Modelos genéticos para a produção no dia do controle em bovinos Gir Leiteiro (Bos indicus)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estimação de parâmetros genéticos para características de crescimento em bovinos da raça Canchim com modelos de dimensão finita e infinita

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

O emprego da geoestatística na determinação do tamanho "ótimo" de amostras aleatórias com vistas à obtenção de estimativas dos volumes dos fustes de espécies florestais em Paragominas, estado do Pará

O objetivo do trabalho foi determinar o tamanho adequado de amostra para estimar o volume de fustes de espécies florestais de uma população de árvores a serem cortadas no sistema de manejo florestal da empresa Cikel Brasil Verde Madeiras - Pará. Utilizaram-se as metodologias da amostragem sistemática e do estimador geoestatístico da krigagem ordinária com simulação sequencial, respectivamente para a escolha das amostras e estimação dos volumes dos fustes das árvores. Os resultados mostraram que os métodos podem ser utilizados no cálculo dos volumes de fustes de árvores. Entretanto, o método da krigagem apresenta um efeito de suavização, tendo como conseqüência uma subestimação dos volumes calculados. Neste caso, um fator de correção foi aplicado para minimizar o efeito da suavização. A simulação sequencial indicativa apresentou resultados mais precisos em relação à krigagem, uma vez que tal método apresentou algumas vantagens, tal como a não exigência de amostras com distribuições normais e ausência de efeito de suavização, característico dos métodos de interpolação.

Estudo longitudinal das alterações dentoesqueléticas à longo prazo da má oclusão de classe II, divisão 1ª tratada com o Bionator de Balters utilizando-se a cefalometria radiográfica e a morfometria geométrica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação do efeito de janela e descoloração nos filtros Wiener-Hopf

A presente dissertação consta de estudos sobre deconvolução sísmica, onde buscamos otimizar desempenhos na operação de suavização, na resolução da estimativa da distribuição dos coeficientes de reflexão e na recuperação do pulso-fonte. Os filtros estudados são monocanais, e as formulações consideram o sismograma como o resultado de um processo estocástico estacionário, e onde demonstramos os efeitos de janelas e de descoloração. O principio aplicado é o da minimização da variância dos desvios entre o valor obtido e o desejado, resultando no sistema de equações normais Wiener-Hopf cuja solução é o vetor dos coeficientes do filtro para ser aplicado numa convolução. O filtro de deconvolução ao impulso é desenhado considerando a distribuição dos coeficientes de reflexão como uma série branca. O operador comprime bem os eventos sísmicos a impulsos, e o seu inverso é uma boa aproximação do pulso-fonte. O janelamento e a descoloração melhoram o resultado deste filtro. O filtro de deconvolução aos impulsos é desenhado utilizando a distribuição dos coeficientes de reflexão. As propriedades estatísticas da distribuição dos coeficientes de reflexão tem efeito no operador e em seu desempenho. Janela na autocorrelação degrada a saída, e a melhora é obtida quando ela é aplicada no operador deconvolucional. A transformada de Hilbert não segue o princípio dos mínimos-quadrados, e produz bons resultados na recuperação do pulso-fonte sob a premissa de fase-mínima. O inverso do pulso-fonte recuperado comprime bem os eventos sísmicos a impulsos. Quando o traço contém ruído aditivo, os resultados obtidos com auxilio da transformada de Hilbert são melhores do que os obtidos com o filtro de deconvolução ao impulso. O filtro de suavização suprime ruído presente no traço sísmico em função da magnitude do parâmetro de descoloração utilizado. A utilização dos traços suavizados melhora o desempenho da deconvolução ao impulso. A descoloração dupla gera melhores resultados do que a descoloração simples. O filtro casado é obtido através da maximização de uma função sinal/ruído. Os resultados obtidos na estimativa da distribuição dos coeficientes de reflexão com o filtro casado possuem melhor resolução do que o filtro de suavização.

Uma abordagem híbrida e semiautomática para estimativa de regiões cobertas por nuvens e sombras em imagens de satélite: análise e avaliação

Os principais objetivos deste trabalho são propor um algoritmo eficiente e o mais automático possível para estimar o que está coberto por regiões de nuvens e sombras em imagens de satélite; e um índice de confiabilidade, que seja aplicado previamente à imagem, visando medir a viabilidade da estimação das regiões cobertas pelos componentes atmosféricos usando tal algoritmo. A motivação vem dos problemas causados por esses elementos, entre eles: dificultam a identificação de objetos de imagem, prejudicam o monitoramento urbano e ambiental, e desfavorecem etapas cruciais do processamento digital de imagens para extrair informações ao usuário, como segmentação e classificação. Através de uma abordagem híbrida, é proposto um método para decompor regiões usando um filtro passa-baixas não-linear de mediana, a fim de mapear as regiões de estrutura (homogêneas), como vegetação, e de textura (heterogêneas), como áreas urbanas, na imagem. Nessas áreas, foram aplicados os métodos de restauração Inpainting por suavização baseado em Transformada Cosseno Discreta (DCT), e Síntese de Textura baseada em modelos, respectivamente. É importante salientar que as técnicas foram modificadas para serem capazes de trabalhar com imagens de características peculiares que são obtidas por meio de sensores de satélite, como por exemplo, as grandes dimensões e a alta variação espectral. Já o índice de confiabilidade, tem como objetivo analisar a imagem que contém as interferências atmosféricas e daí estimar o quão confiável será a redefinição com base no percentual de cobertura de nuvens sobre as regiões de textura e estrutura. Tal índice é composto pela combinação do resultado de algoritmos supervisionados e não-supervisionados envolvendo 3 métricas: Exatidão Global Média (EGM), Medida De Similaridade Estrutural (SSIM) e Confiança Média Dos Pixels (CM). Finalmente, verificou-se a eficácia destas metodologias através de uma avaliação quantitativa (proporcionada pelo índice) e qualitativa (pelas imagens resultantes do processamento), mostrando ser possível a aplicação das técnicas para solucionar os problemas que motivaram a realização deste trabalho.

