Geo-Almacén de datos geográficos

La publicación y el uso compartido de los datos geográficos obtenidos y compartidos por usuarios nóveles o neófitos (Neo Geografía) bajo estándares Geográficos (OGC, ISO TC211) suponen una barrera infranqueable: necesidad de infraestructura (hardware, software y comunicaciones). Algunas iniciativas como OpenStreetMap (OSM), ikiMap, Tinymap, TargetMap o GeoNode hacen posible que cualquier usuario de un modo voluntario pueda compartir sus datos. Cada una de ellas adolece de ciertas limitaciones que les impide cubrir el espectro de necesidades y escalar cuando el número de usuarios del sistema crece. En este documento se presenta una solución en desarrollo, basada en Open Source, que trata de solventar algunas de las limitaciones detectadas, concretamente la escalabilidad de las soluciones basadas en GeoServer y MapServer, así como otras propias de la variedad de formatos de datos que se pueden compartir.

Datos geográficos de tipo raster en R

El paquete raster proporciona un gran número de funciones para procesar datos geográficos de tipo raster. El diseño de este paquete, basado en clases S4, hace el análisis de estos datos más amigable al usuario. También ha ocasionado el desarrollo de paquetes más específicos para trabajar con datos raster en R. rasterVis proporciona un conjunto de métodos de visualización e interacción gráfica, desde gráficos de nivel y contorno, histogramas o matrices de dispersión, hasta gráficos apropiados para datos espacio-temporales. gdistance proporciona nuevas clases para cálculos basados en rutas y movimientos a través de espacios discretizados. Implementa métodos como la distancia de coste e introduce métodos recientemente desarrollados basados en caminos aleatorios. En la charla se explicará el diseño del paquete raster y se demostrará las posibilidades que ofrecen estos paquetes con ejemplos concretos

Diseño de un cuestionario para evaluar conocimientos básicos de estadística de estudiantes del último curso de ingeniería

Se presenta la elaboración de un cuestionariopara evaluar conocimientos básicos de estadística para estudiantes de ingeniería. El cuestionario original incluyó un amplio número de ítems agrupados por bloques temáticos. Este se propuso a un panel de expertos, formado por nueve profesores de la asignatura de Estadística Aplicada de distintas titulaciones de ingeniería en universidades iberoamericanas.

La integración de conocimientos en la restauración del patrimonio arquitectónico.

La integración de conocimientos en la restauración del patrimonio arquitectónico.

Evaluación de conocimientos básicos de estadística en ingenierías agroforestales de la Universidad Politécnica de Madrid.

Evaluación de conocimientos básicos de estadística en ingenierías agroforestales de la Universidad Politécnica de Madrid.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

Bases para definir unas especificaciones de producto de datos geográficos de planificación urbanística de la Comunidad de Madrid

Se elabora una propuesta de especificaciones de producto de datos geográficos de planificación urbanística conforme a la Directiva 2007/2/CE (INSPIRE), ISO 19131 e ISO 19151, adaptada al caso de la Comunidad de Madrid y su Ley 9/2001, del suelo de la Comunidad de Madrid. Entre otros, se toma la Guía Técnica INSPIRE del tema "uso del suelo: planificación", proponiendo mejoras a este documento.

Onomástica, ecología y territorio. La toponimia de La Rioja como indicador biogeográfico y de la dinámica del paisaje forestal

