Detección y corrección automatizada de errores en la consistencia lógica de datos geográficos

• Autor: Lopez Rengifo, Charlie Edwin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: UNFV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/7668
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13084/7668
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Desarrollo urbano-rural, catastro, prevención de riesgos, hidráulica y geotecnia; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.00

El objetivo del presente informe es describir la metodología empleada para realizar la detección y corrección automatizada de errores que afectan la consistencia lógica de los datos geográficos. La metodología propuesta fue diseñada tomando como marco de referencia las normas ISO 19131:2022 y 19157:2013, que establece las directrices para las especificaciones de producto de datos geográficos y la calidad de la información geográfica, respectivamente. Con respecto a la automatización del proceso, se llevó a cabo empleando el lenguaje de programación Python como principal herramienta. Mediante el uso de Python y las librerías especializadas en el manejo de datos geoespaciales, se lograron identificar y resolver de manera eficiente las discrepancias y contradicciones presentes que afectaban la consistencia lógica de los datos geográficos. Finalmente, como resultado de la automatización de los procesos de detección y corrección de errores, se logró mejorar la calidad y confiabilidad de los datos espaciales, además de optimizar los tiempos de procesamiento al agilizar las tareas de corrección y preparación de datos para análisis y aplicaciones más eficientes.