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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/40536| Tipo: | TCC |
| Título: | Ondas de instabilidade tropical: análise de padrões através de redes neurais artificiais |
| Autor(es): | Solha, Erik Zarko Macêdo |
| Orientador: | Ferreira, Antônio Geraldo |
| Coorientador: | Krelling, Ana Paula Morais |
| Palavras-chave: | Ondas oceânicas;Oceanografia;Mapas auto-organizáveis;Oceano |
| Data do documento: | 2018 |
| Instituição/Editor/Publicador: | Laboratório de Ciências do Mar |
| Citação: | SOLHA, E. Z. M. Ondas de instabilidade tropical: análise de padrões através de redes neurais artificiais. 2018. 34 f. TCC- Trabalho de Conclusão de Curso- (Graduação em Oceanografia) - Instituto de Ciências do Mar, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018. |
| Resumo: | Este trabalho tem como objetivo a aplicação de um método para detecção de padrões em imagens de concentração de clorofila-a, a fim de se identificar padrões causados por Ondas de Instabilidade Tropical (OIT). Para isto foi utilizada a técnica de Mapas Auto-organizáveis(SOM, do inglês Self Organizing Maps ) associada a dados de clorofila dos anos de 2005 a 2016, obtidos através do sensor MODIS que se encontra acoplado no satélite Aqua. Foram criados 12 SOM, um para cada ano, contendo 15 nós que correspondem aos padrões detectados no ano em questão. Esses padrões foram analisados e comparados com trabalhos prévios a fim de validar a utilização desse método para identificação de OIT no Atlântico Tropical. O método se mostrou eficiente em seu propósito, uma vez que apresentou padrões semelhantes à OIT em alguns nós e foi possível a identificação dos dias em que essas ondas ocorreram. Porém existe a possibilidade de aprimoramento inserindo outros parâmetros, como a Temperatura de Superfície do Mar (TSM), aos SOM para melhor identificação dessas ondas. |
| Abstract: | This study’s goal is to apply a pattern detection method for chlorophyll-a concentration images in order to identify potential patterns of Tropical Instability Waves(TIW). To achieve this goal the Self Organizing Maps (SOM) technique was applied to chlorophyll data from 2005 to 2016, acquired from the MODIS sensor on board of the Aqua satellite. 12 SOM were made - one for each year - with 15 nodes each that correspond to the detected patterns. These patterns were analyzed and compared with previous research in order to validate the use of this method to identify TIW in the Tropical Atlantic. The method was shown proper for its purpose. Wavelike patterns were found in the nodes and was possible to identify the days on which these waves occurred. However, there is still possibility to improve this method effectiveness through the usage of Sea Surface Temperature (SST) data as well as chlorophyll to best identify the TIW patterns. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/40536 |
| Aparece nas coleções: | OCEANOGRAFIA - TCC |
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