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Data e hora local de busca: 26/04/2024 13:42.

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 Acesso26 abr. 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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Originais/@4primeirasPaginas.pdf 30/07/2013 10:09 778.8 KiB 
Originais/aprovacao.pdf 01/08/2013 10:46 145.3 KiB 
Originais/erros_aloca‡Æo_versÆo_final.docx 29/07/2013 11:11 5.3 MiB
Originais/erros_aloca‡Æo_versÆo_final.pdf 29/07/2013 11:10 3.8 MiB
publicacao.pdf 08/08/2013 14:31 2.5 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 21/05/2013 14:46 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 08/08/2013 14:46 1.4 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3E6BKKS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3E6BKKS
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lmanacero@yahoo.com
luiizgustavo@gmail.com
tereza@sid.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
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
e-Mail (login)simone
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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/3DHME8E
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/02.14.13.23
Última Atualização2013:04.24.12.38.06 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/02.14.13.23.49
Última Atualização dos Metadados2020:07.08.13.01.13 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE-17160-TDI/2009
Chave de CitaçãoRuivo:2013:MeMiDa
TítuloMetodologias de mineração de dados em análise climática
Título AlternativoData mining methodologies in climate analysis
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-02-19
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas121
Número de Arquivos1
Tamanho3605 KiB
2. Contextualização
AutorRuivo, Heloisa Musetti
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaVijaykumar, Nandamudi Lankalapalli (presidente)
Ramos, Fernando Manuel (orientador)
Velho, Haroldo Fraga de Campos (orientador)
Oliveira, Gilvan Sampaio de (orientador)
Stephany, Stephan
Carvalho, João Carlos
Ambrizzi, Tércio
Endereço de e-Mailhelo_mr@hotmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2013-02-14 13:24:35 :: heloisa.ruivo@lac.inpe.br -> yolanda ::
2013-02-19 12:49:22 :: yolanda -> heloisa.ruivo@lac.inpe.br ::
2013-04-09 13:53:08 :: heloisa.ruivo@lac.inpe.br -> yolanda ::
2013-04-09 17:01:01 :: yolanda -> administrator ::
2013-04-22 13:37:14 :: administrator -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-04-24 12:41:24 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-05-06 16:57:01 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-05-06 17:14:38 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2020-07-08 12:59:10 :: administrator -> simone :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavemineração de dados
análise estatística
extração de conhecimento
árvore de decisão
seca na Amazônia
precipitação extrema
mudanças climáticas
data mining
statistical analysis
knowledge discovery
decision tree
Amazon drought
extreme events
climate change
ResumoA ciência tem disponível atualmente uma grande quantidade de dados de diversas origens, particularmente em meteorologia e ciência do clima, que nos permitem desenvolver estratégias eficazes de descoberta de conhecimento. Na área ambiental, eventos extremos meteorológicos acarretam um impacto na vida humana e na economia. Este trabalho utiliza metodologias de mineração de dados para analisar fenômenos meteorológicos extremos. O objetivo é identificar os fatores climatológicos relevantes que influenciaram tais eventos. Duas metodologias serão avaliadas: classificação estatística; e árvores de decisão. O método estatístico está implementado na ferramenta computacional BRB-ArrayTools, software desenvolvido na área de bioinformática, aqui adaptado e aplicada à área ambiental. Algoritmos de árvores de decisão, estão implementados no software WEKA, cujo objetivo é utilizar os atributos mais relevantes gerados pela análise estatística e gerar um classificador de árvore de decisão. Estas técnicas foram testadas para análise das grandes secas do Amazonas ocorridas em 2005 e 2010, e na precipitação extrema ocorrida em Santa Catarina em 2008, onde se pode apontar alguns parâmetros climatológicos responsáveis pelos eventos. A literatura indica que mudanças climáticas (decorrente do aquecimento global antropogênica, vulcanismo, alteração do eixo de rotação do planeta, alteração da atividade solar e/ou outras causas geofísicas ou geológicas) alteram a intensidade e frequência dos eventos extremos. O objetivo aqui é analisar os eventos extremos citados e contribuir com um conjunto de ferramentas de avaliação com o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Mudanças Climáticas (INTC-MC). ABSTRACT: Science has currently available a large amount of data from various sources, particularly in meteorology and climate science, allowing us to develop effective strategies for knowledge discovery. In the environmental area, extreme weather events imply an impact on human life and economy. This thesis uses data mining methodologies to analyze extreme meteorological phenomena. The goal is to identify the relevant climatological factors which influenced such events. Two methods will be evaluated: statistical classification and decision trees. The statistical method is implemented in the computional tool called BRB-ArrayTools, developed by statisticians experienced in the biology, here adapted and applied to environmental problems. Decision tree algorithms (implemented in WEKA) , whose purpose is to use the most relevant attributes generated by the statistical analysis and generate a decision tree classifier. These techniques were tested to analyze the great droughts in Amazon occurred in 2005 and 2010, and in an extreme precipitation event occurred in Santa Catarina in 2008, which may point out some climatological parameters responsible for these events. The literature indicates that climate change (due to anthropogenic global warming, volcanism, changes in the planet rotation axis, changes in solar activity and/or other geophysical or geological causes) alter the intensity and fre-quency of extreme events. The goal here is to analyze the extreme events mentioned and contribute with a set of assessment tools with National Institute of Science and Technology for Climate Change (INTC-MC).
