Caracterização funcional e estrutural das proteínas RUV-1 e RUV-2 do fungo Neurospora crassa

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Comportamento de sistemas de informações geográficas por meio de classificação supervisionada em diferentes bacias hidrográficas

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Critérios citológicos associados ao fenótipo luminal do carcinoma de mama

Pós-graduação em Patologia - FMB

Interações moleculares das proteínas CRY1 e VIP3 no controle de lepidópteros em cana-de-açúcar

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

A aplicação da abordagem do Tecnógeno na identificação e classificação dos terrenos e depósitos tecnogênicos no ambiente urbano de Guarapuava-PR

Pós-graduação em Geografia - FCT

Caracterização de úlceras venosas através da expressão de proteínas presentes no exsudato inflamatório

Pós-graduação em Doenças Tropicais - FMB

Estudos biológicos de nanopartículas de óxido de zinco: interação com proteínas e avaliação de “Burst” oxidativo de leucócitos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Classificação climática de Thornthwaite e sua aplicabilidade agroclimatológica nos diferentes regimes de precipitação em Pernambuco

Knowing the annual climatic conditions is of great importance for appropriate planning in agriculture. However, the systems of climatic classification are not widely used in agricultural studies because of the wide range of scales in which they are used. A series with data from 20 years of observations from 45 climatological stations in all over the state of Pernambuco was used. The probability density function of the incomplete gamma distribution was used to evaluate the occurrence of dry, regular and rainy years. The monthly climatic water balance was estimated using the Thornthwaite and Mather method (1955), and based on those findings, the climatic classifications were performed using the Thornthwaite (1948) and Thornthwaite and Mather (1955) for each site. The method of Kriging interpolation was used for the spatialization of the results. The study classifications were very sensitive to the local reliefs, to the amount of rainfall, and to the temperatures of the regions resulting in a wide number of climatic types. The climatic classification system of Thornthwaite and Mather (1955) allowed efficient classification of climates and a clearer summary of the information provided. In so doing, it demonstrated its capability to determine agro climatic zones.

Métodos de classificação de imagens na identificação de áreas cultivadas com citros

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Comparação de métodos de classificação de imagens na identificação de áreas cultivadas com citros

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Discriminação de classes de cobertura vegetal utilizando técnicas de classificação digital de imagens de sensoriamento remoto

The aim of this work is to discriminate vegetation classes throught remote sensing images from the satellite CBERS-2, related to winter and summer seasons in the Campos Gerais region Paraná State, Brazil. The vegetation cover of the region presents different kinds of vegetations: summer and winter cultures, reforestation areas, natural areas and pasture. Supervised classification techniques like Maximum Likelihood Classifier (MLC) and Decision Tree were evaluated, considering a set of attributes from images, composed by bands of the CCD sensor (1, 2, 3, 4), vegetation indices (CTVI, DVI, GEMI, NDVI, SR, SAVI, TVI), mixture models (soil, shadow, vegetation) and the two first main components. The evaluation of the classifications accuracy was made using the classification error matrix and the kappa coefficient. It was defined a high discriminatory level during the classes definition, in order to allow separation of different kinds of winter and summer crops. The classification accuracy by decision tree was 94.5% and the kappa coefficient was 0.9389 for the scene 157/128. For the scene 158/127, the values were 88% and 0.8667, respectively. The classification accuracy by MLC was 84.86% and the kappa coefficient was 0.8099 for the scene 157/128. For the scene 158/127, the values were 77.90% and 0.7476, respectively. The results showed a better performance of the Decision Tree classifier than MLC, especially to the classes related to cultivated crops, indicating the use of the Decision Tree classifier to the vegetation cover mapping including different kinds of crops.

Classificação de imagens em áreas cultivadas com citrus por técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Validação de conteúdo das intervenções de enfermagem “Ensino: Pré-operatório” e “Ensino: Procedimento/Tratamento” da Classificação das Intervenções de Enfermagem, para procedimento percutâneo em hemodinâmica

Pós-graduação em Enfermagem (mestrado profissional) - FMB

Interação entre Citocinas, Plaquetas e Fibrogênese na Investigação da Metaplasia Mielóide Hepática

Pós-graduação em Pesquisa e Desenvolvimento (Biotecnologia Médica) - FMB

Análise do descritor de padrões mapeados localmente em multiescala para classificação de textura em imagens digitais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)