Environmental Performance and Social Inclusion: a Project for the Rocinha Favela in Rio de Janeiro

Rocinha, located in the city of Rio de Janeiro, is one the largest favela of Latin-America. Founded in the early 1930’s it is now home of more than 160000 inhabitants, and it is characterized by low water quality, poor housing, lack of drainage and sanitation systems, and of green and public spaces. This paper presents the preliminary results of a joint research project between the Politecnico di Milano and the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ) for the improvement of the urban quality, health, livability and inclusiveness of Rocinha, that moves from an upgrading process of the environmental performance of the existing built environment. The project, in the frame the social responsibility program of Politecnico di Milano (Polisocial), is based on a multidisciplinary and integrated design methodology named IMM (Integrated Modification Methodology). The research aims to demonstrate that in a planet where the informal settlements are exponentially growing, strategies to improve the quality of life of their inhabitants are possible, and preliminary results, mostly achieved in the diagnostic phase of the process, are presented. Rocinha is seen as a complex system that has been investigated in its own morphological structure and the related environmental performance, focusing on: climate and energy, ecosystem services, waste management and their relation with urban morphology. This phase opens up to the next phases, specifically the intervention and retrofitting, that intend to select intervention areas and priorities and then to objectively size the implementation in Rocinha

Generalização e análise multirresolução de modelos digitais do terreno com base em transformada WAVELET

Co-Orientador : Henrique FirkowskiOrientador : Edson Aparecido MitishitaTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciencias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 28/08/2009Bibliografia: fls.138-144Área de concentraçãoResumo: Os modelos digitais de terreno (MDT) têm sido empregados nas mais diversas áreas do conhecimento em que se necessita de visualização e análise da superfície geográfica em três dimensões. O formato de grade regular tem sido largamente empregado para o armazenamento de dados de MDT por sua simplicidade de algoritmo e rapidez de processamento. Os sistemas de laser scanner permitem a obtenção de modelos digitais de terreno de alta resolução e com grande acurácia. Este trabalho tem por objetivo verificar o comportamento da transformada wavelet na generalização de modelos digitais do terreno sob a forma de grades regulares, obtidas a partir de dados do laser scanner. Este trabalho justifica-se pelo fato de que, em pesquisa feita sobre o assunto, observou-se que a transformada wavelet tem sido largamente utilizada para o tratamento multiescalar (multirresolução) em áreas tão diversas como matemática, geofísica, astronomia, física, processamento de sinais e imagens, engenharia elétrica, medicina, entre outras. Entretanto, a quantidade de trabalhos publicados na área de Geociências é ainda muito pequena, apesar das propriedades da transformada wavelet, que a tornam uma ferramenta matemática natural para generalização e análise em diferentes escalas. As transformadas wavelets foram implementadas em programas na linguagem Matlab. Foram utilizadas as wavelets de Haar, Daubechies e Symlets. A generalização por Krigagem foi utilizada para a comparação dos resultados. Os resultados obtidos nos experimentos realizados permitem afirmar que a transformada wavelet pode ser utilizada como alternativa para a generalização de MDT em razão da facilidade de implementação, baixo custo computacional, alta velocidade de processamento e acurácia compatível com a resolução obtida no MDT generalizado, além de ser um método natural de análise multirresolução.Abstract: The digital terrain models (DTM) have been used in several areas of knowledge for the visualization and analysis of geographic surface in three dimensions. The regular grid format has been widely used for data storage of DTM due to its algorithm simplicity and fast processing. The laser scanner systems allow obtaining digital elevation models with high resolution and great accuracy. This work aims at studying the behavior of the wavelet transform for digital terrain models generalization in form of regular grids, obtained from laser scanner data. This work is justified because it was observed in papers available that the wavelet transform has been widely used for treating multiscale (multiresolution) in areas as mathematics, geophysics, astronomy, physics, signal and images processing, electrical engineering, medicine, among others. However, the number of published studies of Geosciences is still very small, although the properties of the wavelet transform, which makes it a natural mathematical tool for generalization and analysis at different scales. The wavelet transforms were implemented in Matlab language programs. Haar, Daubechies and Symlet wavelets were used. The Kriging generalization was used for the comparison of the results. The experiments shown that the wavelet transform can be used as an alternative for generalization of DTM due to the implementation facility, low computational cost, high processing speed and accuracy compatible with the resolution obtained in the generalized DTM, and be a natural method for multiresolution analysis

