Visualização de fluxos de mobilidade urbana com bundling

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Martins, Tallys Gustavo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Bundling
Cidades inteligentes
Dados de mobilidade
Data visualization
Mobilidade urbana
Mobility data
Smart cities
Urban mobility
Visualização de dados
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-12092025-123456/
Resumo: Nos últimos anos, houve um crescimento na geração e disponibilização de uma variedade de dados de mobilidade de veículos urbanos, tais como carros, ônibus, aviões, embarcações, cujo conteúdo revela a dinâmica de fluxo entre diferentes regiões espaciais. A posição desses objetos é geralmente mapeada em registros 2D, como latitude e longitude, registrando sua trajetória ao longo do tempo. A análise dessas trajetórias tem diversas aplicações, como detecção de padrões de origem-destino, monitoramento do fluxo ou a observação de eventos externos, como mudanças climáticas, e seus impactos no tráfego. Com isso, gestores de uma cidade conseguem mais informações para auxiliar na tomada de decisão e planejamento do trânsito. No entanto, é um desafio visualizar grandes quantidades de dados de conjuntos de dados de mobilidade. Desenhar grandes quantidades de trajetórias diretamente em um mapa geralmente causa uma oclusão de dados, prejudicando a análise visual. Exibir os múltiplos atributos que acompanham essas trajetórias é um desafio ainda maior. Uma abordagem para resolver esse problema é o bundling, que agrupa trajetórias espacialmente próximas em uma representação simplificada. Nesta dissertação, adaptamos uma técnica recente de bundling para visualizar e analisar grandes conjuntos de dados de mobilidade urbana. Nosso estudo de caso é baseado na pesquisa origem-destino de viagens da Região Metropolitana de São Paulo, uma das áreas de tráfego mais intenso do mundo. Os resultados mostram que o bundling ajuda a identificar e analisar vários padrões de mobilidade para diferentes atributos de dados, como horários de pico, renda e modos de transporte
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