[pt] Informações precisas sobre a distribuição da população são reconhecidamente importantes. A fonte de informação mais completa sobre a população é o censo, cujos os dados são disponibilizados de forma agregada em setores censitários. Esses setores são unidades operacionais de tamanho e formas irregulares, que dificulta a análise espacial dos dados associados. Assim, a mudança de setores censitários para um conjunto de células regulares com estimativas adequadas facilitaria a análise. Uma metodologia a ser utilizada para essa mudança poderia ser baseada na classificação de imagens de sensoriamento remoto para a identificação de domicílios, que é a base das pesquisas envolvendo a população. A detecção de áreas edificadas é uma tarefa complexa devido a grande variabilidade de características de construção e de imagens. Os métodos usuais são complexos e muito dependentes de especialistas. Os processos automáticos dependem de grandes bases de imagens para treinamento e são sensíveis à variação de qualidade de imagens e características das construções e de ambiente. Nesta tese propomos a utilização de um método automatizado para detecção de edificações em imagens Google Earth que mostrou bons resultados utilizando um conjunto de imagens relativamente pequeno e com grande variabilidade, superando as limitações dos processos existentes. Este resultado foi obtido com uma aplicação prática. Foi construído um conjunto de imagens com anotação de áreas construídas para 12 regiões do Brasil. Estas imagens, além de diferentes na qualidade, apresentam grande variabilidade nas características das edificações e no ambiente geográfico. Uma prova de conceito será feita na utilização da classificação de área construída nos métodos dasimétrico para a estimação de população em gride. Ela mostrou um resultado promissor quando comparado com o método usual, possibilitando a melhoria da qualidade das estimativas. / [en] The importance of precise information about the population distribution is widely acknowledged. The census is considered the most reliable and complete source of this information, and its data are delivered in an aggregated form in sectors. These sectors are operational units with irregular shapes, which hinder the spatial analysis of the data. Thus, the transformation of sectors onto a regular grid would facilitate such analysis. A methodology to achieve this transformation could be based on remote sensing image classification to identify building where the population lives. The building detection is considered a complex task since there is a great variability of building characteristics and on the images quality themselves. The majority of methods are complex and very specialist dependent. The automatic methods require a large annotated dataset for training and they are sensitive to the image quality, to the building characteristics, and to the environment. In this thesis, we propose an automatic method for building detection based on a deep learning architecture that uses a relative small dataset with a large variability. The proposed method shows good results when compared to the state of the art. An annotated dataset has been built that covers 12 cities distributed in different regions of Brazil. Such images not only have different qualities, but also shows a large variability on the building characteristics and geographic environments. A very important application of this method is the use of the building area classification in the dasimetric methods for the population estimation into grid. The concept proof in this application showed a promising result when compared to the usual method allowing the improvement of the quality of the estimates.

[pt] entendimento do macro comportamento dos materiais, este trabalho apresenta soluções inovadoras para a análise de imagens 3D obtidas por microtomografia computadorizada de raios-X (microCT). O material estudado conhecido pelo termo em inglês “strain-hardening cement-based composites” ou pela abreviação SHCC é um compósito cimentício reforçado com fibras que atinge deformações significativas através da formação de múltiplas fissuras, estabelecendo um material cimentício com característica pseudo-dúctil. O primeiro desafio deste trabalho foi reconhecer e quantificar as fases constituintes nas imagens 3D de SHCC obtidas por microCT. Materiais com estruturas complexas podem apresentar imagens em que as fases internas não podem ser distinguidas pela técnica de limiarização clássica, exigindo o uso de outra técnica como a segmentação por Deep Learning (DL). Portanto, este trabalho utilizou DL como solução para esta tarefa. Desta forma, as características de cada fases puderam ser correlacionadas ao comportamento mecânico macro do material em ensaios de microCT in-situ. Outro método moderno de análise de imagens 3D utilizado foi a correlação digital de volume (em inglês, digital volume correlation - DVC). O DVC é uma técnica que estima o campo de deformação sobre todo o volume da amostra, correlacionando as imagens 3D nos estados descarregado e carregado. Assim, as imagens obtidas nos ensaios de tração e compressão in-situ puderam ter seus deslocamentos internos medidos e deformações calculadas. Em síntese, este trabalho trouxe avanços ao campo do processamento digital e análise de imagens 3D, aplicadas a materiais cimentícios, mas que também podem se adaptar à análise de diversos materiais. / [en] Considering the importance of micro and mesoscale analyses to understand the macro behavior of materials, this work brings innovative solutions for analyzing 3D images obtained by X-ray micro-computed tomography (microCT). The studied material was the strain-hardening cement-based composites (SHCC), a fiber reinforced cementitious composite that achieves significant deformations through multiple cracks formation, resulting in a cementitious material with pseudo ductile features. The first challenge of this work was to recognize and quantify the constituent phases in the 3D images of SHCC obtained by microCT. Materials with complex structures may present images in which the internal phases cannot be distinguished by the classical thresholding technique, requiring the use of another technique such as segmentation by Deep Learning (DL). Therefore, this work used DL as a solution for this task. Then, the features of each phase could be correlated to the macro mechanical behavior of the material in in-situ microCT tests. Another modern method for analyzing 3D images used was the digital volume correlation (DVC). DVC is a technique that estimates full-field strain in 3D over the entire volume of the specimen by correlating imaging volumes of the specimen in unloaded and loaded states. Thus, the images obtained from tensile and compression in-situ tests could have their internal displacements measured and strain calculated. In summary, this work brought advances to the 3D image processing and analysis field, applied to cementitious materials, but which could also adapt for the analysis of various materials.