Development of regional spatial data infrastructure (SDI) case study in hearth of Borneo

Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.The Heart of Borneo (HoB) initiative was declared on 12 February 2007 in Bali, with purpose to collaborate conservation activities in Borneo Island among Brunei Darussalam, Indonesia and Malaysia. The initiative will join 23 National Parks from three different countries. Concerning the fragmented geographic information from heterogeneous sources, there is a necessity to establish a better management of geographic information among three countries in Borneo Island. The establishment of a Spatial Data Infrastructure (SDI) is one possible solution. In fact, Brunei Darussalam, Indonesia and Malaysia have already developed National Spatial Data Infrastructures (NSDI). The current status of NSDIs is critical for the development of a regional conservation SDI for HoB, but the information for current status of NSDI developments is not available. In this research, the current status of NSDI developments is examined by adopting Reference Model for Open Distributed Processing (RM-ODP). The analysis continues with the identification of required components for developing a regional conservation SDI in HoB. The state of play analysis for the European SDI (INSPIRE) is adopted to investigate available and missing components. On this basis, recommendations for the regional SDI are provided. A prototypical geoportal for regional SDI in HoB is implemented by utilizing GeoNetwork software

Ontology-driven urban issues identification from social media.

As cidades em todo o mundo enfrentam muitos problemas diretamente relacionados ao espaço urbano, especialmente nos aspectos de infraestrutura. A maioria desses problemas urbanos geralmente afeta a vida de residentes e visitantes. Por exemplo, as pessoas podem relatar um carro estacionado em uma calçada que está forçando os pedestres a andar na via, ou um enorme buraco que está causando congestionamento. Além de estarem relacionados com o espaço urbano, os problemas urbanos geralmente demandam ações das autoridades municipais. Existem diversas Redes Sociais Baseadas em Localização (LBSN, em inglês) no domínio das cidades inteligentes em todo o mundo, onde as pessoas relatam problemas urbanos de forma estruturada e as autoridades locais tomam conhecimento para então solucioná-los. Com o advento das redes sociais como Facebook e Twitter, as pessoas tendem a reclamar de forma não estruturada, esparsa e imprevisível, sendo difícil identificar problemas urbanos eventualmente relatados. Dados de mídia social, especialmente mensagens do Twitter, fotos e check-ins, tem desempenhado um papel importante nas cidades inteligentes. Um problema chave é o desafio de identificar conversas específicas e relevantes ao processar dados crowdsourcing ruidosos. Neste contexto, esta pesquisa investiga métodos computacionais a fim de fornecer uma identificação automatizada de problemas urbanos compartilhados em mídias sociais. A maioria dos trabalhos relacionados depende de classificadores baseados em técnicas de aprendizado de máquina, como SVM, Naïve Bayes e Árvores de Decisão; e enfrentam problemas relacionados à representação do conhecimento semântico, legibilidade humana e capacidade de inferência. Com o objetivo de superar essa lacuna semântica, esta pesquisa investiga a Extração de Informação baseada em ontologias, a partir da perspectiva de problemas urbanos, uma vez que tais problemas podem ser semanticamente interligados em plataformas LBSN. Dessa forma, este trabalho propõe uma ontologia no domínio de Problemas Urbanos (UIDO) para viabilizar a identificação e classificação dos problemas urbanos em uma abordagem automatizada que foca principalmente nas facetas temática e geográfica. Uma avaliação experimental demonstra que o desempenho da abordagem proposta é competitivo com os algoritmos de aprendizado de máquina mais utilizados, quando aplicados a este domínio em particular.The cities worldwide face with many issues directly related to the urban space, especially in the infrastructure aspects. Most of these urban issues generally affect the life of both resident and visitant people. For example, people can report a car parked on a footpath which is forcing pedestrians to walk on the road or a huge pothole that is causing traffic congestion. Besides being related to the urban space, urban issues generally demand actions from city authorities. There are many Location-Based Social Networks (LBSN) in the smart cities domain worldwide where people complain about urban issues in a structured way and local authorities are aware to fix them. With the advent of social networks such as Facebook and Twitter, people tend to complain in an unstructured, sparse and unpredictable way, being difficult to identify urban issues eventually reported. Social media data, especially Twitter messages, photos, and check-ins, have played an important role in the smart cities. A key problem is the challenge in identifying specific and relevant conversations on processing the noisy crowdsourced data. In this context, this research investigates computational methods in order to provide automated identification of urban issues shared in social media streams. Most related work rely on classifiers based on machine learning techniques such as Support Vector Machines (SVM), Naïve Bayes and Decision Trees; and face problems concerning semantic knowledge representation, human readability and inference capability. Aiming at overcoming this semantic gap, this research investigates the ontology-driven Information Extraction (IE) from the perspective of urban issues; as such issues can be semantically linked in LBSN platforms. Therefore, this work proposes an Urban Issues Domain Ontology (UIDO) to enable the identification and classification of urban issues in an automated approach that focuses mainly on the thematic and geographical facets. Experimental evaluation demonstrates the proposed approach performance is competitive with most commonly used machine learning algorithms applied for that particular domain.CNP

Arquitetura para integração de dados interligados abertos à INDE-BR

Resumo: A crescente disponibilidade de dados da web gerou a demanda para que esta seja tratada como uma única base interligada de conhecimento a ser explorada. Adicionalmente, os governos, como grandes produtores de informação essencial, também estão sendo exigidos para que a publique de forma aberta, transparente e processável por máquina. Tais necessidades levaram a criação de um novo paradigma, dos dados interligados abertos, efetivada no governo brasileiro através de iniciativas como a Infraestrutura Nacional de Dados Abertos (INDA) e do portal dados.gov.br. O conhecimento do território surge neste contexto como forte componente na integração de informação de diversas naturezas. A comunidade de informação geoespacial tem uma história de busca por padrões e ações de interoperabilidade desde a década de 1990 já percebendo a necessidade de se superar obstáculos de conflitos sintáticos e semânticos. A arquitetura orientada a serviços vem embasando estes esforços, que culminaram com a criação das Infraestruturas de Dados Espaciais (IDEs), nas quais padrões, políticas públicas, tecnologia e formação de recursos são coordenados em busca da melhoria do compartilhamento e uso da informação geoespacial. No entanto, os dados publicados na Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais (INDE-BR) através de serviços web padronizados não consegue ser acessada diretamente no formato orientado a recursos dos dados interligados. Para isso é necessário um conjunto de medidas que englobam a criação e manutenção de ontologias, a disponibilização de formas de publicação compatíveis e a ligação de bases de dados de diversas fontes Neste trabalho, foi proposta uma arquitetura para esta integração, que foi demonstrada através de um caso de uso, definindo ontologias para a divisão político-administrativa brasileira e com o desenvolvimento de um serviço web mediador que transforma dados diretamente de um serviço WFS compatível com a INDE-BR para o formato RDF, este por sua vez compatível com a INDA

Análise da rede fluvial em diferentes escalas utilizando a teoria fractal e produtos de sensoriamento remoto

