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Título : Segmentación geométrica de la ciudad de Quito por medio de un método de aprendizaje no supervisado
Autor : Guzzardi, Luca (dir)
Vaca Ramírez, Felipe Javier
Descriptores / Subjects : Urbanismo - Análisis estadístico multivariable - Quito (Ecuador)
Sistemas de información geográfica - Quito (Ecuador)
Fecha de Publicación : sep-2015
Ciudad: Editorial : Quito: USFQ, 2015.
Cita Sugerida : Tesis (Magíster en Matemáticas Aplicadas), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Postgrados; Quito, Ecuador, 2014
Resumen / Abstract: El presente documento recoge una aplicación de métodos de análisis de datos en urbanismo y Sistemas de Información Geográfica. Se apunta a encontrar patrones de forma y densidad en el mapa de Quito, partiendo del supuesto de que existen similitudes entre las manzanas de la urbe en términos de sus atributos geométricos y su ubicación espacial. Los algoritmos Jerárquico Aglomerativo y DBSCAN han sido considerados como herramientas de análisis. Siendo el resultado una nueva segmentación de la ciudad, en la cual los nuevos barrios o sectores no están definidos de manera arbitraria, se abre la puerta a un replanteamiento de la planificación urbana.
Descripción : This document contains an application of data analysis methods on urbanism and Geographic Information Systems. It aims to find shape and density patterns in the map of Quito, starting from the assumption that there are some similarities between the city blocks in terms of its geometric features and its spatial location. The Hierarchical Agglomerative and DBSCAN algorithms have been considered as analysis tools. Since the result is a new partition of the city, in which the new neighborhoods or sectors are not defined in an arbitrary way, we open the door for rethinking urban planning.
URI : http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/4882
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría en Matemática Aplicada

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