Utilização de informação auxiliar (qualitativa e quantitativa) na simulação de variáveis regionalizadas. Aplicação à parametrização da reserva do jazigo aurífero de Castromil

A estimação geoestatística baseia-se na quantificação da contiguidade espacial de variáveis regionalizadas, para produzir uma imagem das respectivas características médias. No entanto, sabendo que as variáveis que definem um qualquer sistema natural não são totalmente caracterizadas pela amostragem, recorreu-se também à prática ancestral de procurar substituir o desconhecido pelos seus cenários mais prováveis. Deste modo, procedeu-se à sua 'imitação' através do ajustamento de processos estocásticos de simulação geoestatística, capazes de incorporar o processo de estimação seleccionado como o mais adaptado à variabilidade específica do jazigo, e a forma do sistema natural em estudo. Este procedimento permitiu complementar a imagem condicionada mais provável das características médias da variável em estudo, obtidas pela estimação, com os possíveis valores extremos e funções de distribuição, em cada suporte de descritização, que respeitam a variabilidade empírica observada. Nesta perspectiva, apresenta-se o desenvolvimento e aplicação de processos estocásticos de simulação geoestatística à variável principal do jazigo aurífero de Castromil que, em face de oferecer algumas expectativas de exploração, está significativamente amostrado, quer na variável principal (teores de Au) quer nas variáveis complementares (teores de Ag e classificações litológicas e colorimétricas), presentes nos materiais atravessados pelas sondagens de reconhecimento. Estas acções foram efectuadas através de análises e modificações do programa 'Sequential Gaussian Simulation' da biblioteca de programas GSLIB - Geostatistical Software Library

Reliability analysis of reinforced concrete structures with a methodology to account stochastic effects of material properties

Neste trabalho é dada uma ênfase especial à inclusão das incertezas na avaliação do comportamento estrutural, objetivando uma melhor representação das características do sistema e uma quantificação da importância destas incertezas no projeto. É tratado o problema da análise de confiabilidade de estruturas, incluindo o efeito da variabilidade espacial das suas propriedades. Para tanto, é proposto um modelo de elementos finitos para a representação do comportamento do concreto armado para cargas de curta e longa duração, o qual inclui as principais características observadas neste material. Também é desenvolvido um modelo para a geração de campos estocásticos multidimensionais não Gaussiano para as propriedades do material e que é independente da malha de elementos finitos. Um exemplo da geração de campos estocásticos bidimensionais não Gaussianos numa placa quadrada de aço é apresentado em primeiro lugar. Posteriormente, a análise de confiabilidade é realizada em relação a uma função de estado limite, a qual estabelece que a flecha na secção localizada no centro do vão de uma viga de concreto armado não deve ultrapassar um valor prescrito. Finalmente, a influência dos efeitos de longa duração na confiabilidade de uma viga de concreto armado é estudada, com e sem a consideração da corrosão da armadura.In this paper, special emphasis is given to the inclusion of uncertainties in the evaluation of structural behaviour aiming at a better representation of the system characteristics and the quantification of the importance of these uncertainties in the project. It deals with the structural reliability analysis problem accounting the effect of spatial variability of material properties. To this end it is proposed a finite element model to represent the behaviour of reinforced concrete for short and long-term loads, which includes the main features observed in this material. It was developed a model for the generation of multidimensional non-Gaussian stochastic fields for the material properties that is independent of the finite element mesh. First, an example of a two-dimensional non-Gaussian stochastic field generation in a square steel plate is presented. Latter, the reliability analysis is performed to a limit state function based on prescribed values of mid-span displacements on a simply-supported reinforced beam. Finally, the influence of long-term effects on the reliability of a reinforced concrete beam is studied considering the effect of steel reinforcement corrosion.Peer Reviewe

