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Com a popularização do uso de recursos tecnológicos na educação, uma enorme quantidade de dados, relacionados às interações entre alunos e esses recursos, é armazenada. Analisar esses dados, visando caracterizar os alunos, é tarefa muito importante, uma vez que os resultados dessa análise podem auxiliar professores no processo de ensino e aprendizagem. Entretanto, devido ao fato de as ferramentas utilizadas para essa caracterização serem complexas e pouco intuitivas, os profissionais da área de ensino acabam por não utilizá-las, inviabilizando a implementação de tais ferramentas em ambientes educacionais. Dentro desse contexto, a dissertação de mestrado aqui apresentada teve como objetivo analisar os dados provenientes de um sistema tutor inteligente, o MathTutor, que disponibiliza exercícios específicos de matemática, para identificar padrões de comportamento dos alunos que interagiram com esse sistema durante um determinado período. Essa análise foi realizada por meio de um processo de Mineração de Dados Educacionais (EDM), utilizando a ferramenta DAMICORE, com o intuito de possibilitar que fossem geradas, de forma rápida e eficaz, informações úteis à caracterização dos alunos. Durante a realização dessa análise, seguiram-se algumas fases do processo de descobrimento de conhecimento em bases de dados, seleção, pré-processamento, mineração dos dados e avaliação e interpretação. Na fase de mineração de dados, foi utilizada a ferramenta DAMICORE, que encontrou padrões que foram estudados na fase de avaliação e interpretação. A partir dessa análise foram encontrados padrões comportamentais dos alunos, por exemplo, alunos do sexo masculino apresentam rendimento superior ou inferior ao de alunas do sexo feminino e quais alunos terão um bom ou mau rendimento nas etapas finais do processo de ensino. Como principal resultado temos que uma das hipóteses criadas, Alunos que obtiveram bom desempenho no pós-teste imediato apresentaram dois dos três seguintes comportamentos: poucas interações na intervenção, baixo tempo interagindo com o sistema na intervenção e poucos misconceptions no pré-teste, teve sua acurácia comprovada dentre os dados utilizados nessa pesquisa. Assim, por meio desta pesquisa concluiu-se que a utilização da DAMICORE em contexto educacional pode auxiliar o professor a inferir o desempenho dos seus alunos oferecendo a ele a oportunidade de realizar as intervenções pedagógicas que auxiliem alunos com possíveis dificuldades e apresente novos desafios para aqueles com facilidade no tema estudado / With the popularization of the use of technological resources in education, a huge amount of data, related to the interactions between students and these resources, is stored. Analyzing this data, due to characterize the students, is an important task, since the results of this analysis can help teachers on teaching and learning process. However, due to the fact that the tools used to this characterization are complex and non-intuitive, the educational professionals do not use it, invalidating the implementation of such tools at educational environments. Within this context, this master\'s dissertation aimed analyzing the prevenient data from an educational web system named MathTutor, which offers specific math exercises to identify behavioral patterns of students who interacted with this system during some period. This analysis was performed by a process known as Educational Data Mining, using the tool named DAMICORE, in order to enable quickly and effectively the construction of helpful information to the characterization of the students. During the course of this analysis, some phases of the process of knowledge discovery in databases were followed: \"selection\", \"preprocessing\", \"data mining\" and \"evaluation and interpretation\". In \"data mining\" phase, the tool DAMICORE was used to find behavioral patterns of students which were studied at the \"evaluation and interpretation\" phase. From this analysis, behavioral patterns of students were found, for example, male students have higher or lower yield against the female students and which students are going to have a good or bad yield on the final steps of the educational process. As the main result we have one of the made assumptions, \"Students who get good performance in the \"immediate posttest\" showed two of the following behaviors: few interactions in the \"intervention\", low time interacting with the system in the \"intervention\" and few misconceptions in \"pretest\"\", has proven its accuracy among the data used in this dissertation. Thus, through this research, it was concluded that the use of DAMICORE at educational context can help teacher to infer the performance of their students offering him the opportunity to perform the pedagogical interventions that help students who faces difficulties and show new challenges for those who have facilities in the subject studied.

