Modelagem dos algorítmos simples e Simulated Annealing por cadeias de Markov

Os Algoritmos Genético (AG) e o Simulated Annealing (SA) são algoritmos construídos para encontrar máximo ou mínimo de uma função que representa alguma característica do processo que está sendo modelado. Esses algoritmos possuem mecanismos que os fazem escapar de ótimos locais, entretanto, a evolução desses algoritmos no tempo se dá de forma completamente diferente. O SA no seu processo de busca trabalha com apenas um ponto, gerando a partir deste sempre um nova solução que é testada e que pode ser aceita ou não, já o AG trabalha com um conjunto de pontos, chamado população, da qual gera outra população que sempre é aceita. Em comum com esses dois algoritmos temos que a forma como o próximo ponto ou a próxima população é gerada obedece propriedades estocásticas. Nesse trabalho mostramos que a teoria matemática que descreve a evolução destes algoritmos é a teoria das cadeias de Markov. O AG é descrito por uma cadeia de Markov homogênea enquanto que o SA é descrito por uma cadeia de Markov não-homogênea, por fim serão feitos alguns exemplos computacionais comparando o desempenho desses dois algoritmos

Metodología para la optimización y análisis de la respuesta de medios e infraestructuras en el sistema aeroportuario en operaciones invernales mediante modelos basados en algorítmos genéticos

En este estudio, englobado dentro del campo de la investigación operacional en aeropuertos, se considera el problema de la optimización de la secuencia de descontaminación de nieve de los tramos que componen el área de maniobras de un aeropuerto, denominado RM-AM. Este problema se enfrenta a la optimización de recursos limitados para retirar la nieve de las calles de rodadura y pistas, dejándolas en un estado aceptable para la operación de aeronaves. El campo de vuelos se divide en subconjuntos de tramos significativos para la operación y se establecen tiempos objetivo de apertura al tráfico de aeronaves. Se desarrollan varios algoritmos matemáticos en los que se proponen distintas funciones objetivo, como son la hora de finalización del proceso, la suma de las horas de finalización de cada tramo, o el retraso entre la hora estimada y la hora de finalización. Durante este proceso, se van introduciendo restricciones operativas relativas al cumplimiento de objetivos operativos parciales aplicados a las zonas de especial interés, o relativas a la operación de los equipos de descontaminación. El problema se resuelve mediante optimización basada en programación lineal. Los resultados de las pruebas computacionales se hacen sobre cinco modelos de área de maniobras en los que va creciendo la complejidad y el tamaño. Se comparan las prestaciones de los distintos algoritmos. Una vez definido el modelo matemático para la optiamización, se propone una metodología estructurada para abordar dicho problema para cualquier área de manobras. Se define una estrategia en la operación. Se acomete el área de maniobras por zonas, con la condición de que los subconjuntos de tramos significativos queden englobados dentro de una sola de estas zonas. El problema se resuelve mediante un proceso iterativo de optimización aplicado sucesivamente a las zonas que componen el área de maniobras durante cada iteración. Se analiza la repercusión de los resultados en los procesos DMAN, AMAN y TP, para la integración de los resultados en el cálculo de TSAT y EBIT. El método se particulariza para el caso del área de maniobras del Aeropuerto Adolfo Suárez Madrid Barajas. ABSTRACT This study, which lies within the field of operations research in airports, considers the optimisation of the sequence for clearing snow from stretches of the manoeuvring area of an airport, known as RM-AM. This issue involves the optimisation of limited resources to remove snow from taxiways and runways thereby leaving them in an acceptable condition for operating aircraft. The airfield is divided into subsets of significant stretches for the purpose of operations and target times are established during which these are open to aircraft traffic. The study contains several mathematical models each with different functions, such as the end time of the process, the sum of the end times of each stretch, and gap between the estimated and the real end times. During this process, we introduce different operating restrictions on partial fulfilment of the operational targets as applied to zones of special interest, or relating to the operation of the snow-clearing machines. The problem is solved by optimisation based on linear programming. Computational tests are carried out on five distinct models of the manoeuvring area, which cover increasingly complex situations and larger areas. The different algorithms are then compared to one other. Having defined the mathematical model for the optimisation, we then set out a structured methodology to deal with any type of manoeuvring area. In other words, we define an operational strategy. The airfield is divided into subsets of significant stretches for the purpose of operations and target times are set at which these are to be open to aircraft traffic. The manoeuvring area is also divided into zones, with the condition that the subsets of significant stretches lie within just one of these zones. The problem is solved by an iterative optimisation process based on linear programming applied successively to the zones that make up the manoeuvring area during each iteration. The impact of the results on DMAN, AMAN and TP processes is analysed for their integration into the calculation of TSAT and EBIT. The method is particularized for the case of the manoeuvring area of Adolfo Suarez Madrid - Barajas Airport.

Variabilidade espacial e temporal das concentrações de clorofila na Baía de Guanabara (RJ) utilizando imagens MERIS e dados in situ

Este trabalho teve como objetivo principal implementar um algoritmo empírico para o monitoramento do processo de eutrofização da Baía de Guanabara (BG), Rio de Janeiro (RJ), utilizando dados de clorofila-a coletados in situ e imagens de satélite coletadas pelo sensor MERIS, a bordo do satélite ENVISAT, da Agência Espacial Européia (ESA). Para a elaboração do algoritmo foi utilizada uma série histórica de clorofila-a (Out/2002 a Jan/2012) fornecida pelo Laboratório de Biologia Marinha da UFRJ, que, acoplada aos dados radiométricos coletados pelo sensor MERIS em datas concomitantes com as coletas in situ de clorofila-a, permitiu a determinação das curvas de regressão que deram origem aos algorítmos. Diversas combinações de bandas foram utilizadas, com ênfase nos comprimentos de onda do verde, vermelho e infra-vermelho próximo. O algoritmo escolhido (R = 0,66 e MRE = 77,5%) fez uso dos comprimentos de onda entre o verde e o vermelho (665, 680, 560 e 620 nm) e apresentou resultado satisfatório, apesar das limitações devido à complexidade da área de estudo e problemas no algoritmo de correção atmosférica . Algorítmos típicos de água do Caso I (OC3 e OC4) também foram testados, assim como os algoritmos FLH e MCI, aconselhados para águas com concentrações elevadas de Chl-a, todos com resultados insatisfatório. Como observado por estudos pretéritos, a Baia de Guanabara possui alta variabilidade espacial e temporal de concentrações de clorofila-a, com as maiores concentrações no período úmido (meses: 01, 02, 03, 10, 11 12) e nas porções marginais (~ 100 mg.m-3), particularmente na borda Oeste da baia, e menores concentrações no período seco e no canal principal de circulação (~ 20 mg.m-3). O presente trabalho é pioneiro na construção e aplicação de algoritmos bio-óptico para a região da BG utilizando imagens MERIS. Apesar dos bons resultados, o presente algorítmo não deve ser considerado definitivo, e recomenda-se para trabalhos futuros testar os diferentes modelos de correção atmosférico para as imagens MERIS.

El número racional : un estudio sobre su tratamiento en los libros de texto y en la interacción profesor-alumnos.

Desvelar los factores que explican por qué los alumnos que inician por primera vez su aprendizaje formal de las fracciones encuentran dificultades en esta tarea. Es un estudio descriptivo dividido en dos partes. La primera es un estudio del marco teórico que brinda los elementos necesarios para desvelar qué implica el aprendizaje de las fracciones, tanto desde una perspectiva matemática como desde una perspectiva cognitiva. La segunda presenta, a través de dos estudios empíricos, cómo se aborda por primera vez la enseñanza formal de las fracciones, desde la descripción de libros de texto de matemáticas de cuarto curso de educación primaria y desde el proceso de enseñanza-aprendizaje dentro del aula. Para esto último, se grabó el desarrollo de una unidad didáctica completa de cuarto de primaria sobre el tema de las fracciones en el Colegio de las Esclavas del Sagrado Corazón de Jesús de Salamanca. La instrucción no promueve o no tiene en cuenta los conocimientos previos que sobre el número racional pueden tener los alumnos, da la relevancia al constructo parte-todo y al empleo de símbolos y algorítmos de las fracciones, además de dedicar la mayor parte del tiempo a resolver las actividades propuestas por el libro de texto. A la luz de estos resultados se establecen las siguientes conclusiones: aún en circunstancias ideales de instrucción, la construcción y comprensión del número racional implica un largo y difícil proceso secuencial. Ha de esperarse que el conocimiento que poseen los niños del número natural sea un obstáculo para la comprensión del número racional. Aún cuando no existe consenso acerca de cuándo o cómo iniciar la enseñanza del número racional, esta puede iniciarse muy pronto en los primeros años de escolaridad. Dada la familiaridad que tienen los niños en situaciones de la vida diaria con el reparto, este podría ser potencialmente empleado tanto en la instrucción como en el libro de texto de matemáticas. Las fracciones pueden representar otros significados además del significado parte de un todo. La instrucción en el número racional a menudo propone trabajar demasiado pronto con símbolos abstractos, que no brindan una adecuada base conceptual necesaria para que los niños construyan un adecuado concepto de fracción, aspecto que contribuye a limitar y desconectar una visión general de las fracciones.

