[pt] A presente dissertação tem como objetivo avaliar um conjunto de técnicas de aprendizado profundo para o reconhecimento de culturas agrícolas a partir de sequências multitemporais de imagens SAR. Três métodos foram considerados neste estudo: Autoencoders (AEs), Convolutional Neural Networks (CNNs) and Fully Convolutional Networks (FCNs). A avaliação experimental baseou-se em duas bases de dados contendo sequências de imagens geradas pelo sensor Sentinel- 1A. A primeira base cobre uma região tropical e a segunda uma região de clima temperado. Em todos os casos, utilizouse como referência para comparação um classificador Random Forest (RF) operando sobre atributos de textura derivados de matrizes de co-ocorrência. Para a região de clima temperado que apresenta menor dinâmica agrícola as técnicas de aprendizado profundo produziram consistentemente melhores resultados do que a abordagem via RF, sendo AEs o melhor em praticamente todos os experimentos. Na região tropical, onde a dinâmica é mais complexa, as técnicas de aprendizado profundo mostraram resultados similares aos produzidos pelo método RF, embora os quatro métodos tenham se alternado como o de melhor desempenho dependendo do número e das datas das imagens utilizadas nos experimentos. De um modo geral, as RNCs se mostraram mais estáveis do que os outros métodos, atingindo o melhores resultado entre os métodos avaliados ou estando muito próximos destes em praticamente todos os experimentos. Embora tenha apresentado bons resultados, não foi possível explorar todo o potencial das RTCs neste estudo, sobretudo, devido à dificuldade de se balancear o número de amostras de treinamento entre as classes de culturas agrícolas presentes na área de estudo. A dissertação propõe ainda duas estratégias de pós-processamento que exploram o conhecimento prévio sobre a dinâmica das culturas agrícolas presentes na área alvo. Experimentos demonstraram que tais técnicas podem produzir um aumento significativo da acurácia da classificação, especialmente para culturas menos abundantes. / [en] The present dissertation aims to evaluate a set of deep learning (DL) techniques for crop mapping from multitemporal sequences of SAR images. Three methods were considered in this study: Autoencoders (AEs), Convolutional Neural Networks (CNNs) and Fully Convolutional Networks (FCNs). The analysis was based on two databases containing image sequences generated by the Sentinel-1A. The first database covers a temperate region that presents a comparatively simpler dynamics, and second database of a tropical region that represents a scenario with complex dynamics. In all cases, a Random Forest (RF) classifier operating on texture features derived from co-occurrence matrices was used as baseline. For the temperate region, DL techniques consistently produced better results than the RF approach, with AE being the best one in almost all experiments. In the tropical region the DL approaches performed similar to RF, alternating as the best performing one for different experimental setups. By and large, CNNs achieved the best or next to the best performance in all experiments. Although the FCNs have performed well, the full potential was not fully exploited in our experiments, mainly due to the difficulty of balancing the number of training samples among the crop types. The dissertation also proposes two post-processing strategies that exploit prior knowledge about the crop dynamics in the target site. Experiments have shown that such techniques can significantly improve the recognition accuracy, in particular for less abundant crops.

[pt] A Segmentação de imagens representa uma etapa fundamental na análise de imagens e geralmente envolve um alto custo computacional, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. Devido ao significativo aumento nas resoluções espaciais, espectrais e temporais das imagens de sensoriamento remoto nos últimos anos, as soluções sequenciais e paralelas atualmente empregadas não conseguem alcançar os níveis de desempenho e escalabilidade esperados. Este trabalho propõe um método de segmentação de imagens distribuída capaz de lidar, de forma escalável e eficiente, com imagens grandes de altíssima resolução. A solução proposta é baseada no modelo MapReduce, que oferece uma estrutura altamente escalável e confiável para armazenar e processar dados muito grandes em ambientes de computação em clusters e, em particular, também para nuvens privadas e comerciais. O método proposto é extensível a qualquer algoritmo de crescimento de regiões podendo também ser adaptado para outros modelos. A solução foi implementada e validada usando a plataforma Hadoop. Os resultados experimentais comprovam a viabilidade de realizar a segmentação distribuída sobre o modelo MapReduce por intermédio da computação na nuvem. / [en] Image segmentation is a critical step in image analysis, and generally involves a high computational cost, especially when dealing with large volumes of data. Given the significant increase in the spatial, spectral and temporal resolutions of remote sensing imagery in the last years, current sequential and parallel solutions fail to deliver the expected performance and scalability. This work proposes a distributed image segmentation method, capable of handling very large high-resolution images in an efficient and scalable way. The proposed solution is based on the MapReduce model, which offers a highly scalable and reliable framework for storing and processing massive data in cluster environments and in private and public computing clouds. The proposed method is extendable to any region-growing algorithm and can be adapted to other models. The solution was implemented and validated using the Hadoop platform. Experimental results attest the viability of performing distributed segmentation over the MapReduce model through cloud computing.

[pt] A presente dissertação de mestrado tem como objetivo principal apresentar à empresa Y qual a melhor forma de expandir o negócio de varejo de frozen yogurt no mercado do Rio de Janeiro. Para que este objetivo fosse alcançado, inicialmente foi estudada a indústria na qual o negócio de frozen yogurt, um tipo de fast food, está inserido, à luz da teoria de Michael Porter para análise estrutural de indústrias e da concorrência. Em seguida, buscou-se descrever as principais características de três modelos de expansão viáveis no caso: expansão por meio de operações próprias, por meio do sistema de franchising e por meio da forma plural. Este último modelo é um sistema híbrido, caracterizado pela coexistência de operações franqueadas e lojas próprias. Ao longo do trabalho são apresentados os principais pontos fortes e vulnerabilidades de cada um destes modelos aplicados ao negócio de frozen yogurt e, ao final, é sugerida qual a forma de expansão mais apropriada para o negócio. / [en] This paper has as main objective to suggest to company Y the best way on which to expand its frozen yogurt retail business in Rio de Janeiro s market. To reach this objective, it was initially studied the industry in which the frozen yogurt business, a kind of fast food, is inserted, based upon Michael Porter s theory of structural analysis for industries and competition. The next step was to describe the main features of three different viable expansion models, in this case: expansion through company-owned stores, through franchised stores or through a plural form. This last model, being a hybrid system, featured by the coexistence of franchised stores and company owned stores. Throughout this work the main strengths and vulnerabilities of each of these models applied to the frozen yogurt business are presented and in the end the most appropriate expansion strategy for the business is suggested, based upon the analysis and criteria adopted.

[pt] A enorme massa de dados que é gerada pelas diversas empresas diariamente pode conter informações importantes que não são fáceis de serem extraídas. Com isso advém a necessidade de analisá-los automaticamente, de forma adequada, extraindo informação útil que pode agregar algum tipo de conhecimento. Uma das formas de se analisar os dados automaticamente é através da análise de agrupamentos. Ela procura encontrar grupos de dados semelhantes entre si. As técnicas de análise de agrupamentos revelam como os dados estão estruturados e resultam em um melhor entendimento sobre o negócio. Existe ainda hoje uma escassez de ferramentas para esse fim. Em um problema real de agrupamento de dados convém analisar os dados através da utilização de diferentes métodos, a fim de buscar aquele que melhor se adapte ao problema. Porém, as ferramentas existentes hoje em dia não são integradas, onde cada ferramenta possui um subconjunto dos métodos existentes de agrupamento. Dessa forma o usuário fica limitado à utilização de uma ferramenta específica ou é obrigado a conhecer diversas ferramentas diferentes, de forma a melhor analisar os dados de sua empresa. Esta dissertação apresenta uma revisão detalhada de todo o processo de análise de agrupamentos e o desenvolvimento de um aplicativo que visa não apenas a atender as deficiências presentes na maioria das ferramentas com esse fim, mas também a auxiliar, de forma mais completa, todo o processo de análise dos grupos. O aplicativo desenvolvido é de fácil utilização e permite que a ele sejam incorporados outros métodos eventualmente desenvolvidos pelo usuário. O aplicativo foi avaliado em três estudos de casos, os quais visam demonstrar a facilidade de uso do aplicativo, assim como avaliar as vantagens do uso de métodos de natureza fuzzy em uma base de dados real. / [en] The enormous data mass that is daily generated by several companies can contain critical information that might not be easily retrieved, considering that the amount of data is generally huge and/or the target information might be spread through different data bases. Taking that into consideration, it might be necessary to properly analyze the data in an automatic way, so useful and valuable information can be extracted. One way of automatically analyzing data is through cluster analysis. This type of analysis searches for related similar data. These clusters settle a data structure model and with proper analysis can reveal important information. The techniques used in cluster analysis disclose how data is structured and allow a better knowledge of the business. Still today there is a lack of tools for this purpose. On a real situation with a data cluster problem it is wise to analyze the data through different methods, so we can find the one that better fits the problem. However, today the existing tools are not integrated, and each tool has a subgroup of existing cluster methods. This way the user stays limited to use only one specific tool or is forced to be aware of a number of different tools, so he would be able to better analyze the company data. This study presents a detailed review of the whole group analysis process and develops an application that not only suggests how to cover the currently lack of tools for this purpose, but also to help the complete cluster analysis process in a more extended way. The application developed is user friendly and allows other methods developed by users to be incorporated. The application has been evaluated into three case studies with the purpose of demonstrating its user friendly, as well as evaluating the advantages of using fuzzy methods on a true data base.

[pt] O presente trabalho propõe uma formulação para o projeto ótimo de pilares de edifícios altos de concreto armado. São variáveis de projeto as dimensões da seção transversal e a armadura longitudinal dos pilares e a resistência característica do concreto. A fim de reduzir o tamanho desta classe de problema, a estratégia de solução em multinível é aplicada. O problema é então subdividido em um problema global de otimização conectado a uma série de subproblemas individuais de otimização. No problema global são determinadas as dimensões da seção transversal de todos os pilares e a resistência característica do concreto, enquanto que nos subproblemas individuais são determinadas apenas as armaduras longitudinais dos pilares. As variáveis dos subsistemas são freqüentemente chamadas de variáveis locais, enquanto que as variáveis do sistema global, responsáveis pela interação entre os grupos de variáveis, são denominadas variáveis globais ou de acoplamento. A função objetivo do problema de otimização é o custo total das colunas do edifício. Os edifícios são modelados como pórticos espaciais e a não-linearidade geométrica é considerado na análise estrutural. A hipótese de diafragma rígido é adotada para o comportamento das lajes e a rigidez à torção é desprezada em todas as barras do pórtico. Cargas permanentes, acidentais e devidas ao vento são aplicadas ao modelo. Restrições relativas aos estados limite último e de utilização, bem como restrições relativas aos limites máximos e mínimos atribuídos a cada variável, são impostas ao problema de otimização. Adicionalmente, impõem-se restrição sobre o parâmetro de instabilidade, caso este parâmetro seja empregado na determinação dos esforços globais de 2a ordem. Os estados limite são definidos de acordo com o código brasileiro para projeto de estruturas de concreto NBR-6118 (2003). O problema de otimização proposto é resolvido empregando-se técnicas de programação matemática. / [en] This work proposes a formulation for the optimum design of columns of reinforced concrete tall buildings. The design variables are the dimensions of the cross-sections and the amount of longitudinal reinforcement in the columns and the concrete characteristic resistance. Aiming at reducing the size of this class of problem, the multilevel optimization technique is applied so that the problem is subdivided into a global problem connected with a series of dependent subproblems. In this kind of problem, the design variables are subdivided into two groups, namely, the group of the so called global variables, represented here by the cross-section dimensions of the columns and by the concrete characteristic resistance, and the group of local variables, represented here by the areas of the longitudinal steel reinforcement in the cross-sections of the columns. Consequently, a global optimization problem is defined for the global variables, at the global level, and local independent optimization sub- problems are defined for the local design variables, at the local levels, following each iteration at the global level. The objective function of the optimization problem is the total cost of the columns of the building. The buildings are modeled as three dimensional frames and geometric nonlinear behavior is considered in the structural analysis. The assumption of rigid diaphragm is adopted for the structural behavior of the slabs and the torsional stiffness of elements is neglected. Dead, live and wind loads are applied to the model. Constraints related to ultimate and serviceability limit states, as well as lateral constraints, are imposed to the design variables. The limit states are defined according to the Brazilian Code for reinforced concrete structures NBR-6118 (2003). The solution of the optimization problem is obtained using Mathematical Programming techniques.

