Diversas aplicações são responsáveis por gerar dados ao longo do tempo de maneira contínua, ordenada e ininterrupta em um ambiente dinâmico, denominados fluxo de dados. Entre possíveis tarefas que podem ser realizadas com estes dados, classificação é uma das mais proeminentes. Devido à natureza não estacionária do ambiente responsável por gerar os dados, as características que descrevem os conceitos das classes do problema de classificação podem se alterar ao longo do tempo. Por isso, classificadores de fluxo de dados requerem constantes atualizações em seus modelos para que a taxa de acerto se mantenha estável ao longo do tempo. Na etapa de atualização a maior parte das abordagens considera que, após a predição de cada exemplo, o seu rótulo correto é imediatamente disponibilizado sem qualquer atraso de tempo (latência nula). Devido aos altos custos do processo de rotulação, os rótulos corretos nem sempre podem ser obtidos para a maior parte dos dados ou são obtidos após um considerável atraso de tempo. No caso mais desafiador, encontram-se as aplicações em que após a etapa de classificação dos exemplos, os seus respectivos rótulos corretos nunca sã disponibilizados para o algoritmo, caso chamado de latência extrema. Neste cenário, não é possível o uso de abordagens tradicionais, sendo necessário o desenvolvimento de novos métodos que sejam capazes de manter um modelo de classificação atualizado mesmo na ausência de dados rotulados. Nesta tese, além de discutir o problema de latência na tarefa de classificação de fluxo de dados não estacionários, negligenciado por boa parte da literatura, também sã propostos dois algoritmos denominados SCARGC e MClassification para o cenário de latência extrema. Ambas as propostas se baseiam no uso de técnicas de agrupamento para a adaptação à mudanças de maneira não supervisionada. Os algoritmos propostos são intuitivos, simples e apresentam resultados superiores ou equivalentes a outros algoritmos da literatura em avaliações com dados sintéticos e reais, tanto em termos de acurácia de classificação como em tempo computacional. Aléem de buscar o avanço no estado-da-arte na área de aprendizado em fluxo de dados, este trabalho também apresenta contribuições para uma importante aplicação tecnológica com impacto social e na saúde pública. Especificamente, explorou-se um sensor óptico para a identificação automática de espécies de insetos a partir da análise de informações provenientes do batimento de asas dos insetos. Para a descrição dos dados, foi verificado que os coeficientes Mel-cepstrais apresentaram os melhores resultados entre as diferentes técnicas de processamento digital de sinais avaliadas. Este sensor é um exemplo concreto de aplicação responsável por gerar um fluxo de dados em que é necessário realizar classificações em tempo real. Durante a etapa de classificação, este sensor exige a adaptação a possíveis variações em condições ambientais, responsáveis por alterar o comportamento dos insetos ao longo do tempo. Para lidar com este problema, é proposto um Sistema com Múltiplos Classificadores que realiza a seleção dinâmica do classificador mais adequado de acordo com características de cada exemplo de teste. Em avaliações com mudanças pouco significativas nas condições ambientais, foi possível obter uma acurácia de classificação próxima de 90%, no cenário com múltiplas classes e, cerca de 95% para a identificação da espécie Aedes aegypti, considerando o treinamento com uma única classe. No cenário com mudanças significativas nos dados, foi possível obter 91% de acurácia em um problema com 5 classes e 96% para a classificação de insetos vetores de importantes doenças como dengue e zika vírus. / Many applications are able to generate data continuously over t ime in an ordered and uninterrupted way in a dynamic environment , called data streams. Among possible tasks that can be performed with these data, classification is one of the most prominent . Due to non-stationarity of the environment that generates the data, the features that describe the concepts of the classes can change over time. Thus, the classifiers that deal with data streams require constants updates in their classification models to maintain a stable accuracy over time. In the update phase, most of the approaches assume that after the classification of each example from the stream, their actual class label is available without any t ime delay (zero latency). Given the high label costs, it is more reasonable to consider that this delay could vary for the most portion of the data. In the more challenging case, there are applications with extreme latency, where in after the classification of the examples, heir actual class labels are never available to the algorithm. In this scenario, it is not possible to use traditional approaches. Thus, there is the