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Si estás interesado en lo que sucede en las tierras públicas federales, una de las bases de datos más importantes disponibles es el sistema LR2000 del Bureau of Land Management (BLM), una base de datos no espacial<\/STRONG> con cada registro de arrendamientos de petróleo, gas, energía renovable, derechos de paso, desarrollo de carbón y otros minerales, títulos de tierras y minerales, reclamaciones mineras, retiros, clasificaciones y más en tierras federales o en el patrimonio mineral federal. Cada registro tiene una descripción legal usando el Public Land Survey System (PLSS), ¡sin embargo, quién en su sano juicio entiende cómo leer el PLSS!<\/P><\/P>Usando Selenium como un scraper web y Python para analizar y agrupar, un equipo de The Wilderness Society ha podido arrojar luz sobre el sistema LR2000. Han desarrollado un sistema para descargar y almacenar las ubicaciones geográficas e información de los registros. Han desarrollado aplicaciones de mapeo para petróleo y gas, carbón, solar, eólica, geotérmica que permiten a los usuarios interactuar con los registros del sistema LR2000 que pueden actualizarse con un solo clic (casi).<\/P><\/P>Esta presentación repasará algunos de los detalles técnicos y desafíos de usar Selenium y Python para generar la base de datos espacial así como mostrar algunos de los resultados de big data en un mapa web.<\/P><\/BODY><\/HTML>
