Introducción:

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) han adquirido gran relevancia, al aumentar el valor de la información geográfica para tomar decisiones. Mejorar la eficacia del procesamiento y la recuperación de información en SIG, teniendo en cuenta los grandes volúmenes de datos geográficos disponibles, su heterogeneidad, y la ausencia de significados semánticos formalizados, constituye un desafío y objetivo general de esta investigación.

Métodos:

Los enfoques basados en ontologías (ej. ontologías geográficas) constituye una alternativa muy prometedora para dotar de semántica a los datos y su procesamiento. Los paradigmas de acceso e integración de datos basados en ontologías permiten la administración de grandes ontologías y la interoperabilidad de datos heterogéneos, problemáticas también tratadas en la investigación. En el trabajo se presenta un nuevo método semiautomático para la generación de ontologías geográficas a partir de fuentes de datos espaciales heterogéneas y un modelo de gestión de datos basado en ontologías y Razonamiento Basado en Casos (RBC).

Resultados:

El método propuesto permite dotar a los SIG de recursos de conocimiento más robustos, incrementando sus capacidades de recuperar información y su eficacia. Además, el paradigma de ontologías basadas en bases de datos aplicado permite un mejor manejo del volumen de conocimiento generado. Este paradigma, aplicado también en el modelo de gestión de datos basado en ontologías propuesto, permitió resolver los problemas de interoperabilidad existentes en sistemas de la Unión Eléctrica entre datos geográficos y de dominio eléctrico, al mismo tiempo que se extendieron las capacidades de formulación de consultas y la recuperación de información con el RBC.

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