Todo objeto acima do zero absoluto (0 K) emite radiação infravermelha. O planeta Terra tem uma temperatura média de 300 K e seu pico de emitância eletromagnética situa-se dentro do domínio do infravermelho termal (TIR). Dados deste domínio podem ser coletados por sensores instalados em satélites com o intuito de analisar alvos da superfície da Terra em escala local ou global. Esses sensores captam a radiação no TIR e desta radiação, duas grandezas físicas podem ser recuperadas: temperatura da superfície terrestre (TST) e emissividade da superfície terrestre (EST). A TST é um dos principais parâmetros na dinâmica dos fenômenos climáticas e a EST é um parâmetro importante na identificação de diversos tipos de materiais. Dados de temperatura e emissividade não são medidos diretamente por sensores orbitais. Juntas, essas variáveis determinam a radiância espectral emitida por uma superfície que pode ser captada por estes sensores. Neste caso, tem-se uma medida (radiância) e duas variáveis (temperatura e emissividade), o que conduz a uma equação sem solução única. Vários métodos foram propostos nas últimas décadas e cada técnica tem um conjunto de restrições que deve ser observado a fim de gerar resultados confiáveis. No presente trabalho, dois algoritmos foram propostos para estimar a TST e a EST. A desigualdade de Cauchy-Schwarz é empregada nos métodos desenvolvidos, tratando o problema de estimação dos parâmetros terrestres como uma comparação entre vetores, que correspondem a valores de radiância de imagens do subsistema TIR/ASTER e de assinaturas espectrais de experimentos realizados em laboratório. Um dos métodos acrescenta uma etapa no processamento de dados, em que é aplicado regressão linear para um polinômio do 2º grau entre produtos internos (eixo das ordenadas) e temperaturas (eixo das abscissas). Neste caso, a nova estimativa para temperatura será a abscissa do vértice. Os algoritmos foram testados em dados simulados de temperatura e emissividade obtidos em laboratório de um mineral de quartzo livre de impurezas e com uma assinatura espectral conhecida, associada à ligação Si − 0 na região do TIR. Além disso, os algoritmos foram aplicados em dados de radiância captados pelo sensor ASTER. Os resultados obtiveram desempenho satisfatório levando em conta as características de heterogeneidade do banco de dados experimental e da interferência dos gases atmosféricos. / Any object above absolute zero (0 K) emit infrared radiation. The planet Earth has an average temperature of 300 K and its peak of electromagnetic emittance lies within the domain of thermal infrared (TIR). Sensors in satellites can collect this domain data in order to analyze the Earth’s surface targets in local or global scale. These sensors capture radiation in TIR and from this radiation, two physical quantities can be retrieved: land surface temperature (LST) and land surface emissivity (LSE). The TST is one of the main parameters in the dynamics of climatic phenomena and the EST is an important parameter in the identification of various types of materials. Satellite sensors do not directly measure temperature and emissivity data. Together, these variables determine the spectral radiance emitted by a surface that can be captured by these sensors. In this case, one has a measure (radiance) and two variables (temperature and emissivity), leading to a mathematical problem no single solution. Together, these variables determine the spectral radiance emitted by a surface that can be captured by these sensors. In this case, there is a measure (radiance) and two variables (temperature and emissivity), leading to an equation with no single solution. Several methods have been proposed in recent decades and each technique has a set of restrictions that must be observed in order to generate reliable results. In this study, two algorithms have been proposed to estimate the TST and EST. Cauchy-Schwarz inequality is used in methods developed by treating the problem of estimating terrestrial parameters as a comparison between vectors, corresponding to values of radiance of TIR/ASTER subsystem and spectral signatures of experiments performed in the laboratory. One method adds a step in the data processing, wherein regression is applied to a polynomial of 2nd degree between inner products (ordinate axis) and temperature (abscissa axis). In this case, the new estimate for temperature is the abscissa of the vertex. The algorithms were tested on simulated data of temperature and emissivity obtained in the laboratory of a quartz mineral free of impurities and with a known spectral signature, associated with the Si − 0 bond in the TIR domain. Moreover, the algorithms have been applied in radiance data captured by the sensor ASTER. The results achieved satisfactory performance taking into account the characteristics of the experimental database heterogeneity and the interference of atmospheric gases.

Tese de mestrado. Estatística Aplicada e Modelação. 2005. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto, Instituto de Ciências Biomédicas de Abel Salazar

Todo objeto acima do zero absoluto (0 K) emite radiação infravermelha. O planeta Terra tem uma temperatura média de 300 K e seu pico de emitância eletromagnética situa-se dentro do domínio do infravermelho termal (TIR). Dados deste domínio podem ser coletados por sensores instalados em satélites com o intuito de analisar alvos da superfície da Terra em escala local ou global. Esses sensores captam a radiação no TIR e desta radiação, duas grandezas físicas podem ser recuperadas: temperatura da superfície terrestre (TST) e emissividade da superfície terrestre (EST). A TST é um dos principais parâmetros na dinâmica dos fenômenos climáticas e a EST é um parâmetro importante na identificação de diversos tipos de materiais. Dados de temperatura e emissividade não são medidos diretamente por sensores orbitais. Juntas, essas variáveis determinam a radiância espectral emitida por uma superfície que pode ser captada por estes sensores. Neste caso, tem-se uma medida (radiância) e duas variáveis (temperatura e emissividade), o que conduz a uma equação sem solução única. Vários métodos foram propostos nas últimas décadas e cada técnica tem um conjunto de restrições que deve ser observado a fim de gerar resultados confiáveis. No presente trabalho, dois algoritmos foram propostos para estimar a TST e a EST. A desigualdade de Cauchy-Schwarz é empregada nos métodos desenvolvidos, tratando o problema de estimação dos parâmetros terrestres como uma comparação entre vetores, que correspondem a valores de radiância de imagens do subsistema TIR/ASTER e de assinaturas espectrais de experimentos realizados em laboratório. Um dos métodos acrescenta uma etapa no processamento de dados, em que é aplicado regressão linear para um polinômio do 2º grau entre produtos internos (eixo das ordenadas) e temperaturas (eixo das abscissas). Neste caso, a nova estimativa para temperatura será a abscissa do vértice. Os algoritmos foram testados em dados simulados de temperatura e emissividade obtidos em laboratório de um mineral de quartzo livre de impurezas e com uma assinatura espectral conhecida, associada à ligação Si − 0 na região do TIR. Além disso, os algoritmos foram aplicados em dados de radiância captados pelo sensor ASTER. Os resultados obtiveram desempenho satisfatório levando em conta as características de heterogeneidade do banco de dados experimental e da interferência dos gases atmosféricos. / Any object above absolute zero (0 K) emit infrared radiation. The planet Earth has an average temperature of 300 K and its peak of electromagnetic emittance lies within the domain of thermal infrared (TIR). Sensors in satellites can collect this domain data in order to analyze the Earth’s surface targets in local or global scale. These sensors capture radiation in TIR and from this radiation, two physical quantities can be retrieved: land surface temperature (LST) and land surface emissivity (LSE). The TST is one of the main parameters in the dynamics of climatic phenomena and the EST is an important parameter in the identification of various types of materials. Satellite sensors do not directly measure temperature and emissivity data. Together, these variables determine the spectral radiance emitted by a surface that can be captured by these sensors. In this case, one has a measure (radiance) and two variables (temperature and emissivity), leading to a mathematical problem no single solution. Together, these variables determine the spectral radiance emitted by a surface that can be captured by these sensors. In this case, there is a measure (radiance) and two variables (temperature and emissivity), leading to an equation with no single solution. Several methods have been proposed in recent decades and each technique has a set of restrictions that must be observed in order to generate reliable results. In this study, two algorithms have been proposed to estimate the TST and EST. Cauchy-Schwarz inequality is used in methods developed by treating the problem of estimating terrestrial parameters as a comparison between vectors, corresponding to values of radiance of TIR/ASTER subsystem and spectral signatures of experiments performed in the laboratory. One method adds a step in the data processing, wherein regression is applied to a polynomial of 2nd degree between inner products (ordinate axis) and temperature (abscissa axis). In this case, the new estimate for temperature is the abscissa of the vertex. The algorithms were tested on simulated data of temperature and emissivity obtained in the laboratory of a quartz mineral free of impurities and with a known spectral signature, associated with the Si − 0 bond in the TIR domain. Moreover, the algorithms have been applied in radiance data captured by the sensor ASTER. The results achieved satisfactory performance taking into account the characteristics of the experimental database heterogeneity and the interference of atmospheric gases.

