Artigo em revista científica Q1
Data analytics process over road accidents data—A case study of Lisbon city
Joao Mesquitela (Mesquitela, J.); Luís B. Elvas (Elvas, L. B.); Joao C Ferreira or Joao Ferreira (Ferreira, J.); Luís Nunes (Nunes, L.);
Título Revista
ISPRS International Journal of Geo-Information
Ano (publicação definitiva)
2022
Língua
Inglês
País
Suíça
Mais Informação
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N.º de citações: 10

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Abstract/Resumo
Traffic accidents in urban areas lead to reduced quality of life and added pressure in the cities’ infra-structures. In the context of smart city data is becoming available that allows a deeper analysis of the phenomenon. We propose a data fusion process from different information sources like road accidents, weather conditions, local authority reports tools, traffic, fire brigade. These big data analytics allow the creation of knowledge for local municipalities using local data. Data visualizations allow big picture overview. This paper presents an approach to the geo-referenced accident-hotspots identification. Using ArcGIS Pro, we apply Kernel Density and Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*) tools, identifying the existence of black spots in terms of location and context conditions, and evaluate the possible human, environmental and circumstantial factors that may influence the severity of accidents. The results were validated by an expert committee. This approach can be applied to other cites wherever this data is available.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Road accidents,Black spots,GIS,Data analysis
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Ciências da Terra e do Ambiente - Ciências Naturais
  • Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UIDB/04466/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.