%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m19/2012/12.11.16.43
%2 sid.inpe.br/mtc-m19/2012/12.11.16.43.32
%T An algebra for spatiotemporal data: from observations to events
%J Uma álgebra para dados espaço-temporais: de observações a eventos
%D 2012
%8 2012-11-28
%9 Tese (Doutorado em Computação Aplicada)
%P 120
%A Ferreira, Karine Reis,
%E Vinhas, Lúbia (presidente),
%E Câmara, Gilberto (orientador),
%E Monteiro, Antônio Miguel Vieira (orientador),
%E Bogorny, Vânia,
%E Tavares, Andréa Labrudi,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K dado espaço-temporal, algebra, modelo de dados, Sistemas de Informação Geográfica, spatiotemporal data, algebra, data model, Geographic Information Systems.
%X Recentes avanços tecnológicos na aquisição de dados geográficos têm gerado uma grande quantidade de informação com melhores resoluções espaciais e temporais do que nunca. Esse grande conjunto de dados espaço-temporais tem motivado um desafio para a Geoinformática. Precisamos de modelos que representam dados espaço-temporais vindos de diferentes áreas e que auxiliam no desenvolvimento de aplicativos de boa qualidade. Muitos modelos de dados espaço-temporais existentes representam como \textit{objetos} e \textit{campos} evoluem ao longo do tempo. Porém, para realmente capturar mudanças, é necessário também descrever \textit{eventos}. Eventos são acontecimentos individuais com um definitivo início e fim. Como uma contribuição para essa área de pesquisa, esta tese propõe um modelo para dados espaço-temporais, usando uma especificação algébrica. Álgebra fornece especificações formais em um alto nível de abstração, independentemente de linguagens de programação. Isto auxilia no desenvolvimento de aplicações interoperáveis, confiáveis e expressivas. A álgebra apresentada é extensível, especificando tipos de dados como unidades de construção para outros tipos. Três tipos de dados são definidos como abstrações construídas sobre observações: \textit{time series, trajectory} e \textit{coverage}. Usando esses tipos, nós podemos construir \textit{object} e \textit{event}. Os tipos e funções propostas podem ser usadas para modelar e capturar mudanças em uma grande variedade de aplicações, incluindo serviços baseados em localização, saúde pública 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.
%@language en
%3 publicacao.pdf