Algoritmos multicore para el cálculo de parámetros de visibilidad en sistemas de información geográfica - Rodriguez Cervilla, Antonio Manuel (UMA Editorial, 2018)
La mayoría de los algoritmos de visibilidad en Sistemas de Información Geográfica (SIG) se basan en el cálculo y análisis de las Cuencas Visuales desde un punto o a lo sumo desde un conjunto limitado de puntos. El cálculo del conjunto de Cuencas Visuales para todos los posibles observadores situados en el territorio proporcionaría una información mucho más valiosa, ya que permitiría determinar fácilmente la visibilidad de un observador que se desplaza. La complejidad del cálculo por el volumen de operaciones hace casi imposible la computación de las Cuencas Visuales sobre muchos puntos. Por otro lado, dicha información sería más valiosa aún si los datos calculados tuvieran un carácter tridimensional (Volumen Visible) que realzaran la calidad de la Cuenca Visual. Además, las Cuencas Visuales pueden ayudar a posicionar un conjunto de observadores para cubran la mayor o toda la superficie de un terreno. Hecho de vital importancia en muchas áreas (vigilancia contra incendios, vigilancia en zonas bélicas, posicionamiento de torres de telefonía,...) El objetivo de esta tesis consiste en el desarrollo de soluciones eficientes a problemas realistas de visibilidad. En concreto, nuestro objetivo principal ha sido el desarrollo de algoritmos precisos y escalables para el cálculo de los parámetros de visibilidad en MDE de mediana y gran escala usando las arquitecturas de computadores actuales. Dentro de los parámetros de visibilidad nos hemos centrado en el cálculo de 1)Cuencas Visuales, 2)Visibilidad Volumétrica. Una vez calculados estos parámetros, nuestro propósito es utilizarlos para la resolución de problemas reales como, el cálculo del mínimo número de observadores que cubran el mayor área de un territorio. Las claves de los algoritmos propuestos son; 1) una estructura de datos adecuada, 2) alta reutilización de datos en la computación y lo más importante, 3) alta escalabilidad en los sistemas de computación de alto rendimiento.
Fecha de lectura de Tesis: 16 de octubre 2018.
Keywords: Algoritmos paralelos; Lenguajes de programación; Tesis doctorales; Algoritmos multicore; Sistemas de información geográfica; algoritmos paralelos; lenguajes de programación