Big Data Geospatial Processing for Massive Aerial LiDAR Datasets

[Abstract] For years, Light Detection and Ranging (LiDAR) technology has been considered as a challenge when it comes to developing efficient software to handle the extremely large volumes of data this surveying method is able to collect. In contexts such as this, big data technologies have been providing powerful solutions for distributed storage and computing. In this work, a big data approach on geospatial processing for massive aerial LiDAR point clouds is presented. By using Cassandra and Spark, our proposal is intended to support the execution of any kind of heavy time-consuming process; nonetheless, as an initial case of study, we have focused on fast ground-only rasters obtention to generate digital terrain models (DTMs) from massive LiDAR datasets. Filtered clouds obtained from the isolated processing of adjacent zones may exhibit errors located on the boundaries of the zones in the form of misclassified points. Usually, this type of error is corrected through manual or semi-automatic procedures. In this work, we also present an automated strategy for correcting errors of this type, improving the quality of the classification process and the DTMs obtained while minimizing user intervention. The autonomous nature of all computing stages, along with the low processing times achieved, opens the possibility of considering the system as a highly scalable service-oriented solution for on-demand DTM generation or any other geospatial process. Said solution would be a highly useful and unique service for many users in the LiDAR field, and one which could get near to real-time processing with appropriate computational resources.Xunta de Galicia; ED431C 2017/04Consolidation Programme of Competitive Research Units; R2016/037Xunta de Galicia; ED431G/01Ministerio de Economía y Competitividad; TIN2016-75845-

Supporting multi-resolution out-of-core rendering of massive LiDAR point clouds through non-redundant data structures

This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in INTERNATIONAL JOURNAL OF GEOGRAPHICAL INFORMATION SCIENCE on 28 Nov 2018, available at: https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1549734[Abstract]: In recent years, the evolution and improvement of LiDAR (Light Detection and Ranging) hardware has increased the quality and quantity of the gathered data, making the storage, processing and management thereof particularly challenging. In this work we present a novel, multi-resolution, out-of-core technique, used for web-based visualization and implemented through a non-redundant, data point organization method, which we call Hierarchically Layered Tiles (HLT), and a tree-like structure called Tile Grid Partitioning Tree (TGPT). The design of these elements is mainly focused on attaining very low levels of memory consumption, disk storage usage and network traffic on both, client and server-side, while delivering high-performance interactive visualization of massive LiDAR point clouds (up to 28 billion points) on multiplatform environments (mobile devices or desktop computers). HLT and TGPT were incorporated and tested in ViLMA (Visualization for LiDAR data using a Multi-resolution Approach), our own web-based visualization software specially designed to work with massive LiDAR point clouds.This research was supported by Xunta de Galicia under the Consolidation Programme of Competitive Reference Groups, co-founded by ERDF funds from the EU [Ref. ED431C 2017/04]; Consolidation Programme of Competitive Research Units, co-founded by ERDF funds from the EU [Ref. R2016/037]; Xunta de Galicia (Centro Singular de Investigación de Galicia accreditation 2016/2019) and the European Union (European Regional Development Fund, ERDF) under Grant [Ref. ED431G/01]; and the Ministry of Economy and Competitiveness of Spain and ERDF funds from the EU [TIN2016-75845-P].Xunta de Galicia; ED431C 2017/04Xunta de Galicia; R2016/037Xunta de Galicia; ED431G/0

GVLiDAR: an interactive web-based visualization framework to support geospatial measures on lidar data

[Abstract] In recent years lidar technology has experienced a noticeable increase in its relevance and usage in a number of scientific fields. Therefore, software capable of handling lidar data becomes a key point in those fields. In this article, we present GPU-based viewer lidar (GVLiDAR), a novel web framework for visualization and geospatial measurement of lidar data point sets. The design of the framework is focused on achieving three key objectives: performance in terms of real-time interaction, functionality, and online availability for the lidar datasets. All lidar files are pre-processed and stored in a lossless data structure, which minimizes transfer requirements and offers an on-demand lidar data web framework.Galicia. Consellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria; GRC2013 / 055Galicia. Consellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria; R2014/049Ministerio de Economía y Competitividad; TIN2013-42148-PMinisterio de Economía y Competitividad; TIN2016-75845-

Objetos de adorno personal en el dolmen de Aizibita ( Cirauqui, Navarra)

Se describen la totalidad de objetos suntuarios recuperados en el dolmen de Aizibita (Navarra, España). El contexto arqueológico funerario eleva a la categoría de ritual todo lo que en él aparece pero, en este artículo, se prescinde de herramientas, armas y objetos cuya presencia en el yacimiento podría explicarse por otros motivos, limitando el análisis a los objetos deadomo

Antitumor activity of the tea polyphenol epigallocatechin-3-gallate encapsulated in targeted vesicles after intravenous administration

The therapeutic potential of epigallocatechin gallate, a green tea polyphenol with anti-cancer properties, is limited by its inability to specifically reach tumors following intravenous administration. The purpose of this study is to determine whether a tumor-targeted vesicular formulation of epigallocatechin gallate would suppress the growth of A431 epidermoid carcinoma and B16-F10 melanoma in vitro and in vivo. Transferrin-bearing vesicles encapsulating epigallocatechin gallate were intravenously administered to mice bearing subcutaneous A431 and B16-F10 tumors. The intravenous administration of epigallocatechin gallate encapsulated in transferrin-bearing vesicles resulted in tumor suppression for 40% of A431 and B16-F10 tumors. Animal survival was improved by more than 20 days compared to controls. Encapsulation of epigallocatechin gallate in transferrin-bearing vesicles is a promising therapeutic strategy

Detection of skewed X-chromosome inactivation in Fragile X syndrome and X chromosome aneuploidy using quantitative melt analysis.

