Prototipo de software orientado al análisis de regiones nevadas de Colombia a partir de regiones en movimiento sobre bases de datos espacio temporales

Software prototype oriented to the analysis of snowy regions of Colombia from regions in motion on space-temporal databases

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Resumen (es)

La  evolución  de  las  bases  de  datos  a  través  de  los  años,  con  el  objetivo  de  almacenar  y administrar  grandes  volúmenes  de  información  mediante  sistemas  computarizados (Durango Vanegas, 2013),  ha permitido el desarrollo de nuevos tipos de bases de datos, como lo son las bases de datos espaciales, las cuales permiten el manejo de datos geográficos, sus datos asociados, y los datos de diseño de las geometrías, asistidas por inteligencia computacional (R. H. Güting, 2005), estas bases de datos mejoraron  el  manejo  de  la  información  espacial  dando  paso  a  los  sistemas  de  información geográfica, sin embargo el tiempo es una dimensión que permite entender y realizar análisis de  los  datos  espaciales  de  una  mejor  manera  produciendo  así  una  relación  entre  espacialidad y tiempo que luego paso a ser llamado datos espacio-temporales almacenados en datos vector, logrando de esta manera la construcción de bases de datos espacio-temporales que se aproximan cada vez más a la realidad y entregan más acertadamente datos y análisis de los mismos.

Dichas bases de datos espaciotemporales, se enfocan en la administración de datos espaciales, manejando el tiempo como factor principal, permitiendo realizar análisis de tipo temporal para los mismos, caso de ejemplo puede ser encontrado en el libro Moving Objects Databases de Güting, and M. Schneider (Güting, 2007) donde se muestran diversos casos de análisis de desplazamiento de huracanes sobre bases de datos espacio-temporales en Secondo, un potente DBMS (Sistema manejador de bases de datos). Teniendo en cuenta esta referencia, ahora es posible abstraer el retroceso de las regiones nevadas de Colombia como caso de estudio potencial para poder hacer diferentes tipos de análisis y simulaciones utilizando la representación de regiones en movimiento, sobre estas bases de datos espaciotemporales.

Resumen (en)

The evolution of databases over the years, with the objective of storing and managing large volumes of information through computerized systems (Durango Vanegas, 2013), has allowed the development of new types of databases, such as spatial databases, which allow the management of geographic data, its associated data, and the design data of the geometries, assisted by computational intelligence (R. H. Güting, 2005), these databases improved the management of spatial information giving transition to geographic information systems, however time is a dimension that allows us to understand and perform analysis of spatial data in a better way, thus producing a relationship between spatiality and time that later became called spatio-temporal data stored in data. vector, thus achieving the construction of spatio-temporal databases that increasingly come closer to reality and more accurately deliver data and analysis thereof.

These spatiotemporal databases focus on the management of spatial data, managing time as the main factor, allowing temporal analysis to be conducted. An example can be found in the book Moving Objects Databases by Güting, and M. Schneider (Güting, 2007) where various cases of hurricane displacement analysis on spatio-temporal databases in Secondo, a powerful DBMS (Database Management System), are shown. Taking this reference into account, we can now abstract the retreat of the snowy regions of Colombia as a potential case study to be able to do diverse types of analyzes and simulations using the representation of moving regions, on these spatiotemporal databases.