Data Preprocessing in Multi-Temporal Remote Sensing Data for Deforestation Analysis

In recent years, the contemporary data mining community has developed a plethora of algorithms and methods used for different tasks in knowledge discovery within large databases. Furthermore, algorithms become more complex and hybrid as algorithms combining several approaches are suggested, the task of implementing such algorithms from scratch becomes increasingly time consuming. Spatial data sets often contain large amounts of data arranged in multiple layers. These data may contain errors and may not be collected at a common set of coordinates. Therefore, various data pre-processing steps are often necessary to prepare data for further usage. It is important to understand the quality and characteristics of the chosen data. Careful selection, preprocessing, and transformation of the data are needed to ensure meaningful analysis and results

Análise de Trajetórias aplicada ao Processo de Socialização de Cães-Guia

O processo de treinamento de um cão-guia é dividido em algumas etapas. A socialização é a primeira etapa da formação, na qual o animal é encaminhado à uma família socializadora. Esse artigo apresenta uma proposta para a análise de trajetórias de um cão-guia durante o processo de socialização. Por meio de um algoritmo de pré-processamento os dados brutos de trajetórias passam por um processo de limpeza e enriquecimento semântico, com a finalidade de se reduzir a quantidade de dados armazenados e agregar um maior significado sobre as atividades realizadas durante o trajeto. Ao término do pré-processamento é possível inferir a quilometragem percorrida, tempo de permanência e quantidade de paradas em certos locais, bem como os meios de transporte utilizados. Com esses indicadores busca-se determinar a qualidade da socialização e das experiências que o cão vivenciou. Por fim essas informações são disponibilizadas em um portal web, com o objetivo de facilitar a visualização dos dados.Palavras-chave: Trajetória, Cão-guia, Socialização, Análise de dados

Pré-processamento de dados de trajetórias para mineração de dados e análise de similaridade

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.O crescimento do uso de dispositivos móveis com sensores GPS possibilitou o aumento da coleta e disponibilidade de dados do movimento de indivíduos como um novo tipo de dado, chamado de trajetória. Sobre esse tipo de dado foram propostas diversas técnicas de mineração para encontrar padrões no movimento de indivíduos. Entretanto, vários fatores durante a coleta podem afetar diretamente a estrutura e qualidade dos dados para tarefas de mineração e análise de similaridade, implicando diretamente em seu resultado. Por exemplo: i) dois indivíduos, realizando movimentos idênticos, geram trajetórias distintas quando seus aparelhos GPS estão configurados com diferentes intervalos de registro; ii) interferência no sinal do GPS causada por grandes obstáculos, como prédios e montanhas, geram ruídos e/ou gaps ao longo da trajetória; iii) trajetórias coletadas continuamente por um longo período não permitem identificar onde o indivíduo iniciou ou terminou determinado percurso. Por causa desses fatores, ocorridos ao longo da coleta, é necessário realizar um pré-processamento nos dados das trajetórias para garantir sua estrutura e qualidade através da aplicação de técnicas de organização e limpeza de trajetórias brutas, de acordo com critérios relevantes para o domínio de aplicação. Essas técnicas podem compactar a trajetória, reduzindo o número de pontos onde o indivíduo ficou parado, eliminar ruídos ou segmentar e selecionar trechos relevantes da trajetória. Como por exemplo, selecionar trechos de trajetórias entre duas regiões importantes da cidade em uma aplicação para análise de mobilidade. Desta forma este trabalho identifica e reúne métodos para organização, limpeza e pré-processamento de trajetórias brutas, de modo a melhorar a qualidade e estrutura dos dados para permitir a aplicação de diferentes técnicas de mineração e análise de similaridade em trajetórias. Tais métodos serão reunidos em um sistema que permitirá a manipulação de bases de trajetórias brutas. Esse sistema será utilizado para organizar bases públicas de trajetórias brutas, comumente utilizadas na literatura em um estudo de caso. Por fim, técnicas de análise de similaridade em trajetórias serão aplicadas para comparar as bases organizadas e pré-processadas em relação com as bases de trajetórias originais, avaliando a variação do resultado