Utilización de software de Big Data en la arquitectura y la planificación urbano-territorial

Autores
Barbero, Dante Andrés; Chevez, Pedro Joaquín; Discoli, Carlos Alberto; Martini, Irene
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Un problema recurrente en arquitectura y planificación urbano-territorial es poder encontrar grupos de elementos con características homogéneas. En arquitectura, las clasificaciones edilicias/constructivas se deducen a partir de un número de parámetros o variables, y si se analiza la estructura urbana es posible identificar áreas homogéneas según el tipo de uso de suelo, cobertura de servicios, entre otros aspectos. Cuando el volumen de datos para procesar es tal que no se pueden analizar mediante métodos convencionales, es necesario recurrir a técnicas de Big Data. En este trabajo se utilizará un framework para Big Data (Apache Spark) para descubrir áreas homogéneas en cuanto a cobertura de servicios urbanos básicos de infraestructura y saneamiento. Identificar tales áreas permitirá localizar lugares con similares prestaciones, inferir nuevas demandas en función de posibles crecimientos urbanos e identificar lugares de la periferia hacia donde puede crecer la ciudad, entre otros posibles usos.
A frequent problem in architecture and urban-territorial planning is to be able to find groups of elements with homogeneous characteristics. In architecture, building/construction classifications are deduced from a number of parameters or variables; and if the urban structure is analyzed, it is possible to identify homogeneous areas according to the type of land use, services coverage, among other possible aspects. When the volume of data to be processed is such that it cannot be analyzed by conventional methods, it is necessary to use Big data techniques. In this work, a framework for Big data (Apache Spark) will be used to discover homogeneous areas in terms of coverage of urban basic services of infrastructure and sanitation. Identifying such areas will allow to locate places with similar benefits, infer new demands based on possible urban growths and identify places on the periphery where the city can grow, among other possible uses.
Um problema recorrente na arquitetura e no planejamento urbano- -territorial é conseguir encontrar grupos de elementos com características homogêneas. Na arquitetura, as classificações edilícias / construtivas são deduzidas de uma série de parâ- metros ou variáveis, e se a estrutura urbana for analisada é possível identificar áreas homogêneas de acordo com o tipo de uso do solo, cobertura de serviços, entre outros aspectos. Quando o volume de dados a processar é tal que não pode ser analisado pelos métodos convencionais, é necessário recorrer às técnicas de Big Data. Neste trabalho, será usado um framework para Big Data (Apache Spark) para descobrir áreas homogêneas em termos de cobertura de infraestrutura urbana básica e serviços de saneamento. Identificar tais áreas permitirá localizar lugares com benefícios semelhantes, inferir novas demandas a partir do possível crescimento urbano e identificar lugares na periferia onde a cidade pode crescer, entre outros usos possíveis.
Fil: Barbero, Dante Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido. - Universidad Nacional de la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido.; Argentina
Fil: Chevez, Pedro Joaquín. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido. - Universidad Nacional de la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido.; Argentina
Fil: Discoli, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido. - Universidad Nacional de la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido.; Argentina
Fil: Martini, Irene. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido. - Universidad Nacional de la Plata. Instituto de Investigaciones y Politicas del Ambiente Construido.; Argentina
Materia
BIGA DATA
MINERIA DE DATOS
ARQUITECTURA
PLANIFICACION URBANA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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In architecture, building/construction classifications are deduced from a number of parameters or variables; and if the urban structure is analyzed, it is possible to identify homogeneous areas according to the type of land use, services coverage, among other possible aspects. When the volume of data to be processed is such that it cannot be analyzed by conventional methods, it is necessary to use Big data techniques. In this work, a framework for Big data (Apache Spark) will be used to discover homogeneous areas in terms of coverage of urban basic services of infrastructure and sanitation. Identifying such areas will allow to locate places with similar benefits, infer new demands based on possible urban growths and identify places on the periphery where the city can grow, among other possible uses.Um problema recorrente na arquitetura e no planejamento urbano- -territorial é conseguir encontrar grupos de elementos com características homogêneas. Na arquitetura, as classificações edilícias / construtivas são deduzidas de uma série de parâ- metros ou variáveis, e se a estrutura urbana for analisada é possível identificar áreas homogêneas de acordo com o tipo de uso do solo, cobertura de serviços, entre outros aspectos. Quando o volume de dados a processar é tal que não pode ser analisado pelos métodos convencionais, é necessário recorrer às técnicas de Big Data. Neste trabalho, será usado um framework para Big Data (Apache Spark) para descobrir áreas homogêneas em termos de cobertura de infraestrutura urbana básica e serviços de saneamento. Identificar tais áreas permitirá localizar lugares com benefícios semelhantes, inferir novas demandas a partir do possível crescimento urbano e identificar lugares na periferia onde a cidade pode crescer, entre outros usos possíveis.Fil: Barbero, Dante Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - la Plata. 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A frequent problem in architecture and urban-territorial planning is to be able to find groups of elements with homogeneous characteristics. In architecture, building/construction classifications are deduced from a number of parameters or variables; and if the urban structure is analyzed, it is possible to identify homogeneous areas according to the type of land use, services coverage, among other possible aspects. When the volume of data to be processed is such that it cannot be analyzed by conventional methods, it is necessary to use Big data techniques. In this work, a framework for Big data (Apache Spark) will be used to discover homogeneous areas in terms of coverage of urban basic services of infrastructure and sanitation. Identifying such areas will allow to locate places with similar benefits, infer new demands based on possible urban growths and identify places on the periphery where the city can grow, among other possible uses.
Um problema recorrente na arquitetura e no planejamento urbano- -territorial é conseguir encontrar grupos de elementos com características homogêneas. Na arquitetura, as classificações edilícias / construtivas são deduzidas de uma série de parâ- metros ou variáveis, e se a estrutura urbana for analisada é possível identificar áreas homogêneas de acordo com o tipo de uso do solo, cobertura de serviços, entre outros aspectos. Quando o volume de dados a processar é tal que não pode ser analisado pelos métodos convencionais, é necessário recorrer às técnicas de Big Data. Neste trabalho, será usado um framework para Big Data (Apache Spark) para descobrir áreas homogêneas em termos de cobertura de infraestrutura urbana básica e serviços de saneamento. Identificar tais áreas permitirá localizar lugares com benefícios semelhantes, inferir novas demandas a partir do possível crescimento urbano e identificar lugares na periferia onde a cidade pode crescer, entre outros usos possíveis.
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Barbero, Dante Andrés; Chevez, Pedro Joaquín; Discoli, Carlos Alberto; Martini, Irene; Utilización de software de Big Data en la arquitectura y la planificación urbano-territorial; Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Arquitectura y Urbanismo; Cuaderno Urbano; 29; 29; 12-2020; 99-118
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