Experiences with digital processing of images at INPE

Four different research experiments with digital image processing at INPE will be described: (1) edge detection by hypothesis testing; (2) image interpolation by finite impulse response filters; (3) spatial feature extraction methods in multispectral classification; and (4) translational image registration by sequential tests of hypotheses

Sistema de apoio à decisão espacial para análise do impacte ambiental da dispersão de poluentes atmosféricos

Neste artigo é apresentado um Sistema de Apoio à Decisão Espacial (SADE) onde os decisores podem facilmente definir diferentes tipos de problemas espaciais recorrendo a diferentes categorias de objetos, pré-definidas ou a definir, associando- lhes características com ou sem dependência espacial, e indicando formas de interferência (impactos) entre essas caracte- rísticas/propriedades. A análise espacial para determinação ou avaliação de configurações alternativas para a localização de diferentes tipos de ocorrências espaciais será feita através da utilização interativa do SADE de acordo com conjuntos de regras intrínsecas aos vários elementos gráficos (objetos, categorias, características, impactos) utilizados na definição dos problemas. O teste à generalidade representativa e analítica do SADE proposto é efectuado recorrendo a um problema concreto, suficientemente específico e complexo, relativo à aplicação de modelos gaussianos para o estudo da dispersão atmosférica de eventuais poluentes resultantes do tratamento de resíduos sólidos. A região em estudo está limitada, neste exemplo, ao município de Coimbra, Portugal. Para este município estão acessíveis, e são utilizados, os dados demográficos ao nível da secção de voto (censos oficiais) e, como tal, é possível a realização de um estudo realístico do impacto com populações humanas.In this work a Spatial Decision Support System (SDSS) is presented, where decision makers can easily define different types of spatial problems, resorting to different object categories, pre-defined or to be defined, associating to them space dependent and non-dependent charecterisitics, and indicating forms of interference (impact) between those characteristics/properties. The spatial analysis for determining or evaluating alternative configurations for the location of different types of spatial occurrences is done interactively through the SDSS, according to sets of rules intrinsic to the various graphical elements (objects, categories, characteristics, impacts) used in the problems definitions. The representative and analytical generality of the SDSS is tested in a case study, which is specific and complex enough, relating to the application of gaussian air dispersion models to pollutants resulting from solid waste treatment. The study region of the case study is the municipality of Coimbra, Portugal. For this municipality, demographical data at the ward voting section level (official census data) were available and used. As such, a realistic study of the impact on human populations is possible.Este trabalho foi parcialmente financiado pela Fundação Portuguesa para a Ciência e Tecnologia (FCT) sob a Refa “PEst-OE/ EEI/UI308/2014”, pelo projeto Energy and Mobility for Sustainable Regions (EMSURE) - Refa CENTRO-07-0224-FEDER-002004, e enquadra-se na iniciativa Energy for Sustainability da Universidade de Coimbra

Segmentação e simulação de contornos em imagens através de processos físicos

O objectivo principal deste trabalho é, a partir de duas imagens de um mesmo objecto em dois instantes distintos, simular as formas intermédias que o objecto assume quando o seu comportamento é guiado por princípios físicos. Para tal, é preciso começar por segmentar o objecto nas duas imagens em questão extraindo o seu contorno, após definição manual de um contorno inicial em cada uma delas. Seguidamente, cada um dos contornos definidos evoluirá automaticamente ao longo de um processo iterativo até alcançar a fronteira do objecto desejado. Para isso, é construído um modelo deformável para cada um dos contornos usando o método dos elementos finitos. Posteriormente, a evolução temporal do modelo físico até ao contorno final desejado é obtida resolvendo a equação de equilíbrio dinâmico que contrabalança as forças externas e internas virtualmente aplicadas no objecto modelizado.Para simular a deformação entre os dois contornos obtidos na segmentação, é utilizada análise modal complementada com técnicas de optimização para estabelecer a correspondência entre os dados pontuais dos mesmos. Após esta fase de emparelhamento, o campo dos deslocamentos entre os dois contornos é simulado através da equação de equilíbrio dinâmico

