Rodríguez Garayar, Miguel2025-02-212025-02-212024https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/53536La identificación, mediante diferentes técnicas y procedimientos, de las distintas ubicaciones en la realidad, especialmente en las zonas habitadas, ha estado presente desde hace milenios en nuestras sociedades. Estas denominaciones, que nos sirven para organizar nuestro funcionamiento como sociedad, han ido incorporando los avances tecnológicos, pasando de la información oral a la escrita y en los últimos tiempos a la digital. En este trabajo se analiza la estructura y calidad de los datos del Callejero de Navarra, así como otras fuentes de datos que contienen información, tanto alfanumérica como gráfica, de interés para el complemento o mejora de los datos presentes en el Callejero. Se ha diseñado y construido un proceso automático supervisado, para asociar información de las diferentes fuentes de datos con el objetivo de mejorar la información existente en la versión actual del Callejero. Este proceso de asignación se ha centrado en el emparejamiento de geometrías de los ejes de las calles. Se ha diseñado un conjunto de procesos en software libre, utilizando tecnologías como PostGIS, Python y QGIS. Finalmente, se ha evaluado el funcionamiento de la herramienta desarrollada atendiendo a la calidad de la misma, así como la eficiencia del proceso.The identification, through various techniques and procedures, of different locations in reality, especially in inhabited areas, has been present in our societies for millennia. These designations, which help us organize our functioning as a society, have incorporated technological advancements, evolving from oral to written information, and more recently, to digital formats. This paper analyzes the structure and quality of the data from the Street Map of Navarra, as well as other data sources that contain both alphanumeric and graphical information of interest for complementing or improving the data present in the Street Map. A supervised automatic process has been designed and built to associate information from different data sources with the aim of improving the existing information in the current version of the Street Map. This assignment process has focused on matching street axis geometries. A set of processes has been designed using open-source software, utilizing technologies such as PostGIS, Python, and QGIS. Finally, the performance of the developed tool has been evaluated, considering both its quality and the efficiency of the process.application/pdfspaCallejero de NavarraAplicación GISSoftware librePostGISPythonQGISStreet Map of NavarraGIS applicationOpen-source SoftwarePostGISPythonQGISinfo:eu-repo/semantics/masterThesis2025-02-21info:eu-repo/semantics/openAccess