Polarized spectral analysis of Ho3+ ions in biaxial YAlO3 crystal for 2 mu m lasers

An Ho3+-doped YAlO3 (Ho : YAP) single crystal has been grown by the Czochralski technique. The polarized absorption spectra, polarized fluorescence spectra and fluorescence decay curve of the crystal are measured at room temperature. The spectroscopic parameters are calculated based on Judd-Ofelt theory, and the effective phenomenological intensity parameters Omega(2,eff), Omega(4,eff) and Omega(6,eff) are obtained to be 2.89 x 10(-20), 2.92 x 10(-20) and 1.32 x 10(-20) cm(2), respectively. The room-temperature fluorescence lifetime of the Ho3+ 5I(7) -> I-5(8) transition is measured to be 8.1 ms. Values of the absorption and emission cross-sections with different polarizations are presented for the I-5(7) manifold, and the polarized gain cross-section curves are also provided and discussed.

Crystal growth and spectral properties of Sm:GdVO4

The 2 at.% Sm:GdVO4 crystal was grown by the Czochralski method. The segregation coefficient of Sm3+ ion in this crystal is 0.98. The crystal structure of the Sm:GdVO4 crystal was determined by X-ray diffraction analysis. Judd-Ofelt theory was used to calculate the intensity parameters (Omega(i)), the spontaneous emission probability, the luminary branching ratio and the radiative lifetime of the state (4)G(5/2). The stimulated emission cross-sections at 567, 604 and 646 nm are calculated to be 5.92 x 10(-21), 7.62 x 10(-21) and 5.88 x 10(-21) cm(2), respectively. The emission cross-section at 604 nm is 4.4 times lager than that in Sm: YAP at 607 nm. (C) 2007 Elsevier B.V. All rights reserved.

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

Standard and routine metabolic rates of juvenile sandbar sharks (Carcharhinus plumbeus), including the effects of body mass and acute temperature change*

Standard and routine metabolic rates (SMRs and RMRs, respectively) of juvenile sandbar sharks (Carcharhinus plumbeus) were measured over a range of body sizes (n=34) and temperatures normally associated with western Atlantic coastal nursery areas. The mean SMR Q10 (increase in metabolic rate with temperature) was 2.9 ±0.2. Heart rate decreased with increasing body mass but increased with temperature at a Q10 of 1.8−2.2. Self-paired measures of SMR and RMR were obtained for 15 individuals. Routine metabolic rate averaged 1.8 ±0.1 times the SMR and was not correlated with body mass. Assuming the maximum metabolic rate of sandbar sharks is 1.8−2.75 times the SMR (as is observed in other elasmobranch species), sandbar sharks are using between 34% and 100% of their metabolic scope just to sustain their routine continuous activity. This limitation may help to explain their slow individual and population growth rates, as well as the slow recoveries from overfishing of many shark stocks worl