Todo objeto acima do zero absoluto (0 K) emite radiação infravermelha. O planeta Terra tem uma temperatura média de 300 K e seu pico de emitância eletromagnética situa-se dentro do domínio do infravermelho termal (TIR). Dados deste domínio podem ser coletados por sensores instalados em satélites com o intuito de analisar alvos da superfície da Terra em escala local ou global. Esses sensores captam a radiação no TIR e desta radiação, duas grandezas físicas podem ser recuperadas: temperatura da superfície terrestre (TST) e emissividade da superfície terrestre (EST). A TST é um dos principais parâmetros na dinâmica dos fenômenos climáticas e a EST é um parâmetro importante na identificação de diversos tipos de materiais. Dados de temperatura e emissividade não são medidos diretamente por sensores orbitais. Juntas, essas variáveis determinam a radiância espectral emitida por uma superfície que pode ser captada por estes sensores. Neste caso, tem-se uma medida (radiância) e duas variáveis (temperatura e emissividade), o que conduz a uma equação sem solução única. Vários métodos foram propostos nas últimas décadas e cada técnica tem um conjunto de restrições que deve ser observado a fim de gerar resultados confiáveis. No presente trabalho, dois algoritmos foram propostos para estimar a TST e a EST. A desigualdade de Cauchy-Schwarz é empregada nos métodos desenvolvidos, tratando o problema de estimação dos parâmetros terrestres como uma comparação entre vetores, que correspondem a valores de radiância de imagens do subsistema TIR/ASTER e de assinaturas espectrais de experimentos realizados em laboratório. Um dos métodos acrescenta uma etapa no processamento de dados, em que é aplicado regressão linear para um polinômio do 2º grau entre produtos internos (eixo das ordenadas) e temperaturas (eixo das abscissas). Neste caso, a nova estimativa para temperatura será a abscissa do vértice. Os algoritmos foram testados em dados simulados de temperatura e emissividade obtidos em laboratório de um mineral de quartzo livre de impurezas e com uma assinatura espectral conhecida, associada à ligação Si − 0 na região do TIR. Além disso, os algoritmos foram aplicados em dados de radiância captados pelo sensor ASTER. Os resultados obtiveram desempenho satisfatório levando em conta as características de heterogeneidade do banco de dados experimental e da interferência dos gases atmosféricos. / Any object above absolute zero (0 K) emit infrared radiation. The planet Earth has an average temperature of 300 K and its peak of electromagnetic emittance lies within the domain of thermal infrared (TIR). Sensors in satellites can collect this domain data in order to analyze the Earth’s surface targets in local or global scale. These sensors capture radiation in TIR and from this radiation, two physical quantities can be retrieved: land surface temperature (LST) and land surface emissivity (LSE). The TST is one of the main parameters in the dynamics of climatic phenomena and the EST is an important parameter in the identification of various types of materials. Satellite sensors do not directly measure temperature and emissivity data. Together, these variables determine the spectral radiance emitted by a surface that can be captured by these sensors. In this case, one has a measure (radiance) and two variables (temperature and emissivity), leading to a mathematical problem no single solution. Together, these variables determine the spectral radiance emitted by a surface that can be captured by these sensors. In this case, there is a measure (radiance) and two variables (temperature and emissivity), leading to an equation with no single solution. Several methods have been proposed in recent decades and each technique has a set of restrictions that must be observed in order to generate reliable results. In this study, two algorithms have been proposed to estimate the TST and EST. Cauchy-Schwarz inequality is used in methods developed by treating the problem of estimating terrestrial parameters as a comparison between vectors, corresponding to values of radiance of TIR/ASTER subsystem and spectral signatures of experiments performed in the laboratory. One method adds a step in the data processing, wherein regression is applied to a polynomial of 2nd degree between inner products (ordinate axis) and temperature (abscissa axis). In this case, the new estimate for temperature is the abscissa of the vertex. The algorithms were tested on simulated data of temperature and emissivity obtained in the laboratory of a quartz mineral free of impurities and with a known spectral signature, associated with the Si − 0 bond in the TIR domain. Moreover, the algorithms have been applied in radiance data captured by the sensor ASTER. The results achieved satisfactory performance taking into account the characteristics of the experimental database heterogeneity and the interference of atmospheric gases.

