The scarce resources of public health makes the administrator manage the destination of resources, aiming to rationalize and optimize its collection, in order to improve the assistance to patients because the hospital is a public institution and does not get profits but promotes the community well-being. Thus, the hospital infection is acquired after the patient comes to the hospital of after he goes home and might be associated with his staying in hospital or with hospital procedures. This cost must be avoided. Once the complete eradication is not impossible, it is necessary to analyze and to control the monthly cost of the main antibiotics used for its treatment so that there is enough knowledge to foresee the resource collection to buy them. In this context, the main reason of this research is to carry out a forecast of the monthly cost and of the resource collection needed to purchase those medicine used in the treatment of hospital infections at the University Hospital of Santa Maria. To do so, a methodology for forecast by dynamic and multiple linear regressions was used. They were combined with to a multivariate technique by principal components. The technique of principal components was used to eliminate the multiple linearity existing among the original variants so, the resulting principal components were used as variables in the construction of the model of multiple linear regression and of dynamic regression. Therefore, these methodologies are applied to a case study of public health, in order to foresee and to conclude about which model is more suitable to forecast the monthly cost of antibiotics in hospital infections. The results obtained from the two models were considered satisfactory but the model of dynamic regression was chosen to be more suitable because it presented a mean absolute percentage error (MAPE). Finally, the findings might be a managerial tool for hospital administration when they offer subsides for the budget of planning and of the resource finances, especially in a time when resources are globally scarce, making health even more expensive. / Os escassos recursos da saúde pública impõem ao administrador gerenciar a destinação dos recursos buscando racionalizar e otimizar sua alocação, permitindo, desta forma, melhorar o atendimento aos pacientes, pois o hospital, sendo uma entidade pública, não tem por objetivo o lucro, mas sim promover o bem estar da comunidade. Com isso, a infecção hospitalar que é adquirida após a internação do paciente e se manifesta durante a internação ou mesmo após a alta, podendo ser relacionada com a internação ou procedimentos hospitalares, deve ser evitada. Uma vez que sua total erradicação não é possível, se faz necessário analisar e controlar o custo mensal dos principais antibióticos utilizados no seu tratamento a fim de se ter embasamento suficiente para prever a alocação de recursos para sua aquisição. Nesse contexto, o principal objetivo desta pesquisa é realizar a previsão do custo mensal e de alocação de recursos necessários para aquisição de medicamentos utilizados no tratamento de infecções hospitalares no Hospital Universitário de Santa Maria. Para isso, utilizou-se a metodologia de previsão por regressão linear múltipla e de regressão dinâmica combinada com a técnica multivariada de componentes principais que foi utilizada para eliminar a multicolinearidade existente entre as variáveis originais. Com isso, as componentes principais resultantes foram utilizadas como variáveis independentes na construção do modelo de regressão linear múltipla e de regressão dinâmica. Portanto, essas metodologias são aplicadas a um estudo de caso na saúde pública, a fim de fazer previsões e tirar conclusões a respeito de qual modelo é mais adequado para realizar a previsão do custo mensal dos antibióticos em infecções hospitalares. Os resultados obtidos nos dois modelos foram considerados satisfatórios, mas foi escolhido, como modelo mais adequado para realizar as previsões, o modelo de regressão dinâmica, porque apresentou o menor erro percentual absoluto médio (MAPE). Por fim, as previsões encontradas, podem se constituir em uma ferramenta gerencial para a administração hospitalar ao fornecer subsídios para o planejamento orçamentário e financeiro dos recursos, especialmente em uma época em que há escassez de recursos em escala global, com reflexos muito intensos nos custos da saúde.