Diagramas momento-curvatura para elementos estruturais de concreto armado submetidos a carregamento monotonico ou cíclico

Este trabalho tem por objetivo desenvolver e implementar, computacionalmente, procedimentos numéricos eficientes, aplicados à determinacão do diagrama momento-curvatura, correspondentes à: -uma seção tipica, em vigas de concreto armado, submetida à carga monotônica ou cíclica de curta duração; - um ponto genérico da superficie média em placas de concreto armado, submetidas à carga monotônica de curta duração. Ainda à luz dos resultados obtidos, visa também propôr um modelo simplificado em termos de resultantes de tensões e deformações generalizadas. Inicialmente, é descrito um modelo laminar para vigas, no qual a carga é aplicada de forma incremental sendo que para cada etapa, as equaçães de equilibrio não-lineares são resolvidas de maneira iterativa. Como consequência é proposta uma relação momento-curvatura em termos de resultantes. A fim de verificar a validade e aplicabilidade dos métodos e dos algorítmos estudados e comparar-se os resultados com dados experimentais e respostas obtidas por outros pesquisadores, é apresentada uma série de exemplos numéricos. A continuação, é aplicado o procedimento anterior para modelos de laje, livres de solicitações de membrana. Finalmente através de um estudo paramétrico dos diversos fatores que afetam o diagrama momento-curvatura, propõe-se uma relação simplificada.

Aprendizado relacional por um modelo neural

As técnicas que formam o campo da Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) surgiram devido à necessidade de se tratar grandes volumes de dados. O processo completo de DCBD envolve um elevado grau de subjetividade e de trabalho não totalmente automatizado. Podemos dizer que a fase mais automatizada é a de Mineração de Dados (MD). Uma importante técnica para extração de conhecimentosa partir de dados é a Programação Lógica Indutiva (PLI), que se aplica a tarefas de classificação, induzindo conhecimento na forma da lógica de primeira ordem. A PLI tem demonstrado as vantagens de seu aparato de aprendizado em relação a outras abordagens, como por exemplo, aquelas baseadas em aprendizado proposicional Os seus algorítmos de aprendizado apresentam alta expressividade, porém sofrem com a grande complexidade de seus processos, principalmente o teste de corbertura das variáveis. Por outro lado, as Redes Neurais Artificiais (RNs) introduzem um ótimo desempenho devido à sua natureza paralela. às RNs é que geralmente são "caixas pretas", o que torna difícil a obtenção de um interpretação razoável da estrutura geral da rede na forma de construções lógicas de fácil compreensão Várias abordagens híbridas simbólico-conexionistas (por exemplo, o MNC MAC 890 , KBANN SHA 94 , TOW 94 e o sistema INSS OSO 98 têm sido apresentadas para lidar com este problema, permitindo o aprendizado de conhecimento simbólico através d euma RN. Entretanto, estas abordagens ainda lidam com representações atributo-valor. Neste trabalho é apresentado um modelo que combina a expressividade obtida pela PLI com o desempenho de uma rede neural: A FOLONET (First Order Neural Network).

