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Projeto
ForestWatchers
Jeferson S. Arcanjo, Eduardo F. P. Luz,
Alvaro L. Fazenda, Fernando M. Ramos
Florestas Tropicais
Exercem papel fundamental no equilíbrio do planeta
No controle do clima
Abrigam a maioria da fauna e flora existentes no mundo
Fonte: Associação mico-
leão-dourado
Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
Florestas Tropicais
Constatante ameaça devido ao desmatamento indiscriminado
Decada passada: 5.8 +/- 1.4 mi ha (totalmente)
2.3 +/- 0.7 mi ha (parcialmente)
Extração de madeira, agropecuária e extensão da infraestrutura do
transporte terrestre
(Achard et. al, Hassan et. al, Nepstad et. al)
Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP -
agosto/2014
Monitoramento de Florestas
Sistemas do INPE:
PRODES (Programa de Cálculo do Desflorestamento da Amazônia)
DETER (Sistema de Detecção de Desmatamento em Tempo Real)
Demanda por especialistas (interpretes de
imagens)
Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
5
ForestWatchers
Lançado em 2012
Governança deficiente
Utilização de imagens gratuitas
É apoiado em sofwtare livre
PyBossa, Python, MapServer, HTML, Linux
Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
6
Ciência Cidadã (Citizen Science)
Projetos no qual voluntários, muitos sem treinamento
científico realizam tarefas científicas (Silvertown).
• Realização de observações, medições, coleta de
dados
• Computação (análise de dados)
Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
Solução para…
Grande volume de dados Limitação dos algoritmos
computacionais
Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
1.6 milhão de imagens  100 anos (A. Westphal)
Aplicações - ForestWatchers
BestTile
Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
Aplicações - ForestWatchers
Deforestation
Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP -
agosto/2014
Aplicações - ForestWatchers
Correct Classification
Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
Grau de
incerteza
Questão principal:
Dados gerados por voluntários são confiáveis?
Hipótese
Wisdom of Crowds – respostas agregadas de um grupo de indivíduos é tão
boa e , em alguns casos, melhor do que a de um único indivíduo (Surowiecki)
Questões a se investigar:
• É possível “rankear” os voluntários e atribuir um peso eles?
• Pode-se classificar as tarefas quanto ao grau de dificuldade?
• Pode-se identificar voluntários maliciosos e descartar as
respostas dadas por eles?
• É possível otimizar as contribuições de forma a concluir as tarefas
mais rapidamente com confiabilidade aceitável?
• Pode-se inserir testes de consistência no sistema para avaliação
dos voluntários?
Problemas
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Arquitetura do
ForestWatchers
BestTile: Fator de redundância
 Fator inicial de redundância: 30 votos para concluir uma tarefa
100 tarefas
analisadas
Redução de
15840
contribuições
1056 *30 =
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BestTile: Dificuldade das tarefas (exemplos)
Task 13351
Votos: 359 (15)
Task 13282
Votos: 353(5) 357(4) 363 (2)
360(2) 358 (2)
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Deforestation
Como
Avaliar?
