Understanding fish-habitat associations using video observations and sonar imaging

This thesis was motivated by the increasing role of species distribution models in managing marine fishes and their habitats. These models provided new information about fish-habitat associations. However, models are potentially influenced by fish behaviour towards underwater video systems.

Submarine sonar FX

Submarine Sonar FX is a sound effect of a submarine/nautical type of sonar.

Evaluation of four supervised learning methods for benthic habitat mapping using backscatter from multi-beam sonar

An understanding of the distribution and extent of marine habitats is essential for the implementation of ecosystem-based management strategies. Historically this had been difficult in marine environments until the advancement of acoustic sensors. This study demonstrates the applicability of supervised learning techniques for benthic habitat characterization using angular backscatter response data. With the advancement of multibeam echo-sounder (MBES) technology, full coverage datasets of physical structure over vast regions of the seafloor are now achievable. Supervised learning methods typically applied to terrestrial remote sensing provide a cost-effective approach for habitat characterization in marine systems. However the comparison of the relative performance of different classifiers using acoustic data is limited. Characterization of acoustic backscatter data from MBES using four different supervised learning methods to generate benthic habitat maps is presented. Maximum Likelihood Classifier (MLC), Quick, Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST), Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) were evaluated to classify angular backscatter response into habitat classes using training data acquired from underwater video observations. Results for biota classifications indicated that SVM and RF produced the highest accuracies, followed by QUEST and MLC, respectively. The most important backscatter data were from the moderate incidence angles between 30° and 50°. This study presents initial results for understanding how acoustic backscatter from MBES can be optimized for the characterization of marine benthic biological habitats. © 2012 by the authors.

Comparison of a self-processed EM3000 multibeam echosounder dataset with a QTC view habitat mapping and a sidescan sonar imagery, Tamaki Strait, New Zealand

A methodology for automatically processing the data files from an EM3000 multibeam echosounder (Kongsberg Maritime, 300 kHz) is presented. Written in MatLab, it includes data extraction, bathymetry processing, computation of seafloor local slope, and a simple correction of the backscatter along-track banding effect. The success of the latter is dependent on operational restrictions, which are also detailed. This processing is applied to a dataset acquired in 2007 in the Tamaki Strait, New Zealand. The resulting maps are compared with a habitat classification obtained with the acoustic ground-discrimination software QTC View linked to a 200-kHz single-beam echosounder and to the imagery from a 100-kHz sidescan sonar survey, both performed in 2002. The multibeam backscatter map was found to be very similar to the sidescan imagery, quite correlated to the QTC View map on one site but mainly uncorrelated on another site. Hypotheses to explain these results are formulated and discussed. The maps and the comparison to prior surveys are used to draw conclusions on the quality of the code for further research on multibeam benthic habitat mapping.

Granitic coastal geomorphology: Applying integrated terrestrial and bathymetric LiDAR with multibeam sonar to examine coastal landscape evolution

Coasts composed of resistant lithologies such as granite are generally highly resistant to erosion. They tend to evolve over multiple sea level cycles with highstands acting to remove subaerially weathered material. This often results in a landscape dominated by plunging cliffs with shore platforms rarely occurring. The long-term evolution of these landforms means that throughout the Quaternary these coasts have been variably exposed to different sea level elevations which means erosion may have been concentrated at different elevations from today. Investigations of the submarine landscape of granitic coasts have however been hindered by an inability to accurately image the nearshore morphology. Only with the advent of multibeam sonar and aerial laser surveying can topographic data now be seamlessly collected from above and below sea level. This study tests the utility of these techniques and finds that very accurate measurements can be made of the nearshore thereby allowing researchers to study the submarine profile with the same accuracy as the subaerial profile. From a combination of terrestrial and marine LiDAR data with multibeam sonar data, it is found that the morphology of granite domes is virtually unaffected by erosion at sea level. It appears that evolution of these landscapes on the coast is a very slow process with modern sea level acting only to remove subaerially weathered debris. The size and orientation of the joints determines the erosional potential of the granite. Where joints are densely spaced (<2 m apart) or the bedrock is highly weathered can semi-horizontal surfaces form.

Accounting for uncertainty in volumes of seabed change measured with repeat multibeam sonar surveys

Seafloors of unconsolidated sediment are highly dynamic features; eroding or accumulating under the action of tides, waves and currents. Assessing which areas of the seafloor experienced change and measuring the corresponding volumes involved provide insights into these important active sedimentation processes. Computing the difference between Digital Elevation Models (DEMs) obtained from repeat Multibeam Echosounders (MBES) surveys has become a common technique to identify these areas, but the uncertainty in these datasets considerably affects the estimation of the volumes displaced. The two main techniques used to take into account uncertainty in volume estimations are the limitation of calculations to areas experiencing a change in depth beyond a chosen threshold, and the computation of volumetric confidence intervals. However, these techniques are still in their infancy and, as a result, are often crude, seldom used or poorly understood. In this article, we explored a number of possible methodological advances to address this issue, including: (1) using the uncertainty information provided by the MBES data processing algorithm CUBE, (2) adapting fluvial geomorphology techniques for volume calculations using spatially variable thresholds and (3) volumetric histograms. The nearshore seabed off Warrnambool harbour - located in the highly energetic southwest Victorian coast, Australia - was used as a test site. Four consecutive MBES surveys were carried out over a four-months period. The difference between consecutive DEMs revealed an area near the beach experiencing large sediment transfers - mostly erosion - and an area of reef experiencing increasing deposition from the advance of a nearby sediment sheet. The volumes of sediment displaced in these two areas were calculated using the techniques described above, both traditionally and using the suggested improvements. We compared the results and discussed the applicability of the new methodological improvements. We found that the spatially variable uncertainty derived from the CUBE algorithm provided the best results (i.e. smaller confidence intervals), but that similar results can be obtained using as a fixed uncertainty value derived from a reference area under a number of operational conditions.

Um algoritmo de criptografia de chave pública semanticamente seguro baseado em curvas elípticas

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um novo algoritmo de criptografia de chave pública. Este algoritmo apresenta duas características que o tornam único, e que foram tomadas como guia para a sua concepção. A primeira característica é que ele é semanticamente seguro. Isto significa que nenhum adversário limitado polinomialmente consegue obter qualquer informação parcial sobre o conteúdo que foi cifrado, nem mesmo decidir se duas cifrações distintas correspondem ou não a um mesmo conteúdo. A segunda característica é que ele depende, para qualquer tamanho de texto claro, de uma única premissa de segurança: que o logaritmo no grupo formado pelos pontos de uma curva elíptica de ordem prima seja computacionalmente intratável. Isto é obtido garantindo-se que todas as diferentes partes do algoritmo sejam redutíveis a este problema. É apresentada também uma forma simples de estendê-lo a fim de que ele apresente segurança contra atacantes ativos, em especial, contra ataques de texto cifrado adaptativos. Para tanto, e a fim de manter a premissa de que a segurança do algoritmo seja unicamente dependente do logaritmo elíptico, é apresentada uma nova função de resumo criptográfico (hash) cuja segurança é baseada no mesmo problema.

Um algoritmo numérico de integração de tempo para estruturas dinâmicas com dissipações : o método generalizado-α

O presente trabalho tem por objetivo estudar e aplicar um método de integração numérica de tempo para estrutras dinâmicas com dissipação de energia. Nessa dissertação tal método é analisado e posteriormente implementado em MATLAB, afim de resolver algumas aplicações em sistemas dinâmicos dotados de massas, molas e amortecedores que são apresentados no primeiro capítulo. Usando o método implementado em MATLAB, também é apresentada uma aplicação para vibrações transversais em cordas axialmente.

Um Algoritmo para indução de árvores e regras de decisão

A classificação é uma das tarefas da Mineração de Dados. Esta consiste na aplicação de algoritmos específicos para produzir uma enumeração particular de padrões. Já a classificação é o processo de gerar uma descrição, ou um modelo, para cada classe a partir de um conjunto de exemplos dados. Os métodos adequados e mais utilizados para induzir estes modelos, ou classificadores, são as árvores de decisão e as regras de classificação. As regras e árvores de decisão são populares, principalmente, por sua simplicidade, flexibilidade e interpretabilidade. Entretanto, como a maioria dos algoritmos de indução particionam recursivamente os dados, o processamento pode tornar-se demorado, e a árvore construída pode ser muito grande e complexa, propensa ao overfitting dos dados, que ocorre quando o modelo aprende detalhadamente ao invés de generalizar. Os conjuntos de dados reais para aplicação em Mineração de Dados são, atualmente, muito grandes, e envolvem vários milhares de registros, sendo necessária, também, uma forma de generalizar estes dados. Este trabalho apresenta um novo modelo de indução de classificadores, em que o principal diferencial do algoritmo proposto é a única passada pelo conjunto de treinamento durante o processo de indução, bem como a sua inspiração proveniente de um Sistema Multiagente. Foi desenvolvido um protótipo, o Midas, que foi validado e avaliado com dados de repositórios. O protótipo também foi aplicado em bases de dados reais, com o objetivo de generalizar as mesmas. Inicialmente, foi estudado e revisado o tema de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, com ênfase nas técnicas e métodos de Mineração de Dados. Neste trabalho, também são apresentadas, com detalhes, as árvores e regras de decisão, com suas técnicas e algoritmos mais conhecidos. Finalizando, o algoritmo proposto e o protótipo desenvolvido são apresentados, bem como os resultados provenientes da validação e aplicação do mesmo.

