Midiendo el éxito de la Conflación

• Autores: Marta Padilla Ruiz, Carlos López Vázquez
• Localización: Revista Cartográfica, ISSN 0080-2085, ISSN-e 2663-3981, Nº. 94, 2017, págs. 41-64
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Measuring conflation success
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Nos encontramos inmersos en la era del Big Data, en la cual existe una enorme cantidad de datos heterogéneos en escala de tiempo y espacio. Estos datos comienzan a ser transmitidos en tiempo real desde diferentes dispositivos y sensores desplegados en el nuevo concepto de ciudades inteligentes. Los procesos de conflación juegan un rol importante en este escenario, definidos como el procedimiento para la combinación e integración de diferentes fuentes de datos, consiguiendo así mayor riqueza de información en el resultado. Estos procesos permiten la actualización de bases de datos geográficas (BDG) a partir de diferentes fuentes de datos, en la que una de ellas es más precisa, exacta o vigente que la otra. El proceso seguido para la conflación geométrica requiere transformar elementos geográficos de un conjunto de datos a otro, de forma que se minimicen las discrepancias entre ellos. La exactitud debe ser tomada en cuenta en este proceso y los resultados deben ser medidos y evaluados con el objetivo de estimar la calidad del producto. En este artículo se describe el proceso de evaluación de la conflación, junto con las diferentes métricas y estrategias seguidas para evaluar lo adecuado del proceso.

  • English

    We are immersed in the Big Data era, where there is a large amount of heterogeneous data, both in time and spatial scales. This data starts to be streamed in real time from different devices and sensors, well illustrated by the new concept of Smart Cities. Conflation processes play an important role in this scenario, defined as the procedure for the combination and integration of different data sources, improving the level of information of the result. It also allows to update geographical databases (GDB), conflating different kind of sources where one of them is more accurate or updated than the other. Regarding geometric conflation, the procedure involves transforming features from one data source to another, minimizing the geometric discrepancies between them. Accuracy has to be taken into account in these processes, and the results need to be measured and evaluated in order to have a better understanding of product quality. In this paper, conflation evaluation process is described along with the different metrics and approaches to assess its accuracy.

  • português

    Nos encontramos imersos na era do Big Data, na qual existe uma enorme quantida-de de dados heterogêneos na escala de tempo e espaço. Estes dados començam a ser transmitidos em tempo real desde diferentes dispositivos e sensores empregados no novo  conceito  de  cidades  inteligentes.  Os  processos  de  conflação  jogam  um  rol importante  neste  cenário,  definidos  como  o  procedimento  para  a combinação  e integração de diferentes fontes de dados, conseguindo assim maior riqueza de in-formação no resultado. Estes processos permitem a atualização de bases de dados geográficas (BDG) a partir de diferentes fontes de dados, onde uma delas é mais precisa, exata ou atual que a outra. O processo seguido para a conflação geométrica requer  transformar  elementos  geográficos  de  um  conjunto  de  dados  a  outro,  de forma que se minimizem as discrepâncias entre eles. A exatitude deve ser tomada em conta neste processo e os resultados devem ser medidos e avaliados com o obje-tivo de estimar a qualidade do produto. Neste artigo se descreve o processo de ava-liação da conflação, junto com as diferentes métricas e estrategias seguidas para avaliar o adequado do processo.