Resumen de Uso de Minería de Datos en el manejo de Información Geográfica

Arnulfo Castro Vásquez, Ernesto Sifuentes de la Hoya, Saúl González, Lidia Hortencia Rascón Madrigal

• español

  En este trabajo se presenta una metodología para el manejo de datos sobre información geográfica. La metodología se aplicó en la identificación de materiales de construcción de calles y avenidas de un área geográfica específica de Ciudad Juárez en México. Los datos necesarios para el desarrollo del modelo fueron obtenidos del Sistema de Información Geográfica de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, los cuales incluyeron la intensidad y las coordenadas X,Y, Z de unos 878 mil registros de la ciudad. El desarrollo se realizó en varias etapas. La primera corresponde al pre-procesamiento y limpieza de los datos; la segunda es la formulación del modelo e incorporación de los datos a un gestor de base de datos; la tercera es el análisis mismo con técnicas de minería de datos utilizando el software Waika to Environment Knowledge Analysis (WEKA). Para la predicción se utilizaron los algoritmos k-means y Make Density Based Clusters. Los resultados fueron contrastados con imágenes satelitales de las zonas analizadas, validando así la metodología propuesta.

• English

  A methodology for the management of data on geographic information is proposed. The methodology was applied to the identification of construction materials of streets and avenues of a defined geographic area in Ciudad Juarez, Mexico. The necessary data were obtained from the Geographic Information System of the Universidad Autónoma de Ciudad Juárez which included the intensity and the coordinates (X, Y, Z) from about 878 thousand records of the city. The development of the method was done in several steps. The first is the pre-processing and cleaning of data; the second step is the model formulation ant its inclusion in a database manager; the third one is the analysis itself with data mining techniques using the WEKA software. The k-means and Make Density Based Clusterer algorithms were utilized for prediction. The results were compared with satellite images of the areas studied, validating in this way the proposed methodology.