Representación de grafos para la cuantificación de la percepción urbana espacial
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Date
2022
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Abstract
El estudio de la percepción urbana es la apreciación cualitativa que tienen las personas de paisajes urbanos. Esta área responde a preguntas como ”¿qué tan bello parece este lugar?” o ”¿cual lugar parece más seguro?”. Capturar esta información es relevante para planes de desarrollo de la ciudad, y políticas urbanas y su asignación de recursos. Sin embargo, adquirir y cuantificar datos de percepción urbana es un desafío dado el tamaño de los paisajes urbanos y el cambio constante de las ciudades. Entre las disciplinas de percepción urbana, la percepción urbana visual es la más investigada dado que las personas experimentan los espacios urbanos principalmente a través de percepción visual, lo que afecta su interacción con la ciudad. Capturar la percepción urbana visual es esencial para descubrir y comprender las acciones de las personas y las inequidades sociales presentes en la ciudad. Durante la ultima década, la disponibilidad de sets de datos masivos de esta índole ha ido en aumento, permitiendo el uso de estrategias de redes neuronales para predicción de percepción urbana visual. Las investigaciones con modelos de aprendizaje profundo han obtenido resultados exitosos y trabajos más recientes consideraron añadir componentes visuales para incorporar explicabilidad. Hasta el momento, el enfoque de las investigaciones ha sido trabajar con datos visuales, mientras que no hay trabajos que incluyan estructuras de datos que representen mejor una ciudad. Los grafos son una de las mejores estructuras de datos para codificar la información rica y compleja que ofrece una ciudad. En este trabajo el enfoque es descubrir el efecto que tienen las estructuras de grafo en la tarea de prediccion de percepción urbana. Los experimentos realizados muestran el nivel de información que entrega cada tipo de dato y el desempeño resultante de combinar ambas fuentes.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2022
Keywords
Redes neuronales, Grafos, Planificación urbana, Percepción urbana, Ciudad como un grafo, Redes neuronales de grafo