Oportunidad laboral: Experto/a en Sistemas de Información Geográfica

El grupo de investigación LlactaLAB Ciudades Sustentables, del Departamento Interdisciplinario de Espacio y Población de la Universidad de Cuenca busca incorporar a su equipo a una persona con el siguiente perfil:

INVESTIGADOR EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA

Requisitos de los aplicantes:

  • Título de tercer nivel en áreas de geografía, ingeniería, arquitectura, ciencias ambientales o similares.
  • Experiencia demostrable de al menos 2 años en el uso y desarrollo de Sistemas de Información Geográfica:
    • Experiencia y conocimiento demostrable en el uso de software SIG libre, especialmente QGIS.
    • Experiencia y conocimiento demostrable en lenguajes de programación, manejo y análisis de datos, específicamente SQL, Python y R
    • Experiencia y conocimiento demostrable en bases de datos espaciales, específicamente Postgres – PostGIS.
  • Excelente capacidad de comunicación oral y escrita
  • Interés y capacidad de involucrarse en un grupo de investigación multidisciplinar y altamente dinámico..
  • Deseable: título de cuarto nivel en sistemas de información geográfica, análisis espacial, geomática o similares.
  • Deseable: conocimientos de desarrollo web (servidores de mapas, clientes geoweb).
  • Deseable: experiencia en trabajo o investigación en temas ambientales, territoriales y/o urbanos.

El investigador seleccionado se integrará en el marco del proyecto “Evaluación de sustentabilidad en tejidos urbanos: Sistema de Indicadores y herramienta de análisis espacial (SISURBANO)”, con una dedicación de tiempo completo en el período de Febrero a Diciembre de 2019.

La modalidad de contrato es por servicios profesionales. La remuneración depende de la experiencia y formación, definido a partir de la tabla de salarios de investigadores contratados de la Universidad de Cuenca.

Fecha máxima de aplicación: 20 de Diciembre de 2018

https://llactalab.ucuenca.edu.ec/convocatoria-sig

Para aplicar, dirigirse al siguiente enlace: https://goo.gl/forms/QC74NJAeWy7lYYz02

#LaOtraCaradeLaCiudad: Aceras

Las aceras son la infraestructura de movilidad más importante de una ciudad, pues es utilizada por todos sus habitantes, independientemente de cual sea su modo de transporte. #LaOtraCaradeLaCiudad

Aunque la mayor parte de calles de la zona urbana de Cuenca cuentan con aceras, la calidad de éstas es extremadamente deficiente: El ancho no permite una circulación segura de las personas pues existen obstáculos a cada paso, tales como postes, rampas, agujeros. En promedio, en las aceras de Cuenca se encuentran 6 obstáculos por manzana. Las condiciones para caminar por las aceras no son buenas para la mayor parte de personas, pero se convierten en obstáculos insalvables para personas con discapacidad física, para adultos mayores o para una madre con un cochecito de bebé. Una ciudad más justa con las personas, con todas las personas, debe priorizar la inversión en las aceras, haciéndolas más anchas, rebuscando los obstáculos y convirtiéndolas en espacios seguros y agradables para caminar.


El grupo de investigación LlactaLAB – Ciudades Sustentables de la Universidad de Cuenca ha lanzado la campaña #LaOtraCaradeLaCiudad con el fin de aportar con evidencias al debate de la ciudad para un público amplio. Los datos, cifras y evidencias presentadas están basadas en investigaciones realizadas por LlactaLAB  y en publicaciones científicas, académicas y oficiales. Puedes seguir el debate en las redes sociales, en Twitter o Facebook.

Detectando tejidos urbanos desde el espacio

Como parte del proyecto de investigación Forma Urbana y Transporte (REDU–FUT), buscamos diferentes metodologías para detectar parámetros que permitan definir tejidos urbanos. Dentro de este esfuerzo, Bettina Felten, tesista del Master in Geoinformation Science de Wageningen University (The Netherlands), está investigando el uso de imágenes satélite multiespectrales para detectar estos parámetros. En este post, Bettina nos cuenta acerca de su trabajo. Aprovechamos para agradecer a la Agencia Espacial Europea por poner a disposición del público las imágenes de Sentinel 2 y a la Empresa PLANET LABS INC y a su programa de apoyo a la investigación por darnos acceso a las imágenes del satélite PlanetScope y RapidEYE utilizadas en este trabajo.

