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Solución para Nightjaring

18 de agosto de 2020

En el ámbito científico, hemos implantado con éxito varias soluciones para la toma de datos de campo de manera segura, fácil y rápida desde dispositivos móviles. Tras un periodo de prueba y maduración, los primeros resultados ya están en la calle.

El equipo de Nightjaring, que lleva más de 12 años trabajando con el Chotacabras Cuellirrojo (Caprimulgus ruficollis) en Doñana, dispone ya de un sistema de toma de datos que permite recoger la información directamente con los dispositivos móviles del equipo, con sincronización instantánea mediante la nube entre todos los miembros.

* Hemos reducido el equipo necesario en el campo: Antes se necesitaba GPS, cámara de fotos y papel. Ahora todo se realiza con el móvil.

* Hemos reducido el tiempo de tratamiento de los datos: Ya no es necesario transcribir la información del papel al ordenador al llegar a casa, con la mejora en la calidad de vida de los trasnochadores técnicos de campo.

* Hemos reducido la posibilidad de errores: Al reducir la cantidad de veces que se copia manualmente la información, se reduce la posibilidad de errores.

* Hemos aumentado la seguridad: La información recogida es copiada a la nube a través de la red móvil. En caso de pérdida o deterioro de un dispositivo, no se pierde ningún dato.

Este tipo de soluciones se pueden adaptar a las características y requisitos de cada proyecto de investigación, integrándose con sistemas de terceros.

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¿Como trabajar con datos brutos de Observado? (I)

22 de julio de 2019

¿Cómo descargar los datos?

Vamos a ver en una trilogía de artículos cómo trabajar con los datos de observaciones que podemos obtener en bruto de la web Observation.org (Observado en España), para procesarlos después con R utilizando una base de datos como intermediario.

Lo primero que necesitamos es descargar los datos de Observation.org, y esto es lo que vamos a ver en este primer artículo.

Si lo que queremos es trabajar con nuestras propias observaciones, podemos ir al menú “Mi observation.org > Exportar/backup” . Seleccionamos los filtros que queramos aplicar para la descarga, como el grupo de especies, nivel de rareza, o un rango de fechas.

Es importante que marquemos la opción “Archivo CSV”, que nos dará el máximo de información.

Formulario de descarga de observaciones propias

Una vez pulsemos el botón “Actualizar” se mostrará justo debajo del botón el enlace que deberemos seguir para descargar la información

Enlace para descargar los datos seleccionados

Si lo que queremos es obtener observaciones de todos los usuarios de Observation.org enviaremos un correo a info@observado.es con el detalle de la información que queremos descargar, y nos enviarán el paquete de datos directamente

Como resultado de ambas operaciones obtendremos un CSV muy similar, con todos los detalles de cada una de las observaciones.

Estos ficheros CSV descargados están en formato UTF-16, idioma español, y con los valores separados por tabuladores. Se pueden abrir de manera directa con LibreOffice o MS Excel.

En la tabla siguiente podemos consultar las columnas presentes en el CSV que se descarga al consultar las observaciones personales desde el portal Observation.org, y qué información se incluye en cada una de ellas:

NombreValores
Nivel“+” para observación principal
“-” para observación secundaria
IdIdentificador único de la observación (principal)
Nombre científicoNombre científico de la especie observada
NombreNombre común en el idioma seleccionado
EuringCódigo EURING de la especie -si tiene-
Species idIdentificador único de la especie
FamiliaFamilia taxonómica
Grupo de especiesGrupo de especies al que pertenece la observación
Status de la especieStatus de la especie en el área observada (nativa o exótica)
FechaFecha de la observación
HoraHora de la observación
Fecha de envíoFecha de envío de la observación
timestampFecha y hora de envío de la observación
Tipo de observaciónOrígen de la observación: ObsMapp. iObs o sitio web
RegistrosNúmero de individuos observados
min
max
sexoValor seleccionado
Método de conteoValor seleccionado
AspectoValor seleccionado
ActividadValor seleccionado
XCoordenada decimal X (longitud) en datum WGS84, con precisión de 5 decimales
YCoordenada decimal Y(latitud) en datum WGS84, con precisión de 5 decimales
lat/LatLatitud en decimal con datum WGS84, a máxima precisión
lng/LonLongitud en decimal con datum WGS84, a máxima precisión
BiotopoSiempre en “onbekend”
ÁreaNombre del polígono más pequeño donde se encuentra la observación
TérminoProvincia donde se encuentra la observación
PaísPaís donde se encuentra la observación
correctamente identificado“Y” si el observador está seguro de la observación
“N” si la marcó como “Con dudas”
Individuo escapado“N” si es una observación un individuo silvestre
“Y” si es una observación de un individuo escapado de una colección
linkURL a la observación
precisiePrecisión en metros de la ubicación
loc_methodeMétodo de ubicación
protocol
status“O” -> Observación sin evaluar
“A” -> Observación aprobada automáticamente
“J”-> Observación aprobada manualmente
“N” -> Observación marcada como incorrecta
“P” -> Observación aprobada sin pruebas
“U” -> Observación con dudas, que no se puede validar apropiadamente
“I” -> Observación bajo estudio
Fotos“1” si adjunta fotos. “0” en caso contrario.
Nº de muestraValor introducido
Planta nutriciaEspecie asociada a la observación
SubstratoValor introducido
MétodoValor introducido
ObservacionesComentarios
Ubicación
Etiquetas
Transectos/ListasIdentificador de lista/muestreo asociada

