Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Agrárias. / Made available in DSpace on 2012-10-19T06:18:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / A avaliação dos impactos da mineração de matérias-primas cerâmicas sobre o ambiente ressalta a necessidade de se tornarem mais eficientes e adequadas as metodologias de lavra e recuperação das áreas degradadas. A caracterização do sucesso destas atividades, depende de indicativos do retorno das condições originais do solo, que satisfaçam a estabilidade e a normalidade do ambiente requerida também pela legislação específica. Através de um estudo de caso, desenvolvem-se propostas que possibilitem a recuperação do meio físico, iniciado pela construção do novo solo, no qual o ambiente se fundamenta. Os experimentos de campo avaliam a utilização de material orgânico, especificamente a turfa, como banco de sementes, cobertura morta e fonte de matéria orgânica de solos construídos. Os resultados indicam a eficiência do banco de sementes da turfa na promoção da cobertura vegetal inicial, além de um incremento significativo na produtividade de massa verde em espécies cultivadas de cobertura vegetal, beneficiadas pelas propriedades da turfa adicionada. O estudo de caso demonstra não existirem dados que comprovem o retorno a curto prazo dos solos construídos em áreas mineradas para as condições do solo natural.

A Drenagem Ácida de Minas (DAM) é um dos maiores problemas ambientais que enfrenta a mineração e extração de sulfetos metálicos e carvão mineral a nível mundial. Essas águas, oriundas da oxidação de minerais sulfetados presentes na matéria inorgânica (principalmente pirita), contêm altos teores de íons sulfato, metais pesados e acidez. A Região Carbonífera de Criciúma/SC, por exemplo, encontra-se atingida pelas drenagens ácidas e enfrenta problemas de escassez e poluição dos seus recursos hídricos e do solo. O presente trabalho tem por objetivo analisar as alternativas de tratamento ativo de DAM’s no estado de Santa Catarina, em especial a flotação como processo de separação sólido-líquido dos precipitados gerados na neutralização e floculação. Ainda, o estudo visa apresentar e discutir os critérios de qualidade da água sugeridos no Brasil e aqueles exigidos pelos principais países que adotam o reúso. O trabalho compara estes critérios às características de uma DAM tratada pelo processo NF-FADAT (neutralização, floculação e flotação por ar dissolvido de alta taxa), apontando as possibilidades de reúso para a água tratada, de acordo com a legislação vigente. Os estudos em escala piloto (1 m3h-1) foram realizados com um efluente ácido (pH = 3,0±0,5) de uma mina extinta (vazão de 30-200 m3h-1), a pH’s 7 e 9, na estação de tratamento de efluentes SS-16 (São-Simão em Criciúma), para remoção de metais (Fe, Al e Mn) na forma de hidróxidos. Foram realizados ainda estudos em pH 12, como alternativa para precipitação e remoção de íons sulfato (SO4 -2) na forma de etringita (3CaO.3CaSO4.Al2O3.31H2O). As concentrações finais médias dos metais Fe, Mn e Al no tratamento a pH 9 foram 0,2, 0,7 e 2,9 mgL-1, respectivamente. Estes valores atendem a padrões como os da EPA (agência de proteção ambiental dos Estados Unidos) para irrigação por um período de até 20 anos, mas no Brasil ainda não existe legislação a respeito. O custo operacional (aproximado) do tratamento a pH 7 e 9 foi bastante semelhante, sendo, respectivamente, R$m-3 0,86 e 0,88. Estes valores são muito vantajosos quando comparados à tarifa cobrada pela CASAN - Companhia Catarinense de Águas e Saneamento para a água tratada, que no caso de SC custa R$m-3 5,10. O tratamento a pH 12 apresentou uma elevada eficiência, com concentração final de SO4 -2 em torno de 150 mgL-1, valor que atende aos padrões de potabilidade da água, dados pela Portaria MS 518/2004. O custo do tratamento a pH 12 (R$m-3 6,40) não considera o possível reaproveitamento da etringita gerada no processo como, por exemplo, em indústrias cerâmicas, o que poderia reduzir esse custo. Devido a uma maior eficiência na remoção de Mn em relação ao pH 7, a melhor relação custo/benefício foi obtida com o tratamento a pH 9. Neste pH, a qualidade final da DAM após o tratamento atende à padrões para reúso estabelecidos em diretrizes aplicadas no Brasil, como a NBR 13.969 e por órgãos como a Agência Nacional das Águas (ANA), a Companhia de Saneamento Básico do Estado de São Paulo (SABESP) e Environmental Protection Agency of United States (EPA). Os resultados comprovaram a eficiência da técnica estudada para o tratamento futuro da DAM-SS16, pois a qualidade da água tratada apresenta bom potencial para reúso na comunidade local ou municipal em diversos fins não-potáveis, urbanos e industriais, como irrigação (de jardins, canteiros de ruas e avenidas, parques e praças, pomares e pastagens), chafarizes e espelhos d’água, lavagem de pisos e calçadas, descarga em sanitários ou construção civil (preparação de concreto, abatimento de poeiras). Entretanto, a prática do reúso é dificultada no Brasil em função de que ainda não existe uma legislação específica visando regular o setor, proteger o meio ambiente e a saúde da população. / Acid Mine Drainage (AMD) is one of the biggest environmental problems faced by metallic sulfides and coal mining and extraction industries worldwide. These water streams come from inorganic matter sulfide minerals (especially pyrite) oxidation and are rich in sulfate ions, heavy metals and acidity. The coalfield of Criciúma/SC, for example, suffers the effects of acid drainage, facing problems like water and soil scarcity and pollution. This work aims to analyze the AMD active treatment alternatives in Santa Catarina, especially the use of flotation as a solid-liquid separation process for the precipitated solids produced during neutralization and flocculation. This study also presents and discusses the water quality criteria suggested in Brazil and those required by the main countries worldwide that adopted water reuse. This work compares these criteria to the characteristics of an AMD treated by the NF-FADAT process (neutralization, flocculation and high-rate dissolved air flotation), pointing the possibilities of the treated water reuse, according to the current laws. The pilot studies (1 m3h-1) were carried out with an acid effluent (pH 3.0 ± 0.5) from an extinct mine (flow rate 30-200 m3h-1), at pH 7 and 9, at the effluent treatment station SS-16 (São Simão at Criciúma), to remove metals (Fe, Al and Mn) as hydroxides. Studies at pH 12 were also carried out, considering it as an alternative to sulphate ions (SO4 -2) precipitation and removal, forming etringite (3CaO.3CaSO4.Al2O3.31H2O). The Fe, Mn and Al final average concentrations at pH 9 were 0.2, 0.7 and 2.9 mgL-1, respectively. These results are in agreement with standards such as the EPA’s (United States Environmental Protection Agency) for irrigation for a 20 years period, but in Brazil there is no such kind of law. The treatment operational costs (approximately), at pH 7 and 9, were very similar, respectively R$m-3 0.86 and 0.88. These results are advantageous when compared to the CASAN’s (Company for Water and Sanitation of SC) fee for water treatment, which is R$m-3 5.10. Treatment at pH 12 presented a high efficiency, with a SO4 -2 final concentration around 150 mgL-1, which meets drinking water standards given by the Health Ministry’s Order 518/2004. The cost of such treatment (R$m-3 6.40) doesn’t take into account the possibility of reusing the etringite generated during the process, such as in ceramic industries, which could lead to its reduction. The best cost-benefit relation was reached with the treatment at pH 9 due to a higher efficiency in removing Mn if compared to pH 7. At pH 9, the AMD final quality after treatment meets the standards for reuse established in Brazil, as the NBR 13.969 and the ones from organizations such as ANA, SABESP and EPA. Results confirmed the efficiency of the studied method for future treatment of the AMD-SS16, because the treated water presented a high potential for reuse at local or municipal community for several urban and industrial, non-drinking uses, such as irrigation (of gardens, parks and squares, orchards and pastures), fountains, washing floors and sidewalks, disposal flush, or civil construction (concrete preparation, dust abatement). However, the practice of water reuse is not growing in Brazil, because there is no specific legislation regulating the sector to protect the environment and people’s health.

