Titulo:
Alternativas para la Adquisición de Datos Colaborativos Necesarios en la Construcción de Mapas de Ruido de Trafico Automotor
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Sumario:
La construcción de mapas de ruido por métodos de cálculo requiere el levantamiento de datos geográficos para conformar las bases datos geográficas, involucrando personal y equipo técnico especializado. Actualmente,existen iniciativas colaborativas de las tecnologías de la información y de la comunicación que permiten compartir y editar geodatos para potenciar proyectos ambientales de gestión de ruido. De igual forma, las ciudades integran sistemas de seguridad y movilidad con datos colaborativos, permitiendo caracterizar los geodatos asociados al modelado del ruido. Por ello, en este artículo se presentan una iniciativa para la recolección de geodatos y estrategias para la estimación de atributos asociados a fuentes de ruido para generar ma... Ver más
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2027-5846
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2017-07-30
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Ingenierías USBmed - 2017
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La construcción de mapas de ruido por métodos de cálculo requiere el levantamiento de datos geográficos para conformar las bases datos geográficas, involucrando personal y equipo técnico especializado. Actualmente,existen iniciativas colaborativas de las tecnologías de la información y de la comunicación que permiten compartir y editar geodatos para potenciar proyectos ambientales de gestión de ruido. De igual forma, las ciudades integran sistemas de seguridad y movilidad con datos colaborativos, permitiendo caracterizar los geodatos asociados al modelado del ruido. Por ello, en este artículo se presentan una iniciativa para la recolección de geodatos y estrategias para la estimación de atributos asociados a fuentes de ruido para generar mapas de ruido. Además, se presenta un caso de estudio del proceso para validar las iniciativas y las estrategiaspropuestas.
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Alternativas para la Adquisición de Datos Colaborativos Necesarios en la Construcción de Mapas de Ruido de Trafico Automotor Alternativas para la Adquisición de Datos Colaborativos Necesarios en la Construcción de Mapas de Ruido de Trafico Automotor La construcción de mapas de ruido por métodos de cálculo requiere el levantamiento de datos geográficos para conformar las bases datos geográficas, involucrando personal y equipo técnico especializado. Actualmente,existen iniciativas colaborativas de las tecnologías de la información y de la comunicación que permiten compartir y editar geodatos para potenciar proyectos ambientales de gestión de ruido. De igual forma, las ciudades integran sistemas de seguridad y movilidad con datos colaborativos, permitiendo caracterizar los geodatos asociados al modelado del ruido. Por ello, en este artículo se presentan una iniciativa para la recolección de geodatos y estrategias para la estimación de atributos asociados a fuentes de ruido para generar mapas de ruido. Además, se presenta un caso de estudio del proceso para validar las iniciativas y las estrategiaspropuestas. Marulanda, Jhon Sergio Ochoa Villegas, Jonathan Tafur Jiménez, Luis Alberto Ciudades Inteligentes Gestión del ruido Mapas Colaborativos Mapas estratégicos de Ruido sistemas de información geográfica Mapas de Ruido 8 2 Núm. 2 , Año 2017 : Ingenierías USBMed Artículo de revista Journal article 2017-07-30T00:00:00Z 2017-07-30T00:00:00Z 2017-07-30 application/pdf Universidad San Buenaventura - USB (Colombia) Ingenierías USBMed 2027-5846 https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/view/2855 10.21500/20275846.2855 https://doi.org/10.21500/20275846.2855 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Ingenierías USBmed - 2017 14 22 I. Alice, E. González, and B. 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Wetjen, “Counting Cars and Analyzing Traffic with a Raspberry Pi, a Webcam and ThingSpeak,” MakerZone, 2015. [Online]. Available: http://makerzone.mathworks.com/blog/counting-cars-and-analyzing-traffic-raspberry-pi-thingspeak/. [Accessed: 13-Jul-2016]. [29] A. Sobral, L. Oliveira, L. Schnitman, and F. Souza, “Highway traffic congestion classification using holistic properties,” Int. Conf. Signal Process. Pattern Recognit. Appl., no. November 2015, pp. 458–465, 2013. [30] M. Goetz and A. Zipf, “OpenStreetMap in 3D–Detailed Insights on the Current Situation in Germany,” City, Proc. Agil. 2012 Int. …, no. 1, pp. 24–27, 2012. [31] M. Over, A. Schilling, S. Neubauer, and A. Zipf, “Generating web-based 3D City Models from OpenStreetMap: The current situation in Germany,” Comput. Environ. Urban Syst., vol. 34, no. 6, pp. 496–507, 2010. [32] Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), “Estimaciones y Proyecciones de Población,” 2016. https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/download/2855/2646 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |