La Aplicación de estadísticas y de los SIG en el estudio de las construcciones monumentales prehistóricas de la Amazonía brasileña

Las estructuras monumentales prehistóricas construidas mediante zanjas continuas excavadas en el suelo de la Amazonia brasileña, son yacimientos que comprenden varias formas geométricas de diversos tamaños. Actualmente se conocen 291 yacimientos arqueológicos, la mayor parte de los cuales han sido mapeados por medio de imágenes de satélite. Estas construcciones prehistóricas fueron localizadas mediante la combinación de una serie de estrategias de prospección que incluyen el uso de imágenes satélites, sobrevuelos y otras tecnologías que posibilitaron su identificación. En un análisis de caracterización cuantitativa y morfológica y a través da estadísticas, obtuvimos como principales resultados que existe una gran dispersión de los datos correspondientes a su tamaño, siendo menor la variación para la profundidad, el valor medio de las áreas de los recintos con zanjas perimetrales es 17.490,6 m2 , a pesar de que el 40,3% mide menos de una hectárea (10.000 m ), la altitud media a la que se encuentran es de 194,4 metros y ésta es la variable que mejor correlación tiene con la posición geográfica. Con la ayuda de gvSIG, Sextante, GRASS y R, hemos tratado de caracterizar la ubicación de los yacimientos atendiendo a diferentes variables entre las que destacan la altitud relativa, la orientación, la distancia al curso de agua más próximo, la pendiente y la posición relativa en el territorio. La intención es intentar predecir en qué áreas, hoy en día cubiertas por la masa forestal, se pueden encontrar estructuras semejantes a las localizadas en las áreas abiertas. Este carácter predictivo de nuestras observaciones sería de vital importancia para poder definir futuras prospecciones en las áreas boscosas de la Amazonia.Para el futuro, no descartamos el aprovechamiento de datos LIDAR para intentar comprobar si las áreas designadas como potencialmente poseedoras de geoglifos efectivamente los poseen

Estudio de la aplicación de sistemas basados en el conocimiento a la operación de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética

Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.

gvSIG Sensores

El protocolo SOS (Sensor Observation Service) es una especificación OGC dentro de la iniciativa Sensor Web Enablement (SWE), que permite acceder a las observaciones y datos de sensores heterogéneos de una manera estándar. En el proyecto gvSIG se ha abierto una línea de investigación entorno a la SWE, existiendo en la actualidad dos prototipos de clientes SOS para gvSIG y gvSIG Mobile. La especificación utilizada para describir las medidas proporcionadas por sensores es Observation & Measurement (O&M) y la descripción de los metadatos de los sensores (localización. ID, fenómenos medidos, procesamiento de los datos, etc) se obtiene a partir del esquema Sensor ML. Se ha implementado el siguiente conjunto de operaciones: GetCapabilities para la descripción del servicio; DescribeSensor para acceder a los metadatos del sensor y el GetObservation para recibir las observaciones. En el caso del prototipo para gvSIG escritorio se puede acceder a los datos procedentes de los distintos grupos de sensores “offerings” añadiéndolos en el mapa como nuevas capas. Los procedimientos o sensores que están incluidos en un “offering” son presentados como elementos de la capa que se pueden cartografiar en el mapa. Se puede acceder a las observaciones (GetObservation) de estos sensores filtrando los datos por intervalo de tiempo y propiedad del fenómeno observado. La información puede ser representada sobre el mapa mediante gráficas para una mejor comprensión con la posibilidad de comparar datos de distintos sensores. En el caso del prototipo para el cliente móvil gvSIG Mobile, se ha utilizado la misma filosofía que para el cliente de escritorio, siendo cada “offering” una nueva capa. Las observaciones de los sensores pueden ser visualizadas en la pantalla del dispositivo móvil y se pueden obtener mapas temáticos,con el objetivo de facilitar la interpretación de los datos

Sistema de Información Geográfica de las Áreas Industriales de Tenerife (SIGAIT)

El Servicio Técnico de Innovación y Desarrollo de Proyectos del Cabildo Insular de Tenerife divulga periódicamente la información de las zonas industriales mediante el Catálogo de Áreas industriales de Tenerife. Hasta el año 2008, este Catálogo, con la información de cada una de las 94 zonas industriales y compuesto de más de 100 atributos temáticos y un total de más de 3000 registros, se gestionaba mediante una base de datos MS Access y archivos shp con información espacial exhaustiva (parcelas, equipamientos, infraestructuras, etc.). Los usuarios accedían a la información espacial mediante un SIG que permitía relacionar la información espacial con la temática. El empleo continuo del sistema ha creado nuevas necesidades como multiusuario, seguridad de datos, GUI más sencillo y amigable, integración en la IDE, etc. En consecuencia, el Cabildo ha puesto en marcha un proyecto para la modernización del sistema que pretende aumentar la cantidad y calidad de la información y optimizar los flujos de trabajo relacionados. Se orienta inicialmente al público en general, pero, por su contenido más especializado y técnico, hace que el enfoque de la información vaya dirigido además hacia los técnicos de las administraciones locales así como hacia los promotores industriales privados. Herramientas como la consulta de empresas que desarrollan sus actividades en esos ámbitos, su tipología y la impresión de informes hacen accesible la información industrial a una amplia gama de usuarios. Desde el punto de vista técnico, el sistema se compone del SGBD espacial PostGIS. Los servicios web abiertos OGC (WMS, WFS) se implementan con Mapserver. El Geoportal basa en openlayers, extjs y hslayers. La arquitectura está orientada a servicios y los componentes del sistema son conforme con los principios de INSPIRE. La integración en la IDE se realiza mediante el registro de los metadatos de los servicios y datos en el catálogo la IDE del Cabildo (TeIDE)

Método del caso en medicina interna veterinaria: enseñanza en el contexto OCW

OpenCourseWare (OCW) es un sistema que promueve el acceso libre y sin restricciones al conocimiento. Hemos abierto un curso: 'Revista on line de casos clínicos de medicina veterinaria' que ha tenido muy buena aceptación y otro que se está preparando: 'Dermatología Veterinaria: aprendizaje a través de la resolución de casos clínicos'. Se presenta la materia en forma de casos clínicos, con abundancia de imágenes, síntomas de la enfermedad y datos necesarios para que el estudiante desarrolle todo el proceso mental que lleva hasta el diagnóstico de la enfermedad, pronóstico y tratamiento. Con estos cursos desarrollamos la metodología PBL para el aprendizaje de la medicina interna veterinaria

Servicio de visualización acorde con perfil INSPIRE de ISO 19128-WMS 1.3.0, IGNBase

El Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG) publica en la web alrededor de unos cuarenta servicios web del Instituto Geográfico Nacional (IGN) de diferentes temáticas, siguiendo todos ellos las especificaciones del Open Geospatial Consortium. Pero desde la publicación en marzo del 2010 de la Guía Técnica para la implementación de Servicios de Visualización INSPIRE y en diciembre de ese mismo año del Reglamento acerca de la interoperabilidad de los conjuntos de datos y servicios espaciales, el CNIG ha comenzado por transformar primero sus servicios de visualización WMS en servicios de visualización acordes con INSPIRE, comenzando por el servicio llamado IDEE-Base y renombrado como IGN-Base. IGNBase es un servicio de visualización de mapas que permite el acceso a la cartografía oficial que produce el IGN a las escalas 1:25.000 y 1:200.000. Su principal característica es que cumple con los requisitos que establece Inspire en cuanto a los servicios de visualización, siguiendo las siguientes normas: Reglamento sobre interoperabilidad de los conjuntos y datos espaciales, Reglamento sobre servicios de red y Reglamento sobre metadatos. Además, para su implementación se han seguido la Guía técnica para la implementación de servicios de visualización Inspire y las Reglas de implementación de metadatos Inspire. Respecto a la tecnología, se ha utilizado principalmente fuentes abiertas, como Postgis y GeoServer. En este artículo se expone ventajas que proporciona el servicio elaborado así como las dificultades encontradas en la elaboración del servicio de visualización en cuanto a la gestión de los datos; como su gran volumen, la variedad de fuentes, los modelos de datos, que aún no están adaptados a la normativa europea, etc. y los inconvenientes de las herramientas de fuentes abiertas que no están del todo adaptadas al perfil Inspire de WMS 1.3.0 y a sus Reglamentos. IGN-Base no solo está disponible en su versión compatible con el perfil INSPIRE de ISO 19128-WMS 1.3.0, sino también con WMS 1.1

Implantación de una Infraestructura de Datos Espaciales y de una herramienta para la gestión municipal en los ayuntamientos de la Comunidad Valenciana (IDEA-CV)

El proyecto nace con el objetivo de implantar una Infraestructura de Datos Espaciales para la gestión, análisis territorial y difusión de la Comunidad Valenciana, contemplando tanto el nivel autonómico como el municipal. A nivel autonómico, de partida, participan la “Conselleria de Infraestructuras y Transporte” y la “Conselleria de Empresa, Universidad y Ciencia”; a nivel municipal encontramos una primera fase con cuatro ayuntamientos piloto, a los que podrá sumarse cualquier otro de la Comunidad Valenciana en una segunda fase. La IDE tiene dos tipos de clientes como usuarios tipo, por un lado el ciudadano, que podrá acceder tanto al Geoportal autonómico como al de cualquiera de los ayuntamientos participes, por otro el técnico de la administración, que dispondrá de una serie de herramientas para la explotación de la IDE.El proyecto tiene como base la directiva INSPIRE y se estructura sobre una propuesta tecnológica libre, que permita abastecer a todos los municipios de herramientas de gestión territorial libres, manteniendo la autonomía tecnológica de cada uno de ellos. A nivel autonómico, como parte del proyecto, encontraremos un geoportal con los servicios mínimos recomendados por la IDEE, así como una plataforma de e-aprendizaje de las aplicaciones. En dicho portal se dispondrán tanto capas municipales como autonómicas. A nivel municipal, cada ayuntamiento dispondrá de aplicaciones que permitirán generar su geoportal y mantenerlo de manera sencilla. El geoportal dispondrá de herramientas de comunicación con la ciudadanía, que permitan transmitir al ayuntamiento – por medio de la cartografía – incidencias o solicitudes. Además, los técnicos dispondrán de herramientas libres, desarrolladas sobre gvSIG, para la explotación de la IDE, aplicaciones de urbanismo, mantenimiento de callejero y geoestadística

Plataforma redGIS.NET para el acceso libre a datos y funciones geográficas

The redGIS.NET project is led by the Geomatics Unit in the University of Alicante's Geography Institute, and financed by the Vice-Chancellor of Research Office under the umbrella of the COPLA inititive, promoting open source software in this university. (...)