Virtual Learning Environments became common practice as a course tool for both distance and presence learning courses, as they support the communication among the parties involved. This study describes research carried out on data that were generated by the interaction with the Moodle VLE within an educational institution, with focus on the analysis of due dates and actual submission dates for assignments in the course environment. The objective of this study is to obtain relevant information about how course assignments are posted in the learning environment, to guide actions supporting the reduction of submissions after the due date or close to the deadline, and to propose a transparent and automatic approach to integrating KDD activities to the Moodle environment, where the data mining stage is restricted to the algorithms selected within this study and the results are presented in a simplified manner within the user interface in the Moodle environment. The study considers the time the assignment remained open for posting, the course to which the assignment was proposed and the actual time when the assignment was posted into the environment. It was carried out following the steps of the knowledge discovery process in databases, using the Weka tool. As a result from the KDD process performed in our database, the number of postings that were closer to the final expiry date were higher for assignments longer than 15 days, graduate courses tended to have longer assignments than undergraduate courses, and they also presented a higher number of postings after the due date or close to the expiry date of the assignments. In this context, shorter assignments are recommended, in order to increase postings soon after the opening of assignments and to enable teachers to obtain faster feedback from the learning process undergone by the student. That makes possible to take corrective actions in shorter time in order to avoid student failure or dismissal. The implementation of the KDD process within Moodle enables the experimentation by users in an automatic and simplified manner. / Como ferramenta pedagógica, os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) tornaram-se prática comum para o ensino à distância como nos cursos presenciais, por dar apoio à comunicação entre os envolvidos com o ensino. Essa dissertação descreve uma pesquisa realizada sobre os dados gerados pela interação com o AVA Moodle de uma instituição de ensino, focando a análise de prazos e de datas efetivas de submissões de tarefas neste ambiente. O objetivo deste trabalho é identificar padrões relevantes sobre a postagem de tarefas no ambiente, para subsidiar ações em auxílio à postagem muito próximo ao final do período de postagem e propor uma forma transparente e automática de integrar ao Moodle as atividades de KDD. A ferramenta de integração proposta aborta os algoritmos de mineração de dados EM e J.48, selecionados no nosso estudo e os resultados são apresentados de forma simplificada aos usuários na própria interface do Moodle. Para o estudo, são considerados o período em que a tarefa permaneceu aberta para postagem, o curso proveniente da tarefa e o período em que a postagem foi realizada. O estudo foi realizado seguindo as etapas do processo de descoberta de conhecimento, com a utilização da ferramenta Weka. No estudo observou-se a incidência do número de postagens mais próximas ao término do tempo de postagem quando o prazo da mesma era superior a 15 dias. Nos cursos de pós-graduação, observa-se que o tempo para postagem é maior que nos cursos de nível superior e que esse nível apresenta maior quantidade de postagem sendo realizadas no final do prazo de postagem. Nesse contexto, é mais viável a realização de atividades com um prazo menor. Além de um maior número de submissões logo na abertura para postagem, o professor consegue feedback mais rápido do processo de aprendizagem do aluno. Isso possibilita tomar atitudes corretivas em tempo mais adequado a fim de evitar o insucesso ou desistência do aluno. Com a implementação da integração do KDD ao Moodle é possível a realização de experimentos por usuários de forma automática e simplificada.

