1.3 Antecedentes

Memoria técnica y económico financiera descriptiva de proyecto
07/06/2010 v.1.0
VisualRaster
Investigación en técnicas de visualización, análisis y procesamiento de
datos geoespaciales multivariantes, dirigida a la gestión de recursos
naturales.
1. Memoria técnica del proyecto
4
1.1 Marco legal de la propuesta
4
1.2 Objetivos del proyecto
5
1.2.1 Introducción
5
1.2.2 Consideraciones previas
6
1.2.3 Objetivos científicos, tecnológicos y económicos
8
1.3 Antecedentes
11
1.3.1 Justificación de la necesidad del proyecto
11
1.3.2 Interés internacional de la actividad de investigación
13
1.3.3 Descripción del estado de la tecnología
13
1.3.4 Experiencia de los solicitantes
14
1.4 Contenido y alcance del proyecto
15
1.4.1 Actividades de I+D+i
15
1.4.2 Tecnologías a utilizar
18
1.4.3 Novedad tecnológica/funcional
20
1.4.4 Alcance previsto
22
1.4.5 Patentes y propiedad intelectual
22
1.5 Medios necesarios para llevar a cabo el proyecto
22
1.5.1 Aparatos y equipos
22
1.5.2 Personal
24
1.5.3 Equipo de proyecto
24
1.6. Plan de trabajo
1.6.1 Cronograma
2. Memoria Económica
2.1 Presupuesto
25
30
31
31
2.1.1 Coste Instrumental y Material
31
2.1.2 Otros Gastos de Funcionamiento
31
2.1.3 Coste de Personal
31
2.1.4 Otros gastos generales suplementarios directamente derivados del proyecto
32
2.2 Plan de explotación
VISUAL RASTER
32
2
2.2.1 Análisis del mercado potencial
32
2.2.2 Actividades de promoción y comercialización
34
2.3 Plan de financiación
35
2.3.1 Vizzuality
35
2.3.2 IE Universidad
35
2.4 Impacto socioeconómico:
36
2.4.1 Impacto en la competitividad empresarial
36
2.4.2 Impacto territorial
36
2.4.3 Creación de empleo de I+D+I
36
2.4.4 Impacto social:
37
3. Memoria del solicitante y de los participantes
3.1 Vizzuality
37
37
3.1.1 Instalaciones, equipos, experiencia
37
3.1.2 Plan de I+D+i
38
3.1.3 Proyectos anteriores
38
3.1.4 Efecto incentivador
39
3.2 IE Universidad
39
3.2.1 Instalaciones, equipos, experiencia
39
3.2.2 Plan de I+D+I
39
3.2.3 Proyectos anteriores
40
3.2.4 Efecto incentivador
40
ANEXO I. Cartas de apoyo
41
VISUAL RASTER
3
1. Memoria técnica del proyecto
1.1 Marco legal de la propuesta
El presente documento contiene la propuesta técnica y económico-financiera descriptiva del
proyecto Visual Raster, presentado en el marco de la convocatoria 1/2010 para la concesión de
ayudas del Plan Avanza, que se encuentra en la Resolución de 30 de abril de 2010 (B.O.E. no
110 del 6 de mayo de 2010). Dicha convocatoria permite la realización de proyectos y acciones
en el marco de la Acción Estratégica de Telecomunicaciones y Sociedad de la Información dentro
del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2008-2011, de
la Secretaría de Estado de Telecomunicaciones y para la Sociedad de la Información.
El ámbito material del proyecto Visual Raster se ajusta al área de actuación del Plan Avanza para
empresas, Subprograma Avanza Competitividad (I+D+i), definido en las bases que residen en la
Orden ITC/712/2010, de 16 de marzo (B.O.E. numero 71, del 23 de Marzo de 2010) para la
realización de proyectos y acciones en el marco de la Acción Estratégica de Telecomunicaciones
y Sociedad de la Información dentro del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e
Innovación Tecnológica 2008-2011.
Las siguientes prioridades temáticas dentro del Subprograma Avanza Competitividad (I+D+i) se
adecuan principalmente al proyecto VisualRaster:
1.Promover un tejido empresarial altamente competitivo.
2.Promover la incorporación de las tecnologías de la información en las empresas,
fundamentalmente las PYME.
El ámbito temático del proyecto VisualRaster es:
TIC verdes: En el proyecto VisualRaster se investigará en el desarrollo de sistemas TIC
innovadores que permitan un crecimiento más sostenible y eficiente energéticamente. En
concreto, se investigará en el desarrollo de sistemas y herramientas que permiten una mejora en
el entorno de la conservación natural, gracias a un mejor conocimiento de datos geoespaciales
que afectan al medio ambiente. El proyecto permitirá investigación en el tratamiento de datos
geoespaciales que permita a los usuarios interesados poder organizar mejor la información.
Además, se investigará en la creación de tecnologías que conduzcan a la mejora de la eficiencia
energética y la disminución de emisiones nocivas.
El proyecto VisualRaster puede enmarcarse además en el ámbito temático de herramientas y
sistemas del Internet del Futuro, pues se desarrollará utilizando principalmente plataformas
basadas en Computación en nube, creando herramientas del Internet de los servicios y de las
cosas.
Visual Raster se enmarca dentro del tipo de Proyectos de investigación industrial o desarrollo
experimental, estudios de viabilidad de carácter preparatorio para actividades de investigación
industrial o desarrollo experimental y acciones de divulgación y promoción de ámbito nacional,
con clave identificativa TSI-020100 (descrito en el Anexo 1 de la Convocatoria del 30 de Abril).
1.2 Objetivos del proyecto
1.2.1 Introducción
El medio ambiente es el conjunto finito de todas las cosas vivas que nos rodean. De éste
obtenemos agua, comida, combustibles y materias primas que sirven para fabricar las cosas
que utilizamos diariamente.
El calentamiento global, el incremento de los desastres naturales así como otros fenómenos
naturales están perjudicando la rica variedad de recursos naurales en el mundo. Por ello, es
cada vez más necesario tener en cuenta el impacto medioambiental en todos los sectores de la
sociedad (empresas, ciudadanos, administraciones públicos).
España es un país privilegiado por su gran diversidad de recursos naturales. En la medida en
que España sepa aprovechar con inteligencia y racionalidad la gestión adecuada del medio
ambiente, se podrá disfrutar de un desarrollo más sostenible del país, que derivará en una
mejora de la calidad de vida del conjunto de la sociedad.
España ha reconocido la necesidad del crecimiento sostenible. Prueba de ello es que
recientemente se ha aprobado el Proyecto de Ley de la Economía Sostenible, donde se recoge
específicamente un capítulo dedicado al ámbito de la sostenibilidad ambiental. En dicho
capítulo se hace hincapié en la lucha contra el Cambio Climático y la conservación del Medio
Ambiente. Además, en esta misma ley se identifica la necesidad de gestión de la información
ambiental para el desarrollo de las políticas públicas y acciones.
Uno de los pilares de la información medioambiental son los datos geoespaciales. Los datos
geoespaciales identifican la localización y las características de un cierto fenómeno, incluido los
creados por el hombre o por la propia naturaleza. De especial interés son aquellos datos
geoespaciales cuantificables por sensores que miden variables medioambientales, como la
temperatura, la cantidad de contaminación en el aire y las partículas de ceniza, puesto que
mejoran la gestión de los recursos naturales, incluido la gestión de la biodiversidad y su
conservación.
Los datos geoespaciales medioambientales son de gran utilidad para la toma de decisiones
estratégicas, organizativas y económicas, tales como el cierre del espacio aéreo por cenizas de
volcán y la prevención y gestión de catástrofes naturales.
Hoy en día, estamos viviendo una explosión sin precedentes en el volumen de datos
geoespaciales disponibles. Gracias al uso de sensores (satélites, dispositivos GPS, entre otros)
la cantidad de datos geoespaciales disponibles en Internet no para de crecer
exponencialmente. Además, el desarrollo del “Internet de las cosas" va a impactar
masivamente en el aumento de dichos datos.
Dicho desarrollo exponencial de los datos revela aún más la necesidad de sistemas TIC
eficientes para su gestión. Actualmente no es posible trabajar con tecnología geoespacial sin
herramientas GIS específicas para su tratamiento, análisis y visualización, y en cualquier caso,
no funcionan bien con los nuevos paradigmas de interacción de Internet. Hacer un informe
sobre el estado de la Biodiversidad en un país puede tardar semanas en procesarse una vez
obtenidos los datos. Esto hace que por un lado los informes con información geoespacial,
mayormente mapas, tengan que ser creados por personal altamente cualificado y que por otro
sea necesario invertir mucho tiempo en su creación.
La visualización y procesamiento de los datos geoespaciales está limitada por tanto a la
disponibilidad de personal técnico y la capacidad de los ordenadores personales del mismo.
Esto se debe en gran parte a que el software GIS sigue funcionando tal cual lo hacía hace 20
años, basado en un técnico delante de una estación de trabajo. Por último, la capacidad de
comunicación de estos profesionales queda limitada a la publicación de mapas estáticos que
no permiten a los usuarios finales investigar y analizar los datos por su cuenta.
VISUAL RASTER
2
Por suerte, el estado de la tecnología en otros campos, como el de Computación en la Nube,
está posibilitando la creación de metodologías de trabajo mucho más ágiles. Los usuarios ya
no utilizan sus máquinas para procesar, lo hacen ordenadores remotos, y trabajan
colaborativamente a través de Internet con sus compañeros.
El proyecto VisualRaster busca investigar las más modernas técnicas de Computación en la
Nube y los últimos estándares y tecnologías de los navegadores web, para cambiar la manera
en que se trabaja con datos geoespaciales. El objetivo principal es proporcionar la tecnología
adecuada para poder realizar análisis y visualizaciones de datos complejos medioambientales
de la misma forma que a diario usamos Google Maps, por ejemplo. Esta tecnología permitirá
que los propios productores de datos, o las personas directamente interesadas en ellos,
puedan realizar sus propios mapas interactivos que muestren toda la riqueza que hay en el
terreno. El objetivo es optimizar significativamente el proceso de transformación de los datos
básicos a informes ejecutivos, que puedan comunicar la información medioambiental necesaria
de forma rápida y fácil.
La revolución que supone el uso de nuevas tecnologías al análisis y visualización de datos
geoespaciales es una carrera que acaba de comenzar. Actualmente hay tan solo unas pocas
empresas pequeñas por todo el mundo que están trabajando e investigando en este área.
VisualRaster tiene la posibilidad de crear tecnología y patentarla en España, para que pueda
ser comercializada y utilizada mundialmente. Crear esta capacidad puede tener un gran
impacto de cara a la creación de empleo sostenible de calidad, basado en TIC verdes.
Actualmente se estima que el mercado geoespacial es el tercero en demanda de empleo en
Estados Unidos.
Con el desarrollo de las tecnologías que investigará VisualRaster se pretende conseguir:
Captar un rango de mercado específico en la gestión de los recursos naturales desarrollando el
sector de las TIC verdes en el campo de los datos geoespaciales.
Hacer más eficiente la gestión del Medio Ambiente y sus recursos reduciendo los costes y
tiempo en generar informes/mapas.
1.2.2 Consideraciones previas
1.2.2.1 Cobertura sectorial y proyección futura del consorcio VisualRaster
Aunque en el capítulo correspondiente se trata en detalle la composición del consorcio,
parece adecuado expresar en las consideraciones previas la preocupación que ha
motivado a los líderes del proyecto para constituir un consorcio adecuado y estable que
permita llevar a buen puerto, no sólo esta actividad, sino asegurar la continuidad de las
líneas emprendidas y la transferencia tecnológica de sus resultados.
La investigación desarrollada en este proyecto potenciará la posición de sus participantes
de cara a la concurrencia a convocatorias internacionales de investigación, tanto Europeas
como el 7th y el 8th Research Framework Program (FP7,FP8), así como proyectos
internacionales de la mano de la ONU (UNEP-WCMC, CBD).
La unión entre IE Universidad y Vizzuality se crea para configurar un consorcio de trabajo
multisectorial, cubriendo todas las necesidades de aportación de valor investigador,
desarrollo y comercialización.
1.2.2.2 Medios ya disponibles
Como resultado de la labor de investigación realizada por Vizzuality y IE Universidad en los
últimos años, al comienzo del proyecto se dispone de distinta tecnología y soporte
científico en diferentes aspectos relacionados con el proyecto.
VISUAL RASTER
3
1.2.2.2.1 Vizzuality
• Software de análisis y procesamiento de
datos:
Para el desarrollo de un proyecto para la ONU
de biodiversidad en Áreas Protegidas, Vizzuality
ha desarrollado un software capaz de analizar la
información disponible en Biodiversidad en
bancos mundiales, y cruzarla con la base de
datos mundial de Áreas Protegidas. El software
está siendo utilizado actualmente por diversas
organizaciones internacionales (UNEP-WCMC,
CBD, GBIF, EOL) y el estado de Illinois. Este
desarrollo podrá ser la base de la tecnología de servidor del proyecto.
• Software de análisis de Biodiversidad en
Montaña
Dentro del programa de Biodiversidad en
Montañas de la Convención Internacional en
Biodiversidad (CBD) se ha desarrollado un
software, disponible bajo licencia Open Source.
Este software permite el análisis de variables
raster, tales como la altitud, la rugosidad del
terreno, etc. y la visualización de filtros de los
datos en tiempo real mediante el uso de “sliders”.
Este software puede ser utilizado como
tecnología de base, con la utilización de Pixel
Bender, del paquete de trabajo sobre tecnología cliente.
• Carbon Calculator
Vizzuality ha desarrollado tecnología, junto con UNEP-WCMC, para el análisis de la
capacidad de fijación de Carbono por las Áreas Protegidas. Esta herramienta permite
el análisis de la idoneidad de las áreas protegidas como sumideros de Carbono y como
herramientas de compensación para el Cambio Climático. Tanto los datos como la
tecnología desarrollada para su análisis, STARSPAN, podrán ser usadas en el
proyecto.
1.2.2.2.2 IE Universidad
• Gestión y análisis de datos raster
En los últimos años, el equipo investigador de la Facultad de Ciencias Experimentales
de IE Universidad ha desarrollado programas para la gestión de datos en formato
raster y técnicas específicas para el análisis estos datos para la gestión de los
recursos naturales.
El equipo lleva más de 3 años desarrollando paquetes de software open-source para el
análisis geoespacial, relacionados a los siguientes temas:
• Manipulación de datos en formato raster
• Modelos de difusión y cálculo de rutas y distancias con datos en formato raster
VISUAL RASTER
4
• Modelización de la distribución geoespacial de la biodiversidad interespecífica e
intraespecífica.
Por otro lado, el equipo tiene una trayectoria en investigación básica en ecología (equipo
liderado por Dr. Pedro Pérez Olea) y conservación de recursos fitogenéticos (equipo
liderado por Dr. Jacob van Etten).
1.2.3 Objetivos científicos, tecnológicos y económicos
El objetivo principal del proyecto es la investigación de distintas tecnologías de, procesamiento
de datos, visualización e interacción del usuario de datos geospaciales medioambientales. La
investigación científica se centrará en la búsqueda de creación de tecnología capaz de
procesar, manipular, explotar datos en un nivel del magnitud superior al disponible con las
tecnologías actuales.
Los resultados de investigación científica en el campo de creación de tecnología aplicada al
medio ambiente podrían explotarse en el futuro en otros sectores muy diferentes que cuenten
con una gran disponibilidad de datos geoespaciales. Por ejemplo el sector de la Inteligencia
de Negocio, puede ser una de las posibles aplicaciones. La investigación de tecnología se
realizará desde un punto de vista más amplio de cara a posibilitar una aplicación multisectorial
de la misma.
A continuación, se describen los objetivos específicos para cada una de las áreas de trabajo
del proyecto (Las áreas de trabajo del proyecto están descritas más adelante, en el 1.4.1
Actividades de I+D+i a emprender)
1.2.3.1 Procesamiento y acceso de datos geoespaciales en servidores
distribuidos
Objetivos científicos:
• Utilización de servidores de alta capacidad y tecnología de procesamiento paralelizable
para el análisis de la información geoespacial.
• Almacenamiento de datos raster en bases de datos no relacionales, NoSQL, de alta
capacidad
Objetivos tecnológicos:
• Creación de Tiles de datos para el análisis de datos geoespaciales raster en el cliente
web.
• Adaptación de alguna de las bases de datos NoSQL para el soporte de datos
geoespaciales raster.
Objetivos económicos:
• Los beneficios económicos de la posibilidad de análisis de mucha más información
geoespacial en mucho menos tiempo. Tiempo de respuesta mucho menor.
• Aplicación de la tecnología desarrollada a distintos clientes internacionales con
grandes almacenes de datos medioambientales.
• Posicionamiento tecnológico a nivel mundial.
VISUAL RASTER
5
1.2.3.2 Visualización de datos geoespaciales Raster en Internet
El proyecto investigara diferentes tecnologías para su utilización en la representación de
datos geoespaciales. La base de visualización serán en muchos casos las librerías
disponibles como Google Maps, OpenLayers, Bing maps, Google Earth, etc.
Objetivos científicos:
• Investigar las posibilidades de representación de datos geoespaciales raster, con 3
bandas o n bandas, en navegadores de Internet y clientes de mapas como Google
Maps basados en Tiles.
• Investigación de las capacidades del nuevo estándar HTML5 y WebGL para la
representación gráfica de información geográfica.
Objetivos tecnológicos:
• Aplicación de la tecnología Pixel Bender para el procesamiento de datos
geoespaciales raster en el plug-in Adobe Flash.
• Aplicación de la tecnología HTML5 y WebGL junto con librerías de mapas.
• Aplicación de la tecnología Multitouch a la navegación de datos geoespaciales y datos
multivariantes.
• Desarrollo de prototipos basado en el paquete de trabajo 4.
Objetivos económicos:
• Patentes de software sobre el uso de tecnología MultiTouch para la navegación de
datos geoespaciales raster.
1.2.3.3 Algoritmos de procesamiento y agregación de datos geoespaciales y
variables medioambientales
Objetivos científicos
• Aplicación de nuevos algoritmos con grafos / matrices a datos geográficos en
formato raster.
• Aplicación de operaciones de clasificación de datos de forma interactiva
Objetivos tecnológicos
• Operaciones con matrices paralelizables permitiendo el uso de Procesamiento en la
Nube (objetivo 1.2.3.4).
Objetivos económicos
• Crear el conocimiento que permitirá el desarrollo de aplicaciones distintas y únicas
en el mercado para la tecnología a desarrollar.
1.2.3.4 Interfaces y experiencia de usuario. Plataformas Multitouch para
visualización de la información.
Una parte fundamental de la visualización y análisis de datos son los interfaces y su
experiencia de usuario. Un trabajo de investigación en estos campos puede suponer la
VISUAL RASTER
6
utilización de formas totalmente diferentes de la tecnología. Especialmente interesantes
son las aplicaciones de la tecnología MultiTouch a los sistemas de información geográfica.
La interacción del usuario con las plataformas Multitouch permite una experiencia mucho
más cercana y enriquecedora.
Objetivos científicos:
• Estudio de listas elásticas a datos geoespaciales multifacetas.
• Uso de dispositivos MultiTouch, tales como las tabletas , Ipad, Iphone, etc, para la
navegación de datos geoespaciales.
Objetivos tecnológicos:
• Implementación en tecnologías HTML5 y Flash de listas elásticas
• Implementación de un prototipo Multitouch para la navegación de datos geoespaciales.
Objetivos económicos:
• Abrir un mercado de los dispositivos MultiTouch para la navegación de datos
geoespaciales en el sector de los recursos naturales.
1.2.3.5 Escalablidad y Cloud Computing para el procesamiento y servicio en
alta capacidad de datos geoespaciales
El nuevo paradigma de programación en la nube, o Cloud Computing, abre todo un nuevo
mundo de posibilidades para la tecnología geoespacial. Procesos que antes tardarían
horas, si no días, en correr, pueden ser ejecutados paralelamente de forma efectiva en
cuestión de coste y tecnología.
Objetivos científicos:
• Demostrar la aplicabilidad de las plataformas de Computación en la Nube para el
procesamiento y la publicación de datos geoespaciales raster.
Objetivos tecnológicos:
• Desarrollo de un paquete de procesamiento de mapas para Amazon WS y Google App
Engine.
• Utilización de BigTable de Google para datos geospaciales raster.
• Pruebas de distribución de datos y evaluación de su coste comparado con los sistemas
no distribuidos.
Objetivos económicos:
• Reducir los costes de procesamiento de datos geoespaciales con el uso de
• Computación en la Nube. Concepto de Costes Elásticos, pagar sólo por lo que se usa
• Ampliar la capacidad de gestión y análisis de información geográfica, así como la
velocidad de reporte y análisis.
1.2.3.6 Modelización utilizando datos raster
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7
Objetivos científicos:
• Integración de modelos de clasificación y gestión de paisaje y de conservación
ecológica con el juicio de los usuarios.
• Avanzar los modelos de dispersión biológica y biodiversidad en paisajes heterogéneos,
utilizando datos en formato raster detallados.
Objetivos tecnológicos:
• Hacer escalable la modelización con datos raster en términos computacionales y
espaciales.
• Implementar y re-implementar modelos en formatos que permiten una mejor desarrollo
informático ulterior y una integración con la tecnología a desarrollar para el
Procesamiento en la Nube (objetivo 1.2.3.4).
Objetivos económicos:
• Hacer disponibles los últimos modelos científicos para optimizar la gestión de paisajes
y biodiversidad.
1.3 Antecedentes
1.3.1 Justificación de la necesidad del proyecto
Los sistemas de información geográfica (GIS) se encuentran actualmente en una revolución
“silenciosa”. El GIS se está moviendo de ser una herramienta de nicho altamente
especializada, a ser accesible al público general. Todo usamos ya Google Maps, los teléfonos
tienen GPSs, tenemos navegadores en el coche, etc. En el lado tecnológico los mayores
fabricantes de bases de datos ya han incluido tecnología geoespacial de forma masiva en sus
productos.
Por otro lado iniciativas como INSPIRE en Europa están creando el marco legal y técnico para
que compartir información geoespacial sea cada vez más sencillo y rápido. Unido a la
capacidad de procesamiento proporcionado por la nuevas técnicas de Computación en la
Nube, que prometen capacidad ilimitada antes sólo disponibles a grandes empresas y centros
de investigación.
Teniendo en cuenta que la información geoespacial cada vez es más numerosa, en los
próximos 4 años se estima que se generará más que en toda la historia de la humanidad, las
necesidad de procesamiento, análisis y visualización de información geoespacial va a
necesitar de una revolución para poder hacer frente.
En el campo de los recursos naturales y el Medio Ambiente la información geoespacial es
fundamental. Con los retos que supone el incremento de información susceptible de ser
analizada, los siguientes puntos requerirán de la tecnología creada en el proyecto
VisualRaster para poder responder de forma adecuada a los retos que el planeta afronta.
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8
• Biodiversidad y hábitat:
El GIS es una herramienta esencial para el inventario
de hábitats, el estudio de especies en peligro de
extinción, análisis del cambio en el tiempo y en la
evaluación de la efectividad de las políticas de
conservación. Por ejemplo la destrucción de hábitats
está produciendo una extinción masiva de especies
a escala mundial nunca vista. Los Sistemas de
Información Geográfica (GIS) permiten la
monitorización de la deforestación llevada a cabo en el Amazonas y alertar cuando las
imágenes de satélite detectan cambios significativos en la cobertura forestal. Este análisis
requiere de una capacidad de procesamiento de información no existente hasta ahora de
forma generalizada y que el proyecto VisualRaster pretende proporcionar.
• Cambio climático:
Reducir los riesgos causados por el cambio climático
es un enorme reto. Los científicos, políticos,
ingenieros y muchos otros usan los sistemas de
información geográfica para entender situaciones
complejas y ofrecer posibles soluciones. Por ejemplo
el aumento del nivel del mar tendrá un efecto
importante en España. Los proyectos de ingeniería
que vayan a tener que realizarse deberán basarse
en el estudio geoespacial del cambio producido. El
Cambio climático es un problema geoespacial y
necesitará de una solución geoespacial. Los
usuarios de GIS deberán utilizar las cada vez
mayores fuentes de datos posibles para entender el impacto del cambio climático en los
recursos naturales y las personas. VisualRaster proporcionará la tecnología necesaria
para que estos estudios puedan realizarse de una manera mucho más sencilla y rápida,
eficazmente proporcionando sistemas de respuesta mucho más rápidos y precisos.
Nuestro futuro puede depende de ello.
• Desastres y fenómenos naturales:
Desde las erupciones volcánicas, pasando por
terremotos o desastres naturales creados por el
hombre como los derrames de petróleo, todos estos
fenómenos son analizados de forma geoespacial. El
cielo de Europa se ve cerrado por un volcán y los
mapas de situación determinan que países
permanecen cerrados. Se produce un terremoto en
Haiti y lo primero en lo que se trabaja es en mapas
para poder dar una respuesta rápida y eficaz a la
crisis humanitaria. Los derrames de petróleo, como el
actual en el Golfo de Mexico, son monitorizados a
través de mapas en tiempo real y con modelos de predicción.
Todos estos fenómenos requieren de cada vez más información y de que esta sea más
accesible y fácil de usar. VisualRaster proporciona la tecnología para que la creación,
publicación y comunicación de toda esta información sea más rápida y efectiva. La
sociedad requiere día a día más información geoespacial sobre el estado de la situación
en estados de crisis, VisualRaster permitirá ir desde la obtención de datos geoespaciales
a la información al ciudadano en horas, no días.
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9
1.3.2 Interés internacional de la actividad de investigación
Gracias a la amplia experiencia de los miembros del consorcio en el sector de desarrollo de
tecnologías de la información para el sector medioambiental, diversas organizaciones
internacionales del sector de conservación y biodiversidad han mostrado gran interés por el
desarrollo del proyecto. Todas estas organizaciones son potenciales usuarias de las
tecnologías a desarrollar durante el proyecto.
Entre las instituciones que se han contactado se encuentran organizaciones como el United
Nations Environment Programme-World Conservation Monitoring Centre, el cuál gestiona la
Base de Datos Mundial de Áreas Protegidas entre otras fuentes de datos. También se cuenta
con el apoyo del organismo de estandarización de datos sobre Biodiversidad y por última la
Universidad de Berkley en Estados Unidos.
Todos estos organismos trabajan diariamente con grandes fuentes de información y son los
primeros que reconocen la necesidad de la investigación en el campo de la visualización y
procesamiento de datos.
1.3.3 Descripción del estado de la tecnología
Las tecnologías actuales sobre las que se basa VisualRaster se encuentran hoy en día en
proceso de evolución. VisualRaster permitirá continuar avanzando en el desarrollo de
tecnologías más innovadoras, eficientes, usables y accesibles.
1.3.3.1 Tecnologías de Geovisualización
La disponibilidad de programas como Google Earth y Google Maps, o Bing de Microsoft, han
abierto el acceso a la tecnología geoespacial al ciudadano. El efecto de inmersión de estos
programas se debe al uso de imágenes de sensores remotos (y de otros sensores) de alta
resolución, es decir datos en formato raster. Google Earth ha producido un volumen
importante de proyectos que integran datos y funcionalidad geoespacial con datos de
gestión del medio ambiente, agua y espacio público. El uso de la web aumenta las
posibilidades de interacción entre usuarios. El próximo paso en este ámbito es el uso de
datos temporales y la interacción con modelos que generan datos.