need of new methods that are able to maintain a classification model updated in the absence of labeled data. In this thesis, besides to discuss the problem of latency to obtain actual labels in data stream classification problems, neglected by most of the works, we also propose two new algorithms to deal with extreme latency, called SCARGC and MClassification. Both algorithms are based on the use of clustering approaches to adapt to changes in an unsupervised way. The proposed algorithms are intuitive, simpleand showed superior or equivalent results in terms of accuracy and computation time compared to other approaches from literature in an evaluation on synthetic and real data. In addition to the advance in the state-of-the-art in the stream learning area, this thesis also presents contributions to an important technological application with social and public health impacts. Specifically, it was studied an optical sensor to automatically identify insect species by the means of the analysis of information coming from wing beat of insects. To describe the data, we conclude that the Mel-cepst ral coefficients guide to the best results among different evaluated digital signal processing techniques. This sensor is a concrete example of an applicat ion that generates a data st ream for which it is necessary to perform real-time classification. During the classification phase, this sensor must adapt their classification model to possible variat ions in environmental conditions, responsible for changing the behavior of insects. To address this problem, we propose a System with Multiple Classifiers that dynamically selects the most adequate classifier according to characteristics of each test example. In evaluations with minor changes in the environmental conditions, we achieved a classification accuracy close to 90% in a scenario with multiple classes and 95% when identifying Aedes aegypti species considering the training phase with only the positive class. In the scenario with considerable changes in the environmental conditions, we achieved 91% of accuracy considering 5 species and 96% to classify vector mosquitoes of important diseases as dengue and zika virus.

Atualmente, o circuito de moagem da Votorantim Metais Zinco Morro Agudo (VMZMA) inclui dois moinhos de bolas com capacidade combinada média de 145 t/h, sendo 95 t/h processadas na Linha 1 e 50 t/h na Linha 2. A alimentação de ambas as linhas provém de uma única pilha pulmão, formada pela fração passante em peneira de 10 mm, resultante dos estágios de britagem. As duas linhas de moagem operam de forma independente, cada uma sob circuito fechado com as respectivas baterias de ciclones de 10 polegadas de diâmetro. O produto nominal do circuito deve apresentar 75% passantes na malha 44 m. A operação atual do circuito apresenta carga circulante elevada, da ordem de 400%, bem como eventos regulares de curto-circuito (by-pass) de grossos para o overflow dos ciclones, o que resulta em produto mais grosso do que o estipulado para a moagem. Com o intuito de analisar a eficiência de moagem foram realizadas campanhas de amostragem no circuito industrial da VMZMA, cujo resultado apontou para um melhor desempenho de um dos moinhos. Os dados obtidos por meio das amostragens e de caracterização tecnológica serviram de base para a calibração dos modelos matemáticos dos equipamentos de processo. Simulações indicaram potencial elevado de aumento de capacidade do circuito mediante o emprego de peneiras de alta frequência em substituição ou combinação com ciclones existentes. Recomenda-se avaliar o potencial de melhoria de desempenho metalúrgico no processo de flotação de produtos de peneiramento, ante a produtos de ciclones. / Votorantim Metais Zinco Morro Agudo (VMZMA) grinding circuit has a combined capacity of 145 t/h i.e. 95 t\\h in Line 1 and 50 t/h in Line 2. The feed comprises crushed 10 mm obtained in a three-staged crushing circuit. The two ball mills operate in independent parallel lines configured in a closed circuit with 10 inch cyclones, resulting in a 75% passing in 0.044 mm nominal products. The operation shows a high recirculating load (~400%), as well as frequent oversize by pass to the products, which results in a relatively coarse product. Survey campaigns were conducted in the grinding circuit for assessing its overall performance, as well as for fitting the corresponding mathematical models. The results indicated a better performance associated with one of the two existing ball mill lines. The simulations indicate a high potential for increasing the circuit throughput by introducing high frequency screens in substitution or in combination with the existing cyclones. Further studies were recommended for assessing the metallurgical performance associated with the product, as compared with cyclone products.