Em algumas situações dentro da Estatística Experimental, a variável em estudo é qualitativa e suas mensurações podem ser apresentadas na forma de uma tabela de contingências (sxr). Nesses casos o estudo estatístico dessa variável pode ser feito através de modelos lineares para dados qualitativos, utilizando a metodologia proposta por GRIZZLE, STARMER e KOCH (1969), também como método GSK. Em nosso trabalho, discutiremos o artigo básico dessa metodologia, que será apresentado em capítulo especial, bem como os mais recentes trabalhos nessa área, a partir dos quais se programará, em linguagem BASIC, o método GSK. Finalizaremos nosso trabalho, apresentando exemplos aplicados a agronomia, relativos à produção de laranja e rendimento médio agrícola em kg/ha de cana-de-açúcar / In some situations in the Experimental Statistic, field the variable in study is qualitative and its measures can be presented like a contingency table (sxr). In such cases, a statistic study of this variable can be made through linear models for qualitative data using the method of GRIZZLE, STARMER and KOCK (1969), well known as GSK method. In this work, we will discuss the basic point of this methodology, that will be presented in a special chapter, as well as the update papers in this area. That will used to program the GSK method in BASIC language. Finally, we will present the some examples in data concerning from orange production and agricultural average production in kg/ha of sugar cane

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:58:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11521_Dissertação de Mestrado - Elisa Boina (com folha de rosto e ficha catalografica).pdf: 1981602 bytes, checksum: 3edb83f54131e2d666f487d71dd4a43b (MD5) Previous issue date: 2017-07-10 / O custo de construção de uma embarcação no Brasil é considerado mais oneroso do que se comparado à construção de mesma embarcação realizada em estaleiros no exterior. Para incentivar a indústria naval brasileira é admissível pagar e financiar uma embarcação a um preço maior, uma vez que há benefícios como a geração de emprego e impostos. No entanto, bases fundamentadas não tem sido adotadas até o momento para arbitrar valores de referência que possam ser considerados aceitáveis para se definir o custo navio do projeto pelos órgãos de controle governamentais e agentes financeiros. Esta dissertação apresenta uma metodologia para o cálculo do valor de referência para a composição do valor de construção de uma embarcação adotando para realização dessa análise, o modelo de regressão linear. A metodologia proposta se baseou em uma analogia ao método e as normas comumente utilizados na avaliação imobiliária para o encontro de um intervalo aceitável de valores de referência para a construção civil. Os cálculos estatísticos são realizados com apoio do programa SISREN Sistema de Redes Neurais, Regressão Linear e Inferência Estatística, e os resultados para o caso aplicado se apresentaram satisfatórios e com coeficientes estatísticos que conferem aderência ao modelo. Palavras-Chave: Custos da Construção Naval, Regressão Linear, Avaliação de Embarcação

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7224_1.pdf: 525997 bytes, checksum: ea1f4ea6f794869a057cba1cfbc27319 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2002 / Heteroscedasticidade é uma caracterísstica comumente encontrada em dados de corte transversal. Vários autores têm estudado o comportamento de estimadores consistentes da matriz de covariâncias do estimador de mínimos quadrados ordinánarios dos parâmetros lineares de regressão quando há heteroscedasticidade de forma desconhecida. Entre os estimadores propostos e estudados encontram-se aqueles conhecidos como HC0 (proposto por Halbert White em 1980), HC1, HC2 e HC3. Resultados de simulacão em alguns artigos favorecemo estimador HC3 ou aproximações deste estimador; ver, por exemplo, MacKinnon & White (1985). Cribari Neto & Galvão (2002), a partir dos resultados em Galvão (2000), generalizaram os resultados obtidos por Cribari Neto, Ferrari & Cordeiro (2000), obtendo uma seqüência de estimadores ajustados por viés que