Las columnas cambian un poco en caso de que hayamos solicitado información general de otros usuarios. En este caso se agregan las siguientes columnas:

NombreValores
HIDDEN_UNTILFecha de embargo de la observación
25830-XCoordenada E en sistema EPSG:25830
25830-YCoordenada N en sistema EPSG:25830
UsuarioNombre de usuario del observador
AdministradoresNombre de usuario del administrador que realiza la validación

Podríamos empezar a trabajar con estos dicheros directamente en R, pero en esta serie de artículos vamos a explicar cómo manejar ficheros grandes, de varios cientos de megas, de manera óptima. En vez de introducir directamente los ficheros en R o filtrarlos con AWK, como hacen otras bibliotecas de manejo de datos, vamos a avanzar un paso más utilizando un motor de base de datos real. Esto lo veremos en el siguiente artículo de la serie: ¿Cómo trabajar con datos brutos de Observado? (II)

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Hooh Solution gestiona las visitas al Palacio de San Telmo

15 de diciembre de 2014

Hooh Solution, la herramienta de gestión de aforo desarrollada por Somms y Visblú, está ya funcionando a toda máquina en el Palacio de San Telmo, gestionando las actividades del programa San Telmo Abierto de la Consejería de Presidencia de la Junta de Andalucía.

Hooh Solution es una solución pensada para la gestión de aforos de medio tamaño, que elimina intermediarios y los costes adicionales para los usuarios. Sin gastos de gestión ni de uso. Sólo se paga lo que cuesta su instalación.

Además la plataforma la podemos adaptar a las necesidades especiales de ciertos espacios o instituciones, como es el caso del Palacio de San Telmo y la Consejería de la Presidencia. En este caso hemos agregado funciones especiales requeridas por lo singular del espacio que se visita, incluyendo entradas nominativas, informes específicos, y diseño personalizado.

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Metro de Sevilla en Google Maps

10 de mayo de 2013

Mapa de metro de Sevilla

¿Te mueves por Sevilla con transporte públicos? Te alegrará saber que Metro de Sevilla ya aparece en las rutas de Google Maps cuando seleccionas la opción de transporte público. Además aparecen también las conexiones con TUSSAM y Renfe Cercanías, con lo que tienes todas las conexiones y transbordos necesarios.

En Somms hemos ayudado a Metro de Sevilla a incorporar la información de sus trenes al sistema de Google Maps, para que esté disponible a cualquier viajero que quiera utilizarlo.

Busca ya la mejor ruta para moverte con Metro de Sevilla.


Ver mapa más grande

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¿Quieres un carrusel o acordeón para tu Web? ¿Seguro?

13 de febrero de 2013

Utilizar un carrusel de contenido siempre ha sido controvertido, pero lo que esta claro es que está de moda.  Recientemente el desarrollador Web de la Universidad de Notre Dame, Erik Runyon, ha publicado un artículo sobre el tema y ha puesto sobre la mesa datos reales de la eficacia de esta técnica. También Nielsen publicaba hace un mes otro artículo similar comparando la eficacia de los distintos tipos de carruseles.  Las conclusiones quedan bastante claras, y pueden causar más de un dolor de cabeza a un diseñador.