#mapas

1952

http://u.osmfr.org/m/1199920/

O #arquivo Lomax: um tesouro sonoro com 12 coleções de registros na nossa língua, geo-referenciadas.
Encontrei polo menos outra mais em #galego... na Póvoa da Seabra (reino de Galiza até o séc XVI https://gl.wikipedia.org/wiki/Seabra Hoje prov. de Samora)

Nom todas as gravações galegas https://archive.culturalequity.org/culture/galician estám localizadas, p. ex. https://archive.culturalequity.org/field-work/spain-1952-1953/arenas-de-cabrales-1152/carreteirino-das-uvas

Hai tamém algumha feita fora, p. e. esta muinheira https://archive.culturalequity.org/field-work/spain-1952-1953/palma-festival-652/muineira-de-carballo em Palma de Maiorca

#mapas

Estám disputadas essas ilhas ou é que G**gl* maps (vid metade esquerda da imagem infra) nom sabe nem mapear umha fronteira?

(Openstreetmap na metade direita da imagem)

#mapas

mapoj.tumblr.com
#mapas #maps #cartography

#Day4 of #30DayChartChallenge, theme: #BigOrSmall

Precios "Big vs Small" en Madrid! Mapa coroplético de distritos por quintil de precio medio (€/m²), Marzo 2025.

Visualiza la disparidad geográfica entre los más caros y los más baratos.

Datos: Idealista/Ayto.Madrid. Hecho con #rstats #ggplot2 #sf

Código: https://t.ly/TAZaB

#dataviz #madrid #españa #vivienda #mapas

Saquei a app @streetcomplete do @fdroidorg e tenho estado a usá-la para editar info no @openstreetmap.
A app identifica automaticamente os locais próximos que necessitam de levantamento e exibe-os como marcadores de missão no mapa. Cada missão pode ser concluida no local, respondendo a perguntas simples, como "Qual é o nome desta rua?".

É simples e é uma ótima forma de contribuir para o #OSM e melhorar a precisão dos mapas.

https://streetcomplete.app

#streetcomplete #mapas #opensource #mapping

"Learn the World Map", un xogo de localizar países nun mapamundi: https://map.koljapluemer.com/#/play
Visto en @microsiervos
#xeografia #geography #mapas #xogos

¡Pues toca abrir commissions!

https://ko-fi.com/alzamientodelaeternidad/commissions

¿Queréis un mapa regional o un battlemap?
¿Queréis un título personalizado para vuestra campaña?
Tendréis imágenes de ejemplo que se irán actualizando con el tiempo, pero aquí os dejo unas cuantas.

#rol #mastorol #homebrew #dnd #Pathfinder #mapas #maps #map

@elmau @t3rr0rz0n3 exacto, hay una formula q dice q cuanto mas lejos de un #Mcdonalds estás peor calidad de los #mapas del #gafam te encontrarás.

¡Combina la potencia de Python y PostgreSQL para dominar la geolocalización! Con Psycopg2, accede a PostGIS y realiza consultas espaciales complejas.

Usa GeoAlchemy para integrar tus modelos de datos con la geometría. ¡Visualiza tus datos en mapas interactivos con Folium y extrae información valiosa!

#Python #PostgreSQL #Geolocalización #Mapas #BasesDeDatos

Con Python, las bases de datos de mapas y servicios de geolocalización se vuelven superpoderosos.

¡Accede y analiza datos geográficos con bibliotecas como Psycopg2 para PostgreSQL/PostGIS, o utiliza GeoAlchemy para consultas espaciales! Integra APIs de mapas como Google Maps o OpenStreetMap y crea apps con info geo en tiempo real.

¡Python te permite conectar el mundo digital con el real!

#Python #Geolocalización #BasesDeDatos #Mapas

Los sistemas de referencia de coordenadas (CRS) o sistemas de referencia espacial (SRS) son complicados, al menos para mí que no soy geógrafo y tengo un conocimiento superficial de GIS: existen más de 13.000 sistemas diferentes y siempre me cuesta saber en qué sistema están las ubicaciones de un conjunto de datos georreferenciados. Siempre he tenido la intuición de que es algo complejísimo, sin saber exactamente a qué nivel. Solo cuando leí este maravilloso post de 2011 sobre el tema (que por supuesto no hace falta leer para conseguir cambiar de CRS un conjunto de datos), empecé a tomar consciencia de la magnitud de la complejidad: el post explica la incapacidad de las distintas herramientas de transformación para conseguir precisión en las conversiones, dando resultados que pueden diferir en torno a 20km. Apasionante lectura también para personas interesadas en saber curiosidades como de dónde vienen los códigos EPSG, hoy uno de los estándares para sistemas de referencia de coordenadas.

Pero voy a tema. A mí que trabajo casi siempre desarrollando para web me interesa en general que los datos geográficos usen latitud y longitud. Es el sistema de coordenadas que se suele usar en web: Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap usan latitud y longitud. Si los datos que recibo usan un sistema cartesiano, tengo que transformarlos.

Detectar el sistema de referencia de coordenadas de un conjunto de datos

Lo primero que hay que hacer es saber en qué sistema de referencia están. Esto puede no ser fácil. Para ello hay que mirar los meta-datos del conjunto de datos y no todos los formatos guardan información sobre el CRS. Cuando no sé en qué sistema están los datos, uso QGIS: abro el archivo con los datos y luego lo exporto a geojson. Este formato guarda meta-datos sobre el CRS. Por ejemplo:

{ "type": "FeatureCollection", "name": "projects", "crs": { "type": "name", "properties": { "name": "urn:ogc:def:crs:EPSG::3857" } }, "features": []}

Otra forma de detectar el CRS de un conjunto de datos es usar el programa de línea de comandos projinfo, que forma parte del paquete de software PROJ. Sin embargo projinfo únicamente detecta el CRS de archivos .prj (información geoespacial de los archivos shape) o .geotiff, hasta donde he podido leer en la documentación. Así que es QGIS el que me suele ayudar en esta tarea.

Cambiar el sistema de referencia de coordenadas de un conjunto de datos

Hay multitud de maneras de cambiar el CRS de un conjunto de datos. Yo busco herramientas que permitan automatizar la tarea dentro de los procesos de limpieza de datos que hago. Para este tipo de procesos, los programitas que integran el paquete de software PROJ me funcionan de maravilla.

PROJ integra librerías para varios lenguajes de programación. Yo he usado dos: cs2cs en la línea de comandos, y pyproj en scripts de Python.

Transformar EPSG:3857 (Web Mercator) a EPSG:4326 (WGS 84) con cs2cs

EPSG:4386 es el sistema que usan la mayoría de cartografías web como OpenStreetMap o Google Maps. Para transformar datos en otro CRS, por ejemplo EPSG:3857, a EPSG:4326 con cs2cs en la línea de comandos:

echo "20037508.34 20037508.34 100" | cs2cs -f "%.6f" EPSG:3857 EPSG:4326

El modificador -f permite especificar el formato de salida tras la conversión. Si no se usa -f, cs2cs devuelve por omisión grados, minutos y segundos. Para obtener grados decimales, que es lo que yo necesito para web, hay que añadir -f "%.6f" donde 6 es el número de cifras decimales.

cs2cs devuelve tres coordenadas: x y z. En proyecciones planas la tercera es siempre 0, por supuesto:

85.051129 180.000000 0.000000

cs2cs puede transformar un conjunto de coordenadas si se le suministra un archivo con pares por líneas. Por ejemplo, el siguiente listado en EPSG:3857 alojado en el archivo coords.list:

echo coords.list231362.441622 5082306.625994-97756.310090 5108535.370440-674547.189064 4487249.462584-220554.193010 5360852.515295-36260.920048 5255629.363755245097.478426 5071621.614563-455214.864321 4964279.036953-53978.135458 4628117.767552

Se puede transformar masivamente de la siguiente manera:

cs2cs -f "%.6f" EPSG:3857 EPSG:4326 coords.list41.4726312.078364 0.00000041.648932-0.878160 0.00000037.344603-6.059560 0.00000043.320300-1.981272 0.00000042.628723-0.325737 0.00000041.4006732.201748 0.00000040.673346-4.089265 0.00000038.343871-0.484894 0.000000

