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Mapeamento de areas de cafe no municipio de Guaxupe/MG por meio de processamento digital de imagens Landsat / Coffee crop areas mapping in mountain relief through Principals Components AnalysisNery, Luis Antonio 13 August 2018 (has links)
Orientador: Rubens Augusto Camargo Lamparelli / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-13T09:46:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2009 / Resumo: A importância econômica da produção brasileira de café no mercado mundial é notória e contribui com uma grande parcela na balança comercial de exportação do país. Minas Gerais se destaca como o centro da atual produção cafeeira no Brasil e tem na região sul do estado a grande concentração da lavoura de café (Coffea arabica), onde o seu cultivo é realizado em pequenas propriedades bastante dispersas pela região montanhosa. A necessidade de adequação da agricultura cafeeira por meio do planejamento, controle de custos e melhoria da produtividade, tem acelerado a procura por técnicas e ferramentas para a previsão da produção agrícola passando, necessariamente, pela localização e quantificação das áreas cultivadas. Neste contexto, o objetivo desta pesquisa foi avaliar o fornecimento de informações dos dados do sensor TM/Landsat 5 utilizando as técnicas de Análise por Principais Componentes (APC) e separação de classes de iluminação sobre as áreas de lavoura de café em região montanhosa. A área de estudo escolhida foi o município de Guaxupé/MG por conter uma forte lavoura cafeeira mantida sob um organizado sistema cooperativo. Foram utilizadas imagens dos satélites Landsat 7, Landsat 5 e do sensor MODIS para a aplicação das técnicas de processamento digital, para correção atmosférica e normalização radiométrica, visando a análise do cafeeiro nas datas de 15/08/2001, 05/12/2001 e 12/04/2002, que caracterizam os estágios fenológicos do cafeeiro como períodos de colheita (repouso e senescência dos ramos), florada e início do crescimento da gemas florais, respectivamente. Também foi utilizada uma máscara da área cafeeira obtida por método de interpretação visual extraído de imagens Ikonos. A utilização de um modelo digital de elevação gerado por imagens do sensor ASTER/TERRA possibilitou a aplicação da técnica de determinação do fator de iluminação, que consistiu na criação de classes de iluminação que contribuíram na identificação de áreas de lavoura e áreas de mata sombreadas pelo relevo. Dados de campo foram levantados para auxiliar na identificação da lavoura cafeeira, separadas pelas classes amostrais de café adensado e café adulto em função dos espaçamentos de ruas e linhas adotados no plantio. A Análise por Principais Componentes (APC) foi aplicada com o objetivo de reduzir a redundância dos dados obtidos das imagens orbitais de maneira a permitir a seleção de amostras de treinamento para a utilização em classificação supervisionada. Utilizando o método da Distância de Mahalanobis como classificador, as imagens nas datas selecionadas para a pesquisa, mostraram dados importantes quando comparados os resultados das classificações com a máscara da área de café extraída das imagens Ikonos do município. Os resultados dessas classificações foram validados por meio da determinação da Exatidão Global e coeficiente Kappa que mostraram os valores de EG= 0,78 e K= 0,40 para a imagem de 15/08/2001, EG= 0,81 e K= 0.29 para a imagem de 05/12/2001 e, EG= 0,76 e K= 0,24 para a data de 12/04/2002, confirmando que o período seco (maio até outubro) é favorável para a classificação do cafeeiro que, neste período está sob processo de colheita onde, a queda de folhas e remoção de frutos ocorre, diferenciando das outras coberturas do solo como as matas. Os maiores valores atingidos na validação dos dados ocorreram na classificação da imagem gerada pela composição dos resultados das três datas, atingindo valores de EG = 0,81 e Kappa = 0,56. O valor da área, quantificada como sendo da cultura do café, encontrado pelo método de soma dos resultados das classificações em cada data, produziu um valor 73,06 % do total de área quantificada na máscara de café, utilizada como referência. Neste sentido a metodologia se mostrou bem adequada na quantificação de áreas de café em relevo montanhoso. / Abstract: The economic importance of Brazilian coffee growing in the world market is notorious and makes up significant portion of the country's foreign trade exports. Minas Gerais stands out as the core of Brazilian coffee growing, with most of the planting areas (Coffea arabica) concentrated in the south, where it is grown in small plots widely spread throughout the hills. The need to adequate coffee agriculture by planning, cost control and productivity improvement has increased the search for techniques and tools for the prediction of agricultural production, necessarily involving the location and quantification of cultivated areas. In this context, the goal of this research has been to evaluate data from the TM/Landsat-5 remote sensor, providing information about coffee growing areas in hilly regions. The city of Guaxupé/MG/Brazil was chosen for this study due to its strong coffee growing, kept under an organized cooperate system. Images from the Landsat-7 and Landsat-5 satellites and from the MODIS sensor have been employed for the purpose of using digital processing tools for atmospheric correction and radiometric normalization, in order to analyze coffee crops in three dates: 08/15/2001, 12/05/2001 and 04/12/2002, characterizing phenological stages such as harvesting periods (rest and senescence of boughs), flowering and beginning of flower bud growing, respectively. The use of a digital elevation model generated from ASTER/TERRA sensor enabled the use of a lighting factor determination technique, consisting in the creation of lighting classes that contributed in the identification of crop areas and terrain-shadowed vegetated areas. Field data were gathered to help identifying coffee plantation separated by sample classes of dense coffee and adult coffee as a function of the spacing of the field foods and lines used in planting. PCA (Principal Component Analysis) was applied in order to reduce