[pt] Devido à quantidade cada vez maior de dados armazenada pelas instituições, a área de mineração de dados tem se tornado cada vez mais relevante e vários métodos e métodos têm sido propostos de maneira a aumentar sua aplicabilidade e desempenho. Esta dissertação investiga o uso de diversos métodos e técnicas de mineração de dados na modelagem e solução de problemas de Marketing. O objetivo do trabalho foi fazer um levantamento de alguns métodos e técnicas de mineração, avaliar seus desempenhos e procurar integrá-los na solução de problemas de marketing que envolvessem tarefas de agrupamento ou classificação. O trabalho consistiu de quatro etapas principais: estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudo sobre Marketing e alguns problemas de Marketing de Banco de Dados (DBM - Database Marketing) que envolvessem tarefas de agrupamento e classificação; levantamento e estudo de métodos e técnicas de Inteligência Computacional e Estatística que pudessem ser empregados na solução de alguns desses problemas; e estudos de caso. A primeira etapa do trabalho envolveu um estudo detalhado das diversas fases do processo de KDD: limpeza dos dados; seleção; codificação e transformação; redução de dimensionalidade; mineração; e pós-processamento. Na segunda etapa foram estudados os principais conceitos de Marketing e de DBM e a relação entre eles e o processo de KDD. Pesquisaram-se alguns dos tipos de problemas comuns na área e escolheram- se para análise dois que fossem suficientemente complexos e tivessem a possibilidade de se ter acesso a alguma empresa que fornecesse os dados e validasse a solução posteriormente. Os casos selecionados foram um de marketing direto e outro de segmentação de mercado. Na terceira etapa, foram estudados os métodos de Inteligência Computacional e Estatística usualmente empregados em tarefas de agrupamento e classificação de dados. Foram estudados: Redes Perceptron Multi-Camadas, Mapas Auto- Organizáveis, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro-Fuzzy, Árvores de Decisão, métodos Hierárquicos de agrupamento, Regressão Logística, Fuções Discriminantes de Fisher, entre outros. Por fim, na última etapa, procurou-se integrar todos os métodos e técnicas estudados na solução de dois estudos de caso, propostos inicialmente na segunda etapa do trabalho. Uma vez proposta a solução para os estudos de caso, elas foram levadas aos especialistas em Marketing das empresas para serem validadas no âmbito do negócio. Os estudos de caso mostraram a grande utilidade e aplicabilidade dos métodos e técnicas estudadas em problemas de marketing direto e segmentação de mercado. Sem o emprego dos mesmos, a solução para muitos desses problemas tornar-se-ia extremamente imprecisa ou até mesmo inviável. Mostraram também a grande importância das fases iniciais de pré-processamento dos dados no processo de KDD. Muitos desafios persistem ainda na área de mineração de dados, como a dificuldade de modelar dados não lineares e de manipular quantidades muito grande de dados, o que garante um vasto campo para pesquisa nos próximos anos. / [en] The Data Mining field has received great attention lately, due to the increasing amount of data stored by companies and institutions. A great number of Data Mining methods have been proposed so far, which is good but sometimes leads to confusion. This dissertation investigates the performance of many different methods and techniques of Data Mining used to model and solve Marketing problems. The goal of this research was to look for and study some data mining methods, compare them, and try to integrate them to solve Marketing problems involving clustering and classification tasks. This research can be divided in four stages: a study of the process of Knowledge Discovery in Databases (KDD); a study about Marketing problems involving clustering and classification; a study of some methods and techniques of Statistics and Computational Intelligence that could be used to solve some of those problems; and case studies. On the first stage of the research, the different tasks (clustering, classification, modeling, etc) and phases (data cleansing, data selection, data transformation, Data Mining, etc) of a KDD process were studied in detail. The second stage involved a study of the main concepts of Marketing and Database Marketing and their relation to the KDD process. The most common types of problems in the field were studied and, among them, two were selected to be furthered analyzed as case studies. One case was related to Direct Marketing and the other to Market Segmentation. These two cases were chosen because they were complex enough and it was possible to find a company to provide data to the problem and access to their marketing department. On the third stage, many different methods for clustering and classification were studied and compared. Among those methods, there were: Multilayer Perceptrons, Self Organizing Maps, Fuzzy C-Means, K-Means, Neuro-Fuzzy systems, Decision Trees, Hierarquical Clustering Methods, Logistic Regression, Fisher`s Linear Discriminants, etc Finally, on the last stage, all the methods and techniques studied were put together to solve the two case studies proposed earlier. Once they were solved, their solutions were submitted to the Marketing Department of the company who provided the data, so that they could validate the results in the context of their business. The case studies were able to show the large potential of applicability of the methods and techniques studied on problems of Market Segmentation and Direct Marketing. Without employing those methods, it would be very hard or even