Classificação de agregados de rochas ígneas quanto a sua alteração por meio de processamento digital de imagens

dc.contributorSenger, Luciano José
dc.contributor935.911.979-68
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4767325H4&tokenCaptchar=03AGdBq27pxV01W27uhxYr1K88ERbNFntEJ-SGGSQPiYwAD6a8Zr1-n59GxfulyUamahSoVtBpHhy0ICBw_OpvF9KzuxeCc6kIu0AWW5cT_IKgpjua4ajIEtAj9j-91Y9n07RzN9wCMBF1bc2zDPk8_eRHGa2PtyWkTz5MHPgcZRXiMZTXWGaLLb3BELakA5_u8T2lPFTHan7nBTzQZD6fePsIJe44CBtRUcGUWLvSO2M_AUaymT1iIb0RlcmoujJuVieCEAVlAt10Qw2z5Rs4U1uPJVhp9UzvKzEY3kiUf_Zz0h9yDRYCUXvF0VxUmfnZEddWzUcRmmrpaaRkAJE62XBC9KQg_Y3de0VYgJ3jHax-BG7howdX1flTDDmXD22LuTfke04sI_YoeOE3ByWeU4OxO7qdh0RJxtnVNkXLaNU6Hr0EAm8fVMbS2fENVl5FLt0b2vP7YXiz9yju06uTGTTnQWmpCkqKAA
dc.contributorGouveia, Lilian Tais de
dc.contributor019.117.689-30
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4770520E6&tokenCaptchar=03AGdBq26GyCFpb2B6Y5FUPmkBgrq1yQ6gwJGq4Jq-JSI4Z78OLzt-Qw0Ut8EayiYiZ7GCCMSG6Z_P9VgxYLpOwthDDXnFfGFFOapjVXoe_fDRpoGPow9sih_Vh4AnGXNYCCg8uAACjETyOxDF3oZTo-MbEO0wRj-KkypDLDjWEbpwCPubf9ASliMlotWZGiA2uuhvl36qJtywFZuzVRn6fSHJ_NuKzZ18MsCQJowUG2Cs-CswUGq4JhH8oe1A2zI8RJ128VmFbm7jNuR1nhuLokz1stlI1cFbgQNrF_fWnDjimeS6mdoRylbJ_dpcCD0RMh8ZUWMLzAljCGPxWDx30A54do_LQ00KbmV26kEHXIvWg9T0ZgNFvB4g2uR1uPjljvZu_mClQYZACxdanKR66sDejN7yzZPF-sJdx39x7bMSilInnmHDSYS5VGgZVjsMfCv1Gz3gzEhQrvvdQk66gtezIVZGUtjEKw
dc.contributorCampos Jr., Arion de
dc.contributor014.357.789-10
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4708079Y6&tokenCaptchar=03AGdBq24XZs1nqDzmVPFNRMrlvALgPZGipBztL199uCCtgCqModLgb1Sdpjsyodpm0J0Fh_IL7r8HE968QHYy4NjxNOOO1v5WNE2beVtN8tJ4p671EoJF4v0VvkGca80z1VvW5QQXRQkE5L9ePW3lLQxaT9TGXE8wiy0Y0dht7W0gTK38dJVv14QeF6-IpGHKqieNpBYlQKHLRESM-0ZEIxCRAAWJAy3O--xjE-yUGlVDcd_mx8j1IYXsDQev2__1A4Bn_FdtgAbkYGwmpEXC_AH6hl77xtoaGcT_NPNsdx3hr7o_rosGU7gxj9PsEv5Q1HG0fmogvqMj_vMa07o0qtILYmlyVBg3PzWKZNKv-F1_48h_JZThqyD-oN9PjjIiWB7spl_5I1rkNIW0MDR6WExYV4EZIw3Fp6FEm_hQLgQ1li8ups3HWR85ip3iJ08MnEbhFJgA_CsbgBW0WsWiHA0PSIRjXR808w
dc.contributorIshii, Renato Porfírio
dc.contributor807.604.141-49
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4771212Y5&tokenCaptchar=03AGdBq26KLV1PanZoVfp2uNpQ6_ln9U7ik1kZRXrYb_D0zIm9yhvauH9pXJ3WODE9apX1E3KbH9mIkIjv0gde0283WvS9MccbJMFZiTMB0VDgDOejKkhPOz5ZSeLx8Tj5xewfkrQowHqrp4vhJ6bG2zU4Lp-ean_l5q24K7KMB99mwJFSJcxrx1jj0tIpH08Dzfscn5y-14MHDl7loQ73DmXrsExcjHA_SiK6GWl03w8wLoRRmUzDUFoHau4hIHPPVVQa1ZG31AZY-LeqWIKvpAzCqBhcVMJsVtGqIoMhpNC3afTSGgL_EaqS4PxhrrrfofJKgzDOOZiSXdO0Br32pmvhyYn_8DCnQqmWR2phiRCUzixOTH8l9-SgymrQ7OBjFXubKt4J9OZV4vEnnQfl5nGLuCypwJSZNdtHEkzheqt15D7hkYiy8_tJ1eHTs6AVUmTUXiYn22BAfgpQvwEIFFLYFdS2L6lr0Q
dc.contributorUniversidade Estadual de Ponta Grossa
dc.contributorFACOM / UFMS
dc.creatorKohler, Rogério Kraft
dc.date2021-11-03T14:50:02Z
dc.date2021-11-03
dc.date2021-11-03T14:50:02Z
dc.date2021-08-06
dc.date.accessioned2023-08-31T23:34:56Z
dc.date.available2023-08-31T23:34:56Z
dc.identifierKOHLER, Rogério Kraft. classificação de agregados de rochas ígneas quanto a sua alteração por meio de processamento digital de imagens. Dissertação (mestrado em Ciências da Computação) Universidade Estadual de Ponta Grossa. Ponta Grossa. 2021.