the redundancy of the data obtained from orbital imaging in a way that allows the selection of training samples for use in supervised classification. Using the Mahalanobis Distance as a classifier, the images in the selected dates showed highly positive result when the classification was compared to the coffee area mask extracted from Ikonos images. The results of these classifications were validated through the determination of Global Accuracy and Kappa Index, which showed values of GA= 0.78 and K= 0.40 for the 08/15/2001 image, GA= 0.81 and K= 0.29 for the 12/05/2001 image, and GA= 0.76 and K= 0.24 for 04/12/2002, confirming that the dry season (May through October) is favorable for the classification of coffee, which is under the harvesting process in this period, during which the falling of leaves and remotion of fruit separates it from other ground cover such as vegetation. The spectral data obtained from satellite imaging through digital processing have proven themselves adequate for the location of coffee-growing areas in hilly regions when aided by a digital elevation model. The value of the area as being coffee crop, calculated by sum of the areas found from each date classification, produced 73,06% of the agreement with coffee mask considered as a reference data. Due this the methodology showed very suitable to quantify coffee areas in hilly region. / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola
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Coprocessador neuro-genetico para analise de componentes principais / Neuro-Genetic Coprocessor for Principal Component AnalysisBozinis, George Emmanuel 31 July 2007 (has links)
Orientador: Furio Damiani / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T02:54:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007 / Resumo: O propósito deste trabalho é estudar em detalhe a implementação em hardware de algoritmos neuro-genéticos. Uma representação numérica inédita com características neurais e genéticas e um algoritmo para sua utilização são apresentados e usados no desenvolvimento de um coprocessador com uma seção neural baseada na análise de componentes principais (PCA). As operações genéticas recombinação, mutação, mutação de máscara e intercâmbio, específicas para este modelo, são apresentadas. Também foi criada e implementada uma metodologia de cálculo da curva de ativação neural usando apenas lógica combinacional. Como resultado adicional a implementação, realizada na linguagem VHDL e seguindo a norma Wishbone, pode ser facilmente reutilizada / Abstract: The intention of this work is to study the hardware implementation of neuro-genetic algorithms in detail. A novel numerical representation with neural and genetic characteristics and an algorithm for its utilization are presented and used in the development of a coprocessor with a neural section based on the principal component analysis (PCA). The genetic operations: crossover, mutation, mask mutation and swap, specific for this mode!, are presented. Also, a methodology for the calculation of the neural activation curve was created and implemented using only combinational logic. Additionally, the implementation, carried through in VHDL language and following the Wishbone standard, can be easily reused / Doutorado / Eletrônica, Microeletrônica e Optoeletrônica / Doutor em Engenharia Elétrica
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Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétricaDantas, Pierre Vilar 29 June 2016 (has links)
Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-21T12:37:16Z
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Previous issue date: 2016-06-29 / The identification by decomposition of electricity consumption signals tech-
nique, we estimate the consumption of devices that form a power consumption signal.
This technique, that can be called disaggregation or nonintrusive load monitoring, is
important because it makes possible obtain information about the individual energy
consumption of devices, allowing other approaches like power management, use in
smart grids and Internet of Things (IoT). Energy disaggregation problem can be
approached through dictionaries techniques, which summarize the most significant
characteristics of the signals involved to signal disaggregation. In our proposal,
we highlight two contributions. In the first, we modify the steady-state identi-
fication (SSI) algorithm to deal with signals with variable dimensions and, then,
we conducted a parameter analysis that changes the dictionaries and consequently
produces different performances of disaggregation. Second, we propose a disaggrega-
tion methodology using principal component analysis (PCA). The experiments were
made using REDD database [1] and they demonstrate that the proposal produces
results with higher accuracy when compared with other techniques. / Na técnica de identificação por decomposição de sinais de consumo de energia
elétrica, inferimos o consumo dos dispositivos que compõem um sinal de consumo
de energia elétrica. Essa técnica, também denominada de desagregação ou moni-
toramento não intrusivo, é relevante porque viabiliza obtermos informação sobre o
consumo energético individualizado de dispositivos, o que permite outras abordagens
sobre o gerenciamento energético, viabiliza uso em redes inteligentes (smart grids)
e internet das coisas (IoT). O problema de desagregação de energia pode ser tra-
tado através de técnicas por dicionários onde extraímos representatividades de um
conjunto de dados de consumo de energia elétrica e realizamos a desagregação. Em
nossa proposta, podemos destacar duas contribuições. Na primeira, modificamos
o algoritmo steady-state identification (SSI) para contemplar sinais com dimensões
variáveis e, a seguir, realizamos uma análise de parâmetros que influenciam na for-
mação dos dicionários e, por consequência, produzem diferentes desempenhos de
desagregação. Na segunda, propomos uma metodologia de desagregação por análise
de componentes principais. Os experimentos realizados, utilizando a base de dados
REDD [1], demonstram que a proposta produz resultados de desagregação de maior
acurácia, quando comparado com outras técnicas.
