El proyecto ‘Analize GIS platform’, que se encuentra en su fase final de desarrollo, tiene como objetivo desarrollar una plataforma de análisis distribuido y aplicación de Machine Learning a los datos espaciales a través de entornos web.

Cotesa ha generado soluciones innovadoras para abordar los problemas de escalado del almacenamiento y procesado de la información georreferenciada, aplicada con éxito a la gestión de datos de teledetección y a su procesamiento en clúster de procesado distribuido. Una cuestión que se plantea a raíz de que las organizaciones que gestionan grandes colecciones de datos espaciales tienen que afrontar grandes desafíos relacionados con la generación, actualización, gestión y análisis de la información

La información se suele analizar mediante sistemas GIS de escritorio (cuando el tamaño de los datos lo permite) o mediante procesos distribuidos usando arquitecturas tipo BigData.

A su vez, cada vez es más importante la aplicación de técnicas de machine learning en el análisis espacial, sobre todo para imágenes de teledetección, pero en general, para todo tipo de información.

No obstante, la explotación de estos sistemas requiere de gran experiencia y formación específica, que hace que muchas organizaciones tengan dificultades para generar valor añadido a partir de sus almacenes de información.

Y este proyecto surge para solucionar la necesidad de disponer de herramientas que permitan una explotación interactiva de los datos existentes en un repositorio institucional, sin tener que recurrir a herramientas complicadas ni a asistencias externas.

El proyecto ha logrado implementar la tecnología necesaria para crear un sistema de procesado de información geográfica mediante interfaz Web y en modalidad SaaS que resuelva los siguientes objetivos generales:

• Autoprovisión del geoprocesado basado en un portal web.
• Uso de un visor GIS basado en navegador con capacidad de edición y geoprocesado.
• Autogestión de una capacidad de almacenamiento horizontalmente escalable basado en tecnología tipo nube.
• Capacidad de procesado de entidades vectoriales y ráster mediante procesos de valor añadido autogestionados.
• Gestión automática del ciclo de vida desde la ingestión hasta la transformación y generación de capas de datos.
• Uso de interfaces estándar OGC para la publicación y acceso de la información espacial.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (Feder) de la Unión Europea y la Junta de Castilla y León, a través del Instituto para la Competitividad Empresarial de Castilla y León (ICE), con el objetivo de promover el desarrollo tecnológico, la innovación y una investigación de calidad.