Desarrollo de un índice espacial para la extensión JASPA sobre la base de datos H2

El presente trabajo tiene por objetivo ofrecer una solución para la creación de un índice espacial para la extensión JASPA (Java SPAtial) sobre la base de datos H2. Esta propuesta está limitada a operaciones espaciales en dos dimensiones. El algoritmo de indexación elegido para la implementación del índice espacial ha sido el Rtree

Edición vectorial colaborativa en tiempo real en un globo virtual (glob3)

En el desarrollo de glob3 (https://sourceforge.net/p/glob3/), en la implementación del proyecto de la Plataforma virtual de difusión de la ciencia de la Junta de Extremadura (http://forjamari.linex.org/projects/pdcv), IGO Software ha desarrollado un servidor de dMVC (Modelo vista controlador distribuido) en java que permite el uso de métodos en remoto o en local permitiendo así la interacción en tiempo real de todos los clientes conectados al servidor

Dielmo 3D Viewer based on NASA World Wind

Partiendo de la versión Java del software libre NASA World Wind, DIELMO ha desarrollado el software Dielmo 3D Viewer que permite la creación de escenarios virutales en 3D que se convierten en clientes IDE y que permiten un mejor conocimiento del territorio, tratando la tercera dimensión con el máximo rigor

Integración de SEXTANTE en GearSCape

SEXTANTE es un marco para el desarrollo de algoritmos dedicados al procesamiento de información geográficamente referenciada, que actualmente cuenta con más de doscientos algoritmos que son capaces de operar sobre datos vectoriales, alfanuméricos y raster. Por otra parte, GearScape es un sistema de información geográfico orientado al geoprocesamiento, que dispone de un lenguaje declarativo que permite el desarrollo de geoprocesos sin necesidad de herramientas de desarrollo complejas. Dicho lenguaje está basado en el estándar SQL y extendido mediante la norma OGC para el acceso a fenómenos simples. Al ser un lenguaje mucho más simple que los lenguajes de programación imperativos (java, .net, python, etc.) la creación de geoprocesos es también más simple, más fácil de documentar, menos propensa a bugs y además la ejecución es optimizada de manera automática mediante el uso de índices y otras técnicas. La posibilidad de describir cadenas de operaciones complejas tiene también valor a modo de documentación: es posible escribir todos los pasos para la resolución de un determinado problema y poder recuperarlo tiempo después, reutilizarlo fácilmente, comunicárselo a otra persona, etc. En definitiva, el lenguaje de geoprocesamiento de GearScape permite "hablar" de geoprocesos. La integración de SEXTANTE en GearScape tiene un doble objetivo. Por una parte se pretende proporcionar la posibilidad de usar cualquiera de los algoritmos con la interfaz habitual de SEXTANTE. Por la otra, se pretende añadir al lenguaje de geoprocesamiento de GearScape la posibilidad de utilizar algoritmos de SEXTANTE. De esta manera, cualquier problema que se resuelva mediante la utilización de varios de estos algoritmes puede ser descrito con el lenguaje de geoprocesamiento de GearScape. A las ventajas del lenguaje de GearScape para la definición de geoprocesos, se añade el abanico de geoprocesos disponible en SEXTANTE, por lo que el lenguaje de geoprocesamiento de GearScape nos permite "hablar" utilizando vocabulario de SEXTANTE

WMSCWrapper: implementación WMS-C OpenSource para servicios WMS teselados

En este documento se presenta el proyecto Open Source WMSCWrapper: un innovador sistema de caché de teselas geográficas. Su arquitectura permite la inclusión de componentes y sondas experimentales, resultando idóneo para experimentación con nuevas estrategias de caché. El sistema está implementado en Java como un conjunto de servlets que exponen diversos interfaces de servicio como la recomendación WMS del OGC y el perfil WMS-C, así como el acceso por medio de interfaces REST, utilizados por Google Earth, Google Maps y Microsot Bing Maps. Cada petición es analizada en busca del tipo de cliente y de los parámetros obligatorios u opcionales y después transferida a una serie de componentes intercambiables que pueden preprocesar o postprocesar la información según las necesidades. A diferencia de otras implementaciones de WMS-C, se implementan técnicas de gestión de la cache que aplican heurísticas definidas para un dominio de aplicación. De esta manera, se intenta maximizar la probabilidad de acierto, manteniendo el consumo de recursos dentro de unos rangos definidos. Para ello, la actividad de la cache se monitoriza permanentemente almacenando los resultados en un índice espacial en memoria. Este proyecto ofrece un banco de pruebas con el que experimentar con diversas implementaciones de este índice y los indicadores que contienen, así como distintas políticas de reemplazo

