PROCEDIMIENTO VINCULACIÓN NIDE
Los nuevos proyectos de maestría deberán ajustarse a la normatividad vigente: Acuerdo N° 01 (Marzo de 2019)
Acuerdo 001 de 2019, “Por medio del cual se reglamentó el trabajo de grado de los estudiantes de maestría de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas”
PROYECTOS MAESTRÍA
Modelo para la detección de anomalías sobre objetos en movimiento en bases de datos espacio-temporales
En la presente tesis se plasma el diseño e implementación de un modelo para la detección de anomalías sobre trayectorias a partir de la segmentación y descubrimiento de patrones de movimiento en objetos geográficos que sufren un desplazamiento en el tiempo, se aborda la temática de forma tal que las anomalías sean puntos o segmentos de las trayectorias en vez del trazo completo teniendo en cuenta la multidimensionalidad de los datos (espacio, tiempo, velocidad), además, el planteamiento del modelo se hace sobre el soporte de las bases de datos espacio-temporales, en especial, las de objetos en movimiento que permiten almacenar las trayectorias de una forma más amigable y eficiente, también aprovechando las capacidades de realizar consultas y operaciones mucho más fácil que en bases de datos relacionales tradicionales o en otros formatos de archivos. Finalmente, el modelo propuesto se verifica mediante datos reales del sistema masivo de transporte de Bogotá – Transmilenio para validar su funcionamiento, pero el modelo es mucho más general, lo que significa que se puede adaptar en muchas más aplicaciones en sistemas donde existan objetos geográficos en movimiento
Investigador: Diego Fernando Rodríguez
E-mail: dfrodriguezl@correo.udistrital.edu.co
Diseño y creación de un modelo conceptual para la construcción de una infraestructura de datos espaciales a nivel departamental
La Información Geográfica (IG) es de vital importancia en el desarrollo, razón por la cual se ha generado un acelerado crecimiento de su demanda. No obstante, la tecnología para su gestión no ha tenido el mismo crecimiento en las entidades que hacen uso de esta. Con el objetivo de diseñar e implementar una Infraestructura de Datos Espaciales para el departamento del Meta (IDEM), que responda a las necesidades identificadas es en un diagnóstico resultado de una encuesta a 19 entidades del departamento, determinó dificultades de producción, disponibilidad y acceso a la IG. Por esta razón, se implementó un piloto de la plataforma tecnológica de código abierto. Asimismo, identificando que las entidades están interesadas en participar activamente en la construcción de una IDE a nivel departamental, se planteó una estrategia de fortalecimiento institucional como alternativa para solucionar las limitaciones presentes en la gestión de la IG.
Investigador: Helbert Leonardo Gutiérrez
E-mail: hlgutierrezg@correo.udistrital.edu.co
Modelo para determinar la apropiación de las Tecnologías de Información Geográfica en los sectores ambiente, hábitat y planeación para promover el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Bogotá
Este trabajo de investigación presenta los lineamientos contemplados para medir
el nivel de apropiación por parte de las entidades de la Administración Distrital en
cuanto a la implementación de las Tecnologías de la Información Geográfica
(TIG) y su aporte en el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible
(ODS) en la capital.
Investigador: Yenny Andrea Nieto
E-mail: yeanietov@correo.udistrital.edu.co
Propuesta metodológica para la integración y mejoramiento de las metodologías Fit for Purpose y pilotos convencionales para el catastro multipropósito colombiano
Investigador: Laura Juanita Becerra
E-mail: ljbecerrag@gmail.com
Determinación del factor de cambio en el glaciar de la Sierra Nevada de Santa Marta, a partir de regiones en movimiento en bases de datos espacio temporales
El trabajo busca 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.
Investigador: Camilo Andrés Porras Martín
E-mail: caporrasm@correo.udistrital.edu.co
Modelo semántico para trayectorias de puntos en movimiento
El trabajo de grado desarrolla un modelo semántico de trayectorias de puntos en movimiento, el cual logra enriquecer la información de una trayectoria cruda almacenada en una base de datos de objetos en movimiento con información contextual del ambiente y/o del movimiento, mediante el uso de funciones de segmentación espacio temporal, relaciones espaciales, correspondencia de mapas, coincidencia de patrones y reescritura de trayectorias.
Investigador: Nelson David Martínez Aguirre
E-mail: davidmartinezaguirre@hotmail.com
Generación de regiones intermedias a partir de instantáneas temporales para el crecimiento urbano de Bogotá en bases de datos espacio-temporales
Investigador: Héctor Ricardo Patiño
E-mail: hectorpatino24@gmail.com
Metodología para monitorear la subsidencia del suelo en la ciudad de Bogotá D. C con técnicas de interferometría y persistent scatterers
Dado que en los últimos años se han venido realizando estudios de subsidencia sobre la ciudad de Bogotá, encontrando que existe una fuerte tendencia de hundimiento en algunos sectores de la ciudad surge la necesidad de implementar uno de los métodos más recientes en el mundo que tenga en cuenta series de tiempo en interferometría el cual se denomina Persistent Scatteres que permita realizar un monitoreo continuo de la deformación de la superficie. Este proyecto busca realizar las primeras pruebas de Persistent Scatteres en la ciudad de Bogotá para viabilizar alternativas metodológicas del seguimiento de la subsidencia en la ciudad de Bogotá a partir de datos de uso libre.
Investigador: Paola Andrea Suárez Jaimes
E-mail: pasuarezj@correo.udistrital.edu.co
Ciencia de Datos y Análisis Geoespaciales para la detección de Fraudes en Empresas de Servicios Públicos Domiciliarios
La investigación propone una metodología para la detección de fraudes a partir de análisis de información alfanumérica y geográfica propia del negocio así como de terceros, para posteriormente alimentar un modelo predictivo de machine learning que permitirá focalizar mejor los recursos, optimizando los costos de las operaciones ejecutadas en campo, para disminuir las pérdidas técnicas y no técnicas propias de las empresas de servicios públicos domiciliarios.
Investigador: William Antonio Pachón Rodríguez
E-mail: wapachonr@udistrital.edu.co
Diseño de un modelo de Gestión de información espacial para autorregular el acceso a estaciones de transporte masivo utilizando herramientas colaborativas
El uso de la tecnología está cada día al alcance de la mano de todas las personas, su uso enfocado a mejorar la calidad de vida de los usuarios del transporte público, ha generado la necesidad de plantear una solución que permita conocer el estado de congestión que pueden tener las estaciones de abordaje del servicio público, en el momento en que el usuario requiere utilizarla y ofrecer alternativas, que permitan decidir el momento adecuado para utilizar el servicio, ya sea trasladándose a otra estación o, retrasando o adelantando su ingreso, según sea el caso, el momento de ingresar a las mismas.
El enfoque inicial es sobre el sistema Transmilenio, pero no limita su uso a otro tipo de servicios existentes o que pueden ser implementados en el futuro. De la misma manera, el entorno elegido para realizar el estudio de la problemática no necesariamente limita el uso de las soluciones planteadas en cualquier otro sitio.
Investigador: Pedro Pablo García Guzmán
E-mail: ggpedrop@correo.udistrital.edu.co
Predicción espacial del índice de calidad del agua (ICA) en el río Garagoa y determinación de posibles contaminantes antrópicos
El proyecto busca predecir el Índice de Calidad del Agua en el Río Garagoa, en el sector de la subcuenca denominada Río Garagoa Sector Medio, mediante métodos geoestadísticos basados en las mediciones de las estaciones hidrológicas existentes en la zona de estudio. Así mismo, una vez determinados los tramos del río, con un Índice de Calidad de Agua desfavorable, se analizarán diferentes variables que puedan explicar este escenario, a través de un modelo espacial estadísticamente significativo.
Investigador: Tania Lorena Ruiz Morales
E-mail: tlorena.icg@gmail.com
Modelo de una infraestructura de posicionamiento como soporte a la construcción de una sociedad espacialmente habilitada en Bogotá
Creación de un modelo geomático sobre infraestructura de posicionamiento para Bogotá, que soporte los componentes de una sociedad espacialmente habilitada en el marco de la política nacional de información geográfica. En el desarrollo del documento se muestra cada una de las alternativas utilizadas en los diferentes ámbitos de la sociedad donde el posicionamiento tenga injerencia; se realiza el diagnóstico de los componentes y roles principales que conforman una Infraestructura de posicionamiento estructurando el modelo geomático a la ciudad de Bogotá; se hará una evaluación de cada técnica, haciendo una comparación entre insumos necesarios y características específicas de estas. Se establece el nivel de avance de infraestructura espacial como apoyo a la generación de sociedades espacialmente habilitadas (SEH), generando así un modelado de las características principales que explican el comportamiento de una población en específico.
Investigador: Robert Andrés Pulido Arias
E-mail: ingrobertpulido@gmail.com
Sistema de Referencia Geodésico Vertical Moderno para Colombia Mediante la Solución Libre y Fija al Problema de Valor de Frontera
Investigador: Anderson Leal Vélez
E-mail: alealv@correo.udistrital.edu.co
Modelo para la determinación de Isoglosas y clasificación dialectal a partir de datos del tomo III del Atlas Lingüístico Etnográfico De Colombia
La dialectología es una rama de la lingüística que analiza la variación geográfica y sociolingüística de las lenguas en el espacio. Ahora bien, tradicionalmente el componente espacial en la dialectología suele limitarse a la ubicación de la recolección de datos sin tener en cuenta otros aspectos geográficos que pueden ser medidos. En este sentido este proyecto muestra los resultados de la investigación realizada para determinar la existencia de una relación cuantitativa relevante entre variantes lingüísticas y variables geográficas, a través del diseño de un modelo espacial que incorpora datos léxicos del Atlas Lingüístico-Etnográfico de Colombia (ALEC), metadatos e información de distintos fenómenos geográficos. Entre los resultados, la evaluación explicada por el índice de autocorrelación espacial sugirió que las variables: aptitud agroclimática, precipitación, distancia geográfica y vías de acceso muestran la mayor dependencia espacial bivariante en relación con la distancia lingüística calculada con el Índice Relativo de Identidad (IRI), el tratamiento de esta interacción dentro del modelo geográfico mixto autorregresivo de regresión espacial ratificó dicha dependencia y permitió la generación de límites lingüísticos discretos y continuos, así como la clasificación dialectal que reafirma la bipartición del español de Colombia en dos superdialectos: Costeño y Andino.
Investigador: Javier Orlando Fernández Campos
E-mail: jofernandezc@correo.udistrital.edu.co
Análisis de precipitaciones con modelos predictivos a partir de la interrelación de series de tiempo y geoestadística para la ciudad de Bogotá
Este estudio propone el análisis de precipitaciones mensuales medidas para la ciudad de Bogotá a través de la investigación de técnicas que permitan la aplicabilidad de conceptos geoestadísticos y series de tiempo para la ejecución de un modelo predictivo.
Investigador: Karen Yulieth Rayo Bermúdez
E-mail: kyrayob@correo.udistrital.edu.co
Modelo de catastro 3D a partir de tecnología RPAS como apoyo a estudios de gestión de riesgo en zonas urbanas
Investigador: Jhonatan José Barbosa
E-mail: jhonatanjj.udistri@gmail.com
Construcción del modelo de calidad para la clasificación del uso del suelo en el ordenamiento territorial enmarcado en la infraestructura de datos espaciales para la administración de tierras
El siguiente proyecto, propone la formulación de un modelo de calidad para la información geográfica generada en los procesos de clasificación del suelo en el marco de los Planes de Ordenamiento Territorial (POT). La implementación de un modelo de Calidad es de gran relevancia para los procesos de Ordenamiento Territorial (OT), ya que brinda una descripción de las reglas y especificaciones basadas en estándares y normas, que deben cumplir los datos geográficos generados por los municipios para la formulación de estrategias territoriales; de igual forma, el modelo de calidad, brinda la descripción de medidas y métodos de evaluación para los elementos de calidad aplicables en el OT. Mediante la construcción de dicho modelo, se espera que los municipios, principales generadores de los datos geográficos de la clasificación del suelo, hagan uso de la herramienta, para garantizar que la información geográfica generada, cumpla con los requisitos estipulados según las normas colombianas y según el modelo de dominio LADM-COL, en el marco de la Infraestructura de Datos Espaciales para la Administración de Tierras (IDE-AT).
Investigador: Laura Melissa Manrique Chacón
E-mail: lmmanriquec@correo.udistrital.edu.co
Modelo para la evaluación de la calidad del agua utilizando imágenes SENTINEL, a partir de las concentraciones fisicoquímicas. Caso de estudio Lago de Tota
En esta investigación se desarrolló un modelo que permite evaluar la calidad del agua estimando concentraciones fisicoquímicas por medio de imágenes satelitales multiespectrales Sentinel-2 utilizando redes neuronales de tipo perceptrón multicapa. Destacando la estimación de pH, Conductividad Eléctrica, Temperatura, Oxígeno Disuelto, Cloruros y Fosfatos, se obtuvieron resultados R2 superiores a 0.80.
Posteriormente se realiza una clasificación por medio de Medium Gaussian SVM el cual determina las 5 clases del índice de calidad de agua – ICA y Bagged Trees el cual determina 3 con precisión de 74.7% y 81.4% respectivamente, cual aporta como complemento para la gestión adecuada del recurso hídrico en la medida que no se puedan tomar datos en campo .
Investigador: Luis Manuel Guerrero Buelvas
E-mail: lmguerrerob@correo.udistrital.edu.co
Predicción de precipitación con enfoque de redes neuronales artificiales e información de sensores terrestres y remotos en la región central (RAPE)
Este proyecto busca predecir la precipitación total mensual en la Región Administrativa y de Planificación Especial, Región Central, conformada por Bogotá, Cundinamarca, Boyacá, Meta y Tolima, mediante la utilización de métodos de redes neuronales artificiales y de redes neuronales recurrentes, métodos que serán alimentados con información de las estaciones hidrometereológicas existentes en la zona de estudio y su masificación y complementación con información extraída de sensores remotos y procesamiento en Google Earth Engine, como una alternativa a los modelos numéricos, determinísticos y geoestadísticos más comunes, que presentan limitaciones en cuanto a la escala, complejidad e intervalos de predicción, proporcionando así, un modelo de red con parámetros establecidos para su incorporación en los diferentes sistemas y plataformas a los que haya lugar.
Investigador: Diego Alejandro Malagón Márquez
E-mail: mmdiegoa@correo.udistrital.edu.co
Modelo de aplicativo orientado a la captura de datos con QField para la Modernización de la administración de tierras en Colombia.
Investigador: Jhon Alexander Galindo Ambuila
E-mail: jagalindoa@correo.udistrital.edu.co