Nuevo Modelo Digital del Terreno a partir de la 2º Cobertura del proyecto PNOA-LiDAR

Un modelo digital del terreno (MDT) es una estructura numérica de datos que representa la distribución espacial de una variable cuantitativa y continua. Son representaciones tridimensionales de la superficie terrestre, donde se muestra la topografía de una región, es decir, las variaciones en la altitud o altura de ese terreno. El tipo de MDT más conocido es el modelo digital de elevaciones (MDE), en el que la variable representada es la cota del terreno en relación a un sistema de referencia concreto.

Los modelos digitales del terreno constituyen la base para un gran número de aplicaciones en ciencias de la Tierra, ambientales e ingeniería de diverso tipo.

1. Ingeniería Civil y Construcción

• Diseño y construcción de infraestructuras: Se utilizan para planificar carreteras, puentes, túneles, ferrocarriles y otras infraestructuras, permitiendo ajustar los proyectos a la topografía existente y optimizar los costos.
• Obras hidráulicas: En la construcción de presas, canales y sistemas de riego, los MDT ayudan a evaluar la dirección del flujo de agua y las pendientes naturales.
• Urbanismo y planificación: Los modelos permiten planificar el desarrollo urbano, considerando el relieve para optimizar la distribución de viviendas, carreteras y áreas comerciales.

2. Agricultura de Precisión

• Gestión de cultivos: Los MDT son útiles para diseñar estrategias de riego, identificar zonas propensas a la erosión y optimizar el uso de fertilizantes.
• Control de la erosión: Ayudan a detectar zonas con riesgo de erosión por el agua y el viento, facilitando la implementación de prácticas sostenibles.

3. Gestión de Desastres Naturales

• Modelado de inundaciones: Se emplean para prever cómo se propagará el agua durante una inundación, analizando la pendiente y las cuencas fluviales.
• Simulación de deslizamientos de tierra: Al analizar la pendiente del terreno y otros factores, los MDT ayudan a predecir posibles zonas de deslizamiento.
• Evaluación del riesgo sísmico: Al conocer la topografía detallada de una región, es posible evaluar cómo un terremoto podría afectar las estructuras y el terreno.
  

4. Sistemas de Información Geográfica (SIG)

• Creación de mapas en 2D y 3D: Los MDT se utilizan para generar mapas precisos en sistemas de información geográfica, proporcionando información geoespacial detallada para la toma de decisiones.
• Análisis geoespacial: Permiten realizar análisis de visibilidad (como línea de visión en defensa y seguridad) y estudios de rutas óptimas.

5. Medio Ambiente y Conservación

• Gestión de cuencas hidrográficas: Se utilizan para estudiar el comportamiento del agua en diferentes terrenos, mejorando la gestión de cuencas y evitando problemas como la escasez de agua o la erosión.
• Monitorización del cambio climático: Los MDT ayudan a estudiar el impacto de los cambios en la elevación, como el derretimiento de glaciares, el retroceso de costas y otros fenómenos relacionados con el cambio climático.
• Conservación de la biodiversidad: Son útiles en la planificación de áreas protegidas, identificando corredores ecológicos y hábitats basados en la topografía.

6. Exploración Minera y Energética

• Exploración de recursos minerales: Los MDT permiten analizar la topografía de terrenos potencialmente ricos en minerales, facilitando la identificación de sitios de exploración.
• Energía eólica y solar: Ayudan a identificar sitios óptimos para la instalación de turbinas eólicas y paneles solares, basándose en la elevación y la exposición al viento o al sol.

7. Arqueología

• Detección de sitios arqueológicos: Mediante el análisis del terreno y la identificación de patrones de elevación inusuales, los MDT ayudan a descubrir y documentar sitios arqueológicos ocultos.
• Reconstrucción del paisaje antiguo: Permiten simular cómo era el paisaje en el pasado, proporcionando a los arqueólogos una mejor comprensión de cómo las antiguas civilizaciones interactuaban con su entorno.

8. Cartografía y Topografía

• Actualización de mapas topográficos: Los MDT son esenciales para la creación y actualización de mapas topográficos detallados, fundamentales para la navegación y la planificación.
• Mediciones de altitud y pendiente: Ofrecen información precisa sobre la altitud de un área y las pendientes, datos clave para la geología y la planificación de rutas.

