Geoprocessamento em Cidades Inteligentes

Google confidential | Do not distribute
Revisão de Literatura e Desafios em
Geoprocessamento em cenários de Cidades
Inteligentes
Juan José Rodríguez
Orientadora: Nádia Puchalski
Keywords: Geoprocess, GIS, Visualization,SmartCities
1/56

Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
Sumário
1. Introdução
2. Revisão Teórica
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
2/56

Agradecimentos
1. À Deus, minha esposa, filha e minha querida família,
2. CNPQ, Capes, MRE,
3. À Profa. Nadia Puchalski,
4. Aos Profs. da Dainf,
5. A todos que direta ou indiretamente contribuíram e
contribuem para que este sonho de fazer um mestrado
fora do meu país seja uma realidade..
3/56

50%
vive em cidades e a
expectativa é de que, até
2050, essa proporção
chegue a 70% (WHO, 2014)
consumo dos recursos e de
energia do mundo, e geram
80% dos gases-estufa
responsáveis pelo efeito estufa
(Signori, 2008).
75%
2%
ocupando apenas 2%
do território mundial
(Signori, 2008).
Motivação: Cidades
4/56

As tecnologias geoespaciais, são o coração fundamental das cidades
inteligentes, sendo essencial entender a variável "Onde" para tomar
decisões informadas. Moura (2012)
Motivação: Lugares
5/56

A liberação de dados de alvarás concedidos a localidade do bairro do
Tatuquara, Batel e centro de Curitiba entre os anos de 1980 a 2013 (PMC,
2015) e (IPPUC, 2015).
IPPUC (2015)
5/56
Dados da IPPUC

Foco do trabalho
SIG
Objetivos ● Conceitos
● Tipos de dados
● Arquiteturas
● Relacionamentos
● Aplicações
Cidades Inteligentes
● Conceitos básicos
● Necessidades
● Característivas
● Arquiteturas
● Aplicações
DESAFIOS E TRABALHOS RELACIONADOS
VISUALIZAÇÃO E PROCESSAMENTO
● Algoritmos para Visualização de dados
● Modelos e Arquiteturas escaláveis
● Minha Cidade Inteligente
Caso prático
6/56

Referências Bibliogrâficas
SIG 29
Smartcities 14
S+S 6
Total 48
SIG
7/56

Sumário
1. Introdução
2. Revisão Teórica: SIG
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
8/56

Sistemas de informação geográfica (SIG), são sistemas de informações
baseado em computador que permite a captura, modelagem,
manipulação, recuperação, análise e apresentação de dados
georreferenciados (Worboys, 1995).
Sistemas de Informação Geográfica (SIG)
9/56

Sistemas de Informação Geográfica - SIG
Id Estudante Endereço
001 Kathy
Magdalena
Rua Arthur Carlos
Peralta 1686
002 Kiara
Rodriguez
Rua Bartolomé de
las casas 163
003 Jorge Lucar Rua Visconde de
Guarapuaba 42
004 Marcos Rester Rua 28 de Julho
3421
005 Ruben Flores Rua Coronel Inclan
453
006 Melissa León Rua Dias Rocha 34
Dados Informação
10/56

Sistemas de Informação Geográfica - SIG
11/56

Tipos de dados
Representado por pontos,
linhas e polígonos através
de coordenadas x e y.
Representados por objetos
geográficos como rios,
limites da cidade, e casas.
Vetorial
Metro de Río de Janeiro (1991)
12/56

Tipos de dados
O terreno é representado por uma matriz M(i, j), composta por i colunas
e j linhas, que definem células, denominadas como pixels.
Matricial
13/56

Relacionamentos espaciais
Egenhofer (1991)
Topológica
A disjunção B A contém B B dentro de A A sobrepõe B
A toca B A é igual B B cobre A B cobre A
14/56

Métricas
Definição Exemplo SQL Resultado
São medidas quantitativas expressadas
como área, distância, comprimento e
perímetro (Egenhofer, 1997).
15/56