ÁreaCOMP
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Originais/@4primeirasPaginas-10.pdf 10/04/2013 12:04 777.2 KiB 
Originais/folha de aprovacao.pdf 17/04/2013 09:50 187.7 KiB 
Originais/publicacao.pdf 10/04/2013 07:45 12.6 MiB
publicacao.pdf 24/04/2013 09:03 3.5 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 14/02/2013 11:23 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 24/04/2013 09:38 1.8 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3DHME8E
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Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
heloisa.ruivo@lac.inpe.br
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tereza@sid.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
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Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.20.35
Detentor da CópiaSID/SCD
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
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 affiliation 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 rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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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/3EPS72B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/09.06.14.48
Última Atualização2013:10.14.13.41.49 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/09.06.14.48.46
Última Atualização dos Metadados2020:04.29.12.37.28 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17269-TDI/2092
Chave de CitaçãoSilva:2013:CoSoDu
TítuloContribuições para a solução de duas aplicações formuladas como problemas de localização/agrupamento
Título AlternativoContribuitions to the solution of two applications formulations as problems of location/clustering
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-08-28
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas123
Número de Arquivos1
Tamanho2382 KiB
2. Contextualização
AutorSilva, Silvio Luiz Castro
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaCarvalho, Solon Venâncio de (presidente)
Lorena, Luiz Antônio Nogueira (orientador)
Sousa, Fabio Luis de
Arakaki, Reinald Gen Ichiro
Endereço de e-Mailsilvioluiz10@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2013-09-10 14:58:00 :: silvioluiz10@gmail.com -> yolanda ::
2013-09-10 15:25:43 :: yolanda -> silvioluiz10@gmail.com ::
2013-09-16 19:55:04 :: silvioluiz10@gmail.com -> yolanda ::
2013-09-23 11:52:03 :: yolanda -> silvioluiz10@gmail.com ::
2013-09-24 10:09:18 :: silvioluiz10@gmail.com -> yolanda ::
2013-10-09 18:22:43 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-10-11 13:24:26 :: lmanacero@yahoo.com -> administrator ::
2013-10-12 22:24:30 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-10-14 12:25:24 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-10-14 13:57:48 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2020-04-29 12:37:28 :: administrator -> simone :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavelocalização
agrupamento
otimização
location
clustering
optimization
ResumoEsse trabalho apresenta contribuições para a solução de duas aplicações para problemas de localização/agrupamento. A primeira aplicação modela a realocação de laboratórios de metrologia do Comando da Aeronáutica, órgão pertencente ao Ministério da Defesa e que possui um Sistema de Metrologia Aeroespacial. Essa rede de laboratórios foi criada inicialmente sem a devida preocupação logística, localizando os laboratórios de acordo com os projetos aeronáuticos existentes. Como a demanda e os custos para a manutenção do sistema foram crescendo, foi observada a necessidade de reorganizar de forma otimizada a rede de laboratórios, melhorando assim, o atendimento das demandas de transportes de equipamentos e técnicos. Para que essa reestruturação possa ser realizada de forma otimizada, esse trabalho utiliza um modelo matemático que se baseia no Problema de Localização de Concentradores para modelar o problema capacitado em 3 (três) níveis hierárquicos. Para essa otimização foram utilizadas abordagens genéticas pela complexidade computacional do problema. A segunda aplicação apresenta o agrupamento otimizado de estudantes de acordo com seus Estilos de Aprendizagem. Esse agrupamento tem o objetivo de concentrar em cada grupo um conjunto de estudantes similares e que os aprendizes de cada grupo sejam diferentes dos elementos dos outros grupos, de acordo com as características medidas. Com esse agrupamento o profissional de educação (presencial ou à distância) poderá personalizar o material didático proposto para cada um dos grupos identificados, maximizando assim, a assimilação do conteúdo e, consequentemente, diminuindo o número de não aprendizes. Para a classificação dos alunos foi utilizado a ferramenta psicológica \textit{Index of Learning Styles} para identificação dos estilos de aprendizagem de cada estudante. Essa identificação parte da ideia de que os indivíduos têm diferentes maneiras de \textquotedblleft{perceber}\textquotedblright e de \textquotedblleft{processar a informação}\textquotedblright o que caracteriza formas particulares de aprender. Cada indivíduo percebe os estímulos do ambiente de uma maneira particular e consequentemente como a percepção é a primitiva da aprendizagem cada pessoa aprende de uma forma particular. Foram utilizadas três técnicas de otimização para o agrupamento de aprendizes: otimização com o modelo para o Problema de P-Medianas, otimização com Algoritmo Genético e otimização com o método heurístico de agrupamento \textit{K-means}. ABSTRACT: This work presents contributions to the solution of two applications to location problems / clustering. The first application modeling relocation of the metrology laboratories of the Aeronautical Command, agency belonging to the Ministry of Defence and that has a Metrology System Aerospace. This laboratory network was initially created without due concern logistics, locating laboratories in accordance with the existing aeronautical projects. As the demand and costs for system maintenance were growing, noted the need to reorganize optimally lab network, thus improving the care of the demands of transport of equipment and technicians. For this restructuring can be performed optimally, this work uses a mathematical model that is based on the Location Problem Concentrators able to model the capacity problem in 3 (three) hierarchical levels. For this optimization we used genetic approaches for the computational complexity of the problem. The second application presents the optimal grouping of students according to their learning styles. This grouping aims to focus on each group a set of similar students and that the learners in each group are different from the elements of the other groups, according to the characteristics measured. With this grouping professional education (classroom or distance) can customize the courseware offered for each of the identified groups, thus maximizing, the assimilation of content and, consequently, decreasing the number of non- apprentices. For the classification of students was used a psychological tool called Index of Learning Styles for identifying learning styles of each student. This identification from the idea that individuals have different ways of \textquotedblleft{perceive}\textquotedblright and \textquotedblleft{process information}\textquotedblright that characterizes particular forms of learning. Each individual perceives environmental stimuli in a particular way and consequently how perception is the primitive of learning each person learns in a particular way. Used three optimization techniques for grouping learners: the optimization model for the P-Median Problem, optimization with Genetic Algorithm optimization and heuristic method with K-means clustering.