9. Simulación y Realidad Virtual

• Simuladores de vuelo y entrenamiento militar: Los MDT se utilizan para crear entornos realistas en simuladores de vuelo o simulaciones militares, proporcionando una representación precisa del terreno.
• Videojuegos: Se emplean en la creación de entornos realistas en videojuegos, especialmente aquellos que involucran simulación y exploración de paisajes.

10. Telecomunicaciones

• Planificación de redes de telecomunicaciones: Los MDT ayudan a optimizar la ubicación de torres de comunicación para maximizar la cobertura de la señal, teniendo en cuenta la topografía del terreno.

11. Investigación Científica

• Geología y geomorfología: Los geólogos usan MDT para estudiar la formación y evolución de paisajes, tectónica de placas y otros fenómenos geológicos.
• Investigación hidrológica: Son esenciales para estudiar el comportamiento de ríos, lagos y otros cuerpos de agua, y su interacción con el relieve.

Los datos de partida para la generación de los MDTs son los ficheros de nubes de puntos LiDAR clasificados. Este nuevo Modelo digital del Terreno se ha realizado con el segundo ciclo del proyecto PNOA-LiDAR, cuya adquisición se inició en el 2015 y finalizó en el 2021. Esta cobertura se capturó con una densidad heterogénea desde los 0,5 puntos por m² hasta los 4 puntos, con la excepción de Navarra a 14.

Además, como información auxiliar también se emplean las capas de hidrografía de Información Geográfica de Referencia del Sistema Cartográfico Nacional.

Los pasos a seguir para la elaboración del MDT son los siguientes:

• Generación de los modelos con un paso de malla de 2 metros a partir de la clase terreno (clase 2) de la nube de puntos LiDAR.
• Edición de los modelos eliminando posibles artefactos y rellenando huecos mediante interpolaciones en zonas sin dato LiDAR.
• Edición de las zonas de agua embalsada y de mar para poner cota constante.
• Control de calidad de los modelos.Recorte de los ficheros por la cuadrícula del MTN25 para distribuirlo por hojas en el Centro de descargas del CNIG

Ya está disponible para su visualización a través de los servicios WMS y WMTS la nueva actualización del Modelo Digital del Terreno de la 2º cobertura LiDAR del proyecto PNOA-LIDAR del IGN con un paso de malla de 2 metros. Salvo en Castilla y León SW donde está disponible la 1ª Cobertura con paso de malla 5 m.

Visto parcialmente en blog IDEE.

Modelo Digital de Elevación GEBCO 2021 con cobertura marítima.

Cuando buscamos recursos geográficos a menudo no necesitamos una gran resolución ni detalle en los mismos, simplemente una cobertura mundial y una resolución discreta que nos permitan disponer de unos datos apropiados para mapas base o análisis menos profundos. Es el caso del Modelo Digital de Elevación de GEBCO, conocido además por disponer también de cobertura marítima para batimetrías.

GEBCO (General Bathymetric Chart of the Oceans) está formada por un grupo internacional de expertos en cartografía oceánica cuyo objetivo es proporcionar batimetría pública de los océanos del mundo. Sus servicios incluyen una cuadrícula batimétrica global, diccionario geográfico de nombres de accidentes geográficos submarinos, un servicio de mapas web y mapas imprimibles de batimetría oceánica.

Por un lado podemos descargar los datos del planeta en su última versión 2021 (con información de topografía/batimetría bajo el hielo para Groenlandia y la Antártida) como archivos globales en formato netCDF o como un conjunto de 8 mosaicos (cada uno con un área de 90° x 90°), lo que brinda una cobertura global, en formatos Esri ASCII raster y GeoTiff. Los archivos de datos se incluyen en un archivo zip junto con la documentación del conjunto de datos.

Y por otro lado podemos hacer descargas por zona de interés desde su visor de batímetría con la aplicación ya preparada a tal efecto. Sin necesidad de registro deberemos seleccionar la zona de nuestro interés, elegir el formato deseado de descarga y añadir nuestra petición a la cesta.

En pocos segundos los archivos se estarán descargando en nuestro PC. Si la petición fuera de mayor tamaño o complejidad es posible que se nos solicite una dirección de e-mail a la que nos remitirán enlace de descarga una vez preparados los datos.

La resolución del modelo digital ronda los 400 metros y, para que os hagáis una idea, la zona de la península ibérica seleccionada en la imagen superior de ejemplo genera un archivo TIFF de 32 megas de peso y unas dimensiones de 4472 x 3755 en proyección WGS84. Aquí podemos verlo abierto en QGIS.

En definitiva una alternativa rápida y sencilla que nos proporciona datos globales terrestres y marítimos genéricos de una forma fiable. No todo van a ser resoluciones tremendas imposibles de manejar.... Saludos.

Un último ejemplo del GeoTIFF representado con una rampa de color hipsométrica.

Nuevos servicios WCS de descarga del MDP y MDS de España.

El Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG) ha puesto en marcha dos nuevos servicios de descarga de coberturas (WCS): el Modelo Digital de Pendientes (MDP) y el Modelo Digital de Superficies (MDS). Éste último contiene tres coberturas: el MDS propiamente dicho y dos Modelos Digitales de Superficies Normalizados de las clases Vegetación y Edificación de todos los cuales ya hemos hablado en el blog.

La resoluciones de los modelos son de 5 metros para superficie y pendientes, y 2,5 metros para las coberturas de las clases vegetación y edificación. Gracias a estos nuevos servicios se puede contar con información actualizada del valor de la pendiente en grados sexagesimales y la altura en metros de cada clase. Ambos modelos han sido realizados a partir de las nubes de puntos LIDAR de la primera Cobertura del proyecto PNOA-LiDAR.

Las URL de conexión para dichos servicios WCS son:

• Modelo Digital de Pendientes (MDP): https://wcs-pendientes.idee.es/pendientes?
• Modelo Digital de Superficies (MDS): https://wcs-mds.idee.es/mds?

Estructura de las capas de cada servicio en el asistente de QGIS.

Los servicios WCS nos permiten tanto conseguir una imagen como extraer datos de ella. Por tanto, cargada la capa de cobertura tendremos la información numérica correspondiente de cada punto.

Cargado el MDS05 en QGIS (y con simbología de Mapa de sombras para una mejor visualización) solamente debemos clickar
en un punto con la herramienta Info para obtener la altura en metros.

Y lo mismo con la cobertura de Vegetación.

Usando estos servicios web cualquier operación que requiera extraer el dato que proporciona el WCS es muy sencilla de realizar, como por ejemplo la asignación de alturas a una capa de puntos. Y ello sin necesidad de cargar pesados archivos físicos o de importar una buena colección de ellos para cubrir la misma zona. Es más, si necesitamos extraer a archivo una zona podemos hacerlo sin problema.

Y lo mismo para cualquier tipo de análisis ráster.

La descarga de la imagen desde el servicio se puede realizar en varias proyecciones y formatos, por lo que deberemos elegir el formato más apropiado a nuestra tarea, ya que parece que hay formatos que cargan como simple imagen RGB -la herramienta info nos dará la combinación RGB del pixel pinchado pero no el dato de altitud o pendiente-.

Unos servicios que se antojan imprescindibles por rapidez de uso, accesibilidad y la multitud de utilidades que todo lo relacionado con los archivos de relieve generan en el mundo cartográfico. En un ordenador potente y buena conexión de internet su manejo es toda una gozada, aunque no conviene abusar con la carga de zonas demasiado amplias. Saludos.

Asignar coordenadas y alturas a puntos en QGIS.

Hoy vamos a describir un par de operaciones básicas que podemos necesitar realizar sobre una capa de puntos vectorial. Esta capa es posible que se encuentre desnuda de atributos y podamos enriquecer sus datos con unos campos tan importantes como las coordenadas geográficas y la altitud de esos puntos.

Partimos de un ejemplo práctico en el que tenemos cargado en QGIS un archivo de relieve sobre cuya extensión generaremos un determinado número de puntos de forma aleatoria. Usamos para ello la herramienta Random points in extent (podemos buscarla en la cajita inferior izquierda del programa):

Rellenamos el Input con la extensión de nuestra capa MDT.
Establecemos en 30 el número de puntos a crear a lo largo de la extensión de la capa y ejecutamos el algoritmo.

Tenemos nuestra nueva capa temporal de puntos llamada Random points con el único atributo de su valor numérico correlativo ID.

El siguiente paso será darle los valores de altitud a cada punto, proveniente de nuestra capa de relieve MDT, utilizando el complemento Point Sampling Tool.

