lunes, 19 de febrero de 2024

Mapas estilo LEGO con R

Tras el bombardeo que el algoritmo de LinkedIn me ha propinado días atrás con mapas hechos de fichas LEGO con ArcGIS Pro o QGIS, he querido escribir mi propia función en R que vaya un poco más allá: se trata no solo de representar mapas con fichas de LEGO, sino que se utilicen diferentes tamaños y orientaciones de los ladrillos como ocurriría con un LEGO real.

domingo, 21 de enero de 2024

Plegando papel con R

En 'Digital map folding part 1: 2D' encontramos un tutorial para emular el plegado en papel de un mapa (aplicable a cualquier cosa susceptible de ser impresa). El proceso es laborioso y no parametrizable, fruto de usar un programa no pensado para ello, pero la idea es buena y fácilmente programable así que vamos a replicarla con R. La automatizaremos para un número arbitrario de pliegues por eje.

miércoles, 17 de enero de 2024

Los horizontes del Lago Michigan con R

Alguna vez de pie en la orilla de la playa te has preguntado a qué distancia quedaba el horizonte? seguramente te habrás pasado y por mucho. Depende de la estatura de cada uno, pero hay que ser muy alto para que llegue siquiera a 5km.

lunes, 15 de enero de 2024

Conectando los Grandes Lagos al mar con R

Los cinco Grandes Lagos se encuentran por encima del nivel del mar (Superior: 183 m s. n. m., Michigan: 177 m s. n. m., Hurón: 176 m s. n. m., Erie: 174 m s. n. m., Ontario: 74 m s. n. m.). Esto significa que si instalásemos desagües en sus partes más profundas comunicando cada uno de ellos con el océano, se empezarían a vaciar hasta igualarse al nivel del mar.

lunes, 1 de enero de 2024

Reescalado de imágenes con el paquete 'terra' de R

Siempre he echado en falta que R no disponga de funciones estándar para reescalar imágenes (matrices/arrays). Existen varios paquetes con esta funcionalidad, y uno de ellos que empecé a usar hoy es bueno (calidad de implementación de los algoritmos de interpolación habituales con profusión de opciones de promediado), bonito (intuitivo y fácil de usar) y barato (aceptablemente rápido).

domingo, 31 de diciembre de 2023

Simulación de Diluvio Universal con R

En este artículo vamos a practicar en R con mapas de elevaciones en formato matricial, leyendo con el paquete raster archivos GeoTIFF procedentes de General Bathymetric Chart of the Oceans (GEBCO). Este recurso permite descargar en formato GeoTIFF y con una alta resolución, el mapa de elevaciones de cualquier parte del planeta definida interactivamente, incluyendo tanto las zonas terrestres (altimetrías) como todos los fondos oceánicos (batimetrías).

lunes, 9 de octubre de 2023

Test de ruido en RAW para Sony A7 II

Vamos con un nuevo caso de uso de 'Generando un RAW en formato DNG a partir de un TIFF'. En esta ocasión hemos construido un archivo RAW sintético para la Sony A7 II con el que poder evaluar, tanto visual como numéricamente, el rendimiento de su sensor en cuanto al ruido en cualquier posible escenario de exposición.

domingo, 1 de octubre de 2023

Transformación trapezoidal de imágenes con R (II). Aplicaciones

En 'Transformación trapezoidal de imágenes con R (I). Algoritmo' formulamos la transformación trapezoidal como herramienta sencilla pero potente para realizar correcciones de imagen. En esta segunda parte vamos a usarla en varios ejemplos de aplicación tales como transformaciones geométricas estándar, mapeos de una imagen sobre otra, correcciones de perspectiva y montaje de panorámicas.

viernes, 29 de septiembre de 2023

Transformación trapezoidal de imágenes con R (I). Algoritmo

En numerosas aplicaciones (proyecciones de imagen, fotografía de arquitectura, publicidad en espectáculos deportivos, realidad virtual, señalización sobre calzadas,...) a menudo se precisa, en una forma u otra, de una corrección de la imagen que puede implementarse mediante una transformación trapezoidal.

martes, 29 de agosto de 2023

Qué probabilidad tienes de vivir una guerra nuclear?

Un evento que no ha ocurrido nunca solo lo podemos acotar a priori con una probabilidad teórica en el rango [0, 1[. De él solo sabemos que no se ha dado, cuantificar su probabilidad sin más datos es imposible.

Pero si disponemos de una serie (temporal, espacial,...) de iteraciones u ocurrencias posibles del fenómeno en la que éste no se ha constatado, podemos atrevernos a estimar una cota superior de la probabilidad de su ocurrencia con determinada probabilidad de error o intervalo de confianza.