Análise do impacto da amostragem preferencial

Em inúmeros contextos são encontradas aplicações de modelos espaço-temporais, nomeadamente na agricultura, ciências ambientais, ecologia, entre outros. Tradicionalmente a modelação temporal e espacial assume que os locais de amostragem (no tempo e no espaço) são selecionados independentemente dos valores do processo em estudo. Por exemplo, os modelos para dados ambientais não têm habitualmente em consideração o facto de que os locais escolhidos para os monitores de poluição podem depender das concentrações hipotéticas nesses locais. Este fenómeno, conhecido como amostragem preferencial, está presente em muitos estudos sempre que o processo associado às localizações dos dados e o processo associado aos próprios dados são estocasticamente dependentes. Diggle et al.(2010) [?] consideraram processos de Cox log-Gaussianos para modelar a dependência estocástica entre os locais de amostragem e a variável espacial em estudo e demonstraram que ignorar a natureza preferencial da amostragem pode levar a estimativas enviesadas e inferências enganosas. O nosso objetivo principal é estender o conceito de amostragem preferencial à componente temporal, uma vez que frequentemente os dados de monitorização têm tanto uma estrutura espacial, determinada pelos locais onde são recolhidos os dados, como uma estrutura temporal determinada pela frequência com que essas observações são recolhidas. No presente trabalho, através de estudos de simulação e utilizando modelos de séries temporais em tempo contínuo, mostra-se que o desenho amostral tem um impacto signi cativo na estimação e predição. Consideram-se quatro cenários distintos para a recolha dos dados que compõem a nossa amostra, desde o desenho determinístico (tempos equiespaçados) ao desenho estocástico. Os tempos amostrados são considerados como provenientes de uma distribuição de Poisson homogéneo ou de uma distribuição condicionada aos valores máximos da variável de interesse, incluindo a situação de amostragem preferencial.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Diagnostic techniques of local influence in spatial analysis of soybean yield

A modelagem da estrutura de dependência espacial pela abordagem da geoestatística é fundamental para a definição de parâmetros que definem esta estrutura, e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem. Entretanto, a estimação de parâmetros pode ser muito afetada pela presença de observações atípicas nos dados amostrados. O desenvolvimento deste trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de diagnóstico de influência local em modelos espaciais lineares gaussianos, utilizados em geoestatística, para avaliar a sensibilidade dos estimadores de máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita na presença de dados discrepantes. Estudos com dados experimentais mostraram que tanto a presença de valores atípicos como de valores considerados influentes, pela análise de diagnóstico, pode exercer forte influência nos mapas temáticos, alterando, assim, a estrutura de dependência espacial. As aplicações de técnicas de diagnóstico de influência local devem fazer parte de toda análise geoestatística a fim de garantir que as informações contidas nos mapas temáticos tenham maior qualidade e possam ser utilizadas com maior segurança pelo agricultor.Modeling of spatial dependence structure, concerning geoestatistics approach, is an indispensable tool for fixing parameters that define this structure, applied on interpolation of values in places that are not sampled, by kriging techniques. However, the estimation of parameters can be greatly affected by the presence of atypical observations on sampled data. Thus, this trial aimed at using diagnostics techniques of local influence in spatial linear Gaussians models, applied at geoestatistics in order to evaluate sensitivity of maximum likelihood estimators and restrict maximum likelihood to small perturbations in these data. So, studies with simulated and experimental data were performed. Those results, obtained from the study of real data, allowed us to conclude that the presence of atypical values among the sampled data can have a strong influence on thematic maps, changing, therefore, the spatial dependence. The application of diagnostics techniques of local influence should be part of any geoestatistic analysis, ensuring that the information from thematic maps has better quality and can be used with greater security by farmers.CNPq, CONAB e Fundação Araucária, pelo apoio financeiro, e à UNIOESTE - Universidade Estadual do Oeste do Paran