pode ser inicializada em qualquer dos quatros estimadores listados acima. A presente dissertação utiliza integração ao numérica para obter resultados exatos sobre a qualidade da proximação de primeira ordem usada em testes quase t cujas estatísticas utilizam estimativas consistentes da variância do estimador de mínimos quadrados ordinários. Os resultados obtidos mostram que o teste que mais se beneficia de usar estimadores corrigidos por viés é aquele cuja estatística de teste é construída usando o estimador HC0. Adicionalmente, a utilização de estimativas da variância do tipo HC3 corrigidas por viés conduz a testes menos precisos, ao invés de conduzir a testes com menor distorção de tamanho. Por fim, mostra-se que a estratégia de inferência a ser preferida é a utilização de estimadores HC3 sem correção de viés

Dissertação(mestrado) - Universidade Federal do Rio Grande, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Oceânica, Escola de Engenharia, 2009. / Submitted by Lilian M. Silva (lilianmadeirasilva@hotmail.com) on 2013-04-22T19:51:54Z No. of bitstreams: 1 Modelos para estimativa do Grau de Saturação do concreto mediante Variáveis Ambientais que influenciam na sua variação.pdf: 2786682 bytes, checksum: df174dab02a19756db94fc47c6bb021d (MD5) / Approved for entry into archive by Bruna Vieira(bruninha_vieira@ibest.com.br) on 2013-06-03T19:20:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Modelos para estimativa do Grau de Saturação do concreto mediante Variáveis Ambientais que influenciam na sua variação.pdf: 2786682 bytes, checksum: df174dab02a19756db94fc47c6bb021d (MD5) / Made available in DSpace on 2013-06-03T19:20:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Modelos para estimativa do Grau de Saturação do concreto mediante Variáveis Ambientais que influenciam na sua variação.pdf: 2786682 bytes, checksum: df174dab02a19756db94fc47c6bb021d (MD5) Previous issue date: 2009 / Nas engenharias, é fundamental estimar o tempo de vida útil das estruturas construídas, o que neste trabalho significa o tempo que os íons cloretos levam para atingirem a armadura do concreto. Um dos coeficientes que influenciam na vida útil do concreto é o de difusão, sendo este diretamente influenciado pelo grau de saturação (GS) do concreto. Recentes estudos levaram ao desenvolvimento de um método de medição do GS. Embora esse método seja eficiente, ainda assim há um grande desperdício de tempo e dinheiro em utilizá-lo. O objetivo deste trabalho é reduzir estes custos calculando uma boa aproximação para o valor do GS com modelos matemáticos que estimem o seu valor através de variáveis ambientais que influenciam na sua variação. As variáveis analisadas nesta pesquisa, são: pressão atmosférica,temperatura do ar seco, temperatura máxima, temperatura mínima, taxa de evaporação interna (Pichê), taxa de precipitação, umidade relativa, insolação, visibilidade, nebulosidade e taxa de evaporação externa. Todas foram analisadas e comparadas estatisticamente com medidas do GS obtidas durante quatro anos de medições semanais, para diferentes famílias de concreto. Com essas análises, pode-se medir a relação entre estes dados verificando que os fatores mais influentes no GS são, temperatura máxima e umidade relativa. Após a verificação desse resultado, foram elaborados modelos estatísticos, para que, através dos dados ambientais, cedidos pelo banco de dados meteorológicos, se possam calcular, sem desperdício de tempo e dinheiro, as médias aproximadas do GS para cada estação sazonal da região sul do Brasil, garantindo assim uma melhor estimativa do tempo de vida útil em estruturas de concreto. / In engineering, it is fundamental to estimate the life-cycle of built structures, which in this study means the period of time required for chlorides to reach the concrete reinforcement. One of the coefficients that affect the life-cycle of concrete is the diffusion, which is directly influenced by the saturation degree (SD) of concrete. Recent studies have led to the development of a measurement method for the SD. Although this method is efficient, there is still waste of time and money when it is used. The