Datos y mapas abiertos (open source)

Teoría:

La información geoespacial y las herramientas para trabajarla han tenido una revolución en los últimos años. Algunos factores relevantes son:

Ubicuidad de los teléfonos inteligentes equipados con GPS
Openstreetmap, un proyecto colaborativo para crear mapas editables y libres.
Aparición de software SIG libre QGis y fin del monopolio de ARCGIS
Disponibilidad de geodatos, publicados por de agencias de gobierno (transparencia)
Disponibilidad de geodatos (fotos y DEMS) publicados por NASA, USGS y otros
Lenguajes de programación orientados a ciencia de datos (Python, R, otros)
Librerías y servicios de mapas web (Leaflet, Mapbox y otras)
Drones

Fases generales de un proyecto de mapas

Obtención de la información
Depuración y limpieza
Análisis y visualización
Distribución

Estas fases no son estrictamente secuenciales y generalmente se está volviendo atrás y repitiendo el ciclo.

Algunos ejemplos personales

Algunas herramientas útiles y sus fortalezas

herramienta/fase	obtención y creación	depuración	análisis y visualiz.	distribución
QGIS	+++	+++	+++	++ (pdf)
Openstreetmap	+++			+++ (osm)
GPS	+++			++ (gpx)
Celular intelig.	++	+		+++ (apps)
Leaflet			+	+++ (web)
Mapbox	+	+	+++	+++ (web)
Open Refine		++	+
KeplerGL		+	+++	++
Python + Pandas		+++	+++	++ (pdf o web)

Práctica

El ejercicio consiste en revisar cómo se distribuyen los distintos tipos de intersecciones viales en Santiago, y cómo se relaciona esta distribución con los atropellos. Vamos a obtener los datos de la CONASET Y Openstreetmap/Overpass, revisarlos y ordenarlos con Open Refine, y visualizarlos con KeplerGL. Si alcanza el tiempo vamos a ver cómo hacer un mapa web básico con Geojson.io y Leaflet.

Paso 1, obtención de la información

Intersecciones semaforizadas

Ir a la wiki de Openstreetmap
Ver cómo se estructura la información de OSM
Ver cómo se etiqueta el elemento que estamos buscando, highway=traffic_signals en este caso.
Ir a Overpass.turbo, definir el encuadre, usar el asistente y ejecutar la consulta.
Guardar los datos como geojson en nuestro computador, con un nombre descriptivo.

/*
CONSULTA:
*/
[out:json][timeout:25];
// gather results
(
  // query part for: “highway=traffic_signal”
  node["highway"="traffic_signals"]();
);
// print results
out body;
>;
out skel qt;

Atropellos

Ir a CONASET > observatorio de datos > información geoespacial.
Ver datasets de ‘siniestros tipo atropello’.
Descargar uno en formato CSV (hoja de cálculo)
Revisarlo brevemente en algún programa de edición de texto o tablas

Bonus: autopistas

highway=motorway

Paso 2, depuración

Descargar e instalar open refine
Abrir el CSV que descargamos de CONASET
Revisar las columnas, arreglar las numéricas
Arreglar las comunas repetidas (nunoa)
Revisar algunas estadísticas básicas, como ubicación y comuna del atropello.
Exportar un archivo arreglado y una versión filtrada con comuna=santiago y ubicacion=cruce sin señalización.

Paso 3, visualización con KEPLER.gl

Kepler es una librería desarrollada por UBER para visualizar grandes cantidades de información usando pocos recursos (computacionales) se utiliza por ejemplo para visualizar miles de viajes simultáneos en una ciudad.

Abrir https://kepler.gl/demo
Cargar el archivo de los semáforos, el de los atropellos y el de las autopistas
Revisar la información de atropellos como puntos
Usar agregaciones espaciales (heamap, clusters, hexbins, etc)
Usar filtros

Bonus, mapa web con la casa de cada uno

Para esto vamos a usar la librería de mapas web llamada Leaflet.

Crear un archivo HTML en algún editor de texto (recomiendo VSCode)
Pegarle la base:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>Document</title>
</head>
<body>
    
</body>
</html>

Seguir las instrucciones en https://leafletjs.com/examples/quick-start/
Para no tener que abrir una cuenta en mapbox se pueden usar los siguientes tiles https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png
Llegar hasta el punto en el que añade un marcador
Buscar las coordenadas de nuestra casa en http://geojson.io
Cambiar el encuadre del mapa por las de Santiago
Cambiar las coordenadas de del marcador por las de nuestra casa

Código terminado

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>Document</title>

    <!-- leaflet -->
    <link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/[email protected]/dist/leaflet.css"
        integrity="sha512-xwE/Az9zrjBIphAcBb3F6JVqxf46+CDLwfLMHloNu6KEQCAWi6HcDUbeOfBIptF7tcCzusKFjFw2yuvEpDL9wQ=="
        crossorigin="" />

    <!-- Make sure you put this AFTER Leaflet's CSS -->
    <script src="https://unpkg.com/[email protected]/dist/leaflet.js"
        integrity="sha512-GffPMF3RvMeYyc1LWMHtK8EbPv0iNZ8/oTtHPx9/cc2ILxQ+u905qIwdpULaqDkyBKgOaB57QTMg7ztg8Jm2Og=="
        crossorigin=""></script>

    <style>
        #mapid {
            height: 600px;
        }
    </style>

</head>

<body>
    <div id="mapid"></div>

    <script>
        var mymap = L.map('mapid').setView([-33.4371, -70.6376], 13);
        L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', {
            attribution: 'Map data © <a href="https://openstreetmap.org">OpenStreetMap</a> contributors',
            maxZoom: 18,            
        }).addTo(mymap);

        var marker = L.marker([-33.4371, -70.6376]).addTo(mymap);


    </script>
</body>

</html>

Ignacio Abé

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