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Data e hora local de busca: 24/02/2021 19:44.

Área de identificação
Tipo de ReferênciaThesis
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3E6BKKS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/05.21.17.46
Última Atualização2013:08.08.17.46.54 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/05.21.17.46.26
Última Atualização dos Metadados2020:07.23.12.07.09 simone
Chave SecundáriaINPE-17241-TDI/2073
Chave de CitaçãoVeras:2013:AvErAl
TítuloAvaliação de erros de alocação de modelos de mudanças de uso e cobertura da terra na Amazônia
Título AlternativoAllocation error estimative of Amazon land use and land cover change models
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-23-05
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Número de Páginas125
Número de Arquivos1
Tamanho2567 KiB
Área de contextualização
AutorVeras, Luiz Gustavo Diniz de Oliveira
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaMonteiro, Antônio Miguel Vieira (presidente)
Câmara, Gilberto (orientador)
Vinhas, Lúbias
Quintanilha, José Alberto
Endereço de e-Mailluiizgustavo@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2013-05-21 17:47:14 :: luiizgustavo@gmail.com -> yolanda ::
2013-06-19 12:56:29 :: yolanda -> administrator ::
2013-07-19 01:42:20 :: administrator -> luiizgustavo@gmail.com ::
2013-08-05 20:18:01 :: luiizgustavo@gmail.com -> yolanda ::
2013-08-08 17:16:15 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-08-08 17:47:59 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-08-09 12:49:18 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-08-09 13:52:37 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2020-07-23 12:06:27 :: administrator -> simone :: 2013
Área de conteúdo e estrutura
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Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavemodelos de uso e cobertura da terra (LUCC), métricas de qualidade, erros de alocação, Land Use Cover Change (LUCC), Goodness-of-fit, top-down, alocation error.
ResumoEste trabalho apresenta uma metodologia de estimativa de erros de alocação de modelos de uso e cobertura da terra. Esse método foca no submodelo de alocação dos modelos LUCC (Land Use Cover and Change) top-down, agregando as diferenças entre as células de espaços celulares para calcular os erros. Nessa metodologia, mapas anuais são agregados com o objetivo de expressar o erro de um modelo para o incremento de um intervalo de tempo. As principais metodologias de medidas de erros espaciais, também conhecidas como extit{goodness-of-fit}, consideram somente um instante de tempo em suas comparações, quase sempre não verificando essas mudanças em diferentes momentos, que podem estar sobre diferentes restrições e condições. Com a maior disponibilidade de dados temporais por órgãos e instituições de pesquisas espaciais, fica viável a aplicação dessas metodologias a diversos instantes de tempo de simulação e o cálculo dos erros correspondentes ao intervalo de tempo desses instantes. A metodologia para a estimativa do erro de alocação foi implementada no extit{framework} de modelagem espacial chamado TerraME, que fornece funções de leitura e manipulação de banco de dados espaciais. Como exemplo de aplicação, três diferentes modelos que simulam o desmatamento na Amazônia Legal são verificados, utilizando os dados do programa PRODES como fonte de referência para as comparações. Os dados utilizados são representados como espaço celular, com células de resolução 25 x 25km$^{2}$. Mapas anuais são apresentados na resolução temporal de um ano para o intervalo de 2003 a 2011. Este trabalho busca refletir a importância das métricas de qualidade no desenvolvimento e elevação da qualidade de modelos LUCC. ABSTRACT: This work introduces a new methodology to measure allocation errors of land use cover and change models, evaluating allocation changes of estimates, to examine how models results fit to real changes in space and time. The measures of spatial error are known as goodness-of-fitness metrics. Furthermore, the methodologies from literature work with just one moment of time, and do not include changes between steps of simulations, where this changes can be on different conditions and constraints. Nowadays, a large amount of data is available by public spatial institutions allowing computation of models error at different time steps. The tests with the new metric were implemented with TerraME framework, a dynamic spatial engine to manipulate and store spatial data. Three models of Legal Amazon deforestation were used to test the new metric, using PRODES system data as reference to compute errors. The methodology is applied to different time steps and total increment from time period considered. The time extent considered is 2003 to 2011. The data is represented by cellular spaces with 25 x 25Km$^{2}$ resolution. This work aims to reinforce the importance of goodness-of-fit in spatial models quality and modeling.
AreaCOMP
ArranjoBDMCI > Fonds > Produção > CAP > Avaliação de erros...
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Originais/@4primeirasPaginas.pdf 30/07/2013 10:09 778.8 KiB 
Originais/aprovacao.pdf 01/08/2013 10:46 145.3 KiB 
Originais/erros_aloca‡Æo_versÆo_final.docx 29/07/2013 11:11 5.3 MiB
Originais/erros_aloca‡Æo_versÆo_final.pdf 29/07/2013 11:10 3.8 MiB
publicacao.pdf 08/08/2013 14:31 2.5 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 21/05/2013 14:46 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 08/08/2013 14:46 1.4 MiB
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URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP7W/3E6BKKS
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Tipo de ReferênciaThesis
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Última Atualização2013:04.24.12.38.06 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/02.14.13.23.49
Última Atualização dos Metadados2020:07.08.13.01.13 simone
Chave SecundáriaINPE-17160-TDI/2009
Chave de CitaçãoRuivo:2013:MeMiDa
TítuloMetodologias de mineração de dados em análise climática
Título AlternativoData mining methodologies in climate analysis
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-02-19
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Número de Páginas121
Número de Arquivos1
Tamanho3605 KiB
Área de contextualização
AutorRuivo, Heloisa Musetti
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaVijaykumar, Nandamudi Lankalapalli (presidente)
Ramos, Fernando Manuel (orientador)
Velho, Haroldo Fraga de Campos (orientador)
Oliveira, Gilvan Sampaio de (orientador)
Stephany, Stephan
Carvalho, João Carlos
Ambrizzi, Tércio
Endereço de e-Mailhelo_mr@hotmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2013-02-14 13:24:35 :: heloisa.ruivo@lac.inpe.br -> yolanda ::
2013-02-19 12:49:22 :: yolanda -> heloisa.ruivo@lac.inpe.br ::
2013-04-09 13:53:08 :: heloisa.ruivo@lac.inpe.br -> yolanda ::
2013-04-09 17:01:01 :: yolanda -> administrator ::
2013-04-22 13:37:14 :: administrator -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-04-24 12:41:24 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-05-06 16:57:01 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-05-06 17:14:38 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2020-07-08 12:59:10 :: administrator -> simone :: 2013
Área de conteúdo e estrutura
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Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavemineração de dados, análise estatística, extração de conhecimento, árvore de decisão, seca na Amazônia, precipitação extrema, mudanças climáticas, data mining, statistical analysis, knowledge discovery, decision tree, Amazon drought, extreme events, climate change.
