Texto completo
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| Autor(es): |
Daniel Cintra Cugler
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação |
| Data de defesa: | 2014-01-09 |
| Membros da banca: |
Claudia Maria Bauzer Medeiros;
Clodoveu Augusto Davis Junior;
Luciano Antonio Digiampietri;
André Santanchè;
Fábio Luiz Usberti
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| Orientador: | Claudia Maria Bauzer Medeiros |
| Resumo | |
Bancos de dados de observações biológicas contêm informações sobre ocorrências de um organismo ou um conjunto de organismos detectados em um determinado local e data, de acordo com alguma metodologia. Tais bancos de dados armazenam uma variedade de dados, em múltiplas escalas espaciais e temporais, incluindo imagens, mapas, sons, textos, etc. Estas inestimáveis informações podem ser utilizadas em uma ampla gama de pesquisas, por exemplo, aquecimento global, comportamento de espécies ou produção de alimentos. Todos estes estudos são baseados na análise dos registros e seus respectivos metadados. Na maioria das vezes, análises são iniciadas nos metadados, estes frequentemente utilizados para indexar os registros de observações. No entanto, dada a natureza das atividades de observação, metadados podem possuir problemas de qualidade, dificultando tais análises. Por exemplo, podem haver lacunas nos metadados (por exemplo, atributos faltantes ou registros insuficientes). Isto pode causar sérios problemas: em estudos em biodiversidade, por exemplo, problemas nos metadados relacionados a uma única espécie podem afetar o entendimento não apenas da espécie, mas de amplas interações ecológicas. Esta tese propõe um conjunto de processos para auxiliar na solução de problemas de qualidade em metadados. Enquanto abordagens anteriores enfocam em um dado aspecto do problema, esta tese provê uma arquitetura e algoritmos que englobam o ciclo completo da gerência de metadados de observações biológicas, que vai desde adquirir dados até recuperar registros na base de dados. Nossas contribuições estão divididas em duas categorias: (a) enriquecimento de dados e (b) limpeza de dados. Contribuições na categoria (a) proveem informação adicional para ambos atributos faltantes em registros existentes e registros faltantes para requisitos específicos. Nossas estratégias usam fontes de dados remotas oficiais e VGI (Volunteered Geographic Information) para enriquecer tais metadados, provendo as informações faltantes. Contribuições na categoria (b) detectam anomalias em metadados de observações biológicas através da execução de análises espaciais que contrastam a localização das observações com mapas oficiais de distribuição geográfica de espécies. Deste modo, as principais contribuições são: (i) uma arquitetura para recuperação de registros de observações biológicas, que deriva atributos faltantes através do uso de fontes de dados externas; (ii) uma abordagem espacial para detecção de anomalias e (iii) uma abordagem para aquisição adaptativa de VGI para preencher lacunas em metadados, utilizando dispositivos móveis e sensores. Estas contribuições foram validadas através da implementação de protótipos, utilizando como estudo de caso os desafios oriundos do gerenciamento de metadados de observações biológicas da Fonoteca Neotropical Jacques Vielliard (FNJV), uma das 10 maiores coleções de sons de animais do mundo (AU) | |
| Processo FAPESP: | 11/19284-3 - Apoio à Coleta e Curadoria de Metadados de Observações Biológicas |
| Beneficiário: | Daniel Cintra Cugler |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |