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Abstract
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 estrategias
propuestas.
References
[2] P. H. T. Zannin and D. Q. De Sant’Ana, “Noise mapping at different stages of a freeway redevelopment project - A case study in Brazil,” Appl. Acoust., vol. 72, no. 8, pp. 479–486, 2011.
[3] Organización Mundial de la Salud, “Guías para el ruido urbano,” p. 14, 1999.
[4] European Commission Working Group Assessment of Exposure to Noise (WG-AEN), “Good Practice Guide for Strategic Noise Mapping and the Production of Associated Data on Noise Exposure - Position Paper,” vol. 2006, no. January, pp. 1–129, 2006.
[5] Diario Oficial de las Comunidades Europeas, “Directiva 2002/49/CE del Parlamento Europeo y del Consejo de 25 de junio de 2002 sobre evaluación y gestión del ruido ambiental,” Minist. la Pres. España, p. 25, 2002.
[6] D. M. Murillo, “Resolución espacial en la elaboración de mapas de ruido por interpolación,” Ing. USBMed, vol. 1, no. 1, 2010.
[7] AMVA and Consorcio PS-AAC, Actualización de los mapas de Ruido de la zona urbana de los municipios de Medellín, Bello e Itagüí. 2015.
[8] Sociedad Chilena de Acústica, “Contaminación acústica y control de ruido ambiental urbano: protección de las viientas contra el ruido.” 1997.
[9] C. Alves, “Ruido ambiental y paisaje sonoro. Sinergias en el medio urbano,” p. 63, 2013.
[10] F. S. Echazarreta, “Estrategia de elaboración de un mapa de ruido,” pp. 45–54, 2008.
[11] Departamento de Ordenación del Territorio y Medio Ambiente, “Guía Metodológica para la Realización de Mapas de Ruido,” Gobierno Vasco. pp. 1–14, 2005.
[12] P. Martínez and A. Moreno, “El ruido ambiental urbano de Madrid: caracterización y evaluación cuantitativa de la población potencialmente afectable,” Boletín la Asoc. Geógrafos Españoles, no. 40, pp. 153–180, 2005.
[13] C. E. de A. Freire and M. Painho, “Development of a Mobile Mapping Solution for Spatial Data Collection Using Open-Source Technologies,” Procedia Technol., vol. 16, pp. 481–490, 2014.
[14] J. P. Gómez Barrón Sierra, “Crowdsourcing de información geográfica: proyectos Open Source y desarrollo de una plataforma móvil para mantenimiento de infraestructura urbana.” 2014.
[15] D. Sui, S. Elwood, and M. Goodchild, “Crowdsourcing geographic Knowledge: Volunteered geographic information (VGI) in theory and practice,” Crowdsourcing Geogr. Knowl. Volunt. Geogr. Inf. Theory Pract., vol. 9789400745, no. January 2013, pp. 1–396, 2013.
[16] M.E. Scarpa, “Google Maps cumple 11 años revolucionando la cartografía mundial,” La Tercera, 2016.
[17] P. Neis and D. Zielstra, “Recent Developments and Future Trends in Volunteered Geographic Information Research: The Case of OpenStreetMap,” Futur. Internet, vol. 6, no. 1, pp. 76–106, 2014.
[18] ESRI, “El Sistema ArcGIS,” ArcGIS Rrsources, 2016. [Online]. Available: http://resources.arcgis.com/es/help/getting-started/articles/026n00000013000000.htm.
[19] Intergraph Corporation, “Acerca de Intergraph,” Acerca de Intergraph, 2016. [Online]. Available: http://www.intergraph.com/global/es/about_us/default.aspx. [Accessed: 13-Jul-2016].
[20] S. Steiniger and A. J. S. Hunter, “The 2012 free and open source GIS software map - A guide to facilitate research, development, and adoption,” Comput. Environ. Urban Syst., vol. 39, pp. 136–150, 2013.
[21] Waze Mobile, “Conectando ciudadanos y gobiernos a través de Datos,” Connected Citizens, 2016. [Online]. Available: https://www.waze.com/es-419/ccp. [Accessed: 24-Jul-2016].
[22] J. H. Ko, S. Il Chang, and B. C. Lee, “Noise impact assessment by utilizing noise map and GIS: A case study in the city of Chungju, Republic of Korea,” Appl. Acoust., vol. 72, no. 8, pp. 544–550, 2011.
[23] P. Pamanikabud and M. Tansatcha, “3D analysis and investigation of traffic noise impact from a new motorway on building and surrounding area,” Appl. Acoust., vol. 71, no. 12, pp. 1185–1193, 2010.
[24] J. Rendón, J. R. Gómez, A. F. Pardo, R. A. Monsalve, and D. M. Murillo, “Índices de ruido urbano en el día sin carro en la ciudad de Medellín,” Ing. USBMed, vol. 1, no. 1, 2010.
[25] D. M. Murillo-Gómez, J. C. Gil-Carvajal, V. Zapata-Rodríguez, and J. J. Téllez-García, “Assessment of the RLS 90 calculation method for predicting road traffic noise in Colombian conditions,” Rev. Fac. Ing., vol. 1, no. 75, pp. 175–188, 2015.
[26] M. J. M. Chan, “Sistema automático de conteo y clasificación de flujo vehicular basado en secuencias de video y redes neuronales artificiales,” 2006.
[27] M. Maldonado, “Sistema Automático de Conteo y Clasificación de Flujo vehicular Basado en Secuancias de Video y Redes Neuronales Artificiales,” Universidad Autónoma de Nuevo León División de Estudios de Posgrado, 2006.
[28] E. 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.