El presente trabajo incluye una evaluación detallada de las características tafonómicas y bioestratigráficas de los ver-tebrados fósiles procedentes de la Formación Monte Hermoso, en su localidad tipo de Farola Monte Hermoso (provincia de Buenos Aires). Dicho análisis se llevó a cabo a partir de mate-riales recolectados en el campo con un exhaustivo control, a nivel de facies, de su procedencia estratigráfica y también de la observación de ejemplares depositados en colecciones de diversas instituciones. La Formación Monte Hermoso está constituida por depósitos sedimentarios acumulados mediante una dinámica fluvial de ríos meandriformes con alta sinuosidad y elevada carga en suspensión. A su vez, en esta unidad se reconocen distintas facies que representan subambientes de llanura de inundación (facies Fl), desbordamiento mantiforme (facies Fm) y point bar (facies St, Sr, Fsc y Fcf). La asocia-ción faunística recuperada está constituida principalmente por ejemplares correspondientes a Mammalia, los cuales compren-dieron las familias Argyrolagidae (Polydolopimorphia); Didel-phidae (Didelphimorphia); Octodontidae, Chinchillidae, Ca-viidae, Hydrochoeridae, Cricetidae y Echimyidae (Rodentia); Hegetotheriidae, Mesotheriidae y Toxodontidae (Notoungula-ta), Proterotheriidae y Macraucheniidae (Litopterna); Mylodon-tidae, Pampatheriidae, Glyptodontidae y Dasypodidae (Xenar-thra). También se recuperaron especímenes de Osteichthyes (Siluriformes, Trichomycteridae, Percichthydae y Characidae), Amphibia (Bufonidae y Ceratophryidae), Reptilia (Teiidae, Testudinidae y Colubridae) y Aves (Cariamidae y Anatidae). Las diferencias registradas en los atributos tafonómicos (e.g. representación taxonómica y anatómica, dimensiones, formas, meteorización, abrasión, rotura, impregnación, bioerosión, orientación, buzamiento, empaquetamiento, desarticulación) indican que los restos de cada una de las facies fueron afec-tados por diversos procesos bioestratinómicos y fosildiagené-ticos, vinculados con los niveles de procedencia y, por lo tanto, representan distintas historias tafonómicas.Los estu-dios de difractometría de rayos X y composición química ele-mental (EDX) evidenciaron que todos los restos sufrieron cambios químicos y mineralógicos, incluyendo el enriquecimien-to con nuevos elementos químicos y reemplazos isomórficos en la estructura interna cristalina, que determinaron la sustitu-ción del hidroxiapatito original de los huesos por francolita. Por otra parte, las secciones delgadas revelaron un grado de pre-servación muy bueno de la microestructura ósea, afectada sólo por microfisuras y permineralización. En todas las facies consideradas se reconoció el desarrollo de asociaciones mez-cladas y condensadas (con un bajo grado de time-averaging), constituidas por elementos correspondientes a entidades bioló-gicas de distintos ambientes y temporalmente sucesivas, los cuales se fueron incorporando al sustrato en forma gradual a través del tiempo. Las diferencias identificadas entre los dife-rentes niveles fosilíferos permitieron definir dos modos tafonó-micos muy distintos entre sí. Por un lado, el modo tafonómico de llanura de inundación, representado por la facies Fl y, por otro, el modo tafonómico de fondo de canal o lag-channel, representado por la facies St. Los datos taxonómicos no reve-laron variaciones faunísticas importantes entre los niveles de la Formación Monte Hermoso, que representen diferencias temporales significativas y que justifiquen la existencia de dos unidades bioestratigráficas. Por otra parte, el análisis de los taxa exclusivos y los nuevos hallazgos no sustentan la validez de la Biozona de Trigodon gaudryi ni la de Neocavia depressi-dens y su asignación al Piso/Edad Montehermosense y al Piso/Edad Chapadmalalense inferior respectivamente. En base a ello, se propone un nuevo esquema en el que la Formación Monte Hermoso, en su localidad tipo de Farola Monte Hermo-so, está representada por una única unidad bioestratigráfica. Esta unidad corresponde a la Biozona de Asociación de Eumy-sops laeviplicatus y representa la base bioestratigráfica del Piso/Edad Montehermosense, incluido en el Plioceno temprano. Además de E. laeviplicatus, los taxa exclusivos de esta biozo-na son Hyperdidelphys inexpectata, Sparassocynus bahiai y probablemente también Argyrolagus palmeri. / The present study includes a detailed assessment of taphono-mic and biostratigraphic characteristics of fossil vertebrates from Monte Hermoso Formation, at its type locality of Farola Monte Hermoso (Buenos Aires Province). The said analysis was carried out on materials collected in the field with an exhaustive control, at the level of facies, of their stratigra-phic source and also observing specimens that are housed in collections at different institutions. Monte Hermoso Formation is constituted by sedimentary deposits accumulated by fluvial dynamics of meandering rivers with high sinuosity and a high suspended load. Also, different facies representing subenviron-ments of floodplain (facies Fl), sheet-flood (facies Fm) and point bar (facies St, Sr, Fsc and Fcf) are recognized in this unit. The recovered associated fauna is made up mainly of Mammalia specimens, including the following families: Argyrola-gidae (Polydolopimorphia); Didelphidae (Didelphimorphia); Octo-dontidae, Chinchillidae, Caviidae, Hydrochoeridae, Cricetidae and Echimyidae (Rodentia); Hegetotheriidae, Mesotheriidae and Toxodontidae (Notoungulata); Proterotheriidae and Macraucheniidae (Litopterna); Mylodontidae, Pampatheriidae, Glyptodontidae and Dasypodidae (Xenarthra). Specimens of Osteichthyes (Siluriformes, Trichomycteridae, Percichthydae and Characidae), Amphibia (Bufonidae and Ceratophryidae), Reptilia (Teiidae, Testudinidae and Colubridae) and Aves (Cariamidae and Anatidae) were also found. Recorded differences in taphonomic attributes (e.g. taxonomic and anatomical representation, sizes, shapes, weathering, abrasion, breakage, impregnation, bioerosion, orientation, dip, packing, disarticulation) indicate that remains of each facies were affected by different biostratinomic and fossildiagenetic processes, related to source levels, and, therefore, they represent different taphonomic histories. X-ray diffractometry and elemental chemical composition (EDX) studies showed that all the remains underwent chemical and mineralogical changes, including enrichment with new chemical elements and isomorphous replacements in the crystalline internal structure, which determined the substitution of the original hydroxyapatite for francolite. Thin sections revealed a very high degree of preservation of bone microstructure, only affected by microfissures and permineralization. In all the considered facies, the development of mixed and condensed associations (with a low degree of time-averaging) was recognized. These associations are constituted by elements corresponding to temporally-successive biological entities from different environments, which gradually incorporated into the sustrate over time. Identified differences between the different fossiliferous levels enabled to define two taphonomic modes that are very different from each other. On the one hand, the flood plain taphonomic mode, represented by facies Fl, and, on the other hand, the channel-lag taphonomic mode, represented by facies St. Taxonomic data did not reveal considerable fauna variations, among the levels of Monte Hermoso Formation, representing significant temporal differences and justifying the existence of two biostratigraphic units. Also, vertebrates from upper depo-sits of this formation (facies St, Sr, Fsc and Fcf) do not show a great similarity to those from Chapadmalal Formation (upper Chapadmalalan Stage/Age). In the other hand, the study of exclusive taxa and the new discoveries dont support the validity of the Trigodon gaudryi and the Neocavia depressi-dens Biozones, and its assignment to the Montehermosan Stage/Age and the lower Chapadmalalan Stage/Age respec-tively. Based on this, a new scheme is proposed, in which Monte Hermoso Formation, at its type locality of Farola Monte Hermoso, is represented by a single biostratigraphic unit. This unit corresponds to the Eumysops laeviplicatus Association Biozone and represents the biostratigraphic base of the Mon-tehermosan Stage/Age, included in the early Pliocene. In addition to E. laeviplicatus, taxa exclusive to this biozone are Hyperdidelphys inexpectata, Sparassocynus bahiai and proba-bly Argyrolagus palmeri.