Estratégia competitiva para os fundos mútuos de ações : um enfoque à segmentação de mercado

Este trabalho aborda a segmentação do mercado de Fundos Mútuos de Ações, tendo como parâmetro o mercado dos E.U.A., por ser o principal centro financeiro do mundo e também, pelo fato de ser um mercado altamente desenvolvido ao longo de quase dois séculos de funcionamento do mercado de ações. Lá, o mercado acionário é totalmente orientado ao investidor e a segmentação de mercado é uma realidade, tendo sido um dos principais fatores para o seu desenvolvimento.

Integração de técnicas de SIG e sensoriamento remoto na classificação de imagens digitais através do uso da teoria da evidência

O desenvolvimento de novos, e mais eficientes, métodos de classificação de imagem digitais em Sensoriamento Remoto se constitui em uma importante área que tem chamado a atenção de muitos pesquisadores. Nesta área em particular, um problema que freqüentemente surge para a classificação de imagens digitais provenientes de cenas naturais, é a ocorrência de classes espectrais com resposta espectral muito similar. Nestes casos, os sistemas sensores mais comuns e os métodos tradicionais de classificação de imagem apresentam muito baixa precisão ou mesmo falham completamente. Várias abordagens vem sendo propostas na literatura. Uma das possíveis abordagens consiste em fazer uso de informações auxiliares que possuam poder discriminante para as classes sob análise. Esta é a possibilidade explorada nesta dissertação, utilizar-se de dados auxiliares, provenientes de fontes diversas, tais como: temperatura, precipitação, altitude e classes de solo. Estes dados são então combinados com dados provenientes de imagens multiespectrais de acordo com a Teoria de Evidência proposta por Dempster e Shafer. Esta abordagem é testada usando dados de uma área no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com a finalidade de delimitar a ocorrência da Mata Nativa com Araucária (composta pela conifera Araucaria angustifolia), que é de difícil separação em relação a outras classes espectrais que ocorrem na região, tornando difícil o processo preciso de classificação.

Localização de sítios astronômicos através de imagens dos satélites NOAA

Este trabalho se ocupa do problema da localização de sítios adequados para a operação de observatórios astronômicos. O constante crescimento das cidades e a urbanização de grandes áreas vizinhas é acompanhada por um aumento proporcional da iluminação artificial, o que resulta em níveis maiores de brilho do céu noturno. Isto tem consequências extremas para a astronomia óptica, a qual exige um céu escuro, e justifica buscas de novos sítios para a instalação de futuros telescópios ópticos. Um dos critérios mais importantes para sítios astronômicos, além de céu escuro, é uma alta proporção de céu claro, sem nuvens. Buscas de sítios astronômicos são estudos conduzidos ao longo de períodos de tempo de anos. É sugerido que imagens de satélites meteorológicos podem ser úteis para a seleção preliminar destes sítios. A metodologia utilizada é fundamentada em correções geométricas de imagens de dados orbitais das naves NOAA12 e NOAA14 e na soma de imagens obtidas em datas diferentes. As imagens foram coletadas pela estação de recepção instalada no Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia da UFRGS. Somando, pixel por pixel, imagens colhidas em datas diferentes, após correções geométricas, obtém-se médias temporais de cobertura de nuvens, o que é o equivalente moderno da construção de médias a partir de uma série temporal de dados meteorológicos de estações terrestres. Nós demonstramos que esta metodologia é factível para este tipo de dado, originário de órbitas de menor altitude e melhor resolução, se comparado com imagens vindas de satélites de órbitas altas, geoestacionários, com menor resolução, imagens estas de manipulação muito mais fácil, pois o ponto de observação tende a ser estável no tempo.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Utilização de imagens de satélite e modelagem numérica para o estudo da dispersão de poluentes nas usinas termoelétricas de Charqueadas e São Jerônimo

O objetivo geral deste trabalho é desenvolver estudos relacionados à dispersão de poluentes, considerando a queima de carvão para geração de energia nas Usinas Termoelétricas de Charqueadas e São Jerônimo. O período de estudo foi do dia 17 a 23 de junho de 2003. Neste período houve a passagem de um sistema frontal. Sendo possível avaliar a dispersão dos poluentes em condições pré-frontal, frontal e pós-frontal. Para simular o comportamento dos poluentes neste período, foi utilizada uma subrotina de dispersão acoplada ao modelo RAMS (Regional Atmospheric Modeling System). Os resultados mostraram que nos dias classificados como pré-frontal e pós-frontal as concentrações do material particulado, dióxido de enxofre e do óxido de nitrogênio, atingiram seus valores máximos, pelo fato da umidade relativa do ar estar bastante baixa em torno de 60%, pressão atmosférica da ordem de 1021 hPa e a intensidade dos ventos fraca. No dia classificado como frontal, as concentrações estavam praticamente nulas, devido à passagem do sistema frontal que causou a queda na pressão atmosférica, aumento da umidade relativa e também pelo fato da ocorrência de precipitação atmosférica neste dia. As comparações dos resultados simulados, com os dados observados na estação de qualidade do ar mostraram-se satisfatórios. Com exceção do dia 22 de junho, que apresentou uma diferença da ordem de 90%.