[pt] Esta dissertação trata dos discursos em torno do surgimento das novas tecnologias. O entendimento da relevância do como se diz, para que se elucide o contexto do novo, busca na Análise do Discurso uma metodologia para a compreensão de tais discursos. Para tanto, a partir do estudo de caso de vídeos sobre a divulgação da TV digital interativa no Brasil, será demonstrada a contribuição do Design para a análise do discurso híbrido, presente na linguagem audiovisual. / [en] This dissertation deals with the discourses on the emergence of the new technologies. The understanding of the relevance of how to say, in order to clarify the context of the new, seeks in the Discourse Analysis a methodology for the comprehension of such discourses. To do so, from the study case of videos on the divulgation of interactive digital TV in Brazil, will be demonstrated the contribution of Design to the analysis of the hybrid discourse, present in the audiovisual language.

[pt] O projeto do Trem de Alta Velocidade Rio-Campinas (TAV) está previsto para ser licitado em 2010 como uma concessão com 40 anos de prazo. O projeto tem um investimento total estimado em R$34,6 bilhões, dos quais R$7 bilhões serão provenientes de capital próprio. Entretanto, por se tratar de uma ferrovia pioneira, o projeto apresenta elevada incerteza quanto ao seu tráfego futuro, o que pode comprometer a sua viabilidade econômica e desestimular a participação do investidor privado. Apesar do VPL do projeto para o acionista ser positivo em R$49 milhões, estima-se que há uma probabilidade de 50,8% do mesmo ser negativo, o que representa um risco significativo para o investidor privado. Uma forma de aumentar a atratividade do projeto é o uso de uma garantia governamental de tráfego mínimo, estabelecendo um piso de demanda para cada ano de acordo com um percentual da demanda projetada dentro do arcabouço jurídico de uma Parceria Público Privada (PPP). Neste trabalho é aplicada a metodologia de Opções Reais para valorar o projeto assumindo uma garantia governamental. Mostra-se que a incorporação de uma garantia de 60% da demanda reduz o risco de perda do investidor de 50,8% para 33,2%, contribuindo para a viabilidade econômica e financeira do TAV, e que níveis mais elevados de garantia têm impacto maior e também custo maior para o governo. / [en] The high speed rail between Rio de Janeiro and Campinas will be auctioned in 2010 as a concession for a 40 year period. The project has an estimated total investment of R$34.6bi, of which R$7bi consists of private equity. However, being a greenfield railway, the project presents high uncertainty regarding future traffic, possibly compromising its economic feasibility and discouraging the private sector’s participation. Although the NPV of the project for the stakeholder is a positive R$49mi, it is estimated that there is a 50.8% probability of it being negative, which represents a significant risk for the private investor. One way to increase the project’s attractiveness is through minimum revenue government guarantees, where a demand floor for each year is established according to a percentage of projected demand within the legal framework of a Public-Private Partnership (PPP). This dissertation applies Real Options Theory to value the project assuming such government guarantee. It is shown that a 60% guarantee reduces the risk of investor loss from 50.8% to 33.2%, contributing to the economic and financial feasibility of the project. Furthermore, increasing levels of guarantees have a higher impact on risk and also imply higher costs for the government.

[pt] No presente trabalho foi realizado um estudo experimental sobre escoamento bifásico em regime intermitente através de tubos horizontais e de pequena inclinação, com o objetivo de determinação dos campos de velocidade instantâneos nas regiões a montante do nariz, a jusante da cauda das bolhas de gás, assim como na região do filme de líquido sob as bolhas. Foi implementada uma combinação de três técnicas ópticas não invasivas. Velocimetria por Imagem de Partículas bi-dimensional (Particle Image Velocimetry – PIV) foi utilizada para determinar os campos de velocidade instantâneos nas regiões de interesse, enquanto luz de fundo pulsada e sincronizada proveniente de uma matriz de LED’s vermelhos iluminava os contornos das bolhas aumentando o contraste das interfaces líquido-gás (Pulsed Shadow Technique – PST). Uma técnica baseada na fluorescência induzida por laser foi utilizada (Laser Induced Fluorescence - LIF) para separar a luz verde intensa proveniente do laser associado à técnica PIV. Os testes foram conduzidos em seção transparente tendo água e ar como fluidos de trabalho. Os resultados obtidos revelaram informações detalhadas sobre o escoamento de líquido no escoamento intermitente. Foram produzidos também resultados estatísticos de algumas variáveis globais do escoamento como, a velocidade e os comprimentos das bolhas e pistões de líquido, além da frequência de passagem desta estruturas do escoamento. / [en] instantaneous liquid velocity fields at the film, nose and tail regions of slugs in horizontal and inclined two phase flow. To this end, a combination of three nonintrusive optical techniques was employed. Two-dimensional particle image velocimetry (PIV) was used to measure the instantaneous liquid velocity field at a meridional plane of the horizontal pipe test section, while a synchronized pulsed back lighting, provided by a matrix of red LED s, illuminated the bubble contours thereby enhancing contrast of the interfaces (Pulsed Shadow Technique - PST). A laser-induced fluorescence technique (LIF) was employed to separate the strong reflections coming from the gas-liquid interfaces produced by the green PIV laser, The tests were conducted on a specially built transparent pipe test section, using air and water as the working fluids. The velocity fields were obtained for flow regimes where the slugs were lightly aerated. The velocity field results in the nose, tail and film regions revealed valuable detailed information that helped to better understand the physics of the flow, besides contributing to the formation of a data bank for supporting the development of two-phase, horizontal slug flow simulations. The work conducted also provided statistical information on the main global variables that characterize the flow, such as, speed and length of gas bubbles and liquid slugs, and the frequency of passage of these structures.

[pt] O objetivo genérico desta tese foi o desenvolvimento de uma arquitetura computacional distribuída para a interpretação automática, baseada em objetos, de grandes volumes de dados de imagem de sensoriamento remoto, com foco na distribuição de dados e processamento em um ambiente de computação em nuvem. Dois objetivos específicos foram perseguidos: (i) o desenvolvimento de uma nova arquitetura distribuída para análise de imagens que é capaz de lidar com vetores e imagens ao mesmo tempo; e (ii) a modelagem e implementação de uma plataforma distribuída para a interpretação de grandes volumes de dados de sensoriamento remoto. Para validar a nova arquitetura, foram realizados experimentos com dois modelos de classificação – um de cobertura da terra e outro de uso do solo – sobre uma imagem QuickBird de uma área do município de São Paulo. Os modelos de classificação, propostos por Novack (Novack09), foram recriados usando as estruturas de representação do conhecimento da nova plataforma. Nos experimentos executados, a plataforma foi capaz de processar todo o modelo de classificação de cobertura da terra para uma imagem de 32.000x32.000 pixels (aproximadamente 3,81 GB), com aproximadamente 8 milhões de objetos de imagem (aproximadamente 23,2 GB), em apenas 1 hora, utilizando 32 máquinas em um serviço de nuvem comercial. Resultados igualmente interessantes foram obtidos para o modelo de classificação de uso do solo. Outra possibilidade de paralelismo oferecida pelas estruturas de representação de conhecimento da plataforma também foi avaliada. / [en] The general objective of this thesis was the development of a distributed computational architecture for the automatic, object-based interpretation of large volumes of remote sensing image data, focusing on data and processing distribution in a cloud computing environment. Two specific objectives were pursued: (i) the development of a novel distributed architecture for image analysis that is able to deal with vectors and rasters at the same time; and (ii) the design and implementation of an open-source, distributed platform for the interpretation of very large volumes of remote sensing data. In order to validate the new architecture, experiments were carried out using two classification models – land cover and land use – on a QuickBird image of an area of the São Paulo municipality. The classification models, proposed by Novack (Novack09), were recreated using the knowledge representation structures available in the new platform. In the executed experiments, the platform was able to process the whole land cover classification model on a 32,000x32,000-pixel image (approximately 3.81 GB), with approximately 8 million image objects (approximately 23.2 GB), in just one hour, using 32 machines in a commercial cloud computing service. Equally interesting results were obtained for the land use classification model. Another possibility of parallelism provided by the platform s knowledge representation structures was also evaluated.

