[ES] Las herramientas de captura de informaci?n han ido evolucionando para permitir cada vez mayor precisi?n en la digitalizaci?n de la realidad. Los equipos de medici?n LiDAR (Light Detection And Ranging) proporcionan nubes de puntos 3D masivas con informaci?n geom?trica de escenarios complejos. Los vuelos fotogram?tricos permiten obtener ortoim?genes a?reas digitales, georreferenciadas y cada vez de mayor resoluci?n. Se puede hablar de Big Data geoespacial para referirnos a esta ingente cantidad de informaci?n que se necesita procesar para dotarla de propiedades sem?nticas seg?n los puntos o los pixeles capturados se relacionan entre s?. En esta Tesis Doctoral, se desarrollan metodolog?as y algoritmos que automatizan el an?lisis y procesamiento de estos vol?menes extremadamente grandes de datos, para dotarlos de propiedades sem?nticas que facilitan su manejo. La investigaci?n realizada aporta soluciones al procesamiento de la informaci?n obtenida en la digitalizaci?n 3D de infraestructuras viarias y edificios, centr?ndose en avanzar hacia los ODS (Objetivos de Desarrollo Sostenible) de la Agenda 2030 especialmente en el uso de energ?as renovables (ODS 7 ? energ?a asequible y no contaminante; ODS 11 ? ciudades y comunidades sostenibles) y en el plan de Visi?n 0 (0 muertos, 0 heridos, 0 atascos y 0 emisiones) para fomentar la seguridad vial y el desarrollo sostenible en movilidad y transporte. La investigaci?n cient?fica se enmarca de manera directa dentro de los proyectos InRoad: Sistema integral para la prevenci?n y la asistencia al rescate en accidentes de tr?fico, financiado por el Ministerio de Energ?a, Turismo y Agenda Digital y Ener3DMap: Gesti?n de Clientes y recursos energ?ticos distribuidos: mapeado energ?tico, dentro de la C?tedra Iberdrola-USAL VIII Centenario, aunque el doctorando ha realizado desarrollos en otros numerosos proyectos de investigaci?n durante la evoluci?n de la tesis. El primer reto de esta investigaci?n se centra en automatizar el procesamiento de nubes de puntos de una infraestructura viaria capturados con un sistema de cartografiado m?vil MLS (Mobile LiDAR System). Se busca conseguir la extracci?n del eje de la carretera para obtener la alineaci?n en planta, con sus tramos curvos, rectos y curvas de transici?n. A partir de esta informaci?n se pretende calcular tres par?metros de estabilidad y se asigna un ?ndice de consistencia geom?trica y un nivel de seguridad para cada tramo. Con ello, se puede disponer de una herramienta preventiva para extremar las precauciones en tramos de mayor peligrosidad. Este procesamiento autom?tico se desarrolla en la aplicaci?n inform?tica inRoad in Alert (ap?ndice B). El siguiente reto que se quiere afrontar, es combinar el procesado de nubes de puntos de LiDAR aerotransportado y ortoim?genes digitales, procedentes de vuelos fotogram?tricos realizados por el Instituto Geogr?fico Nacional, para caracterizar geom?tricamente las aguas de los tejados de edificios, calculando sus inclinaciones, orientaciones y superficies. De igual forma, se procede a calcular su potencial solar fotovoltaico. Combinando estos dos procesados se fortalece la debilidad que presentan los datos LiDAR disponibles en cuanto al c?lculo de la superficie de tejados, con la informaci?n que se puede obtener de las ortoim?genes. Este procesado se desarrolla en el software Ener3dmap-Solar Roofs (ap?ndice B). La informaci?n de salida de este procesado permite generar una capa con los datos geom?tricos de los tejados, para la aplicaci?n de mapas web desarrollada Ener3DMapSolarWeb Roofs (ap?ndice B). Esta herramienta utiliza la librer?a para mapas Leaflet, integra esta capa con mapas base, datos catastrales y el modelo de radiaci?n solar validado PVGIS (Photovoltaic Geographical Information System). Este desarrollo permite calcular la producci?n solar de una instalaci?n de paneles fotovoltaicos de una forma ?gil, proporcionando datos de producci?n anual, mensual y diaria, tanto para un tejado de un edificio existente, como en una parcela sin edificaci?n, o un edificio proyectado. Adicionalmente se programa otra infraestructura de datos espaciales SolarWeb Cities (ap?ndice B), con la misma base de funcionamiento que la aplicaci?n anterior, para realizar una prospectiva de potencial solar fotovoltaico a nivel de barrio o ciudad.

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