Con nuestra capa de puntos seleccionada en el complemento marcamos el MDT como fuente de datos para los valores y le damos al archivo una ubicación y un nombre (en el ejemplo puntos Z.shp). En la pestaña Fields podemos personalizar el nombre del campo atributo para el dato de altitud (en el ejemplo Z_MDT25).

Ejecutamos el complemento y la capa puntos Z.shp se añade a nuestro proyecto. El siguiente paso será darle unas coordenadas a cada punto para lo que utilizaremos el algoritmo Saga Add coordinates to points

Una nueva capa temporal Points with coordinates se añade a nuestro proyecto. En este caso ya conteniendo todos los atributos que buscábamos: la altitud y las coordenadas de cada punto.

Solamente nos restaría guardar nuestra capa en el formato que deseemos antes de cerrar el proyecto.

PD: en este caso hemos usado un random points para generar una capa de puntos de ejemplo sobre la que trabajar, pero obviamente podemos partir de una capa de puntos ya dada.

PD2: los algoritmos disponibles en QGIS son muchos y a veces dependen de los proveedores instalados, por lo que hay otras formas de insertar datos en los puntos. Ésta es solamente una.

Modelo Digital de Pendientes MDP05

Disponible en el Centro de Descargas CNIG el Modelo Digital de Pendientes con paso de malla de 5 m, generador a partir del MDT-LIDAR 1ª cobertura. Ficheros cortados por hojas del Mapa Topográfico Nacional a escala 1: 50.000. En las zonas de solape entre husos se ha calculado cada hoja en los dos husos. Cada celda de la malla almacena el valor de la pendiente en grados y fracción de grados sexagesimales. Realice la descarga a través de la agrupación Modelos Digitales de Elevaciones.

Según la información auxiliar del producto se han seguido los siguientes pasos para obtener el modelo digital de pendientes: 

1. Generación de un catálogo con las hojas del modelo digital de elevaciones MDE05, con 5 metros de paso de malla, cortado por hojas 50 mil y obtenido a partir de la clasificación de los datos lídar 1ª cobertura. 
2. Cálculo de la pendiente para cada celda. Para ello se calcula la pendiente entre cada celda y cada una de las celdas colindantes, tomándose de todas ellas la mayor en valor absoluto.
3. El mosaico formado por todas las hojas del mapa de pendientes se recorta por hojas 50 mil para cada huso, manteniendo un solape entre husos de 1 hoja.

Representación del MDP05 con un degradado de color

Formato de archivo ASCII matriz ESRI (asc). Sistema geodésico de referencia ETRS89 (en Canarias REGCAN95, compatible con ETRS89) y proyección UTM en el huso correspondiente a cada hoja del MTN50. En Canarias el huso UTM es el 28. 

El MDP es un producto derivado del MDT el cual fue obtenido a partir de la clasificación de la nube de puntos LIDAR de la 1ª cobertura del proyecto PNOA-LIDAR. En el proceso de cálculo del MDP a cada celda del fichero asc se le asigna el valor de la mayor de las pendientes calculadas entre la celda homóloga del MDT, con iguales coordenadas, y cada una de las celdas colindantes. No se dispone de MDP de Ceuta, Melilla ni Gibraltar ya que no existen datos LIDAR en estas zonas.

Obtención del dato de pendiente en una coordenada concreta

Uso de la calculadora ráster para extraer las zonas con pendientes entre 15 y 30 grados

WMS de los Modelos Digitales de Andalucía 2016.

El artículo de hoy quiere desglosar el servicio web interoperable de la Junta de Andalucía que, a través del Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía, ofrece el Modelo Digital del Terreno (MDT) y los Modelos Derivados generados a partir de datos de dos vuelos fotogramétricos realizados en el año 2016. Uno de ellos de la mitad norte de Andalucía con resolución de 0.5 metros/pixel y otro para la zona Sur de Andalucía con resolución 0.25 metros/pixel.

Decir antes de nada que este MDT 2016 de Andalucía solamente parece estar disponible a través del servicio web, ya que en el portal cartográfico andaluz Line@ solamente se ofrece para descarga en formato TIFF el MDT 2008-2009 (10 metros/pixel). Imaginamos que está en fase de producción y que su resolución estimada dada la de sus vuelos origen será de 5 metros/pixel.

Se trata pues de un servicio WMS cuya URL es https://www.ideandalucia.es/wms/mdt_2016

Cargamos el WMS en QGIS y según observamos en la imagen superior dicho servicio consta de cuatro capas diferenciadas. La primera de ellas, denominada modelo_digital_terreno_2016_color, muestra el Modelo Digital del Terreno del año 2016 representado mediante un gradiente de tintas hipsométricas. Esta clásica representación de colores por alturas ofrece una paleta muy atractiva.

La segunda de las capas se denomina modelo_digital_terreno_2016_escala_grises y muestra el Modelo Digital del Terreno del año 2016 representado mediante un gradiente de escala de grises.

La tercera capa es la llamada modelo_digital_pendientes_2016 y muestra el Modelo Digital de Pendientes obtenido a partir del MDT.

Y la última de las capas, denominada sombreado_orografico_2016, nos muestra el sombreado orográfico de Andalucía obtenido a partir del modelo digital del terreno del año 2016.

Es ésta la única de las capas totalmente opaca, ya que las tres primeras vienen predefinidas con cierto grado de transparencia, ideal para ser superpuestas sobre la del sombreado y conseguir un efecto 3D mucho más realista en cada caso. En ninguna de las capas hemos detectado función GetFeatureInfo por la que podamos obtener la combinación RGB, el dato de altitud o alguna otra información.

En el visor geográfico de la IDE Andalucía está presente, como capa de fondo, una combinación de las capas 1 y 4 de este servicio (MDT color+sombreado), sin duda la combinación más clásica y aparente para representaciones cartográficas, por lo que es también la que nosotros hemos escogido para agregar a nuestro lote de mapas para SASPlanet. Ya es cuestión de los gustos de cada usuario utilizarla como capa, como mapa o superponer ésta o aquella información para conseguir productos más atractivos o útiles.

MDT02, el nuevo modelo de elevaciones.

Hace escasos días el Instituto Geográfico Nacional (IGN) anunciaba la puesta a descarga de un nuevo Modelo Digital del Terreno (MDT) con una resolución o paso de malla de 2 metros (MDT02). Este nuevo producto viene a completar la variada gama de archivos de elevaciones que ya estaban disponibles para España, desde el MDT200 (paso de malla 200 metros y unidad de descarga provincial) hasta los MDT25 y MDT05, con resoluciones de 25 y 5 metros respectivamente y con unidad de descarga hoja MTN50. Nubes de puntos LIDAR aparte.

En sus metadatos encontramos un excelente resumen de características: 

Modelo digital del terreno con paso de malla de 2 m, con la misma distribución de hojas que el MTN25. Formato de archivo ASCII matriz ESRI (asc). Sistema geodésico de referencia ETRS89 (en Canarias REGCAN95, compatible con ETRS89) y proyección UTM en el huso correspondiente a cada hoja. En Canarias el huso UTM es el 28. El MDT02 se ha obtenido por interpolación a partir de la clase terreno de vuelos LIDAR correspondientes a la segunda cobertura del proyecto PNOA-LIDAR, a excepción de las hojas de Andorra, Ceuta, Melilla, Isla de Alborán y Gibraltar (183-2, 1110-3, 1111-3, 1078B, 1078-2) obtenidas por estereocorrelación automática de vuelos fotogramétricos del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA) con resolución de 25 a 50cm/píxel, revisada e interpolada con líneas de ruptura donde fuera viable. Disponible en Centro de Descargas (formato ASCII).

Características que tienen un primer reflejo en la nueva nomenclatura de los archivos, como vemos en el siguiente ejemplo:

En la información y documentación auxiliar del producto encontramos sendos archivos Excel y SHP que nos informan de las hojas disponibles actualmente y su año de vuelo, y que a fecha de este artículo son 1844 con la siguiente distribución:

También encontramos una pequeña utilidad para convertir los archivos de formato ASC a formato texto XYZ, igual de universal pero mucho más pesado (CambioFormato_ASC_XYZ.exe). En la prueba que hemos realizado una hoja ASC de 272 megas ha pasado a pesarnos 756 megas en XYZ.

Hablando de tamaños, la diferencia de peso en megas de estos nuevos MDT02 respecto a los anteriores MDT05 demuestra también claramente el aumento de resolución. No olvidemos que su unidad de descarga es la hoja MTN25 respecto a la MTN50 de los MDT05 (o sea, una cuarta parte de terreno).