O presente trabalho apresenta uma alternativa ao processo de classificação do defeito da segregação central em amostras de aço, utilizando as imagens digitais que são geradas durante o ensaio de Baumann. O algoritmo proposto tem como objetivo agregar as técnicas de processamento digital de imagens e o conhecimento dos especialistas sobre o defeito da segregação central, visando a classificação do defeito de referência. O algoritmo implementado inclui a identificação e a segmentação da linha segregada por meio da aplicação da transformada de Hough e limiar adaptativo. Adicionalmente, o algoritmo apresenta uma proposta para o mapeamento dos atributos da segregação central nos diferentes graus de severidade do defeito, em função dos critérios de continuidade e intensidade. O mapeamento foi realizado por meio da análise das características individuais, como comprimento, largura e área, dos elementos segmentados que compõem a linha segregada. A avaliação do desempenho do algoritmo foi realizada em dois momentos específicos, de acordo com sua fase de implementação. Para a realização da avaliação, foram analisadas 255 imagens de amostras reais, oriundas de duas usinas siderúrgicas, distribuídas nos diferentes graus de severidade. Os resultados da primeira fase de implementação mostram que a identificação da linha segregada apresenta acurácia de 93%. As classificações oriundas do mapeamento realizado para as classes de criticidade do defeito, na segunda fase de implementação, apresentam acurácia de 92% para o critério de continuidade e 68% para o critério de intensidade. / This work presents an alternative to the classification process of centerline segregation in steel samples, using the digital images that are generated during the Baumann test. The proposed algorithm aims to aggregate the digital image processing techniques and experts knowledge on centerline segregation to classify the reference defect. The implemented algorithm includes the identification and segmentation of segregation line, applying the Hough transform and adaptive thresholding. Additionally, the algorithm presents a proposal for mapping the centerline segregation attributes on the different defect degrees of severity, according to the intensity and continuity criteria. The mapping was carried out by analyzing the individual characteristics such as length, width and area of the segmented elements that make up the segregation line. The evaluation of the algorithm performance was done in two specific moments, according to implementation phase. In carrying out this evaluation, 255 images of real samples from two steel plants were analyzed, distributed in different degrees of severity. The results of the first phase of implementation show that the identification of the segregation line has 93% accuracy. The classification results from the attributes mapping realized to the defect severity degrees in the second implementation phase, has accuracy of 92% for the continuity criteria and 68% for the intensity criteria.

Foram avaliados 507 casos de calcificações quanto as suas características (densidade, morfologia, distribuição, extensão e número) e associação com o câncer de mama.De acordo com os valores preditivos positivos de cada tipo de calcificação elas foram categorizadas pelo sistema BI-RADS em subcategorias 4A (2 a 10%), 4B (10,1 a 30%) e 4C (30,1 a 70,0%) e categoria 5 (acima de 70%). Todas as características se mostraram importantes na diferenciação das calcificações em benignas e malignas, em menor grau a densidade e em maior grau a morfologia e a distribuição. A distribuição linear ou segmentar, e a morfologia pleomorfa ou linear apresentaram as mais altas taxas de malignidade / Five hundred and seven cases of calcificações had been evaluated about its characteristics (density, morphology, distribution, extension and number) and association with the breast cancer. Using the VPP of each type of calcifications they had been categorized by the BI-RADS system in categories 4Â (2 to10%), 4B (10,1 to 30%) and 4C (30,1 to 70.0%) and category 5 (above 70%). All the characteristics had shown importance in the differentiation of the calcificações in benign and malignant, in lesser degree the density and bigger degree the morphology and distribuition. A linear or segmentary distribuition, and the pleomorfic or linear morphology had presented the highest taxes of malignidade

