Apresentação Logica Nova Envio Marcelino

Minerao de Imagens de Sensoriamento Remoto para Deteco de padres fluviais no Rio Mossor.

Ticiana Cristina Fernandes Digenes.

Mestranda

D. Sc. Marcelino Pereira dos Santos Silva.

D.Sc. Anglica Flix de Castro.

Orientadores

Universidade do Estado do Rio Grande do Norte - UERN

Universidade Federal Rural do Semirido - UFERSA

Mestrado em Cincia da Computao - MCC

29 de agosto de 2011

Motivao

Figura 1- Dados em Imagens de Sensoriamento Remoto.

Fonte: Florenzano; Fayyad (1996).

O crescimento explosivo do volume de dados espaciais;

Pesquisadores;

Tecnologias e ferramentas: captura, armazenamento, tratamento e anlise;

Padres geogrficos;

Nvel de tomadas de deciso.

O que fazer para explorar esse volume de dados espaciais que encontram-se inerentes s imagens de S.R?

Figura 2 Questionamentos sobre os dados espaciais.

Fonte: Fayyad (1996).

Problemtica

R = Minerao de Imagens deSensoriamento Remoto.

Padres e informaes previamente desconhecidos.

Objetivo

Minerao de Imagens de Sensoriamento Remoto;

A paisagem do Rio Mossor;

Descobrindo e analisando os padres;

Tomadas de decises.

Mtricas da paisagem para canais fluviais;

Figura 3 Objeto da paisagem: Rio Mossor.

Fonte: NESAT (2008).

Justificativa

Fonte: FUNCEME (2007).

Mtricas para hidrologia;

Suporte computacional;

Extrao de caractersticas;

Auxiliando o especialista;

Gesto e monitoramento;

Semi-rida brasileira;

Extrao padres fluviais;

Tomadas de decises;

Uso do manancial.

Figura 4 Zona Semi-rida brasileira.

Minerao de Imagens

Especialista no domnio;

SIG;

Anlise espacial;

O processo de minerao de imagens;

Explorao das imagens de satlite;

Descobrir os padres geogrficos;

Vlidos, previamente desconhecidos, teis e compreensveis;

Informaes estratgicas: UERN/UFERSA e Governo Federal.

Figura 5 Objeto para anlise espacial.


Minerao de imagens com o Geographical Data Mining Analyst (GeoDMA)

Abordagem;

Segmentao.

Fonte: Autoria prpria (2011).

Figura 6 Abordagem por clulas e segmentao com o GeoDMA.


Uso de mtricas;

Extrao de atributos.

Figura 7 Extrao de atributos com o GeoDMA.

Ex:

class area (CA): calcula a soma das reas de uma clula.

Tipologia especfica;

Treinamento.


Figura 8 Treinamento com o GeoDMA.


Figura 9 Classificao com o GeoDMA.

Mtricas; Classificao do algoritmo.


Figura 10 rvores de deciso no GeoDMA:

.



Figura 11 Padro extrado com o GeoDMA.


Resultados e discusses

Imagem de 1989 Imagem de 2008

Figura 12 Imagens do Rio Mossor cedidas pelo NESAT. minerao.


Imagens para minerao

Definio do tamanho das clulas

Figura 13 Tamanhos de clulas para minerao no Rio Mossor .


Figura 14 Imagens do Rio Mossorcom abordagem por clulas de 50 x 50 m.


Minerao com cada clula

Figura 15 Imagens do Rio Mossor comabordagem por clulas de 150 x 150 m .




Figura 16 Imagens do Rio Mossor comabordagem por clulas de 100 x 100 m .


Segmentao

Figura 17 Abordagem por clulas de 100 x 100m esegmentao com o GeoDMA


Tipologia para mananciais

Quadro 1 Tipologia para padres de canais fluviais.
PADRO DO CANAL FLUVIALDISTRIBUIO ESPACIALDINMICA DA PAISAGEMPADRES ELEMENTARESRetilneoPossui uma sinuosidade desprezvel em relao sua largura;Sucesso de segmentos retos;Margens retas;Sees estreitas e profundas. Associa-se a uma plancie fluvial estreita.

PADRO DO CANAL FLUVIALDISTRIBUIO ESPACIALDINMICA DA PAISAGEMPADRES ELEMENTARESMendrico Possui caractersticas geomtricas em forma de anis. Inter-relao entre os diversos tipos de canais fluviais; Desde um abandono e evoluo de um meandro para um rio retilneo ou; Formao de canais mltiplos.

PADRO DO CANAL FLUVIALDISTRIBUIO ESPACIALDINMICA DA PAISAGEMPADRES ELEMENTARESIrregular Subdiviso de categorias do padro de canal fluvial retilneo;Curvas fechadas.O leito pode escoar sobre rochas;Apresentam uma dinmica muito diversificada.


Mtricas para extrao de atributos

+

ESPECFICAS PARA HIDROLOGIA

Treinamento das classes fluviais

Retilneo

Mendrico

Irregular

Figura 18 Classes fluviais.


Mtricas para classificao

Quadro 2 Mtricas do GeoDMA.
MTRICASNumber of Patches (NP) (Nmero de fragmentos)Total Edge (TE)(Total de bordas)Interspersion and Juxtaposition Index (IJI)(ndice de intercalao e justaposio)
Fonte: McGarigal (2002).

+
MTRICASDESCRIO% Landcalcula o percentual da paisagem para cada tipo de fragmento. PSCOVcalcula a mdia entre o tamanho do desvio padro e a mdia do tamanho do fragmento.
Fonte: McGarigal (2002).

Quadro 3 Mtricas para hidrologia.

rvores de deciso:

GeoDMA

Pesquisa

Figura 19 rvore de deciso gerada com a mtrica NP.


rvores de deciso para classes fluviais


Figura 20 rvore de deciso gerada com as mtricas NP e TE.


Figura 21 rvore de deciso gerada com a mtrica TE.



Figura 22 Padro do Rio Mossor.


Padro

Caractersticas da paisagem

Figura 23 Percepo do nvel fluvial atravs da inverso de polgonos.


Tomadas de decises

Realizao de trabalhos de recuperao do rio:

1) O que ocorre com a alterao do desnvel fluvial?

2) Qual a relao disto com a migrao dos animais neste perodo?

3) Que possvel comportamento destes animais pode ser conferido com a variabilidade do nvel fluvial?

4) Pelo nvel fluvial observado e os dados tabulados seria possvel detectar o ndice de degradao ambiental da vegetao ribeirinha?

Concluses

O propsito de caracterizar a paisagem atravs do uso de mtricas direcionadas hidrologia foi alcanado;

Novas mtricas da paisagem foram adicionadas ao GeoDMA NP, TE e IJI;

Pela primeira vez, o domnio de aplicao hdrico foi minerado no GeoDMA;

Concluses

Pioneiramente, um trabalho cientfico foi realizado com Minerao de Imagens de Sensoriamento Remoto sobre o Rio Mossor;

Os passos realizados para a execuo da pesquisa podem ser utilizados para se extrair dados geogrficos e descoberta de padres fluviais em qualquer parte do globo terrestre.

Trabalhos futuros

Adio de mtricas da paisagem no GeoDMA;

Realizao de outras pesquisas utilizando modelos hidrolgicos de bacias hidrogrficas, visando analisar os impactos ambientais no Rio Mossor.

Dvidas?

Sugestes!

Obrigada.

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