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http://hdl.handle.net/1843/45047
Tipo: | Dissertação |
Título: | Análise espacial e mineração de dados de arborização urbana em Belo Horizonte |
Título(s) alternativo(s): | Spatial analysis and data mining of urban trees in Belo Horizonte |
Autor(es): | Gabriel de Oliveira Campos Pacheco |
primer Tutor: | Clodoveu Augusto Davis Júnior |
primer miembro del tribunal : | Karla Albuquerque de Vasconcelos Borges |
Segundo miembro del tribunal: | Jugurta Lisboa Filho |
Tercer miembro del tribunal: | Mirella Moura Mora |
Resumen: | Arborização Urbana é um tema de grande importância para a sociedade nos dias atuais por todos os benefícios que ela proporciona aos cidadãos, principalmente nos grandes centros. As árvores desempenham um papel muito importante na melhoria da qualidade de vida da população e do meio ambiente, de modo que a arborização vem sendo considerada um dos elementos da infraestrutura urbana. Apesar dessa importância, eventos de queda ou corte preventivo de árvores em áreas públicas têm se tornado frequentes, causando danos materiais e gerando transtornos ao cotidiano das cidades. Partindo de um conjunto expressivo de dados individuais sobre árvores em Belo Horizonte (MG), este projeto busca contribuir para a identificação e solução de problemas de arborização, com especial ênfase na queda de árvores. Técnicas de mineração de dados foram utilizadas para procurar padrões consistentes, expressos como regras de associação ou sequências temporais, que se relacionem à queda de árvores. As análises mostram um conjunto de atributos que aparecem frequentemente junto à árvores que sofreram um processo de queda, e também indicam que cerca de 12\% de um conjunto de árvores analisadas na região central de Belo Horizonte possuem características semelhantes às do conjunto de árvores perecidas analisadas. Também foram identificados os componentes informacionais que serviram de base para a construção de uma ferramenta para a coleta de informações geográficas sobre a arborização urbana, visando manter atualizado o banco de dados de arborização com a colaboração de cidadãos. |
Abstract: | Tree coverage in urban spaces is a theme of great importance for current societies, given all the benefits that green spaces provide to the population, especially in large cities. Trees fulfill a very important role to ensure quality of urban living and urban environmental quality, and as a result trees are considered to be an element of urban infrastructure. In spite of the recognition of the importance of tree coverage, events in which a street tree falls or needs to be preventively cut down are quite frequent, damaging property and causing disturbances in the routine of the population. From a rich dataset on urban trees for the city of Belo Horizonte (MG, Brazil), this paper proposes contributions towards the identification and solution of problems related to tree coverage, with special emphasis on felled trees. Data mining techniques are employed in search of consistent patterns, expressed as association rules or temporal sequences, that are related to felling events. The analyses show a set of attributes that frequently appear next to trees that have suffered a fall process, and also indicate that about 12 % of a set of trees analyzed in the central region of Belo Horizonte have similar characteristics to the set of perished trees analyzed. The informational components that served as a basis for building a tool for collecting geographic information on urban afforestation were also identified, aiming to keep the tree database up to date with the collaboration of citizens |
Asunto: | Computação – Teses Arborização das cidades – Teses Mineração de dados (Computação) – Teses Banco de dados geográficos – Teses |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
Curso: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/pt/ |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/45047 |
Fecha del documento: | 27-jul-2020 |
Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado |
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