"Ciências Básicas para o Desenvolvimento Sustentável"
24 a 26 de outubro de 2023
Trabalho 17963
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Pós-graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Ciência da computação |
| Setor | Departamento de Informática |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Primeiro autor | Carlos Henrique Tavares Brumatti |
| Orientador | JULIO CESAR SOARES DOS REIS |
| Título | TerrainIntelGIS: Um Sistema de Inteligência Geográfica para Alocação Eficiente de Recursos Financeiros em Cenários de Desastres Ambientais |
| Resumo | A ocorrência de desastres ambientais acarreta no desequilíbrio político, econômico, social e natural das cidades envolvidas. Dessa forma, é necessário a mobilização de todos os setores da sociedade para o processo de recuperação, em especial do governo, sendo necessário grandes quantidades de dinheiro para a restauração do local. Dessa forma, a gestão eficiente desses recursos é necessária. Buscando formas de auxiliar na alocação, é proposto um Sistema de Inteligência Geográfica (SIG) denominado TerrainIntelGIS. Tal sistema tem como referência uma metodologia previamente desenvolvida e validada, baseada no processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (do inglês Knowledge Discovery in Databases – KDD), e no uso de algoritmos de Agrupamento, como o Kmeans, por exemplo. Para o desenvolvimento da aplicação, foi utilizado a Linguagem de Marcação de Hipertexto (do inglês HyperText Markup Language – HTML), a linguagem de estilo Folhas de Estilo em Cascata (do inglês Cascading Style Sheet – CSS), e as linguagens de programação Javascript e Python, sendo essa última responsável por implementar o backend da aplicação, utilizando principalmente a versão do Kmeans disponível na biblioteca scikit-learn. Assim, a aplicação como um todo pode ser dividida em dois módulos, em que o primeiro define a coleta de dados externos para compor o mapa principal da aplicação, possibilitando todo o tratamento desses dados até a sua disponibilização por meio de um servidor de mapas, como o Geoserver, permitindo o consumo dessa informação conforme os padrões estabelecidos pela Open Geospatial Consortium (OGC). Já o segundo módulo é a aplicação dos algoritmos em algum dado que foi feito o upload pelo usuário, assim como a visualização dos resultados na interface desenvolvida, através de um mapa, como dito anteriormente. Das funcionalidades implementadas, o sistema exibe o valor central de cada agrupamento em relação a cada um dos atributos selecionados, além de exibir todas as cidades associadas a um determinado agrupamento. Além disso, permite a exportação dos dados exibidos em tela através de um relatório no formato de PDF. No mapa principal, para cada agrupamento formados e suas respectivas cidades é exibido uma camada vetorial com coloração distinta, facilitando a compreensão do resultado pelo usuário. Por fim, é exibido um mapa de calor para o usuário compreender a importância de cada atributo dentro de um determinado agrupamento. Dessa forma, implementou-se um SIG utilizando tecnologias opensource assim como conceitos do KDD. Assim, o sistema permite a customização das funcionalidades e ferramentas conforme a necessidade do usuário e sem custos adicionais com licenças ou assinaturas de planos. Como trabalhos futuros, planeja-se adicionar outros algoritmos além do Kmeans para geração dos agrupamentos, além de permitir o próprio sistema de sugerir qual seria o mais ideal. |
| Palavras-chave | Mineração de Dados, Sistema de Inteligência Geográfica, Desastres Ambientais |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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