${LUM\_OSM}$ : 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
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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Atelier Gestion et Analyse des données Spatiales et Temporelles, Jan 2017, Grenoble, France. 〈https://gt-gast.irisa.fr/gast-2017/〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [40 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/hal-01548341
Contributeur : Peter Sturm <>
Soumis le : mardi 27 juin 2017 - 14:25:41
Dernière modification le : mercredi 19 septembre 2018 - 10:00:46
Document(s) archivé(s) le : mercredi 17 janvier 2018 - 22:37:19

Fichier

lum_osm__egc_gast_2017_.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01548341, version 1

Citation

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, Jan 2017, Grenoble, France. 〈https://gt-gast.irisa.fr/gast-2017/〉. 〈hal-01548341〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

558

Téléchargements de fichiers

105