Presentación para el IV PhDay de la Facultad de Ciencias Geológicas de la Universidad Complutense de Madrid con el trabajo y resultados obtenidos a lo largo del pasado año.

2. Trabajo de tesis: «Inventariado y estudio de optimización económico-ambiental de la explotación de áridos en
la España peninsular mediante análisis geoespacial usando sistemas de información geográfica».
Adquisición de datos: fuentes oficiales de las Administraciones Públicas y Organismos de Investigación a
todos los niveles: municipales, provinciales, autónomas, nacionales, europeas y globales.
Tipos de datos: límites administrativos, información censal, unidades geológicas, zonas de protección natural,
explotaciones mineras, permisos, estadísticos anuales, evoluciones de productividad, ortoimágenes, imágenes
de satélite de alta resolución, etc.
Principales fuentes de datos: Instituto Geográfico Nacional (IGN), Instituto Geológico y Minero de España
(IGME), Instituto Estadístico Nacional (INE), Consejo de Seguridad Nuclear (CSN), Eurostat, Unites States
Geological Survey (USGS), National Stone, Sand and Gravel Association (NSSGA), European Space Agency
(ESA), etc.

3. Generación de ingentes cantidades de datos: de información alfanumérica y con componente espacial, la
cual es relacionable tanto a nivel de identificadores de tablas como a nivel geoespacial.
Generación de base de datos: de tipo no relacional para la optimización, gestión y serviciado de datos
masivos y con capacidad de Data Mining (Big Data).

4. Conclusiones:
• Las Administraciones Públicas no suministran toda la información
que tienen en su poder.
• La granulación de las Administraciones Públicas en niveles
administrativos autogestionados implica que la misma información
no está disponible a diferentes niveles, y la que existe no es
coincidente entre dichos niveles.
• Los Datos Abiertos siguen siendo una utopía.
Soluciones propuestas:
• Contactar directamente con los organismos provinciales y
autonómicos para intentar completar las lagunas de datos.
• Digitalizar manualmente los vacíos de datos espaciales.
• Utilizar cartografías de diferentes escalas y espacios temporales
para tratar de generar una cartografía continua válida para el
estudio.

5. Resultados:
• Generación de una gran base de datos generados a partir de los datos fuentes, aplicando algoritmos
estadísticos y procesamientos geoespaciales.
• Organización de dichos datos según la Directiva 2007/2/CE de infraestructura de información espacial en la
Comunidad Europea (INSPIRE).
• Optimización de la información alfanumérica y geoespacial para su cruce a la hora de realizar las analíticas y
explotación de datos.
• Desarrollo de scripts de automatización de tratamiento de datos para la obtención de resultados, que permite
actualizar dichos resultados modificando los datos de entrada.