Orientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Jurandir Zullo Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T14:42:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Goncalves_MarcioLeandro_M.pdf: 7323089 bytes, checksum: d602716d35e0023d2a15b7797398fe91 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Este trabalho propõe uma arquitetura para classificação de imagens multiespectrais de sensoriamento remoto, baseada em Redes Neurais Artificiais. A arquitetura é constituída de dois módulos de processamento: um módulo para extração de atributos da imagem utilizando o Mapa Auto-Organizável de Kohonen e outro módulo para a classificação, utilizando uma rede neural de Perceptrons Multicamadas. A arquitetura foi desenvolvida procurando alcançar dois objetivos específicos: explorar as vantagens da aprendizagem não-supervisionada para a extração de atributos; e busca de técnicas para melhorar a performance de tempo de treinamento dos algoritmos de aprendizagem utilizados. Em particular, para melhorar a performance de tempo de treinamento dos algoritmos de aprendizagem, o trabalho investiga implementações de algoritmos de treinamento paralelos para o treinamento do Mapa Auto-Organizável de Kohonen em um ambiente multiprocessado e a utilização de um algoritmo de treinamento avançado para a rede neural de Perceptrons Multicamadas. Os resultados experimentais mostram uma grande melhoria na performance de tempo de treinamento das redes neurais apresentada por esses algoritmos. Para testarmos a sua aplicabilidade, a arquitetura de classificação proposta foi utilizada para a classificação de um segmento de imagem LANDSAT/TM, referente a uma área teste pré-selecionada, e o seu desempenho foi comparado com o de um classificador de Máxima Verossimilhança. Os bons resultados adquiridos pela classificação neural associados com o melhoramento de performance em termos de tempo de treinamento motivam portanto a continuidade e a expansão de esforços de pesquisa nesta área / Abstract: This work presents an Artificial Neural Network (ANN) based architecture for the classification of Remote Sensing (RS) multispectral imagery. This architecture consists of two processing modules: an Image Feature Extraction Module using Kohonen's Self-Organizing Map (SOM) and a Classification Module using a Multi-Layer Perceptron (MLP) network. This architecture was developed aiming at two specific goals: to exploit the advantages of unsupervised learning for feature extraction and the testing of techniques to increase the learning algorithms' performance concerning training time. More specifically, this work tests the implementation of parallel learning algorithms for Kohonen's SOM in a multiprocessing environment and the utilization of a second-order learning algorithm for the MLP network. The experimental results exhibit a much superior performance by both algorithms. To test the applicability of this work, this architecture was applied to the classification of a LANDSAT/TM image segment from a pre-selected testing area and its performance was compared with that of a Maximum Likelihood Classifier. The good results obtained by the neural classification allied to the performance improvement encourage therefore further research efforts in this area / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador : Yuzo Iano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T09:43:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_AnaLuciaMendesCruzSilvestreda_M.pdf: 9262882 bytes, checksum: 89b0df8b2f6cee94189a3edf8914bdb3 (MD5) Previous issue date: 2001 / Mestrado

Orientadores : Elisabete Maria Pascholati, Carlos Roberto de Souza Filho, Gilberto Amaral (In memoriam) / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-07-28T10:04:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PrietoCainzos_RigobertoLazaro_D.pdf: 7653663 bytes, checksum: c917983c1b12ce1756254e96d4c34310 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado

Orientador: Luiz Cesar Martini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T11:57:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LobainaPerez_Wilson_M.pdf: 4522179 bytes, checksum: 8919604c1cda8a700d6503fd88d1469c (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Neste trabalho é estudada e analisada uma classe de filtros chamada Filtros Condicionais Seletores de Posição "RCRS". Os filtros RCRS são analisados dentro de uma classe mais geral denominada Filtros Seletores de Posição "RS" (Rank Seletion), os quais caraterizam-se em colocar na suas saídas uma ordem estatística de um conjunto (amostras) de observação. Muitos outros filtros propostos previamente (ex. filtro mediano, o filtro mediano ponderado central "CWM", o filtro de ordem estatística ponderada "WOS"), e baseados na ordem de posição podem ser formulados através dos filtros RS. A única diferença de tais filtros está em qual informação é usada para decidir a ordem estatística selecionada que será colocada como saída. O tipo de informação usada nos filtros RCRS corresponde com o posicionamento das amostras observadas na entrada de onde surge o nome de Filtros Condicionais Seletores de Posição (Rank Conditioned Rank Selection Filters). Neste trabalho são apresentados também os resultados das simulações computacionais que ilustram o desempenho do filtro RCRS, assim como, a comparação com outros tipos de filtros aplicados na restauração de imagens / Abstract: In this work, a class of nonlinear filters called rank conditioned rank selection (RCRS) filters is studied and developed. The RCRS filters are analyzed within the general framework of rank selection (RS) filters, which are filters constrained to output an order statistic from the observation set. Many filters previously proposed (e.g. median filter, center weighted median filter "CWM", weighted order statistic filter "WOS"), rank order based can be formulated as RS filters. The only difference between such filters is in the information used in deciding which order statistic to output. The information used by the RCRS filters is the ranks of selected input samples, hence the name rank conditioned rank selection filters. In this work, computer simulation results that illustrate the performance of RCRS filters in comparison with other techniques in image restoration are presented. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Alexandre Xavier Falcão / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-13T11:48:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_LuizFernando_M.pdf: 4712861 bytes, checksum: 8394eaf840c42852f3a99c0f296df6ff (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Equipamentos de Ressonância Magnética (RM) permitem a obtenção de seqüências de imagens digitais contendo estruturas tri-dimensionais (3D) do corpo humano. A visualização e a análise computadorizada dessas estruturas têm revolucionado a pratica médica de diversas formas. O enfoque deste trabalho é a análise dos ventrículos laterais do cérebro humano a partir de imagens de RM. O cérebro humano, ou encéfalo, apresenta três divisões, cada uma com componentes e subdivisões relativamente constantes: o Prosencéfalo, o Mesencéfalo e o Rombencéfalo. Neste trabalho, chamamos de c'erebro uma das subdivisões do Prosencéfalo denominada Telencéfalo, que pode ser considerado como sinônimo de hemisférios cerebrais. Um cérebro biologicamente normal (saudável) apresenta um alto grau de simetria com relação ao plano sagital, que o divide em duas partes, hemisfério esquerdo e direito. Uma assimetria neste plano pode, por conseqüência, ser um indicativo de doenças como epilepsia e mal de Alzheimer, entre outras. Anormalidades no volume de certas estruturas e cavidades, tais como os ventrículos laterais, também podem estar associadas a certas doenças neurológicas e psiquiátricas como esquizofrenia, depressão e demência [1]. O objetivo principal deste trabalho e o desenvolvimento de medidas de simetria e assimetria dos ventrículos laterais, cuja análise em indivíduos de grupos controle (biologicamente normais) e em pacientes possa contribuir para o estudo de doenças cerebrais. A realização desta análise esta dividida em três etapas básicas: a segmentação dos ventrículos laterais, a extração de características dos ventrículos segmentados e a classificação e análise dos indivíduos do grupo controle e de pacientes de acordo com as características extraídas. Para a segmentação dos ventrículos laterais, foram estudadas diversas técnicas existentes na literatura, de abordagens manuais a automáticas. No entanto, a literatura é escassa em referências a estudos de segmentação dos ventrículos laterais do cérebro humano. Este trabalho, neste sentido, é pioneiro já que apresenta técnicas de segmentação dos ventrículos laterais que permitem a baixa intervenção do ser humano no processo, reduzindo o tempo necessário para a tarefa. A extração das características dos ventrículos laterais foi realizada por duas abordagens distintas - Dimensão Fractal Multiescala e Registros. Nesta etapa do processo, foi necessário implementar uma técnica de localização e alinhamento do plano inter-hemisferico cerebral, a fim de corrigir um problema típico do processo de captura de imagens de ressonância magnética, o desalinhamento da cabeça do individuo em relação ao plano sagital da imagem. Esta técnica e uma contribuição direta deste trabalho. Por fim, na ultima etapa do processo, a classificação dos indivíduos, foram utilizadas as técnicas manual e automática, a fim de compararmos a eficiência e efetividade de cada uma delas. A classificação manual foi realizada em 2D e 3D, enquanto que, para a classificação automática, com base nas