60 research outputs found

    Search improvement within the geospatial web in the context of spatial data infrastructures

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    El trabajo desarrollado en esta tesis doctoral demuestra que es posible mejorar la búsqueda en el contexto de las Infraestructuras de Datos Espaciales mediante la aplicación de técnicas y buenas prácticas de otras comunidades científicas, especialmente de las comunidades de la Web y de la Web Semántica (por ejemplo, Linked Data). El uso de las descripciones semánticas y las aproximaciones basadas en el contenido publicado por la comunidad geoespacial pueden ayudar en la búsqueda de información sobre los fenómenos geográficos, y en la búsqueda de recursos geoespaciales en general. El trabajo comienza con un análisis de una aproximación para mejorar la búsqueda de las entidades geoespaciales desde la perspectiva de geocodificación tradicional. La arquitectura de geocodificación compuesta propuesta en este trabajo asegura una mejora de los resultados de geocodificación gracias a la utilización de diferentes proveedores de información geográfica. En este enfoque, el uso de patrones estructurales de diseño y ontologías en esta aproximación permite una arquitectura avanzada en términos de extensibilidad, flexibilidad y adaptabilidad. Además, una arquitectura basada en la selección de servicio de geocodificación permite el desarrollo de una metodología de la georreferenciación de diversos tipos de información geográfica (por ejemplo, direcciones o puntos de interés). A continuación, se presentan dos aplicaciones representativas que requieren una caracterización semántica adicional de los recursos geoespaciales. El enfoque propuesto en este trabajo utiliza contenidos basados en heurísticas para el muestreo de un conjunto de recursos geopesaciales. La primera parte se dedica a la idea de la abstracción de un fenómeno geográfico de su definición espacial. La investigación muestra que las buenas prácticas de la Web Semántica se puede reutilizar en el ámbito de una Infraestructura de Datos Espaciales para describir los servicios geoespaciales estandarizados por Open Geospatial Consortium por medio de geoidentificadores (es decir, por medio de las entidades de una ontología geográfica). La segunda parte de este capítulo desglosa la aquitectura y componentes de un servicio de geoprocesamiento para la identificación automática de ortoimágenes ofrecidas a través de un servicio estándar de publicación de mapas (es decir, los servicios que siguen la especificación OGC Web Map Service). Como resultado de este trabajo se ha propuesto un método para la identificación de los mapas ofrecidos por un Web Map Service que son ortoimágenes. A continuación, el trabajo se dedica al análisis de cuestiones relacionadas con la creación de los metadatos de recursos de la Web en el contexto del dominio geográfico. Este trabajo propone una arquitectura para la generación automática de conocimiento geográfico de los recursos Web. Ha sido necesario desarrollar un método para la estimación de la cobertura geográfica de las páginas Web. Las heurísticas propuestas están basadas en el contenido publicado por os proveedores de información geográfica. El prototipo desarrollado es capaz de generar metadatos. El modelo generado contiene el conjunto mínimo recomendado de elementos requeridos por un catálogo que sigue especificación OGC Catalogue Service for the Web, el estandar recomendado por deiferentes Infraestructuras de Datos Espaciales (por ejemplo, the Infrastructure for Spatial Information in the European Community (INSPIRE)). Además, este estudio determina algunas características de la Web Geoespacial actual. En primer lugar, ofrece algunas características del mercado de los proveedores de los recursos Web de la información geográfica. Este estudio revela algunas prácticas de la comunidad geoespacial en la producción de metadatos de las páginas Web, en particular, la falta de metadatos geográficos. Todo lo anterior es la base del estudio de la cuestión del apoyo a los usuarios no expertos en la búsqueda de recursos de la Web Geoespacial. El motor de búsqueda dedicado a la Web Geoespacial propuesto en este trabajo es capaz de usar como base un motor de búsqueda existente. Por otro lado, da soporte a la búsqueda exploratoria de los recursos geoespaciales descubiertos en la Web. El experimento sobre la precisión y la recuperación ha demostrado que el prototipo desarrollado en este trabajo es al menos tan bueno como el motor de búsqueda remoto. Un estudio dedicado a la utilidad del sistema indica que incluso los no expertos pueden realizar una tarea de búsqueda con resultados satisfactorios