Methylation of the fragile X mental retardation 1 (FMR1) exon 1/intron 1 boundary positioned fragile X related epigenetic element 2 (FREE2), reveals skewed X-chromosome inactivation (XCI) in fragile X syndrome full mutation (FM: CGG > 200) females. XCI skewing has been also linked to abnormal X-linked gene expression with the broader clinical impact for sex chromosome aneuploidies (SCAs). In this study, 10 FREE2 CpG sites were targeted using methylation specific quantitative melt analysis (MS-QMA), including 3 sites that could not be analysed with previously used EpiTYPER system. The method was applied for detection of skewed XCI in FM females and in different types of SCA. We tested venous blood and saliva DNA collected from 107 controls (CGG < 40), and 148 FM and 90 SCA individuals. MS-QMA identified: (i) most SCAs if combined with a Y chromosome test; (ii) locus-specific XCI skewing towards the hypomethylated state in FM females; and (iii) skewed XCI towards the hypermethylated state in SCA with 3 or more X chromosomes, and in 5% of the 47,XXY individuals. MS-QMA output also showed significant correlation with the EpiTYPER reference method in FM males and females (P < 0.0001) and SCAs (P < 0.05). In conclusion, we demonstrate use of MS-QMA to quantify skewed XCI in two applications with diagnostic utility

Aplicación de conceptos y herramientas lean en MRO de una empresa de mantenimiento aeronáutico

El presente documento trata sobre la aplicación de los Conceptos y Herramientas genéricos de la teoría Lean en el entorno del MRO, iniciales inglesas para Maintenance, Repair and Overhaul (Mantenimiento, Reparación e Inspección). En este caso, además se va a aplicar sobre el entorno concreto del MRO Aeronáutico en Aviación Comercial. Los motivos que me han llevado a analizar esta aplicación particular de la teoría Lean, es su todavía reciente aplicación en este ámbito y, por tanto, el previsible camino de mejora que queda por recorrer hasta perfeccionarlo, a semejanza de lo que ha sucedido con la aplicación del Lean Manufacturing en la fabricación dentro del sector automovilístico. De esta manera en este documento, primeramente presento una introducción teórica a los Conceptos y Herramientas genéricos que constituyen la teoría Lean, así como al procedimiento estándar seguido en el mantenimiento de los aviones para uso comercial, de forma que el lector adquiera los conocimientos básicos para entender el proyecto real en el que he podido participar durante la Beca que he realizado en la empresa de Ingeniería Sisteplant S.L. A lo largo del documento el lector podrá adquirir no sólo los conocimientos teóricos básicos sobre la teoría genérica de Lean, sino también conocer los retos y particularidades que implica su aplicación en el entorno del MRO. También realizo una introducción sobre dos temas que considero deben formar parte de futuros desarrollos relacionados con el entorno del MRO Aeronáutico, como son, La Mejora de la Cadena de Suministro en entorno MRO mediante Lean, y la Mejora en la Gestión y Organización de Piezas, Repuestos y Herramientas en MRO, dada la todavía poca optimización que tienen en su aplicación en el sector aéreo comercial.Ingeniería Industria

Descriptores para búsqueda de similitud en canciones

En este trabajo se aborda el problema de la recomendación musical automática, basándonos únicamente en la señal de audio y sin ayudas externas como pueden ser etiquetas o filtros colaborativos. La idea es recomendar canciones similares a una dada, bien porque sean del mismo género o porque se parezcan musicalmente. Se presentan distintos descriptores acústicos y visuales que extraen información y características de la señal. Dada una base de datos musical heterogénea, elegimos canciones representativas de cada género, y creamos listas de recomendación para cada uno basadas en los distintos descriptores. Revisamos las listas y las valoramos usando un sistema de calificación, cuyo problema es su subjetividad, aun así, nos sirven para descartar descriptores. Al final, se consigue una base sólida de descriptores que logran buenos resultados por si solos. De manera combinada, podrían formar una buena base para un sistema de clasificación y recomendación automático.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació

Armonización de medidas escalares de resonancia magnética de difusión

Las medidas escalares que se derivan de los estudios de resonancia magnética de difusión (Anisotropía Fraccional, Difusividad Media), pueden variar en función de los parámetros de adquisición de los datos. Como consecuencia, datos obtenidos en distintos escáneres pueden no ser compatibles entre ellos, y, por lo tanto, no pueden ser usadas en estudios clínicos multicentro. En el presente proyecto se plantea el uso de redes convolucionales y técnicas de deep learning para encontrar el mapeo existente entre dos adquisiciones realizadas con diferentes parámetros de tal manera que estas sean comparables.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Ingeniería de Telecomunicació