1.3.3.2 Datos Geoespaciales
La disponibilidad de datos en formato raster ha crecido considerablemente en la última
década. Satélites especializados en el medio ambiente (como Landsat y MODIS) han
comenzado a liberar sus imágenes recientes e históricas de forma gratuita. Esto ha dado
lugar a la realización de sistemas de monitorización en tiempo real de recursos naturales.
Por otro lado, hay una disponibilidad creciente de datos metereológicos / climatológicos
(WorldClim, etc.), datos de cobertura vegetal y uso de tierra, demografía, etc. a nivel
mundial y en formato raster. Sin embargo, estos datos no llegan generalmente al usuario
general y se limitan a aplicaciones específicas predefinidas (visualización simple, productos
determinados). Hace falta aprovechar esta información de una forma más interactiva para
la clasificación de imágenes para usos variados, exploración de datos mediante modelos
simples construidos por el usuario, etc.
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10
1.3.3.3 Software de manipulación de datos geoespaciales
El desarrollo de software open-source para aplicaciones dirigidas a datos en formato raster
se ha madurado considerablemente. Programas como GRASS, SAGA, GDAL, QGIS y los
paquetes geoespaciales en R (raster, sp, gstat, etc.) y el software disponible en Python,
Java, etc. compiten ahora en calidad, funcionalidad y volúmen de usuarios con
aplicaciones comerciales, como ArcGIS o ERDAS. Desde una perspectiva científica
también se valoran los programas open-source por las mayores posibilidades de replicar
resultados de investigación y poder colaborar a distancia en proyectos de construcción de
nuevas aplicaciones informáticas. Sin embargo, este software se limita a usuarios con un
nivel intermedio o avanzado en sistemas de información geográfica y/o programación.
Hace falta un esfuerzo para hacer llegar el potencial del software libre al usuario general.
1.3.3.4 Tecnologías Multitouch
El uso de sistemas de información geográfica de forma interactiva en la ordenación
territorial (como con el MapTable de Alterra, Países Bajos) supone una nueva forma de uso
para la tecnología geoespacial. Varios usuarios interactúan con datos y modelos geoespaciales alrededor de una mesa digital para explorar diferentes opciones de ordenación
territorial. Sin embargo, esta tecnología se limita a aplicaciones específicas (gestión de
aguas, principalmente) requiere la intervención de especialistas y equipo especializado. Sin
embargo, es un modelo a seguir aplicando tecnología online.
1.3.3.5 Tecnologías para la modelización
El progreso científico en la modelización con datos en formato raster también es
significativo. Se ha producido un avance considerable en la predicción de la biodiversidad,
los denominados modelos de nicho. Una aplicación importante de los modelos de nicho es
la predicción del efecto del cambio climático en la distribución de especies y poblaciones.
Por otro lado, los modelos de dispersión biológica (por ejemplo: CircuitScape, gdistance)
permiten el análisis de la conectividad del paisaje y la importancia relativa de los
corredores biológicos y la modelización de la dispersión de enfermedades, plagas y
organismos invasores. El potencial de estos modelos y datos para mejorar la gestión
medioambiental es considerable. Sin embargo, hace falta un esfuerzo para hacer la
tecnología más amigable y usable.
1.3.4 Experiencia de los solicitantes
1.3.3.1 Vizzuality
A lo largo de 10 años los socios de Vizzuality han desarrollado actividad de investigación
en el campo de la Informática de la Biodiversidad y Tecnologías espaciales. Vizzuality
participa en diversas iniciativas internacionales de investigación como:
• BioCASE: Proyecto financiado por la UE para la movilización de datos de
Biodiversidad. Vizzuality trabajó en el desarrollo de herramientas geospaciales para la
visualización de datos espaciales.
• ProtectedPlanet.net: Vizzuality ha desarrollado para la agencia de la ONU UNEPWCMC el proyecto de la base de datos mundial de Áreas Protegidas. En el proyecto
VISUAL RASTER
11
se utilizan diversas tecnologías raster para identificar coberturas de protección en
distintos países.
• MountainBiodiversity.org: Portal mundial de información sobre biodiversidad en
Montañas. Vizzuality desarrolla toda la tecnología de procesamiento de datos, análisis
y visualización de datos.
• GBIF-WDPA: Vizzuality ha desarrollado la plataforma de biodiversidad en áreas
protegidas, uniendo la base de datos mundial de áreas protegidas (150.000 áreas) con
más de 200 millones de registros sobre Biodiversidad del Global Biodiversity
Information Facility. Desde el procesamiento distribuido de datos, hasta la visualización
de los mismos utilizando la última tecnología geoespacial en la web.
1.3.3.2 IE Universidad
En los últimos 10 años, el personal de la Facultad de Ciencias Experimentales (Biología)
de IE Universidad ha trabajado en investigación en biodiversidad, específicamente los
siguientes temas.
• Impacto de la agricultura y la ganadería en la conservación de la biodiversidad en
España.
• Modelización de la distribución espacial de los recursos fitogenéticos.
• Como parte de esta trayectoria investigadora, los siguientes elementos son los más
relevantes para esta propuesta:
• Creación de programas científicos open-source para la manipulación de datos en
formato raster.
• Implementación de modelos de difusión y cálculo de rutas y distancias con datos en
formato raster.
• Creación de programas de modelización de la biodiversidad.
IE Universidad trabaja en estos temas en colaboración estrecha con colegas de la
Universidad de California, Davis, University College London, Vizzuality, entre otras.
1.4 Contenido y alcance del proyecto
1.4.1 Actividades de I+D+i
VISUAL RASTER
12
La actividad del proyecto se estructura en diversas áreas o paquetes de trabajo (WP). A
continuación se presenta el contenido de y alcance de cada una de las áreas de trabajo del
proyecto.
1.4.1.1 Procesamiento y acceso de datos geoespaciales en servidores distribuidos
El Departamento de Backend de Vizzuality emprenderá las siguientes lineas de I+D+I
• Creación de índices geospaciales basados en pirámides de Tiles. Uso de pirámides
para el procesamiento de datos raster ligados a clientes de mapas como Google Maps.
• Generación de Tiles en tiempo real desde bases de datos relacionales para datos
multidimensionales. Pregeneración de Tiles y almacenamiento en sistemas distribuidos
para datos unidimensionales.
• Encapsulación de herramientas de análisis en un framework de procesamiento para el
análisis en la web. Formatos para Input / Output de datos geoespaciales raster en
algoritmos de análisis.
• Uso de tecnología MapReduce para el procesamiento de datos geoespaciales. El uso
de tecnologías de procesamiento paralelizado abre la puerta al desarrollo de
aplicaciones de análisis en tiempo real.
• Bases de datos NoSQL para almacenamiento de información geoespacial.
1.4.1.2 Visualización en tiempo real de datos geospaciales raster en HTML5-WebDL y
Pixel Bender
El departamento de Frontend de Vizzuality, en coordinación con el de Backend, investigará
las potencialidades de las tecnologías actuales para la visualización y modificación de
datos geoespaciales en clientes web.
• Experimentación con la creación de filtros Pixel Bender para el análisis geoespacial en
plataforma FLASH. Uso de rasters multibanda para la representación de la información
y filtrado en tiempo real.
• Aplicación de tecnología WebDL para la aplicación de filtros en imágenes en clientes
web.
• Uso del nuevo elemento CANVAS del futuro estándar HTML5 para la visualización de
datos geospaciales en 2D. Renderización de datos masivos en cliente (más de 1 millón
de puntos vectoriales en clientes web).
1.4.1.3 Algoritmos de procesamiento y agregación de datos geoespaciales y
variables medioambientales
IE Universidad junto con Vizzuality investigará en los siguientes algoritmos:
• Algoritmos optimizados de generación de pirámides de rasters, remuestreo. Métodos
más eficientes podrían conducir a menos pérdida de información para la aplicación
requerida.
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13
• Agregación, simplificación y optimización de matrices de adyacencia y de probabilidad
de transición derivadas de datos en formato raster, aproximaciones optimizadas para
aplicaciones ecológicas.
• Distancias, rutas, tiempo y coste de movimiento y probabilidades de paso en paisajes
con rutas aleatorizadas, basados en algoritmos paralelos. Esto forma la base de
modelos más realistas de la difusión biológica en el espacio.
• Comparación y validación de diferentes métodos de reducción de datos multivariantes
para la clasificación de uso de tierra y modelización de nichos. La reducción de datos
es un paso previo a la clasificación con aprendizaje automático y reduce la velocidad
de la clasificación.
1.4.1.4 Interfaces y experiencia de usuario. Plataformas Multitouch para visualización
de la información.
El departamento de Experiencia de Usuario e Interacción de Vizzuality desarrollará
distintas líneas de investigación a lo largo de todo el proyecto.
• Mapas temporales y animados. Investigación en mapas interactivos temporales y
animados con respecto al cambio de alguna de sus variables representadas. La
representación de distintas variables dinámicas, como el tiempo, requiere de la
experimentación en el diseño de dichos mapas.
• Diseño de gestos para plataformas Multitouch. Desarrollo de nuevas formas de
interacción mediante gestos en la utilización de datos geospaciales. Uso de IPad,
Mesas Multitouch, etc.
