Geospatial urban diagnostics: supporting data-driven analysis of city performance

Urbanization is a process that started in the twentieth century that is continuously growing. To address this, urban diagnostics have emerged as urban planners' instruments to tackle the problem. The IMM design lab at the Politecnico di Milano operates in this context and has developed an innovative methodology to analyze and improve cities, with sustainable development as their objective. The work done in this thesis encompass a reorganization of the data in a normalized database, which have the potential scope of automatize the analysis for the architects. The geospatial database has been created using PostgreSQL, which allows the storage and manipulation of geospatial data through its extension named PostGIS. Geospatial data has significant potential, considering all the available geospatial functions. These functions are very useful for computing the city performance indicators, the primary tool for identifying areas in cities where intervention is needed to improve the quality of life. There is also an evaluation of the work done, analyzing two case studies, Porto di Mare in Milan and some quarters of Rio de Janeiro. Some city performance indicators have been computed and compared from the geospatial database created in these cases. Given the importance of data quality in this field for obtaining accurate results, it has been analyzed from various dimensions. Lastly, due to the lack of standards in the urban diagnostics process, bibliographic research on related already developed ontologies has been conducted. This effort serves as a starting point for the development of a comprehensive ontology, for which some suggestions are provided. to serve as a starting point for developing a comprehensive one, for which some suggestions are given.

L'urbanizzazione è un processo iniziato nel ventesimo secolo che continua a crescere. Per affrontare questa sfida, sono emerse diagnosi urbane come strumenti degli urbanisti per affrontare il problema. Il laboratorio di progettazione IMM presso il Politecnico di Milano opera in questo contesto e ha sviluppato una metodologia innovativa per analizzare e migliorare le città, con lo sviluppo sostenibile come obiettivo. Il lavoro svolto in questa tesi comprende una riorganizzazione dei dati in un database normalizzato, che ha il potenziale di automatizzare le analisi per gli architetti. Il database geospaziale è stato creato utilizzando PostgreSQL, che consente l'archiviazione e la manipolazione di dati geospaziali attraverso la sua estensione chiamata PostGIS. I dati geospaziali hanno un significativo potenziale, considerando tutte le funzioni geospaziali disponibili. Queste funzioni sono molto utili per calcolare gli indicatori di prestazione della città, lo strumento principale per identificare le aree nelle città in cui è necessario intervenire per migliorare la qualità della vita. Vi è anche una valutazione del lavoro svolto, analizzando due studi di caso, Porto di Mare a Milano e alcuni quartieri di Rio de Janeiro. Alcuni indicatori di prestazione della città sono stati calcolati e confrontati dal database geospaziale creato in questi casi. Date l'importanza della qualità dei dati in questo campo per ottenere risultati accurati, è stata analizzata da varie prospettive. Infine, a causa della mancanza di standard nel processo diagnostico urbano, è stata condotta una ricerca bibliografica su ontologie correlate già sviluppate. Questo sforzo funge da punto di partenza per lo sviluppo di un'ontologia completa, per la quale sono forniti alcuni suggerimenti.