ResumoA ciência tem disponível atualmente uma grande quantidade de dados de diversas origens, particularmente em meteorologia e ciência do clima, que nos permitem desenvolver estratégias eficazes de descoberta de conhecimento. Na área ambiental, eventos extremos meteorológicos acarretam um impacto na vida humana e na economia. Este trabalho utiliza metodologias de mineração de dados para analisar fenômenos meteorológicos extremos. O objetivo é identificar os fatores climatológicos relevantes que influenciaram tais eventos. Duas metodologias serão avaliadas: classificação estatística; e árvores de decisão. O método estatístico está implementado na ferramenta computacional BRB-ArrayTools, software desenvolvido na área de bioinformática, aqui adaptado e aplicada à área ambiental. Algoritmos de árvores de decisão, estão implementados no software WEKA, cujo objetivo é utilizar os atributos mais relevantes gerados pela análise estatística e gerar um classificador de árvore de decisão. Estas técnicas foram testadas para análise das grandes secas do Amazonas ocorridas em 2005 e 2010, e na precipitação extrema ocorrida em Santa Catarina em 2008, onde se pode apontar alguns parâmetros climatológicos responsáveis pelos eventos. A literatura indica que mudanças climáticas (decorrente do aquecimento global antropogênica, vulcanismo, alteração do eixo de rotação do planeta, alteração da atividade solar e/ou outras causas geofísicas ou geológicas) alteram a intensidade e frequência dos eventos extremos. O objetivo aqui é analisar os eventos extremos citados e contribuir com um conjunto de ferramentas de avaliação com o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Mudanças Climáticas (INTC-MC). ABSTRACT: Science has currently available a large amount of data from various sources, particularly in meteorology and climate science, allowing us to develop effective strategies for knowledge discovery. In the environmental area, extreme weather events imply an impact on human life and economy. This thesis uses data mining methodologies to analyze extreme meteorological phenomena. The goal is to identify the relevant climatological factors which influenced such events. Two methods will be evaluated: statistical classification and decision trees. The statistical method is implemented in the computional tool called BRB-ArrayTools, developed by statisticians experienced in the biology, here adapted and applied to environmental problems. Decision tree algorithms (implemented in WEKA) , whose purpose is to use the most relevant attributes generated by the statistical analysis and generate a decision tree classifier. These techniques were tested to analyze the great droughts in Amazon occurred in 2005 and 2010, and in an extreme precipitation event occurred in Santa Catarina in 2008, which may point out some climatological parameters responsible for these events. The literature indicates that climate change (due to anthropogenic global warming, volcanism, changes in the planet rotation axis, changes in solar activity and/or other geophysical or geological causes) alter the intensity and fre-quency of extreme events. The goal here is to analyze the extreme events mentioned and contribute with a set of assessment tools with National Institute of Science and Technology for Climate Change (INTC-MC).
AreaCOMP
Conteúdo da Pasta source
Originais/@4primeirasPaginas-10.pdf 10/04/2013 12:04 777.2 KiB 
Originais/folha de aprovacao.pdf 17/04/2013 09:50 187.7 KiB 
Originais/publicacao.pdf 10/04/2013 07:45 12.6 MiB
publicacao.pdf 24/04/2013 09:03 3.5 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 14/02/2013 11:23 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 24/04/2013 09:38 1.8 MiB
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Tipo de ReferênciaThesis
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3EPS72B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/09.06.14.48
Última Atualização2013:10.14.13.41.49 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/09.06.14.48.46
Última Atualização dos Metadados2020:04.29.12.37.28 administrator
Chave SecundáriaINPE-17269-TDI/2092
Chave de CitaçãoSilva:2013:CoSoDu
TítuloContribuições para a solução de duas aplicações formuladas como problemas de localização/agrupamento
Título AlternativoContribuitions to the solution of two applications formulations as problems of location/clustering
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-08-28
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Número de Páginas123
Número de Arquivos1
Tamanho2382 KiB
Área de contextualização
AutorSilva, Silvio Luiz Castro
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaCarvalho, Solon Venâncio de (presidente)
Lorena, Luiz Antônio Nogueira (orientador)
Sousa, Fabio Luis de
Arakaki, Reinald Gen Ichiro
Endereço de e-Mailsilvioluiz10@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2013-09-10 14:58:00 :: silvioluiz10@gmail.com -> yolanda ::
2013-09-10 15:25:43 :: yolanda -> silvioluiz10@gmail.com ::
2013-09-16 19:55:04 :: silvioluiz10@gmail.com -> yolanda ::
2013-09-23 11:52:03 :: yolanda -> silvioluiz10@gmail.com ::
2013-09-24 10:09:18 :: silvioluiz10@gmail.com -> yolanda ::
2013-10-09 18:22:43 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-10-11 13:24:26 :: lmanacero@yahoo.com -> administrator ::
2013-10-12 22:24:30 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-10-14 12:25:24 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-10-14 13:57:48 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2020-04-29 12:37:28 :: administrator -> simone :: 2013
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavelocalização, agrupamento, otimização, location, clustering, optimization.
ResumoEsse trabalho apresenta contribuições para a solução de duas aplicações para problemas de localização/agrupamento. A primeira aplicação modela a realocação de laboratórios de metrologia do Comando da Aeronáutica, órgão pertencente ao Ministério da Defesa e que possui um Sistema de Metrologia Aeroespacial. Essa rede de laboratórios foi criada inicialmente sem a devida preocupação logística, localizando os laboratórios de acordo com os projetos aeronáuticos existentes. Como a demanda e os custos para a manutenção do sistema foram crescendo, foi observada a necessidade de reorganizar de forma otimizada a rede de laboratórios, melhorando assim, o atendimento das demandas de transportes de equipamentos e técnicos. Para que essa reestruturação possa ser realizada de forma otimizada, esse trabalho utiliza um modelo matemático que se baseia no Problema de Localização de Concentradores para modelar o problema capacitado em 3 (três) níveis hierárquicos. Para essa otimização foram utilizadas abordagens genéticas pela complexidade computacional do problema. A segunda aplicação apresenta o agrupamento otimizado de estudantes de acordo com seus Estilos de Aprendizagem. Esse agrupamento tem o objetivo de concentrar em cada grupo um conjunto de estudantes similares e que os aprendizes de cada grupo sejam diferentes dos elementos dos outros grupos, de acordo com as características medidas. Com esse agrupamento o profissional de educação (presencial ou à distância) poderá personalizar o material didático proposto para cada um dos grupos identificados, maximizando assim, a assimilação do conteúdo e, consequentemente, diminuindo o número de não aprendizes. Para a classificação dos alunos foi utilizado a ferramenta psicológica extit{Index of Learning Styles} para identificação dos estilos de aprendizagem de cada estudante. Essa identificação parte da ideia de que os indivíduos têm diferentes maneiras de extquotedblleft{perceber} extquotedblright e de extquotedblleft{processar a informação} extquotedblright o que caracteriza formas particulares de aprender. Cada indivíduo percebe os estímulos do ambiente de uma maneira particular e consequentemente como a percepção é a primitiva da aprendizagem cada pessoa aprende de uma forma particular. Foram utilizadas três técnicas de otimização para o agrupamento de aprendizes: otimização com o modelo para o Problema de P-Medianas, otimização com Algoritmo Genético e otimização com o método heurístico de agrupamento extit{K-means}. ABSTRACT: This work presents contributions to the solution of two applications to location problems / clustering. The first application modeling relocation of the metrology laboratories of the Aeronautical Command, agency belonging to the Ministry of Defence and that has a Metrology System Aerospace. This laboratory network was initially created without due concern logistics, locating laboratories in accordance with the existing aeronautical projects. As the demand and costs for system maintenance were growing, noted the need to reorganize optimally lab network, thus improving the care of the demands of transport of equipment and technicians. For this restructuring can be performed optimally, this work uses a mathematical model that is based on the Location Problem Concentrators able to model the capacity problem in 3 (three) hierarchical levels. For this optimization we used genetic approaches for the computational complexity of the problem. The second application presents the optimal grouping of students according to their learning styles. This grouping aims to focus on each group a set of similar students and that the learners in each group are different from the elements of the other groups, according to the characteristics measured. With this grouping professional education (classroom or distance) can customize the courseware offered for each of the identified groups, thus maximizing, the assimilation of content and, consequently, decreasing the number of non- apprentices. For the classification of students was used a psychological tool called Index of Learning Styles for identifying learning styles of each student. This identification from the idea that individuals have different ways of extquotedblleft{perceive} extquotedblright and extquotedblleft{process information} extquotedblright that characterizes particular forms of learning. Each individual perceives environmental stimuli in a particular way and consequently how perception is the primitive of learning each person learns in a particular way. Used three optimization techniques for grouping learners: the optimization model for the P-Median Problem, optimization with Genetic Algorithm optimization and heuristic method with K-means clustering.
AreaCOMP
ArranjoINPE > Produção > CAP > Contribuições para a...
Conteúdo da Pasta source
Originais/@4primeirasPaginas.pdf 01/10/2013 09:18 804.2 KiB 
Originais/aprovacao.pdf 11/10/2013 09:47 1.0 MiB
Originais/DISSERTA€ÇO - RevisÆo 2 - Entrega Biblioteca.docx 30/09/2013 10:38 2.0 MiB
Originais/SILVIO CORRIGIDA.pdf 30/09/2013 10:38 2.5 MiB
publicacao.pdf 11/10/2013 10:03 2.4 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 06/09/2013 11:48 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 11/10/2013 10:23 2.8 MiB
Área de condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP7W/3EPS72B
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3EPS72B
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
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Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
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Tipo de ReferênciaThesis
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
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Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2014/01.22.12.39
Última Atualização2014:03.18.17.35.09 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2014/01.22.12.39.28
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.15.08 administrator
Chave SecundáriaINPE-17310-TDI/2123
Chave de CitaçãoSaldanha:2013:SeMuIm
TítuloUm segmentador multinível para imagens SAR polarimétricas baseado na distribuição Wishart
Título AlternativoA multilevel segmentation algorithm for polarimetric SAR images based on Wishart distribution
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-11-29
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Número de Arquivos1
Tamanho8610 KiB
Área de contextualização
AutorSaldanha, Marcus Fabiano Silva
BancaDutra, Luciano Vieira (presidente)
Freitas, Corina da Costa (orientadora)
Sant'Anna, Sidnei João Siqueira (orientador)
Fonseca, Leila Maria Garcia
Correia, Antônio Henrique
Macedo, Karlus Alexander Camara de
Endereço de e-Mailmarcusaldanha@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2014-01-23 11:00:55 :: marcusaldanha@gmail.com -> yolanda ::
2014-01-23 11:57:33 :: yolanda -> marcusaldanha@gmail.com ::
2014-01-27 13:12:56 :: marcusaldanha@gmail.com -> yolanda ::
2014-01-27 16:09:04 :: yolanda -> marcusaldanha@gmail.com ::
2014-01-29 12:52:50 :: marcusaldanha@gmail.com -> administrator ::
2014-02-06 00:47:21 :: administrator -> yolanda ::
2014-03-18 17:36:42 :: yolanda -> tereza@sid.inpe.br ::
2014-03-18 19:01:57 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2014-03-20 14:02:32 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-05 04:15:08 :: administrator -> :: 2013
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
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Palavras-Chavesegmentação de imagens SAR, RADAR, SegSAR, PolSeg, modelagem estatística. SAR image segmentation, RADAR, SegSAR, PolSeg, statistical modeling.
ResumoA grande disponibilidade de imagens SAR polarimétricas complexas (PolSAR) e seu potencial de uso têm gerado a necessidade de desenvolvimento de técnicas automáticas de processamento para esses dados. Dentre estas se destaca a segmentação, responsável pela extração automática de feições a partir de uma cena para uma tarefa posterior. Para o desenvolvimento dos algoritmos de segmentação é comum adotar modelos estatísticos para explicar o comportamento dos dados. Para dados SAR, dependendo do tipo de dado e do grau de homogeneidade dos alvos imageados, diferentes distribuições podem ser adotadas para obter uma modelagem adequada. Dentro deste contexto, este trabalho tem por objetivo o desenvolvimento e implementação de um segmentador para imagens PolSAR. Tem ainda, como objetivo secundário investigar se o uso da informação polarimétrica permite melhor definição dos segmentos existentes na imagem SAR. O trabalho foi fundamentado sob duas hipóteses: que é possível desenvolver um algoritmo para segmentação de dados PolSAR usando a modelagem estatística adequada; e, que é possível obter melhor definição dos segmentos na segmentação de dados SAR usando as informações polarimétricas. Para atingir o objetivo traçado foi implementado em ambiente de programação IDL o algoritmo denominado de PolSeg, que processa dados PolSAR e dados polarizados em intensidade. Para isso, foi adotada a distribuição Wishart complexa escalonada para modelar a matriz de covariância e fundamentar teoricamente os testes estatísticos usados durante o processo de segmentação. O algoritmo PolSeg é híbrido, pois faz uso de técnicas de crescimento e agrupamento de regiões, ajuste de bordas, teste de homogeneidade e teste de área mínima, integradas numa estrutura de compressão piramidal. Além disso, pode ser considerado ainda como hierárquico e multiníveis, e processa imagens mono ou multibandas. O algoritmo é inovador, pois associa a abordagem estatística apropriada para dados PolSAR à técnicas de segmentação e processamento de imagens multiníveis. A fim de constatar a eficiência da segmentação realizada pelo algoritmo PolSeg foram realizadas segmentações com dados simulados e reais. Adicionalmente foi realizado um estudo comparativo com o algoritmo SegSAR, o qual usa estrutura de processamento semelhante à do PolSeg para segmentar imagens SAR polarizadas em intensidade. Para avaliar quantitativamente o desempenho do algoritmo na segmentação dos dados PolSAR simulados foram utilizadas medidas que medem as propriedades de forma, dimensão, posição e intensidade dos segmentos, assim como o tempo computacional e o número regiões geradas na segmentação. Foi realizada também uma avaliação qualitativa do algoritmo de segmentação usando imagens PolSAR simuladas e reais. Para estas medidas, os resultados das segmentações dos dados polarimétricos simulados no PolSeg gerou valores, respectivamente, 0,6%, 0,4%, 2,0% e 2,6% superiores aos gerados com dados multivariados polarizados em intensidade. Para a comparação dos resultados usando dados simulados multivariados polarizados em intensidade no PolSeg e SegSAR, as medidas mostraram que o PolSeg gerou valores, respectivamente, 5,1%, 2,7%, 103,2% e 188,2% superiores aos gerados no SegSAR. O número de regiões e o tempo de processamento do PolSeg foram em média, respectivamente, 35 vezes menor que o gerado pelo SegSAR e 1,6 vezes maior que o tempo consumido pelo SegSAR. ABSTRACT: The great availability of polarimetric SAR data and its potential use has generated the need for developing automated techniques processing and analysis for these images. Among these can be highlight the segmentation, used for the automatic extraction of features from a scene for a future task. The developments of segmentation algorithms are usually based on statistical models to explain the behavior of the data. For SAR data, depending on the data type and the degree of homogeneity of the targets imaged, different distributions can be adopted to obtain an adequate modeling. Within this context, this paper aims to present the development and implementation of an algorithm to segment images PolSAR. It also has secondary objective, investigate if the use of polarimetric information allows a better definition of segments in the SAR image. This work was based on two hypothesizes: that it is possible to develop an algorithm for segmentation PolSAR data using appropriate statistical model, and that it is possible to obtain better definition of the segments in the segmentation of SAR data using the polarimetric information. To achieve the objective was implemented an algorithm in IDL programming language, called "PolSeg", which processes PolSAR data and polarized intensity data. For this, was adopted the scaled complex Wishart distribution to model the covariance matrix and theoretically substantiate the statistical tests used during the segmentation process. The PolSeg algorithm is hybrid, because it makes use of techniques of region growing, merging, adjust of borders, homogeneity test, segmentation of heterogeneous regions and minimum area test, integrated into a pyramidal structure compression. Moreover, it can still be considered as hierarchical and multi-level and process image in single or multi-band. The algorithm is groundbreaking because it combines the appropriate statistical approach to data PolSAR with segmentation techniques and processing of multilevel images. In order to verify the efficiency of segmentation with PolSeg several processing with real and simulated data were conducted. In addition, was performed a comparative study with SegSAR algorithm, which uses a processing structure similar to that adopted by PolSeg to process polarized intensity SAR data. To quantitatively evaluate the performance of the algorithm in the segmentation of the simulated PolSAR data, were used measures that quantify the properties of shape, size, position and intensity of the segments, as well as the computational time and the number of regions generated in the segmentation. A qualitative assessment of the segmentation algorithm using simulated and real PolSAR images was also performed. For these measures, the results of segmentation of simulated polarimetric data in PolSeg generated values, respectively, 0.6%, 0.4%, 2.0% and 2.6% higher than those generated with multivariate polarized intensity data. To compare the results using multivariate simulated polarized intensity data in PolSeg and SegSAR, the measurements showed that the PolSeg generated values, respectively, 5.1%, 2.7%, 103.2% and 188.2% greater than those generated in SegSAR. The number of regions and processing time with the PolSeg were averaged, respectively, 35 times lower and 1.6 times greater than that obtained by SegSAR.
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ArranjoINPE > Produção > CAP > Um segmentador multinível...
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Chave SecundáriaINPE-17317-TDI/2128
Chave de CitaçãoBanon:2013:ÁrDeAp
TítuloÁrvores de decisão aplicadas à extração automática de redes de drenagem
Título AlternativoDecision trees applied to the automatic extraction of drainage networks
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-12-18
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Número de Páginas111
Número de Arquivos1
Tamanho6378 KiB
Área de contextualização
AutorBanon, Lise Christine
BancaRosim, Sergio (presidente)
Santos, Rafael Duarte Coelho dos (orientador)
Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli (orientador)
Scofield, Graziela Balda
Endereço de e-Maillise@dpi.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2013-12-04 03:56:15 :: lise@dpi.inpe.br -> yolanda ::
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Palavras-Chaveárvore de decisão, mineração de dados, extração, redes de drenagem, MDE SRTM, decision tree, data mining, extraction, drainage networks, DEM SRTM.
