Exploratory visualization of a pluviometric database

A atual evolução tecnológica permite gerar, coletar e armazenar uma enorme quantidade de dados, resultando em um grande acúmulo de informações. Isto possibilita vislumbrar a extração de conhecimento útil por meio de um processo próprio denominado Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e, como passo deste, mineração de dados. Técnicas de Visualização podem ser utilizadas neste contexto, fornecendo representações visuais e mecanismos de interação que exploram características próprias do ser humano para apoiar este processo. Da união destes dois aspectos, mineração de dados e Visualização, surge um novo tema de estudo que vem recebendo destaque no meio académico: Mineração Visual de Dados. Dependendo do domínio em que esta é aplicada, diversas particularidades sobressaem. Dados de domínio geográfico apresentam características espaciais e temporais que tornam a descoberta de conhecimento difícil de ser realizada e lhe conferem propriedades únicas diante dos demais domínios. O presente trabalho aborda o uso de técnicas de Visualização em atividades de exploração e análise de dados com atributos espaciais e temporais, enfatizando as técnicas de interação inerentes à Visualização. O trabalho tem enfoque na aplicação de técnicas de visualização e interação para promover o tratamento dos dados contidos numa volumosa base de dados pluviométricos.Current technology allows the collection, generation and storage of vast amounts of data, resulting in a huge quantity of potentially useful information. Effective knowledge may be extracted from such data with a process generally known as Knowledge Extraction from Databases, of which data mining is one of the steps. Information Visualization techniques can produce visual representations from data with which users can interact using appropriate techniques. Such interactive representations may be tuned to exploit human visual and perceptual abilities to enhance data understanding and assist knowledge extraction processes. Visual Data Mining is a topic which originated from the integration of both approaches, data mining and data visualization, and has been deserving considerable attention from researchers from both areas. Particular issues arise from its application in different domains. Geographic data has temporal and spatial characteristics that pose particular problems to knowledge discovery processes and give it certain unique characteristics when compared to other domains. This work tackles the use of Visualization techniques to assist data exploration and analysis tasks, particularly handling data with spatial and temporal attributes and paying special attention to providing suitable interaction techniques. Focus has been on the application of visualization and interaction techniques to support treatment of a great database of precipitation data, which is part of a set of steps involved in a climate classification problem