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Originais/@4primeirasPaginas.pdf 01/10/2013 09:18 804.2 KiB 
Originais/aprovacao.pdf 11/10/2013 09:47 1.0 MiB
Originais/DISSERTA€ÇO - RevisÆo 2 - Entrega Biblioteca.docx 30/09/2013 10:38 2.0 MiB
Originais/SILVIO CORRIGIDA.pdf 30/09/2013 10:38 2.5 MiB
publicacao.pdf 11/10/2013 10:03 2.4 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 06/09/2013 11:48 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 11/10/2013 10:23 2.8 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3EPS72B
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3EPS72B
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lmanacero@yahoo.com
silvioluiz10@gmail.com
tereza@sid.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
lmanacero@yahoo.com
silvioluiz10@gmail.com
tereza@sid.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
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 readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3F7AKG2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/11.09.17.42
Última Atualização2014:02.03.17.05.29 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/11.09.17.42.18
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.57 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17305-TDI/2118
Chave de CitaçãoBorges:2013:FoLuEs
TítuloFonte de Luz espectralmente sintonizável baseada em LEDs para calibração de sensor de estrelas, com aplicação do paradigma de computação evolutiva
Título AlternativoA LED-based spectrally tunable light source for calibration of star tracker, with the application of evolutionary computing paradigm
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-12-19
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas121
Número de Arquivos1
Tamanho16846 KiB
2. Contextualização
AutorBorges, Marcos Eduardo Gomes
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaRosa, Reinaldo Roberto (presidente)
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso (orientador)
Sousa, Fabiano Luis de
Pizarro, Marco Antônio
Stephany, Stephan
Castro, Ruy Morgado de
Endereço de e-Mailmarcoseborges@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2013-11-09 17:45:12 :: marcoseborges@gmail.com -> yolanda ::
2013-11-13 11:32:06 :: yolanda -> marcoseborges@gmail.com ::
2013-11-14 15:22:25 :: marcoseborges@gmail.com -> administrator ::
2013-12-24 09:11:55 :: administrator -> yolanda ::
2014-01-08 10:43:15 :: yolanda -> marcoseborges@gmail.com ::
2014-01-08 11:36:16 :: marcoseborges@gmail.com -> administrator ::
2014-02-03 13:06:40 :: administrator -> yolanda@sid.inpe.br ::
2014-02-03 13:25:06 :: yolanda@sid.inpe.br -> yolanda ::
2014-02-03 15:56:16 :: yolanda -> tereza@sid.inpe.br ::
2014-02-03 17:05:29 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2014-02-03 17:17:43 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-05 04:14:57 :: administrator -> :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesensor de estrelas
simulador de estrelas
fonte de luz multiespectral
otimização de projeto multidisciplinar
otimização extrema generalizado
star tracker
star simulator
spectrally tunable light source
multidisciplinary project optimization
generalized extremal optimization
ResumoUm Sensor de Estrelas Autônomo (SEA) foi projetado e construído no INPE. Para testar, caracterizar e calibrar o SEA é necessário uma infraestrutura de testes sofisticada, que inclui dentre diversos instrumentos, um Simulador de Estrelas (SE). O SE é formado por uma fonte de luz espectralmente sintonizável baseada em LEDs (do inglês \emph{Light Emitting Diode}), alvo (\emph{pinhole}) e um colimador parabólico fora de eixo. A fonte de luz é responsável em gerar espectros contínuos semelhantes aos emitidos por estrelas. O pinhole é o orifício por onde os feixes de luz gerados incidem e são projetados no colimador. O colimador tem a função de tornar paralelo o feixe luminoso divergente recebido através do pinhole simulando uma fonte de luz no infinito, ou seja, uma fonte de luz pontual semelhante a uma estrela. Durante o projeto e o desenvolvimento do SE foi necessário definir a quantidade e tipos de LEDs que seriam utilizados para conseguir simular estrelas necessárias para a calibração e caracterização do SEA. Um software foi desenvolvido para simular o comportamento da fonte de luz baseada em LEDs. A escolha ótima dos LEDs foi realizada utilizando o simulador da fonte de luz e um algoritmo de otimização multiobjetivo, o M-GEO. Após essa etapa os LEDs foram comprados e montados na fonte de luz; diversos estudos e simulações foram realizadas e um software em C++ foi desenvolvido para controlar a fonte de luz com a finalidade de simular estrelas. Sendo assim, este trabalho tem como principal objetivo apresentar a metodologia aplicada na definição de parâmetros de projeto do SE, no desenvolvimento de algoritmos para simular a fonte de luz e no desenvolvimento de software de controle do SE. A metodologia aplicada utiliza como ferramentas, paradigmas de Inteligência Artificial (IA) e algoritmos clássicos de otimização. Para a conclusão do projeto e da construção do SE, foi desenvolvido um sistema de controle em malha fechada utilizando dois métodos de otimização, o algoritmo de Levenberg-Marquardt (LM) e o Gradiente Descendente (GD), que se mostraram eficientes para, através da composição espectral dos diferentes LEDs em diferentes potências, gerar espectros similares aos de estrelas na faixa do visível e infravermelho próximo. ABSTRACT: An Autonomous Star Tracker (AST) has been designed and constructed at the National Institute for Space Research (INPE). In order to test, characterize and calibrate the AST, a sophisticated testing infrastructure is needed. This setup is composed of several instruments including a Star Continuum Spectrum Simulator (SCSS), which was also developed at INPE. The SCSS is basically composed of a LED-based spectrally tunable light source, a pinhole and a collimator. The SCSS is designed to have the capability of producing different electromagnetic continuum spectral distributions, as those of the stars, for the AST optical calibration. The light source is responsible for generating continuum spectra similar to those emitted by stars. The pinhole is the orifice through which the generated light beams fall and are projected onto the collimator. The collimator then arranges in parallel the diverging light beams received through the pinhole, simulating a light source at infinity, like those emitted by stars. During the design and development of the SCSS it was necessary to define the amount and types of LEDs. One software was developed to simulate the behavior of the LED-based light source. The optimal choice of the LEDs was performed using the simulator of the light source and a multi-objective optimization algorithm, the M-GEO. The main goal of this work is to present the methodology used in the definition of design parameters of the SCSS. It Develops algorithms to simulate the light source and a software to control the SCSS. The methodology uses as tools, paradigms of Artificial Intelligence (AI) and classical optimization algorithms. Finally, to complete the design and construction of the SCSS, a feedback control system using two optimization methods, the Levenberg-Marquardt (LM) and Gradient Descent (GD) algorithms, were developed. These methods have proven efficient for simulating star necessary for the calibration of AST.
