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Resumo. Este artigo investiga os desafios da implementação do padrão CityGML em ambientes de banco de dados para gerenciar gêmeos digitais urbanos (UDT), com foco particular em abordar questões de big geodata. O CityGML é um padrão crítico para representar e trocar modelos urbanos 3D e dados temáticos, essenciais para um planejamento urbano eficaz e gerenciamento de infraestrutura. No entanto, a integração do CityGML em bancos de dados apresenta desafios devido aos requisitos duais de dados geoespaciais e semi-estruturados. Enquanto o primeiro impõe um certo rigor em seu formalismo, o segundo se beneficia de mais flexibilidade. Através de uma revisão abrangente e comparação das implementações de banco de dados existentes, incluindo novas distribuições e aquelas frequentemente utilizadas, 3DCityDB, CJDB, Measur3D e Cerbere, este artigo propõe uma abordagem inovadora em direção a um ambiente multi-banco de dados CityGML adaptado às necessidades específicas de UDT. A solução proposta aproveita as forças de bancos de dados relacionais e NoSQL, oferecendo uma arquitetura flexível e escalável, garantindo consistência de dados, capacidades geoespaciais e conformidade com o esquema CityGML. A hipótese de pesquisa sugere integrar o Cerbere, um middleware para conformidade com o esquema CityGML e validação de transações, com 3DCityDB e Measur3D (MongoDB). Esta abordagem visa demonstrar a viabilidade de gerenciar operações avançadas de dados 3D com base no modelo CityGML (3DCityDB) e escalabilidade para big data como IoT (Measur3D) dentro de um ambiente multi-banco de dados. O artigo contribui para o avanço de UDT ao fornecer uma solução abrangente para gerenciar tipos de dados diversos, facilitando um planejamento urbano mais eficaz, gerenciamento de infraestrutura e iniciativas de desenvolvimento sustentável no contexto de cidades inteligentes.
Kasprzyk et al. (Sex,) estudaram essa questão.