GeoRisc

Baldoino Fonseca

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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