El presente Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo desarrollar una herramienta completa y autónoma para la generación de mapas de idoneidad destinados a la instalación de parques eólicos y solares. El sistema se articula en dos componentes fundamentales: por un lado, un módulo de scraping en Python encargado de extraer coordenadas de aerogeneradores y referencias catastrales de parques solares a partir de boletines oficiales de la comunidad autónoma de Castilla y León; por otro lado, un software SIG desarrollado íntegramente en R.
Este sistema SIG, diseñado desde cero, permite al usuario cargar, visualizar y gestionar datos vectoriales y ráster, así como realizar superposiciones ponderadas a través de una interfaz orientada al análisis espacial. El proyecto surge ante la dificultad de utilizar datos geográficos que, si bien son públicos, se encuentran en formatos textuales no estructurados y de difícil interpretación. Mediante la automatización de la recopilación y la facilitación el análisis de estos datos, se facilita la identificación de zonas óptimas para la planificación de infraestructuras de energía renovable.
Abstract:
The main objective of this Final Degree Project is to develop a complete and autonomous software tool for generating suitability maps for wind and solar farm installations. The system is based on two key components: first, a web scraping module written in Python that extracts coordinates of wind turbines and cadastral parcel references for solar parks from official regional bulletins in Castilla y León; and second, a custom GIS software developed entirely in R.
This GIS tool, built from scratch, enables users to load, visualize, and manage raster and vector data, and perform weighted overlay operations through a guided interface. The approach addresses a practical limitation: although spatial data is legally published, it is embedded in unstructured textual formats, making it difficult to use directly. By automating both data extraction and faclitating their analysis, the project streamlines the workflow needed to identify optimal locations for renewable energy infrastructures
El presente Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo desarrollar una herramienta completa y autónoma para la generación de mapas de idoneidad destinados a la instalación de parques eólicos y solares. El sistema se articula en dos componentes fundamentales: por un lado, un módulo de scraping en Python encargado de extraer coordenadas de aerogeneradores y referencias catastrales de parques solares a partir de boletines oficiales de la comunidad autónoma de Castilla y León; por otro lado, un software SIG desarrollado íntegramente en R.
Este sistema SIG, diseñado desde cero, permite al usuario cargar, visualizar y gestionar datos vectoriales y ráster, así como realizar superposiciones ponderadas a través de una interfaz orientada al análisis espacial. El proyecto surge ante la dificultad de utilizar datos geográficos que, si bien son públicos, se encuentran en formatos textuales no estructurados y de difícil interpretación. Mediante la automatización de la recopilación y la facilitación el análisis de estos datos, se facilita la identificación de zonas óptimas para la planificación de infraestructuras de energía renovable.
Abstract:
The main objective of this Final Degree Project is to develop a complete and autonomous software tool for generating suitability maps for wind and solar farm installations. The system is based on two key components: first, a web scraping module written in Python that extracts coordinates of wind turbines and cadastral parcel references for solar parks from official regional bulletins in Castilla y León; and second, a custom GIS software developed entirely in R.
This GIS tool, built from scratch, enables users to load, visualize, and manage raster and vector data, and perform weighted overlay operations through a guided interface. The approach addresses a practical limitation: although spatial data is legally published, it is embedded in unstructured textual formats, making it difficult to use directly. By automating both data extraction and faclitating their analysis, the project streamlines the workflow needed to identify optimal locations for renewable energy infrastructures Read More
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