Abstract. This article presents two applications developed using Jupyter Notebook in the Google Colab, combining several Python libraries that enable an interactive environment to query, manipulate, analyse, and visualise spatial data. The first application is from an educational context within the MAPFOR project, aiming to elaborate an interactive map of the spatial distributions of teachers with higher education degrees or pedagogical complementation per vacancies in higher education courses. The Jupyter solutions were applied in MAPFOR to better communicate within the research team, mainly in the development area. The second application is a framework to analyse and visualise collaborative emotional mapping data in urban mobility, where the emotions were collected and represented through emojis. The computational notebook was applied in this emotional mapping to enable the interaction of users, without a SQL background, with spatial data stored in a database through widgets to analyse and visualise emotional spatial data. We developed these different contexts in a Jupyter Notebook to practice the FAIR principles, promote the Open Science movement, and Open Geospatial Resources. Finally, we aim to demonstrate the potential of using a mix of open geospatial technologies for generating solutions that disseminate geographic information.

In this article, we present a framework to collect and represent people's emotions, considering the urban mobility context of Curitiba. As a procedure, we have interviewed individuals during an intermodal challenge. The participants have described their experiences of urban mobility while using different transport modes. We have we used emojis as graphic symbols representing emotional data, once it is a modern language widely incorporated in everyday life as well as evokes a natural emotional association with the data we collected. We built an online geoinformation solution for visualising the emotional phenomenon. As a result, we found that the proposed methodology captures environmental factors as well as specific urban features triggering positive and negative/neutral emotions. Therefore, we validated the methodology of collaborative emotional mapping through volunteered geographic information, collecting and representing emotions on maps through emojis. Thus, here we argue this is a valid way to represent emotions and incorporate a modern language to maps. Based on the results and broader literature, we affirm this is a valuable alternative to increase knowledge about cities, once mapping emotions could assist urban planners in identifying variables, generating positive and negative feelings over the city space, which drives urban planning within a citizen-centred perspective.

No abstract

No Brasil as cidades pequenas são as mais afetadas com a desatualização ou a inexistência de informações cadastrais das unidades imobiliárias. Geralmente, a avaliação e  a tributação da terra nas cidades pequenas tem defasagem, pois as prefeituras normalmente não têm recursos para realizar atualizações constantes em suas bases cartográficas. Desse modo, neste trabalho desenvolveu-se uma solução de geoinformação aberta, voltada ao planejamento da atualização cadastral de uma cidade pequena, visando contribuir com o processo de avaliação e tributação de terra em ambiente urbano. Para tanto, selecionou-se Monte Carmelo, uma cidade pequena localizada no Estado de Minas Gerais, como estudo de caso. A intenção foi desenvolver uma ferramenta capaz de realizar o cáculo do Imposto sobre Propriedade Predial e Territorial Urbano (IPTU) utilizando 1) dados desatualizados da Prefeitura Municipal e 2) dados do OpenStreetMap. Os resultados mostraram que é possível utilizar dados abertos para se estimar os valores de impostos sobre as propriedades urbanas, quando não há geoinformação oficial disponível. Essa abordagem mostrou que é viável a criação de uma ferramenta no ambiente QGIS, de código aberto e reprodutível, capaz de apoiar gestores urbanos no processo de tomada de decisão no contexto de uma cidade pequena.

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