Exploração e análise de dados coletados pelo sistema integrado de monitoramento ambiental utilizando técnicas de visual analytics

Abstract

The man intervention process in the environment has huge influence on the changes that occur in it. It is important monitoring the features and phenomena involved in this process to identify, interpret and control such changes. The identification of fast varying phenomena requires a high temporal resolution dataset, what can constrain remote sensing utilization, due to insufficient data collection rate. On the other hand, the analysis of changes caused by slow processes is done from long historical records, which come from a periodic data acquisition during a long period of time, which can make traditional technique, such as fieldwork campaings, an inappropriate approach due to the rate of collection. The technological development has been raising the use of automated sensors to collect data, such as the Environmental Monitoring Integrated System (Sistema Integrado de Monitoramento Ambiental, SIMA) that is the source of dataset used in this project. In the SIMA project, a set of platforms, which are capable of collecting air and water attributes automatically and periodically, are anchored to hydroelectric power dams. However, the dataset may be incomplete because of problems in one or more of the following phases: acquisition, transmission or storing. Due to huge amount of multivariate temporal data and the lack of dataset in some cases, the visual and interactive exploration can support the task of its characterization. In this project, Information Visualization techniques are applied to dataset characterization process, searching for features that may affect the quality of the associated phenomena analysis. Standards for data modelling and availability, aiming the flexibility for application development and interoperability among resources, have also been investigated...

O processo de intervenção do homem no meio ambiente tem grande influência sobre as alterações que nele ocorrem. É importante monitorar características e fenômenos envolvidos neste processo, visando identificar, interpretar e controlar tais alterações. A identificação de fenômenos que variam com rapidez exige dados em alta resolução temporal, fato que pode prejudicar a utilização de Sensoriamento Remoto, pois a frequência de obtenção de dados de uma mesma região pode ser insuficiente. Por outro lado, o estudo de alterações causadas por processos lentos é realizado mediante a análise de longas séries históricas, construídas por meio de aquisições periódicas de dados por um longo período, podendo inviabilizar metodologias de coletas em campo, em razão de dificuldades associadas à logística para execução de tais coletas. O desenvolvimento tecnológico tem impulsionado a utilização de sensores para a realização de coletas automatizadas e periódicas de dados, como o Sistema Integrado de Monitoramento Ambiental (SIMA), cujo conjunto de dados é utilizado neste trabalho. O projeto SIMA é composto por um conjunto de plataformas fundeadas em reservatórios hidrelétricos, capazes de coletar automática e periodicamente atributos do ar e da água. No entanto, podem existir falhas no conjunto de dados causadas por problemas na coleta, na transmissão ou no armazenamento dos registros. Em razão da existência de grande quantidade de dados temporais multivariados e pela possibilidade de falhas, a exploração visual e interativa auxilia na caracterização do conjunto. Neste trabalho, foram investigadas abordagens com a aplicação de técnicas de Visualização de Informação na extração de características do conjunto de dados, as quais impactam a qualidade da análise dos fenômenos associados...