Mauricio Viera-Torres

Geographical and environmental engineer 🌎🗺️
🏃🏻‍♂️⛰️

[Estación R @estacion_erre]

[Tip de R] · [Paquete 📦] · googletraffic: Un paquete para generar datos de tráfico georreferenciados directamente desde la API de Google Maps.

Necesitás datos de tráfico en tiempo real para tus análisis espaciales pero no sabés cómo obtenerlos? El paquete googletraffic te permite crear rasters georreferenciados con información de tráfico de Google Maps, facilitando la integración con otras fuentes de datos y análisis espaciales.

✔️ Crea rasters de tráfico georreferenciados: Obtené una capa espacial con la densidad de tráfico para un área y momento específico.
✔️ Facilita el análisis espacial avanzado: Podés combinar estos datos con otras capas geográficas (población, infraestructura) para entender patrones de movilidad, congestión y su impacto.
✔️ Acceso a datos en tiempo real: Usá la información más reciente de Google Maps para tus proyectos y tomá decisiones informadas.

💡 Tip
Acordate que para usar este paquete vas a necesitar una clave de API de Google Maps. Asegurate de configurarla correctamente con la función google_api_key() para una gestión eficiente de tus credenciales.

🔗 https://t.co/4Yk3uVXZqT
✍️ DIME-World Bank

#RStats #Rtips #RStatsES #GoogleMaps #DatosDeTrafico #Georreferenciacion

[𖥔 ࣪˖ 𝓓𝓪𝔂𝓼𝓲 ⏾*:･ @wildflowerdaysi]

The Kiss of the Oceans, Atlantic and Pacific
Canal de Panama postcard (1923)

[Les Flores @lesssflo]

Hola🤠 Estoy bajando datos de los #ODS🌎 desde #R usando la #API de la #ONU🕊️

Por si es de interés, aquí dejo cómo descargarlos con #SDGsR⚙️ y cómo acceder a indicadores (ejemplo 16.6.2 satisfacción servicios públicos💜)

🔗 https://t.co/IMy5MxRVoy

#CódigoDeTodxs #Data4good

[Silvana Zapata Bedoya EPI-SIG-DS @solsilvanazb]

Muchos hablan de geocodificación como si fuera solo “poner un punto en un mapa”, pero cuando uno realmente trabaja con grandes volúmenes de datos, brotes, búsqueda de personas, vigilancia epidemiológica o análisis territoriales, entiende que el problema es muchísimo más complejo.

Estos días estuve comparando distintas herramientas gratuitas. Muchas veces usamos servicios abiertos como los de OpenStreetMap, que son increíbles para muchísimas cosas, pero que en algunos contextos y territorios pueden ser imprecisos, especialmente en direcciones informales o zonas urbanas complejas.

Por eso decidí diseñar un pequeño pipeline en Python para probar distintas estrategias de geocodificación. Inicialmente comparé resultados con herramientas tradicionales y luego migré a Mapbox utilizando su token gratuito. Honestamente, la diferencia fue bastante buena, especialmente para direcciones urbanas en Latinoamérica.

Además del proceso de geocodificación, terminé incorporando:
1. limpieza inteligente de direcciones,
2. validación espacial,
3. control de coordenadas fuera de zona,
4. y hasta imputación por similitud para registros difíciles.

Lo más bonito de esto es pensar que quizás pueda servirle a otros equipos, instituciones o territorios que no tienen presupuesto para pagar grandes servicios de geocodificación, pero que sí necesitan soluciones funcionales y reproducibles para salud pública, GIS y análisis territorial.

Les dejo por acá el código (https://t.co/gyZadmA35I) Tal vez alguien quiera usarlo, mejorarlo, organizarlo o potencializarlo aún más. A veces compartir pequeñas soluciones puede ayudar muchísimo más de lo que uno imagina. 🖤

[Copernicus EU @CopernicusEU]

🌎 Ecuador 🇪🇨 spans Amazon forests, Andes & coastal ecosystems.

🛰️ #CopernicusEU Land Monitoring shows forests (dark green), crops & cities (lighter/red), and the Andes spine. Data support conservation & land management.

🔗 https://t.co/Tj94sdxlGg

#ImageOfTheDay

[Bastián Olea 🌸 @bastimapache]

¿Tienes datos geoespaciales con demasiado nivel de detalle? 🗺️
En este tutorial muestro cómo hacer mapas hexagonales o de cuadrícula con R!
Transforma tus mapas a visualizaciones territoriales más simples de interpretar:
https://t.co/gH3y33krW7

[Geoinnova @GeoInnovaASL]

🗺️ Elegir mal la #paletadecolor puede hacer que un #mapa correcto comunique fatal.

Secuenciales, divergentes, cualitativas... cada una tiene su momento. La última imagen del carrusel está hecha mal a propósito. ¿La detectas? 👇

[Óscar @cuatxe]

Herramienta para generar cartogramas algorítmicamente. Esto va a ser muy útil para hacer mapitas en época electoral.
https://t.co/tRAP5wRsIc

[Estación R @estacion_erre]

🎯 [TIP de R - RECURSO 📚] ¿Querés mostrar los paquetes que usás en tu análisis de una forma visualmente increíble?

