Similitud semántica para la identificación de inconsistencias en datos geoespaciales conceptualizados

Abstract

En este trabajo de tesis, se presenta una metodología que permite valorar la consistencia de un conjunto de datos geográficos generalizados (CDG), con base en la comparación semántica de las relaciones espaciales que existen entre ellos. Para este caso, se han utilizado mediciones de similitud semántica sobre un esquema de vecindad conceptual de relaciones espaciales. La metodología propuesta se compone de dos etapas básicas: Síntesis y Verificación. La primera etapa consiste en generar una representación conceptual de los datos geográficos, en dependencia al análisis espacial de los datos geoespaciales. La segunda etapa se enfoca en las comparaciones de las representaciones conceptuales de los datos fuente y generalizados. En esta etapa se definen tres niveles de análisis: el micro, meso y macro. Asimismo, como caso de estudio, esta metodología fue aplicada principalmente a datos geoespaciales de la Ciudad de México, fundamentalmente en el contexto de la infraestructura vial y urbana. // In this dissertation a methodology to assess the consistency on generalized geographic datasets (CDG) is described. This approch consists of the semantic comparison of spatial relations that are explicitly presented among geospatial data. For this case, semantic similarity measurements are used over a schema of conceptual neighboorhood based on spatial relations. The proposed methodology is composed of two stages: Synthesis and Verification. The first stage aims to generate a conceptual representation of geospatial data, depending directly on the spatial analysis of the geographic objects. The second stage is focused on the comparisons of conceptual representations taken from source and generalized data. In this stage, three levels of analysis are defined: micro, meso and macro. On the other hand, we proposed as a case study to apply this methodology in geographic datasets of México City, particularly in the context of urban and street infrastructure.