| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) |
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/42J382B |
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.27.18.15 |
| Última Atualização | 2021:01.14.18.11.40 (UTC) simone |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.27.18.15.09 |
| Última Atualização dos Metadados | 2021:01.17.12.59.59 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE- 18326-TDI/3000 |
| Chave de Citação | Silva:2020:CaStBr |
| Título | A spatio-temporal Bayesian Network model: a case study in brazilian Amazon deforestation prediction  |
| Título Alternativo | Um modelo de Rede Bayesiana espaço-temporal: um estudo de caso na predição do desmatamento da Amazônia brasileira |
| Curso | CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR |
| Ano | 2020 |
| Data | 2020-05-04 |
| Data de Acesso | 16 maio 2024 |
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Computação Aplicada) |
| Tipo Secundário | TDI |
| Número de Páginas | 98 |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 7108 KiB |
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| 2. Contextualização | |
| Autor | Silva, Alexsandro Cândido de Oliveira |
| Banca | Körting, Thales Sehn (presidente)
Fonseca, Leila Maria Garcia (orientadora)
Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
Carvalho, Solon Venâncio de
Francês, Carlos Renato Lisboa
Feitosa, Raul Queiroz |
| Endereço de e-Mail | alexsandrocos5@gmail.com |
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade | São José dos Campos |
| Histórico (UTC) | 2020-05-27 18:15:53 :: alexsandro.silva@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2020-06-01 22:46:24 :: pubtc@inpe.br -> alexsandro.silva@inpe.br ::
2020-07-03 01:40:49 :: alexsandro.silva@inpe.br -> administrator ::
2020-07-03 17:12:31 :: administrator -> pubtc@inpe.br ::
2020-07-03 17:13:09 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
2021-01-12 14:30:02 :: administrator -> simone ::
2021-01-14 14:28:26 :: simone :: -> 2020
2021-01-14 18:11:40 :: simone -> administrator :: 2020
2021-01-17 12:59:59 :: administrator -> simone :: 2020 |
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| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Palavras-Chave | Bayesian Networks
spatio-temporal Bayesian Networks
spatio-temporal mdeling
land-use and land-cover changes
deforestation
Redes Bayesianas
Redes Bayesianas espaço-temporais
modelagem espaço-temporal
mudanças do uso e cobertura da terra
desmatamento |
| Resumo | The key tool for dealing with probabilities in AI is the Bayesian Network (BN). A BN provides a coherent framework for representing and reasoning under uncertainties, which are estimated based on probability theory. However, BNs present some limitations as they do not explicitly model spatial and temporal relationships between variables. Some extensions of BNs have been used to overcome those BNs weaknesses, such as the Spatial BN that integrates GIS and BN and confers to the BN a spatially explicitly strategy, and the Dynamic BN that extends the concept of BNs by relating variables across time. BN approaches have already been proposed to predict LULCC such as deforestation processes. However, deforestation has been considered as a static process when modeled by BNs. In this context, the main goal of this work is to build Spatio-Temporal BN (STBN) models to incorporate both spatial and temporal information in the deforestation risk prediction. For this, we also implemented a package for the R programming language, which enables the development of STBN-based LULCC models for other earth observation applications besides the deforestation process. The STBN models proposed in this thesis are used as a LULCC model for predicting deforestation risk in three priority areas of the Brazilian Legal Amazon: (i) in the southwest of Amazonas State; (ii) in the northwesters of Mato Grosso State; and (iii) surrounding the BR-163 highway in the southwest of Pará State. Among the variables selected to compose the STBN models, the distance from hotspots fires variable stood out as one of the most important for deforestation risk prediction, while protected areas variable was important as a deforestation risk mitigator. The proposed STBN models presented a strong performance with a great agreement between deforestation events and predictions over the years. STBN models results also showed that there was an increase in uncertainty in predictions over time, indicating that more long-term the prediction is, the less accurate it will be. With this, we can state that STBN-based LULCC models are recommended for short-term prediction of deforestation risk. RESUMO: A principal ferramenta para lidar com probabilidades na IA é a Rede Bayesiana (RB). Uma RB fornece uma estrutura coerente para representar e raciocinar sob incertezas, as quais são estimadas com base na teoria da probabilidade. No entanto, os RBs apresentam algumas limitações uma vez que não modelam explicitamente as relações espaciais e temporais entre as variáveis. Algumas variações das RBs têm sido utilizadas para superar tais fraqueza, como a RB espacial que integra GIS e RB e confere à RB uma estratégia espacialmente explícita, além da RB dinâmica que estende o conceito de RBs, relacionando suas variáveis ao longo do tempo. Algumas abordagens de RB já foram propostas para prever as mudanças de uso e cobertura da terra (LULCC), como processos de desmatamento. No entanto, o desmatamento tem sido considerado como um processo estático quando modelado por RBs. Nesse contexto, o principal objetivo deste trabalho é construir modelos de RBs espaço-temporais (STBN) para incorporar informações espaciais e temporais na previsão de risco de desmatamento. Para isso, também foi implementado um pacote para a linguagem de programação R, que permite o desenvolvimento de modelos LULCC baseados em STBN para outras aplicações de observação da terra além do desmatamento. Os modelos STBN propostos nesta tese são utilizados como modelo LULCC para prever o risco de desmatamento em três áreas prioritárias da Amazônia Legal Brasileira: (i) no sudoeste do estado do Amazonas; (ii) no noroeste do estado de Mato Grosso; e (iii) ao redor da rodovia BR-163, no sudoeste do estado do Pará. Entre as variáveis selecionadas para compor os modelos STBN, a variável distância dos focos de incêndio se destacou como uma das mais importantes na previsão de risco de desmatamento, enquanto a variável áreas protegidas foi importante como mitigadora de risco de desmatamento. Os modelos STBN propostos apresentaram um ótimo desempenho com uma grande concordância entre eventos e previsões de desmatamento ao longo dos anos. Os resultados dos modelos STBN também mostraram que houve um aumento na incerteza nas previsões ao longo do tempo, indicando que, quanto mais longa for a previsão, menos precisa ela será. Com isso, pode-se afirmar que os modelos LULCC baseados no STBN são recomendados para a previsão a curto prazo do risco de desmatamento. |
| Área | COMP |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > A spatio-temporal Bayesian... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | | originais/@4primeirasPaginas.pdf | 14/09/2020 15:00 | 411.6 KiB | | originais/Doctoral_Thesis_Alexsandro_Candido_OK_FINAL.pdf | 07/07/2020 08:07 | 6.6 MiB | |
| Conteúdo da Pasta agreement | |
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| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42J382B |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42J382B |
| Idioma | en |
| Arquivo Alvo | publicacao_FA provisoria.pdf |
| Grupo de Usuários | alexsandro.silva@inpe.br
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| Visibilidade | shown |
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 |
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
| Permissão de Leitura | allow from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
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| 5. Fontes relacionadas | |
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2017/11.22.19.04.03 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 1 |
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 |
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| 6. Notas | |
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype |
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| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
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