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Clementina Scherpinski.pdf: 2317997 bytes, checksum: 6fb30fbe757979a6729f5d4bcb2a8a22 (MD5) Previous issue date: 2005-08-05 / Studies that involve the physical attributes and hydrics of the soil are important for the development of the maintainable agriculture. When the areas of cultivated lands are used with intense agricultural production, the soil presents alterations in their physical attributes and hydrics. The economical viability of the agricultural production depends of these attributes and it requests more detailed studies about the space variability of the soils. Among the attributes hydrics stands out the Hydraulic Conductivity that is characterized by the easiness with that the water is driven through the soil and it is important for a good development of the agriculture. Nowadays, the Hydraulic Conductivity of the soil is one of the main parameters used for studies that involve the flow of water in the soil. This work has for objective to study the space variability of the physical attributes (bulk density, micro porosity, macro porosity, total porosity) and attributes hydrics (hydraulic conductivity, infiltration of the water in the soil of the soil) and of the productivity of the soy, with focus in Agriculture of Precision. It was looked for to understand the behavior of the attributes of the physical space, linked to the agricultural production of the soy in a commercial area in the West of Paraná. For the analyses of the attributes in study variograms and graph h-scatterplot were used for the verification of the structure of space dependence and construction of thematic maps through the ordinary kriging. For the verification of the space correlation of the physical attributes and hydrics studied with the productivity of the soy crossed variograms were built. In general all of the attributes presented space dependence except for the attribute Density of the Soil in the depth (0 - 10 cm). It was found space correlation between the Productivity of the Soy and the Density of the Soil in the two studied depths and also between the Productivity and the attributes Microporosidade (0 - 10 cm), Macroporosidade (10 - 20 cm) and Total Porosity of the Soil (10 - 20 cm). Therefore, it was considered appropriated the use of geostatistic for this study. / Estudos que envolvam os atributos físicos e hídricos do solo são de suma importância para o desenvolvimento da agricultura sustentável. Quando as áreas de terras cultivadas são utilizadas com intensa produção agrícola, o solo apresenta alterações em seus atributos físicos e hídricos. A viabilidade econômica da produção agrícola depende desses atributos e requer estudos detalhados sobre a variabilidade espacial dos solos. Dentre os atributos hídricos destaca-se a Condutividade Hidráulica que se caracteriza pela facilidade com que a água é conduzida através do solo e é de fundamental importância para um bom desenvolvimento da agricultura. Atualmente, a Condutividade Hidráulica do solo é um dos principais parâmetros utilizados para estudos que envolvam o fluxo de água no solo. Este trabalho tem por objetivo estudar a variabilidade espacial dos atributos físicos (densidade do solo, microporosidade, macroporosidade, porosidade total) e atributos hídricos (condutividade hidráulica, infiltração da água no solo) e da produtividade da soja, com enfoque em Agricultura de Precisão. Buscou-se entender o comportamento dos atributos do espaço físico, ligados à produção agrícola da soja em uma área comercial na região Oeste do Paraná. Para as análises dos atributos em estudo foram utilizados semivariogramas e envelopes para a verificação da estrutura de dependência espacial e construção de mapas temáticos através da krigagem ordinária. Para a verificação da correlação espacial dos atributos físicos e hídricos estudados com a produtividade da soja foram construídos semivariogramas cruzados. De modo geral todos os atributos apresentaram dependência espacial com exceção do atributo Densidade do Solo na profundidade (0 10 cm). Foi encontrada correlação espacial entre a Produtividade da Soja e a Densidade do solo nas duas profundidades estudadas e também entre a Produtividade e os atributos Microporosidade (0 10 cm), Macroporosidade (10 20 cm) e Porosidade Total do Solo (10 20 cm). Considerou-se o uso da geoestatistica adequado para este estudo.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Clementina Scherpinski.pdf: 2317997 bytes, checksum: 6fb30fbe757979a6729f5d4bcb2a8a22 (MD5) Previous issue date: 2005-08-05 / Studies that involve the physical attributes and hydrics of the soil are important for the development of the maintainable agriculture. When the areas of cultivated lands are used with intense agricultural production, the soil presents alterations in their physical attributes and hydrics. The economical viability of the agricultural production depends of these attributes and it requests more detailed studies about the space variability of the soils. Among the attributes hydrics stands out the Hydraulic Conductivity that is characterized by the easiness with that the water