    Cost-sensitive learning for Rule Classification: Evaluation of its applicability for Integrated Pest Management

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    This work evaluates and compares different supervised learning algorithms using a costsensitive approach to find a model that classifies legal rules related to pesticides as prohibitions and permissions. The naive Bayes classifier achieves the best results and it would be applicable because it doesn't misclassify prohibitions as permissions

    Towards Geo Decision Support Systems for Renewable Energy Outreach

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    La Tierra se encuentra afectada por numerosos fenómenos tales como los desastres naturales, sobre urbanización, contaminación, etc. Todas estas actividades afectan enormemente a los recursos naturales del planeta llevando a la escasez de los mismos. Un tema especialmente relevante es el uso exhaustivo de energía fósil y su impacto negativo sobre nuestro medio ambiente. Resulta de este modo fundamental la búsqueda de nuevos recursos energéticos limpios para satisfacer nuestras necesidades y reducir la dependencia de recursos energéticos fósiles. La transformación de una infraestructura de generación de energía basada en recursos fósiles a otra basada en recursos energéticos renovables tales como eólica, solar y energía hidroeléctrica llevará a un mejor mantenimiento del medio ambiente ya que supondrá poco o ningún efecto en el calentamiento global por las emisiones, y a una reducción de la dependencia de fuentes de energía fósil. Las energías renovables son una fuente natural de energía que tiene importantes beneficios ya que proporciona un sistema de producción de energía confiable, con precios de la energía estables, puestos de trabajo especializados, y beneficios económicos y el medio ambiente. La energía solar es una de las mejores energías renovables. El sol es la fuente natural y fundamental de la existencia humana sobre la tierra y afecta a todos los procesos químicos, físicos y biológicos. Una hora de la energía del sol en la tierra es suficiente para alimentar a todo el planeta durante un año. La energía del sol o la radiación solar y su presencia geográfica determinan posibles inversiones en energía solar y las estrategias de desarrollo de las mismas. De este modo es esencial para poder proporcionar respuestas relacionadas con el "qué, quién, cuando y donde". Por ejemplo: ¿Cuál es el perfil de trabajo que mejor adapta a una posición gerencial de las energías renovables? ¿Dónde está el mejor lugar para invertir en huertos solares y/o parques eólicos? ¿En qué fecha se registra la más alta productividad? ¿Por qué este lugar no es apto para proyectos hidráulicos? ¿Por qué hay un bajón en la radiación solar en el año 2000 frente a 2012? Etc. En general, la toma de decisiones es el proceso de seleccionar la mejor opción viable de un conjunto de posibles maneras de hacer las cosas. Los Sistemas de Soporte de Decisión (del inglés Decision Support System, DSS) constituyen un ecosistema cognitivo que facilita la interacción entre los seres humanos y los datos para facilitar de forma profunda, significativa y útil la creación de soluciones efectivas en tiempo y costes. Grandes almacenamientos de Datos (Data warehousing), procesos de Extracción, Transformación y Carga (del inglés Extract Transform and Load, ETL) y la Inteligencia de Negocios (del ingles Business Intelligence, BI) son aspectos tecnológicos clave vinculados a la toma de decisiones. Además, la toma de decisiones en el contexto de la energía solar depende de Sistemas de Información Geográfica. Aunque la energía del Sol está disponible en todo el mundo, es evidente que la energía solar es más abundante cerca de los trópicos. Por ejemplo, una inversión en plantas de energía fotovoltaica en lugares cerca de los trópicos y del ecuador requerirá menos tiempo para su amortización. Dependiendo de la ubicación geográfica y las condiciones climáticas, la intensidad solar varía. Por esta razón, es importante seleccionar la ubicación adecuada que optimice la inversión teniendo en cuenta factores como la intensidad de la radiación solar, clima, tierras aptas y economía. Hay modelos como Global atlas y SimuSOLAR que dan información de idoneidad sobre la radiación solar y las ubicaciones. Sin embargo, estos modelos están restringidos a expertos, cubren áreas geográficas limitadas, no son aptos para casos de uso diferentes de los inicialmente previstos, y adolecen de falta de informes detallados e intuitivos para el público en general. El desarrollo de una cartografía extensa sobre la relación de zonas de sol y de sombra es un trabajo muy complejo que involucra diversos conceptos y retos de ingeniería, necesitando de la integración de diferentes modelos de datos, de calidad y cantidad heterogéneas, con limitaciones presupuestarias, etc. El objetivo de los trabajos de investigación desarrollados ha sido establecer la arquitectura de software para el desarrollo de Sistemas de Soporte de Decisión en el ámbito de las energías renovables en general, y de la energía solar en particular. La característica clave de este enfoque de arquitectura de software es ser capaz de proporcionar Sistemas de Soporte de Decisión que ofrezcan servicios de bajo coste ("low cost") en este contexto. Hagamos una analogía. Imagínese que usted está buscando comprar o alquilar una casa en España. Quiere analizar las características