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Generalización y evaluación de representaciones geoespaciales personalizadas con base en criterios cualitativos

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dc.contributor.author Solano Pinedo, Sergio Eduardo
dc.date.accessioned 2017-11-28T17:34:32Z
dc.date.available 2017-11-28T17:34:32Z
dc.date.created 2016-12
dc.date.issued 2017-09-18
dc.identifier.citation Solano Pinedo, Sergio Eduardo. (2016). Generalización y evaluación de representaciones geoespaciales personalizadas con base en criterios cualitativos. (Doctorado en Ciencias de la Computación). Instituto Politécnico Nacional, Sección de Estudios de Posgrado e Investigación, Centro de Investigación en Computación, México. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/23513
dc.description Tesis (Doctorado en Ciencias de la Computación). Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, 2017, 1 archivo PDF, (55 páginas). tesis.ipn.mx es
dc.description.abstract No obstante la cantidad actual de datos espaciales disponibles en el campo de la ciencia de la información geográfica, hoy en día, es común encontrar que cuando dos personas realizan una consulta espacial reciban el mismo resultado. Esto se debe a que la mayoría de los sistemas dedicados al procesamiento espacial pasan por alto el perfil del usuario, y a consideración de los autores este tipo de cartografía bajo demanda no se puede etiquetar como enfocada o centrada en el usuario, incluso si tiene conciencia espacial. Por tanto, el presente trabajo cuestiona qué define a un sistema de información geográfica centrado en el usuario y plantea una hipótesis de lo que debiera considerar. Para sustentarla se propone una metodología de generalización donde se pone especial atención al perfil del usuario, con el objetivo de dilucidar las características de sistemas centrados en el usuario. La metodología se compone de dos etapas: planificación e implementación de la generalización. La primera, de acuerdo con estudios recientes, se ha implementado mediante una ontología que captura los algoritmos de generalización disponibles y sus características. Así, mediante las características definidas en la ontología, se decide en qué momento se puede seleccionar determinado algoritmo; si las condiciones para aplicar el algoritmo se satisfacen, entonces éste es sugerido para implementar la generalización. La etapa de implementación de la generalización se aborda con un enfoque de optimización, en donde un algoritmo genético busca optimizar determinadas condiciones que se esperan en el mapa respuesta; tales como la consideración del perfil de usuario. La optimización se lleva a cabo con modificaciones aleatorias a un mapa de entrada de manera iterativa, evaluando después de cada modificación la satisfacción de las condiciones. Estas modificaciones se realizan mediante operadores de generalización; siendo estos la automatización de tareas puntuales propias de un cartógrafo. Así, la metodología se implementa sobre el eje de un caso de estudio, donde a modo de validación de la hipótesis se analizan los resultados y se comparan contra los arrojados por el sistema del caso de estudio. Adicionalmente con el fin de acotar las limitaciones del sistema, los resultados se comparan contra los obtenidos mediante un proceso de cartografía tradicional (manual) considerándose éste el caso ideal. es
dc.description.abstract ABSTRACT. Even with the current amount of spatial information available in the geographic information science field, nowadays it is common for two users to receive the same answer when performing a spatial query. A cause for this is that most of the spatial processing systems ignore the user profile and it is the authors believe that such systems should not be called user-centered, even if they have spatialawareness. Thus, this work questions what defines a user-centered geographic information system and makes a hypothesis of what should be considered. In order to establish the characteristics of a user-centered system and to back the hypothesis, a generalization methodology is proposed where attention is drawn to considering the user profile. The methodology consists of two stages: planning and implementation of the generalization. The former has being implemented via an ontology that captures the characteristics of available generalization algorithms. This way the ontology decides if an algorithm is candidate to perform the generalization; if its conditions are filled, then the algorithm can be suggested to perform the generalization. Implementation of the generalization is done with an optimization focus where a genetic algorithm tries to optimize expected conditions on the result map, such as considering the user profile. The optimization is made iteratively by random modifications to the input map. Modifications are performed by applying generalization operators that represent punctual tasks performed by a cartographer. After each modification the meeting of conditions is evaluated to identify a map fitted enough to be considered a solution. The implementation of the methodology is based on a case study and results obtained are compared against results obtained from the case study system. Additionally, to outline the systems limitation, results are compared to what throws a traditional (manual) generalization process which is considered the gold standard. en
dc.description.sponsorship CONACYT es
dc.language.iso es_MX es
dc.publisher Solano Pinedo, Sergio Eduardo es
dc.title Generalización y evaluación de representaciones geoespaciales personalizadas con base en criterios cualitativos es
dc.type Tesis es
dc.contributor.advisor Torres Ruiz, Miguel Jesús
dc.contributor.advisor Moreno Ibarra, Marco Antonio


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