Conoce el proyecto Ganador del Concurso EDU Geoespacial para HxGN LIVE 2018

HEXAGON SMART M.APP

Hexagon Geospatial y la academia continúan trabajando juntos para estudiar, visualizar y modelar la Tierra que cambia dinámicamente a través de una serie de programas educativos. Como una de estas iniciativas, estábamos entusiasmados de traer nuevamente el Concurso Hexagon Geospatial EDU para HxGN LIVE 2018. Comenzamos este concurso con el objetivo de involucrar a algunas de las mentes geoespaciales más brillantes para descubrir cómo están usando nuestro software para dar forma a cambios inteligentes en el mundo.

Esta emocionante oportunidad ofreció a los estudiantes y profesores que utilizan la tecnología Hexagon Geospatial la oportunidad de ganar un registro gratis para HxGN LIVE 2018 en el Venetian en Las Vegas, del 12 al 15 de junio, una sesión para presentar sus investigaciones y dinero para gastos de viaje. Aunque hubo muchas presentaciones excelentes para elegir, solo pudimos tener un ganador.

El proyecto ganador es ...

Nos gustaría felicitar a Marisa Kraft de la Technische Universität Darmstadt. Lea su propuesta ganadora para obtener más información sobre cómo está utilizando la tecnología Hexagon Geospatial en su investigación.

Resumen de Marisa:

Actualmente estoy escribiendo mi tesis de maestría sobre datos espaciales y su análisis dinámico para apoyar a las organizaciones de ayuda humanitaria en el control y la gestión de los campamentos de refugiados. Estoy usando M.App Studio para crear un mapa dinámico para el análisis de buffer y la aplicación Incident Analyzer para el monitoreo epidemiológico dentro de los campos de refugiados.

En un entorno rápido y discontinuo como un campo de refugiados, se necesitan herramientas que permitan un análisis geoespacial dinámico de datos en tiempo real para identificar áreas con escasez de suministros y, por lo tanto, para evitar disturbios, enfermedades y muerte. Dado que los dispositivos móviles con receptores GPS se volvieron asequibles para el uso privado, aumenta el interés y, por lo tanto, la demanda de mapas por parte de los ayudantes en el campo. En la actualidad, algunas organizaciones elaboran mapas en su mayoría a pedido. La mayoría de las organizaciones en el campo no usan SIG como una herramienta estándar para el análisis de datos debido a la falta de recursos financieros y de tiempo. Por lo tanto, existe una necesidad de herramientas que puedan ser utilizadas fácilmente por profesionales que no sean GIS.

Para mejorar la rendición de cuentas de las agencias humanitarias hacia sus partes interesadas y hacia las personas afectadas, existen marcos tales como la "Carta Humanitaria Esfera y estándares mínimos para la respuesta a desastres". Definen estándares mínimos para diferentes sectores tales como vivienda, agua y saneamiento y salud. Un ejemplo es la distancia máxima entre cada hogar y la letrina funcional más cercana. Estos estándares deben cumplirse para crear condiciones humanas dentro de un campo de refugiados. Para medir el cumplimiento de las normas, muchos actores humanitarios de diferentes sectores necesitan información diferente derivada del mismo conjunto de datos. Los resultados de su análisis se utilizan, por ejemplo, para la pronta toma de decisiones y las apelaciones de fondos.

Por lo tanto, Smart M.App está diseñado para cumplir con tres criterios: análisis semi-automatizado para profesionales que no pertenecen a GIS, filtrado flexible de datos para uso intersectorial y suministro de datos geoespaciales en tiempo real para la toma de decisiones rápida.

El área de estudio de mi tesis es el campamento de refugiados Rohingya en Bangladesh. La aplicación final representará una herramienta para verificar la proporción de población suministrada con ciertas infraestructuras. En un primer paso, el usuario puede filtrar las infraestructuras que se muestran en el mapa (hasta ahora, un conjunto de datos de prueba estático que contiene letrinas) por diferentes atributos. En un segundo paso, se puede definir un radio de búfer que cumpla con los estándares específicos del sector. Al hacer clic en un botón, se ejecuta una receta espacial. Calcula los almacenamientos intermedios alrededor de las características seleccionadas, que luego se usan en un segundo paso para extraer hogares de un conjunto de datos subyacente. Como resultado, los buffers se agregan al mapa para una interpretación visual adicional y se mostrará el porcentaje de personas que viven dentro de los buffers.

En futuros pasos de desarrollo, los datos deben ser proporcionados por un servicio de características web. La base de datos subyacente al servicio podría ser actualizada por una aplicación de coleccionista en el campamento para permitir el análisis en tiempo real. Además, se pueden agregar tipos de infraestructura adicionales, por ejemplo, escuelas, hospitales, puntos de agua, etc. al mapa. Como resultado, la variedad de funcionalidades de filtro aumenta y se pueden responder más preguntas intersectoriales usando la aplicación.

¡Felicitaciones nuevamente a Marisa! ¡Esperamos que se una a nosotros para aprender más acerca de su investigación en HxGN LIVE 2018!