Fechar
Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3NGPJ7H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/03.14.13.46
Última Atualização2017:07.07.18.09.05 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/03.14.13.46.01
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.27.21 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17851-TDI/2589
Chave de CitaçãoAzeredo:2017:ExPaCo
TítuloMineração e análise de trajetórias de mudança de cobertura da terra: explorando padrões comportamentais no contexto da degradação florestal
Título Alternativodata mining and analysis of land cover change trajectories: exploring behavioral patterns in the context of forest degradation
CursoCAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2017
Data2017-03-23
Data de Acesso11 maio 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas150
Número de Arquivos1
Tamanho10257 KiB
2. Contextualização
AutorAzeredo, Marcio
BancaSantos, Rafael Duarte Coelho dos (presidente)
Monteiro, Antônio Miguel Vieira (orientador)
Escada, Maria Isabel Sobral (orientadora)
Ferreira, Karine Reis
Vinhas, Lúbia
Pinheiro, Taise Farias
Davis Junior, Clodoveu Augusto
Endereço de e-Mailazeredo@dpi.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2017-03-14 13:46:01 :: azeredo -> administrator ::
2017-03-24 13:30:25 :: administrator -> yolanda ::
2017-03-24 13:32:16 :: yolanda -> administrator ::
2017-04-25 17:48:31 :: administrator -> yolanda ::
2017-04-25 18:48:03 :: yolanda -> azeredo ::
2017-05-19 11:11:22 :: azeredo -> administrator ::
2017-06-16 18:41:05 :: administrator -> yolanda ::
2017-06-16 18:41:57 :: yolanda -> administrator ::
2017-07-07 17:46:37 :: administrator -> yolanda ::
2017-07-07 17:47:22 :: yolanda -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2017-07-07 18:26:57 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> marcelo.pazos@inpe.br ::
2017-07-10 18:33:38 :: marcelo.pazos@inpe.br :: -> 2017
2017-07-10 18:43:57 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2017
2017-07-17 15:50:33 :: administrator -> simone :: 2017
2017-07-17 15:59:02 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:21 :: administrator -> :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavetrajetórias de mudança
cobertura da terra
degradação florestal
padrão comportamental
mineração de trajetória
change trajectory
land cover
forest degradation
behavioral pattern
trajectory data mining
ResumoConsiderando os processos que envolvem coberturas florestais, o Processo de Degradação Florestal é particularmente importante, uma vez que, mantidas as condições que lhe dão origem, altera a estrutura da floresta de forma lenta e progressiva. Para a cobertura florestal, implica na redução das funções ecológicas e do armazenamento de carbono, na fragmentação de ecossistemas e na perda do potencial do uso florestal para atividades econômicas. Dada a sua relevância, é preciso não só compreender a dinâmica de como tal processo ocorre, mas também onde, quando e como se comportam os atores e os mecanismos associados a essas alterações. Envolvendo etapas de maior e menor intensidade e até mesmo a possibilidade de reversão, a degradação florestal requer longos períodos de observação em grandes bases de dados espaço-temporais, de forma continuada e sistemática, definindo as Trajetórias de Mudança de Cobertura Florestal. Tais trajetórias, por sua vez, são identificadas a partir das alterações recorrentes presentes nas propriedades das unidades de análise observadas e utilizadas na sua constituição. Para a identificação e exploração das referidas trajetórias, são definidos e ampliados conceitos estabelecidos na literatura de trajetórias de objetos móveis. Desse modo, esta Tese propõe, formaliza e implementa, na forma de uma biblioteca de funções parametrizáveis, os elementos que permitem estabelecer uma nova metodologia computacional para auxiliar analistas na exploração de grandes bases de dados no domínio dos estudos florestais, por intermédio da mineração de padrões de trajetórias e de seus agrupamentos. Para tal, este trabalho traz duas contribuições: (1) define e implementa os Padrões Comportamentais de Convergência, Encontro, Detecção de Inconsistências, Detecção de Anomalias, Rebanho e Liderança, encontrados na literatura de objetos móveis, para o contexto das Trajetórias de Mudança de Cobertura. Tal conjunto de definições foi aqui denominado de Behavioral Patterns Mining on Land Cover Change (BPML); e (2) define e implementa uma metodologia para agrupar as trajetórias