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Classificação e análise do uso do solo com base em pontos de interesse
| dc.contributor.advisor | Alves, Ana Cristina da Costa Oliveira | |
| dc.contributor.advisor | Bento, Carlos Lisboa | |
| dc.contributor.author | Andrade, Renato Ribeiro de | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-26T14:39:58Z | |
| dc.date.available | 2023-05-26T14:39:58Z | |
| dc.date.issued | 2020-07-13 | |
| dc.date.submitted | 2020-06-25 | |
| dc.description.abstract | A gestão dos espaços urbanos tem se tornado um desafio cada vez maior para a administração pública. A evolução das cidades ocasiona um aumento significativo na sua complexidade, em termos de distribuição geográfica. Com o crescimento da população, muitas regiões enfrentam problemas no que diz respeito ao planeamento urbano. À medida que as mudanças ocorrem na dinâmica das grandes metrópoles, garantir a qualidade de vida das pessoas, a sustentabilidade e o equilíbrio económico dos diversos setores, revela-se uma crescente preocupação. Por outro lado, com as recentes evoluções da tecnologia, surgiram também oportunidades para colmatar as necessidades enfrentadas neste contexto. A disseminação dos sensores remotos levou a um aumento exponencial no volume de dados georreferenciados gerados diariamente. Aliado ao avanço da capacidade computacional e à modernização dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), a disponibilidade dos dados georreferenciados impulsionou a adoção de um vasto conjunto de metodologias, utilizadas para as mais variadas finalidades nos estudos dos espaços urbanos. Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de explorar o potencial dos dados colaborativos, nomeadamente os Pontos de Interesse (POIs), para a caracterização das regiões geográficas. O foco principal do estudo foi a região metropolitana de Lisboa, por ser uma das zonas mais importantes do país. Foi desenvolvida uma aplicação que realiza a coleta automática dos POIs na Internet. Os dados coletados foram tratados e organizados para permitir a sua utilização. Com a ajuda de outros dois conjuntos de dados de validação, foi implementado um método para a classificação dos espaços, onde foram testadas diferentes técnicas. A área estudada foi dividida em unidades que representam áreas de tamanho padrão e cada unidade foi classificada quanto ao seu tipo de uso ou cobertura. Como forma de aprofundar o estudo, foi proposto um método automático que permite a análise das correlações existentes entre os tipos de uso e cobertura dos espaços e as mais diversas categorias de empresas, serviços e POIs localizados na região de estudo. Foi ainda proposto um segundo método, também automático, que permite a análise das correlações entre as diferentes categorias de POIs. O estudo realizado é um contributo para a administração pública, considerando que constitui uma alternativa aos métodos atuais de caracterização do uso e da ocupação dos espaços, que envolvem um elevado investimento financeiro. Além disso as metodologias propostas para a análise das correlações podem ser empregadas também no setor privado, como forma de produzir conhecimento para ajudar a suportar a tomada de decisões no que diz respeito à escolha das localizações mais adequadas para cada tipo de empresa ou serviço. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203003560 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.26/44904 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Espaços urbanos | pt_PT |
| dc.subject | Dados georreferenciados | pt_PT |
| dc.subject | Data mining | pt_PT |
| dc.subject | Machine learning | pt_PT |
| dc.subject | Correlação espacial cruzada | pt_PT |
| dc.title | Classificação e análise do uso do solo com base em pontos de interesse | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |