Submitted by Romulus Lima (romulus.lima@ufpe.br) on 2015-03-03T19:21:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Alex Jailson Barbosa Andrade.pdf: 4752103 bytes, checksum: ad6f3770ce6c3b34b3215c17869e4c4b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-03T19:21:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Alex Jailson Barbosa Andrade.pdf: 4752103 bytes, checksum: ad6f3770ce6c3b34b3215c17869e4c4b (MD5) Previous issue date: 2013 / CNPq / O LADM_CV foi baseado no LADM (Land Administration Domain Model), que é a padronização de um modelo para administração territorial, através da ISO 19152, que serve como uma referência para criação de perfis para os países desenvolvidos e em desenvolvimento. Essa norma estabelece a relação entre as pessoas e a unidade espacial via direitos, restrições e responsabilidades. O LADM_CV consiste em três grandes Classes básicas: As Partes, os Direitos, Restrições e Responsabilidades, e as unidades espaciais e um conjunto de atributos que caraterizam cada uma dessas classes. A modelagem do LADM_CV foi feita utilizando uma ferramenta CASE denominada VP-UML e implementado num banco de dados espacial denominado Postgresql\Postgis. Todas as classes foram modeladas de acordo com a realidade do país e o decreto lei 29/2009 que estabelece o regime jurídico do cadastro predial em Cabo Verde. Quanto à validação e testes do LADM_CV, considerou-se dois níveis de compatibilidade, primeiro com o modelo de domínio, em que realizaram-se os testes definidos na norma, na seção “Test Suite” e a segunda com o modelo especializado, onde foram utilizados comandos SQL, para manipulação do banco de dados e validação da entrada dos dados. O LADM_CV foi testado no município de São Filipe na Ilha do Fogo, República de Cabo Verde. A análise dos resultados baseou-se na comparação com o decreto lei 29/2009, constatou-se a compatibilidade das classes básicas do LADM em diferentes aspectos, tanto no que se refere às partes, direitos, restrições e responsabilidades, quanto nas unidades espaciais.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Baba.pdf: 3642224 bytes, checksum: 81e8e78f554cdf870e6f9a554b71f87a (MD5) Previous issue date: 2012-07-31 / Climatic data are more and more important to predict climate phenomena or to evaluate historical data that serve as support for decision making especially for agriculture. Ensuring the quality of these data is crucial. These data are collected by the meteorological stations, during this process some data gaps and data inconsistent may be generated. Identify suspicious or inconsistent data is very important to ensure data quality. This paper presents an approach that uses statistical and geostatistical techniques to identify incorrect and suspicious data and estimate new values to fill gaps and errors. In this research, a spatial database was used to implement these techniques (statistical and geostatistical) and to test and evaluate the weather data. To evaluate these techniques we used data from stations located in Paraná State to evaluate the temperature variable. To check the results of the estimated data, we used the mean absolute error (MAE) and the root mean square error (RMSE). As a result, the uses of these techniques have proved to be suitable to identify basic errors and historical errors. The temporal validation showed a poor performance by overestimating the amount of incorrect data. Regarding the estimation techniques applied Kriging, Inverse of Distance Weighted and Linear Regression, all showed similar performance in the error analysis. / A análise de dados climáticos serve de suporte na previsão de fenômenos relacionados, na avaliação de seus dados históricos e para a tomada de decisões, em especial na área da agricultura. Garantir a sua qualidade é fundamental. O processo de coleta desses dados, através das estações meteorológicas, pode apresentar problemas, onde dados inconsistentes podem ser geridos ou obtidos. A identificação de dados inconsistentes ou suspeitos é de fundamental importância na garantia de qualidade dos dados. Este trabalho apresenta uma abordagem para solução do problema, utilizando técnicas estatísticas e geoestatísticas na identificação de dados inconsistentes e na estimativa de dados a serem corrigidos ou preenchidos. A implementação destas técnicas em um banco de dados espacial apresentou-se como um facilitador na identificação e no preenchimento desses dados. Para avaliação destas técnicas utilizou-se de dados das estações localizadas no Estado do Paraná, para análise da variável temperatura. Para avaliar os resultados, foram utilizados os erros médio e quadrático. Como resultado, destaca-se que as técnicas de identificação de erros mostraram-se adequadas na consistência de erros básicos e históricos. A validação espacial apresentou baixo desempenho por superestimar a quantidade de dados incorretos. Quanto as técnicas utilizadas na estimativa dos dados, Krigagem, Inverso da Distância e Regressão Linear, todas apresentaram desempenho semelhantes com relação à análise dos erros.