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    Inferência da qualidade de dados VGI a partir de métricas intrínsecas

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    R - T - CAIO DOS ANJOS PAIVA.pdf (12.51Mb)
    Date
    2021
    Author
    Paiva, Caio dos Anjos, 1981-
    Metadata
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    Subject
    Ciências - Estudo e ensino
    Geodésia
    xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-type
    Tese Digital
    Abstract
    Resumo: A atualização de mapas de referência é o foco das pesquisas sobre o uso da Informação Geográfica Voluntária (VGI) em países com déficit ou restrições de acesso a dados espaciais. O uso racional dos dados colaborativos, entretanto, requer o conhecimento prévio sobre sua qualidade. Grande parte das pesquisas voltadas ao conhecimento desta qualidade usa métricas oficiais de cunho comparativo. Nesse caso, os dados colaborativos são comparados com outros dados de referência, em geral oficiais, considerados mais confiáveis. Como a motivação para a busca do VGI é justamente a falta de dados oficiais, tais métricas não são adequadas. Em função disto, este estudo propõe uma sequência de etapas metodológicas para inferir a acurácia posicional e a completude dos dados colaborativos em locais isentos de dados oficiais ou de referência. Para tal, foram estudados e definidos um conjunto de parâmetros intrínsecos e variáveis sociodemográficas para verificar como estes influenciam a qualidade VGI. Os resultados mostraram que é possível inferir a acurácia posicional e completude qualidade dos dados colaborativos sem comparações diretas com outros dados de referência.
     
    Abstract: Updating reference maps is the focus of research on the use of VGI in countries deficit of spatial data. To use collaborative data, however, we need to estimate its quality. Much of the research uses comparative metrics for this purpose. In this case, collaborative data is compared with official data considered to be more reliable. As the motivation for the search for VGI is precisely the lack of official data, those parameters mentioned are not adequate. This study tested a set of intrinsic parameters and sociodemographic variables to verify how these variables influence the VGI quality.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/73668
    Collections
    • Teses [98]

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