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Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/34UH895
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/03.19.13.53
Última Atualização2021:09.10.18.08.53 (UTC) sergio
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/03.19.13.53.39
Última Atualização dos Metadados2024:12.26.14.44.02 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-15734-TDI/1480
Chave de CitaçãoSantaCatarina:2009:AlGeHí
TítuloSAHGA - Um algoritmo genético híbrido com representação explícita de relacionamentos espaciais para análise de dados geoespaciais
Título AlternativoSAHGA - A spatially aware hybrid genetic algorithm for geospatial data analysis
CursoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2009
Data2009-04-08
Data de Acesso31 ago. 2025
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas120
Número de Arquivos379
Tamanho17071 KiB
2. Contextualização
AutorSanta Catarina, Adair
GrupoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
BancaSilva, José Demisio Simões da (presidente)
Monteiro, Antonio Miguel Vieira (orientador)
Oliveira, João Ricardo de Freitas (orientador)
Kampel, Silvana Amaral
Opazo, Miguel Angel Uribe
Costa, Marcelo Azevedo
Endereço de e-Mailasc@dpi.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2009-03-19 13:53:39 :: asc@dpi.inpe.br -> yolanda ::
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3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavegeocomputaçao
distribuição geográfica
recozimento simulado
sistemas de informação geográfica(SIG)
difusão de espécies
geocomputation
geographic distribuition
simulated annelig
geographic information systems (GIS)
species diffusion
ResumoA dependência espacial é um conceito fundamental em análise geográfica. Tem sua origem na Primeira Lei da Geografia, assim denominada em homenagem ao geógrafo e matemático norte-americano Waldo Tobler, que enunciou que quando tratamos com fenômenos geográficos tudo está relacionado, mas as coisas próximas estão mais relacionadas do que coisas distantes. Este princípio mostra a importância de se considerar os relacionamentos espaciais na análise geográfica a partir dos dados geoespaciais. Entretanto, uma classe de algoritmos heurísticos utilizados na análise de dados geoespaciais, os Algoritmos Genéticos, negligenciam os relacionamentos espaciais e, conseqüentemente, os efeitos da dependência espacial. Nesta tese desenvolveu-se o SAHGA - Spatially Aware Hybrid Genetic - Algorithm um algoritmo heurístico híbrido com representação explícita de relacionamentos espaciais. O algoritmo desenvolvido incorpora a GPM (Generalized Proximity Matrix) para representar as associações espaciais entre objetos geoespaciais; em outras palavras os relacionamentos espaciais. O algoritmo SAHGA une duas heurísticas: Algoritmos Genéticos e Simulated Annealing. Desenvolveu-se dois sistemas que utilizam o algoritmo SAHGA: o SAHGA Model Breeder (SAHGA MB) e o SAHGA Species Distribution Models (SAHGA SDM). Utilizou-se o SAHGA MB na análise de dados sócio-econômicos e o SAHGA SDM na modelagem da distribuição potencial das espécies Strix varia Barton (1799) e Thalurania furcata boliviana Boucard (1894). Os dois sistemas desenvolvidos foram utilizados no ajuste de modelos ignorando, ou não, os relacionamentos espaciais. Comparou-se os resultados para averiguar os efeitos dos relacionamentos espaciais sobre os modelos ajustados. Também utilizou-se o algoritmo GARP, disponível no software openModeller Desktop, para criar modelos de distribuição de espécies que foram comparados com os modelos ajustados pelo SAHGA SDM. Os resultados obtidos mostram que os sistemas desenvolvidos ajustam modelos úteis. Os modelos ajustados pelo SAHGA MB e os modelos ajustados pelo SAHGA SDM são afetados pelos relacionamentos espaciais; os efeitos causados pelos relacionamentos espaciais dependem do conhecimento representado na GPM. ABSTRACT: The spatial dependence is a fundamental concept in spatial analysis. The spatial dependence results from that everything is related to everything else, but near things are more related than distant things. Spatial data analysis may use heuristic algorithms as Genetic Algorithms; however, these algorithms ignore the spatial dependence. In this work we present the SAHGA Spatially Aware Hybrid Genetic Algorithm a Hybrid Heuristic Algorithm with explicit representation of spatial relationships. The proposed algorithm includes a Generalized Proximity Matrix (GPM) to represent the spatial association between objects in space, in other words the spatial relationships. SAHGA embody two heuristics: Genetic Algorithms and Simulated Annealing. We developed two software with SAHGA: SAHGA Model Breeder (SAHGA MB) and SAHGA Species Distribution Models (SAHGA SDM). The SAHGA MB was used in social data analysis and the SAHGA SDM was used to model the potential distribution of Strix varia Barton (1799) and Thalurania furcata boliviana Boucard (1894) species. Both software may be used to create models with and without spatial relationships. We compared the adjusted models, with and without spatial relationships, to observe the effects of spatial relationships. We also compared the created SDM with GARP models. The results obtained show that the developed software may adjust useful models. Model breeder and species distribution models were affected by spatial relationships; the effects of relationships are function of the knowledge represented by the GPM.
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17.24
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD2USNNW34T/4CL6M65
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 7
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
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