Machine Learning en la plataforma ArcGIS

El término Machine Learning (ML) se conoce como aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas siendo una rama de la Inteligencia Artificial (IA), cuyo objetivo es el desarrollo de técnicas que permitan aprender a los ordenadores. Los campos de aplicación son múltiples, como el fraude de uso de tarjetas de crédito, reconocimiento del habla, teledetección, etc. y ya están empezando a ser parte de nuestras vidas.

Machine Learning y GIS

La conjunción de los Sistemas de Información Geográfica y el ML es el nuevo paso de integración de estas poderosas tecnologías para responder preguntas aparentemente incontestables. Este artículo es un claro ejemplo que permite predecir dónde están creciendo las algas marinas en el mundo en base a una serie de parámetros como la temperatura, la salinidad, los nutrientes, etc. y herramientas de análisis como Empirical Bayesian Kriging (EBK), combinado con clasificadores que modelan las relaciones entre las condiciones oceánicas y las del alga marina con precisiones por encima del 95%.

En la pasada Conferencia Esri España 2017, Ignacio Vázquez nos mostró en la sesión plenaria los resultados de este proyecto en ArcGIS Pro

Otro ejemplo de ML muy interesante relacionado con los Sistemas de Información Geográfica es la creación de modelos predictivos en base al seguimiento de cultivos vía imágenes de satélite con alta resolución temporal (imágenes capturadas cada pocos días sobre la misma zona). Esta técnica permite hacer seguimiento de los diferentes cultivos que pueden tener una firma espectral muy similar donde los ciclos de crecimiento estacional son diferentes, y nos ayudan no solamente a diferenciarlos, si no también a realizar estimaciones de producción.

Las imágenes como fuente de datos para ML pueden ser de diferentes tipos, lo que proporcionan características ideales para un tipo de escenario u otro:

  • Pancromáticas: son imágenes monobanda (normalmente se visualizan en escala de grises)
  • Multiespectrales: que contienen varias bandas o canales en diferentes zonas del espectro electromagnético (generalmente inferior a 50 bandas o canales)
  • Hiperespectrales: es el equivalente a una multiespectral donde el número de bandas es superior a 50. Un mayor número bandas permite discriminar con mucha más precisión los elementos en las imágenes
  • Radar: imágenes capturadas en la zona del espectro radar. Capaces de detectar movimientos de tierras de milímetros, e incluso calcular el deshielo en los polos, gracias a la capacidad de penetración en el hielo de determinados tipos de ondas radar.

Diferencia entre imagen multiespectral frente a hiperespectral. Fuente: Harris

Existen otras características en las imágenes que las hacen más idóneas para unos fines u otros como el tamaño de celda (resolución espacial) y la resolución espectral (número de valores posibles que puede discernir en una celda). No es viable identificar vehículos a motor en imágenes dónde el tamaño de pixel es de 10 m (10 m x 10 m = 100 m2), pero sí en imágenes con 1 m de resolución de pixel.

Puedes revivir la sesión técnica sobre imágenes que impartimos en la Conferencia Esri España 2017 donde Yansa Tejada e Isaac Medel mostraron las diferentes herramientas que la plataforma ArcGIS posee para su aplicación en teledetección.

Algoritmos de Machine Learning

Los algoritmos de ML usados en teledetección pueden agruparse en 2 categorías:

  • Supervisados: de los cuales se disponen de datos históricos de entrada y los resultados van mejorando según se va entrenando al sistema, buscando objetivos concretos. Los podemos englobar en clasificadores, regresiones y algoritmos de predicción
  • No supervisados: es de tipo exploratorio, se implementan a través de técnicas de agrupación (clustering) y asociaciones eficaces para el reconocimiento de patrones y obtener información no deducible sin conocer los datos.

¿Qué algoritmos se usan con más frecuencia?

Son muchos los algoritmos existentes y nuevos que se van creando con el tiempo. A continuación, nombramos los más conocidos.