Operadores aritméticos de baixo consumo para arquiteturas de circuitos DSP

Este trabalho tem como foco a aplicação de técnicas de otimização de potência no alto nível de abstração para circuitos CMOS, e em particular no nível arquitetural e de transferência de registrados (Register Transfer Leve - RTL). Diferentes arquiteturas para projetos especificos de algorítmos de filtros FIR e transformada rápida de Fourier (FFT) são implementadas e comparadas. O objetivo é estabelecer uma metodologia de projeto para baixa potência neste nível de abstração. As técnicas de redução de potência abordadas tem por obetivo a redução da atividade de chaveamento através das técnicas de exploração arquitetural e codificação de dados. Um dos métodos de baixa potência que tem sido largamente utilizado é a codificação de dados para a redução da atividade de chaveamento em barramentos. Em nosso trabalho, é investigado o processo de codificação dos sinais para a obtenção de módulos aritméticos eficientes em termos de potência que operam diretamente com esses códigos. O objetivo não consiste somente na redução da atividade de chavemanto nos barramentos de dados mas também a minimização da complexidade da lógica combinacional dos módulos. Nos algorítmos de filtros FIR e FFT, a representação dos números em complemento de 2 é a forma mais utilizada para codificação de operandos com sinal. Neste trabalho, apresenta-se uma nova arquitetura para operações com sinal que mantém a mesma regularidade um multiplicador array convencional. Essa arquitetura pode operar com números na base 2m, o que permite a redução do número de linhas de produtos parciais, tendo-se desta forma, ganhos significativos em desempenho e redução de potência. A estratégia proposta apresenta resultados significativamente melhores em relação ao estado da arte. A flexibilidade da arquitetura proposta permite a construção de multiplicadores com diferentes valores de m. Dada a natureza dos algoritmos de filtro FIR e FFT, que envolvem o produto de dados por apropriados coeficientes, procura-se explorar o ordenamento ótimo destes coeficientes nos sentido de minimizar o consumo de potência das arquiteturas implementadas.

Algoritmos para o posicionamento de células em circuitos VLSI

Este trabalho faz uma análise ampla sobre os algoritmos de posicionamento. Diversos são extraídos da literatura e de publicações recentes de posicionamento. Eles foram implementados para uma comparação mais precisa. Novos métodos são propostos, com resultados promissores. A maior parte dos algoritmos, ao contrário do que costuma encontrar-se na literatura, é explicada com detalhes de implementação, de forma que não fiquem questões em aberto. Isto só possível pela forte base de implementação por trás deste texto. O algorítmo de Fidduccia Mateyeses, por exemplo, é um algorítmo complexo e por isto foi explicado com detalhes de implementação. Assim como uma revisão de técnicas conhecidas e publicadas, este trabalho oferece algumas inovações no fluxo de posicionamento. Propõe-se um novo algorítimo para posicionamento inicial, bem como uma variação inédita do Cluster Growth que mostrta ótimos resultados. É apresentada uma série de evoluções ao algorítmo de Simulated Annealling: cálculo automático de temperatura inicial, funções de perturbação gulosas (direcionadas a força), combinação de funções de perturbação atingindo melhores resultados (em torno de 20%), otimização no cálculo de tamanho dos fios (avaliação das redes modificadas e aproveitamento de cálculos anteriores, com ganhos em torno de 45%). Todas estas modificações propiciam uma maior velocidade e convergência do método de Simulated Annealling. É mostrado que os algorítmos construtivos (incluindo o posicionador do Tropic, baseado em quadratura com Terminal Propagation) apresentam um resultado pior que o Simulated Annealling em termos de qualidade de posicionamento às custas de um longo tempo de CPD. Porém, o uso de técnicas propostas neste trabalho, em conjunto com outras técnicas propostas em outros trabalhos (como o trabalho de Lixin Su) podem acelerar o SA, de forma que a relação qualidade/tempo aumente.

