A Estação Ecológica do Taim, localizada no extremo sul do Rio Grande do Sul, Brasil, é uma área reconhecida mundialmente por ser importante para conservação, abrigando ambientes sensíveis e diversas espécies ameaçadas. Sendo uma área grande, diversa, e impactada por diferentes usos, as atividades de gestão no Taim se tornaram complexas, indicando a necessidade de novas ferramentas de monitoramento. O estudo em questão visou analisar a aplicabilidade de diferentes modelos de veículos aéreos não tripulados, como subsídio à obtenção de dados espaciais para áreas de interesse de gestão da ESEC do Taim. As áreas prioritárias para o monitoramento foram delimitadas a partir de reuniões com gestores e pesquisadores, e através de referências bibliográficas. Foram delimitadas 8 áreas com interesses diversos para a gestão do Taim: focos de incêndio; atividades de caça e pesca; atropelamento de fauna; localização de espécies; recuperação natural; reconhecimento As principais características das plataformas analisadas foram a autonomia, raio de operação, e a compatibilidade com câmeras capazes de atender as necessidades das demandas identificadas, em termos de resolução espectral e espacial. Foi utilizado o software Mission Planner para a construção de testes de voo, e o ArcGis 10,3 para o cruzamento de informações espaciais necessárias para a definição dos equipamentos capazes de operar. Os modelos que se mostraram aplicáveis foram o Echar 20 C, o Batmap 2, e o Phantom 4. Foi construída uma relação das atribuições dos modelos propostos com as demandas por área, considerando questões de logística de campo, restrições legais, e custos. O Echar 20 C, e o Batmap 2 foram definidos para o mapeamento de áreas maiores, ou em áreas menores com necessidades de altíssima resolução espacial, e qualidade posicional sem a necessidade de pontos de controle em campo. Já o Phantom 4 Pro definido para as demandas onde o produto não ocorre em forma de fotografias aéreas, mas sim visualização em tempo real da superfície terrestre. Foi considerado então um subsídio importante na detecção de focos de incêndio e infratores, que pode auxiliar a brigada de incêndios atuante no controle de queimadas. O estudo em questão se mostrou eficiente na busca pela introdução de tecnologia de VANT ao processo de gestão da ESEC DO TAIM, que vem se desenvolvendo para atingir um patamar de excelência no armazenamento, e distribuição de dados espaciais para os diversos atores envolvidos no processo de manutenção dos recursos naturais importantes para o meio ambiente.

A Estação Ecológica do Taim, localizada no extremo sul do Rio Grande do Sul, Brasil, é uma área reconhecida mundialmente por ser importante para conservação, abrigando ambientes sensíveis e diversas espécies ameaçadas. Sendo uma área grande, diversa, e impactada por diferentes usos, as atividades de gestão no Taim se tornaram complexas, indicando a necessidade de novas ferramentas de monitoramento. O estudo em questão visou analisar a aplicabilidade de diferentes modelos de veículos aéreos não tripulados, como subsídio à obtenção de dados espaciais para áreas de interesse de gestão da ESEC do Taim. As áreas prioritárias para o monitoramento foram delimitadas a partir de reuniões com gestores e pesquisadores, e através de referências bibliográficas. Foram delimitadas 8 áreas com interesses diversos para a gestão do Taim: focos de incêndio; atividades de caça e pesca; atropelamento de fauna; localização de espécies; recuperação natural; reconhecimento As principais características das plataformas analisadas foram a autonomia, raio de operação, e a compatibilidade com câmeras capazes de atender as necessidades das demandas identificadas, em termos de resolução espectral e espacial. Foi utilizado o software Mission Planner para a construção de testes de voo, e o ArcGis 10,3 para o cruzamento de informações espaciais necessárias para a definição dos equipamentos capazes de operar. Os modelos que se mostraram aplicáveis foram o Echar 20 C, o Batmap 2, e o Phantom 4. Foi construída uma relação das atribuições dos modelos propostos com as demandas por área, considerando questões de logística de campo, restrições legais, e custos. O Echar 20 C, e o Batmap 2 foram definidos para o mapeamento de áreas maiores, ou em áreas menores com necessidades de altíssima resolução espacial, e qualidade posicional sem a necessidade de pontos de controle em campo. Já o Phantom 4 Pro definido para as demandas onde o produto não ocorre em forma de fotografias aéreas, mas sim visualização em tempo real da superfície terrestre. Foi considerado então um subsídio importante na detecção de focos de incêndio e infratores, que pode auxiliar a brigada de incêndios atuante no controle de queimadas. O estudo em questão se mostrou eficiente na busca pela introdução de tecnologia de VANT ao processo de gestão da ESEC DO TAIM, que vem se desenvolvendo para atingir um patamar de excelência no armazenamento, e distribuição de dados espaciais para os diversos atores envolvidos no processo de manutenção dos recursos naturais importantes para o meio ambiente.

