Novel competitive methods for the processing of spatial data and applications to vector streaming of big geo data

  1. Ortega Trujillo, Sebastián Eleazar
Dirigée par:
  1. José Pablo Suárez Rivero Directeur/trice
  2. Agustín Trujillo Pino Directeur/trice

Université de défendre: Universidad de Las Palmas de Gran Canaria

Fecha de defensa: 12 mars 2021

Jury:
  1. Rafael Jesús Segura Sánchez President
  2. Modesto Castrillón Santana Secrétaire
  3. Syed Monjur Rapporteur

Type: Thèses

Résumé

La disertación presenta un estudio de nuevos métodos para el procesado de grandes conjuntos de datos vectoriales con vistas a un acceso, almacenamiento y transmisión por red eficientes y una adecuada visualización de los mismos. En orden de aparición, se dividen en los siguientes capítulos: Capítulo 2: Propone un algoritmo de pre-procesado de datos puntuales que genera estructuras LoD con árboles quadtree especializadas en transmisión eficiente o visualización limpia en móviles. Una arquitectura de transmisión de estas estructuras a un visor de mapas para dispositivos móviles es así mismo introducida en el capítulo. Capítulo 3: Hace una comparativa entre diferentes técnicas preexistentes de visualización de líneas subterráneas y una técnica novedosa (ditches) en el contexto de una aplicación móvil de visualización de ciudades. Capítulo 4: Propone una técnica novedosa para generar modelos poligonales 3D de ciudades en un formato estándar a partir de una nube de puntos LiDAR que tiene en cuenta el tipo de tejado de cada edificio encontrado en la nube. Capítulo 5: Expone una técnica novedosa para el filtrado del suelo en una nube de puntos aérea basada en patches, con vistas a una posterior generación de modelos de elevación en diferentes niveles de detalle. Los resultados obtenidos en un escenario de pruebas contra otros algoritmos de filtrado de terreno demostraron su eficacia. Capítulo 6: Modifica la técnica expuesta en el capítulo 5 para su uso en LiDAR terrestre e introduce nuevos detectores progresivos y no supervisados para la clasificación de edificios, vegetación, farolas y coches. Los resultados del mismo demostraron su competitividad contra otros algoritmos del estado del arte. Capítulo 7: Introduce algoritmos novedosos para la clasificación de torres, aisladores y conductores de alta tensión, guía y puentes en nubes LiDAR aéreas que representan corredores eléctricos. Además, propone un método para la generación de modelos vectoriales para cada torre y conductor eléctrico encontrado, para su uso en inspección de líneas eléctricas. Capítulo 8: Identifica diferentes tipologías de ruido presentes en nubes de puntos y propone diferentes algoritmos para su filtrado que puedan combinarse y ejecutarse de forma paralela Capítulo 9: Propone el desarrollo de un visor ligero de nubes de puntos en escritorio con uso de estrategias LoD y herramientas de navegación y edición que permita, entre otras, la visualización de los resultados obtenidos por los métodos de los capítulos anteriores. Los resultados de este trabajo de investigación han dado lugar a 3 artículos publicados en revista indexada, un capítulo de libro y 4 artículos publicados en congresos científicos. Finalmente, la tesis resume los diferentes proyectos de transferencia tecnológica donde se han aplicado las nuevas aportaciones de este estudio.