Made available in DSpace on 2015-09-17T15:26:06Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-04-27. Added 1 bitstream(s) on 2015-09-17T15:46:09Z : No. of bitstreams: 1 000844040_20171231.pdf: 102042 bytes, checksum: 2f85634f2d37dd588c1520b4cad71259 (MD5) Bitstreams deleted on 2018-01-02T17:04:38Z: 000844040_20171231.pdf,. Added 1 bitstream(s) on 2018-01-02T17:05:42Z : No. of bitstreams: 1 000844040.pdf: 1321400 bytes, checksum: 217899678e8fc1ba39cc092067843827 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os sistemas de detecção de intrusão fornecem informações valiosas em relação à segurança das redes de computadores. No entanto, devida à quantidade de ameaças inerentes aos sistemas computacionais, os registros dessas ameaças na forma de alertas podem constituir de grandes volumes de dados, muitas vezes bastante complexos para serem analisados em tempo hábil. Esta dissertação apresenta uma abordagem para correlacionar alertas de segurança. A metodologia tem como princípio a utilização de mineração de dados para a coleta de informações constituintes nos alertas providos pelos sistemas detectores de intrusão. Primeiramente, os alertas são classificados em tipos de ataques para que, na sequência, sejam clusterizados de forma a agrupar alertas com características semelhantes. Por fim, a correlação é realizada baseada na ocorrência dos alertas em cada cluster e, dessa forma, é obtida uma visão geral do cenário de ataque, utilizando de métodos de visualização de tais ocorrências maliciosas. / Intrusion detection systems provides valuable information regarding the security of computer networks. However, due to the amount of threats inherent in computer systems, records of these threats in the form of alerts can be large volumes of data, often quite complex to be analyzed in a timely manner. This paper presents an approach to correlate security alerts. The methodology is based on the use of data mining to the collection of constituent information in the alerts provided by intrusion detection systems. First, alerts are classified into types of attacks so that, later, are clustered in order to compose alerts with similar characteristics. Finally, the correlation is performed based on the occurrence of alerts in each cluster and thereby an overview of the attack scenario is obtained using visualization methods of such malicious events.

Due to the gradual increase of cancer cases, there is a need to use computing resources to accurately retrieve the information recorded in databases. We can highlight the importance of the retrieved information for a specialist to define the prognosis of new cancer cases. This work presents a way to represent knowledge of cancer registries with emphasis on prognosis. Collecting these records, the aim was to use methods of knowledge representation with data mining techniques to find patterns in the data stored for patients lifetime in similar situations. The work developed is focused on the generation of association rules to find the best patterns on these registries in order to measure the prognosis of patients and subsequent health expert s conclusions. This scope was given through the evaluation of other forms of knowledge representation in databases, and the results were subjected to validation with parallel evaluation with international organizations of oncology and health publications. / Em virtude do aumento gradual dos casos de câncer desenvolvidos em nível mundial, existe a necessidade de se utilizar recursos que auxiliem a recuperação de informação sobre os registros de casos de câncer armazenados em bancos de dados. Em especial, pode-se destacar a importância da informação para o especialista na definição do prognóstico para os novos casos de câncer. Este trabalho apresenta uma forma de representação de conhecimento para os registros hospitalares do câncer com ênfase no prognóstico do paciente. A partir da coleta destes registros, visou-se utilizar métodos de representação de conhecimento em conjunto com técnicas de mineração de dados na busca por padrões nos dados armazenados para a definição de tempo de vida dos pacientes sob semelhantes situações. O desenvolvimento do trabalho é focado na geração de regras de associação para encontrar os padrões devidos nos registros, a fim de mensurar o prognóstico de pacientes e conclusões posteriores que especialistas do âmbito da saúde podem sustentar. Este escopo deu-se por intermédio da avaliação de outras formas de representação de conhecimento em bancos de dados, além dos resultados serem submetidos a validações paralelas com publicações de órgãos de respaldo internacional no cenário da oncologia e da saúde.