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Siempre hay un terreno nuevo y apasionante por descubrir en el campo de los datos geoespaciales: desde aplicaciones prácticas que nos ayudan a comprender mejor la topografía física y la infraestructura social, hasta enfoques teóricos que nos permiten navegar en espacios abstractos.

Ha pasado un tiempo desde que cubrimos este tema en Variable, por lo que esta semana estamos encantados de compartir una selección de artículos recientes que ofrecen visiones fascinantes del trabajo en la amplia gama de casos de uso que abarcan los datos geoespaciales. Desde tutoriales para principiantes hasta preguntas teóricas más avanzadas, estamos seguros de que aquí encontrará mucho que despertará su interés, independientemente de su formación y nivel de experiencia.

  • Explorando datos de ubicación usando una cuadrícula hexagonal
    Aprovechando los datos versátiles del programa de bicicletas urbanas de Helsinki, Sara Tahtinen proporciona una introducción detallada al poder del sistema global de cuadrícula hexagonal H3 de Uber, que es a la vez «una herramienta práctica y fácil de usar para el análisis de datos espaciales» y un método práctico «para anonimizar los datos de ubicación agregando información geográfica a regiones hexagonales».
  • Depth Anything: un modelo básico para la estimación de profundidad monocular
    En un tutorial en papel detalladamente explicado, Sascha Kirch analiza las complejidades de la estimación de profundidad monocular, “la predicción de la distancia en el espacio 3D a partir de una imagen 2D”, un problema que requiere que los profesionales apliquen sus habilidades geoespaciales, de visión por computadora y de aprendizaje profundo, y que un nuevo modelo básico pretende resolver.
Foto por Karla Rivera en desempaquetar
  • Reducción de escala de una imagen térmica de satélite de 1000 ma 10 m (Python)
    Existen numerosas formas de generar conocimientos medioambientales potentes basados ​​en imágenes de satélite, pero trabajar con este tipo de datos conlleva sus propios desafíos. Mahyar Aboutalebi, Ph.D. publica con frecuencia sobre este tema; Uno de sus últimos tutoriales se centra en un enfoque basado en Python para reducir la escala de las imágenes térmicas capturadas por los satélites Sentinel-2 y Sentinel-3..
  • Cómo encontrarse en un mundo digital
    ¿Tienes curiosidad por el mundo de la robótica en constante evolución? Edén B.El artículo debut de TDS se centró en la cuestión de la capacidad de los robots para autolocalizarse, un requisito crucial para muchos productos comunes (piense: automóviles autónomos y robots de reparto); su publicación continúa describiendo cómo podemos usar herramientas probabilísticas para calcular la localización.
  • ¿Adónde van los fondos de la UE Horizonte H2020?
    El análisis geoespacial puede ser un primer paso útil en el camino hacia la respuesta a preguntas que van mucho más allá de la geografía. Caso en punto: Milán JanósovEl nuevo tutorial, que reúne análisis de datos, ciencia de redes y una buena dosis de Python para trazar miles de proyectos de investigación e innovación financiados por la UE.