Como continuación del artículo 'Procesado de mapas vectoriales con R', en este artículo vamos a procesar mapas en formato raster, es decir, aquellos que están directamente definidos por una matriz discreta de cotas de altura.
Empezamos por descargamos desde el Centro Nacional de Información Geográfica del Ministerio de Transportes, cuatro cuadrantes de datos raster MDT25 (resolución de rejilla=25m) correspondientes a un área de 37km x 57km de la Sierra Norte de Madrid (Valle del Lozoya, Sierra de Guadarrama). Los ficheros no son exactamente del mismo tamaño y sufren de pequeños solapes:
Una vez correctamente alineados y tras colorear la imagen, pueden verse las bonitas formas dendríticas correspondientes a cumbres y cauces fluviales (hacer clic para verla a mayor resolución):
A continuación representamos en 3D el mapa interactivo de elevaciones con rgl. Creamos un degradado de colores personalizado que muestra una gama de grises hasta la altitud de 1.406m, y gamas de amarillos y naranjas en las partes que superan dicha altitud.
Estos 1.406m corresponden a la cota máxima del Puig Campana, cima alicantina a tan solo 8km del mar, quedando claro que una importante parte de la sierra madrileña no está a la altura de la montaña costera (recomendable hacer clic en la imagen para verla en todo su esplendor):
Aprovechando las funcionalidades de
rgl, hacemos una animación donde vemos al Valle del Lozoya y la Sierra de Guadarrama "respirando" (hacer clic para disfrutarla en alta resolución):
Lo siguiente es una impresión 3D centrada en el Valle del Lozoya y hecha con los datos raster estudiados, aplicando un factor de escala 3 en altitud:
Fuente: impresión 3D propia
Exagerando la escala en altitud hemos logrado destacar con claridad las zonas más montañosas, pero aún se hace complicado distinguir los picos principales y compararlos. Deslinealizando altitudes se hace la magia (clic sobre la imagen para una vista real de la Cuerda Larga y Peñalara desde Lozoya):
Por diferencia de cotas en dirección Norte-Sur, es decir arriba vs abajo en nuestro mapa, calculamos la pendiente del terreno en cada punto para dicho eje. Este dato resulta interesante para localizar visualmente zonas con mayor insolación (orientación sur) distinguiéndolas de aquellas que por el contrario recibirán poca luz solar (orientación norte). En tonos verdes las primeras y en rojos las segundas. Los tonos neutros corresponden a regiones de muy poca pendiente tales como llanuras, valles y embalses:
El mismo gráfico lo podemos dibujar en 3D combinando la información de elevación para obtener un relieve con sombras, y la de insolación para colorear. En tonos amarillos se muestran las laderas donde más interesante resultaría construir una vivienda, hacer una instalación fotovoltáica, cualquier cultivo que requiera mucha luz solar o incluso pasar un picnic de fin de semana. La cara más fría y húmeda de cada colina ('The North Face') queda marcada en tonos azules (hacer clic para mayor resolución):
En la parte superior izquierda logra distinguirse como un relieve recto la estación del AVE Segovia Guiomar, y también las autopistas AP-61 y la autovía A-601 que conecta Segovia con Valladolid.
En el artículo 'Simulación de embalse en el Valle del Lozoya con R' se hace una simulación de llenado de un mega embalse en la misma zona de la sierra madrileña estudiada en el artículo.
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El resultado en 3D resulta espectacular mostrando la enorme rugosidad volcánica de la isla, enfatizada al aplicar un factor 3 en altitud. Destaca el Teide (3.718m) inmerso en la caldera de las Cañadas del Teide y también se distingue el aeropuerto de Tenerife Norte en La Laguna (hacer clic para ver la imagen en alta resolución):
Calculamos también la distribución de altitudes donde se obtiene el perfil típico de una isla, con predominancia de altitudes cercanas a cota 0 (nivel del mar):
Aún tratándose de una isla, su altitud media de 874m supera los 819m de la provincia de Madrid que calculamos en 'Procesado de mapas vectoriales con R', gracias a la importante cantidad de superficie que alcanza cotas elevadas.
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Repositorio con el código R y archivos auxiliares (incluyendo los ficheros raster): GitHub.
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