dc.identifierhttp://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3486
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8568368
dc.descriptionThe construction of quality roads/highways depends on the choice of material that offers strength, durability and safety, described in civil engineering standards. The mineral aggregate is commonly used in large scale on paving works and, naturally, it can suffer alterations in its physical-chemical structure due to weather conditions. Such alteration in the aggregate, when used in paving works may reduce quality and durability. The objective of the present study was to investigate the use of Digital Image Processing in the classification of igneous rock aggregates, taking into account the degree of alteration, and thus allocate them in the most appropriate way for use in asphalt sidewalk construction. The materials investigated were basalt and granite. The use of texture analysis tools such as grayscale, frequency of Red, Green, Blue channels, entropy, Local binary patterns, Local binary patterns Uniform and Co-occurrence matrix have been investigated. The classifiers used were K-Nearest Neighboors, Multi-layer Perceptron, Decision Tree, Naive Bayes and Random forest. The results were submitted to statistical analysis from the Friedman and Nemenyi test to verify statistical differences. It was concluded that the texture descriptors are promising regarding to classification as to the degree of alteration of the aggregates, presenting results of 100% accuracy, in some cases, for both types of aggregates. The texture descriptors LBP, LBPU, GLCM showed good results for the group A tests, while the RGB channel frequencies and grayscale showed good performance in the group B experiments. The KNN and Random forest algorithms proved to be effective in the classification task. Promising results were also observed when granite and basalt are combined and when using samples of the aggregate or the full image.
dc.descriptionA construção de estradas de qualidade depende da escolha de material que ofereça resistência, durabilidade e segurança, descritas em normas próprias da engenharia civil. O agregado mineral é, comumente, utilizado em larga escala nas obras de pavimentação e, naturalmente, pode sofrer alteração em sua estrutura física-química devido ao intemperismo. Tal alteração no agregado, quando usado em obras de pavimentação, pode reduzir a qualidade e durabilidade. O objetivo do presente estudo foi investigar o uso de Processamento digital de imagem na classificação de agregados de rochas ígneas levando em conta o grau de alteração, e assim destiná-las da forma mais correta para uso em construção de pavimentos asfálticos. O material investigado foi o basalto e o granito. O uso de ferramentas de análise de textura como a escala em tons de cinza, a frequência dos canais Red, Green, Blue, a Entropia, Local binary patterns, Local binary patterns Uniform e Matriz de co-ocorrência foram investigados. Os classificadores utilizados foram o K-Nearest Neighboors, Multi-layer Perceptron, Árvore de decisão, Naive Bayes e Random forest. Os resultados foram submetidos à analise estatísticas por meio de teste de Friedman e Nemenyi para verificar diferenças estatísticas. Concluiu-se que os descritores de textura são promissores para classificação quanto ao grau de alteração dos agregados, apresentando resultados de 100% de acerto, em alguns casos, para ambos os tipos de agregados. Os descritores de textura LBP, LBPU, GLCM apresentaram resultados promissores para experimentos com amostras de imagens sem ruído, enquanto as frequências dos canais RGB e a escala dos tons de cinza mostraram bom desempenho nos experimentos com imagens completas. Os algoritmos KNN e Random forest se mostraram eficazes na tarefa de classificação. Observou-se, ainda, resultados promissores quando granito e basalto são combinados e quando se utiliza amostras do agregado ou a imagem completa.
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Estadual de Ponta Grossa
dc.publisherBrasil
dc.publisherDepartamento de Informática
dc.publisherPrograma de Pós Graduação Computação Aplicada
dc.publisherUEPG
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subjectanálise de textura
dc.subjectmineração de dados
dc.subjectagregados minerais
dc.subjectclassificação
dc.subjecttexture analysis
dc.subjectdata mining
dc.subjectmineral aggregate
dc.subjectclassification
dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.titleClassificação de agregados de rochas ígneas quanto a sua alteração por meio de processamento digital de imagens
dc.typeDissertação


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