SISTEMA DE APOIO A DECISÃO NA ANÁLISE E IDENTIFICAÇÃO DE BACIAS HIDROGRÁFICAS COM MAIORES RECURSOS HIDROGRÁFICOS
Por: Gabriel Kaufmann • 16/5/2019 • Monografia • 16.682 Palavras (67 Páginas) • 228 Visualizações
UNIVERSIDADE DA REGIÃO DA CAMPANHA[pic 1]
CAMPUS UNIVERSITÁRIO DE SÃO GABRIEL - RS
CENTRO DE CIÊNCIAS DA ECONOMIA E INFORMÁTICA
CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
Titulo
SISTEMA DE APOIO A DECISÃO NA ANÁLISE E IDENTIFICAÇÃO DE
BACIAS HIDROGRÁFICAS COM MAIORES RECURSOS HIDROGRÁFICOS
Claudir Gabriel Kaufman Jr
Maiquel Silva Oliveira
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São Gabriel
2009
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CLAUDIR GABRIEL KAUFMAN JR
MAIQUEL SILVA OLIVEIRA
TÍTULO
SISTEMA DE APOIO A DECISÃO NA ANÁLISE E IDENTIFICAÇÃO DE
BACIAS HIDROGRÁFICAS COM MAIORES RECURSOS HIDROGRÁFICOS
Monografia apresentada à Universidade da Região da Campanha - Campus Universitário de São Gabriel, como requisito parcial para obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informação.
Professor-Orientador: MS. Luis Eduardo Vieira
São Gabriel
2009
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AGRADECIMENTOS
Primeiramente agradecemos a Deus por ter nos propiciado tal oportunidade tão grandiosa e cheia de obstáculos, que nos fazem ser positivistas.
Às nossas famílias, que são os maiores responsáveis por chegarmos aonde chegamos, amamos vocês.
Às nossas companheiras, por sempre nos momentos difíceis estarem aos nossos lados.
Ao nosso orientador, Luis Eduardo, por sempre acreditar que éramos capazes e incentivar a enfrentar tal dificuldade que muitos recusaram.
A Profª. Neuza Porto, pela ajuda e orientação no que se refere aos cálculos matemáticos.
A Profª. Alzira, pela ajuda na parte da formatação e metodologia desta monografia.
Ao Profª. Rafael Cruz, pelas aulas em Gestão Ambiental e entrevistas concedidas.
Aos nossos colegas de aula que são grandes responsáveis pelas ajudas nos trabalhos que antecederam este.
A todas as pessoas que de alguma forma contribuíram para a realização desse trabalho.
TÍTULO[pic 9]
SISTEMA DE APOIO A DECISÃO NA ANÁLISE E IDENTIFICAÇÃO DE
BACIAS HIDROGRÁFICAS COM MAIORES RECURSOS HIDROGRÁFICOS
RESUMO
O processamento de imagens é um dos principais segmentos da tecnologia de informação, e está em grande ascensão. Processar uma imagem consiste em extrair a informação contida em seu interior, transformando-a sucessivamente. Alguns fins que utilizam esta diretiva são: visão artificial, reconhecimento de padrões, sensoriamento remoto entre outros. Na área do geoprocessamento procura-se através das imagens captadas por um sensor eletrônico extrair importantes informações para auxiliar no processo de tomada de decisão. No Projeto Frag-Rio, o qual visa desenvolver metodologias e tecnologias para Avaliação Ambiental Integrada aplicada ao processo de análise da viabilidade de hidrelétricas na região da Bacia Hidrográfica do Rio Uruguai, possui algumas deficiências nos módulos dos softwares utilizados pela Instituição responsável. Este trabalho teve como objetivo apresentar rotinas e algoritmos referentes ao cálculo de distâncias e ângulos entre confluências de uma imagem, propondo sanar estas dificuldades enfrentadas pelos técnicos da instituição, para uma futura aplicação no projeto citado, sugerindo uma ferramenta de apoio à decisão na análise e identificação de bacias hidrográficas de maior biodiversidade. Assim, além de um inestimável ganho de tempo, pela automação do processo, os técnicos responsáveis terão um auxílio no processo de tomada de decisão. As métricas aqui descritas são aplicadas pixel a pixel em uma imagem matricial, podendo extrair informações geomáticas referentes à identificação de Bacias Hidrográficas de maior biodiversidade. Também foi descrito o Diagrama de Classes e funcionamento dos algoritmos elaborados. As métricas aplicadas neste trabalho são: distância euclidiana, chessboard, city-block, pixel a pixel, cálculo dos ângulos trigonométricos. A implementação dos códigos descritos foram realizadas na Linguagem de Programação JavaTM 2 Standard Edition Development Kit, versão 5.0. À distância pixel a pixel entre as confluências apresentou uma resposta satisfatória tendo uma alta precisão dentre os cálculos avaliados. O cálculo do ângulo mostrou-se eficiente na identificação da geometria angular nas confluências da bacia hidrográfica, sendo que essa informação é de grande importância para o processo de identificação de habitats ricos em biodiversidade na bacia hidrográfica.
Palavras-chave: Processamento de Imagens; Geoprocessamento; Cálculo de Distância.
TITLE[pic 10][pic 11]
SUPPORT SYSTEM DECISION ANALYSIS AND IDENTIFICATION OF LARGER
BASIN WATER RESOURCES
ABSTRACT
Image processing is one of the main segments of information technology, and is improving. Processing an image consists to extract information contained in it, changing it. Some applications that use this policy are: artificial viewing, pattern recognition, remote sensing, among others. For Geoprossessing area, it is usual to search through images captured by an electronic sensor to extract important information assisting in decision-making. It was found some weaknesses in the software modules used for the Frag-River Project. The objective is to develop methodologies and technologies for Integrated Environmental Assessment applied to the process of assessing the feasibility of hydroelectric dams in the basin of the Uruguay River. This study aimed to present routines and algorithms for the calculation of distances and angles between the forks of a picture, proposing to remedy these difficulties faced by the staff of the institution in charge for a future application in the design above, suggesting a tool to support decision analysis and identification of catchments areas of greatest biodiversity. Thus, in addition to an invaluable time saving, by automating the process, the technicians will aid in decision-making process. The metrics described here are applied pixel by pixel in an image matrix, and can extract geospatial information relating to the identification of watersheds with the greatest biodiversity. This was also described in the Class Diagram and operation of the algorithms developed. The metrics applied in this work are: Euclidean distance, chessboard, city-block, pixel to pixel and to calculate angles by trigonometry. The implementation of the codes described was performed in the programming language Java TM 2 Standard Edition Development Kit, version 5.0. A pixel to pixel distance between the junctions showed a satisfactory response with a high accuracy from the calculations evaluated. The calculation of the angle was efficient in identifying the angular geometry at the forks of the river basin, and this information is of great importance to the process of identification of biodiversity-rich habitats in the basin.
Keywords: Image Processing, Geoprossessing, Distance Calculation.
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