000161953 001__ 161953 000161953 005__ 20250710113209.0 000161953 037__ $$aTESIS-2025-223 000161953 041__ $$aeng 000161953 1001_ $$aMartín Segura, Sergio 000161953 24500 $$aImproving Access and Discovery of Spatial Resources in Catalogues 000161953 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza, Prensas de la Universidad$$c2025 000161953 300__ $$a109 000161953 4900_ $$aTesis de la Universidad de Zaragoza$$v2025-222$$x2254-7606 000161953 500__ $$aPresentado: 22 05 2025 000161953 502__ $$aTesis-Univ. Zaragoza, , 2025$$bZaragoza, Universidad de Zaragoza$$c2025 000161953 506__ $$aby-nc$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es 000161953 520__ $$aLas Infraestructuras de Datos Espaciales (IDE) continúan siendo, en muchos contextos, las principales fuentes de datos geoespaciales. Con el constante crecimiento del volumen de estos datos, la capacidad de encontrar el recurso espacial adecuado se ha vuelto cada vez más crítica. Sin embargo, este proceso suele ser complicado.<br />En esta tesis, abordamos la problemática del descubrimiento de recursos espaciales en catálogos de datos geoespaciales. Para ello, realizamos una serie de estudios empíricos que identifican los problemas que limitan la efectividad de los catálogos<br />y analizan su impacto real. Demostramos que, en muchos casos, los registros de metadatos de los catálogos no son suficientes para localizar el recurso deseado.<br />Proporcionamos una definición formal del fenómeno conocido como Metadata Reference Rot, analizando sus componentes, y evidenciamos que afecta significativamente a los metadatos espaciales: menos del 75% de los registros contienen al menos una URL de distribución accesible.<br />Además, demostramos que los sistemas de recuperación espacial actuales, basados en la representación de la Minimum Bounding Box (MBB), suelen generar resultados falsos positivos. Los resultados emp´ıricos evidencian una precisión muy variable entre catálogos, y ninguno logra métricas suficientemente altas.<br />Como alternativa, proponemos un nuevo enfoque para mejorar la precisión de las búsquedas espaciales. Presentamos el DGGS Footprint, un método que utiliza Discrete Global Grid Systems (DGGS) para representar la extensión espacial de un conjunto de datos mediante una lista de celdas que intersectan con su huella real. Esta representación permite realizar búsquedas espaciales más precisas que los métodos tradicionales, como MBB o Convex Hull. Nuestro estudio empírico confirma que el DGGS Footprint mejora significativamente la precisión de las búsquedas, alcanzando un promedio superior al 96% en todos los catálogos analizados.<br /> 000161953 520__ $$aSpatial Data Infrastructures (SDIs) remain, in many contexts, the primary sources of geospatial data. With the constant growth of geospatial data volumes, the ability to identify the correct spatial resource has become increasingly critical, yet often challenging. This thesis addresses the problem of discovering spatial resources in geospatial data catalogues. Through a series of empirical studies, we identify key issues limiting the effectiveness of these catalogues and evaluate their real-world impact. Our findings reveal that, in many cases, the metadata records in spatial catalogues are insufficient for locating the desired resource. We introduce a formal definition of Metadata Reference Rot and analyze its components, demonstrating its significant prevalence in spatial metadata: fewer than 75% of metadata records contain at least one accessible distribution URL. Furthermore, we show that current spatial retrieval systems, relying on Minimum Bounding Box (MBB) representations, are prone to generating false positive results. Empirical results highlight considerable variability in catalogue precision, with none achieving sufficiently high metrics. To address these limitations, we propose an alternative approach for improving search precision. We introduce DGGS Footprint, a novel method leveraging Discrete Global Grid Systems (DGGS) to represent the spatial extent of datasets. By encoding the dataset¿s footprint as a list of intersecting cells, this approach enables more accurate spatial searches compared to traditional MBB or Convex Hull methods. Our empirical evaluation demonstrates that DGGS Footprint significantly enhances search precision, achieving an average accuracy of over 96% across all studied catalogues.<br /> 000161953 521__ $$97100$$aPrograma de Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática 000161953 540__ $$9info:eu-repo/semantics/openAccess 000161953 6531_ $$asistemas de información geográfica 000161953 691__ $$a9 000161953 692__ $$aDesarrollar infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible, y fomentar la innovación. 000161953 700__ $$aLópez Pellicer, Francisco Javier$$edir. 000161953 700__ $$aZarazaga Soria, Francisco Javier $$edir. 000161953 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b 000161953 830__ $$9512 000161953 8560_ $$fcdeurop@unizar.es 000161953 8564_ $$uhttps://zaguan.unizar.es/record/161953/files/TESIS-2025-223.pdf$$zTexto completo (eng) 000161953 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:161953$$pdriver 000161953 909co $$ptesis 000161953 9102_ $$aIngeniería y Arquitectura$$b 000161953 980__ $$aTESIS