Divisão de Engenharia Civil Ano: 2020
(Turma 2020, TGs 2020)
Modelagem matemática e computacional da dinâmica de ocupação territorial devido a operação de
aeroporto regional
(pdf
1,56 MB)
Autor: Maximiliano Cavalcante Dias Souza
Orientador(es): Marcelo Xavier Guterres
Relator(es): Anderson Ribeiro Correia
Ano: 2020
Resumo:
"Os aeroportos regionais são um importante fator no desenvolvimento econômico. Vários tipos
de análises são realizadas para entender os aspectos econômicos dos aeroportos regionais.
Entre tais aspectos podemos citar o uso e ocupação do solo. Neste sentido, este trabalho
oferece uma metodologia de classificação da região do entorno de aeroportos regionais, por
meio da utilização de sensoriamento remoto, geoprocessamento e aprendizado de máquina. O
estudo consistiu em um método de classificação de imagens, tendo como insumo fotografias
de satélites LANDSAT, processadas pelo Sistema de Informação Geográfica (SIG). Essa
classificação foi feita por processos computacionais de aprendizado de máquina e análises
estatísticas, como teste de hipótese, box plots e coeficiente Kappa. As análises estatísticas
ajudaram a entender os resultados e verificar se esse tipo de método aplicado a aeroportos
regionais é eficiente. As conclusões estatísticas mostraram que o método é eficiente quanto a
classificação proposta, porém ainda apresenta dificuldades e limitações para obter
classificações consistentes, como a necessidade de efetuar um treinamento mais rigoroso.
Esse trabalho contribuiu para entender o funcionamento das metodologias de
geoprocessamento de imagens aplicadas a aeroportos regionais."
Abstract:
"Regional airports are important factors in economic development. Many types of analysis are
made for understanding economic aspects around regional airports. Among these aspects we
find ground use and occupation. In this context, this study offers a methodology for
classifying regional airport’s surroundings through remote sensing, geoprocessing and
machine learning. This study consisted in an image classification method using LANDSAT
satellite pictures as input, processed by Geographic Information System (GIS). This
classification was made by computational processes of machine learning and statistical
analysis, such as hypothesis testing, box plots and Kappa coefficient. The statistical analysis
helped in the understanding of the results and further verification of the effectiveness of this
method. The statistical conclusions showed that the method is efficient regarding the study’s
proposition, but still have some difficulties and limitations to obtain consistent classifications,
such as the need to perform very rigorous machine learning training. This study also
contributed to the understanding of the functioning of methodologies of geoprocessing of
images applied to regional airports."