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Análise integrada da paisagem com a aplicação do sensoriamento remoto, na bacia hidrográfica do rio Botucaraí - Rio Grande do Sul / Integrated analysis of the landscape through remote sensing techniques, Botucaraí River Basin - Rio Grande do SulRoberto Luiz dos Santos Antunes 24 November 2016 (has links)
O estudo integrado da paisagem permite a verificação dos níveis de interconexão, da estrutura e da funcionalidade de diversas porções da superfície terrestre. Sob este aspecto muitas pesquisas têm incluído como temática, o estudo dos mecanismos de funcionamento da paisagem e a interação entre os seus componentes. Desta forma, torna-se essencial para a ampliação das investigações, a introdução de metodologias e novas técnicas, que inseridas adequadamente, contribuem para o melhor entendimento dos elementos que compõem a paisagem. Neste sentido, este trabalho teve como objetivo identificar, interpretar e compreender a diversidade de fisionomias da paisagem e sua fisiologia, na bacia hidrográfica do rio Botucaraí, Rio Grande do Sul, a partir da aplicação de técnicas de Sensoriamento Remoto, especificamente a Análise por Componentes Principais (ACP). Nesta perspectiva, entende-se que o tratamento das bandas espectrais, a partir de imagens de satélite, configura-se em uma complementação no estudo e no entendimento dos elementos constituintes da paisagem: solos, relevo, litologia e vegetação, além de gerar produtos cartográficos com níveis de detalhamento mais precisos. A técnica de ACP foi aplicada a partir do mapeamento de uso e cobertura da terra, do mapa do relevo, dos mapas temáticos básicos (hipsometria e declividades), do mapa geológico, do mapa da cobertura vegetal e do mapa de solos. Assim, geraram-se as imagens de Componentes Principais (CPs), sendo que as cinco primeiras foram utilizadas para a análise. Desta forma, com a combinação de bandas, identificaram-se novas interfaces e feições, a partir da contribuição e representatividade de cada CP, que se configurou em cinco agrupamentos, denominados de Fisionomias: 1 (Norte- Planalto Meridional), 2 (Serra Geral), 3 (Depressão Central), 4 (Depósitos Aluviais), associadas aos mapas Hipsométrico/declividades com as CPs geradas e com os elementos da paisagem. Estas fisionomias expressaram as diferenças e/ou similaridades no uso da terra, permitindo o seu agrupamento, a partir das características do relevo, litologia, solos, vegetação e uso e cobertura da terra, destacando-se a considerável interferência antrópica na modificação da fisionomia da paisagem. / The integrated study of the landscape allows the verification of the interconnection levels, structure and functionality of various portions of the earth\'s surface. In this aspect, many researches have included as a theme, the study of the mechanisms of landscape functioning and the interaction between its components. In this way, it becomes essential for the expansion of the investigations, the introduction of methodologies and new techniques, that inserted properly, contribute to the better understanding of the elements that compose the landscape. Thus, this study aimed to identify, interpret and understand the diversity of physiognomy of the landscape and its physiology, in the hydrographic basin of river Botucaraí, Rio Grande do Sul, from the application of remote sensing techniques, specifically the Principal Component Analysis (PCA). In this perspective, it is understood that the treatment of the spectral bands, from satellite images, constitutes a complementation in the study and understanding of the constituent elements of the landscape: soil, relief, lithology and vegetation, besides generating cartographic products with more precise levels of detail. The PCA technique was applied from land use and land cover mapping, relief mapping, basic theme maps (hypsometry and declivity), the geological map, the vegetation cover map, and the soil map. Thus, the images of Principal Components (CPs) were generated, and the first five were used for the analysis. In this way, with the combination of bands, new interfaces and features were identified, based on the contribution and representativeness of each CP, which was configured in five groups, called Physiognomies: 1 (north- Planalto Meridional), 2 (Serra Geral), 3 (Central Depression), 4 (Alluvial deposits) associated with Hypsometric maps/declivity with CPs generated and landscape elements. These physiognomies expressed the differences and/or similarities in the land use, allowing their grouping, from the characteristics of the relief, lithology, soils, vegetation and use and cover of the land, highlighting the considerable anthropic interference in the modification of the physiognomy of the landscape.
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Detecção de falhas em motores elétricos através da transformada wavelet packet e métodos de redução de dimensionalidade / Fault detection in eletric motor through Wavelet packet transform and dimensionality reduction methodsVaranis, Marcus Vinicius Monteiro, 1979- 08 May 2014 (has links)
Orientador: Robson Pederiva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T01:39:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / Resumo: Motores elétricos são componentes de grande importância na maioria dos equipamentos de plantas industriais. As diversas falhas que ocorrem nas máquinas de indução podem gerar consequências severas no processo industrial. Os principais problemas estão relacionados à elevação dos custos de produção, piora nas condições do processo e de segurança e, sobretudo piora na qualidade do produto final. Muitas destas falhas mostram-se progressivas. Neste trabalho, apresenta-se uma contribuição ao estudo de Técnicas de Processamento de Sinais Baseadas na Transformada Wavelet para extração de parâmetros de Energia e Entropia a partir de sinais de vibração para detecção de falhas no regime não-estacionário (parada e partida do motor). Em conjunto com a transformada Wavelet utilizam-se métodos de redução de dimensionalidade como, a análise em componentes principais (PCA e a análise Linear Discriminante (LDA). O uso de uma bancada experimental mostra que os resultados da classificação têm alta precisão / Abstract: Electric motors are very important components in most industrial plants equipment. The several faults occurring in induction machines can generate severe consequences in the industrial process. The main problems are related to high production costs, worsening the conditions of process and security, and especially poor quality of the final product. Many of these failures are shown progressive. This work presents a contribution to the study of Signal Processing Techniques Based on Wavelet Packet Transform for extracting parameters of Energy and Entropy, together makes the use of dimensionality reduction methods like the Principal components Analysis (PCA) and Linear Dscriminant Analysis (LDA). This analysis is done from the acquisition of vibration signals in Non-Stationary state (stop and start the engine). The results show that the performance of classification has high accuracy based on experimental work / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica
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Exploração de dados multivariados de fontes e extratos de antocianinas ultilizando análise de componentes princiaipais e método do vizinho mais proximo / Exploring multivariate data of sources and extracts of anthocyanins using principal components analysis and method of nearest neighborFavaro, Martha Maria Andreotti, 1981- 20 August 2018 (has links)
Orientador: Adriana Vitorino Rossi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-20T02:46:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2012 / Resumo: Antocianinas (ACYS) são corantes naturais responsáveis pela coloração de frutas, hortaliças, flores e grãos. Novas perspectivas de usos de antocianinas em diversos segmentos industriais estimulam estudos analíticos para sistematizar a identificação e a classificação de fontes e extratos desses corantes. Neste trabalho foram utilizadas fontes de ACYS como frutas típicas brasileiras: AMORA (Morus nigra), amora preta (Rubus sp.), jabuticaba (Myrciaria cauliflora), jambolão (Syzygium cumini), jussara (Euterpe edulis Mart.), morango (Fragaria x ananassa Duch) e uva (Vitis vinífera e Vitis vinífera L. Brasil); hortaliças: alface roxa (Lactuca sativa), berinjela (Solanum melongena), cebola roxa (Allium cepa), rabanete (Raphanus sativus), repolho roxo (Brassica oleraceae) e flores: beijo-turco (Impatiens walleriana), gerânio (Pelargonium hortorum e Pelargonium peltatum L.), hibisco (Hibiscus sinensis e Hibiscus syriacus) e hortênsia (Hydrangea macrophylla). A literatura descreve diversas técnicas para análise de ACYS em vegetais e seus extratos, com destaque para cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC), espectrometria de massas (MS) e espectrofotometria (UV-Vis), sendo que todas elas foram aplicadas neste trabalho, incluindo-se espectrofotometria de reflectância e a técnica de eletromigração em capilares cromatografia eletrocinética micelar (MEKC). As ferramentas quimiométricas utilizadas no tratamento dos dados foram análise de componentes principais (PCA) e método do vizinho mais próximo (KNN). Os modelos quimiométricos de classificação obtidos apresentaram-se robustos com erros de previsão de menos de 30 % sendo possível identificar as fontes de ACYS, o solvente extrator, a idade dos extratos e dados sobre sua estabilidade e condições de armazenamento. Os resultados apontaram que dados obtidos de técnicas analíticas simples como espectrofotometria de absorção e sem necessidade de preparo de amostra como reflectância difusa na região do visível são comparáveis a resultados de técnicas mais sofisticadas e caras como HPLC e MEKC e até superam o potencial de algumas informações obtidas por MS / Abstract: Anthocyanins (ACYS) are natural dyes responsible for color in fruits, vegetables, flowers and grains. New perspectives for use of anthocyanins in various industries stimulate analytical studies to systematize the identification and classification of sources and extracts of these dyes. In this work, typical Brazilian fruits: mulberry (Morus nigra), blackberry (Rubus sp), jaboticaba (Myrciaria cauliflora), jambolan (Syzygium cumini), jussara fruit (Euterpe edulis Mart.), strawberry (Fragaria x ananassa Duch) and grapes (Vitis vinifera and Vitis vinifera L. 'Brazil'); vegetables: red lettuce (Lactuca sativa), eggplant (Solanum melongena), purple onion (Allium cepa), radish (Raphanus sativus), red cabbage (Brassica oleracea) and flowers, Buzy Lizzie (Impatiens walleriana), geranium (Pelargonium hortorum and Pelargonium peltatum L.), hibiscus (Hibiscus sinensis and Hibiscus syriacus) and hydrangea (Hydrangea macrophylla) were used as sources of ACYS. The literature describes several techniques for analyzing ACYS in vegetables and their extracts, with emphasis on high performance liquid chromatography (HPLC), mass spectrometry (MS) and spectrophotometry (UV-VIS). All of these techniques were applied in this work, including reflectance spectrophotometry and micellar electrokinetic chromatography (MEKC) which is one of the capillary electromigration techniques. The chemometric tools used in data handling were the principal component analysis (PCA) and the K-nearest neighbor method (KNN). The chemometric classification models obtained are robust with predict errors of less than 30 %. It is possible to identify the sources of ACYS, the extractor solvent, the age of the extracts, their stability and storage conditions. The results show that data obtained from simple analytical techniques such as absorption spectroscopy and diffuse reflectance in the visible region (sample preparation is not needed) are comparable to results of those obtained from sophisticated and expensive techniques such as HPLC and MEKC. These techniques also surpass the information obtained by MS / Doutorado / Quimica Analitica / Doutor em Ciências
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Análise e modelagem da influência de atributos do solo e planta na produtividade e qualidade da cana-de-açúcar / Analysis and modelling of influence of soil and plant attributes on sugar cane yield and qualityRodrigues Junior, Francelino Augusto 20 August 2018 (has links)
Orientador: Paulo Sérgio Graziano Magalhães, Domingos Guilherme Pellegrino Cerri / Texto em português e inglês / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-20T09:43:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2012 / Resumo: Dentro da mesma área de produção agrícola existe variabilidade espacial e temporal da produtividade e qualidade da cultura. Técnicas de Agricultura de Precisão (AP) são usadas para a quantificação dessa variabilidade, podendo assim distinguir áreas de maior e menor rentabilidade e qualidade, possibilitando então a identificação dos fatores que ali influenciaram para tal evento. É neste contexto que se insere o projeto proposto utilizar as técnicas de AP para identificar no campo a relação solo-produtividade-qualidade da matéria prima. Este trabalho teve como objetivo geral verificar como a produtividade e a qualidade da cana-de-açúcar (porcentagens de brix, pol e fibra) variam dentro do mesmo talhão; verificar como os atributos físicos e químicos do solo, nitrogênio foliar afetam a produtividade e qualidade da cana, e analisar padrões de variabilidade temporal dos parâmetros de qualidade da cana-de-açúcar ao longo dos ciclos estudados. Para realização do trabalho foi selecionada e georreferenciada uma área de 10 ha, cultivada com cana-de-açúcar pertencente à Usina São João pertencente ao Grupo SJC Bioenergia, localizada no município de Araras - SP. Nesta área foi feita uma grade de amostragem de 30x30m, utilizada para a coleta dos atributos físicos e químicos do solo, e parâmetros de qualidade da cana, totalizando 117 pontos amostrais. Todas as amostragens foram realizadas nos anos de 2008 (cana planta), 2009-2010 (primeira soca) e 2011 (segunda soca). Para identificar a influência das variáveis em estudo na produtividade e qualidade da cana-de-açúcar foi feita a análise de correlação linear, com base em zonas de manejo previamente determinadas. Para a seleção das variáveis a fim de propor modelos matemáticos foi utilizado a Análise de Componentes Principais e Stepwise, utilizando como variáveis resposta a produtividade e os parâmetros de qualidade de cana-de-açúcar. Por meio de técnicas de geoestatística foi verificada a estabilidade temporal dos parâmetros de qualidade da cana-de-açúcar ao decorrer dos ciclos e as porcentagens de erros de estimação dos modelos confeccionados. Não foi possível identificar padrões de estabilidade temporal da qualidade da cana-de-açúcar ao longo do experimento, contudo, com a metodologia proposta pode-se identificar a influência que os atributos do solo e planta possuem na produtividade e nos parâmetros de qualidade da cana-de-açúcar, sendo os teores de matéria orgânica, P, K, pH e H+Al as variáveis que ditaram os modelos propostos, sendo que esses obtiveram coeficientes de determinação variando de 6 a 80%, com valores de resíduos decimais e mostrando distribuição normal, com porcentagens de erros de estimação na sua maioria entre ± 1% / Abstract: Within the same crop area there is a spatial and temporal variability in yield and crop quality. Techniques for Precision Agriculture (PA) are used to quantify this variability, thus being able to identify areas of high and low profitability and quality, hence enabling the identification of the factors that may influence for such an event. In this context this project has as proposal by PA techniques identify in the field the