Integrando mineração de séries temporais e fractais para encontrar padrões e eventos extremos em bases de dados climáticas e de sensoriamento remoto

• Autor(a) principal: Romani, Luciana Alvim Santos
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012011-162251/
• topic: Climate change; Data mining; Descoberta de conhecimento em bases de dados; Knowledge discovery in databases; Mineração de dados; Mudanças climáticas

Esta tese apresenta novos metodos baseados na teoria dos fractais e em tecnicas de mineração de dados para dar suporte ao monitoramento agrícola em escala regional, mais especicamente areas com plantações de cana-de-açucar que tem um papel importante na economia brasileira como uma alternativa viavel para a substituição de combustíveis fósseis. Uma vez que o clima tem um grande impacto na agricultura, os agrometeorologistas utilizam dados climáticos associados a índices agrometeorológicos e mais recentemente dados provenientes de satélites para apoiar a tomada de decisão. Neste sentido, foi proposto um método que utiliza a dimensão fractal para identicar mudanças de tendências nas séries climáticas juntamente com um módulo de análise estatística para definir quais atributos são responsáveis por essas alterações de comportamento. Além disso, foram propostos dois métodos de medidas de similaridade para auxiliar na comparação de diferentes regiões agrícolas representadas por múltiplas variáveis provenientes de dados meteorológicos e imagens de sensoriamento remoto. Diante da importância de se estudar os extremos climáticos que podem se intensicar dado os cenários que preveem mudanças globais no clima, foi proposto o algoritmo CLIPSMiner que identifica padrões relevantes e extremos em séries climáticas. CLIPSMiner também permite a identificação de correlação de múltiplas séries considerando defasagem de tempo e encontra padrões de acordo com parâmetros que podem ser calibrados pelos usuários. A busca por padrões de associação entre séries foi alcançada por meio de duas abordagens distintas. A primeira delas integrou o cálculo da correlação de dimensão fractal com uma técnica para tornar os valores contínuos das séries em intervalos discretos e um algoritmo de regras de associação gerando o método Apriori-FD. Embora tenha identificado padrões interessantes em relação a temperatura, este método não conseguiu lidar de forma apropriada com defasagem temporal. Foi proposto então o algoritmo CLEARMiner que de forma não-supervisionada minera padrões em uma série associando-os a padrões em outras séries considerando a possibilidade de defasagem temporal. Os métodos propostos foram comparados a técnicas similares e avaliados por um grupo composto por meteorologistas, agrometeorologistas e especialistas em sensoriamento remoto. Os experimentos realizados mostraram que a aplicação de técnicas de mineração de dados e fractais contribui para melhorar a análise dos dados agrometeorológicos e de satélite auxiliando no trabalho de pesquisadores, além de se configurar como uma ferramenta importante para apoiar a tomada de decisão no agronegócio