Uma abordagem ontológica para modelação de informação espaciotemporal com aplicações em transportes

O trabalho realizado na dissertação é desenvolvido no contexto da análise de dados espaciotemporais, mais propriamente dados de redes rodoviárias. Nos dias de hoje existe uma grande quantidade de dados. Estes estão constantemente a ser gerados por todos ou quase todos os dispositivos eletrónicos que nos rodeiam. O aproveitamento destes dados tem cada vez mais atraído a atenção dos investigadores e de empresas a investigar e a investir nesse sentido. Dados atualmente também são gerados pelos sensores instalados nas estradas. Estes sensores podem ser tanto fixos, como é o caso das espiras magnéticas ou câmaras de videovigilância, como também podem ser móveis, que é o caso dos floating cars. Todos estes sensores geram dados e a sua leitura, compreensão e uso são muito importantes para a realização de uma boa análise acerca de tráfego rodoviário. Para que seja possível analisar dados provenientes de variadas fontes, ou neste caso provenientes de variados sensores, é necessário efetuar junção de dados ou até das próprias fontes de dados. Isso é uma tarefa complexa e tediosa se for feita com base em técnicas clássicas como agregação de esquemas relacionais ou até junção manual dos dados. É necessário arranjar técnicas que permitam efetuar essa tarefa de uma maneira fácil e de preferência automática. Felizmente métodos com base em ontologias surgiram para tratar este tipo de problemas. Com estes métodos é possível juntar várias fontes de dados com a manutenção do significado dos dados e sem a necessidade de fazer tudo manualmente. Com base nesta metodologia, pretende-se neste trabalho abordar ontologicamente os dados e sensores rodoviários, efetuando a sua junção. É requerido aplicar o resultado dessa junção num sistema com arquitetura orientada a serviços, de maneira a que clientes possam facilmente se conectar ao sistema através de serviço disponibilizados por este. A povoação do modelo ontológico será feito inicialmente com logs GPS, dados de espiras magnéticas (cedidos pela Estradas de Portugal e inicialmente somente da VCI) e OpenStreetMaps. Também serão utilizados dados provenientes de simuladores para o preenchimento de eventuais lacunas que possam existir nos dados reais. Posteriormente é requerido integrar o simulador SUMO, pretendendo-se alargar o suporte a outros. Como resultado final é esperada a elaboração de um repositório geográfico científico para análise de sistemas de transportes a ser usado por variados utilizadores, com diferentes interesses ou objetivos relativamente aos dados disponibilizados.This dissertation work is developed in the context the spatiotemporal data analysis, specifically transportation data. Nowadays there is a great amount of available data. This is because almost every electronic device that is around us generates data. Usage of this resource attracts researchers and companies to research and invest on ways to do so. Even roads are generating data through sensors. These sensors can be fixed, which is the case of inductive loops and video surveillance cameras, as well as mobile, such as the case of floating cars. Data readability, comprehension and usage are of vital importance for a proper traffic analysis. To be possible to analyse data from different data sources, or sensors in this specific case, it is necessary to integrate this data. Bearing this in mind, it is also known that this task is difficult if performed manually. So it is necessary to research new techniques which would allow us to simplify this task, and preferentially automate it. Fortunately there are methods based on ontologies which help tackling those problems. They allow us to integrate many data sources and maintain the original meaning and form of such data. Based on this methodology sensors and data will be approached on an ontology basis, allowing for their integration in one single representation. After that, such an integrated system will be shared through a service-oriented architecture. This will allow clients to easily access the data present in the system. GPS logs, OpenStreetMaps and inductive loop data will be used to populate this ontological model. Afterwards data from simulators such as SUMO will also be used to fill in possible gaps that might not be covered by real data. One expected result from this dissertation is that a scientific geographic repository can devised and implemented to be used for the transportation analysis by many clients with different needs and interests