características extraídas, foi utilizado um algoritmo de classificação por floresta de caminhos ótimos, o OPF, desenvolvido por uma equipe de pesquisadores liderados pelo Prof. Dr. Alexandre Falcão. Os resultados foram analisados com base em matrizes de confusão geradas a partir dos dados obtidos com as classificações manual e automática. Essas análises comparam a eficiência das diversas técnicas de classificação utilizadas neste trabalho, apontando as vantagens e desvantagens do uso de cada uma delas. Este trabalho é arte do projeto temático FAPESP 03/13424-1 também se insere no contexto do projeto temático FAPESP CInAPCe (Cooperação Interinstitucional de Apoio a Pesquisas sobre o Cérebro), envolvendo pesquisadores de diversas instituições, principalmente do Laboratório de Neuroimagem do Departamento de Neurologia da Faculdade de Ciências Médicas e do Departamento de Radiologia do Hospital de Clínicas da UNICAMP. / Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) equipment allow the capture of sequences of digital images containing three dimensional (3D) human body structures. The computerized visualization and analysis of such structures have revolutionized the medical practice in many ways. This work focuses on the human brain analysis based on MRI images. A healthy brain presents a high symmetry degree with respect to the sagittal plane that divides it in two parts, the left and right hemispheres. An asymmetry at this plane can, therefore, be a symptom of a disease, such as epilepsy, Alzheimer's or brain tumor [2]. Volume abnormalities in certain structures and cavities, such as the lateral ventricles, can also be associated to diseases, such as schizophrenia, depression and dementia [1]. This work is focused on the development of asymmetry measures of the lateral ventricles, whose analysis in both controls and patients can contribute to the study of brain diseases. This analysis is split into three basic steps: the lateral ventricles segmentation, the feature extraction from the segmented structures and the data classification and analysis according to the extracted features. For the lateral ventricles segmentation, many techniques available in the literature were studied, for both manual and automatic approaches. However, there are very few references available in the literature focusing on lateral ventricles segmentation. This work is, in this sense, pioneer, since it presents techniques for lateral ventricles segmentation that allow very limited user intervention, reducing the time spent in the task. Two different approaches were used to extract the features from the lateral ventricles: Multiscale Fractal Dimension and Image Registration. Additionally, for the feature extraction process, we had to implement a technique for the localization and alignment of the mid-sagittal plane of the brain, in order to correct a typical problem in the MRI capturing procedure - the misalignment of the head with respect to the sagittal plane of the image. This technique is a direct contribution of this work. Finally, in the last step of the process - the classification task - two techniques were used, one manual and another automatic, in order to compare the efficiency and effectiveness between them. The manual classification was based in 2D and 3D image analysis, while the automatic classification was based on the Optimum Path Forest (OPF), a technique developed inside the Institute of Computing at Unicamp. The classification results were analysed through many confusion matrices, generated from the data obtained from the manual and automatic classifications. Those analyses compare the efficiency of the many classification approaches used in this work, pointing the advantages and disadvantages in each of them. This work is part of the FAPESP thematic project no. 03/13424-1 and is also related to the FAPESP CInAPCe (Inter-institutional Cooperation to Support Brain Research) thematic project, that involves researchers from many institutions, specially from the Department of Neurology at the Faculty of Medical Sciences, Unicamp. / Mestrado / Metodologia e Tecnicas da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientadores: Carlos Roberto de Souza Filho, Archimedes Perez Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-09T01:08:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vicente_LuizEduardo_D.pdf: 44738906 bytes, checksum: 6a62c2fac2b997a7d684cfb35bb32d2c (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O progressivo aumento da ocupação e uso intensivo de sistemas ambientais em âmbito global gera conseqüências como a degradação de terras, alteração nos ciclos hidrológicos e de nutrientes e diminuição da capacidade de retenção de carbono. Neste sentido, a utilização de sensoriamento remoto orbital tem contribuído para o estudo das transformações em sistemas ambientais, principalmente devido às suas características multi-escalares de abrangência espacial e temporal. Esse tipo de abordagem permite a realização de análise sistêmica por meio da utilização de técnicas de processamento digital de imagens, aliadas ao conhecimento do comportamento espectral dos materiais sob investigação em escala detalhada (componentes físico-químicos), bem como sua distribuição espacial enquanto sistema ambiental. Estudos deste tipo ainda são raros em áreas tropicais, exigindo um maior conhecimento das suas características espectrais locais. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é contribuir para o estudo de sistemas ambientais tropicais levando-se em consideração técnicas propícias a sua análise e mapeamento por sensores orbitais. Para tanto, foram utilizadas imagens ASTER nos intervalos espectrais do visível (0.52-0.69bm), infravermelho próximo (0.78-0.86 bm), infravermelho de ondas curtas (1.60 a 2.43 bm) e infravermelho termal (8-12bm). Sobre esses dados foram aplicados procedimentos de correção atmosférica considerando parâmetros tropicais locais e técnicas de classificação hiperespectral adaptados para este sensor: (i) Minimum Noise Fraction, (ii) Purity Pure Index, Visualização n-dimensional, e os algoritmos Spectral Angle Mapper e Mixture Tuned Matched Filtering. A fim de se abranger diferentes características ambientais, foram escolhidas três áreas de estudo: Região de Itirapina ¿ SP, Região de Assis ¿ SP e Região de São Francisco de Assis ¿ RS. Cada uma dessas regiões apresenta situações particulares, inerentes a transformações em sistemas ambientais tropicais, envolvendo os seguintes aspectos: (i) zonas de transição em fragmentos ecossistêmicos, (ii) componentes minerais típicos de solos tropicais, e (iii) processos de arenização. Para validação dos dados do sensor ASTER foram utilizados, além de dados de campo, análises espectrais teóricas com base em bibliotecas espectrais, medidas espectrorradiométricas locais, bem como análises por difratrometria de raio X. Como resultado, por meio do uso do intervalo espectral entre o visível o infravermelho de ondas curtas, foi possível mapear áreas de fragmentos vegetacionais numa escala de detalhe, através da separação de diferentes fitofisionomias, como: cerradão, cerrado e mata estacionária semidecídua. Nos solos tropicais foram detectados componentes minerais típicos, como: caulinita, montmorilonita, gibbsita, óxidos e hidróxidos de ferro. No que se refere ao processo de arenização, estudos aqui desenvolvidos, com base no infravermelho termal, permitiram estimar a distribuição e abundância de áreas ricas em quartzo em contraposição a outros alvos da cobertura, como forma de se estabelecer níveis de estabilidade e degradação relativas a esses locais. O conjunto de resultados obtidos neste trabalho é uma contribuição para um melhor entendimento de sistemas ambientais em regiões tropicais, particularmente no que se refere ao uso de sensoriamento remoto orbital, enquanto ferramenta de análise multi-escalar / Abstract: The progressive increase of the occupation and intensive use of environmental systems in a global scale generate consequences such as the degradation of lands, alteration in the hydrologic and nutrients cycles and diminution of the carbon retention capacity. In this sense, the use of orbital remote sensing has contributed for the study of the transformations in environmental systems, mainly due to its multi-scale characteristics of spatial and temporal coverage. This type of approach allows the achievement of systemic analysis by means of digital image processing techniques, coupled with knowledge about the spectral properties of materials under investigation in detail (physical-chemical components), as well as their spatial distribution as an environmental system. This class of study is yet rare in tropical regions, requiring an ample understanding of the spectral signature of the local targets involved. In this view, this work aims to contribute for the study of tropical environmental systems considering advanced techniques for their analysis and mapping by orbital sensors. Images acquired by the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) covering visible (0.52-0.69bm), near infrared (0.78-0.86 bm), shortwave infrared (1,60-2,43 bm) and thermal infrared (8-12bm) wavelengths were employed for these tasks. Firstly, the data were atmospherically corrected based on local tropical parameters and converted to either reflectance (VNIR-SWIR) or emissivity (TIR). Secondly, the pre-processed data were processed through algorithms originally designed for classification of hyperspectral data, such as (i) Minimum Noise Fraction, (ii) Purity Pure Index, (iii) n-dimensional visualization; (iv) Spectral Angle Mapper e and (v) Mixture Tuned