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."