Uma abordagem para mineração de dados e visualização de resultados em imagens batimétricas

Abstract

A batimetria é a medida da profundidade em distintos lugares de uma massa de água, e também a informação derivada de tais medições. Possui diversas aplicações importantes e tem atraído cada vez mais interesse nos últimos anos. Mapas batimétricos podem cobrir toda a extensão do globo terrestre. Entretanto, a análise apenas por inspeção visual destes mapas pode ser difícil, devido a variações sutis na conformação do solo oceânico. Assim, seria interessante a disponibilização de ferramentas computacionais capazes de auxiliar ao especialista de domínio nos mais diversos problemas relativos a imagens batimétricas, analisando-as de forma automática ou semi-automática. A contribuição deste trabalho é uma abordagem para a utilização da mineração de dados para tal análise, e de uma iconografia para a visualização dos resultados da mineração e de características do próprio mapa. São propostas técnicas para o processamento da imagem de entrada, a fim de extrair da mesma registros e atributos que possam ser processados por algoritmos clássicos da mineração de dados. Também é proposta uma iconografia para a visualização dos resultados do processo de descoberta de conhecimento e das características de áreas processadas do mapa. Finalmente a abordagem proposta é testada, aplicando-a sobre uma base de dados real, com supervisão de um especialista de domínio.

Bathymetry is the measurement of the depth at various places in a body of water, as well as information derived from such measurements. It has several important applications, and has been attracting increasing interest over the last years. Bathymetry maps may cover the entire extent of the Earth globe. However, the analysis of such maps by visual inspection solely is difficult, due to subtle variations on the seafloor conformation. Thus, it would be interesting to have available computational tools capable of assisting a domain expert in problems related to bathymetry images, by analyzing them automatically or semi-automatically. The contribution of this work is an approach to use data mining for such analysis, and an iconography for results visualization, as well as map characteristics. We propose techniques to process input images, in order to extract records and their features, which can be processed by classic data mining algorithms. We also propose an iconography for visualization of knowledge discovery process results, as well as characteristics of areas in the processed map. Finally, the proposed approach is tested by applying it on a real database, under a domain expert supervision.