“Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Ciência Brasileira”
19 a 24 de outubro de 2020
Trabalho 13158
| ISSN | 2237-9045 |
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| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Ciência da computação |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - Campus Florestal |
| Bolsa | Outros |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | Outros |
| Primeiro autor | Gabriel Teixeira Pinto Coimbra |
| Orientador | FABRICIO AGUIAR SILVA |
| Título | APPEL: Uma extensão do Kepler para enriquecimento de dados geospaciais |
| Resumo | Neste trabalho, é proposto o APPEL (Augmented Point to Polygon Extension Layer), uma extensão à ferramenta Kepler para o enriquecimento de dados georreferenciados. Trata-se de uma solução apta a identificar, eficientemente, a região em que um dado ponto geográfico está contido. A partir desse processo, é possível correlacionar pontos com informações demográficas das áreas correspondentes. Esses aspectos têm o objetivo de aprimorar a tarefa de análise de dados espaciais sem elevar a demanda por recursos computacionais e humanos. O APPEL visa tornar mais eficiente o processo de geocodificação, tendo como base a utilização de atributos (e.g. população, área) e a estrutura geográfica das regiões. Os polígonos que representam as regiões são organizados através de uma árvore, os seus níveis são pré-definidos com base em estados, mesorregiões, microrregiões e municípios. Além disso, considera-se que é mais provável que os pontos geográficos fornecidos pelos usuários se localizem em regiões mais populosas. Portanto, essas áreas são as primeiras a serem pesquisadas em cada nível da árvore. Foram feitos testes para avaliar o tempo de execução do processo de geocodificação. Os testes Proporcionais e Aleatórios correspondem a dados gerados artificialmente, sendo que no primeiro a quantidade de pontos em cada cidade é proporcional às suas respectivas populações e no segundo o número de pontos é totalmente aleatória. É importante notar que as pesquisas no GeoPandas e no PostGIS são rápidas quando há indexação espacial dos pontos, porém, é demandado um certo tempo e memória para a construção da estrutura R-tree para grandes volumes de dados. Neste trabalho foram coletados os resultados parciais de uma solução capaz de gerar visualizações de correlações entre dados georreferenciados diversos com informações das cidades fornecidas pelo IBGE. Os resultados foram muito promissores, pois foi possível fazer a geocodificação de 1 milhões de pontos em um tempo mais rápido do que de duas soluções base. Pretende-se diminuir a granularidade da geocodificação reversa para procura dos pontos em setores censitários dentro das cidades. |
| Palavras-chave | geocodificação, ponto-em-polígono, rtree |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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