• Listas elásticas para la navegación de estructuras de datos “multi-faceta”. Las listas
elásticas mejoran la usabilidad de la navegación al cambiar las proporciones de la
misma en función de distintas variables. Utilizando el brillo o el color para representar
distintas facetas.
• Diseño y estilo de Mapas basado en Tiles, representación de diferentes datos a
distintos niveles de zoom. Realzado de características en función de la navegación por
facetas.
1.4.1.5 Escalablidad y Cloud Computing para el procesamiento y servicio en alta
capacidad de datos geoespaciales
Vizzuality desarrolla una labor de investigación en el área de la computación en nube. La
utilización de servicios como Amazon WS, Google App Engine o Microsoft Azure permite el
uso eficiente y barato de grandes granjas de servidores para procesamiento y análisis
paralelizado. Existen muchas posibilidades a la hora de proporcionar servicios elásticos de
procesamiento y servicio de datos geoespaciales.
• Tecnología Map/Reduce aplicada al campo del procesamiento geoespacial de datos
raster medioambientales.
• Generación de Mapas y Tiles en la nube utilizando servicios de Amazon WS y Google
App Engine. Almacenamiento y distribución de datos usando S3. Visibilidad técnica y
económica de las soluciones en la nube.
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14
• Bases de datos NoSQL en la nube, comparación de capacidad de BigData de Google
con soluciones Open Source en Amazon WS.
1.4.1.6 Modelización utilizando datos raster
IE Universidad emprenderá investigación en modelización de la biodiversidad, avanzando
el conocimiento de:
• Modelos de nichos, identificación de puntos de muestreo para la mejora de los
modelos de nichos e incorporación de modelos / juicios de expertos sobre la movilidad
y rango de especies.
• Clasificación de uso de tierra en base a imágenes de satélite con determinación de
puntos informativos (ambiguos) posibilitando una clasificación interactiva.
• Predicción de biodiversidad (riqueza de especies y complementariedad entre áreas)
basada en distancias en paisajes modelizados como rasters (índice Weitzman).
• Evaluación de medidas de gestión de paisaje (conectividad) y conservación de
biodiversidad con optimización de múltiples criterios.
1.4.2 Tecnologías a utilizar
Como principio general, se intentará seleccionar tecnologías de software que estén
disponibles bajo licencias Open Source, con el fin de garantizar la competitividad económica
de la solución (reducir los costes en licencia) y la disponibilidad de flexibilidad (permiten
modificarlas para adaptarlas a sus necesidades). Habrá dos excepciones en la norma
general: El uso de las librerías de Google Maps y Adobe Flash.
1.4.2.1 Procesamiento y acceso de datos geoespaciales en servidores distribuidos
Existen muchas tecnologías disponibles en la parte de programación del servidor. Por ello,
se realizará un análisis comparativo previo a la selección de las mismas.
Para procesamiento paralelo se utilizarán técnicas de MapReduce con su implementación
Open Source, Hadoop. MapReduce es un framework introducido por Google para dar
soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos en grupos de
servidores. Para la generación de mapas dinámicamente se utilizará el software Geoserver.
Respecto a las bases de datos NoSQL se consideran como posibles el uso de MongoDB,
HBase, Cassandra y BigTable. Estas bases de datos serán comparadas con PostgreSQL y
su extensión espacial PostGIS, para determinar la escalabilidad de las distintas soluciones.
Finalmente para el procesamiento de datos raster en servidor se recurrirá a programas
Java creados directamente por el consorcio, librerías R, STARSPAN (implementación en C
++).
1.4.2.2 Visualización en tiempo real de datos geospaciales raster en HTML5-WebGL y
Pixel Bender
VISUAL RASTER
15
Las tecnologías a utilizar para la visualización en el navegador de datos geoespaciales, se
dividen básicamente en aquellas que utilizan estándares y las que requieren de plugins
especiales propietarios. Idealmente se desearía utilizar tan sólo tecnología disponible en
estándares actuales o futuros, pero muchas de las funcionalidades necesarias para el
proyecto no se encuentran disponibles actualmente. Este es el caso de aplicación de filtros
a imágenes. Esta tecnología es fundamental para poder operar con datos raster en el
cliente. En el proyecto se investigarán las 2 posibilidades con el fin de ser implementadas
una a corto plazo y otra a largo plazo. Las tecnologías a usar serían Adobe Flash y WebGL
para HTML5.
Para la visualización de mapas en la web se utilizarán la librería de mapas de Google Maps
(en Javascript y Flash) y OpenLayers. La razón principal es poder permitir la utilización
única de componentes Open Source que no comprometan la capacidad comercializadora
de los productos que puedan ser desarrollados a partir de este proyecto.
Especial atención se pone en el uso de la tecnología Pixel Bender de Adobe, la cual
permite la ejecución de complejos filtros utilizando las capacidades de aceleración de
gráficos de la mayoría de los ordenadores actuales.
En definitiva, el proyecto mezclará la tecnología actual más potente para la manipulación
de gráficos, Flash, junto con HTML5, el futuro estándar de la web, para que cuando la
tecnología pase a estar disponible el consorcio esté mejor posicionado.
1.4.2.3 Algoritmos de procesamiento y agregación de datos geoespaciales y
variables medioambientales
Para los cálculos básicos se utilizarán bibliotecas científicas Open Source implementadas
en C/C++ para asegurar la eficiencia computacional. Se compararán las diferentes
soluciones para los algoritmos paralelos en operaciones con matrices, especialmente
librerías recientes como Trilinos, PetsC, ParMETIS y otras, todos con licencia Open
Source. Se utilizarán wrappers y objetos en Python para combinar las diferentes librerías.
1.4.2.4 Interfaces y experiencia de usuario en visualización de datos geoespaciales
temporales y multivariantes
En la visualización de datos, el diseño de interfaces se realiza utilizando muchas
tecnologías diferentes. Especialmente importantes son los nuevos dispositivos que
permiten la interacción con el usuario usando gestos en pantallas Multitouch para la
rotación, ampliación de imágenes, etc. Estos dispositivos cambian radicalmente el diseño
de interfaces, por ejemplo desaparece el efecto de pasar por encima de algún elemento
con el ratón. Todo ocurre “tocando”.
Por otro lado, para la visualización de datos con muchas facetas, como puede ser la
Biodiversidad, será necesario la utilización de los conceptos de listas elásticas ya
disponibles en algunas librerías Open Source. Las listas elásticas nunca han sido aplicadas
al campo de los datos geoespaciales.
Se prestará especial atención al diseño orientado a dispositivos móviles, tales como iPhone
y Android.
VISUAL RASTER
16
1.4.2.5 Escalablidad y Cloud Computing para el procesamiento y servicio en alta
capacidad de datos geoespaciales
La computación en nube es un concepto que incorpora el software como servicio, como en
la Web 2.0 y otros conceptos recientes, también conocidos como tendencias tecnológicas,
que tienen en común el que confían en Internet para satisfacer las necesidades de
cómputo de los usuarios.
Como ejemplos de computación en la nube se puede destacar Amazon EC2, Google Apps,
eyeOS, Windows Azure y Ubuntu One que proveen aplicaciones comunes de negocio en
línea accesibles desde un navegador web, mientras el software y los datos se almacenan
en los servidores.
1.4.2.6 Modelización de variables utilizando datos raster
Las tecnologías a utilizar para los algoritmos de procesamiento y agregación se harán
disponibles mediante lenguajes / ambientes de programación de alto nivel de abstracción
que son de uso común en las ciencias aplicadas: Python para todo tipo de operaciones y R
para operaciones estadísticas. Se construirá sobre la base ya desarrollada (paquetes
raster, gdistance, CircuitScape y otros), combinando algoritmos y operaciones para crear
nuevos modelos.
1.4.3 Novedad tecnológica/funcional
El proyecto presenta novedades tecnológicas en todas sus grandes áreas. Como visión
general se trata de la utilización de tecnologías existentes, y desarrollo de algunas nuevas,
para el tratamiento de la información geoespacial aplicada a los recursos naturales. La
mayoría de las tecnologías utilizadas no han sido diseñadas para trabajar con información
geoespacial por lo que su adaptación a este nuevo campo representa un reto tecnológico muy
fuerte.
Desde el punto de vista funcional, VisualRaster desarrollará una serie de tecnologías servidor,
cliente, algorítmia e interfaces, que permitirán realizar análisis en la web con datos
geoespaciales que no son posibles realizar ahora mismo.
No existe ninguna aplicación en Internet que permita el análisis en tiempo real de datos raster
directamente en el navegador. Hasta ahora esto se ha realizado en programas “Desktop” o de
sobremesa. La tecnología a investigar permitirá que este análisis pueda ser realizado por
cualquier persona con tan sólo un ordenador conectado a Internet.
Esto hará posible una interacción con los datos geoespaciales que hasta ahora no ha sido
posible o solamente en ámbitos especializados. Por ejemplo, el usuario podría clasificar una
imagen de satélite según los diferentes usos del terreno. El usuario realizaría esta tarea de
forma interactiva, indicando en una imagen de satélite sus interpretaciones. Los resultados
podrán llegar a tener una alta fiabilidad, sobre todo si el usuario conoce el terreno ya que el
usuario es capaz de inspeccionar directamente los resultados. Por otro lado, el ordenador
podría pedir la opinión del usuario específicamente en lugares donde hay más duda en la
clasificación.
A continuación de describen por áreas de trabajo las principales innovaciones que se llevarán
a cabo:
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17
1.4.3.1 Procesamiento y acceso de datos geoespaciales en servidores distribuidos
El éxito de la investigación supondría el desarrollo del primer componente de
procesamiento de datos geoespaciales sobre recursos naturales. Así mismo implicaría la
primera aplicación exitosa de la tecnología MapReduce a datos geográficos, en especial a
datos geoespaciales raster.
1.4.3.2 Visualización en tiempo real de datos geospaciales raster en HTML5-WebDL y
Pixel Bender
Aplicación pionera de la tecnología Pixel Bender y WebGL para el filtrado y visualización de
datos geospaciales en navegadores web.
El filtrado dinámico de los datos en el cliente supone poder ver en tiempo real, sin tener
que esperar a refrescos del navegador, los cambios que se producen en el mapa al
modificar las variables de consulta.
1.4.3.3 Algoritmos de procesamiento y agregación de datos geoespaciales y
variables medioambientales
En la actualidad existen muchos algoritmos de procesamiento para análisis de la
Biodiversidad, categorización del terreno, etc.
Los avances en el desarrollo y la aplicación de algoritmos de procesamiento y agregación
ayudarán a hacer estos procesos lo suficientemente eficiente para ser realizados de forma
interactiva en tiempo real.
1.4.3.4 Interfaces y experiencia de usuario. Plataformas Multitouch para
visualización de la información.
Durante el desarrollo del proyecto se investigará sobre nuevos paradigmas de trabajo
colaborativo sobre superficies multitouch y diferentes técnicas de trabajo con mapas
interactivos (Zoom, mapeado natural de movimientos interactivos, lenguaje de elementos
emergente, etc...). Además se trabajará sobre interfaces que permitan el filtrado
multivariante en tiempo real y la visualización interactiva de agregaciones de datos.
1.4.3.5 Escalablidad y Cloud Computing para el procesamiento y servicio en alta
capacidad de datos geoespaciales
El proyecto utilizará las nuevas plataformas de Computación en la Nube para procesar
información geoespacial raster. Esta aplicación de la tecnología geoespacial en la Nube
todavía no se ha llevado a a cabo, siendo el proyecto VisualRaster el primero en llevarla a
cabo.
Así mismo el uso de la tecnología de Computación en la Nube va a permitir un nivel de
operación, en cuanto a la cantidad y rapidez de datos que pueden ser analizados y
visualizaciones, desconocido hasta ahora, y sólo disponible para grandes empresas como
Google, Yahoo, Facebook, etc.
1.4.3.6 Modelización de variables utilizando datos raster
El proyecto implementará modelos científicos de última generación y creará métodos
computacionales más eficientes para su utilización, permitiendo el uso de datos más
detallados. También creará nuevas técnicas que permitirán incluir las valoraciones del
usuario en la clasificación de paisajes y la modelización de procesos de conservación de
biodiversidad.
VISUAL RASTER
18
1.4.4 Alcance previsto
En el seno del proyecto VisualRaster se espera llegar a una prueba de concepto en la que
una serie de tecnologías, servidor, cliente, interfaces, algoritmia, que sea capaz de procesar,
analizar y visualizar datos sobre recursos naturales. La capacidad de dicho sistema deberá
superar en órdenes de magnitud la velocidad y la usabilidad de los sistemas actuales. La
prueba de concepto se aplicará en diversos casos de uso. En concreto, para:
• Análisis de Carbono absorbido por áreas protegidas
• Análisis de la Biodiversidad en España
• Estudio de zonas inundables en España
Adicionalmente se desarrollará un prototipo de mesa o pantalla táctil en el que demostrar la
utilidad de los sistemas MultiTouch para el acceso a la información geoespacial.
El sistema objeto de la prueba deberá estar en un estado suficientemente acabado
1.4.5 Patentes y propiedad intelectual
Se espera obtener tecnología comercializable principalmente por Vizzuality. Respecto a
patentes se estudiará la posibilidad de crear patentes en las siguientes áreas:
• Procesamiento en paralelo de información geoespacial.
• Filtrado y representación on-line de datos geoespaciales raster.
• Software para la utilización de superficies MultiTouch con datos geoespaciales.
Respecto a los algoritmos de análisis y modelización que el IE desarrollará se espera la
publicación de diversos artículos científicos en publicaciones de impacto.
Independientemente, cada miembro quedará en posesión de tecnologías y dispositivos que
podrá comercializar a través de su red de contactos. Especialmente en el campo de la
Biodiversidad, y como se ha visto en las cartas de soporte y por la comunicaciones con
diversas organizaciones, existen grandes posibilidades de comercialización de la tecnología
en grandes proyectos Internacionales y de países concretos.
Es, por tanto, de la mayor relevancia, la protección intelectual e industrial de los productos y
tecnologías desarrollados y su extensión al ámbito internacional.
En esa línea, se dedica una actividad a la preparación y presentación de solicitudes de
patente para distintas partes del proyecto y se solicita subvención específicamente para esta
inversión.
1.5 Medios necesarios para llevar a cabo el proyecto
1.5.1 Aparatos y equipos
1.5.1.1 Vizzuality:
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19
Se necesitarán los siguientes instrumentos y materiales para el desarrollo adecuado del
proyecto:
• 4 Ordenadores/Pantallas de última generación con gran capacidad de procesamiento y
almacenamiento. La movilidad que permite el uso de portátiles, mejora el trabajo en
cooperación de ambos socios, pese al mayor coste frente a los ordenadores de
sobremesa. Los ordenadores dispondrán de tarjetas de aceleración gráfica. Las
pantallas tendrán que tener como mínimo un tamaño de 23 pulgadas.
• Licencias software: Para el uso de la tecnología Flash/Flex se utilizarán licencias del
paquete de Adobe Creative Suite.
• Servidores de Cloud Computing: Los servicios a utilizar serán muy posiblemente los de
Amazon Web Services y Google App engine al ser los más populares actualmente y
los que proporcionan mayores capacidades.
• Pantalla/mesa multitáctil de gran capacidad: Para la investigación en interacción de
usuario con dispositivos multitáctiles se requiere de la compra de un dispositivo
Multitouch de gran formato. Este deberá funcionar bajo tecnología estándar como
puede ser Windows 7, Linux o MacOS X, y no deberá necesitar de ninguna otra
licencia a parte.
1.5.1.2 IE Universidad:
• 2 Ordenadores / Pantallas de última generación con gran capacidad de procesamiento
y almacenamiento. La movilidad que permite el uso de portátiles, mejora el trabajo en
cooperación de ambos socios, pese al mayor coste frente a los ordenadores de
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20
sobremesa. Los ordenadores dispondrán de tarjetas de aceleración gráfica. Las
pantallas tendrán que tener como mínimo un tamaño de 23 pulgadas.
1.5.2 Personal
El proyecto será realizado mediante el trabajo conjunto de Vizzuality e IE Universidad. Se
necesitan recursos humanos de gran especialización en ambas entidades, debido a la
naturaleza del proyecto.
1.5.3.1 Vizzuality
Para los paquetes de trabajo de servidor, cliente, escalabilidad e Interacción de Usuario,
Vizzuality requiere del siguiente personal:
• 1 Jefe de Proyecto a tiempo parcial (50%)
• 1 Investigador senior de interacción a tiempo parcial (50%)
• 1 Investigador senior de back-end
• 1 investigador de interacción
• 1 Desarrollador senior front-end
1.5.3.2 IE Universidad
IE Universidad dedicará sus recursos principalmente en la definición de algoritmos de
procesamiento y modelización, así como la gestión del proyecto en colaboración con
Vizzuality. Para ello, necesitar contar con los siguientes recursos:
• 1 Jefe de proyecto con dedicación parcial (20%)
• 1 Investigador senior (8 meses)
1.5.3 Equipo de proyecto
1.5.4.1 Vizzuality
Javier de la Torre Alonso (Jefe de Proyecto con dedicación parcial)
Ingeniero Agrícola por la Universidad Politécnica de Madrid. Tras 7 años investigando en
materias relacionadas con la informática de la biodiversidad, y trabajar para diversas
organizaciones como el Jardín Botánico de Berlín, el CSIC o el Global Biodiversity
Informatics Facility, funda Vizzuality donde coordina los trabajos de desarrollo y las labores
de investigación. Es miembro de diversos comités científicos, como el proyecto Europeo
LifeWatch, y de distintos comités de estandarización en tecnología geoespacial (OGC), y
de Biodiversidad (Biodiversity Standards-TDWG).
En los últimos años ha sido ponente en diversas conferencias sobre tecnología
geoespacial, por ejemplo GeoWeb, como experto en Biodiversidad.
Sergio Álvarez (Investigador Senior de interacción con dedicación parcial)
Tras cursar Ingeniería Técnica en Informática realiza el Master en Diseño de Interacción
Programa Vostok II, y pasa a ser el coordinador del departamento de Experiencia de
usuario de la empresa en la que trabajaba (IMASTE-IPS). Tras un año en el puesto, trabaja
VISUAL RASTER
21
para diversas organizaciones internacionales (UNEP-WCMC, GBIF ó IUCN), hasta que
funda Vizzuality donde coordina los trabajos de Diseño Visual y Experiencia de Usuario.
