Mapeamento Geomorfológico Regional Semiautomatizado por Descoberta e Modelagem do Conhecimento
<p>O objetivo do presente estudo é a elaboração de um mapa geomorfológico do estado do Rio de Janeiro na escala 1:250.000, a partir do desenvolvimento de uma metodologia que envolva uma abordagem que minimize a subjetividade inerente à atividade de mapeamento geomorfológico, combinando diferen...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
União da Geomorfologia Brasileira
2021-09-01
|
| Series: | Revista Brasileira de Geomorfologia |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.lsie.unb.br/rbg/index.php/rbg/article/view/2015 |
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|---|---|
| author | Raphael e Silva Girão Raúl Sanchez Vicens Julio Cesar Horta de Almeida Pedro José Farias Fernandes |
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| author_sort | Raphael e Silva Girão |
| collection | DOAJ |
| description | <p>O objetivo do presente estudo é a elaboração de um mapa geomorfológico do estado do Rio de Janeiro na escala 1:250.000, a partir do desenvolvimento de uma metodologia que envolva uma abordagem que minimize a subjetividade inerente à atividade de mapeamento geomorfológico, combinando diferentes dados quantitativos/qualitativos e utilizando procedimentos semiautomatizados de mapeamento. Para tal, foram utilizados um sistema de interpretação de imagens baseada em conhecimento e técnicas de descoberta de conhecimento em banco de dados - Knowledge Discovery in Databases (KDD). A partir desse estudo, conclui-se que: (i) a combinação da análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEOBIA) com a KDD obteve bons resultados no mapeamento geomorfológico semiautomatizado, permitindo a utilização de uma grande diversidade dados quantitativos e qualitativos, e, ainda assim, minimizando as subjetividades envolvidas no mapeamento; (ii) apesar dos avanços tecnológicos e metodológicos, o conhecimento do especialista sobre o que está sendo mapeado continua sendo imprescindível, uma vez que as etapas que mais impactaram nos resultados obtidos no mapeamento são diretamente influenciadas por tais conhecimentos: a segmentação e a seleção do conjunto amostral.</p> |
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1519-1540 2236-5664 |
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| publishDate | 2021-09-01 |
| publisher | União da Geomorfologia Brasileira |
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| spelling | doaj.art-c582ce25dbff4ca3bbfee1a5ec946bcc2024-04-02T01:07:56ZengUnião da Geomorfologia BrasileiraRevista Brasileira de Geomorfologia1519-15402236-56642021-09-0122410.20502/rbg.v22i4.2015648Mapeamento Geomorfológico Regional Semiautomatizado por Descoberta e Modelagem do ConhecimentoRaphael e Silva Girão0Raúl Sanchez Vicens1Julio Cesar Horta de Almeida2Pedro José Farias Fernandes3Laboratório de Estudos Tectônicos (LET-TEKTOS) - Faculdade de Geologia – Universidade do Estado do Rio de JaneiroLaboratório de Geografia Física (LAGEF) - Departamento de Geografia - Universidade Federal FluminenseLaboratório de Estudos Tectônicos (LET-TEKTOS) - Faculdade de Geologia – Universidade do Estado do Rio de JaneiroLaboratório de Geografia Física (LAGEF) - Departamento de Geografia - Universidade Federal Fluminense<p>O objetivo do presente estudo é a elaboração de um mapa geomorfológico do estado do Rio de Janeiro na escala 1:250.000, a partir do desenvolvimento de uma metodologia que envolva uma abordagem que minimize a subjetividade inerente à atividade de mapeamento geomorfológico, combinando diferentes dados quantitativos/qualitativos e utilizando procedimentos semiautomatizados de mapeamento. Para tal, foram utilizados um sistema de interpretação de imagens baseada em conhecimento e técnicas de descoberta de conhecimento em banco de dados - Knowledge Discovery in Databases (KDD). A partir desse estudo, conclui-se que: (i) a combinação da análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEOBIA) com a KDD obteve bons resultados no mapeamento geomorfológico semiautomatizado, permitindo a utilização de uma grande diversidade dados quantitativos e qualitativos, e, ainda assim, minimizando as subjetividades envolvidas no mapeamento; (ii) apesar dos avanços tecnológicos e metodológicos, o conhecimento do especialista sobre o que está sendo mapeado continua sendo imprescindível, uma vez que as etapas que mais impactaram nos resultados obtidos no mapeamento são diretamente influenciadas por tais conhecimentos: a segmentação e a seleção do conjunto amostral.</p>http://www.lsie.unb.br/rbg/index.php/rbg/article/view/2015mapeamento geomorfológicogeobiadescoberta de conhecimento em banco de dados |
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