The AIDS epidemic in the Amazon region: a spatial case-control study in Rondonia, Brazil

OBJETIVO Analisar mudanças espaciais no risco de Aids e a relação entre incidência da doença e variáveis socioeconômicas. MÉTODOS Estudo caso-controle espacial, de base populacional, realizado em Rondônia, Brasil, com 1.780 casos notificados pelo Sistema de Vigilância Epidemiológica e os controles a partir de dados demográficos de 1987 a 2006. Os casos foram agrupados em cinco períodos de cinco anos consecutivos. Um modelo aditivo generalizado foi ajustado aos dados. O status dos indivíduos (caso ou controle) foi considerado como a variável dependente e independente: um alisamento ( spline ) bidimensional das coordenadas geográficas e variáveis socioeconômicas municipais. Os valores observados para o teste Moran I foram comparados com a distribuição de referência dos valores obtidos em condições de aleatoriedade espacial. RESULTADOS O risco de Aids apresentou padrão espacial e temporal marcado. A incidência associou-se a indicadores socioeconômicos municipais, como urbanização e capital humano. As maiores taxas de incidência de Aids ocorreram em municípios ao longo da rodovia BR-364; os resultados do teste Moran I mostram correlação espacial positiva associada à contiguidade dos municípios com a rodovia, no terceiro e quarto períodos (p = 0,05). CONCLUSÕES A incidência da doença foi maior em municípios de maior riqueza econômica e urbanização e naqueles cortados pelas estradas principais de Rondônia. O rápido desenvolvimento associado à ocupação de regiões remotas pode ser acompanhado por aumento de riscos à saúde.

Modelagem geoestatística das incertezas da distribuição espacial do fósforo disponível no solo, em área de cana-de-açúcar

Phosphorus is one of the limiting nutrients for sugarcane development in Brazilian soils. The spatial variability of this nutrient is great, defined by the properties that control its adsorption and desorption reactions. Spatial estimates to characterize this variability are based on geostatistical interpolation. However, inherent uncertainties in the procedure of these estimates are related to the variability structure of the property under study and the sample configuration of the area. Thus, the assessment of the uncertainty of estimates associated with the spatial distribution of available P (Plabile) is decisive to optimize the use of phosphate fertilizers. The purpose of this study was to evaluate the performance of sequential Gaussian simulation (sGs) and ordinary kriging (OK) in the modeling of uncertainty in available P estimates. A sampling grid with 626 points was established in a 200-ha experimental sugarcane field in Tabapuã, São Paulo State. The sGs algorithm generated 200 realizations. The sGs realizations reproduced the statistics and the distribution of the sample data. The G statistic (0.81) indicated good agreement between the values of simulated and observed fractions. The sGs realizations preserved the spatial variability of Plabile without the smoothing effect of the OK map. The accuracy in the reproduction of the variogram of the sample data obtained by the sGs realizations was on average 240 times higher than that obtained by OK. The uncertainty map, obtained by OK, showed less variation in the study area than that obtained by sGs. Thus, the evaluation of uncertainties by sGs was more informative and can be used to define and delimit specific management areas more precisely.

Polynomials to model the growth of young bulls in performance tests

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Projeto e desenvolvimento de robô cartesiano de baixo custo para manipulação de produtos em linhas de média cadência

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB

Predicting breeding values for milk yield of Guzera (Bos indicus) cows using random regression models

Given the importance of Guzera breeding programs for milk production in the tropics, the objective of this study was to compare alternative random regression models for estimation of genetic parameters and prediction of breeding values. Test-day milk yields records (TDR) were collected monthly, in a maximum of 10 measurements. The database included 20,524 records of first lactation from 2816 Guzera cows. TDR data were analyzed by random regression models (RRM) considering additive genetic, permanent environmental and residual effects as random and the effects of contemporary group (CG), calving age as a covariate (linear and quadratic effects) and mean lactation curve as fixed. The genetic additive and permanent environmental effects were modeled by RRM using Wilmink, All and Schaeffer and cubic B-spline functions as well as Legendre polynomials. Residual variances were considered as heterogeneous classes, grouped differently according to the model used. Multi-trait analysis using finite-dimensional models (FDM) for testday milk records (TDR) and a single-trait model for 305-days milk yields (default) using the restricted maximum likelihood method were also carried out as further comparisons. Through the statistical criteria adopted, the best RRM was the one that used the cubic B-spline function with five random regression coefficients for the genetic additive and permanent environmental effects. However, the models using the Ali and Schaeffer function or Legendre polynomials with second and fifth order for, respectively, the additive genetic and permanent environmental effects can be adopted, as little variation was observed in the genetic parameter estimates compared to those estimated by models using the B-spline function. Therefore, due to the lower complexity in the (co)variance estimations, the model using Legendre polynomials represented the best option for the genetic evaluation of the Guzera lactation records. An increase of 3.6% in the accuracy of the estimated breeding values was verified when using RRM. The ranks of animals were very close whatever the RRM for the data set used to predict breeding values. Considering P305, results indicated only small to medium difference in the animals' ranking based on breeding values predicted by the conventional model or by RRM. Therefore, the sum of all the RRM-predicted breeding values along the lactation period (RRM305) can be used as a selection criterion for 305-day milk production. (c) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.

Home ranges of Guiana dolphins (Sotalia guianensis) (Cetacea: Delphinidae) in the Cananeia estuary, Brazil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Random regression models using different functions to model milk flow in dairy cows

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)