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Revisão de Literatura e Desafios em Geoprocessamento em cenários de Cidades InteligentesJuan José RodríguezOrientadora: Nádia Puchalski
Keywords: Geoprocess, GIS, Visualization,SmartCities
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
Sumário1. Introdução
2. Revisão Teórica
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
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..
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
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
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
As tecnologias geoespaciais, são o coração fundamental das cidades inteligentes, sendo essencial entender a variável "Onde" para tomar decisões informadas. Moura (2012)
Motivação: Lugares
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
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)
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Dados da IPPUC
Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
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
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Referências Bibliogrâficas
SIG 29
Smartcities 14
S+S 6
Total 48
SIG
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Sumário1. Introdução
2. Revisão Teórica: SIG
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
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)
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
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
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Sistemas de Informação Geográfica - SIG
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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)
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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
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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
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Métricas Definição Exemplo SQL Resultado
Relacionamentos espaciais
São medidas quantitativas expressadas como área, distância, comprimento e perímetro (Egenhofer, 1997).
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Métricas Definição Exemplo SQL Resultado
Relacionamentos espaciais
Obter os nomes das unidades de saúde, nome dos pontos de ônibus mais próximos e a distância entre eles do bairro de Tatuquara.
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Métricas Definição Exemplo SQL Resultado
Relacionamentos espaciais
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
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Métricas Definição Exemplo SQL Resultado
Relacionamentos espaciais
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Direcionais Definição Exemplo SQL Resultado
Relacionamentos espaciais
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).
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Direcionais Definição Exemplo SQL Resultado
Relacionamentos espaciais
Qual é o total e a porcentagem de linhas de Curitiba que passam por Tatuquara?
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Direcionais Definição Exemplo SQL Resultado
Relacionamentos espaciais
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'
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Direcionais Definição Exemplo SQL Resultado
Relacionamentos espaciais
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Arquiteturas
Adaptado de Li e Torres (2014).
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Arquiteturas
Adaptado de Li e Torres (2014).
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Aplicações
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Aplicações: DesktopFuncionalidade 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)
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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.
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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.
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USANDO IP DOS ESTADOS UNIDOS
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USANDO IP DO BRASIL
Aplicações: Web: Hollister
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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)
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1. Introdução
2. Revisão Teórica: Cidades Inteligentes
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
Sumário
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
Cidades InteligentesUma 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
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Cidades Inteligentes
UK Trade & Investments (2011)
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Open GeoSpatialConsortium
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.
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Percivall, OGC (2015).
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Percivall, OGC (2015).
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Aplicações
GoogleSelf DrivingCar
Google X (2015).
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Aplicações
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Sumário1. Introdução
2. Revisão Teórica:
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
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Desafios: SIG1. 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: Integrac ao de diversas fontes de dados georreferenciados e sua respectiva geometria em relac ao a locais, para que servic os de busca online fornec am informac oes sobre servic os disponiveis aos usuarios (Tan and Wong, 2006).
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Desafios: SIG5. 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: Definic ao da posic ao de uma localidade que foi mudando de posic ao ao longo da historia como a capital da Russia ou nomes de localidades que sofrem alterac oes (St. Petersburg, Petrograd, Leningrad na Russia ), ou fronteiras geograficas que mudaram (Alemanha com diferentes fronteiras no decorrer da historia) (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.
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Desafios: SIG8. 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.
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Desafios: Cidades InteligentesFocus 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).
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Sumário1. Introdução
2. Revisão Teórica:
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
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Caso Prático: CenárioA 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)
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
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)
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Caso Prático: Minha Cidade Inteligente● SIG for non
Experts.● Visualização em
linguagem inclusiva.
● Sistema acessível via web e móveis.
● Análise histórica.
● Arquitetura escalável.
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
Caso Prático: Minha Cidade Inteligente
Dado: 1º lugar no Concurso Cidades Inteligentes Simpósio Brasileiro de Telecomunicações SBRT 2015
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Objetivo: Minha Cidade Inteligente
Organizar a informação da cidade GEOGRAFICAMENTE
e fazê-la acessível e útil49/56
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Caso Prático: Minha Cidade Inteligente - Desafio
IPPUC (2015)
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Caso Prático: Minha Cidade Inteligente - Desafio
IPPUC (2015)
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Caso Prático: Minha Cidade Inteligente - Desafio
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IPPUC (2015)
Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
Caso Prático: Minha Cidade Inteligente - Desafio
IPPUC (2015)
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Caso Prático: Minha Cidade Inteligente - Desafio
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
Sumário1. Introdução
2. Revisão Teórica:
3. Desafios
4. Caso Prático
5. Conclusões
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Juan José Rodríguez (UTFPR) | Geoprocessamento em Cidades Inteligentes | 11 de Dezembro de 2015
Conclusões1. 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.
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Trabalhos futuros1. 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.