de mudança de cobertura florestal, aqui denominada de Grouping by Similarity of Temporal Evolution (GSTE), baseada nas semelhanças entre as evoluções temporais dessas trajetórias. Esta metodologia utiliza de forma combinada os algoritmos computacionais Dynamic Time Warping (DTW), Classical Multidimensional Scaling (CMDS) e K-Means Clustering. Como prova de conceito, três estudos de caso foram conduzidos, nos quais os padrões comportamentais (BPML) e o método de agrupamento de trajetórias por semelhança de evolução temporal (GSTE) foram testados em dois conjuntos de dados de degradação florestal referentes às regiões do entorno dos municípios de Novo Progresso - PA e Sinop - MT. As referidas bases de dados utilizadas são constituídas por 27.815 e 27.367 unidades de análise (células), respectivamente, com resolução espacial de 1x1km, resolução temporal de 1 ano e extensão temporal de 28 anos (1984 a 2011). ABSTRACT: Considering the processes that involves forest cover, the Forest Degradation Process is particularly important because, keeping its original conditions, the structure of the forest is changed in a slow and progressive way. Regarding the forest cover, such process implies in a reduction of ecological functions and carbon storage in the fragmentation of ecosystems and the loss of the forest use potential for economic activities. Given its relevance, it is necessary not only to understand the dynamics of how these processes occur, but also where, when and how the actors and mechanisms associated with those changes behave. Concerning higher and lower intensity stages and even the possibility of reversal, forest degradation requires long periods of observation in large space-time databases, in a continuous and systematic way, defining the Forest Cover Change Trajectories. These trajectories, on the other hand, are identified from the recurrent changes in the properties of the units of analysis observed and used in its constitution. For the identification and exploration of these trajectories, this work defines and expands concepts established in the literature of moving objects trajectories. Thus, this thesis proposes, formalizes and implements, in the form of a library of parametrized functions, the elements that allow the establishment of a new computational methodology to assist analysts to deal with large databases of forest studies, through the data mining of trajectory patterns and their groupings. This study brings two innovative contributions: (1) it defines and implements the Behavior Patterns of Convergence, Encounter, Inconsistencies Detection, Anomalies Detection, Flock and Leadership, found in the literature to deal with moving objects, in the context of Forest Cover Change Trajectories. This set was called Behavioral Patterns Mining on Land Cover Change (BPML); and (2) it defines and implements a methodology to group the Forest Cover Change Trajectories, here called Grouping by Similarity of Temporal Evolution (GSTE), considering the similarities between the respective temporal evolutions and using computational algorithms of Dynamic Time Warping (DTW), Classical Multidimensional Scaling (CMDS) and K-Means Clustering. As proof of concept, three case studies were generated and the behavior patterns (BPML) as well as the method of trajectory grouping by similarity of temporal evolution (GSTE) were tested in two sets of forest degradation data, referring to the regions surrounding the municipalities of Novo Progresso - PA and Sinop - MT. These databases are composed by 27,815 and 27,367 units of analysis (cells), respectively, with spatial resolution of 1x1km, temporal resolution of 1 year and temporal extension of 28 years (1984 to 2011).
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Mineração e análise...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
originais/001-26.pdf 16/06/2017 15:30 31.0 KiB 
originais/@4primeirasPaginas-4.pdf 07/06/2017 15:08 162.2 KiB 
originais/Tese_MarcioAzeredo_Final.pdf 19/05/2017 09:06 9.9 MiB
originais/Thumbs.db 07/07/2017 14:27 12.5 KiB 
Conteúdo da Pasta agreement
autorizacao.pdf 07/07/2017 15:09 665.8 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3NGPJ7H
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3NGPJ7H
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosazeredo
gabinete@inpe.br
marcelo.pazos@inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
azeredo
gabinete@inpe.br
marcelo.pazos@inpe.br
yolanda
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


Fechar