LUM_OSM : une plateforme pour l'évaluation de la mixité urbaine à partir de données participatives

Luciano Gervasoni 1 Martì Bosch 2 Serge Fenet 3 Peter Sturm 1
1 STEEP - Sustainability transition, environment, economy and local policy
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann
2 ENAC - School of Architecture, Civil and Environmental Engineering
3 DM2L - Data Mining and Machine Learning
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : L’augmentation de plus en plus rapide des populations urbaines depuis les dernières décennies, en conjonction avec l’accessibilité croissante de données urbaines massives, motivent de plus en plus de recherches portant sur la soutenabilité du développement urbain. Nous présentons dans cet article une plateforme d’analyse et de construction de cartes de mixité urbaine afin d’aider les planificateurs urbains à évaluer des indices de mixité. Dans ce premier travail, nous nous focalisons sur les usages résidentiels et d’activités, qui sont extraits des données collaboratives d’Open-StreetMap. Ils servent à la construction d’une représentation continue de l’indice d’entropie, mais peuvent être généralisés à tout indice. La méthode est appliquée à plusieurs villes, et les premiers résultats sont présentés.
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https://hal.inria.fr/hal-01548341
Contributor : Peter Sturm <>
Submitted on : Tuesday, June 27, 2017 - 2:25:41 PM
Last modification on : Tuesday, February 26, 2019 - 10:45:22 AM
Long-term archiving on : Wednesday, January 17, 2018 - 10:37:19 PM

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  • HAL Id : hal-01548341, version 1

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Luciano Gervasoni, Martì Bosch, Serge Fenet, Peter Sturm. LUM_OSM : une plateforme pour l'évaluation de la mixité urbaine à partir de données participatives. Atelier Gestion et Analyse des données Spatiales et Temporelles, Cyril De Runz; Eric Kergosien; Thomas Guyet; Christian Sallaberry, Jan 2017, Grenoble, France. pp.3-23. ⟨hal-01548341⟩

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