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PublicouMilton Carmona Campos Alterado mais de 7 anos atrás
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Reconhecimento de Padrões Mineração de Dados para Detecção de Padrões de Mudança de Cobertura da Terra Padrões e processos em Dinâmica de uso e Cobertura da Terra
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Introdução 1234
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Capacidade de Armazenamento X Análise e Interpretação
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Satélites de SR geram imagens diariamente.
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Se os dados são analisados de forma independente, não apresentam significado.
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A interpretação de imagens pode ser automatizada.
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Como encontrar um alvo em uma imagem de SR?
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Como representar o conhecimento em software?
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Atributos em uma tabela caracterizam os objetos.
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Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados: KDD Knowledge Discovery in Databases.
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KDD é o processo não trivial de identificar padrões nos dados. Os padrões devem ser válidos, singulares, potencialmente úteis e compreensíveis. Fayyad, 1997
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Medidas de avaliação dos resultados do KDD 4 Certeza Utilidade Inovação Simplicidade 3 2 1
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Áreas de pesquisa Bancos de Dados Aprendizado por Máquina Reconhecimento de Padrões Estatística Inteligência Artificial Visualização de Dados Computação Paralela Estruturas de Dados KDD
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KDD Genérico
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KDD em imagens
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Pré Processamento 1234
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Atributos para Pixels
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Atributos para Segmentos
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Atributos de Paisagem 10 km Manchas dentro da célula: Área total Porcentagem Tamanho médio Conectividade … Questões: Tamanho da célula Padrões observáveis
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Subconjunto de atributos suficiente e necessário para representar um conceito.
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Técnicas de Seleção
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Normalização previne que uma variável tenha maior impacto do que as outras.
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Dados Originais Técnicas de Normalização
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Visualização aumenta a interatividade e melhora o entendimento dos resultados.
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Exercício Red Green
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Mineração de Dados 1234
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Extração de padrões, ou modelos, dos dados.
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Classificação omite detalhes, mas simplifica a interpretação.
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A modelagem preditiva encontra o estado mais provável de um elemento, sua classe. Solo Exposto Edificações Construções Ferrovia Estrada Solo Torres Árvores Vegetação
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Árvores de decisão descrevem fronteiras lineares sobre o espaço de atributos.
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Redes neurais artificiais geram separadores não lineares.
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Agrupamento (clustering) separa automaticamente objetos em subconjuntos similares entre si, e diferentes dos demais.
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Mapas de Kohonen (SOM) representam em neurônios próximos objetos similares.
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K-Médias encontra K valores de médias, os centróides de cada cluster.
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Técnicas de associação revelam relações de co-ocorrência nos atributos. 1. SE ( media_pixels_0 >= 127 E area < 50 ) ENTÃO media_pixels_2 > 200 2. SE ( area > 1000 E compacidade < 0.5 ) ENTÃO media_pixels_0 < 50...
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Algoritmos genéticos buscam associações cruzando as hipóteses. 1. SE ( media_pixels_0 >= 100 E media_pixels_0 < 150 ) OU ( media_pixels_0 >= 150 E media_pixels_0 < 200 ) ENTÃO... 2. SE ( media_pixels_0 >= 0 E media_pixels_0 < 50 ) OU ( media_pixels_0 >= 200 E media_pixels_0 < 256 ) ENTÃO... (00110, 10001) 00101 SE ( media_pixels_0 >= 100 E media_pixels_0 < 150 ) OU ( media_pixels_0 >= 200 E media_pixels_0 < 256 ) ENTÃO...
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Interpretação do Conhecimento 1234
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A interpretação valida e aplica o conhecimento a todos os dados. O modelo será diferente conforme a técnica empregada.
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O modelo preditivo é avaliado logo após sua construção. TreinamentoEntrada κ = 0.67738κ = 0.62293 κ = 0.74850
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Pode-se aceitar o modelo produzido, refazer etapas anteriores ou ajustar o resultado.
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Se clustering for empregado, significados devem ser atribuídos no pós-processamento.
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Geographic Data Mining Analyst Desenvolvido no INPE – Divisão de Processamento de Imagens Software Livre TerraLib, C++ Mineração de Dados aplicada a Imagens de Sensoriamento Remoto
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Modelo de Interpretação
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Aplicações Detecção de mudanças em áreas de desmatamento na Amazônia
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Aplicações Classificação de tipos de padrões urbanos relacionados à ocorrência de dengue
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Conclusão Background Pré-Processamento Mineração de Dados Construção do Conhecimento http://geodma.sf.net/ GeoDMA
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Trabalhos Futuros......
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