Clusterização e visualização espaço-temporal de dados georreferenciados adaptando o algoritmo marker clusterer: um caso de uso em Curitiba

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Rodriguez Vila, Juan Jose Franklin
• Orientador(a): Kozievitch, Nádia Puchalski
• Banca de defesa: Kozievitch, Nádia Puchalski, Almeida, Leonelo Dell Anhol, Silva, Thiago Henrique, Hara, Carmem Satie
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Sistemas de informação geográfica; Solo urbano - Uso; Análise por agrupamento; Algorítmos; Visualização da informação; Cartas, títulos, alvarás; Software - Desenvolvimento; Simulação (Computadores); Computação; Geographic information systems; Land use,Urban; Cluster analysis; Algorithms; Information visualization; Charters; Computer software - Development; Computer simulation; Computer science
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2832

Cinquenta por cento da população mundial vive em cidades, e a expectativa para 2050 é de que essa porcentagem chegue a 70% (WHO, 2014). As cidades consomem 75% dos recursos naturais e de energia do mundo, e geram 80% dos gases-estufa responsáveis pelo efeito estufa; considerando que, ocupam apenas 2% do território mundial (Signori, 2008). As cidades são também o palco de grande parte dos problemas ambientais globais (Gomes, 2009), e é no contexto urbano onde a dimensão social, econômica e ambiental convergem mais intensamente (European Commission, 2007). Esse crescimento populacional, tem influências sociais, econômicas e ambientais que representam um grande desafio para o desenvolvimento sustentável do planejamento urbano. Os conceitos de sistemas de informação geográfica, cidades inteligentes, dados abertos, algoritmos de clusterização e visualização de dados, permitem entender diversas questões em relação a atividade urbana nas cidades. Em particular, se torna importante a variável “onde”: onde existe tráfego e quais são os horários mais frequentes; onde é necessário realizar modelagem de espera residencial, comercial e industrial de acordo com o crescimento populacional para o plano de uso da terra; quais são os tipos de negócios que mais cresceram em cada bairro e qual é a relação entre eles. Para este fim, esta dissertação apresenta um sistema web-mobile que permite entender o crescimento espaço-temporal e econômico dos alvarás de restaurantes dos bairros Centro, Batel e Tatuquara da cidade de Curitiba nas últimas três décadas (1980 até 2015), realizando clusterização e visualização de uma grande quantidade de dados abertos georreferenciados. Em termos de resultados alcançados destacam-se: 1) capacidade de resolver problemas computacionais de sobreposição de pontos sobre um mapa, 2) capacidade de entender o crescimento econômico dos alvarás e qual é a relação entre as diversas categorias e entre os bairros, 3) tempo de execução inferior a 3 segundos para 99% das consultas espaciais executadas, 4) 80,8% dos usuários em fase de avaliação consideram que a solução proposta permite uma melhor identificação e visualização de dados georreferenciados, e 5) possibilita a integração de novas fontes e tipos de dados.