Fundação de Amparo a Pesquisa no Estado do Rio Grande do Sul / The climate changes are a challenge to maintain the production of broiler, and find a balance between the costs of maintaining the proper temperature and optimize production. The aim of this study was to evaluate broiler behavior in three different thermal conditions: comfort, cold and heat, analyzing the behavior and production performance. The experiment was conducted in three climatic chambers, and monitored by video cameras. Each week were used 27 birds, divided between the chambers and individually identified. The experiment period was: 3rd, 4th, 5th and 6th week of age from broilers. The birds remained housed in the chamber for five days, 48 hours of adaptation and 72 hours to collect data. Each compartment of the chamber provides a different temperature: comfort (recommendation strain), low (8 °C below the comfort) and high (8 °C above the comfort) simulating conventional housing conditions. To evaluate the broiler behavior were analyzed 15 minutes of video every 3 hours, and the performance data. The experimental design was completely randomized with variance analysis and Tukey test at 5%. The behaviors were evaluated too with data mining, using thermal conditions class, applying J48 algorithm. The broiler behaviors were efficient to maintain productivity in short-term stress conditions. With data mining was possible to establish behavior standards applicable to thermal condition indicators of broilers. These are important knowledge for the sustainability of broilers production, helping in decision making for mitigation measures. / As mudanças e variações climáticas representam um desafio em manter a produção de frangos de corte, e encontrar um equilíbrio entre os custos de manter a temperatura ambiente adequada e otimizar a produção. O objetivo deste estudo foi avaliar o comportamento de frangos de corte em três condições térmicas distintas: frio, conforto e calor, analisando o comportamento, o desempenho produtivo e descrevendo padrões de comportamento. O experimento foi realizado em três câmaras climáticas monitoradas por câmeras de vídeo. Em cada semana foram utilizadas 27 aves, com identificação individual. O período experimental foi de quatro semanas, 3ª, 4ª, 5ª e 6ª semana de idade. As aves permaneciam alojadas nas câmaras durante cinco dias, 48 horas de adaptação e 72 horas de coleta de dados. Cada câmara proporcionava uma temperatura distinta: conforto (recomendação da linhagem), baixa (8°C abaixo do conforto) e alta (8°C acima do conforto) simulando condições convencionais em granjas. Para a avaliação do comportamento dos frangos de corte foram analisados 15 minutos de vídeos a cada 3 horas, e os dados de desempenho mensurados a cada 24 horas. O delineamento utilizado foi o inteiramente casualizado, com análise de variância e teste de médias de Tukey a 5%. Os comportamentos também foram avaliados por mineração de dados utilizando como classe as condições térmicas, aplicando o algoritmo J48. O comportamento de frangos de corte foi eficiente para manter a produtividade em condições de estresse em curto prazo. A mineração de dados possibilitou estabelecer padrões de comportamento aplicáveis como indicadores de condição térmica das aves. Estes são conhecimentos importantes para a sustentabilidade da produção de frangos de corte, pois auxiliam na tomada de decisão em medidas de mitigação.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:33Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-12-02Bitstream added on 2014-06-13T20:02:19Z : No. of bitstreams: 1 celinski_tm_dr_botfca.pdf: 1773028 bytes, checksum: 4e269402cffb336eabab0615c60d49d5 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho teve por objetivo a discriminação de classes de cobertura do solo em imagens de sensoriamento remoto do satélite CBERS-2 por meio do Classificador Árvore de Decisão. O estudo incluiu a avaliação de combinações de atributos da imagem para melhor discriminação entre classes e a verificação da acurácia da metodologia proposta comparativamente ao Classificador Máxima Verossimilhança (MAXVER). A área de estudo está localizada na região dos Campos Gerais, no Estado do Paraná, que apresenta diversidade quanto aos tipos de vegetação: culturas de inverno e de verão, áreas de reflorestamento, mata natural e pastagens. Foi utilizado um conjunto de dezesseis (16) atributos a partir das imagens, composto por: bandas do sensor CCD (1, 2, 3, 4), índices de vegetação (CTVI, DVI, GEMI, NDVI, SR, SAVI, TVI), componentes de mistura (solo, sombra, vegetação) e os dois primeiros componentes principais. A acurácia da classificação foi avaliada por meio da matriz de erros de classificação e do coeficiente kappa. A coleta de amostras de verdade terrestre foi realizada utilizando-se um aparelho GPS de navegação para o processo de georreferenciamento, para serem usadas na fase de treinamento dos classificadores e também na verificação da acurácia. O processamento das imagens e a geração dos mapas temáticos foram realizados por meio do Sistema de Informações Geográficas SPRING, sendo as rotinas desenvolvidas na linguagem de programação LEGAL. Para a geração do Classificador Árvore de Decisão foi utilizada a ferramenta See5. Na definição das classes, buscou-se um alto nível discriminatório a fim de permitir a separação dos diferentes tipos de culturas presentes na região nas épocas de inverno e de verão. A classificação por árvore de decisão apresentou uma acurácia total de 94,5% e coeficiente kappa igual a 0,9389, para a cena 157/128; para... / This work aimed to discriminate classes of land cover in remote sensing images of the satellite CBERS-2, using the Decision Tree Classifier. The study includes the evaluation of combinations of attributes of the image to a better discrimination between