Conjunto fechado
de respostas
App BestTile
Deforestation: Mapa de cores
Sobreposição
das
contribuições
Conclusões
 Testes estatísticos: é possível avaliar as contribuições dos voluntários, melhorar a
eficiência do sistema e identificar voluntários maliciosos
 Divulgação do ranking: constitui uma forma de motivação dos voluntários
 Tarefas de calibração: são úteis na avaliação dos voluntários (resultados mostram que
especialistas podem ser substituídos, obtendo excelentes resultados)
 Histórico : abordagem efetiva na filtragem de voluntários com baixo desempenho e na
aceleração da convergencia
 Entropia de Shannon: métrica de fácil implementação e computação na classificação da
dificuldade das tarefas
 Mapas de intensidade: forma eficiente de visualização e análise dos dados
 Índice de concordância: métrica interessante para relacionar os polígonos de calibração
(verdade) com os polígonos dos voluntários
 Ranking: estabelecido a partir do IC, é uma forma de classificar os voluntários na App
Deforestation

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Projeto ForestWatchers (por Álvaro Fazenda)

  • 1. 1 Projeto ForestWatchers Jeferson S. Arcanjo, Eduardo F. P. Luz, Alvaro L. Fazenda, Fernando M. Ramos
  • 2. Florestas Tropicais Exercem papel fundamental no equilíbrio do planeta No controle do clima Abrigam a maioria da fauna e flora existentes no mundo Fonte: Associação mico- leão-dourado Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
  • 3. Florestas Tropicais Constatante ameaça devido ao desmatamento indiscriminado Decada passada: 5.8 +/- 1.4 mi ha (totalmente) 2.3 +/- 0.7 mi ha (parcialmente) Extração de madeira, agropecuária e extensão da infraestrutura do transporte terrestre (Achard et. al, Hassan et. al, Nepstad et. al) Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
  • 4. Monitoramento de Florestas Sistemas do INPE: PRODES (Programa de Cálculo do Desflorestamento da Amazônia) DETER (Sistema de Detecção de Desmatamento em Tempo Real) Demanda por especialistas (interpretes de imagens) Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
  • 5. 5 ForestWatchers Lançado em 2012 Governança deficiente Utilização de imagens gratuitas É apoiado em sofwtare livre PyBossa, Python, MapServer, HTML, Linux Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
  • 6. 6 Ciência Cidadã (Citizen Science) Projetos no qual voluntários, muitos sem treinamento científico realizam tarefas científicas (Silvertown). • Realização de observações, medições, coleta de dados • Computação (análise de dados) Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
  • 7. Solução para… Grande volume de dados Limitação dos algoritmos computacionais Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014 1.6 milhão de imagens  100 anos (A. Westphal)
  • 8. Aplicações - ForestWatchers BestTile Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
  • 9. Aplicações - ForestWatchers Deforestation Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014
  • 10. Aplicações - ForestWatchers Correct Classification Defesa de Dissertação - PPGCC-UNIFESP - agosto/2014 Grau de incerteza
  • 11. Questão principal: Dados gerados por voluntários são confiáveis? Hipótese Wisdom of Crowds – respostas agregadas de um grupo de indivíduos é tão boa e , em alguns casos, melhor do que a de um único indivíduo (Surowiecki) Questões a se investigar: • É possível “rankear” os voluntários e atribuir um peso eles? • Pode-se classificar as tarefas quanto ao grau de dificuldade? • Pode-se identificar voluntários maliciosos e descartar as respostas dadas por eles? • É possível otimizar as contribuições de forma a concluir as tarefas mais rapidamente com confiabilidade aceitável? • Pode-se inserir testes de consistência no sistema para avaliação dos voluntários? Problemas
  • 13. BestTile: Fator de redundância  Fator inicial de redundância: 30 votos para concluir uma tarefa 100 tarefas analisadas Redução de 15840 contribuições 1056 *30 = 31680 87.5 93.4 95.8
  • 14. BestTile: Dificuldade das tarefas (exemplos) Task 13351 Votos: 359 (15) Task 13282 Votos: 353(5) 357(4) 363 (2) 360(2) 358 (2)
  • 16. Deforestation: Mapa de cores Sobreposição das contribuições
  • 17. Conclusões  Testes estatísticos: é possível avaliar as contribuições dos voluntários, melhorar a eficiência do sistema e identificar voluntários maliciosos  Divulgação do ranking: constitui uma forma de motivação dos voluntários  Tarefas de calibração: são úteis na avaliação dos voluntários (resultados mostram que especialistas podem ser substituídos, obtendo excelentes resultados)  Histórico : abordagem efetiva na filtragem de voluntários com baixo desempenho e na aceleração da convergencia  Entropia de Shannon: métrica de fácil implementação e computação na classificação da dificuldade das tarefas  Mapas de intensidade: forma eficiente de visualização e análise dos dados  Índice de concordância: métrica interessante para relacionar os polígonos de calibração (verdade) com os polígonos dos voluntários  Ranking: estabelecido a partir do IC, é uma forma de classificar os voluntários na App Deforestation