Visor cartográfico para la visualización masiva de trayectorias

Abstract

[Resumen] El objetivo de este trabajo de fin de grado es desarrollar una aplicación web para la gestión de flota utilizando la estructura compacta Grammar based Compressed representation of Trajectories (GraCT), que permite obtener información histórica de los movimientos de los barcos, como obtener su trayectoria en un intervalo de tiempo, consultar los barcos más próximos a un punto, consultar los barcos que hay en una región y consultar la trayectoria de los barcos de una región en un intervalo. Para alcanzar este objetivo fue necesario en primer lugar hacer un análisis preliminar para determinar el alcance y los requisitos funcionales del proyecto. A continuación, se llevó a cabo el diseño de prototipos de pantalla que daban soporte a las funcionalidades y la creación del modelo de datos, y finalmente se realizó la implementación de los requisitos e integración con la estructura GraCT y las pruebas necesarias. En el desarrollo se empleó la tecnología MongoDB para el almacenamiento de información, así como las tecnologías Express.js y Node.js para la implementación del servicio REST. Se utilizó la tecnología Vue.js para la visualización junto con Leaflet para el desarrollo del visor de mapas, y las tecnologías N-API y C++ para la integración de la estructura compacta y el back-end. El trabajo de fin de grado se gestionó siguiendo una metodología iterativa e incremental para el desarrollo de software.

[Abstract] The aim of this project is to develop an application to manage fleet using the compact data structure Grammar based Compressed representation of Trajectories (GraCT), which allows to get historical information about position of the ships, like getting the trajectory between two time instants, getting nearest ships at a position, querying ships that lie in a region at time instant and querying the ships’ trajectory in a region between two time instants. In order to achieve this goal, it was necessary, first of all to do a preliminary analysis to resolve the scope of the project and its functional requirements. Next, we design different screen prototypes and the data model to support those functionalities. Finally, we implement the requirements and the integration of the compact data structure GraCT, with the required tests. In the development, a technology MongoDB was used for the storage of information, as well as the technologies Express.js and Node.js to implement a REST service. The technology Vue.js was used for visualization with Leaflet to develop the map viewer. Finally, N-API and C++ technologies was used to create the integration between GraCT and our back-end. This work was managed following an iterative and incremental methodology for software development.