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-12-18Bitstream added on 2014-06-13T19:13:03Z : No. of bitstreams: 1 000734319.pdf: 6081224 bytes, checksum: d44a32753adc33e5d669be0af6d318b1 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação para o Desenvolvimento da UNESP (FUNDUNESP) / Sendo a mineração um importante setor da economia do país e ainda, uma das maiores causadoras de degradação ambiental onde é praticada, é evidente a necessidade de se desenvolver estudos e pesquisas que visem subsidiar os processos de extração. Neste contexto, é importante garantir a viabilidade econômica e ambiental na operação desses empreendimentos, a fim de não comprometer o fornecimento de insumos como também os ambientes onde se instala. O presente estudo objetivou monitorar os parâmetros sedimentológicos do curso hídrico afetado pela extração de Níquel, na Mineração Morro Azul sudoeste de Minas Gerais, e também avaliar as técnicas de nucleação para recuperação das áreas degradadas pela atividade no local. Os resultados obtidos comprovaram a interferência das áreas de lavra e deposição de rejeitos na alteração dos parâmetros de qualidade de água do córrego Água Limpa, e ainda, que as técnicas de nucleação avaliadas neste estudo são viáveis econômica e ambientalmente para a recuperação das áreas degradadas no local / Considering mining as an important sector of the Brazilian economy and yet, one of the greatest responsible for the environmental degradation wherein it is practiced, it turns evident the need for development of studies and researches aiming to subsidize the extraction processing. In this context, it is important to guarantee the economic and environmental viability of these enterprises’ operations in order not to compromise the supply of resources as well as the environment wherein it is installed. The scopes of the present study are the monitoring of the sedimentological parameters of the hydric course affected by the nickel extraction, at the Mineração Morro Azul, southwest Minas Gerais, and also the evaluation of the nucleation techniques for the recovery of degraded areas. The results confirmed the interference of the extractions and the deposition of rejects in water quality parameters alteration, at the Água Limpa stream. And also, that the nucleation techniques evaluated in this study are economically and environmentally viable for recovery of degraded areas

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2003-06-06Bitstream added on 2014-06-13T20:14:52Z : No. of bitstreams: 1 ribeiro_jtm_me_rcla.pdf: 3524419 bytes, checksum: cb803545528fa00288dece6270bdcdae (MD5) / Historicamente a convivência entre a mineração e a população sempre foi problemática, com prejuízos enormes para essa última que por problemas da falta de moradia, tem que conviver com a degradação do meio ambiente ao seu redor como a poluição através da poeira, ruído e da vibração. Este trabalho, com dados coletados na mina subterrânea de carvão Trevo na região carbonífera de Santa Catarina, coloca em evidência a necessidade da integração Empresa x Comunidade no sentido da melhoria das técnicas de mineração e meio ambiente visando uma convivência pacífica e tendo como um dos seus principais resultados alertar e despertar a consciência da Empresa ante aos reclamos da comunidade, demonstrando com dados, o perigo decorrente do planejamento de uma lavra sem levar em conta as habitações em superfície. / Usually, the mining activities and the neighborhood are at odds, with huge losses to the latter, that is in need of houses and must live right in the area, with dust, sound and vibrations problems. This dissertation, using the data of the Trevo mine, an underground coal mine, in the Carboniferus Basin in south of Santa Catarina state, puts an evidence the necessary relationship between mining companies and inhabitants to promote an increase on mining methods and environment, trying too to make clear and to alert the company of the citizens claims, with data, showing the problems of a lack of planning and an adequate study about risks and hazards on surface buildings.

Este trabalho foi realizado com o objetivo de analisar a fertilidade do solo e a composição química da planta e palhada em área degradada pela mineração do xisto após a revegetação com espécies forrageiras submetidas a diferentes adubações. O experimento foi conduzido durante 12 meses no município de São Mateus do Sul-PR na Petrobrás-SIX em área reconstituída após a mineração do xisto. O delineamento foi o de blocos ao acaso com parcelas subdivididas envolvendo 3 parcelas referentes às adubações e 3 subparcelas com as forrageiras, totalizando 36 unidades experimentais. As adubações utilizadas foram: I- Adubação mineral com permanência da parte aérea; II- Adubação mineral e orgânica com exportação da parte aérea; III- Adubação mineral com exportação da parte aérea. As forrageiras constituíram diferentes sistemas com gramíneas e leguminosas perenes e anuais de inverno e verão da seguinte forma: Sistema I- pensacola, trevo branco, trevo vermelho e comichão; Sistema II- hemartria, trevo branco, trevo vermelho e comichão; Sistema III- azevém, ervilhaca e trevo vesiculoso no inverno; sorgo forrageiro e crotalária no verão. Foram aplicados 44 kg ha-1 de N, 160 de P2O5, 150 de K2O (adubação mineral) e 13.160 kg ha-1 de esterco bovino (adubação orgânica). Efetuou-se também adubação de cobertura (80 kg ha-1 de N) e calagem (1.248 kg ha-1 