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-02-19Bitstream added on 2014-06-13T20:54:08Z : No. of bitstreams: 1 savegnago_rp_me_jabo.pdf: 1186672 bytes, checksum: ecac87cb07ef42be339beaa3ed971737 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Modelos não lineares são úteis para ajustar curvas de produção de ovos de aves, facilitando o estudo do desempenho dessa característica ao longo do tempo. As estimativas de parâmetros genéticos da produção de ovos e de outras características associadas auxiliam no processo de seleção. O objetivo do trabalho foi: (1) utilizar modelos não lineares para ajustar curvas de produção de ovos aos dados de uma população de aves selecionada para postura e uma controle e verificar as mudanças ocorridas entre estas curvas preditas em função do processo de seleção, por meio do ganho genético e pelas diferenças entre as estimativas dos parâmetros dos modelos; (2) estimar parâmetros genéticos para características relacionadas à postura de ovos da população selecionada, avaliar a associação genética entre estas e determinar quais as melhores características que podem ser utilizadas para melhorar a produção de ovos. Foram estudados os ajustes de 10 modelos não lineares aplicados aos registros da produção de ovos de 54 semanas de postura de 1693 aves de uma população selecionada para taxa de postura e 282 aves de uma população controle. Foi utilizado o PROC NLIN do SAS com o algoritmo de Gauss-Newton para efetuar os ajustes dos modelos. Os parâmetros genéticos, considerando 1289 aves da linhagem selecionada, foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita, utilizando modelo animal que incluiu o efeito fixo de incubação e os efeitos aleatórios genético aditivo e residual. As características estudadas foram relação altura-largura e peso dos ovos às 32, 37 e 40 semanas de idade (REL32, REL37, REL40, PO32, PO37 e PO40, respectivamente), peso corporal às 54 e 62 semanas (PC54 e PC62), idade à maturidade sexual (IMS), taxa de postura nos períodos parciais de 17 a 30 e 17 a 40 semanas (P1730 e P1740), taxa de postura nos períodos residuais de... / Nonlinear models are useful to adjust egg production curves to study the performance of this trait over the time. Estimates of genetic parameters for egg production and other associated traits help in the selection process. The aim of this study were: (1) use nonlinear models to fit curves of egg production data from a population of birds selected for laying and its respective control and describe the changes between these predicted curves through the genetic gain and differences between the estimates of parameters, resulting by the selection process; (2) to estimate genetic parameters for traits related to egg-laying of the selected population to evaluate the genetic association between them and determine what traits can be used to improve the egg production. Ten non-linear models have been used to adjust the record of egg production of 1693 laying hens of the selected population and 282 hens of the control population in 54 weeks of egg production. The SAS PROC NLIN with the Gauss-Newton algorithm has been used to make the adjustments of the models. Genetic parameters for 1289 selected hens were estimated by restricted maximum likehood using an animal model that included fixed effects of incubation and random additive genetic and residual effects. The traits in this study were the relation between height-width of the egg and egg weight at 32, 37 and 40 weeks of age (HW32, HW37, HW40, EW32, EW37 and EW40, respectively), body weight at 54 and 62 weeks (BW54 and BW62), age at first egg (AFE), the egg production in 17 to 30 and 17 to 40 weeks (P1730 and P1740), in 30 to 70 and 40 to 70 weeks (P3070 and P4070) and the total egg production (TEP). Two multivariate analyses were made: a k-means clustering method to describe patterns of egg and poultry and principal components with the breeding values (BV). There were differences between the parameters of egg production curves in the selected ... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-12-10Bitstream added on 2014-06-13T19:02:00Z : No. of bitstreams: 1 silva_shmg_dr_botfca.pdf: 1183066 bytes, checksum: 90313e74dffe24f7d376280e7532d49f (MD5) / Outros / O presente trabalho investigou a utilização do processamento digital de imagens conjuntamente com a análise de componentes principais e redes neurais artificiais como ferramentas de apoio para uma melhor identificação dos estádios iniciais do desenvolvimento da Sigatoka Negra, em nível de campo, para que medidas de controle sejam adotadas mais rapidamente e, assim, reduzir danos e prejuízos causados pela doença na bananicultura. Foram coletadas imagens digitais de folhas de bananeiras infectadas com a Sigatoka Negra nos estádios 1, 2 e 3, sadia e com fitotoxidez por óleo. A seguir, extraíram-se histogramas dos componentes de imagens no sistema RGB (Red, Green eBlue) para 256 intensidades de cinza das amostras, totalizando 768 variáveis para cada amostra. Com a aplicação de uma técnica de seleção de atributos, a análise de componentes principais, conseguiu-se reduzir as variáveis de entrada de 768 para 11 variáveis canônicas, representado uma redução de 98,6%. Em seguida, considerando-se as variáveis canônicas, realizou-se a fase de classificação