[pt] O presente trabalho apresenta uma análise termodinâmica dos processos de captura e reinjeção de CO2, que se tornaram indispensáveis à produção de óleo e gás nas instalações de petróleo offshore no Brasil desde o início do desenvolvimento dos campos do pré-sal. O petróleo dos reservatórios da camada pré-sal da Bacia de Santos apresenta uma particularidade importante, quando comparado com o petróleo dos campos pós-sal do Brasil. A composição do gás natural do pré-sal apresenta grande teor de CO2, podendo ultrapassar 15 por cento, enquanto que a composição típica do gás natural dos campos pós-sal apresenta teor de CO2 abaixo de 1 por cento. Isto exige que equipamentos e operações de processamento do petróleo sejam mais complexos, pois devem ser capazes de: (i) separar o CO2 do gás produzido, (ii) comprimir as correntes de CO2 e de gás natural com baixo teor de CO2 e enviá-las para seus diversos destinos (reinjeção, gas lift, exportação etc.). Consequentemente, com a introdução destes novos processos para captura e injeção do CO2, houve aumento da demanda energética nestas unidades. Este trabalho visa estudar os processos envolvidos na captura e reinjeção de CO2, uma vez que utilizam novas técnicas e tecnologias pouco divulgadas na literatura acadêmica. Busca, também, contribuir para o cálculo do consumo adicional energético nas plataformas de produção de petróleo offshore, tipo FPSO, devido à inclusão da captura e reinjeção de CO2. E, por último, apresenta uma breve análise do impacto ambiental que tais processos podem causar, considerando a emissão de poluentes atmosféricos, como CO2 e CH4, principalmente. / [en] This work presents a thermodynamic analysis of carbon dioxide (CO2) capture and reinjection processes, which have become indispensable for oil and gas production, particularly in the Brazilian offshore pre-salt fields. In comparison to the Brazilian post-salt reservoir, the petroleum from the Santos Basin pre-salt reservoir has a much larger CO2 content, which can exceed 15 percent, as opposed to less than 1 percent in the post-salt case. This peculiarity demands more complex operational equipment and processes that: (i) separate the CO2 from the produced gas; (ii) compress both the CO2 and low content CO2 natural gas streams and (iii) direct them to their subsequent destinations (reinjection, gas lift, exportation etc.). Consequently, these new capture and injection processes increase the energy demand on these production units. The present study aims to describe the processes involved in the CO2 capture and reinjection, since there is a lack of references in the literature about these new techniques and technology. Furthermore, it contributes to the evaluation of the additional energy consumption of an offshore Floating, Production, Storage and Offloading unit (FPSO), due to the inclusion of processes related to the capture and reinjection of CO2. Finally, a brief analysis is made on the environmental impact from these processes, considering the additional emission of atmospheric pollutants such as CO2 and CH4.