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Melhoria do tratamento de obstáculos na abordagem de agrupamento de dados espaciais SWMU clustering
dc.contributor.author | Gallo, Gabriel Passatuto | |
dc.date.accessioned | 2021-01-12T19:39:13Z | |
dc.date.available | 2021-01-12T19:39:13Z | |
dc.date.issued | 2020-08-20 | |
dc.identifier.citation | GALLO, Gabriel Passatuto. Melhoria do tratamento de obstáculos na abordagem de agrupamento de dados espaciais SWMU clustering. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13671. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13671 | |
dc.description.abstract | The technological has been improved considerably in recent years, providing the great benefits to several areas of application. Among these areas, agriculture had a great boost, enabling the increasing of the production and at the same time reducing costs and environmental impacts through crop management techniques, thus in this sense practicing the concepts of Precision Agriculture (AP). One of the methods used in PA is to design the planted area in smaller plots with similar values of soil and plant attributes, known as management zones or differentiated management units (UGDs). In this way, spatial data clustering algorithms are used to create UGD maps, in which they depict soil variability. Spatial Ward’s Management Units Clustering (SWMU Clustering) is an approach to spatial data clustering that enables the design of UGDs in AP. Its main advantage over related approaches is the significant reduction of stratification in clusters, obtaining maps of UGDs that are easily interpretable by the end user. This Master’s research investigated how to improve the management of spatial obstacles performed by the SWMU Clustering approach. In this sense, two new strategies were proposed: Replacement Strategy for the Set of Internal Samples to Obstacles and Buffer Strategy. These strategies were compared to the original strategy of the SWMU Clustering approach, showing that the Buffer strategy generated the best results. In addition, as a result of this research, an web application was developed for the SWMU Clustering approach, making it available as a service so that the end user can interact with the SWMU Clustering ap, from sending the input data until the visualization of the UGD results. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Banco de dados | por |
dc.subject | Dados espaciais | por |
dc.subject | Mineração de dados | por |
dc.subject | Agrupamento de dados | por |
dc.subject | Agricultura de precisão | por |
dc.subject | Zonas de manejo | por |
dc.subject | Database | eng |
dc.subject | Spatial data | eng |
dc.subject | Data mining | eng |
dc.subject | Data clustering | eng |
dc.subject | Precision agriculture | eng |
dc.subject | Management zones | eng |
dc.title | Melhoria do tratamento de obstáculos na abordagem de agrupamento de dados espaciais SWMU clustering | por |
dc.title.alternative | Improved handling of obstacles in the SWMU clustering spatial data clustering approach | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Ciferri, Ricardo Rodrigues | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8382221522817502 | por |
dc.description.resumo | O cenário tecnológico vem se ampliando consideravelmente nos últimos anos, trazendo os mais diversos benefícios para inúmeras áreas de aplicação. Dentre essas áreas, a agricultura teve um grande impulso, conseguindo elevar a sua produção e ao mesmo tempo reduzir custos e impactos ambientais por intermédio de técnicas de gestão da lavoura, praticando assim, os conceitos de Agricultura de Precisão (AP). Um dos métodos usados em AP é o delineamento da área plantada em parcelas menores com valores semelhantes de atributos de solo e de planta, conhecido como zonas de manejo ou unidades de gestão diferenciada (UGDs). Desse modo, o agrupamento de dados espaciais é usado para criação de mapas de UGDs, nos quais retratam a variabilidade do solo. Spatial Ward’s Management Units Clustering (SWMU Clustering) é uma abordagem de agrupamentos de dados espaciais que possibilita o delineamento de UGDs em AP. A sua principal vantagem com relação a outras abordagens correlatas é a redução significativa da estratificação nos agrupamentos, obtendo-se mapas de UGDs facilmente interpretáveis pelo usuário final. Tendo isso exposto, esta pesquisa de Mestrado investigou como melhorar o gerenciamento de obstáculos espaciais realizado pela abordagem SWMU Clustering. Nesse sentido, foram propostas duas novas estratégias: Estratégia de Substituição do Conjunto de Amostras Internas aos Obstáculos e Estratégia de Buffer. Essas estratégias foram comparadas com a estratégia original da abordagem SWMU Clustering, mostrando que a estratégia de Buffer gerou os melhores resultados. Além disso, como resultado desta pesquisa foi desenvolvida uma aplicação web para a abordagem SWMU Clustering, disponibilizando-a como um serviço para que o usuário final possa interagir e usar a abordagem, desde o envio dos dados de entrada até a visualização dos resultados de delineamento de UGDs. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS | por |
dc.description.sponsorshipId | CAPES: 88882.426558/2019-01 | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2045501843408345 | por |