com o uso de redes neurais artificiais. De maneira geral, as maiores freqüências de acertos do modelo foram para as classes que mais interessam ao monitoramento da enfermidade, mostrando a robustez do classificador gerado, evidenciada pela baixa probabilidade de classificação incorreta (19%). / This study investigated the application, specifically the digital processing of images, with main components analysis and artificial neural networks as tools to support for a better identification of the primaries stages of the Black Sigatoka, in field level, so that control measures are adopted more quickly and consequently it reduces injuries and damages caused by the disease in the banana crops. It were collected digital images of banana leaves infected with Black Sigatoka in stages 1, 2, and 3, healthy and with oil fitotoxity. To proceed, histograms of the components of images were extracted in the system RGB (Red, Green and Blue) for 256 intensities shades of gray of the samples, totaling 768 variables for each sample. With the application of a technique of selection of attributes, the main components analysis, it was possible to reduce the variables of entrance of 768 for 11 canonical variables, represented a reduction of 98,6%. Therefore, being considered the canonical variables, it was accomplished the classification phase with the use of artificial neural networks. In a general way, the largest frequencies of successes of the model went to the classes that more they interest to the control of the diseases, showing the robustness of the generated classifier, evidenced by the low probability of wrong classification (19%).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-08-20Bitstream added on 2014-06-13T19:38:37Z : No. of bitstreams: 1 nakada_lyk_me_bauru.pdf: 2147740 bytes, checksum: 0a4ee05972f9488a128466336dde5ede (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O presente trabalho foi desenvolvido em três etapas, cronologicamente: i) estudo da qualidade de águas pluviais coletadas por telhada por telhado cerâmico e armazenadas; ii) modificações em estado experimental em escala real de coleta e tratamento simplificado de águas pluviais, para possibilitar o estudo de três diferentes meios filtrantes; e iii) coletas, estudos de tratabilidade em escala de bancada e estudos do tratamento em escala real. Os resultados indicam que: i) as águas pluviais coletadas após escoamento sobre telhados cerâmicos necessitam de tratamento para assegurar o uso, mesmo que para atividades não potáveis, conforme recomendações da NBR 15527 (ABNT, 2007); cada precipitação possui aspectos qualitativos particulares, significativamente dependentes do período de estiagem antecedente à chuva, de modo que demandam ensaios de tratabilidade para cada evento: ii) a implantação de sistemas de coleta e tratamento/aproveitamento de águas pluviais em novos empreendimentos imobiliários é mais conveniente do que a inclusão desse sistemas como adaptação de sistemas de água já existentes; iii) para as águas pluviais estudadas, em nenhuma configuração de tratamento foi integralmente atendido o padrão de qualidade recomendado pela NBR 15527 (ABNT, 2007), entretanto, a estratégia de tratamento simplificado investigado pode produzir água com a qualidade recomendada / The present work was developed in three steps, in the following chronological order: i) study of the quality o stored roof-harvested rainwater; ii) modifications in the full-scale experimental plant for rainwater harvesting and simplified treating, to enable the study of three different media filter, iii) harvest of rainwater, treatability studies in bench scale and study of the full-scale treatment. The results indicate that: i) the ceramic roof-harvested rainwater require treatment to safeguard uses, even for non-drinkable purposes, according to recommendations of the current norm NBR 15527 (ABNT, 2007); each rain event presents specific qualitative aspects, significantly dependent on the dry days before the rain, hence, each harvested rainwater demands treatability studies; ii) the implementation of rainwater harvesting and treatment systems in new buildings is more convenient than the addition of those systems as adaptations of water systems from previolusly existing buildings. iii) for the studied rainwater, nome of the treatment configurations completely met the quality recommended by norm, through, the treatment strategy can produce water which meet the quality recommendations