classes and the verification of the accuracy of the proposed methodology, comparatively to the Maximum Likelihood Classifier (MLC). The geographical area used is situated in the region of the “Campos Gerais”, in the Paraná State, which presents diversities concerning the different kinds of vegetations: summer and winter crops, reforestation areas, natural forests and pastures. It was used a set of sixteen (16) attributes from images, composed by bands of the sensor CCD (1, 2, 3, 4), vegetation indices (CTVI, DVI, GEMI, NDVI, SR, SAVI, TVI), mixture components (soil, shadow, vegetation) and the two first principal components. The accuracy of the classifications was evaluated using the classification error matrix and the kappa coefficient. The collect of the samples of ground truth was performed using a navigation device GPS to the georeference process to be used in the training stage of the classifiers and in the verification of the accuracy, as well. The processing of the images and the generation of the thematic maps were made using the Geographic Information System SPRING, and the routines were developed in the programming language LEGAL. The generation of the Decision Tree Classifier was made using the tool See5. A high discriminatory level was aimed during the definition of the classes in order to allow the separation of the different kinds of winter and summer crops. The classification accuracy by decision tree was 94.5% and kappa coefficient was 0.9389 to the scene 157/128; to the scene 158/127, it presented the values 88% and 0.8667, respectively. Results showed that the performance of the Decision Tree Classifier was better... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2015-08-20T17:10:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-04-17. Added 1 bitstream(s) on 2015-08-20T17:25:51Z : No. of bitstreams: 1 000841931.pdf: 2010730 bytes, checksum: 6af21dccdeef4d224619d3ce72b144a3 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / O trabalho faz uma abordagem sobre a gênese do campo da Ciência da Informação (CI) e analisa as principais contribuições e desafios impostos pela tecnologia, no que tange à representação e recuperação da informação. O objeto da pesquisa é a Ciência da Informação e o contexto, por um lado, resulta da revolução das ciências, na dicotomia entre a busca pela essência e o foco nos problemas humanos, em concomitância com a relação entre a ciência e a tecnologia. Por outro, do aumento dos recursos informacionais digitais e da complexidade, tanto dos ambientes de produção, comunicação e uso da informação, como dos modelos de representação. Para tal, usou o método qualitativo de caráter descritivo, cujos procedimentos técnicos foram centrados na pesquisa bibliográfica e documental de materiais relativos às variáveis. A partir do delineamento sobre a origem e desdobramentos da CI enleados à tecnologia e do respectivo objeto (informação), identificou como problema da pesquisa, a intangibilidade de algumas informações da Web Social, no ponto de vista do acesso. Assim, a pesquisa partiu da seguinte pergunta de partida: é possível utilizar-se da Mineração de Dados (MD) como uma forma de garantir a recuperação da informação intangível na Web Social? Por conseguinte, a pesquisa identificou como objetivo geral: propor a mineração de dados como solução para a recuperação da informação intangível em ambientes da Web Social. Assim, o trabalho chegou às seguintes conclusões: com base na noção de campo proposta por Pierre Bordieu, a CI é um campo científico e a sua gênese está aliada aos problemas informacionais humanos e à tecnologia. A maioria das suas abordagens é anterior à explosão informacional no período Pós-Guerra e foram incorporadas a partir de relações interdisciplinares, principalmente, com a Biblioteconomia, Arquivologia, Documentação, Museologia e Ciência da... / The work is a discussion of the genesis of the field of Information Science (IS) and analyzes the main contributions and challenges posed by technology, regarding the information representation and retrieval. The object of research is the Information Science and the context on the one hand, results of the revolution of the sciences, in the dichotomy between the search for the essence and the focus on human problems, in tandem with the relationship between science and technology. On the other, the increase in digital information resources and the complexity of both production environments, communication and use of information, such as the representation models. To do this, it used the qualitative method of descriptive character, whose technical procedures were focused on bibliographical and documentary research materials related to variables. From the design of the origin and developments of IS ensnared technology and its object (information), identified as the research problem, the intangibility of some information from the Social Web, the point of view of access. Thus, the research came from the following starting question: is it possible to use the Data Mining (DM) as a way to ensure the retrieval of intangible information in the Social Web? Therefore, the survey identified the general objective: propose the data mining as a solution for the retrieval of intangible information in the Social Web environments. Thus, the work reached the following conclusions: based on the notion of field proposed by Pierre Bourdieu, Information Science is a scientific field and its genesis is allied to human problems and informational technology. Most of their approaches is prior to the informational explosion in the postwar period and were incorporated from interdisciplinary relations, especially with the Library, Archival, Documentation, Museology and Computer Science. However, as the institutionalization as a scientific field, IS consolidated in the...

Orientador: Adriano Mauro Cansian / Banca: Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco / Banca: Leandro Alves Neves / Resumo: Os sistemas de detecção de intrusão fornecem informações valiosas em relação à segurança das redes de computadores. No entanto, devida à quantidade de ameaças inerentes aos sistemas computacionais, os registros dessas ameaças na forma de alertas podem constituir de grandes volumes de dados, muitas vezes bastante complexos para serem analisados em tempo hábil. Esta dissertação apresenta uma abordagem para correlacionar alertas de segurança. A metodologia tem como princípio a utilização de mineração de dados para a coleta de informações constituintes nos alertas providos pelos sistemas detectores de intrusão. Primeiramente, os alertas são classificados em tipos de ataques para que, na sequência, sejam clusterizados de forma a agrupar alertas com características semelhantes. Por fim, a correlação é realizada baseada na ocorrência dos alertas em cada cluster e, dessa forma, é obtida uma visão geral do cenário de ataque, utilizando de métodos de visualização de tais ocorrências maliciosas / Abstract: Intrusion detection systems provides valuable information regarding the security of computer networks. However, due to the amount of threats inherent in computer systems, records of these threats in the form of alerts can be large volumes of data, often quite complex to be analyzed in a timely manner. This paper presents an approach to correlate security alerts. The methodology is based on the use of data mining to the collection of constituent information in the alerts provided by intrusion detection systems. First, alerts are classified into types of attacks so that, later, are clustered in order to compose alerts with similar characteristics. Finally, the correlation is performed based on the occurrence of alerts in each cluster and thereby an overview of the attack scenario is obtained using visualization methods of such malicious events / Mestre

Orientador: Carlos Roberto Valêncio / Banca: Rogéria Cristiane Gratão de Souza / Banca: Marilde T. Prado Santos / Resumo: Com a popularização de dispositivos que permitem a obtenção de dados espaciais, como pontos geográficos, velocidade e direção, aumentou-se consideravelmente o interesse pela captura, armazenamento e interpretação desses dados. Com isto, cada vez mais, um número maior de aplicações demostram interesse nesse tipo de dado e necessitam de bases de dados próprias para armazenar as informações. Estas bases são conhecidas como bases de dados espaciais. Com o objetivo de obter informações relevantes destes dados, algoritmos de prospecção de dados espaciais foram desenvolvidos e vem avançando com o intuito de, por exemplo, melhorar a qualidade dos resultados obtidos. Todavia, os algoritmos atuais desconsideram que os pontos geográficos estão em determinadas regiões, que por si só, fornecem informações semânticas relevantes. Com o objetivo de aprimorar os resultados de algoritmos, o uso de ontologias permite adicionar semântica e expressar o conhecimento sobre um domínio específico. O trabalho desenvolvido apresenta uma abordagem que permite, por meio do uso de ontologia, estender algoritmos espaciais para utilizarem um novo atributo durante o processo de criação de agrupamentos, o coeficiente semântico do ponto. Através do framework desenvolvido é possível adaptar algoritmos para utilizarem essa abordagem possibilitando gerar resultados mais relevantes / Abstract: With the popularity of devices it became possible to easily obtain spatial data, such as geographic points, speed and direction, and because of that it also increased considerably the interest in obtaining, storing and analyzing such data. Therefore, a larger number of applications demonstrate interest in this type of data requiring it's own databases for storing this kind of information. These bases are known as spatial databases. In order to obtain relevant information from these data, spatial data algorithms were developed and has been advancing in order to, for example, improve the quality of the results. However, current algorithms disregard that geographical points are in certain regions, which in itself, provide relevant semantic information. In order to improve the results of algorithms, the use of ontologies allows to express semantics and knowledge about a particular domain. This work presents an approach that allows, through the use of ontology, extend spatial algorithms to use a new attribute in the process of creating groups, the semantic coefficient point. Through the developed framework it is possible to adapted algorithms to use this approach enabling generate more relevant results / Mestre

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissMXR.pdf: 889186 bytes, checksum: fe616fa6309b5ac267855726e8a6938b (MD5) Previous issue date: 2004-05-19 / Financiadora de Estudos e Projetos / The progress of the information technology has allowed huge amount of data to be stored. Those data, when submitted to a process of knowledge discovery, can bring interesting results. Data warehouses are repositories of high quality data. A procedure that has been adopted in big companies is the joint use of data warehouse and data mining technologies, where the process of knowledge discovery takes advantage over the high quality of the warehouse s data. When the data warehouse has information about more than one subject, it also has more than one fact table. The joint analysis of multiple fact tables can bring interesting knowledge as, for instance, the relationship between purchases and sales in a company. This research presents a technique to mine data from multiple fact tables of a data warehouse, which is a new kind of association rule mining. / O progresso da tecnologia de informação permitiu que quantidades cada vez maiores de dados fossem armazenadas. Esses dados, no formato original de armazenamento, não trazem conhecimento, porém, quando tratados e passados por um processo de extração de conhecimento, podem revelar conhecimentos interessantes. Os data warehouses são repositórios de dados com alta qualidade. Um procedimento que vem sendo amplamente adotado nas grandes empresas é a utilização conjunta das tecnologias de data warehouse e da mineração de dados, para que o processo de descoberta de conhecimento pela alta qualidade dos dados do data warehouse. Data warehouses que envolvem mais de um assunto também envolvem mais de uma tabela fato (tabelas que representam o assunto do data warehouse). A análise em conjunto de múltiplos assuntos de um data warehouse pode revelar padrões interessantes como o relacionamento entre as compras e as vendas de determinada organização. Este projeto de pesquisa está direcionado ao desenvolvimento de técnicas de mineração de dados envolvendo múltiplas tabelas fato de um data warehouse, que é um novo tipo de mineração de regras de associação.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3324.pdf: 1850607 bytes, checksum: 92205ea8790a4197a10996b4ec47aa7d (MD5) Previous issue date: 2010-07-02 / Universidade Federal de Minas Gerais / The decision support tools are importants in many domains of our society. But there is a need to make users understand the decisions made by those tools in order to increase the faith of the users on the results. In the literature, Bayesian networks are considered as a probabilistic classification system with good performance. But it still need a better presentation of it results to make it more understandable to the users. In other hand, the fuzzy logic ofer potential to deal with imprecision and uncertainty, as well as a linguistic representation, which facilitates user's understanding. The combination of Bayesian networks and fuzzy logic is proposed by the method BayesFuzzy, which make use of fuzzy rules as a form of explanation of a Bayesian network, it aims to obtain a decision support tool with good performance and easy to be understood by users. So we are proposiing the method Pruned BayesFuzzy (PBF), it is a BayesFuzzy incorporated with minimum certainty degree, default rule and Rule Post-Pruning as a form to select the most important rules for classification between all the rules generated, it also simplifies those rules. The results of PBF show an improvement in understanding but a loss in correct classification rate. But the improvement in understanding is promising enough to further research and enhance of the PBF. Then beside PBF, we also propose the Pruned BayesFuzzy 2 (PBF2), which is PBF incorporated with a feature selection technique based on Markov Blanket. With the incorporation of this technique, it's possible to deal with situations that contains a large amount of variables inside of the Markov Blanket of the class variable. The results show a loss in correct classification rate, that is already expected when we try to simplify further more the Markov Blanket. However, the availability to be able to deal with big scale problems is something to be considered. / As ferramentas de apoio à decisão são