Segmentação em mercados industriais : um estudo exploratório sobre o estágio atual da prática da segmentação no Brasil, sob uma perspectiva global

O trabalho analisa o processo de segmentação em mercados industriais, verificando as principais variáveis e técnicas de segmentação recomendadas por alguns dos princiais autores sobre o assunto. Através de um Estudo de Caso, procura verificar junto a empresas brasileiras o atual estágio da segmentação utilizada, e compará-lo com práticas utilizadas em mercados globalizados

Comparação da discriminação logística com o método da máxima verossimilhança gaussiana na classificação de imagens digitais

A tradicional técnica de regressão logística, muito conhecida e utilizada em estudos médicos, permitia apenas a modelagem de variáveis-resposta binárias. A extensão do modelo logístico para variáveis-resposta multinominais ampliou em muito as áreas de aplicação de regressão logística. Na área de reconhecimento de padrões o modelo logístico multinominal recebeu a denominação de discriminação logística apresenta aparentes vantagens em relação a métodos convencionais de classificação. O método da máxima verossimilhança gaussiana, amplamente difundido e utilizado, necessita da estimação de um número muito grande de parâmetros, pois supõe que as distribuições subjacentes de cada classe sejam normais multivariadas. A discriminação logística por sua vez, não faz restrições quanto a forma funcional das variáveis, e o número de parâmetros do modelo é relativamente pequeno. Nesse estudo, os princípios da técnica de discriminação logística são apresentados detalhadamente, bem como aplicações práticas de classificação de imagens Landsat-TM e AVIRIS. Os procedimentos de discriminação logística e da máxima verossimilhança gaussiana foram comparados a partir de dados reais e simulados. Os resultados sugerem que a discriminação logística seja considerada como uma alternativa ao método da máximaverossimilhança gaussiana, principalmente quando os dados apresentarem desvios da normalidade.

Em busca de um modelo brasileiro de ciclo de vida familiar para segmentação de mercado

Este trabalho apresenta uma revisão dos principais modelos de ciclo de vida para posteriormente discutir a necessidade de um modelo específico para o ambiente brasileiro. Apesar de toda discussão sobre a crise na instituição família em função das amplas mudanças ocorridas na sociedade contemporânea, tais como o aumento dos domicílios unipessoais, das famílias chefiadas por mulheres, da média de idade ao se casar, de casais que convivem no mesmo domicílio sem necessariamente estarem casados, da participação da mulher no mercado de trabalho e do crescente poder de compra dos domicílios, o conceito "família" vem se flexibilizando para refletir as transições da rígida estrutura familiar nuclear para novos modelos familiares e os estilos de vida associados a eles. O desafio passa a ser um olhar minucioso para as necessidades específicas desta diversidade de arranjos familiares para uma melhor compreensão dos seus desejos e motivações, bem como as mudanças no decorrer dos vários estágios do ciclo de vida. O presente estudo procurou explorar o construto ciclo de vida familiar como uma importante ferramenta de segmentação, a partir da definição de padrões de consumo de acordo com os principais eventos da vida do individuo e da família. Para verificar a utilidade do modelo desenvolvido, será apresentado um teste feito a partir dos micro dados de uma pesquisa feita pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística em 2002 e 2003. Uma das grandes contribuições deste trabalho é o esforço em desenvolver uma teoria de Marketing, na área de segmentação de mercados, ancorada na realidade brasileira, ao invés de simplesmente copiar modelos desenvolvidos em outros países.

Imagens da escola: a informática educativa no Colégio Pedro II

Esta dissertação se propõe responder a uma questão específica: como uma área que propõe uma nova cultura escolar acontece e se estabelece em uma escola secular e com forte tradição humanística? Orientada pelas idéias e escritos do pesquisador, filósofo e teórico chileno José Joaquin Brunner, busquei reflexões sobre a transformação social contemporânea advinda da aproximação da educação com as novas tecnologias da informação e comunicação. Para registrar personagens relevantes e a inserção de práticas culturais centradas no uso das tecnologias da informação e comunicação, em diferentes espaços e tempos da escola, centradas no uso das tecnologias da informação e comunicação optou-se pela investigação realizada com recursos e instrumentos audiovisuais. A partir dos depoimentos de pessoas que participaram direta e indiretamente da implantação dessa nova área, dentro do Colégio Pedro II, apresentamos como parte da pesquisa um documentário de 26 minutos – Imagens da Escola: A Informática Educativa no Colégio Pedro II. Composto por três blocos: primeiros movimentos, espaços e bandeiras e Informática Educativa, espaço em construção

El rey que es formosura de Espanna : imagens do poder real na obra de Afonso X, o sábio (1221-1284)

O rei castelhano Afonso X, o Sábio (1221-1284) é considerado como o idealizador de uma vasta obra que inclui textos de caráter jurídico, historiográfico, científico e sua produção poética. Este estudo propõe evidenciar o caráter propagandístico da obra afonsina considerando as condições de produção e difusão dos textos e a sua relação com o projeto político centralizador do Rei Sábio. Procurando observar a maneira pela qual o pensamento político afonsino é revelado em sua obra, são aqui analisadas as imagens do rex christianus, cujo poder provém de Deus, do rex iustus, cuja função é administrar a justiça em seu reino, e do rex sapiens, que dispõe da virtude e do conhecimento necessários para bem governar.

Um Modelo de metadados para a indexação e recuperação de imagens médicas na web

Este trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos.

Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais

O objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto que integre a importância de atributos de textura na seleção de feições, através da utilização de freqüências espaciais de cada classe textural e sua direção, com a eficiência das redes neurais artificiais para classificá-las. O processo é composto por uma etapa de filtragem baseada nos filtros de Gabor, seguida de uma fase de classificação através de uma rede neural Multi-Layer Perceptron com algoritmo BackPropagation. A partir da transformada de Fourier são estimados os parâmetros a serem utilizados na constituição dos filtros de Gabor, adequados às freqüências espaciais associadas a cada classe presente na imagem a ser classificada. Desta forma, cada filtro gera uma imagem filtrada. O conjunto de filtros determina um conjunto de imagens filtradas (canais texturais). A classificação pixel a pixel é realizada pela rede neural onde cada pixel é definido por um vetor de dimensionalidade igual ao número de filtros do conjunto. O processo de classificação através da rede neural Multi-Layer Perceptron foi realizado pelo método de classificação supervisionada. A metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto proposta neste trabalho foi testada em imagens sintética e real de dimensões 256 x 256 pixels. A análise dos resultados obtidos é apresentada sob a forma de uma Matriz de Erros, juntamente com a discussão dos mesmos.

Estudos morfotectônicos aplicados à planície costeira do Rio Grande do Sul e adjacências

