@PhDThesis{Ferreira:2012:ObEv,
               author = "Ferreira, Karine Reis",
                title = "An algebra for spatiotemporal data: from observations to events",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2012",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2012-11-28",
             keywords = "dado espa{\c{c}}o-temporal, algebra, modelo de dados, Sistemas de 
                         Informa{\c{c}}{\~a}o Geogr{\'a}fica, spatiotemporal data, 
                         algebra, data model, Geographic Information Systems.",
             abstract = "Recentes avan{\c{c}}os tecnol{\'o}gicos na aquisi{\c{c}}{\~a}o 
                         de dados geogr{\'a}ficos t{\^e}m gerado uma grande quantidade de 
                         informa{\c{c}}{\~a}o com melhores resolu{\c{c}}{\~o}es 
                         espaciais e temporais do que nunca. Esse grande conjunto de dados 
                         espa{\c{c}}o-temporais tem motivado um desafio para a 
                         Geoinform{\'a}tica. Precisamos de modelos que representam dados 
                         espa{\c{c}}o-temporais vindos de diferentes {\'a}reas e que 
                         auxiliam no desenvolvimento de aplicativos de boa qualidade. 
                         Muitos modelos de dados espa{\c{c}}o-temporais existentes 
                         representam como \textit{objetos} e \textit{campos} evoluem ao 
                         longo do tempo. Por{\'e}m, para realmente capturar 
                         mudan{\c{c}}as, {\'e} necess{\'a}rio tamb{\'e}m descrever 
                         \textit{eventos}. Eventos s{\~a}o acontecimentos individuais com 
                         um definitivo in{\'{\i}}cio e fim. Como uma 
                         contribui{\c{c}}{\~a}o para essa {\'a}rea de pesquisa, esta 
                         tese prop{\~o}e um modelo para dados espa{\c{c}}o-temporais, 
                         usando uma especifica{\c{c}}{\~a}o alg{\'e}brica. {\'A}lgebra 
                         fornece especifica{\c{c}}{\~o}es formais em um alto 
                         n{\'{\i}}vel de abstra{\c{c}}{\~a}o, independentemente de 
                         linguagens de programa{\c{c}}{\~a}o. Isto auxilia no 
                         desenvolvimento de aplica{\c{c}}{\~o}es interoper{\'a}veis, 
                         confi{\'a}veis e expressivas. A {\'a}lgebra apresentada {\'e} 
                         extens{\'{\i}}vel, especificando tipos de dados como unidades de 
                         constru{\c{c}}{\~a}o para outros tipos. Tr{\^e}s tipos de dados 
                         s{\~a}o definidos como abstra{\c{c}}{\~o}es 
                         constru{\'{\i}}das sobre observa{\c{c}}{\~o}es: \textit{time 
                         series, trajectory} e \textit{coverage}. Usando esses tipos, 
                         n{\'o}s podemos construir \textit{object} e \textit{event}. Os 
                         tipos e fun{\c{c}}{\~o}es propostas podem ser usadas para 
                         modelar e capturar mudan{\c{c}}as em uma grande variedade de 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es, incluindo servi{\c{c}}os baseados em 
                         localiza{\c{c}}{\~a}o, sa{\'u}de p{\'u}blica e monitoramento 
                         ambiental e de desastres naturais. ABSTRACT: Recent technological 
                         advances in geospatial data gathering have created massive data 
                         sets with better spatial and temporal resolution than ever. These 
                         large data sets have motivated a challenge for Geoinformatics. We 
                         need models that represent spatiotemporal data sets from different 
                         areas and that lead to good quality software. Many existing 
                         spatiotemporal data models represent how \textit{objects} and 
                         \textit{fields} evolve over time. However, to properly capture 
                         changes, it is also necessary to describe \textit{events}. Events 
                         are individual happenings with definite beginnings and ends. As a 
                         contribution to this research, this thesis proposes a model for 
                         spatiotemporal data, using an algebraic specification. Algebra 
                         gives formal specifications at a high-level abstraction, 
                         independently of programming languages. This helps to develop 
                         interoperable, reliable and expressive applications. The presented 
                         algebra is extensible, specifying data types as building blocks 
                         for other types. Three data types are defined as abstractions 
                         built on observations: \textit{time series, trajectory}, and 
                         \textit{coverage}. Using these types, we can construct 
                         \textit{objects} and \textit{events}. The algebra represents 
                         events explicitly, besides objects and fields. The proposed data 
                         types and functions can model and capture changes in many areas, 
                         including location-based services, public health, and 
                         environmental and natural disaster monitoring.",
            committee = "Vinhas, L{\'u}bia (presidente) and C{\^a}mara, Gilberto 
                         (orientador) and Monteiro, Ant{\^o}nio Miguel Vieira (orientador) 
                         and Bogorny, V{\^a}nia and Tavares, Andr{\'e}a Labrudi",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Uma {\'a}lgebra para dados espa{\c{c}}o-temporais: de 
                         observa{\c{c}}{\~o}es a eventos",
             language = "en",
                pages = "120",
                  ibi = "8JMKD3MGP7W/3D76MUS",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3D76MUS",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}