relationship between the soil and yield/quality of the raw material. This study aims to assess how the yield and sugar cane quality parameters (Brix, pol and fibre) vary within the field; verify how the physical chemical soil attributes and leaf nitrogen affects the yield and quality of the sugar cane, and analyzes the pattern of the temporal stability of the sugar cane quality parameters throughout the crop cycles. The experiment was carried out an sugar cane crop area selected and georeferenced of 10 ha, belonging to the São João Mill (SJC Bioenergia), located in the Araras - SP. In this area a 30x30m grid sampling was used to sample quality sugar cane parameters and physical-chemical soil attributes, totaling 117 sampling points. All samplings were performed during the years 2008 - plant cane, first ratoon (2009-2010) and second ratoon (2011). To identify the influence of the variables on yield and quality of sugar cane, Pearson's linear correlation analysis was performed, based on predetermined management zones. Principal component analysis and stepwise approach was used to select the variables in order to propose mathematical models, using as response variables the yield and sugar cane quality parameters. By means of geostatistics it was verified the temporal stability of the sugar cane quality parameters during the crop cycles and the percentages of estimations errors made by the models. It was not possible to identify patterns of temporal stability for the quality parameters along the experiment, but with the proposed methodology, it was possible to identify the influence that soil attributes and plant had in yield and sugar cane quality parameters, being the soil organic matter, P, K, pH e H+Al the variables which driven the proposed models, who had R2 ranging from 6 to 80% with decimals residues showing normal distribution and percentages of estimation errors mostly within ± 1% along the whole experiment / Doutorado / Maquinas Agricolas / Doutor em Engenharia Agrícola
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Qualidade da água do Canal São Gonçalo - RS/ Brasil: uma avaliação hidroquímica considerando seus usos múltiplos / Water quality of the São Gonçalo ChannelRS/Brazil: an hydrochemical evaluation considering its multiple usesSouza, Mariana Farias de 26 February 2015 (has links)
Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2016-05-06T19:32:41Z
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QUALIDADE DA ÁGUA DO CANAL SÃO GONÇALO-RS-BRASIL – UMA AVALIAÇÃO HIDROQUÍMICA CONSIDERANDO SEUS USOS MÚLTIPLOS.pdf: 2559551 bytes, checksum: e392f8cb31107f23bfcb83085ef642a1 (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2016-05-09T17:32:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2
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Previous issue date: 2015-02-26 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - FAPERGS / O Canal São Gonçalo está situado na Bacia Hidrográfica da Lagoa Mirim e faz a ligação entre a Laguna dos Patos e a Lagoa Mirim. É um manancial hídrico com significativa importância econômica e ambiental para a região sul do Brasil e suas águas são utilizadas para diversos fins, como abastecimento público, pesca, navegação e irrigação. O objetivo desse trabalho foi avaliar a qualidade físico-química e microbiológica do Canal São Gonçalo, considerando variações espaciais e pluviométricas. Foram realizadas duas campanhas de amostragem, em período de baixa e de alta pluviosidade. Foram coletadas amostras de água em 22 pontos ao longo do canal e determinados 24 parâmetros físico-químicos e microbiológicos, sendo eles: pH, condutividade elétrica, turbidez, oxigênio dissolvido, temperatura, salinidade, sólidos dissolvidos totais, fluoreto, potássio, cálcio, cloreto, nitrato, transparência, coliformes totais, coliformes termotolerantes, cor verdadeira, cor aparente, sulfato, fosfato, amônia, nitrito, ferro, zinco e cromo VI. Os resultados encontrados para cada parâmetro foram comparados com a classe 2 da Resolução CONAMA n° 357/2005. Foi realizada a análise estatística dos dados através da utilização da técnica de Análise de Componentes Principais como forma a determinar quais os principais parâmetros responsáveis pela qualidade da água do canal e identificar quais os tributários mais significativos com aporte de poluentes para o manancial em estudo. Foi verificado que a qualidade da água do Canal São Gonçalo varia tanto espacial quanto temporalmente. A variação espacial da qualidade da água demonstrou estar diretamente relacionada à condição de seus afluentes e verificou-se que muitos destes afluentes contribuem para degradação da qualidade da água do Canal São Gonçalo. Verificou-se que no período de baixa pluviosidade os parâmetros relacionados aos sólidos dissolvidos na água são os que mais contribuem para deterioração da qualidade da água. Já no período de alta pluviosidade há um aumento significativo na parcela de sólidos suspensos, relacionados a diversos outros parâmetros. Conclui-se que a qualidade da água do Canal São Gonçalo está em desacordo com seus atuais usos e que essa é uma situação que vem se agravando ao longo dos anos. Medidas de remediação devem ser tomadas para que os usos múltiplos do canal sejam garantidos. / The São Gonçalo Channel is localized at Mirim Lagoon Watershed and connects two lagoons in southern Brazil, the Mangueira Lagoon and Patos Lagoon. It has a significant importance to southern Brazil and the channel is used to several purposes, such as water supply, fishery, navigation and irrigation. The aim of this research was access the water quality of the São Gonçalo Channel. Water samples were collected in 22 sites in two different periods, in rainy season and in dry season. The water samples were analyzed for 24 different surface water parameters: pH, conductivity, turbidity, dissolved oxygen, temperature, salinity, total dissolved solids, fluoride, potassium, calcium, chloride, nitrate, transparency, total coliforms, fecal coliforms, true color, apparent color, sulfate, phosphate, ammonia, nitrite, iron, zinc and chromium VI. The results were compared with brazilian standards. The principal component analysis techniques also were applied for the results. The analysis showed that the water quality of the São Gonçalo Channel is different to each site and to each season. Different tributaries were identified that pollute the São Gonçalo Channel. The water quality parameters that are related with dissolved solids are the most significant in dry season. In rainy season there are increases in the parameters that are related with suspended solids. From this study it was concluded that the water quality of the São Gonçalo Channel is not according with current uses and the pollution is getting worse over the years. Remediation actions are necessary for maintained the multiple uses of the
channel.
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Relação dos principais padrões de oscilação do vento na baixa atmosfera e a temperatura mínima mensal no Rio Grande do SulPedra, George Ulguim, Pedra, George Ulguim 28 March 2011 (has links)
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Previous issue date: 2011-03-28 / Rio Grande do Sul (RS) has a large annual temperature range is
characterized by hot summers and cold winters, being strongly influenced by
weather systems in middle and high latitudes. Many studies suggest climate
change on Earth, particularly to the anomalous increase in temperature in
recent decades. The large thermal variations interfere directly in agricultural
production, trade and tourism, affecting the region's economy. The main
objective of this research was to identify the main patterns of wind speed at
850hPa layer. This layer is slightly above the surface outside of each boundary,
and thus with little influence of urban effects. Knowing the correlation of patterns
of wind speed with variations of monthly minimum temperatures throughout the
year in RS, identify and compare the adjustment functions of temporal trends
linear and nonlinear, and list the possible influence of large swings over the
Pacific Ocean these variations regional, especially during extreme. To study the
atmospheric oscillations were used in data grid point wind speed at 850hPa
over South America, which were applied the technique of spectral
decomposition defined principal components. We used monthly minimum
temperature data from 24 stations well distributed spatially in RS. The results
showed that the patterns of oscillations Main circulation in the lower atmosphere
over South America are strongly associated with variations of wind speed in
regions of the Polar Jet, Subtropical Jet and the trade winds in the Equatorial
Pacific. Core Standards of the wind speed did not correlate significantly with the
minimum temperatures in March, June, July and September. During other
months the correlation coefficients were significant, especially the months of
January, April, May and October. The northern state of RS presented highlight
this relationship, with the months of April and May the most significant. The trend of monthly minimum temperatures for the meteorological station of Irai
shown for all months of the year, the biggest adjustment function non-linear
time in comparison with the linear. The index of the Pacific Decadal Oscillation
function showed nonlinear fitting, revealing very similar function to the main
circulation patterns of the wind at 850hPa and adjustments of nonlinear
functions of minimum temperatures in Iraí (RS). Faced with the obvious
relations between the oscillations of the wind circulation at 850hPa with the
changes in the surface equatorial Pacific / North, we can expect that the trends
in minimum temperatures in RS for these next two decades suffer on average
more negative than oscillations positive, especially during summer and autumn,
although it indicates increased temperature in early spring. / O Rio Grande do Sul (RS) apresenta grande amplitude térmica anual
caracterizada por verões quentes e invernos frios, sendo influenciado fortemente por
sistemas atmosféricos de latitudes médias e elevadas. Muitas pesquisas apontam
alterações climáticas na Terra, especialmente no sentido de crescimento anômalo
da temperatura nestas últimas décadas. As grandes variações térmicas interferem
diretamente na produção agrícola, no comércio e no turismo, afetando a economia
da região. Os objetivos principais desta pesquisa foram: Identificar os principais
padrões de velocidade de vento na camada de 850hPa. Esta camada está
ligeiramente acima da superfície, fora da cada limite e, portanto, com pequena
influência dos efeitos urbanos; conhecer a correlação destes padrões de velocidade
do vento com variações das temperaturas mínimas mensais ao longo do ano no RS,
identificar e comparar as funções de ajuste de tendências temporais lineares e não
lineares e relacionar as possíveis influências das grandes oscilações oceânicas do
Pacífico sobre estas variações regionais, especialmente nos períodos extremos.
Para estudar as oscilações atmosféricas foram usados dados em ponto de grade da
velocidade do vento em 850hPa sobre a América do Sul, aos quais foram aplicadas
a técnica de decomposição espectral definida como Componentes Principais. Foram
utilizados dados de temperatura mínima mensal de 24 estações bem distribuídas
espacialmente no RS. Os principais resultados mostraram que os Padrões de
Oscilações Principais da circulação na baixa atmosfera sobre a América do Sul
estão fortemente associados às variações de velocidade do vento nas regiões do
Jato Polar, Jato Subtropical e os ventos Alísios no Pacífico Equatorial. Os Padrões
Principais da velocidade do vento não apresentaram correlações significativas com
as temperaturas mínimas nos meses de março, junho, julho e setembro. Nos demais
meses os coeficientes de correlação foram significativos, especialmente os meses
de janeiro, abril, maio e outubro. A região norte do Estado do RS apresentou destaque nesta relação, sendo os meses de abril e maio os mais significativos. A
tendência temporal das temperaturas mínimas mensais para a estação
meteorológica de Irai mostrou, para todos os meses do ano, maior ajuste para a
função temporal não linear na comparação com a linear. O índice de Oscilação
Decadal do Pacífico apresentou função de ajuste não linear, revelando ser bastante
semelhante aos principais padrões de circulação do vento em 850hPa e aos ajustes
das funções não lineares das temperaturas mínimas em Iraí (RS). Frente às
relações evidentes entre as oscilações da circulação do vento em 850hPa com as
oscilações na superfície do Oceano Pacífico Equatorial/Norte, pode-se esperar que
as tendências das temperaturas mínimas no RS para estas próximas duas décadas
sofram, em média, mais oscilações negativas do que positivas, principalmente nos
meses de verão e outono, apesar de indicar aumento de temperatura no começo de
primavera.
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Um modelo dinâmico de clusterização de dados aplicado na detecção de intrusãoRogério Akiyoshi Furukawa 25 April 2003 (has links)
Atualmente, a segurança computacional vem se tornando cada vez mais necessária devido ao grande crescimento das estatísticas que relatam os crimes computacionais. Uma das ferramentas utilizadas para aumentar o nível de segurança é conhecida como Sistemas de Detecção de Intrusão (SDI). A flexibilidade e usabilidade destes sistemas têm contribuído, consideravelmente, para o aumento da proteção dos ambientes computacionais. Como grande parte das intrusões seguem padrões bem definidos de comportamento em uma rede de computadores, as técnicas de classificação e clusterização de dados tendem a ser muito apropriadas para a obtenção de uma forma eficaz de resolver este tipo de problema. Neste trabalho será apresentado um modelo dinâmico de clusterização baseado em um mecanismo de movimentação dos dados. Apesar de ser uma técnica de clusterização de dados aplicável a qualquer tipo de dados, neste trabalho, este modelo será utilizado para a detecção de intrusão. A técnica apresentada neste trabalho obteve resultados de clusterização comparáveis com técnicas tradicionais. Além disso, a técnica proposta possui algumas vantagens sobre as técnicas tradicionais investigadas, como realização de clusterizações multi-escala e não necessidade de determinação do número inicial de clusters / Nowadays, the computational security is becoming more and more necessary due to the large growth of the statistics that describe computer crimes. One of the tools used to increase the safety level is named Intrusion Detection Systems (IDS). The flexibility and usability of these systems have contributed, considerably, to increase the protection of computational environments. As large part of the intrusions follows behavior patterns very well defined in a computers network, techniques for data classification and clustering tend to be very appropriate to obtain an effective solutions to this problem. In this work, a dynamic clustering model based on a data movement mechanism are presented. In spite of a clustering technique applicable to any data type, in this work, this model will be applied to the detection intrusion. The technique presented in this work obtained clustering results comparable to those obtained by traditional techniques. Besides the proposed technique presents some advantages on the traditional techniques investigated, like multi-resolution clustering and no need to previously know the number of clusters
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