Matched Filtering. In order to experiment in different scenarios, three sites were considered: Itirapina and Assis (State of São Paulo) and São Francisco de Assis (State of Rio Grande do Sul). Each of these sites shows particular characteristics as regards tropical environmental system transformations, involving the following aspects: (i) transition zones in ecosystem fragments, (ii) typical tropical ground mineral components, and (iii) desertification-like (arenization) processes. ASTER data were verified and validated using ground field data and spectra derived both from laboratory measurements and from spectral libraries, plus X-Ray Difraction analysis. Based on this multiple data approach, it was possible to map fragments of vegetation in detail, separating different vegetation species based on their distinct spectral signatures between the VNIR-SWIR range, including woodland, shrubland and tropical semideciduous forests. Tropical soils were also mapped with specific minerals such as kaolinite, montmorillonite, gibbsite and iron oxides and hydroxides. As regards the arenization processes, within the study here developed on the basis of ASTER thermal infrared multispectral data, it was possible to estimate the distribution and abundance of quartz-rich areas in contrast to other materials, allowing an assessment about the levels of stability and degradation related to control area. The set of precision results obtained in this work is an important contribution for the study of environmental systems in tropical regions, particularly in what refers to the use of remote orbital sensors as a multi-scale tool / Doutorado / Análise Ambiental e Dinâmica Territorial / Doutor em Ciências

Made available in DSpace on 2015-04-22T22:00:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabio Souza.pdf: 2048954 bytes, checksum: eefa7e9a921c2d464387c806011b4a79 (MD5) Previous issue date: 2012-01-11 / The development of interactive content for digital TV systems involves a process that requires the use of several tools, among which stand out tools for editing, multiplexing, and presenting interactive content. When developing interactive applications for portable devices, such as cell phones, it is important to consider unique characteristics of those presentation environments, which may vary between different screen sizes, different data input mechanisms, support for interactive channel, among others. The research conducted in this study focused on presentation environments for interactive applications designed to run on portable receivers in accordance with the Brazilian Digital TV System. The proposed simulator, Simulador Ginga-NCL para Dispositivos Portáteis (SGDP) -- Ginga-NCL Simulator for Handhelds Devices -- includes essential features necessary for simulating a interactive application presentation environment. Tuning oneseg TV signal, extraction of interactive content from transport stream, Lua scripts interpretation, and NCL applications presentation control, are examples of essential features contemplated by SGDP. Additionally, the proposed simulator logs information about the processing and presentation of interactive content for further analysis by developers. The Symbian platform was chosen for implementation of SGDP, and systemic tests were performed to validate the tool. / O desenvolvimento de conteúdo interativo para sistemas de TV digital envolve um processo que requer o uso de diversas ferramentas; dentre as quais se destacam: ferramentas de edição, multiplexação, e apresentação de conteúdo interativo. Ao desenvolver aplicações interativas destinadas a dispositivos portáteis, tais como telefones celulares, é importante levar em consideração características particulares destes ambientes de apresentação, as quais podem variar entre dimensões de telas distintas, mecanismos de entrada de dados no sistema, suporte a canal de interatividade, dentre outros. A pesquisa realizada neste trabalho concentrou-se em ambientes de apresentação de aplicações interativas destinadas a receptores portáteis em conformidade com o Sistema Brasileiro de TV Digital. O simulador proposto, Simulador Ginga-NCL para Dispositivos Portáteis (SGDP), contempla funcionalidades essenciais, necessárias para simulação de um ambiente de apresentação de aplicações interativas. Sintonia do sinal de TV oneseg, extração de conteúdos interativos do fluxo de transporte, interpretação de scripts Lua, e controle de apresentação de aplicações NCL, são exemplos de funcionalidades essenciais contempladas pelo SGDP. Adicionalmente, o simulador proposto registra informações sobre o processamento, e apresentação, de conteúdos interativos para análise posterior por desenvolvedores. A plataforma Symbian foi escolhida para implantação do SGDP, e testes sistêmicos foram realizados para validação da ferramenta.