de calcário com 100% de PRNT). As avaliações realizadas envolvendo características da planta foram peso da matéria seca, composição botânica, cobertura do solo e concentração e extração dos nutrientes P, K, Ca, Mg, C e N. As características químicas do solo foram determinadas nas profundidades de 0-3 e de 3-9 cm quanto ao pH CaCl2, Al, H+Al, P, K, Ca, Mg, C e N. A partir da coleta da palhada determinou-se o peso da matéria seca residual, a concentração de C e N e a quantidade destes elementos sobre o solo. Concluiu-se para o período de estudo que as maiores produções de matéria seca total ocorreram nos tratamentos com adubação orgânica e com permanência da parte aérea e nas forrageiras do sistema II e III. A extração dos nutrientes, de maneira geral, foi superior nos tratamentos com maior produção de matéria seca. Os tratamentos propiciaram alterações nas propriedades químicas do solo entre a coleta inicial e final do experimento principalmente na camada de 0-3 cm, no entanto, não constatou-se diferenças entre os tratamentos no pH CaCl2, Al e H+Al do solo em ambas as profundidades e nos teores de P, Ca e Mg do solo na camada de 3-9 cm. A adubação orgânica propiciou maiores teores de P, Ca, Mg, C orgânico, N total e CTC pH 7 do solo e a permanência da parte aérea apresentou melhores resultados em relação à adubação orgânica no teor de K do solo. Considerando o teor de matéria orgânica como o principal fator no processo de recuperação, verificou-se que as espécies perenes (sistema I e II) foram mais adequadas. As porcentagens médias de cobertura do solo em todos os sistemas e adubações foram adequadas e a quantidade de C e N sobre o solo teve menor efeito que a adubação orgânica em relação aos teores de C orgânico e N total do solo na profundidade de 0-3

Orientador : Prof. Dr. Fabiano Silva / Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 14/09/2015 / Inclui referências : f. 149-167 / Resumo: O contínuo armazenamento de dados ao longo do tempo, tais como séries temporais, tem motivado o desenvolvimento de novas abordagens baseadas em métodos de mineração de dados. Nesse cenário, uma nova área de pesquisa emergiu durante as últimas duas décadas, a mineração de dados em séries temporais. Mais especificamente, as abordagens baseadas em técnicas de aprendizado de máquina têm apresentado maior interesse entre os pesquisadores. Dentre as tarefas de mineração de dados, a classificação de séries temporais tem sido amplamente explorada, de modo que estudos recentes, utilizando algoritmos de aprendizado não simbólicos, têm reportado resultados significativos, em termos da acurácia de classificação. No entanto, em aplicações que envolvem processos de auxílio à tomada de decisão, tais como diagnóstico médico, controle de produção industrial, sistemas de monitoração de segurança em aeronaves ou usinas de energia elétrica, é necessário possibilitar o entendimento do raciocínio utilizado no processo de classificação. A primitiva shapelet foi proposta na literatura como um descritor de características morfológicas locais para possibilitar melhor compreensão dos conceitos, devido a sua maior proximidade com a percepção humana na identificação de padrões em séries temporais. Contudo, a maioria dos trabalhos relacionados ao estudo dessa primitiva tem se dedicado ao desenvolvimento de abordagens mais eficientes em termos de tempo e de acurácia, desconsiderando a necessidade da inteligibilidade dos classificadores. Nesse contexto, neste trabalho foi proposto um método que utiliza a transformada shapelet para a construção de modelos simbólicos de classificação por meio de uma abordagem híbrida que combina a representação de árvore de decisão com o algoritmo vizinho mais próximo. Também, foram desenvolvidas estratégias para melhorar a qualidade de representação da transformada shapelet na utilização de classificadores simbólicos, como árvores de decisão. Para avaliar o desempenho dessas propostas, foi conduzida uma avaliação experimental que envolveu a comparação com os algoritmos considerados estado da arte usando conjuntos de dados amplamente estudados na literatura de classificação de séries temporais. Com base nos resultados e análises realizadas nesta tese, foi possível verificar que a melhoria do processo de identificação de shapelets possibilita a construção de classificadores inteligíveis e competitivos; e que métodos híbridos podem contribuir para prover uma representação simbólica dos modelos, com desempenho equivalente ou até mesmo superior aos métodos não simbólicos. Palavras-chave: mineração de dados. aprendizado de máquina. séries temporais. classificação. modelos simbólicos. / Abstract: The large amount of stored data over time, such as time series, has motivated the development of new approaches based on data mining methods. In this context, a new research area has emerged over the last two decades, the time series data mining. In particular, the approaches based on machine learning techniques have shown large interest among researchers. Among the data mining tasks, the time series classification has been widely exploited. Recent studies using non-symbolic learning algorithms have reported significant results in terms of classification accuracy. However, in applications related to decision making process, such as medical diagnosis, industrial production control, security monitoring systems in aircraft and in power plants, it is necessary allow the understanding of the reasoning used in the classification process. To take this into account, the shapelet primitive has been proposed in the literature as a descriptor of local morphological characteristics, which is closer to human perception for patterns identification in time series. On the other hand, most of the existing work related to shapelets has been dedicated to the development of more effective approaches in terms of time and accuracy, disregarding the need for interpretability of the classifiers. In this work, we propose to build symbolic models for time series classification using the shapelet transformation. This method is based on a hybrid approach that merges the decision tree representation and the nearest neighbor algorithm. Also, we developed strategies to improve the representation quality of the shapelet transformation using feature selection algorithms. We performed an experimental evaluation to analyze the performance of our proposals in comparison to the algorithms considered state of the art using datasets widely studied in the literature of time series classification. Based on the results and analysis carried out in this thesis, we found that the improvement of shapelet representation allows the construction of interpretable and competitive classifiers. Moreover, we found that the hybrid methods can help to provide symbolic models with equivalent or even superior performance to non-symbolic methods. Keywords: data mining. machine learning. time series. classification. symbolic models.

Orientadora : Profª. Drª. Ana Paula Dalla Corte / Coorientador : Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 11/03/2016 / Inclui referências : f. 59-71 / Área de concentração : Tecnologia e utilização de produtos florestais / Resumo: A acurácia e precisão na avaliação quantitativa de povoamentos para fins comerciais são fundamentais, especialmente a estimativa do volume individual. Nesse contexto, as equações de volume e funções de afilamento são importantes ferramentas para a estimativa do volume individual, ambos com métodos tradicionalmente aplicados e sólida teoria. Por outro lado, a inovação matemática é muito dinâmica, com diversos outros recursos disponíveis para o estudo de aproximação de função (regressão), métodos esses que ainda carecem de estudos de base, podendo potencialmente melhorar as estimativas no campo de modelagem florestal. Assim, o trabalho tem como objetivo principal analisar a acurácia de técnicas de aprendizado de máquina em relação a um modelo volumétrico e a uma função de afilamento, para a espécie Acacia mearnsii De Wild. Foram utilizados dados de cubagem Acacia mearnsii, variando de 1 a 10 anos. A base de dados foi dividida em 60% para ajuste e o restante para validação. Foram ajustadas equações com o modelo volumétrico de Schumacher e Hall e com a função de afilamento de Hradetzky, comparados com três algoritmos de aprendizado de máquina: k-vizinho mais próximo (k-NN), Random Forest (RF) e Redes Neurais Artificiais (RNA) para a estimativa do volume total e diâmetro referente à altura relativa. Os modelos foram ranqueados conforme estatísticas de erros, bem como observadas as distribuições destes. Para a estimativa do volume em função do dap e altura, a RNA e o modelo de Schumacher e Hall apresentaram melhores resultados no ranqueamento do que o k-NN e RF. Os métodos de aprendizado de máquina aplicados se mostraram mais acurados que o polinômio de Hradetzky para estimativas da forma da árvore, tais como o diâmetro ao longo do fuste e volume total. Os modelos de AM se mostraram adequados como alternativa na modelagem tradicionalmente aplicada na mensuração florestal, contudo a sua utilização deve ser cuidadosa devida a maior possibilidade de supertreinamento a base de ajuste. Palavras-chave: Modelagem. Inteligência Artificial. Mineração de dados. / Abstract: Accuracy and precision are essential topics when it comes to the quantitative evaluation of a forest stand with commercial purposes, especially in regards to the estimation of individual volume. In one hand, due to its solid theory, volume equations and taper functions are important tools for estimating individual volume. On the other hand, the mathematical breakthrough is dynamic, having several resources for the study of approximation functions (regression). However, these new methods still lack baseline studies and may potentially improve estimates in the forest modeling field. Under this circumstances, this study aims to analyze the accuracy of machine learning techniques in regards to a volumetric model and a taper function for the species Acacia mearnsii De Wild. Acacia mearnsii scaling data, from 1 to10 years, were used