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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemarte3.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ4PKzA/r3xJD
Repositóriosid.inpe.br/deise/2001/08.03.12.35
Última Atualização2017:11.07.17.14.07 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/deise/2001/08.03.12.36
Última Atualização dos Metadados2021:02.13.04.11.02 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-8180-TDI/760
Rótulo9302
Chave de CitaçãoFelgueiras:1999:PaGeIn
TítuloModelagem ambiental com tratamento de incertezas em sistemas de informação geográfica: o paradigma geoestatístico por indicação
Título AlternativoEnvironmental modeling with uncertainty treatment in geographical information systems: the indicator geostatistical paradigm
CursoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
Ano1999
Data Secundária19991221
Data1999-12-21
Data de Acesso03 maio 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas212
Número de Arquivos1
Tamanho3193 KiB
2. Contextualização
AutorFelgueiras, Carlos Alberto
GrupoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
BancaCâmara Neto, Gilberto (presidente)
Monteiro, Antonio Miguel Vieira (orientador)
Fucks, Suzana Druck (orientadora)
Freitas, Corina da Costa
Assad, Eduardo Delgado
Carvalho, Paulo Cézar Pinto
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2005-06-22 17:40:41 :: alansilvae -> banon ::
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3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavegeoprocessamento
sistemas de informacao geográfica
SIG
geostatística
krigeagem
simulação estocástica
modelagem de incerteza
qualidade de dados
geographic information systems
geostatistic
kriging
stochastic simulation
uncertainty modeling
data quality
ResumoOs produtos de modelagens envolvendo propriedades e processos do meio físico natural, gerados no ambiente computacional de Sistemas de Informação Geográfica (SIG)como mapas de aptidão agrícola, mapas de vulnerabilidade à erosão, zoneamento ecológico-econômico, para citar alguns, deveriam fornecer informação quantitativa sobre a qualidade dos produtos disponibilizados, uma vez que são destinados a apoiar processos de tomada de decisão. A tecnologia atual dos SIG não incorpora, em seus procedimentos, a noção de qualidade aos diferentes cenários que é capaz de produzir através da integração e operação sobre dados espaciais de diversas naturezas. Assim, em relação ao uso sistemático de ambientes de SIG, no atual estágio da tecnologia, para as mais diversas modelagens em apoio a processos decisórios, o que efetivamente tem acontecido chega a ser temerário. Na imensa maioria dos casos, nenhuma informação quantitativa sobre a qualidade dos produtos gerados é agregada ao produto final, e o que era para ser um cenário, uma possível resposta a uma determinada modelagem para os dados envolvidos no processamento, passa a ser a expressão da verdade. É neste contexto que se insere este trabalho. Uma proposta de sistematização, baseada no paradigma da modelagem geoestatística por indicação, para uso em modelagem computacional desenvolvida em ambiente de SIG. As técnicas e métodos, apontados pela sistematização aqui proposta, são explorados na teoria e na prática, através de sua implementação, e são demonstradas em estudos de caso. Este trabalho dedica especial atenção à formulação de técnicas de estimativa e métricas de incerteza que possam abordar, de forma unificada, dados geográficos de natureza temática (categórica)e numérica (contínua), apresentando resultados promissores. Discute-se e testa-se a hipótese do uso de dados indiretos, quando há pouca disponibilidade de amostras, como forma de se procurar melhorar a acurácia das inferências utilizadas. A integração destes procedimentos aos ambientes de SIG, em seu atual estágio de desenvolvimento tecnológico, é discutida e os requisitos básicos para esta integração são apresentados. Com este trabalho espera-se estar contribuindo na direção de orientar arquitetos e desenvolvedores de SIG para incorporar as ferramentas de modelagem espacial necessárias à manipulação de dados geográficos, com suas medidas de incertezas associadas, e à propagação das incertezas para os produtos de modelagem ambiental, que irá qualificar o produto resultante do uso da tecnologia. ABSTRACT: The use of Geographic Information Systems (GIS)to model environmental phenomena limits decision-making processes because the products of GIS modeling, such as agriculture suitability and vulnerability to erosion maps or economic-ecological zoning, do not encompass quantitative information on data quality. Current GIS technology does not associate the notion of data quality to the various scenarios resulting from integrating and combining different spatial data. This situation requires attention and jeopardizes decision-making processes based on GIS. In most cases there is no information on data quality aggregated to the final products. As a consequence, what should be a scenario of possible answers to a certain modeling turns out to be the expression of truth. The present research is concerned with issues that come from this context. This thesis is a proposal towards a systematic computational modeling in GIS based on the paradigm of indicator geostatistic modeling. The proposed techniques and methods are implemented and demonstrated through case studies. This work is especially concerned with the formulation of estimation techniques and uncertainty metrics that can treat both thematic (categorical)and numerical (continuous)geographic data. It also discusses and tests the hypothesis of using soft data to improve the estimate accuracy when only a few samples are available. The integration of these procedures in a GIS environment, as well as the basic requirements for such integration, is discussed and presented. This research contributes to guide GIS designers and developers to incorporate spatial modeling tools required for an appropriate handling of geographic data, taking their uncertainties into consideration when the data set is directly involved in environmental modeling.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Modelagem ambiental com...
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.03.15.36
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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