Decomposição automatizada de imagens em fatores geomorfológicos

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Carvalho, Paulo Roberto Moura de
• Orientador(a): Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Tecnologia mineral
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/218224

Nos estudos das geociências, dados de amostragem regular (ex.: imagens) são observações de estruturas geológicas. Assim, espera-se que elas retratem a grande riqueza de feições e complexidade estrutural que a natureza apresenta. Remover ruído puramente aleatório desses dados (sem uma estrutura espacial) é uma tarefa trivial. Separar feições com estruturas espaciais diferentes, por exemplo, variações de relevo da escala de 10km das variações na de 1km, é de crescente interesse na atividade de geomodelagem. No entanto, esse objetivo requer um algoritmo sofisticado. Os métodos existentes para essa tarefa requerem uma parametrização cujo ajuste é tarefa laboriosa, por vezes tediosa, e objeto de interpretação. Após visitar os principais métodos para decomposição estrutural manual e com aprendizado de máquina, esta tese propõe um algoritmo que automatiza a decomposição estrutural baseando-se no variograma. Ou seja, um dado de entrada cujo variograma apresente múltiplas estruturas com diferentes escalas e anisotropias é decomposto automaticamente em imagens cujos variogramas individuais correspondem a cada estrutura. Software de código aberto foi escrito para testar o algoritmo proposto com um dado sintético cujo variograma contém quatro estruturas imbricadas. Os resultados mostraram eficácia semelhante ao da krigagem fatorial, porém de forma automatizada e com bom desempenho computacional.