Obviamente en estos productos se busca calidad sin importar mucho el tamaño. Simplemente dejamos constancia de su peso porque a la hora de tratar decenas o centenas de hojas MDT la cosa puede complicarse sin una buena máquina.

Eso si, la calidad, nitidez, detalle. resolución o como queramos llamarlo ha ganado unos cuantos enteros. Aunque pueda parecer anecdótico bajar de 5 a 2 metros de paso de malla, las consecuencias son muy palpables en la apreciación del terreno.

En este ejemplo sobre el detalle de un campo de fútbol y los viales que lo rodean se aprecia con mucha claridad la diferencia positiva de resolución.

Otro ejemplo en una zona más amplia donde volvemos a observar nítidamente la diferencia de calidad y la precisión de una fuente de datos LIDAR optimizada a la hora de captar pequeños matices del terreno.

Diferencias encontramos también si ejecutamos alguno de los procesos más comunes sobre el propio MDT como la extracción de curvas de nivel. Obviamente los resultados del algoritmo, aunque ejecutado de forma idéntica, no pueden ser los mismos sobre un MDT con un paso de malla mucho más estrecho.

Ejemplo de extracción de curvas de nivel cada 5 metros sobre ambos MDT. En naranja MDT05 y en verde MDT02.

Y lo mismo podemos decir al generar un relieve sombreado o hillshade. Ejecutado el proceso en igualdad de parámetros los resultados vuelven a ser evidentes entre un tamaño de pixel 5 y 2.

El perfil topográfico de un mismo recorrido sobre ambos MDT es quizá lo que menos se ve afectado en una vista general, aunque yendo al análisis concreto de, por ejemplo, siete puntos al azar sobre el terreno, si volvemos a apreciar ligeras diferencias al asignarles altitudes y pendientes desde cada MDT.

Pidiendo al software que extrapole las cotas máximas y mínimas de un mismo área obtenemos valores también diferentes tanto en altitudes como en coordenadas de ubicación (más diferencia en la mínima y muy similar la máxima en este caso).

Seguramente todos estos datos sean poco más que pequeños matices para usos lúdicos, pero diferencias apreciables para los trabajos de precisión más profesionales. O en los acumulados de grandes distancias.
Por terminar con un experimento hemos probado a extraer las alturas de un par de vértices geodésicos desde ambos MDT's. Los vértices geodésicos son puntos del terreno con coordenadas y altitudes ciertas y precisas, por lo que hemos decidido probar cual de los dos MDT nos arroja una altura más cercana a la real.
Más allá de nuestros experimentos de principiantes debemos concluir con la lógica respuesta de que este MDT02 nos ofrecerá siempre mayor precisión y fiabilidad que sus hermanos con paso de malla mayor. Al fin y al cabo lo que se busca es un modelo lo más semejante a la realidad, y la tecnología se muestra muy terca en mejorar cada día.

Caso práctico QGIS: estilo Tanaka en curvas de nivel.

Hoy vamos a intentar desarrollar un caso práctico con QGIS consistente en aplicar un estilo a las curvas de nivel conocido como Tanaka. Dicho en tres palabras este método consiste en aplicar una fuente de luz a los contornos de las curvas, con lo que se consigue una representación similar al 3D proporcionando un efecto de sombra realista sin necesidad de datos de relieve verdaderos. Dibujando en tonos más claros las líneas que miran directamente a la fuente de luz y en tonos más oscuros las que caen en sombra, y apoyados también en diferentes grosores (más delgadas las perpendiculares a la luz) se termina de pulir ese efecto realista del paisaje.

Dado que para este tipo de operaciones se requieren conocimientos avanzados de expresiones y funciones (que yo por desgracia no tengo), seguimos el excelente tutorial de LandscapeArchaeology. Todo lo que necesitamos para este caso práctico es un MDT (o DEM). Vamos con ello:

1.- Cargar en QGIS el MDT sobre el que trabajar.

Hemos elegido para este caso práctico una zona costera de las Rías Baixas para una mejor visualización del efecto.

2.- Extraer las curvas de nivel.