ResumoA representação cartográfica da Amazônia Legal é uma questão estratégica para o país e sempre representou um grande desafio. A sua extensão territorial ultrapassa 5 milhões de quilômetros quadrados, dos quais cerca de 1,8 milhões não possuem informações cartográficas adequadas, o que tornou esta área conhecida como vazio cartográfico. O Projeto Radiografia da Amazônia do Exército Brasileiro tem por objetivo suprimir esta deficiência e conta com a cooperação científica do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) para as aplicações dos radares interferométricos que permitem, a partir de seus produtos, a extração de feições cartográficas. A hidrografia é fundamental em uma representação cartográfica. A sua extração é feita a partir de um dos produtos derivados do radar os modelos digitais de elevação (MDE). Atualmente, a partir destes modelos, estas redes são extraídas automaticamente utilizando a metodologia clássica. Esta metodologia se baseia na escolha empírica de um valor que determina a área de contribuição mínima necessária para a definição da drenagem. No entanto, a região amazônica possui diferentes padrões geomorfológicos e neste caso, os resultados não são satisfatórios. A definição de uma nova metodologia que forneça um resultado mais realista para a extração automática de redes de drenagem traria maior produtividade e, em projetos que envolvem grandes extensões territoriais como o vazio cartográfico, representaria uma contribuição relevante. Técnicas de Mineração de Dados (MD) permitem identificar padrões de interesse em grandes volumes de dados, o que motivou a realização deste trabalho. A hipótese é que a aplicação de árvores de decisão, uma das técnicas de MD, possa indicar critérios e outros atributos extraídos do MDE, que permitam propor uma nova metodologia para a extração automática de uma rede de drenagem mais realista, inclusive em regiões com diferentes padrões geomorfológicos. Neste trabalho, esta técnica foi testada sobre os dados do MDE SRTM (emph{Shuttle Radar Topography Mission}) para uma área da região amazônica com grande diversidade de padrões geomorfológicos. A metodologia proposta apresentou resultados muito superiores em relação à metodologia clássica. A árvore de decisão obtida indicou que outros atributos, além da área de contribuição, são importantes para a definição de uma rede de drenagem mais realista, minimizando o processo de edição manual. Esta árvore de decisão, resultante da primeira área de estudo, foi aplicada em outras 4 áreas também escolhidas na região amazônica. Em todos os casos, os resultados foram bastante satisfatórios quando comparados aos da metodologia clássica. Desta forma, a árvore de decisão obtida neste trabalho pode ser extrapolável para outras áreas da região amazônica, utilizando os dados do MDE SRTM. ABSTRACT: Legal Amazon region cartographic representation is strategic to Brazil and has always represented a great challenge. Legal Amazon region has a territorial extension of over 5 million square kilometers of which about 1.8 million has inadequate cartographic information and is usually called the "Cartographic Blank of the Amazon. The Amazon Radiography Project developed by Brazilian Army aims to eliminate this deficiency through the scientific cooperation with National Institute for Space Research (INPE) for interferometric radar applications, whose products enable the extraction of cartographic features. The hydrography is essential in a cartographic representation and its extraction is done from a product derived from radar the digital elevation models (DEM). Currently the drainage networks are automatically extracted from these models, using the classical methodology. This methodology is based on empirical choice of a value that determines the minimum contribution area required to define the drainage. However, the amazon region has different geomorphological patterns and therefore the results are not satisfactory. A new method for automatic extraction of drainage networks could have a more realistic result, providing greater productivity and would mean an important contribution to projects on large territorial extension, as the "Cartographic Blank of the Amazon. Data Mining (DM) techniques allow the identification of patterns of interest in large volumes of data. The hypothesis is that the Decision Trees techniques is able to suggest criteria and other attributes extracted from DEM, leading to a new methodology for automatic extraction of a drainage network more realistic, even in regions with different geomorphological patterns. In this work, this technique was tested on data from DEM SRTM (emph{Shuttle Radar Topography Mission}) to an area of the amazon region with great diversity of geomorphological patterns. The proposed methodology showed superior results compared to classical methodology. The Decision Tree obtained pointed out that other attributes, besides the contribution area, are important for the definition of a network of more realistic drainage, minimizing the manual editing process. This Decision Tree was applied in 4 other areas also chosen in the amazon region. In all cases the results were very satisfactory compared to the classical methodology. Thus, the Decision Tree obtained in this work can be extrapolated to other areas of the amazon region, using data from the DEM SRTM.
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ArranjoBDMCI > Fonds > Produção > CAP > Árvores de decisão...
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originais/@4primeirasPaginas.pdf 21/02/2014 10:42 806.1 KiB 
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originais/dissertacao_lise-1.docx 18/02/2014 15:12 29.8 MiB
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Tipo de ReferênciaThesis
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3FACD25
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Última Atualização2014:01.23.13.07.37 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/11.28.14.11.44
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.58 administrator
Chave SecundáriaINPE-17303-TDI/2116
Chave de CitaçãoStrauss:2013:MoPrAt
TítuloMonitoramento e previsão de atividade convectiva usando abordagens de mineração de dados
Título AlternativoMonitoring and prediction of convective events using data mining approaches
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-11-29
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Número de Páginas132
Número de Arquivos1
Tamanho8595 KiB
Área de contextualização
AutorStrauss, Cesar
Identificador de Curriculo8JMKD3MGP5W/3C9JGRL
BancaDutra, Luciano Vieira (presidente)
Stephany, Stephan (orientador)
Rosa, Marcelo Barbio (orientador)
Scarpel, Rodrigo Arnaldo
Ambrizzi, Tércio
Endereço de e-Mailcesar.strauss@inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2013-11-28 14:14:03 :: cesar.strauss@inpe.br -> yolanda ::
2013-11-28 18:35:42 :: yolanda -> cesar.strauss@inpe.br ::
2013-12-17 18:12:01 :: cesar.strauss@inpe.br -> yolanda ::
2013-12-18 10:57:21 :: yolanda -> cesar.strauss@inpe.br ::
2013-12-18 19:04:12 :: cesar.strauss@inpe.br -> yolanda ::
2013-12-19 10:14:16 :: yolanda -> cesar.strauss@inpe.br ::
2013-12-19 11:41:02 :: cesar.strauss@inpe.br -> administrator ::
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2014-01-22 18:39:22 :: yolanda -> tereza@sid.inpe.br ::
2014-01-23 12:14:06 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2014-01-23 15:31:10 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
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Transferível1
Palavras-Chavemineração de dados, descargas elétricas atmosféricas, sistemas convectivos, previsão meteorológica, estimação de densidade, data mining, electric atmospheric discharges, convective systems, meteorologic prediction, density estimation.