Se presenta un trabajo de investigación toponímica en La Rioja con enfoque geobotánico. La premisa de partida es que la toponimia relacionada con especies y agrupaciones vegetales, productos forestales y usos del suelo proporciona información valiosa sobre la corología y la dinámica de la vegetación al ser clasificada y analizada con criterios biogeográficos y ecológicos. Se ha elegido la región riojana como zona piloto, al concurrir distintos tipos fisonómicos de vegetación y un conjunto muy diverso de comunidades vegetales representativas del paisaje peninsular. Se añade una larga historia de usos agrícolas en la llanura del Ebro que contrasta con la predominante actividad forestal en las zonas montañosas, en particular la potenciación de los pastos para ganadería trashumante. La Rioja tiene carácter de encrucijada no sólo fitocorológica: es también tierra de fronteras políticas y transiciones lingüísticas. En el léxico y la toponimia conviven variantes puras del castellano, rasgos del romance navarro-aragonés, elementos genuinos de una variante medieval riojana, palabras mozárabes y un numeroso y significativo elenco de topónimos de origen vasco. El trabajo se inicia con unas consideraciones epistemológicas. Se establece un planteamiento de la Toponimia como ciencia interdisciplinar, la etiología de los nombres geográficos, así como su valor apelativo descriptor de los atributos del paisaje. Se enumeran los condicionantes metodológicos de la investigación toponímica y se desarrolla una reflexión sobre las particularidades de la toponimia geobotánica. Se dedica un epígrafe a reseñar estudios precedentes de toponimia botánica y ecológica y el estado actual de conocimientos sobre la toponimia de La Rioja. La delimitación superficial de los parajes designados por los nombres geográficos es clave para un análisis orientado a detectar la correspondencia entre los elementos aludidos por el topónimo y las especies y comunidades vegetales. Las áreas de distribución y presencia, así como las transformaciones del paisaje, quedan definidas en superficies acotadas territorialmente. La metodología seguida se basa en la revisión exhaustiva de fuentes toponímicas ya existentes; destacadamente, los datos procedentes de la cartografía del Castro de Rústica, adscritos a polígonos con dimensión espacial. Las denominaciones de las parcelas catastrales se han complementado con los nombres geográficos del Diccionario de Toponimia Actual de La Rioja (DTALR) (González Blanco, 1987), el nomenclátor NomGeo del IGN, y algunas recopilaciones toponímicas municipales. De la base de datos conjunta se han seleccionado los topónimos con significado geobotánico. Se propone una taxonomía de grupos semánticos basada en categorías de estructura (arbolado, matorral, cubiertas herbáceas y áreas de vegetación escasa o rala) y en la adscripción a tipos de vegetación potencialmente dominantes, ordenados según una escala de higrofilia decreciente). También se reseñan topónimos referentes a usos y aprovechamientos en el medio rural: dehesas, ganadería, productos forestales y algunos cultivos agrícolas. El trabajo reúne en un repertorio sistemático los datos toponímicos, acopiados por comarcas y términos municipales. Se incluye la relación de nombres geográficos encontrados por campos nocionales y se comentan los nombres vernáculos que les han dado origen y su etimología. Quedan señalados los topónimos georreferenciados y asignados a entidades superficiales en la cartografía digital catastral, que se ha superpuesto a mapas forestales a escalas 1:200.000 y 1:50.000, en cuya elaboración participamos. El análisis ha permitido definir “topónimo externo” como el recinto catastral en que la especie o agrupación aludida no tiene presencia en la vegetación actual, al menos como dominante. Los topónimos externos más significativos de cada grupo han sido analizados describiendo la cubierta vegetal actual correspondiente, lo que permite interpretar, junto con las características fisiográficas del paraje, las causas posibles de ausencia del elemento aludido, teniendo en cuenta criterios generales de mesología, de dinámica de la vegetación y de la historia de la acción humana. El trabajo se cierra con un capítulo de conclusiones generales, conceptuales y metodológicas, así como una relación de líneas de profundización de la investigación que quedan apuntadas. Se completa con una relación de fuentes y referencias bibliográficas fundamentales. ABSTRACT This paper presents a study of the toponymy of La Rioja with a specific focus on place names reflecting the region’s geobotany. Its underlying premise is that the toponymy associated with plant species and communities, forest products and land uses can provide valuable information about the chorology and vegetation dynamics when classified and analysed using biogeographical and ecological criteria. La Rioja has been chosen for this pilot study because it concentrates vegetation types of distinct physiognomy and a highly diverse set of plant communities that can be considered representative of the vegetation of the peninsula’s landscapes. This combines with a long history of different agricultural uses on the Ebro plain that contrast with the predominance of forestry activity in the more mountainous areas, in particular the promotion of pasture for livestock transhumance. Indeed, La Rioja is not only a crossroads in terms of its phytochorology, but it is also a land of political boundaries and language transitions. Coexisting in its lexicon and toponymy, we find pure Castilian variants, features from the Romance language of Navarro-Aragonese, genuine elements of the medieval variant of the Riojan dialect, words of Mozarabic and a large and significant list of place names of Basque origin. The paper begins by outlining a number of epistemological considerations and establishes an interdisciplinary approach to toponymy, the aetiology of geographical names, and their value in the descriptive naming of the features of a landscape. It continues by enumerating the methodological determinants of toponymic research and reflects on the specific characteristics of geobotanical toponyms. The next section is dedicated to examining previous studies of botanical and ecological place names and providing a state-of-the-art review of the toponymy of La Rioja. Delimiting the sites designated by the geographical names is essential to any analysis designed to detect the correspondence between the elements alluded to by the toponyms and plant species and communities. These areas of distribution and presence, as well as the landscape changes, are defined in terms of spatially delimited surface areas. The methodology adopted involves an exhaustive review of existing toponymic sources; in particular, data obtained from the maps of the Rustic Cadastre, assigned to spatial polygons. The names of these cadastral parcels are complemented by the geographical names taken from the Diccionario de Toponimia Actual de La Rioja (DTALR) (González Blanco, 1987); the gazetteer – NomGeo, published by Spain’s Instituto Geográfico Nacional; and, various municipal list of toponyms. Place names with a geobotanical meaning were then selected from this joint database. The paper proposes a taxonomy of semantic groups based on structural categories (namely wooded areas, brushland, grassy areas and areas of scanty or sparse vegetation) and assignment to the potentially dominant type of vegetation (ordered on a scale of decreasing hygrophilic trends). Place names referring to land uses and practices in rural areas – including, pasture, livestock, forest products and some agricultural crops – are also described. The study produces a systematic list of toponyms ordered by counties and municipalities. The geographical names are organised by notional fields and the vernacular names that have given rise to them and their etymology are discussed. The toponyms are georeferenced and assigned to surface elements on the digital cadastral map, superimposed on forest maps at scales of 1:200,000 and 1:50,000, in the production of which the authors participated. The analysis has allowed us to define “external toponyms” as those cadastral parcels in which the plant species or group alluded to is no longer present in the vegetation, at least as the dominant type. The most significant external toponyms in each group have been analysed by describing the corresponding, present-day vegetation cover, which allows us to interpret, along with the physiographic features of the site, the possible causes of the absence of the aforementioned element, bearing in mind general criteria of mesology, vegetation dynamics and the history of human action. The paper finishes by offering a number of general conceptual and methodological conclusions, and a list of areas that future research can usefully examine. The study is supplemented with a list of sources and key references.