  • Support Vector Machine Classifer (SVM) es un clasificador supervisado que normalmente requiere menos muestras de entrenamiento que la mayoría de los clasificadores, no requiere que las muestras estén distribuidas bajo ningún tipo de patrón, genera poco ruido y puede ser aplicado a cualquier tipo de imagen.
  • Arboles de Decisiones
  • Redes Neuronales
  • Bosques Aleatorios

¿Cómo se pueden mejorar los resultados con estos algoritmos?

Hay varias maneras de mejorarlos, pero una de las más conocidas y que más se usa es la segmentación de imágenes, que abre un abanico de posibilidades muy grandes, dado que permite “agrupar” en una imagen objetos con características parecidas de color, textura, área, etc. lo que ayuda a los algoritmos de ML a reconocer objetos y patrones de una manera más eficiente aumentando la calidad del resultado y abriendo otras posibilidades que con los algoritmos tradicionales sería más complejo.

¿Qué herramientas de ML encontramos en la plataforma ArcGIS?

Os presentamos este enlace que ofrece un listado completo de los diferentes clasificadores que se pueden encontrar en la plataforma, donde muchos de ellos pueden englobarse dentro de la categoría de ML.

En Esri estamos apostando por la creación de flujos de ML donde podemos ir mejorándolos, en base a las herramientas que nos ofrecen y así poder replicarlo en otras imágenes de características similares. Aquí podéis ver el flujo detallado de clasificación de imágenes en ArcGIS Pro.

La tecnología avanza permitiendo a la inteligencia artificial desarrollar modelos predictivos cada vez más certeros. De este paradigma se habló, entre otros, en la mesa de expertos sobre IA y Big Data en la pasada Conferencia Esri España.

¿Quieres conocer cómo sacar el máximo provecho a tu ArcGIS y sus capacidades en ML? Ponte en contacto con nosotros.

(El nuevo) 3D en ArcGIS: de los servicios de globo a la realidad virtual

“Los mapas en 3D son espectaculares, ¿pero para qué sirven?” Popular

Los mapas en 3D son bonitos, en general es así, y muy probablemente 9 de cada 10 expertos en mapas (siempre hay algún renegado), coincidirán en esta afirmación, ¿pero son realmente útiles o necesarios? Desde hace algunos años la proliferación de mapas en 3D es evidente, y para encontrar los motivos sólo necesitamos hacernos las preguntas adecuadas.

¿Por qué?

Los SIG nos permiten representar la realidad y no hay una representación más fidedigna que la tridimensional. Porque un mapa 3D se explica sólo, son mapas incluso para los que no saben de mapas o mucho mejor, mapas para todos.

Ver 3D app en vivo

Ver 3D app en vivo

Porque además son mapas impactantes, capaces de enganchar al público y mantener su atención. Sólo necesitamos ir a cualquier feria tecnológica y ver animaciones 3D de distinta índole.

Y como no, porque existen numerosos análisis espaciales imposibles de realizar sin tener en cuenta la coordenada Z. Lo mejor de todo es que estos análisis ya no son pesados procesos, sino herramientas interactivas que nos permiten analizar al vuelo nuestros escenarios.

¿Cómo?

La generación de escenarios 3D en ArcGIS no es ninguna novedad, de hecho ArcScene, ArcGlobe y ArcGIS Explorer ya nos permitían trabajar con modelos tridimensionales, pero sin duda el abanico de posibilidades ha cambiado radicalmente.

Actualmente CityEngine  y ArcGIS Pro han multiplicado las capacidades de modelización 3D de la plataforma, permitiendo generar desde un modelo de una ciudad con datos de catastro u OpenStreetMap, hasta completos mundos virtuales como los que podemos disfrutar en Zootopia o Independence Day.

¿Cuánto?