A Ciclosporina A (CsA) faz parte de um grupo de oligopeptidios cíclicos e hidrofóbicos, produzida naturalmente por fungos. Este composto além de ser um potente imunossupressor pode também apresentar uma série de outros efeitos fisiológicos como atividade antiinflamatória e antialérgica, ou mesmo efeitos anti fúngicos e antiparasitários. Partimos de uma genoteca genômica de L. (L.) major cepa Friedlin A1 (LmFA1) construída no cosmídio cLHYG, que teve o seu DNA transfectado em promastigotas para em seguida as células serem submetidas aos experimentos de superexpressão gênica em presença de concentrações crescentes de CsA. Foram selecionados dois loci capazes de conferir resistência a CsA. Um desses loci (contendo cerca de 30 - 40 kb) foi mapeado e caracterizado após análises do perfil de digestão com diferentes enzimas de restrição, e da transfecção de algumas deleções em células LmFA1, que após amplificação gênica, foram submetidas a testes funcionais em presença de CsA. Apesar de valores baixos dos índices de resistência obtidos com os testes funcionais, foi possível identificar nesse locus um gene que após seqüenciamento parcial de nucleotídeos e análises comparativas no banco genômico de leishmânia, revelou a presença de uma fase aberta de leitura contendo 1 844 aminoácidos que codifica para uma proteína de membrana pertencente a família das transportadoras ABC e que parece estar relacionada com a resistência a CsA. Essa proteína, denominada LmABC-CR1, possui alta identidade com uma transportadora ABC de L. (L.) tropica (95,5%), e baixa identidade (27,2%) com uma outra transportadora ABC de LmFA1 isolada por nosso grupo e relacionada com a resistência a Pentamidiana (PRP1). A análise molecular dos DNAs das espécies, L. (L.) amazonensis, L. (V.) braziliensis, L. (L.), chagasi e L. (L.) major demonstrou um relativo polimorfismo do gene LmABC-CR1 nestas espécies. O papel dessa nova proteína na resistência a CsA frente a diferentes espécies de leishmânia deverá ser melhor estudado / Cyclosporin A (CsA) is a cyclic hydrophobic oligopeptide naturally produced by fungus. Besides this drug is usually known as a potent immunosupressor, it also presents a couple of other physiologic activities as anti-inflammatory, anti-allergic, or even acting as fungicidal and anti-parasitic. Starting from an L. (L.) major Friedlin A1 (LmFA1) genomic library constructed into the cLHYG shuttle vector, DNA was transfected on promastigotes, and cells submitted to over expression in the presence of increasing concentrations of CsA. Two loci were selected capable to render cells CsA resistance after transfection.One of those loci (containing about 30 - 40 kb) was mapped after analyses of the restriction enzymes pattern, and characterized by transfection of its deletions in LmFA1 cells, which after gene amplification, were submitted to functional tests in the presence of CsA. In spite of low of resistance indexes values after functional tests, it was possible to identify a gene that after partial nucleotides sequencing and comparison with leishmania genomic bank data indicated the presence of an open reading containing 1 844 amino acids codifying a membrane protein from the ABC transporter family that seems to be related with CsA resistance (LmABC-CR1). LmABC-CR1 presents high identity (95,5%) with a L. (L.) tropica ABC transporter protein, and low identity (27,2%) with another LmFA1 ABC transporter (PRP1) isolated by us, and related with Pentamidine resistance. Southern blot analysis with L. (L.) amazonensis, L. (V.) braziliensis, L. (L.), chagasi and L. (L.) major genomic DNA shown a relative polymorphism of LmABC-CR1 gene in this species. The role of this new protein on the CsA resistance in leishmania species should be further studied

Este trabalho foi desenvolvido para avaliar as correlações entre as características de carcaça avaliadas por ultrassonografia em diferentes tempos de confinamento em bovinos Nelore castrados e não castrados. Foram avaliados 242 bovinos durante os anos de 2009, 2010 e 2011. Em cada ano, metade dos animais foram castrados após a desmama, com aproximadamente 12 meses de idade e mantidos a pasto, juntamente com os não castrados até o início do confinamento. Os animais foram alimentados com dieta de alto concentrado (85%) e confinados por período de 56 a 140 dias. A cada intervalo de aproximadamente 28 dias os animais foram pesados e avaliados por ultrassonografia para determinação de área de olho de lombo (AOLU) e espessura de gordura subcutânea (EGSU) na região entre a 12ª e 13ª costelas e espessura de gordura subcutânea na picanha (EGPU). No início do confinamento foi avaliada a altura da garupa dos animais determinação do escore de frame. A condição sexual dos animais influenciou a maioria das características de carcaça avaliadas em todos os períodos. O peso vivo inicial apresentou altas correlações com os demais pesos avaliados durante o experimento. As correlações do peso vivo com a espessura de gordura ao abate foram inferiores nos animais não castrados quando comparados aos castrados. Características avaliadas no início do confinamento apresentaram média acurácia para estimar a EGSU após 140, 112 ou 84 dias de confinamento (R²=0,47; 0,56 e 0,60, respectivamente) para machos castrados e 0,32; 0,12 e 0,60, respectivamente, para não castrados. A EGSU foi a principal variável que compôs os modelos de predição, seguido pelo peso vivo e escore tamanho, enquanto que a AOLU e a EGPU tiveram pouca contribuição para a estimativa do tempo de confinamento. As características de carcaça, aliadas ao escore de tamanho podem ser utilizadas em conjunto com o peso vivo dos animais, visando uma maior uniformidade de acabamento no momento do abate. No entanto, estudos adicionais são necessários para o aprimoramento e validação desses modelos. / This work was developed to evaluate the correlations of carcass traits of castrated and non-castrated Nellore cattle evaluated with ultrasound at different time on feed. Along 2009, 2010 and 2011 242 animals were evaluated, and in each year half of animals was castrated with approximately 12 months old and kept under pasture until the beginning of the feedlot. Animals were fed a high concentrate diet (85%) during periods ranging from 56 to 140 days. Every 28 days the animals were weighed and ultrasound scanned for determinations of ribeye area (AOLU) and backfat thickness (EGSU) between 12th and 13th rib, and rump fat (EGPU). In the beginning of feedlot the rump height was measured to determine the frame score. The sex condition affected most of the traits evaluated in all periods. Initial live weight was highly correlated with the same trait evaluated after different time on feed. Correlation of live weight with EGSU at slaughter was smaller in non-castrated animals when compared to castrate. Traits measured at the beginning of feedlot had medium accuracy on the prediction of EGSU after 140, 112 or 84 days on feed (R²=0.47, 0.56 and 0.60, respectively) for castrated males and lower accuracy (0.32, 0.12 and 0.60, respectively) for non-castrated. The EGSU was the main trait to be included in prediction models, followed by live weight and frame score while AOLU and EGPU had smaller contribution. Carcass traits and frame score can be used with live weight to improve the uniformity of backfat at slaughter. However further studies are necessary to improve and validate these models.

Áreas cultivadas com cana-de-açúcar podem sofrer o ataque do fungo Puccinia melanocephala e variedades suscetíveis desenvolvem uma doença conhecida por ferrugem da cana-de-açúcar. Por afetar, geralmente, áreas imensas, os prejuízos são grandes. Atualmente, a avaliação da doença é feita por especialistas que percorrem as áreas plantadas analisando visualmente as folhas e atribuindo à região um determinado grau de infecção. Esse modelo pode ser considerado subjetivo pois, dependendo da experiência e acuidade visual do especialista, a avaliação de uma mesma área pode apresentar resultados divergentes. Diante desta situação, este trabalho apresenta uma abordagem para automatizar o processo de identificação e avaliação, criando alternativas para minimizar os prejuízos. Este trabalho apresenta um método para classificação dos níveis de infecção da ferrugem por meio da análise de imagens aéreas de canaviais, adquiridas por um aeromodelo. Dessas fotos são extraídas características baseadas nas cores, as quais são classificadas por meio de uma rede neural backpropagation. Além disso, foi implementado um método para segmentação de imagens digitais de folhas de cana-de-açúcar infectadas com o intuito de corroborar a avaliação manual feita por especialistas. Os resultados mostram que o método é eficaz na discriminação dos três níveis de infecção disponíveis, além disso, indicam que este pode ser igualmente eficiente na discriminação dos nove níveis de infecção da escala adotada. / Cultivated areas of sugar cane may be targeted by the fungus Puccinia melanocephala and susceptible varieties may develop a disease known as sugar cane rust. Because the disease affects, in general, very large areas, the losses are very considerable. Currently, the evaluation of the disease is carried out by experts who must walk through the plantations analysing the leaves visually and assigning a certain degree of infection to the area. This model is somehow subjective because, due to experts’ experience and visual acuity, the evaluation for a specific area may present divergent results. In face of this problem, this work presents an approach to automate the process of identification and evaluation of the disease, as a new means to minimise the losses. This work shows a method to classify the infection levels of sugar cane rust through the analysis of aerial images of sugar cane plantations, acquired by an aeromodel. From these pictures, some characteristics are based on colours are extracted and further classified by a Backpropagation Neural Network. Furthermore, it has been implemented a method for the segmentation of digital images of sugar cane leaves infected by rust. This is done to corroborate the manual evaluation done by experts. The results have shown that the method is capable of discriminating the three levels of infection available and they also indicate that it can also be equally efficient in the discrimination of the nine distinct infection levels of the adopted scale.

O transtorno do espectro autista (TEA) é um transtorno de desenvolvimento que prejudica persistentemente a comunicação e a interação social e causa padrões restritos e repetitivos de comportamento, interesses e atividades. Esses sintomas estão presentes desde o início da infância e limitam ou prejudicam o cotidiano do indivíduo. Contudo, vários fatores impedem que seja possível diagnosticar antes dos três anos de idade, entre eles o fato de que o diagnóstico é essencialmente clínico e realizado com base nos critérios descritos no Manual diagnóstico e estatístico de transtornos mentais da sociedade americana de psiquiatria (DSM), entrevistas com os pais, observação do comportamento e aplicação de questionários e escalas padronizadas. Estas ferramentas e questionários para a realização do diagnóstico ainda carecem de validação e adaptação ao contexto brasileiro. O estudo das características antropométricas em indivíduos com TEA e indivíduos em desenvolvimento típico mostrou que podem existir diferenças como distâncias entre as pupilas, formato das orelhas, estrabismo e circunferência da cabeça. A hipótese é que seria possível classificar indivíduos com TEA e indivíduos em desenvolvimento típico com base nas medidas antropométricas faciais. Desta forma, este trabalho teve como objetivo a construção de um classificador que, dada uma imagem facial de uma criança, consiga discriminar entre os dois grupos, auxiliando assim o diagnóstico. A fim de testar a hipótese, foram coletadas imagens bidimensionais de crianças e adolescentes com TEA e em desenvolvimento tipico para a construção de uma base de dados. As imagens foram processadas por meio de um pipeline definido neste trabalho e foram testados e comparados diferentes métodos de redução de dimensionalidade e classificação e como resultado obteve-se acurácia de 80% na classificação com Random Forests / Autism Spectrum Disorder (ASD) is a developmental disorder that persistently impairs communication and social interaction and causes restricted and repetitive patterns of behavior, interests, and activities. These symptoms are present from the beginning of childhood and limit or impair the daily life of the individual. However, several factors prevent it from being possible to diagnose before the age of three, including the fact that the diagnosis is essentially clinical and performed based on the criteria described in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders of the American Psychiatry Association (DSM) , interviews with parents, observation of behavior and application of questionnaires and standardized scales. These tools and questionnaires to carry out the diagnosis still lack validation and adaptation to the brazilian context. The study of anthropometric features in individuals with ASD and individuals in typical development showed that there may be differences such as distances between the pupils, ear format, strabismus and head circumference. The hypothesis is that it would be possible to classify individuals with ASD and individuals in typical development based on anthropometric facial measures. Therefore, this work aimed to construct a classifier that, given a childs facial image, can discriminate between the two groups, thus helping the diagnosis. In order to test the hypothesis, two-dimensional images of children and adolescents with ASD and in typical development were collected for the database construction. The images were processed in a pipeline defined in this work and different methods of dimensionality reduction and classification were tested and compared and as a result 80% accuracy was obtained in the classification with Random Forests algorithm

O Brasil é um dos maiores produtores mundiais na área agrícola tendo o solo como base dos seus sistemas de produção. O planejamento adequado dos sistemas de produção exige a obtenção de dados geoespaciais básicos como o mapa de solos e fertilidade. Entretanto, os levantamentos pedológicos ainda consomem muito tempo, são onerosos e necessitam de grande número de análises laboratoriais. O desenvolvimento de técnicas de sensoriamento remoto laboratorial tem se apresentado como alternativa para o avanço de levantamentos pedológicos mais rápidos e menos onerosos. As técnicas de espectroscopia (VIS-NIR) também tem demonstrado boa eficiência na predição de atributos de solos de maneira rápida e menos poluente. Estas técnicas se baseiam em informações espectrais de solos e na montagem de um banco de dados espectral (Biblioteca Espectral). Portanto, tanto para a caracterização de classes de solo, quanto para a estimativa de atributos é necessário o desenvolvimento de Bibliotecas Espectrais (BE) que contenham dados representativos da variabilidade dos solos. Neste sentido, o presente trabalho teve por objetivo a montagem de uma BE de solos de diferentes regiões agrícolas do Brasil e a partir destas informações desenvolver técnicas de classificação de perfis e quantificação de atributos de solo. Para isso foram coletadas 7185 amostras de terra provenientes de perfis e de tradagens. Foi montado um banco de dados com o comportamento espectral de cada horizonte de 233. Também foram geradas bibliotecas espectrais de diferentes abragências geográficas, com finalidade de desenvolver modelos de predição de atributos. Baseado nos dados da BE gerada foi possível caracterizar distintas classes de solos e utilizar essas informações para classificar perfis de classe desconhecida a partir de dados espectrais. Também foram obtidos bons modelos de predições de atributos como areia, argila e Fe2O3 Foi demonstrado que BE que contenham dados de regiões com alta variabilidade de solos apresentam piores predições de atributos químicos. Um importante fator a ser considerado na montagem de BE é a alta amplitude de teor do atributo a ser predito. A montagem da BE contribuiu para avanços nas técnicas qualitativas e quantitavivas de avaliação espectral dos solos. / The Brazil is one of the major world agriculture producers having the soil like base of his production systems. The right planning of production systems needs the basic geospatial data obtaining such as soil and fertility maps. However, pedological surveys consume a lot of time, are expensive and need many laboratorial analyses. The development of laboratorial remote sensing techniques is an alternative for advanced of quicker and cheaper pedological surveys. The VIS-NIR spectroscopy techniques have been demonstrated a good efficiency in the fast and not pollutant soil attributes predictions. These techniques are based on soil spectral information and on development of the spectral data base (Spectral Library). Therefore, as much soil class characterization as attribute estimate its necessary spectral library (SL) development that have representative data of soil variability. In this sense, this work aim to build a soil SL from Brazils different agricultural regions and from this information on to develop profile classification techniques and soil attributes quantification. 7185 soil samples were collected from profiles and polls. A data base was built with spectral behavior of the 233 profiles and their horizons. SLs with different geographical coverage are purpose-built of development of attributes predictions models. Based on SL data created, it was possible distinguish different soil classes and use these information to classify profiles of unknown classes from spectral data. Good attributes prediction models were obtained to sand, clay and Fe2O3. It was demonstrated that SL containing regional data with high variability of soil have shown worse chemical attribute predictions. An important factor needs being considered in the SL building is the high amplitude of predicted attribute content. The SL building has brought advances to qualitative and quantitative soil spectral evaluation techniques.

Considerando-se a semelhança morfológica e ocorrência simpátrica de Anastrepha striata Schiner e Anastrepha bistrigata Bezzi, este trabalho propôs identificar formas para melhor caracterizá-las através de análises morfométricas do acúleo e asas de populações simpátricas e alopátricas dessas espécies, e molecular, por meio da análise de seqüências parciais do gene da citocromo oxidase I (COI). O trabalho também teve por objetivo desenvolver iniciadores espécie-específicos que possam vir a ser utilizados em estudos ecológicos em regiões em que ambas as espécies ocorram simpatricamente. As populações analisadas A. striata (seis populações) e A. bistrigata (duas populações) foram provenientes de diferentes regiões do Brasil, Colômbia e Bolívia. Para os estudos morfométricos, os acúleos e asas foram montados em lâminas para captura e análise de imagens com auxílio de câmera fotográfica acoplada ao microscópio estereoscópico, utilizando-se de software apropriado. Foram traçados e mensurados oito segmentos no acúleo e 16 na asa direita de cada indivíduo, obtendo-se assim as medidas nas quais se basearam as análises. Nos estudos moleculares, os produtos de amplificação obtidos para a COI foram seqüenciados e analisados para o estudo da caracterização molecular das diferentes populações desses insetos e desenvolvimento de iniciadores espécie-específicos. Os resultados indicam a existência clara de distinção morfométrica entre as duas espécies e confirmaram as identificações baseadas na largura e comprimento do acúleo. Os dados morfométricos mostraram também a ausência de padrões geográficos distintos entre as populações de A. striata e A. bistrigata. A. striata apresentou maior variação morfométrica entre suas populações quando comparada à diferenciação encontrada para A.bistrigata. Nas duas espécies, populações encontradas em maiores altitudes apresentaram maiores dimensões. A análise de nucleotídeos da seqüência da COI obtida para as populações de A. striata em questão indicou a ocorrência de alta similaridade entre as mesmas. As análises realizadas também indicaram que a divergência genética encontrada no fragmento da COI analisado para as diferentes populações de A. striata não permitiu o agrupamento de acordo com a distribuição geográfica dessas populações. A análise do fragmento do gene da COI permitiu o desenvolvimento de iniciadores com divergência suficiente entre as espécies em questão para permitir a amplificação de porção específica do gene da COI, que possibilita a diferenciação entre as mesmas. Os iniciadores propostos reúnem características que permitem a sua utilização em reações de PCR multiplex para a diferenciação entre espécimes de ambas as espécies. / Because of the fact that Anastrepha striata Schiner and Anastrepha bistrigata Bezzi are very similar morphologically and may also occur sympatrically, this study aimed to propose different ways to characterize them by using wing and aculeus morphometry, and mitochondrial DNA sequencing. This work also aimed to develop species-specific primers to allow for the differentiation between both species in sympatric areas. Six A. striata and two A. bistrigata populations were obtained from different regions from Brazil, Colombia and Bolivia. Specimens from different populations had their aculeus and wings removed and slide mounted for image acquisition under a stereomicroscope and morphometric analysis. Data collection for morphometry were taken for each specimen on eight segments of the aculeus and on 16 of the right wing. The molecular characterization consisted of the sequencing and analysis of a fragment of the cytochrome oxidase I (COI) gene, and the development of species-specific primers. Morphometry did not indicate any consistent variation to allow for geographical characterization of different populations, but indicated A. striata and A. bistrigata are consistently different morphologically. Populations of either species from higher altitudes were larger than the ones at lower altitudes, and A. striata displayed a much higher intraespecific variation in morphology than A.bistrigata. COI nucleotide sequences for A. striata were very similar among the populations studied, and the molecular analysis did not yield groups that were related geographically. The COI analysis allowed the development of a set of species-specific primers that were divergent enough to allow for the discrimination of A. striata and A. bistrigata in multiplex PCR reactions.