Métricas
Obter os nomes das unidades de saúde,
nome dos pontos de ônibus mais
próximos e a distância entre eles do
bairro de Tatuquara.
16/56

Métricas
SELECT DISTINCT ON(us2."NOME") us2."NOME", po2.layer,
min(st_distance(us2.the_geom, po2.geom)/1000) as distancia
FROM saude."UNIDADE_DE_SAUDE" as us2, transporte.ponto_de_onibus
as po2
WHERE us2."BAIRRO"='TATUQUARA'
GROUP BY us2."NOME", po2.layer
ORDER BY us2."NOME",distancia
17/56

Métricas
18/56

Direcionais
Expressam orientações baseadas nos
pontos cardinais como Norte, Sul, Leste,
Oeste ou ainda posições de ordem como
“à frente de”, “atrás de”, “sobre”, “sob”
(Egenhofer, 1997).
19/56

Direcionais
Qual é o total e a porcentagem
de linhas de Curitiba que passam
por Tatuquara?
20/56

Direcionais
SELECT COUNT(DISTINCT(li.linha))
FROM transporte.linha_de_onibus as li
left JOIN
limites_legais.divisa_de_bairros as di
ON
ST_INTERSECTS(di.geom, li.geom)
WHERE di.nome= 'TATUQUARA'
21/56

Direcionais
22/56

Arquiteturas
Adaptado de Li e Torres (2014).
23/56

Arquiteturas
Adaptado de Li e Torres (2014).
24/56

Aplicações
25/56

Aplicações: Desktop
Funcionalidade
ESRI ArcGIS
Idrisi 16
Taiga Edition
QGIS GRASS
Licencia Proprietário Proprietário Software Livre Software Livre
Sistemas operacionais
suportados
Windows Windows Windows, Linux, MacOSX Windows, Linux, MacOSX
Foco
Full GUI baseado em
GIS
Criação extensiva de
dados, edição e análise
Imagem completa e
pacote de processamento
matricial
Visualização, Edição
GRASS-Graphical User
Interface
Full GUI baseado em GIS
Análise espacial e
visualização científica
Consultas em banco de
dados (SQL)
Si - Si Si
Idiomas
EN, ES, DE, FR, ,JA,
Outros
- 26
AR , CS, DE, EL, ES, FR,
IT, JA, PL, PT, PT_BR,
RU, SL, TH, TR, VI, ZH
Funcionalidade Scripting
Python, VBScript,Perl,
Javascript
- Python Bash, Python, Perl
Versão Release 9.3.1 16 QGIS 1.3 GRASS 6.4
McConnell (2013)
26/56

Aplicações: Desktop: TaxiVis
Juliana Freire et al. (2013)
● SIG for non experts.
● Visualização em linguagem
inclusiva.
● Análise e processamento
de dados.
● Processamento de dados.
● Complexidade na
instalação e integração.
● Não compatível com
Web/Mobile.
● Visualização limitada.
27/56

Sistema SIG/SAM da Copel.
Aplicações: Web: SIG/SAM da Copel.
● SIG for non Experts.
● Visualização em
linguagem inclusiva.
● Sistema acessível via
web e mobile.
● Desempenho limitado.
● Não permite exportar
dados.
● Navegabilidade
complexa em mobile.
● Visualização limitada.
● Não possui dados
temporais.
28/56

USANDO IP DOS ESTADOS UNIDOS
USANDO IP DO BRASIL
Aplicações: Web: Hollister
29/56

Aplicações: Mobile: Waze
● Dados fornecidos por
crowdsourcing.
● Trafego em tempo real.
● Interface, Usabilidade,
UX.
● Bom desempenho.
● Gamification.
● Dados não abertos.
● Não esta disponível em
vários países.
● Offline
● Não possui métodos e
algoritmos para
identificar a localização
do usuário.50M usuários ativos. SINAI (2014)
30/56

