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Todos los ejemplos cargan las 16 regiones de Chile. Cambia la URL por cualquier dataset del Catálogo.

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LeafletMapLibrePythonQGISR

<div id="map" style="height: 480px"></div>
<link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.css" />
<script src="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.js"></script>
<script>
  const map = L.map("map").setView([-35, -71], 4);
  L.tileLayer("https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png", {
    attribution: "&copy; OpenStreetMap contributors",
  }).addTo(map);

  const url =
    "https://raw.githubusercontent.com/andresgmg/World-GeoJSON/main/regiones.geojson";

  fetch(url)
    .then((r) => r.json())
    .then((data) => {
      const capa = L.geoJSON(data, {
        style: { weight: 1, color: "#00695c", fillOpacity: 0.15 },
        onEachFeature: (f, l) => l.bindTooltip(f.properties.Region),
      }).addTo(map);
      map.fitBounds(capa.getBounds());
    });
</script>

import maplibregl from "maplibre-gl";

const map = new maplibregl.Map({
  container: "map",
  style: "https://demotiles.maplibre.org/style.json",
  center: [-71, -35],
  zoom: 3,
});

map.on("load", () => {
  map.addSource("regiones", {
    type: "geojson",
    data: "https://raw.githubusercontent.com/andresgmg/World-GeoJSON/main/regiones.geojson",
  });

  map.addLayer({
    id: "regiones-fill",
    type: "fill",
    source: "regiones",
    paint: { "fill-color": "#00695c", "fill-opacity": 0.15 },
  });

  map.addLayer({
    id: "regiones-line",
    type: "line",
    source: "regiones",
    paint: { "line-color": "#00695c", "line-width": 1 },
  });
});

import geopandas as gpd

URL = (
    "https://raw.githubusercontent.com/andresgmg/World-GeoJSON"
    "/main/regiones.geojson"
)

regiones = gpd.read_file(URL)

print(len(regiones))                    # 16
print(regiones.crs)                     # EPSG:4326
print(regiones["Region"].tolist()[:3])

# El área necesita un CRS proyectado. Calcularla en grados no significa nada.
# EPSG:5361 (SIRGAS-Chile) es el adecuado para Chile.
print(regiones.to_crs(5361).area / 1e6)  # km²

Sin GeoPandas, la biblioteca estándar basta para inspeccionar el archivo:

import json
import urllib.request

with urllib.request.urlopen(URL) as fh:
    data = json.load(fh)

for feature in data["features"]:
    print(feature["properties"]["Region"])

No hagas json.load de un archivo de 70 MB a la ligera

comunas.geojson se expande a bastante más de un gigabyte de objetos Python. Usa ijson para streamearlo, o GeoPandas, que parsea con GDAL en vez de construir diccionarios de Python.

Capa → Añadir capa → Añadir capa vectorial
En Tipo de origen elige Protocolo: HTTP(S), nube, etc.
Pega la URL raw: https://raw.githubusercontent.com/andresgmg/World-GeoJSON/main/regiones.geojson
Pulsa Añadir.

QGIS detecta el CRS como EPSG:4326 automáticamente. Para medir áreas o distancias, reproyecta primero a un CRS proyectado adecuado a tu zona de interés — para Chile, EPSG:5361.

Para el archivo de comunas de 70 MB, descárgalo localmente en vez de consumirlo por HTTP; si no, QGIS repetirá peticiones por rangos.

library(sf)

url <- paste0(
  "https://raw.githubusercontent.com/andresgmg/World-GeoJSON",
  "/main/regiones.geojson"
)

regiones <- st_read(url)

nrow(regiones)        # 16
st_crs(regiones)      # EPSG:4326
plot(st_geometry(regiones))

Qué recibes¶

Un FeatureCollection estándar. Las regiones de Chile llevan hoy estas propiedades:

{
  "objectid": 1084,
  "cir_sena": 1,
  "codregion": 15,
  "area_km": 16866.81984442,
  "st_area_sh": 18868687743.9,
  "st_length_": 750529.550114,
  "Region": "Región de Arica y Parinacota"
}

Estos nombres de propiedades no son definitivos

Vienen directamente del shapefile Esri de origen y son inconsistentes: tres estilos de nomenclatura en un mismo objeto, más artefactos de exportación como st_area_sh. El esquema estandarizado está definido en Esquema de propiedades y se aplicará como un cambio rompedor documentado. Ver Versionado y estabilidad.