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Title: Detección y corrección automatizada de errores en la consistencia lógica de datos geográficos
Advisor(s): Aguirre Cordero, Rogelio
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.00
Issue Date: 2023
Institution: Universidad Nacional Federico Villarreal
Abstract: 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.
Discipline: Ingeniería Geográfica
Grade or title grantor: Universidad Nacional Federico Villarreal. Facultad de Ingeniería Geográfica, Ambiental y Ecoturismo
Grade or title: Ingeniero Geógrafo
Juror: Fernández Ybarra, Felicita Nancy; Gonzales Alarcón, Angelino Oscar; Herrera Diaz, Marco Antonio
Register date: 2-Nov-2023



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