Soft IP para criptografia usando o algoritmo Rijndael e implementação em lógica programável

A criptografia assumiu papel de destaque no cotidiano das pessoas, em virtude da necessidade de segurança em inúmeras transações eletrônicas. Em determinadas áreas, a utilização de hardware dedicado à tarefa de criptografia apresenta vantagens em relação à implementação em software, devido principalmente ao ganho de desempenho. Recentemente, o National Institute of Standards and Technology (NIST) publicou o novo padrão norte-americano de criptografia simétrica, chamado de Advanced Encryption Standard (AES). Após um período de aproximadamente 3 anos, no qual várias alternativas foram analisadas, adotou-se o algoritmo Rijndael. Assim, este trabalho apresenta um Soft IP do padrão AES, codificado em VHDL, visando a implementação em FPGA Altera. Todo o projeto foi construído com funções e bibliotecas genéricas, a fim de permitir a posterior implementação sobre outras tecnologias. Foram geradas duas versões: uma priorizando desempenho e outra priorizando a área ocupada nos componentes. Para cada uma das versões, produziu-se um circuito para encriptar e outro para decriptar. O desempenho alcançado em termos de velocidade de processamento superou todos os outros trabalhos publicados na área, sobre a mesma tecnologia. São apresentados os detalhes de implementação, arquiteturas envolvidas e decisões de projeto, bem como todos os resultados. A dissertação contém ainda conceitos básicos de criptografia e uma descrição do algoritmo Rijndael.

Escalonamento de um Job Shop : análise de um algoritmo com regras heurísticas

O presente trabalho visa definir um modelo de alocação dos recursos da produção para centros de trabalho em sistemas baseados em job shop, usando a abordagem heurística para garantir uma boa alocação dos recursos. São levados em conta a complexidade de um ambiente de produção, seus aspectos temporais e os modelos de Job Shop Scheduling atualmente em uso. Com isso são examinados os aspectos conceituais deste ambiente e proposto um modelo de alocação de recursos para auxiliar no planejamento operacional do mesmo. Pode-se definir os recursos como todos os elementos necessários à execução das diversas atividades de um processo produtivo, tais como equipamentos, máquinas, mão-de-obra, etc. Por sua vez, os recursos são limitados por natureza, quanto à quantidade de unidades disponíveis, às suas funcionalidades e à capacidade produtiva. O processo de alocação dos recursos pressupõe a designação dos recursos mais satisfatórios para a execução de cada uma das atividades que fazem parte de um projeto. O modelo proposto é baseado no uso de heurísticas para resolver o escalonamento nos centros de trabalho, também chamados de células de produção, usando restrições e regras entre as ordens de fabricação (peças) e as máquinas, para encontrar uma solução satisfatória ao problema. O resultado final é uma ferramenta de apoio à decisão no processo de manufatura, permitindo a visualização do melhor escalonamento de produção, visando a redução do ciclo e setup de produção no processo, com base nas informações locais do ambiente fabril. O sistema está implementado numa empresa de componentes hidráulicos, inicialmente no centro de trabalho de corte, composto por quatro máquinas que realizam o corte de diversos tipos de matérias-primas.

Desenvolvimento de algoritmo de ajuste de 'waveforms' altimétricas refletidas por lagos e rios

O uso de dados altimétricos para a avaliação e monitoramento da variação dos níveis dos oceanos, teve início com o satélite Seasat e vem desenvolvendo-se com êxito em outros sistemas como o Geosat e o ERS-l. Esta técnica tem se mostrado única em termos de oceanografia e abre caminho para a sua utilização em outros campos como a hidrologia. A possibilidade de avaliar-se os niveis das águas continentais por meio da altimetria, trata-se de uma proposta promissora termos de recursos hidricos em países de dimensões como o Brasil.O desenvolvimento de um algoritmo capaz de. a partir dos dados do satélite altimétrico Geosat processá-los de forma mais rápida e econômica, fornecendo informações prévias com as quais se possa efetivamente obter a variação do nível das águas de rios e Lagoas, constitue-se no desafio desta dissertação.O ajuste matemático proposto, que se utilizaria de um número menor de variáveis, se comparado ao método aplicado pela NASA, não trouxe os resultados esperados , mostrando-se ineficiente. Esta dissertação sugere que, embora este modelo proposto tenha se mostrado inadequado, abre-se um vasto campo de pesquisas para que a altimetria de satélites torne-se uma técnica operacional e viável em termos de recursos hidricos em águas continentais.

Um modelo "time-varying markov-Switching" para crescimento econômico e algoritmo de estimação

Este trabalho elabora um modelo para investigação do padrão de variação do crescimento econômico, entre diferentes países e através do tempo, usando um framework Markov- Switching com matriz de transição variável. O modelo desenvolvido segue a abordagem de Pritchett (2003), explicando a dinâmica do crescimento a partir de uma coleção de diferentes estados – cada qual com seu sub-modelo e padrão de crescimento – através dos quais os países oscilam ao longo do tempo. A matriz de transição entre os diferentes estados é variante no tempo, dependendo de variáveis condicionantes de cada país e a dinâmica de cada estado é linear. Desenvolvemos um método de estimação generalizando o Algoritmo EM de Diebold et al. (1993) e estimamos um modelo-exemplo em painel com a matriz de transição condicionada na qualidade das instituições e no nível de investimento. Encontramos três estados de crescimento: crescimento estável, ‘milagroso’ e estagnação - virtualmente coincidentes com os três primeiros de Jerzmanowski (2006). Os resultados mostram que a qualidade das instituições é um importante determinante do crescimento de longo prazo enquanto o nível de investimento tem papel diferenciado: contribui positivamente em países com boa qualidade de instituições e tem papel pouco relevante para os países com instituições medianas ou piores.