Závěr

Závěr diplomové práce

Cílem práce bylo srovnání evropských měst na základě frekventovaných sad vyjadřující sousednost různých landuse (využití území) v městech. Dalším cílem byla realizace programu na přípravu kategoriálních nebo dichotomických dat sousednosti polygonů nutných pro generování frekventovaných sad. Na základě zjištěných frekventovaných sad bylo cílem popsat charakter měst (1), jejich porovnání a nalezení podobných měst (2). Zdrojová data využití území byla použita z Copernicus Urban Atlas 2018.

Celkově lze říci, že práce implementuje netradiční metodu, běžně nepoužívanou v rámci geoinformatiky. Samotné případové studie měly za cíl primárně ověřit možnosti využití metody. Primárním výsledkem práce je nalezení postupů pro aplikování metody.

Teoretická část práce se zaobírala obecnými koncepty Data Miningu, popisem algoritmů pro výpočet frekventovaných sad a popisem studií, které více či méně implementují metodu frekventovaných sad na prostorová data.

Prvním mezivýsledkem práce byla implementace nástroje pro generování transakčních dat sousednosti využití území blíže představeného v rámci kapitoly 4.3.3 SearchDistinctLanduse_SpatialJoin. Nástroj v softwaru ArcGIS Pro zjistí všechny kódy využití landuse sousedních polygonů až do uživatelem definované vzdálenosti. Výstupem nástroje jsou transakční data sousednosti ve dvou formátech výstupních dat. Prvním je textový soubor obsahující kategoriální data – kódy landuse dle Urban Atlas. Textový soubor lze dále zpracovávat v programu SPMF nebo programem negFI. Druhým výstupem je soubor MS Excel obsahující dichotomická data, kde hodnoty 0 a 1 nesou informaci o přítomnosti nebo nepřítomnosti každého z 27 kódu landuse v sousedství. Formát MS Excel je vhodný pro následné použití v programu Orange.

V rámci kapitoly (5.1 Popis vybraných měst) byla představena možná intepretace vypočítaných frekventovaných sad na příkladu měst Cheltenham (UK) a Prešov (SK). Následně byly zpracovány 3 případové studie s cílem otestovat aplikovatelnost metody na prostorová data.

Cílem 1. případové studie (5.2 Případová studie – česká města) bylo poskytnout souhrnný popis českých měst v rámci sady UA 2018, která zahrnuje celkem 15 měst. Tato skupina měst zahrnuje krajská města České republiky a dále také města Most a Chomutov. Pro vybraná česká města byly identifikovány signifikantní frekventované sady. Byly nalezeny kombinace využití území, které jsou typické pro města v České republice. Provedení podobných analýz pro jednotlivé národní státy v rámci daného datového souboru by umožnilo porovnat a identifikovat podobnosti a rozdíly mezi těmito státy.

Cílem 2. případové studie (5.3 Případová studie – evropská města) bylo prozkoumat 100 vybraných evropských měst a na základě frekventovaných sad sousednosti využití území nalézt podobná města. Pomocí hierarchického shlukování bylo nalezeno 12 skupin o 27 městech, jejichž charakter byl popsán v podkapitolách 5.3.1 až 5.3.12.

Cílem 3. případové studie (5.4 Porovnání s výsledky studie (Dobesova 2020)) bylo porovnat získané skupiny s výsledky jiné studie. Jako vstupní data bylo použito 22 měst ze studie (Dobesova, 2020). Tato studie identifikovala dvojice měst, která jsou si podobná na základě využití území datasetu Urban Atlas pomocí metody k-Nearest Neighbor nad feature vektorem získaným z neuronové sítě Painters (Kaggle, 2016). Byla potvrzena podobnost dvou dvojic měst Le Mans – Enschede a České Budějovice – Hradec Králové.

Kontakt

Autor práce: Bc. Pavel Novák
pavelnovak1996@email.cz

Vedoucí práce: doc. Ing. Zdena Dobešová, Ph.D.
zdena.dobesova@upol.cz