Application of GIS to assess the quality of life of inhabitants in urbanized areas

• Autorzy: Barańska Anna , Eckes Konrad

Identyfikatory

DOI

10.4467/21995923GP.22.009.17087

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie GIS do oceny jakości życia mieszkańców na terenach zurbanizowanych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In a democratic country, every citizen has the right to information about the environment in which he or she lives – therefore, there should be some procedure of conventional, formal evaluation of an urbanized area with reference to its local fragments. Such kind of the procedure has been proposed in this article. The procedure is based on the conventional scoring of local areas, which can be assigned weights representing positive and negative features. The procedure provides for variants of preconditions and continuation of considerations for source data variables. The method of assessing the quality of life in the local area should serve the broad local community, therefore the intermediate and final results of the considerations are presented not only in the form of maps, but also in an illustrative way – in the form of three-dimensional (3D) images, with colors easily associated with positive or negative features. A wide range of tools from the professional GIS package – ArcGIS version 10 was used to perform the task. These tools allow to solve complex spatial problems as well as to visualize the results in an effective way.

PL

W kraju demokratycznym obywatel ma prawo do informacji o środowisku, w którym żyje – dlatego powinna istnieć procedura umownej, formalnej oceny terenu zurbanizowanego z wyróżnieniem jego lokalnych fragmentów. Przykładowy algorytm postępowania został zaproponowany w niniejszym artykule. Propozycja bazuje na umownej punktacji lokalnych obszarów, którym można przyporządkowywać wagi reprezentujące cechy pozytywne i negatywne. Algorytm przewiduje wariantowanie warunków wstępnych i kontynuację rozważań dla zmiennych danych źródłowych. Metoda oceny jakości życia w lokalnym obszarze powinna służyć szerokiej społeczności lokalnej, dlatego wyniki pośrednie i końcowe rozważań przedstawiono nie tylko w postaci map, lecz także w sposób poglądowy – jako obrazy trójwymiarowe (3D), z barwami łatwo kojarzonymi z cechami pozytywnymi lub negatywnymi warunków lokalnych. Do realizacji zadania wykorzystano szeroką gamę narzędzi profesjonalnego pakietu GIS – systemu ArcGIS. Zastosowane narzędzia pozwalają na realizację skomplikowanych zadań przestrzennych, jak również umożliwiają efektowną wizualizację wyników analiz.

Słowa kluczowe

EN

quality of life assessment; urban area; geographical information system (GIS); visualization of GIS data

PL

ocena jakości życia; teren zurbanizowany; system informacji geograficznej (GIS); wizualizacja danych GIS

• Wydawca: Polska Akademia Umiejętności
• Czasopismo: Geoinformatica Polonica
• Rocznik: 2022
• Tom: T. 21
• Strony: 113--120
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Barańska Anna

• AGH University of Science and Technology in Krakow

• https://orcid.org/0000-0002-6426-4115

autor

Eckes Konrad

• The State University of Technology and Economics in Jaroslaw

• https://orcid.org/0000-0002-0220-2277

Bibliografia

• 1. Eckes, K. Nauczanie GIS z wykorzystaniem naturalnych procesów poznawczych. Annals of Geomatics 2016. Tom XIV, vol. 2 (72), pp. 183–191.
• 2. Geoforum: pomiar i opis cech nieruchomości. Available online: https://geoforum.pl/news/24738/pomiar-i-opis-cechnieruchomosci (accessed on 29.01.2018).
• 3. Barańska, A. Correlation analysis in the process of weighting real property attributes. Real Estate Management and Valuation 2019, vol. 27, no. 4, pp. 74–84.
• 4. Barańska, A. Linear and nonlinear weighing of property features. Real Estate Management and Valuation 2019, vol. 27, no. 1, pp. 59–68.
• 5. Barańska, A. Optimization of the weighting of real estate features. In Proceedings of the Innowacje w geodezji i kartografii, gospodarce nieruchomościami oraz ochronie wód powierzchniowych, IV konferencja naukowo-techniczna, Janów Lubelski, Poland (5–7.06.2019).
• 6. Krajewska, M.; Gaca, R. Preferencje nabywców nieruchomości na wybranych rynkach rodzajowych. Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości 2007, vol. 15(3–4), pp. 35–42.
• 7. Mohd Sairi, N. A.; Burhan, B.; Mohd Safian, E.E. Identifying housing submarkets in Johor Bahru and Kulai, Malaysia: a data-driven method. Real Estate Management and Valuation 2022, vol. 30(2), pp. 01–11.
• 8. Dokumentacja systemu ArcGIS ver. 10 – Users guide, Environmental Systems Research Institute (ESRI), Redlans CA, USA.
• 9. Malczewski, J.; Jaroszewicz, J. 2018: Podstawy analiz wielokryterialnych w systemach informacji geograficznej. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa.
• 10. Krysicki, W.; Bartos, J.; Dyczka, W.; Królikowska, K.; Wasilewski, M. Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach część 2, 9th ed.; Wydawnictwo Naukowe PWN: Warszawa, Poland, 2004.
• 11. Cichociński, P. A Study on the Usability of Open Spatial Data for Road Network-Based Analysis – Using Openstreetmap as an Example. Geoinformatica Polonica 2021, vol. 20, pp. 89–96.
• 12. Pirowski, T.; Timek, M. Analysis of land use and land cover maps suitability for modeling population density of urban areas – redistribution to new spatial units based on CLC and UA databases. Geoinformatica Polonica 2018, vol. 17, pp. 53–64.
• 13. Walenciak, K.; Kozieł, M.; Antolak, M. Methodical and technological assumptions for using of the participatory GIS method in planning and revitalization of urban green space (part 1). Geoinformatica Polonica 2017, vol. 16, pp. 19–33.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu „Społeczna odpowiedzialność nauki” - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).