Aplicação de técnicas multivariadas e inteligência artificial na análise de espectros de infravermelho para determinação de matéria orgânica em amostras de solos

In this paper studies based on Multilayer Perception Artificial Neural Network and Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) techniques are applied to determine of the concentration of Soil Organic Matter (SOM). Performances of the techniques are compared. SOM concentrations and spectral data from Mid-Infrared are used as input parameters for both techniques. Multivariate regressions were performed for a set of 1117 spectra of soil samples, with concentrations ranging from 2 to 400 g kg-1. The LS-SVM resulted in a Root Mean Square Error of Prediction of 3.26 g kg-1 that is comparable to the deviation of the Walkley-Black method (2.80 g kg-1).

Autoagregação da 5,10,15,20-tetrakis(4-metoxifenil)porfirina (tmpp): estudos espectroscópicos e análises multivariadas

In this work, the spectroscopic properties of 5,10,15,20-tetrakis(4-methoxyphenyl)porphyrin (TMPP) in solvents of different polarities and water/ethanol mixtures were studied by electronic absorption spectroscopy and resonance light scattering associated with statistical analysis. The molar absorption coefficient and emission maximum of TMPP were dependent on solvent polarity. In the water/ethanol mixture, TMPP remained monomeric up to 25% of water, when it reaches its critical aggregation percentage. Oblique head-to-tail aggregate was found at intermediate water content (35 - 55%), while formation of a J-type aggregate was observed at higher water content (> 60%).

Distinção de grupos ecológicos de espécies florestais por meio de técnicas multivariadas

Objetivou-se, neste estudo, distinguir grupos ecológicos por técnicas multivariadas, utilizando dados de 37 espécies arbóreas, em área sem intervenção, obtidos em 10 anos de monitoramento do Ensaio de Produção Sustentável em Floresta Estacional Semidecidual Secundária de Transição, implantado em 1986 em Rio Vermelho e Serra Azul de Minas, MG. As espécies foram divididas em pioneiras, secundárias iniciais e secundárias tardias. Já as variáveis consideradas foram: número de árvores por hectare; número de ingressos; número de árvores mortas; área basal; volume; diâmetro médio; incrementos em diâmetro, em área basal e em volume; índice de valor de importância; e regeneração natural. Utilizaram-se as análises de componentes principais (ACP), de agrupamento (AA) e discriminante (AD). Com a ACP foi possível reduzir a dimensão para tridimensional com uma explicação da variância de 79%. Na AA, visando a uma classificação "a posteriori", observou-se que a formação de grupos não correspondeu à classificação "a priori". Com a AD, verificaram-se 92,86 e 57,14% de classificações "a posteriori" e "a priori" corretas, respectivamente. A utilização das ACP, AA e AD permitiu identificar as espécies arbóreas que deveriam ser classificadas em maior número de grupos ecológicos, enquanto a aplicação de técnicas multivariadas da avaliação da pré-classificação confirma a subjetividade na classificação dos grupos ecológicos.

Comparação de duas metodologias multivariadas no estudo de similaridade entre fragmentos de Floresta Atlântica

O objetivo deste trabalho foi comparar duas metodologias multivariadas no estudo de similaridade entre fragmentos de Mata Atlântica. Foi realizado um levantamento bibliográfico, e a partir de 11 fragmentos de Floresta Atlântica, localizados nos Estados de Pernambuco, do Rio Grande do Norte, de Minas Gerais, de São Paulo e do Rio de Janeiro, montaram-se os bancos de dados para a realização do estudo da similaridade florística empregando duas metodologias de técnicas de análise multivariada. Na metodologia usual foi utilizada uma matriz binária (presença/ausência) de 236 espécies arbóreas ocorrentes nos 11 fragmentos, bem como se realizou uma análise de agrupamento, utilizando o método da ligação simples e o coeficiente de Jaccard. Na metodologia proposta foi empregada a análise de componentes principais para redução da dimensão da matriz de densidades e dominâncias absolutas das 236 espécies arbóreas, utilizando-se os escores desses componentes principais para aplicar a análise de agrupamento, por meio do método de ligação simples e da distância euclidiana. Foram identificados dois agrupamentos: um com fragmentos da Região Nordeste (Pernambuco) e outro com fragmentos da Região Sudeste (Minas Gerais). Na metodologia proposta foi identificado apenas um grupo com fragmentos da região nordestina (Pernambuco), ressaltando-se que as variáveis quantitativas são de suma importância para a associação das matas em diferentes regiões. A metodologia proposta apresentou potencial para utilização no estudo de similaridade de fragmentos florestais.

Análisis de la vegetación en un gradiente altitudinal mediante técnicas multivariadas, en el Campo Santa María, Lampazos de Naranjo, Nuevo León y Candela Coahuila

Tesis (Maestría en Ciencias Forestales) U.A.N.L.

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