Detecção de Anomalias em Dados Meteorológicos do Sertão de Pernambuco Utilizando Isolation Forest e DBSCAN - Cavalcante, Anderson Rodrigues; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; Gonçalves, Glauco Estácio (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2023)
Valores anômalos são alguns dos problemas presentes em séries de dados meteorológicos, os quais podem aparecer por causa de defeitos, má configuração dos sensores e até mesmo efeitos climáticos extremos. O uso de algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado tem se tornado cada vez mais comum para este tipo de problema. Esta pesquisa avalia o uso do DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise) e da IF (Isolation Forest) para detecção de anomalias presentes nos dados meteorológicos de temperatura e umidade relativa do ar de Petrolina. Tanto o Isolation Forest quanto o DBSCAN, em suas melhores configurações de hiperparâmetros, apresentaram bom desempenho. O IF apresentou uma acurácia de 98% e uma pontuação F1 de 95%. Já o DBSCAN apresentou uma acurácia de 97% e uma pontuação F1 de 94%. Ambos também obtiveram uma revocação de 100%, o que indica que não classificaram valores como falsos negativos, ou seja, nenhuma anomalia foi considerada normal.