**hexsession** Crea un mosaico HTML responsivo con logos hexagonales de los paquetes cargados en tu sesión de R.

hexsession es un paquete que transforma la lista aburrida de paquetes en una visualización hermosa y profesional. Podés generar tiles con los paquetes que tenés cargados en tu sesión actual, o especificar un conjunto personalizado usando un vector de caracteres. ¿Lo mejor? La salida es completamente responsiva y se ve bien en cualquier dispositivo.

Una característica que nos encanta es que también soporta imágenes locales, así que si creaste tu propio paquete con un logo personalizado, podés incluirlo sin problema. Además, podés exportar todo como una captura de pantalla en PNG usando un navegador sin interfaz, perfecto para incluir en presentaciones, reportes o en el README de tus proyectos.

✔️ Beneficios:
✔️ **Visualización profesional**: Transforma esa lista de paquetes en algo que se ve polished y listo para compartir
✔️ **Flexibilidad total**: Elegís qué paquetes mostrar (cargados, personalizados, o con imágenes locales)
✔️ **Fácil de exportar**: Generá capturas PNG sin necesidad de herramientas externas complicadas

🔥 Tip: Usá hexsession en tu workflow de reportes automáticos. Agregá un chunk al final de tu documento Rmd que genere la imagen de tus paquetes, así documentás exactamente qué versiones de qué herramientas usaste en cada análisis.

↪ https://t.co/8hUkEkTHVB
✍🏽 Luis D. Verde Arregoitia

¿Ya usás hexsession para tus presentaciones? ¿Qué paquetes no pueden faltar en tu tiles?

#RStats #RStatsES #Rtips #DataScience

[Tom Dörr @tom_doerr]

Pipeline for geospatial feature extraction

https://t.co/rvNTg2XzoR

[Nao Casanova @NaoCasanova]

TREEPEDIA es una web del MIT Sensable City Lab que evalúa la cobertura arbórea a nivel de calle en 34 ciudades del mundo, por ahora, y les asigna un puntaje (s/mediana).

Los árboles ayudan a reducir la temperatura urbana y las inundaciones.
https://t.co/rKt9cg6ZXP

[Vaishnavi @_vmlops]

https://t.co/qU0RRV4if9

• watch algorithms train step-by-step
• see gradients, weights, decision boundaries evolve
• math + visuals + code in one place

[Tom Dörr @tom_doerr]

Converts geospatial data to graphs

https://t.co/RIOUtJB8St

[Kyle Walker @kyle_e_walker]

New in the R mapgl package: static maps!

I developed mapgl to bring my favorite interactive mapping libraries to R. But - interactive maps are by definition hard to share in non-interactive formats.

I'm rolling out a couple new functions I'm already finding useful:

- `save_map()` saves the map view as an image file to your computer;

- `print_map()` prints the map as a static image in your IDE's plot viewer or in your rendered Quarto docs (PDF, Word, presentations, etc.)

Use them in static reporting pipelines as shown here.

For static screenshots directly from an interactive session, use `add_screenshot_control()` and snap a screenshot of the current map state.

I've also included utilities to remove the basemap styles from your maps entirely if you need a clean focus on your data for your reports.

Learn more about mapgl: https://t.co/ucA1e59WuM

[Python Hub @PythonHub]

City2Graph

Transform geospatial relations into graphs for Graph Neural Networks and network analysis.

https://t.co/UTy3yerM0V

[Hemed @725Hemeed]

🌍🌡️ Download FREE climate data in QGIS — no coding needed!
Using the TerraClimate Downloader plugin V.0.0.3 to grab max temperature data for Tanzania 🇹🇿
🔌 Install plugin 📍 Load boundary ⬇️ Download tmax (2020–2025) 🗺️ Visualize & split bands
Full tutorial 👇#qgis

[Código Pitón @codigopiton]

30 Ejercicios de Python

PDF de 14 páginas

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Mucho Python

[Kyle Walker @kyle_e_walker]

Announcing {freestiler}: a high-performance vector tiling engine for R and Python.

Generate vector tiles for your maps directly from R/Python spatial data, @duckdb queries, and local spatial files.

Check out the docs here: https://t.co/61bQEj2fmN

Some highlights:

[Michael Pyrcz🌻 @GeostatsGuy]

This week I told my students a hard truth:

Your spatial data is probably biased,

and yes… that means your statistics, and your models, and your decisions may be biased too.

But I had good news!

We can mitigate this with spatial declustering.

To make sure they really understood, I built a new interactive #Python @matplotlib dashboard yesterday.

Here’s what we explore:

✳️Sample on a regular grid (representative sampling) → the estimate converges to the true mean.

✳️Add infill samples in “good” locations → the mean becomes biased.

✳️Apply declustering weights → the statistics become far more robust under variable sampling density.

You can experiment with it yourself. I just shared the full workflow on my #GitHub @ https://t.co/lAJaoNyGJh.

Education changes lives. Let’s make spatial models better. #DataScience