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Identificação de hidroformas e hidromorfologias em zonas Costeiras arenosas utilizando técnicas de classificação de Imagem

Barbosa, Joaquim; Teodoro, Ana; Gomes, Fernando Veloso; Pinto, Francisco Taveira
Fonte: Edições Universitárias Lusófonas Publicador: Edições Universitárias Lusófonas
Tipo: Artigo de Revista Científica
POR
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46.5%
A aplicação de metodologias inovadoras no estudo da zona costeira, como as Técnicas de Informação Geográfica (TIG), utilizando fotografia aérea e imagens de satélite de alta resolução espacial, é um assunto proeminente da investigação das áreas das Ciências Geo-Espaciais e da Engenharia Costeira. Um conjunto de fotografias aéreas, entre 1958 e 2002, foi analisado visualmente num ambiente de Sistemas de Informação Geográfica (SIG), com o objectivo de identificar hidroformas e hidromorfologias costeiras, no sector entre Esmoriz e Mira. Este trabalho tem como objectivo principal identificar e analisar formas/padrões morfológicas e hidrodinâmicos (hidroformas e hidromorfologias) recorrendo a algoritmos da classificação de imagem. Para alcançar esse objectivo foram aplicados diferentes métodos de classificação de imagem, nomeadamente técnicas de classificação supervisionada e não supervisionada, utilizando o software PCI Geomatica®. Foram testados diferentes algoritmos na classificação supervisionada, (paralelepípedo, distância mínima e máxima probabilidade) e na classificação não supervisionada, o K-médias e o ISODATA. Os algoritmos de classificação supervisionada apresentaram bons resultados...

Classificação semi-supervisionada baseada em desacordo por similaridade; Semi-supervised learning based in disagreement by similarity

Gutiérrez, Victor Antonio Laguna
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 03/05/2010 PT
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46.04%
O aprendizado semi-supervisionado é um paradigma do aprendizado de máquina no qual a hipótese é induzida aproveitando tanto os dados rotulados quantos os dados não rotulados. Este paradigma é particularmente útil quando a quantidade de exemplos rotulados é muito pequena e a rotulação manual dos exemplos é uma tarefa muito custosa. Nesse contexto, foi proposto o algoritmo Cotraining, que é um algoritmo muito utilizado no cenário semi-supervisionado, especialmente quando existe mais de uma visão dos dados. Esta característica do algoritmo Cotraining faz com que a sua aplicabilidade seja restrita a domínios multi-visão, o que diminui muito o potencial do algoritmo para resolver problemas reais. Nesta dissertação, é proposto o algoritmo Co2KNN, que é uma versão mono-visão do algoritmo Cotraining na qual, ao invés de combinar duas visões dos dados, combina duas estratégias diferentes de induzir classificadores utilizando a mesma visão dos dados. Tais estratégias são chamados de k-vizinhos mais próximos (KNN) Local e Global. No KNN Global, a vizinhança utilizada para predizer o rótulo de um exemplo não rotulado é conformada por aqueles exemplos que contém o novo exemplo entre os seus k vizinhos mais próximos. Entretanto...

Aplicação da Lógica Fuzzy kNN e análises estatísticas para seleção de características e classificação de abelhas.; Application of Fuzzy kNN and statistical analysis for features selection and classification of bees.

Buani, Bruna Elisa Zanchetta
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 07/10/2010 PT
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46.02%
Este trabalho propõe uma alternativa para o problema de classificação de espécies de abelhas a partir da implementação de um algoritmo com base na Morfométria Geométrica e estudo das Formas dos marcos anatômicos das imagens obtidas pelas asas das abelhas. O algoritmo implementado para este propósito se baseia no algoritmo dos k-Vizinho mais Próximos (do inglês, kNN) e na Lógica Fuzzy kNN (Fuzzy k-Nearest Neighbor) aplicados a dados analisados e selecionados de pontos bidimensionais referentes as características geradas por marcos anatômicos. O estudo apresentado envolve métodos de seleção e ordenação de marcos anatômicos para a utilização no algoritmo por meio da implementação de um método matemático que utiliza o calculo dos marcos anatômicos mais significativos (que são representados por marcos matemáticos) e a formulação da Ordem de Significância onde cada elemento representa variáveis de entrada para a Fuzzy kNN. O conhecimento envolvido neste trabalho inclui uma perspectiva sobre a seleção de características não supervisionada como agrupamentos e mineração de dados, analise de pré-processamento dos dados, abordagens estatísticas para estimação e predição, estudo da Forma, Analise de Procrustes e Morfométria Geométrica sobre os dados e o tópico principal que envolve uma modificação do algoritmo dos k- Vizinhos mais Próximos e a aplicação da Fuzzy kNN para o problema. Os resultados mostram que a classificação entre amostras de abelhas no seu próprio grupo apresentam acuracia de 90%...

Análise estatística multivariada para reconhecimento de padrões em ensaios não destrutivos magnéticos.; Multivariate statistical analysis for pattern recognition applied to a non destructive magnetic's testing.

Alvarez Rosario, Alexander
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 01/02/2011 PT
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46.09%
Neste trabalho se estuda a aplicação de técnicas de estatística multivariada para reconhecimento de padrões em sinais de ensaios não destrutivos (END) magnéticos, baseados no Ruído Magnético de Barkhausen (RMB). O reconhecimento de padrões pode ser feito de forma não supervisionada com a técnica multivariada de Análise de Agrupamentos, conglomerados ou Clusters que definem grupos segundo critérios de similaridade. Já para reconhecimento supervisionado a Análise Discriminante procura classificar amostras novas em grupos conhecidos, a priori, usando para este propósito uma regra de classificação criada a partir desses grupos de amostras conhecidos. Foram utilizados dois casos de detecção e classificação utilizando RMB. O RMB é um fenômeno magnético gerado por abruptas mudanças na magnetização de materiais ferromagnéticos quando submetidos a campos magnéticos variáveis. Essas mudanças estão relacionadas com a microestrutura do material, presença e distribuição de tensões elásticas (tensão e compressão). No primeiro caso de estudo procura-se identificar arames quebrados em risers, através da medição de tensão mecânica. No segundo caso procura-se classificar diferentes tratamentos térmicos em Aço AISI 420. Para a análise de integridade estrutural de risers foi feita a redução da dimensionalidade dos dados via Análise de Componentes Principais e posteriormente Análise de Agrupamentos. Já para o problema de classificação de amostras de aço foi usada a técnica de Análise Discriminante Linear de Fisher e a Quadrática. Os resultados das análises mostraram que as técnicas de Estatísticas Multivariadas proporcionam ferramentas muito adequadas para aumentar a eficiência da inspeção na área de END Magnéticos em geral e RMB em particular.; The present work deals with application of multivariate statistic techniques for pattern recognition in signals from Non-Destructive Essays (NDE)...

Análise da evolução do uso e ocupação do solo na UGRHI-11 e avaliação de cenários futuros em função de processos erosivos e de movimentos de massa utilizando técnicas de geoprocessamento

Dalmás, Fabricio Baú
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 10/10/2013 PT
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66.16%
A Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos n° 11 (UGRHI 11) correspondente à Bacia Hidrográfica do Rio Ribeira de Iguape e Litoral Sul e pequenas bacias litorâneas adjacentes, se localiza ao sul do Estado de São Paulo. Esta unidade apresenta grande diversidade de ambientes terrestres e aquáticos, envolvendo extensas áreas de relevo serrano, com fortes declividades e várzeas encaixadas e um setor composto por planícies costeiras, manguezais, terraços marinhos e fluviais. É uma região sensível não só nos aspectos da biodiversidade, mas também no âmbito dos processos geomorfológicos, pois se trata de ambiente extremamente propício aos desencadeamentos de processos erosivos de todos os tipos, bem como altamente susceptível a escorregamentos de encostas e rolamentos de blocos. O objetivo deste trabalho foi desenvolver possíveis cenários futuros de uso e ocupação do solo, baseando-se na evolução deste uso durante 24 anos (1986 - 2010) e prever cenários para 2025, analisando o crescimento ou regressão das classes de uso e ocupação do solo e considerando nessa evolução temporal a ação de agentes modificadores do terreno. A primeira fase da metodologia foi composta pela elaboração de mapas de suscetibilidade a ero são e movimentos de massa utilizando os métodos RUSLE e Combinação Linear Ponderada...

Sensoriamento remoto e geoprocessamento aplicado ao estudo temporal do uso da terra e na comparação entre classificação não supervisionada e análise visual

Dainese, Renata Cilene
Fonte: Universidade Estadual Paulista (UNESP) Publicador: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 186 f. : il.
POR
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA; Este trabalho, tendo o objetivo principal de estudar as agressões antrópicas a uma bacia experimental da Represa de Jurumirim, região de importância agrícola para o Estado de São Paulo, foi dividido em três fases. A primeira fase objetivou reconhecer as mudanças temporais significativas no uso do solo entre os anos de 1965 a 1999. Na segunda fase procurou-se realizar uma análise comparativa, através de matrizes de erro, entre os resultados da interpretação visual e os obtidos através de várias técnicas da classificação digital não-supervisionada, visando selecionar a melhor técnica de tratamento de dados digitais. Na terceira fase objetivou-se delimitar a mata ciliar que deveria existir às margens dos rios, correspondente a Legislação Florestal, e comparar com a que é encontrada na área atualmente. Para tanto, foram utilizados dados do satélite Landsat no formato digital. Além destes dados, foram empregadas cartas planialtimétricas, confeccionadas a partir de fotografias aéreas de 1965, para a elaboração do mapa de ocupação do solo da bacia, bem como para a obtenção dos dados da rede de drenagem e registro da imagem. Os mapas de ocupação do solo obtidos a partir da interpretação visual e aqueles obtidos pela classificação não-supervisionada...

Metodos de classificação não-supervisionada de imagens de sensoriamento remoto usando mapas auto-organizaveis de Kohonen; Unsupervised methods of classifying remotely sensed imges using Kohonen self-organizing maps

Marcio Leandro Gonçalves
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 11/03/2009 PT
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Esta tese propõe novas metodologias de classificação não-supervisionada de imagens de sensoriamento remoto que particularmente exploram as características e propriedades do Mapa Auto-organizável de Kohonen (SOM - Self-Organizing Map). O ponto chave dos métodos de classificação propostos é realizar a análise de agrupamentos das imagens através do mapeamento produzido pelo SOM, ao invés de trabalhar diretamente com os padrões originais das cenas. Tal estratégia reduz significativamente a complexidade da análise dos dados, tornando possível a utilização de técnicas normalmente consideradas computacionalmente inviáveis para o processamento de imagens de sensoriamento remoto, como métodos de agrupamentos hierárquicos e índices de validação de agrupamentos. Diferentemente de outras abordagens, nas quais o SOM é utilizado como ferramenta de auxílio visual para a detecção de agrupamentos, nos métodos de classificação propostos, mecanismos para analisar de maneira automática o arranjo de neurônios de um SOM treinado são aplicados e aprimorados com o objetivo de encontrar as melhores partições para os conjuntos de dados das imagens. Baseando-se nas propriedades estatísticas do SOM, modificações nos cálculos de índices de validação agrupamentos são propostas com o objetivo de reduzir o custo computacional do processo de classificação das imagens. Técnicas de análise de textura em imagens são aplicadas para avaliar e filtrar amostras de treinamento e/ou protótipos do SOM que correspondem a regiões de transição entre classes de cobertura terrestre. Informações espaciais a respeito dos protótipos do SOM...

Abordagem metodológica baseada nos dados multitemporais MODIS EVI/NDVI para classificação da cobertura vegetal na região do Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros/GO

Sampaio, Cárita da Silva
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Dissertação
POR
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, 2007.; A savana é o principal tipo de vegetação no Brasil Central, cobrindo aproximadamente 23% do território nacional. Localmente é conhecida como Cerrado, e é formada por um mosaico de fitofisionomias tais como campo, campo cerrado e cerrado que possuem um típico ciclo fenológico. Neste contexto, os dados do MODIS fornecem medidas diárias que permitem monitorar a sazonal fenologia da vegetação. O presente trabalho objetiva avaliar o emprego de assinaturas temporais para detectar tipos de savanas no Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros. A metodologia adotada foi subdividida nos seguintes passos: (a) elaboração do cubo 3D das imagens temporais NDVI e EVI – MODIS, onde o perfil em z corresponde à assinatura temporal, (b) tratamento do ruído, (c) detecção dos membros finais utilizando o invólucro convexo, e (d) classificação. O tratamento do ruído utilizou os seguintes métodos: (a) exclusão da imagem com alta porcentagem de ruído, (b) aplicação de um filtro móvel de mediana para suavizar o espectro temporal, e (c) emprego da Transformação Minimum Noise Fraction (MNF). A identificação automática dos membros finais compreendeu os seguintes passos: (a) redução espectral pela transformação MNF...

Integração e análise de dados aerogeofísicos por meio da aplicação de técnicas de processamento digital de imagens e classificação não supervisionada : o exemplo do Greenstone Belt Rio das Velhas, quadrilátero ferrífero, MG

Teixeira, Alexandre de Amorim; Silva, Adalene Moreira; Pires, Augusto César Bittencourt; Moraes, Roberto Alexandre Vitória de; Souza Filho, Carlos Roberto de
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Artigo de Revista Científica
POR
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66.22%
Afloramentos escassos e um intemperismo acentuado caracterizam o Greenstone Belt Rio das Velhas no sudeste do Brasil. Este artigo sumariza a utilização de dados aerogeofísicos de alta densidade de amostragem aplicados à exploração mineral baseado no realce e na interpretação de dados magnéticos, radiométricos e eletromagnéticos no domínio da freqüência através de métodos de processamento digital de imagens e classificação não supervionada. Os produtos gerados forneceram novos insights e uma excelente ferramenta para mapeamentos dos diferentes litotipos, melhorando o conteúdo da informação presente nos canais individuais. As imagens geofísicas foram processadas utilizando diferentes combinações. O melhor produto obtido foi a integração via IHS da amplitude e da inclinação do sinal analítico. Informações extraídas desta imagem mapeiam tanto a geologia quanto lineamentos na escalas regionais e locais. Aplicou-se a técnica de classificação não supervisionada conhecida com média K aos dados aerogeofísicos. O resultado realça litologias mapeadas por geólogos de campo na escala 1:100.000. Ela mapeia também rochas hospedeiras e diferentes domínios associados com a mineralização aurífera. Tais domínios são conhecidos por hospedar a mineralização aurífera...

Utilização de imagens de satélite de alta resolução para a extracção de elementos em ambiente urbano

Martins, Nuno Miguel Nogueira
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2012 POR
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56.47%
Tese de mestrado em Engenharia Geográfica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012; Pretende-se, com a elaboração desta dissertação, explorar o potencial das imagens do satélite WorldView-2 para a extração de elementos em ambiente urbano em comparação com os resultados obtidos com outras imagens de muito alta resolução espacial, tais como as dos satélites QuickBird e Ikonos. Para tal, foi realizado um estudo comparativo recorrendo à utilização de diversos métodos de classificação supervisionada e não-supervisionada de imagens satélite, os quais se baseiam apenas nas características espetrais das imagens e também à construção de árvores de decisão, utilizando índices de vegetação e um modelo digital de superfície normalizado da área de estudo. Neste trabalho, os resultados obtidos no método de classificação de árvores de decisão foram mais precisos porque apenas neste método é que foram utilizados os respetivos dados auxiliares. As principais dificuldades encontradas na execução deste trabalho estão relacionados com os erros de classificação resultantes das características complexas dos ambientes urbanos, sendo que a existência de sombras e de rebatimentos nas estruturas mais elevadas correspondem também a limitações deste tipo de imagens. Neste estudo verificou-se que...

SleepLab V.2.0: plataforma integrada de teste de algoritmos para classificação não supervisionada do sono

Fernandes, Nuno Gonçalo Pacheco
Fonte: Faculdade de Ciências e Tecnologia Publicador: Faculdade de Ciências e Tecnologia
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2011 POR
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56.05%
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica; O sono é definido como um estado inconsciente a partir do qual uma pessoa pode ser despertada por estímulos sensoriais ou outros. Como tal, é um processo fisiológico bem estruturado e organizado sendo visto como uma ferramenta fundamental no diagnóstico e investigação de distúrbios neurológicos. A maioria dos conhecimentos dos ritmos do sono obteve-se através da polissomnografia onde é registada uma sucessão de ondas cerebrais cíclicas de diferentes amplitudes e frequências, movimentos oculares e mudanças de tónus muscular. Assim, a classificação do sono é efectuada com base na inspecção visual do sinal electroencefalográfico rotulando-se cada época como um estado, sendo um processo demorado e dispêndioso. Este projecto é uma contribuição para a classificação automática do sono. Para tal, foi desenvolvida uma plataforma (SleepLab v.2.0), onde é possível efectuar o carregamento do sinal electroencefalográfico proveniente de alguns dos eléctrodos ou derivação recomendada pela AASM ou à escolha do utilizador, executando-se depois uma classificação automática do sono através da distância de Itakura-Saito e de Itakura e a detecção de fusos através da aplicação da Transformada Wavelet Contínua. Assim...

Integração e análise de dados aerogeofísicos por meio da aplicação de técnicas de processamento digital de imagens e classificação não supervisionada: o exemplo do Greenstone Belt Rio das Velhas, quadrilátero ferrífero, MG

Teixeira,Alexandre de Amorim; Silva,Adalene Moreira; Pires,Augusto César Bittencourt; Moraes,Roberto Alexandre Vitória de; Souza Filho,Carlos Roberto de
Fonte: Sociedade Brasileira de Geofísica Publicador: Sociedade Brasileira de Geofísica
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2006 PT
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66.22%
Afloramentos escassos e um intemperismo acentuado caracterizam o Greenstone Belt Rio das Velhas no sudeste do Brasil. Este artigo sumariza a utilização de dados aerogeofísicos de alta densidade de amostragem aplicados à exploração mineral baseado no realce e na interpretação de dados magnéticos, radiométricos e eletromagnéticos no domínio da freqüência através de métodos de processamento digital de imagens e classificação não supervionada. Os produtos gerados forneceram novos insights e uma excelente ferramenta para mapeamentos dos diferentes litotipos, melhorando o conteúdo da informação presente nos canais individuais. As imagens geofísicas foram processadas utilizando diferentes combinações. O melhor produto obtido foi a integração via IHS da amplitude e da inclinação do sinal analítico. Informações extraídas desta imagem mapeiam tanto a geologia quanto lineamentos na escalas regionais e locais. Aplicou-se a técnica de classificação não supervisionada conhecida com média K aos dados aerogeofísicos. O resultado realça litologias mapeadas por geólogos de campo na escala 1:100.000. Ela mapeia também rochas hospedeiras e diferentes domínios associados com a mineralização aurífera. Tais domínios são conhecidos por hospedar a mineralização aurífera...

Segmentação de mapas auto-organizáveis com espaço de saída 3-D

Costa,José Alfredo Ferreira; Andrade Netto,Márcio Luiz de
Fonte: Sociedade Brasileira de Automática Publicador: Sociedade Brasileira de Automática
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/06/2007 PT
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O mapa de Kohonen (SOM) tem sido utilizado como ferramenta para visualização de dados de elevada dimensionalidade. Características importantes da rede SOM incluem a compressão de informação e a tentativa de manutenção da topologia dos dados. Dados similares no espaço de entrada deveriam ser mapeados no mesmo neurônio, ou em neurônios vizinhos. Uma das ferramentas de visualização de um mapa 2-D treinado é U-matrix, que apresenta as relações de distância de pesos entre neurônios vizinhos do espaço de saída. A suposição de preservação topológica não é verdade em muitos problemas envolvendo redução de dimensionalidade. Com a automação da detecção de agrupamentos na rede SOM espaços de saída maiores podem ser utilizados em problemas envolvendo a descoberta de classes em dados multidimensionais. Mostra-se a ocorrência de erros topológicos em um exemplo simples de agrupamentos de dados 2-D em um mapa com saída 1-D. Este artigo apresenta uma extensão da U-matrix, o U-array, para espaços de saída maior que 2-D e sua aplicação em conjunto com o algoritmo SL-SOM, que possibilita a detecção do número e o geometria das classes em mapas treinados. Todo o processo é não-supervisionado. A vantagem de trabalhar com dimensões mais elevadas no espaço de saída é a melhor preservação da topologia em problemas de análise automática de dados. Apresenta-se um exemplo de uso de descoberta de classes de dados não linearmente separáveis.

Caracterização física em duas bacias hidrográficas do Alto Juruá, Acre

Silva,Eth R. da; Delgado,Rafael C.; Souza,Leonardo P. de; Silva,Ismael S. da
Fonte: Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG Publicador: Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/07/2014 PT
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Objetivou-se, neste trabalho, realizar a caracterização física das Bacias Hidrográficas do Igarapé Canela Fina e Igarapé Preto, ambas localizadas no município de Cruzeiro do Sul, AC. Para a classificação não supervisionada empregou-se o ISODATA através dos produtos do sensor TM, a bordo do satélite Landsat-5 fornecidos pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. O período avaliado se estende entre os anos de 2005 a 2010. Os resultados mostram um aumento médio de 48,11% em áreas desflorestadas para essas bacias e redução média em áreas florestadas de 50,58%, em consequência de intervenções antrópicas ocorridas ao longo dos últimos anos. As características físicas calculadas demonstraram similaridade entre as bacias hidrográficas, ambas respondem lentamente a eventos hidrológicos e, portanto, não propícias a enchentes. As modificações realizadas ao longo dos últimos anos na superfície das bacias hidrográficas alteraram possivelmente a dinâmica hídrica dos igarapés e os resultados obtidos indicam a eficiência do Sensoriamento Remoto e Sistema de Informação Geográfica na análise da dinâmica espaço-tempo da vegetação e caracterização morfométrica das bacias hidrográficas.

Uma abordagem não supervisionada para classificação de opinião usando o recurso léxico SentiWordNet

Cabral Cavalcanti, Diana; Bastos Cavalcante Prudêncio, Ricardo (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Mineração de Opinião, também chamada de Análise de Sentimento, explora o estudo computacional de opiniões, sentimentos e emoções expressadas em fontes como textos não estruturados. Com a crescente popularidade e disponibilidade de recursos para se veicular opiniões na Web, os internautas passaram a ser não só um mero consumidor de um produto já pronto, mas também um gerador de conteúdo na Web. A classificação de sentimento tem o desafio de automatizar a análise de opiniões na Web, a fim de colaborar na forma como as pessoas podem, fazem e usam ativamente as tecnologias de informação para buscar e compreender as opiniões dos outros. Diversas pesquisas têm explorado métodos supervisionados e não supervisionados para classificação de sentimento que abrangem técnicas de processamento de linguagem natural, recuperação da informação e recursos léxicos. Este trabalho propõe o uso do recurso Léxico SentiWordNet, com um método não supervisionado, que realiza a seleção de termos unigrama nas classes gramaticais adjetivo, advérbio, substantivo e verbo, para classificar a polaridade, se negativa, positiva ou neutra, de termos e documentos. A fim de avaliar o desempenho do método, experimentos foram realizados em duas bases de dados...

Avaliação de técnicas de segmentação e classificação automática de imagens landsat-tm no mapeamento do uso do solo na Amazônia1

ALMEIDA FILHO,Raimundo; NASCIMENTO,Paulo Sérgio Rezende; BATISTA,Getulio Teixeira
Fonte: Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia Publicador: Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/03/1998 PT
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O mapeamento do uso da terra é fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos têm sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho é proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temática se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informação contextual e minimizando as limitações das técnicas de processamento digital baseadas em análise pontual (pixel-a-pixel). Esta técnica foi avaliada numa área típica da Amazônia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satélite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetação verde...

Agrupamento de dados com restrições

Duarte, João
Fonte: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto Publicador: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2008 POR
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45.97%
Mestrado em Engenharia Informática; As técnicas de agrupamento de dados (classificação não supervisionada) são úteis em vários problemas de análise exploratória de dados, tomada de decisão, estruturação de documentos e segmentação de imagem, entre outros. O seu objectivo consiste na divisão de um conjunto de dados em vários grupos, em que dados semelhantes são colocados no mesmo grupo e dados dissemelhantes em grupos diferentes. A combinação de agrupamentos de dados surgiu na última década com o intuito de melhorar a robustez e qualidade do agrupamento de dados, reutilizar soluções e agrupar dados de forma distribuída. O agrupamento de dados com restrições tem como objectivo incorporar conhecimento a priori no processo de agrupamento de dados, com o intuito de aumentar a qualidade do agrupamento de dados e, simultaneamente, encontrar soluções apropriadas a tarefas ou interesses específicos. Nesta dissertação, são estudados vários tipos de restrições usadas no agrupamento de dados, assim como os principais algoritmos de agrupamento de dados com restrições. São também desenvolvidas formas de combinar vários agrupamentos de dados usando restrições num agrupamento de dados final. Com o propósito de comparar os algoritmos de agrupamento com restrições e de avaliar os métodos de combinação de agrupamentos de dados com restrições propostos...

Utilização da classificação não-supervisionada na integração e interpretação de dados geofísicos em Cuba centro-oriental

Cainzos,Rigoberto Lazaro Prieto; Pascholati,Elisabete Maria; Souza Filho,Carlos Roberto de
Fonte: Sociedade Brasileira de Geofísica Publicador: Sociedade Brasileira de Geofísica
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2002 PT
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96.29%
O presente trabalho tem por objetivo a utilização da classificação não-supervisionada de dados geofísicos aéreos (magnéticos e de espectrometria de raios gama) e gravimétricos em Cuba Centro-Oriental, com o intuito de gerar subsídios para interpretação geológica regional e tectono-estrutural na área de estudo. A região centro-oriental de Cuba abrange amplos setores das principais unidades geológicas documentadas no arquipélago, incluindo o Arco Vulcânico Cretácico (AVC), os ofiolitos Mesozóicos, a margem continental da plataforma das Bahamas (Jurássico Superior-Cretáceo Superior) e a cobertura sedimentar Cenozóica. As características geológicas da área a tornam um interessante `laboratório' para utilização de dados geofísicos e para avaliação de métodos estatísticos multivariados. O estudo revelou que as classes geofísicas, derivadas da aplicação desses métodos aos dados, possuem uma boa correlação com as formações geológicas e ambientes tectono-estruturais da área.

USO E COBERTURA DO SOLO NO MUNICÍPIO DE TAILÂNDIA-PA UTILIZANDO O TM/LANDSAT E TÉCNICA DE CLASSIFICAÇÃO NÃO-SUPERVISIONADA

Luís Henrique Moreira Lopes
Fonte: ENGEVISTA Publicador: ENGEVISTA
Tipo: Artigo Avaliado por Pares Formato: application/pdf
Publicado em 02/02/2010
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56.16%
O mapeamento do uso e cobertura do solo é de grande importância, visto que o uso de forma não planejada degrada o meio ambiente. O objetivo deste trabalho foi caracterizar o uso e ocupação do solo do município de Tailândia, através do satélite LANDSAT 5/TM com SIG. O sistema de projeção cartográfica utilizada foi UTM, fuso22S, Datum WGS-84. A classificação foi feita de forma não-supervisionada utilizando o algoritmo de agrupamento ISODATA. Verificou-se que as áreas antropizadas somam 224377,483ha ocasionado, principalmente, por exploração ilegal de madeira, queimadas, derrubada da floresta para a prática agropecuária e pastagens. Foi possível identificar a exploração de madeira de modo convencional e áreas que estão sendo exploradas de modo seletivo. Este trabalho mostrou que é possível utilização as técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto para monitorar o território e gerir o meio ambiente, possibilitando melhor utilização dos recursos naturais.

TÉCNICAS DE SEGMENTAÇÃO NÃO-SUPERVISIONADA: análise comparativa de mapeamentos do uso e ocupação do solo (Unsupervised segmentation techniques: comparative analyze of land use and cover mapping)

Santana, Eduardo Freire; Batista, Leonardo Vidal; Silva, Richarde Marques
Fonte: CADERNOS DO LOGEPA Publicador: CADERNOS DO LOGEPA
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Artigo Avaliado pelos Pares Formato: application/pdf
Publicado em 08/08/2012 POR
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46.02%
Técnicas de sensoriamento remoto são fundamentais para o monitoramento das mudanças de uso da terra, principalmente em áreas extensas. O mapeamento de uso da terra, geralmente é realizado por métodos de classificação manual ou digital pixel a pixel, os quais consomem muito tempo. Este trabalho busca desenvolver um novo método para segmentação não-supervisionada de imagens de sensoriamento remoto baseado na minimização da entropia cruzada entre a distribuição de probabilidade da imagem e um modelo estatístico. Para os testes realizados, foram utilizadas quinze imagens capturadas pelo sensor TM (Thematic Mapper) do satélite Landsat 5 a partir do banco de dados do projeto de mapeamento do uso do solo da região amazônica. Os resultados indicam que a minimização da entropia cruzada está relacionada com uma segmentação coerente das imagens. A concordância média entre o classificador e o gabarito foi de 85% para as quinze imagens selecionadas e de 92% para quatro pequenas regiões que representam detalhes de uma das imagens.