Made available in DSpace on 2014-12-02T11:16:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-03-28Bitstream added on 2014-12-02T11:21:33Z : No. of bitstreams: 1 000792056.pdf: 4132783 bytes, checksum: c8f25369424acc27b4e2db78b152533f (MD5) / O desenvolvimento de tecnologias de coleta de informações espaciais resultou no armazenamento de um grande volume de dados, que devido à complexidade dos dados e dos respectivos relacionamentos torna-se impraticável a aplicação de técnicas tradicionais para prospecção em bases de dados espaciais. Nesse sentido, diversos algoritmos vêm sendo propostos, sendo que os algoritmos de agrupamento de dados espaciais são os que mais se destacam devido a sua alta aplicabilidade em diversas áreas. No entanto, tais algoritmos ainda necessitam superar vários desafios para que encontrem resultados satisfatórios em tempo hábil. Com o propósito de contribuir neste sentido, neste trabalho é apresentado um novo algoritmo, denominado CHSMST+, que realiza o agrupamento de dados considerando tanto a distância quanto a similaridade, o que possibilita correlacionar atributos espaciais e não espaciais. Tais tarefas são realizadas sem parâmetros de entrada e interação com usuário, o que elimina a dependência da interpretação do usuário para geração dos agrupamentos, bem como possibilita a obtenção de agrupamentos mais eficientes uma vez que os cálculos realizados pelo algoritmo são mais precisos que uma análise visual dos mesmos. Além destas técnicas, é utilizada a abordagem multithreading, que possibilitou uma redução média de 38,52% no tempo de processamento. O algoritmo CHSMST+ foi aplicado em bases de dados espaciais da área da saúde e meio ambiente, mostrando a capacidade de utilizá-lo em diferentes contextos, o que torna ainda mais relevante o trabalho realizado / The development of technologies for collecting spatial information has resulted in a large volume of stored data, which makes inappropriate the use of conventional data mining techniques for knowledge extraction in spatial databases, due to the high complexity of these data and its relationships. Therefore, several algorithms have been proposed, and the spatial clustering ones stand out due to their high applicability in many fields. However, these algorithms still need to overcome many challenges to reach satisfactory results in a timely manner. In this work, we present a new algorithm, namely CHSMST+, which works with spatial clustering considering both distance and similarity, allowing to correlate spatial and non-spatial attributes. These tasks are performed without input parameters and user interaction, eliminating the dependence of the user interpretation for cluster generation and enabling the achievement of cluster in a more efficient way, since the calculations performed by the algorithm are more accurate than visual analysis of them. Together with these techniques, we use a multithreading approach, which allowed an average reduction of 38,52% in processing time. The CHSMST+ algorithm was applied in spatial databases of health and environment, showing the ability to apply it in different contexts, which makes this work even more relevant

A Estação Ecológica do Taim, localizada no extremo sul do Rio Grande do Sul, Brasil, é uma área reconhecida mundialmente por ser importante para conservação, abrigando ambientes sensíveis e diversas espécies ameaçadas. Sendo uma área grande, diversa, e impactada por diferentes usos, as atividades de gestão no Taim se tornaram complexas, indicando a necessidade de novas ferramentas de monitoramento. O estudo em questão visou analisar a aplicabilidade de diferentes modelos de veículos aéreos não tripulados, como subsídio à obtenção de dados espaciais para áreas de interesse de gestão da ESEC do Taim. As áreas prioritárias para o monitoramento foram delimitadas a partir de reuniões com gestores e pesquisadores, e através de referências bibliográficas. Foram delimitadas 8 áreas com interesses diversos para a gestão do Taim: focos de incêndio; atividades de caça e pesca; atropelamento de fauna; localização de espécies; recuperação natural; reconhecimento As principais características das plataformas analisadas foram a autonomia, raio de operação, e a compatibilidade com câmeras capazes de atender as necessidades das demandas identificadas, em termos de resolução espectral e espacial. Foi utilizado o software Mission Planner para a construção de testes de voo, e o ArcGis 10,3 para o cruzamento de informações espaciais necessárias para a definição dos equipamentos capazes de operar. Os modelos que se mostraram aplicáveis foram o Echar 20 C, o Batmap 2, e o Phantom 4. Foi construída uma relação das atribuições dos modelos propostos com as demandas por área, considerando questões de logística de campo, restrições legais, e custos. O Echar 20 C, e o Batmap 2 foram definidos para o mapeamento de áreas maiores, ou em áreas menores com necessidades de altíssima resolução espacial, e qualidade posicional sem a necessidade de pontos de controle em campo. Já o Phantom 4 Pro definido para as demandas onde o produto não ocorre em forma de fotografias aéreas, mas sim visualização em tempo real da superfície terrestre. Foi considerado então um subsídio importante na detecção de focos de incêndio e infratores, que pode auxiliar a brigada de incêndios atuante no controle de queimadas. O estudo em questão se mostrou eficiente na busca pela introdução de tecnologia de VANT ao processo de gestão da ESEC DO TAIM, que vem se desenvolvendo para atingir um patamar de excelência no armazenamento, e distribuição de dados espaciais para os diversos atores envolvidos no processo de manutenção dos recursos naturais importantes para o meio ambiente.

Sistemas de informações geográficas permitem armazenar, manipular e armazenar, manipular e analisar dados espaciais e aspectos descritivos desses dados. A análise de dados espaciais pode ser realizada por meio de técnicas de extração de regras de associação, ou seja, regras que descrevem relacionamentos entre os dados. Porém, a mineração de regras de associação não considera as relações topológicas existentes entre dados georreferenciados. Para solucionar esse problema, Koperski and Han (1995) e Malerba et al. (2001) propuseram um processo de extração de regras integrado ao algoritmo de mineração e utilizavam predicados lógicos para representar as regras. Como alternativa a essa solução, este trabalho propõe pré-processar os dados referenciados para encontrar relações topológicas em separado e aplicar um algoritmo de mineração de regras de associação disponí?vel pela comunidade acadêmica. As regras geradas devem apresentar características descritivas dos dados e relações topológicas. Para atingir esse objetivo foi especificado um processo de extração de regras em dados georreferenciados e implementado um módulo de pré-processamento que extrai relações topológicas. O módulo foi avaliado por meio de um estudo de caso utilizando o sistema de informação geográfica da cidade de Jaboticabal, no contexto de planejamento urbano. As regras encontradas foram analisadas por um especialista utilizando as medidas de suporte e confiança. Além disso, uma análise sobre o tempo de processamento e consumo de memória para encontrar as relações topológicas foi realizada, mostrando que é possível extrair padrões utilizando o processo e o módulo proposto neste trabalho. / Geographic information systems are used to store, manipulate, and analyze spatial data and its descriptive aspects. Spatial data analysis can be done by searching association rules that describe relationships between the data. However, georeferenced data present topological relations unknown to traditional mining association rule algorithms. To solve this problem, Koperski and Han (1995) and Malerba et al. (2001) proposed a topological relation extraction process integrated to a mining association rule algorithm. This process requires all data to be translated as logical predicates. As an alternative to this solution, this work proposes to break down this process by pre-processing the georeferenced data to find topological relations, then executing traditional mining association rule algorithms. The resulting rules must present descriptive characteristics of the data and topological relations. To reach this objective, a process of rule extraction in georeferenced data was specified, in addition to a pre-processing module implementation. This module was evaluated by using a case study that uses a geographic information system of the city of Jaboticabal, in the context of urban planning. The generated rules were analyzed by a specialist using the measures of support and confidence. In addition, an analysis regarding the processing time and memory consumption was provided to find the topological relations, which shows that it is possible to extract the patterns with the proposed process and module.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:50:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo1402_1.pdf: 3159163 bytes, checksum: f1456cd735a3541751542a864fd7d8ae (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A crescente popularização dos dispositivos móveis, como celular ou GPS, tem gerado uma grande quantidade de dados espaço-temporais. Estes dados são também denominados como dados de trajetórias de objetos móveis. Em seu formato original de coleta, estes dados não possuem qualquer tipo de semântica. Desta forma, diversos estudos têm focado na extração de conhecimento a partir de dados de trajetórias. Buscando a adição de semântica a partir deste tipo de dado, recentemente foi definido um modelo conceitual para defini-lo: o modelo de stops e moves. Diferentes trabalhos têm estendido este modelo com o objetivo de se extrair conhecimento sobre dados gerados pelos objetos móveis. Estes trabalhos têm investigado como extrair conhecimento dos dados de trajetórias fazendo uso de suas propriedades geométricas e geográficas, porém, pouca atenção tem sido dada às propriedades de contexto das trajetórias. O trabalho apresentado nesta dissertação propõe um método que faz uso de informações de contexto do objeto móvel para extrair conhecimento e, conseqüentemente, adicionar semântica em dados de trajetórias, este método é denominado MTSA (Method for Trajectory Semantic Annotation). Para que o mesmo fosse desenvolvido, foi necessário definir um modelo de contexto para dados de trajetórias com o objetivo de representar os principais conceitos referentes ao significado de informações de contexto na área de trajetórias de objetos móveis. O método proposto adiciona semântica a trajetórias por meio de elementos básicos definidos como stops e moves e acessa as informações de contexto representadas em uma base de dados que contém informações sobre as principais situações de contexto que um objeto móvel pode realizar em um domínio específico. Para validar o MTSA, foram obtidos resultados da execução do mesmo sobre três conjuntos de dados de trajetórias de domínios diferentes. Estes resultados mostraram que o uso do MTSA pode ser útil para extração de conhecimento, definição de padrões de comportamento e adição de semântica a trajetórias

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:24:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2021_1.pdf: 7692647 bytes, checksum: b5bce3de292c9235921082f1f0e0fa51 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O cadastro de imóveis rurais no Brasil é administrado pelas instituições federais Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária INCRA e Receita Federal do Brasil RFB, sendo o INCRA responsável pelo aspecto fundiário e a RFB pelo tributário. Em 2001 foi publicada a Lei 10.267 que determinou a criação do Cadastro Nacional de Imóveis Rurais CNIR, tendo como objetivo compartilhar dados sobre o meio rural com órgãos da administração pública que necessitam de informações sobre este tipo de imóvel. A lei também estabeleceu a exigência de georreferenciamento de imóveis rurais nos casos de alterações de seus limites (desmembramento, parcelamento ou remembramento). Em 2008, foi instituída a Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais INDE com a finalidade de promover a utilização, a produção e o compartilhamento dos dados geoespaciais pelos órgãos da administração pública, de responsabilidade da Comissão Nacional de Cartografia CONCAR. Esta pesquisa teve como objetivo analisar as características do CNIR, no sentido de possibilitar sua futura integração a INDE. São apresentadas as normas para a implantação, no Brasil e em outros países, das Infraestruturas de Dados Espaciais e desenvolvida uma simulação de implantação do CNIR seguindo as especificações da INDE. Para a avaliação da possibilidade de futura integração do CNIR à INDE, foram analisadas as especificações de dados e metadados, como também os planos de implantação da INDE. Como resultados da pesquisa, são identificados os elementos a serem incluídos na INDE, de acordo com recomendações internacionais, para a integração do cadastro rural a este sistema. As principais adaptações referem-se às especificações técnicas relacionadas à Aquisição de Dados Geoespaciais Vetoriais e à Estrutura de Dados Geoespaciais Vetoriais. Verificou-se que as especificações sobre os Metadados não necessitam de modificações para a inserção da unidade parcela, pois este tipo de dado é comum a todos os dados geoespaciais. Além disso, são apresentadas condições de estruturação do CNIR para que essa integração seja possível

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:31:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7544_1.pdf: 1762671 bytes, checksum: 747232b1fcd48716dcf03e222c25adbd (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / A pesquisa tem como objetivo analisar a integração entre Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBD) com extensões espaciais, em relação à interoperabilidade de dados geográficos vetoriais. Apoiada na recomendação do governo brasileiro sobre adoção de programas computacionais livres nas soluções de Tecnologias da Informação (TI) e na idéia de que, fortalecer esse conhecimento no ambiente acadêmico é uma forma de disseminá-lo, apenas SGBD e SIG enquadrados nessa categoria foram incluídos na pesquisa. Ressalta-se ainda que esses SGBD respeitam, parcial ou integralmente, as especificações do OGC - Open Geospatial Consortium. Na realização do estudo, inicialmente foram definidos os critérios para seleção dos programas e os aspectos a serem avaliados. O critério utilizado para escolha dos SGBD com extensões espaciais foi que tivessem o uso consolidado no gerenciamento de dados alfanuméricos. A escolha dos SIG, baseada no resultado de outras pesquisas, levou em consideração o tempo de maturação do programa, a qualidade do suporte disponível, a possibilidade de ser suportado por mais de um Sistema Operacional, o nível de complexidade para utilização e a velocidade de processamento. Os aspectos considerados na avaliação foram relativos às estruturas gráficas vetoriais integradas aos atributos alfanuméricos e o compartilhamento de dados pelos SIG, através do uso de SGBD com extensões espaciais. Trabalhou-se com dois SGBD, três SIG e o mesmo conjunto de dados. O resultado é um conjunto de considerações sobre a integração entre os SIG e os SGBD e recomendações que podem apoiar a seleção desses programas quanto aos aspectos estudados

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-01T11:58:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_Jones_final.pdf: 3458864 bytes, checksum: 62e534b2f1fc2266364c4ce46ccf020a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-01T11:58:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_Jones_final.pdf: 3458864 bytes, checksum: 62e534b2f1fc2266364c4ce46ccf020a (MD5) Previous issue date: 2015-08-28 / FACEPE / Model-Driven Development (MDD) é um paradigma que usa modelos como o principal artefato no processo de desenvolvimento de sistemas. Isto é, neste paradigma, modelos não são apenas artefatos de documentação, pois devem corresponder a códigos executáveis. Em projetos de Banco de Dados Espaciais (BDE), existem várias linguagens de modelagens (e.g., OMT-G, MADS, GeoProfile e UML-GeoFrame), as quais permitem representar características espaciais (e.g., Múltiplas Representações e Relacionamento Espacial) por meio de uma ferramenta do tipo Computer-Aided Software Engineering (CASE). Embora essas linguagens sejam bem exploradas e difundidas na literatura, constatou-se que estas têm deficiências para modelar e implementar integridade espacial a partir de entidades com múltiplas representações. Assim, de modo a avançar o estado da arte sobre projeto de BDE, este trabalho faz uma análise dos principais trabalhos relacionados, e, de modo a contribuir para superar as deficiências encontradas, propõe uma extensão espacial para a linguagem de modelagem Enhanced Entity Relationship (EER). Essa extensão é implementada na ferramenta EERCASE e avalidada por meio de uma análise comparativa com os principais trabalhos relacionados, evidenciando seus pontos fortes e fracos. / Model-Driven Development (MDD) is a paradigm that uses models as the primary artifact in the systems development process. That is, in this paradigm, models are not only documentation artifacts, since these should be the executable code. In Spatial Databases projects (SDB), there are several modeling languages (e.g., OMT-G, MADS, GeoProfile and UML-GeoFrame), which allow to represent spatial characteristics (e.g., Multiple Representations and Spatial Relationship) by means of a tool type Computer-Aided Software Engineering (CASE). Although these languages are better exploited and widespread in the literature, it was found that they have deficiencies in modeling and implement spatial integrity from entities with multiple representations. Thus, in order to advance the state of the art in SDB project, this paper analyzes the main works related and, in order to contribute to overcome the deficiencies, proposes a spatial extension for modeling language Enhanced Entity Relationship (EER). This extension is implemented in tool EERCASE and evaluated through a comparison with the main work related, highlighting their strengths and weaknesses.

Submitted by MARCOS LEANDRO TEIXEIRA DE OLIVEIRA (marcosteixeira@ufv.br) on 2018-09-04T13:25:13Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2150143 bytes, checksum: 9379cb67f3414ca262b399f4d059d414 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-04T13:25:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2150143 bytes, checksum: 9379cb67f3414ca262b399f4d059d414 (MD5) Previous issue date: 2018-02-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O aumento dos níveis de congestionamento de veículos nos últimos anos traz um alerta para um problema que afeta várias cidades do mundo. Nesse contexto, a Informação Geográfica Voluntária (VGI) surge como uma importante ferramenta para desenvolver soluções que levem à redução dos congestionamentos de veículos. Projetos como WAZE e Google Maps são soluções que utilizam VGI e proporcionam aos cidadãos uma mobilidade eficiente, principalmente nas grandes cidades. Uma Infraestrutura de Dados Espacial (IDE) é um sistema que integra informação espacial de diferentes fontes possibilitando acesso e compartilhamento de dados e serviços. A integração de VGI com IDE é uma iniciativa que possibilita a criação de uma base de dados municipais que pode servir de apoio para o desenvolvimento de aplicações inteligentes. O presente trabalho apresenta a especificação da Perspectiva Empresarial do framework RM-ODP, para um sistema de redução de congestionamento de veículos e utiliza o Simulador de Mobilidade Urbana (SUMO) para mostrar como a VGI pode contribuir com a gestão do tráfego urbano. Essa ação visa a transformação de cidades de pequeno e médio porte em cidades inteligentes, possibilitando, melhoria na vida dos cidadãos além de produtos e serviços de qualidade. / The increasing on vehicle congestion levels in the recent years brings an alert to a problem that affects several cities around the world. In this context, Volunteered Geographic Information (VGI) emerges as an important tool to develop solutions that lead to the reduction of vehicle congestion. Projects such WAZE and Google Maps are solutions that use VGI and provide efficient mobility to citizens, especially in large cities. Spatial Data Infrastructure (SDI) is a system that integrates spatial data from different sources, so it allows access and sharing of spatial data and services. This research proposes a collaborative SDI, that is, enriched with VGI. It aims the availability of municipal databases that can be used as support for the development of smart applications. The current work presents the Enterprise Viewpoint specification of the framework Reference Model of Open Distributed Processing (RM-ODP) for integrating VGI with a municipal SDI. Moreover, it uses the Simulator Mobility Urban (SUMO) to show how VGI can contribute to urban traffic management. This research aims to transform small and medium-sized cities into smart cities, enabling improvement in citizens' lives as well as quality products and services.