is driven through the soil and it is important for a good development of the agriculture. Nowadays, the Hydraulic Conductivity of the soil is one of the main parameters used for studies that involve the flow of water in the soil. This work has for objective to study the space variability of the physical attributes (bulk density, micro porosity, macro porosity, total porosity) and attributes hydrics (hydraulic conductivity, infiltration of the water in the soil of the soil) and of the productivity of the soy, with focus in Agriculture of Precision. It was looked for to understand the behavior of the attributes of the physical space, linked to the agricultural production of the soy in a commercial area in the West of Paraná. For the analyses of the attributes in study variograms and graph h-scatterplot were used for the verification of the structure of space dependence and construction of thematic maps through the ordinary kriging. For the verification of the space correlation of the physical attributes and hydrics studied with the productivity of the soy crossed variograms were built. In general all of the attributes presented space dependence except for the attribute Density of the Soil in the depth (0 - 10 cm). It was found space correlation between the Productivity of the Soy and the Density of the Soil in the two studied depths and also between the Productivity and the attributes Microporosidade (0 - 10 cm), Macroporosidade (10 - 20 cm) and Total Porosity of the Soil (10 - 20 cm). Therefore, it was considered appropriated the use of geostatistic for this study. / Estudos que envolvam os atributos físicos e hídricos do solo são de suma importância para o desenvolvimento da agricultura sustentável. Quando as áreas de terras cultivadas são utilizadas com intensa produção agrícola, o solo apresenta alterações em seus atributos físicos e hídricos. A viabilidade econômica da produção agrícola depende desses atributos e requer estudos detalhados sobre a variabilidade espacial dos solos. Dentre os atributos hídricos destaca-se a Condutividade Hidráulica que se caracteriza pela facilidade com que a água é conduzida através do solo e é de fundamental importância para um bom desenvolvimento da agricultura. Atualmente, a Condutividade Hidráulica do solo é um dos principais parâmetros utilizados para estudos que envolvam o fluxo de água no solo. Este trabalho tem por objetivo estudar a variabilidade espacial dos atributos físicos (densidade do solo, microporosidade, macroporosidade, porosidade total) e atributos hídricos (condutividade hidráulica, infiltração da água no solo) e da produtividade da soja, com enfoque em Agricultura de Precisão. Buscou-se entender o comportamento dos atributos do espaço físico, ligados à produção agrícola da soja em uma área comercial na região Oeste do Paraná. Para as análises dos atributos em estudo foram utilizados semivariogramas e envelopes para a verificação da estrutura de dependência espacial e construção de mapas temáticos através da krigagem ordinária. Para a verificação da correlação espacial dos atributos físicos e hídricos estudados com a produtividade da soja foram construídos semivariogramas cruzados. De modo geral todos os atributos apresentaram dependência espacial com exceção do atributo Densidade do Solo na profundidade (0 10 cm). Foi encontrada correlação espacial entre a Produtividade da Soja e a Densidade do solo nas duas profundidades estudadas e também entre a Produtividade e os atributos Microporosidade (0 10 cm), Macroporosidade (10 20 cm) e Porosidade Total do Solo (10 20 cm). Considerou-se o uso da geoestatistica adequado para este estudo.

El objetivo general de esta tesis es abordar el estudio del fenómeno de deserción estudiantil universitaria mediante un proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. En el camino hacia la concreción del objetivo de máxima, predecir la deserción, se pueden encontrar otras metas que aporten información no trivial y de utilidad para la toma de decisiones, por ejemplo, describir o caracterizar a los estudiantes de la UNRN a través de perfiles que ayuden a orientar la implementación de medidas a los estratos en los que las mismas pueden ejercer más influencia positiva. El objetivo específico de esta tesis es caracterizar a los estudiantes de la UNRN que abandonan la carrera en los primeros años. Se busca establecer perfiles que permitan realizar recomendaciones tendientes a revertir esta situación. <i>(Párrafo extraído del texto a modo de resumen)</i> / Asesor académico: Waldo Hasperué.

Made available in DSpace on 2014-08-20T14:33:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_viviane_santos_silva_terra.pdf: 3226542 bytes, checksum: 468c5162baa20a455b268e2abda6ef7e (MD5) Previous issue date: 2012-12-27 / The fruitculture is an important component of Brazilian agribusiness assuming prominence in the economy of the state of Rio Grande do Sul (RS). The municipality of Pelotas, located in the south part of RS state, is responsible for 90% of peach production having adequate conditions of climate and soil for its production. One of the main problems faced by fruit farmers is the management of the peach orchard, which has been homogeneously managed, without considering the spatial and temporal variability of soil, plant and climate attributes in the peach orchard. Therefore, some aspects deserve attention from researchers, among them we can highlight the knowledge of the physical environment in which the peach tree grows. This work had as objectives: i. to evaluate the relationship between soil hydric-physical and crop attributes through the canonical correlation analysis, ii. to determine the spatial and temporal structures of soil hydric-physical, crop and climate attributes, applying geostatistics analysis. The work was conducted in an experimental area, located in the city of Morro Redondo-RS, cultivated with 18 line peach crops, cv. Esmeralda, totaling 1,450 plants. In this area was established a experimental grid consisted of 101 experimental peach trees. At a distance of 0.50m to the right side of each crop tree, trenches were opened to collect disturbed and undisturbed soil samples to determine the following soil hydric-physical attributes, in the 0.00-0.10m and 0.10-0.20m soil layers: sand, silt and clay contents, soil bulk density, soil total porosity, soil macro- and micro-porosities, and volumetric soil water content. We also evaluated the following peach crop attributes in the years of 2010 and 2011: trunk diameter, size of the fruit/plant, total number of fruits/plant, fresh mass of fruits, fruit firmness, brix content and crop productivity. The attributes of climate air temperature and relative humidity were also evaluated in the peach orchard. All data sets were submitted to descriptive statistical analysis. The correlation between soil and crop attributes was evaluated by canonical correlation analysis. The spatial and temporal variability structures of all data sets were evaluated by geostatistics as well as the relationship between them. Results show that the canonical correlation analysis identified the highest correlation coefficients of soil micro-porosity and clay content variables and peach productivity, and that the geostatistical analysis allowed establishing homogeneous management zones of soil, crop and climate attributes as well as to infer, visually, spatial inter-relationships between variables. The association of soil, crop and climate maps indicates that future differentiated managements of agricultural practices on the peach orchard should be based on the spatial distribution of these variables aiming rational water and fertilizer applications to preserve natural resources in the agricultural farmers. / A fruticultura é um importante componente do agronegócio brasileiro assumindo destaque na economia do estado do Rio Grande do Sul (RS). O município de Pelotas, localizado no sul do RS, é responsável por 90% da produção de pêssego, possuindo condições adequadas de clima e solo para a sua produção. Um dos principais problemas enfrentados pelos produtores de frutas é o manejo do pomar, que tem sido realizado de forma homogênea, sem considerar a variabilidade espacial e temporal dos atributos do solo, da planta e do clima dentro do pomar. Desta forma, alguns aspectos merecem atenção dos pesquisadores, dentre os quais, pode-se destacar o conhecimento do ambiente físico no qual o pessegueiro se desenvolve. Este trabalho teve como objetivos avaliar a relação entre os atributos físico-hídricos do solo e da planta por meio da análise de correlação canônica, determinar a estrutura de correlação espacial e temporal dos atributos físico-hídricos do solo, da planta de pessegueiro e do clima, por meio da técnica de geoestatística. O trabalho foi conduzido em uma área experimental, localizada no município do Morro Redondo-RS, cultivada com a cultivar de pêssego Esmeralda com 18 linhas, totalizando 1.450 plantas, onde foi estabelecida uma malha experimental composta por 101 plantas. A 0,50m do lado direito da cada planta, foram abertas trincheiras para a coleta de amostras deformas e indeformadas de solo para determinação dos atributos físico-hídricos, nas profundidades de 0,00-0,10m e de 0,10-0,20m: teores de areia, silte e argila, densidade do solo, porosidade total, macro e microporosidade do solo e umidade volumétrica. Também foram avaliados os seguintes atributos da planta nos anos de 2010 e 2011: diâmetro do tronco, tamanho do fruto/planta, número total de frutos/planta, massa fresca dos frutos, firmeza de polpa, teor de brix e produtividade. Os atributos do clima temperatura do ar e umidade relativa do ar também foram avaliados dentro do pomar. Todos os conjuntos de dados foram submetidos a análise exploratória por meio da estatística descritiva. A análise de correlação canônica foi aplicada para analisar as inter-relações entre as variáveis do solo e da planta, enquanto que, a geoestatística foi aplicada para avaliar a estrutura de correlação espacial e temporal de todos os dados bem como relação entre eles. Resultados mostram que a análise de correlação canônica permitiu identificar as variáveis do solo argila e microporosidade como as mais fortemente correlacionadas com a produtividade do pessegueiro e que a análise geoestatística permitiu delimitar as zonas homogêneas dos atributos do solo, da planta e do clima bem como inferir visualmente sobre as inter-relações espaciais entre as variáveis. A associação dos mapas das variáveis do solo, da planta e do clima indica que os futuros manejos diferenciados de práticas agrícolas deverão se basear na distribuição espacial das variáveis no pomar de pessegueiro visto que isto possibilitará a racionalização da aplicação de insumos e de água e a preservação dos recursos naturais na propriedade.

Given a very large dataset of moderate-to-high dimensionality, how to mine useful patterns from it? In such cases, dimensionality reduction is essential to overcome the well-known curse of dimensionality. Although there exist algorithms to reduce the dimensionality of Big Data, unfortunately, they all fail to identify/eliminate non-linear correlations that may occur between the attributes. This MSc work tackles the problem by exploring concepts of the Fractal Theory and massive parallel processing to present Curl-Remover, a novel dimensionality reduction technique for very large datasets. Our contributions are: (a) Curl-Remover eliminates linear and non-linear attribute correlations as well as irrelevant attributes; (b) it is unsupervised and suits for analytical tasks in general not only classification; (c) it presents linear scale-up on both the data size and the number of machines used; (d) it does not require the user to guess the number of attributes to be removed, and; (e) it preserves the attributes semantics by performing feature selection, not feature extraction. We executed experiments on synthetic and real data spanning up to 1.1 billion points, and report that our proposed Curl-Remover outperformed two PCA-based algorithms from the state-of-the-art, being in average up to 8% more accurate. / Dada uma grande base de dados de dimensionalidade moderada a alta, como identificar padrões úteis nos objetos de dados? Nesses casos, a redução de dimensionalidade é essencial para superar um fenômeno conhecido na literatura como a maldição da alta dimensionalidade. Embora existam algoritmos capazes de reduzir a dimensionalidade de conjuntos de dados na escala de Terabytes, infelizmente, todos falham em relação à identificação/eliminação de correlações não lineares entre os atributos. Este trabalho de Mestrado trata o problema explorando conceitos da Teoria de Fractais e processamento paralelo em massa para apresentar Curl-Remover, uma nova técnica de redução de dimensionalidade bem adequada ao pré-processamento de Big Data. Suas principais contribuições são: (a) Curl-Remover elimina correlações lineares e não lineares entre atributos, bem como atributos irrelevantes; (b) não depende de supervisão do usuário e é útil para tarefas analíticas em geral não apenas para a classificação; (c) apresenta escalabilidade linear tanto em relação ao número de objetos de dados quanto ao número de máquinas utilizadas; (d) não requer que o usuário sugira um número de atributos para serem removidos, e; (e) mantêm a semântica dos atributos por ser uma técnica de seleção de atributos, não de extração de atributos. Experimentos foram executados em conjuntos de dados sintéticos e reais contendo até 1,1 bilhões de pontos, e a nova técnica Curl-Remover apresentou desempenho superior comparada a dois algoritmos do estado da arte baseados em PCA, obtendo em média até 8% a mais em acurácia de resultados.

Submitted by Carlos Henrique Augusto null (caheaug@gmail.com) on 2018-03-23T19:43:51Z No. of bitstreams: 1 ZONAS HOMOGÊNEAS DE MANEJO POR MEIO DE VARIÁVEIS EDAFOCLIMÁTICAS E DE PRODUTIVIDADE.pdf: 4887969 bytes, checksum: f9f7dded5e127da5325c1b1fbf7b57dd (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Lucia Martins Frederico null (mlucia@fca.unesp.br) on 2018-03-23T19:59:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 augusto_ch_me_botfca.pdf: 4887928 bytes, checksum: 78e2387068a46ce3ac48c992ecb5c599 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-23T19:59:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 augusto_ch_me_botfca.pdf: 4887928 bytes, checksum: 78e2387068a46ce3ac48c992ecb5c599 (MD5) Previous issue date: 2018-02-01 / O aumento da população mundial e a limitada área disponível para a produção de alimentos, exige que busquemos cada vez mais técnicas e tecnologias que aumentem a produtividade das áreas agrícolas. A produtividade de uma determinada cultura depende de diversos fatores, e conhecer os fatores que mais influenciam a determinação do seu potencial produtivo pode contribuir para a tomada de decisão em relação à utilização e gestão de recursos. Utilizando dados de monitores de colheita da cultura da soja nas safras de 08/09, 10/11, 11/12, 12/13, 14/15 e 15/16, dados de precipitação destes anos, mapa de Condutividade Elétrica (CE) e das características químicas do solo para as safras de 09/10, 13/14, 14/15 e 15/16, este trabalho teve o objetivo de identificar os fatores mais relevantes para a determinação da produtividade da soja para auxiliar na determinação de Zonas Homogêneas de Manejo (ZHM) baseadas nestas características críticas. Comprovou-se que a disponibilidade de água é a principal determinante da produtividade da soja nas condições estudadas, sendo que a precipitação no mês de setembro, mês de implantação da cultura, apresentou-se como o fator mais crítico. Utilizando o mapa de produtividade média da cultura durante os anos estudados e o mapa de CE, foi possível identificar as áreas de potencial produtivo, mas a definição de ZHM mostrou-se desafiadora pois as características químicas do solo apresentaram alta variabilidade temporal, dificultando a determinação do manejo que poderia melhor explorar as áreas de maior ou menor potencial produtivo. / The growing world population and the limited area available for food production requires us to progressively seek techniques and technologies that increase the yield of agricultural crops. The yield of a crop depends on several factors and knowing the factors that most influences its yield potential can contribute to the decision making process regarding the use and management of resources. Using data from soybean yield monitors of 08/09, 10/11, 11/12, 12/13, 14/15 and 15/16 season, precipitation data from these years, Electric Conductivity (EC) map and the chemical characteristics of the soil for the 9/10, 13/14, 14/15 and 15/16 crops, this work had the objective of identifying the most relevant factors that determine soybean yield to assist in the determination of Homogeneous Management Zones (HMZ) based on these critical characteristics. The availability of water was the main factor of soybean yield under the conditions the study was carried out, and the precipitation in September was the most critical factor, being the month in which the crop was seeded. Using the average productivity map and the EC map, it was possible to identify areas of yield potential, but the definition of HMZ was challenging because the chemical characteristics of the soil had high temporal variability, making it difficult to determine the best management to explore the areas of greater or lesser yield potential.

Given a very large dataset of moderate-to-high dimensionality, how to mine useful patterns from it? In such cases, dimensionality reduction is essential to overcome the well-known curse of dimensionality. Although there exist algorithms to reduce the dimensionality of Big Data, unfortunately, they all fail to identify/eliminate non-linear correlations that may occur between the attributes. This MSc work tackles the problem by exploring concepts of the Fractal Theory and massive parallel processing to present Curl-Remover, a novel dimensionality reduction technique for very large datasets. Our contributions are: (a) Curl-Remover eliminates linear and non-linear attribute correlations as well as irrelevant attributes; (b) it is unsupervised and suits for analytical tasks in general not only classification; (c) it presents linear scale-up on both the data size and the number of machines used; (d) it does not require the user to guess the number of attributes to be removed, and; (e) it preserves the attributes semantics by performing feature selection, not feature extraction. We executed experiments on synthetic and real data spanning up to 1.1 billion points, and report that our proposed Curl-Remover outperformed two PCA-based algorithms from the state-of-the-art, being in average up to 8% more accurate. / Dada uma grande base de dados de dimensionalidade moderada a alta, como identificar padrões úteis nos objetos de dados? Nesses casos, a redução de dimensionalidade é essencial para superar um fenômeno conhecido na literatura como a maldição da alta dimensionalidade. Embora existam algoritmos capazes de reduzir a dimensionalidade de conjuntos de dados na escala de Terabytes, infelizmente, todos falham em relação à identificação/eliminação de correlações não lineares entre os atributos. Este trabalho de Mestrado trata o problema explorando conceitos da Teoria de Fractais e processamento paralelo em massa para apresentar Curl-Remover, uma nova técnica de redução de dimensionalidade bem adequada ao pré-processamento de Big Data. Suas principais contribuições são: (a) Curl-Remover elimina correlações lineares e não lineares entre atributos, bem como atributos irrelevantes; (b) não depende de supervisão do usuário e é útil para tarefas analíticas em geral não apenas para a classificação; (c) apresenta escalabilidade linear tanto em relação ao número de objetos de dados quanto ao número de máquinas utilizadas; (d) não requer que o usuário sugira um número de atributos para serem removidos, e; (e) mantêm a semântica dos atributos por ser uma técnica de seleção de atributos, não de extração de atributos. Experimentos foram executados em conjuntos de dados sintéticos e reais contendo até 1,1 bilhões de pontos, e a nova técnica Curl-Remover apresentou desempenho superior comparada a dois algoritmos do estado da arte baseados em PCA, obtendo em média até 8% a mais em acurácia de resultados.