Servicio de OGC API de procesos: Proceso bsq-fotogramas

 

Recientemente se ha integrado el nuevo proceso «Búsqueda de fotogramas» (bsq-fotogramas) en el servicio OGC API de procesos de la IDEE. En este artículo vamos a explicar la finalidad de este proceso y su modo de utilización con algunos ejemplos.

El proceso bsq-fotogramas permite realizar búsquedas de fotogramas analógicos y digitales con la finalidad de obtener sus parámetros de orientación externa sin necesidad de interactuar con la Fototeca Digital.

La Fototeca Digital es un visualizador que pone a disposición de los usuarios vuelos fotogramétricos de parte o de la totalidad del territorio nacional, realizados desde el año 1929 hasta la actualidad. Entre otras funciones, permite la consulta de información sobre los fotogramas que incluye, en algunos casos, los parámetros de orientación externa. También es posible descargar y solicitar la certificación de los fotogramas que son custodiados en el Archivo de la Fototeca del CNIG.

Con el proceso bsq-fotogramas, se permite desarrollar aplicaciones externas para agilizar procesos fotogramétricos con información procedente de la Fototeca del CNIG.

Este servicio facilita a personas desarrolladoras y usuarias expertas la consulta de fotogramas existentes en un rango de fechas para una determinada área geográfica, o directamente con el nombre de los fotogramas. El resultado es un listado con los valores de las coordenadas y los giros obtenidos en los procesos de aerotriangulación de los vuelos PNOA. 

Datos de entrada: 

• «fecha»: Rango de fechas donde buscar los fotogramas con el formato «fecha_desde-fecha_hasta», ambas incluidas. Se admiten diferentes formatos de entrada válidos, dd/mm/aaaa, mm/aaaa y aaaa pero debe utilizarse el mismo en las dos fechas. p. ej.: "06/06/2022-12/06/2022". El filtro devuelve valores para datos de fecha con precisión igual o mayor que el de las fechas proporcionadas.

• «geom»: Extensión de la zona de búsqueda en coordenadas EPSG:3857. Por defecto, formato WKT. Se puede especificar otro formato en el parámetro «formatogeom». 
• Ejemplo bbox: "geom": [xmin,ymin,xmax,ymax].
• Ejemplo json: "geom": {"type":"Polygon", "coordinates":[[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]]]}.
• Ejemplo wkt: "geom": "POLYGON((x1 y1,x2 y2,x3 y3, x4 y4))"

• «formatogeom»: Formato en el que se proporciona la geometría (wkt, geojson o bbox). Opcional. Valor por defecto wkt.

• «completo»: Variable que indica si se quieren obtener los parámetros de orientación externa (true) o solo la lista de fotogramas (false).

• «fotogramas»: Lista de identificadores de fotogramas para los que obtener los parámetros de orientación interna. Para indicar los fotogramas hay que utilizar el siguiente formato: ["identificador1", "identificador2"].

Datos de salida:

• «id»: Identificador del proceso ejecutado.

• «fotogramas»: Listado de los identificadores de los fotogramas, junto con los parámetros de orientación externa, en caso de que el parámetro de entrada «completo» tenga valor true.

Ejecución del proceso:

Para la ejecución del proceso de búsqueda se utiliza una función POST. Es obligatorio ejecutar la petición en JSON.

• Lista de fotogramas

Si se quiere obtener tan solo una lista de fotogramas, en la consulta se indicará el rango de fechas y la geometría del área a la que se quiere limitar la búsqueda.

{

  "inputs": {

    "completo": false,

    "fecha": "06/06/2022-12/06/2022",

    "formatogeom": "wkt",

    "geom": "POLYGON((-746636.892289602 4784346.47442575,-490419.973477691 4783123.48197319,-485528.00366744 4653486.28200153,-746636.892289602 4784346.47442575))"

  }

}

• Parámetros de Orientación Externa

Si además se quieren obtener los datos de orientación externa, tendremos dos opciones:

• Parámetros de entrada: Introduciendo el rango de fechas, la geometría del área de búsqueda y el parámetro «completo» con valor true.

{

  "inputs": {

    "completo": true,

    "fecha": "06/06/2022-12/06/2022",

    "formatogeom": "wkt",

    "geom": "POLYGON((-746636.892289602 4784346.47442575,-490419.973477691 4783123.48197319,-485528.00366744 4653486.28200153,-746636.892289602 4784346.47442575))"

  }

}

• Listado de fotogramas: Introduciendo directamente el listado de fotogramas del que se quiere obtener los parámetros de orientación externa.

{

  "inputs": {

    "fotogramas": [

    "h50_0780_fot_52-2906_cog",

    "h50_0780_fot_52-2907_cog",

    "h50_0780_fot_52-2908_cog",

    "h50_0780_fot_52-2909_cog"]

  }

}

Formatos:

• WKT

Para indicar el área de búsqueda de los fotogramas sobre los que se quieren obtener los parámetros de orientación externa en formato WKT, el código JSON de la petición será similar al que se muestra en el siguiente ejemplo.

{

  "inputs": {

    "completo": true,

    "fecha": "06/06/2022-12/06/2022",

    "formatogeom": "wkt",

    "geom": "POLYGON((-746636.892289602 4784346.47442575,-490419.973477691 4783123.48197319,-485528.00366744 4653486.28200153,-746636.892289602 4784346.47442575))"

  }

}

El cURL que se ejecuta es el siguiente:

curl -X POST "https://api-processes.idee.es/processes/bsq-fotogramas/execution" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"inputs\":{\"completo\":true,\"fecha\":\"06/06/2022-12/06/2022\",\"formatogeom\":\"wkt\",\"geom\":\"POLYGON((-746636.892289602 4784346.47442575,-490419.973477691 4783123.48197319,-485528.00366744 4653486.28200153,-746636.892289602 4784346.47442575))\"}}"

• GeoJSON

Para indicar el área de búsqueda de los fotogramas sobre los que se quiere obtener los parámetros de orientación externa en formato GeoJSON, el código JSON de la petición será similar al que se muestra en el siguiente ejemplo.

{

  "inputs": {

    "completo": true,

    "fecha": "06/06/2022-12/06/2022",

    "formatogeom": "geojson",

    "geom": {"type":"Polygon", "coordinates":[[[-746636.892289602,4784346.47442575],[-490419.973477691,4783123.48197319],[-485528.00366744,653486.28200153],[-746636.892289602,4784346.47442575]]]}

  }

}

El cURL que se ejecuta es el siguiente:

curl -X POST "https://api-processes.idee.es/processes/bsq-fotogramas/execution" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"inputs\":{\"completo\":true,\"fecha\":\"06/06/2022-12/06/2022\",\"formatogeom\":\"geojson\",\"geom\":{\"type\":\"Polygon\",\"coordinates\":[[[-746636.892289602,4784346.47442575],[-490419.973477691,4783123.48197319],[-485528.00366744,653486.28200153],[-746636.892289602,4784346.47442575]]]}}}"

 ·         Bbox

Para indicar el área de búsqueda de los fotogramas sobre los que se quiere obtener los parámetros de orientación externa a partir de un bbox, el código JSON de la petición será similar al que se muestra en el siguiente ejemplo.

{

  "inputs": {

   "completo": true,

   "fecha": "06/06/2022-26/06/2022",

   "formatogeom": "bbox",

   "geom": [-708910.05,4707190.97,-704111.50,4711055.28]

  }

}

El cURL que se ejecuta es el siguiente:

curl -X POST "https://api-processes.idee.es/processes/bsq-fotogramas/execution" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"inputs\":{\"completo\":true,\"fecha\":\"06/06/2022-26/06/2022\",\"formatogeom\":\"bbox\",\"geom\":[-708910.05,4707190.97,-704111.5,4711055.28]}}"

Ejemplo de petición desde un script Python:

En el siguiente ejemplo se muestra cómo realizar la misma petición HTTP POST al servicio publicado en una OGC API processes desde un script de Python. Para ello, se utiliza la librería requests, cuya importación se realiza en la primera línea. Posteriormente se definen las variables «url» (texto con la URL a la que se va a realizar la petición) y «myObj» (json con los parámetros de entrada de la función a ejecutar). Por último, se realiza la petición y se guarda en el parámetro «result».

Dentro de la variable tenemos distintos métodos, entre los que destacan:

• «request» para obtener los datos de la petición
• «.json()» para obtener el resultado de la operación ejecutada en formato json
• «.status_code» para obtener el estado de la petición HTTP.

 import requests

 # URL del proceso en el processes

 url = 'https://api-processes.idee.es/processes/bsq-fotogramas/execution'
 
 myObj = {
                 "inputs": {
                 "completo": True,
                 "fecha": "06/06/2022-12/06/2022",
                 "formatogeom": "geojson",
                 "geom": {"type":"Polygon", "coordinates":[[[-746636.892289602,4784346.47442575],[-490419.973477691,4783123.48197319],[-485528.00366744,653486.28200153],[-746636.892289602,4784346.47442575]]]},
                }
 }
 result = requests.post(url, json = myObj)
 print('resultado de la petición: ',result.request)
 print('resultado del proceso: ',result.json())
 print('estado de la petición: ',result.status_code)

En los ejemplos mostrados anteriormente sólo se muestra la petición cURL, por simplificar. Para crear el script de Python, solo habría que modificar el objeto myObj con el JSON indicado en cada caso.

Resultado de la ejecución del proceso:

Como resultado devolverá la lista de fotogramas con los parámetros de orientación externa (siempre que el parámetro «completo» tenga valor true).

{
  "id": "BsqFotogramas",
 "fotogramas": [
  {
    "id_copia_digital": 2318363,
   "nom_fichero": "h50_0780_fot_52-2906_cog",
   "fecha_fotograma": "12/06/2022",
   "x_fotocentro_at": 282983.499,

   "y_fotocentro_at": 4313857.597,
   "z_fotocentro_at": 3982.706,
   "giro_w_at": 0.161996,
   "giro_phi_at": -0.081723,

   "giro_k_at": -1.06082
      },

  {
   "id_copia_digital": 2318364,
   "nom_fichero": "h50_0780_fot_52-2907_cog",
   "fecha_fotograma": "12/06/2022",
   "x_fotocentro_at": 284174.024,

   "y_fotocentro_at": 4313819.589,
   "z_fotocentro_at": 3977.971,
   "giro_w_at": 0.106673,
   "giro_phi_at": -0.078144

   "giro_k_at": -1.035709
     },

  {

   "id_copia_digital": 2318365,

    "nom_fichero": "h50_0780_fot_52-2908_cog",

   "fecha_fotograma": "12/06/2022",

   "x_fotocentro_at": 285366.7,

   "y_fotocentro_at": 4313780.33,

   "z_fotocentro_at": 3991.615,

   "giro_w_at": 0.089358,

   "giro_phi_at": -0.015966,

   "giro_k_at": -0.970882

   }

  ]

 }

Este artículo forma parte de una serie. Para saber más sobre OGC API Processes y otros procesos del Servicio OGC API procesos del CNIG consulta el artículo índice.

Publicado por Rosa Mª Mislata Cabo

Solicitud de comentarios para las partes 4 y 5 de OGC API Features

Ya están disponibles para comentarios las partes 4 y 5 de la OGC API –Features. La Parte 4 define los componentes básicos de API que permiten agregar, reemplazar, modificar y/o eliminar recursos geoespaciales. La Parte 5 especifica cómo describir datos usando un esquema lógico.

OGC API – Features es un estándar que ofrece la capacidad de crear, modificar y consultar datos espaciales en la Web y especifica los requisitos y las recomendaciones para las APIs que desean seguir una forma estandarizada de compartir feature data. La especificación es un documento de varias partes: la parte básica describe las capacidades obligatorias que debe soportar todo servicio de implementación, pero se limita al acceso de lectura de los datos espaciales y en las partes adicionales se abordan las necesidades específicas .

La Parte 4 especifica una extensión de la API de OGC – Características que define el comportamiento de un servidor que soporta operaciones para agregar, reemplazar, modificar o eliminar recursos individuales de una colección de datos geoespaciales. En concreto, la Parte 4 define las siguientes operaciones.

• Cómo agregar una nueva instancia de recurso a una colección (es decir, crear).
• Cómo modificar un recurso existente de una colección. Esto incluye reemplazar por completo el recurso existente (es decir, reemplazar) o simplemente modificar una o más propiedades de un recurso (es decir, actualizar).
• Cómo eliminar un recurso existente de una colección (es decir, eliminar).

La Parte 5 especifica una extensión de la API OGC – Características que define cómo se pueden describir los datos geoespaciales, incluidas las características, mediante un esquema lógico y cómo se publican dichos esquemas en una implementación de la API web OGC. Como esquemas lógicos, los esquemas describen los datos independientemente de un formato particular para representarlos.

Para obtener más información sobre cómo la familia de estándares OGC API trabaja en conjunto para proporcionar “bloques de construcción modulares para la ubicación” que aborden tanto los casos de uso más simples como los más complejos, visite ogcapi.org .

Se anima a los miembros de OGC interesados ​​en mantenerse al día sobre el progreso de este estándar o contribuir a su desarrollo a unirse al Grupo de trabajo de estándares de características de API de OGC a través del Portal de OGC . Del mismo modo, se anima a los no miembros de OGC que deseen saber más sobre cómo participar en este grupo de trabajo a que se pongan en contacto con el Programa de estándares de OGC .

Los comentarios deben enviarse antes del 23 de septiembre. Se pueden enviar como un problema en el repositorio de GitHub de OGC API – Features. Los comentarios recibidos serán consolidados y revisados ​​por los miembros de OGC para su incorporación al documento.

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Publicado por la editora.

Gemelo digital para monitorizar y predecir el comportamiento en el Mar Menor

 

El Observatorio del Mar Menor implementa un gemelo digital para monitorizar y predecir el comportamiento en el Mar Menor con tecnología geoespacial. Esta plataforma ha sido creada por Esri España en colaboración con el Instituto Murciano de Investigación y Desarrollo Agrario y Medioambiental (IMIDA). Utiliza tecnología avanzada para recopilar y analizar datos en tiempo real, como la temperatura del agua, los niveles de oxígeno, y otros parámetros ambientales cruciales para la conservación del Mar Menor​

Dispone de un visualizador 2D y 3D que utiliza las huellas de edificio del Catastro y datos LiDAR del IGN. Incorpora los resultados de una simulación de inundaciones basada en la cartografía de riesgo de inundaciones fluviales del IGN, considerando diferentes períodos de retorno (t=10, t=100 y t=500). Ofrece un panel de control que permite visualizar las edificaciones impactadas en una simulación de inundación y proporciona datos de estas edificaciones, como la fecha de construcción, el tipo de uso, entre otros.

Además de la capacidad de visualizar diferentes escenarios de inundación, permite una integración completa mediante el modelado integral del Mar Menor y su cuenca vertiente, el cual incorpora modelos atmosféricos, hidrología superficial, hidrología subterránea e hidrodinámica.

En resumen, el gemelo digital del Observatorio del Mar Menor es una herramienta crucial para la toma de decisiones informadas por parte de autoridades y científicos que buscan mitigar los impactos ambientales y preservar este frágil ecosistema. Además, permite la simulación de diferentes escenarios, lo que ayuda a anticipar respuestas al previsible cambio climático u otros eventos naturales adversos.

Publicado por la editora.

Spatineo Monitor: una moderna herramienta de análisis que mejora los Servicios de Datos Abiertos

Se presenta Spatineo Monitor, una moderna herramienta analítica que nos puede ayudar a conocer cómo los usuarios utilizan las interfaces de programación de aplicaciones (API) geoespaciales o los servicios de red.

Esta herramienta proporciona información sobre:

• Las API más utilizadas
• A qué datos espaciales se accede a través de las API.
• El ámbito espacial o zonas geográficas que  se consultan a través de las API.
• Cuales son las operaciones que más frecuentemente se realizan.
• El origen de las solicitudes.

Además, Spatineo Monitor es una herramienta imprescindible para:

• Supervisar la disponibilidad (la probabilidad de que el servicio de red esté disponible) de los servicios de red, donde por ejemplo, el Reglamento (CE) Nº 976/2009 de la Comisión sobre los servicios de red establece el 99 % del tiempo total.
• Rastrear los tiempos de inactividad.
• Identificar problemas de rendimiento cruciales para mantener un alto nivel de servicio.

Este tipo de control es necesario e imprescindible para aquellas organizaciones que desarrollan continuamente datos espaciales y los publican a través de servicios, donde es necesario conocer y planificar la publicación para que los clientes estén más satisfechos.

El análisis de las APIs permite a las organizaciones identificar sus servicios más utilizados y asignar adecuadamente recursos, como la repartición de servidores. Por otra parte, la información sobre los patrones de uso de la API también es valiosa, especialmente durante las transiciones, como es el paso del servicio de descarga (WFS) a la API Feature de OGC. Por ejemplo, es necesario conocer el uso de los servicios antiguos y comprobar si se pueden sustituir sin interrumpir a los usuarios ni malgastar recursos. Además, la eficacia de los esfuerzos de marketing de los servicios puede medirse mediante análisis de API.

Además, sabemos que existe información geoespacial sensible, que puede ser mal utilizada, por ejemplo, para actos de sabotaje de infraestructuras críticas. Analizando el uso de las APIs, las organizaciones pueden identificar y frustrar estos futuros sabotajes.

Spatineo Monitor ofrece una solución completa para la supervisión y el análisis de los servicios geoespaciales. Presenta varias ventajas clave que pueden mejorar significativamente la eficiencia operativa y los procesos de toma de decisiones. Una de sus principales ventajas es que proporciona información detallada sobre quién utiliza sus servicios y a qué datos específicos acceden. Esta información tiene un valor incalculable para identificar áreas geográficas de gran interés, en particular las relacionadas con infraestructuras críticas. Las organizaciones pueden detectar las regiones más consultadas, y ajustar sus recursos y respuestas para satisfacer mejor las necesidades de los usuarios.

Varias organizaciones de toda Europa ya se han beneficiado de esta avanzada herramienta de supervisión. Por ejemplo, ISPRA Ambiente en Italia, que utiliza Spatineo Monitor para sus servicios de datos espaciales, asegurándose de que se ajustan a las necesidades de los usuarios. La Agencia Portuguesa de Medio Ambiente ha integrado Spatineo Monitor en sus operaciones, mejorando sus servicios de datos medioambientales y su rendimiento general. Por su parte, el Departamento de Movilidad y Transporte de Flandes en Bélgica utiliza Spatineo Monitor para mantener altos niveles de fiabilidad y eficiencia en sus servicios de datos de transporte. También el CNIG ha podido probar la versatilidad y potencia de la herramienta.

Lo que diferencia a Spatineo Monitor es su modelo de software como servicio (SaaS) listo para usar, que proporciona valor inmediato, permitiendo a las organizaciones supervisar y mejorar sus servicios web espaciales al momento.

Al adoptar Spatineo Monitor, las organizaciones obtienen una potente herramienta de monitorización y un activo estratégico que les ayuda a comprender y servir mejor a sus clientes. Ya sea optimizando la prestación de servicios, mejorando el rendimiento o garantizando la resistencia de infraestructuras críticas. Spatineo Monitor proporciona la información y las capacidades necesarias para tomar decisiones informadas e impulsar la mejora continua.

Publicado por Mikko Ehnqvist de Spatineo.

El legado cartográfico de José Cornide

Hoy en este blog queremos repasar la figura de José Cornide y su importante aportación a la cartografía.

José Andrés Cornide de Folgueira y Saavedra (La Coruña, 1734 - Madrid, 1803) fue un ejemplo del hombre ilustrado: intelectual, historiador, anticuario y viajero. Su trabajo contribuyó significativamente al conocimiento del territorio y al desarrollo de las obras públicas. Colaboró durante años con la administración borbónica en la exploración geográfica de Galicia y en la construcción y mejora de sus caminos. Su aportación a la Real Academia de la Historia, a partir de 1789, permitió que sus estudios cartográficos fueran ampliamente difundidos y utilizados en la planificación de obras públicas y en la administración territorial. Fue autor de numerosas obras y estudios arqueológicos, históricos, económicos, botánicos y zoológicos. Sus manuscritos están distribuidos entre el Archivo del Reino de Galicia, la Real Academia de la Historia, la Biblioteca del Consulado, entre otras instituciones.

