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Análise de tipificação de moradias no BAG

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Nós<\/SPAN> recebemos regularmente pedidos de usuários para um conjunto de dados que contenha a tipificação de residências.<\/SPAN> Recentemente investigamos isso mais a fundo e, embora não tenhamos planos de curto prazo para criar um conjunto de dados nacional,<\/SPAN> gostaria de mostrar como você mesmo pode criar tal conjunto de dados usando nossos dados BAG.<\/SPAN><\/P> <\/SPAN><\/P>Esta análise consiste em várias etapas. Vamos examinar os edifícios vizinhos para determinar se um edifício é isolado e, caso não seja, quantos edifícios adjacentes ele possui para definir se é uma casa de esquina ou uma casa geminada. Mas o BAG<\/A><\/SPAN> obviamente não contém apenas espaços residenciais, então usaremos os objetos residenciais para esclarecer isso. Também usaremos esses objetos residenciais para distinguir edifícios com múltiplos objetos residenciais, como apartamentos. No final deste blog, colocarei uma visão geral com links para mais informações.<\/SPAN><\/P>

<\/SPAN><\/P>Primeiro, começamos baixando os dados BAG. Você pode baixá-los mensalmente do nosso

grupo Datasets<\/A><\/SPAN> no ArcGIS Online. A razão pela qual uso aqui o arquivo geodatabase e não o serviço diário é porque vou editar os atributos. Análises em um serviço de feição são possíveis, mas edições (como em atributos) não são.<\/SPAN><\/P>

<\/SPAN><\/P>Etapa 1: Identificar edifícios sem função residencial<\/SPAN><\/STRONG><\/P>Do arquivo geodatabase BAG, fiz um

recorte<\/A><\/SPAN> dos edifícios e objetos residenciais no município de Best<\/SPAN>, Noord-Brabant. Embora o nome já indique que este é o melhor local para um conjunto de dados de teste, também é a vila onde cresci. Isso torna a verificação do resultado da análise muito mais fácil.<\/SPAN><\/P> <\/SPAN><\/P>Estamos interessados nos edifícios com objeto(s) residencial(is) com finalidade Função Residencial. Objetos residenciais podem ter múltiplas finalidades. Em nossos dados BAGv2 (veja também meu blog anterior<\/A><\/SPAN>) dividimos essas finalidades em atributos separados para facilitar as análises. Cada coluna indica com 1 ou 0 se a finalidade está presente ou não neste objeto residencial.<\/SPAN><\/P>

<\/SPAN><\/P> <\/SPAN><\/P>E vamos usar isso. Primeiro faço uma

seleção por atributo<\/A> <\/SPAN><\/SPAN>nos objetos residenciais:<\/SPAN><\/P>

Eu exporto essa seleção para uma nova classe de feição Verblijfsobject_Best_Woning, porque vamos usá-la novamente depois.

Em seguida, adiciono um novo campo à minha classe de feição Pand chamado Tipo de Residência. Aqui armazenarei o resultado da minha análise posteriormente. Este campo consistirá nas seguintes categorias:

Casa isolada
Casa de esquina
Casa geminada
Apartamento
Não é residência

Começamos com a última categoria. Com uma seleção por localização<\/A> seleciono todos os edifícios que não possuem objetos residenciais com finalidade Função Residencial. Você faz isso selecionando os edifícios que cruzam com um objeto residencial com função residencial, mas marcando a opção Inverter relação espacial, invertendo assim a seleção.

Em seguida, uso a
ferramenta Calculate Field
para preencher o novo atributo Tipo de Residência desses edifícios com o valor Não é residência.

Depois exportamos essas feições para um novo conjunto de dados e removemos essas feições do nosso conjunto Panden. Muitos dos edifícios que não são residências são garagens ou galpões. Esse tipo de edifício frequentemente faz fronteira com casas de esquina ou casas isoladas. Nosso próximo passo é fazer uma análise do número de edifícios adjacentes na qual basearemos a tipificação das residências. Se deixássemos essas feições no conjunto, as casas seriam incorretamente categorizadas como geminadas ou casas de esquina. Posteriormente adicionaremos esses edifícios sem função residencial novamente ao conjunto.

Etapa 2: Identificar o número de edifícios adjacentes com função residencial

Para identificar o número de edifícios adjacentes usamos a
ferramenta Polygon Neighbours. Essa ferramenta calcula quantos e quais edifícios são adjacentes a cada edifício. O resultado é fornecido em uma tabela. Marcamos a opção Incluir ambos os lados da relação vizinha para que ambos os edifícios que são vizinhos sejam considerados e não apenas o primeiro.

A tabela criada por essa ferramenta contém várias colunas:

Para nosso objetivo de saber o número de edifícios adjacentes, apenas a coluna src_OBJECTID é relevante. Essa coluna indica os IDs dos objetos dos edifícios que têm um ou mais vizinhos adjacentes. Para cada vizinho adjacente, o ID do objeto aparece uma vez, então para múltiplos vizinhos o ID aparece várias vezes.

Para saber quantas residências adjacentes um edifício tem, precisamos dos src_OBJECTID únicos então contar. Fazemos isso com a Frequency tool. Esta ferramenta também fornece uma tabela como resultado.

Com esta tabela podemos adicionar a frequência do número de imóveis vizinhos ao conjunto de dados Panden vinculando o src_OBJECTID da tabela de frequência ao OBJECTID do conjunto de dados Panden.

Esta informação nos dá dados sobre quais imóveis têm dois ou mais vizinhos, estes são casas geminadas. Selecionamos esses imóveis por atributo e usamos novamente a Calculate Field tool para atribuir o valor 'Tussenwoning'. Fazemos o mesmo para as casas de esquina; essas casas têm um vizinho.

Passo 3: Identificando apartamentos e casas isoladas

Parece lógico que os imóveis sem casas adjacentes seriam automaticamente casas isoladas (esses imóveis têm uma Frequency de "<Null>"), mas infelizmente não é o caso. Prédios de apartamentos são indicados como um único imóvel no BAG, após o qual vários objetos residenciais (os próprios apartamentos) são adicionados. Portanto, para os imóveis sem vizinhos, precisamos determinar quantos objetos residenciais estão alojados no imóvel. Se houver vários, classificamos o imóvel como um apartamento. Portanto, não precisam ser necessariamente casas isoladas, por exemplo, uma casa geminada também pode conter apartamentos.

A Esri Inc já escreveu um artigo técnico sobre isso e existem várias maneiras de contar o número de pontos em um polígono. Eu uso aqui a Spatial Join tool com a feature class Verblijfsobject_Best_Woning. Alguns prédios isolados podem conter tanto uma loja quanto uma residência, mas na minha opinião ainda seria uma casa isolada, pois estamos interessados apenas na tipificação da residência.

A Spatial Join tool conta quantos objetos residenciais com tipificação de residência estão localizados em um único imóvel. Selecionamos os imóveis com Join_Count maior que 1 e classificamos esses como "Apartamento" usando a Calculate Field tool. Como isso também inclui imóveis não isolados, esses imóveis anteriormente indicados como casas geminadas ou de esquina serão sobrescritos como apartamento.

De todas as residências, agora identificamos casas de esquina, casas geminadas e apartamentos. As residências que ainda não foram classificadas são casas isoladas. Para verificar isso, seleciono todas as residências com Woningtype <Null> (ou seja, as residências ainda não classificadas) e todas as residências com Join_Count igual a 1 e Frequency <Null>. Ambas as seleções retornam os mesmos números, então até agora os números estão corretos. Com a Calculate Field tool preencho para essa seleção o Woningtype "Vrijstaande woning".

Passo 4: Unindo os conjuntos de dados

Agora temos dois conjuntos de dados, um com residências e outro com imóveis que não contêm residências. Para obter uma visão geral de todos os imóveis no BAG, uno-os novamente com a Append tool, após o que tenho o produto final em mãos: um conjunto de dados contendo uma classificação por tipo de residência.

Considerações

Claro que nada é tão simples quanto parece e aqui também há algumas coisas a considerar. Primeiro, possíveis "erros" nos dados subjacentes. É importante saber que os responsáveis pela fonte são responsáveis por atualizar os dados e que se, por exemplo, um imóvel estiver faltando, isso afetará o resultado da análise. Um imóvel ausente pode indicar incorretamente uma casa geminada como uma casa de esquina e uma casa de esquina adjacente será então classificada como casa isolada. Abaixo fiz um exemplo dessa situação (não corresponde à realidade). Portanto, sempre verifique os dados da fonte. Se o conteúdo estiver incorreto, entre em contato com content@esri.nl.content@esri.nl

Em segundo lugar está a definição de casa isolada. Optei por olhar apenas se uma residência faz fronteira com outra residência, mas uma residência também pode fazer fronteira com um imóvel com outra função residencial. Como na minha área de estudo isso é principalmente galpões ou garagens, optei por não incluir esses imóveis. Depende dos seus próprios objetivos sobre as informações que deseja extrair dos dados qual escolha fará aqui.

Definições também são o tema do meu terceiro ponto a considerar. Quando algo é realmente um apartamento? Suponha que exista uma fileira de imóveis onde o andar inferior é uma loja e o(s) andar(es) superior(es) é(ão) usado(s) como residência. Essas residências seriam então apartamentos ou casas geminadas? No momento eu as indiquei como casas geminadas pois contei apenas os objetos residenciais com finalidade residencial, mas você poderia fazer outra escolha aqui.

Desafio

Esta análise é um primeiro passo para criar um conjunto completo de dados com tipificações residenciais. Como você estruturaria os próximos passos para distinguir, por exemplo, as casas de esquina das casas geminadas? E quais considerações relevantes você levaria em conta? Estou muito curioso para saber suas ideias!