1. Introdução
2. Revisão Teórica: Cidades Inteligentes
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
Sumário
31/56

Uma cidade inteligente é aquela cidade que utiliza tecnologias inteligentes para
integrar suas infraestruturas e serviços, a qual se esforça em aproveitar estas
tecnologias para melhorar a eficiência, a eficácia, a transparência e a
sustentabilidade. (Alawadhi, 2012).
ONU - N-HABITAT (2008
32/56

UK Trade & Investments (2011)
33/56

Open
GeoSpatial
Consortium
Percivall, OGC (2015).
Fornece tecnologia
geomática,
interoperável
incluindo Sistemas
de Informação
Geográfica.
GML Linguagem de Markup Geography
KML Keyhole Markup Language é uma linguagem de markup baseado em
XML para representar dados geográficos em três dimensões
WFS Web Feature Service ou Serviço de entidades vetoriais com informações
sobre a entidade armazenada em uma camada vetorial (cover), que
tem as características definidas na consulta.
WMS Web Map Service que produz mapas em formato de imagem para
serem visualizados por um navegador web ou um cliente simples
WCS Web Coverage Service ou serviço de coberturas na web (dados
matriciais);
CSW - Web Catalogue Service ou Serviço de catálogos.
34/56

35/56

36/56

Aplicações
Google
Self
Driving
Car
Google X (2015).
37/56

Aplicações
27/45

Sumário
1. Introdução
2. Revisão Teórica:
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
39/56

Desafios: SIG
1. Crowdsourcing: Não existem técnicas amplamente utilizadas para autenticar a localização de
dispositivos móveis e avaliar a qualidade de informação fornecida por Crowdsourcing (Wang 2015)
2. Segurança: Arquiteturas que garantam segurança e privacidade em relação aos dados
georreferenciados são aspectos importantes que debem ser abordados garantindo a integridade e
segurança dos dados (Bertino et al., 2008)
3. Processamento de dados: Os sistemas de informação, incluindo tecnologias SIG apresentam
desafios significativos para lidar com grandes dados. Uso de MapReduce, Processamento de Fluxo, e
Tecnologias NoSQL (Manyika, 2011), geoprocessamento utilizando computação em nuvem (Shao et
al., 2012).
4. Integração de dados: Integração de diversas fontes de dados georreferenciados e sua
respectiva geometria em relação a locais, para que serviços de busca online forneçam informações
sobre serviços disponíveis aos usuários (Tan and Wong, 2006).
40/56

Desafios: SIG
5. Localização e Navegação em Interiores: pode ser difícil de navegar, para onde você está
indo, esquecer onde deixou as coisas, e difícil de reconhecer a sua posição atual ou onde você
estacionou o carro (Liu, 2010). O GPS tem uma precisão de menos de 10 metros (Gu, 2009), portanto,
não pode ser utilizado em ambientes interiores.
6. Revisão Histórica: Definição da posição de uma localidade que foi mudando de posição ao longo
da história como a capital da Rússia ou nomes de localidades que sofrem alterações (St. Petersburg,
Petrograd, Leningrad na Rússia ), ou fronteiras geográficas que mudaram (Alemanha com diferentes
fronteiras no decorrer da história) (NGB, 2015).
7. Informação em tempo real: Muitas das empresas que prestam serviços de mapeamento web,
tais como Google ou Bing, enfrentam obstáculos de manter dados atualizados dos mapas devido a que
diariamente existirem ruas que são reestruturadas, novos negócios iniciando suas atividades, outros
negócios que fecham por diversas razões.
41/56

Desafios: SIG
8. Interface e visualização:
SIG são sistemas complexos. São difíceis de usar e precisa de tempo para conseguir ter
domínio sobre a ferramenta. Para que uma organização possa executar uma operação produtiva
usando SIG, existe a necessidade de profissionais especializados com treinamento suficiente a
nível técnico para gestionar os sistemas (Haklay, 2008)
incontável variedades de telas, resoluções e dispositivos existentes, onde é
complicado para o desenvolvedor conseguir otimizar a interface, de modo que possa atender todos
os dispositivos possíveis já seja em versões desktop, mobile ou wearable.
Um grande volume de dados que precisam se mostrados no mapa gera dificultades nos
processos de visualização, seleção e velocidade da informação sobre o mapa. Em termos de
usabilidade vemos que quanto mais pontos exista numa região, mais difícil será para o usuário
encontrar o ponto que deseja.
42/56

Desafios: Cidades Inteligentes
Focus Fatores
Pessoas inteligentes Formação continua, Participação na vida pública.
Economia Inteligente Empreendedorismo, Produtividade , Relacionamento internacional ,
Capacidad de transformar.
Administração Pública Inteligente Participação na tomada de decisões, Serviços públicos e sociais, Governação
transparente.
Mobilidade inteligente Accessibilidade local e internacional, Disponibilidade de infraestrutura de
TICs, Sistema de transportes sustentável, inovador e seguro.
Ambiente Inteligente Atratividade das condições naturais, Poluição, Proteção ambiental, Gestão
sustentável dos recursos.
Vida Inteligente Condições de saúde, Segurança, Qualidade de Habitação, Atratividade
turística, Coesão social.
Rede European Smart Cities (2015).
43/56

Sumário
1. Introdução
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
44/56

Caso Prático: Cenário
A liberação de dados de alvarás concedidos a localidade do bairro do
Tatuquara, Batel e centro de Curitiba entre os anos de 1980 a 2013 (PMC,
2015) e (IPPUC, 2015).
IPPUC (2015)
45/56

Caso Prático: Minha Cidade Inteligente
Mapa interativo dos
negócios da cidade de
Curitiba, que permitirá
aos cidadãos realizar
análise histórica
georreferenciada,
baseada em redes
complexas para
abertura de novos
negócios
Autoria propria (2015)
46/56

● SIG for non
Experts.
● Visualização em
linguagem
inclusiva.
● Sistema
acessível via
web e móveis.
● Análise
histórica.
● Arquitetura
escalável.
47/56

Dado: 1º lugar no
Concurso Cidades
Inteligentes Simpósio
Brasileiro de
Telecomunicações
SBRT 2015
48/56

Objetivo: Minha Cidade Inteligente
Organizar a informação da cidade
GEOGRAFICAMENTE
e fazê-la acessível e útil
49/56

Caso Prático: Minha Cidade Inteligente - Desafio
IPPUC
(2015)
50/56

IPPUC
(2015)
51/56

52/56
IPPUC
(2015)

IPPUC
(2015)
53/56

54/56

Sumário
1. Introdução
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
55/56

Conclusões
1. SIG em diversas áreas e cenários apresentando constantes evoluções.
2. SIG Multiplatform: SIG Desktop, Web, Móveis.
3. Grandes desafios por resolver: Segurança, Processamento, Integração,
Interface, Visualização.
4. Cidades inteligentes apresentam um cenário que precisa ser atendido e SIG é
um elemento fundamental.
56/56
Trabalhos futuros
1. Realizar estudos de Algoritmos de Predição para descoberta de padrões em
relacionamentos de estabelecimentos de uma cidade.
2. Realizar estudos em Algoritmos para visualização de dados geográficos.
3. Realizar estudos em Arquiteturas e tecnologias escaláveis para
processamento de dados.
4. Continuar o desenvolvimento de Minha Cidade Inteligente.

Geoprocessamento em Cidades Inteligentes

Empfohlen

Empfohlen

Weitere ähnliche Inhalte

Andere mochten auch

Andere mochten auch (17)

Ähnlich wie Geoprocessamento em Cidades Inteligentes

Ähnlich wie Geoprocessamento em Cidades Inteligentes (20)

Mehr von Juan José Rodriguez MsC.

Mehr von Juan José Rodriguez MsC. (17)

Geoprocessamento em Cidades Inteligentes