| TAZ-TFG-2020-3917 |
Biblioteca y API web para la manipulación de datos geográficos sobre una malla global discreta
Martínez Fernández, Javier
Béjar Hernández, Rubén (dir.)
Universidad de Zaragoza,
EINA,
2020
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Graduado en Ingeniería Informática
Resumen: El objetivo de este TFG ha sido crear una biblioteca para la importación, transformación, almacenamiento y recuperación de datos geográficos basados en un DGGS (Sistemas de Mallas Globales Discretas), una aproximación novedosa y versátil al modelizado e integración de datos geográficos, basada en jerarquías de celdas multi-resolución. Por su novedad, hay poco software disponible para crear y manipular datos con este tipo de modelos.
Se ha comenzado por estudiar alternativas de almacenamiento persistente (BD), seleccionando finalmente una base de datos NoSQL orientada a documentos, en concreto, MongoDB, tras comprobar las ventajas que ofrece frente a otras alternativas. Se ha continuado por diseñar e implementar una biblioteca Python que permite importar, manipular, recuperar y dar persistencia a datos sobre los modelos diseñados y en la BD elegida. Permite además la transformación de datos basados en un DGGS hacia formatos más comunes de información geográfica como el modelo vectorial o ráster, y viceversa.
Se ha diseñado e implementado una API web, desarrollando un servidor web con el framework Django REST, que permite la integración de la funcionalidad principal en aplicaciones web o móviles, de modo que un cliente pueda importar, recuperar o manipular datos basados en el modelo implementado.
Se ha colaborado con investigadores del grupo IAAA del I3A (Instituto Universitario de Investigación de Ingeniería de Aragón) y GEOT del IUCA (Instituto Universitario de Ciencias Ambientales) que están trabajando en un proyecto que persigue desarrollar aplicaciones para este tipo de sistemas. Esto ha permitido trabajar con necesidades, requisitos y datos reales. Además, estos investigadores han creado un cliente web para la captura de datos sobre DGGS, que utiliza la API web y el almacenamiento en BD diseñados e implementados en este TFG, lo que ha ayudado en su diseño y pruebas. Esta colaboración se ha traducido en un artículo conjunto enviado al congreso internacional GEOProcessing 2020 (pendiente de revisión).
Se ha comenzado por estudiar alternativas de almacenamiento persistente (BD), seleccionando finalmente una base de datos NoSQL orientada a documentos, en concreto, MongoDB, tras comprobar las ventajas que ofrece frente a otras alternativas. Se ha continuado por diseñar e implementar una biblioteca Python que permite importar, manipular, recuperar y dar persistencia a datos sobre los modelos diseñados y en la BD elegida. Permite además la transformación de datos basados en un DGGS hacia formatos más comunes de información geográfica como el modelo vectorial o ráster, y viceversa.
Se ha diseñado e implementado una API web, desarrollando un servidor web con el framework Django REST, que permite la integración de la funcionalidad principal en aplicaciones web o móviles, de modo que un cliente pueda importar, recuperar o manipular datos basados en el modelo implementado.
Se ha colaborado con investigadores del grupo IAAA del I3A (Instituto Universitario de Investigación de Ingeniería de Aragón) y GEOT del IUCA (Instituto Universitario de Ciencias Ambientales) que están trabajando en un proyecto que persigue desarrollar aplicaciones para este tipo de sistemas. Esto ha permitido trabajar con necesidades, requisitos y datos reales. Además, estos investigadores han creado un cliente web para la captura de datos sobre DGGS, que utiliza la API web y el almacenamiento en BD diseñados e implementados en este TFG, lo que ha ayudado en su diseño y pruebas. Esta colaboración se ha traducido en un artículo conjunto enviado al congreso internacional GEOProcessing 2020 (pendiente de revisión).
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado
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