En QGIS disponemos de varias fórmulas para realizar esta operación: SAGA, GRASS, GDAL... Según nuestro guía parece conveniente para un resultado más óptimo que las curvas tengan la misma orientación o sentido (a favor o en contra de las agujas del reloj, pero nunca ambas). Y parece también que el algoritmo GDAL es el que nos asegura la consistencia en este proceso. Así pues, procedemos a generar las curvas de nivel con él.

Con los parámetros por defecto simplemente generamos las curvas con una equidistancia de p,ej. 20 metros.

Una rápida comprobación usando la simbología de flechas para comprobar que la orientación de las curvas es uniforme.

3.- Aplicando el estilo.
Dado que el método Tanaka busca aplicar el estilo a cada tramo de línea, es necesario segmentar la curva para disponer de polilíneas individualizadas cada dos nodos. Entendemos que este es uno de los quiz de la cuestión: a tramos más cortos el estilo se aplicará con mayor precisión que tratando la curva completa, pues cada segmento de la misma dispone de una orientación diferente respecto a la fuente de luz.
Aunque ya Anita Graser utilizó esta segmentación previa, parece que las últimas versiones de QGIS permiten integrarla dentro de la misma fórmula de estilo ahorrando este paso adicional.

• Usamos Geometry generator como tipo de símbolo de la línea y la expresión segments_to_lines( $geometry) para conseguir la división de la línea en segmentos (split).

• Introducimos el estilo como una expresión mediante el botón Edit. Primero para el color:

color_hsl( 0,0,

  scale_linear(

    abs(

      (135 +

        degrees(

          azimuth(

             end_point(geometry_n($geometry,@geometry_part_num)),

            start_point(geometry_n($geometry,@geometry_part_num))

     )))

      % 360 - 180),

  0, 180 ,0, 100))

• Y después la expresión para el grosor:

scale_linear(

  abs(

    (135 +

      degrees(

        azimuth(

          end_point(geometry_n($geometry,@geometry_part_num)),

          start_point(geometry_n($geometry,@geometry_part_num))

      ) ))

    % 180 - 90),

 0, 90 ,0.2, 1)

Obviamente, sin tener los conocimientos necesarios de Python, la explicación técnica completa de estas expresiones a nosotros se nos escapa en gran parte (sigo sin entender por qué situar el Noroeste en 135° en vez de los 315° habituales depende de que las curvas estén en el sentido de las agujas del reloj o en el sentido contrario...), por lo que es conveniente que recurráis al artículo original para los detalles extra. Para variaciones en la dirección de la luz podéis modificar el "135" en ambas fórmulas (color y grosor).

• Un par de retoques finales redondeando los extremos de línea y aplicando el modo de representación Overlay (Superponer) para un resultado más fino e integrado...

... y ya podemos Aplicar todos los cambios para ver el resultado.

4.- Podemos dar algún color al DEM para estar más cerca de un resultado realista mediante el uso de un Singleband pseudocolor.

Aunque creemos que la magia de este método es conseguir el efecto sin necesitar un DEM degradado por alturas, por lo que la prueba con un fondo plano es igualmente efectista. Hemos añadido algunos elementos básicos del mapa para comprobar el efecto conjunto:

Aún así, y a falta de probarlo a fondo, compartimos la impresión de Zoran Čučković cuando dice que "los ejemplos originales de Tanaka de contornos sombreados se usan principalmente para representar la topografía natural. Encuentro ese acercamiento visualmente demasiado pesado; es difícil agregar información adicional sin sobrecargar el mapa (pero eso es solo una impresión ...). Lo que funciona mejor son todos esos mapas de calor que, de otro modo, son salpicaduras de colores: ¡los contornos de Tanaka les dan vida! Solo echa un vistazo al hermoso mapa de profundidad a continuación ...".

Maravilloso ejemplo en el artículo original en el que se aprecia el radical efecto tras el cambio del color base y el ángulo de iluminación.

Decir por último que en el artículo original que nos ha servido de guía está disponible para descarga el archivo de definición de estilo generado con este efecto (tanaka_style.qml), y que como sabéis podemos cargar directamente en nuestra capa ahorrándonos todo el proceso, pero... ¿y lo bonito que es descubrir cómo se hacen las cosas?

Desde Cartografía Digital agradecemos de nuevo la impagable labor de estos profesionales que gracias a sus conocimientos descubren nuevas fórmulas de representación cartográfica, enriqueciendo desde la nada las posibilidades estéticas de nuestros mapas. 

Y brindamos por ellos.