objective of this study is to reduce costs by calculating a good approximation for the SD value with mathematical models that predict its value through environmental variables that affect its variation. The variables analysed in the study are: atmospheric pressure, temperature of the dry air, maximum temperature, minimum temperature, internal evaporation rate (Pichê), precipitation rate, relative humidity, insolation, visibility, cloudiness and external evaporation rate. All of them were statistically analysed and compared with measurements of SD obtained during four years of weekly assessments for different families of concrete. By considering these analyses, the relationship among these data can be measured and it can be verified that the most influent variables affecting the SD are the maximum temperature and the relative humidity. After verifying this result, statistical models were developed aiming to calculate, based on the environmental data provided by the meteorological database and without waste of time and money, the approximate averages of SD for each seasonal station of the south region of Brazil, thus providing a better estimative of life-cycle for concrete structures.

Orientador: Luzia Aparecida Trinca / Resumo: Em problemas de regressão, na busca por um modelo parcimonioso, o pesquisador pode se deparar com adversidades, por exemplo, a existência de colinearidade entre as regressoras, dificultando a seleção de variáveis. Dessa forma, com a implementação de ferramentas inspiradas nas propostas de Murray et al. (2013), Muller & Welsh (2010) e Jiang et al. (2009) no pacote mplot (Tarr et al., 2018) no software R, pode-se, gráfica e interativamente, estudar em detalhes a estabilidade e a importância de inclusão de covariáveis para a construção de modelos. Neste trabalho, medidas de estabilidade e probabilidade de inclusão de variáveis foram obtidas pelo método bootstrap. Medidas resumo de qualidade do ajuste são baseadas no critério de informação generalizado, que incorpora, como casos particulares, os critérios de informação de Akaike e o Bayesiano, e reflete a perda (associada ao ajuste de um modelo simplificado) mais uma penalização à complexidade do modelo. Ao aplicar a teoria de seleção de variáveis, utilizando as ferramentas gráficas no ajuste de um modelo de regressão linear Normal e regressão Binomial, foi possível reconhecer seu potencial e utilidade no processo de formulação de modelos, no qual a incorporação de conhecimento do especialista da área pode ser feita de maneira natural, já que o processo não é automático. Isso é mais um diferencial em relação aos métodos usuais de seleção de variáveis que também foram aplicados aos mesmos conjuntos de dados para efeito de discussã... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In regression analysis, the search of a parsimonious model can be difficult due to collinearities among variables and other problems. Murray et al. (2013), Muller & Welsh (2010) e Jiang et al. (2009) proposed tools for model stability and variable inclusion plots that were re ned and implemented in the mplot package of Tarr et al. (2018), which allows interactive graphs and summaries of information relevant to model building. Stability measures and the probability of variable inclusion are obtained through bootstrapping. Goodness of fit measures are based on the generalized information criterion, which includes as particular cases the Akaike and Bayesian information criteria, given by a measure of loss of the fit and a penalization due to model complexity. Applying the method to t a Normal linear regression and a Binomial regression revealed its great potential and usefulness for model building, allowing expertise knowledge to be incorporated since the selection model is not automated. This is a further contrast to the usual selection methods which were also applied to the same datasets in order to discuss the differences. / Mestre

Estágio realizado na EDP e orientado pelo Eng.º Vírgilio Mendes e Eng.ª Ana Cristina Nunes / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Energia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008