Resumo: Modelos não lineares são úteis para ajustar curvas de produção de ovos de aves, facilitando o estudo do desempenho dessa característica ao longo do tempo. As estimativas de parâmetros genéticos da produção de ovos e de outras características associadas auxiliam no processo de seleção. O objetivo do trabalho foi: (1) utilizar modelos não lineares para ajustar curvas de produção de ovos aos dados de uma população de aves selecionada para postura e uma controle e verificar as mudanças ocorridas entre estas curvas preditas em função do processo de seleção, por meio do ganho genético e pelas diferenças entre as estimativas dos parâmetros dos modelos; (2) estimar parâmetros genéticos para características relacionadas à postura de ovos da população selecionada, avaliar a associação genética entre estas e determinar quais as melhores características que podem ser utilizadas para melhorar a produção de ovos. Foram estudados os ajustes de 10 modelos não lineares aplicados aos registros da produção de ovos de 54 semanas de postura de 1693 aves de uma população selecionada para taxa de postura e 282 aves de uma população controle. Foi utilizado o PROC NLIN do SAS com o algoritmo de Gauss-Newton para efetuar os ajustes dos modelos. Os parâmetros genéticos, considerando 1289 aves da linhagem selecionada, foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita, utilizando modelo animal que incluiu o efeito fixo de incubação e os efeitos aleatórios genético aditivo e residual. As características estudadas foram relação altura-largura e peso dos ovos às 32, 37 e 40 semanas de idade (REL32, REL37, REL40, PO32, PO37 e PO40, respectivamente), peso corporal às 54 e 62 semanas (PC54 e PC62), idade à maturidade sexual (IMS), taxa de postura nos períodos parciais de 17 a 30 e 17 a 40 semanas (P1730 e P1740), taxa de postura nos períodos residuais de ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Nonlinear models are useful to adjust egg production curves to study the performance of this trait over the time. Estimates of genetic parameters for egg production and other associated traits help in the selection process. The aim of this study were: (1) use nonlinear models to fit curves of egg production data from a population of birds selected for laying and its respective control and describe the changes between these predicted curves through the genetic gain and differences between the estimates of parameters, resulting by the selection process; (2) to estimate genetic parameters for traits related to egg-laying of the selected population to evaluate the genetic association between them and determine what traits can be used to improve the egg production. Ten non-linear models have been used to adjust the record of egg production of 1693 laying hens of the selected population and 282 hens of the control population in 54 weeks of egg production. The SAS PROC NLIN with the Gauss-Newton algorithm has been used to make the adjustments of the models. Genetic parameters for 1289 selected hens were estimated by restricted maximum likehood using an animal model that included fixed effects of incubation and random additive genetic and residual effects. The traits in this study were the relation between height-width of the egg and egg weight at 32, 37 and 40 weeks of age (HW32, HW37, HW40, EW32, EW37 and EW40, respectively), body weight at 54 and 62 weeks (BW54 and BW62), age at first egg (AFE), the egg production in 17 to 30 and 17 to 40 weeks (P1730 and P1740), in 30 to 70 and 40 to 70 weeks (P3070 and P4070) and the total egg production (TEP). Two multivariate analyses were made: a k-means clustering method to describe patterns of egg and poultry and principal components with the breeding values (BV). There were differences between the parameters of egg production curves in the selected ... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Danísio Prado Munari / Coorientador: Mônica Corrêa Ledur / Banca: João Ademir de Oliveira / Banca: Lenira El Faro Zadra / Mestre

O presente trabalho visa analisar a partir da variação temporal de NDVI, o comportamento da vegetação remanescente das fitofisionomias da Mata Atlântica, na bacia hidrográfica do rio dos Sinos, RS. Para isso utilizou-se uma série temporal de imagens de NDVI do sensor MODIS, englobando o período de 2000 a 2011. A partir dessas imagens foram gerados espectros temporais de NDVI para cada fitofisionomia remanescente presente na bacia. Também empregou-se a Análise por Componentes Principais (ACP) no conjunto de imagens. Como resultados, observou-se através da análise da série temporal de NDVI/MODIS, um padrão sazonal das fitofisionomias da Mata Atlântica. Os espectros temporais revelaram a sazonalidade da vegetação influenciada principalmente pela temperatura, onde no inverno o NDVI atingiu seus menores valores e no verão seus maiores valores. A ACP mostrou-se uma técnica eficiente para analisar a variação espaço-temporal do NDVI na bacia dos Sinos, entretanto, foi ineficiente para distinguir as fitofisionomias presentes na bacia. Assim, conclui-se que, a utilização de séries temporais em estudos ambientais envolvendo o Sensoriamento Remoto é um importante recurso no monitoramento temporal dos recursos