Desarrollo personalizado de aplicaciones SIG 3D

En los últimos años la proliferación de aplicaciones 3D en SIG ha sido enorme, desde la aparición de Google Earth el usuario está familiarizado con entornos 3D. Por otra parte lo ordenadores con aceleración 3D son comunes en la actualidad y el acceso a banda ancha es prácticamente generalizado, además cada vez hay mayor cantidad de datos públicos que pueden ser utilizados por clientes SIG que sean capas de recibir datos de Internet.Hay varias librerías apropiadas para la realización de este tipo de aplicaciones. IGO SOFTWARE a comenzado a desarrollar aplicaciones 3D con las librería Nasa World Wind SDK para java.Decidimos usar estar librerías por su robustez, sencillez, cantidad de ejemplo, estar hechas en java (nos permite su unión a muchas librerías SIG) y su uso de caché local. Las aplicaciones desarrolladas en 3D no sólo son visualmente más atractivas, también nos ofrecen más información que el SIG clásico en 2D. Gracias a la integración de librerías como SEXTANTE ahora es posible también realizar análisis. En un futuro se espera poder desarrollar también algoritmos de análisis en 3D usando dicha plataforma. Por otra parte, llevamos desde hace algunos años desarrollando aplicaciones para el tratamiento de nubes de puntos proveniente de Láser Escáner y LIDAR, esta plataforma es ideal para mostrar nubes de puntos, por lo que es perfecta para visualizar nubes de puntos georreferenciadas. Mostraremos ejemplos de aplicaciones programadas con estas librerías y las posibilidades que vemos de cara a un futuro a este tipo de desarrollos

Extensión y uso de KML para la anotación, georreferenciación y distribución de recursos de tipo MIME

En el actual contexto de la Web 2.0 y de la futura Web Geográfica o simplemente GeoWeb la información georreferenciada cobra cada día más importancia. Desde hace años distintas técnicas han sido desarrolladas para dar solución al problema de la georreferenciación de recursos de distinta índole. Sin embargo ninguna de estas técnicas está exenta de problemas y restricciones. En este estudio presentamos una nueva aproximación que intenta facilitar la georreferenciación y distribución de recursos de tipos contemplados como Multipurpose Internet Mail Extensions (MIME). El elemento básico para la anotación, georreferenciación y también representación del recurso es el Keyhole Markup Language (KML). Este lenguaje permite la anotación y visualización de elementos, así como su extensión para aumentar su funcionalidad. Esta última propiedad se ha utilizado en nuestra aproximación para crear nuevos elementos que permitan la anotación de cualquier tipo de recurso MIME sobre KML obteniendo así la extensión KML MIMEXT. Esta extensión permite describir y georreferenciar tipos de recursos no habituales en el entorno SIG. La encapsulación del propio recurso junto con sus metadatos (incluyendo la georreferenciación) y otros recursos relacionados se realiza mediante la compresión de todos ellos en un único archivo KMZ facilitando así su distribución y mantenimiento. De forma similar a la interpretación de etiquetas HTML5 como video por los navegadores Web, el uso de la extensión MIMEXT podría ser implementado por visores basados en globos virtuales para visualizar o reproducir nuevos tipos de recursos. Para ejemplificar dicho comportamiento se ha implementado un prototipo de aplicación Java basado en el SDK World Wind Java

gvSIG Mini y Phone Cache

gvSIG Mini es una aplicación open-source de usuario final cliente móvil de Infraestructura de Datos Espaciales IDEs con licencia GNU/ GPL, diseñada para teléfonos móviles Java y Android que permite la visualización y navegación sobre cartografía digital estructurada en tiles procedente de servicios web OGC como WMS(-C) y de servicios como OpenStreetMap (OSM), Yahoo Maps, Maps Bing, así como el almacenamiento en caché para reducir al mínimo el ancho de banda. gvSIG Mini puede acceder a servicios geoespaciales como NameFinder, para la búsqueda de puntos de interés y YOURS (Yet Another OpenStreetMap Routing Service) para el cálculo de rutas y la renderización de la información vectorial el lado del cliente. Por otra parte, gvSIG Mini también ofrece servicio de localización GPS. La versión de gvSIG Mini para Android, posee algunas características adicionales como son el soporte de localización Android o el uso del lacelerómetro para centrado. Esta versión también hace uso de servicios como son la predicción del tiempo o TweetMe que permite compartir una localización utilizando el popular servicio social Twitter. gvSIG Mini es una aplicación que puede ser descargada y usada libremente, convirtiéndose en una plataforma para el desarrollo de nuevas soluciones y aplicaciones en el campo de Location Based Services (LBS). gvSIG Mini ha sido desarrollado por Prodevelop, S.L. No es un proyecto oficial de gvSIG, pero se une a la familia a través del catálogo de extensiones no oficiales de gvSIG. Phone Cache es una extensión que funciona sobre gvSIG 1.1.2 que permite generar una caché, para poder utilizar gvSIG Mini para Java en modo desconectado

