Dashboard for collecting and depicting the marine megafauna presence
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.13/3563 |
Resumo: | While more and more technologies and software are being created and applied for the ocean setting, most of them still remain at high cost, and hinder the data to wider public. Understanding the marine biodiversity can be achieved through numerous ways, however, there is a lack of consensus and operability when depicting the marine megafauna population. Moreover, Deep Learning (DL) techniques are becoming accessible to wider population, and there is a potential of exposing them to the marine biologists, involving them to participate in public web-based dashboards, depicting those data. This dissertation addresses such issues, by providing an interactive dashboard, capable of fa cilitating the classification, prediction and deeper analysis of marine species. Using the State of Art (SoA) Machine Learning (ML) techniques for image vision, and providing the interactive vi sualizations, this thesis seeks to provide a less cumbersome apparatus for marine biologists, who can participate further in data gathering, labelling, depicting, ecological modelling, and potential calls for action. In further, this dissertation document provides the aquatic dashboard functionality using Human-Computer Interaction (HCI) techniques and interactive means to ease the upload, clas sification, and visualization of collected marine taxa, with a case study on marine megafauna imagery (e.g. whales, dolphins, sea birds, seals and turtles). As it will be hereinafter described, marine biologists, as end users, will evaluate of the proposed dashboard. |
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Dashboard for collecting and depicting the marine megafauna presenceAvaliações da biodiversidadeMegafauna marinhaAprendizagem automáticaDesenvolvimento WebVisualização de informaçãoBiodiversity assessmentsMarine megafaunaDeep learningBack-end/front-end developmentInformation visualizationInformatics Engineering.Faculdade de Ciências Exatas e da EngenhariaDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDomínio/Área Científica::Ciências Naturais::Outras Ciências NaturaisWhile more and more technologies and software are being created and applied for the ocean setting, most of them still remain at high cost, and hinder the data to wider public. Understanding the marine biodiversity can be achieved through numerous ways, however, there is a lack of consensus and operability when depicting the marine megafauna population. Moreover, Deep Learning (DL) techniques are becoming accessible to wider population, and there is a potential of exposing them to the marine biologists, involving them to participate in public web-based dashboards, depicting those data. This dissertation addresses such issues, by providing an interactive dashboard, capable of fa cilitating the classification, prediction and deeper analysis of marine species. Using the State of Art (SoA) Machine Learning (ML) techniques for image vision, and providing the interactive vi sualizations, this thesis seeks to provide a less cumbersome apparatus for marine biologists, who can participate further in data gathering, labelling, depicting, ecological modelling, and potential calls for action. In further, this dissertation document provides the aquatic dashboard functionality using Human-Computer Interaction (HCI) techniques and interactive means to ease the upload, clas sification, and visualization of collected marine taxa, with a case study on marine megafauna imagery (e.g. whales, dolphins, sea birds, seals and turtles). As it will be hereinafter described, marine biologists, as end users, will evaluate of the proposed dashboard.Todos os dias surgem novas tecnologias e softwares que podem ser aplicados no ecossistema marinho, sendo que a maioria destas permanecem com um custo elevado, dificultando assim o acesso ao público em geral. O conhecimento deste sistema e de toda a biodiversidade nele existente, pode ser alcançado de diversas formas, no entanto, existe uma falta de consenso e operacionalidade ao descrever a população de megafauna. Além disto, técnicas de aprendizagem automática como o deep learning, permanecem acessíveis a uma população mais ampla, e existe o potential do envolvimento de profissionais da área, mais conhecidos como biólogos marinhos, para participar na criação e usabilidade de plataformas conhecidas como dashboards. Esta tese tem como função debater estas questões, fornecendo um dashboard interativo, capaz de facilitar a classificação, previsão e análise mais profunda das espécies marinhas. Usando técnicas de aprendizagem automática de última geração, para informação visual em imagens, e fornecer interfaces visuais muito interativas, esta tese procura fornecer uma ferramenta simples para os biólogos marinhos, podendo assim participar na recolha de dados, rotulagem, modelação ecológica e possíveis pedidos de alerta. A dissertação produzirá um dashboard funcional, utilizando técnicas de Interação Humano Computador (HCI) e meios interativos para facilitar o carregamento de dados, a classificação e visualização da fauna marinha coletada (p.ex. baleia, golfinho, ave marinha, foca e tartaruga). Como será descrito durante este manuscrito, biólogos marinhos, como utilizadores finais, irão participar na avaliação deste proposto dashboard.Radeta, MarkoQuintal, Filipe Magno GouveiaDigitUMaAguiar, Paulo Filipe Nunes2021-07-21T11:04:32Z2021-06-162021-06-16T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.13/3563TID:202745716enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-19T05:35:13Zoai:digituma.uma.pt:10400.13/3563Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T15:06:45.577608Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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Dashboard for collecting and depicting the marine megafauna presence Aguiar, Paulo Filipe Nunes Avaliações da biodiversidade Megafauna marinha Aprendizagem automática Desenvolvimento Web Visualização de informação Biodiversity assessments Marine megafauna Deep learning Back-end/front-end development Information visualization Informatics Engineering . Faculdade de Ciências Exatas e da Engenharia Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Outras Ciências Naturais |
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