QGIS plugin para procesar datos geoespaciales en la nube
Estrada Herrerias, Raúl
Ponsa Mussarra, Daniel, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Additional title:	Plugin QGIS pel processament de dades georeferenciades en el núvol
Additional title:	QGIS plugin for geospatial data processing in the cloud
Date:	2021
Abstract:	Un grup d'investigadors ha desenvolupat algorismes de Machine Learning que processen imatges geoespacials, aquests processos tenen costos computacionals considerables per a executar-se en local. Per a executar aquestes dades existeixen algunes tècniques per a processar-los en màquines externes. Aquest projecte té com a objectiu el desenvolupament d'un plugin de QGIS que sigui capaç de processar aquestes imatges de remot a un servidor en el núvol oferint diferents serveis de processament. El servei en el núvol executarà els processos en una màquina externa, tractarà aquestes dades i enviarà els resultats a QGIS per a analitzar aquesta informació. Per a obtenir els resultats, els processos es realitzen en la part del servidor muntant un contenidor Docker amb els ports pertinents, per a així mitjançant la direcció de la màquina on es munta el contenidor poder accedir als serveis.
Abstract:	Un grupo de investigadores ha desarrollado algoritmos de Machine Learning que procesan imágenes geoespaciales, estos procesos tienen costes computacionales considerables para ejecutarse en local. Para ejecutar estos datos existen algunas técnicas para procesarlos en máquinas externas. Este proyecto tiene como objetivo el desarrollo de un plugin de QGIS que sea capaz de procesar estas imágenes de remoto a un servidor en la nube ofreciendo diferentes servicios de procesamiento. El servicio en la nube ejecutará los procesos en una máquina externa, tratará estos datos y enviará los resultados a QGIS para analizar esta información. Para obtener los resultados, los procesos se realizan en la parte del servidor montando un contenedor Docker con los puertos pertinentes, para así mediante la dirección de la máquina donde se monta el contenedor poder acceder a los servicios.
Abstract:	A group of researchers has developed Machine Learning algorithms that process geospatial images, these processes have considerable computational costs for running locally. To execute this data there are some techniques for processing it on external machines. This project aims to develop a QGIS plugin that is able to process these remote images to a cloud server by offering different processing services. The cloud service will run the processes on an external machine, will handle this data and send the results to QGIS to analyze this information. To obtain the results, the processes are performed on the server side by mounting a Docker container with the relevant ports, so by using the direction of the machine where the container is mounted to access the services.
Rights:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Language:	Castellà
Studies:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Study plan:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Subject area:	Menció Enginyeria del Software
Subject:	QGIS ; Contenedor ; Usuario ; Nube ; Contenidor ; Docker ; Usuari ; Servidor ; Núbol ; Plugin ; Python ; Container ; User ; Server ; Cloud

11 p, 1015.5 KB

The record appears in these collections:
Research literature > Bachelor's degree final project > School of Engineering. TFG