Sistemas agrícolas sustentáveis para regiões semi-áridas.

Resumo: A maioria dos sistemas de produção em prática no trópico semi-árido brasileiro pela agricultura familiar apresenta baixa ou nenhuma sustentabilidade, devido ao uso de tecnologias quase sempre agressivas ao ecossistema. Como consequência, observa-se, nos sertões nordestinos degradação ambiental generalizada, baixa produtividade das atividades agrícolas, pastoris e madeireiras, inviabilização da agricultura, queda da qualidade devida e êxodo rural acentuado. Urge, pois, que se forneça ao agricultor alternativas de sistemas de produção sustentáveis que atendam a quatro objetivos, quais sejam, a fixação da agricultura migratória, a adequação do manejo pastoril, a racionalização da produção de madeira e a uma forte integração dessas atividades. Para tanto, deve-se: excluir as queimadas, substituir o desmatamento pelo raleamento da vegetação lenhosa, manter um aporte substancial de matéria orgânica, utilizar Ieguminosas como fonte de adubo verde, ajustar a carga animal para a capacidade de suporte da área e adotar-se o corte seletivo e manejo da rebrota na exploração madeireira. A adoção dessas tecnologias na certa contribuirá: para a viabilização ecológica, social e econômica da agricultura familiar nos serões nordestinos, para a sustação dos processos de degradação ambiental, para a melhoria da qualidade de vida da população e para a redução do êxodo rural.

Melhoramento genético participativo: uma nova perspectiva para o manejo da diversidade genética do semi-árido nordestino.

2004

Estudo de caso da eficiência econômica e viabilidade financeira da produção de morango em sistema semi-hidropônico.

2011

Levantamento pedológico semi-detalhado (1:30.000) do Parque Estadual da Mata Seca, Município de Manga - MG.

Um dos pré-requisitos para o sucesso na seleção e implantação de áreas de pesquisa é o conhecimento preciso da distribuição dos solos e de seus atributos na paisagem. Isso pode ser obtido com o levantamento e mapeamento pedológico convencional e/ou através de técnicas de mapeamento digital de solos (MDS). Este trabalho apresenta os solos identificados no Parque Estadual da Mata Seca (PEMS), localizado no município de Manga, região norte do Estado de Minas Gerais. É parte integrante de um projeto maior, cujo objetivo é explorar novas técnicas de MDS em pequenas extensões territoriais, avaliar e validar seus produtos e estabelecer um protocolo de procedimentos para tal. Abrangendo a extensão de 10.281,44 ha, o PEMS tem sua geologia associada a coberturas cenozóicas derivadas de: (a) rochas pelíticocarbonáticas que compõem o Grupo Bambuí, de idade proterozóica, (b) arenitos cretáceos do Grupo Urucuia e, (c) depósitos quarternários resultantes do retrabalhamento do rio São Francisco. Os tipos e diversidade de material de origem foram os fatores preponderantes na formação e distribuição dos solos e na sua relação com os demais elementos formadores da paisagem local. Em termos gerais, a seguinte relação solo-paisagem pode ser observada na área: Latossolos Amarelos e Vermelho-Amarelos distróficos e de textura média ocupam os platôs (chapada) de relevo predominantemente plano, situados nas cotas mais elevadas do PEMS e sob domínio das coberturas relacionadas aos arenitos do Grupo Urucuia. A vegetação de Carrasco é exclusiva e marcante dessa paisagem, seja observando-a in loco, seja por meio de imagens de sensores remotos. Há uma faixa transicional entre esses domínios e aqueles situados em cotas ligeiramente inferiores, que são influenciados exclusivamente pelas rochas calcárias. A existência de eutrofismo associado à textura média em Latossolos Vermelho-Amarelos, Vermelhos, Chernossolos e Cambissolos (latossólicos), bem como a vegetação de Caatinga Arbórea Densa (de médio porte) são evidências do caráter transicional. As paisagens sob domínio das rochas pelítico-carbonáticas em que se desenvolve a Floresta Estacional Decidual Densa de alto porte (Mata Seca) são de maior extensão e complexidade na área. Nelas, o relevo e a proximidade do material de origem exercem ação modificadora na formação dos solos. As seguintes subordens taxonômicas foram observadas nesse domínio fisiográfico:Cambissolos Háplicos, Latossolos Vermelhos e Vermelhos-Amarelos, Chernossolos Háplicos e Argilúvicos, Vertissolos Háplicos, Plintossolos Pétricos, Gleissolos Háplicos e Melânicos. Dentre estas, os Latossolos Vermelho- Amarelos e Vermelhos juntamente aos Cambissolos Háplicos dominam em extensão, distribuindo-se em aproximadamente 87,0% das áreas sob influência calcária. Finalmente, nos depósitos quaternários do rio São Francisco, em relevo plano e sob Floresta Tropical Pluvial Perenifólia, foram mapeados Cambissolos Flúvicos e Neossolos Flúvicos em condições de boa drenagem, enquanto os Gleissolos Háplicos ocorrem nas áreas deprimidas, permanente ou temporariamente inundadas.

Hierarchical Multi-classification with Predictive Clustering Trees in Functional Genomics

Struyf, J., Dzeroski, S. Blockeel, H. and Clare, A. (2005) Hierarchical Multi-classification with Predictive Clustering Trees in Functional Genomics. In proceedings of the EPIA 2005 CMB Workshop

Model Selection Methodology in Supervised Learning with Evolutionary Computation

Rowland, J.J. (2003) Model Selection Methodology in Supervised Learning with Evolutionary Computation. BioSystems 72, 1-2, pp 187-196, Nov

Generalisation and Model Selection in Supervised Learning with Evolutionary Computation

Rowland, J. J. (2003) Generalisation and Model Selection in Supervised Learning with Evolutionary Computation. European Workshop on Evolutionary Computation in Bioinformatics: EvoBio 2003. Lecture Notes in Computer Science (Springer), Vol 2611, pp 119-130

Survey of Rough and Fuzzy Hybridization.

P. Lingras and R. Jensen, 'Survey of Rough and Fuzzy Hybridization,' Proceedings of the 16th International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE'07), pp. 125-130, 2007.

Birkhoff normal forms in semi-classical inverse problems

Iantchenko, A.; Sj?strand, J.; Zworski, M., (2002) 'Birkhoff normal forms in semi-classical inverse problems', Mathematical Research Letters 9(3) pp.337-362 RAE2008

Generalized semi-geostrophic theory on a sphere

Douglas, Robert; Cullen, M.J.P.; Roulston, I.; Sewell, M.J., (2005) 'Generalized semi-geostrophic theory on a sphere', Journal of Fluid Mechanics 531 pp.123-157 RAE2008

A General Theory of Semi-Unification

Various restrictions on the terms allowed for substitution give rise to different cases of semi-unification. Semi-unification on finite and regular terms has already been considered in the literature. We introduce a general case of semi-unification where substitutions are allowed on non-regular terms, and we prove the equivalence of this general case to a well-known undecidable data base dependency problem, thus establishing the undecidability of general semi-unification. We present a unified way of looking at the various problems of semi-unification. We give some properties that are common to all the cases of semi-unification. We also the principality property and the solution set for those problems. We prove that semi-unification on general terms has the principality property. Finally, we present a recursive inseparability result between semi-unification on regular terms and semi-unification on general terms.

Extraction and Clustering of Motion Trajectories in Video

A system is described that tracks moving objects in a video dataset so as to extract a representation of the objects' 3D trajectories. The system then finds hierarchical clusters of similar trajectories in the video dataset. Objects' motion trajectories are extracted via an EKF formulation that provides each object's 3D trajectory up to a constant factor. To increase accuracy when occlusions occur, multiple tracking hypotheses are followed. For trajectory-based clustering and retrieval, a modified version of edit distance, called longest common subsequence (LCSS) is employed. Similarities are computed between projections of trajectories on coordinate axes. Trajectories are grouped based, using an agglomerative clustering algorithm. To check the validity of the approach, experiments using real data were performed.

DNS-based Internet Client Clustering and Characterization

This paper proposes a novel protocol which uses the Internet Domain Name System (DNS) to partition Web clients into disjoint sets, each of which is associated with a single DNS server. We define an L-DNS cluster to be a grouping of Web Clients that use the same Local DNS server to resolve Internet host names. We identify such clusters in real-time using data obtained from a Web Server in conjunction with that server's Authoritative DNS―both instrumented with an implementation of our clustering algorithm. Using these clusters, we perform measurements from four distinct Internet locations. Our results show that L-DNS clustering enables a better estimation of proximity of a Web Client to a Web Server than previously proposed techniques. Thus, in a Content Distribution Network, a DNS-based scheme that redirects a request from a web client to one of many servers based on the client's name server coordinates (e.g., hops/latency/loss-rates between the client and servers) would perform better with our algorithm.

On Clustering Images Using Compression

The need for the ability to cluster unknown data to better understand its relationship to know data is prevalent throughout science. Besides a better understanding of the data itself or learning about a new unknown object, cluster analysis can help with processing data, data standardization, and outlier detection. Most clustering algorithms are based on known features or expectations, such as the popular partition based, hierarchical, density-based, grid based, and model based algorithms. The choice of algorithm depends on many factors, including the type of data and the reason for clustering, nearly all rely on some known properties of the data being analyzed. Recently, Li et al. proposed a new universal similarity metric, this metric needs no prior knowledge about the object. Their similarity metric is based on the Kolmogorov Complexity of objects, the objects minimal description. While the Kolmogorov Complexity of an object is not computable, in "Clustering by Compression," Cilibrasi and Vitanyi use common compression algorithms to approximate the universal similarity metric and cluster objects with high success. Unfortunately, clustering using compression does not trivially extend to higher dimensions. Here we outline a method to adapt their procedure to images. We test these techniques on images of letters of the alphabet.

Isoperimetric Graph Partitioning for Data Clustering and Image Segmentation

Spectral methods of graph partitioning have been shown to provide a powerful approach to the image segmentation problem. In this paper, we adopt a different approach, based on estimating the isoperimetric constant of an image graph. Our algorithm produces the high quality segmentations and data clustering of spectral methods, but with improved speed and stability.