Processing And Analyzing Large Volumes Of Geospatial Data Using Geographic Information Systems And Smart Applications

Abstract

This thesis explores a fundamental area for the management, analysis, and visualization of large volumes of spatial data, particularly whithin a context where the volume and complexity of georeferenced data have exponentially increased due to the proliferation of data capture technologies, such as remote sensors generating high-frequency real-time data. This work is focused on developing methodologies and architectures that integrate Geographic Information Systems (GIS) with advanced technologies such as Big Data and cloud computing, providing a robust framework for handling large geospatial datasets and their application in decision-making. One of the main contributions of this thesis is the integration of traditional Goegraphic Information Systems (GIS) with emerging technologies, which enables not only the efficient management of large datasets but also the development of advanced predictive models that allow forecasting and simulating future scenarios with high precision. This approach is particularly relevant in fields such as critical infrastructure management, where the ability to anticipate issues and optimize resources is crucial to maintaining efficient and safe operations. In this context, Decision Support Systems (DSS) play a vital role within the framework of intelligent applications by allowing the analysis of complex scenarios and offering informed recommendations based on data processed by GIS [...]

Esta tesis explora un área fundamental para la gestión, análisis y visualización de grandes cantidades de datos espaciales, particularmente en un contexto donde el volumen y la complejidad de los datos georreferenciados han aumentado exponencialmente debido a la proliferación de tecnologías de captura de datos, como sensores remotos, que generan datos en tiempo real con alta frecuencia. Este trabajo se centra en el desarrollo de metodologías y arquitecturas que integran los Sistemas de Información Geográfica (SIG) con tecnologías avanzadas como el Big Data y la computación en la nube, proporcionando un marco robusto para el manejo de grandes volúmenes de datos geoespaciales y su aplicación en la toma de decisiones. Una de las principales contribuciones de esta tesis es la integración de los SIG tradicionales con tecnologías emergentes, lo que permite no solo gestionar eficientemente grandes volúmenes de datos, sino también desarrollar modelos predictivos avanzados capaces de predecir y simular situaciones futuras con un alto grado de precisión. Este enfoque es particularmente relevante en campos como la gestión de infraestructuras críticas, donde la capacidad de anticipar problemas y optimizar recursos es crucial para mantener operaciones eficientes y seguras. En este contexto, los Sistemas de Apoyo a la Decisión o Decision Support Systems (DSS) desempeñan un papel esencial dentro del marco de las aplicaciones inteligentes, al permitir analizar escenarios complejos y ofrecer recomendaciones informadas basadas en los datos procesados por los SIG [...]