Desarrollo de una aplicación para predicción de calidad del aire en Python, usando el método Kriging+

En este documento se presentará la solución propuesta para el tema de la traducción de un programa de predicción de la calidad del aire desarrollado para la plataforma de plugins de QGIS, hacia un entorno completamente stand-alone empleando el lenguaje de programación libre de Python. Para ello, se analiza cada paso del programa original, y se emplea una solución en Python que simule su función correspondiente. Esto permite que el programa sea más flexible, y a su vez admita mejoras en el futuro que no se podrían aplicar estando aún dentro de QGIS, así como su implementación en un clúster computacional. Para esto, se emplearon varias librerías externas de Python de tipo open-source, tal que éstas permitiesen emular los procedimientos necesarios para que el algoritmo funcione tal y como se da en su versión original, dentro de QGIS. Se emplean procesos que simulan aquellos empleados por librerías que QGIS contiene por defecto, cuyo enfoque radica en datos geo-referenciados, y estos datos se adaptaron para ser procesados dentro del código de Python, y posteriormente mostrarse al usuario como gráficas comprensibles y coherentes.

• Autores: Díaz Ribón, Alexander Javier
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8475
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/8475
• Palabra clave: Kriging; Python; QGIS; stand-alone; traducción; calidad del aire; plugin; código libre; interpolación; modelación; Kriging; Python; QGIS; stand-alone; translation; air quality; plugin; open-source; interpolation; modeling
• License: Universidad del Norte