Curso Global Mapper 22

Todo el proyecto GIS en un solo software

Elementos fundamentales del trabajo en proyectos GIS utilizando las herramientas que te ofrece Global Mapper.

Esta formación se basa en la desarrollada por Blue Marble Geographics, para autoaprendizaje, diseñada sobre la versión 22, por escrito y en inglés. En este curso se han realizado todos los ejercicios en vídeo, y se ha traducido al español, para facilitar a los usuarios de Global Mapper el aprendizaje de la herramienta y su rápida puesta en producción.

Todos los temas, tras una breve introducción, se desarrollan mediante ejercicios que puedes seguir por ti mismo descargando los ficheros de ejemplo. Para realizar los ejercicios se requiere una versión completa de Global Mapper, a ser posible, la versión más reciente. Las licencias de evaluación también se pueden utilizar, pero tienen algunas restricciones que pueden afectar. Es posible obtener más información sobre las licencias en el departamento comercial de Danysoft.

Audiencia

No se requiere experiencia previa en SIG, sin embargo, es recomendable seguir el primer tema, especialmente para los que se inician en este tipo de proyectos, para obtener una visión general del funcionamiento de Global Mapper, incluidos los procedimientos de importación y exportación, la digitalización y el dibujo, la navegación de la interfaz y la gestión de archivos. Más adelante, en otras secciones del programa de formación, estos conceptos fundamentales no se describirán con el mismo nivel de detalle.

Temario

¿Qué vamos a tratar durante las sesiones?

  • INTRODUCCIÓN A LOS PRINCIPIOS DE GIS

En esta sección introductoria, exploraremos algunos de los conceptos fundamentales de SIG a través de varios flujos de trabajo sencillos.
Primero consideraremos el acceso a datos y su modificación para cumplir con los requisitos de un proyecto en particular.
Trabajaremos con archivos ráster y vectoriales e introduciremos la idea de recortar y filtrar datos basados tanto en la geografía como en los atributos.
Con la herramienta Digitalizador de Global Mapper, crearemos una variedad de objetos vectoriales.
Trabajaremos en algunos procesos de análisis simples para discernir patrones en la distribución espacial de datos.
Finalmente, exploraremos algunas alternativas para compartir datos en formatos SIG y no SIG.
También veremos la importancia de la administración de archivos y espacios de trabajo en Global Mapper a lo largo de este ejercicio.
Los ejercicios estarán distribuidos en los siguientes vídeos:

En el siguiente escenario, simplemente importaremos un shapefile, el formato de archivo espacial vectorial más común, y exploraremos algunos de los componentes de gestión de datos y archivos en Global Mapper.

En el siguiente escenario, presentaremos algunas de las herramientas básicas de dibujo o digitalización en Global Mapper y aprenderemos cómo se pueden usar para crear nuevas características y modificar las especificaciones geométricas de las características existentes.

Global Mapper ofrece varias formas de alterar la representación visual de las características vectoriales, ya sea individual o colectivamente.
En esta sección cambiaremos el color de relleno para un tipo de entidad seleccionado; para todas las características en una capa; y para una característica específica. Finalmente, ajustaremos el color de relleno para reflejar un componente de los datos del atributo.

Los datos ráster, que a menudo toman la forma de imágenes aéreas o satelitales, son una representación de un área definida que comprende una matriz de píxeles. Global Mapper ofrece una serie de herramientas que pueden usarse para modificar capas ráster y realizar análisis ráster.

En esta sección, exploraremos algunas de las herramientas para alterar las características del color, para recortar y para agrupar datos ráster cargados.

Hay dos formas de consultar o filtrar las capas vectoriales: puede buscar entidades en función de la tabla de atributos o puede realizar una búsqueda espacial o geográfica.

En esta sección cubriremos ambos procedimientos.

Fundamental para un SIG completamente funcional, el análisis espacial se define mejor como el examen de datos en su contexto de ubicación.
Global Mapper incluye varias herramientas para realizar este tipo de análisis, dos de las cuales emplearemos para medir la distribución o agrupación de puntos de datos.
En el primer escenario, simplemente asignaremos un recuento de puntos como un atributo a una cuadrícula arbitraria y en el segundo crearemos un mapa de densidad o calor para visualizar el grado de agrupamiento.