naturais e na detecção de possíveis alterações da sua dinâmica. / The present work analyzes, from the temporal variation of NDVI, the behavior of the remaining vegetation phytophysiognomies of the Atlantic Forest, in the basin of the Rio dos Sinos, RS. For this we used a time series of images of the MODIS NDVI, encompassing the period 2000-2011. From these images were generated spectra temporal NDVI for each vegetation type remaining in this basin. Also we used the Principal Component Analysis (PCA) on the set of images. As a result, it was observed by analyzing the time series of NDVI / MODIS a seasonal pattern of vegetation types of the Atlantic. The temporal spectra revealed the seasonality of vegetation influenced primarily by temperature, where in winter the NDVI reached its lowest values, and in summer the higher values. The PCA proved to be an efficient technique to analyze the spatial-temporal variation of NDVI in the basin of the Sinos. However, it was inefficient to distinguish vegetation types present in the basin. Thus, it is concluded that the use of time series in environmental studies involving remote sensing is an important feature in the temporal monitoring of natural resources and the detection of possible changes in their dynamics.

A efetiva participaÃÃo feminina na economia rural mesmo considerada junto aos inÃmeros avanÃos apontados pelas estatÃsticas rurais oficiais, nÃo foi ainda suficiente para seu reconhecimento como protagonista do desenvolvimento econÃmico nacional, regional e local. Essa pesquisa procura evidenciar por meio de estudo in loco, a forÃa da mÃo de obra da mulher no setor da microeconomia rural. Para tal foram estudadas 96 Unidades de ProduÃÃo AgrÃria Familiares (UPAFs) distribuÃdas entre 6 comunidades do Distrito do Baixo Trici (MunicÃpio de TauÃ), CE, a saber: Junco (n=22), Tapera (n=22), Lustal I (n=19), Lustal II (n=8), Tiassol (n=15) e Queimadas (n=10). O total de UPAFs existentes nessas comunidades ascende a 305, portanto, o presente estudo abrangeu 31,47% das UPAFs do distrito. Hipotetizaram-se as mulheres rurais como atuantes e relevantes para o desenvolvimento econÃmico do estado do CearÃ, e em particular, para o municÃpio de TauÃ. Assim, o principal objetivo foi caracterizar o trabalho das mulheres rurais no perfil microeconÃmico dessas UPAFs atravÃs de tipificaÃÃo estatÃstica associada Ãs implicaÃÃes micrologÃsticas. Foram utilizados dados originais de campo que geraram variÃveis econÃmicas sobre as quais se aplicou estudo estatÃstico por meio das AnÃlises de Componentes Principais e Cluster. Com os resultados obtidos, uma detalhada interpretaÃÃo foi apresentada concatenando-se o perfil econÃmico da mulher à sua fundamentaÃÃo histÃrica e perfazendo a gestÃo logÃstica interna da real participaÃÃo feminina na microeconomia rural. O agrupamento das UPAFs resultou em quatro grupos tipificados e qualificados de modo que o G1 foi considerado o grupo com maior Ãndice de Unidade de Trabalho Familiar e Feminino com destaque da mÃo de obra da mulher na ProduÃÃo de Pequenos Ruminantes e comercializaÃÃo de seus derivados. O G2 caracterizou-se como o de maior nÃmero de UPAFs com produÃÃo inversa à produtividade total alÃm da multifuncionalidade da mulher em aspectos produtivos. A maior Ãrea em distribuiÃÃo de superfÃcie Ãtil foi a caracterÃstica mais relevante apontada no G3 e consequentemente maior produÃÃo vegetal e trabalho feminino pouco evidenciado em grandes dimensÃes territoriais. Por fim, o G4 mostrou maior variedade produtiva e participaÃÃo acentuada da mulher, representando mÃltiplas funÃÃes em parceria com a Unidade de Trabalho assalariada e destaque feminino nas atividades administrativas. Existem fortes indÃcios sobre a falta de reconhecimento e desvalorizaÃÃo dessa mÃo de obra em nÃvel de CearÃ, Brasil e de Mundo. Recomenda-se que sejam priorizadas aÃÃes pontuais em relaÃÃo à mulher, bem como a estrutura logÃstica operacional em prol da otimizaÃÃo e qualificaÃÃo do trabalho desempenhado por ela. Desse modo se faz necessÃria a intensificaÃÃo das pesquisas mostrando a realidade feminina no Ãmbito rural e acentuando as inÃmeras lutas e movimentos em prol da valorizaÃÃo da mulher e consequentemente melhoramentos agregados à Agricultura Familiar. / The effective participation of women in the rural economy even considered in conjunction with the numerous advances made by official rural statistics was not yet sufficient to its recognition as the protagonist of the national, regional and local economic development. This study seeks to highlight through study in loco, the strength of the labor of women in rural microeconomics. 96 Rural Households (UPAFs) distributed between 6 communities in the District of the Baixo Trici (Municipality of Taua), CE, namely: Junco (n= 22), Tapera (n= 22), Lustal I (n= 19), Lustal II (n= 8), Tiassol (n= 15) and Queimadas (n= 10) were studied. The total of UPAFs existing in these communities amounts to 305, therefore, the present study covered 31,47% of districts\'UPAFs. The initial hypothesis was that rural women as active and relevant to the economic development of the state of CearÃ, and in particular, to the municipality of Taua. Thus, the main purpose was to characterize the work profile of rural women of these UPAFs through the statistical typification associated to micrologistics implications. Original data field that generated economic variables were used on which applied statistical study by means of the Principal Components Analysis (ACP) and Cluster was made. With the obtained results, a detailed interpretation was presented attaching the economic profile of the woman in her historical reasoning and totaling the logistical management of internal real female participation in rural microeconomics. The grouping of UPAFs resulted in four groups as typified and qualified so that the G1 was considered to be the group with the highest rate of Familiar Work Unit and female with emphasis on the labor of the woman in the Production of Small Ruminants and marketing of its derivatives. The G2 was characterized as the largest number of UPAFs with reverse production in relation to total productivity. In addition, in this group the multifunctionality of the woman in productive aspects is relevant. The largest useful area was the strong characteristic pointed to the G3 and consequently greater plant production and female work little evidenced in large territorial dimensions. Finally the G4 with a greater variety and productive participation of the woman representing multiple functions: in partnership with the Work Unit employed and highlight in administrative activities. There are strong indications about the lack of recognition and devaluation of woman labor at the level of CearÃ, Brazil and the World. It is recommended that punctual actions were prioritized in relation to the rural woman, as well as the logistic operational structure in favor of optimizing and qualification of the work performed by her. In this way it is necessary to intensify the research showing the female reality within rural environment and accentuating the many struggles and movements in favor of the womanâs appreciation and consequently improvements aggregated to Family Farming.

O presente trabalho visa analisar a partir da variação temporal de NDVI, o comportamento da vegetação remanescente das fitofisionomias da Mata Atlântica, na bacia hidrográfica do rio dos Sinos, RS. Para isso utilizou-se uma série temporal de imagens de NDVI do sensor MODIS, englobando o período de 2000 a 2011. A partir dessas imagens foram gerados espectros temporais de NDVI para cada fitofisionomia remanescente presente na bacia. Também empregou-se a Análise por Componentes Principais (ACP) no conjunto de imagens. Como resultados, observou-se através da análise da série temporal de NDVI/MODIS, um padrão sazonal das fitofisionomias da Mata Atlântica. Os espectros temporais revelaram a sazonalidade da vegetação influenciada principalmente pela temperatura, onde no inverno o NDVI atingiu seus menores valores e no verão seus maiores valores. A ACP mostrou-se uma técnica eficiente para analisar a variação espaço-temporal do NDVI na bacia dos Sinos, entretanto, foi ineficiente para distinguir as fitofisionomias presentes na bacia. Assim, conclui-se que, a utilização de séries temporais em estudos ambientais envolvendo o Sensoriamento Remoto é um importante recurso no monitoramento temporal dos recursos naturais e na detecção de possíveis alterações da sua dinâmica. / The present work analyzes, from the temporal variation of NDVI, the behavior of the remaining vegetation phytophysiognomies of the Atlantic Forest, in the basin of the Rio dos Sinos, RS. For this we used a time series of images of the MODIS NDVI, encompassing the period 2000-2011. From these images were generated spectra temporal NDVI for each vegetation type remaining in this basin. Also we used the Principal Component Analysis (PCA) on the set of images. As a result, it was observed by analyzing the time series of NDVI / MODIS a seasonal pattern of vegetation types of the Atlantic. The temporal spectra revealed the seasonality of vegetation influenced primarily by temperature, where in winter the NDVI reached its lowest values, and in summer the higher values. The PCA proved to be an efficient technique to analyze the spatial-temporal variation of NDVI in the basin of the Sinos. However, it was inefficient to distinguish vegetation types present in the basin. Thus, it is concluded that the use of time series in environmental studies involving remote sensing is an important feature in the temporal monitoring of natural resources and the detection of possible changes in their dynamics.