Modelamento e avaliação de dados geofísicos e geoquímicos aplicada na pesquisa de metais básicos e Au no prospecto Volta Grande (complexo intrusivo Lavras do Sul, RS, Brasil)

A modelagem, a correlação e a análise de dados geofísicos e geoquímicos, aplicados para avaliar/definir a distribuição e o controle de teores de minério num espaço 3D, não são procedimentos adotados para o caso de depósitos de metais básicos e Au. Essa tese de doutorado tem o objetivo de avaliar e definir uma metodologia de modelagem, correlação e análise de dados geofísicos e geoquímicos para controle de teores de metais básicos e Au. Tal metodologia foi aplicada no Prospecto Volta Grande (Lavras do Sul, RS). A região de Lavras do Sul (RS) possui uma série de ocorrências minerais do tipo veios de quartzo com metais básicos e Au, as quais estão relacionadas com o processo de alojamento do Complexo Intrusivo Lavras do Sul. Esse complexo é uma intrusão predominantemente granítica, zonada e multifásica, cujas rochas têm filiação com as séries shoshonítica a alcalina. As ocorrências de veios estão relacionadas a zonas de alteração hidrotermal controladas por fraturas predominantemente WNW-ESE. O Prospecto Volta Grande é constituído por uma série de tais veios alojados tanto no granito intrusivo, quanto nas rochas vulcânicas e vulcanoclásticas da Formação Hilário. A metodologia desenvolvida consiste: 1) da construção de uma base de dados comum para o georreferenciamento 3D dos dados; 2) processamento estatístico e geoestatístico das variáveis de interesse (dados geofísicos e geoquímicos); 3) modelagem 3D das variáveis de interesse para definir a distribuição espacial; e 4) análise da correlação entre as variáveis para definir o controle 3D dos teores de minério por meio de métodos indiretos. Essa metodologia, na medida em que haja a possibilidade de várias fontes de informação e a possibilidade de aplicar algorítmos de lógica matemática, poderá incorporar a integração de dados num espaço 3D A aplicação de tal metodologia no Prospecto Volta Grande (Lavras do Sul, RS) permitiu verificar que os dados geofísicos e geoquímicos se adaptam mais adequadamente a uma distribuição do tipo lognormal. Além disso, a comparação múltipla das médias de resistividade aparente permitiu distinguir um controle litológico sobre os dados geofísicos. Desse modo, foram definidos os procedimentos de análise variográfica e, então, os parâmetros para a modelagem 3D dos corpos condutores em cada área de pesquisa. A adequação do suporte amostral dos dados geofísicos e geoquímicos permitiu a correlação entre essas variáveis. A análise dos diagramas de correlação revelou superposição de pulsos de mineralização com distintas cargas metálicas. A utilização de métodos indiretos para controle de teores em depósitos sulfetados do tipo veios de quartzo com Au + Cu é, portanto, uma possibilidade concreta, garantida a adequada resolução espacial dos levantamentos geofísicos.

Um modelo "time-varying markov-Switching" para crescimento econômico e algoritmo de estimação

Este trabalho elabora um modelo para investigação do padrão de variação do crescimento econômico, entre diferentes países e através do tempo, usando um framework Markov- Switching com matriz de transição variável. O modelo desenvolvido segue a abordagem de Pritchett (2003), explicando a dinâmica do crescimento a partir de uma coleção de diferentes estados – cada qual com seu sub-modelo e padrão de crescimento – através dos quais os países oscilam ao longo do tempo. A matriz de transição entre os diferentes estados é variante no tempo, dependendo de variáveis condicionantes de cada país e a dinâmica de cada estado é linear. Desenvolvemos um método de estimação generalizando o Algoritmo EM de Diebold et al. (1993) e estimamos um modelo-exemplo em painel com a matriz de transição condicionada na qualidade das instituições e no nível de investimento. Encontramos três estados de crescimento: crescimento estável, ‘milagroso’ e estagnação - virtualmente coincidentes com os três primeiros de Jerzmanowski (2006). Os resultados mostram que a qualidade das instituições é um importante determinante do crescimento de longo prazo enquanto o nível de investimento tem papel diferenciado: contribui positivamente em países com boa qualidade de instituições e tem papel pouco relevante para os países com instituições medianas ou piores.

