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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
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 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/05.21.17.46.26
Última Atualização dos Metadados2020:07.23.12.07.09 (UTC) 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 Acesso04 jun. 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas125
Número de Arquivos1
Tamanho2567 KiB
2. 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
Histórico (UTC)2013-05-21 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
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
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 \textit{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 \textit{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.
ÁreaCOMP
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 1
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
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