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Blog, Geoposicionamiento, Neogeografía, Universidad

CityEngine, la geolocalización 3D

CityEngine, la geolocalización 3D

Introducción

El mundo de la cartografía y los Sistemas de Información Geográfica (SIG) sigue avanzando de forma espectacular junto al resto de tecnologías geoespaciales. Dos de los elementos donde más se visualizan estos cambios son en la propia visualización de mapas online y en la gestión de los mismos en la ordenación del territorio.

Si un mapa es una representación gráfica del territorio, la forma de hacerlo evoluciona con los años y ha cambiado de forma espectacular con la irrupción de Internet, algo sobre lo que reflexioné en mi charla de TEDxAlcoi (ver “Los nuevos mapas: todo sucede en algún lugar”).

Uno de esos cambios tiene que ver con la capacidad de ver el territorio de la forma más realista posible que, en nuestro caso, es en 3 dimensiones. Para ello es necesario no sólo crear modelos tridimensionales sino insertarlos en el territorio virtual, es decir, geolocalizarlos, de modo que el usuario que se acerque al mismo pueda observarlo como parte del paisaje de la forma más natural posible.

Pero esto no deja de estar vinculado con la forma, con la representación, con un elemento visual. Si a este hecho le incorporamos los Sistemas de Información Geográfica (SIG), es decir, a estos modelos 3D les incorporamos atributos podemos realizar análisis, interpretaciones y previsiones sobre el mismo mapa.

Hoy en día, con la irrupción de las ciudades inteligentes como un nuevo modelo de gobernanza basada en la tecnología como herramienta que conecta el territorio con las personas y las cosas, estos nuevos modelos cartográficos se erigen como un elemento clave para la gestión de los profesionales del urbanismo, la ordenación del territorio y el paisaje.

Antecedentes en la geolocalización 3D

En el año 2006 Google adquirió Google Sketchup, un programa de diseño gráfico y modelado en tres dimensiones (3D) que se encontraba en su versión 5. Dos años antes, en 2004, Google adquirió el programa EarthViewer 3D a la compañía Keyhole Inc, creando Google Earth, un programa informático que muestra un globo virtual que permite visualizar múltiple cartografía, con base en la fotografía satelital.

El programa de modelado en 3D fue incorporado a Google Earth, de manera que no sólo se podía visualizar el planeta Tierra con imágenes de satélites, sino que además se podían visualizar edificios y estructuras en 3 dimensiones, geolocalizados e integrados en el propio programa generando una experiencia de usuario muy realista.

Pero la clave de este desarrollo fue que se permitió a los usuarios crear sus propios modelos y subirlos a la plataforma, de modo que se hacía colaborativo y, por tanto, crecía su potencial de uso y aumentaba la cantidad de elementos virtualizados.

Posteriormente, en 2013, comenzaron a introducirse ciudades reproducidas automáticamente con ayuda de tecnología LIDAR, partiendo de capturas aéreas hasta llegar a un nivel de realismo impresionante con una tecnología descrita en este brillante artículo “La increíble tecnología detrás de la nueva actualización de Google Earth”

Google y su tecnología de geolocalización han permitido popularizar la cartografía online, haciéndola sencilla, colaborativa y logrando que la gente se haya familiarizado con los mapas. Pero paralelamente se han desarrollado otros usos de la modelización 3D vinculados con herramientas profesionales, que permiten aplicaciones mucho más complejas, pero también más eficientes a la hora de trabajar con el urbanismo, la ordenación del territorio y el paisaje.

La geolocalización 3D profesional

Una de ellas es el programa CityEngine de la compañía ESRI. En sus propias palabras, se trata de una “exclusiva solución de diseño y modelado conceptual para crear de forma eficaz edificios y ciudades 3D” y va dirigido específicamente a todo tipo de profesionales “de los sectores de la arquitectura, la planificación urbana, el entretenimiento, la simulación, SIG y la producción general de contenido 3D”.

Las funcionalidades de esta herramienta son múltiples, a saber:

  • Crear eficazmente edificios y ciudades 3D basados en los datos SIG 2D/3D existentes
  • Mantener (modificar/actualizar) datos de ciudades 3D
  • Realizar geodiseño conceptual en 3D basado en datos SIG y reglas de procedimientos (planificación urbana)
  • Guardar los cambios directamente en la geodatabase para un análisis posterior
  • Compartir escenas de campus y ciudades 3D a través de ArcGIS Online (desde un navegador)

La formación desde la Universidad

Por tanto, esta herramienta tiene un enorme potencial, pero para ello es necesario disponer de profesionales preparados para utilizarla y ponerla en práctica y para ello es necesario una formación. Dicha formación debe ser integrada, no se trata de aprender una herramienta de forma aislada sino integrada en otros estudios.

En este caso, el Máster en Sistemas de Información Geográfica aplicados a la Ordenación del Territorio, el Urbanismo y el Paisaje, como título propio de la Universidad Politécnica de València (UPV), ofrece por primera vez como formación online universitaria un módulo dedicado específicamente a esta herramienta, concretamente en el bloque 9 de dedicado a la “Gestión de datos urbanos mediante CityEngine” con 7,5 créditos.

Este módulo se subdivide a su vez en 4 asignaturas:

«Modelización paramétrica de entornos urbanos a partir de Cityengine» MOD_09.1 (MPA): proporcionar al estudiante una introducción al uso de la herramienta Cityengine que permite realizar modelos paramétricos de entornos urbanos, valoración de diferentes escenarios posibles y estudios de impacto visual en el paisaje urbanos. Es una herramienta vital para la gestión de ciudades inteligentes (Smart Cities)

«Proyección de sombras, reflexión de luz e impacto visual en entronos urbanos» MOD_09.2 (PSR): mediante CityEngine se realizan análisis de sobra, soleamiento e impacto virtual masivo en modelos urbanos virtuales

«Valoración de escenarios urbanos a partir de Cityengine» MOD_09.3 (VEU): mediante CityEngine se valoran escenarios urbanos de implantación parametrizando (bigdata) los códigos urbanos obtenido una herramienta potente de análisis

«Vinculación de Cityengine con bases de datos oficiales (Catastro, INE)» MOD_09.4 (VBD): mediante CityEngine se vinculan datos masivos de entornos urbano como Catastro e INE para valorar escenarios de implantación

Algunos ejemplos

Algunos alumnos del Máster ya han trabajado con esta herramienta con grandes resultados, quiero agradecerles que me los hayan dejado compartir en este artículo a través del canal de comunicación del Máster, el Grupo de Investigación Valencia Urban Big Data, donde están todos disponibles para darlos a conocer.

Modelizacion paramétrica de entornos urbanos con cityengine from Vlc Urban Big Data

Valoración de escenarios urbanos a traves de cityengine from Vlc Urban Big Data

Proyección de sombras, reflexión de luz e impacto visual en entornos urbanos from Vlc Urban Big Data

Vinculación de Cityengine con bases de datos oficiales from Vlc Urban Big Data

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octubre 17, 2017/0 Comentarios/por Gersón Beltrán
Etiquetas: 3D, CityEngine, ciudades inteligentes, cursos Cityengine, Cursosigupv, esri, formación cityengine, mapas urbanos, smart cities, Valencia Urban Big Data, Vcia Urban Bid Data
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