in order to achieve the objective of this work. The database was divided into 60% for adjustment and the remainder for validation. Equations were adjusted with the volume model of Schumacher and Hall and the taper function Hradetzky and were compared to three machine learning algorithms: nearest neighbor models (k-NN), Random Forest (RF) and Artificial Neural Networks (ANN) to estimate of the total volume and diameter concerning relative height. The models were ranked according to its statistics errors and distributions. ANN and Schumacher and Hall model showed better results in regards to the estimation of volume as a function of dbh and height. The applied machine learning methods were more accurate than Hradetzky polynomial to estimates of tree shape, such as the diameter along the stem and total volume. The machine learning models were satisfactory as an alternative to the traditional methods in forest measurement. However, due to its higher possibility of overtraining the adjustment basis, it should be carefully used. Keywords: Modelling. Artificial Intelligence. Data mining.t

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:00:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2862.pdf: 3040505 bytes, checksum: 2bd6dab4d5a521b44585650d2bd54cf0 (MD5) Previous issue date: 2009-11-27 / The process of urban progress, cause the disordered regions growth with some or without structure. In case of school's location, this process can generate excess of school places in some regions while in others there is a de_cit, thus subjecting the students, in some cases, the displacement of several hours. Trying to solve these problems, governments have been investing in programs such as _nancing school transportation, for the conduct of students from more remote regions. This study examined the spatial distribution of public schools comparing with the level of income, education and age of the population, using GIS techniques associated with Knowledge Extraction from Databases (Data Mining). This practice allows for the discovery of hidden information in large databases that may be considered interesting, as you con_rm, extend, or challenges the existing knowledge on the subject. Additionally, it allows a more elaborated on the educational services provided, given the existing demands, contributing to a critical analysis of the situation of these towns, in educational point of view, searching the assignment of a better quality of life for people. The city of Araraquara-SP, is a medium size city, and considering the availability of data and the importance for future applications of the results extracted, was chosen as the object of study. This study used techniques of Spatial Data Mining, allowing the discovery of important information, such as the fact that poor people reside far away from public schools. Besides, the analysis of the data presented de_cit and bad distribution of high schools in the city of Araraquara. These evidences indicated the feasibility of the methodology used also for large databases. / Do processo de crescimento urbano, ocorre o inchaço desordenado de regiões dotadas de pouca ou nenhuma estrutura. No caso de localização de escolas públicas esse processo pode gerar situações inusitadas, nas quais ocorre excesso de vagas escolares, em algumas regiões, enquanto em outras tem-se d_e_cit, sujeitando assim os alunos, em alguns casos, a deslocamentos de várias horas. A fim de sanar tais problemas os governos têm investido em programas como o de financiamento ao transporte escolar, para a condução de alunos oriundos de regiões mais afastadas. Este estudo foi realizado com intuito de verificar a distribuição espacial de escolas públicas frente ao nível de renda, escolaridade e idade da população, utilizando Sistemas de Informação Geográfica associado a técnicas de Extração de Conhecimento a partir de Bases de Dados (Mineração de Dados). Esta prática possibilita a descoberta de informações ocultas dentro de grandes bases de dados, que podem ser consideradas interessantes, a medida que conforme, amplie ou conteste o conhecimento já existente sobre o assunto. Adicionalmente, viabiliza uma avaliação mais elaborada sobre o atendimento educacional, face às demandas existentes, contribuindo assim para uma análise crítica da situação destas cidades, do ponto de vista educacional, na busca da atribuição de melhor qualidade de vida à população. A cidade de Araraquara-SP, por ser de médio porte, e considerando a disponibilidade dos dados e a importância para aplicações futuras dos resultados extra__dos, foi escolhida como objeto de estudo. Este estudo utilizou técnicas de Mineração de Dados Espaciais, possibilitando a descoberta de informações importantes, como por exemplo o fato de pessoas de baixa renda habitarem áreas periféricas distantes de escolas públicas. Além disso, a análise dos dados apresentou deficit e má distribuição de escolas de ensino médio no município de Araraquara. Estas evidências demonstram a viabilidade da metodologia empregada também para grandes bases de dados.