Seguro contra risco de downside de uma carteira : uma proposta híbrida frequentista-Bayesiana com uso de derivativos

Seguros de carteiras proporcionam aos gestores limitar o risco de downside sem renunciar a movimentos de upside. Nesta dissertação, propomos um arcabouço de otimização de seguro de carteira a partir de um modelo híbrido frequentista-Bayesiano com uso de derivativos. Obtemos a distribuição conjunta de retornos regulares através de uma abordagem estatística frequentista, uma vez removidos os outliers da amostra. A distribuição conjunta dos retornos extremos, por sua vez, é modelada através de Redes Bayesianas, cuja topologia contempla os eventos que o gestor considera crítico ao desempenho da carteira. Unindo as distribuições de retornos regulares e extremos, simulamos cenários futuros para a carteira. O seguro é, então, otimizado através do algoritmo Evolução Diferencial. Mostramos uma aplicação passo a passo para uma carteira comprada em ações do Ibovespa, utilizando dados de mercado entre 2008 e 2012.

Modelagem do produto interno bruto brasileiro utilizando modelos não lineares

O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.

A Versao 2006 da Equipe POTI de Futebol de Robos o

Auciomar C. T. Cerqueira;Filipe C. A. Lins ; Adelardo A. D. Medeiros ; Pablo J. Alsina1. A versao 2006 da Equipe POTI de futebol de robos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA,2. Campo Grande, RS, 2006. Anais... Campo Grande: JRI, 2006.

Uma implementação da análise de componentes independentes em plataforma de hardware reconfigurável

Blind Source Separation (BSS) refers to the problem of estimate original signals from observed linear mixtures with no knowledge about the sources or the mixing process. Independent Component Analysis (ICA) is a technique mainly applied to BSS problem and from the algorithms that implement this technique, FastICA is a high performance iterative algorithm of low computacional cost that uses nongaussianity measures based on high order statistics to estimate the original sources. The great number of applications where ICA has been found useful reects the need of the implementation of this technique in hardware and the natural paralelism of FastICA favors the implementation of this algorithm on digital hardware. This work proposes the implementation of FastICA on a reconfigurable hardware platform for the viability of it's use in blind source separation problems, more specifically in a hardware prototype embedded in a Field Programmable Gate Array (FPGA) board for the monitoring of beds in hospital environments. The implementations will be carried out by Simulink models and it's synthesizing will be done through the DSP Builder software from Altera Corporation.

Aplicação do Sensoriamento Remoto e do Sistema de Informações Geográficas na Detecção de Manchas de Óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.

Objective to establish a methodology for the oil spill monitoring on the sea surface, located at the Submerged Exploration Area of the Polo Region of Guamaré, in the State of Rio Grande do Norte, using orbital images of Synthetic Aperture Radar (SAR integrated with meteoceanographycs products. This methodology was applied in the following stages: (1) the creation of a base map of the Exploration Area; (2) the processing of NOAA/AVHRR and ERS-2 images for generation of meteoceanographycs products; (3) the processing of RADARSAT-1 images for monitoring of oil spills; (4) the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products; and (5) the structuring of a data base. The Integration of RADARSAT-1 image of the Potiguar Basin of day 21.05.99 with the base map of the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré for the identification of the probable sources of the oil spots, was used successfully in the detention of the probable spot of oil detected next to the exit to the submarine emissary in the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré. To support the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products, a methodology was developed for the classification of oil spills identified by RADARSAT-1 images. For this, the following algorithms of classification not supervised were tested: K-means, Fuzzy k-means and Isodata. These algorithms are part of the PCI Geomatics software, which was used for the filtering of RADARSAT-1 images. For validation of the results, the oil spills submitted to the unsupervised classification were compared to the results of the Semivariogram Textural Classifier (STC). The mentioned classifier was developed especially for oil spill classification purposes and requires PCI software for the whole processing of RADARSAT-1 images. After all, the results of the classifications were analyzed through Visual Analysis; Calculation of Proportionality of Largeness and Analysis Statistics. Amongst the three algorithms of classifications tested, it was noted that there were no significant alterations in relation to the spills classified with the STC, in all of the analyses taken into consideration. Therefore, considering all the procedures, it has been shown that the described methodology can be successfully applied using the unsupervised classifiers tested, resulting in a decrease of time in the identification and classification processing of oil spills, if compared with the utilization of the STC classifier