Análise dos processos de coleta de dados geográficos colaborativos para manter uma ide temática : o Campus Darcy Ribeiro da UnB como espaço de aprendizagem

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Mpongo, Fortunato Bernardo Zau
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Smart campus; Informação Geográfica Voluntária (VGI); Infraestrutura de Dados Espaciais (IDE); Framework
• Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/51961

O progresso tecnológico contemporâneo tem incitado vários setores da sociedade a buscar soluções inovadoras para otimizar processos e apoiar a tomada de decisões. Nesse contexto, esta pesquisa teve como objetivo propor um framework geográfico para a avaliação de consistência de dados geoespaciais colaborativos e proprietários, uma estrutura de coleta de dados geoespaciais usando ArcGIS QuickCapture e ArcGIS Field Maps e também estrutura a base de dados do projeto Smart Campus da Universidade de Brasília para receber os dados coletados e avaliados. A avaliação consistia em verificar a consistência lógica, a acurácia posicional e temática de acordo com as diretrizes das normas ET-ADGV e ET-CQDG. Foram coletados 671 pontos de forma colaborativa usando o QuikCapture e 1.323 pontos por profissionais especialistas associados ao projeto para validação do framework desenvolvido. Após submetidos a avaliação, dos 671 pontos colaborativos coletados, 658 foram aprovados, o que indica que relataram problemas reais e 13 foram rejeitados, o que indica o contrário; dos 1.323 pontos coletados de caráter não colaborativo, 1.264 foram qualificados como normalizados, o que indica que foram aprovados e que precisavam de normalização e foram normalizados, 43 como pendentes, o que indica que têm algum tipo de sobreposição classificado como sensíveis e 16 como rejeitados, o que indica que tiveram algum tipo de sobreposição indevida ou estavam fora dos limites geográficos do Campus Darcy Ribeiro. Os resultados desta pesquisa indicam que os objetivos foram atingidos com sucesso. A base de dados do projeto foi estruturada e padronizada conforme as diretrizes estabelecidas, o framework proposto demonstrou ser capaz de avaliar a qualidade dos dados geoespaciais, e os aplicativos de coleta funcionaram com êxito durante a coleta dos dados.