Transformar EPSG:3857 (Web Mercator) a EPSG:4326 (WGS 84) con pyproj en Python

Para transformaciones de CRS dentro de un proceso de limpieza o estructuración de datos más amplio, quizás tenga más sentido usar una librería como pyproj en Python. La transformación en Python se podría hacer de la siguiente manera, suponiendo que el conjunto de datos esté en formato CSV:

import pandas as pdfrom pyproj import Transformer# define la conversión de EPSG:3857 a EPSG:4326transformer = Transformer.from_crs("EPSG:3857", "EPSG:4326", always_xy=True)# variables para el dataset de origen y el transformadoinput_csv = "input.csv"output_csv = "output.csv"# abre el archivo de origendf = pd.read_csv(input_csv)# variables para las columnas con la información geográficax_col = "longitude"y_col = "latitude"# hace la conversióndf[[x_col, y_col]] = df.apply(lambda row: transformer.transform(row[x_col], row[y_col]), axis=1, result_type="expand")# guarda los datos transformadosdf.to_csv(output_csv, index=False)

podes colaborar na mellora dos mapas de acceso público e libre OPEN STREET MAP usando a técnica do entretemento cunha aplicación para o móbil, sen precisar ningún coñecemento técnico máis que observar e confirmar a información sobre a que se pregunta.

Colabora con OpenStreetMap (I)

#IT #openstreetmap #osm #fitotrack #mapas #maps #software libre #free software #android #streetcomplete
https://xmgz.eu/2021/openstreetmap-streetcomplete.html

Mapa topográfico de Nuzi del periodo acadio antiguo (2360-2180 a.C.), cuando la localidad se llamaba Gasur. Entre dos cordilleras, muestra un río desconocido llamado Rabium ("Fructífero"). Se indica la ciudad Maskan-dur-ibla y unos 300 acres de tierra cultivable. Museo Semítico de la Universidad de Harvard Carlo Denis #mesopotamia #mapas #maps

El mapa de Sawley es particular pues, a pesar de estar realizado en Inglaterra en torno al siglo XII, no situaba a Jerusalén en el centro, sino con la isla de Delos. #mapas #maps #edadmedia #middleages

Su recordatorio de que #Google siempre pone en sus #mapas las fronteras y nombres legales en el país donde está el usuario. Si la ley en India te obliga a mostrar ciertos territorios como indios, lo haces en la versión india y listo. Hay motivos de sobra para criticar a Google —el del Golfo de América no me parece ni de lejos el más importante

Para los amantes de OpenStreetMap:

No sabia que existe un calendario de eventos que puedes filtrar por países:
https://osmcal.org/?in=Spain

#mapas #OpenStreetMap #OSM

Ya tenemos disponibles las aventuras de Fina y su abuela también en Castellano.
Para descarga ya en la web: https://finaeosmapas.ghandalf.org

#osm #mapas #OpenStreetMap

Fina e os mapas: descubre os mapas colaborativos!

Fina e a súa avoa exploran a cartografía antiga e os mapas dixitais, aprendendo sobre OpenStreetMap e a importancia dos datos libres.

Unha aventura que conecta a tecnoloxía co coñecemento do territorio.

Descarga: https://mancomun.gal/ficha/fina-e-os-mapas-descubrindo-os-mapas-colaborativos/
#SoftwareLibre #OpenStreetMap #Mapas

Aprovecho la oleada de nuevas cuentas para hacer la #presentacion que nunca hice cuando me uní en 2016.

Me interesan muchas cosas, pero sobretodo como lo #urbano / #ciudades , la #tecnología / #culturalibre modifican y son modificadas por la #sociedad . Hoy es un claro ejemplo de ello.

También me gustan mucho las #visualizaciones de #datos y los #mapas , y por supuesto, todo lo relacionado con el #fediverso y los #commons / lo #comun

#introduccion #introducció

Esta es mi bienvenida para todes les que estáis llegando #juntas.
Pasad hasta el corral y dejad la puerta abierta para les que vengan detrás.
Aquí encontraréis, sobre todo, gente muy maja con mil y un intereses, seguro que os resulta fácil hacer comunidad. Si os interesa algo en particular, usad las #etiquetas para localizar a otres fedinautas que estén hablando sobre ello, esto os ayudará a hacer piña. A mí, por ejemplo, me gusta el #café, los #libros, #cocinar, la #montaña, el #SoftwareLibre, los #mapas y muchas cosas más.
Y recordad que, aquí, el #algoritmo es humano y lo cuidamos mucho.