Orientadores: Marcos César Ferreira, Édson Luis Bolfe / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-23T13:41:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrade_DanielDiasde_M.pdf: 5558237 bytes, checksum: d148a7a1eabd8b1f1c82c3c7d7641810 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O uso de modelos de estimativa de biomassa através de dados de sensoriamento remoto pode contribuir à geração de conhecimento para a mitigação dos efeitos negativos no clima e na biodiversidade do planeta, oriundos da utilização humana dos recursos naturais. A Área de Proteção Ambiental (APA) Fernão Dias é uma Unidade de Conservação Estadual de Uso Sustentável localizada na Serra da Mantiqueira no Estado de Minas Gerais, próxima à fronteira com o Estado de São Paulo. Por meio da estimativa realizada a partir de dados de campo para a biomassa acima do solo do fragmento denominado "97", coberto por Floresta Ombrófila Madura, e de respostas espectrais detectadas pelo sensor TM do satélite Landsat 5, realizou-se a estimativa do carbono para a cobertura florestal presente no território da APA. O grau de relação entre o Índice de Vegetação ajustado ao solo (SAVI), o Índice de Vegetação pela Razão (SRI), o Índice de Vegetação Melhorado (EVI), o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), o Índice de Vegetação Perpendicular (PVI) e os dados de campo foi obtido por meio de equações de regressão linear simples. Foram obtidas correlações distintas entre as variáveis espectrais (índices de vegetação) e os parâmetros biofísicos (carbono): r2 = 0,738; 0,728; 0,721; 0,670; e 0,542, respectivamente. Mapas síntese do estoque de carbono acima do solo (t/ha) foram gerados para as áreas florestadas da APA, delimitados por divisões físicas e político-administrativas. A estimativa se aproximou dos valores amostrados para a biomassa medida em campo, apresentando menor equivalência na medida em que se amplia e se diversifica a área utilizada na estimativa / Abstract: The use of biomass estimation models by means of remote sensing data may contribute to the generation of knowledge for the mitigation of negative effects on climate and biodiversity in the planet, due to the human appropriation of the natural resources. Fernão Dias Environmental Protection Area (APA) is a State Conservation Unit of Sustainable Use located at the Mantiqueira Mountains, Minas Gerais State, nearby the São Paulo State border. Aboveground biomass was estimated for the fragment denominated "97", covered by Mature Evergreen Forest. Landsat 5 imagery was used to map forest cover, so Carbon estimation could be represented for the entire Fernão Dias APA Area. The relationship between Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Simple Ratio Index (SRI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Perpendicular Vegetation Index (PVI), and field data was obtained by simple linear regression equations. Distinct correlations for the spectral variables (vegetation indices) and the biophysical parameters (Carbon) were obtained: r2 = 0,738; 0,728; 0,721; 0,670; e 0,542, respectively. Synthetic maps for aboveground Carbon (t/ha) were generated for the Fernão Dias APA's forest areas, delimited by physical and political-administrative divisions. The estimations were similar to the biomass values sampled in the field, presenting smaller equivalences as the area used in the estimation is increased and diversified / Mestrado / Análise Ambiental e Dinâmica Territorial / Mestre em Geografia

Orientador : Luiz Cesar Martini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T20:10:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rabelo_AlessandraBoaventura_M.pdf: 7566120 bytes, checksum: 0c1867105c3afb28eb143e699245eb26 (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientador: Alvaro Penteado Crosta, Carlos Roberto Souza Filho / Dissertação (Mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-03T18:57:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ducart_DiegoFernando_M.pdf: 8317267 bytes, checksum: 9d6979e4dd3485c8927956cc7eea8477 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado