Estatística Aplicada e Biometria
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Item Avaliação de descritores texturais geoestatísticos e de Haralick para o reconhecimento de plantas daninhas(Universidade Federal de Viçosa, 2009-02-17) Barbosa, Danilo Pereira; Pinto, Francisco de Assis de Carvalho; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4784515P9; Peternelli, Luiz Alexandre; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723301Z7; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4237661D4; Vieira, Carlos Antonio Oliveira; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4728250D0; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; Martins Filho, Sebastião; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282T5; Ribeiro Junior, José Ivo; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282Y6A preocupação em minimizar a quantidade de produtos químicos utilizado em lavouras vem aumentando. O uso de sistemas de visão artificial tem demonstrado um grande potencial para o uso de taxas variadas de insumos, como por exemplo, a aplicação de herbicidas somente em locais onde é detectada a presença de planta daninha. O bom desempenho de um sistema desenvolvido para esta finalidade depende principalmente do uso de descritores que permitam diferenciar padrões de plantas daninhas do padrão da espécie cultivada. Sendo assim, objetivo geral do presente trabalho foi desenvolver e avaliar um descritor para o reconhecimento dos padrões planta de milho e planta daninha. Os objetivos específicos foram: a) identificar qual imagem, excesso de verde ou o índice de vegetação de verde normalizado, tende a proporcionar melhor classificação; b) comparar a classificação obtida por descritores geoestatísticos, com a obtida ao usar os descritores de Haralick. Com esta finalidade, foram adquiridas aos 29 dias após a emergência, período em que normalmente é feita a aplicação de herbicidas, nove imagens de milho (Zea Mays L.) e de três espécies de plantas daninhas avaliadas neste experimento: leiteira (Euphorbia heterophylla L.), capim-milhã (Digitaria horizontalis Willd) timbête (Cenchrus echinatus L.). Seis destas imagens foram utilizadas para a seleção do descritor que promove melhor desempenho na classificação. As três restantes foram utilizadas para a validação do descritor selecionado. Cada uma das seis imagens de treinamento foi recortada em 100 blocos de 68x68 pixels. Para cada um dos blocos foi obtido o valor dos descritores texturais geoestatísticos (variograma, o madograma, variograma cruzado e pseudo variograma cruzado) e os de Haralick (momento angular, média, variância, entropia, correlação, momento do produto, momento inverso da diferença e medidas de correlação). Adicionalmente, descritores geoestatísticos e não-geoestatísticos foram obtidos considerando diferentes ângulos (0, 45, 90 e 135°) de relacionamento entre pixels. Descritores geoestatísticos foram, também, obtidos para diferentes distâncias (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) de pareamento entre pixels. Os descritores variograma e madograma foram calculados partir da imagem excesso de verde e GNDVI. Já os descritores variograma cruzado e pseudo variograma cruzado foram calculados com o uso do Greenness Method nos blocos usando as combinações das bandas RxG, GxB e IVxG. Os descritores de Haralick foram calculados a partir das imagens do excesso de verde e GNDVI. O desempenho dos descritores, assim propostos, foi avaliado usando análise discriminante. Os descritores selecionados foram aqueles que apresentaram maior valor para o índice kappa. Adicionalmente, novos descritores foram obtidos a partir de combinações dos descritores selecionados. Estas combinações, também, tiveram o seu desempenho avaliado usando a análise discriminante com o objetivo de identificar qual combinação proporciona melhor desempenho na classificação. Posteriormente, o poder de generalização da combinação selecionada foi avaliado usando as três imagens de cada espécie reservadas para a etapa de validação. As conclusões obtidas com relação aos objetivos propostos nesta pesquisa foram a) a imagem que tendeu a apresentar os melhores resultados do índice kappa foi a imagem excesso de verde; b) os descritores obtidos a partir da função madograma e os de Haralick foram os que forneceram os melhores resultados; c) o descritor geoestatístico madograma nas 10 distâncias e ângulo 0° apresentou melhores resultados de classificação quando usado sem combinação de outros descritores; d) os descritores geoestatísticos e os de Haralick, quando usados isoladamente não apresentaram resultados tão bons quanto combinados; e) o uso de descritores que consideram a continuidade dos valores de pixel, no reconhecimento de padrões pode ser uma ferramenta fundamental no processo de classificação.Item Avaliação de técnicas geoestatísticas no inventário de povoamentos de Tectona grandis L.f.(Universidade Federal de Viçosa, 2011-06-20) Santana, Rogério Alves; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; Leite, Hélio Garcia; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785373Z6; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; http://lattes.cnpq.br/9009192033753429; Soares, Carlos Pedro Boechat; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4798603J4; Ribeiro Junior, José Ivo; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282Y6Este trabalho teve por objetivos geral avaliar se as estimativas do volume de madeira obtidas a partir de técnicas geoestatísticas são mais precisas do que as obtidas a partir de técnicas da estatística clássica. O estudo foi realizado em povoamentos de Tectona grandis L.f. com a característica dendrométrica de volume mensurada em 101 parcelas lançadas ao longo de uma malha de amostragem com coordenadas UTM, distribuídas em 17 talhões, com uma área total de 391,87 ha. Com o ajuste do modelo semivariograma experimental, do índice de dependência espacial e das estatísticas da validação cruzada, foram obtidas duas estimativas do inventário florestal: uma utilizando estatística clássica e a outra, geoestatística. Na realização da estimação clássica, foi considerada a metodologia de amostragem sistemática, com a intensidade de amostragem de uma parcela para cada 4 ha. Na predição por geoestatística, foi ajustado o modelo de semivariograma, utilizado para avaliar a estrutura de dependência espacial da variável volume por ha na área de estudo. Em seguida, utilizou-se a krigagem em blocos para obter as predições do volume médio de cada talhão. A comparação das estimações dos dois métodos foi feita com base no erro de amostragem, sendo encontrado um menor erro com a geoestatística. Conclui-se, assim, o uso da geoestatística para realização de inventário florestal, quando existir estrutura de dependência espacial na região em estudo, uma vez que ela fornece predições mais precisas.Item Detecção de conglomerados dos alertas de desmatamentos no Estado do Amazonas usando estatística de varredura espaço-temporal(Universidade Federal de Viçosa, 2008-08-29) Balieiro, Antonio Alcirley da Silva; Vieira, Carlos Antonio Oliveira; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4728250D0; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4751574P3; Silva, Carlos Henrique Osório; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785396A6; Ribeiro Junior, José Ivo; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282Y6Os modelos espaço-temporais desenvolvidos para análises essencialmente empregadas, em dados epidemiológicos humanos, têm um grande potencial para aplicação em estudos florestais e de desmatamento. Neste sentido, esta dissertação aplica uma metodologia para detecção de conglomerados espaço-temporais de casos, em dados oriundos do monitoramento do desmatamento no estado do Amazonas. Com a utilização de um modelo que a metodologia consiste em incorporar simultaneamente a localização e o ano em que supostamente ocorreu o alerta de desmatamento, divulgado pelo DETER (Sistema de Detecção do Desmatamento em Tempo Real na Amazônia) e, verificar, através da abordagem retrospectiva, a existência de conglomerados, históricos e ativos de geometria cilíndrica, de ocorrência de casos significantes, bem como ordenar e localizá-los. Foi escolhida para este estudo a região sul do estado do Amazonas, compreendendo os municípios de Boca do Acre, Lábrea, Canutama, Humaitá, Manicoré, Novo Aripuanã e Apuí. Esta região tem apresentado mudanças constantes de uso do solo, o que tem gerado grande incidência de alertas de desmatamento nos últimos anos. Portanto, esta região faz jus ao estudo de vigilância no sentido de controlar e coibir essas ações antrópicas na região. Os resultados revelaram que o modelo se mostrou eficiente para detectar conglomerados spaço-temporais de alertas de desmatamento, bem como sua localização, tamanho, ordem e características referentes à sua atividade até o final do período estudado. Dos conglomerados detectados dois foram considerados ativos (permanecem ativos até o final do período estudado). Estes conglomerados ativos estão localizados nos municípios de Canutama e Lábrea.Item Detecção de outliers em séries espaço-temporais: análise de precipitação em Minas Gerais(Universidade Federal de Viçosa, 2012-07-24) Silva, Alyne Neves; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405; Pruski, Fernando Falco; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4727304E8; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; http://lattes.cnpq.br/4673720182566481; Pereira, Silvio Bueno; http://lattes.cnpq.br/8282607859777220; Ferreira, Eric Batista; http://lattes.cnpq.br/9965398009651936Séries temporais são algumas vezes influenciadas por interrupções de eventos, tais como greves, eclosão de guerras, entre outras. Estas interrupções originam observações atípicas ou outliers que influenciam diretamente na homogeneidade da série, ocasionando interpretações e inferências errôneas da variável sob estudo, sendo muito comum em dados climatológicos. Assim, com o interesse de detectar outliers em séries temporais de precipitação, o presente trabalho teve por objetivo estabelecer um método de detecção outliers. Para tal, realizou-se a junção da modelagem ARIMA e de uma das metodologias clássicas de geoestatística, a autovalidação. O critério proposto compara os resíduos da análise de séries temporais com intervalos de confiança dos resíduos da autovalidação. Foram analisadas séries temporais da precipitação média mensal por dias chuvosos de 43 estações pluviométricas localizadas no estado de Minas Gerais, entre os anos de 2000 a 2005. Os procedimentos de análise vão da descrição da periodicidade por meio do periodograma até a obtenção da autovalidação, à partir da estimação dos modelos de semivariograma pelos métodos de mínimos quadrados ordinários e máxima verossimilhança. Pelos resultados, para o período sob estudo, foram detectado 165 outliers, espalhados entre as 43 estações pluviométricas. A estação Fazenda Campo Grande, localizada no município de Passa Tempo, foi a estação em que se registrou o maior número de outliers, 45 no total. Conforme os resultados obtidos considerou-se o método proposto muito eficiente na detecção de outliers e, consequentemente, na análise da homogeneidade das observações.Item Influência de modelos de dependência espacial na definição de mapas temáticos(Universidade Federal de Viçosa, 2012-07-24) Batista, Flávia Ferreira; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405; Nascimento, Moysés; http://lattes.cnpq.br/6544887498494945; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; http://lattes.cnpq.br/3279985900161718; Ferreira, Eric Batista; http://lattes.cnpq.br/9965398009651936; Silva, Fabyano Fonseca e; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2Nos últimos anos a Geoestatística vem sendo amplamente utilizada na área de agricultura de precisão, isso se deve ao fato de ser uma ferramenta que permite analisar a variabilidade espacial existente na área de produção agrícola, possibilitando avaliar a necessidade de criação de subáreas ou zonas onde serão realizados manejos de forma diferenciada. Um dos focos da agricultura de precisão é a identificação de zonas de manejo dentro do campo baseadas na variabilidade existente, e por meio da Geoestatística é possível produzir os mapas temáticos que auxiliam no estabelecimento das zonas de manejo através de ajustes de modelos de dependência espacial. Assim, o objetivo geral deste estudo foi analisar a influência de modelos de dependência espacial na definição de mapas temáticos de zonas de manejo, usando diferentes modelos de semivariogramas e diferentes grades de amostragem. Para a realização do estudo foram analisados dados simulados gerados no software SAS, onde se considerou diferentes estruturas de dependência espacial (DE) e diferentes grades de amostragens (grid), com diferentes tamanhos e densidades de pontos, sendo um total de 9 conjunto de dados simulados. Para a análise da estrutura de dependência espacial foram utilizados semivariogramas experimentais e ajustados três modelos teóricos ao semivariograma experimental: exponencial, esférico e gaussiano, para cada conjunto de dados em estudo, conforme os parâmetros estipulados pelo auto-ajuste do software ArcGis 9.3. Foram ajustados 27 diferentes modelos de semivariogramas através do método da krigagem ordinária e através da técnica de validação-cruzada verificados os ajustes dos modelos semivariográficos. Mapas temáticos de zonas de manejo foram gerados a partir da técnica de krigagem ordinária, e com o auxilio do software Idrisi foi realizada a comparação dos mapas através do Índice Kappa de concordância, o qual foi testado sua significância através do teste Z. A partir das análises realizadas, concluindo-se que o modelo de dependência espacial não influencia na definição de mapas temáticos de zonas de manejo.Item Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária(Universidade Federal de Viçosa, 2013-03-18) Reis, Cássio Pinho dos; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405; Ribeiro Junior, José Ivo; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282Y6; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; http://lattes.cnpq.br/7910862177613813; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; Valente, Domingos Sárvio Magalhães; http://lattes.cnpq.br/8080945803303151O objetivo deste estudo é poder identificar, como diversos fatores podem afetar a variância das predições obtidas por Krigagem Ordinária. Para tanto, foram simulados diferentes cenários para poder obter as predições de Krigagem Ordinária, usando os três modelos de semivariograma usuais, quantidades diferentes de vizinhos para realizar a predição, diferentes níveis de dependência espacial e tamanhos de amostra. Observou-se que embora todos os modelos tenderam produzir predições não viesadas, o modelo esférico tendeu a apresentar a maior variabilidade dos erros de predições na maioria dos cenários simulados, enquanto que o gaussiano obteve a menor. Verificou-se também que quando se aumentou o valor do índice de dependência espacial (IDE), o tamanho do grid e a quantidade de vizinhos mais próximos, os modelos tenderam a apresentar menores variabilidades para todos IDE estudados, sendo que o mesmo tende a se estabilizar quando se chega a uma determinada quantidade de vizinhos. Quanto à avaliação das estimativas, o modelo exponencial tendeu a ser o modelo com a pior avaliação sobre a variabilidade das predições e o esférico com a melhor avaliação na maioria dos cenários simulados, porém quando se aumenta a quantidade de vizinhos, o comportamento dos modelos se alteram de acordo com o índice de dependência espacial.