Sistemas de Información Geográfica sensibles para el análisis espacio-temporal de redes móviles en Barcelona

Autores/as

  • Francisco Reis Sacramento Gutierres Eurecat - Centro Tecnológico de Cataluña http://orcid.org/0000-0002-7991-7115
  • Antonio Torrente Eurecat - Centro Tecnológico de Cataluña
  • Marc Torrent-Moreno Eurecat - Centro Tecnológico de Cataluña

DOI:

https://doi.org/10.5821/ace.14.40.5349

Palabras clave:

WebGIS, Visualización sensible, Información abierta, Ciudades Inteligentes

Resumen

Objetivo

Este documento propone una metodología para utilizar los datos de cobertura de la red de telefonía móvil de la plataforma de Cobertura Móvil (GenCat) para detectar patrones espaciales y temporales en múltiples escalas y en diferentes niveles de granularidad geográfica (clases administrativas y de Atlas Urbano). El documento describe un Sistema de información geográfica sensible ("Cobertura móvil sensible (RMC)") de una gran cantidad de datos de puntos de redes móviles que integran técnicas de resumen y modelos visuales dinámicos.

Metodología

Para ese propósito, se describe e implementa un marco integrado de Análisis de Datos Exploratorios (EDA) y GIS Cloud Computing, utilizando herramientas de código abierto como Jupyter (Python), ArcGIS Online y el ESRI Web AppBuilder para ArcGIS. La metodología fue probada con datos de Barcelona en agosto de 2015.

Conclusiones

El marco RMC presenta capacidades para integrar información adicional del panorama de Big Data de Cataluña y, por lo tanto, mejorar el acceso a datos abiertos para el sector público, empresas privadas, ciudadanos y científicos. Los métodos desarrollados tienen potencial para la definición y el análisis de la distribución de indicadores de agregación en ciudades, el monitoreo de la precisión de las redes móviles en diferentes contextos administrativos y urbanos, y permiten a los ciudadanos dar sentido a dichos datos para mejorar su conocimiento científico, la vida diaria y Fomento de la toma de decisiones colectivas.

Originalidad

El documento demuestra que RMC puede ser una herramienta muy útil para la visualización receptiva y para mejorar los diferentes procesos de toma de decisiones en Barcelona. Sugerimos un enfoque de la ciencia de datos, donde el flujo de trabajo completo tiene lugar dentro de un paradigma de Big Data, para producir resultados reproducibles, utilizando las mejores prácticas en investigación científica.

Biografía del autor/a

Francisco Reis Sacramento Gutierres, Eurecat - Centro Tecnológico de Cataluña

Investigador del grupo Big Data Analytics en Eurecat. Doctor en Geografía Física para el Instituto de Geografía y Ordenación del Territorio de la Universidad de Lisboa (IGOT-UL), máster en conservación, postgrado en SIG aplicado a las ciudades de la Tierra por la Facultad de Ciencias de la Universidad de Lisboa i Licenciatura en Ingeniería Biofísica - Planificación y Gestión Ambiental para la Universidad de Evora. Antes de incorporarse a Eurecat, participó en diferentes proyectos europeos y nacionales, como LUCAS, un estudio piloto sobre el suministro de estadísticas de armonización de la protección / la cobertura de medios de comunicación de la tecnología de la tecnología. Información Geográfica (sinergias entre LUCAS i los sistemas nacionales); Iniciativa MYGEOSS, un contrato de expertos en investigación europea para aplicaciones innovadoras en los ámbitos sociales y medioambientales promovidos por la Comisión Europea (CE) y EUREGIO NL-Alemania - controlando los impactos de las políticas de conservación de la biodiversidad en un paisaje muy fragmentado a través de las fronteras internacionales. Ha participado en Sistemas de Información Geográfica (SIG), Teledetección (RS), GIS Cloud Computing, Modelización predictiva, estadísticas y seguimiento y modelización de hábitats de la Red Natura 2000 (Directiva de Hábitats de la UE) y evaluación del uso del suelo y del suelo. Cover (LULC) cambia en sus posiciones anteriores en el Instituto de Geografía y Ordenación del Territorio de la Universidad de Lisboa (IGOT-UL), Instituto Nacional de Estadística (INE) / Eurostat y Facultad de Ciencias de la Geoinformación y Observación de la Tierra (ITC) - Universidad de Twente.

Antonio Torrente, Eurecat - Centro Tecnológico de Cataluña

Jefe de la Unidad de Data Science y Big Data Analytics, Eurecat.

Marc Torrent-Moreno, Eurecat - Centro Tecnológico de Cataluña

Jefe de la Unidad de Tecnologías Multimedia, Eurecat.

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Publicado

2019-06-30

Número

Sección

Sección de Artículos