LHMC : un centre multimèdia Linux

En aquest projecte es desenvolupa el maquinari i el programari d'un centre multimèdia. Aquest és un sistema elemental, capaç de reproduir i copiar fitxers d'imatge, so i vídeo provinents del mateix sistema, d'un dispositiu extern com per exemple un disc òptic o una memòria flash, i també d'altres sistemes connectats en xarxa. El programari és de codi obert, està desenvolupat per funcionar amb el sistema operatiu Linux i està implementat amb Java. Es realitza una aplicació escalable per facilitar l’addició de funcionalitats.

Aplicação de redes neuronais no planeamento de emergência em barragens de aterro

O controlo de segurança para preservação da integridade estrutural da barragens é, durante a fase de exploração normal, uma actividade que tem essencialmente como elemento fulcral as inspecções à estrutura e os dados resultantes das observações periódicas da obra, apoiando-se em modelos de comportamento da mesma. Neste sentido, a análise de situações de emergência requer, em regra, a atenção de um especialista em segurança de barragens, o qual poderá, perante os resultados da observação disponíveis e da aplicação de modelos do comportamento da estrutura, identificar o nível de alerta adequado à situação que se está a viver na barragem. Esta abordagem tradicional de controlo de segurança é um processo eficaz mas que apresenta a desvantagem de poder decorrer um período de tempo significativo entre a identificação de um processo anómalo e a definição do respectivo nível de gravidade. O uso de novas tecnologias de apoio à decisão e o planeamento de emergência podem contribuir para minorar os efeitos desta desvantagem. O presente trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo de aferição do comportamento de uma barragem através da aplicação de redes neuronais do tipo Perceptrão Multicamadas aos resultados da observação de uma barragem de aterro, por forma a identificar anomalias de comportamento e a quantificar o correspondente nível de alerta. A tese divide-se essencialmente em duas partes. A primeira parte aborda os aspectos que se relacionam com as barragens de aterro, nomeadamente definindo as soluções estruturais mais correntes e identificando os principais tipos de deteriorações que podem surgir nestas estruturas. São, igualmente, abordadas as questões que se relacionam com o controlo de segurança e o planeamento de emergência em barragens de aterro. A segunda parte do trabalho versa sobre o modelo de rede neuronal desenvolvido em linguagem de programação java – o modelo ALBATROZ. Este modelo permite definir o nível de alerta em função do nível de água na albufeira, da pressão registada em quatro piezómetros localizados no corpo e na fundação da barragem e do caudal percolado através da barragem e respectiva fundação. Nesta parte, o trabalho recorre, aos resultados da observação da barragem de Valtorno/Mourão e usa os resultados de um modelo de elementos finitos (desenvolvido no Laboratório Nacional de Engenharia Civil, no âmbito do plano de observação da obra) por forma a simular o comportamento da barragem e fornecer dados para o treino da rede neuronal desenvolvida.O presente trabalho concluiu que o desenvolvimento de redes neuronais que relacionem o valor registado em algumas das grandezas monitorizadas pelo sistema de observação com o nível de alerta associado a uma situação anómala na barragem pode contribuir para a identificação rápida de situações de emergência e permitir agir atempadamente na sua resolução. Esta característica transforma a redes neuronais numa peça importante no planeamento de emergência em barragens e constitui, igualmente, um instrumento de apoio ao controlo de segurança das mesmas.

Running climate models on grids using G-Rex

Compute grids are used widely in many areas of environmental science, but there has been limited uptake of grid computing by the climate modelling community, partly because the characteristics of many climate models make them difficult to use with popular grid middleware systems. In particular, climate models usually produce large volumes of output data, and running them also involves complicated workflows implemented as shell scripts. A new grid middleware system that is well suited to climate modelling applications is presented in this paper. Grid Remote Execution (G-Rex) allows climate models to be deployed as Web services on remote computer systems and then launched and controlled as if they were running on the user's own computer. Output from the model is transferred back to the user while the run is in progress to prevent it from accumulating on the remote system and to allow the user to monitor the model. G-Rex has a REST architectural style, featuring a Java client program that can easily be incorporated into existing scientific workflow scripts. Some technical details of G-Rex are presented, with examples of its use by climate modellers.

Grid Remote Execution (G-Rex) of Climate Models

G-Rex is light-weight Java middleware that allows scientific applications deployed on remote computer systems to be launched and controlled as if they are running on the user's own computer. G-Rex is particularly suited to ocean and climate modelling applications because output from the model is transferred back to the user while the run is in progress, which prevents the accumulation of large amounts of data on the remote cluster. The G-Rex server is a RESTful Web application that runs inside a servlet container on the remote system, and the client component is a Java command line program that can easily be incorporated into existing scientific work-flow scripts. The NEMO and POLCOMS ocean models have been deployed as G-Rex services in the NERC Cluster Grid, and G-Rex is the core grid middleware in the GCEP and GCOMS e-science projects.

Running Climate Models On The NERC Cluster Grid Using G-Rex

Compute grids are used widely in many areas of environmental science, but there has been limited uptake of grid computing by the climate modelling community, partly because the characteristics of many climate models make them difficult to use with popular grid middleware systems. In particular, climate models usually produce large volumes of output data, and running them usually involves complicated workflows implemented as shell scripts. For example, NEMO (Smith et al. 2008) is a state-of-the-art ocean model that is used currently for operational ocean forecasting in France, and will soon be used in the UK for both ocean forecasting and climate modelling. On a typical modern cluster, a particular one year global ocean simulation at 1-degree resolution takes about three hours when running on 40 processors, and produces roughly 20 GB of output as 50000 separate files. 50-year simulations are common, during which the model is resubmitted as a new job after each year. Running NEMO relies on a set of complicated shell scripts and command utilities for data pre-processing and post-processing prior to job resubmission. Grid Remote Execution (G-Rex) is a pure Java grid middleware system that allows scientific applications to be deployed as Web services on remote computer systems, and then launched and controlled as if they are running on the user's own computer. Although G-Rex is general purpose middleware it has two key features that make it particularly suitable for remote execution of climate models: (1) Output from the model is transferred back to the user while the run is in progress to prevent it from accumulating on the remote system and to allow the user to monitor the model; (2) The client component is a command-line program that can easily be incorporated into existing model work-flow scripts. G-Rex has a REST (Fielding, 2000) architectural style, which allows client programs to be very simple and lightweight and allows users to interact with model runs using only a basic HTTP client (such as a Web browser or the curl utility) if they wish. This design also allows for new client interfaces to be developed in other programming languages with relatively little effort. The G-Rex server is a standard Web application that runs inside a servlet container such as Apache Tomcat and is therefore easy to install and maintain by system administrators. G-Rex is employed as the middleware for the NERC1 Cluster Grid, a small grid of HPC2 clusters belonging to collaborating NERC research institutes. Currently the NEMO (Smith et al. 2008) and POLCOMS (Holt et al, 2008) ocean models are installed, and there are plans to install the Hadley Centre’s HadCM3 model for use in the decadal climate prediction project GCEP (Haines et al., 2008). The science projects involving NEMO on the Grid have a particular focus on data assimilation (Smith et al. 2008), a technique that involves constraining model simulations with observations. The POLCOMS model will play an important part in the GCOMS project (Holt et al, 2008), which aims to simulate the world’s coastal oceans. A typical use of G-Rex by a scientist to run a climate model on the NERC Cluster Grid proceeds as follows :(1) The scientist prepares input files on his or her local machine. (2) Using information provided by the Grid’s Ganglia3 monitoring system, the scientist selects an appropriate compute resource. (3) The scientist runs the relevant workflow script on his or her local machine. This is unmodified except that calls to run the model (e.g. with “mpirun”) are simply replaced with calls to "GRexRun" (4) The G-Rex middleware automatically handles the uploading of input files to the remote resource, and the downloading of output files back to the user, including their deletion from the remote system, during the run. (5) The scientist monitors the output files, using familiar analysis and visualization tools on his or her own local machine. G-Rex is well suited to climate modelling because it addresses many of the middleware usability issues that have led to limited uptake of grid computing by climate scientists. It is a lightweight, low-impact and easy-to-install solution that is currently designed for use in relatively small grids such as the NERC Cluster Grid. A current topic of research is the use of G-Rex as an easy-to-use front-end to larger-scale Grid resources such as the UK National Grid service.

A platform for supporting micro-collaborations in a diverse device environment

Collaborative software is usually thought of as providing audio-video conferencing services, application/desktop sharing, and access to large content repositories. However mobile device usage is characterized by users carrying out short and intermittent tasks sometimes referred to as 'micro-tasking'. Micro-collaborations are not well supported by traditional groupware systems and the work in this paper seeks out to address this. Mico is a system that provides a set of application level peer-to-peer services for the ad-hoc formation and facilitation of collaborative groups across a diverse mobile device domain. The system builds on the Java ME bindings of the JXTA P2P protocols, and is designed with an approach to use the lowest common denominators that are required for collaboration between varying degrees of mobile device capability. To demonstrate how our platform facilitates application development, we built an exemplary set of demonstration applications and include code examples here to illustrate the ease and speed afforded when developing collaborative software with Mico.