O uso das técnicas de análise multivariada está reservado aos grandes centros de pesquisa, µas grandes empresas e ao ambiente acad^emico. Essas técnicas s~ao muito interessantes porque utilizam simultaneamente todas as variáveis respostas na interpretação teórica do conjunto de dados, levando em conta as correlações existentes entre elas. Uma das principais barreiras para a utilização dessas técnicas é o seu desconhecimento pelos pesquisadores interessados na pesquisa quantitativa. A outra dificuldade é que a grande maioria de softwares que permitem esse tipo de análise (SAS, MINITAB, BMDP, STATISTICA, S-PLUS, SYSTAT, etc.) não são de domínio público. A disseminação do uso das técnicas multivariadas pode melhorar a qualidade das pesquisas, proporcionar uma economia relativa de tempo e de custo, e facilitar a interpretação das estruturas dos dados, diminuindo a perda de informação. Neste trabalho, foram confirmadas algumas vantagens das técnicas multivariadas sobre as univariadas na análise de dados de expe- rimentos agropecuários. As análises foram realizadas com o auxílio do software R, um software aberto, \"amigável\" e gratuito, com inúmeros recursos disponíveis. / The use of the techniques of multivariate analysis is restricted to large centers of research, the higher companies and the academic environment. These techniques are very inte- resting because of the use of all answers variables simultaneously in theoretical interpretation of the data set, considering the correlations between them. One of the main obstacle to the usage of these techniques is that researchers interested in the quantitative research do not know them. The other di±culty is that most of the software that allow this type of analysis (SAS, MINITAB, BMDP, STATISTICA, S-PLUS, SYSTAT etc.) are not in public domain. Publishing the use of Multivariate techniques can improve the quality of the research, decrease the time spend and the cost, and make easy the interpretation of the structures of the data without cause damage of the information. In this report, were con¯rmed some advantages of the multivariate techniques in a univariate analysis for data of agricultural experiments. The analysis were taken with R software, a open software, \"friendly\" and free, with many statistical resources available.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Magno.pdf: 663844 bytes, checksum: a783e1b5874266e0e7bca44dc3f315ae (MD5) Previous issue date: 2007-03-20 / Redundancy is an old issue in data compression research. Compression methods that use statistics have been heavily influenced by neuroscience research. In this work, we propose an image compression system based on the efficient coding concept derived from neural information processing models. The system performance is compared with discrete cosine transform (DCT) and principal components analysis (PCA) results at several compression ratios (CR). Evaluation through both objective measurements and visual inspection showed that the proposed system is more robust to distortions such as blocking artifacts than DCT and PCA. / A redundância é um assunto antigo em pesquisa sobre compressão de dados. Os métodos de compressão de dados que usam estatísticas foram recentemente influenciados pelas pesquisas em neurociência. Neste trabalho, propomos um sistema de compressão de imagem baseado no conceito de codificação eficiente derivado dos modelos de processamento da informação neural. O desempenho do sistema é comparado aos resultados da transformada discreta cosseno (DCT) e análise de componentes principais (PCA) com a mesma taxa de compressão (CR). A avaliação através das medidas objetiva e visual mostrou que o sistema proposto apresentou menos distorções, tais como artefatos de blocos do que a DCT e PCA.