Una de las principales limitaciones que habitualmente afectaba a estos proyectos era el tiempo. ¿Es el retorno de la inversión suficiente si tenemos en cuenta el tiempo dedicado en generarlos? Hoy la respuesta es un rotundo sí. Ya sea partiendo de la huella de los edificios, utilizando nubes de puntos para generar modelos de superficie, o desde imágenes obtenidas con drones, es posible generar un primer modelo 3D de cualquier lugar en sólo unas horas, y con esto pasamos de semanas a días en los tiempos de generación de escenarios 3D.

¿Dónde?

Otra de las principales barreras que encontrábamos hace años era cómo compartir estas escenas 3D. Esri, como entidad colaboradora de la OGC, ha promovido y conseguido la valoración como estándar de los nuevos servicios 3D i3s (indexed 3D Scene layer). Estos servicios permiten publicar grandes volúmenes de datos heterogéneos que visualizar en cualquier dispositivo, en cualquier momento y en cualquier lugar (que cualquier usuario podrá visualizar desde su dispositivo móvil). Este tipo de servicios balancea la carga de elementos y su nivel de detalle, lo que sumado a la capacidad de renderizado en WebGL, nos permite compartir nubes de puntos, objetos 3D o mallas de imágenes oblicuas dentro de escenas web 3D. Así miles de millones de puntos LiDAR, ciudades enteras o animaciones, son una posibilidad real en nuestras apps web 3D.

Los servicios i3s (indexed 3D Scene layer), incorporan además interoperabilidad con otras plataformas, desde la generación de los mismos (Vricon, Context Capture, Pix4D), hasta el consumo de dichos servicios desde cualquier app web. De hecho, tanto las características propias de los servicios 3D, como del API Javascript que permite interactuar con ellos, están disponibles en nuestra web de developers. Además, estos servicios pueden consumirse de forma comprimida como un scene layer package, en una aplicación profesionales como ArcGIS Pro o incluso una app gratuita como ArcGIS Earth, ¿qué significa esto? Poder gestionar, por ejemplo, 500 millones de puntos de mobile mapping en una aplicación de escritorio de una forma que hasta hace poco ni podíamos imaginar.

Y si hablamos de espectacularidad a la hora de compartir información, ningún entorno como la realidad virtual. En una sociedad hiperconectada, sólo la realidad virtual es capaz de “retener” al usuario, y aislarlo de cualquier otro estímulo externo. Simplemente exportando nuestros proyectos 3D desde CityEngine podemos generar una app de realidad virtual con la app ArcGIS VR 360, y si realmente necesitamos construir un entorno inmersivo, ArcGIS se integra perfectamente con Unity y Unreal para poder recorrer virtualmente nuestros mapas.

¿Para qué?

Acabamos con la parte más importante, para qué necesitamos mapas 3D.  En primer lugar, para dar respuesta a una demanda de mercado real. Desde arquitectos y gestores de Smart Communities, a responsables de emergencias o analistas de mercado, cada vez existen más tipos de usuarios que requieren de escenarios 3D realistas, fáciles de manejar y disponibles en todo momento. Del mismo modo, nubes de puntos, gestión de activos indoor, BIM, drones o realidad virtual son tendencias GIS que requieren de estos modelos 3D, y que sin duda impulsarán y facilitarán la generalización de los mapas 3D en los distintos sectores.

En definitiva, Esri cuenta con una plataforma 3D en ArcGIS capaz de generar mapas en 3D desde distintas fuentes, editar y analizar escenarios, y publicarlos como escena web 3D o incluso apps de realidad virtual, aumentada o mixta. Desde luego no soy objetivo, pero si todas estas capacidades de la plataforma 3D en ArcGIS están listas para ser explotadas al máximo, ¿por qué no hacerlo?

Autor: Isaac Sánchez, Analista GIS del Dpto. de Preventas de Esri España.

 

Te invitamos los días 25 y 26 de octubre a la Conferencia Esri España 2017 en Madrid, para que conozcas las últimas novedades en 3D, realidad virtual, mapping indoor, así como otros productos y tendencias de la plataforma ArcGIS. ¡Ven al mayor evento de tecnología geoespacial de España! Te esperamos.

El factor tiempo en el análisis geográfico de la plataforma ArcGIS

Tras unos años complicados en cuanto a la situación económica en España, podemos decir que la economía española está dejando atrás un periodo de dura recesión. Si en algo han coincidido los diferentes especialistas, es que son necesarios nuevos paradigmas en la economía para hacer una transición a un modelo económico más competitivo y diversificado. En esta línea, las compañías de “retail” y de restauración se están planteando nuevas inversiones con esta mejora económica. Estas nuevas inversiones se realizarán utilizando toda la información de la que puedan disponer para poder entender el futuro comportamiento de sus puntos de venta. Su objetivo es claro, crecer, y para ello el poder del análisis espacial y la localización es clave en esta estrategia de negocio.

Crecimiento en el ámbito del retail

El crecimiento de las empresas puede venir dado por dos factores:

  • La capacidad de atraer a más clientes al punto de venta en los momentos que se dispone de mayor capacidad para atenderlos.
  • La expansión a través de nuevos puntos de venta y captación de nuevos clientes.

El conocimiento de los clientes actuales, a través de tarjetas de fidelización y encuestas en el punto de venta, ayuda a los departamentos de marketing y expansión a obtener estos objetivos. También pueden maximizar sus oportunidades a través de campañas específicas de marketing de captación y predicción de ventas de sus futuras aperturas.

La tarjeta de fidelización permite tratar al cliente individualizadamente y realizar ofertas personalizadas. Para ello, es necesario entender sus patrones de comportamiento hacia nuestra marca y utilizar toda la información disponible para maximizar nuestra oportunidad con el cliente. De hecho, esa misma información puede ser utilizada para captar nuevos clientes a nuestros puntos de venta actuales y futuros. Es ahí donde el análisis espacial y en particular los análisis espacio temporales que podemos realizar con la plataforma ArcGIS nos permiten extraer conclusiones para tomar las mejores decisiones de negocio.

Puntos de venta y sus clientes asociados por tarjeta de fidelización

 ¿Cómo podemos atraer más clientes al punto de venta a través del análisis espacio temporal?

Veamos ahora cómo una empresa de retail puede aprovechar el potencial de los datos de sus clientes para atraer más usuarios a sus puntos de venta. El departamento de marketing de esta empresa analizó los datos de la tarjeta de fidelización para entender de dónde vienen los clientes a las distintas horas del día y los distintos días de la semana. Trabajando con la herramienta Space Time Cube en ArcGIS Pro (cubos espacio temporales) se detectaron los patrones de clientes actuales que acuden al punto de venta obteniendo así la procedencia de los clientes flotantes que acudían a comprar a la tienda.

Después se realizó un análisis de puntos calientes (hot spots) en ArcGIS Pro para identificar de forma estadísticamente objetiva cuál es el origen de los clientes que están generando el mayor volumen de negocio. En el mapa se pueden apreciar los puntos calientes persistentes y esporádicos que son la base de la facturación actual. La potencia de este análisis, frente a los mapas de calor disponibles habitualmente, es que elimina totalmente la subjetividad señalando claramente sobre qué puntos tenemos que actuar.

A partir de este análisis, el departamento de marketing diseñó una micro campaña de atracción sobre grupos específicos de la zona norte del municipio de Madrid. Esa campaña fue realizada sobre los denominados “clientes dormidos” (aquellos que tuvieron actividad con la marca pero que ya han dejado de tenerla) buscando reactivarlos con una oferta atractiva y realizarlo en los periodos de tiempo dónde la actividad del punto de venta estaba por debajo de un umbral de rentabilidad, con respecto al personal necesario para atenderlo.

El análisis espacio temporal de la campaña identificó de forma clara la capacidad de incrementar el tráfico al local de muchos clientes dormidos que se movilizaron durante todo el periodo en el que duró la acción. Además, el final de la campaña identificó un cluster o grupo geográfico de clientes en la zona del Barrio del Pilar: un cluster consistente y emergente que llevó a identificar una zona de posible expansión (véase zona en rojo en el mapa).

Expansión a través de nuevos puntos de venta

El departamento de expansión de la compañía analizó el comportamiento de un punto de venta existente para saber si debía plantearse abrir una nueva tienda en un centro comercial.

La lógica del análisis consistía en utilizar los datos de sus clientes fidelizados para obtener la siguiente información:

  • Capacidad de captación de nuestro punto de venta en el centro comercial.
  • Comportamiento a lo largo de la semana y a las distintas horas del día.
  • Análisis sociodemográfico de la tipología de clientes.

Con estas variables, conocidas gracias a su tarjeta de fidelización, se analizó la incidencia de los clientes conocidos en nuestro punto de venta.

Insights for ArcGIS es una herramienta de análisis exploratorio iterativo que permite trabajar con distintas variables en una sola visualización con un simple “arrastar y soltar”. Simultáneamente, se representa información geográfica y otros datos clave del negocio y se pueden realizar análisis espaciales asociados al centro comercial, filtrando por distancia o tiempo de conducción, para obtener así los valores que se utilizarán en los modelos de previsión de ventas.

La capacidad de integración y visualización de datos con Insights for ArcGIS permitirá al analista incorporar información de las bases de datos y analizar la actividad a lo largo del tiempo de diversas maneras, como con gráficos temporales o gráficos de calor, dónde podemos representar los días de la semana y las horas del día.

También es clave la segmentación de los clientes y, por lo tanto, la penetración de nuestra marca en los distintos segmentos. Todos estos datos pueden ser exportados como tablas que posteriormente los científicos de datos pueden utilizar en sus modelos predictivos.

Un resultado de estos análisis fue la identificación de una gran dispersión de clientes entre semana. La explicación era que el factor “población flotante”, es decir, las personas que trabajan o se desplazan por el entorno y que no viven en la zona, afectaba más que la población residente durante los días laborables.

La población residente, la población flotante, el factor de conversión de clientes del centro comercial a nuestro punto de venta y la ocupación estimada por unidad de tiempo, eran variables claves para realizar una correcta previsión de ventas. Sin embargo, para la apertura del nuevo punto de venta no existían datos que permitiesen realizar el modelo.

Las variables que se necesitaron para modelar la apertura de un nuevo punto de venta no fueron muy costosas, ya que la información a captar era bastante sencilla y limitada. El dato de afluencia al centro lo otorgó el propio centro comercial; la población residente se obtuvo a través del Living Atlas of the World, así como las variables clave para realizar la segmentación de esta población. Lo único que faltaba era entender la “población flotante”. Unos encuestadores en el potencial punto de venta permitieron obtener la muestra que identificaba cuántos clientes del centro comercial eran residentes o flotantes. Los encuestadores, utilizando Survey123 for ArcGIS, preguntaban el origen aproximado (centro de trabajo donde trabajan) y su residencia habitual, además de las preguntas de por qué viene al centro, con qué frecuencia visita el mismo, etc. La encuesta se llevó a cabo durante un periodo de tiempo representativo del comportamiento estándar del centro comercial, es decir, evitando periodos vacacionales, rebajas, ni otros eventos que pudiesen hacer que la muestra se desvirtuase.

Tras recopilar toda la información necesaria, se aplicaron a los potenciales puntos de venta los modelos obtenidos con los datos de la tarjeta de fidelización, obteniendo así la previsión de ventas que facilitaba la toma de decisiones de la apertura de la tienda en dicho centro comercial.

En definitiva, los análisis espacio temporales de la tecnología de ArcGIS permiten la visualización completa de los datos y actividad del negocio, la medición de la misma y la detección de patrones de comportamiento sobre la actividad en general o sobre campañas de marketing en particular.

De forma ágil, los responsables de las organizaciones podrán acceder a datos que acelerarán la toma de decisiones e inferir comportamientos a la hora de expandir sus negocios y captar nuevos clientes.

Si quieres conocer más información acerca de cómo la plataforma ArcGIS puede ayudarte en tu negocio, puedes visitar nuestra web de soluciones para el sector de Retail.

 

Te invitamos los días 25 y 26 de octubre a la Conferencia Esri España 2017 en Madrid, para que conozcas las últimas novedades sobre análisis espacio temporales, Big Data, IoT así como otros productos y tendencias de la plataforma ArcGIS. ¡Ven al mayor evento de tecnología geoespacial de España! Te esperamos.

ArcGIS Pro vs ArcMap: ¿por qué dar el salto?

Mucho se ha hablado desde el lanzamiento de ArcGIS Pro, la nueva aplicación de escritorio de Esri de 64 bits. En el post de hoy queremos arrojar luz sobre la continuidad de ArcMap frente a ArcGIS Pro y cómo sacar el máximo provecho de tu Desktop. ¿Estáis preparados?

Características de ArcGIS Pro

ArcGIS Pro proporciona un entorno de trabajo GIS en donde se combinan mapas 2D y 3D con una interfaz de usuario muy intuitiva. Esto facilita la adopción del software para aquellos usuarios que ya estamos familiarizados con menús y barras de trabajo al estilo Office 2010. Pero ArcGIS Pro no sólo ofrece cambios en la interfaz de usuario, si no que va un paso más allá con grandes avances en la visualización, en el procesamiento de imágenes, en la integración, en la gestión y analítica de datos.

ArcGIS Pro es la pieza fundamental de la plataforma ArcGIS para crear mapas y servicios web que pueden ser impresos, compartidos o integrados en otras plataformas y apps.

ArcGIS Pro ofrece una versión trial de 21 días que además incluye:

  • Acceso a ArcGIS Online para 5 usuarios nominales.
  • Aplicaciones listas para usar para el campo y la oficina accesibles desde cualquier navegador.
  • Acceso al Living Atlas of the World que incluye mapas y datos sobre miles de temas.
  • 200 créditos de servicio de ArcGIS Online que pueden ser usados para almacenamiento de datos, acceso a datos premium, geocodificar direcciones, análisis y mucho más.

¿Qué puedes hacer con ArcGIS Pro y no estaba incluido en ArcMap?

  • Puedes acceder a mapas y servicios alojados en ArcGIS Enterprise y ArcGIS Online, incluyendo el Living Atlas y ArcGIS Open Data.
  • Puedes tener varias vistas de mapa y de layout en un solo proyecto.
  • Los mapas y datos creados y analizados en ArcGIS Pro pueden ser compartidos en toda la plataforma ArcGIS, incluyendo la web y aplicaciones listas para usar.

¿Qué novedades trae ArcGIS Pro?

Las capacidades de Pro se van actualizando a petición de vosotros, los usuarios, y en la versión 2.0 se han incluido algunas novedades como:

  • Crear, editar y gestionar capas de anotaciones en una geodatabase.
  • Varias instancias de Pro abiertas al mismo tiempo.
  • Gráficos dinámicos integrados de tipo diagrama de caja.
  • Lectura de nuevos formatos de datos:
    • Nubes de puntos LAS
    • Datos de edificios multi-floor
    • Vector tiles
    • Arcade
  • Lectura de servicios web de datos (WFS) para incluir en análisis geoespaciales.

En la pasada Esri User Conference (UC) se mostraron las 10 mejores capacidades de la versión 2.0 en la sesión plenaria.

Si eres un desarrollador, puedes ampliar las capacidades de Pro 2.0 con tus propias herramientas y flujos de trabajo usando ArcGIS Pro SDK for Microsoft .NET. Podrás crear add-ins y configuraciones del software para alcanzar las necesidades de la organización y/o de tus clientes.

¿Eres usuario de ArcMap?

Tal y como anunció Jack Dangermond en la sesión plenaria de la pasada UC, ArcMap va a seguir siendo soportado con correcciones de errores menores y otras actualizaciones. El siguiente release de ArcMap será la versión 10.6, la cual será soportada al menos 6 años después de su lanzamiento.

Para los que ya sois usuarios de ArcGIS Desktop, la transición de ArcMap a Pro no debería ser muy complicada. Puede que, como cualquier cambio, cueste un poco asumirlo. Por eso, a continuación, compartimos algunos recursos para que esta adopción sea más llevadera:

En la pasada UC hubo un panel de expertos de ArcGIS Pro, en donde se abordaron muchas novedades y dudas sobre este producto. A continuación os dejamos el link a las 30 preguntas (con sus correspondientes respuestas) que se analizaron en esa sesión.

Si tras leer esta entrada, aún te siembra la duda para migrar a Pro, te animamos a que realices alguno de los tutoriales gratuitos que tenemos disponibles para que la adopción de ArcGIS Pro sea fácil y amena.

Ahorra tiempo en tus trabajos diarios, adopta la última tecnología GIS del mercado, y conviértete en un verdadero Pro. Descubre el poder de The Science of Where en tus manos.

Te invitamos los días 25 y 26 de octubre a la Conferencia Esri España 2017 en Madrid, para que conozcas las últimas novedades de ArcGIS Pro así como otros productos y tendencias de la plataforma ArcGIS. ¡Ven al mayor evento de tecnología geoespacial de España! Te esperamos.

Insights, Python, ArcGIS Pro… ¡Estos son nuestros cursos en mayo!

Nuestro departamento de formación no solo proporciona cursos personalizados y a medida para cualquier organización, también tiene un catálogo de cursos presenciales en los que podéis matricularos.

Estos son los cursos de mayo:

  • Insights for ArcGIS. 4 de mayo. 5 horas. Insights es uno de los nuevos productos de Esri que dará un giro completo a la forma en la que trabajas con tus datos espaciales y no espaciales. Tablas, gráficos y mapas en una sola pantalla y analizándose a una velocidad nunca vista.

 

  •  Introducción a ArcGIS Pro. 9 mayo. 15 horas. Con este curso aprenderéis a crear diferentes análisis y visualizaciones tanto en 2D como en 3D. ArcGIS Pro es una aplicación de 64 bits multiproceso que ha revolucionado el GIS de escritorio.

 

  • Scripts de geoprocesamiento en ArcGIS con Python. 23 mayo. 15 horas. Este curso es la mejor opción para automatizar flujos de geoprocesamiento con Python. Si tienes un buen conocimiento de las herramientas de geoprocesamiento, este curso te abrirá un abanico de posibilidades a la hora de automatizar tareas y mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo.

 

  • Introducción a arquitectura GIS. 30 mayo. 10 horas. Nuestra experiencia en consultoría en diseño y arquitecturas de sistemas de Esri nos ha proporcionado una visión global de los principales problemas en cuanto a arquitectura. En este curso mostraremos las pautas generales para planificar y seleccionar la solución de sistema más adecuada para una organización, así como técnicas para planificar la capacidad de desplegar un GIS corporativo.

Estos son los cursos de mayo, pero ya estamos diseñando los de junio. Para conocerlos y matricularos solo tenéis que entrar en la sección de Formación de nuestra página web.

 

ArcGIS Solutions Deployment Tools. Qué es y cómo te ayuda con ArcGIS Pro

¿Has oído hablar de ArcGIS Solutions Deployment Tools? Pues es algo que debes conocer si eres usuario de ArcGIS Pro o vas a serlo.

ArcGIS Solutions Deployment Tools es un complemento (Add-in) de ArcGIS Pro que permite navegar por el catálogo de ArcGIS Solutions y desplegarlas rápidamente en tu organización de ArcGIS Online o en Portal for ArcGIS.

 

¿Por qué te facilita la vida con ArcGIS Pro?

ArcGIS Pro es una herramienta tremendamente intuitiva y potente, por lo que no va a darte problemas (a no ser que tu equipo no soporte sus 64 bits, en cuyo caso sospechamos que podrás tener un pequeño problema).

ArcGIS Solutions son plantillas y recursos que responden a necesidades de los usuarios ArcGIS. Tradicionalmente accedes desde la WEB, buscas las soluciones que puedan interesarte, descargas y configuras en tu equipo manualmente.

Sin embargo, ahora también puedes hacerlo desde el mismo escritorio de ArcGIS Pro, desplegando las capas, servicios y Apps en tu organización de ArcGIS.com o en Portal for ArcGIS

¿Cómo funciona?

  • Conectas con tu usuario a la organización
  • Seleccionas la solución que quieres desplegar.
  • Indicas la carpeta donde se despliega la solución en tu organización o Portal de ArcGIS.
  • Pulsar botón de Despliegue( Deploy)
  • Se crearán los grupos, capas de entidades, mapas y aplicaciones que conforman la solución.

Una vez implementada, la solución se puede configurar para satisfacer necesidades específicas de la organización, modificando los elementos creados en el despliegue inicial. Y si es necesario, los datos disponibles por el usuario se pueden cargar en las nuevas capas desplegadas en la organización de ArcGIS.

Así de fácil.

Descarga el trial de ArcGIS Pro y prueba ArcGIS Solutions Deployment Tools. Recuerda que para instalar ArcGIS Pro tienes que tener un equipo de 64 bits.

 

Si vas a Las Fallas, llévate nuestra app

Este fin de semana se celebran Las Fallas y si algo no puede faltar en un evento de estas características, es un mapa. Eso es lo que ha pensado Alejandro Pequeño, Técnico Especialista de Esri España. Sin embargo, Alejandro no se ha limitado a usar un simple mapa, sino que ha desarrollado la aplicación web Fallas 2017 que permite, no solo ver dónde están ubicadas las fallas en función de su importancia, sino además, conocer cuáles son las más cercanas, a cuántos metros están una de las otras e incluso cuántas hay en un perímetro concreto. Además, al ser responsive, se puede consumir en cualquier momento, lugar y desde cualquier dispositivo.

Si este fin de semana vais a ir a Las Fallas, seguid leyendo porque vamos a desgranarla.

  • Buscador avanzado para encontrar la falla que queramos con todos sus detalles. Dentro de este buscador existe un buscador por categorías, que nos dará información relacionada con el lema de la falla, sus falleras, el nombre del artista, etc. Y otro buscador de direcciones.
  • Mostrador de fallas: Permite filtrar rápidamente las fallas en el mapa en función de su categoría: categoría especial (mayor tamaño), categoría primera y resto de fallas. Todas ellas están simbolizadas de forma diferente.

  • Recuento de fallas: Esta herramienta analiza todas las fallas que están dentro del foco visual de nuestro mapa. Si hacemos zoom se recalcula al momento el número total en cada una de las secciones y dependiendo de si hay existencia o no de las mismas.
  • Fallas Cercanas: esta herramienta nos ayudará a no perdernos ni una porque permita ubicar cualquier punto sobre el mapa y detectar todas las fallas dentro de cada una de las categorías que están próximas a la cantidad en metros que le indiquemos.
  • Medición, Seleccionador Visual, Dibujar: de este modo podremos conocer la distancia entre las fallas, realizar selecciones particulares o en grupo, exportar dichas selecciones. En resumen, todo tipo de acciones que permiten interactuar con nuestro mapa de una forma muy entretenida y rápida.

 

  • Año de fundación: los amantes de esta tradición también podrán hacer un recorrido por las fallas en función del año en que fueron fundadas. Podrás saber cuáles son las más antiguas y también las más actuales.
  • Cambiar Mapa de Fondo: Si la visualización de nuestro mapa de fondo no nos gusta o preferimos una vista más clara, disponemos de los distintos mapas base que ofrece Esri. ¡Para todos los gustos!

¿Os gusta? Pues ha tardado menos de tres horas en hacerlo y sin picar ni una sola línea de código. La próxima semana contaremos cómo se ha hecho y daremos todos los trucos para que todos vosotros podáis hacer aplicaciones como esta.

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