TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
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Item Serviço computacional para interpolação espacial de dados meteorológicos(2019) Antonio, Wellington Luiz; Gonçalves, Glauco Estácio; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/6157118581200722; http://lattes.cnpq.br/6454060359445906A interpolação espacial é uma técnica de suma importância para diversas atuações:meteorologia, hidrologia, zoneamento agrícola, caracterização de áreas de risco à saúde, sociodemográfica, entre outras. Por meio da interpolação pode-se modelar asuperfície de uma variável espacialmente distribuída a partir de um conjunto finito de dados pontuais conhecidos, no caso de dados meteorológicos para agricultura, por exemplo, a interpolação permite observar como as variáveis meteorológicas se comportam em uma determinada propriedade rural, o que poderia servir como base para o manejo de irrigação nesta propriedade. Devido à demanda cada vez maior pelo uso dainterpolação espacial, propôs-se desenvolver um serviço de interpolação espacial, escalável baseado em tecnologias e padrões do estado da arte em sistemas distribuídospara interpolação espacial de dados meteorológicos associados à agricultura. Para o alcance de tal objetivo, buscou-se desenvolver um serviço web que implementasse três algoritmos diferentes para a interpolação da evapotranspiração de referência, sendo eles:Inverse distance weighted(IDW),Ordinary Kriging(OK) eRandom Forest(RF),os dois primeiros são algoritmos amplamente utilizados na espacialização da evapo-transpiração de referência, sendo conhecidos por produzirem baixos erros na interpolação. Já o último algoritmo utilizado é originário da aprendizagem de máquina e tem sido empregado em estudos recentes como alternativa para a interpolação espacial de variáveis ambientais, obtendo também resultados promissores na estimativa da evapo-transpiração. O serviço web de interpolação espacial proposto foi implementado e seu desempenho avaliado por meio de medição. Este serviço foi implantado em ambiente de produção por meio de um contêiner Docker, e um aplicativo móvel foi desenvolvidopara integrar e demonstrar as principais funcionalidades do serviço web. O presente serviço pode ser aplicado em diversas áreas, contudo nesse trabalho atentou-se mais para o setor agrícola, por ser o setor para o qual esse estudo encontra-se direcionado.Os principais beneficiários do serviço web incluem pesquisadores e desenvolvedoresdesoftwareque, por sua vez, a partir da aplicação do serviço, podem desenvolverestudos que beneficiarão o agricultor. Durante a realização desse trabalho, buscou-se também avaliar como o serviço desenvolvido poderia ser útil para a promoção do desempenho e da escalabilidade com relação ao cálculo da interpolação espacial e geração de modelos espaciais. Destacou-se também, a importância desse software como ferramenta de apoio para outras pesquisas ou mesmo para outros software, como por exemplo, o Aquaprev, que utiliza, além de outros parâmetros, a evapotranspiração e a interpolação espacial para estimar o tempo de irrigação de uma determinada cultura.Item Avaliação de métodos para interpolação espacial de dados de precipitação(2019) Neris, Airton Martins; Gonçalves, Glauco Estácio; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/6157118581200722; http://lattes.cnpq.br/7254010025661115Informação sobre a quantidade de precipitação de chuva é essencial para os mais va-riados setores, como agrícola e agroflorestal. Apesar dessa importância, muitas áreasainda não possuem estações meteorológicas, o que ocasiona a falta de dados. Parasuprir essa necessidade existem os métodos de interpolação espacial, que utilizam asinformações de pontos correlatos para estimar o valor inexistente em determinada área.Assim, este trabalho tem como objetivo avaliar métodos para a interpolação de dadosdiários de precipitação. As técnicas de interpolação utilizadas nos experimentos foramos métodos: Ponderação pelo Inverso da Distância; Krigagem Ordinária; Floresta Ale-atória. Para a Floresta Aleatória foram usadas duas configurações distintas, uma querecebe como entrada as coordenadas, e outra que recebe a distância debuffer, que éum dos mais recentes pré-processamentos utilizados na literatura para que a FlorestaAleatória estime seus valores com base no seu referencial geográfico. Foram utilizadosdados de precipitações de chuva provenientes das 46 estações meteorológicas do es-tado de Pernambuco referentes ao período de 2013 a 2018, e para comparar a precisãoda generalização dos métodos, foi utilizado a validação cruzadaleave-one-out. Nos re-sultados, a Ponderação pelo Inverso da Distância apresentou um melhor desempenhoem suas estimativas, para todas as métricas, e a Floresta Aleatória utilizando coorde-nadas obteve o segundo melhor resultado. A Floresta Aleatória utilizando a distânciadebuffer, teve um resultado inferior em termos de suas métricas, mas a qualidade daespacialização visual mostrou-se superior por oferecer um resultado visualmente maissuave do que aquele oferecido pela Floresta Aleatória utilizando coordenadas.