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Asamblea 2016 del Departamento de Espacio y Población

El 24 de junio se celebró la segunda Asamblea del Departamento Interdisciplinario de Investigación Espacio y Población (DIEP) con el objetivo de avanzar en la consolidación de un espacio de investigación reconocido y posicionado; fortalecer los espacios de discusión democrática; definir la hoja de ruta del a corto y mediano plazo; aclarar el papel de los grupos de Investigación dentro del Departamento y responder 2 preguntas: ¿Qué espera cada grupo del Departamento de Espacio y Población? ¿Cómo puede cada grupo aportar al Departamento para cumplir con esta visión?

Se llegaron a acuerdos muy importantes que nos permitirán seguir fortaleciendo la investigación científica interdisciplinar en la Universidad de Cuenca.

DIEP_asamble_junio2016

Bienvenidos a LLactaCAMP 3.0

Llega marzo y con él, el evento insignia de nuestro grupo: LlactaCAMP 3.0, en el que abordaremos diversos aspectos de las comunidades urbanas sustentables.

La edición de este año cuenta con 6 sesiones temáticas de charlas relámpago con 39 expositores de 12 ciudades.  Además, gracias a la colaboración de los miembros de la red URBENERE tendremos 9 conferencias internacionales con participantes de Portugal, Chile, Costa Rica, Brasil y Ecuador. Una innovación de este año: Tendremos una sesión especial de “propuestas e ideas de investigación”, pues LlactaCAMP ha sido la semilla de varias iniciativas de investigación y queremos formalizar este potencial creando un espacio dedicado a ello.

La agenda del evento se encuentra disponible en: http://llactalab.ucuenca.edu.ec/llactacamp-3-0/agenda-llactacamp-3-0/

Este año hemos superado nuevamente el número de interesados en asistir y lastimosamente por cuestiones logísticas hemos tenido que cerrar las inscripciones una vez que se ha completado el cupo. Como siempre, transmitiremos el evento en línea para que nos puedan seguir por streaming.

Charla: “Driven to Discover”

Hace unas semanas recibimos la visita de Andrea Lorek Strauss, profesora con mas de ocho anos trabajando en extensión en la Universidad de Minnesota sobre temáticas de ciencia y del medio ambiente. La profesora Strauss impartió a los miembros del Departamento de Espacio y Población una excelente charla sobre sus experiencias en Ciencia Ciudadana, principalmente en el trabajo con niños en el proyecto Driven to Discover. Esta charla complementó los temas tratados en el taller de ciencia ciudadana que LlactaLAB organizó en Noviembre de 2015.

Andrea ha sido una educadora sobre el medio ambiente desde el 1992. En los últimos seis años ha estado dedicada a desarrollar un curriculum sobre ciencia ciudadana con niños y jóvenes para que contribuyen al investigaciones científicas sobre el medio ambiente y para que se motivan los estudiantes a ser investigadores.

Para conocer mas sobre el proyecto Driven to Discover se puede consultar el siguiente link: http://www.extension.umn.edu/environment/citizen-science/

Andrea Lorek

Taller de Ciencia Ciudadana

El grupo de investigación LlactaLAB – Ciudades Sustentables, con el apoyo de la Dirección de Investigación de la Universidad de Cuenca, organiza el taller “Métodos y Enfoques para la ciencia ciudadana en la investigación ambiental de la ciudad”.

Las personas difícilmente tienen acceso a herramientas y técnicas que les permitan producir información y evidencias para participar en las decisiones que afectan a su comunidad, principalmente las relacionadas con problemas ambientales. La Ciencia Ciudadana busca crear mecanismos de colaboración entre ciudadanos, investigadores y educadores para crear soluciones de bajo costo para el monitoreo de la calidad del agua, del aire y del suelo para así descubrir, aprender y contribuir en temas que afectan directamente su calidad de vida.

Durante el taller, se revisarán los enfoques de la ciencia ciudadana y se revisará la creación de herramientas de investigación de bajo costo, por ejemplo: un globo de helio para fotografía aérea, un espectrómetro portátil para detectar contaminación en el agua utilizando un teléfono celular, o un sensor de bajo costo para medir la calidad del aire en la ciudad.

Este taller fortalecerá las capacidades de LlactaLAB y de la Universidad de Cuenca con el fin de involucrar a la comunidad en la ciencia. El taller será dictado por Liz Barry de PublicLAB, USA  www.publiclab.org del 4 al 11 de Noviembre.

