Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/83223
Title: Visualização da correlação de padrões ambientais na China
Other Titles: VISUALIZATION OF ENVIRONMENTAL PATTERN CORRELATION IN CHINA
Authors: Lameira, João Miguel Rocha 
Orientador: Polisciuc, Evgheni
Machado, Fernando Jorge Penousal Martins
Keywords: Visualização de informação; visualização de dados; correlação; poluição; vento; visualization information; visualization of data; correlation; pollution; wind
Issue Date: 2-Feb-2017
Serial title, monograph or event: VISUALIZAÇÃO DA CORRELAÇÃO DE PADRÕES AMBIENTAIS NA CHINA
Place of publication or event: Departamento de Engenharia Informática da FCTUC
Abstract: A visualização de informação é uma disciplina e área de investigação relativamente recente, que ganhou maior ênfase nas últimas décadas com a evolução tecnológica. Através desta nova ferramenta de exploração, interpretação e apresentação de dados, tornou-se possível a implementação de novas formas de representação gráfica, que abrange várias áreas do conhecimento desde as ciências até as artes.Esta dissertação foca-se na criação de métodos de visualização georreferenciados que representam graficamente os dados da poluição, do vento e do uso do solo na China com o objetivo de construir narrativas visuais que permitam explorar os dados. Assim, pretende-se aplicar técnicas de visualização de informação capazes de sintetizar e interpretar os dados. Estes dados, de carácter geoespaciais, permitem-nos tanto representar os níveis de poluição, velocidade e direção do vento em diferentes pontos da China como analisar o seu dinamismo ao longo do tempo.Para visualizar estes dados, foram utilizadas duas abordagens distintas. A poluição e o uso do solo com representações sobre o mapa através de isolines e o vento com representação por partículas. Desta forma, pretende-se tanto representar os dados como sobrepore-los a partir de várias camadas com o intuito de identificar padrões e correlaciona-los. Posteriormente, também é proposto a implementação de uma interface para melhor exploração e análise dos dados....................................................................................
The visualization of information is a discipline and field of research relatively recent, that gained more emphasis in the last decades with the technological evolution. Through this new tool of exploration, interpretation and presentation of data, it became possible to implement new forms of graphic representation, which covers various areas of knowledge, from sciences to arts.This dissertation focuses on the creation of georeferenced visualization methods, which graphically represent the pollution, wind and land use data in China, in order to construct visual narratives that allow the exploration of information.Thus, it is intended to apply information visualization techniques capable of synthesizing and interpreting the data. These geospatial data allow us to represent pollution levels, wind speeds and direction in different parts of China, and to analyze their dynamism over time.To view this data, two different approaches were used. The pollution and land use with representations on the map, through isolines, and the wind with particle representation. This way, it is intended both to represent the data and to superimpose them from several layers in order to identify patterns and correlate them. In addition, the implementation of an interface is proposed for a better exploration and analysis of the data.............................................................................................................................................................................
Description: Dissertação de Mestrado em Design e Multimédia apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: https://hdl.handle.net/10316/83223
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado

Files in This Item:
File Description SizeFormat
dissertação_JoãoLameira_2017.pdf12.17 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record

Page view(s) 50

500
checked on Mar 26, 2024

Download(s) 50

533
checked on Mar 26, 2024

Google ScholarTM

Check


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons