Compreendendo o Movimento Além do Espaço e Tempo: Análise Visual de Trajetórias com Múltiplos Aspectos

• Pedro Henrique Valiati Vilbert IFPR
• Eduardo Luiz Alba IFPR
• Vanessa Lago Machado IFSUL
• Tarlis Tortelli Portela UTFPR

DOI: https://doi.org/10.5753/erbd.2026.21393

Resumo

Este trabalho propõe uma ferramenta voltada à visualização interativa de trajetórias de múltiplos aspectos (MAT) e movelets, uma abordagem para análise de dados de mobilidade enriquecidos com informações semânticas heterogêneas. Desenvolvida em Python com o uso de bibliotecas como Dash, Plotly e Pandas, a ferramenta permite o carregamento, processamento e exploração visual de trajetórias, possibilitando a filtragem dinâmica por diferentes aspectos e a inspeção detalhada de pontos e segmentos em mapas. O objetivo é facilitar a interpretação de padrões complexos de dados de mobilidade multidimensionais, contribuindo para avanços na compreensão de comportamentos de objetos móveis.

Referências

Bakshev, S., Spisanti, L., Fernández de Macedo, J., Vidal, V., and Casanova, M. (2011). Semantic visualization of trajectories. In 13th International Conference on Enterprise Information Systems. Beijing, China.

da Luz, T. O., Machado, V. L., and dos Santos Mello, R. (2022). Visual r-mat: uma ferramenta visual de apoio a análises sob dados representativos de trajetórias de multiplos aspectos. Revista ComInG-Communications and Innovations Gazette, 6(1):36–45.

Li, A., Xu, Z., Zhang, J., Li, T., Cheng, X., and Hu, C. (2023). A vector field visualization method for trajectory big data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 12(10).

Mello, R. d. S., Bogorny, V., Alvares, L. O., Santana, L. H. Z., Ferrero, C. A., Frozza, A. A., Schreiner, G. A., and Renso, C. (2019). MASTER: A multiple aspect view on trajectories. Trans. GIS, 23(4):805–822.

Portela, T. T. et al. (2023). Towards optimization methods for movelets extraction in multiple aspect trajectory classification.

Portela, T. T., Machado, V. L., and Renso, C. (2024). Unified approach to trajectory data mining and multi-aspect trajectory analysis with mat-tools framework. In Anais Estendidos do 39º Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, pages 00–00, Florianópolis, SC, Brasil. SBC.

Portela, T. T., Vicenzi, F., and Bogorny, V. (2019). Trajectory data privacy: Research challenges and opportunities. GEOINFO, pages 99–110.

Spaccapietra, S., Parent, C., Damiani, M. L., de Macedo, J. A., Porto, F., and Vangenot, C. (2008). A conceptual view on trajectories. Data and Knowledge Engineering, 65(1):126–146.