INTELIGĘNCIA ARTIFICIAL APLICADA Ŕ MELHORIA DA ACURÁCIA DO MAPEAMENTO DE REDES DE DRENAGEM
Item
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Título
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INTELIGĘNCIA ARTIFICIAL APLICADA Ŕ MELHORIA DA ACURÁCIA DO MAPEAMENTO DE REDES DE DRENAGEM
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lista de autores
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LUIS FERNANDO BUENO
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Resumo
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MAPEAMENTOS DAS REDES DE DRENAGENS VĘM SENDO CONDUZIDOS INICIALMENTE A PARTIR DE INTERPRETAÇĂO VISUAL DE IMAGENS DEPOIS COM AUXÍLIO DE ALGORITMOS PARA EXTRAÇĂO AUTOMÁTICA. EM DETRIMENTO DA MELHORA NA RESOLUÇĂO ESPACIAL DAS IMAGENS E NA VARIEDADE DOS ALGORITMOS DISPONÍVEIS CADA UM DELES COM ESTRATÉGIA DIFERENTE PARA A GERAÇĂO DOS CANAIS DE DRENAGEM A ACURÁCIA DOS MAPEAMENTOS AINDA É UM PROBLEMA RECORRENTE. NESTA PESQUISA AVALIOU-SE O POTENCIAL DE APLICAÇĂO DE TÉCNICAS DE INTELIGĘNCIA ARTIFICIAL NO PROCESSO DE EXTRAÇĂO AUTOMÁTICA DE REDES DE DRENAGEM VISANDO MELHORAR A ACURÁCIA DO MAPEAMENTO. UM BANCO DE DADOS ESPACIAIS FOI CONSTRUÍDO E REUNIU DADOS ORIUNDOS DO MODELO DIGITAL DE ELEVAÇĂO ż MDE PARÂMETROS MORFOMÉTRICOS IMAGENS SAR E SPOT 5 GEOLOGIA GEOMORFOLOGIA HIDROGEOLOGIA E SOLO. UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL ż RNA FOI CRIADA PARA CLASSIFICAR AMOSTRAS NAS CLASSES DRENAGEM E NĂO DRENAGEM. A RNA DO TIPO PERCEPTRON MULTICAMADAS COM ALGORITMO DE RETROPROPAGAÇĂO DE ERROS (BACKPROPAGATION) FOI DEFINIDA C
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Abstract
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MAPPING OF DRAINAGE NETWORKS HAVE BEEN PERFORMED USING VISUAL INTERPRETATION OF IMAGES AT FIRST THEN WITH THE ASSIST OF AUTOMATIC EXTRACTION ALGORITHMS. THE LIMITATION OF SPATIAL RESOLUTION OF THE AVAILABLE IMAGES AND THE DIVERSITY OF AVAILABLE ALGORITHMS WITH DIFFERENT APPROACHES IN GENERATING DRAINAGE CHANNELS THE ACCURACY LEVEL OF THIS KIND OF MAPPING IS STILL A FREQUENT PROBLEM. THIS RESEARCH EVALUATED THE POTENTIAL APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES IN AUTO-EXTRACTING PROCESS OF DRAINAGE NETWORKS IN ORDER TO IMPROVE THE MAPPING ACCURACY. A SPATIAL DATABASE WAS BUILT USING DATA FROM: THE DIGITAL ELEVATION MODEL - DEM MORPHOMETRIC PARAMETERS SAR AND SPOT 5 IMAGES GEOLOGY GEOMORPHOLOGY HYDROGEOLOGY AND SOIL. AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK - ANN WAS CREATED TO CLASSIFY SAMPLES IN CLASSES OF DRAINAGE AND NON-DRAINAGE. THE MULTILAYER PERCEPTRON ANN WITH ERROR BACKPROPAGATION ALGORITHM WAS SET WITH ONE INPUT LAYER WITH 42 NEURONS (WHEN ALL POSSIBLE VARIABLES WERE USED) THREE HIDDEN LAYE
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Palavras Chave
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MINERAÇĂO DE DADOS
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REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
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HIDROLOGIA
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CARTOGRAFIA
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QUALIDADE DE DADOS GEOESPACIAIS
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Key Words
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DATA MINING
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ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
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MAPPING
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HIDROLOGY
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CARTOGRAPHY
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GEOESPATIAL DATA QUALITY
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Tipo
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DOUTORADO
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Universidade
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ
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Data
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2016
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Páginas
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149
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Localização
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BIBLIOTECA CENTRAL UFPR
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Orientador
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TONY VINICIUS MOREIRA SAMPAIO
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Programa
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GEOGRAFIA
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Sigla Universidade
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UFPR
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Área de Concentração
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ESPAÇO SOCIEDADE E AMBIENTE
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Língua
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Português
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email
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PROFILFBUENO@GMAIL.COM