Spatial data integration from heterogeneous sources for urban computing

dc.creatorRodrigo Smarzaro da Silva
dc.date.accessioned2023-07-17T16:46:18Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:49:07Z
dc.date.available2023-07-17T16:46:18Z
dc.date.issued2023-04-26
dc.description.abstractA urbanização global tem resultado em cidades cada vez mais populosas, aumentando a necessidade de prestação eficiente de serviços essenciais que afetam diretamente a qualidade de vida da população. Entre esses serviços, destaca-se o transporte público. Órgãos governamentais coletam grandes volumes de dados assim como usuários de redes sociais, por meio de seus smartphones, podem complementar essas fontes oficiais com uma gama de informações que vão desde dados objetivos até opiniões e sentimentos pessoais. Entretanto, a integração de fontes tão diversas e heterogêneas apresenta desafios significativos. Este trabalho tem como objetivo propor, desenvolver e validar métodos e técnicas para integrar múltiplas fontes de dados urbanos heterogêneos dentro da estrutura conceitual da Computação Urbana. Para tanto, os métodos desenvolvidos foram aplicados em um estudo de caso que consistiu na construção de uma rede multimodal de transporte para Belo Horizonte. Para validar os resultados, um conjunto de rotas foi determinado comparando a rede de transporte multimodal e o Google Maps, obtendo-se resultados próximos em termos de tempo e distância. Além disso, foi criado um estudo de caso para determinar um índice de qualidade de vida urbana a partir de dados integrados de diferentes fontes, o que demonstrou a possibilidade de utilização da rede de transporte multimodal. Os modelos de dados e os métodos desenvolvidos neste trabalho podem ser utilizados para obter informações relevantes sobre a cidade e subsidiar a análise e tomada de decisões em diversas disciplinas que lidam com problemas urbanos.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/56389
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectComputação – Teses
dc.subjectIntegração de dados espaciais – Teses
dc.subjectComputação urbana. – Teses.
dc.subject.otherSpatial data integration
dc.subject.otherUrban computing
dc.titleSpatial data integration from heterogeneous sources for urban computing
dc.title.alternativeIntegração de dados espaciais de fontes heterogêneas para computação urbana
dc.typeTese de doutorado
local.contributor.advisor1Clodoveu Augusto Davis Junior
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0471595469074043
local.contributor.referee1Ana Paula Couto da Silva
local.contributor.referee1José Alberto Quintanilha
local.contributor.referee1Mariana Abrantes Giannotti
local.contributor.referee1Cristina Dutra de Aguiar
local.contributor.referee1Anisio Mendes Lacerda
local.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4642453166241929
local.description.resumoGlobal urbanization is creating increasingly populous cities, and their services must become more efficient. Public transport is one of those essential services that directly affect the quality of living among the population. Today, various government and transportation agencies generate large volumes of data. At the same time, users of social networks, using smartphones, can enrich official sources with a range of information, from objective data to personal opinions and sentiments. There is an essential challenge in integrating such diverse and heterogeneous data sources. This work aims to propose, develop, and validate methods and techniques for integrating multiple heterogeneous urban data sources within the conceptual framework of Urban Computing. The methods developed were used in a case study to build a multimodal transportation network for Belo Horizonte. To test the results, a set of routes were determined using the multimodal transport network created and Google Maps, obtaining results close to time and distance. A case study was created to determine the urban quality of life indexes from integrated data from different sources to demonstrate the possibility of using the multimodal transport network. The data model and methods developed in this work can be used to obtain relevant information about the city and to subsidize analysis and decision-making in the various disciplines that deal with urban problems.
local.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-4783-8383
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICEX - INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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