del edificio (por ejemplo dimensiones, jardín, más de una edificación en la parcela) y su entorno (por ejemplo, conexiones, servicios). Para realizar esta tarea puede utilizar los datos gratuitos proporcionados por la Oficina Virtual del Catastro de España junto con imágenes libres de un proveedor de ortofotografías (por ejemplo PNOA, Google o Bing) y datos contextuales libres procedentes de otros organismos locales, regionales y/o nacionales (por ejemplo el Ayuntamiento de Zaragoza, el Gobierno de Aragón, el proyecto Cartociudad). Si alguien integra todos estos orígenes de datos en un sistema (por ejemplo el cliente del servicio de mapas de la Infraestructura de Datos Espaciales de España, IDEE), tiene un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" para comprar o alquilar una casa. Este trabajo de investigación tiene como objetivo el desarrollo de un enfoque de arquitectura de software que podría proporcionar un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" cuando los consumidores necesitan tomar decisiones relacionadas con las energías renovables, en particular sistemas de energía solar, como podría ser la selección de la mejor opción para instalar un sistema solar, o decidir una inversión en una granja solar comunitaria. Una parte importante de este proceso de investigación ha consistido en el análisis sobre la idoneidad de las tecnologías vinculadas a Grandes almacenamientos de Datos y procesos de Extracción, Transformación y Carga para almacenar y procesar gran cantidad de datos históricos referentes a la energía, e Inteligencia de Negocios para la estructuración y presentación de informes. Por otro lado, ha sido necesario centrar el trabajo en modelos de negocio abierto (infraestructura de servicios web, modelos de datos 3D, técnicas de representación de datos sobre zonas de sol y sombra, y fuentes de datos) para el desarrollo económico del producto. Además, este trabajo identifica casos de uso donde los Sistemas de Soporte de Decisión deben ser el instrumento de resolución de problemas de mercado y de problemas científicos. Por lo tanto, esta tesis tiene como objetivo enfatizar y adoptar las tecnologías citadas para proponer un Sistema de Soporte de Decisión completo para un mejor uso potencial de las energías renovables que denominamos REDSS (del inglés Renewable Energy Decision Support System). El trabajo de investigación ha sido desarrollado con el objeto de encontrar respuestas a las siguientes preguntas de investigación: Preguntas relacionadas a los datos: - ¿Cómo elegir el proceso de creación de datos más adecuado para crear modelos geográficos cuyo coste económico sea razonable? Preguntas relacionadas con la tecnología: - ¿Qué limitaciones tecnológicas actuales tienen las herramientas computacionales para el cálculo de la intensidad y sombra solar? - ¿Cómo se puede adaptar conceptos como Grandes almacenamientos de Datos y la Inteligencia de Negocios en el campo de las energías renovables? - ¿Cómo estructurar y organizar datos relacionados con la intensidad solar y la sombra? - ¿Cuáles son las diferencias significativas entre el método propuesto y otros servicios globales existentes? Preguntas relacionadas con casos de uso: - ¿Cuáles son los casos de uso de REDSS? - ¿Cuáles son los beneficios de REDSS para expertos y público en general? Para darle una forma concreta a la contribución y el enfoque propuesto, se ha desarrollado un prototipo denominado Energy2People basado en principios de Inteligencia de Negocio que no sólo proporciona datos de localización avanzada sino que es una base sobre la que para desarrollar futuros productos comerciales. En su conformación actual, esta herramienta ayuda a descubrir y representar las relaciones de datos clave en el sector de las energías renovables y, permite descubrir al público en general relaciones entre los datos en casos donde no era evidente. Esencialmente, el enfoque propuesto conduce a un aumento en el rendimiento de gestión y visualización de datos. Las principales aportaciones de esta tesis pueden resumirse como siguen: - En primer lugar, esta tesis hace una revisión de varios modelos de sol-sombra de código abierto y cerrado para identificar el alcance de la necesidad de modelos de decisión y de su soporte efectivo. Además, proporciona información detallada sobre fuentes de información gratuita relacionada con datos de radiación solar. - En segundo lugar, se plantea un armazón conceptual para el desarrollo de modelos geográficos de bajo coste. Como ejemplo de la aplicación de esta aproximación se ha desarrollado un modelo de bajo coste de ciudad virtual 3D utilizando datos catastrales públicamente disponibles vía servicios Web. - En tercer lugar, este trabajo propone el uso de REDSS al problema de la toma de decisiones en el campo de la energía solar. Este modelo también cuenta con otros puntos distinguibles como los enfoques de co-creación y Mix-and-match. - En cuarto lugar, esta tesis identifica varios escenarios de aplicaciones reales y varios tipos de actores que deberían salir beneficiados por la aplicación de esta estrategia. - Por último, esta tesis presenta el prototipo "Enery2People" desarrollado para explorar datos de localización de la radiación solar y eventos temporales que sirve como ejemplo práctico de la aproximación planteada en esta tesis. Para hacer más claro el potencial del enfoque propuesto, este prototipo es comparado con otros Atlas Internacionales de la energía renovable

    Application of Geographical Information Systems for calculating the eruptive volume of materials issued in the 1971 eruption of the volcano Teneguía (La Palma, Canary Islands, Spain)

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    Geographic Information Systems (GIS) are becoming day to day an essential tool in the field of Geology. To show its potential, we have used a three-dimensional spatial analysis in ArcGIS 10.0 from triangulated irregular networks (TIN) formed by topographies for the volcano Teneguía (La Palma, Canary Islands) before and after its eruption in 1971. The purpose of the study is to calculate the surface eruptive volume, discuss the measures carried out after the eruption in 1974, and try to get a more accurate volumetric resultLos Sistemas de Información Geográfica (SIG) son una herramienta cada día más indispensable en el campo de la Geología. Para demostrar su potencial, se ha realizado un análisis espacial tridimensional en ArcGIS 10.0 a partir de redes irregulares de triángulos (TIN) formados por las topografías previa y posterior a la erupción del año 1971 del volcán Teneguía (La Palma). La finalidad del artículo es calcular el volumen eruptivo en superficie, discutir las medidas llevadas a cabo en el estudio de la erupción en 1974, y tratar de conseguir un resultado volumétrico más exact

    Site-Specific Rules Extraction in Precision Agriculture

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    El incremento sostenible en la producción alimentaria para satisfacer las necesidades de una población mundial en aumento es un verdadero reto cuando tenemos en cuenta el impacto constante de plagas y enfermedades en los cultivos. Debido a las importantes pérdidas económicas que se producen, el uso de tratamientos químicos es demasiado alto; causando contaminación del medio ambiente y resistencia a distintos tratamientos. En este contexto, la comunidad agrícola divisa la aplicación de tratamientos más específicos para cada lugar, así como la validación automática con la conformidad legal. Sin embargo, la especificación de estos tratamientos se encuentra en regulaciones expresadas en lenguaje natural. Por este motivo, traducir regulaciones a una representación procesable por máquinas está tomando cada vez más importancia en la agricultura de precisión.Actualmente, los requisitos para traducir las regulaciones en reglas formales están lejos de ser cumplidos; y con el rápido desarrollo de la ciencia agrícola, la verificación manual de la conformidad legal se torna inabordable.En esta tesis, el objetivo es construir y evaluar un sistema de extracción de reglas para destilar de manera efectiva la información relevante de las regulaciones y transformar las reglas de lenguaje natural a un formato estructurado que pueda ser procesado por máquinas. Para ello, hemos separado la extracción de reglas en dos pasos. El primero es construir una ontología del dominio; un modelo para describir los desórdenes que producen las enfermedades en los cultivos y sus tratamientos. El segundo paso es extraer información para poblar la ontología. Puesto que usamos técnicas de aprendizaje automático, implementamos la metodología MATTER para realizar el proceso de anotación de regulaciones. Una vez creado el corpus, construimos un clasificador de categorías de reglas que discierne entre obligaciones y prohibiciones; y un sistema para la extracción de restricciones en reglas, que reconoce información relevante para retener el isomorfismo con la regulación original. Para estos componentes, empleamos, entre otra técnicas de aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales y “Long Short- Term Memory”. Además, utilizamos como baselines algoritmos más tradicionales como “support-vector machines” y “random forests”.Como resultado, presentamos la ontología PCT-O, que ha sido alineada con otras ontologías como NCBI, PubChem, ChEBI y Wikipedia. El modelo puede ser utilizado para la identificación de desórdenes, el análisis de conflictos entre tratamientos y la comparación entre legislaciones de distintos países. Con respecto a los sistemas de extracción, evaluamos empíricamente el comportamiento con distintas métricas, pero la métrica F1 es utilizada para seleccionar los mejores sistemas. En el caso del clasificador de categorías de reglas, el mejor sistema obtiene un macro F1 de 92,77% y un F1 binario de 85,71%. Este sistema usa una red “bidirectional long short-term memory” con “word embeddings” como entrada. En relación al extractor de restricciones de reglas, el mejor sistema obtiene un micro F1 de 88,3%. Este extractor utiliza como entrada una combinación de “character embeddings” junto a “word embeddings” y una red neuronal “bidirectional long short-term memory”.<br /

    GeoCluster: Librería de algoritmos de agrupamiento para objetos geoespaciales

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    Este trabajo consiste en el desarrollo de una librería que, a partir de una fuente de datos geoespaciales, sea capaz de generar conjuntos utilizando algoritmos de agrupamiento. En concreto, se ha implementado el algoritmo DBSCAN y varias versiones de K-Means. Como la información geoespacial es compleja y puede tener atributos de todo tipo, la librería incluye diversas distancias que se pueden utilizar en el proceso de agrupamiento. Se ha comprobado que la distancia de Hausdorff es la mejor opción para medir la lejanía entre las geometrías de los objetos geoespaciales, ya que éstas suelen ser polígonos. Para poder aprovechar al máximo la complejidad de los datos geoespaciales, se ha construido una distancia combinada que tiene en cuenta diversos criterios al formar los conjuntos. Esto permite agrupar ciudades en base a su localización y a su número de habitantes, al mismo tiempo. Una vez ejecutado el algoritmo, el usuario debería interpretar los resultados para entender qué significan los conjuntos generados. Para ayudarle en esta tarea, la librería anota los conjuntos. El proceso consiste en analizar la información textual de cada elemento, utilizando un nomenclátor, y extraer los términos más repetidos. Así las anotaciones consistirán en información que es común al conjunto. Como la tarea de anotación está sujeta a fallos (por ejemplo, ambigüedades en la información de los objetos), se ha desarrollado una técnica de validación de las anotaciones generadas. Consiste en recurrir a una base de datos de unidades administrativas globales, y utilizarla para comparar la geometría de cada elemento con la que corresponde a sus anotaciones. Una anotación se considerará válida si ambas geometrías son aproximadamente iguales. La librería construida gestiona la lectura de datos geoespaciales desde ficheros ESRI Shapefile y desde bases de datos MySQL. También permite almacenar las agrupaciones generadas en ficheros ESRI Shapefile y en bases de datos MySQL. Por último se han realizado una serie de experimentos con conjuntos de datos reales y sintéticos. Éstos se han utilizado para resolver problemas sencillos de carácter geográfico y para extraer conclusiones sobre los algoritmos y distancias desarrollados

    Sistema para la integración de información sobre productos fitosanitarios

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    Este proyecto se centra en presentar y demostrar un modelo de integración de información relativa a productos fitosanitarios y su aplicación en diferentes productos agrícolas provenientes de fuentes heterogéneas en un esquema único y escalable. Para lograr esto, se han seleccionado diferentes fuentes de datos sobre productos fitosanitarios, presentes en distintos formatos y se han analizado varias tecnologías de integración para elegir el stack tecnológico que más se adecue al problema en cuestión. Dada la naturaleza del mismo, se puede englobar dentro de un panorama de programación y tecnologías Big Data

    Murcy, una aplicación web para crear y responder preguntas de forma lúdica

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    El objetivo de este proyecto es la evolución y expansión de Murcy, una prueba de concepto que permite crear y jugar quizzes. Se desea que Murcy se convierta en un producto mínimo viable para desarrollar pruebas con usuarios reales. Para llevar a cabo esta evolución, se ha realizado un análisis de las alternativas existentes en el mercado para poder extraer nuevas funcionalidades para Murcy, los riesgos existentes y la mejor metodología de desarrollo para Murcy. Y gracias a este análisis se ha podido terminar el proyecto con resultados satisfactorios.Gracias a todo el proceso realizado se ha podido completar la evolución de Murcy a un producto mínimo viable con que realizar pruebas con usuarios reales.<br /

    ExplorAragón: Juego social sobre Aragón. Desarrollo de una app para el aprendizaje sobre municipios de Aragón

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    En la actualidad el desarrollo de páginas web adaptables a los nuevos dispositivos o de aplicaciones para teléfonos móviles o tablets es uno de los principales motores de negocio de las consultoras TIC. Sin embargo, una importante serie de problemas de índole social, artístico, cultural, educativo,… Suelen quedar abandonadas, normalmente por la escasez de fondos y los precios del desarrollo de estas tecnologías. ExplorAragón es una aplicación Android que ofrece experiencias de usuario únicas acercando los municipios de Aragón a quienes estén dispuestos a recorrerlos de una forma diferente. Para ello se disponen de dos juegos sociales en los que el usuario podrá competir por demostrar que es quien más sabe sobre esa comunidad. ExplorAragon aprovecha los datos abiertos de distintas plataformas y un rastreador de información para crear una base de datos a partir de la que generar los juegos. El primero de ellos consiste en un juego de preguntas y respuestas en el que los jugadores podrán seleccionar la dificultad de las preguntas a las que deberán enfrentarse y competir por ser el primero en la clasificación. El segundo juego es un recorrido mediante la utilización de pistas que deberá resolver el usuario para completar un recorrido alrededor de distintos municipios de Aragón, de forma que se combina la diversión de participar en el juego, el conocimiento para resolver los acertijos y la posibilidad de aprender nueva información y visitar lugares que antes no se conocían. Se ha conseguido realizar una aplicación con funciones atractivas y dinámicas y que puede dar muchas opciones de uso en muchos sectores (educativo, turístico, recreativo, etc.). A su vez, la sección del servidor, con carga de datos automatizada, puede servir como base a otros proyectos que aprovechen datos de municipios o puntos de interés de la Comunidad de Aragón, siendo este sistema utilizable en otros lugares
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