Además, el día Sábado 7 de Noviembre, desde las 9:00 am realizaremos el evento abierto “Ciencia al Parque” en el Parque del Paraíso. Durante este evento realizaremos demostraciones de diferentes herramientas y métodos que las personas pueden utilizar para medir la calidad del ambiente en el que viven.

Imágenes de PublicLab www.publiclab.org

Taller de Mapeo Colaborativo en Euro-ELECS 2015 (Portugal)

Augusta Hermida y Daniel Orellana estuvieron en Euro-ELECS 2015, dictando conferencias, ponencias y talleres como parte del trabajo en la Red URBENERE. A continuación se puede ver la presentación del taller de Mapeo Colaborativo con Software Libre.

En el taller, los participantes utilizaron ODK para recolectar información sobre la percepción del espacio público. Con la información recogida hemos elaborado un mapa de percepción utilizando métodos de interpolación.

Mapa Colaborativo

 

Nota de investigación: Análisis exploratorio de datos de movilidad.

En esta nota de investigación, mostramos cómo hemos creado una serie de funciones de R que nos permiten visualizar datos de movilidad en un cubo espacio-temporal en Google Earth.

SPACE-TIME CUBE

El problema

Representar visualmente los datos de movilidad es todo un reto. Por un lado, estos datos son espacio-temporales, pues representan la posición de un objeto en el espacio y en el tiempo. Por otro lado, suelen ser muchísimos; por ejemplo, en un reciente experimento registramos el movimiento de 20 personas moviéndose en bicicletas por Cuenca utilizando GPS que graban la posición cada 5 segundos, dando como resultado un conjunto de aproximadamente 71 000 observaciones. Finalmente, suelen ser multi-escala, pues tienen a la vez gran detalle y amplia extensión espacio-temporal. En el ejemplo anterior, aunque la posición de cada bicicleta se grabó cada 5 segundos, cada viaje duraba al rededor de una hora y diferentes viajes ocurrieron en diferentes días.

Ya que los datos de movimiento generalmente están almacenados como tuplas con la forma [oid, x, y, t], las propiedades del movimiento deben ser derivadas de forma automática a partir de estos valores de forma automática.

La idea

Tomando en cuenta estas dificultades, estamos experimentando diferentes formas de visualizar estos datos. Esto nos permitirá: a) tener una perspectiva general de los patrones espacio-temporales y b) detectar algunas características específicas del movimiento, como los lugares donde el movimiento se detiene o las rutas más utilizadas. Necesitamos además que estas visualizaciones se puedan crear de forma automática o semi-automática ya que durante la investigación tendremos conjuntos de datos cada vez más grandes.

Cómo lo solucionamos

Utilizando el lenguaje de programación R, hemos creado dos funciones que toman como entrada un directorio con archivos .gpx y realizan las siguientes transformaciones: 1) sincroniza el tiempo de inicio de cada archivo para que todos los movimientos inicien al mismo tiempo. 2) Transforma el tiempo en la dimensión espacial z, de manera que el transcurso del tiempo quede registrado como “altitud” del movimiento. 3) guarda el resultado en un nuevo archivo .gpx.

El archivo resultante puede visualizarse en Google Earth simplemente abriéndolo o arrastrándolo sobre la interfaz. El resultado es un “cubo espacio-temporal” que permite observar al mismo tiempo las dimensiones espaciales y temporales del movimiento.

El resultado:

El siguiente video realizado por Mateo Neira (@MateoNeira) muestra un ejemplo de la visualización de datos de movilidad. Cada línea representa el movimiento de una bicicleta; el tiempo está representado en la dimensión z (altura), de forma que cada trayectoria inicia en la base y se dirige hacia arriba, con la inclinación representando la velocidad. A mayor velocidad, la inclinación de la línea es menor, pues se recorre mucho espacio en poco tiempo, y las líneas más inclinadas representan menor velocidad (se recorre poco espacio en mucho tiempo). Las secciones verticales representan paradas, pues la bicicleta permanece en el mismo sitio durante un tiempo.

Las funciones de R están disponibles en GitHub. También es posible descargar un ejemplo de datos de movimiento para visualizar en Google Earth.

Siguientes pasos.

Una vez que hemos logrado representar los datos en el cubo espacio-temporal, el siguiente paso es modificar las funciones en R para adicional algunas características en la visualización: por ejemplo, utilizar el color para representar mejor la velocidad, o detectar automáticamente los sitios de encuentro.

Autores:

Daniel Orellana

Mateo Neira