Spatial data and methods for urban planning and architecture

Spatial data plays a foundational role in urban design and architecture by capturing the physical, social, and environmental dimensions of urban contexts. The proliferation of spatial data has introduced challenges in data quality, granularity, and interoperability: a profound methodological turn especially for disciplines ordinarily confronted to spatial "challenges" such as architecture, urbanism and engineering. We can surely state that within these disciplines the increased employment of GIS platforms and spatial programming frameworks is enabling a revolution of the means of spatial representation, yet the mathematical disciplines informing spatial data analysis remain obscure for many users. The article aims to unveil the complex analytical operations underpinning spatial analysis tools to reveal how spatial analysis is informing decision-making across urban planning and infrastructure management in increasingly complex urban environments. Les données spatiales jouent un rôle fondamental dans l'urbanisme et l'architecture en capturant les dimensions physiques, sociales et environnementales des contextes urbains. La prolifération des données spatiales a introduit des défis en matière de qualité, de granularité et d'interopérabilité des données : un profond changement méthodologique, en particulier pour les disciplines habituellement confrontées à des "défis" spatiaux telles que l'architecture, l'urbanisme et l'ingénierie. Nous pouvons affirmer sans hésitation que, dans ces disciplines, l'utilisation croissante des plateformes SIG et des cadres de programmation spatiale est en train de révolutionner les moyens de représentation spatiale, mais les disciplines mathématiques qui sous-tendent l'analyse des données spatiales restent obscures pour de nombreux utilisateurs. Cet article vise à dévoiler les opérations analytiques complexes qui sous-tendent les outils d'analyse spatiale afin de révéler comment l'analyse spatiale influence la prise de décision en matière d'urbanisme et de gestion des infrastructures dans des environnements urbains de plus en plus complexes.

Authors

Publication Details

Journal
lieuxdits
Published
2025-11-14
DOI
https://doi.org/10.14428/ld.vi28.90703
Primary Topic
Urban Design and Spatial Analysis
Type
article
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Funders

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article

Spatial data and methods for urban planning and architecture

Ioannis Tsionas
lieuxdits
Urban Design and Spatial Analysis
article

Spatial data and methods for urban planning and architecture

Ioannis Tsionas
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Abstract

Spatial data plays a foundational role in urban design and architecture by capturing the physical, social, and environmental dimensions of urban contexts. The proliferation of spatial data has introduced challenges in data quality, granularity, and interoperability: a profound methodological turn especially for disciplines ordinarily confronted to spatial "challenges" such as architecture, urbanism and engineering. We can surely state that within these disciplines the increased employment of GIS platforms and spatial programming frameworks is enabling a revolution of the means of spatial representation, yet the mathematical disciplines informing spatial data analysis remain obscure for many users. The article aims to unveil the complex analytical operations underpinning spatial analysis tools to reveal how spatial analysis is informing decision-making across urban planning and infrastructure management in increasingly complex urban environments. Les données spatiales jouent un rôle fondamental dans l'urbanisme et l'architecture en capturant les dimensions physiques, sociales et environnementales des contextes urbains. La prolifération des données spatiales a introduit des défis en matière de qualité, de granularité et d'interopérabilité des données : un profond changement méthodologique, en particulier pour les disciplines habituellement confrontées à des "défis" spatiaux telles que l'architecture, l'urbanisme et l'ingénierie. Nous pouvons affirmer sans hésitation que, dans ces disciplines, l'utilisation croissante des plateformes SIG et des cadres de programmation spatiale est en train de révolutionner les moyens de représentation spatiale, mais les disciplines mathématiques qui sous-tendent l'analyse des données spatiales restent obscures pour de nombreux utilisateurs. Cet article vise à dévoiler les opérations analytiques complexes qui sous-tendent les outils d'analyse spatiale afin de révéler comment l'analyse spatiale influence la prise de décision en matière d'urbanisme et de gestion des infrastructures dans des environnements urbains de plus en plus complexes.

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