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2011Fundamentando-se na teoria dos fractais este volume traz os resultados, análises e novas perspectivas acerca da sua aplicação da referida teoria em análise de redes de drenagem. A área de estudos escolhida para aplicação da metodologia é a Bacia Hidrográfica do Rio Cachoeira, está localizada no município de Joinville no Estado de Santa Catarina, Brasil. Foram utilizados dados da rede de drenagem da área de estudo na forma vetorial obtidas de bases cartográficas, radar (SRTM) e laserscanning. Para gerar a informação fractal dos dados utilizou-se o método Box-counting através do qual se calculou a dimensão fractal dos dados de entrada em 2D e 3D. O método foi aplicado de maneira manual, onde se realizaram etapas passo a passo, em softwares proprietários e em software gerado a partir de ferramentas livres disponíveis na rede mundial de computadores o qual foi denominado 'Bacia Fractal'. Os resultados quantificam as diferenças entre os valores de dimensão fractal obtidas para os dados de entrada provenientes de diferentes produtos do sensoriamento remoto utilizados bem como para os dados planimétricos e planialtimétricos.Based on the fractal theory this volume presents the results, analyses and new perspectives about that theory application concerning to drainage network. The study area chosen to apply the method is the Cachoeira's River Basin, it is located in Joinville municipality at Santa Catarina's State, Brazil. The drainage network data used to represent the study area in the vectorial form were obtained through base map, radar (SRTM) and laserscanning. To output the fractal information from the data the box-counting method were used to calculate the fractal dimension from the 2D and 3D input data. The method were applied manually, were it happened step by step, in proprietor software and in a software developed from free tools available on the world wild web which was named 'bacia fractal'. The results measure the differences between the fractal dimension values obtained to the input data originated from the planimetric and altimetric data

SBE16 Brazil & Portugal - Sustainable Urban Communities towards a Nearly Zero Impact Built Environment

Vol. IThe organizers of SBE 16 Brazil & Portugal were challenged to promote discussions and the development of solutions for an important and, at the same time, very ambitious topic ? Sustainable Urban Communities towards a Nearly Zero Impact Built Environment. This is the main focus of the international conference SBE16 Brazil & Portugal; the only event of the SBE16/17 conference series being held in Latin America, more precisely, in Vitória (Espírito Santo), Brazil, from the 7th until the 9th of September 2016. The conference offered a unique opportunity to bring together researchers from all over the world to share evidence-based knowledge in the field and succeeded to achieve its goals since many contributions from various parts of the planet were received, addressing a tiny part of the problem or trying to perform the difficult task of making the sum of the parts a coherent whole.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

SBE16 Brazil & Portugal - Sustainable Urban Communities towards a Nearly Zero Impact Built Environment

Vol. IThe organizers of SBE 16 Brazil & Portugal were challenged to promote discussions and the development of solutions for an important and, at the same time, very ambitious topic ? Sustainable Urban Communities towards a Nearly Zero Impact Built Environment. This is the main focus of the international conference SBE16 Brazil & Portugal; the only event of the SBE16/17 conference series being held in Latin America, more precisely, in Vitória (Espírito Santo), Brazil, from the 7th until the 9th of September 2016. The conference offered a unique opportunity to bring together researchers from all over the world to share evidence-based knowledge in the field and succeeded to achieve its goals since many contributions from various parts of the planet were received, addressing a tiny part of the problem or trying to perform the difficult task of making the sum of the parts a coherent whole.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Weiterentwicklung analytischer Datenbanksysteme

This thesis contributes to the state of the art in analytical database systems. First, we identify and explore extensions to better support analytics on event streams. Second, we propose a novel polygon index to enable efficient geospatial data processing in main memory. Third, we contribute a new deep learning approach to cardinality estimation, which is the core problem in cost-based query optimization.Diese Arbeit trägt zum aktuellen Forschungsstand von analytischen Datenbanksystemen bei. Wir identifizieren und explorieren Erweiterungen um Analysen auf Eventströmen besser zu unterstützen. Wir stellen eine neue Indexstruktur für Polygone vor, die eine effiziente Verarbeitung von Geodaten im Hauptspeicher ermöglicht. Zudem präsentieren wir einen neuen Ansatz für Kardinalitätsschätzungen mittels maschinellen Lernens