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bdgeo_turma_de_2014 [2015/06/17 09:27] lubia [Neo4j: Estudo de Caso] |
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====== Trabalhos apresentados pela Turma de 2014 ====== | ====== Trabalhos apresentados pela Turma de 2014 ====== | ||
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+ | ====== Classificação automática de áreas cafeeiras por meio de um banco de dados geográfico. ====== | ||
+ | Aluno: **Cesare Di Girolamo Neto**\\ | ||
+ | Resumo: \\ | ||
+ | O mapeamento de áreas cafeeiras no Brasil torna-se atrativo uma vez que o país é o maior produtor de café do mundo, sendo que em 2012 foi responsável por cerca de 37% da produção mundial e ganhos com exportação próximos a US$ 6 bilhões (USDA, 2013). O café é cultivado em 12 estados brasileiros, sendo que o maior produtor é Minas Gerais, com cerca de 51% da produção nacional (MINISTÉRIO DA AGRICULTURA, 2013). O estado de Minas Gerais teve sua área cafeeira mapeada manualmente por Moreira et al. (2007), baseando-se em imagens de sensoriamento remoto. | ||
+ | Todavia, uma das maiores dificuldades no mapeamento por dados de sensoriamento remoto reside na disponibilidade de um método rápido e preciso para obter mapas de uso e cobertura da terra. O mapeamento manual, apesar de ser uma técnica precisa, é praticamente inviável quando aplicado a áreas extensas (VASCONCELOS e NOVO, 2004). | ||
+ | Uma alternativa aos métodos manuais é o uso de métodos de classificação automática, com metodologias que permitem a classificação automática pixel a pixel, tratando um grande volume de dados. A metodologia de mineração de dados demonstra alto potencial de aplicação em estudos relacionados ao mapeamento do café (ANDRADE et al., 2013; BISPO et al., 2014). | ||
+ | Outro avanço computacional com potencial de ser aplicado a estudos deste tipo são os sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBD), os quais são capazes de gerenciar grandes volumes de dados de forma persistente, organizada e interrelacionada (VINHAS e FERREIRA, 2013). Além do mais, SGBDs passaram a contar, a partir dos anos 2000, com extensões espaciais, as quais consistem em métodos de acesso e mecanismos de indexação que permitem o gerenciamento de componentes espaciais (QUEIROZ e FERREIRA, 2005). | ||
+ | Considerando as dificuldades no processo de mapeamento manual e os avanços computacionais da última década, o objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento automático de áreas cafeeiras para a região sul de minas gerais utilizando técnicas de mineração de dados e um banco de dados geográfico. | ||
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+ | ====== Algoritmo para construção de Packed R-Tree na TerraLib ====== | ||
+ | Aluno: **Marcos Paulo Lobo de Candia**\\ | ||
+ | Resumo: \\ | ||
+ | Uma das características dos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs) atuais é a capacidade de manipular dados espaciais. Métodos de acesso para dados espaciais, ou índices espaciais, são estruturas de dados essenciais para o processamento eficiente de consultas espaciais. Uma consulta espacial tem o processamento dividido em duas etapas: filtragem e refinamento. Na etapa de filtragem são usados os métodos de acesso espaciais, que reduz e seleciona os possíveis candidatos que satisfaçam a consulta. A etapa de refinamento envolve a aplicação de algoritmos geométricos computacionalmente complexos aplicados a geometria exata dos candidatos selecionados na etapa anterior. K-d Tree, Grid File, Quad-Tree e R-Tree são exemplos de métodos de acesso espaciais. | ||
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+ | ====== Proposta de Sistema de monitoramento da sigatoka-negra baseado em variáveis ambientais utilizando o TerraMA2 ====== | ||
+ | Aluno: **Hugo Bendini**\\ | ||
+ | Resumo:\\ | ||
+ | A cultura da bananeira vem sendo assolada por uma doença conhecida por sigatoka-negra. Ainda são poucos os estudos que considerem a sua distribuição espacial e dinâmica envolvida no processo de dispersão, tampouco sistemas de monitoramento que integrem essas informações. Neste contexto, as geotecnologias apresentam ferramentas promissoras, sobretudo quando integradas a sistemas de informações geográficas capazes de incorporar dados dinâmicos, de diversas fontes, permitindo o monitoramento em tempo real. Assim este trabalho, em andamento, propõe a implementação de um sistema de monitoramento e alerta para a sigatoka-negra com as características mencionadas, utilizando a plataforma TerraMA2.\\ | ||
+ | [[http://www.geoinfo.info/proceedings_geoinfo2014.split/Paper10-S-p32.pdf|Trabalho final no GeoInfo]]. | ||
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====== Neo4j: Estudo de Caso ====== | ====== Neo4j: Estudo de Caso ====== |