En la sección final de esta clase introductoria, veremos varias formas en que los datos se pueden exportar y compartir en formatos GIS y no GIS.
Compartir datos puede implicar simplemente imprimir el mapa, que simularemos mediante la creación de un PDF geoespacial; puede implicar la exportación de capas para compartir con otros usuarios de Global Mapper; o podría lograrse mediante la creación de archivos de terceros para su posterior importación a otro software.
Durante esta sección, también exploraremos algunas de las configuraciones y opciones de configuración que se pueden asignar antes de la exportación.

En el escenario final, exportaremos una capa en formato de terceros después de modificar la configuración de proyección.

  • LIDAR

Coincidiendo con la mayor disponibilidad de datos LiDAR, muchas compañías de software en la industria geoespacial han desarrollado herramientas para importar y procesar estos archivos.

Durante esta clase exploraremos las capacidades relacionadas con LiDAR de Global Mapper, incluidas las que se ocupan de importar y editar archivos de puntos LiDAR sin procesar, así como herramientas para generar modelos de superficie del terreno y crear líneas de contorno a partir de estos datos.

Típicamente recopilados en una aeronave adecuadamente equipada, los datos LiDAR (Light Detecting And Ranging) son simplemente una matriz de puntos muy separados (que pueden variar en densidad dependiendo de cómo se recopilan), cada uno de los cuales contiene una elevación precisa, una clasificación que denota la tipo de superficie en cada punto de ubicación, y otra información pertinente. A partir de esta materia prima, se puede realizar una amplia variedad de procedimientos de análisis de terreno y superficie.

Los ejercicios estarán distribuidos en los siguientes vídeos:

El proceso de importación de datos LiDAR se inicia utilizando el mismo procedimiento que otros formatos de archivo admitidos, sin embargo, a diferencia de otros tipos de archivos, se muestra un cuadro de diálogo de opciones durante la importación LiDAR que permite aplicar ciertas configuraciones y filtros a los datos importados.

En la primera sección, veremos la importación de una nube de puntos LiDAR y exploraremos algunas de las opciones de configuración.

A diferencia de los datos de puntos convencionales, la visualización de puntos LiDAR está configurada, por defecto, para representar un componente de los datos, como la elevación o la clasificación.
En esta sección exploraremos las opciones de visualización que están disponibles y veremos dos formas en que la nube de puntos se puede mostrar en 3D.
De forma predeterminada, Global Mapper mostrará los puntos en función de sus valores de color o RGB si están presentes; de lo contrario, los puntos reflejarán la elevación en función del sombreador de elevación seleccionado actualmente.
Comenzaremos esta sección aplicando algunas de las otras opciones de sombreador.

Hasta este punto, hemos explorado las opciones de importación y visualización al trabajar con datos LiDAR. En esta sección consideraremos varias herramientas de Global Mapper que se pueden usar para filtrar o editar la nube de puntos.

Comenzaremos explorando varias opciones de filtrado que están disponibles durante el proceso de importación. Hay que tener en cuenta que, en cualquier etapa durante los siguientes pasos, se puede guardar un archivo de área de trabajo para preservar la configuración que se ha aplicado a los datos LiDAR.

La cuadrícula es el proceso mediante el cual los datos vectoriales, generalmente en forma de puntos XYZ, se convierten en una capa de elevación ráster.

Esta superficie ráster se puede analizar con una variedad de procesos de análisis del terreno, como el modelado de cuencas hidrográficas y la generación de contornos.

Hay dos métodos que pueden usarse para crear esta superficie. El primero es la triangulación, en la que cada punto se usa para crear una Red Irregular Triangulada (TIN) que forma la base de la superficie ráster. El segundo es Binning, en el que se utiliza un valor mínimo, máximo o promedio dentro de un área definida por el usuario para el proceso de cuadrícula. Este último permite la creación de un modelo digital de terreno (mínimo) o un modelo digital de superficie (máximo).
En este ejercicio, utilizaremos el proceso de triangulación.

Otra herramienta de visualización del terreno en Global Mapper es el visor 3D. Como vimos brevemente al trabajar con los datos de la nube de puntos sin procesar, esto proporciona una perspectiva oblicua interactiva sobre cualquier dato 3D cargado, tanto de vector como de trama.

En esta sección exploraremos varias de las opciones de personalización y configuración en este componente del software.

En la sección final de esta clase, utilizaremos la superficie del terreno derivada de LiDAR para crear contornos, que luego exportaremos en formato shapefile.

  • TRABAJAR CON ATRIBUTOS Y CREAR UN MAPA

Sinónimo de la “I” en SIG, la atribución son los datos asociados con las características que se representan espacialmente en el mapa. Los atributos describen la función y facilitan diversas funciones de filtrado, análisis y consulta que exponen patrones geográficos o distribuciones en los datos.

La gestión colectiva de atributos se ha comparado con la organización de la información en una hoja de cálculo o base de datos donde los registros se pueden ordenar, eliminar y editar.

Global Mapper ofrece una variedad de herramientas para organizar atributos y para exponer esta información a través de mapeo temático y análisis espacial.

Exploraremos las capacidades de gestión de atributos de Global Mapper y la representación visual de estos atributos como un medio para analizar las características espaciales de los datos, en los siguientes ejercicios:

En Global Mapper, los atributos se pueden asignar manualmente a entidades individuales, se pueden aplicar universalmente a un grupo de entidades seleccionadas o se pueden controlar en el nivel de Tipo de entidad.

El procesamiento de los atributos de unión permite que la información en un archivo tabular externo se importe y anexe a la tabla de atributos actual para una capa. Para que este proceso sea exitoso, debe haber un campo de atributo existente en la capa de destino que coincida con los valores en una columna seleccionada en los datos a unir.

Antes de comenzar este procedimiento, verificaremos que esta coincidencia exista en los datos que usaremos.

Además de crear nuevos atributos al unir un archivo externo, Global Mapper también ofrece la opción de crear nuevos atributos mediante la aplicación de un cálculo numérico o un proceso de modificación de texto en los atributos existentes.

En esta sección calcularemos la densidad de población creando un nuevo atributo en el que la población total se divide por el área.

Ahora que hemos agregado con éxito algunos datos pertinentes a la capa de límites de la ciudad, podemos explorar las formas en que estos datos se pueden representar en un contexto visual mediante la creación de un mapa temático.

Los mapas temáticos se utilizan para representar la distribución geográfica o los patrones dentro de una variable específica, típicamente mediante la asignación de colores, simbología u otras características visuales.

Como se señaló anteriormente, el procedimiento para asignar colores para representar la variación en los valores numéricos requiere un mayor grado de entrada manual que con el mapeo temático basado en texto.

En este escenario, desarrollaremos un mapa que represente el valor de densidad de población que se calculó en el paso tres de esta clase.

Prácticamente cada ciudad tendrá un valor de densidad de población único, por lo que el procedimiento utilizado en el flujo de trabajo del mapa del condado, en el que los valores recurrentes se detectaron automáticamente, no funcionará en este caso.

Aunque el flujo de trabajo descrito en esta clase no implica el uso de datos de elevación o terreno, la funcionalidad 3D de Global Mapper se puede emplear para proporcionar una representación visual interesante de la variable de población asociada con cada polígono de ciudad.

En este ejercicio desarrollaremos un modelo 3D en el que el polígono que representa cada ciudad se extruye en un orden de magnitud derivado del valor de densidad de población. Para realizar este procedimiento, primero debemos establecer el valor de densidad de población como una “elevación”.

Inevitablemente, prácticamente todos los proyectos de SIG implicarán algún tipo de componente para compartir datos. Esto puede implicar la distribución de archivos exportados, publicar capas en un visor de mapas en línea o simplemente imprimir un mapa.

En este paso, prepararemos un mapa de presentación agregando varios elementos cartográficos al diseño del mapa.

En la sección final de esta clase simularemos el proceso de impresión generando una vista previa de impresión en la que especificaremos una escala de mapa. Si tiene acceso a una impresora, también tendrá la oportunidad de generar un mapa impreso, aunque esto no es esencial para completar la clase.

Usando muchas de las mismas configuraciones, también exportaremos un archivo PDF geoespacial, para lo cual determinaremos manualmente la extensión geográfica del área de impresión en lugar de especificar una escala.

  • RECTIFICAR UNA IMAGEN

Anteriormente trabajamos con archivos de datos y capas que tienen inteligencia geográfica integrada. En otras palabras, la ubicación de los datos en un sistema de referencia de coordenadas conocido se ha predefinido y se posicionan y escalan automáticamente.

Ocasionalmente, puede encontrar capas de mapas que aún no tienen esta información incorporada. Por ejemplo, puede tener un mapa de papel escaneado que contiene información pertinente que necesita agregar a un espacio de trabajo, o puede tener una imagen de un mapa histórico que desea incorporar a la vista del mapa.

La georectificación es el proceso de definir la ubicación, la escala y la alineación de un archivo de imagen y hay varios métodos para realizar este procedimiento en Global Mapper.

En esta sección, primero rectificaremos una imagen identificando su ubicación utilizando una capa de datos espaciales existente; aprenderemos sobre los diferentes métodos que utiliza Global Mapper para deformar archivos de imagen para asignarlos a una ubicación con la mayor precisión posible; y también realizaremos un proceso de rectificación leyendo las coordenadas existentes del mapa.

Los ejercicios serán:

Cualquier proceso de rectificación requiere un marco de referencia conocido, ya sea en forma de una capa espacialmente precisa existente o una lista conocida de coordenadas de puntos de control.

En la primera parte de esta clase, nos conectaremos a un Servicio de mapas web (WMS) en línea para acceder a una capa de mapa base previamente rectificada. Como parte de este ejercicio, descargaremos una sección de sus datos y utilizaremos el archivo resultante como base para rectificar un mapa histórico de Central Park en la ciudad de Nueva York.

Nota: Si no puede conectarse a Internet para descargar estos datos o si su velocidad de descarga es prohibitivamente lenta, se ha guardado un archivo de copia de seguridad en Global_Mapper_Data 4 New_York llamado Central_Park_OSM.tif. Si es necesario, utilice este archivo, sin embargo, se recomienda seguir el flujo de trabajo completo.

En esta sección, utilizaremos el mapa de Central Park creado previamente como referencia para rectificar un mapa histórico que cubre aproximadamente la misma área.

La rectificación manual implica seleccionar una serie de puntos en la imagen y aplicar coordenadas geográficas a estos puntos. Estos se conocen como puntos de control de tierra. En esta parte de la clase, generaremos estos puntos seleccionando ubicaciones identificables en su capa de datos de Open Street Map que correspondan a puntos en el mapa histórico de Central Park.

Después de verificar la precisión del proceso de rectificación inicial, es posible que desee ajustar la posición o la cantidad de puntos de control.

Agregar un punto adicional en una ubicación específica donde la imagen parece estar desplazada modificará la deformación general de la imagen para acomodar este nuevo punto.

El proceso de rectificación aplica inteligencia geográfica a la imagen en Global Mapper pero no tiene ningún efecto en el archivo original. Para incorporar la información de proyección en un archivo que se puede ver en otro software SIG, deberá exportar la capa en uno de los formatos de archivo ráster admitidos.

En esta sección, veremos el proceso de creación de un archivo JPG2000 a partir del mapa de Central Park. Primero, eliminaremos o cortaremos las áreas más allá de los límites del parque.

En esta sección, rectificaremos una imagen escribiendo manualmente una serie de pares de coordenadas que se muestran en la imagen. Esta técnica se puede utilizar para un mapa que contiene una cuadrícula de coordenadas visibles o marcas de graduación a lo largo de la línea ordenada, o si se han recogido puntos de control en el campo utilizando un receptor GPS.

Para este ejercicio, utilizaremos un mapa topográfico USGS no rectificado.

  • EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS VECTORIALES DE UNA CAPA RÁSTER (TRAMA)

Tanto los datos ráster como los vectoriales cumplen funciones importantes en la gestión de SIG y la creación de mapas.

Tradicionalmente, las capas ráster han funcionado como mapas base estáticos, mientras que las capas vectoriales proporcionan los medios para crear y editar fácilmente puntos, líneas y polígonos y para asociar datos relevantes con estas características geográficas.

Transponer información de un tipo de datos a otro puede ser un proceso laborioso; sin embargo, Global Mapper incluye una serie de herramientas de procesamiento de datos que cumplen esta función.

Haremos varios ejercicios que muestran el procedimiento para generar entidades de mapas vectoriales a partir de datos ráster.

Primero vectorizaremos características extrayendo colores específicos de mapas topográficos escaneados e imágenes aéreas.

Luego, utilizaremos un Modelo de elevación digital (DEM) para crear entidades vectoriales a partir de diferentes elevaciones.

Finalmente, utilizaremos el DEM para crear entidades vectoriales basadas en un umbral de ángulo de pendiente específico

En el siguiente escenario, crearemos polígonos vectoriales a partir de distintas características en un mapa topográfico escaneado.

Este proceso funciona seleccionando entidades con los mismos colores o colores similares o aislando elevaciones o rangos de elevación específicos cuando se trabaja con datos de elevación ráster. En este caso, utilizaremos colores.

El proceso de vectorización en el primer escenario fue relativamente sencillo ya que todas las características extraídas tenían exactamente el mismo color.

En el siguiente escenario, crearemos áreas vectoriales para una entidad que tenga una gama de colores. Usando una imagen satelital, vectorizaremos un lago con el propósito de determinar sus dimensiones precisas.

En los siguientes dos escenarios, vamos a utilizar herramientas en Global Mapper para determinar ubicaciones de construcción aceptables dentro de un área de tierra definida.

La selección del sitio de construcción se basará en dos criterios diferentes. La elevación se considerará en el primer escenario, y el ángulo de la pendiente del suelo se considerará en el segundo escenario.

Los datos que se utilizarán en cada escenario están en formato ráster, aunque en lugar de que cada píxel tenga un valor RGB distinto, contienen un valor Z o elevación.

El sitio de construcción deberá ubicarse por encima de una cierta elevación para evitar la inundación de agua durante mareas de tormenta, y por debajo de cierta elevación para evitar la exposición a fuertes vientos.

En este ejercicio, utilizaremos un Modelo de elevación digital (DEM) para crear una serie de polígonos que encierran áreas dentro de nuestro modelo de elevación local que están por encima de 10 metros, pero menos de 30 metros.

Ahora vamos a considerar el ángulo de la pendiente del terreno para determinar los sitios de construcción adecuados en la isla.

Para reducir la necesidad de una ingeniería costosa, estamos buscando las ubicaciones más planas disponibles.

En este ejercicio, utilizaremos el mismo Modelo de Elevación Digital (DEM) de trama para crear una serie de polígonos que encierren áreas con un ángulo de inclinación del suelo inferior a 4 grados.

  • CREAR UN MODELO DE CUENCA

El análisis de cuencas hidrográficas implica la delineación de patrones de drenaje en una superficie del terreno.

En América del Norte, el término cuenca hidrográfica se refiere al área dentro de la cual todas las corrientes eventualmente fluyen en un solo canal. En otras partes del mundo, la cuenca se refiere a la línea divisoria entre dos sistemas de drenaje y el área de drenaje real se llama área de captación.

Para el propósito de esta clase, utilizaremos la definición norteamericana.

Los ejercicios de esta sección son:

El proceso fundamental de modelado de cuencas hidrográficas analiza el terreno para medir el curso probable seguido por el flujo de agua. No es necesario decir que esto no necesariamente refleja la presencia de caudales, ya que existen numerosos otros factores, como la geología, los suelos y el clima, que determinarán la idoneidad del área en cuestión para el drenaje de la superficie.

En esta primera sección, presentaremos el cuadro de diálogo Opciones de generación de cuencas hidrográficas y crearemos canales de transmisión desde un archivo DEM.

Cada uno de los canales de corriente que se generaron en el flujo de trabajo anterior representa el agua acumulada dentro de un área específica.

En el siguiente escenario, generaremos una serie de polígonos que coinciden con cada uno de los canales de transmisión.

Aumentar el umbral de tamaño mínimo para las áreas de cuenca hidrográfica dará como resultado menos cuencas hidrográficas y un modelo de canal de corriente simplificado.

En el siguiente escenario, especificaremos un tamaño de corte en kilómetros cuadrados

Una de las aplicaciones más útiles de la función de análisis de cuencas hidrográficas en Global Mapper es el análisis de gotas de agua.

Esta herramienta delinea el camino cuesta abajo de una gota de agua desde una ubicación específica. Además de determinar la probable ruta de escorrentía para problemas como el cumplimiento normativo, también se puede utilizar para medir el flujo de salida de una tubería rota o con fugas para mitigar el daño ambiental.

Para muchos usuarios, el siguiente escenario representa la aplicación más común de la herramienta de análisis de cuencas hidrográficas.

Después de definir una ubicación de destino, crearemos un único polígono que delimite toda la extensión del área que drena a ese punto.

Este flujo de trabajo es útil para delinear la extensión del área de captación que alimenta una fuente de agua potable. Después de generar el polígono de la cuenca hidrográfica, crearemos un mapa que indique qué propiedades de la ciudad se encuentran dentro del alcance del área de captación.

La siguiente función de análisis de cuencas hidrográficas que exploraremos implica la visualización de la dirección del flujo y la acumulación en toda la extensión de la capa de elevación.

Esto le permite ver rápidamente el patrón general de escorrentía y monitorear áreas en las que los niveles de la corriente probablemente aumentarán en caso de inundación.

Hasta este punto, todas las funciones de la cuenca se han basado en el análisis del modelo de terreno y su potencial para soportar el flujo de agua.

En esta sección final, veremos una función de análisis que simula el efecto de un aumento en el nivel del agua. El cálculo del aumento del nivel del agua incorpora muchos de los mismos componentes de análisis que el modelado de cuencas hidrográficas, como la profundidad y resolución del relleno de la depresión.

En este escenario, simularemos el efecto de un aumento en el nivel del agua de un lago.

  • CLASIFICACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LIDAR

Uno de los principales atributos asociados con los puntos LiDAR es un código de clasificación.

La mayoría de los conjuntos de datos LiDAR recopilados de forma remota incluirán un cierto porcentaje de puntos de tierra junto con un número bastante grande que no se han clasificado. En este estado, estos puntos no pueden emplearse de ninguna manera significativa, ya que no hay forma de determinar si un punto dado representa un terreno, un edificio, árboles o cualquier otra superficie.

En este ejercicio, presentaremos un poderoso componente del módulo LiDAR para identificar automáticamente los puntos de suelo, construcción y árbol. Comenzaremos con una nube de puntos no clasificada de Portland Maine.

Los ejercicios de esta sección son:

La mayoría de los datos LiDAR contendrán un cierto porcentaje de puntos de terreno, junto con un número que no está clasificado.

La herramienta Puntos de tierra de clasificación automática se puede usar para identificar puntos de tierra previamente no clasificados para su uso en la eliminación de puntos no clasificados como posibles características de construcción o árbol, o para emplear en la creación de un modelo digital de terreno.

Ahora aplicaremos un algoritmo diferente para identificar patrones dentro de puntos sin clasificar después de que se hayan identificado los puntos del terreno.

Las superficies relativamente planas que están por encima de una altura especificada desde los puntos de tierra conocidos se reclasificarán como edificios, y los puntos elevados que se desplazan verticalmente de los puntos vecinos se clasificarán como vegetación alta.

Para este ejercicio usaremos un archivo LiDAR convencional que cubre Portland, Maine.

El procedimiento final en este flujo de trabajo implica el análisis de grupos de edificios y puntos de vegetación para determinar el contorno y la altura de distintas estructuras y árboles.

A partir de este análisis, se generarán automáticamente polígonos de construcción y puntos de árbol junto con un conjunto de atributos para describir con precisión cada característica.

  • CÁLCULO RÁSTER

La calculadora ráster de Global Mapper es una de las características más avanzadas del software. Normalmente, para realizar un cálculo numérico de los valores asociados con cada píxel, hay una nueva capa ráster en la que la visualización de píxeles refleja el resultado del cálculo.

Hay varios cálculos integrados en una trama o capa de imagen, con los cálculos que se pueden usar, junto con la introducción de fórmulas personalizadas.

Los ejercicios serán:

En este ejercicio vamos a conocer la utilización de la calculadora ráster.

Vamos a realizar cálculos con valores NDVI, siglas que corresponden al índice diferencial de vegetación normalizado, que permite generar una imagen que muestra la biomasa relativa.

Este índice aprovecha el contraste de las características de dos bandas de un dataset ráster multiespectral: las absorciones de pigmento de clorofila en la banda roja y la alta reflectividad de los materiales de las plantas en la banda cercana al infrarrojo (NIR).

A continuación, aplicaremos un cálculo adicional que nos permitirá asignar un valor a la diferencia entre el NDVI para junio y septiembre.

Debido a que la funcionalidad de cálculo de ráster utiliza el sombreador de elevación de Global Mapper para mostrar los valores calculados, este procedimiento aplicará un cálculo basado en el valor “Z” en cada píxel.

Modalidad

Modalidad online

– Modalidad teleformación

– No hay costes de desplazamiento

– Acceso al curso las 24 horas

Duración

La duración estimada del curso son 16 hrs

Productos y versiones

  • Global Mapper 21.1

    Se utilizará la versión más actual disponible en el momento del curso

Coste

Sin Coste

Si eres cliente de Danysoft este curso es totalmente gratuito. Es decir, por adquirir o renovar tu versión de Global Mapper en Danysoft tendras acceso a este curso sin coste adicional.

Valor añadido

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4 comentarios
  1. pedro ortiz
    pedro ortiz Dice:

    Saludos por favor como se transforma un grupo de puntos de coordenada UTM a utm quito, usando el rpgrama global mapper, gracias

    Responder
    • Administrador
      Administrador Dice:

      Hola, contacta con quien te suministró GlobalMapper, si fuimos desde Danysoft, envianos los datos de factura de compra y te responderán desde Servicios Profesionales.

      Responder

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