En un recientemente publicado artículo de Carmen Manso Porto, responsable de la Sección de Cartografía y Artes Gráficas de la Biblioteca de la Real Academia Historia, titulado «José Cornide y algunos mapas manuscritos de Galicia y Asturias de la colección cartográfica de la Real Academia de la Historia», se analizan varios de sus mapas manuscritos de Galicia y Asturias, los cuales forman parte de la colección cartográfica de la Real Academia de la Historia. Estos mapas son ejemplares únicos que reflejan tanto la precisión técnica como el conocimiento profundo que Cornide tenía de estas regiones.

Los mapas de Galicia realizados por Cornide, como el Mapa corográfico de las tres rías de Ferrol, Betanzos y Coruña, el Plano de la plaza de Bayona de Miñor o el Plano y vistas del castillo de Andrade, entre otros, son particularmente notables por su detalle y exactitud. Incluyen información sobre la topografía, la hidrografía, y la división administrativa de la región en el siglo XVIII. Estos mapas, avanzados para su época, reflejan la meticulosidad con que Cornide recopiló datos de extensos viajes y estudios de campo. Los de Asturias, como el Plano de la ría de Gijón o Demonstracion de la Rada y puerto de Luarca, también reflejan un alto nivel de detalle y precisión, y proporcionan una visión detallada de la geografía asturiana.

Estos mapas manuscritos no solo son documentos cartográficos, sino también fuentes históricas que proporcionan una valiosa perspectiva sobre la geografía y la administración territorial de Galicia y Asturias en el siglo XVIII. Reflejan el rigor científico y la dedicación de José Cornide, constituyendo un legado significativo en la historia de la cartografía española.

Publicado por la editora.

Las nuevas normas de la UE ponen a disposición conjuntos de datos de alto valor para impulsar la inteligencia artificial y la innovación basada en datos

El pasado 9 de junio comenzaron a aplicarse las nuevas normas de la UE sobre la disponibilidad de más conjuntos de datos públicos para su reutilización. Estos llamados "conjuntos de datos de alto valor" contienen información sobre seis áreas temáticas establecidas en la Directiva de Datos Abiertos: geoespacial, observación de la Tierra y medio ambiente, meteorológica, estadística, empresas y movilidad.

En este blog hemos hablado varias veces de los "conjuntos de datos de alto valor" y de su potencial para generar importantes beneficios sociales y económicos al impulsar nuevos productos y servicios innovadores, como las aplicaciones de inteligencia artificial.

Pongamos un ejemplo concreto. Los conjuntos de datos de alto valor en el área meteorológica pueden utilizarse para producir mejores predicciones meteorológicas y aplicaciones relacionadas. De modo que, las empresas agrícolas podrían aprovechar las imágenes satelitales, los datos meteorológicos y la información sobre la salud del suelo para implementar técnicas de agricultura de precisión, y así aumentar el rendimiento y reducir el desperdicio.

Con el objetivo de fomentar la transparencia, la innovación y la reutilización de datos, la Oficina de Publicaciones de la Unión Europea (EU Publications Office) pone a disposición del público el portal oficial de datos europeos, que proporciona acceso a conjuntos de datos de alta calidad y es el recurso más completo para acceder a datos abiertos. Incluye más de 1,7 millones de conjuntos de datos de instituciones y agencias de la UE, así como de los Estados miembros. 

Los conjuntos de datos de alto valor estarán disponibles de forma gratuita en formato legible por máquina, a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API) y, cuando sea pertinente, como descargas masivas. 

Más información sobre cómo acceder a datos abiertos disponible en: Datos abiertos y conjuntos de datos de alto valor: guía de acceso paso a paso (página informativa, descargable como PDF imprimible).

Publicado por la editora.