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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.descriptionOrientador: Ricardo da Silva Torrespt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computaçãopt_BR
dc.format.extent1 recurso online (107 p.) : il., digital, arquivo PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.relation.requiresRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFpt_BR
dc.typeDISSERTAÇÃO DIGITALpt_BR
dc.titleTime series components and breakpoints in remote sensing image analysis = Componentes e pontos de quebra em séries temporais na análise de imagens de sensoriamento remotopt_BR
dc.title.alternativeComponentes e pontos de quebra em séries temporais na análise de imagens de sensoriamento remotopt_BR
dc.contributor.authorAlmeida, Alexandre Esteves, 1992-pt_BR
dc.contributor.advisorTorres, Ricardo da Silva, 1977-pt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de Computaçãopt_BR
dc.contributor.nameofprogramPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectAnálise de séries temporaispt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectProgramação genética (Computação)pt_BR
dc.subject.otherlanguageTime-series analysisen
dc.subject.otherlanguageRemote sensingen
dc.subject.otherlanguageGenetic programming (Computer science)en
dc.description.abstractResumo: A detecção e caracterização de mudanças temporais são indicadores cruciais no processo de compreensão da maneira como mecanismos complexos funcionam e evoluem. Técnicas e imagens de sensoriamento remoto têm sido amplamente empregadas nas últimas décadas com objetivo de detectar e investigar mudanças temporais na superfície terrestre. Tal detecção em dados de séries temporais é passível de ser refinada ainda mais isolando-se as componentes aditivas de tendência e sazonalidade do ruído subjacente. Este trabalho investiga, em particular, o método Breaks For Additive Season and Trend (BFAST) para a análise, decomposição e detecção de pontos de quebra em séries temporais associadas a dados de sensoriamento remoto. Os outputs do método são, então, utilizados em três distintas ¿ mas altamente interconectadas ¿ linhas de pesquisa: em uma melhor compreensão de fenômenos climáticos; na correlação com dados de distúrbios antropológicos; e em problemas de classificação usando funções de dissimilaridade descobertas por um framework evolucionário baseado em Programação Genética (GP). Experimentos realizados demonstram que a decomposição e pontos de quebra produziram resultados efetivos quando aplicados aos estudos com dados ecológicos, mas não foram capazes de melhorar os resultados de classificação quando comparados ao uso das séries brutas. As realizações nesses três contextos também culminaram na criação de duas ferramentas de análise de séries temporais com código aberto baseadas na web, sendo que uma delas foi tão bem aceita pela comunidade-alvo, que atualmente encontra-se integrada em uma plataforma privada de computação em nuvempt
dc.description.abstractAbstract: Detecting and characterizing temporal changes are crucial indicators in the process of understanding how complex mechanisms work and evolve. The use of remote sensing images and techniques has been broadly employed over the past decades in order to detect and investigate temporal changes on the Earth surface. Such change detection in time series data may be even further refined by isolating the additive long-term (trend) and cyclical (seasonal) components from the underlying noise. This work investigates the particular Breaks For Additive Season and Trend (BFAST) method for the analysis, decomposition, and breakpoint detection of time series associated with remote sensing data. The derived outputs from that method are, then, used in three distinct ¿ but highly interconnected ¿ research venues: in a better comprehension of climatic phenomena; in the correlation to human-induced disturbances data; and in data classification problems using time series dissimilarity functions discovered by a Genetic-Programming-(GP)-based evolutionary framework. Performed experiments show that decomposition and breakpoints produced insightful and effective results when applied to the ecological data studies, but could not further improve the classification results when compared to its raw time series counterpart. The achievements in those three contexts also led to the creation of two open-source web-based time series analysis tools. One of those tools was so well received by the target community, that it is currently integrated into a private cloud computing platformen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2017pt_BR
dc.identifier.citationALMEIDA, Alexandre Esteves. Time series components and breakpoints in remote sensing image analysis = Componentes e pontos de quebra em séries temporais na análise de imagens de sensoriamento remoto. 2017. 1 recurso online (107 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/325344>. Acesso em: 2 set. 2018.pt_BR
dc.description.degreelevelMestradopt_BR
dc.description.degreedisciplineCiência da Computaçãopt_BR
dc.description.degreenameMestre em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameFlores, Bernardo Monteiropt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameUsberti, Fábio Luizpt_BR
dc.date.defense2017-08-04T00:00:00Zpt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber132847/2015-9pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber2015/02105-0pt_BR
dc.date.available2018-09-02T03:37:43Z-
dc.date.accessioned2018-09-02T03:37:43Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-09-02T03:37:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Almeida_AlexandreEsteves_M.pdf: 13990004 bytes, checksum: de3d8302e1fe3995d6a54ac8e2cbd3a1 (MD5) Previous issue date: 2017en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/325344-
dc.description.sponsorCNPQpt_BR
dc.description.sponsorFAPESPpt_BR
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