A Província Costeira do Rio Grande do Sul representa a porção emersa da Bacia de Pelotas, uma bacia marginal da Plataforma Sul Americana desenvolvida em resposta aos processos que levaram à ruptura do Supercontinente Gondwana e subseqüente abertura do Oceano Atlântico sul. Neste trabalho, a evolução morfotectônica desta Província foi investigada a partir da análise de bases cartográficas disponíveis, de imagens de sensores remotos, além da leitura crítica de uma ampla base documental existente, as quais permitiram delinear a contribuição neotectônica a este domínio. A evolução geodinâmica da Bacia de Pelotas, iniciada no Neo-Jurássico / Paleo-Cretáceo, tem seu máximo evolutivo no Mioceno, quando uma extensiva denudação na área continental propiciou um máximo de sedimentação. Os registros diretamente relacionados à Província Costeira do Rio Grande do Sul correspondem à seqüência superior desta Bacia, cujas idades estimadas são do Plioceno ao Recente. A análise morfotectônica efetuada compreendeu uma fase regional (primeira etapa da pesquisa), correspondente à contextualização dos aspectos geológicos, geomorfológicos e geofísicos da Província Costeira como um todo; nesta etapa, os elementos geomorfológicos foram identificados e hierarquizados segundo três sistemas de relevo, quatro regiões geomorfológicas e nove unidades de relevo. A segunda fase da pesquisa foi centrada na análise da rede de drenagem, sendo esta normalmente considerada uma ferramenta adequada à identificação dos sítios preferenciais à materialização da deformação neotectônica; a caracterização de padrões e anomalias da rede de drenagem e de canais fluviais, aliada à análise dos demais elementos do relevo, produziu um conjunto de elementos geomórficos que são usualmente relacionados à atividade neotectônica (segmentação de canais fluviais, cotovelos de captura, facetas trapezoidais e triangulares, etc.) A partir desta análise regional, foi escolhida a região circunvizinha a Porto Alegre para detalhamento, à qual foram preferencialmente direcionados os trabalhos de campo. Neste trabalho, estamos propondo uma complexa história neotectônica para esta área, tendo sido reconhecidos três macro-elementos morfotectônicos, discutidos como o Sistema de Falhas Coxilha das Lombas e a Bacia de Porto Alegre (ambos já reconhecidos por autores prévios) e o Lineamento Jacuí – Porto Alegre (introduzido neste trabalho); este Lineamento foi considerado o principal responsável por várias feições marcadas na evolução geomorfológica desta região, inclusive pela segmentação da Província Costeira. A atuação da neotectônica está materializada pela existência de estruturas deformacionais impressas em registros pleistocênicos da Província Costeira (correspondentes aos sistemas laguna – barreira I e II) e pela ocorrência de eventos sísmicos (dados históricos e instrumentais) nas adjacências desta Província, nas áreas continental e plataformal dos estados de Santa Catarina e do Rio Grande do Sul e da República do Uruguai. O estágio atual do conhecimento, entretanto, não permite a proposição de modelos geodinâmicos que incorporem a contribuição neotectônica de maneira sistemática, visto a pouca disponibilidade de dados de campo, assim como a quase absoluta inexistência de dados sobre o comportamento tridimensional das unidades constituintes da Província Costeira Sul-riograndense. São sugeridas, portanto, campanhas sistemáticas de campo para levantamento de dados estruturais e geofísicos nas áreas identificadas – através de análise morfotectônica prévia – como favoráveis à materialização da deformação neotectônica.

Utilização de semivariogramas como redutor de dimensionalidade no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectrais

Com o advento dos sensores hiperespectrais se tornou possível em sensoriamento remoto, uma serie de diferentes aplicações. Uma delas, é a possibilidade de se discriminar classes com comportamentos espectrais quase idênticas. Porém um dos principais problemas encontrados quando se trabalha com dados de alta dimensionalidade, é a dificuldade em estimar os inúmeros parâmetros que se fazem necessários. Em situações reais é comum não se ter disponibilidade de tamanho de amostra suficiente, por exemplo, para se estimar a matriz de covariâncias de forma confiável. O sensor AVIRIS fornece uma riqueza de informações sobre os alvos, são 224 bandas cobrindo o espectro eletromagnético, o que permite a observação do comportamento espectral dos alvos de forma muito detalhada. No entanto surge a dificuldade de se contar com uma amostra suficiente para se estimar a matriz de covariâncias de uma determinada classe quando trabalhamos com dados do sensor AVIRIS, para se ter uma idéia é preciso estimar 25.200 parâmetros somente na matriz de covariâncias, o que necessitaria de uma amostra praticamente impraticável na realidade. Surge então a necessidade de se buscar formas de redução da dimensionalidade, sem que haja perda significativa de informação. Esse tipo de problema vem sendo alvo de inúmeros estudos na comunidade acadêmica internacional. Em nosso trabalho pretendemos sugerir a redução da dimensionalidade através do uso de uma ferramenta da geoestatística denominada semivariograma. Investigaremos se os parâmetros calculados para determinadas partições do transecto de bandas do sensor AVIRIS são capazes de gerar valores médios distintos para classes com comportamentos espectrais muito semelhantes, o que por sua vez, facilitaria a classificação/discriminação destas classes.

Texturas de imagens utilizando conceitos de morfologia matemática

A textura é um atributo ainda pouco utilizado no reconhecimento automático de cenas naturais em sensoriamento remoto, já que ela advém da sensação visual causada pelas variações tonais existentes em uma determinada região da imagem, tornando difícil a sua quantificação. A morfologia matemática, através de operações como erosão, dilatação e abertura, permite decompor uma imagem em elementos fundamentais, as primitivas texturais. As primitivas texturais apresentam diversas dimensões, sendo possível associar um conjunto de primitivas com dimensões semelhantes, em uma determinada classe textural. O processo de classificação textural quantifica as primitivas texturais, extrai as distribuições das dimensões das mesmas e separa as diferentes distribuições por meio de um classificador de máxima-verossimilhança gaussiana. O resultado final é uma imagem temática na qual cada tema representa uma das texturas existentes na imagem original.