GeoAI y complejidad urbana: revisión sistemática según las directrices PRISMA

  • Guillermo Geovanny Guzmán Chávez
  • Alexandra Patricia Ortiz Almeida
Palavras-chave: Computação urbana, inteligência geoespacial, planejamento orientado por dados

Resumo

O presente estudo analisa o papel da GeoAI na compreensão da complexidade urbana, com o objetivo de identificar suas principais contribuições para o planejamento territorial contemporâneo. A pesquisa foi desenvolvida por meio de uma revisão sistemática da literatura baseada nas diretrizes PRISMA, utilizando uma estratégia de busca estruturada com operadores booleanos em bases de dados acadêmicas. A partir de um conjunto inicial de registros, foram aplicados critérios de inclusão e exclusão que permitiram selecionar dezoito artigos científicos relevantes para a análise.

Referências

Referencias

Aidaoui, A., Dechaicha, A., Alkama, D., Menai, I., y Salah Salah, H. (2024). Mapping tomorrow’s cities: GeoAI strategies for sustainable urban planning and land use optimization. Journal of Contemporary Urban Affairs, 8(1), 158–176. https://doi.org/10.25034/ijcua.2024.v8n1-9

Chen, X., Li, Y., Li, X., y Huang, Z. (2026).Nonlinear and congestion-dependent effects of transport and built-environment factors on urban CO₂ emissions: A GeoAI-based analysis of 50 Chinese cities. Buildings, 16(2), 297. https://doi.org/10.3390/buildings16020297

De La Cruz, M., Martínez-Cuevas, S., García-Aranda, C., y Morillo, M. C. (2025). GeoAI-driven building facade classification for urban pattern analysis: A case study in Murcia, Spain. Journal of Urban Management. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.jum.2025.11.005
Publicado
2026-08-10
Como Citar
Guzmán Chávez, G. G., & Ortiz Almeida, A. P. (2026). GeoAI y complejidad urbana: revisión sistemática según las directrices PRISMA. Cuadernos Del Centro De Estudios De Diseño Y Comunicación, (330). https://doi.org/10.18682/cdc.vi330.14110