Análisis estadístico-gráfico de datos 3D

Abstract

El presente proyecto trata del desarrollo de una librería software para el procesamiento de datos masivos, con objeto de obtener datos estadísticos y, sobre todo, su representación tridimensional.

Actualmente se encuentran multitud de datos expuestos de forma pública, cuyo potencial puede ser exprimido en proyectos de investigación, no obstante, se necesita de herramientas modernas de procesamiento automático de datos para que esta tarea sea eficiente y viable.

Con tal motivación, se presenta este proyecto, teniendo como principal objetivo facilitar el acceso al procesamiento automático de datos al público general, por lo que se ha desarrollado en un lenguaje de programación común a distintas disciplinas y de fácil manejo: Python. Del mismo modo, el código fuente se encuentra publicado en un repositorio público con licencia Apache que permite al usuario del software de la libertad de usarlo para cualquier propósito, modificarlo y distribuir versiones modificadas del software.

A nivel de implementación del software se detallan los conceptos y algoritmos más importantes, la arquitectura de capas utilizada y las librerías externas que han solucionado algunos de los problemas a los que nos hemos enfrentado, principalmente los de representación tridimensional. Como primer caso de estudio practico, a lo largo del desarrollo de este proyecto hemos necesitado un banco de datos de suficiente volumen compuesto de coordenadas tridimensionales. Para esto, se ha utilizado un set ofrecido por Antonio Gordillo Guerrero. Se trata de un banco de datos sintético que simula puntos sobre superficies de superconductores. Como segundo caso de estudio practico, se presenta junto con la librería una ejecución basada en datos geodésicos de la red de EUREF, una red de transmisores permanentes GNSS activa a nivel europeo cuyo objetivo es permitir el almacén y consulta de datos de posicionamiento global de distintas estaciones a lo largo del tiempo. Estos datos se encuentran en un formato de intercambio distinto de las coordenadas habituales, por lo que deben procesarse en primer lugar para obtener el formato habitual (X, Y, Z). En torno a este segundo caso de estudio, se presentan resultados obtenidos con el software sintetizados en tablas con los datos obtenidos por el software, esto incluye además distintas representaciones visuales de los datos extraídos de las mentadas estaciones GNSS, que se contextualizan sobre un mapa de la Península Ibérica. El proyecto toma como punto de partida la librería “VectStatsGraph3D” desarrollada para R, se trata de ampliar y optimizar su comportamiento. Del mismo modo, nos apoyaremos en la Ingeniería de Geodesia para realizar un caso práctico, para lo que además se recurre a la estadística esférica con objetivo de poder dotar de sentido a los datos extraídos. Librería se publica en el repositorio de Python: PYPI habiendo superado los objetivos propuestos al inicio del desarrollo, incluyendo las ampliaciones sobre la antigua librería y la mejora de su rendimiento.