georisc baldoino fonseca. © les/puc-rio problema br-101 – rio-santos quitandinha, petrópolis,...
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GeoRisc
Baldoino Fonseca
© LES/PUC-Rio
Problema
BR-101 – Rio-Santos
Quitandinha, Petrópolis, Dezembro de 2001
Morin, Petrópolis, Dezembro de 2002
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Camadas
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Visão geral
• Usuário– Adicionar plano de uso e ocupação de solo
– Adicionar plano de isolinhas
• Sistema– Gerar plano de declividade a partir do plano de isolinhas
– Utiliza modelo para gerar o mapa de susceptibilidade
– Modelo gera mapa de susceptibilidade• Utiliza escalas pré-definidas (próximo slide)
• Gera aleatoriamente peso para uso e ocupação
• Gera aleatoriamente peso para declividade
• Exemplo: 0,90 x 0,60 + 0,85 x 0,40
– Avaliador “avalia” a solução (Mapa de Inventário)• Ex: todos os locais em que ocorreram deslizamentos foram classificados
como alta susceptibilidade?
– Resultados• Mapa de susceptibilidade
• Modelo com pesos calibrados
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Arquitetura da solução
Uso e ocupação do solo
Isolinhasdeclividade
Pré-processamento
Planos de InformaçãoModeloAbstrato
gerarSusceptibilidade()
Modelo Especialista
gerarSusceptibilidade()
n
i
XiWiS1
1
susceptibilidade
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O loop de feedback
Susceptibilidade
Inventário
AvaliadorAbstrato
avaliarSolucao()
AvaliadorModeloEspecialista
avaliarSolucao()
Para cada ponto d += inventario - susceptibilidade
ModeloAbstrato
gerarSusceptibilidade()
gerar mapamelhor
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Estratégia para gerações de novas soluções
• Algoritmos Genéticos 1. Tipo de codificação da solução
75 – 1001011, 25 – 11001Solução (concatenação)
1001011110012. Geração de uma população representando um conjunto de possíveis soluções
100101111001111101110000111111110001…
3. Atribui valor de fitness (Distância) aos subconjuntos. f(100101111001) = Distância
4. Seleção5. Cruzamento
73 - 10010|0127 – 110|11
6. Mutação74 – 100101026 – 11010
7. Se (Se distância é aceitável)Algoritmo para
Senao Retorna ao passo 3.
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Algoritmo Genético - Resultados
• Melhor resultado obtido
– Qual o modelo gerado?
• Gerado:
– (Vegetation*28+Slope*72)
• Ideal:
– (Vegetation*40+Slope*60)
Observações:
É preciso mais dados! Para realmente verificar o algoritmo.
O processo é lento
Deve ser executado off-line:: fase de treinamento
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Raciocínio Baseado em Casos
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Raciocínio Baseado em Casos
Técnica que busca resolver novos problemas adaptando soluções utilizadas para resolver problemas anteriores
Modelo Rio de JaneiroModelo Minas GeraisModelo …Modelo ….
Base de modelos
Nova região
Verificação do modelo mais adequado
Modelo mais adequado
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Interação com o usuário
Uso e ocupação do solo
Declividade
Windows Explorer
Agentes
gerência
Mapa de Susceptibilidade
gera
Mapa de Inventário
Fórmula c/:- pesos- classes de valores
Calcula distância entre os mapas
Ajusta
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Pontos Flexíveis
• É possível trocar
– O modelo de geração do mapa de susceptibilidade. Mas, é preciso mudanças na implementação, em caso de modelos complexos.
– A forma de avaliação do mapa de susceptibilidade em relaçao ao inventário
– A estratégia do loop de feedback
– Hoje utilizamos algoritmos genéticos e raciocínio baseado em casos, mas isso pode ser alterado
– A quantidade de planos de informação, dependendo do modelo utilizado.
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Plano de Informações
• Como adicionar mais um plano de informações?• Depende do modelo e informação:
n
i
XiWiS1
1
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Desafios encontrados
• Dificuldade na definição dos requisitos da plataforma
– Muitas vezes foram tomados rumos opostos durante o desenvolvimento
– Funcionalidades feitas e desfeitas
– Exemplo: interface web
• Dados (sempre eles) e o que fazer com eles
– O inventário é uma informação recente
– Tivemos dificuldade para obter dados
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Próximos passos
• Implementar outros modelos, necessário mais pessoas.
• Realizar um experimento
– Com 2 planos de informação
• Mostrar modelo gerado
• Acurácia do modelo
• Tempo de convergência do algoritmo
– Com 03 planos de informação
• Ilustrar a flexibilidade da solução
• Ver impactos na acurácia
• Ver impactos no tempo de convergência
– Precisaremos de ajuda para
• Definir a função de acurácia
• Trabalhar com o mapa de inventário
FIM
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