Processing and analyzing large volumes of geospatial data using geographic information systems and smart applications

• Autores: Pablo Fernández Moniz
• Directores de la Tesis: José Pablo Suárez Rivero (dir. tes.) , Agustín Trujillo Pino (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ( España ) en 2025
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Marta Sylvia Del Río Guerra (presid.) , Luis Alberto Padrón Hernández (secret.) , Gerardo Tinoco Guerrero (voc.)
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  • Tesis en acceso abierto en: acceda
• Resumen

  • Esta tesis se centra en el análisis, gestión y visualización de grandes volúmenes de datos espaciales, abordando el desafío del creciente volumen y complejidad de los datos georreferenciados, impulsado, entre otras, por tecnologías como los sensores remotos. El trabajo desarrolla metodologías que integran los Sistemas de Información Geográfica (SIG) con tecnologías avanzadas como Big Data. Esta combinación ofrece soluciones robustas para crear aplicaciones inteligentes o Smart que gestan los Sistemas de Apoyo a la Decisión o Decision Support Systems (DSS), permitiendo una monitorización en tiempo real y la predicción precisa de escenarios futuros.

    La investigación propone arquitecturas de software escalables que permiten la integración de datos estáticos y dinámicos provenientes de múltiples fuentes, optimizando la gestión en áreas como los recursos esenciales. Mediante técnicas avanzadas de visualización geoespacial en dos, tres y hasta cuatro dimensiones, estos sistemas mejoran la interpretación de datos complejos, lo que facilita la toma de decisiones en diversos sectores.

    La validación de las soluciones propuestas en entornos reales confirma su capacidad para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa en diversos sectores. Un ejemplo destacado es la implementación del sistema SmartPort en el Puerto de Las Palmas, que optimiza recursos y mejora la seguridad mediante el análisis en tiempo real de datos ambientales y de tráfico marítimo. Otro caso es el sistema de gestión integral del agua, que mejora la sostenibilidad al optimizar el uso de los recursos hídricos.

    La tesis también subraya, en términos de oportunidades, los retos de la interoperabilidad entre sistemas y el potencial de las tecnologías emergentes, como la Inteligencia Artificial o la computación en la nube, para mejorar la eficiencia en la gestión de los datos georreferenciados