Toma de decisiones inteligentes con datos geográficos
Darlinson Sterling. DSIT – Gestión de la Información

Georreferenciación sobre la bodega de datos para la toma de decisiones, integradas con Mapbox y Tableau.

GeonomIcS: The importance of GIS in Economics
Angelo Gabriel Moreno. Programa de Maestría en Geografía

Son muchas las ventajas que la tecnología actual le permite a las distintas disciplinas avanzar en el estudio de diferentes fenómenos. La economía no se escapa a ello, y los sistemas de información geográfica (GIS) se han convertido en una herramienta de análisis y estudio importante para los economistas y áreas afines.

Mellisa Dell de la Universidad de Harvard (2009) escribió un interesante documento titulado “GIS Analysis for Applied Economists”, en el cual enseña cómo el economista paso a paso puede usar ArcGIS para la creación de capas, mapas y análisis. Henry Overman (2009) a su vez establece una pregunta importante: ¿pueden lossistemas de información geográfica entonces, ayudarnos a entender más la economía?

Para responder esta pregunta es necesario identificar los casos en los que recientemente la economía se ha apoyado en los GIS para fortalecerse como ciencia en sus diferentes áreas de estudio como la macroeconomía, la microeconomía, la econometría, el marketing, la planeación estatal, entre otras.

A Spatial Methodology for Transport Impedance Weightings in Cellular Automata Land-Use Cover Change Models
Daniel Páez. Ingeniería Civil y Ambiental

Land Use Cover Change (LUCC) models are increasingly being used to support long term urban and regional planning. These models forecast future land coverage based on land-use interactions, policy restrictions, environmental conditions and accessibility. Until now, limited research has been conducted to scientifically determine the impedance or influence of transport infrastructure on each land-use type in an LUCC model based on cellular automata (CA). An example could be how attractive a new metro is compared to a highway for new residential developments, which is not always well known by LUCC models. This paper presents customized geospatial analyses to calculate accessibility distance decay factors (ADDF) using a time series geospatial approach called overtime-spatial decay determination (OSDD). The ADDF factors were developed and tested as part of the practical implementation of a LUCC in Bogota – Colombia.

The model, called the Bogota Land Development model or BoLD, was built using commercial CA software. In BoLD, two transport infrastructure scenarios were modeled and compared for the west of the city: a highway-based transport network and a suburban rail system. The results from the scenarios are presented in a graphical representation called mobility circles, which are also a key contribution of this research. The validation of the results obtained suggests that the OSDD contributes to better technical backing to LUCC models, particularly when evaluating urban scenarios in which transport projects are the focus. Additionally, the use of geospatial tools for transport impedance weightings appears to facilitate the general understanding of LUCC modeling with cellular automata.

Localización de Recreovías en la ciudad de Bogotá
Claudia Daniela Bedoya Motta. Ingeniería Industrial

Brindar al IDRD una herramienta que soporte técnicamente la decisión de ubicar puntos de Recreovías en la ciudad de Bogotá. Se presenta una herramienta permite al usuario (en este caso funcionarios del IDRD) ingresar la información necesaria para obtener la asignación óptima de las Recreovías. Esta herramienta va a estar soportada por el uso de información georeferenciada y la visualización de resultados se realiza principalmente sobre mapas de la ciudad.

Modelling Campus Evacuations via Network Optimization and GIS
Jorge Huertas, Ethel Segura. Ingeniería Industrial

In this work we evaluate different emergency scenarios in a campus comprised of multiple buildings. With a time-space network and a Geographical Information System (GIS), we model a campus with 1.7 million square feet that holds up to 27,000 people in a critical moment. To find an evacuation plan, we formulate a Mixed-Integer Programing (MIP) model based on a minimum cost flow problem formulation with side constraints. The solution of the optimization problem is processed and merged with the GIS information to generate comprehensible visualizations of optimal campus evacuation flows. Finally, we compare these flows under different scenarios to measure the impact of infrastructure adequacy; and compare them to results of real evacuation exercises.

Recorrido Virtual 360° de Uniandes
Alvaro Casanova de Casanova Foto. Gerencia del Campus

La fotografía en 360º se ha modernizado rápidamente en los últimos 10 años y ha traído consigo un avance en el contenido para pantallas. Principalmente ha mejorado la experiencia del usuario (UX) en contenidos digitales y de web. En este sentido la Universidad de los Andes en su compromiso de inclusión, integración y transparencia con la sociedad es pionera en contenido 360º gracias a su Recorrido Virtual que permite al usuario acceder virtualmente al Campus desde puntos estratégicos y complementar su información con audio guías, textos y fotos.

Hoy, grandes compañías de internet han mejorado el diseño de la experiencia del usuario utilizando fotografía 360º geo referenciada para ofrecer productos como Google Street View, Bing Maps Street Side, Mapillari, OpenStreetView, entre las más conocidas. Esto les ha generado millones de usuarios activos que colaboran abiertamente, una optimización de la información que ofrecen en sus motores de búsqueda y una preferencia comercial sobre la competencia. La Gerencia del Campus con su recorrido virtual le está apostando a esta forma de posicionamiento para mejorar su contenido web y para planear proyectos futuros

Calidad de datos geográficos en Big Data
Andrés Moreno. Ingeniería de Sistemas y computación

Existen diferentes metodologías para asegurar la calidad de datos geográficos centradas en medir la calidad de la colección de datos con respecto a su procedencia, calidad temporal, exactitud posicional, completitud entre otros factores.

Asegurar estas características en proyectos de Big Data presenta es aún más complejo, pues usualmente en proyectos de Big Data los datos, sean geográficos o no, provienen de una gran variedad de fuentes de información cuyo proceso de generación puede variar por muchos factores. Cada fuente puede contener información geográfica generada por uno o múltiples dispositivos lo que genera diferentes precisiones posicionales, además muchas veces esta información posicional es generada por geolocalizadores que toman como entrada información alfanumérica, que puede venir también en diferentes formatos no estandarizados lo que afecta la calidad del dato geográfico.

En esta ponencia se explican los procesos realizados para evaluar la calidad de fuentes geográficas utilizadas en el desarrollo del proyecto "Analítica y Big Data aplicados a Movilidad" realizado por el grupo del centro de excelencia de la Alianza Caoba en la Universidad de los Andes.

Herramienta de analítica visual para apoyar la toma de decisiones en un sistema de seguimiento de operación de rutas de buses urbanos
Meilí Vanegas, Alejandro Triana. Ingeniería de Sistemas y Computación

Se presenta una herramienta de analítica visual que busca integrar diferentes propuestas de visualización interactiva para apoyar la toma de decisiones en un sistema de planeación urbana. Consta principalmente de tres vistas: “Expeditions”, “Buses” y “Data Quality Analysis”. Las primeras dos presentan un mapa interactivo que permite la visualización de datos de trayectorias de buses del SITP y una muestra gráfica del consumo de combustible para cada uno de los casos. La tercera es una visualización de la calidad de los datos representados. La primera y segunda difieren en que en la vista “Expeditions” se consideran datos para un solo bus y trayecto específico. La vista “Buses” muestra datos para diferentes buses y trayectos que ocurren en una hora específica

Herramienta de generación de sugerencias de localizaciones para proyectos, basado en variables de contexto y datos históricos
Carolina Pinzón. Ingeniería de Sistemas y computación

Cuando se realizan estudios de factibilidad de proyectos, se analizan diferentes componentes que tienen una relación directa con el proyecto. Sin embargo, hay variables que no se tienen en cuenta en el estudio, en especial si se desconoce la relación entre la variable y el resultado del proyecto. Horīzon es una herramienta que quiere complementar el proceso de toma de decisiones de localización adicionando variables de contexto en el espectro del análisis. Se logra desarrollar un algoritmo que detecta la relación de algunas variables de contexto con la obtención de buenos resultados en los proyectos, y según esta relación se recomiendan regiones para realizar nuevos proyectos