impossible to solve those problems. The case studies also helped verify the very important role of the data pre-processing phase on the KDD process. Many challenges persist in the data mining field. One could mention, for example, the difficulty to model non-linear data and to manipulate larges amounts of data. These and many other challenges provide a vast field of research to be done in the next years. / [es] Debido a la cantidad cada vez mayor de datos almacenados por las instituiciones, el área de mineración de datos há ganado relevancia y varios métodos han sido propuestos para aumentar su aplicabilidad y desempeño. Esta disertación investiga el uso de diversos métodos y técnicas de mineración de datos en la modelación y solución de problemas de Marketing. EL objetivo del trabajo fue hacer un levantamiento de algunos métodos y técnicas de mineración, evaluar su desempeño e integrarlos en la solución de problemas de marketing que involucran tareas de agrupamiento y clasificación. EL trabajo consta de cuatro etapas principales: estudio sobre el proceso de descubrimiento de conocimientos en bancos de datos (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudio sobre Marketing y algunos problemas de Marketing de Banco de Datos (DBM - Database Marketing) que incluyen tareas de agrupamientoy clasificación; levantamiento y estudio de métodos y técnicas de Inteligencia Computacional y Estadística que pueden ser empleados en la solución de algunos problemas; y por último, estudios de casos. La primera etapa del trabajo contiene un estudio detallado de las diversas fases del proceso de KDD: limpeza de datos; selección; codificación y transformación; reducción de dimensionalidad; mineración; y posprocesamento. En la segunda etapa fueron estudados los principales conceptos de Marketing y de DBM y la relación entre ellos y el proceso de KDD. Algunos de los tipos de problemas comunes en la área fueron investigados, seleccionando dos de ellos, por ser suficientemente complejos y tener posibilidad de acceso a alguna empresa que suministrase los datos y evaluase posteriormente la solución. Los casos selecionados fueron uno de marketing directo y otro de segmentación de mercado. En la tercera etapa, se estudiaron los métodos de Inteligencia Computacional y Estadística que son empleados usualmente en tareas de agrupamiento y clasificación de datos. Éstos fueron: Redes Perceptron Multicamada, Mapas Autoorganizables, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro- Fuzzy, Árboles de Decisión, métodos Jerárquicos de agrupamiento, Regresión Logística, Fuciones Discriminantes de Fisher, entre otros. En la última etapa, se integraron todos los métodos y técnicas estudiados en la solución de dos estudios de casos, propuestos inicialmente en la segunda etapa del trabajo. Una vez proposta la solución para el estudios de casos, éstas fueron evaluadas por los especialistas en Marketing de las empresas. Los estudios de casos mostraron la grande utilidad y aplicabilidad de los métodos y técnicas estudiadas en problemas de marketing directo y segmentación de mercado. Sin el empleo de dichos métodos, la solución para muchos de esos problemas sería extremadamente imprecisa o hasta incluso inviáble. Se comprobó también la gran importancia de las fases iniciales de preprocesamiento de datos en el proceso de KDD. Existen todavía muchos desafíos en el área de mineración de datos, como la dificuldad de modelar datos no lineales y de manipular cantidades muy grandes de datos, lo que garantiza un vasto campo de investigación

[pt] A partir de melhorias incrementais em uma conhecida rede neural convolucional (U-Net), diferentes técnicas são avaliadas quanto às suas performances na tarefa de segmentação semântica em imagens sísmicas. Mais especificamente, procura-se a identificação e delineamento de estruturas salinas no subsolo, o que é de grande relevância na indústria de óleo e gás para a exploração de petróleo em camadas pré-sal, por exemplo. Além disso, os desafios apresentados no tratamento destas imagens sísmicas se assemelham em muito aos encontrados em tarefas de áreas médicas como identificação de tumores e segmentação de tecidos, o que torna o estudo da tarefa em questão ainda mais valioso. Este trabalho pretende sugerir uma metodologia adequada de abordagem à tarefa e produzir redes neurais capazes de segmentar imagens sísmicas com bons resultados dentro das métricas utilizadas. Para alcançar estes objetivos, diferentes estruturas de redes, transferência de aprendizado e técnicas de aumentação de dados são testadas em dois datasets com diferentes níveis de complexidade. / [en] Through incremental improvements in a well-known convolutional neural network (U-Net), different techniques are evaluated regarding their performance on the task of semantic segmentation of seismic images. More specifically, the objective is the better identification and outline of subsurface salt structures, which is a task of great relevance for the oil and gas industry in the exploration of pre-salt layers, for example. Besides that application, the challenges imposed by the treatment of seismic images also resemble those found in medical fields like tumor detection and tissue segmentation, which makes the study of this task even more valuable. This work seeks to suggest a suitable methodology for the task and to yield neural networks that are capable of performing semantic segmentation of seismic images with good results regarding specific metrics. For that purpose, different network structures, transfer learning and data augmentation techniques are applied in two datasets with different levels of complexity.