Hoy en día, cualquier persona interesada en realizar análisis geoespacial tiene acceso abierto a una cantidad impresionante de datos geoespaciales. Entre algunos de ellos, tenemos a Google Earth Engine, un servicio abierto que almacena petabytes de datos de imágenes satelitales, Open Street Map, un proyecto colaborativo para crear una base de datos geográfica editable y gratuita del mundo, SEDAC, un centro de datos de la NASA que provee datos socioeconómicos georreferenciados, o AIDDATA que permite a los usuarios extraer datos para diferentes límites administrativos. Si deseas aprender a utilizar estos recursos geoespaciales, a continuación, te presentamos 5 herramientas gratuitas que solo requieren conocimientos introductorios para ser utilizadas:

1. MyGeodata Cloud: Si acabas de comenzar a aprender sobre la visualización de datos geoespaciales, MyGeodata Cloud te brinda una interfaz online sencilla donde puedes explorar datos de otros usuarios, cargar tus propios datos, administrarlos o mostrarlos en un mapa con su licencia gratuita. Los datos se pueden filtrar y ordenar por varios parámetros, como la distancia desde su geolocalización. Este vídeo muestra la interfaz y las opciones para visualizar datos compartidos por la comunidad en un mapa en línea.
2. QGIS: Es una herramienta de acceso abierto que pertenece a la categoría de Sistemas de Información Geográfica o GIS por sus siglas en inglés. Con QGIS, puedes abrir mapas digitales en la computadora, crear nueva información espacial y realizar análisis espacial. Te dejamos un post donde utilizan información de SEDAC para visualizar mapas de población mundial.
3. Grass GIS: GRASS GIS es otra herramienta de acceso abierto que ofrece un único paquete de software integrado con herramientas de modelado de terrenos y ecosistemas, hidrología, visualización de datos y análisis de datos geoespaciales. Grass GIS se destaca por su gran cantidad de recursos para los principiantes; incluyendo manuales para cada módulo, un wiki, cursos, workshops y hasta videos para temas específicos.
4. R: R es un lenguaje de programación con enfoque al análisis estadístico. Hoy en día, R cuenta con un conjunto de librerías diseñadas exclusivamente para trabajar con datos geoespaciales. Usar R también tiene el beneficio de tener acceso al Tidyverse, una colección de paquetes para la manipulación y análisis de datos de una manera rápida y sencilla. Como ejemplo, este tutorial utiliza el API de acceso abierto para visualizar la distribución de las calles y edificios, así como la densidad de la población con unas pocas líneas de código.
5. Python: Python es el lenguaje de programación preferido por los científicos y analistas de datos por su amplia gama de librerías para la manipulación, visualización y procesamiento de datos. Si es la primera vez que vas a utilizar Python, puedes descargar Anaconda, una distribución libre que te brinda acceso a Jupyter Notebook (IDE de código abierto). Como ejemplo, dejamos este excelente artículo introductorio para acceder a los datos de Google Earth Engine. En los ejemplos se visualizan mapas de la temperatura y la elevación, y se proveen pautas para crear mapas interactivos entre otras muchas opciones.
6. Whitebox: Para usuarios más avanzados, whiteboxTools es un paquete de software geoespacial de código y acceso abierto que contiene más de 450 herramientas para procesar varios tipos de datos geoespaciales. Tampoco requiere de dependencias externas, lo que hace que la instalación sea tan fácil como descargar un archivo zip y descomprimirlo. Recomendamos utilizar el WhiteboxTools Open Core y explorar todas las opciones que tiene para analizar desde datos LiDAR hasta análisis de terrenos, entre otras aplicaciones.

¿Has utilizado alguna de estas herramientas o recomiendas alguna otra? Cuéntanos en los comentarios.

Por Brandon Mora consultor de datos e información en el BID.