
Orientadores: Claudia Pereira Krueger, Günter Seeber e Selma Regina Aranha Ribeiro ; Inclui apendice ; Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias da Terra, Programa de Pós-Graduaçao em Ciencias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 2006 ; Inclui bibliografia ; Resumo: O objetivo desta pesquisa é propor um método para modelagem do relevo oceânico a partir de dados batimétricos usando Redes Neurais Artificiais (RNA). Os dados batimétricos utilizados na pesquisa foram coletados pelo navio de pesquisas oceanográficas Polarstern (Bremerhaven - Alemanha) durante uma expediçao iniciada em julho de 2000 cobrindo uma área situada na Província de Pelágia, entre a Irlanda e o Reino Unido. Os dados batimétricos foram coletados por um sistema multibeam chamado de Hydrosweep DS-2, e foram cedidos pelo instituto de pesquisas alemao Alfred Wegener Institut für Polar und Meeresforschung (AWI). As informaçoes de profundidades e as intensidades de backscatter serviram como base para os experimentos realizados nesta pesquisa. A área selecionada para as investigaçoes, possui uma variaçao em profundidades de 400 m até 1700 m, sendo águas categorizadas como profundas. O método proposto utiliza a técnica das Redes Neurais Artificiais a fim de se executar a interpolaçao e a integraçao desses dados. O modelo proposto consiste em uma RNA com duas camadas escondidas, fazendo uso do algoritmo de treinamento supervisionado backpropagation . Na primeira etapa dos processamentos, como variáveis de entrada para o treinamento da rede, foram adotadas as posiçoes planimétricas das profundidades dadas pelas coordenadas E, N; as intensidades de backscatter e também foram atribuídos pesos binários aos valores numéricos dos 59 PFB's e pesos lineares, utilizando os ângulos de incidencia dos feixes, variáveis estas, denominadas de peso binário e peso linear. Numa segunda etapa foram utilizadas também as coordenadas planimétricas E, N de uma grade gerada pelo interpolador convencional local, o Inverso do Quadrado da Distância (IQD), e o ...
Sensoriamento remoto - Processamento de dados, Redes neurais (Computação), Geodesia, Modelagem geologica, Teses
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