ÁreaCOMP
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INPE13_Borges_latex.zip 08/01/2014 16:34 30.2 MiB
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originais/Banca Examinadora do aluno- Marcos Eduardo Gomes Borges.pdf 08/01/2014 10:39 383.3 KiB 
originais/inpe13_Borges_FonteMultiespectral.pdf 17/01/2014 09:09 16.2 MiB
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4. Condições de acesso e uso
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3EEEGJP
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Última Atualização2013:10.11.12.21.55 (UTC) administrator
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Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.33 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17267-TDI/2090
Chave de CitaçãoNegri:2013:FoApSe
TítuloMáquina de Vetores de Suporte Adaptativa ao Contexto: formalização e aplicações em Sensoriamento Remoto
Título AlternativoContext Adaptive Support Vector Machine: formalization and Remote Sensing Applications
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-08-01
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas166
Número de Arquivos1
Tamanho36830 KiB
2. Contextualização
AutorNegri, Rogério Galante
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaMonteiro, Antônio Miguel Vieira (presidente)
Dutra, Luciano Vieira (orientador)
Sant'Anna, Sidnei João Siqueira (orientador)
Rennó, Camilo Daleles
Lorena, Ana Carolina
Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
Davis Junior, Clodoveu Augusto
Endereço de e-Mailrogeriogalante@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2013-07-12 13:59:18 :: rogerio@dpi.inpe.br -> yolanda ::
2013-07-17 16:31:00 :: yolanda -> administrator ::
2013-07-29 19:37:38 :: administrator -> yolanda@sid.inpe.br ::
2013-09-12 16:27:54 :: yolanda@sid.inpe.br -> rogerio@dpi.inpe.br ::
2013-09-12 16:41:37 :: rogerio@dpi.inpe.br -> yolanda ::
2013-10-09 18:29:13 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-10-11 12:32:48 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-10-11 13:23:47 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-10-11 13:57:08 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-05 04:14:33 :: administrator -> :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveSVM
classificação de imagens
contexto
SVM
image classification
context
ResumoEm diversos estudos em Sensoriamento Remoto, o método Máquina de Vetores Suporte (\textit{Support Vector Machine} - SVM) tem sido empregado para classificação de imagens. Embora a formulação original deste método não incorpore a informação contextual, existem diferentes propostas para a incorporação desse tipo de informação pelo método SVM. Geralmente, tais propostas consistem na modificação da etapa de treinamento do método SVM ou na integração de seus resultados de classificação através de modelos estocásticos. Este estudo traz uma nova perspectiva com relação ao desenvolvimento de SVM contextuais. O conceito principal desta nova proposta consiste em deslocar o hiperplano de separação, determinado inicialmente pelo SVM tradicional, para cada pixel da imagem, em função de sua informação contextual e de acordo com um submodelo de contextualização adotado. Neste trabalho foram propostos dois submodelos, denominados Repulsivo e Translativo. O submodelo Repulsivo permite a realização de movimentos de translação e rotação para adaptação do hiperplano, enquanto o submodelo Translativo permite apenas deslocamentos na direção ortogonal ao hiperplano. Três estudos de caso foram realizados, em que os resultados obtidos pelo método proposto são comparados com resultados obtidos pelos métodos SVM tradicional, SVM adaptado ao algoritmo ICM (\textit{Iterated Conditional Modes}) e pela aplicação do Filtro da Moda sobre imagens classificadas pelo método SVM. Enquanto o primeiro estudo aborda problemas de classificação binária utilizando imagens simuladas, o segundo e terceiro estudos de caso consideram a classificação multiclasse de imagens de Sensoriamento Remoto obtidas pelos sensores ALOS PALSAR e IKONOS-II MS, respectivamente. Os resultados mostram que o método proposto é capaz de produzir resultados de classificação com exatidão semelhante aos métodos contextuais considerados neste estudo. No entanto, verifica-se que o método proposto apresenta maior capacidade de preservação de alvos pontuais e das bordas entre regiões de diferentes classes, em comparação aos métodos contextuais considerados. ABSTRACT: Several Remote Sensing studies have adopted the Support Vector Machine (SVM) method for image classification. Although the original formulation of this method does not incorporate contextual information, there are different proposals to incorporate this information on SVM classification. Usually, these proposals modify the SVM training phase or integrating SVM classifications using stochastic models. This study presents a new perspective on the development of contextual SVMs. The main concept of this new proposal is to displace the separation hyperplane, initially determined by the traditional SVM, for each pixel in the image. The hyperplane displacement is produced on basis of contextual information of each pixel and according to a contextualization submodel adopted. This work presents two contextualization submodels, called Repulsive and Translative. The Repulsive Submodel allows translational and rotational movements in order to adapt the separation hyperplane, while in the Translative submodel only movements in the hyperplane orthogonal direction are performed. Three case studies were conducted, where a comparison with SVM, SVM integrated to Iterated Concitional Modes (ICM) algorithm and to Mode Filter are made. While the first study deals with binary classification problems using simulated images, the second and third case studies consider the multiclass classification of Remote Sensing images from ALOS PALSAR and IKONOS MS-II sensors, respectively. The results show that the proposed method is able to produce classification results with similar accuracy to the others contextual methods considered in this study. However, the proposed method has an improved ability to preserve pointwise targets and edges between regions of different classes, when compared to the other contextual methods.
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Codigos latex.zip 11/10/2013 09:18 94.1 MiB
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
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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 readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3E9TAEB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.12.18.15
Última Atualização2013:10.11.14.13.40 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.12.18.15.14
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.18 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17266-TDI/2089
Chave de CitaçãoSantos:2013:MéSiDi
TítuloMétodos de Sistemas Dinâmicos e Mineração de Dados para Interpretação de Sinais Não Lineares
Título AlternativoDynamical systems and data mining methods for interpreting nonlinear signals
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-07-08
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas149
Número de Arquivos1
Tamanho2582 KiB
2. Contextualização
AutorSantos, Laurita dos
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaGuimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso (presidente)
Macau, Elbert Einstein Nehrer (orientador)
Castro, Joaquim José Barroso de (orientador)
Quiles, Marcos Gonçalves
Godoy, Moacir Fernandes de
Aguirre, Luis Antônio
Endereço de e-Maillauritas9@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2013-06-12 18:52:26 :: lauritas9@gmail.com -> yolanda ::
2013-06-21 18:29:58 :: yolanda -> administrator ::
2013-07-19 01:42:22 :: administrator -> lauritas9@gmail.com ::
2013-08-11 13:58:43 :: lauritas9@gmail.com -> yolanda ::
2013-09-06 12:47:43 :: yolanda -> lauritas9@gmail.com ::
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2013-10-11 17:05:35 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-10-11 17:06:07 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-05 04:14:18 :: administrator -> :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveSinais não lineares
Sistemas dinâmicos
Mineração de dados
Séries temporais de vento neutro
Séries temporais de intervalos RR
nonlinear signals
dynamics systems
data mining
wind time series
RR time series
ResumoNeste trabalho analisamos grupos de séries temporais de Variabilidade da Frequência Cardíaca de indivíduos de diversas condições clínicas, mas que podem apresentar semelhanças em termos de variabilidade; por exemplo, grupos de séries temporais de recém-nascidos prematuros e de recém-nascidos normais. Temos por objetivo principal discriminar o comportamento de sistemas semelhantes através dos grupos de séries temporais usando métodos de sistemas dinâmicos e mineração de dados. Os métodos de sistemas dinâmicos fornecem índices dos grupos de séries temporais e que são usados como padrões de entrada para as técnicas de mineração de dados. As técnicas usadas são os classificadores de árvore de decisão e máquinas de vetores de suporte. Para tal, usamos um conjunto de 514 séries temporais de intervalos RR oriundos de três diferentes bancos de dados. Uma pré-classificação do conjunto de séries temporais é realizada clinicamente por um médico especialista. Esse conjunto de séries temporais é pré-processado usando-se a filtragem convencional (do especialista) e a filtragem adaptativa que permite o pré-processamento de um grande volume de dados. Aplicamos o mesmo conjunto de métodos em outro estudo de caso, envolvendo também sinais não lineares. Esse segundo estudo de caso é relacionado à compreensão do comportamento da alta atmosfera e para tal, usamos séries temporais de vento neutro, oriundas do banco de dados do INPE. Esse conjunto é constituído de 47 séries temporais e que são classificadas em dois grupos. As principais contribuições deste trabalho estão relacionadas à filtragem adaptativa que é demonstrado ser estatisticamente equivalente ao processo de filtragem tradicional. Mostramos também que os métodos são capazes de detectar diferenças entre os sistemas. Além disso, verificamos que há um grupo específico de índices (parâmetros do mapa de primeiro retorno e medida da tendência central) que detectam diferenças entre os sistemas, conforme a comparação dos vários grupos de séries temporais. ABSTRACT: One way to study the dynamics of systems is to analyze time series obtained from these systems. For example, to study the variation of the nervous system of an individual, we can analyze the time series related to the heart rate variability. However, we are interested in the differences between systems that may exhibit similar dynamics. In this study we aim to characterize the systems dynamics with dynamics similar using time series methods for dynamic systems and data mining. To solve this task, we propose a methodology that links two areas of knowledge: dynamics systems and data mining methods. In this methodology, the methods of dynamics systems provide features of groups of time series. These measures are used as input patterns to the data mining techniques (decision tree classifiers and support vector machines). We applied this methodology in 514 RR intervals time serie. This methodology is employed in another case study, involving another set of non-linear signals. This second case study is related to understanding the dynamics of the upper atmosphere and for that, we can use time series of neutral wind (from INPE database). Neutral wind time series are detected in the upper atmosphere and are related to the detection of meteors entering the atmosphere. This case study consists of 47 series and are classified into two groups according to location of the wind measuring data. In both applications noted that the methods are capable of detecting differences between the systems. Moreover, we verified that a specific group of measures is able to detect differences between the systems, according to the comparison of the various classes of time series.
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arquivos.zip 11/10/2013 11:09 952.2 KiB 
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agreement.html 12/06/2013 15:15 1.7 KiB 
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4. Condições de acesso e uso
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URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3E9TAEB
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Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
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5. Fontes relacionadas
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
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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 readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3E8T5CB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.06.13.36
Última Atualização2013:08.06.14.06.38 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.06.13.36.10
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.09 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17231-TDI/2063
Chave de CitaçãoAbreu:2013:ArPrGr
TítuloArmazenamento e processamento de grandes grafos em bancos de dados geográficos
Título AlternativoStorage and processing of large graphs in geographical databases.
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-05-17
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas111
Número de Arquivos1
Tamanho3783 KiB
2. Contextualização
AutorAbreu, Eric Silva
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaVinhas, Lúbia (presidente)
Dutra, Luciano Vieira (orientador)
Rosim, Sérgio (orientador)
Oliveira, João Ricardo de Freitas (orientador)
Lorena, Luiz Antonio Nogueira
Namikawa, Laércio Massaru
Correia, Antônio Henrique
Endereço de e-Maileric.abreu@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2013-06-06 13:38:56 :: eric.abreu@gmail.com -> yolanda ::
2013-06-21 12:34:33 :: yolanda -> eric.abreu@gmail.com ::
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2013-08-06 14:08:47 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-08-06 18:38:24 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-08-06 18:38:52 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-05 04:14:09 :: administrator -> :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
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bancos de dados geográficos
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cache
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ResumoEm sistemas de informações geográficas, o conceito de rede podem representar, por exemplo, as informações associadas a serviços de utilidade pública, como água, luz e telefone; e também a redes relativas a bacias hidrográficas e rodovias. As informações espaciais são usualmente armazenadas em forma de grafo que contêm informações sobre recursos que fluem entre localizações geográficas distintas. Essas redes podem ser tão grandes e densas que tornam sua manipulação inviável, seja por falta de memória RAM disponível no computador ou por falta de ferramentas apropriadas. Este trabalho apresenta uma metodologia que permite o armazenamento e manipulação de grandes grafos em banco de dados geográficos através da definição de um conjunto de tabelas relacionais que descrevem os metadados do grafo e a definição de uma política de \textit{cache} para otimizar o acesso aos dados. Como não existe nenhuma definição formal de como se deve definir o modelo de grafo em um banco de dados, é feito um estudo sobre as diversas tecnologias de mercado que se utilizam desse conceito. O modelo proposto é flexivel o suficiente para que possa ser utilizado por diferentes tipos de aplicações permitindo o processamento de grandes bases de dados. Os grafos abordados nesse trabalho são aqueles que podem ser espacialmente definidos e utilizados para representar modelos hidrológicos, fluxos e regiões de adjacência. ABSTRACT: In geographic information systems, the concept of a network represents the information associated with public utility services such as water, electricity and telephone, as well as networks for watershed and highways. Spatial information is usually stored as a graph that contain information about resources that fiow between different geographicallocations. These networks can be so large and dense that handling them is infeasible, either due to the lack of available RAM on your computer or appropriate tools. This dissertation presents a methodology that allows the storage and manipulation of large graphs in a geographic data base by defining a set of relational tables that describe the metadata of the graph and the definition of a cache policy in order to optimize data access. As there is no formal definition of how to define the graph model in a database, a study is made of the various technologies in the market that use this concept. The proposed model is fiexible enough so that it can be used for different types of applications allowing the processing of large databases. The graphs discussed in this paper are those that can be spatially defined and used to represent hydrological models, fiows and regions adjacency.
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4. Condições de acesso e uso
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5. Fontes relacionadas
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
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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 readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3DTPM2H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/04.17.13.55
Última Atualização2013:06.18.13.18.35 (UTC) administrator
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Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.04 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17201-TDI/2039
Chave de CitaçãoDallCortivo:2013:EsPeCo
TítuloEstimativa do perfila da concentração de clorofila em águas naturais com o uso de redes neurais artificiais
Título AlternativoEstimation of the profile of the chlorophyll concentration in natural waters using an artificial neural network
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-03-26
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas216
Número de Arquivos1
Tamanho3522 KiB
2. Contextualização
AutorDall Cortivo, Fábio
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaVelho, Haroldo Fraga de Campos (presidente)
Chalhoub, Ezzat Selim (orientador)
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso
Stephany, Stephan
Kampel, Milton
Garcia, Carlos Alberto Eiras
Costa, José Alfredo Ferreira
Endereço de e-Mailfdcortivo@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2013-05-15 20:08:42 :: fdcortivo@gmail.com -> yolanda ::
2013-05-16 13:46:33 :: yolanda -> fdcortivo@gmail.com ::
2013-05-16 13:55:05 :: fdcortivo@gmail.com -> yolanda ::
2013-05-16 13:55:51 :: yolanda -> fdcortivo@gmail.com ::
2013-05-16 15:21:17 :: fdcortivo@gmail.com -> yolanda ::
2013-06-18 12:16:44 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-06-18 13:19:20 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-06-18 13:41:57 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-06-18 13:52:18 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-05 04:14:04 :: administrator -> :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveótica hidrológica
cor do oceano
perfil da concentração de clorofila
equação de transferência radiativa
perceptron de múltiplas camadas
método quasi-Newton
hydrologic optics
ocean colour
profile of the chlorophyll concentration
radiative transfer equation
multilayer perceptron
quasi-Newton method
ResumoA estimativa da concentração de clorofila, em águas naturais, a partir da radiação emergente do oceano, medida pelos sensores a bordo dos satélites de sensoriamento remoto da cor da água, possibilita a quantificação da biomassa fitoplanctônica. O fitoplâncton é responsável pela produção primária, \textit{i. e}., a fixação do carbono pelo processo da fotossíntese, e é a base da cadeia alimentar dos oceanos, regulando a produtividade biológica marinha, e é uma das principais fontes geradoras de oxigênio para o planeta. Os algoritmos que convertem a radiação emergente dos oceanos em medidas de concentração de clorofila fornecem uma estimativa para essa concentração para a camada superficial. Apesar de os valores estimados por estes algoritmos estarem muito próximos dos valores reais, principalmente em águas do Caso 1 (oceano aberto), sabe-se que estes algoritmos são incapazes de inferir sobre a concentração da clorofila abaixo da superfície da água, ou então, sobre o perfil dessa concentração ao longo da profundidade. Em virtude das deficiências apresentadas por esses algoritmos, esta tese propõe uma metodologia capaz de fazer a estimativa desse perfil da concentração de clorofila. A nossa metodologia é baseada em Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas, treinadas com o algoritmo quasi-Newton e implementadas em linguagem FORTRAN 90. Os padrões para o treinamento, teste e validação da rede são obtidos a partir da resolução da Equação de Transferência Radiativa (dados sintéticos), em que, para a modelagem dos coeficientes de absorção e de espalhamento, foram utilizados os modelos bio-ópticos, com os perfis de concentração de clorofila seguindo um comportamento gaussiano. A solução numérica da Equação de Transferência Radiativa é obtida através do código PEENSA, o qual implementa o método de Ordenadas Discretas Analítico (AS$_{N}$). Na análise efetuada, foram considerados 14720 perfis de concentração de clorofila, que foram gerados a partir de dois valores atribuídos à quantidade de biomassa no sistema, e a partir de dois conjuntos com diferentes comprimentos de onda da radiação e de três conjuntos contendo as direções nas quais a radiação emerge da superfície da água. A utilização de dados sintéticos faz com que seja necessária a adição de ruído aos padrões de treinamento, teste e validação. Desse modo, foram utilizados três níveis de ruído no treinamento e teste, e um nível de ruído (não presente no treinamento e no teste) no processo de validação da rede. O critério de parada do treinamento se deu pelo processo de validação cruzada utilizando o conjunto de teste. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia sugerida é promissora, apresentando resultados entre 60\% e 70\% (taxa de acerto da rede) para padrões de entrada corrompidos com 3\% de ruído gaussiano aditivo. Além disso, a demanda de tempo computacional necessário para o treinamento das redes é relativamente pequeno. ABSTRACT: The estimation of the chlorophyll concentration, in natural waters, from upwelled radiation at the surface of the ocean, measured by orbital sensors are used for the quantification of the phytoplanktonic biomass. Phytoplankton that is responsible for the primary production, \textit{i. e}., the carbon fixation by the photosynthesis process, is the basis of the chain food of the oceans, that controls the marine biologic productivity, and is one of the most important source of oxygen for the planet. The algorithms that convert the radiation from the oceans into chlorophyll concentrations produces an estimation of this concentrations only at the surface of the water. Although the estimated values by those algorithms are very dose to the real ones, mainly for Case 1 waters (open ocean), they cannot infer about the chlorophyll concentration below the surface or even its profile along the depth of the water. To circumvent these difficulties, this thesis proposes a methodology that is capable of making the estimation of the profile of the chlorophyll concentration. Our methodology is based on Artificial Neural Networks of Multilayer Perceptron type, trained with the quasi-Newton algorithm, and implemented in FORTRAN 90. The patterns for the training, testing and validation are obtained from the resolution of the Radiative Transfer Equation (synthetic data), where the absorption and scattering coefficients are represented by bio-optical models, with the profile of the chlorophyll concentrations following a gaussian model. The numerical solution of the Radiative Transfer Equation is performed by PEESNA code, which implements the Analytical Discrete-Ordinates (AS$_{N}$) method. In the performed analysis, we used 14720 profiles of chlorophyll concentration, that were generated by attributing two values to the biomass quantity in the system, and by considering two sets of different radiation wavelength values and three sets containing the directions, with which the radiation is emitted at the surface of the water. When using synthetic data, it becomes necessary to apply noise for the corruption of the patterns for the training, testing and validation. So, we used three noise levels for the training and the testing, and one more noise level (not present in the training and the testing) to perform the validation of the network. The stopping criteria to end the training process, using the test set, was given by the cross-validation method. The results obtained show that the methodology proposed is quite promising, presenting results between 60\% and 70\% (hits rate) for the input patterns corrupted with 3\% of gaussian noise level. Besides that, the computational time spent to train the network is relatively small.
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Originais/aprovacao.pdf 29/05/2013 11:32 185.8 KiB 
Originais/Tese_FD_Cortivo.pdf 16/05/2013 12:12 9.2 MiB
publicacao.pdf 18/06/2013 09:51 3.4 MiB
Tese_FD_Cortivo_Versao_Final.zip 18/06/2013 10:11 24.8 MiB
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agreement.html 17/04/2013 10:55 1.7 KiB 
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3DTPM2H
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Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
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 readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3DTLCCH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/04.16.19.46
Última Atualização2013:07.16.12.35.41 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/04.16.19.46.26
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.04 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17223-TDI/2057
Chave de CitaçãoAlmeida:2013:FeAuDe
TítuloFerramenta de automação para descoberta de conhecimento em banco de dados NOAA
Título AlternativoAn automation tool for knowledge discovery in NOAA databases
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-04-30
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas154
Número de Arquivos1
Tamanho3831 KiB
2. Contextualização
AutorAlmeida, Wanderson Gomes de
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaGuerra, Eduardo Martins (presidente)
Ramos, Fernando Manuel (orientador)
Santos, Walter Abrahão dos (orientador)
Velho, Haroldo Fraga de Campos
Dias, Luiz Alberto Vieira
Endereço de e-Mailwandersonwmpp@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2013-04-16 19:47:36 :: wandersonwmpp@gmail.com -> yolanda ::
2013-05-16 19:26:27 :: yolanda -> wandersonwmpp@gmail.com ::
2013-07-02 12:33:50 :: wandersonwmpp@gmail.com -> yolanda ::
2013-07-12 13:15:13 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-07-12 13:22:54 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-07-16 12:14:19 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-07-16 12:45:19 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-05 04:14:04 :: administrator -> :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavedescoberta de conhecimento em Banco de Dados (KDD)
Engenharia de Software
mineração de dados
sistemas de informação geográfica (GIS)
knowledge discovery in databases (KDD)
software engineering
data mining
geographical information systems (GIS)
ResumoO estudo de eventos climáticos é importante na tomada de decisão em políticas públicas, devido ao seu impacto social e econômico. No entanto, esse estudo lida com uma massa considerável de dados. O desenvolvimento de ferramentas eficazes para apoiar este processo é altamente recomendado, pois aumentam a produtividade e confiabilidade, especialmente se eles fornecem análise e visualização de fenômenos. Este trabalho apresenta uma ferramenta que aborda as fases de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, do inglês \textit{Knowledge Discovery in Databases} (KDD) de séries espaço-temporal, que são: pré-processamento, mineração de dados e pós-processamento. A ferramenta foi desenvolvida em Java empregando soluções de código majoritariamente abertos e \textit{scripts} em MATLAB. Um estudo de caso é apresentado por meio de um conjunto de dados da grande seca de 2005 na Amazônia do Centro Nacional para Pesquisa Atmosférica da Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA). A ferramenta concebida automatiza o processo KDD que era antes realizado manualmente, portanto, contribuindo para uma maior produtividade na análise e visualização dos dados. ABSTRACT: The study of weather events is important in decision making in public policies due to its both social and economic impacts. Nevertheless, such study deals with a considerable data mass. The development of effective tools for supporting this process is highly recommended as they increase productivity and reliability, especially if they provide phenomena analysis and visualization. This work presents a tool addressing the phases of Knowledge Discovery in Databases (KDD) for time-spatial series, which are: pre-processing, data mining and post-processing. The tool has been developed in Java employing majorly open source solutions and MATLAB. A case study is presented using a dataset of the 2005 Amazon Great Drought from the National Center for Atmospheric Research of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). The conceived tool automates the KDD process which was before manually performed therefore contributing to higher productivity on data analysis and visualization.
ÁreaCOMP
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Originais/@4primeirasPaginas-8.pdf 04/07/2013 09:50 776.5 KiB 
Originais/aprovacao.pdf 02/07/2013 15:59 161.9 KiB 
Originais/dissertacaoWanderson_yolanda_final.docx 03/07/2013 13:28 14.4 MiB
Originais/dissertacaoWanderson_yolanda_final.pdf 11/07/2013 10:44 9.2 MiB
publicacao.pdf 12/07/2013 10:01 3.4 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 16/04/2013 16:46 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 12/07/2013 10:22 3.0 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3DTLCCH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3DTLCCH
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lmanacero@yahoo.com
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wandersonwmpp@gmail.com
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
lmanacero@yahoo.com
tereza@sid.inpe.br
wandersonwmpp@gmail.com
yolanda.souza@mcti.gov.br
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Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
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 readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3DTFMGP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/04.15.18.17
Última Atualização2013:08.06.16.05.44 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/04.15.18.17.02
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.03 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17227-TDI/2060
Chave de CitaçãoSilva:2013:NoAbEx
TítuloUma nova abordagem para a extração de características das linhas do campo magnético da coroa solar utilizando a transformada de Hough
Título AlternativoA new approach for the features extraction from solar coronal magnetic field lines using the Hough Transform
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2013
Data2013-05-17
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas156
Número de Arquivos1
Tamanho3427 KiB
2. Contextualização
AutorSilva, Claudinei Walker da
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
BancaChalhoub, Ezzat Selim (presidente)
Rosa, Reinaldo Roberto (orientador)
Costa, Joaquim Eduardo Rezende (orientador)
Freitas, Corina da Costa
Mascarenhas, Nelson Delfino D'Ávila
Castro, Carlos Guilhermo Giménez de
Endereço de e-Mailclaudinei.walker@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2013-04-15 18:17:43 :: cwalker -> yolanda ::
2013-05-07 19:28:04 :: yolanda -> cwalker ::
2013-07-08 14:36:52 :: cwalker -> yolanda ::
2013-07-16 17:10:30 :: yolanda -> cwalker ::
2013-07-17 17:24:37 :: cwalker -> yolanda ::
2013-07-17 19:42:49 :: yolanda -> cwalker ::
2013-07-18 12:47:14 :: cwalker -> administrator ::
2013-07-19 01:42:17 :: administrator -> yolanda ::
2013-08-06 12:22:04 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-08-06 16:06:11 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-08-06 19:12:53 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2013
2013-08-06 19:13:46 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-05 04:14:03 :: administrator -> :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavetransformada de Hough
extração de características
reconhecimento de padrões
visão computacional
física solar
Hough transform
features extraction
pattern recognition
computer vision
solar physics
ResumoA área de Visão Computacional vem apresentando grande evolução nos últimos anos, não apenas sob o aspecto da tecnologia, com o surgimento de novos dispositivos de aquisição, mas também sob o aspecto da pesquisa científica, com o desenvolvimento de trabalhos apresentando novas metodologias, o que naturalmente se reflete no aumento da quantidade e variedade de aplicações. Neste trabalho apresentamos o desenvolvimento de uma nova metodologia baseada no reconhecimento de padrões estruturais das linhas de campo magnético presentes em imagens da coroa solar, utilizando a Transformada de Hough para a detecção destas linhas nas imagens, extraindo suas características. Nossos resultados mostraram que foi possível detectar automaticamente linhas de campo magnético em imagens da coroa solar com sinal maior do que três vezes o desvio-padrão do ruído. A importância deste estudo surge da necessidade fundamental de confrontar os modelos dos campos magnéticos coronais solares com as observações, auxiliando na compreensão de fenômenos que ocorrem na alta atmosfera solar, como as explosões solares, o que certamente pode contribuir para o estudo das relações Sol-Terra. ABSTRACT: The area of Computer Vision have been great development in recent years, not only from the aspect of technology, with the emergence of new acquisition devices, but also from the aspect of scientific research, with the development of works introducing new methodologies, which naturally reflected in the increased number and variety of applications. This works presents the development of a new methodology based on structural pattern recognition of magnetic field lines present in the images of solar corona using the Hough Transform, in order to detect field lines in images and extract features of these lines. Our results showed that it was possible to automatically detect magnetic field lines in the coronal solar images with signal greater than three times of standard deviation of the noise. The importance of this study arises from the need to confront the models of solar coronal magnetic fields with observations, aiding on the understanding of phenomena that occurs in the upper solar atmosphere, such as solar bursts, which can certainly contribute to research of the Sun-Earth relationship.
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Originais/Tese_Claudinei_v6.pdf 11/07/2013 15:39 12.9 MiB
publicacao.pdf 06/08/2013 11:54 3.3 MiB
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4. Condições de acesso e uso
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
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 readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype