Detección de patrones en datos espaciales para aplicaciones con geolocalización en smart cities

Fernández Lobo, Allison Esther (2021). Detección de patrones en datos espaciales para aplicaciones con geolocalización en smart cities. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Detección de patrones en datos espaciales para aplicaciones con geolocalización en smart cities
Author/s:
  • Fernández Lobo, Allison Esther
Contributor/s:
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Software y Sistemas
Date: June 2021
Subjects:
Freetext Keywords: Geolocalización, Ciudades Inteligentes, Datos espaciales, Detección de patrones, Proceso GKD, Minería de datos, Clustering, Sistema de Información Geográfica, Geovallado, Geolocation, Smart Cities, Geospatial Data, GKD process, Patterns Detection, Data Mining, Geographic Information System, Geofencing
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La geolocalización es una herramienta que cada vez toma más fuerza y abre paso a nuevas posibilidades para aplicaciones en el marco de las ciudades inteligentes debido al gran volumen de información que provee. Así, la presente tesis nace del objetivo de aprovechar dicha información para el estudio particular de los datos espaciales de un objeto móvil con el fin de detectar sus patrones de movimiento y presentar los resultados de manera amigable al usuario. Se propone una metodología de trabajo que sigue los pasos de un Proceso de Descubrimiento de Conocimiento en Información Geográfica (GKD). El cual inicia con la adquisición y descripción de los datos, pasa por su preprocesamiento que implica la detección de ruido, la minería de datos y finaliza con el análisis de resultados. En la etapa de minería, se utilizan dos algoritmos de Clustering de los cuáles uno considera tanto las componentes espaciales como temporales de los datos. A los clústeres resultantes, se les calcula la envolvente compleja para obtener sus vértices y realizar su representación visual utilizando Geovallas. Se presentan los resultados finales en una interfaz gráfica de usuario que integra funciones de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y Geovallado. Se utilizan Python y Javascript como principales lenguajes de programación y se documenta todo el proceso.---ABSTRACT---Geolocation is a tool that is gaining strength and opens the way to new possibilities for applications in the framework of smart cities due to the large volume of information it provides. Thus, this thesis arises from the objective of taking advantage of that information for the particular study of a target’s geospatial data to detect its movement patterns and present the results in a user-friendly way. A work methodology is proposed that follows a Geographic Information Knowledge Discovery Process (GKD) steps. This begins with the acquisition and description of the data, goes through its preprocessing that involves the detection of noise, then data mining process, and ends with analyzing the results. In the mining stage, two clustering algorithms are used of which one considers both the spatial and temporal components of the data. The resulting clusters have the complex envelope calculated to obtain its vertices and make its visual representation using geofences. The final results are presented in a graphical user interface that integrates Geographic Information Systems (GIS) and Geofencing functions. Python and Javascript are used as the main programming languages and the entire process is documented.

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Item ID: 67907
DC Identifier: https://oa.upm.es/67907/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:67907
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 29 Aug 2021 16:51
Last Modified: 29 Aug 2021 16:51
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