Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1
439096.pdf: 7558590 bytes, checksum: 4fb2b1caf2e02f0f7ee3d5ffb4741bb7 (MD5)
Previous issue date: 2012-03-27 / Bathymetry is the measurement of the depth at various places in a body of water, as well as information derived from such measurements. It has several important applications, and has been attracting increasing interest over the last years. Bathymetry maps may cover the entire extent of the Earth globe. However, the analysis of such maps by visual inspection solely is difficult, due
to subtle variations on the seafloor conformation. Thus, it would be interesting to have available computational tools capable of assisting a domain expert in problems related to bathymetry images, by analyzing them automatically or semi-automatically. The contribution of this work is an approach to use data mining for such analysis, and an iconography for results visualization, as well as map characteristics. We propose techniques to process input images, in order to extract records and their features, which can be processed by classic data mining algorithms. We also propose an iconography for visualization of knowledge discovery process results, as well as characteristics of areas in the processed map. Finally, the proposed approach is tested by applying it on a real database, under a domain expert supervision. / A batimetria ? a medida da profundidade em distintos lugares de uma massa de ?gua, e tamb?m a informa??o derivada de tais medi??es. Possui diversas aplica??es importantes e tem atra?do cada vez mais interesse nos ?ltimos anos. Mapas batim?tricos podem cobrir toda a extens?o do globo terrestre. Entretanto, a an?lise apenas por inspe??o visual destes mapas pode ser dif?cil, devido a varia??es sutis na conforma??o do solo oce?nico. Assim, seria interessante a disponibiliza??o de ferramentas computacionais capazes de auxiliar ao especialista de dom?nio nos mais diversos problemas relativos a imagens batim?tricas, analisando-as de forma autom?tica ou semi-autom?tica.
A contribui??o deste trabalho ? uma abordagem para a utiliza??o da minera??o de dados para tal an?lise, e de uma iconografia para a visualiza??o dos resultados da minera??o e de caracter?sticas do pr?prio mapa. S?o propostas t?cnicas para o processamento da imagem de entrada, a fim de extrair da mesma registros e atributos que possam ser processados por algoritmos cl?ssicos da minera??o de dados. Tamb?m ? proposta uma iconografia para a visualiza??o dos resultados do processo de descoberta de conhecimento e das caracter?sticas de ?reas processadas do mapa. Finalmente a abordagem proposta ? testada, aplicando-a sobre uma base de dados real, com supervis?o de um especialista de dom?nio.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5178 |
| Date | 27 March 2012 |
| Creators | Gonzalez, Luis Fernando Planella |
| Contributors | Ruiz, Duncan Dubugras Alcoba |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246 |
Page generated in 0.0021 seconds