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| Enlace | https://link.springer.com/article/10.1007/s10750-008-9495-9 |
| tema | Una herramienta basada en SIG para el almacenamiento, la selección y la visualización de conjuntos de datos marinos 4D de series temporales |
| Palabras clave | Visualización de conjuntos de datos 4D |
punto central
1. Los principales problemas y soluciones a resolver en el artículo:
1) Problemas a resolver
Las visualizaciones 3D pueden contener más información a la vez y, por lo tanto, son más adecuadas para presentar grandes conjuntos de datos. Sin embargo, teniendo en cuenta otro factor importante, el tiempo (como cuarta dimensión) sigue siendo uno de los retos en este campo. Por lo tanto, existe la necesidad de una herramienta basada en GIS poderosa pero fácil de usar para almacenar series temporales de conjuntos de datos marinos, realizar funciones GIS analíticas (es decir, selección de datos usando ciertos criterios definidos por el usuario) y visualizar los resultados como animaciones 3D. . Estas funciones analíticas se pueden usar para responder preguntas específicas, como la relación espaciotemporal entre diferentes variables ambientales (por ejemplo, mapeo 3D de afloramiento, frentes, circulación y hábitats básicos de peces).
2) La obra principal del artículo.
Presentamos un intento inicial de desarrollar una herramienta tipo GIS distribuida y escalable para almacenar, seleccionar y visualizar conjuntos de datos oceánicos en 4D. El propósito de esta herramienta es estandarizar la variedad de datos disponibles para la columna de agua y ayudar a los biólogos marinos no técnicos a manipular conjuntos de datos oceánicos 4D. La herramienta fue desarrollada para responder preguntas ambientales y biológicas específicas sobre los procesos marinos y el mapeo básico del hábitat de los peces en tres dimensiones.
2. Características de la herramienta
Las principales características de esta herramienta 4D son:
A. Distribuida. Dado que una herramienta basada en GIS puede tener muchos usuarios (a menudo llamados clientes), está diseñada para permitir que muchos clientes consulten conjuntos de datos almacenados en uno o más servidores remotos, aunque también se puede ejecutar de forma centralizada (cliente cliente y servidor que residen en la misma computadora). Los resultados de la consulta se almacenan en la computadora del usuario y pueden mostrarse en gráficos 3D.
B. Heterogeneidad. Dado que los usuarios utilizan diferentes tipos de hardware y sistemas operativos, la herramienta se implementa en el lenguaje de programación Java, lo que respalda esta heterogeneidad al poder transportarse y ejecutarse fácilmente en cualquier plataforma.
C. Sencillo. La interfaz de usuario es una de las partes más importantes de cualquier herramienta porque es el vínculo entre la herramienta y el usuario (Preece et al., 1994). Por lo tanto, la interfaz de esta herramienta se basa en el paradigma de interfaz gráfica de usuario (GUI) y se considera muy simple e intuitiva para usuarios no técnicos. Después de algunas pruebas, los usuarios se familiarizan con la interfaz de la herramienta y sus capacidades.
D. Escalable. A medida que se acumulan diferentes conjuntos de datos con el tiempo, la herramienta puede ingerir fácilmente datos adicionales. Con el diseño actual de la herramienta, es posible tener hasta 12 servidores capaces de almacenar y consultar datos simultáneamente (es decir, en paralelo), lo que permite a los usuarios agregar más servidores según sus necesidades actuales y el volumen de datos existente.
E. Alto rendimiento. Se requiere una gran potencia informática debido a que muchos usuarios acceden y consultan grandes conjuntos de datos oceánicos en diferentes sitios y los muestran como gráficos 3D en pantallas locales. Por lo tanto, la forma en que se implementa la herramienta garantiza un alto rendimiento y disponibilidad mediante el uso de Java 3D, ya que está optimizado para la representación 3D en tiempo real y puede aprovechar el hardware de gráficos nativo.
3. Resultados experimentales
