, a partir del modelo 3D de la ciudad y sus edificios, las placas instalables, la insolación potencial atendiendo al calendario y franja horaria, calibrada con datos de sensores en tiempo real.

¿El resultado? Satisfacer una necesidad estratégica para una gestión más inteligente de los edificios, transformado un grupo de datos dispersos en un conocimiento útil, fácil de usar y comprender. Y lo más importante: todas las usuarias pueden acceder a los datos de forma abierta, reutilizarlos en otras explotaciones e incluso realizar predicciones basadas en algoritmos de inteligencia artificial del tipo Machine Learning.

Millones de datos, una plataforma

Para terminar, por supuesto, nos falta el cómo, nos falta la tecnología. Porque para conseguir todo esto necesitamos una Plataforma Smart Cities basada en BigData para recibir, ordenar, archivar y recuperar de una manera eficiente esta avalancha de datos. Una plataforma capaz de procesar en pocos segundos bases de datos de decenas y cientos de millones de registros, para obtener simulaciones que ayudarán a optimizar la eficiencia energética de la ciudad. Y por ahí también tenemos buenas noticias, porque desde Nexus Geographics hemos creado RECITTY : una plataforma Smart Cities que aporta una visión privilegiada, porque integra todo tipo de datos para monitorizar y analizar la ciudad, mediante la información clave.

Es una solución ambiciosa y de primer nivel, inspirada en grandes referentes como Valencia, y diseñada con mucho sentido común, con un precio razonable y dirigida a todo tipo de ciudades medianas y grandes.

Plataforma Recitty

Vivimos un momento interesante, porque en la última década se han producido avances clave en este terreno, con proyectos innovadores en una veintena de ciudades españolas que han realizado un enorme esfuerzo y han ayudado muchísimo a divulgar los beneficios de las tecnologías Smart City. Estas han aportado un legado de hitos y buenas prácticas, éxitos y fracasos, que facilitarán el camino para los próximos avances.

Este contexto es una oportunidad única y apasionante para la aparición de nuevos fabricantes de estas plataformas, con propuestas originales y enfoques diferenciados. Un momento en el que las ciudades medias van a ser protagonistas de múltiples proyectos de transformación, en beneficio de la ciudad y la ciudadanía.

David Comas

CEO, Nexus Geographics

Septiembre de 2022

Artículo Soluciones GIS per Ayuntamientos Geolocalización Inteligencia espacial

Te’n vas de viatge? No marxis sense preparar els teus mapes!

lvilardell — Wed, 27 Jul 2022 08:27:39 +0000

Te vas de viaje? No te marches sin antes preparar tus mapas!

lvilardell Mié, 27/07/2022 - 11:42

Ya sea para planificar nuestro viaje desde casa, para configurar la ruta al navegador para llegar al destino o para descubrir el lugar que visitamos, los mapas son imprescindibles a la hora de viajar. Por eso, desde Nexus te damos algunos consejos para sacar el máximo provecho de estas herramientas durante las vacaciones.

Crear mapas personalizados con los lugares a visitar

Te han recomendado un restaurante donde se come el mejor arroz de la zona? O bien una cala paradisíaca para ver una bonita puesta de sol? Para no perderte ninguna de las recomendaciones ni de los lugares más emblemáticos de tu destino, una opción es crear tu propio mapa personalizado en el que puedes incluir también rutas y guardar todos aquellos lugares visitados.

Para hacerlo, accede a My Maps de Google desde el navegador e inicia sesión con tus credenciales de esta plataforma. Para crear el mapa:

1. Haz clic sobre “crea un mapa nuevo”

2. Selecciona “Mapa sin título” y asigna un nombre y una descripción al mapa. A partir de aquí ya podrás añadir todas las capas que te interesen, ya sean lugares de interés, rutas, servicios, etc.

Te preocupa quedarte sin conexión?

No tener conexión a Internet no tiene que suponer ningún problema, pero hay que ser previsor. Hay varias aplicaciones de mapas offline que, sin duda, hay que tener presente si nos marchamos de viaje. La más conocida es Google Maps y en este caso te explicamos cómo descargar los mapas y tenerlos a mano sin preocuparnos por la cobertura o el consumo de datos:

Abre la aplicación de Google Maps y busca la zona que te interesa descargar desde la barra del buscador. Por ejemplo: Barcelona
Desliza la ficha de la ciudad hacia la parte superior.
Haz clic sobre la icono de la parte superior derecha (tres puntos) y, posteriormente, selecciona la opción “Descargar mapa sin conexión”.
Finalmente, té aparecerá un recuadro de la zona a descargar donde puedes acabar de definir el área de tu interés.
Ahora haz clic encima de “descargar”. De este modo empezará la descarga de los datos de la zona elegida en tu dispositivo.

Si buscas otras alternativas, te recomendamos dos aplicaciones desarrolladas por partners nuestros. Por un lado, la app "Tom Tom Go Navigation" de Tom Tom, empresa líder mundial en soluciones de navegadores, ofrece muy buenas opciones para conducir ofreciendo acceso a rutas, trafico y radares.

Por otro lado, Esri dispone de una aplicación móvil llamada "Field Maps", que está más orientada a la recogida de datos pero que también ofrece el servicio de mapas offline. En este enlace encontrarás más información.

En el mercado existen muchas más aplicaciones que ofrecen este servicio, entre las cuales destacamos algunas como Wikiloc, Maps.me, Here o Citymapper.

Escoge la que más se adapte a tus necesidades y ya solo faltará disfrutar del viaje!

Artículo APP's

Cercalia: La importància de les dades en la presa de decisions a la carretera i el sector logístic

lvilardell — Fri, 22 Jul 2022 11:08:30 +0000

Cercalia: La importancia de los datos en la toma de decisiones a la carretera y el sector logístico

anna Lun, 25/07/2022 - 09:12

A nadie se le escapa la importancia que tienen los datos de tráfico en diferentes aspectos de la gestión logística o de la movilidad. Ya sea para poder calcular con precisión el tiempo de recorrido, para planificar la distribución de mercancías en unas determinadas franjas horarias o para entender los patrones habituales de circulación, los datos son fundamentales.

Es por eso que la plataforma Cercalia incorpora datos de tráfico de una empresa como TomTom con una gran cobertura a escala mundial, tal como se muestra en la imagen de arriba.

Estos datos pero se distinguen en dos categorías: los datos en tiempo real y las históricas.

DATOS DE TRÁFICO EN TIEMPO REAL

Se trata de información actualizada cada minuto, en conexión con el feed de datos de tráfico de Tomtom Dentro de esta categoría, la plataforma Cercalia incorpora dos tipos de datos:

Free Flow: esta información representa el estado del tráfico de una forma visual y continua por toda la red viaria.

Afectaciones viarias:permiten tener el detalle de qué tramos de vía tienen alguna afectación en aquel momento, así como las consecuencias viarias que provocan, como, por ejemplo:

- Las congestiones viarias, que son las más frecuentes, e incorporan el detalle del retraso que supone circular por este tramo de vía y sentido;

- Los cortes de vía, que impiden la circulación por este tramo de vía y sentido;

- las obras, que pueden comportar o no retraso en la circulación;

- Los accidentes:, que normalmente comportan grandes retenciones;

- Y las incidencias meteorológicas, que pueden representar o no un retraso en la circulación.

Todos los datos de afectaciones viarias se incorporan a los atributos del GRAFO de cálculo de rutas, de forma que permite al usuario seleccionar diferentes alternativas para su desplazamiento:

1. Escoger la ruta por las condiciones de tráfico habitual, pero obteniendo el tiempo de retraso que supondrá pasar teniendo en cuenta el estado del tráfico del momento.

2. Elegir la ruta óptima en base a la situación viaria del momento.

3. No tener en cuenta el estado del tráfico actual: en este caso, el routing evitará los tramos de vía cortados al tráfico, con la opción de definir que funcione de forma “blanda” (que acabe pasando, si es la única alternativa) o “dura” (que no pase en ningún caso, devolviendo un error si no hay ninguna otra opción).

DATOS HISTÓRICOS DE TRÁFICO

Los datos históricos de tráfico se pueden explotar de diferentes formas y, por este motivo, TomTom dispone de un abanico de productos con varias funcionalidades:

Speed profiles: Esta herramienta incorpora todos los datos históricos de tráfico de los últimos dos años (se actualiza con cada versión), y muestra los tiempos de recorrido y velocidad de circulación por cada tramo de vía, con valores medianos ara cada día, patrón de la semana y por cada franja de tiempo de 5 minutos.

Estos datos están asociados también al GRAFO viario de Cercalia y son los que nos permiten saber el recorrido óptimo y los tiempos de circulación estimados por un día en concreto del calendario y una franja horaria.

Traffic Density: Proporciona un cálculo del número de vehículos, que puede ser estándar de los últimos dos años, o bien específico, de unos días concretos. Nexus enriquece este producto, generando en último término un valor de IMD (Intensidad Mediana de Vehículos) extrapolado por cada tramo viario.

Traffic Stats:Proporciona las estadísticas de tráfico (tiempo y velocidad de circulación) por cada tramo de vía que se quiera analizar, por el periodo de tiempo indicado, diferenciando, si hace falta, entre días de la semana y franjas horarias (hasta un detalle máximo de 15 minutos). Esta herramienta solo es accesible a través del portal web de TomTom Move, o mediante una API con las credenciales pertinentes.

Permite hacer un análisis detallado de una vía concreta y del sentido de circulación (por un recorrido determinado), o bien de una área geográfica y unas categorías de vía concretas.

Los resultados de esta herramienta, pensada para el análisis histórico de los gestores viarios, se pueden consultar visualmente en el portal web y se entregan en formato gráfico (Shape o KML) y tabular (Excel).

Matrices O/D:

Esta proporciona el porcentaje de circulación entre diferentes orígenes y destinos, con la posibilidad de aplicar, opcionalmente, filtros por puntos de . De este modo, por ejemplo, una vez establecida un punto de entrada (por ejemplo, una entrada a la autopista), puede calcular cuántos de los vehículos que han entrado acaban saliendo por las diferentes salidas de la autopista.

El análisis se puede llevar a cabo teniendo en cuenta un ámbito más grande, como por ejemplo calculando la circulación entre todos los códigos postales de una área metropolitana. También de forma detallada. Por ejemplo, solo teniendo en cuenta los accesos de una vía. Los resultados se pueden consultar visualmente en el portal web y se entregan en formato gráfico (Shape o KML) y tabular (Excel). Esta herramienta solo es accesible a través del portal web de TomTom Move, o a través de una API con las credenciales pertinentes.

EJEMPLOS DE USOS FINALES DE DATOS DE TRÁFICO

1. Càlculo ETA

El tiempo estimado de llegada es un dato básico en la logística, un sector en que los datos de tráfico histórioas y en tiempo real aportan información valiosa para hacer los cálculos y previsiones con precisión.

Los partners de Cercalia utilizan estas funciones, por ejemplo, por saber si un camión está llegando a su destino según el tiempo planificado, o bien para indicar a los clientes finales a qué hora el transportista entregará su paquete.

2. Cálculo de optimización de rutas

Cercalia incorpora diferentes algoritmos de optimización de rutas. Todos ellos se basan en el cálculo de matrices de tiempos de desplazamiento, enriquecidas con datos históricos de tráfico. Estos datos permiten ajustar la previsión en el estado del tráfico previsto en función del día y la hora.

3. Asignación de servicios de acuerdo con la proximidad real

En muchos sectores es necesario asignar servicios en función del tiempo que tardará cada vehículo a llegar a un punto en concreto. Cercalia aporta esta funcionalidad a clientes de varios sectores, tanto del sector de la logística, el transporte de pasajeros, la asistencia en carretera, el transporte sanitario o la seguridad, entre otros.

4. Cálculo de coste de servicio de taxi según tarifa de precio cerrado

En diferentes áreas metropolitanas del estado español, en el sector del taxi se ha implementado un sistema de tarifas de precio cerrado para competir con las VTC. De este modo, el cliente puede escoger pedir un servicio con tarifa estándar (precio variable) o a precio cerrado. Para ofrecer este servicio, la plataforma Cercalia ofrece la base de los cálculos necesarios para establecer la tarifa cerrada: esto incluye la estimación de la ruta óptima teniendo en cuenta el estado del momento, así como la situación prevista por el día y hora escogido por el usuario.

5. Cálculo de la matriz O/D de las rondas de una ciudad

Para los gestores viarios de un gran municipio resulta de vital importancia conocer cómo se comporta el tráfico por las principales arterias de la ciudad para poder analizar las necesidades de la población y planificar las infraestructuras requeridas. Esto incluye, por ejemplo, tener información sobre los puntos de acceso y salida del municipio, como ha hecho Nexus por encargo del Ayuntamiento de Barcelona en el caso de las rondas de la ciudad.

6. Paneles de tiempos de recorrido para gestores viarios

Uno de los datos que a menudo encontramos en paneles informativos cuando circulamos por vías principales son los tiempos de recorrido hasta destinos principales. Estos datos se calculan a partir de los datos de tráfico en tiempo real, que nos proporcionan las estimaciones de circulación por cada tramo de vía y sentido. Estos datos de TomTom y Nexus, por ejemplo, los utiliza el Servei Català de Transit, en bifurcaciones, para informar los usuarios de la vía sobre el tiempo estimado para llegar a grandes ciudades.

7. Volumen de circulación por tramos viarios

El volumen de vehículos que circulan de media por un tramo de vía concreto no solo tiene importancia para los gestores viarios, sino también por las empresas que quieren ubicar determinados servicios o establecimientos. Estos datos les permiten la toma de decisiones basada en métricas como el volumen mínimo de tráfico rodado, la tipología de red viaria o la distancia a establecimientos de la competencia. Nexus proporciona estos datos a través de la plataforma Cercalia, entre otros, a empresas del sector del marketing o portales inmobiliarios.

Salva Carbó. Director de negoci

Artículo Smart Mobility Transportes e infraestructuras Geolocalización

RECITTY obté la certificació ENS

lvilardell — Tue, 19 Jul 2022 08:12:54 +0000

RECITTY obtiene la certificación ENS

lvilardell Mar, 19/07/2022 - 10:28

El pasado mes de junio nuestra solución Recitty, la plataforma Smart Cities para todo tipo de ciudades, obtuvo la certificación ENS (Esquema Nacional de Seguridad) en categoría mediana.

La certificación engloba la infraestructura tecnológica y los sistemas de información de la plataforma Recitty, en modalidad cloud o SaaS (Software as a Service), añadiendo una capa de ciberseguridad de alto valor añadido a la plataforma.

En un contexto de crecientes ataques informáticos a las administraciones, a principios de año Nexus Geographics decidió avanzar en las medidas de seguridad de la plataforma para permitir a los usuarios trabajar en un entorno cloud profesional y certificado con el Esquema Nacional de Seguridad. Esto se suma a la certificación ISO 27001 del sistema de gestión de la seguridad de la información obtenida el 2020 y a la certificación ISO 9001 del sistema de gestión de la calidad del 2018.

El ENS es un conjunto normativo que posibilita crear y mantener las condiciones necesarias de seguridad en el uso de los medios electrónicos, con medidas que garantizan la seguridad de los sistemas, los datos, las comunicaciones y los servicios electrónicos.

Su ámbito de aplicación comprende todas aquellas actividades que las entidades del sector público pueden desarrollar conforme al derecho público, tanto si se trata de entidades de las administraciones públicas como de actividades de entidades que ejercen potestades administrativas.

Su regulación se inició con el real decreto 3/2010, del 8 de enero. Posteriormente, con otras figuras normativas, se ha ido regulando su alcance, así como sus especificaciones y requerimientos técnicos.

Con esta certificación, Recitty añade una mejora importante y un nuevo elemento de confianza para disfrutar de esta plataforma, que ofrece una visión privilegiada de la ciudad, e integra y analiza en tiempo real la información clave de la ciudad, tanto la proveniente de fuentes internas como de operadores externos.

Artículo Soluciones GIS per Ayuntamientos Ayuntamientos

Saps per què els mapes estan orientats al nord?

lvilardell — Thu, 23 Jun 2022 10:42:16 +0000

Sabes por qué los mapas están orientados hacia el norte?

lvilardell Jue, 23/06/2022 - 13:40

Te has preguntado alguna vez por qué la parte superior de los mapas está orientada en el norte y no en otra dirección?

Seguramente la mayoría de gente se imagina que la Tierra se ve desde el espacio con el norte situado en la parte superior, pero la realidad es que se trata de una esfera suspendida en al aire y no existe un motivo para representarla de una manera u otra.

En la siguiente imagen se puede observar una foto de la Tierra tal y como fue captada desde el espacio:

Esta imagen se captó desde el Apollo 17 en 1972, y se denomina Blue Marble. Se puede observar que la Tierra se ve "del revés" a como solemos representar los mapas, y por eso la NASA decidió cambiarla y así evitar confundir la gente.

Si hacemos un repaso a la historia veremos que no siempre ha sido así. Los mapas se han representado orientados en varias direcciones. Esto evidencia que la manera de representar los mapas tiene mucho que ver con la visión cultural, religiosa y geopolítica de un momento histórico concreto.

Antiguamente los mapas estaban orientados hacia la dirección por donde sale el sol, el Oriente. De hecho, la palabra “orientar” proviene del latín oriens, orientes, la palabra que quiere decir oriente. En general, pocas veces se ponía el norte y el oeste a la parte superior; el norte era una zona de oscuridad, y el oeste era Poniente, por donde el sol se escondía.

Los mapas chinos, en cambio, sí se orientaban hacia el Norte, puesto que, a pesar de considerar el sur como sagrado (por ser la zona donde vivía el emperador), simbólicamente todos los súbditos tenían que mirar hacia él en posición de subordinación.

La orientación de los mapas hacia el norte se empieza a estandaritzar a mediados del s. XVI. Posiblemente uno de los “culpables” de la convención de poner el norte arriba en los mapas modernos fuera el cartógrafo flamenco Mercator y su famosa proyección. Su mapa del mundo del año 1569 fue el primero a tener en cuenta la curva de la Tierra, utilizando una proyección cilíndrica. Tuvo gran repercusión, en un momento en que la fiebre de los descubrimientos de nuevos mundos facilitaba grandes expediciones que partían desde Europa. La proyección de Mercator permitía a los navegantes establecer rumbos de grandes distancias y se difundió de manera masiva, hasta el punto que sigue siendo una de las proyecciones más empleadas actualmente.

Mapa de Mercator de l'any 1569

De todos modos, no tenemos que imaginarnos que todos los mapas actuales están orientados del mismo modo. En países situados al hemisferio Sur, como Australia y Nueva Zelanda, los mapas “invertidos” se usan en cierto modo como una reivindicación política. Es el caso del mapa elaborado en 1979 por el australiano McArthur, precursor en las representaciones de este tipo de mapas.

Mirar el mapa “al revés” se nos puede hacer extraño pero se trata de un buen ejercicio para ver la realidad geográfica desde otra perspectiva y romper con nuestro imaginario establecido.

Fuentes:

https://www.geospatialworld.net/blogs/why-maps-point-north-on-top/

https://www.bbc.com/mundo/vert-fut-36632096

https://www.geografiainfinita.com/2020/12/por-que-el-norte-esta-arriba-…

Artículo

Carlos Jiménez: “Amb el big data i la ràpida evolució tecnològica, evolucionarà la manera com veiem, analitzem i representem les dades”

lvilardell — Thu, 09 Jun 2022 07:47:15 +0000

Carlos Jiménez: “Con el big data y la rápida evolución tecnológica, evolucionará la manera como vemos, analizamos y representamos los datos”

lvilardell Jue, 09/06/2022 - 10:00

Llegó a Nexus hace más de seis años. Nacido en Barcelona y con el Grado Superior en Desarrollo de Aplicaciones Informáticas bajo el brazo, es un gran forofo del deporte, los videojuegos, el automovilismo y la ciencia ficción. Os presentamos a Carlos Jiménez.

1. ¿Qué haces en Nexus?

Soy analista-programador y el administrador del sistema de gestión de datos de laboratorio (LIMS) de Aigües de Barcelona. También apoyo a otros proyectos del mismo cliente y, más recientemente, me he iniciado en el mundo de las arquitecturas ESRI y también he cogido la responsabilidad logística de la oficina de Nexus en Barcelona.

2. ¿Cuál ha sido tu trayectoria profesional?

Empecé como becario en la Universitat de Barcelona creando una web por la Facultad de Psicología. Después, pasé a trabajar en una empresa de automatizaciones sobre entornos Windows. Finalmente, llegué a Nexus.

3. ¿Qué te llevó a dedicarte al mundo de los mapas y la geografía?

La casualidad. Llegué por la necesidad concreta del laboratorio de Aigües de Barcelona y aquí sigo!

4. ¿Qué es lo que más te gusta de dedicarte a este ámbito?

Ver el uso que se hace de nuestro trabajo.

5. ¿Cuál crees que tiene que ser la actitud más importante para hacer bien tu trabajo?

Veo muy importante la parte de análisis, pero también la adaptabilidad para cumplir con los requerimientos o las necesidades que puedan tener los clientes.

6. ¿Qué es lo que más te gusta de Nexus?

Lo que más me gusta, sobre todo, es la buena relación con los compañeros y el buen ambiente al trabajo.

7. ¿Hacia dónde crees que evolucionará el mundo del GIS?

Pues es difícil decirlo, pero creo que no hemos visto el límite del GIS. Con el big data aplicado prácticamente a todos los ámbitos y la rápida evolución tecnológica, pienso que también evolucionará la manera como vemos, analizamos y representamos los datos.

8. ¿Cómo ves Nexus de aquí 10 años?

En un sector en plena evolución y crecimiento, la veo más grande que ahora. No quiero ser gafe, pero llevamos años de crecimiento y esto que somos más antiguos que Google Maps!

Artículo Equipo NexusTeam

Els mapes ens menteixen?

lvilardell — Wed, 25 May 2022 14:27:52 +0000

¿Nos mienten los mapas?

lvilardell Jue, 26/05/2022 - 10:08

Días atrás me llegó una duda de unos compañeros, trabajadores de la administración pública. Se preguntaban cómo podía ser que la medida del perímetro de una parcela fuera notablemente diferente en función de quien hacía llegar la información, si uno u otro vecino de la propia parcela.

Después de revisar los datos, comprobamos que “el error” provenía de quién había hecho la medida sobre un ortofotomapa. De hecho, se habían hecho las medidas sobre la misma imagen por satélite pero a escalas diferentes.

Esto me hizo recordar una asignatura de la Licenciatura en Geografía en la que nos introdujeron a la paradoja de costas. Este concepto va muy ligado al qué se conoce como la escala de un mapa, la cual explica que la longitud de la línea de costa (de un municipio, p.e.) depende del método empleado a la hora de medirla.

Si por un lado usamos un trazado que incorpore muchos nodos y resiga fielmente las entradas y salidas de la orografía litoral, nos saldrá una longitud mucho más grande que si, en cambio, simplificamos mucho el contorno marítimo y reseguimos un trazado más esquemático. En el primer caso, estamos trabajando con una escala muy grande, o lo qué es lo mismo, con un denominador pequeño (1:1000, 1:500, 1:100...). En el caso del dibujo más esquemático, normalmente estaremos empleando un mapa hecho sobre una escala pequeña (1:25000, 1:100000...).

Fuente: Wikipedia Britain-fractal-coastline-200km.png

Quiere decir esto que siempre hay que trabajar con escalas muy grandes para dibujar y tener medidas más precisas de la realidad?

No, no siempre. Hay que tener en cuenta que los mapas no son una fotografía exacta de la realidad, sino que son una representación que nos ayuda a entender mejor el territorio que nos rodea. Lo conveniente es que se adapten adecuadamente a aquello que queremos explicar.

No tiene sentido, y es imposible, hacer un mapa del mundo en una escala que nos permita ver a simple vista todas las islas del mar Egeo. Del mismo modo, es inútil hacer una carta náutica de Formentera en una escala donde no aparezcan todas las formaciones rocosas emergentes, por pequeñas que sean, puesto que pondrían en riesgo las embarcaciones que navegan por aquellas aguas.

Es responsabilidad de cada uno usar el mapa más apropiado en cada situación. Elegir una buena escala, escoger bien los colores para representar los datos, poner un buen título explicativo... A menudo se ha hablado de que los mapas “mienten”, pero es más justo preguntarnos si el mapa está bien hecho. Si no se han escogido bien los elementos que lo forman, el mapa no tiene ninguna culpa!

Àlex Margelí

Analista GIS

Consulta las soluciones que Nexus Geographics ofrece a Ayuntamientos y Administración Pública

Artículo Geolocalización

Jaume Palau: “En un món globalitzat on ens movem constantment, el GIS està esdevenint el protagonista de molts projectes”

lvilardell — Tue, 24 May 2022 08:48:58 +0000

Jaume Palau: “En un mundo globalizado donde nos movemos constantemente, el GIS se está convirtiendo en el protagonista de muchos proyectos”

lvilardell Mar, 24/05/2022 - 10:55

Forma parte del equipo de Nexus desde hace tres años. Culé de nacimiento, es un apasionado del fútbol los videojuegos y la tecnología. Os presentamos a Jaume Palau.

1. ¿Qué haces en Nexus?

Soy analista programador desde principios de año. Actualmente estoy inmerso en proyectos relacionados con la movilidad y los taxis.

2. ¿Cuál ha sido tu trayectoria profesional?

Mi trayectoria profesional empezó en el mundo de la comunicación, en TV3. Después me especialicé en la programación de webs de subastas. Finalmente, he ido a parar a Nexus.

3. ¿Qué te llevó a dedicarte al mundo de los mapas y la geografía?

Buscando un cambio de rumbo en mi trabajo, Nexus se cruzó en mi camino y me pareció una buena oportunidad para progresar.

4. ¿Qué es lo que más te gusta de dedicarte a este ámbito?

Programar aplicaciones por la gente corriente, que sean funcionales en su día a día.

5. ¿Cuál crees que tiene que ser la actitud más importante para hacer bien tu trabajo?

A nivel profesional, tener voluntad para investigar y formarte es imprescindible en un mundo que evoluciona tan rápido. Es muy probable que te encuentres en situaciones nuevas cada día y se deben tener herramientas para resolver los problemas de manera eficaz. A nivel personal, la cooperación es muy importante y crear red entre compañeros y compañeras, ayudándonos y echándonos una mano. Entre todos nos complementamos.

6. ¿Qué es lo que más te gusta de Nexus?

Los compañeros y compañeras con quienes trabajo día a día, ya que formamos un gran equipo.

7. ¿Hacia dónde crees que evolucionará el mundo del GIS?

Hace unos años atrás el mundo del GIS pasaba más desapercibido y lo vinculábamos con funciones específicas. Últimamente, teniendo en cuenta que vivimos en un mundo globalizado donde nos movemos constantemente, el GIS se está convertiendo en el protagonista de muchos proyectos y teniendo el reconocimiento que se merece.

8. ¿Cómo ves Nexus de aquí 10 años?

Seguro que seguirá creciendo y acontecerá una empresa referente en el sector.

Artículo Equipo NexusTeam