importantes em diversos domínios da nossa sociedade. Porém há uma necessidade do usuário entender as decisões feitas por tais ferramentas para ter uma confiança maior sobre os resultados. Na literatura técnica, as redes Bayesianas são consideradas como um sistema probabilístico de classificação com bom desempenho em termos de precisão. Mas ainda necessitam de uma forma de apresentação mais compreensível para os usuários. Por outro lado, a lógica fuzzy oferece potencial para lidar com imprecisão e incerteza, assim como a representação linguística, o que facilita a compreensão dos usuários. A combinação das redes Bayesianas com a lógica fuzzy é proposta pelo método BayesFuzzy que utiliza regras fuzzy como explicação de uma rede Bayesiana, com o objetivo de obter uma ferramenta de apoio à decisão de bom desempenho e que seja fácil de ser compreendida pelos usuários. O BayesFuzzy, entretanto, apresenta limitações com relação ao número de regras geradas e isto torna seus resultados, muitas vezes, de difícil interpretação. Assim, neste trabalho de mestrado é proposto o método Pruned BayesFuzzy (PBF). O PBF tem como base o BayesFuzzy e incorpora algumas técnicas de minimização do número de regras para otimizar a compreensibilidade dos resultados gerados. Dentre as técnicas incorporadas estão o mínimo grau de certeza, a regra default e a poda Rule Post- Pruning como formas de selecionar dentre as regras geradas, as mais importantes para a classificação e ao mesmo tempo simplificando estas regras. Os resultados do PBF mostram que houve um ganho grande em relação à compreensibilidade, mas também uma perda na taxa de classificação correta. Porém o ganho de compreensibilidade é bastante promissor o que estimula a pesquisa e a seqüência dos trabalhos com o PBF. Além do PBF, este trabalho propõe também o Pruned BayesFuzzy 2 (PBF2) que é o PBF incorporando uma técnica de seleção de atributos baseado em Markov Blanket. Com a incorporação desta técnica, é possível lidar com situações que contém uma quantidade grande de variáveis dentro do Markov Blanket da variável classe. Os resultados mostram que houve perda na taxa de classificação correta, o que é de se esperar quando tentamos simplificar mais ainda o Markov Blanket. A viabilidade de poder resolver problemas reais de grande escala e com algumas características específicas é ainda algo a ser considerado.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Along the Brazilian poultry production history, large volumes of data are generate by computational tools or manually collected on production environment. This data may be have implicit patterns, from which is possible to extract new answers to questions that can enhance the production scale. In this sense, this work was developed with a database from Languiru Cooperative of Teutônia, Rio Grande do Sul. Were evaluating lots of 112 associated producers in a five years period, from 2007 to 2012, a total of 2319 observations, and the broiler farms are located in different regions of cooperative scope. Data were tabulated and subsequently submitted to multiple regression analysis, comparison of means and data mining process. The results show that the environmental conditions and the altitude influence broiler production, changing the mortality and weight gain, it nas possible establish mortality and weight gain regression models, involving altitude and environmental variables. / Ao longo do histórico de produção avícola brasileira, grandes volumes de dados vêm sendo gerados por ferramentas computacionais ou de forma manual diretamente no ambiente de produção. Nestes dados, podem haver padrões implícitos, a partir dos quais é possível extrair novas respostas para questões que podem potencializar a produção em escala. Assim, foi desenvolvido o trabalho a partir de um banco de dados, oriundo de Cooperativa Languiru da cidade de Teutonia, no Rio Grande do Sul. Foram avaliados lotes de 112 associados da cooperativa, no período de 5 anos, compreendendo os anos de 2007 a 2012. As granjas localizam-se nas diferentes regiões que compreendem a abrangência da empresa, totalizando 2319 lotes. Os dados foram tabulados e posteriormente submetidos à análise de regressão múltipla, de comparação de médias e a mineração de dados. Os resultados demonstram que as variáveis ambientais, bem como a altitude influenciam no desempenho das aves, alterando a mortalidade e o ganho de peso, foi possível estabelecer modelos de predição de mortalidade e ganho de peso envolvendo a altitude e as variáveis ambientais.

Orientador: CéliaRegina Lopes Zimback / Banca: Zacarias Xavier de Barros / Banca: Marco Antonio M.Biaggioni / Banca: Marcelo Giovaneti Canteri / Banca: Ivo Mario Mathias / Resumo: Este trabalho teve por objetivo a discriminação de classes de cobertura do solo em imagens de sensoriamento remoto do satélite CBERS-2 por meio do Classificador Árvore de Decisão. O estudo incluiu a avaliação de combinações de atributos da imagem para melhor discriminação entre classes e a verificação da acurácia da metodologia proposta comparativamente ao Classificador Máxima Verossimilhança (MAXVER). A área de estudo está localizada na região dos Campos Gerais, no Estado do Paraná, que apresenta diversidade quanto aos tipos de vegetação: culturas de inverno e de verão, áreas de reflorestamento, mata natural e pastagens. Foi utilizado um conjunto de dezesseis (16) atributos a partir das imagens, composto por: bandas do sensor CCD (1, 2, 3, 4), índices de vegetação (CTVI, DVI, GEMI, NDVI, SR, SAVI, TVI), componentes de mistura (solo, sombra, vegetação) e os dois primeiros componentes principais. A acurácia da classificação foi avaliada por meio da matriz de erros de classificação e do coeficiente kappa. A coleta de amostras de verdade terrestre foi realizada utilizando-se um aparelho GPS de navegação para o processo de georreferenciamento, para serem usadas na fase de treinamento dos classificadores e também na verificação da acurácia. O processamento das imagens e a geração dos mapas temáticos foram realizados por meio do Sistema de Informações Geográficas SPRING, sendo as rotinas desenvolvidas na linguagem de programação LEGAL. Para a geração do Classificador Árvore de Decisão foi utilizada a ferramenta See5. Na definição das classes, buscou-se um alto nível discriminatório a fim de permitir a separação dos diferentes tipos de culturas presentes na região nas épocas de inverno e de verão. A classificação por árvore de decisão apresentou uma acurácia total de 94,5% e coeficiente kappa igual a 0,9389, para a cena 157/128; para... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work aimed to discriminate classes of land cover in remote sensing images of the satellite CBERS-2, using the Decision Tree Classifier. The study includes the evaluation of combinations of attributes of the image to a better discrimination between classes and the verification of the accuracy of the proposed methodology, comparatively to the Maximum Likelihood Classifier (MLC). The geographical area used is situated in the region of the "Campos Gerais", in the Paraná State, which presents diversities concerning the different kinds of vegetations: summer and winter crops, reforestation areas, natural forests and pastures. It was used a set of sixteen (16) attributes from images, composed by bands of the sensor CCD (1, 2, 3, 4), vegetation indices (CTVI, DVI, GEMI, NDVI, SR, SAVI, TVI), mixture components (soil, shadow, vegetation) and the two first principal components. The accuracy of the classifications was evaluated using the classification error matrix and the kappa coefficient. The collect of the samples of ground truth was performed using a navigation device GPS to the georeference process to be used in the training stage of the classifiers and in the verification of the accuracy, as well. The processing of the images and the generation of the thematic maps were made using the Geographic Information System SPRING, and the routines were developed in the programming language LEGAL. The generation of the Decision Tree Classifier was made using the tool See5. A high discriminatory level was aimed during the definition of the classes in order to allow the separation of the different kinds of winter and summer crops. The classification accuracy by decision tree was 94.5% and kappa coefficient was 0.9389 to the scene 157/128; to the scene 158/127, it presented the values 88% and 0.8667, respectively. Results showed that the performance of the Decision Tree Classifier was better... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor