Orientador: Mara de Andrade Marinho Weill / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-05T13:28:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lourenco_LeonardoSenede_M.pdf: 607870 bytes, checksum: fe4db0d68393c2258c9d6605c0faa233 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: O desenvolvimento de sensores orbitais de alta resolução espacial e espectral e a perspectiva de maior periodicidade na obtenção de imagens tem incentivado a aplicação crescente de técnicas de sensoriamento remoto no estudo de características espectrais das culturas relacionadas com seu potencial de produção. Os chamados índices de vegetação têm sido utilizados como critérios para estimar a resposta espectral da cultura e, indiretamente, sua produtividade. A resposta espectral é uma medida do vigor vegetativo da cultura, sendo afetada por fatores ambientais, do manejo e da planta. O presente estudo teve por objetivo central estudar a influência de atributos do solo e da planta na variação da resposta espectral da cultura da cana-de-açúcar, medida por meio do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI), aplicando métodos estatísticos uni e multivariados. O estudo foi realizado em um talhão de produção comercial de cana-de-açúcar de cerca de 26 ha, no município de Araras (SP), entre as coordenadas 47º19¿02¿ e 47º19¿26¿ W e 22º21¿53¿ e 22º22¿12¿ S. A lavoura foi implantada em setembro de 1997 com a variedade SP80-1842, precoce, de hábito decumbente e acamamento regular. O delineamento amostral constou de uma grade regular, composta por 67 pontos amostrais georreferenciados e espaçados de 50 m nas direções X e Y, de onde foram extraídas amostras de solo (camadas 0- 30 cm e 30-60 cm) e foliares. As amostras de solo foram extraídas em setembro de 2000 e de 2001, logo após a colheita. As amostras foliares foram extraídas durante a fase de desenvolvimento vegetativo da cultura, no mês de janeiro de 2001 e de 2002. Os anos agrícolas estudados correspondem ao 4º (2000/01) e 5º (2001/02) cortes. Foram avaliados atributos granulométricos e de fertilidade do solo e os teores foliares de macro e micronutrientes (variáveis preditoras). O índice de vegetação NDVI (variável predita) foi calculado a partir de imagens LANDSAT 7, sensor ETM+, obtidas em duas épocas durante a fase de desenvolvimento vegetativo da cultura. Para análise da influência da variação dos atributos edáficos e foliares na variação observada no NDVI foram empregados os métodos estatísticos referidos por análise exploratória, análise de agrupamentos, análise de componentes principais e análise de regressão linear múltipla, adotando-se o método stepwise para seleção de variáveis e ajuste dos modelos. Foram ajustados dois modelos de regressão linear múltipla. O modelo de regressão ajustado aos dados de 2000/01 explicou 30,8% da variação observada da resposta espectral em função da matéria orgânica (M.O., 0-30 cm) e dos teores foliares de fósforo (P, Planta) e de ferro (Fe, Planta). A inclusão desses atributos no modelo pode ser interpretada no caso da matéria orgânica pela similaridade com o NDVI, conforme resultado da análise de agrupamento; no caso do ferro por sua representatividade como integrante do 1º componente principal, e no caso do fósforo por sua baixa correlação com os demais atributos analisados, conforme indicado pela análise exploratória. O modelo de regressão ajustado aos dados de 2001/02 explicou 29,8% da variação observada da resposta espectral em função dos teores de cobre (Cu) e ferro (Fe) na camada 0-30 cm e do teor de enxofre (S-SO4) na camada 30-60 cm. Interpreta-se a inclusão desses atributos no modelo no caso do enxofre por sua representatividade como integrante do 1º componente principal e do ferro como integrante do 3º componente. No caso do cobre, sua inclusão deve estar baseada na média correlação com a resposta espectral (NDVI) e baixa correlação com os demais atributos do modelo, de acordo com os dados da análise exploratória. Os resultados obtidos permitiram comprovar a hipótese do trabalho. Parte da variação observada da resposta espectral na área de estudo pôde ser explicada pela variação de atributos do solo (fator de produção) e da planta. No entanto, entende-se que a capacidade de explicação dos modelos poderia ter sido maior caso tivessem sido incluídas na análise outras variáveis, sobretudo climáticas, bem como, variáveis edáficas que permitissem avaliar o efeito de fatores como compactação e resistência à penetração, tendo em vista se tratar de solos argilosos e muito argilosos / Abstract: The development of multispectral sensors with high spatial and spectral resolutions and the perspective of greater regularity in the attainment of the images have stimulated the increasing application of the remote sensing techniques in the study of spectral response patterns of the crops relating with their potential of production. The spectral response pattern is a measure of the vegetative vigor of a crop, being affected by genotype, management and environmental factors. The main objective of the present research was to study the influence of selected soil and plant attributes in the observed variation of the spectral response pattern of the sugarcane crop, measured by means of the normalized difference vegetation index (NDVI), applying multivariate statistics methods. The study was developed in a commercial area (26 ha) of sugarcane production in Araras (SP), between the coordinates 47º19'02 "and 47º19'26" W and 22º21'53"and 22º22'12" S. The crop was installed in September/1997 with the variety SP80-1842. The experimental delineation was a regular grid, composed by 67 points of sampling, georeferenced, and spaced of 50 m in the X and Y directions, from where had been extracted the plant (leaves) and the soil samples (0-30 cm and 30-60 cm). The soil samples were extracted in September (2000 and 2001), after the harvest. The plants were sampled during the phase of vegetative development of the crop, in January (2001 and 2002). The attributes evaluated were grain sized and fertility attributes (soils) and nutrient contents in leaves (plant). The vegetation index NDVI was calculated from LANDSAT 7, sensor ETM+ images. The statistics methods of analysis have included exploratory analysis, cluster analysis, principal component analysis (PCA), and multiple regression analysis, using the stepwise criterion for selection of the variables and model adjustment. Two linear multiple regression models have been adjusted. The first model (2001/02) could explain 30,8% of the observed variation of NDVI as a function of the soil organic matter (M.O., 0-30 cm) and of the phosphorus (P, Plant) and of the iron (Fe, Plant) contents in leaves. The inclusion of these attributes in the model can be interpreted with basis on the case of the soil organic matter for its similarity with the NDVI, as indicated by cluster analysis. In the case of the iron content its inclusion could be interpreted for its significance as integrant of the first component in PCA, and in the case of the P content with basis on its low correlation with the all others attributes, as indicated for the exploratory analysis. The second regression model (2001/02) could explain 29,8% of the observed variation of NDVI as a function of soil contents of copper (Cu) and iron (Fe) in the first layer (0-30 cm) and the sulphur content (S-SO4) in the second layer (30-60 cm). The inclusion of these attributes in the second model can be interpreted in the case of the S-SO4 content according its significance as integrant of first component in PCA, and the iron content according its significance as integrant of third component in PCA. In the case of copper, its inclusion must be explained with basis in its average correlation with the NDVI and small correlation with the all other attributes of the model, as indicated for the exploratory analysis. The results have permitted to accept the hypothesis of the work. Part of the observed variation of the spectral response pattern in the study area could be explained by the local variation of some soil (production factor) and plant attributes. However, that the capacity of explanation of the two adjusted models could have been better if another variables, in particular the ones related with climate and soil hardness, have been included in the analysis / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

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 Nery_LuisAntonio_M.pdf: 111375957 bytes, checksum: 05f2b3dc3fe0dece107d3e34a24a5a3e (MD5) 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

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 Bozinis_GeorgeEmmanuel_D.pdf: 8926774 bytes, checksum: 885e123bc4cdb155dc8ad0315768e851 (MD5) 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

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-21T12:37:16Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Pierre V. Dantas.pdf: 2603862 bytes, checksum: 2b203ea2bbd3a5c21421914f4f10b9fb (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-21T12:37:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Pierre V. Dantas.pdf: 2603862 bytes, checksum: 2b203ea2bbd3a5c21421914f4f10b9fb (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-21T12:37:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Pierre V. Dantas.pdf: 2603862 bytes, checksum: 2b203ea2bbd3a5c21421914f4f10b9fb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-21T12:37:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Pierre V. Dantas.pdf: 2603862 bytes, checksum: 2b203ea2bbd3a5c21421914f4f10b9fb (MD5) 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.

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.

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 Varanis_MarcusViniciusMonteiro_D.pdf: 5116959 bytes, checksum: b16ac36565b93c6bf49eb1863f7e9823 (MD5) 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

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 Favaro_MarthaMariaAndreotti_D.pdf: 3734314 bytes, checksum: 08002efe51b2f18e9a942c3b818270b7 (MD5) 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

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 RodriguesJunior_FrancelinoAugusto_D.pdf: 5867515 bytes, checksum: d0a916567644887d3fde3276131e3750 (MD5) 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

Made available in DSpace on 2014-08-20T14:38:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_roberson_macedo_de_oliveira.pdf: 1075591 bytes, checksum: e6c23d2f9ba41197a953c043c70e5bc0 (MD5) Previous issue date: 2012-11-14 / The relationship between in vivo characteristics, carcass and meat goats from the region of Camaquã, were evaluated from the analysis of multivariate data. Data from 14 castrated males, born March-April/2009 and sacrificed with 8-9 months of age, originating from the familiar raising unit Casa de Pedra, RS, Brazil (Lot a) for 20 castrated male goats, born in June-July/2008, slaughtered at 11-12 months of age, originating from the familiar raising unit Arroio da Palma, RS, Brazil (Lot b), underwent randomization test and principal component analysis. The test result randomization between lots accepted that the set of variables Lots differ. The principal component analysis using forty-five descriptor variables showed that about 37.75% of the total variation is explained by the first component and 20.83% for the second. When using the 24 descriptors with the highest correlation with the ordination axes observed significant correlations for most variables. The principal component analysis explained more than 75% in the first two components. The characteristics that best explained the object of the study were: chilled carcass weight, hardness, right carcass, chewiness, hot carcass weight, global evaluation, live weight, yield hot carcass. The ordination diagram synthesized information and descriptive variables. The use of multivariate techniques may be recommended to evaluate the goat meat. / As relações entre características in vivo, na carcaça e na carne de cabritos da região do Alto Camaquã, foram avaliadas a partir da análise multivariada de dados. Dados de 14 cabritos machos castrados nascidos entre março e abril de 2009 e abatidos com 8-9 meses de idade (Lote a) e 20 cabritos machos castrados, nascidos entre junho e julho de 2008 e abatidos com 11-12 meses de idade (Lote b), foram submetidos ao teste de aleatorização e a análise por componentes principais. O resultado do teste de aleatorização entre os Lotes aceitou que no conjunto das variáveis os Lotes diferem. A análise por componentes principais utilizando quarenta e cinco variáveis descritoras mostrou que cerca de 37,75% da variação total é explicada pelo primeiro componente e 20,83% pelo segundo. Quando utilizado 24 descritores com maior correlação com os eixos de ordenação observou-se correlações significativas para grande parte das variáveis. A análise por componentes principais explicou mais de 75% nos dois primeiros componentes. As características que melhor explicaram o objeto de estudo foram: peso de carcaça fria, dureza, carcaça direita, mastigabilidade, peso de carcaça quente, avaliação global, peso vivo e rendimento de carcaça quente. O diagrama de ordenação sintetizou a informação e destacou as variáveis que os descrevem. O uso de técnicas de análise multivariada pode ser recomendado para caracterizar e avaliar a carne de cabrito.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2016-05-06T19:32:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) 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 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) 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 2016-05-09T17:32:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) QUALIDADE DA ÁGUA DO CANAL SÃO GONÇALO-RS-BRASIL – UMA AVALIAÇÃO HIDROQUÍMICA CONSIDERANDO SEUS USOS MÚLTIPLOS.pdf: 2559551 bytes, checksum: e392f8cb31107f23bfcb83085ef642a1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-09T17:33:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) QUALIDADE DA ÁGUA DO CANAL SÃO GONÇALO-RS-BRASIL – UMA AVALIAÇÃO HIDROQUÍMICA CONSIDERANDO SEUS USOS MÚLTIPLOS.pdf: 2559551 bytes, checksum: e392f8cb31107f23bfcb83085ef642a1 (MD5) 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.