Extracting Urban Land Use from Linked Open Geospatial Data

The ever-increasing availability of linked open geospatial data provides an unprecedented source of geo-information to describe urban environments. This wealth of data should be turned into actionable knowledge: for example, open data could be used as a proxy or substitute for closed or expensive information. The successful employment of linked open geospatial data can pave the way for innovative solutions to smart city problems. In this paper, we illustrate a set of experiments that, starting from linked open geospatial data, execute a knowledge discovery process to predict urban semantics. More specifically, we leverage geo-information about points of interests as input in a classification model of land use at a moderate spatial resolution (250 meters) over wide urban areas in Europe. We replicate our experiments in different European cities—Milano, München, Barcelona and Brussels—to ensure the repeatability and generality of our approach, and we explain the experimental conditions, as well as the employed datasets to guarantee reproducibility. We extensively report on quantitative and qualitative evaluation results, to judge the validity, as well as the limitations of our proposed approach

Classificação e análise do uso do solo com base em pontos de interesse

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