Visualização de fluxos de mobilidade urbana com bundling
Nos últimos anos, houve um crescimento na geração e disponibilização de uma variedade de dados de mobilidade de veículos urbanos, tais como carros, ônibus, aviões, embarcações, cujo conteúdo revela a dinâmica de fluxo entre diferentes regiões espaciais. A posição desses objetos é geralmente mapeada...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositório: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-12092025-123456 |
| Acesso em linha: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-12092025-123456/ |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Bundling Cidades inteligentes Dados de mobilidade Data visualization Mobilidade urbana Mobility data Smart cities Urban mobility Visualização de dados |
| Resumo: | Nos últimos anos, houve um crescimento na geração e disponibilização de uma variedade de dados de mobilidade de veículos urbanos, tais como carros, ônibus, aviões, embarcações, cujo conteúdo revela a dinâmica de fluxo entre diferentes regiões espaciais. A posição desses objetos é geralmente mapeada em registros 2D, como latitude e longitude, registrando sua trajetória ao longo do tempo. A análise dessas trajetórias tem diversas aplicações, como detecção de padrões de origem-destino, monitoramento do fluxo ou a observação de eventos externos, como mudanças climáticas, e seus impactos no tráfego. Com isso, gestores de uma cidade conseguem mais informações para auxiliar na tomada de decisão e planejamento do trânsito. No entanto, é um desafio visualizar grandes quantidades de dados de conjuntos de dados de mobilidade. Desenhar grandes quantidades de trajetórias diretamente em um mapa geralmente causa uma oclusão de dados, prejudicando a análise visual. Exibir os múltiplos atributos que acompanham essas trajetórias é um desafio ainda maior. Uma abordagem para resolver esse problema é o bundling, que agrupa trajetórias espacialmente próximas em uma representação simplificada. Nesta dissertação, adaptamos uma técnica recente de bundling para visualizar e analisar grandes conjuntos de dados de mobilidade urbana. Nosso estudo de caso é baseado na pesquisa origem-destino de viagens da Região Metropolitana de São Paulo, uma das áreas de tráfego mais intenso do mundo. Os resultados mostram que o bundling ajuda a identificar e analisar vários padrões de mobilidade para diferentes atributos de dados, como horários de pico, renda e modos de transporte |
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