ResumoNeste trabalho são propostas algumas abordagens de mineração de dados para o monitoramento e previsão de atividade convectiva atmosférica. Os dados meteorológicos são referentes a descargas elétricas atmosféricas, radares meteorológicos e modelos numéricos de previsão de tempo. Uma primeira abordagem é a geração de campos de densidade de ocorrência de descargas para identificar as regiões mais densas, correspondentes a células de tempestade eletricamente ativas, implementada pelo software EDDA. Foi desenvolvida uma funcionalidade extra deste software, a qual também executa o agrupamento espaço-temporal das descargas, identificando assim células elétricas com mais precisão. Testes em ambiente operacional demonstraram que esses campos de densidade de descargas podem monitorar de maneira mais efetiva a atividade convectiva em comparação a outras técnicas correntes que empregam imagens de satélites meteorológicos. Naturalmente, os radares meteorológicos são mais efetivos, porém sua cobertura espacial é muito limitada no território brasileiro. A segunda abordagem baseia-se na identificação de padrões associados à atividade convectiva em saídas de um modelo numérico de previsão de tempo, de forma a prever a ocorrência e distribuição de chuva forte e convectiva a partir as previsões desse modelo. Essa abordagem foi implementada no software EPPA, ainda em desenvolvimento, que utiliza uma técnica de aprendizado de máquina, uma árvore de decisão. Testes preliminares demonstraram que esse software tem potencial para melhorar a previsão de chuva, uma vez que os modelos numéricos são sabidamente imprecisos nesse aspecto. ABSTRACT: In this work, some data mining approaches are proposed for the monitoring and prediction of atmospheric convective activity. The related meteorological data include atmospheric electrical discharges, weather radar images and numerical weather forecast outputs. A first approach is the generation of fields of density of occurrence of discharges in order to identify the denser areas that correspond to electrically active storm cells. This approach is implemented by the EDDA software. An extra funcionality of this software performs the spatio-temporal clustering of the electrical discharges allowing a more precise identification of the electrical cells. Tests performed in an operation environment show that these fields of density of discharges are more effective for the monitoring of convective activity in comparison to other current techniques that use satellite images. Naturally, weather radar are more effective, but their spatial coverage is very limited in the Brazilian territory. The second approach is based on the identification of patterns associated to convective activity in the outputs of a numerical weather forecast model, in order to predict the occurrence and distribution of intense and convective rain from the model forecasts. This approach was implemented in the EPPA software that is being developed. It employs a machine learning technique, a decision tree. Preliminary tests show that this sofware may potentially improve rain prediction, since numerical models are known to be imprecise for such task.
AreaCOMP
ArranjoINPE > Produção > CAP > Monitoramento e previsão...
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URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP7W/3FACD25
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3FACD25
Idiomapt
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Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3F7AKG2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/11.09.17.42
Última Atualização2014:02.03.17.05.29 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/11.09.17.42.18
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.57 administrator
Chave SecundáriaINPE-17305-TDI/2118
Chave de CitaçãoBorges:2013:FoLuEs
TítuloFonte de Luz espectralmente sintonizável baseada em LEDs para calibração de sensor de estrelas, com aplicação do paradigma de computação evolutiva
Título AlternativoA LED-based spectrally tunable light source for calibration of star tracker, with the application of evolutionary computing paradigm
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-12-19
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Número de Páginas121
Número de Arquivos1
Tamanho16846 KiB
Área de contextualização
AutorBorges, Marcos Eduardo Gomes
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaRosa, Reinaldo Roberto (presidente)
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso (orientador)
Sousa, Fabiano Luis de
Pizarro, Marco Antônio
Stephany, Stephan
Castro, Ruy Morgado de
Endereço de e-Mailmarcoseborges@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2013-11-09 17:45:12 :: marcoseborges@gmail.com -> yolanda ::
2013-11-13 11:32:06 :: yolanda -> marcoseborges@gmail.com ::
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Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
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Transferível1
Palavras-Chavesensor de estrelas, simulador de estrelas, fonte de luz multiespectral, otimização de projeto multidisciplinar, otimização extrema generalizado, star tracker, star simulator, spectrally tunable light source, multidisciplinary project optimization, generalized extremal optimization.
ResumoUm Sensor de Estrelas Autônomo (SEA) foi projetado e construído no INPE. Para testar, caracterizar e calibrar o SEA é necessário uma infraestrutura de testes sofisticada, que inclui dentre diversos instrumentos, um Simulador de Estrelas (SE). O SE é formado por uma fonte de luz espectralmente sintonizável baseada em LEDs (do inglês emph{Light Emitting Diode}), alvo (emph{pinhole}) e um colimador parabólico fora de eixo. A fonte de luz é responsável em gerar espectros contínuos semelhantes aos emitidos por estrelas. O pinhole é o orifício por onde os feixes de luz gerados incidem e são projetados no colimador. O colimador tem a função de tornar paralelo o feixe luminoso divergente recebido através do pinhole simulando uma fonte de luz no infinito, ou seja, uma fonte de luz pontual semelhante a uma estrela. Durante o projeto e o desenvolvimento do SE foi necessário definir a quantidade e tipos de LEDs que seriam utilizados para conseguir simular estrelas necessárias para a calibração e caracterização do SEA. Um software foi desenvolvido para simular o comportamento da fonte de luz baseada em LEDs. A escolha ótima dos LEDs foi realizada utilizando o simulador da fonte de luz e um algoritmo de otimização multiobjetivo, o M-GEO. Após essa etapa os LEDs foram comprados e montados na fonte de luz; diversos estudos e simulações foram realizadas e um software em C++ foi desenvolvido para controlar a fonte de luz com a finalidade de simular estrelas. Sendo assim, este trabalho tem como principal objetivo apresentar a metodologia aplicada na definição de parâmetros de projeto do SE, no desenvolvimento de algoritmos para simular a fonte de luz e no desenvolvimento de software de controle do SE. A metodologia aplicada utiliza como ferramentas, paradigmas de Inteligência Artificial (IA) e algoritmos clássicos de otimização. Para a conclusão do projeto e da construção do SE, foi desenvolvido um sistema de controle em malha fechada utilizando dois métodos de otimização, o algoritmo de Levenberg-Marquardt (LM) e o Gradiente Descendente (GD), que se mostraram eficientes para, através da composição espectral dos diferentes LEDs em diferentes potências, gerar espectros similares aos de estrelas na faixa do visível e infravermelho próximo. ABSTRACT: An Autonomous Star Tracker (AST) has been designed and constructed at the National Institute for Space Research (INPE). In order to test, characterize and calibrate the AST, a sophisticated testing infrastructure is needed. This setup is composed of several instruments including a Star Continuum Spectrum Simulator (SCSS), which was also developed at INPE. The SCSS is basically composed of a LED-based spectrally tunable light source, a pinhole and a collimator. The SCSS is designed to have the capability of producing different electromagnetic continuum spectral distributions, as those of the stars, for the AST optical calibration. The light source is responsible for generating continuum spectra similar to those emitted by stars. The pinhole is the orifice through which the generated light beams fall and are projected onto the collimator. The collimator then arranges in parallel the diverging light beams received through the pinhole, simulating a light source at infinity, like those emitted by stars. During the design and development of the SCSS it was necessary to define the amount and types of LEDs. One software was developed to simulate the behavior of the LED-based light source. The optimal choice of the LEDs was performed using the simulator of the light source and a multi-objective optimization algorithm, the M-GEO. The main goal of this work is to present the methodology used in the definition of design parameters of the SCSS. It Develops algorithms to simulate the light source and a software to control the SCSS. The methodology uses as tools, paradigms of Artificial Intelligence (AI) and classical optimization algorithms. Finally, to complete the design and construction of the SCSS, a feedback control system using two optimization methods, the Levenberg-Marquardt (LM) and Gradient Descent (GD) algorithms, were developed. These methods have proven efficient for simulating star necessary for the calibration of AST.
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Chave SecundáriaINPE-17267-TDI/2090
Chave de CitaçãoNegri:2013:FoApSe
TítuloMáquina de Vetores de Suporte Adaptativa ao Contexto: formalização e aplicações em Sensoriamento Remoto
Título AlternativoContext Adaptive Support Vector Machine: formalization and Remote Sensing Applications
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-08-01
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Número de Páginas166
Número de Arquivos1
Tamanho36830 KiB
Área de contextualização
AutorNegri, Rogério Galante
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaMonteiro, Antônio Miguel Vieira (presidente)
Dutra, Luciano Vieira (orientador)
Sant'Anna, Sidnei João Siqueira (orientador)
Rennó, Camilo Daleles
Lorena, Ana Carolina
Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
Davis Junior, Clodoveu Augusto
Endereço de e-Mailrogeriogalante@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2013-07-12 13:59:18 :: rogerio@dpi.inpe.br -> yolanda ::
2013-07-17 16:31:00 :: yolanda -> administrator ::
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Palavras-ChaveSVM, classificação de imagens, contexto, SVM, image classification, context.
ResumoEm diversos estudos em Sensoriamento Remoto, o método Máquina de Vetores Suporte ( extit{Support Vector Machine} - SVM) tem sido empregado para classificação de imagens. Embora a formulação original deste método não incorpore a informação contextual, existem diferentes propostas para a incorporação desse tipo de informação pelo método SVM. Geralmente, tais propostas consistem na modificação da etapa de treinamento do método SVM ou na integração de seus resultados de classificação através de modelos estocásticos. Este estudo traz uma nova perspectiva com relação ao desenvolvimento de SVM contextuais. O conceito principal desta nova proposta consiste em deslocar o hiperplano de separação, determinado inicialmente pelo SVM tradicional, para cada pixel da imagem, em função de sua informação contextual e de acordo com um submodelo de contextualização adotado. Neste trabalho foram propostos dois submodelos, denominados Repulsivo e Translativo. O submodelo Repulsivo permite a realização de movimentos de translação e rotação para adaptação do hiperplano, enquanto o submodelo Translativo permite apenas deslocamentos na direção ortogonal ao hiperplano. Três estudos de caso foram realizados, em que os resultados obtidos pelo método proposto são comparados com resultados obtidos pelos métodos SVM tradicional, SVM adaptado ao algoritmo ICM ( extit{Iterated Conditional Modes}) e pela aplicação do Filtro da Moda sobre imagens classificadas pelo método SVM. Enquanto o primeiro estudo aborda problemas de classificação binária utilizando imagens simuladas, o segundo e terceiro estudos de caso consideram a classificação multiclasse de imagens de Sensoriamento Remoto obtidas pelos sensores ALOS PALSAR e IKONOS-II MS, respectivamente. Os resultados mostram que o método proposto é capaz de produzir resultados de classificação com exatidão semelhante aos métodos contextuais considerados neste estudo. No entanto, verifica-se que o método proposto apresenta maior capacidade de preservação de alvos pontuais e das bordas entre regiões de diferentes classes, em comparação aos métodos contextuais considerados. ABSTRACT: Several Remote Sensing studies have adopted the Support Vector Machine (SVM) method for image classification. Although the original formulation of this method does not incorporate contextual information, there are different proposals to incorporate this information on SVM classification. Usually, these proposals modify the SVM training phase or integrating SVM classifications using stochastic models. This study presents a new perspective on the development of contextual SVMs. The main concept of this new proposal is to displace the separation hyperplane, initially determined by the traditional SVM, for each pixel in the image. The hyperplane displacement is produced on basis of contextual information of each pixel and according to a contextualization submodel adopted. This work presents two contextualization submodels, called Repulsive and Translative. The Repulsive Submodel allows translational and rotational movements in order to adapt the separation hyperplane, while in the Translative submodel only movements in the hyperplane orthogonal direction are performed. Three case studies were conducted, where a comparison with SVM, SVM integrated to Iterated Concitional Modes (ICM) algorithm and to Mode Filter are made. While the first study deals with binary classification problems using simulated images, the second and third case studies consider the multiclass classification of Remote Sensing images from ALOS PALSAR and IKONOS MS-II sensors, respectively. The results show that the proposed method is able to produce classification results with similar accuracy to the others contextual methods considered in this study. However, the proposed method has an improved ability to preserve pointwise targets and edges between regions of different classes, when compared to the other contextual methods.
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
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Tipo de ReferênciaThesis
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
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Identificador8JMKD3MGP7W/3E9TAEB
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Última Atualização2013:10.11.14.13.40 administrator
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Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.18 administrator
Chave SecundáriaINPE-17266-TDI/2089
Chave de CitaçãoSantos:2013:MéSiDi
TítuloMétodos de Sistemas Dinâmicos e Mineração de Dados para Interpretação de Sinais Não Lineares
Título AlternativoDynamical systems and data mining methods for interpreting nonlinear signals
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-07-08
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Número de Páginas149
Número de Arquivos1
Tamanho2582 KiB
Área de contextualização
AutorSantos, Laurita dos
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaGuimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso (presidente)
Macau, Elbert Einstein Nehrer (orientador)
Castro, Joaquim José Barroso de (orientador)
Quiles, Marcos Gonçalves
Godoy, Moacir Fernandes de
Aguirre, Luis Antônio
Endereço de e-Maillauritas9@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2013-06-12 18:52:26 :: lauritas9@gmail.com -> yolanda ::
2013-06-21 18:29:58 :: yolanda -> administrator ::
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2018-06-05 04:14:18 :: administrator -> :: 2013
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Palavras-ChaveSinais não lineares, Sistemas dinâmicos, Mineração de dados, Séries temporais de vento neutro, Séries temporais de intervalos RR, nonlinear signals, dynamics systems, data mining, wind time series, RR time series.
ResumoNeste trabalho analisamos grupos de séries temporais de Variabilidade da Frequência Cardíaca de indivíduos de diversas condições clínicas, mas que podem apresentar semelhanças em termos de variabilidade; por exemplo, grupos de séries temporais de recém-nascidos prematuros e de recém-nascidos normais. Temos por objetivo principal discriminar o comportamento de sistemas semelhantes através dos grupos de séries temporais usando métodos de sistemas dinâmicos e mineração de dados. Os métodos de sistemas dinâmicos fornecem índices dos grupos de séries temporais e que são usados como padrões de entrada para as técnicas de mineração de dados. As técnicas usadas são os classificadores de árvore de decisão e máquinas de vetores de suporte. Para tal, usamos um conjunto de 514 séries temporais de intervalos RR oriundos de três diferentes bancos de dados. Uma pré-classificação do conjunto de séries temporais é realizada clinicamente por um médico especialista. Esse conjunto de séries temporais é pré-processado usando-se a filtragem convencional (do especialista) e a filtragem adaptativa que permite o pré-processamento de um grande volume de dados. Aplicamos o mesmo conjunto de métodos em outro estudo de caso, envolvendo também sinais não lineares. Esse segundo estudo de caso é relacionado à compreensão do comportamento da alta atmosfera e para tal, usamos séries temporais de vento neutro, oriundas do banco de dados do INPE. Esse conjunto é constituído de 47 séries temporais e que são classificadas em dois grupos. As principais contribuições deste trabalho estão relacionadas à filtragem adaptativa que é demonstrado ser estatisticamente equivalente ao processo de filtragem tradicional. Mostramos também que os métodos são capazes de detectar diferenças entre os sistemas. Além disso, verificamos que há um grupo específico de índices (parâmetros do mapa de primeiro retorno e medida da tendência central) que detectam diferenças entre os sistemas, conforme a comparação dos vários grupos de séries temporais. ABSTRACT: One way to study the dynamics of systems is to analyze time series obtained from these systems. For example, to study the variation of the nervous system of an individual, we can analyze the time series related to the heart rate variability. However, we are interested in the differences between systems that may exhibit similar dynamics. In this study we aim to characterize the systems dynamics with dynamics similar using time series methods for dynamic systems and data mining. To solve this task, we propose a methodology that links two areas of knowledge: dynamics systems and data mining methods. In this methodology, the methods of dynamics systems provide features of groups of time series. These measures are used as input patterns to the data mining techniques (decision tree classifiers and support vector machines). We applied this methodology in 514 RR intervals time serie. This methodology is employed in another case study, involving another set of non-linear signals. This second case study is related to understanding the dynamics of the upper atmosphere and for that, we can use time series of neutral wind (from INPE database). Neutral wind time series are detected in the upper atmosphere and are related to the detection of meteors entering the atmosphere. This case study consists of 47 series and are classified into two groups according to location of the wind measuring data. In both applications noted that the methods are capable of detecting differences between the systems. Moreover, we verified that a specific group of measures is able to detect differences between the systems, according to the comparison of the various classes of time series.
AreaCOMP
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Tipo de ReferênciaThesis
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Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3E8T5CB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.06.13.36
Última Atualização2013:08.06.14.06.38 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.06.13.36.10
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.09 administrator
Chave SecundáriaINPE-17231-TDI/2063
Chave de CitaçãoAbreu:2013:ArPrGr
TítuloArmazenamento e processamento de grandes grafos em bancos de dados geográficos
Título AlternativoStorage and processing of large graphs in geographical databases.
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-05-17
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Número de Páginas111
Número de Arquivos1
Tamanho3783 KiB
Área de contextualização
AutorAbreu, Eric Silva
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaVinhas, Lúbia (presidente)
Dutra, Luciano Vieira (orientador)
Rosim, Sérgio (orientador)
Oliveira, João Ricardo de Freitas (orientador)
Lorena, Luiz Antonio Nogueira
Namikawa, Laércio Massaru
Correia, Antônio Henrique
Endereço de e-Maileric.abreu@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Tipo SecundárioTDI
Histórico2013-06-06 13:38:56 :: eric.abreu@gmail.com -> yolanda ::
2013-06-21 12:34:33 :: yolanda -> eric.abreu@gmail.com ::
2013-06-27 18:09:45 :: eric.abreu@gmail.com -> yolanda ::
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2013-07-19 01:42:21 :: administrator -> yolanda ::
2013-07-29 14:29:55 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-08-06 14:08:47 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
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Palavras-Chavegrafos, bancos de dados geográficos, cache, TerraLib, graphs, geographic databases, cache, TerraLib.
ResumoEm sistemas de informações geográficas, o conceito de rede podem representar, por exemplo, as informações associadas a serviços de utilidade pública, como água, luz e telefone; e também a redes relativas a bacias hidrográficas e rodovias. As informações espaciais são usualmente armazenadas em forma de grafo que contêm informações sobre recursos que fluem entre localizações geográficas distintas. Essas redes podem ser tão grandes e densas que tornam sua manipulação inviável, seja por falta de memória RAM disponível no computador ou por falta de ferramentas apropriadas. Este trabalho apresenta uma metodologia que permite o armazenamento e manipulação de grandes grafos em banco de dados geográficos através da definição de um conjunto de tabelas relacionais que descrevem os metadados do grafo e a definição de uma política de extit{cache} para otimizar o acesso aos dados. Como não existe nenhuma definição formal de como se deve definir o modelo de grafo em um banco de dados, é feito um estudo sobre as diversas tecnologias de mercado que se utilizam desse conceito. O modelo proposto é flexivel o suficiente para que possa ser utilizado por diferentes tipos de aplicações permitindo o processamento de grandes bases de dados. Os grafos abordados nesse trabalho são aqueles que podem ser espacialmente definidos e utilizados para representar modelos hidrológicos, fluxos e regiões de adjacência. ABSTRACT: In geographic information systems, the concept of a network represents the information associated with public utility services such as water, electricity and telephone, as well as networks for watershed and highways. Spatial information is usually stored as a graph that contain information about resources that fiow between different geographicallocations. These networks can be so large and dense that handling them is infeasible, either due to the lack of available RAM on your computer or appropriate tools. This dissertation presents a methodology that allows the storage and manipulation of large graphs in a geographic data base by defining a set of relational tables that describe the metadata of the graph and the definition of a cache policy in order to optimize data access. As there is no formal definition of how to define the graph model in a database, a study is made of the various technologies in the market that use this concept. The proposed model is fiexible enough so that it can be used for different types of applications allowing the processing of large databases. The graphs discussed in this paper are those that can be spatially defined and used to represent hydrological models, fiows and regions adjacency.
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ArranjoBDMCI > Fonds > Produção > CAP > Armazenamento e processamento...
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Arquivos.zip 06/08/2013 11:00 26.2 MiB
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