A Novel Visual Data Mining Module for the Geographical Information System gvSIG

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vázquez-Rodríguez, Romel
Data de Publicação: 2013
Outros Autores: Pérez-Risquet, Carlos, Torres-Cantero, Juan Carlos
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Anuário do Instituto de Geociências (Online)
Texto Completo: https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/6955
Resumo: The exploration of large GIS models containing spatio-temporal information is a challenge. In this paper we propose the integration of scientific visualization (ScVis) techniques into geographic information systems (GIS) as an alternative for the visual analysis of data. Providing GIS with such tools improves the analysis and understanding of datasets with very low spatial density and allows to find correlations between variables in time and space. In this regard, we present a new visual data mining tool for the GIS gvSIG. This tool has been implemented as a gvSIG module and contains several ScVis techniques for multiparameter data with a wide range of possibilities to explore interactively the data. The developed module is a powerful visual data mining and data visualization tool to obtain knowledge from multiple datasets in time and space. A real case study with meteorological data from Villa Clara province (Cuba) is presented, where the implemented visualization techniques were used to analyze the available datasets. Although it is tested with meteorological data, the developed module is of general application in the sense that it can be used in multiple application fields related with Earth Sciences.
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spelling A Novel Visual Data Mining Module for the Geographical Information System gvSIGUm Novo Módulo de Mineração VISUAL de Dados para o Sistema de Informação Geográfica gvSIGThe exploration of large GIS models containing spatio-temporal information is a challenge. In this paper we propose the integration of scientific visualization (ScVis) techniques into geographic information systems (GIS) as an alternative for the visual analysis of data. Providing GIS with such tools improves the analysis and understanding of datasets with very low spatial density and allows to find correlations between variables in time and space. In this regard, we present a new visual data mining tool for the GIS gvSIG. This tool has been implemented as a gvSIG module and contains several ScVis techniques for multiparameter data with a wide range of possibilities to explore interactively the data. The developed module is a powerful visual data mining and data visualization tool to obtain knowledge from multiple datasets in time and space. A real case study with meteorological data from Villa Clara province (Cuba) is presented, where the implemented visualization techniques were used to analyze the available datasets. Although it is tested with meteorological data, the developed module is of general application in the sense that it can be used in multiple application fields related with Earth Sciences.A exploração de modelos SIG de grande dimensão contendo informação espaço-temporal é um desafio. Neste artigo são apresentadas técnicas de visualização científica (ScVis) em sistemas de informação geográfica (GIS) como uma alternativa para a análise visual dos dados. Fornecer SIG com tais ferramentas melhora a análise e compreensão de conjuntos de dados com muito baixa densidade espacial e permite ainda encontrar correlações entre variáveis no tempo e no espaço. Neste âmbito, é proposta uma ferramenta visual de mineração de dados para a aplicação de GIS gvSIG . Esta ferramenta foi implementada como um módulo gvSIG e inclui várias técnicas ScVis para dados com múltiplos parâmetros, disponibilizando uma ampla gama de possibilidades de exploração interativa desses mesmos dados . O módulo desenvolvido é uma poderosa ferramenta de visualização e de mineração de dados que pode ser utilizado para extração de informação com origem em múltiplos conjuntos de dados espaço-temporais. Um estudo de caso real com dados meteorológicos da província de Villa Clara (Cuba) é apresentado. Nesta aplicação prática as técnicas de visualização desenvolvidas foram utilizadas para analisar conjuntos de dados disponíveis. Embora seja testado com dados meteorológicos, o módulo desenvolvido é suficientemente generalista para poder ser aplicado em múltiplos domínios temáticos no âmbito das Ciências da Terra.Universidade Federal do Rio de Janeiro2013-01-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/695510.11137/2013_1_98_111Anuário do Instituto de Geociências; Vol 36, No 1 (2013); 98-111Anuário do Instituto de Geociências; Vol 36, No 1 (2013); 98-1111982-39080101-9759reponame:Anuário do Instituto de Geociências (Online)instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJenghttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/6955/5522Copyright (c) 2013 Anuário do Instituto de Geociênciashttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessVázquez-Rodríguez, RomelPérez-Risquet, CarlosTorres-Cantero, Juan Carlos2017-01-23T22:37:23Zoai:www.revistas.ufrj.br:article/6955Revistahttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/indexPUBhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/oaianuario@igeo.ufrj.br||1982-39080101-9759opendoar:2017-01-23T22:37:23Anuário do Instituto de Geociências (Online) - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false
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