Análise Multicritério Aplicada à Determinação de Áreas de Adequabilidade à Valorização Imobiliária

Q4 Social Sciences
D. H. D. O. Duarte, J. C. Oliveira, J. L. Lani, Marlene Salete Uberti, É. Marques, Marcos Vinicius Sanches Abreu
{"title":"Análise Multicritério Aplicada à Determinação de Áreas de Adequabilidade à Valorização Imobiliária","authors":"D. H. D. O. Duarte, J. C. Oliveira, J. L. Lani, Marlene Salete Uberti, É. Marques, Marcos Vinicius Sanches Abreu","doi":"10.14393/RBCV73N2-54288","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O Sistema de Informação Geográfica (SIG) tem sido amplamente utilizado no Cadastro Territorial Multifinalitário (CTM) para gerenciar dados e informações acerca dos imóveis e das diversas temáticas relacionadas ao Planejamento Urbano e a Gestão Territorial. Entre as ferramentas presentes em um SIG, a Multi-Criteria Evaluation (MCE) é utilizada em várias áreas da ciência e os seus resultados são mapas de susceptibilidade ou adequabilidade, elaborados por meio da combinação de restrições, fatores e pesos que permitem subsidiar a tomada de decisão. No contexto de Goiânia, a MCE foi utilizada para definir áreas de adequabilidade à valorização imobiliária. Para isso foram utilizados dados geográficos das temáticas: Meio Ambiente, Topografia, Transporte e Mobilidade, Educação, Patrimônio Histórico e Cultura, Saúde e Assistência Social, Infraestrutura Urbana e Serviços Urbanos. Todos os dados passaram por técnicas de análise espacial para serem escalonados em fatores em termos de sua adequabilidade a valorização imobiliária por meio das lógicas booleana e Fuzzy. Além disso, os fatores foram submetidos a processos de ponderação por meio do método Analytical Hierarchy Process (AHP) correlacionado com a Planta Genérica de Valores (PGV). Para combinar os fatores da análise foram utilizados os métodos da Combinação Linear Ponderada (CLP) e a Média Ordenada Ponderada (MOP). Os resultados demostram que as Regiões Central e Campinas apresentaram maior valorização imobiliária, concluindo que a MCE amplia a capacidade de modelagem da influência geográfica nos valores dos imóveis.","PeriodicalId":36183,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Cartografia","volume":"73 1","pages":"516-529"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-04-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Brasileira de Cartografia","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.14393/RBCV73N2-54288","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"Social Sciences","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

O Sistema de Informação Geográfica (SIG) tem sido amplamente utilizado no Cadastro Territorial Multifinalitário (CTM) para gerenciar dados e informações acerca dos imóveis e das diversas temáticas relacionadas ao Planejamento Urbano e a Gestão Territorial. Entre as ferramentas presentes em um SIG, a Multi-Criteria Evaluation (MCE) é utilizada em várias áreas da ciência e os seus resultados são mapas de susceptibilidade ou adequabilidade, elaborados por meio da combinação de restrições, fatores e pesos que permitem subsidiar a tomada de decisão. No contexto de Goiânia, a MCE foi utilizada para definir áreas de adequabilidade à valorização imobiliária. Para isso foram utilizados dados geográficos das temáticas: Meio Ambiente, Topografia, Transporte e Mobilidade, Educação, Patrimônio Histórico e Cultura, Saúde e Assistência Social, Infraestrutura Urbana e Serviços Urbanos. Todos os dados passaram por técnicas de análise espacial para serem escalonados em fatores em termos de sua adequabilidade a valorização imobiliária por meio das lógicas booleana e Fuzzy. Além disso, os fatores foram submetidos a processos de ponderação por meio do método Analytical Hierarchy Process (AHP) correlacionado com a Planta Genérica de Valores (PGV). Para combinar os fatores da análise foram utilizados os métodos da Combinação Linear Ponderada (CLP) e a Média Ordenada Ponderada (MOP). Os resultados demostram que as Regiões Central e Campinas apresentaram maior valorização imobiliária, concluindo que a MCE amplia a capacidade de modelagem da influência geográfica nos valores dos imóveis.
多标准分析应用于确定适合房地产估价的领域
地理信息系统(gis)已广泛应用于多用途地籍(CTM),用于管理有关房地产和与城市规划和土地管理有关的各种主题的数据和信息。在gis中存在的工具中,多标准评估(MCE)被用于多个科学领域,其结果是敏感性或适用性图,通过限制、因素和权重的组合来支持决策。在goiania的背景下,MCE被用来定义适合房地产估值的区域。为此,我们使用了以下主题的地理数据:环境、地形、交通和流动性、教育、历史遗产和文化、卫生和社会援助、城市基础设施和城市服务。所有数据都经过了空间分析技术,通过布尔逻辑和模糊逻辑,根据其对房地产估值的适用性对因素进行分级。此外,采用与植物通用值(PGV)相关的层次分析法(AHP)对各因素进行加权。采用加权线性组合法(CLP)和加权有序平均法(MOP)对分析因素进行组合。结果表明,中部和坎皮纳斯地区的房地产估值较高,结论是MCE扩展了对房地产价值的地理影响建模能力。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
Revista Brasileira de Cartografia
Revista Brasileira de Cartografia Earth and Planetary Sciences-Earth-Surface Processes
CiteScore
0.70
自引率
0.00%
发文量
37
审稿时长
16 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信