Sergio es ponente en diversos foros sobre Interacción de Usuario y participa en diversos
proyectos de “Open Data” en España.
Raúl Barroso (Desarrollador Senior Front-end)
Ingeniero Informático por la Universidad Politécnica de Madrid. Tras 2 años como
webmaster para runners.es pasa a formar parte del equipo de vizzuality como desarrollador
front-end.
Nueva contratación 1V (Investigador Senior Backend)
Ingeniero con conocimientos de desarrollo backend, bases de datos geoespaciales e
interés por técnicas de cloud computing.
Nueva contratación 3V (Investigador de interacción)
Diseñador de Interacción con conocimientos de diseño de Información y diseño Visual.
Experiencia con técnicas de investigación de usuario (cardsorting, entrevistas, encuestas,
focus group, etc..).
1.5.4.2 IE Universidad
Jacob van Etten (Jefe de Proyecto con Dedicación Parcial)
Doctor en (1) Ecología de la Producción y Conservación de Recursos y (2) Ciencias
Sociales por la Universidad de Wageningen (Paises Bajos). Trabajó como experto en
biodiversidad en la Organización para la Alimentación y la Agricultura de la Naciones
Unidas y como investigador científico en el Instituto Internacional de Investigación del
Arroz. En el 2009 pasó a IE Universidad donde coordina el desarrollo de nuevos programas
de posgrado en ciencias y crea una línea de investigación en geo-informática. Ha
desarrollado varias aplicaciones informáticas para el procesamiento de datos geográficos y
de biodiversidad.
Nueva contratación 2i (Investigador Senior)
Investigador con experiencia en programación científica y/o geo-informática con un buen
nivel en matemáticas aplicadas. Conocimientos de algoritmos de aprendizaje automático,
teoría de grafos y matrices
1.6. Plan de trabajo
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Paquete de trabajo
Vizzuality
IE Universidad
Total
PT1: Procesamiento y acceso de datos
geoespaciales en servidores distribuidos
2912
50
2962
PT2: Visualización en tiempo real de datos
geospaciales raster en HTML5-WebDL y Pixel
Bender
2912
50
2962
PT3: Algoritmos de procesamiento y agregación
de datos geoespaciales y variables
medioambientales
977
800
1777
PT4: Interfaces y experiencia de usuario.
Plataformas Multitouch para visualización de la
información.
1727
50
1777
PT5: Escalablidad y Cloud Computing para el
procesamiento y servicio en alta capacidad de
datos geoespaciales
1627
150
1777
PT6: Modelización utilizando datos raster
977
800
1777
PT7: Actividades de dirección,coordinación,
publicación web y soporte administrativo.
1727
50
1777
1.6.1 Descripción de los hitos y actividades
PT SERVIDOR 1
COMIENZO 01/10/2010 - FIN 30/06/2012
Procesamiento y acceso de datos geoespaciales en servidores distribuidos
(2962 Horas)
Responsable:!Vizzuality
Participantes:! Vizzuality, IE Universidad
OBJETIVO
Investigar y desarrollar tecnologías de servidor para procesamiento de datos espaciales.
DESCRIPCIÓN
Tecnología escalable de servidor para análisis geoespacial: Permitirá el análisis de la
información geoespacial de forma mucho más eficiente y rápida.
ENTREGABLES (Fecha entrega MES 21)
• MES 21: Memoria I+D sobre tecnologías de servidor para procesamiento de datos
geoespaciales.
VISUAL RASTER
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PT CLIENTE 2
COMIENZO 01/10/2010 - FIN 30/06/2012
Visualización en tiempo real de datos geoespaciales raster en HTML5-WebDL y
Pixel Bender (2962 Horas)
Responsable:!Vizzuality
Participantes:! Vizzuality, IE Universidad
OBJETIVO
Uso de tecnología HTML5-WebGL y PixelBender para filtrado de datos en cliente, uso
de elemento CANVAS, Implementación de prototipos basado en distintas tecnologías.
DESCRIPCIÓN
Tecnología de cliente web para visualización de datos geoespaciales: Investigación de
tecnologías web para cliente que permitan visualizar millones de datos de forma
simultánea, realizar fácilmente informes GIS a través de la web y desde cualquier
ordenador conectado a Internet.
ENTREGABLES (Fecha entrega MES 21)
• MES 21: Memoria I+D sobre tecnologías de cliente para filtrado en el navegador de
datos geoespaciales.
PT ALGORITMOS 03
COMIENZO 01/10/2010 - FIN 01/10/2011
Algoritmos de procesamiento y agregación de datos geoespaciales y variables
medioambientales (1777 Horas)
Responsable:!IE Universidad
Participantes:! IE Universidad, Vizzuality
OBJETIVO
Algoritmos de generación de pirámides, remuestreo, agregación, simplificación y
optimización de matrices de adyacencia, distancias, coste de movimiento.
DESCRIPCIÓN
Investigación en Algoritmos de análisis geoespacial. Investigar nuevos modelos
algorítmicos de análisis geoespacial que permitan un mejor entendimiento de los
datos.
ENTREGABLES
• MES 21: Memoria I+D sobre algoritmos desarrollados y su aplicación a la gestión de
recursos naturales.
VISUAL RASTER
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PT INTERFACES 04
COMIENZO 01/01/2011 - FIN 30/06/2012
Interfaces y experiencia de usuario. Plataformas Multitouch para visualización
de la información (1777 Horas)
Responsable:!Vizzuality
Participantes:! Vizzuality, IE Universidad
OBJETIVO
Interfaces de consulta de datos y sistemas MultiTouch para el acceso a la información
geoespacial.
DESCRIPCIÓN
Investigar en el desarrollo de tecnología que permita utilizar equipos Multitouch para el
acceso a información geoespacial de forma más natural y eficaz.
ENTREGABLES
• MES 21: Prototipo Multitouch para manejo de información geoespacial
• MES 17: Prototipo de listas elásticas para la navegación por facetas.
PT ESCALABILIDAD
05
COMIENZO 01/06/2011 - FIN 30/06/2012
Escalabilidad y Cloud Computing para el procesamiento y servicio en alta
capacidad de datos geoespaciales (1777 Horas)
Responsable:!Vizzuality
Participantes:! Vizzuality, IE Universidad
OBJETIVO
Estudiar las posibilidades del entorno Cloud Computing o Computación en la Nube
para el procesamiento de datos geoespaciales.
DESCRIPCIÓN
Escalabilidad y Computación en la Nube. Desarrollar tecnología que permita utilizar la
gran capacidad de procesamiento de la computación en la nube para el análisis de
información.
ENTREGABLES
• MES 21: Memoria I+D sobre los distintos entornos de Cloud Computing y su
aplicabilidad al proyecto. Memoria de costes para casos de uso típicos en el
procesamiento de datos geoespaciales.
• MES 17: Memoria I+D sobre el uso de bases de datos NoSQL para almacenamiento
de información geoespacial.
VISUAL RASTER
25
PT MODELIZACIÓN
06
COMIENZO 01/10/2011 - FIN 30/06/2012
Modelización utilizando datos raster (1777 Horas)
Responsable:!IE Universidad
Participantes: IE Universidad, Vizzuality
OBJETIVO
Estudio sobre los algoritmos de modelización disponibles: clasificación del terreno,
predicción de la biodiversidad, evaluación de medidas de gestión del paisaje
DESCRIPCIÓN
Investigar en la modelización de distribución de especies que junto con el resto de la
tecnología que proporcione un entorno de estudio mucho más eficaz que el que se
realiza actualmente. La modelización permite adelantarse a los acontecimientos es
crítico en la gestión de recursos naturales.
ENTREGABLES
• MES 21: Memoria I+D sobre los distintos modelos geoespaciales / ecológicos y su
aplicación al proyecto.
PT GESTIÓN 07
COMIENZO 01/10/2010 - FIN 30/06/2012
Actividades de dirección y soporte administrativo a todo el proyecto (1777
Horas)
Responsable:!Vizzuality
Participantes:! Vizzuality, IE Universidad
OBJETIVO
Gestionar el proyecto para asegurar en la medida de lo posible el éxito de las
investigaciones realizadas durante el.
DESCRIPCIÓN
Organizar el trabajo del proyecto y gestionarlo mediante un seguimiento del avance
del trabajo en cada paquete de trabajo. Organizar, presidir y moderar las reuniones
del proyecto. Redactar, acordar y publicar las minutas de cada reunión.
Representar al proyecto frente a las autoridades gestoras de la presente convocatoria.
Garantizar la calidad y la integración de todos los elementos del proyecto.
Labores de diseminación de todo el proyecto repartidas entre los socios.
Creación y actualización de la web del proyecto.
ENTREGABLES
• MES 21: Informe final del proyecto
• MES 21: Documento de aceptación de la calidad de los productos.
• MES 21: Informe sobre las labores de diseminación
• MES 1: Página web con información del proyecto publicada
• MES 21: Página web con información del proyecto actualizada y hospedada en
servidor permanente.
VISUAL RASTER
26
1.6.1 Cronograma
VISUAL RASTER
27
2.4.4 Impacto social:
La investigación que llevará a cabo VisualRaster tiene un impacto social potencialmente
grande. La gestión de los recursos naturales y la Conservación son uno de los grandes
valores que todos poseemos. Las capacidades que proporcionará el proyecto para obtener
una respuesta más rápida y objetiva, basada en los datos, potencia la trasparencia de las
decisiones tomadas en este campo.
Como se ha demostrado tristemente con casos como el del vertido de petróleo en el Golfo de
Mexico, una mejor información de los impactos que pueden producirse, basado en datos
objetivos, debido a la acción humana, es fundamental para preservar los valores
medioambientales que nuestra sociedad debe salvaguardar.
3. Memoria del solicitante y de los participantes
3.1 Vizzuality
3.1.1 Instalaciones, equipos, experiencia
Vizzuality nace por la unión de varios expertos en software de visualización de datos científicos
relacionados con la Biodiversidad y el medio físico. Sus integrantes llevan trabajando 8 años en
diversos proyectos Europeos y participando en diferentes organismos internacionales de
estandarización.
Vizzuality es experta en interacción de usuario, visualización y análisis de grandes conjuntos de
datos con carácter geoespacial y temporal. Esto se expresa en 3 áreas muy unidas de trabajo:
• Análisis de datos: Trabajando con las últimas tecnologías de paralización (Map/Reduce) y
Computing in the Cloud.
• Visualización de datos: Usando las últimas tecnologías en visualización a través de la web
como son la Rich Internet Applications (RIA)
• Sistemas de Información Geográfica en la web: Aplicando estándares en tecnología
geospacial y las últimas APIs de mapas y globos 3D.
Por otro lado Vizzuality ha participado en los siguientes organismos internacionales:
• Open Geospatial Consotium (OGC): Representando a la organización Taxonomic Databases Working Group. Trabajando en la definción de esquemas de aplicación GML para la
comunidad de Informática de la Biodiversidad.
• Biodiversity Standarads (TDWG): Creación de protocolos de comunicación sobre XML para
datos de biodiversidad (TAPIR protocol). Grupo geospacial (GML App schemas for BI).
• LifeWatch: Vizzuality se encuentra dentro del grupo de Ciencias de la Información y
Tecnología de LifeWatch (LifeWatch ISTG) por su experencia en tecnología geospacial
aplica- da a la biodiversidad.
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3.1.2 Plan de I+D+i
La investigación científica, el desarrollo tecnológico y la innovación son factores clave en la
estrategia de Vizzuality. En un sector tan especializado como el de la Bioinformática, la
empresa debe innovar de forma permanente para poder seguir ofreciendo servicios de calidad
a sus clientes. La mayoría de los proyectos de Vizzuality han salido de actividades de
investigación e innovación realizadas por sus empleados y después aplicadas a proyectos.
Es por ello que Vizzuality destina al menos un 30% de sus recursos al I+D+I. La mayoría de los
trabajos realizados son publicados en un blog de referencia en el sector
http://biodivertido.blogspot.com
En general el programa de I+D+I de Vizzuality se desarrolla en las siguientes áreas:
• Tecnología geoespacial: http://biodivertido.blogspot.com/
• Estudios de Informática para la Biodiversidad: http://tinyurl.com/yzaukya
• Open Data y Open Government: http://blog.vizzuality.com/
Adicionalmente Vizzuality participa regularmente en concursos de desarrollo de mashups sobre
biodiversidad o gobierno abierto.
Vizzuality patrocina diversos eventos Open Source, como por ejemplo FOSS4G (congreso de
referencia en tecnología geoespacial en Código Abierto),
3.1.3 Proyectos anteriores
Algunos de los proyectos anteriores desarrollados por vizzuality, y relacionados con la
temática de Visual Raster, son:
• Protectedplanet.net:
Proyecto que agrega y visualiza la base de datos mundial de Areas Protegidas creada por
UNEP-WCMC. Este proyecto trata de agregar en un punto común toda la información
relativa a áreas protegidas disponible en internet.
URL: www.protectedplanet.net
• Global Mountain Asessment Tool:
Herramienta para el análisis geoespacial de biodiversidad en Alta montaña. Mediante el
diseño de esta herramienta se consiguió superar la cantidad de datos descargados en
todo un año, tan solo el día de su lanzamiento.
URL: http://www.mountainbiodiversity.org/
• Global Registry of Migratory Species range maps visulization:
Herramienta para la visualización y análisis de mapas de distribución de especies
migratorias.
URL: http://groms.gbif.org/
• Carbon calculator
Herramienta para el análisis de la capacidad de fijación de Carbono por las Áreas
Protegidas. Esta herramienta permite el análisis de la idoneidad de las áreas protegidas
como sumideros de Carbono y como herramientas de compensación para el Cambio
Climático. Tanto los datos como la tecnología desarrollada para su análisis, STARSPAN,
podrán ser usadas en el proyecto.
URL: FALTA
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• FlickrTagger:
Herramienta multi-plataforma para la publicación de especies en flickr sobre
biodiversidad. Esta herramienta busca solucionar el problema de la clasificación de
imágenes según taxonomía para su posterior utilización por terceros.
• Visualización de biodiversidad en Areas Protegidas:
Herramienta que agrega e intersecciona la base de datos mundial de áreas protegidas
con los datos primarios sobre distribución de especies de GBIF y permite visualizar la
biodiversidad en áreas protegidas.
URL: http://widgets.gbif.org/test/PACountry.html#/area/15377.
3.1.4 Efecto incentivador
Vizzuality cumple con el efecto incentivador definido en el Anexo IV de la Orden de Bases
ITC/712/2010, del 16 de marzo (BOE del 23 de marzo de 2010), dado que el proyecto al que
se destina la ayuda no se ha iniciado antes de presentar la solicitud y cumple con el apartado
b) relativo al subprograma Avanza Competitividad I+D+i, es decir, el beneficiario es una PYME
que solicita una ayuda inferior a 7,5 millones de euros.
De igual forma, IE Universidad cumple con el efecto incentivador: el proyecto significa una
aceleración importante del proceso de investigación, que hasta ahora se realizaba con los
medios propios de la Universidad y se realizaba a tiempo parcial por un solo investigador.
Permite la realización de nuevas actividades de investigación como detalladas anteriormente.
3.2 IE Universidad
3.2.1 Instalaciones, equipos, experiencia
El campus de Segovia de IE Universidad cuenta con amplias aulas de trabajo y laboratorios
para la investigación. Además cuenta con facilidades para impartir cursos y seminarios.
Por otro lado, IE Universidad a través de un convenio de colaboración, cuenta con los
servicios del Centro de Supercomputación de León.
El claustro de la Facultad de Ciencias Experimentales reune profesores con distintos perfiles;
Ecología, Biodiversidad, Bioinformática y Geoinformática.
3.2.2 Plan de I+D+I
La Facultad de Ciencias Experimentales centrará su esfuerzo investigador en el período
2010-2015 en desarrollar una capacidad de perfil internacional en ciencias de la información,
aplicadas a diversos terrenos, especialmente la geo-informática, la bio-informática y la
informática médica. Estos esfuerzos van ligados a la apertura de nuevos programas de
educación de posgrado que permitirán contratar a más docentes/investigadores. Como inicio
de este proceso, en el año 2010-2011 se empezará a impartir el Master en Análisis del
Cambio Medioambiental, enfocado en el análisis de datos medioambientales (eco-informática)
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y la toma de decisiones para la sostenibilidad. Por otro lado, la Universidad creará redes de
trabajo con empresas reconocidas en el ámbito de la informática y sus aplicaciones (Oracle,
Vizzuality, entre otras) para ampliar el trabajo de investigación y darlo una orientación aplicada
al mundo empresarial.
3.2.3 Proyectos anteriores
La Facultad de Ciencias Experimentales de IE Universidad han realizado varios proyectos
relacionados con la gestión de biodiversidad en el último trienio:
• “Impacto de la intensificación agraria sobre la biodiversidad: implicaciones para una
gestión agrícola sostenible” (terminado, publicación en curso)
• “El papel de las trashumancia en la conservación de la biodiversidad y la gestión
sostenible de ecosistemas de montaña” (en curso)
Además, el Dr. Jacob van Etten (que se incorporó a la Facultad en 2009) ha realizado los
siguientes proyectos inmediatamente anterior a su incorporación a IE Universidad:
• Departamento de Agricultura, Estados Unidos. “Georeferencing of genebank
database” (2007).
• Banco Mundial. “Georeferencing and gap analysis of global genetic resource
collections” (2007-2009).
3.2.4 Efecto incentivador
IE Universidad cumple con el efecto incentivador, puesto que la ayuda se destinaría a
actividades que no se han iniciado antes de presentar la solicitud. Gracias al proyecto se
produciría un incremento en la rapidez de las tareas de investigación y se incluirían nuevos
ámbitos hasta ahora no abordados, especialmente la optimización de algoritmos y la
integración entre modelos científicos y los juicios de los usuarios.
Una gran parte del incremento de la rapidez se produce gracias al realizar dicho proyecto en
cooperación con Vizzuality, se mejora la eficacia y eficiencia, beneficiándose del trabajo
conjunto de ambos socios. Todo ello redunda en que los resultados se obtienen mucho más
rápido y en un ámbito mayor al que IE Universidad podría abordar.
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ANEXO I. Cartas de apoyo
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