It is noted a lack of integration between information of the Land Registration (LR) and of the Urban Cadastre in various Brazilian municipalities. Due to the lack of regulations at national level that define a conceptual model to organize the data from different entities, the design of integration systems geared to such a purpose is made difficult. Therefore, this study aims at developing an exchange prototype of the mentioned data from a previous research conducted by Paiva et al. (2016), concerning the modeling of the data resultant from LR and Urban Cadastre. To this end, we used the existing situation in the municipality of São José dos Pinhais, Curitiba metropolitan region, as a case study. There, the exchange of information between both entities is similar to that of many Brazilian municipalities. A conceptual model was generated and used to create an object-relational database, which then was used to develop an administrative and geospatial data consultation and editing prototype, based on technologies known as open-source. The use of such programs allowed us to verify the reproducibility possibility of the computational solutions referred herein to other cities with different economic situations.

Devido à falta de conhecimento técnico, em muitos municípios, principalmente de pequeno porte, a cobrança dos impostos sobre bens imóveis não é baseada em uma metodologia que leve em conta os dados geoespaciais do Cadastro Urbano. Isso acaba gerando problemas no que concerne a cobrança de tributos, sobretudo no que se refere à distorção de valores de impostos dentro de uma mesma realidade imobiliária. Desta forma, o presente estudo objetivou elucidar a importância da elaboração fundamentada de Plantas de Valores Genéricos (PVG) para tributação justa de impostos. Buscou-se a confecção de uma PVG para o bairro Tatuquara em Curitiba-PR, baseada em dados geoespaciais do Cadastro Territorial do município. Os resultados obtidos permitiram verificar a relevância da utilização de dados espaciais na composição de modelos estatísticos voltados a avaliação imobiliária em massa.

Em regiões com défict ou restrição de acesso a dados espaciais oficiais, conhecer a qualidade dos dados colaborativos permite minimizar a falta de informação espacial. Admitindo como parâmetro de qualidade dos dados colaborativos a chamada Inteligência Espacial Coletiva, o presente artigo verifica a dependência entre a dinâmica das colaborações na plataforma OpenStreetMap e a aglomeração de pessoas. Para tal assumiu duas vertentes como influenciadoras dessa aglomeração: à derivada das atividades econômicas e a aglomeração derivada do local onde as pessoas resindem. Identificado essa dependência, foi possível estipular variáveis de qualidade para os dados colaborativos quando esses são qualificados em função da Inteligência Espacial Coletiva.

Abstract. The scarcity of metrics for analysing the quality of Voluntary Geographic Information without direct comparisons with reference data makes it impossible to use this information in many areas of society. Especially in developing countries, where collaborative data can help fill the deficit of official data, studies on intrinsic parameters of quality become an alternative to conventional comparative methods for evaluating spatial data. A recurring parameter in related research is Collective Spatial Intelligence. Seeking to offer researchers on the subject a tool capable of measuring the Collective Spatial Intelligence in predefined areas, we developed a Python application that counts representative values of this intelligence in political-administrative limits. Considering that, in general, the quality of spatial data is inferred on these limits, research that seeks to explain the VGI quality without using official data as a reference can be facilitated.